本发明涉及环境工程，尤其涉及一种基于机器学习的烟气脱硫系统参数优化控制方法。
背景技术：
1、烟气脱硫是一种广泛应用的废气处理技术，可以有效降低燃烧设备排放的二氧化硫等有害气体，以达到环保要求。随着环境保护意识的提高和工业化进程的加速，烟气脱硫技术也在不断发展改进，传统的烟气脱硫系统控制方法往往依赖于经验规则和静态模型，这些方法难以适应不同工况、实时变化和多目标优化的需求。随着计算机技术和自动化技术的发展，烟气脱硫系统也出现了自动化控制系统，并开始逐渐引入基于优化算法的控制，主要通过在线采集过程数据，运用数学模型和优化算法，对进料、浆液喷洒量和氧气控制等参数进行实时控制，以优化系统效率。
2、近年来，虽然烟气脱硫系统参数优化控制的性能不断提升，但仍然存在诸多技术缺陷，至少包括如下几个方面：1.不同的算法对于参数优化和控制的效果会有所差异，需要根据具体情况进行选择和调试。2.由于烟气脱硫系统的参数和环境条件可能存在变化，采集到的数据可能只反映了特定条件下的性能表现，这对于模型的泛化能力构成了一定的挑战，即在实际应用中，模型可能无法很好地适应新的参数组合或环境条件，导致预测的结果不准确或不可靠。3.在参数优化过程中，常常使用优化算法来搜索参数空间，以找到使预测脱硫效果最优的参数组合，然而，常用的优化算法常常会陷入局部最优解，即找到了在当前搜索区域内的最优解，但并不一定是全局最优解。这可能导致优化结果在实际应用中并不理想，需要进行进一步的优化或者调整算法的参数设置。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题时针对现有技术的种种不足，提供一种基于机器学习的烟气脱硫系统参数优化控制方法。
2、为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
3、基于机器学习的烟气脱硫系统参数优化控制方法，采用监督学习方法建立烟气脱硫系统参数优化模型，将训练好的模型与优化算法相结合设计动态参数优化逻辑，动态调整系统参数，最大化脱硫效果和能源利用效率。
4、作为本发明的一种优选技术方案，方法包括以下关键步骤：数据采集和预处理、模型选择和训练、动态参数优化和控制、在线学习和反馈调整。
5、作为本发明的一种优选技术方案，数据采集和预处理步骤通过安装传感器网络实时采集包括烟气成分、温度、湿度、吸收剂浓度在内的系统相关数据，并对采集的数据进行预处理，确保数据质量和可用性；通过包括数据增量、数据插值、数据反演在内的数据增强技术，增加训练数据的数量和质量，提高模型的泛化能力和性能。
6、作为本发明的一种优选技术方案，所述数据采集和预处理步骤中对传感器故障、信号干扰造成的数据缺失及失真问题，采用数据补偿及多传感器融合技术进行数据质量调整与优化，并通过质量评估指标对数据质量进行评估。
7、作为本发明的一种优选技术方案，模型选择和训练步骤通过混合模型和协同学习技术，利用多种机器学习算法和模型进行组合、协同训练，通过自适应优化算法实现模型的自动选择和调整。
8、作为本发明的一种优选技术方案，模型选择和训练步骤通过使用历史数据进行训练和调优，建立性能良好的模型来预测烟气脱硫系统的关键参数。
9、作为本发明的一种优选技术方案，动态参数优化和控制步骤利用训练好的模型，结合优化算法综合考虑包括脱硫效率、实时性、成本、操作稳定性在内的指标设计动态参数优化逻辑，动态调整系统参数，最大化脱硫效果和能源利用效率。
10、作为本发明的一种优选技术方案，优化算法的具体数据进程为：
11、(1)找到待优化参数的最优解
12、a.假设脱硫系统存在两个待优化参数x和y，以及两个目标函数分别为脱硫效果f1和总成本f2；
13、随机生成数量n的初始解，每个解包含待优化参数x和y的值，假设这些值在一定范围内，x∈[x_min,x_max]，y∈[y_min,y_max]；根据训练好的模型，计算种群中每个个体对应的目标函数f1和f2；
14、b.将个体按照目标函数值进行非支配排序，计算每个个体的非支配等级，数值较小代表等级较高，定义两个个体a和b之间的非支配关系：
15、①如果对于所有目标函数fi(i＝1,2)，都有fi(a)<＝fi(b)
16、②对于至少一个目标函数fj(j＝1,2)，有fj(a)<fj(b)
17、那么认为个体a优于个体b；
18、通过以下步骤计算个体的非支配等级：
19、①找到所有未被分配等级的个体中的非支配解集合，将这些个体的等级分配为当前等级；
20、②剔除当前等级的非支配解后，为剩余个体重复此过程，直到所有个体均已分配等级；
21、c.计算每个个体的拥挤度距离，用于评估该解在解空间中的拥挤程度，拥挤度距离定义为每个目标函数值上相邻个体之间的距离之和，通过以下步骤计算：
22、①对于每个目标函数，按照函数值的大小对个体进行升序排序；
23、②设置边界点的拥挤度距离为无穷大，以确保它们在选择过程中具有较高优先级；
24、③对于非边界点，计算其在每个目标函数上相邻个体之间的距离之和；
25、根据非支配排序等级和拥挤度距离对个体进行选择，以产生下一代种群，在被选中的个体中进行交叉与变异操作，产生下一代的个体；
26、d.达到预设的进化代数或满足其他终止条件算法终止，否则，返回步骤a并进行下一代的计算，从而得到一组最优解；
27、(2)确定动态参数优化逻辑
28、a.由于烟气脱硫系统的目标包括脱硫效果、实时性、成本、操作稳定性在内的多个方面，根据实际情况和工程需求，为每个目标赋予合适的权重系数，假设权重分别为w1,w2,w3,w4，满足w1+w2+w3+w4＝1，利用加权求和法从最优解集中确定一个理想的解，综合目标函数：f(x,y)＝w1×f1(x,y)+w2×f2(x,y)+w3×f3(x,y)+w4×f4(x,y)
29、其中，f1(x,y)、f2(x,y)、f3(x,y)和f4(x,y)分别代表脱硫效果、实时性、成本、操作稳定性的目标函数；
30、b.遍历所有的最优解，计算综合目标函数f(x,y)，比较这些值，选择具有最小综合目标函数值的那个解作为当前最优参数组合，根据选定的最优解，调整烟气脱硫系统的参数以保证系统能够在多个目标之间达到最优的平衡，持续监测脱硫系统的关键指标，并通过系统产生的新数据来更新模型。
31、作为本发明的一种优选技术方案，在线学习和反馈调整步骤持续收集系统运行数据，并用于在线学习和模型更新，通过不断反馈调整模型参数和优化策略，使系统适应动态的工况和改变，持续提升烟气脱硫系统的性能和稳定性。
32、作为本发明的一种优选技术方案，该方法将大规模数据存储和复杂计算任务转移到云端进行，并利用边缘计算节点进行实时数据处理和决策，提高系统的响应速度和实时性。
33、采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明构建一种基于机器学习的烟气脱硫系统参数优化控制方法，通过采用混合模型和协同学习技术，使模型的结构更加简化，在此基础上结合优化算法实现了动态参数优化逻辑的设计，动态调整系统参数，最大化脱硫效果和能源利用效率，提高了系统的响应速度和实时性，通过边缘计算和云计算的协同处理，保证优化方案的实时性和动态性。本发明的详细实施过程及其技术优势在下文的实施例中亦有针对性的详细阐述。