BOILER COAL SAVING CONTROL METHODA boiler coal saving control method includes a linear relation model creating step, an optimization target determination step, and a machine learning step. The linear relation model creating step includes creating a multi-grade model grading mechanism and creating linear relation models accordingly so as to fill an empty set in a data set. The multi-grade model grading mechanism includes performing primary grading based on boiler load, coal quality, and ambient temperature, and secondary grading based on boiler load. The optimization target determination step includes determining a boiler optimization target that includes boiler combustion efficiency and a nitrate concentration control value for flue gas. The machine learning step performs machine learning according to a data source and includes a model numbering sub-step, an ontology determination sub-step, and a target optimization sub-step. The control method uses machine learning to provide an operation recommendation for improving boiler combustion efficiency and thereby saving coal.A boiler coal saving control method, characterized by comprising a linear relation model creating step, an optimization target determination step, and a machine learning step, wherein: the linear relation model creating step is used to create a multi-grade model grading mechanism and create linear relation models accordingly so as to fill an empty set in a data set, and the multi-grade model grading mechanism comprises: performing primary grading while taking three characteristic values in basic working conditions of a boiler, namely boiler load, coal quality, and ambient temperature, as grading indexes, and performing secondary grading based on the boiler load;wherein the boiler load is graded at an interval of 50 MW; the coal quality is graded according to per-ton-of-coal power, wherein the per-ton-of-coal power=useful power/quantity of coal fed; and the ambient temperature is graded based on a seasonal index or a temperature of circulating water;wherein to carry out the secondary grading based on the boiler load, one of the characteristic values used in the primary grading, namely the boiler load, is further subjected to the secondary grading, in which the boiler load is further divided by an interval of 1 MW so as to determine a said linear relation model created for the following boiler parameters: the boiler load, an instantaneous coal feeding rate of each coal pulverizer, a cold primary air damper opening of each said coal pulverizer, a hot primary air damper opening of each said coal pulverizer, a combined air damper opening, a frequency conversion instruction and baffle plate opening of each primary exhauster, a swing angle and opening of each of four upper overfire air ports, and a swing angle and opening of each of four lower overfire air ports; and the linear relation model is subsequently used in conjunction with a partial differentiation theorem to fill the empty set in the data set;the optimization target determination step is used to determine a boiler optimization target, the boiler optimization target comprises combustion efficiency of the boiler and a control value for a nitrate concentration of flue gas, and the optimization target determination step comprises:determining the combustion efficiency of the boiler by first determining if a data source comprises a field for combustion efficiency, and if not, calculating a combustion efficiency factor as an alternative to the combustion efficiency of the boiler; anddetermining a NOx concentration control value of the boiler;the machine learning step is used to perform machine learning according to the data source and comprises a model numbering sub-step, an ontology determination sub-step, and a target optimization sub-step;wherein the model numbering sub-step is used to establish a mapping relationship between the basic working conditions and a said model so as to determine a said model corresponding to the basic working conditions, wherein: a model number=an ambient temperature number+a boiler load grading number×an ambient temperature number weight+a per-ton-of-coal power ratio number×a boiler load grading number weight×an ambient temperature number weight;the ambient temperature number uses either a season or the temperature of the circulating water as an index, wherein when the season is used as the index, the numbers 0 and 1 correspond to winter and summer respectively, and when the temperature of the circulating water is used as the index, the temperature of the circulating water is classified into ten grades, whose corresponding numbers are 0-9 respectively;the ambient temperature number weight=16;the boiler load grading number is determined by grading the boiler load at an interval of 50 MW and assigning a number to each grade of the boiler load;the boiler load grading number weight=16; the per-ton-of-coal power ratio number=a ceiling/floor function of ((the per-ton-of-coal power−a lowest per-ton-of-coal power value)/a per-ton-of-coal power grading interval);the per-ton-of-coal power grading interval=(a highest per-ton-of-coal power value−the lowest per-ton-of-coal power value)/10;the per-ton-of-coal power=the useful power/the quantity of coal fed;the secondary grading of the basic working conditions corresponds to a grade column in the model and preserves a classification example of the model; while preserving the example, a difference method is used to calculate an average variation of each factor per unit variation of the boiler load, and each said variation is a partial derivative in a direction of a corresponding said factor; and while generating an optimization solution, a said example corresponding to the current basic working conditions is directly used if existing; otherwise, a first said example is taken as a reference, and a theoretical value of each said factor is calculated according to a boiler load difference and a partial derivative of the each said factor;wherein the ontology determination sub-step is used to dete...
보일러 석탄 절약 제어 방법본 발명의 실시예에 의해 제공되는 보일러 석탄 절약 제어 방법은 선형 관계 모델 생성 단계, 최적화 목표 확정 단계, 기계 학습 단계를 포함한다. 선형 관계 모델 생성 단계는 다중 모델 분류 매커니즘을 구축하고, 그에 따라 선형 관계 모델을 생성하여 데이터 세트 중의 빈 세트를 채우는 데 사용된다. 그중 상기 다중 모델 분류 매커니즘은 보일러의 기본 작업 조건 중의 보일러 부하, 석탄 품질, 주변 온도의 3가지 특성 값을 분류 지표로 1단계 분류를 생성한 후, 보일러 부하로 2단계 분류를 수행한다. 최적화 목표 확정 단계는 보일러 최적화의 목표를 확정하는 데 사용되며, 보일러의 연소 효율, 연도 가스의 질산염 농도 제어를 포함한다. 기계 학습 단계는 데이터 소스에 따라 기계 학습을 수행하는 데 사용되며, 모델 코딩 하위 단계, 온톨리지 확정 하위 단계, 최적화 목표 하위 단계를 포함한다. 그 제어 방법은 보일러 연소 구조 및 원리를 변경할 필요가 없고, 추가적인 측정점을 추가할 필요가 없으며, 기계 학습의 방법을 통해 안전하고 합리적인 조작 제안을 제공하고, 보일러의 연소 효율을 향상시키며, 석탄을 절약하고 효율성을 높인다.선형 관계 모델 생성 단계, 최적화 목표 확정 단계 및 기계 학습 단계를 포함하며,상기 선형 관계 모델 생성 단계는 다중 모델 분류 매커니즘을 구축하고, 상기 다중 모델 분류에 따라 데이터 세트 중의 빈 세트를 채우는 데 사용되는 선형 관계 모델을 생성하는 것이며, 상기 다중 모델 분류 매커니즘은 보일러 기본 작업 조건 중의 보일러 부하, 석탄 품질 및 주변 온도에 대한 3가지 특성 값을 분류 지표로 1단계 분류하고, 상기 보일러 부하에 따라 2단계 분류하며,상기 1단계 분류는 50MW 간격으로 상기 보일러 부하의 등급을 분류하며, 석탄 톤당 출력으로 상기 석탄 품질의 등급을 분류하고, 상기 석탄 톤당 출력은 유용한 출력/급탄량에 해당하는 값이며, 계절 지표 또는 순환수 온도로 상기 주변 온도의 등급을 분류하는 것이며, 상기 보일러 부하에 따른 2단계 분류는 상기 1단계 분류된 보일러 부하의 특성 값으로 추가적인 2단계 분류를 수행하고, 상기 보일러 부하를 1MW 간격으로 추가적으로 세분화하여 보일러 부하, 각 분탄기의 순간 급탄율, 각 분탄기의 차가운 1차 공기 개도, 각 분탄기의 뜨거운 1차 공기, 종합 에어 레지스터 개도, 각 1차 공기 송풍기 주파수 변환 명령 및 배플 개도, 4개 상층 과잉 연소 공기 틸트 및 그 개도, 4개 하층 과잉 연소 공기 틸트 및 그 개도에 대한 보일러 매개변수 간의 선형 관계 모델의 생성을 확정하는 것을 포함하며, 상기 데이터 세트 중의 빈 세트를 채우는 것은, 편미분 이론과 관련된 상기 선형 관계 모델을 이용해 데이터 중의 빈 세트를 채우는 것이며, 상기 최적화 목표 확정 단계는 보일러 최적화의 목표를 확정하는 것이고, 상기 보일러 최적화 목표는 보일러의 연소 효율 및 연도 가스의 질산염 농도 제어 값을 포함하며, 상기 최적화 목표 확정 단계는,데이터 소스 중에 연소 효율 필드가 포함되어 있는지 여부에 따라 상기 보일러의 연소 효율을 판단하며, 상기 연소 효율 필드가 포함되지 않은 경우, 연소 효율 계수를 상기 보일러의 연소 효율로 계산하여 상기 보일러의 연소 효율을 결정하는 것이며,보일러의 NOx농도 제어 값을 결정하는 것이며, 상기 기계 학습 단계는 상기 데이터 소스에 따라 기계 학습을 수행하는 것이며, 모델 코딩 하위 단계, 온톨리지 확정 하위 단계 및 최적화 목표 하위 단계를 포함하며, 상기 모델 코딩 하위 단계는 기본 작업 조건에 따라 해당 모델을 확정할 수 있도록, 상기 기본 작업 조건과 모델 간의 매핑 관계를 생성하는 것이며, 모델 코딩 = 주변 온도 코딩 + 보일러 부하 분류 코딩 x 주변 온도 코딩권 + 석탄 톤당 출력비 코딩 x 보일러 부하 분류 코딩권 x 주변 온도 코딩권이며, 상기 주변 온도 코딩은 계절을 지표로 사용할 수 있고, 순환수 온도도 지표로 사용할 수 있으며, 상기 계절을 지표로 사용하는 경우, 코드는 0(겨울) 또는 1(여름)에 해당하는 값이며, 상기 순환수 온도를 지표로 사용하는 경우, 상기 순환수 온도는 10개 등급으로 분류되고, 해당 코드는 0~9이며, 상기 주변 온도 코딩권은 16에 해당하는 값이며, 상기 보일러 부하 분류 코딩은 50MW당 1개 등급으로 분류되고, 각 분류에 코드 값이 설정되며, 상기 보일러 부하 분류 코딩권은 16에 해당하는 값이며, 상기 석탄 톤당 출력비 코딩은 천장 함수와 바닥 함수((석탄 톤당 효율-석탄 톤당 출력 최소 값)/석탄 톤당 출력 분류 간격) 에 해당하는 값이며, 상기 석탄 톤당 출력 분류 간격은 (석탄 톤당 출력 최고 값-석탄 톤당 출력 최소 값)/10에 해당하는 값이며, 상기 석탄 톤당 출력은 유용한 출력/급탄량에 해당하는 값이며, 기본 작업 조건의 2단계 분류는 모델 내의 분류 대기열에 해당되고, 상기 모델이 수신한 세분화 사례를 저장하며, 상기 사례 저장 시, 차분법을 이용해 보일러 부하의 단위 변화량에 해당되는 각 요소의 평균 변화량을 계산하며, 이러한 변화량은 각 요소 방향의 편미분 값이며,최적화 방안을 생성할 때, 현재 기본 작업 조건에 해당되는 사례가 존재하는 경우, 직접 사용하며, 존재하지 않는 경우, 첫 번째 사례를 기준으로 보일러 부하의 차이와 상기 각 요소 방향의 편미분 값에 따라, 상기 각 요소의 이론 값을 계산하며, 상기 온톨리지 확정 하위 단계는 보일러 연소 효익과 관련된 모든 조작 가능한 설비의 상태를 확정하는 것이며, 상기 각 상태는 각 분탄기의 순간 급탄율, 각 분탄기의 차가운 1차 공기 개도, 각 분탄기의 뜨거운 1차 공기 개도, 종합 에어 레지스터 개도, 각 1차 공기 송풍기 주파수 변환 명령 및 배플 개도, 4개 상층 과잉 연소 공기 틸트 및 그 개도, 4개 하층 과잉 연소 공기 틸트 및 그 개도, 4층 2차 공기 틸트 및 그 개도, 2차 공기 총 유량을 포함하며, 상기 최적화 목표 하위 단계는 온톨리지 정렬 규칙을 생성하는 데 사용되는 것이며, 상기 데이터 소스에 상기 보일러 연소 효율이 포함된 경우, 상기 정렬 규칙은,2개의 상기 온톨리지에 해당되는 연소 효율이 모두 97%보다 작거나 같으면, 연소 효율이 높을수록 앞에 정렬되며, 상기 2개의 온톨리지에 해당되는 연소 효율이 모두 97%보다 크면, NOx농도가 낮은 것이 앞에 정렬되며, 상기 2개의 온톨리지에 해당되는 연소 효율이 하나는 97%보다 작거나 같고, 하나는 97%보다 크면, 97%보다 작거나 같은 것이 앞에 정렬되며, 상기 데이터 소스에 상기 보일러 연소 효율이 포함되지 않은 경우, 상기 보일러 연소 효율 대신 상기 보일러 연소 효율 계수가 사용되며, 상기 정렬 규칙은, 상기 2개의 온톨리지에 해당되는 연소 효율 계수가 모두 30보다 작거나 같으면, 연소 효율 계수가 높을수록 앞에 정렬되며, 상기 2개의 온톨리지에 해당되는 연소 효율이 모두 30보다 크면, NOx농도가 낮은 것이 앞에 정렬되며, 상기 2개의 온톨리지에 해당되는 연소 효율 계수가 하나는 30보다 작거나 같고, 하나는 30보다 크면, 30보다 작거나 같은 것이 앞에 정렬되며, 상기 연소 효율 계수는 100/|(현재 배연 온도-배연 온도 최소 기준)*(배연 산소 함유량-부하 산소 함유인자)|에 해당하는 값이며, 상기 배연 온도 최소 기준은 110°C에 해당하는 값인 것을 특징으로 하는 보일러 석탄 절약 제어 방법.