基于机器学习的低低温省煤器吹灰控制方法

本发明提供一种基于机器学习的低低温省煤器吹灰控制方法，包括：获取低低温省煤器吹灰过程中的关键参数；是关键参数包括流体参数、温度参数、换热参数以及积灰参数；基于关键参数建立各独立模型；独立模型包括温度变化率模型、对流换热模型、辐射换热模型、参考热量损失模型；基于省煤器内的热量变化率将各独立模型关联，得到关联模型；对关联模型进行求解，确定当前时刻积灰导致的实际热量损失；建立机器学习模型，基于实际热量损失调整吹灰频率和吹灰时间，确保低低温省煤器换热效率，实现平衡运行；本发明通过动态调整吹灰频率和时长，确保换热元件表面保持良好的换热状态，平衡吹灰与设备磨损，降低能耗和成本，实现高效、经济、环保的运行。