本发明涉及锅炉系统控制，尤其涉及烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法及控制系统。
背景技术：
1、锅炉系统的运行效率和环保性能直接影响到能源利用率和污染物排放水平，其中，烟气再循环技术作为一种有效的减排手段，广泛应用于锅炉系统中。通过将部分烟气重新引入到燃烧过程，烟气再循环技术能够降低燃烧温度，减少氮氧化物（nox）的生成，从而减少污染物排放。
2、现有的锅炉控制系统通常采用固定的控制策略，无法实时适应锅炉负荷的动态变化，导致燃烧效率低下和能耗增加。此外，现有技术中的优化算法多为单一优化目标，未能充分考虑nox排放、燃烧效率和能耗之间的综合平衡，容易陷入局部最优，无法实现全局最优控制，使得现有锅炉系统在实际运行中难以同时满足高效燃烧、低排放和低能耗的要求，存在较大的优化空间。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法及控制系统。
2、烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，包括以下步骤：
3、s1. 数据采集：在锅炉系统的关键位置设置多个传感器，用于实时采集锅炉运行数据，包括烟气成分、流量、温度以及锅炉燃烧状态的相关数据，传感器包括烟气分析仪、流量计、温度传感器和氧含量探测器；
4、s2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，采用数据清洗算法去除噪声，采用插值算法填补数据缺失部分，同时进行数据标准化处理；
5、s3. 模型建立：基于数据预处理后的数据，采用机器学习算法构建烟气再循环与锅炉耦合系统的多变量动态模型，多变量动态模型包括锅炉燃烧效率预测模型、nox排放预测模型以及系统能效预测模型；
6、s4. 优化目标设定：根据锅炉系统的运行要求，设定多目标优化目标，包括最小化nox排放、最大化燃烧效率和最小化能耗，通过线性加权求解综合优化目标函数；
7、s5. 优化算法设计：采用基于粒子群优化算法与遗传算法相结合的混合优化算法，对模型进行全局优化，找到最优的烟气再循环流量及再循环比率；
8、s6. 实时控制：基于优化算法得到的最优控制参数，通过自适应控制策略实时调节烟气再循环系统的运行参数，确保在锅炉不同负荷下均能实现最优控制效果。
9、可选的，所述s1具体包括：
10、s11，传感器布置：在锅炉系统的关键位置布置多个传感器，关键位置包括锅炉炉膛入口和出口、再循环烟气引入点、锅炉燃烧室内、省煤器出口处、空气预热器后方和排烟道，传感器包括烟气分析仪、流量计、温度传感器和氧含量探测器；
11、s12，传感器校准：对所述多个传感器进行校准，包括使用标准气体对烟气分析仪进行校准，使用已知流量标准对流量计进行校准，并利用温度校准仪对温度传感器进行校准，确保数据采集的准确性；
12、s13，数据采集频率设定：根据锅炉运行工况设定传感器的数据采集频率。
13、可选的，所述s2具体包括：
14、s21，数据清洗：对采集到的数据进行噪声去除；
15、s22，数据插值：采用线性插值算法填补数据缺失部分；
16、s23，数据标准化：对经过清洗和插值后的数据进行标准化处理。
17、可选的，所述s3具体包括：
18、s31，数据集准备：基于步骤s2预处理后的数据，构建包含多个变量（如烟气成分、流量、温度和氧含量）的数据集，并将数据集分为训练集和测试集；
19、s32，多变量动态模型构建：采用多层感知器神经网络作为机器学习算法，构建烟气再循环与锅炉耦合系统的多变量动态模型；
20、s33，锅炉燃烧效率预测模型构建：在多变量动态模型框架下，采用支持向量回归算法构建锅炉燃烧效率预测模型；
21、s34，nox排放预测模型构建：在多变量动态模型框架下，采用随机森林回归算法构建nox排放预测模型；
22、s35，系统能效预测模型构建：在多变量动态模型框架下，采用长短期记忆网络构建系统能效预测模型。
23、可选的，所述s4具体包括：
24、s41，多目标优化目标函数设定：基于锅炉系统的运行要求，设定多目标优化目标，所述优化目标包括最小化nox排放量、最大化锅炉燃烧效率和最小化系统能耗；
25、s42，目标函数的线性加权组合：采用线性加权法，将各优化目标进行组合，形成综合优化目标函数，目标函数表示为：
26、；
27、其中，为综合优化目标函数，、和分别为nox排放、燃烧效率和能耗的权重系数，且满足1；
28、s43，权重系数的确定：通过对锅炉系统运行数据的分析，以及对不同优化目标的重要性的评估，确定各目标函数的权重系数；
29、s44，综合优化目标函数求解：在设定好各目标函数的权重系数后，通过线性加权求解综合优化目标函数，以确定最优的烟气再循环参数组合。
30、可选的，所述s5具体包括：
31、s51，优化算法的选择与初始化：采用基于粒子群优化算法与遗传算法相结合的混合优化算法进行全局优化；
32、s52，粒子群优化算法：利用粒子群优化算法更新粒子的速度和位置，以逐步接近最优解；
33、s53，遗传算法优化：通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，提高解的多样性并避免局部最优；
34、s54，最优解的选择与收敛：通过迭代优化过程评估并选择最优解，直至收敛并找到最优的烟气再循环参数。
35、可选的，所述s6具体包括：
36、s61，控制参数初始化与应用：将得到的最优烟气再循环参数作为初始控制参数输入到锅炉控制系统中，开始系统的初步运行；
37、s62，自适应控制策略设计：采用自适应控制策略，通过pid（比例-积分-微分）控制器实时调节烟气再循环系统的运行参数；
38、s63，实时监测与参数调整：实时监测锅炉运行状态，包括烟气成分、流量、温度和燃烧效率，基于监测数据动态调整pid控制器的参数、、，确保系统适应不同的负荷条件和外部扰动；
39、s64，控制策略的实时实施与反馈：基于pid控制器的调整结果，实时调节烟气再循环流量和再循环比率。
40、可选的，所述s63中基于监测数据动态调整pid控制器的参数，包括：
41、s631，参数自学习机制设计：利用实时采集的锅炉运行数据，结合机器学习算法对pid控制器的参数进行自学习和优化，通过递归最小二乘法或自适应梯度算法动态更新pid控制器的参数，参数更新公式表示为：
42、；
43、其中，为pid控制器参数向量，包括、，为学习率，为目标损失函数；
44、s632，实时参数调整与反馈实施：根据参数自学习的结果，实时动态调整pid控制器的参数值、。
45、可选的，所述s631参数自学习机制中的目标损失函数包括：
46、损失函数的构建：目标损失函数由控制误差的加权和以及参数的正则化项组成，表达式为：
47、；
48、其中，表示第次控制周期内的控制误差，即设定值与实际值之差，为控制周期的总次数，表示第个pid控制器的参数，包括比例系数、积分系数和微分系数，为正则化系数，用于控制参数的大小，避免过拟合；
49、损失函数优化：通过最小化目标损失函数，在参数自学习过程中动态调整pid控制器的参数：
50、数据采集模块：用于在锅炉系统的关键位置布置多个传感器，实时采集锅炉运行数据，包括烟气成分、流量、温度以及锅炉燃烧状态的相关数据；
51、数据预处理模块：用于对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、插值补缺和标准化处理；
52、多变量动态建模模块：基于预处理后的数据，采用机器学习算法构建烟气再循环与锅炉耦合系统的多变量动态模型，模型包括锅炉燃烧效率预测模型、nox排放预测模型和系统能效预测模型；
53、优化目标设定模块：用于设定多目标优化目标，包括最小化nox排放、最大化燃烧效率和最小化能耗，并通过线性加权方法构建综合优化目标函数；
54、混合优化算法模块：采用基于粒子群优化算法与遗传算法相结合的混合优化算法，对多目标优化目标进行全局优化，确定最优的烟气再循环流量及再循环比率；
55、自适应控制模块：基于优化算法得到的最优控制参数，使用pid控制器并通过自适应控制策略实时调节烟气再循环系统的运行参数，确保在锅炉不同负荷下实现最优控制效果，所述自适应控制模块包括参数自学习单元，所述参数自学习单元通过参数自学习机制，实时调整pid控制器的参数，优化控制系统的性能。
56、本发明的有益效果：
57、本发明，通过多变量动态模型和pid控制器相结合的优化控制方法，实时监测并调节锅炉系统的关键运行参数，如烟气成分、流量和温度。通过自适应控制策略和参数自学习机制，系统能够在不同负荷条件下自动调整，确保锅炉燃烧效率的最大化和系统能耗的最小化。结果，系统的整体运行效率显著提升，同时保持了高度的运行稳定性，减少了因负荷波动导致的性能波动。
58、本发明，通过设定多目标优化目标，并采用混合优化算法对nox排放进行精准控制，实现了nox排放量的显著减少。优化算法通过综合考虑锅炉的燃烧效率和系统能耗，在确保能源利用率的同时，将nox排放控制在最低水平，确保锅炉系统满足严格的环保法规要求，为环保合规性提供了技术保障。
59、本发明，引入了参数自学习机制和实时反馈调整策略，使系统能够根据实时采集的数据自动优化控制参数。该智能化特性使系统能够自主适应外部环境的变化和不同的锅炉运行工况，减少了人工干预的需求，提升了系统的自主运行能力和鲁棒性。此外，通过机器学习算法的应用，系统可以持续学习和改进其控制策略，进一步提高了控制精度和系统整体性能。
1.烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s4具体包括：
6.根据权利要求5所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s5具体包括：
7.根据权利要求6所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s6具体包括：
8.根据权利要求7所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s63中基于监测数据动态调整pid控制器的参数，包括：
9.根据权利要求8所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，所述s631参数自学习机制中的目标损失函数包括：
10.烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的烟气再循环与锅炉耦合系统的优化控制方法，其特征在于，包括以下模块：
