模糊數(shù)學思想在預測電站鍋爐結(jié)渣中的應用

李猛

（哈爾濱電力職業(yè)技術(shù)學院，黑龍江 哈爾濱 150030）

眾所周知，鍋爐結(jié)渣是長期困擾電站鍋爐設計和運行的問題，威脅著電站鍋爐的安全和經(jīng)濟運行。準確預測鍋爐的結(jié)渣傾向，為大型電站鍋爐的設計及運行提供科學依據(jù)，對提高鍋爐的可用率，節(jié)約能源等方面具有重要的現(xiàn)實意義和實用價值。

1 結(jié)渣評判指標

目前，判斷電廠煤結(jié)渣的因素主要有兩個方面：一是，根據(jù)煤的成分特性進行判斷，比如煤灰中堿酸比B/A、硅鋁比SiO2/Al2O3、硅比G、鐵鈣比等；二是，根據(jù)煤灰的物理特性進行判斷，包括軟化溫度t2、煤灰燒結(jié)特性、灰渣粘度等。此外還有一些判定結(jié)渣的指標，如沾污指數(shù)Rf、硫結(jié)渣指標RS、煤灰粘度結(jié)渣指標、煤灰三元相圖等。一項調(diào)查結(jié)果表明：沒有任何一項單一的指數(shù)可以完全正確預報結(jié)渣傾向，而每一項指數(shù)又都有相當?shù)目煽啃?(70%左右)，這就給我們提供一個新思路，能不能把上述指標進行科學合理有效的整合，得到判別結(jié)果更符合客觀實際綜合評判方法？這里我們想到了模糊數(shù)學思想預測結(jié)渣特性。

2 模糊數(shù)學方法

考慮到煤的結(jié)渣程度由弱到強變化是一個由量變到質(zhì)變的過程，是一個函數(shù)問題。模糊數(shù)學是用數(shù)學方法研究和處理具有“模糊性”的一門學科，因而能很好的評判煤的結(jié)渣傾向。

2.1 模糊綜合評判

單一結(jié)渣特性判別的特點是分割界限太明確，然而把復雜的模糊性現(xiàn)象簡單地看成清晰現(xiàn)象，顯然只能從某一個方面因素判別其結(jié)渣程度。在實際生產(chǎn)中，為了提高預報的可靠性，必須兼顧多種因素進行綜合評判。

所謂綜合評判是通過全面考慮不同因素表現(xiàn)出的不同作用、而得到合理結(jié)論的決策手段。使用方便，在實踐中得到廣泛應用，取得較好的效果。

通常在綜合評判過程中，選用以下幾個步驟加以研究：

選取一些常規(guī)結(jié)渣指標作為因素集；通過隸屬函數(shù)的確定因素集與評語集；確定因素集中各因素的權(quán)重（百分比），進行單因素評判；某一模型加以單級模糊綜合評判，得到綜合評判向量；按最大隸屬度原則，判定該煤種的結(jié)渣程度等級。

模糊綜合評判作為綜合評判方法的一個分枝也遵循上述步驟，要想得到高準確度的評判結(jié)果，就得從實際情況出發(fā)，在選取廣泛評判因數(shù)集，建立合理的隸屬函數(shù)和權(quán)重集，減少人為因素的影響的基礎上，應用模糊數(shù)學的思想，建立模式識別樣本庫，才能使判別結(jié)果更準確。下面就上述內(nèi)容做進一步探討。評判因數(shù)集的選取。模糊綜合評判因數(shù)集的選取既不能以偏概全，又不能頻繁羅列，它是一個不斷發(fā)展和完善的過程，大至分為以下三個發(fā)展階段：

模糊綜合評判因數(shù)集的雛形階段

孫亦碌等人預測燃煤結(jié)渣性的編制的綜合判別的RTSQ 程序。

模糊綜合評判因數(shù)集傳統(tǒng)階段

馮寶安等人提出了常規(guī)結(jié)馇指標的模糊綜合評判方法，并將其用于8個煤種的結(jié)馇特性判，所得評判結(jié)果與實際結(jié)渣狀況相符。又應用主因素決定型M(Λ，V)、主因素突出型M(·，V)、綜合評判型 M(Λ，)及加權(quán)平均型 M(·，+)四種單級模糊綜合評判模型對國內(nèi)8個煤種的常規(guī)結(jié)渣指標進行評判，由評判結(jié)果比較得出單級模型M(Λ，V)的準確率最高的結(jié)論。

模糊綜合評判因數(shù)集發(fā)展階段

浙江大學曹欣玉等人在分析單一結(jié)渣判別指標的缺陷及其原因，提出將分辨率較高的Rs 與 另 外 5個 結(jié) 渣 指 數(shù) (t2、B/A、G、SiO2/A12O3、R)一起作為評判因素集，采用灰色聚類方法對新汶黑液水煤漿及普通水煤漿結(jié)渣特性進行預測評估。結(jié)果表明，該模型較傳統(tǒng)單一評價方法有更高的準確度。

隸屬函數(shù)的確定。浙江大學舒紅寧、黃鎮(zhèn)宇嘗試性地提出由正態(tài)分布函數(shù)演化而來非線性隸屬函數(shù)，函數(shù)變化較慢，并與實際結(jié)渣情況進行了對比，發(fā)現(xiàn)評判結(jié)果和實際結(jié)渣情況取得了很好的吻合。這些說明了用正態(tài)分布函數(shù)建立其隸屬函數(shù)比線性隸屬函數(shù)更準確、更合理，更加符合實際情況。

權(quán)系數(shù)的確定。在模糊綜合評判中，權(quán)系數(shù)作為反映各個評價指標可信度，直接影響到綜合評判效果。 因此，權(quán)系數(shù)的確定是綜合評價方法的關鍵。然而傳統(tǒng)確定方法通常由專家咨詢來解決.過分依賴主觀判斷和經(jīng)驗，難以令人信服。

趙顯橋等利用粗糙集理論來確定綜合評判模型權(quán)系數(shù)，將權(quán)系數(shù)問題轉(zhuǎn)化為粗糙集中屬性性評價問題，利用粗糙集理論知識支持屬性重要性評價，給出了模糊綜合評判模型權(quán)系數(shù)的計算方法。這種方法不需要建立解析式的數(shù)學模型，完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動來確定各個預測方法的權(quán)系數(shù)，克服傳統(tǒng)權(quán)系數(shù)確定弊端，使得綜合評判結(jié)果更客觀、更科學。

2.2 模糊聚類分析法

模糊聚類分析法基于模糊數(shù)學，以灰色聚類理論繼承了模糊數(shù)學法的優(yōu)點，將聚類對象與不同聚類指標的白化數(shù)按幾個灰類進行歸納整理，從而判斷聚類對象屬于哪一類的灰色統(tǒng)計方法。

邱建榮等人將模糊聚類分析法理論應用于燃煤結(jié)渣特性的評判中。注意到分級界限不確定性問題，并在此基礎上給出了屬于某一等級的可能性分布。用此理論來判別煤的結(jié)渣性其結(jié)果無疑更符合客觀實際。王桂明.謝竣林等人應用灰色理論對煤結(jié)渣性能進行評判，并對煤的結(jié)渣機理進行了分析，其結(jié)論與邱建榮等人相同，為煤的結(jié)渣評判提供了新思路。

2.3 模糊模式識別

模糊模式識別法可分為直接識別法和間接法識別法(群體模式識別方法)。直接識別法是根據(jù)最大隸屬原則歸類，間接法是按照擇近原則對被識別對象進行識別。

如若采用直接識別法，我們將已知結(jié)渣狀況的6個煤種作為模型，采用煤灰軟化溫度 、硅鋁比、堿酸比和硅比4個評判指標，對受檢煤種進行識別。通過計算與前6個已知模型最大隸屬關系來判別歸屬類型。因模型只考慮煤灰的特性，故適用于燃燒工況較接近的煤灰的評判。

如若采用間接識別法，我們選用7種已知結(jié)渣程度的燃煤作為標準模型，用4個常規(guī)指標和綜合指數(shù)R 作為評判因素集，對同一臺鍋爐不同部位的3個樣品(爐渣，轉(zhuǎn)向室灰，除塵灰)以及某燃料水煤漿灰進行識別，按照擇近原則來判斷屬于何種結(jié)渣程度，結(jié)果表明該模型更具廣泛性、準確性。

模糊模式識別法評價沾污結(jié)渣特性時，應在因素集的選取上要盡可能多地考慮鍋爐設計參數(shù)及運行工況的影響。因此，我們又在綜合考慮灰熔點、堿酸比、硅鋁比、硅比及爐膛平均溫度和無因次實際切圓直徑6個因素，利用模糊模式識別的方法判斷鍋爐結(jié)渣。以實際運行中已知結(jié)渣程度的鍋爐作為樣本，對7 受檢鍋爐進行評判，得到與實際情況相符評判結(jié)果。因此模糊模式識別法可預示大容量鍋爐的設計及運行時的結(jié)渣程度。

4 結(jié)束語

目前，國內(nèi)、外采用的預測方法大多以煤指特性為指標，對鍋爐的運行情況考慮較少。由于影響爐內(nèi)結(jié)渣的因素很多，用單一的預測方法往往得不到高精度的結(jié)果，在難以找到通用的預測模型的情況下，模糊綜合評判方法給我們提供了新思路，雖然模糊綜合評判方法還不夠完善，但隨著計算方法的改進，煤質(zhì)特性、鍋爐運行參數(shù)的數(shù)據(jù)庫完善，模式識別樣本庫會的不斷豐富和完善，模糊綜合評判方法將會得到更廣泛的應用。

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