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摘要：本发明提供了一种基于深度学习的锅炉调峰系统控制优化方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，将锅炉实时数据输入机器学习模型，得到锅炉侧预测参数和汽水测预测参数；步骤S2，根据锅炉侧预测参数计算得到锅炉的热效率；步骤S3，根据汽水测预测参数计算得到汽水系统中各个水冷壁管的热偏差系数；步骤S4，根据热效率控制锅炉的一次风和二次风对应的阀门开启或关闭；步骤S5，根据水冷壁热偏差系数控制各个水冷壁管的入口阀门的开启度。总之，本方法能够实现及时且准确地锅炉深度调峰。
主权项：1.一种基于深度学习的锅炉调峰系统控制优化方法，用于通过锅炉实时数据对锅炉和汽水系统进行控制，使深度调峰条件下燃烧和汽水流动稳定，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，将所述锅炉实时数据输入机器学习模型，得到锅炉侧预测参数和汽水测预测参数；步骤S2，根据所述锅炉侧预测参数计算得到所述锅炉的热效率；步骤S3，根据所述汽水测预测参数计算得到所述汽水系统中各个水冷壁管的热偏差系数；步骤S4，根据所述热效率控制所述锅炉的一次风和二次风对应的阀门开启或关闭；步骤S5，根据所述水冷壁热偏差系数控制各个所述水冷壁管的入口阀门的开启度，其中，所述锅炉实时数据包括给煤量、给风量、给水量、给水温度、炉膛出口温度和氧量，所述锅炉侧预测参数包括烟气速度、烟气温度和烟气组分，所述汽水测预测参数包括质量流速、温度、压力和含汽率。
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百度查询： 国能陈家港发电有限公司 基于深度学习的锅炉调峰系统控制优化方法及装置
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