【摘要】：我國工業(yè)鍋爐數(shù)量眾多,運行效率普遍較低,導(dǎo)致能源浪費嚴重,對鍋爐的運行狀態(tài)進行有效的監(jiān)控和優(yōu)化,提高鍋爐的運行水平能夠產(chǎn)生顯著的能源和環(huán)境效益。工業(yè)鍋爐是多輸入、多輸出的復(fù)雜系統(tǒng),其參數(shù)間具有強耦合性,難以通過建立精確的數(shù)學(xué)模型對其運行狀態(tài)進行監(jiān)控與優(yōu)化。本文提出一種利用主元分析法(Principal Component Analysis, PCA)從鍋爐的歷史數(shù)據(jù)中提取有效信息,確定影響鍋爐效率的主要參數(shù),進而指導(dǎo)操作人員調(diào)整運行參數(shù),實現(xiàn)鍋爐運行狀態(tài)優(yōu)化的方法。此外,對鍋爐數(shù)據(jù)采集過程中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的甄別與恢復(fù)等預(yù)處理方法進行了研究。本文主要的工作如下：首先針對工業(yè)鍋爐運行數(shù)據(jù)中存在的異常數(shù)據(jù),用回歸分析法對鍋爐運行數(shù)據(jù)進行實時處理。利用鍋爐中正常的歷史數(shù)據(jù)建立多項式回歸模型,預(yù)測下一時刻的值并與測量值比較,判別測量值是否為異常數(shù)據(jù),并對異常數(shù)據(jù)予以修正。其次,將主元分析法引入到工業(yè)鍋爐運行監(jiān)控及優(yōu)化過程,利用鍋爐熱效率較高的歷史數(shù)據(jù)建立主元模型,獲得Q和T2統(tǒng)計量的控制限,將鍋爐實時數(shù)據(jù)代入主元模型計算出Q和T2統(tǒng)計量,并與其控制限比較,達到對鍋爐運行監(jiān)控的目的。當(dāng)鍋爐處于熱效率較低的工況時,利用基于Q和T2貢獻圖的方法確定導(dǎo)致低效的主要參數(shù),指導(dǎo)操作人員進行有針對性的操作。最后采用B／S模式,建立了一個具有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)發(fā)布的網(wǎng)絡(luò)化平臺,把復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析與處理工作移植到專用的數(shù)據(jù)中心,然后將操作指導(dǎo)結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)反饋給操作人員,有利于計算、存儲資源的集約化應(yīng)用。系統(tǒng)在某工業(yè)現(xiàn)場投入實用,產(chǎn)生一定的節(jié)能效益,證明了該系統(tǒng)方案和優(yōu)化方法的可行性和有效性。
[Abstract]:There are a large number of industrial boilers in our country, and the operation efficiency is generally low, which leads to serious energy waste. To effectively monitor and optimize the boiler operation state and to improve the boiler operation level can produce significant energy and environmental benefits. Industrial boiler is a complex system with multi-input and multi-output, and its parameters are strongly coupled. It is difficult to monitor and optimize the operation state of industrial boiler by establishing accurate mathematical model. This paper presents a method of extracting effective information from boiler historical data by principal component analysis method (Principal Component Analysis, PCA), determining the main parameters affecting boiler efficiency, and then instructing operators to adjust operation parameters and realize boiler operation state optimization. In addition, the preprocessing methods such as discrimination and recovery of abnormal data in boiler data acquisition are studied. The main work of this paper is as follows: firstly, according to the abnormal data of industrial boiler operation data, the real-time processing of boiler operation data is carried out by using regression analysis method. A polynomial regression model is established by using the normal historical data of the boiler to predict the value of the next moment and compare it with the measured value to judge whether the measured value is abnormal data and to correct the abnormal data. Secondly, the principal component analysis method is introduced into the process of industrial boiler operation monitoring and optimization, and the principal component model is established by using the historical data of higher boiler thermal efficiency, and the control limits of Q and T2 statistics are obtained. The statistics of Q and T2 are calculated by replacing the real time data of boiler into the principal element model and compared with their control limits to achieve the purpose of monitoring the operation of the boiler. When the boiler is in the condition of low thermal efficiency, the method based on Q and T2 contribution diagram is used to determine the main parameters leading to the low efficiency and guide the operator to carry out the targeted operation. Finally, a network platform with data acquisition, data processing and data publishing is established by using the B / S model, and the complex data analysis and processing work is transplanted to the special data center. Then the operation guidance result is fed back to the operator through the network, which is advantageous to the intensive application of computing and storage resources. The system has been put into practice in a certain industrial field and has produced certain energy saving benefit, which proves the feasibility and effectiveness of the system scheme and optimization method.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TK227

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本文編號：2183958