【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及垃圾焚烧发电，特别是基于ai智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法。
技术介绍
1、当前垃圾焚烧行业进入存量竞争市场，对精细化管控要求日趋重视。为了全面提升公司核心技术竞争力，有必要结合锅炉不同工况，将最佳燃烧调整方式纳入数据库中，利用技术前沿领域的ai大数据系统，及时优化锅炉燃烧工况，从而提高机组利用效率，增加企业营收，降低生产成本。
2、针对焚烧炉控制优化技术，国外厂商如日本、欧美等在焚烧炉设计与控制领域具有长期的技术积累与实践经验，并形成了较为成熟的技术体系。这些技术能够实现关键参数的有效控制，确保垃圾高效、充分燃烧，同时有效抑制有害物质生成，符合严格的环保排放标准。然而，在实际应用中，国外厂商的控制优化技术也存在一些局限性。
3、这些技术往往对垃圾质量要求较高。由于国外垃圾分类体系相对完善，垃圾成分相对单一，因此其控制优化技术能够发挥出较好的效果。然而，在国内，垃圾分类体系尚不完善，垃圾成分复杂多变，热值波动大、含水率高且分类不彻底，这导致国外技术在实际应用中往往出现“水土不服”的现象，导致国外技术在国内应用时面临适应性问题，如燃烧不完全、设备故障率上升、能效下降等。
4、这些都极大限制了上述技术的广泛应用和普及。而相较于国外厂商，国内厂商更加注重结合国内实际情况进行技术研发和应用，针对焚烧炉控制优化技术方面也在不断探索和创新。但基本均是基于机理模型和专家经验的技术路线，即通过对焚烧炉运行机理的深入研究，建立相应的数学模型和控制策略，期望实现对焚烧炉的精确控制。这种技术路线
5、随着人工智能技术的发展，有必要采用前沿技术去自主创新，将人工智能技术应用于焚烧炉控制优化领域，探索实现更适应国内垃圾分类差、热值波动大现状的焚烧炉控制系统，从而提升焚烧效率与环保性能，降低技术依赖与运营成本。
6、垃圾焚烧炉焚烧系统包括炉体、燃烧器和辅助设备。炉体容纳垃圾并控制表面温度；燃烧器提供热量，使垃圾发生热解和氧化反应；辅助设备处理垃圾进出和烟气排放。该系统将垃圾转化为无害物质，减少环境污染。
7、炉体：这是焚烧系统的主体部分，通常是由耐火材料、保温材料和钢板等构成。炉体内部有炉膛，用于容纳待焚烧的垃圾，并通过高温焚烧将其转化为无害物质。炉体表面温度通常控制在较低水平，以减少热量损失和防止烫伤。
8、燃烧器：燃烧器是焚烧系统的关键设备，它负责提供焚烧垃圾所需的热量。燃烧器通常采用天然气、燃油等作为燃料，通过燃烧产生高温火焰。这些火焰与垃圾接触，将其加热至足够高的温度，使其中的有机物质发生热解和氧化反应，最终转化为气体和固体残渣。
9、辅助设备：焚烧系统还包括一些辅助设备，如进料装置、排渣装置、烟气处理装置等。进料装置负责将垃圾送入炉膛，排渣装置则用于排出焚烧过程中产生的固体残渣。烟气处理装置则用于处理焚烧过程中产生的烟气，以减少其对环境的污染。
10、在焚烧过程中，垃圾在炉膛内被高温火焰加热，其中的有机物质发生热解和氧化反应，生成气体和固体残渣。气体通过烟道排出，经过烟气处理装置净化后，排放到大气中。固体残渣则通过排渣装置排出，可进一步处理或利用。
技术实现思路
1、为克服上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于ai智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，实现对焚烧炉的在线智能控制和优化，从而实现焚烧炉的高效、稳定和安全运行。
2、本专利技术采用以下方案实现：一种基于ai智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，所述方法包括如下步骤：
3、s1、数据接入工作：通过opc通信协议，将集散控制系统dcs的测点数据传输至一服务器中；所述测点数据包括：温度、压力、流量的关键参数；同时，通过rtsp协议接入火焰监视的视频流，以获取实时的燃烧状态信息；
4、s2、模型训练与迭代：采集至少三个月以上历史的测点数据和燃烧状态信息，并在垃圾焚烧仿真环境中进行推演，以得到初始模型及初始模型的参数；然后，在生产环境中运行初始模型，但暂不对焚烧的设备进行控制；在此期间初始模型自动学习、观察并对比初始模型给出的指令与操作员的指令之间的差异，同时结合主蒸汽流量核心指标的表现，学习到操作员的操作规律；通过这一过程，得到迭代版模型及迭代版模型的参数；
5、s3、控制闭环阶段：打开迭代版模型的控制权限，使其能够协同控制推料器、炉排、风机、风室风门、石灰浆调节阀的设备，通过实际控制表现的反馈，进一步迭代模型，得到反控版模型；这一阶段将确保模型在实际运行中的有效性和稳定性；
6、s4、系统的持续进化：配备触发器模型，该触发器模型能够自动发现操作工与ai智慧的反控版模型之间的操作差异，并积累差异信息，当差异超过一定界限时，触发器模型将自动启动，停止焚烧的设备的操作；这一过程将使模型能够不断适应新的运行环境和条件，保持其高效性和先进性；
7、s5、通过反控版模型、触发器模型实时分析焚烧炉的各项运行数据，动态调整燃烧参数，实现对焚烧炉的在线智能控制和优化；所述燃烧参数包括：供风量、给料速度、炉排周期。
8、进一步的，所述方法还包括：通过感知、预测和控制三个层面的技术手段，实现推料器、炉排、风机、风室风门、烟气系统对象的智能投运，从而提升主蒸汽稳定性，提高吨发电量，降低耗材用量。
9、进一步的，所述感知层面的技术手段包括垃圾溯源和燃烧状态识别；
10、垃圾溯源通过感知位置编码和分区管理信息，精确追溯投运焚烧炉的每一抓斗垃圾的发酵情况；能够实现对垃圾质量变化的实时感知，为控制优化提供重要的输入数据；
11、燃烧状态识别则通过火焰监视和测点数据，识别出有无偏烧、火线位置、料层厚度信息，这些信息对于调整燃烧参数、优化燃烧过程至关重要。
12、进一步的，所述预测层面的技术手段为：通过对主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、nox、so2重点指标的提前预判，能预测出焚烧炉运行状态的变化趋势，从而及时调整控制方式，避免运行异常的发生；能够显著提升焚烧炉的稳定性和效率，降低故障率。
13、进一步的，所述控制层面的技术手段为：协同控制，该协同控制策略旨在实现推料器、炉排、风室风门、风机、石灰浆调节阀、脱硝剂卸料阀对象的智能协同，通过优化这些部件的控制参数和逻辑关系，能实现对焚烧炉整体运行状态的精确控制；能够提高主蒸汽的稳定性，还能够降低能耗和耗材单耗，提升焚烧炉的经济效益。
14、本专利技术的有益效果在于：
15、1、技术目标的巧妙重定义
16、将传统的控制优化的问题，转化为：学习“老师傅”，即让ai系统学习优秀的操作工在相似工况下的操作手法，从而可以从历史数据中学习规律。
17、2、多模态、多尺度融合的技术
18、1)基于火焰监视和测点数据，结合视频识别技术和深度学习技术，识别有无偏烧、火线位置、燃烧状态等工况本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述方法还包括：通过感知、预测和控制三个层面的技术手段，实现推料器、炉排、风机、风室风门、烟气系统对象的智能投运，从而提升主蒸汽稳定性，提高吨发电量，降低耗材用量。
3.根据权利要求2所述的一种基于AI智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述感知层面的技术手段包括垃圾溯源和燃烧状态识别；
4.根据权利要求2所述的一种基于AI智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述预测层面的技术手段为：通过对主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、NOX、SO2重点指标的提前预判，能预测出焚烧炉运行状态的变化趋势，从而及时调整控制方式，避免运行异常的发生；能够显著提升焚烧炉的稳定性和效率，降低故障率。
5.根据权利要求2所述的一种基于AI智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述控制层面的技术手段为：协同控制，该协同控制策略旨在实现推料器、炉
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述方法还包括：通过感知、预测和控制三个层面的技术手段，实现推料器、炉排、风机、风室风门、烟气系统对象的智能投运，从而提升主蒸汽稳定性，提高吨发电量，降低耗材用量。
3.根据权利要求2所述的一种基于ai智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：所述感知层面的技术手段包括垃圾溯源和燃烧状态识别；
4.根据权利要求2所述的一种基于ai智慧实现对焚烧炉在线控制和优化的方法，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏君玄，谢聪聪，黄华，叶毛，林雄，林荣，
申请(专利权)人：中节能福州环保能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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