针对传统煤质化验效率低、人工干预多、数据可靠性不足及设备趋势预警缺失等问题,笔者设计并研究了一套集成深度学习技术的机器人智能化验系统,以补全燃煤电厂燃料管控“最后一公里”。该系统可实现发热量、全硫、内水分、灰分、挥发分...针对传统煤质化验效率低、人工干预多、数据可靠性不足及设备趋势预警缺失等问题,笔者设计并研究了一套集成深度学习技术的机器人智能化验系统,以补全燃煤电厂燃料管控“最后一公里”。该系统可实现发热量、全硫、内水分、灰分、挥发分及碳氢氮元素等核心煤质指标的全自动检测,通过“常温区-高温区”物理隔离、独立机器人管控及“试验前-试验中-试验后”三级标煤验证机制,保障检测精度与数据真实性,同时实现检测数据不落地实时传输,规避廉政风险。为突破传统系统标煤插样固定化、趋势判断人工化的瓶颈,创新性引入深度学习技术:基于LSTM(Long Short Term Memory,长短期记忆网络)构建标煤智能插样模型,融合设备历史数据、实时运行参数与环境信息实现“按需插样”;基于CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory,卷积神经网络-长短期记忆网络)融合模型设计趋势预警模块,捕捉设备性能长期退化趋势。实验结果表明,与传统固定周期插样相比,智能插样模式日均标煤消耗量减少28.7%,设备漂移超差率从8.3%降至1.7%;趋势预警模块对全硫、发热量等指标的预警提前量达6~8 d,准确率超88%;经深度学习校正后,全硫、发热量检测偏差分别缩小至±0.018%、±0.03 MJ/kg。该系统实现了煤质检测从“自动化”到“智能化”的跨越,为燃煤电厂燃料高效管控提供可靠技术支撑。展开更多
文摘针对传统煤质化验效率低、人工干预多、数据可靠性不足及设备趋势预警缺失等问题,笔者设计并研究了一套集成深度学习技术的机器人智能化验系统,以补全燃煤电厂燃料管控“最后一公里”。该系统可实现发热量、全硫、内水分、灰分、挥发分及碳氢氮元素等核心煤质指标的全自动检测,通过“常温区-高温区”物理隔离、独立机器人管控及“试验前-试验中-试验后”三级标煤验证机制,保障检测精度与数据真实性,同时实现检测数据不落地实时传输,规避廉政风险。为突破传统系统标煤插样固定化、趋势判断人工化的瓶颈,创新性引入深度学习技术:基于LSTM(Long Short Term Memory,长短期记忆网络)构建标煤智能插样模型,融合设备历史数据、实时运行参数与环境信息实现“按需插样”;基于CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory,卷积神经网络-长短期记忆网络)融合模型设计趋势预警模块,捕捉设备性能长期退化趋势。实验结果表明,与传统固定周期插样相比,智能插样模式日均标煤消耗量减少28.7%,设备漂移超差率从8.3%降至1.7%;趋势预警模块对全硫、发热量等指标的预警提前量达6~8 d,准确率超88%;经深度学习校正后,全硫、发热量检测偏差分别缩小至±0.018%、±0.03 MJ/kg。该系统实现了煤质检测从“自动化”到“智能化”的跨越,为燃煤电厂燃料高效管控提供可靠技术支撑。
