基于模糊C均值聚类的电站锅炉燃烧在线诊断

• 作者: 刘帅 朱晓星 王锡辉 盛锴 肖刚 陈厚涛
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 电站锅炉 智能运行 燃烧优化 在线诊断 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 智能电厂技术研究
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TK232
• 字数: 4362字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19666/j.rlfd.201906141

摘要

电站锅炉燃烧在线诊断对智能电厂建设具有重要意义,通过智能诊断实现自动组织安全稳定优质的燃烧是机组智能运行要解决的关键问题之一.本文采用基于火焰强度信号的模糊C均值聚类算法对锅炉燃烧状态进行在线诊断,分析运行历史中出现的燃烧状态并归纳为4种类别,求取各类别聚类中心,在线计算待诊断样本与各类聚类中心的隶属度值后确定其燃烧状态.将该方法在某超临界620 MW机组上进行应用,分析该机组锅炉燃烧器出力稳定、出力变化、出力不稳定、着火至出力稳定时4种典型工况的诊断结果.结果表明,本文提出的在线诊断方法在各种工况下均能准确评价锅炉燃烧状态,诊断结论能实时客观地反映燃烧状态的变化,可实现锅炉燃烧实时优化指导.