采集機(jī)組實(shí)時(shí)在線監(jiān)測數(shù)據(jù)和大量歷史數(shù)據(jù)，并利用機(jī)組的設(shè)計(jì)參數(shù)和現(xiàn)場試驗(yàn)數(shù)據(jù)，應(yīng)用機(jī)理模型辨識、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，對機(jī)組復(fù)雜非線性系統(tǒng)的全工況精確狀態(tài)重構(gòu)，建立包含混雜數(shù)據(jù)預(yù)處理、復(fù)雜熱力系統(tǒng)建模、能耗決策規(guī)則與知識提取，實(shí)際可達(dá)優(yōu)化目標(biāo)值確定與在線診斷應(yīng)用的智能運(yùn)行優(yōu)化管控體系。
- 縮進(jìn)采用機(jī)理模型加數(shù)理模型相結(jié)合的方法，基于反平衡熱力計(jì)算和生產(chǎn)事件尋因模型，提供穩(wěn)態(tài)歷史尋優(yōu)指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性全面節(jié)能診斷評價(jià)與優(yōu)化。
- 縮進(jìn)基于鍋爐在線試驗(yàn)平臺，實(shí)現(xiàn)主力煤、常用混煤等入爐煤質(zhì)主要負(fù)荷工況下的運(yùn)行優(yōu)化；采用穩(wěn)態(tài)尋優(yōu)優(yōu)化指導(dǎo)模型，開展鍋爐配風(fēng)和氧量控制優(yōu)化。
- 縮進(jìn)通過循環(huán)水動(dòng)態(tài)模擬試驗(yàn)，結(jié)合循環(huán)水運(yùn)行參數(shù)和日常水質(zhì)化驗(yàn)參數(shù)，擬合循環(huán)水加藥模型，確定加藥量和加藥周期，通過水質(zhì)分析不斷優(yōu)化加藥模型。
- 縮進(jìn)搭建機(jī)效監(jiān)測試驗(yàn)平臺，監(jiān)測汽輪機(jī)效率變化。基于滑壓試驗(yàn)平臺利用反平衡熱力計(jì)算模型，在線進(jìn)行汽機(jī)熱耗實(shí)時(shí)計(jì)算，提供滑壓運(yùn)行曲線。
- 縮進(jìn)基于爐效試驗(yàn)平臺，在線實(shí)時(shí)進(jìn)行鍋爐效率計(jì)算，采用大數(shù)據(jù)算法對運(yùn)行數(shù)據(jù)開展深度挖掘，提供煤種與磨煤機(jī)運(yùn)行方式之間的組合。
- 縮進(jìn)通過對循環(huán)水泵歷史運(yùn)行方式進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，在線給出循泵運(yùn)行方式；監(jiān)視冷端系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行值，提供當(dāng)前的循泵調(diào)度方式。
- 縮進(jìn)依據(jù)受熱面積灰預(yù)警模型進(jìn)行受熱面污染程度判斷，提醒吹灰操作，改變原有定期吹灰方式為按需吹灰，降低吹灰蒸汽損失，以及過度吹灰對受熱面的損傷。
- 縮進(jìn)基于機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析不同機(jī)組運(yùn)行邊界條件下的煤耗特性，構(gòu)建廠內(nèi)負(fù)荷優(yōu)化分配模型，提供智能優(yōu)化算法，在線進(jìn)行機(jī)組分配方案決策。
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