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申请/专利权人：青岛洪锦智慧能源技术有限公司
摘要：本发明涉及热电联产技术领域，具体是一种基于大数据的循环流化床燃煤锅炉优化节能方法。使用Hadoop技术处理锅炉数据，建立锅炉燃烧模型，通过最小二乘支持向量机算法优化锅炉热效率和氮氧化物、二氧化硫排放等多个目标，同时满足多限制条件如锅炉主汽压力、锅炉主汽温度、料层温度、返料器温度、汽包水位、分汽缸压力、分汽缸温度、高压蒸汽压力、高压蒸汽温度、除氧器温度、疏水箱液位等上下限参数。通过基于Hadoop的框架快速处理大数据，并进行数据挖掘，避免锅炉运行过程中的多变量强耦合的影响，挖掘出影响锅炉效率的组合控制变量，提高预测锅炉效率精度；优化出最佳的控制变量，提高锅炉的热效率。
主权项：1.一种基于大数据的循环流化床燃煤锅炉优化节能方法，其特征在于包括以下步骤：S1:采集组态软件DCS的历史数据，对历史数据进行预处理，生成数据样本；S2:使用Hadoop中的MapReduce分布式计算框架建立支持大数据运行的最小二乘支持向量机算法，并通过基于大数据的最小二乘支持向量机建立锅炉燃烧热效率和氮氧化物、二氧化硫的预测模型；S3:通过权重系数法将以锅炉燃烧热效率最大化和氮氧化物、二氧化硫排放量最小化组成的多目标优化问题转换成单目标优化问题，并采用遗传算法参数调优，获取最大的锅炉效率输入组合量，组合量包括排渣量、链斗输送机速度、引风机转速、一次风机转速、二次风机转速、给煤量、主给水量、副给水量、前减温水量、后减温水量；S4:检测输入量组合是否满足限制参数要求，将满足要求的输入量组合传递给组态软件DCS实现控制锅炉运行，如果不满足参数要求，则选择次优组合量参数输入到组态软件中；S5:实时读取锅炉最新的运行数据，并通过预处理导入到Hadoop的数据块中，定期更新模型，获取最佳的锅炉燃烧模型；S6:建立一键切换是否使用大数据优化算法功能，用户可以随时关闭优化算法控制功能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛洪锦智慧能源技术有限公司 一种基于大数据的循环流化床燃煤锅炉优化节能方法
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