一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法与流程

本发明涉及燃烧控制，特别涉及一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法。

背景技术：

1、流化床锅炉能够通过将固体燃料置于流化床中，与空气混合并悬浮在气流中的锅炉系统，高效燃烧各种类型的煤，在流化床中，固体颗粒通过气流（通常为空气）被悬浮，形成所谓的“流化”状态，这种状态可以增强燃料与空气的接触面积和传热效果，进而提高燃烧效率和燃料利用率。在燃烧褐煤和无烟煤的流化床锅炉中，床层高度过低会导致无烟煤颗粒由于较高密度沉积在床层底部，燃烧不充分，床层局部温度过高，褐煤由于挥发分高，燃烧较快，容易导致局部温度升高，产生不均匀燃烧现象，床层高度过高会导致气流速度不够，燃料颗粒悬浮不足，尤其是较重的无烟煤颗粒，会沉积在床层底部区域，难以实现均匀燃烧，而过高的气流速度会将褐煤颗粒带出床层。因此，如何根据燃料组煤种的不同特性实时调节床层高度，以保证无烟煤和褐煤的燃烧能够充分均匀，特别是在燃料组及流化床负荷变化时，如何根据床层中颗粒的悬浮状态和燃烧状态，及时调节床层高度和气流速度，成为当前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，通过实时监测颗粒状态、强化学习控制和次相体积分数反馈，动态调整流化床锅炉的床层高度和气流速度，确保无烟煤和褐煤的均匀燃烧，提高燃烧效率。

2、流化床锅炉由于具有较大的燃烧空间和较低的燃烧温度，能够有效控制污染物的生成，在实际的应用中，由于不同煤种的特性（密度、挥发分、灰分含量和颗粒大小等）各不相同，多煤种的混合燃烧为流化床锅炉的燃烧控制提出了技术挑战，密度较大的煤种通常沉积在流化床的底部，密度较小的煤种则容易被气流带到流化床的上部，这种分布不均会导致燃烧不充分和能量利用率降低，较大的煤粒需要较高的气流速度才能被悬浮，而较小的煤粒则容易上升到锅炉的上部或随烟气流排出，燃烧颗粒尺寸分布差异会影响床层的稳定性和燃烧反应速度，高挥发分的煤种燃烧较快，释放大量的热量，而低挥发分的煤种燃烧较慢且热值较低，这种燃烧率的差异会导致锅炉内部的温度场不均匀，从而影响燃烧效率，多种煤燃烧需要确保不同煤种的均匀分布和充分混合，从而实现整体稳定的燃烧反应，需要在锅炉内部控制气流和燃料分配，使各类煤种能够合理地悬浮、分布并与空气进行充分的燃烧反应。

3、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

4、一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，包括如下步骤：

5、步骤1，数据采集与状态监控：基于智能传感器网络实时监测流化床层中无烟煤和褐煤的密度、体积、悬浮状态、床层温度、气流速度，使用次相体积分数方程表示不同颗粒在床层中的分布情况，通过实时监测和传感器获取床层中各类颗粒的动态分布，确定次相体积分数的变化情况；

6、步骤2，分析燃烧效率和温度分布：通过检测床层温度的空间分布，结合温度梯度和颗粒体积分数分析燃烧效率，识别过热和燃烧不充分区域；

7、步骤3，智能控制气流速度与床层高度：使用基于强化学习的智能算法控制模型，根据历史数据和当前燃烧状态不断调整床层高度和气流速度；

8、步骤4，次相体积分数反馈调节：通过求解次相体积分数方程，获取不同颗粒的悬浮状态和床层变化趋势，从而调整气流速度和床层高度的反馈参数，结合颗粒的不同密度和燃烧速度，基于预设的自适应高度调节公式，实时动态调整床层高度，保证无烟煤和褐煤的均匀燃烧；

9、步骤5，输出与反馈控制：基于实际运行数据，使用预设的优化控制函数优化控制过程，通过多次迭代和反馈优化，输出床层高度和气流速度的最优值。

10、作为本发明进一步的方案，在步骤1中，智能传感器网络包括负责指定物理量监测的分节点和负责数据汇总、分析和决策的主节点，主节点基于高斯混合模型对分节点的数据进行异常检测，检测到异常时，主节点根据分节点反馈的数据发出自适应调整信号，自动调整各个节点传感器的工作状态，主节点和分节点之间的通信使用物联网技术实现，分节点采集数据的频率基于自适应滤波器算法根据历史数据趋势预测床层的变化趋势，在检测到分节点数据发生突变时，自动将分节点采集频率从正常采集频率100hz提高为应变采集频率500hz。

11、作为本发明进一步的方案，在步骤1中，次相体积分数方程包括无烟煤次相体积分数方程和褐煤次相体积分数方程，其形式如下：

12、无烟煤次相体积分数方程：；

13、式中：为无烟煤颗粒的次相体积分数，为时间变量，为无烟煤颗粒的速度场，，为气流速度，为无烟煤颗粒的密度，为气流的密度，为重力加速度，为无烟煤颗粒的半径，为气体动力粘度，为无烟煤颗粒的生成项，,为无烟煤的燃烧速率常数，为床层温度，为无烟煤的点火温度，为阶跃函数，当超过时，生成项开始生效，否则为0，为无烟煤颗粒的沉积项，，为无烟煤床层高度；

14、褐煤的次相体积分数方程：；

15、式中：为褐煤颗粒的次相体积分数，为褐煤颗粒的速度场，，为褐煤颗粒的密度，为褐煤颗粒的半径，为褐煤颗粒的生成项，，其中为褐煤的燃烧速率常数，为床层温度，为褐煤的燃烧起始温度，为褐煤颗粒的消耗项，，其中为褐煤燃烧的消耗速率常数。

16、作为本发明进一步的方案，步骤2的具体执行流程包括：

17、步骤21，温度分布空间插值：使用采集到的温度数据，采用逆距离加权法在床层内进行温度场构建，构建床层的三维温度分布图，计算温度梯度；

18、步骤22，分析燃烧效率：使用流化床内温度场的平均温度和燃烧反应速率计算燃烧效率，通过次相体积分数方程得到床层中的无烟煤和褐煤分布，结合燃烧效率公式进一步细化燃烧效率的分析；

19、步骤23，识别过热和燃烧不充分区域：通过计算的每个位置的温度，识别出超出预设正常燃烧温度的区域，使用温度梯度分析进一步识别过热区域的边界，将温度低于燃料点火温度的区域识别为燃烧不充分区域，结合颗粒体积分数方程，将无烟煤体积分数高于预设值且温度低于点火温度的区域识别为无烟煤未充分燃烧且沉积严重的区域。

20、作为本发明进一步的方案，在步骤3中，智能控制气流速度与床层高度的具体实现流程包括：

21、步骤31，初始化参数：基于历史最佳操作条件设定气流速度的初始值和床层高度的初始值，设定强化学习的学习率、探索率和折扣因子，设定气流速度和床层高度的操作范围，设定气流速度和床层高度的动作调整幅度，并设置调整动作的触发条件；

22、步骤32，定义强化学习模型：定义状态空间中的燃烧状态参数包括温度分布、气流速度、床层高度、燃烧效率、无烟煤和褐煤颗粒体积分数，结合燃烧效率、温度梯度、颗粒分布的均匀性以及三维过热和燃烧不充区域的体积惩罚构建奖励函数，并同时在q值更新公式中实现燃烧效率优化的同时，引入三维体积惩罚项，减少过热或燃烧不充分的区域；

23、步骤33，执行智能控制决策：根据当前状态，通过－贪婪策略选择最优动作，实时调整气流速度和床层高度，在执行动作后，等到燃烧状态平衡，并采集新一轮数据，更新燃烧状态，并重新计算奖励函数中的所有项，使用最新的奖励值和下一状态，更新q值，不断迭代，执行动作、获取反馈、更新q值，通过多轮学习逐渐找到最优的气流速度和床层高度调整策略。

24、作为本发明进一步的方案，在步骤32中，涉及的奖励函数公式为：

25、

26、式中：为当前时间的状态空间，，其中为温度测点的空间坐标，为当前时刻的动作空间，，其中，，、的限值根据实际需求设定，为当前状态空间及动作空间对应的奖励函数值，为流化床锅炉内的床层温度分布，为床层内不同位置的温度梯度，，、、分别为方向、方向和方向的单位向量，为无烟煤和褐煤颗粒体积分数差异，为过热区域的体积，为燃烧不充分区域体积，、、、分别为燃烧效率项、温度梯度项、颗粒分布差异项、过热和燃烧不充分区域惩罚项的权重系数，根据实际需求设定。

27、作为本发明进一步的方案，在步骤32中，涉及的q值更新公式为：

28、

29、式中：为当前状态下执行动作所能获得的累积期望奖励更新值，为旧q值，为学习率，为即时奖励项，为折扣因子，为在下一时间步的状态下选择最优动作所能获得的最大q值。

30、作为本发明进一步的方案，在步骤32涉及的q值更新公式中，通过强化学习模型中的-贪婪策略进行动作选择，以概率选择当前q值最大的动作作为最优动作，，为动作空间中的动作，其中为探索率，以概率随机选择动作进行尝试，探索新的策略空间，，基于初始设定的探索率，系统随机选择动作，探索不同的优化策略，随着系统逐渐学到较优的优化控制策略，探索率以预设的步长逐步降低。

31、作为本发明进一步的方案，在步骤4中，次相体积分数反馈调节的具体实现过程为：

32、步骤41，次相体积分数方程求解：通过有限差分法求解无烟煤次相体积分数方程和褐煤次相体积分数方程，通过时间步长迭代求解，预测在未来时间点的无烟煤颗粒沉积区域和褐煤颗粒的悬浮状态；

33、步骤42，分析床层变化趋势：基于步骤41获取的无烟煤颗粒沉积区域和褐煤颗粒的悬浮状态进行床层变化趋势识别分析，当无烟煤颗粒沉积区域大于预设值，床层高度降低，颗粒燃烧不充分，当悬浮颗粒数量增加超过预设值，气流速度过高或床层高度不合适；

34、步骤43，调整反馈控制参数：根据次相体积分数的变化趋势，在无烟煤颗粒的沉积增加超过预设值，提高气流速度，增加床层高度，在褐煤颗粒的悬浮数量增加超过预设值时，减小气流速度，在褐煤悬浮颗粒低于预设值时，降低床层高度，实时调整床层高度和气流速度；

35、步骤44，反馈调节的迭代优化：基于反馈调整气流速度和床层高度的参数，结合实际运行数据，动态优化调整范围，每次调整后等待预设的稳定时长再进行调整，自适应学习率和调整幅度，通过多次迭代和反馈优化控制效果；

36、步骤45，调整结果验证：在调整气速度和床层高度后，通过再次求解次相体积分数方程验证调整效果，实时监测燃烧效率和温度分布。

37、相比于现有技术，本发明的技术效果：本发明通过数据采集与状态监控，能够实时掌握无烟煤和褐煤颗粒在床层中的悬浮状态、密度、体积分布以及床层温度和气流速度，保证数据的准确性和时效性，通过分析燃烧效率和温度分布，识别燃烧不充分和过热区域，为后续调节提供了基础，引入强化学习智能控制算法，根据历史数据与当前状态动态调整床层高度和气流速度，能够适应不同负荷和燃料组的变化，通过次相体积分数反馈调节，实时监测并求解颗粒的分布和悬浮状态，确保床层高度的动态优化调整，提升燃烧的均匀性和效率，反馈控制机制通过多次优化迭代，输出最优的床层高度和气流速度值，从而实现更高效、均匀的燃烧，减少无烟煤沉积和褐煤过快燃烧导致的燃烧不均问题，显著提高燃料利用率和系统效率，能够有效解决流化床锅炉中混合燃烧褐煤和无烟煤时床层高度和气流速度实时调节的技术问题。

技术特征：

1.一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，在步骤1中，智能传感器网络包括负责指定物理量监测的分节点和负责数据汇总、分析和决策的主节点，主节点基于高斯混合模型对分节点的数据进行异常检测，检测到异常时，主节点根据分节点反馈的数据发出自适应调整信号，自动调整各个节点传感器的工作状态，主节点和分节点之间的通信使用物联网技术实现，分节点采集数据的频率基于自适应滤波器算法根据历史数据趋势预测床层的变化趋势，在检测到分节点数据发生突变时，自动将分节点采集频率从正常采集频率100hz提高为应变采集频率500hz。

3.根据权利要求2所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，在步骤1中，次相体积分数方程包括无烟煤次相体积分数方程和褐煤次相体积分数方程，其形式如下：

4.根据权利要求1所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，步骤2的具体执行流程包括：

5.根据权利要求4所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，在步骤3中，智能控制气流速度与床层高度的具体实现流程包括：

6.根据权利要求5所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，在步骤32中，涉及的奖励函数公式为：

7.根据权利要求5所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，在步骤32中，涉及的q值更新公式为：

8.根据权利要求7所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，在步骤32涉及的q值更新公式中，通过强化学习模型中的-贪婪策略进行动作选择，以概率选择当前q值最大的动作作为最优动作，，为动作空间中的动作，其中为探索率，以概率随机选择动作进行尝试，探索新的策略空间，，基于初始设定的探索率，系统随机选择动作，探索不同的优化策略，随着系统逐渐学到较优的优化控制策略，探索率以预设的步长逐步降低。

9.根据权利要求8所述的一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，其特征在于，在步骤4中，次相体积分数反馈调节的具体实现过程为：

技术总结
本发明涉及燃烧控制技术领域，具体公开了一种流化床锅炉多煤种混合燃烧控制方法，包括数据采集与状态监控、分析燃烧效率和温度分布、智能控制气流速度与床层高度、次相体积分数反馈调节、输出与反馈控制，并在奖励函数中引入对燃烧不充分区域和过热区域的惩罚，提升燃烧的均匀性和效率；通过实时监测颗粒状态、强化学习控制和次相体积分数反馈，动态调整流化床锅炉的床层高度和气流速度，确保无烟煤和褐煤的均匀燃烧，提高燃烧效率。

技术研发人员：王明元
受保护的技术使用者：山东鸿源工业智能技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5