基于PCA的工业锅炉运行监控与优化研究

摘要

我国工业锅炉数量众多，运行效率普遍较低，导致能源浪费严重，对锅炉的运行状态进行有效的监控和优化，提高锅炉的运行水平能够产生显著的能源和环境效益。工业锅炉是多输入、多输出的复杂系统，其参数间具有强耦合性，难以通过建立精确的数学模型对其运行状态进行监控与优化。本文提出一种利用主元分析法(Principal Component Analysis，PCA)从锅炉的历史数据中提取有效信息，确定影响锅炉效率的主要参数，进而指导操作人员调整运行参数，实现锅炉运行状态优化的方法。此外，对锅炉数据采集过程中出现异常数据的甄别与恢复等预处理方法进行了研究。本文主要的工作如下:
　　首先针对工业锅炉运行数据中存在的异常数据，用回归分析法对锅炉运行数据进行实时处理。利用锅炉中正常的历史数据建立多项式回归模型，预测下一时刻的值并与测量值比较，判别测量值是否为异常数据，并对异常数据予以修正。其次，将主元分析法引入到工业锅炉运行监控及优化过程，利用锅炉热效率较高的历史数据建立主元模型，获得Q和T2统计量的控制限，将锅炉实时数据代入主元模型计算出Q和T2统计量，并与其控制限比较，达到对锅炉运行监控的目的。当锅炉处于热效率较低的工况时，利用基于Q和T2贡献图的方法确定导致低效的主要参数，指导操作人员进行有针对性的操作。最后采用B/S模式，建立了一个具有数据采集、数据处理和数据发布的网络化平台，把复杂的数据分析与处理工作移植到专用的数据中心，然后将操作指导结果通过网络反馈给操作人员，有利于计算、存储资源的集约化应用。
　　系统在某工业现场投入实用，产生一定的节能效益，证明了该系统方案和优化方法的可行性和有效性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 主元分析法的研究现状

1．2．1 数据驱动的概述

1．2．2 主元分析法在工业监控中的研究现状

1．2．3 主元分析法在锅炉控制系统中的研究现状

1．3 数据处理的研究现状

1．4 本文的主要内容

1．5 本章小结

第2章 基于回归分析法的锅炉运行数据处理

2．1 回归分析的简介

2．2 回归分析的原理

2．2．1 曲线拟合的基本原理

2．2．2 多项式模型的建立

2．3 回归模型的建立

2．3．1 建立回归模型

2．3．2 基于回归分析的数据处理

2．4 实验结果与分析

2．5 本章小结

第3章 基于主元分析法的锅炉运行监控及优化

3．1 主元分析的简介

3．1．1 主元分析的代数意义

3．1．2 主元分析的几何意义

3．2 主元分析的基本原理

3．2．1 主元分析法的计算原理

3．2．2 主元个数选取的方法

3．2．3 主要的统计量

3．2．4 贡献图法

3．3 主元分析法在运行监控及优化中的应用

3．3．1 主元模型的建立

3．3．2 在线监控及优化

3．4 实验结果与分析

3．5 本章小结

第4章 锅炉运行监控及优化系统的设计与实现

4．1 设计目标

4．2 系统功能设计

4．2．1 系统功能需求

4．2．2 系统功能模块

4．3 系统实现

4．3．1 系统基本功能的实现

4．3．2 运行监控及优化功能的实现

4．4 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢