基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法与流程

本发明涉及工业过程控制与优化领域，特别是基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法。

背景技术：

1、随着全球能源短缺问题的日益严重，清洁可再生能源的开发和利用受到广泛关注。生物质能作为一种可再生能源，不仅能够减少对化石燃料的依赖，还具有较好的环保效益，因此在全球范围内得到了迅速推广。生物质锅炉作为利用生物质能的重要设备，已在供热、发电和工业生产等领域广泛应用。传统的生物质锅炉运行依赖于预设参数或人工经验调节，难以充分适应复杂的燃料特性和多变的工况条件，这往往导致锅炉运行效率偏低、能源浪费以及污染物排放增加。为此，通过数据驱动的方法挖掘生物质锅炉的运行规律，进而优化燃烧效率成为当前研究的热点之一。

2、现有技术中，研究人员尝试了基于在线监测和控制的生物质锅炉优化方法。例如，一些研究利用物联网技术采集实时锅炉运行数据，通过智能控制算法实现燃烧过程的部分优化。然而，这些方法通常存在以下不足：第一，实时控制策略仅基于当前的工况数据，缺乏对历史运行数据的全面挖掘，难以建立有效的运行参数优化模型；第二，现有方法中对于燃烧效率的优化，常采用单一指标(如氧气含量或燃料供给速率)的调整，忽略了各参数之间的协同作用，导致优化效果有限；第三，当锅炉运行条件发生较大波动时，现有方法响应速度较慢，可能难以实时适应复杂的工况变化。这些不足导致现有技术在燃料利用率提升和污染物排放控制方面仍然存在改进空间。

技术实现思路

1、鉴于现有技术中存在的问题，本发明提出了基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法。

2、因此，本发明提供了一种基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法，能够解决背景技术中提到的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法，其包括，

5、采集生物质锅炉历史运行数据；所述历史运行数据包括锅炉温度、氧气含量、蒸汽压力和燃料供给速率；

6、对所述历史运行数据按照时间序列进行分段，划分出锅炉高效运行段和低效运行段，将所述高效运行段的运行参数作为优化基准数据；

7、基于所述优化基准数据，建立锅炉燃烧效率与运行参数之间的关联模型，通过最小二乘法计算出各参数的权重系数；

8、将所述权重系数与实时运行参数进行加权计算，得到锅炉燃烧效率评分，当所述效率评分低于预设阈值时触发优化控制；

9、根据所述优化基准数据对燃料供给速率和氧气含量进行动态调节。

10、作为本发明所述基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法的一种优选方案，其中：得到所述优化基准数据包括：

11、将所述历史运行数据按基本时间单位t进行划分；

12、在每个时间单位内计算热效率值η；

13、将所述热效率值大于预设阈值且持续时间超过预设值的运行区间划分为高校运行段，并计算所述高校运行段的综合得分s；

14、提取所述高效运行段中的综合得分位于前列的运行数据，计算优化基准值x。

15、作为本发明所述基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法的一种优选方案，其中：所述热效率值η的计算如下式所示：

16、

17、其中，d为蒸汽产量，h2为过热蒸汽焓值，h1为给水焓值，b为燃料消耗量，qnet为燃料低位发热量，k1为炉膛温度修正系数，k2为氧气含量修正系数；

18、其中，所述炉膛温度修正系数k1的计算公式为：

19、k1＝1-0.0015|tr-ts|

20、其中，tr为实际炉膛温度，ts为标准炉膛温度；

21、所述氧气含量修正系数k2的计算公式为：

22、

23、其中，o2为实测烟气中氧气体积分数。

24、作为本发明所述基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法的一种优选方案，其中：所述高效运行段的综合得分的计算s如下式所示：

25、

26、其中，w1、w2、w3为权重系数，p为实际蒸汽压力，ps为标准蒸汽压力；

27、所述优化基准参数值x的计算如下式所示：

28、

29、其中，xi为各参数测量值，si为对应时刻的综合得分，n为数据点数量。

30、作为本发明所述基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法的一种优选方案，其中：所述关联模型为热效率值η与归一化参数的多项式关联模型，如下式所示：

31、

32、其中，i＝1,2,3,4分别对应炉膛温度、氧气含量、蒸汽压力和燃料供给速率，ai、bi为待定系数，c为交互项系数，xnorm,i为归一化处理函数；

33、其中，所述归一化处理函数采用下式表示：

34、

35、其中，xi为实际参数值，xmax和xmin分别为参数历史最大值和最小值，αi为参数动态修正系数。

36、作为本发明所述基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法的一种优选方案，其中：所述权重系数的计算如下式所示：

37、

38、其中，权重系数wj的计算公式为：

39、

40、其中，λ为平滑因子(取值0.1)，μ为时间衰减系数(取值0.001)，tj为数据点距当前时间的间隔，ηj为实际效率值，为平均效率值。

41、作为本发明所述基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法的一种优选方案，其中：所述锅炉燃烧效率评分包括：

42、将归一化后的参数与对应权重系数进行加权叠加，得到初始效率评分；

43、对所述初始效率评分进行时间累积效应修正；所述时间累积效应修正为当参数持续偏离优化基准值时，通过指数函数逐步加大评分惩罚力度；

44、对时间累积效应修正后的初始效率评分进行参数耦合修正；得到所述锅炉燃烧效率评分；

45、所述参数耦合修正为当多个参数同时偏离基准值时，根据偏差方向的一致性增加额外的评分调整。

46、作为本发明所述基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化方法的一种优选方案，其中：所述预设阈值包括动态预警阈值和强制干预阈值；

47、当所述锅炉燃烧效率评分低于动态预警阈值且持续时间超过15分钟时，发出优化建议；当所述锅炉燃烧效率评分低于强制干预阈值或持续低于动态预警阈值超过30分钟时，触发优化控制流程；

48、所述动态预警阈值和所述强制干预阈值的计算如下式所示：

49、

50、其中，μs(t)和σs(t)分别为最近7天评分的移动平均值和标准差，ρ为阈值周期调整系数，θ1(t)为动态预警阈值，θ2(t)为强制干预阈值，t为特征周期，即24小时。

51、第二方面，本发明实施例提供了一种基于历史数据的生物质锅炉燃烧效率优化系统，其包括：

52、采集模块，用于采集生物质锅炉历史运行数据；所述历史运行数据包括锅炉温度、氧气含量、蒸汽压力和燃料供给速率；

53、分段判断模块，用于对所述历史运行数据按照时间序列进行分段，划分出锅炉高效运行段和低效运行段，将所述高效运行段的运行参数作为优化基准数据；

54、模型构建模块，用于基于所述优化基准数据，建立锅炉燃烧效率与运行参数之间的关联模型，通过最小二乘法计算出各参数的权重系数；

55、触发调节模块，用于将所述权重系数与实时运行参数进行加权计算，得到锅炉燃烧效率评分，当所述效率评分低于预设阈值时触发优化控制，根据所述优化基准数据对燃料供给速率和氧气含量进行动态调节。

56、本发明有益效果为通过对生物质锅炉的历史运行数据进行全面采集和深入分析，结合热效率的动态修正模型，精准识别高效运行段并提取优化基准参数，建立了燃烧效率与运行参数之间的关联模型。该模型通过多项式拟合和加权最小二乘法优化，综合考虑时间衰减和参数间的耦合作用，极大地提升了效率预测的精度和稳定性。在实际运行中，方案通过实时运行数据的动态归一化和效率评分评估，实现了对锅炉燃烧效率的持续监控和智能调节，当效率评分低于阈值时触发优化控制，最终通过对燃料供给速率和氧气含量的动态调节，使锅炉运行状态逐步向高效区间靠拢，从而提高了燃烧效率，降低了能源浪费和污染排放。