火电厂燃烧效率与碳排放协同监测调控方法与流程

本发明涉及火力发电，具体涉及火电厂燃烧效率与碳排放协同监测调控方法。

背景技术：

1、随着全球对环境保护和可持续发展的关注度不断提高，火电厂作为主要的碳排放源之一，面临着巨大的节能减排压力。传统的火电厂监测与调控系统往往将燃烧效率和碳排放分开考虑，缺乏有效的协同机制。

2、一方面，在监测环节，现有的传感器布置和数据采集方式存在局限性，例如，仅依靠部分关键位置的温度、压力传感器来监测燃烧过程，无法全面获取燃烧室内复杂的流场、温度场以及化学反应信息；而对于碳排放的监测，通常仅关注烟囱出口处的二氧化碳浓度，难以精确追溯燃烧过程中各个阶段的碳排放情况。

3、另一方面，在调控方面，提高燃烧效率时，可能会因为过度调整燃烧参数，如增加燃料供给或提高空气流量，导致燃烧不完全，增加碳排放；若减少燃料投入，则可能会牺牲燃烧效率，造成能源浪费。

4、现有技术缺少能协同监测和调控火电厂燃烧效率与碳排放的方法。

技术实现思路

1、本发明提供火电厂燃烧效率与碳排放协同监测调控方法，以解决现有技术中缺少能协同监测和调控火电厂燃烧效率与碳排放的方法的问题。

2、本发明通过下述技术方案实现火电厂燃烧效率与碳排放协同监测调控方法，包括以下步骤：

3、s101、在火电厂燃烧室部署多元传感器阵列，实时采集包含温度、气体成分浓度、火焰形态及脉动特征数据的多维原始数据；

4、s102、对所述多维原始数据执行预处理，获得初始数据，再通过数据降维与信号解耦处理所述初始数据，获得表征燃烧状态的状态向量；

5、s103、构建基于深度强化学习的智能决策模型，所述智能决策模型包括策略模型和评估模型；将所述状态向量输入所述策略模型，输出初始燃烧动作；

6、s104、根据所述初始燃烧动作执行后的实际结果，利用综合奖励函数计算即时奖励值；所述综合奖励函数的权重系数根据燃料品质和/或负荷需求实时动态调整；

7、s105、基于所述即时奖励值，训练更新所述评估模型；将所述状态向量和所述初始燃烧动作输入更新后的评估模型，获得评估结果，利用所述评估结果指导所述策略模型进行优化，再利用优化后的所述策略模型输出目标燃烧动作；

8、s106、将所述目标燃烧动作发送至执行机构执行，再将执行后采集的所述多维原始数据实时反馈至所述智能决策模型，实现所述智能决策模型的自适应更新。

9、通过在燃烧室部署的多元传感器阵列实时采集温度、气体成分、火焰形态及脉动特征等多维原始数据，经预处理、降维与信号解耦转化为表征燃烧状态的状态向量；将状态向量输入深度强化学习模型的策略模型，以输出初始燃烧动作，根据初始燃烧动作执行后的实际结果，利用随燃料品质和/或负荷需求动态调整权重的综合奖励函数计算即时奖励值，以此训练更新评估模型；利用评估模型产生的评估结果指导策略模型优化并输出目标燃烧动作发送至执行机构，同时将执行后的实时数据反馈至模型以实现自适应更新，实现了在燃料特性与负荷多变的复杂工况下，对燃烧效率与碳排放指标的精准协同优化，显著提升了机组运行的自动化水平与环境适应能力，在保障燃烧稳定性的同时达成了节能减排的平衡控制。

10、优选的，在步骤s101中，所述多维原始数据的采集具体包括以下步骤：

11、采用分布式光纤测温阵列，获取燃烧室温度场分布数据；

12、采用激光诱导荧光气体传感系统，获取关键气体组分浓度数据；

13、采用高速摄像与火焰图像处理系统，获取火焰形态与脉动特征数据。

14、优选的，在步骤s102中，对所述多维原始数据执行预处理的步骤包括：

15、采用主成分分析模型对所述多维原始数据执行降维，提取特征模态；

16、采用独立成分分析模型对所述特征模态执行信号解耦，获得反映不同物理过程的独立特征源；

17、将所述特征模态与所述独立特征源融合，生成所述状态向量。

18、预处理将原本杂乱无章的感知信号转化为了智能决策模型易于理解和训练的高价值特征，极大缩短了深度强化学习模型的收敛时间，确保了在线调控的实时性要求。

19、优选的，在步骤s103中，所述智能决策模型基于深度确定性策略梯度算法构建；所述策略模型为负责生成连续控制动作的演员网络；所述评估模型为负责评估动作价值的评论家网络。

20、优选的，在步骤s106中，所述智能决策模型的自适应更新包括以下步骤：

21、计算所述即时奖励值与所述评估结果之间的贝尔曼误差；

22、根据所述贝尔曼误差，利用反向传播算法同步更新所述评论家网络与所述演员网络的权重参数。

23、基于贝尔曼误差的同步协同更新，使得智能决策模型更新精准高效，避免梯度爆炸或消失，智能决策模型可实时自适应燃烧工况变化，持续输出最优调控动作，系统鲁棒性显著提升。

24、优选的，在步骤s104中，所述综合奖励函数为：

25、；

26、其中，为综合奖励函数；为燃烧效率变化量；为单位负荷碳排放强度变化量；为火焰闪烁频率的标准差；为惩罚项；、和均为权重系数，。

27、综合奖励函数同时兼顾燃烧效率、碳排放、燃烧稳定性、运行安全四大目标，实现多目标协同优化，权重归一化避免单一指标主导，惩罚项则能有效约束违规动作，保障安全环保达标。

28、优选的，按照实时负荷需求调整权重系数和权重系数：

29、实时获取火电厂的当前负荷需求数据和环保指标，当负荷需求大于预设阈值时，增大的数值；当负荷需求小于等于预设阈值且碳排放强度大于环保指标，增大的数值。

30、权重系数和权重系数随负荷与环保实时自适应，高负荷保效率，低负荷保低碳，解决固定权重无法适配工况变化的问题，实现效率与环保柔性协同。

31、优选的，按照实时燃料品质因子调整权重系数和权重系数：

32、实时获取燃料品质检测数据，以计算燃料品质综合因子；

33、基于所述燃料品质综合因子，利用s型增长函数，计算修正系数；

34、利用所述修正系数对权重系数或权重系数进行乘积修正。

35、有效补偿煤质波动带来的燃烧不稳定、效率下降问题；提升劣质煤燃烧效率、降低碳排放，增强系统对不同煤质的适应性。

36、优选的，在步骤s105与步骤s106之间，还包括以下步骤：

37、基于所述多维原始数据，利用时间序列预测模型，实时计算预测的炉膛负压及排烟温度；

38、当预测的炉膛负压或所述排烟温度超过预设的安全阈值时，通过修正所述目标燃烧动作，使炉膛负压或所述排烟温度处于预设的安全操作包络线内。

39、优选的，在步骤s106中，所述执行机构包括燃料泵、风机和燃烧器调节装置。

40、本发明与现有技术相比，至少具有如下的优点和有益效果：

41、本发明通过在燃烧室部署的多元传感器阵列实时采集温度、气体成分、火焰形态及脉动特征等多维原始数据，经预处理、降维与信号解耦转化为表征燃烧状态的状态向量；将状态向量输入深度强化学习模型的策略模型，以输出初始燃烧动作，根据初始燃烧动作执行后的实际结果，利用随燃料品质和/或负荷需求动态调整权重的综合奖励函数计算即时奖励值，以此训练更新评估模型；利用评估模型产生的评估结果指导策略模型优化并输出目标燃烧动作发送至执行机构，同时将执行后的实时数据反馈至模型以实现自适应更新，实现了在燃料特性与负荷多变的复杂工况下，对燃烧效率与碳排放指标的精准协同优化，显著提升了机组运行的自动化水平与环境适应能力，在保障燃烧稳定性的同时达成了节能减排的平衡控制。