[发明专利]一种用于锅炉燃烧过程的控制方法、装置及存储介质有效
申请号: | 202011260934.0 | 申请日: | 2020-11-12 |
公开(公告)号: | CN112361376B | 公开(公告)日: | 2023-02-10 |
发明(设计)人: | 林康威;肖红;张荣跃 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | F23N3/00 | 分类号: | F23N3/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 苏云辉 |
地址: | 510060 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 锅炉 燃烧 过程 控制 方法 装置 存储 介质 | ||
本申请公开了一种用于锅炉燃烧过程的控制方法、装置及存储介质,其中方法包括:获取炉膛出口的氮氧化物排放量;根据所述氮氧化物排放量,基于目标模型确定锅炉燃烧系统的最优可控参数,并根据所述最优可控参数对锅炉燃烧系统进行控制。而利用该目标模型,可以准确确定锅炉在不同燃烧状态下的最佳可控参数,实现燃煤电厂锅炉燃烧过程自动化控制,满足NOx稳定超低排放的要求。
技术领域
本申请涉及燃煤技术领域,尤其涉及一种用于锅炉燃烧过程的控制方法、装置及存储介质。
背景技术
燃煤电厂是通过燃烧煤炭进行发电的电厂。在煤炭燃烧过程中,产生的氮氧化物NOx会对大气造成污染,也会对人体健康造成损害,因此,有必要对锅炉燃烧过程中产生的NOx的排放量进行控制。
控制NOx排放量可以通过控制锅炉燃烧过程实现。比如,可以在锅炉燃烧过程中通过调整配风方式、风量配比等可控参数降低NOx排放量。而通过控制锅炉燃烧系统的可控参数来控制NOx的排放量,需要先建立能够NOx排放量和与可控参数之间的模型,但目前仍然未有能够满足控制需求的模型。
发明内容
本申请提供了一种用于锅炉燃烧过程的控制方法、装置及存储介质,解决了目前没有能够满足控制需求的模型的技术问题。
有鉴于此,本申请第一方面提供了一种用于锅炉燃烧过程的控制方法,包括:
获取炉膛出口的氮氧化物排放量;
根据所述氮氧化物排放量,基于目标模型确定锅炉燃烧系统的最优可控参数,并根据所述最优可控参数对锅炉燃烧系统进行控制;
其中,所述目标模型通过以下方式得到:
根据t时刻的氮氧化物排放量,确定t时刻对应的所述可控参数;
根据t时刻对应的所述可控参数,预测t+1时刻的氮氧化物排放量;
根据t+1时刻的氮氧化物排放量,确定t时刻对应的回报;
根据t时刻对应的所述可控参数、所述氮氧化物排放量、所述回报以及t+1时刻的所述氮氧化物排放量,对第一策略网络模型进行优化,得到目标模型,其中,所述第一策略网络模型的输入包括所述氮氧化物排放量,输出包括所述可控参数,所述t大于等于0。
可选地,所述根据t时刻对应的所述可控参数,预测t+1时刻的氮氧化物排放量,包括:
将t时刻对应的所述可控参数,输入基于循环神经网络的预测模型,得到所述预测模型输出的t+1时刻的氮氧化物排放量。
可选地,所述循环神经网络包括GRU神经网络。
可选地,所述根据t时刻的氮氧化物排放量,确定t时刻对应的所述可控参数,包括:
将t时刻的氮氧化物排放量输入第一策略网络模型,得到所述第一策略网络模型输出的t时刻对应的可控参数。
可选地,所述根据t+1时刻的氮氧化物排放量,确定t时刻对应的回报,包括:
根据t+1时刻的氮氧化物排放量与预设的氮氧化物排放量的目标范围的关系,确定t时刻对应的回报。
可选地,所述根据t时刻对应的所述可控参数、所述氮氧化物排放量、所述回报以及t+1时刻的所述氮氧化物排放量,对第一策略网络模型进行优化,得到目标模型,包括:
将t+1时刻的氮氧化物排放量输入第二策略网络模型,得到所述第二策略网络模型输出的t+1时刻对应的所述可控参数;
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