[發明專利]一種用于鍋爐燃燒過程的控制方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 202011260934.0
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112361376B
• 公開（公告）日: 2023-02-10
• 發明（設計）人: 林康威;肖紅;張榮躍
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: F23N3/00
• 分類號: F23N3/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 蘇云輝

本申請公開了一種用于鍋爐燃燒過程的控制方法、裝置及存儲介質，其中方法包括：獲取爐膛出口的氮氧化物排放量；根據所述氮氧化物排放量，基于目標模型確定鍋爐燃燒系統的最優可控參數，并根據所述最優可控參數對鍋爐燃燒系統進行控制。而利用該目標模型，可以準確確定鍋爐在不同燃燒狀態下的最佳可控參數，實現燃煤電廠鍋爐燃燒過程自動化控制，滿足NO_x穩定超低排放的要求。

技術領域

本申請涉及燃煤技術領域，尤其涉及一種用于鍋爐燃燒過程的控制方法、裝置及存儲介質。

背景技術

燃煤電廠是通過燃燒煤炭進行發電的電廠。在煤炭燃燒過程中，產生的氮氧化物NO_x會對大氣造成污染，也會對人體健康造成損害，因此，有必要對鍋爐燃燒過程中產生的NO_x的排放量進行控制。

控制NO_x排放量可以通過控制鍋爐燃燒過程實現。比如，可以在鍋爐燃燒過程中通過調整配風方式、風量配比等可控參數降低NO_x排放量。而通過控制鍋爐燃燒系統的可控參數來控制NO_x的排放量，需要先建立能夠NO_x排放量和與可控參數之間的模型，但目前仍然未有能夠滿足控制需求的模型。

發明內容

本申請提供了一種用于鍋爐燃燒過程的控制方法、裝置及存儲介質，解決了目前沒有能夠滿足控制需求的模型的技術問題。

有鑒于此，本申請第一方面提供了一種用于鍋爐燃燒過程的控制方法，包括：

獲取爐膛出口的氮氧化物排放量；

根據所述氮氧化物排放量，基于目標模型確定鍋爐燃燒系統的最優可控參數，并根據所述最優可控參數對鍋爐燃燒系統進行控制；

其中，所述目標模型通過以下方式得到：

根據t時刻的氮氧化物排放量，確定t時刻對應的所述可控參數；

根據t時刻對應的所述可控參數，預測t+1時刻的氮氧化物排放量；

根據t+1時刻的氮氧化物排放量，確定t時刻對應的回報；

根據t時刻對應的所述可控參數、所述氮氧化物排放量、所述回報以及t+1時刻的所述氮氧化物排放量，對第一策略網絡模型進行優化，得到目標模型，其中，所述第一策略網絡模型的輸入包括所述氮氧化物排放量，輸出包括所述可控參數，所述t大于等于0。

可選地，所述根據t時刻對應的所述可控參數，預測t+1時刻的氮氧化物排放量，包括：

將t時刻對應的所述可控參數，輸入基于循環神經網絡的預測模型，得到所述預測模型輸出的t+1時刻的氮氧化物排放量。

可選地，所述循環神經網絡包括GRU神經網絡。

可選地，所述根據t時刻的氮氧化物排放量，確定t時刻對應的所述可控參數，包括：

將t時刻的氮氧化物排放量輸入第一策略網絡模型，得到所述第一策略網絡模型輸出的t時刻對應的可控參數。

可選地，所述根據t+1時刻的氮氧化物排放量，確定t時刻對應的回報，包括：

根據t+1時刻的氮氧化物排放量與預設的氮氧化物排放量的目標范圍的關系，確定t時刻對應的回報。

可選地，所述根據t時刻對應的所述可控參數、所述氮氧化物排放量、所述回報以及t+1時刻的所述氮氧化物排放量，對第一策略網絡模型進行優化，得到目標模型，包括：

將t+1時刻的氮氧化物排放量輸入第二策略網絡模型，得到所述第二策略網絡模型輸出的t+1時刻對應的所述可控參數；