火电厂热工参数软测量技术的发展研究

高增兰

（陕西德源府谷能源有限公司）

0 引言

火电厂在实际的服务中，为了实现对燃烧方式的优化，实现对运行成本的控制，确保火电厂的经济效益，就要做好火电厂的日常控制，而热工参数，就是火电厂燃烧时需要注意的参数，为了获得这一参数，需要利用软测量技术，对具体的数据进行获取，从而满足火电厂的实际需求，积极推动火电厂的服务能力提升。基于此，本文对火电厂热工参数软测量技术的发展进行研究，结合实际情况，明确热工参数与软测量技术的基本情况，最后对软测量技术的发展进行阐述，详细内容如下［1］。

1 火电厂热工参数及软测量技术的研究

1.1 热工参数的简单分析

首先，明确什么是热工参数，结合实际情况，可以发现热工参数其实就是工程热力学的简称，实际是对工程热力学和机械做工之间实现相互转化，以及转化效率的相关研究，从而满足火电厂的日常监测需求。工作中，要注意空调、反应堆和蒸汽机等，都要符合火电厂的相关工程热力学的基本要求，并属于工程热力学的基本范畴，热工参数是工程热力学研究过程中的相应参考数据，可以将数据用于温度、流量和压力等关键数据的分析中，从而满足实际工作的基本需求。除此之外，热工参数，还要结合工程热力学的相关信息，合理地对燃煤发热量、烟气含氧量、飞灰含碳量等数据进行测定，有利于火电厂针对发电的生产效率，提出提升自身经济利润的有效措施，从而推动火电厂的积极健康发展［2］。

1.2 软测量技术

工程热工力学中，为了获取准确与有效的热工参数，需要以软测量技术为基础，通过该项技术的合理利用，实现对热工参数的获取。实际的应用中，软测量技术是指生产过程，难以实现或是暂时无法实现测量的变量，并对其进行变相推断，进而可以为其他可测量的变量建立相应的数学模型，并以数学模型为基础实现对数据的分析，最终保证火电厂选择适宜的设备，满足实际工作的基本需求，最终推动火电厂的积极发展。通过软测量技术，能够对难以测量的数据提供参考，最终保证难以测量数据得到相应支持，从而确保调试工作的顺利完成。

软测量技术在现实阶段的应用中，先要进行软测量模型的监理，之后，再辅助判断变量的选择，然后，再实现数据的采集与处理，最后进行重要变量的推断。软测量技术演化的过程中，很多模型监理的方法能进一步辅助生产、工作的优化，从而降低各类问题对火电厂的影响，确保火电厂处于较好的工作状态。

在实际的软测量中，需要结合现实情况，合理地对相应技术进行利用，从而保证软测量技术的有效运用。

1.2.1 主元分析法

这种分析法，是一种比较常见的分析方法，可以用于软测量技术中，可以保证软测量的技术水平，确保软测量的应用效果，这种分析方法是以线性变换为基础，通过线性换算，实现对数据的转换，使之成为新的，且与线性无关的数据，进而实现对数据主要特征的提取，进而用于高维数据降维，从而实现对数据信息的合理利用。火电厂在实际的工作中，主要是将主元分析法用于当前科学难以预测的变量，并实现降维测量，而降维后变量会在很大程度上保持原有的数据特征，如此一来，工作人员就能进一步对数据信息进行处理，从而满足实际工作的基本要求。在火电厂热工参数的获取中，因为飞灰含量等非线性变量都更加适合使用主元分析法进行数据测量与处理，但是这种方法在实际的应用中，存在干扰性相对较大，且使用难度高的问题。

1.2.2 支持向量法

这种方法是一种较为常见的数据判别方法，实际使用中，可用于识别分类、回归等，从而能够实现有效的数据分析，应用时，仅仅依靠小样本就能完成分析，同时，还是一种由线性变量向非线性变量扩展的分析方法。因此这种扩展的分析方法被称之为支持向量法。实际的使用中，可以实现对数据的分析，并且完成对热工参数的测定。同时，这种测量方法，还能以最小风险进行测量。但是实际的测量中，会存在处理速度相对较慢和不适合工业发展的相关问题。

1.2.3 偏小二乘法

这种方法在实际的运用中，是以最小化误差的方法和最佳函数实现数学优化技术，同时还能获取原本难以测量或是在当前技术条件下无法完成测定的数据。这种方法的数据误差相对较低，而且，热工参数获得时，这种方法可以保证较小的误差，从而降低误差对测量结果的影响，确保软测量技术合理运用，确保测定结果的准确性和可靠性。应用时，这种方法可以为软测量提供精准的数据信息，有助于提升软测量技术的应用价值，确保技术的准确性［3］。

1.2.4 人工神经网络法

这种算法属于神经网络算法，同时还是一种较为复杂的数据网络结构，实际的运用中，人工神经网络法主要是通过对人脑组织结构的运行机制进行模拟，从而实现对数据信息的抽象、简化和处理。这种算法可以被理解为是一种模拟性较高的数据处理方法。相较于其他测量技术，人工神经网络在运用时，对非线性、随机和模糊的数据群具有较好的处理效果，并且对大规模、结构复杂、来源不清楚的数据，能有效地实现对数据的处理，从而明确数据中的不可测变量情况，再找到其中的变化因素，从而使得热工参数可以为电厂的优化提供帮助，最终推动电厂的积极健康发展。

1.2.5 模糊理论法

这种方法，也是一种数据处理方法，在处理中，是以逻辑处理为基础，但是在实际的运用中，需要以数学的方式为基础，实现对模型的监理，所以这种方法不适合单独使用，一般来说，可以与人工神经网络法联合使用，可以有效提升人工神经网络法的应用水平，并且可以提升测量精度，从而满足热工参数的测定需求。

2 软测量技术在火力发电厂热工参数方面的运用

结合实际情况，对火电厂热工参数的软测量技术的运用进行研究，详细内容分析如下。

2.1 烟气含量的测定

烟气含量是热工参数中的重要内容，实际的热工参数测定中，需要对烟气含量进行测定，从而能够得到烟气相应的信息，有助于煤炭燃烧的控制，确保燃烧效率，控制未燃尽的问题，并避免出现锅炉漏风的问题，从而控制锅炉的运行可靠性。实际烟气测定中，要以过热磁式传感器、氧化锆传感器等为基础，但是实际的应用中，这两种方法都存在测量误差相对较大的问题，就会给测定结果带来影响，另外，传感器在使用时，还会有较大的磨损问题，进而影响测定传感器的服务年限，甚至影响传感器的应用质量。在烟气含量测定时，可以借助软测量技术，实现对电流量、给水流量、蒸汽温度和锅炉压力等数据的获取，并且还能实现对含气量的推断测定，实际的方法，可以选择最小二乘法或是主元分析法、支持向量机法等有效结合，从而保证烟气含量的测定结果准确与可靠，能够与实际相符合。

2.2 飞灰含量的测定

飞灰是火力发电厂常见的问题，而且，它主要是应用燃烧失重法、反射法以及微波吸收法，以这三种方法为基础，实现对飞灰含量的测定，但是这三种方法，在实际的应用时，燃烧失重法存在及时性差的问题，反射法和微波吸收法在应用时，则存在成本相对较高的问题，同时飞灰含量还受到煤质质量、锅炉运行参数等的影响，所以现存的三种方法，能实现对飞灰含量的精准测量。为了保证参数的可靠，需要做好参数的控制，保证测定结果的真实可靠性。热工参数的软测技术，在实际的应用中，通过对低位发热量、挥发分、水分、入煤量和烟气量、风压、锅炉负荷等数据类型，进一步对飞灰含量进行测定，实际的测定中，由于数据量相对较大，通常情况下，线性测量方法并不能进行飞灰含碳量测定，因此飞灰含量的软测量技术应用时，要注意选择非线性处理效果相对较好的人工神经网络的方法，如果参数获取的有效性相对较高，则可以对偏小二乘法联合支持向量法，能够实现数据的有效处置，从而满足软测量的基本需求。

2.3 球磨机符负荷的测定

球磨机同样是火力发电厂的重要设备，为了获取它的负荷值，传统是借助振动法、电压法和电流法、噪声法等，这些方法的合理利用，就能获取球磨机的负荷情况，但是传统方法在应用时，会存在准确性相对较差的问题，导致所获取的结果代表性相对较差，不能正常指导球磨机的工作，所以就会给球磨机的正常运行带来影响，在此基础上，对软测量技术进行应用，可以实现对球磨负荷的测定。同时因为球磨机负荷软测量能够将煤量、出入压力差、入风量和电流量等作为参数并对其进行处理。但是，实际的处理中，因为球磨机各项参数的线性结构清晰性相对较差，可以选择软测量技术进行测定，从而能得到有效的软测量结果，为球磨机的管理奠定基础。同时，还有助于球磨机的精确和对电能的控制质量［4］。

2.4 煤炭含量

为了实现发电活动，煤是基础的燃料，实际的施工中，需要对其进行控制，并根据软测量技术，完成煤的含量测定。所以能够有效控制煤含量，积极推动煤的合理利用。由于火电厂的热工参数软测量技术需要将煤炭质量列入到有效的管理行列中，从而确保利用的时候，都能实现对煤炭的有效控制，确保煤炭的服务能力。另外煤炭量、出口烟气成分组成，发热量等都是软测量的技术参数，由于煤炭质量中，包含煤种的挥发分、固定碳含量、低温发热量等几个变量，同时，这些变量还存在数据量相对较大的问题，因此可以选择人工神经网络法对具体的数据进行测量，如此一来就能获取该项技术的基本情况。

2.5 燃烧优化

燃烧优化是指火力发电的过程中，通过工艺的优化，实现对煤炭燃烧的控制，降低不完全燃烧的问题，并实现对飞灰、对尾气的控制，确保温度的控制合理。之后，再以煤炭量、鼓风量、电流量出口烟气成分等进行分析，最终对软测量技术进行利用，从而实现对燃烧优化的研究，降低煤炭的使用量，提升锅炉的燃烧效率，并降低误差的影响。

3 火电厂热工参数的软测技术的发展

结合火电厂的实际情况，分析热工参数和软测量技术的基本情况，然后再以这些内容为基础，实现对火电厂的软测量技术发展的研究，积极推动软测量技术的合理运用，全面推动软测量技术的可靠性。

结合电厂的基本情况，可以发现国内有关热工软测量技术方面，有很多的研究内容，同时，也对软测量技术的基本原理和基本方法进行分析，有利于提高加热过程的操作水平，并且还能改善系统的功能性，在优化管理中有着十分积极作用。20世纪90年代以来软测量技术在理论研究和实践中，都取得了较大的成就，并且逐步使得软测量技术得到合理的运用，从而可进一步提升软测量的效率，并且生产过程中，还能对生产过程进行监控与监督，可以全面提升锅炉的可靠性。在实际应用中，软测量技术也有较好的发展趋势，正在以先进的测量技术逐渐适应火电厂热工参数的管理工作，进一步推动火电厂的运行安全和运行质量，降低安全隐患。

同时，软测量技术还可以广泛地用于火电厂的运行控制，用于获取人工参数，同时，软测量还可以单独作为一个估计器，软测量系统实现接收生产过程中的其他装置的输出信号，并使之成为自身的输入，还可以直接作为控制系统的输入信号，实际的发展过程中软测量技术，体现如下几个方面。

1）实时估计。电厂热工参数获取时，通过软测量技术的运用，能够实现实时的数据估计，从而为电厂的运行提供参考。

2）质量预估。通过软测量技术，可以实现对故障的预测，消除滞后性。

3）智能校正。通过软测量技术，还能实现智能校正，确保传感器检测的应用质量。

4）故障冗余。故障发生时，使用软测量技术能够实现对设备的实时监控。

4 结束语

本文结合火电厂的实际情况，对火电厂热工参数和软测量技术进行了简单的分析，对具体的软测量技术的应用进行了研究，对软测量技术的发展进行了分析，旨在保证软测量技术在火电厂热工参数获取中的合理运用。积极推动火电厂的稳定运行，确保火电厂的经济效益获取。