CN117991639B

CN117991639B - 基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法及装置

Info

Publication number: CN117991639B
Application number: CN202410137011.8A
Authority: CN
Inventors: 倪煜; 刘新龙; 李德波; 杨卧龙
Original assignee: China Power Engineering Consulting Group Corp
Current assignee: China Power Engineering Consulting Group Corp
Priority date: 2024-01-31
Filing date: 2024-01-31
Publication date: 2024-06-28
Anticipated expiration: 2044-01-31
Also published as: CN117991639A

Abstract

本发明涉及燃烧优化的技术领域，特别是涉及一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法及装置，其通过整合多源数据、动态预测和智能优化策略，确保燃煤电厂在复杂工况下的高效、环保运行；方法包括：获取燃煤机组在未来优化时间窗内的计划燃烧工况信息；计划燃烧工况信息包括计划煤种特性指数和计划供风配比；预测燃煤机组在未来优化时间窗内的机组调度负荷以及燃煤机组在未来优化时间窗内的机组所在区域环境数据信息；机组所在区域环境数据信息包括环境温度、环境湿度以及环境气压；对计划燃烧工况信息、机组调度负荷以及机组所在区域环境数据信息进行数据融合转换，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的多维度燃烧特征集合。

Description

基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法及装置

技术领域

本发明涉及燃烧优化的技术领域，特别是涉及一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法及装置。

背景技术

随着电力装置对灵活性和环保性需求的不断提升，燃煤电厂在满足电网深度调峰要求的同时，如何高效、环保地运行成为一项重要的研究课题，燃煤电厂燃烧过程的优化控制是一个复杂且多目标的问题，涉及煤质特性、燃料消耗效率、污染物排放控制以及炉膛温度管理等多个关键环节，尤其在应对电网深度调峰时，负荷曲线波动较大，使得燃烧工况面临更为严峻的挑战。

现有的燃烧控制方法通常基于稳态工况设计，难以有效应对负荷快速变化时复杂的燃烧调整需求，尤其是在深度调峰条件下，由于负荷波动大，燃烧过程中的诸多变量交互影响，导致燃烧效率下降和环保性能不稳定。

因此，目前亟待需要提供一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法来解决上述技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种通过整合多源数据、动态预测和智能优化策略，确保燃煤电厂在复杂工况下的高效、环保运行的基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法。

第一方面，本发明提供了基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法，所述方法包括：

获取燃煤机组在未来优化时间窗内的计划燃烧工况信息；所述计划燃烧工况信息包括计划煤种特性指数和计划供风配比；

预测燃煤机组在未来优化时间窗内的机组调度负荷以及燃煤机组在未来优化时间窗内的机组所在区域环境数据信息；所述机组所在区域环境数据信息包括环境温度、环境湿度以及环境气压；

对所述计划燃烧工况信息、所述机组调度负荷以及所述机组所在区域环境数据信息进行数据融合转换，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的多维度燃烧特征集合；

将所述多维度燃烧特征集合输入至预先构建的燃煤机组性能预测模型中，获得燃煤机组在未来优化时间窗内的机组性能指标集合；

将机组性能指标集合与预设指标阈值集合进行比对，提取并汇总未达标的性能指标，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的潜在风险指标集合；

将潜在风险指标集合输入至预先构建的燃煤机组优化策略分析模型中，获得燃煤机组在未来优化时间窗口内的燃烧优化控制策略；

在所述未来优化时间窗口内，根据燃烧优化控制策略对燃煤机组进行燃烧控制。

另一方面，本申请还提供了基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置，所述装置包括：

未来工况信息获取模块，用于获取燃煤机组在未来优化时间窗内的计划燃烧工况信息，所述计划燃烧工况信息包括计划煤种特性指数和计划供风配比；

负荷与环境预测模块，用于预测燃煤机组在未来优化时间窗内的机组调度负荷以及机组所在区域的环境数据信息，所述环境数据信息包括环境温度、环境湿度以及环境气压；

数据融合转换模块，用于对计划燃烧工况信息、机组调度负荷以及机组所在区域环境数据信息进行数据融合转换，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的多维度燃烧特征集合；

性能预测模块，用于将构建好的多维度燃烧特征集合输入至预先存储的燃煤机组性能预测模型中，输出燃煤机组在未来优化时间窗内的机组性能指标集合；

性能指标比对模块，用于将机组性能指标集合与预设指标阈值集合进行比对，提取并汇总未达标的性能指标，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的潜在风险指标集合；

优化策略生成模块，用于将潜在风险指标集合输入至预先存储的燃煤机组优化策略分析模型中，以获得燃煤机组在未来优化时间窗口内的燃烧优化控制策略；

燃烧控制模块，用于在未来优化时间窗口内，根据燃烧优化控制策略对燃煤机组进行燃烧控制。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、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计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

与现有技术相比本发明的有益效果为：

本发明通过机器学习模型，能够动态地根据未来燃烧工况和环境条件进行预测，实现对负荷波动的快速响应和适应；该方法综合考虑了多个因素和多目标影响燃煤电厂的燃烧过程，包括煤质特性、供风配比、机组调度负荷以及环境数据等；通过多维度燃烧特征集合的生成，模型能够更全面地捕捉影响燃烧效率和环保性能的关键因素；

通过将多维度燃烧特征集合输入预先构建的机组性能预测模型中，可以更准确地预测燃煤机组在未来优化时间窗口内的性能指标；这有助于更好地了解燃烧状态和性能，为优化控制策略提供更可靠的基础；该方法通过比对机组性能指标和预设指标阈值，提取并汇总未达标的性能指标，生成潜在风险指标集合；能够提前识别潜在问题，帮助运营人员制定针对性的控制策略，以降低潜在风险；

通过输入潜在风险指标集合至优化策略分析模型中，可以获得燃煤机组在未来优化时间窗口内的燃烧优化控制策略；这种智能化的策略生成可以更好地平衡燃烧效率和环保性能，提高燃煤机组的整体性能；最后，在未来优化时间窗口内，根据生成的燃烧优化控制策略对燃煤机组进行实时燃烧控制；这种实时性有助于应对电网深度调峰等复杂情况，确保机组在动态工况下依然能够高效、环保地运行；

综上所述，基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法通过整合多源数据、动态预测和智能优化策略，确保燃煤电厂在复杂工况下的高效、环保运行。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的一种电子设备的硬件架构图；

图3是本发明一实施例提供的一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，本发明实施例提供了一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法，该方法包括：

步骤S1、获取燃煤机组在未来优化时间窗内的计划燃烧工况信息；所述计划燃烧工况信息包括计划煤种特性指数和计划供风配比；

步骤S2、预测燃煤机组在未来优化时间窗内的机组调度负荷以及燃煤机组在未来优化时间窗内的机组所在区域环境数据信息；所述机组所在区域环境数据信息包括环境温度、环境湿度以及环境气压；

步骤S3、对所述计划燃烧工况信息、所述机组调度负荷以及所述机组所在区域环境数据信息进行数据融合转换，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的多维度燃烧特征集合；

步骤S4、将所述多维度燃烧特征集合输入至预先构建的燃煤机组性能预测模型中，获得燃煤机组在未来优化时间窗内的机组性能指标集合；

步骤S5、将机组性能指标集合与预设指标阈值集合进行比对，提取并汇总未达标的性能指标，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的潜在风险指标集合；

步骤S6、将潜在风险指标集合输入至预先构建的燃煤机组优化策略分析模型中，获得燃煤机组在未来优化时间窗口内的燃烧优化控制策略；

步骤S7、在所述未来优化时间窗口内，根据燃烧优化控制策略对燃煤机组进行燃烧控制。

在本实施例中，通过机器学***衡燃烧效率和环保性能，提高燃煤机组的整体性能；最后，在未来优化时间窗口内，根据生成的燃烧优化控制策略对燃煤机组进行实时燃烧控制；这种实时性有助于应对电网深度调峰等复杂情况，确保机组在动态工况下依然能够高效、环保地运行；综上所述，基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法通过整合多源数据、动态预测和智能优化策略，确保燃煤电厂在复杂工况下的高效、环保运行。

下面描述图1所示的各个步骤的执行方式。

针对步骤S1：

在步骤S1中，为了实现燃煤电厂的燃烧优化控制，首先需要获取未来优化时间窗内的计划燃烧工况信息；这些信息包括计划煤种特性指数和计划供风配比，它们是评估和预测燃烧过程的关键参数；计划煤种特性指数的计算是这一步的重点；其中混合煤种是由多种不同特性的单一煤种按照一定比例混合而成的；为了得到计划煤种特性指数，需要根据各种煤种所占的比例，计算混合煤种的特性；这些特性包括挥发分含量、灰分含量、硫分含量以及发热量等；

挥发分含量是指煤在加热时释放出的可燃气体，它是影响燃烧过程的重要因素；灰分含量是指煤中不可燃的部分，它会影响煤的燃烧效率和污染物排放；硫分含量是指煤中硫的含量，硫是燃烧过程中产生有害气体的主要来源之一；发热量是指煤完全燃烧时释放出的热量，它是评估煤的经济价值的重要指标；

为了方便后续的燃烧优化控制，需要对上述特性进行归一化处理；归一化处理是一种将数据转换为统一尺度的过程，使得不同特性的数据具有可比性；经过归一化处理后，加权计算得到计划煤种特性指数；这个指数综合反映了混合煤种的燃烧特性，为后续的燃烧优化控制提供基础数据支持，有助于实现高效、环保的燃烧过程。

具体的，计划煤种特性指数的计算公式如下：

所述计划煤种特性指数的计算方法，包括：

其中，δ表示计划煤种特性指数，η_i表示在混合煤种中第i种煤种所在比例，表示在混合煤种中第i种煤种的挥发分含量，表示在混合煤种中第i种煤种的灰分含量，表示在混合煤种中第i种煤种的硫分含量，Q_i表示在混合煤种中第i种煤种的发热量；

ω₁表示在计划煤种特性指数中挥发分含量对应的权重，ω₂表示在计划煤种特性指数中灰分含量对应的权重，ω₃表示在计划煤种特性指数中硫分含量对应的权重，ω₄表示在计划煤种特性指数中发热量对应的权重；

表示计算计划煤种特性指数时对挥发分含量的归一化函数；表示计算计划煤种特性指数时对灰分含量的归一化函数；表示计算计划煤种特性指数时对硫分含量的归一化函数；表示计算计划煤种特性指数时对发热量的归一化函数；

上述计算方法综合考虑了煤种的挥发分含量、灰分含量、硫分含量以及发热量等多种特性，这些特性都是影响燃烧过程的关键因素；通过综合考虑这些因素，可以更准确地评估煤种的燃烧特性；对不同的特性进行归一化处理，可以消除不同量纲对计算的影响，使得不同特性的数据具有可比性；通过归一化处理，可以更准确地反映煤种间的差异；该方法采用加权计算的方式，根据各种煤种所占的比例，对不同的特性进行加权求和，从而得到计划煤种特性指数；这样的计算方式考虑了不同煤种对整体特性的贡献，更加科学和合理；该计算方法可以根据实际情况，添加或减少考虑的特性因素；例如，如果未来需要考虑更多影响燃烧过程的因素，可以在此基础上进行扩展；该计算方法的具体步骤清晰明了，易于实现；无论是使用编程语言还是数学软件，都可以方便地完成计算。

在步骤S1中，计划供风配比的获取是燃烧优化控制的重要一环；供风配比决定了进入燃烧设备的空气与燃煤的比例，对燃烧过程和燃烧效率具有显著影响；为了实现高效的燃烧控制，需要合理地确定计划供风配比；计划供风配比的获取通常基于历史数据和经验；首先，燃煤电厂会根据历史运行数据，分析不同煤种特性、负荷条件和环境因素下的最佳供风配比；这些数据可以帮助了解不同条件下的最佳供风比例范围，为后续的优化控制提供参考；具体步骤如下：

S11、依据未来一段时间内计划燃烧的不同煤种进行煤质检测，确定煤炭的主要成分(如挥发分、水分、灰分、硫分等)以及热值；这些参数直接影响到燃烧所需的空气量和供风方式；

S12、根据燃料的化学反应方程式，可以计算出完全燃烧一定质量或热量单位的煤所需的理论空气量，该空气量与煤的发热量和元素组成密切相关；

S13、实际运行时，锅炉不会仅供应理论上完全燃烧所需的空气量，而是会提供一定比例的过剩空气，以确保充分燃烧并减少污染物排放；过剩空气系数是实际空气量与理论空气量的比值，这个系数将结合环保要求、燃烧效率优化以及防止炉膛温度过高导致结渣等因素来确定；

S14、根据理论空气量以及过剩空气量计算得到计划供风配比，包括一次风、二次风的分配情况。

上述获得计划供风配比的方法基于化学反应方程式和煤质检测数据，通过理论计算和经验分析，为计划供风配比的确定提供了科学依据；这种方法能够综合考虑煤种的特性、燃烧效率和污染物排放等多个因素，使得供风配比的制定更加合理；通过历史运行数据的分析，可以了解不同煤种、负荷和环境条件下的最佳供风配比范围；这种方法能够充分利用历史数据，提供有力的数据支持，避免了凭经验或盲目试验的不足；该方法可以根据未来一段时间内的计划燃烧煤种进行煤质检测，并灵活地计算和调整供风配比；这种方法能够适应不同煤种特性的变化，提供更加精准的燃烧控制策略；过剩空气系数的确定考虑了环保要求、燃烧效率优化以及防止炉膛温度过高导致结渣等因素；这种方法能够平衡燃烧效率和环保性能，有助于实现更加绿色、清洁的燃烧过程。

针对步骤S2：

在步骤S2中，预测燃煤机组在未来优化时间窗内的机组调度负荷以及燃煤机组在未来优化时间窗内的机组所在区域环境数据信息是一个关键步骤；这一步骤的目的是为了更好地了解和预测未来一段时间内的机组运行状态和环境因素，以便进行后续的燃烧优化控制；在这个步骤中，主要包括两个方面的内容：

机组调度负荷预测：在燃煤电厂中，机组调度负荷预测是燃烧优化控制中的重要环节；此步骤首先收集历史运行数据，包括但不限于机组出力、电网调度指令、季节性负荷变化趋势以及可能影响电力需求的宏观经济指标等多元信息源；通过机器学习算法(如支持向量机、随机森林、长短时记忆网络LSTM等)对这些数据进行训练和模型构建，可以预测在未来一段时间内，例如几个小时到几天不等的优化时间窗口内，燃煤机组将面临的调度负荷曲线；该预测模型会考虑多种因素的影响，比如电网峰谷时段、节假日效应、天气变化对用电需求的影响等，并尽可能模拟实际负荷波动情况，以便提前制定灵活且精确的燃烧调整策略；对于深度调峰任务来说，准确预测低负荷工况下的调度需求至关重要，因为它有助于防止因负荷骤降引起的燃烧不稳定和热效率损失；

机组所在区域环境数据信息获取与预测：在这一方面，实时监测并分析燃煤机组周边的环境条件也非常重要；具体而言，***需要持续收集环境温度、湿度和气压数据，并结合气象预报服务提供的未来环境参数预测值，形成对未来优化时间窗内的环境条件变化的全面认知；环境温度会影响煤粉的物理化学性质，如挥发分的释放速度及燃烧行为；湿度则可能影响煤粉的含水率和干燥过程，进而改变燃烧效率和NO_x等污染物排放特性；而大气压力的变化则会影响到锅炉内的燃烧空气密度和氧含量，间接作用于燃烧过程的强度和稳定性。

通过步骤S2的预测，可以获得较为准确和全面的机组调度负荷和环境数据信息，为后续的燃烧优化控制提供重要的参考依据；同时，步骤S2也有助于提高燃烧优化控制的实时性和准确性，为燃煤电厂的高效、环保运行提供有力支持。

针对步骤S3：

在步骤S3中，对计划燃烧工况信息、机组调度负荷和机组所在区域环境数据信息进行数据融合转换，生成燃煤机组在未来优化时间窗口内的多维度燃烧特征集合；这一步的目的是将不同来源和类型的数据进行整合，提取出与燃烧优化控制相关的关键特征，为后续的性能预测和控制策略制定提供支持；具体而言，多维度燃烧特征集合的生成包括以下几个步骤：

S31、对收集到的计划燃烧工况信息、机组调度负荷和环境数据信息进行必要的预处理，包括数据清洗、异常值处理、格式转换等，以确保数据的准确性和一致性；

S32、从预处理后的数据中提取与燃烧优化控制相关的特征；这些特征可能包括计划煤种特性指数、计划供风配比、机组调度负荷、环境温度、环境湿度和环境气压等，特征提取的目的是从原始数据中提取出对燃烧过程有影响的关键因素；

S33、将来自不同来源的特征进行融合，形成多维度的燃烧特征集合，这一步的目的是将不同类型的数据整合到一个统一的特征空间中，以便于后续的性能预测和控制策略分析；

S34、对融合后的多维度燃烧特征集合进行必要的转换和加工，以适应后续的性能预测和控制策略分析的需要，包括特征缩放、归一化、主成分分析等，以确保数据的可比性和可解释性；

S35、选择与燃烧优化控制目标密切相关的特征，去除冗余和无关的特征，降低特征维度，提高模型效率和可解释性；

S36、将经过预处理、特征提取、融合、转换和选择后的特征集合作为燃煤机组在未来优化时间窗口内的多维度燃烧特征集合，多维度燃烧特征集合将用于后续的性能预测和控制策略分析，以支持高效的燃烧优化控制；所述多维度燃烧特征集合为：

{Kⁱ,Rⁱ,Wⁱ,Tⁱ,Hⁱ,Pⁱ}；

其中，Kⁱ表示在未来第i个优化时间窗口内的计划煤种特性指数，Rⁱ表示在未来第i个优化时间窗口内的计划供风配比，Wⁱ表示在未来第i个优化时间窗口内的机组调度负荷，Tⁱ表示在未来第i个优化时间窗口内的环境温度，Hⁱ表示在未来第i个优化时间窗口内的环境湿度，Pⁱ表示在未来第i个优化时间窗口内的环境气压。

基于上述六项基本参数，通过特定的数据融合和转换技术，将这些原始数据转换为综合考虑了多种因素影响的高级特征，构建一个多维度燃烧特征集合；这个集合涵盖了燃煤机组在给定优化时间窗口内所面临的各种复杂工况条件，可以更准确地模拟燃烧过程，并有助于后续步骤中的模型预测和优化策略生成；这样的特征集合可能是通过统计学方法计算得到的衍生变量，也可能包含利用机器学习算法提取出的关键特征组合，旨在全面反映燃烧过程中的内在规律和相互关联关系。

针对步骤S4：

在步骤S4中，燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法通过将多维度燃烧特征集合输入燃煤机组性能预测模型，来获得燃煤机组在未来优化时间窗内的机组性能指标集合，机组性能指标集合包括燃烧效率、污染物排放量、炉膛温度分布以及燃料消耗率；其中，燃煤机组性能预测模型的构建是关键的一步，它需要考虑多方面的因素以准确预测燃煤机组在未来优化时间窗口内的性能指标，具体的构建方法如下：

S41、数据收集与预处理：收集大量燃煤机组的历史运行数据，这些数据包括但不限于：实际燃烧工况(煤种特性、供风配比等)、负荷变化情况、环境条件(温度、湿度、气压)、以及对应的机组性能指标，如热效率、污染物排放量、炉膛温度分布、燃料消耗率等；对这些数据进行清洗、缺失值处理和归一化等预处理工作；

S42、特征工程：从原始数据中提取和构造对性能预测有显著影响的特征变量；这一步骤可能涉及到将计划燃烧工况信息、调度负荷和环境数据融合转换成多维度燃烧特征集合，以反映燃烧过程中各种因素之间的复杂关系；

S43、模型选择与设计：根据问题的特性和需求，选择或设计适合的机器学习算法或深度学习模型；可能的选择包括但不限于：线性回归模型、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络或多层感知器等；对于非线性、高维且复杂的燃烧性能预测问题，可能倾向于使用更高级的深度学习模型，例如循环神经网络(RNN)或者长短期记忆网络(LSTM)，它们可以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系；

S44、模型训练与优化：使用历史数据集中的特征和对应的实际性能指标作为训练样本，通过迭代训练过程调整模型参数，使模型尽可能拟合训练数据，并通过交叉验证等方式防止过拟合；同时，可以采用不同的优化算法(如梯度下降法、Adam优化器等)和正则化手段来提升模型泛化能力；

S45、模型验证与调优：训练完成后，在独立的测试集上验证模型性能，评估其预测准确度和稳定性；根据验证结果对模型进行必要的调优，确保模型在新的未来优化时间窗口内的预测性能达到预期；

S46、模型应用：在完成以上步骤后，将经过训练和验证得到的燃煤机组性能预测模型应用于步骤S4中，输入由S3生成的多维度燃烧特征集合，从而预测出未来优化时间窗内燃煤机组的各项性能指标。

通过上述步骤，步骤S4可以获得燃煤机组在未来优化时间窗内的性能指标集合，为后续的性能评估和优化控制策略制定提供依据，步骤S4有助于提高对未来燃烧过程的预测能力，并为实现高效、环保的燃烧控制提供关键信息。

更为具体的，机组性能指标集合中各项性能指标如下：

燃烧效率：燃烧效率是衡量燃煤机组将煤炭转化为电力的效率指标；该指标通常受到燃料煤种特性、供风配比等因素的影响；机器学习模型通过学习历史数据和特征之间的关系，能够预测未来燃烧过程中的效率；

污染物排放量：污染物排放量包括二氧化硫、氮氧化物等，是环保性能的重要指标；模型在预测中考虑了计划燃烧工况、环境条件等因素，以估计未来污染物排放水平；

炉膛温度分布：炉膛温度分布是指燃煤机组炉膛内不同位置的温度情况；这是一个关键的控制参数，过高或过低的炉膛温度都可能影响燃烧效果；模型通过学习历史数据，能够预测未来炉膛温度的分布情况；

燃料消耗率：燃料消耗率表示单位时间内消耗的煤炭量，是与经济性能相关的重要指标；机器学***。

针对步骤S5：

步骤S5在基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法中，主要负责对预测得到的机组性能指标进行评估和潜在风险识别；该步骤首先将通过步骤S4获得的燃煤机组在未来优化时间窗内的机组性能指标集合与预设的一系列性能指标阈值集合进行比对分析；这些性能指标阈值是根据环保要求、电厂运行效率标准以及设备安全限制等因素预先设定的理想或最低要求；比对过程中，主要包括以下方面的内容：

S5a、燃烧效率是否达标：分析预测出的燃烧效率数值是否达到设计标准或者最优水平，若低于预设的燃烧效率阈值，则标记为未达标的风险项；

S5b、污染物排放量评估：比较预测的二氧化硫、氮氧化物以及其他有害气体和颗粒物排放量是否符合环保法规规定的限值，超标则列入潜在风险指标集合；

S5c、炉膛温度管理检查：炉膛温度分布是否合理且稳定在最佳范围内，过高或过低都可能导致燃烧不稳定，增加污染物生成或影响锅炉寿命，因此不符合预设温度控制范围的也将视为潜在风险；

S5d、燃料消耗率合理性判断：考察预测的燃料消耗率是否经济高效，即在满足发电负荷需求的前提下，是否实现了最小化煤耗，如果超出预期的最低消耗率标准，则被标识为潜在风险点。

通过以上的比对工作，步骤S5将汇总所有未达标的性能指标，构建出燃煤机组在未来优化时间窗口内的潜在风险指标集合；这个集合反映了在当前计划燃烧工况下，机组可能面临的运行效率低下、环保不达标、设备安全性降低等问题；这些信息对于下一步骤——将潜在风险指标输入至优化策略分析模型中以生成适应性更强的燃烧优化控制策略至关重要，确保燃煤电厂在应对电网深度调峰等复杂工况时，仍能保持高效、环保及稳定的运行状态。

针对步骤S6：

步骤S6中构建的燃煤机组优化策略分析模型是一个基于机器学习算法的核心模块，它旨在根据潜在风险指标集合生成适应性更强、更为精细的燃烧优化控制策略；该模型的设计和训练应当遵循以下原则和步骤：

S61、模型架构选择：优化策略分析模型可能采用强化学习、深度学习或其他复杂非线性回归分析方法构建；例如，可以使用深度神经网络、支持向量机或者决策树集成等技术，以处理多维度输入数据与多目标优化输出之间的复杂关系；

S62、输入特征设计：模型的输入是步骤S5汇总的潜在风险指标集合，这些指标反映了燃烧效率、环保性能、燃料消耗、炉膛温度等方面存在的问题；需要将这些离散或连续的风险指标进行适当的数据预处理，并转化为模型能够识别和理解的特征表示；

S63、目标函数定义：燃煤机组优化策略分析模型的目标函数通常包括多个相互制约的目标变量，如最大化燃烧效率、最小化污染物排放、维持炉膛温度稳定以及合理利用燃料资源等；因此，需要设计一个多目标优化函数，通过权重分配或Pareto最优解寻找等方式平衡各目标间的冲突；

S64、约束条件设定：在制定燃烧优化策略时，必须考虑诸多实际运行中的物理、化学及工程约束条件，比如煤种适应性限制、锅炉安全边界、环保要求等，这些约束条件会作为模型求解过程中的硬性边界；

S65、训练与验证：利用历史运行数据和专家经验，构建一个包含多种工况条件下的样本集，对优化策略分析模型进行训练；同时，还需要通过交叉验证、在线学习或者模拟测试等手段验证模型在不同场景下的泛化能力和优化效果；

S66、策略生成与优化：当模型接收到潜在风险指标集合后，依据训练得到的模型映射关系，生成针对未来优化时间窗口内各个时间点的燃烧控制参数建议，包括但不限于供风配比、煤粉输送速度、给水流量、引风机转速等可调节参数；通过迭代优化，最终形成一套应对负荷波动、环境变化等因素影响的动态燃烧优化控制策略。

在本步骤中，基于机器学***衡点；在模型设计中充分纳入物理、化学及工程约束条件，确保生成的优化策略符合燃煤电厂的实际运行要求和法律法规限制；通过对燃烧过程中的关键参数进行预测与优化，可以实现更精细的燃烧控制，有助于提升整体运行效能和降低污染物排放；

利用历史运行数据和专家经验训练模型，使得优化策略建立在大量实践基础之上，提高了决策的科学性和准确性；通过交叉验证、在线学习等手段，确保模型在不同工况下仍能保持较高的预测精度和优化效果，增强了模型在未知场景下的应用价值；该模型能够对未来一段时间内的燃烧工况进行预测并提前规划出最优控制策略，从而有效应对电网深度调峰带来的挑战，保证燃煤电厂在复杂工况下的高效稳定运行。

针对步骤S7：

步骤S7是整个优化控制流程的最终环节，也是实现燃烧优化控制的关键步骤；根据前面步骤中获取的燃烧工况信息、机组调度负荷、环境数据以及生成的潜在风险指标集合，通过预先构建的优化策略分析模型，可以获得针对未来优化时间窗口内的燃烧优化控制策略；在步骤S7中，根据燃烧优化控制策略对燃煤机组进行燃烧控制，包括以下几个方面的具体操作：

S71、根据步骤S6得到的未来优化时间窗口内的燃烧优化控制策略，对每个时间点或时间段内需要调整的燃烧控制参数进行解析；燃烧控制参数包括但不限于供风配比、煤粉输送速度、给水流量、引风机转速、磨煤机出力、一次风温度等，均是能够影响燃烧效率、污染物排放及炉膛温度稳定性的重要变量；

S72、依据解析出的优化策略，在实际运行过程中实时或按预定计划调整燃烧控制***中的各个可调参数；这种动态调节是针对负荷变化和环境条件变动做出快速响应，确保燃烧过程始终处于最优状态或者接近最优状态；

S73、在实施燃烧优化控制策略的同时，实时监测机组的实际运行数据，如燃烧效率、污染物排放指标(如NO_x、SO_x、粉尘等)、炉膛温度以及燃煤消耗率等，并将实际运行数据与预设指标阈值集合进行比较，形成一个反馈回路；

S74、当实测性能与预期目标存在偏差时，根据实际情况微调燃烧控制策略，实现自适应控制，确保在满足环保要求和高效运行的前提下，能够有效应对电网深度调峰带来的负荷波动挑战；

S75、在执行优化策略的过程中，必须严格遵守锅炉安全边界条件以及其他硬性约束，如防止炉膛温度过高导致设备损坏或安全隐患，同时也需保证燃料供应的安全性和连续性。

在本步骤中，通过解析并执行优化策略，能够对关键燃烧控制参数进行精细化管理，从而实现燃烧效率的提升和污染物排放的有效控制；实时或按计划调整燃烧控制***参数以应对负荷变化和环境条件变动，保证了机组能够在电网深度调峰等复杂工况下保持稳定、高效的运行状态；实现实时监测与预测模型输出值的对比分析，形成一个有效的反馈回路，使得燃烧过程能够根据实际情况进行自我修正和优化；当实际运行数据与预期目标存在偏差时，能够迅速做出反应，微调燃烧控制策略，体现了***的智能性和灵活性；严格遵守锅炉安全边界条件和其他硬性约束，在追求高效环保的同时，确保了设备的安全运行，避免因燃烧控制不当引发的各种潜在风险；通过上述一系列操作，燃煤电厂能够实现多目标综合优化，不仅满足环保要求，提高能源利用率，还能增强对电网调度指令的响应速度和质量，有助于整个电力***的可靠稳定运行。

如图2、图3所示，本发明实施例提供了一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。从硬件层面而言，如图2所示，为本发明实施例提供的一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置所在电子设备的一种硬件架构图，除了图2所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的电子设备通常还可以包括其他硬件，如负责处理报文的转发芯片等等。以软件实现为例，如图3所示，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在电子设备的CPU将非易失性存储器中对应的计算机程序读取到内存中运行形成的。

如图3所示，本实施例提供的一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置，包括：

在本实施例中，该装置通过未来工况信息获取模块和负荷与环境预测模块，能够实时获取和预测燃煤机组在未来优化时间窗内的计划燃烧工况信息和机组调度负荷，以及机组所在区域的环境数据信息；这种实时监控和预测能力使得装置能够提前了解和预测未来的运行状态，为后续的优化控制提供有力支持；数据融合转换模块可以对计划燃烧工况信息、机组调度负荷以及机组所在区域环境数据信息进行融合处理，生成多维度燃烧特征集合；这种多维度的特征处理方式能够全面反映燃烧过程的复杂性和动态性，为性能预测和优化控制提供更准确的数据基础；

性能预测模块和性能指标比对模块的结合使用，使得装置能够基于多维度燃烧特征集合预测燃煤机组的性能指标，并与预设指标阈值进行比对，识别潜在的性能风险；这种预测和风险评估能力有助于提前发现潜在问题，并为后续的优化控制策略制定提供依据；优化策略生成模块和燃烧控制模块的结合使用，使得装置能够根据潜在风险指标集合制定针对性的燃烧优化控制策略，并在未来优化时间窗口内对燃煤机组进行实际的控制操作；这种优化控制方式能够有效地提高燃煤机组的运行效率和环保性能，降低能耗和污染物排放；该装置利用机器学习技术进行性能预测和优化控制策略的制定，能够自动学习和优化运行参数，减少人工干预；同时，通过实时监控和预测，能够提前发现和解决潜在问题，提高运行效率和安全性；

该装置在提高燃煤机组运行效率和稳定性的同时，也注重环保性能的优化；通过降低能耗和污染物排放，有助于推动燃煤电厂的绿色可持续发展，符合国家节能减排的政策导向；该装置的应用可以提高燃煤机组的运行效率和经济性，为企业节约能源成本；同时，通过减少污染物排放，有助于改善周边环境质量，提升社会效益；该装置通过实时监控、预测和优化控制，能够提前发现和解决潜在问题，提高运行安全性；模块化的设计使得装置具有较高的可靠性和稳定性，减少故障发生的概率；同时，可以根据不同需求定制不同的模块和功能，实现个性化配置；模块化的设计也使得装置具有良好的可扩展性，可以方便地增加新功能或与其他***集成。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。

上述装置内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本发明任一实施例中的一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，使所述处理器执行本发明任一实施例中的一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法。

具体地，可以提供配有存储介质的***或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该***或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。

在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。

用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。

此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作***等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。

此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到***计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展模块中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展模块上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法，其特征在于，所述方法包括：

在所述未来优化时间窗口内，根据燃烧优化控制策略对燃煤机组进行燃烧控制；

所述计划煤种特性指数的计算方法，包括：

；

其中，表示计划煤种特性指数，表示在混合煤种中第i种煤种所在比例，表示在混合煤种中第i种煤种的挥发分含量，表示在混合煤种中第i种煤种的灰分含量，表示在混合煤种中第i种煤种的硫分含量，表示在混合煤种中第i种煤种的发热量；

表示在计划煤种特性指数中挥发分含量对应的权重，表示在计划煤种特性指数中灰分含量对应的权重，表示在计划煤种特性指数中硫分含量对应的权重，表示在计划煤种特性指数中发热量对应的权重；

为计算计划煤种特性指数时对挥发分含量的归一化函数；为计算计划煤种特性指数时对灰分含量的归一化函数；为计算计划煤种特性指数时对硫分含量的归一化函数；为计算计划煤种特性指数时对发热量的归一化函数；

所述机组性能指标集合包括燃烧效率、污染物排放量、炉膛温度分布以及燃料消耗率；

采用非线性回归模型作为燃煤机组优化策略分析模型的构建框架；

所述燃煤机组优化策略分析模型的输入是潜在风险指标集合，所述燃煤机组优化策略分析模型的输出为未来优化时间窗口内的燃烧优化控制策略；

所述燃煤机组优化策略分析模型的目标函数由最大化燃烧效率、最小化污染物排放、维持炉膛温度波动率以及燃料资源利用率通过权重分配平衡得到。

2.如权利要求1所述的基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法，其特征在于，所述多维度燃烧特征集合为：

；

其中，表示在未来第i个优化时间窗口内的计划煤种特性指数，表示在未来第i个优化时间窗口内的计划供风配比，表示在未来第i个优化时间窗口内的机组调度负荷，表示在未来第i个优化时间窗口内的环境温度，表示在未来第i个优化时间窗口内的环境湿度，表示在未来第i个优化时间窗口内的环境气压。

3.如权利要求1所述的基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法，其特征在于，所述燃煤机组性能预测模型的构建方法，包括：

收集燃煤机组的历史运行数据，历史运行数据包括燃烧工况特征：煤种特性指数、供风配比、机组调度负荷、环境温度、环境湿度、环境气压以及对应的机组性能指标：燃烧效率、污染物排放量、炉膛温度分布、燃料消耗率；

选择机器学习算法作为燃煤机组性能预测模型的构建框架；

使用历史运行数据中的燃烧工况特征和对应的机组性能指标作为训练样本对燃煤机组性能预测模型进行训练；

使用独立的测试集验证训练后的燃煤机组性能预测模型，根据验证结果对燃煤机组性能预测模型进行参数调优。

4.如权利要求1所述的基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制方法，其特征在于，在实施燃烧优化控制策略时，实时监测机组的实际运行数据，实际运行数据包括污染物排放量、炉膛温度分布以及燃料消耗率，并将实际运行数据与预设指标阈值集合进行比较，形成反馈回路，使燃煤机组在燃烧过程中根据实际运行数据进行自我修正。

5.一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制装置，其特征在于，所述装置包括：

燃烧控制模块，用于在未来优化时间窗口内，根据燃烧优化控制策略对燃煤机组进行燃烧控制；

所述计划煤种特性指数的计算方法，包括：

；

6.一种基于机器学习的燃煤电厂多目标燃烧优化控制电子设备，包括总线、收发器、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计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述方法中的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述方法中的步骤。