【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于垃圾发电，特别涉及一种垃圾发电优化方法、存储介质和计算机设备。
技术介绍
1、目前，垃圾分类与收集是实现高效焚烧的重要前提。现有的垃圾发电厂通常依赖于人工或半自动化的方式对垃圾进行分类。分类的依据主要是垃圾的物理性质(如塑料、纸张、金属等)以及一些基本的化学性质(如热值、湿度等)。然而，现有的分类方式往往不能充分考虑垃圾燃烧特性的多样性与复杂性，导致分类不够精细，影响后续的燃烧效率。
2、在垃圾焚烧过程中，传统的焚烧炉一般采用固定的燃烧流程，无法根据垃圾的燃烧特性动态调整焚烧策略。现有技术通常通过预先设定的焚烧温度、空气供给量等参数，来控制焚烧过程。然而，由于垃圾组成的复杂性，单一的燃烧策略难以适应所有垃圾的燃烧需求，往往导致部分垃圾燃烧不完全或热能释放不充分，从而影响发电效率。
3、为了提高垃圾焚烧效率，现有技术方案采用了分层燃烧、分段燃烧等策略。这些方法在一定程度上改善了燃烧效果，但由于缺乏对垃圾特性的精准把握，依然存在热值浪费、焚烧不均衡等问题。
4、综上，现有的垃圾焚烧发电技术在分类、焚烧、热能回收等方面存在以下不足：
5、1、垃圾分类不够精细：现有的分类方法无法充分考虑垃圾的燃烧特性，导致燃烧过程中的热值利用率不高。
6、2、焚烧过程缺乏动态调整：现有焚烧技术通常采用固定的燃烧策略，无法根据实时监控数据调整焚烧参数，导致部分垃圾燃烧不充分或热能浪费。
7、3、热能回收效率不高：由于焚烧过程的波动性，现有的热能回收系统难以最大化利用焚烧
8、此外，一些现有技术引入了智能控制系统，但这些系统往往局限于局部优化，缺乏整体的系统性优化能力，难以实现垃圾焚烧的高效、稳定、可持续发展。
9、在行业内，部分垃圾焚烧发电厂已经开始尝试通过先进的计算技术(如人工智能、大数据分析)来优化垃圾分类与焚烧过程。例如：
10、大数据分析：利用大数据技术对垃圾的成分、燃烧特性进行分析，从而对垃圾分类提供更精细的指导。
11、人工智能算法：一些发电厂引入了人工智能算法，用于预测焚烧过程中的热值变化，动态调整焚烧策略，以提高热能回收率。
12、分布式控制系统：通过分布式控制系统实时监控并调整焚烧过程中的各项参数，减少热能浪费。
13、然而，这些技术方案仍然存在一定的局限性，主要体现在数据处理的复杂性、系统实施的高成本以及技术应用的可行性等方面。大多数现有方法虽然在一定程度上改善了垃圾焚烧发电的效率，但尚未形成一种成熟的、可广泛应用的优化系统。
14、通过以上的分析，可以看出，虽然现有技术在垃圾焚烧发电领域取得了一定的进展，但在精细化分类、焚烧过程优化和热能回收方面仍需进一步改进。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术一种垃圾发电优化方法、存储介质和计算机设备。
2、本专利技术提供的垃圾发电优化方法，包括步骤：
3、s1、垃圾分类与初步数据处理；
4、s2、应用装箱算法，对所述垃圾进行组合与优化；
5、s3、所述垃圾的焚烧过程的监测与调控。
6、进一步，
7、所述步骤s1包括步骤：
8、s11、数据采集：从垃圾收集系统中获取所述垃圾的基本信息；
9、s12、基于所述垃圾的物理和化学特性，对所述垃圾进行初步分类；
10、s13、特征提取：通过检测设备提取各类所述垃圾的燃烧特性参数，所述燃烧特性参数作为所述装箱算法中的输入参数。
11、进一步，
12、所述步骤s2包括步骤：
13、s21、参数设定或者说约束条件设定，即设定所述装箱算法的约束条件；
14、s22、利用所述装箱算法对不同特性的所述垃圾进行优化组合，通过组合、迭代和选优三个步骤生成最优垃圾分组方案；
15、s23、垃圾分组：根据所述优化组合的结果，将所述垃圾进行打包，准备投入焚烧炉进行焚烧。
16、进一步，
17、在所述步骤s21中，所述约束条件包括：
18、s211、焚烧炉的容量限制：
19、每次焚烧的垃圾组合的总体积不得超过焚烧炉膛的最大容量，
20、所述焚烧炉有一个可承受的最大负载质量；所述每次焚烧的垃圾组合的总质量不超过所述焚烧炉膛和支撑结构的承载能力；
21、s212、热值要求：
22、所述每次焚烧的垃圾组合的总热值必须达到或超过所述焚烧炉膛的最低热值要求，
23、所述每次焚烧的垃圾组合的总热值不得超过所述焚烧炉的最高设计热值；
24、s213、燃烧温度要求：
25、所述每次焚烧的垃圾组合的燃烧特性组合维持炉内温度高于最低燃烧温度，
26、所述每次焚烧的垃圾组合的燃烧所得热值不超过预期热值阈值；
27、s214、湿度控制：
28、所述每次焚烧的垃圾组合的平均湿度不高于预期湿度高阈值，
29、所述每次焚烧的垃圾组合的湿度不低于预期湿度低阈值；
30、s215、挥发分和灰分控制：
31、所述每次焚烧的垃圾组合的挥发分含量不超过预期挥发分含量阈值，
32、所述每次焚烧的垃圾组合的灰分含量不超过预期灰分含量阈值；
33、s216、污染物排放限制：
34、所述每次焚烧的垃圾组合的氮含量不超过预期氮含量阈值，
35、所述每次焚烧的垃圾组合的硫含量不超过预期硫含量阈值，
36、所述每次焚烧的垃圾组合的氯含量不超过预期氯含量阈值；
37、s217、燃烧时间与速度限制：
38、所述每次焚烧的垃圾组合的燃烧时间保持在焚烧炉设计的最佳燃烧速率范围内；
39、s218、安全操作限制：
40、识别并限制所述每次焚烧的垃圾组合的可燃性气体和易燃易爆垃圾的含量低于预期可燃性气体含量阈值和预期易燃易爆垃圾含量阈值；
41、所述每次焚烧的垃圾组合的自燃温度不超过所述焚烧炉的启动安全温度；
42、s219、预处理需求：
43、所述每次焚烧的垃圾组合的湿度低于预期湿度阈值。
44、进一步，
45、所述步骤s22包括步骤：
46、s221、组合，具体包括步骤：
47、s221a、初始化输入参数：记垃圾集合为l＝{l1，l2，...，ln}，li为所述垃圾集合中的第i种垃圾，1≤i≤n，n为大于1的整数，li的属性包括：体积vi，质量mi，热值hi，湿度wi，灰分含量ai，氯含量ci，硫含量si；
48、s221b、初始化所述焚烧炉的约束条件：最大容积vmax，最小热值hmin，最大热值hmax，最大湿度wmax，灰分上限amax、氯含量上限cmax和硫含量上限sma本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种垃圾发电优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
9.计算机设备，其特征在于，包括存储器、第一处理器及储存在所述存储器上并可在所述第一处理器上运行的第一计算机程序，所述第一计算机程序被所述第一处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的垃圾发电优化方法。
10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于储存第二计算机程序，所述第二计算机程序可被至少一个第二处理器所执行，以使所述至少一个第二处理器执行权利要求1-8中任一项所述的垃圾发电优化方法。
【技术特征摘要】
1.一种垃圾发电优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的垃圾发电优化方法，其特征在于，
8.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙明俊，毕枫林，钱雨，
申请(专利权)人：中关村智用人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：
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