数据融合驱动的余热锅炉阀门调节方法

作者：刘晶; 秦国帅; 孟德凯; 贺伯君; 季海鹏^*

来源：燕山大学学报, 2021, 45(01): 76-94.

• 工业人工智能
• 余热发电
• 数据驱动
• 阀门调节

针对传统水泥熟料生产线上的余热锅炉阀门由人工进行调节,存在调节不及时、不稳定等问题,提出一种数据融合驱动的余热锅炉阀门调节方法。该方法主要基于AQC余热锅炉阀门调节历史数据驱动建模,以达到余热再利用的最大化。首先,针对冷风阀调节数据多变性和不平衡的问题,提出了基于过采样决策树的冷风阀调节预测模型;其次,针对入口阀和旁通阀的调节数据具有时序性特征,且强相关性等特点,提出了基于LSTM-BP共享权值神经网络的入口阀&旁通阀调节预测模型;最后,仿真实验结果表明,数据融合驱动的余热锅炉阀门调节方法可有效调节冷风阀、入口阀及旁通阀,并辅助人工决策。

• 单位
  中材节能股份有限公司; 河北工业大学