[摘 要]隨著全球能源需求的持續(xù)增長和環(huán)境保護意識的日益加強，鍋爐作為重要的能源轉換設備，其燃燒效率與污染物排放問題日益受到關注。傳統(tǒng)的鍋爐燃燒控制方法多依賴于經驗和試錯，缺乏科學性和準確性，難以滿足現代工業(yè)對高效、清潔、智能鍋爐燃燒控制方法的需求。文章分析了如何構建一種能夠準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)化運行提供參考。

[關鍵詞]數據驅動；鍋爐燃燒；魯棒建模

[中圖分類號]TM621.2 [文獻標志碼]A [文章編號]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的化學反應過程。在鍋爐內部，燃料經過預處理后，與空氣混合，并在一定的溫度和壓力下點燃。燃料中的碳、氫等元素與O2發(fā)生化學反應，生成CO2、水蒸氣等產物，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（如水），使其變?yōu)楦邷馗邏旱恼羝瑥亩寗影l(fā)電機組或供熱系統(tǒng)。鍋爐燃燒原理的理解對于建立燃燒模型至關重要，因為其決定了燃燒過程中各種參數的變化規(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。不同種類的燃料，其成分、熱值、燃燒速度等特性各異，因此會對鍋爐燃燒的穩(wěn)定性、效率和污染物排放產生影響。②空氣供應情況?？諝饬髁俊囟群蜐穸鹊葏档淖兓瘯绊懭剂吓cO2的混合程度和燃燒速度，從而影響燃燒效果。③鍋爐的結構設計、運行參數和操作方式等。例如，燃燒器的類型、布置和調節(jié)方式等都會影響燃料的噴射和燃燒過程。

1.3 鍋爐燃燒過程數據特點

鍋爐燃燒過程產生的數據具有時變、非線性、高維等特點[2]。具體而言：①鍋爐燃燒過程是一個動態(tài)過程，各種參數如溫度、壓力、流量等都會隨著時間和工況的變化而發(fā)生變化，因此，鍋爐燃燒數據具有時變性。②鍋爐燃燒過程涉及多個物理和化學過程，這些過程之間相互作用，使得數據呈現出非線性關系。③鍋爐燃燒過程涉及的參數較多，包括燃料成分、空氣流量、燃燒溫度、煙氣成分等，這些參數之間相互關聯，形成了高維數據集。這些特點使得鍋爐燃燒數據的處理和分析變得復雜而困難，需要采用先進的數據驅動建模方法來提取有用的信息并構建魯棒模型。

2 基于數據驅動的建模方法

2.1 數據預處理

數據預處理直接影響到模型的質量和性能。數據預處理的主要目標是消除數據中的噪聲、異常值和冗余信息，提高數據的質量和可用性。

2.2 特征提取與選擇

通過對原始數據進行特征提取和選擇，提取出對建模有用的信息，并降低數據的維度[3]。特征提取是指從原始數據中提取出能夠反映數據內在特性的新特征。常用的特征提取方法包括基于統(tǒng)計的方法、基于機器學習的方法等。特征選擇是指從提取出的特征中選擇出對建模最有用的特征。特征選擇的標準可以根據具體問題和數據特點來制訂。常用的特征選擇標準包括相關性、互信息、方差等。

2.3 魯棒建模技術

魯棒建模技術是指在建模過程中考慮數據的噪聲、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 魯棒性定義與評估

魯棒性是指模型在面對數據噪聲、異常值和模型失配等干擾因素時，仍能保持穩(wěn)定性能的能力。評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。常用的魯棒性評估指標包括模型的準確率、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采用魯棒性強的算法或模型結構，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等。這些方法在建模過程中能夠自動考慮數據的噪聲和異常值，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，如使用數據清洗技術去除異常值、使用數據變換技術降低噪聲的影響等。③采用集成學習、遷移學習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建

3.1 模型構建流程

（1）進行數據收集，確保收集到的鍋爐燃燒數據具有代表性且覆蓋各種運行工況。數據應包含燃料種類、燃燒器參數、環(huán)境變量等關鍵信息。

（2）進行數據預處理，這包括數據清洗、數據變換等步驟[4]。

（3）進行特征提取與選擇，旨在從預處理后的數據中提取出對建模有用的特征，并去除不相關或冗余的特征。

（4）利用魯棒建模技術進行模型構建，這包括選擇合適的算法或模型結構，并設置相應的參數。

（5）在模型構建完成后，進行模型參數優(yōu)化，旨在找到使模型性能最優(yōu)的參數組合。參數優(yōu)化方法可能包括交叉驗證（Cross-Validation）、網格搜索等。通過不斷調整參數，可以使模型更好地擬合數據，并提高其預測精度和魯棒性。

（6）進行模型驗證與評估，旨在驗證模型的有效性和魯棒性，確保模型能夠在獨立的數據集上表現出良好的性能。

3.2 模型參數優(yōu)化

在構建鍋爐燃燒魯棒模型時，通常采用一系列優(yōu)化算法來尋找最佳參數組合，從而提高模型的預測精度和魯棒性，如交叉驗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 模型驗證與評估

在鍋爐燃燒魯棒模型構建完成后，需要采用合適的方法來驗證模型的性能，并評估其是否滿足實際應用的需求。

3.3.1 驗證方法

模型驗證方法見表1。

3.3.2 評估指標

評估指標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良好，哪些方面需要改進。對于鍋爐燃燒魯棒模型，常用的評估指標包括均方誤差（Mean Squared Error，簡稱“MSE”）、相對誤差（Relative Error）、魯棒性指標等。均方誤差衡量模型預測值與真實值之間的平均平方差異，用于評估模型的預測精度。相對誤差則衡量模型預測值與真實值之間的相對偏差，用于評估模型的準確性。

4 結束語

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)境保護貢獻了力量。未來，隨著技術的不斷進步和數據的日益豐富，鍋爐燃燒魯棒建模能夠在更多場景中發(fā)揮作用，實現更高效、更清潔、更智能的能源利用。

參考文獻

[1] 韓馳.超超臨界火電機組爐膛受熱面金屬壁溫預測及監(jiān)測系統(tǒng)[D].吉林：東北電力大學，2020.

[2] 趙陽.證據回歸建模方法研究及其在熱工對象中的應用[D].江蘇：東南大學，2017.

[3] 沈小虎.數據驅動的火電機組高效低NOx特征變量選擇與燃燒優(yōu)化[D].北京：華北電力大學，2022.

[4] 馮太合，陸子霖.執(zhí)行器飽和受限約束下鍋爐燃燒系統(tǒng)的魯棒預測控制[J].化工自動化及儀表，2017，44（7）：628-632.