[发明专利]一种城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能设定方法

说明书

一种城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能设定方法，涉及城市固体垃圾焚烧炉参数设定领域，通过二次风量的智能设定，使出口烟气含氧量维持在理想范围内，主要包括如下步骤：(1)根据城市生活垃圾焚烧过程的历史数据建立设定数据库；(2)参数初始化；(3)基于黑洞布谷鸟算法分配特征权重；(4)通过案例检索模型得到K个相似案例的解；(5)通过案例重用求取K个相似案例解的平均值，从而得到目标案例解的设定值。(6)将目标案例与其设定值构成一条案例存储至设定数据库中；(7)重复步骤(3)～步骤(6)，以实现城市生活垃圾焚烧过程二次风量的智能设定过程。

技术领域

本发明涉及城市固体垃圾焚烧炉参数设定技术领域，更具体来说，本发明是一种城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能设定方法。

背景技术

中国是人口大国，能源生产大国，同时也是垃圾生产大国。人口的增长，经济的快速发展和生活水平的提高导致了中国城市生活垃圾的大量增加，每年以8-10％的速度增长，污染日益严重，给中国带来了巨大挑战，以垃圾焚烧技术为代表的垃圾处理技术正在中国悄然兴起,已成为新兴环保产业。但是，我国城市生活垃圾产量大、垃圾处理能力不足、处理率偏低；垃圾处理效果差、超标现象普遍；垃圾成分和焚烧过程比较复杂，如何维持城市生活垃圾稳定燃烧是个值得思考的问题，因此，本发明的研究成果具有广阔的应用前景。

垃圾焚烧过程中，出口烟气含氧量是城市生活垃圾焚烧控制的重要参数之一，在整个垃圾焚烧过程中非常重要，需要维持在6％-9％内，出口烟气含氧量过高会增加热损失，带走热量；过低则造成垃圾焚烧不完全，焚烧效率低等问题，但是出口烟气含氧量控制不是单一控制回路，各个变量之间存在着强耦合关系，二次风量是影响出口烟气含氧量的重要因素，炉排炉主要通过调节二次风量来维持出口烟气含氧量稳定，进而提高燃烧效率，如何实现二次风量智能优化设定具有重要意义。

目前，城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能设定方法研究主要包括基于机理建模和基于数据驱动建模的二次风量设定方法。对于基于机理建模的二次风量设定方法，由于城市生活垃圾焚烧过程是个复杂的工业控制过程，具有多输入、多输出、非线性、强耦合等特点，很难采用精确的数学模型进行机理建模；而基于数据驱动建模的二次风量设定方法具有研究周期短、成本低和易于实现等优点，其中包括利用人工神经网络，模糊C均值，模糊控制等方法进行二次风量智能优化设定，但是，对于复杂非线性化系统，人工神经网络收敛速度慢，网络权值通过沿局部改善的方向进行调整，容易陷入局部最小，从而导致网络训练失败；模糊C均值有强烈依赖初始化数据，对噪声比较敏感等缺点；模糊控制无法获得准确的模糊规则及隶属函数，主要凭经验进行；以上方法都无法获得理想的二次风量设定值。

案例推理起源于二十世纪八十年代，是人工智能领域一种重要的问题求解方法，核心思想是根据过去类似问题的求解经验解决新问题，在医学、安全性评估、图像处理等领域得到了广泛应用，案例推理包括案例检索、案例重用、案例修正和案例存储四个部分，在案例检索中，特征权重非常关键，直接影响案例检索的精度，进而影响案例推理问题求解的质量，因此，本文从案例检索过程中特征权重的分配方法入手，提出了一种基于案例推理模型的二次风量智能设定方法。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能设定方法，可以通过对二次风量的优化设定，使得城市生活垃圾焚烧炉稳定运行。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能设定方法，其特征在于包括以下步骤：(1)根据城市生活焚烧过程的历史数据建立设定案例库；(2)参数初始化；(3)基于黑洞布谷鸟算法(black hole cuckoo search，BH-CS)分配特征权重；(4)通过案例检索模型得到3个相似案例的解；(5)通过案例重用求取3个相似案例解的平均值，从而得到目标案例解的设定值。(6)将目标案例与其设定值构成一条案例存储至设定案例库中；(7)重复步骤(3)～步骤(6)，以实现城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能设定过程。进一步具体包括如下步骤：