[摘 要]隨著全球能源需求的持續(xù)增長(zhǎng)和環(huán)境保護(hù)意識(shí)的日益加強(qiáng)，鍋爐作為重要的能源轉(zhuǎn)換設(shè)備，其燃燒效率與污染物排放問題日益受到關(guān)注。傳統(tǒng)的鍋爐燃燒控制方法多依賴于經(jīng)驗(yàn)和試錯(cuò)，缺乏科學(xué)性和準(zhǔn)確性，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對(duì)高效、清潔、智能鍋爐燃燒控制方法的需求。文章分析了如何構(gòu)建一種能夠準(zhǔn)確反映鍋爐燃燒特性的魯棒模型，旨在提高鍋爐燃燒效率、降低能耗和減少污染物排放，為工業(yè)鍋爐的智能化控制和優(yōu)化運(yùn)行提供參考。

[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；鍋爐燃燒；魯棒建模

[中圖分類號(hào)]TM621.2 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2024）06–0107–02

Research on Robust Modeling Method of Boiler Combustion Based on Data Drive

GUO Yong

[Abstract]With the continuous growth of global energy demand and the increasing awareness of environmental protection， boilers， as important energy conversion equipment， have attracted increasing attention to their combustion efficiency and pollutant emissions. Traditional boiler combustion control methods rely heavily on experience and trial and error， lacking scientificity and accuracy， and are difficult to meet the needs of modern industry for efficient， clean， and intelligent boiler combustion control methods. The article analyzes how to construct a robust model that can accurately reflect the combustion characteristics of boilers， aiming to improve boiler combustion efficiency， reduce energy consumption， and decrease pollutant emissions， providing reference for intelligent control and optimized operation of industrial boilers.

[Keywords]data-driven； Boiler combustion； Robust modeling

1 鍋爐燃燒過程分析

1.1 鍋爐燃燒原理

鍋爐燃燒原理主要涉及燃料與O2的化學(xué)反應(yīng)過程。在鍋爐內(nèi)部，燃料經(jīng)過預(yù)處理后，與空氣混合，并在一定的溫度和壓力下點(diǎn)燃。燃料中的碳、氫等元素與O2發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，生成CO2、水蒸氣等產(chǎn)物，并釋放大量的熱能[1]。這些熱能通過鍋爐的熱交換器傳遞給工作介質(zhì)（如水），使其變?yōu)楦邷馗邏旱恼羝?，從而?qū)動(dòng)發(fā)電機(jī)組或供熱系統(tǒng)。鍋爐燃燒原理的理解對(duì)于建立燃燒模型至關(guān)重要，因?yàn)槠錄Q定了燃燒過程中各種參數(shù)的變化規(guī)律。

1.2 鍋爐燃燒過程影響因素

鍋爐燃燒過程受到多種因素的影響，這些因素相互作用，共同決定了鍋爐的燃燒特性和效率。具體而言：①燃料種類和性質(zhì)。不同種類的燃料，其成分、熱值、燃燒速度等特性各異，因此會(huì)對(duì)鍋爐燃燒的穩(wěn)定性、效率和污染物排放產(chǎn)生影響。②空氣供應(yīng)情況?？諝饬髁?、溫度和濕度等參數(shù)的變化會(huì)影響燃料與O2的混合程度和燃燒速度，從而影響燃燒效果。③鍋爐的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、運(yùn)行參數(shù)和操作方式等。例如，燃燒器的類型、布置和調(diào)節(jié)方式等都會(huì)影響燃料的噴射和燃燒過程。

1.3 鍋爐燃燒過程數(shù)據(jù)特點(diǎn)

鍋爐燃燒過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有時(shí)變、非線性、高維等特點(diǎn)[2]。具體而言：①鍋爐燃燒過程是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，各種參數(shù)如溫度、壓力、流量等都會(huì)隨著時(shí)間和工況的變化而發(fā)生變化，因此，鍋爐燃燒數(shù)據(jù)具有時(shí)變性。②鍋爐燃燒過程涉及多個(gè)物理和化學(xué)過程，這些過程之間相互作用，使得數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性關(guān)系。③鍋爐燃燒過程涉及的參數(shù)較多，包括燃料成分、空氣流量、燃燒溫度、煙氣成分等，這些參數(shù)之間相互關(guān)聯(lián)，形成了高維數(shù)據(jù)集。這些特點(diǎn)使得鍋爐燃燒數(shù)據(jù)的處理和分析變得復(fù)雜而困難，需要采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法來提取有用的信息并構(gòu)建魯棒模型。

2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理直接影響到模型的質(zhì)量和性能。數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目標(biāo)是消除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和冗余信息，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

2.2 特征提取與選擇

通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和選擇，提取出對(duì)建模有用的信息，并降低數(shù)據(jù)的維度[3]。特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取出能夠反映數(shù)據(jù)內(nèi)在特性的新特征。常用的特征提取方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。特征選擇是指從提取出的特征中選擇出對(duì)建模最有用的特征。特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)可以根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來制訂。常用的特征選擇標(biāo)準(zhǔn)包括相關(guān)性、互信息、方差等。

2.3 魯棒建模技術(shù)

魯棒建模技術(shù)是指在建模過程中考慮數(shù)據(jù)的噪聲、異常值和模型失配等干擾因素，以提高模型的魯棒性和泛化能力。

2.3.1 魯棒性定義與評(píng)估

魯棒性是指模型在面對(duì)數(shù)據(jù)噪聲、異常值和模型失配等干擾因素時(shí)，仍能保持穩(wěn)定性能的能力。評(píng)估模型的魯棒性可以通過引入噪聲、異常值等干擾因素來觀察模型性能的變化。常用的魯棒性評(píng)估指標(biāo)包括模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。

2.3.2 魯棒建模方法

提高模型魯棒性的方法有：①采用魯棒性強(qiáng)的算法或模型結(jié)構(gòu)，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）等。這些方法在建模過程中能夠自動(dòng)考慮數(shù)據(jù)的噪聲和異常值，從而提高模型的魯棒性。②在建模過程中顯式地處理噪聲和異常值，如使用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)去除異常值、使用數(shù)據(jù)變換技術(shù)降低噪聲的影響等。③采用集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法來提高模型的魯棒性和泛化能力。

3 鍋爐燃燒魯棒模型構(gòu)建

3.1 模型構(gòu)建流程

（1）進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，確保收集到的鍋爐燃燒數(shù)據(jù)具有代表性且覆蓋各種運(yùn)行工況。數(shù)據(jù)應(yīng)包含燃料種類、燃燒器參數(shù)、環(huán)境變量等關(guān)鍵信息。

（2）進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，這包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換等步驟[4]。

（3）進(jìn)行特征提取與選擇，旨在從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出對(duì)建模有用的特征，并去除不相關(guān)或冗余的特征。

（4）利用魯棒建模技術(shù)進(jìn)行模型構(gòu)建，這包括選擇合適的算法或模型結(jié)構(gòu)，并設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)。

（5）在模型構(gòu)建完成后，進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化，旨在找到使模型性能最優(yōu)的參數(shù)組合。參數(shù)優(yōu)化方法可能包括交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）、網(wǎng)格搜索等。通過不斷調(diào)整參數(shù)，可以使模型更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，并提高其預(yù)測(cè)精度和魯棒性。

（6）進(jìn)行模型驗(yàn)證與評(píng)估，旨在驗(yàn)證模型的有效性和魯棒性，確保模型能夠在獨(dú)立的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出良好的性能。

3.2 模型參數(shù)優(yōu)化

在構(gòu)建鍋爐燃燒魯棒模型時(shí)，通常采用一系列優(yōu)化算法來尋找最佳參數(shù)組合，從而提高模型的預(yù)測(cè)精度和魯棒性，如交叉驗(yàn)證方法可以有效地避免過擬合和欠擬合問題，提高模型的泛化能力。

3.3 模型驗(yàn)證與評(píng)估

在鍋爐燃燒魯棒模型構(gòu)建完成后，需要采用合適的方法來驗(yàn)證模型的性能，并評(píng)估其是否滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。

3.3.1 驗(yàn)證方法

模型驗(yàn)證方法見表1。

3.3.2 評(píng)估指標(biāo)

評(píng)估指標(biāo)用于量化模型的性能，可幫助人們了解模型在哪些方面表現(xiàn)良好，哪些方面需要改進(jìn)。對(duì)于鍋爐燃燒魯棒模型，常用的評(píng)估指標(biāo)包括均方誤差（Mean Squared Error，簡(jiǎn)稱“MSE”）、相對(duì)誤差（Relative Error）、魯棒性指標(biāo)等。均方誤差衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均平方差異，用于評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度。相對(duì)誤差則衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的相對(duì)偏差，用于評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

文章提出的鍋爐燃燒魯棒建模方法不僅為鍋爐燃燒過程的優(yōu)化控制提供了有力支持，也為能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)貢獻(xiàn)了力量。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)的日益豐富，鍋爐燃燒魯棒建模能夠在更多場(chǎng)景中發(fā)揮作用，實(shí)現(xiàn)更高效、更清潔、更智能的能源利用。

參考文獻(xiàn)

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