一种锅炉负荷控制方法、系统以及存储介质与流程

本发明涉及燃气锅炉控制的技术领域，尤其是涉及一种锅炉负荷控制方法、系统以及存储介质。

背景技术：

锅炉是一种能量转换设备，向锅炉输入的能量有燃料中的化学能、电能，锅炉输出具有一定热能的蒸汽、高温水或有机热载体。

供热用燃气锅炉的间接供热系统如图5所示，主要包括锅炉以及用户，高温热源由锅炉产生，通过供热网送至用户处。

在这种直接供热的方式中，锅炉负荷是一个非常重要的参数，它指的是单位时间锅炉能产生蒸汽的能力。在给用户供热前，需要对锅炉的负荷进行设定，以达到预定的供热效果。

目前,锅炉负荷控制技术主要通过人工手动来完成操作，工作人员根据当前供热目标的供热所需自动缓慢地调整给煤量，而给煤量的多少完全通过个人经验或者实验性的逐渐增加及减少。

上述中的现有技术方案存在以下缺陷，一方面锅炉负荷手动操作时，升降符合处于阶梯型加减燃料量。由于加减燃料量数量不准确，操作人员又不能每时每刻值守现有的运行状态，加上操作水平的参差不齐，运行过程中往往会出现燃料量过高或者过低的情况，由此，造成锅炉负荷控制不平稳，对蒸汽的品质、锅炉运行的稳定性也带来一定的不良影响。

技术实现要素：

本发明的目的一是提供一种具有对锅炉供热量精确控制，提高锅炉综合运行效率，节约能源的效果的锅炉负荷控制方法。

本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种锅炉负荷控制方法，包括以下步骤：

步骤s100：主控终端获取下个时间段所有供热目标的预估供热总热量；

步骤s200：主控终端基于不同锅炉的供热负荷情况以及下个时间段的预估供热总热量，提前确定开启的锅炉以及相应锅炉所开启的供热负荷情况；

步骤s300：主控终端于下个时间段之前开启所确定的锅炉，并作相应锅炉的供热负荷调整；

步骤s400：主控终端基于下个时间段所有供热目标的实际供热负荷所需，针对所开启的锅炉在锅炉数量以及供热负荷上作适应微调以满足实际供热负荷所需，此处微调优先针对最大供热负荷较小的锅炉。

通过采用上述技术方案，通过步骤s100、步骤s200的设置有效实现下个时间段预估供热总热量，并结合所预估的供热总热量确定开启的锅炉以及相应锅炉所开启的供热负荷情况，并结合步骤s300和步骤s400的设置实现了所确定锅炉的提前开启，从而减少了后续锅炉供热负荷的调节且满足供热负荷所需，提高锅炉综合运行效率。

本发明进一步设置为：

步骤s100包括以下步骤：

步骤s110：主控终端以下个时间段作为查询对象于第一数据库，查询出下个时间段用户预设的预估供热总热量，并作为下个时间段的预估供热总热量，若未查询到，则有步骤s120；

其中，第一数据库为预设数据库，存储有所有供热目标所规划未来在不同时间段的供热总热量；

步骤s120：主控终端基于过去时间段预估供热总热量以及相应过去时间段实际供热总热量的情况，预测出下个时间段的供热总热量。

通过采用上述技术方案，通过步骤s110、步骤s120的结合设置基于用户是否有预设下个时间段的供热目标从而来确定供热总热量，从而灵活准确的分析出下个时间段的供热总热量，从而更为精确的确定出确定开启的锅炉以及相应锅炉所开启的供热负荷情况。

本发明进一步设置为：

步骤s120包括以下步骤：

步骤s121：主控终端以历史时间段作为查询对象于第二数据库，查询出相应历史时间段的实际供热总热量以及预估供热总热量，第二数据库为预设数据库，存储有历史时间段以及相应历史时间段所对应的实际供热总热量以及预估供热总热量；

步骤s122：主控终端启动供热预测模块分析出下个时间段的预估供热总热量，具体供热预测模块的计算公式如下：

qt=a1bt-1+a2bt-2+a3bt-3+a4bi；

a1—前第一个时间段的实际供热总热量权重系数；

a2—前第二个时间段的实际供热总热量权重系数；

a3—前第三个时间段的实际供热总热量权重系数；

a4—以当前供热负荷持续一个时间段的供热热量的权重系数；

bt-1—前第一个时间段的实际供热总热量；

bt-2—前第二个时间段的实际供热总热量；

bt-3—前第三个时间段的实际供热总热量；

bi—以当前供热负荷持续一个时间段的供热热量；

qt—下个时间段供热总热量的预估值。

通过采用上述技术方案，通过步骤s121、步骤s122的设置有效公开了在用户未设置下个时间段的供热总热量的时候，能够通过供热预测模块进行精准的计算，从而实现对确定开启的锅炉以及相应锅炉所开启的供热负荷情况更为准确的预测。

本发明进一步设置为：

步骤s120还包括设置于步骤s122之后的步骤s123，步骤s123具体如下：

主控终端基于前三个时间段的实际供热总热量作为输出值，用于计算相应时间段的预估供热总热量的前几个时间段的实际供热总热量以及在相应时间段之前的实时供热负荷持续一个时间段的供热热量作为输入值，启动神经网络模块计算出a1、a2、a3、a4，并将计算出的a1、a2、a3、a4应用在下个时间段预估供热总热量的计算上。

通过采用上述技术方案，结合主控终端、神经网络模块的设置，实现了对a1、a2、a3、a4的精确分析计算，从而间接提高了对下个时间段供热总热量预估的精准性。

本发明进一步设置为：

步骤s200包括以下步骤：

步骤s210：主控终端调取第三数据库获取不同锅炉对应的供热负荷，第三数据库为预设数据库，存储有锅炉编号以及相应编号锅炉的供热负荷；

步骤s220：主控终端基于下个时间段所预测的供热总热量作为被除数，下个时间段的具体时间作为除数，计算获取供热总负荷，并按照锅炉的最大供热负荷由多至少依次对供热负荷相加直至锅炉负荷之和达到或超过供热总负荷为止，以相加的供热负荷所对应的锅炉作为确定开启的锅炉，并调整开启锅炉的供热负荷之和与供热总负荷一致，其中供热负荷较大的锅炉优先开启至其最大供热负荷值。

通过采用上述技术方案，通过步骤s210、步骤s220的结合设置公开了如何基于预测的供热总热量作锅炉的安排以满足需求，且在安排的过程中尽量减少锅炉的启动，以期通过减少的锅炉即满足锅炉需求。

本发明进一步设置为：

步骤s200还包括设置于步骤s220之后的步骤s230：

若所预测的供热总负荷超过所有编号锅炉的供热负荷之和，则主控终端调取第四数据库获取负责人的联系电话，并通过语音提示器通知负责人相关锅炉供热不满足预测锅炉的供热需求的信息，第四数据库为预设数据库，存储有负责人联系电话。

通过采用上述技术方案，通过步骤s230的设置可以在锅炉供热不满足所预测的下个时间段的锅炉供热需求的时候，及时通过语音提示器通知到负责人，以让负责人提前做好准备。

本发明的目的二是提供一种锅炉负荷控制系统，能够预测下一个时间段的所需供热量，并在下个时间段到来之前就进行多个锅炉的管控，从而在满足供热所需的同时减少锅炉的调节幅度，实现能源的节约。

具有对锅炉供热量精确控制，提高锅炉综合运行效率，节约能源的效果。

本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种锅炉负荷控制系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，该程序能够被处理器加载执行时实现如上述权利要求所述的锅炉负荷控制方法。

通过采用上述技术方案，实现下个时间段预估供热总热量，并结合所预估的供热总热量确定开启的锅炉以及相应锅炉所开启的供热负荷情况，并确定锅炉的启动的个数具管控方式，从而减少锅炉调节造成的波动，满足了供热所需。

本发明的目的三是提供一种计算机存储介质，能够存储相应的程序，能够通过程序的调取实现对锅炉的精准管控，从而降低能源的损耗。

本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机存储介质，包括能够被处理器加载执行时实现上述权利要求所述的锅炉负荷控制方法的程序。

通过采用上述技术方案，可以进行锅炉负荷控制方法的程序的存储，方便处理器在需要的时候进行程度的调取，实现锅炉的管控，减少能源的损耗。

综上所述，本发明的有益技术效果为：对未来下个时间段的供热所需进行了预测，并基于预测结果进行锅炉的提前管控，从而减少后续锅炉调控幅度较大的麻烦，且减少了能源的损耗。

附图说明

图1是本发明锅炉负荷控制方法的整体步骤示意图。

图2是图1中步骤s100的具体步骤示意图。

图3是图2中步骤s120的具体步骤示意图。

图4是图1中步骤s200的具体步骤示意图。

图5是供热用燃气锅炉的间接供热系统的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

参照图1，为本发明公开的一种锅炉负荷控制方法，包括步骤s100至步骤s400。

在步骤s100中，主控终端获取下个时间段所有供热目标的预估供热总热量。

其中，步骤s100可划分为步骤s110至步骤s120，参照图2。

在步骤s110中，主控终端以下个时间段作为查询对象于第一数据库，查询出下个时间段用户预设的预估供热总热量，并作为下个时间段的预估供热总热量，若未查询到，则有步骤s120，其中，第一数据库为预设数据库，存储有所有供热目标所规划未来在不同时间段的供热总热量。

其中，步骤s110所提及的主控终端优选为中央处理器。

在步骤s120中，主控终端基于过去时间段预估供热总热量以及相应过去时间段实际供热总热量的情况，预测出下个时间段的供热总热量。

其中，步骤s120可进一步划分为步骤s121至步骤s123，参照图3。

在步骤s121中，主控终端以历史时间段作为查询对象于第二数据库，查询出相应历史时间段的实际供热总热量以及预估供热总热量，第二数据库为预设数据库，存储有历史时间段以及相应历史时间段所对应的实际供热总热量以及预估供热总热量。

在步骤s122中，主控终端启动供热预测模块分析出下个时间段的预估供热总热量，具体供热预测模块的计算公式如下：qt=a1bt-1+a2bt-2+a3bt-3+a4bi；a1—前第一个时间段的实际供热总热量权重系数；a2—前第二个时间段的实际供热总热量权重系数；a3—前第三个时间段的实际供热总热量权重系数；a4—以当前供热负荷持续一个时间段的供热热量的权重系数；bt-1—前第一个时间段的实际供热总热量；bt-2—前第二个时间段的实际供热总热量；bt-3—前第三个时间段的实际供热总热量；bi—以当前供热负荷持续一个时间段的供热热量；qt—下个时间段供热总热量的预估值。

在步骤s123中，主控终端基于前三个时间段的实际供热总热量作为输出值，用于计算相应时间段的预估供热总热量的前几个时间段的实际供热总热量以及在相应时间段之前的实时供热负荷持续一个时间段的供热热量作为输入值，启动神经网络模块计算出a1、a2、a3、a4，并将计算出的a1、a2、a3、a4应用在下个时间段预估供热总热量的计算上。

举例来说，假定前第一时间段的实际供热总热量即qt为1.8*10^5焦耳，相应前几个时间段的实际供热总热量分别如下：bt-1为10^5焦耳，bt-2为2*10^5焦耳，bt-3为1.5*10^5，bt-4为17/8*10^5焦耳。

前第二时间段的实际供热总热量即qt为10^5焦耳，相应前几个时间段的实际供热总热量分别如下：bt-1为2*10^5焦耳，bt-2为1.5*10^5焦耳，bt-3为4*10^5焦耳，bt-4为10^5焦耳。

前第三时间段的实际供热总热量即qt为2*10^5焦耳，相应前几个时间段的实际供热总热量如下：bt-1为1.5*10^5焦耳，bt-2为4*10^5焦耳，bt-3为13/6*10^5焦耳，bt-4为10^5焦耳。

综上，主控终端启动神经网络能够计算出a1至a4的每个值，具体如下：a1为0.1，a2为0.2，a3为0.3，a4为0.4，那么基于qt=a1bt-1+a2bt-2+a3bt-3+a4bi可作下个时间段的供热总热量预测，假定当前供热负荷持续一个时间段的供热热量为3*10^5焦耳，那么qt为1.98*10^5焦耳。

在步骤s200中，主控终端基于不同锅炉的供热负荷情况以及下个时间段的预估供热总热量，提前确定开启的锅炉以及相应锅炉所开启的供热负荷情况。

其中，步骤s200可划分为步骤s210至步骤s230，参照图4。

在步骤s210中，主控终端调取第三数据库获取不同锅炉对应的供热负荷，第三数据库为预设数据库，存储有锅炉编号以及相应编号锅炉的供热负荷。

在步骤s220中，主控终端基于下个时间段所预测的供热总热量作为被除数，下个时间段的具体时间作为除数，计算获取供热总负荷，并按照锅炉的最大供热负荷由多至少依次对供热负荷相加直至锅炉负荷之和达到或超过供热总负荷为止，以相加的供热负荷所对应的锅炉作为确定开启的锅炉，并调整开启锅炉的供热负荷之和与供热总负荷一致，其中供热负荷较大的锅炉优先开启至其最大供热负荷值。

举例来说，锅炉按照最大供热负荷由多至少依次为3000w、2000w、1000w、700w、500w，供热总负荷为5800w，那么选择最大供热负荷为3000w、2000w、1000w作为开启的锅炉，其中最大供热负荷为1000w的锅炉负荷开启至800w，其余两个均开启至最大供热负荷，从而满足供热负荷的需求。

在步骤s230中，若所预测的供热总负荷超过所有编号锅炉的供热负荷之和，则主控终端调取第四数据库获取负责人的联系电话，并通过语音提示器通知负责人相关锅炉供热不满足预测锅炉的供热需求的信息，第四数据库为预设数据库，存储有负责人联系电话。

其中，步骤s230所提及的语音提示器为语音报警器。

在步骤s300中，主控终端于下个时间段之前开启所确定的锅炉，并作相应锅炉的供热负荷调整。

在步骤s400中，主控终端基于下个时间段所有供热目标的实际供热负荷所需，针对所开启的锅炉在锅炉数量以及供热负荷上作适应微调以满足实际供热负荷所需，此处微调优先针对最大供热负荷较小的锅炉。

举例来说，此时当前所需的供热负荷为3000w，之前所预测的供热负荷为3200w，此时开启的锅炉为三个，其最大负荷由大至小依次为1600w、1400w、800w，那么此时将较大负荷的两个锅炉开至最大负荷，关闭最小的锅炉，即针对较小的负荷作调整以减少锅炉的应用。

本发明实施例提供一种锅炉负荷控制系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，该程序能够被处理器加载执行时实现如图1-图4中任一种锅炉负荷控制方法。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，包括能够被处理器加载执行时实现如图1-图4中任一种锅炉负荷控制方法的程序。

计算机存储介质例如包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

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