一种基于燃机燃烧的控制方法及系统与流程

本发明涉及燃机排放，特别是一种基于燃机燃烧的控制方法及系统。

背景技术：

1、燃气轮机作为广泛应用于发电、航空及工业驱动领域的重要动力装置，其排放物的控制和优化已成为科研和工业界关注的焦点。燃气轮机在运行过程中会排放各种有害物质，包括但不限于二氧化碳、氮氧化物和硫化物等，这些排放物不仅对环境造成了严重影响，同时也影响了燃烧效率和设备的运行成本。为了应对危害，过去几十年里，研究者和工程师们致力于开发各种技术以减少这些有害排放物，包括改进燃烧技术、采用先进的排放控制系统以及发展高效的监测方法等。而光谱分析技术因其能够非侵入式地实时监测和分析排放物的化学成分，成为了排放监测领域的一个重要工具。

2、尽管现有技术在减少燃气轮机排放物方面取得了一定的进展，但仍存在不足之处。首先，现有的排放物监测方法往往依赖于传统的化学分析技术，这些方法通常需要复杂的样品预处理过程，无法实现实时监测和快速响应。其次，许多现有的排放控制策略缺乏足够的灵活性和适应性，不能根据燃烧过程中排放物浓度的实时变化自动调整燃烧参数。此外，尽管深度学习等先进的算法已经在多个领域显示出巨大的潜力，但在燃气轮机排放物控制中的应用仍然较少，这限制了排放控制策略优化的深度和效率。因此，开发一种能够实时监测燃气轮机排放物并基于监测结果自动优化燃烧参数的系统和方法，对于提高燃气轮机的环境性能和运行效率具有重要意义。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述或现有技术中存在的问题，提出了本发明。

3、因此，本发明解决的技术问题是：现有的排放控制策略缺乏足够的灵活性和适应性，不能根据燃烧过程中排放物浓度的实时变化自动调整燃烧参数。

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于燃机燃烧的控制方法，其包括通过安装在燃气轮机排放口处的光谱分析设备，捕捉排放物的光谱数据并传输至处理中心进行预处理；构建光谱分析模型，对预处理后的数据进行特征提取和分析，量化排放物的浓度；基于浓度数据，构建排放控制优化模型，对燃烧参数进行优化以减少有害排放物的浓度。

5、作为本发明所述基于燃机燃烧的控制方法的一种优选方案，其中：所述构建光谱分析模型表示为：

6、

7、其中，c为经过处理的排放物浓度指标；表示高斯混合模型中的第k个高斯分量；k是高斯分量的索引；μk是第k个高斯分量的均值；是第k个高斯分量的方差；ωk是第k个高斯分量的权重；k是高斯分量的总数量；f(λn)是在波长λn下经过傅里叶变换的光谱强度数据；fewma(λn)是指数加权移动平均处理后的f(λn)；α是平滑系数；n是在分析波长范围内的数据点数量；λn是第n个数据点的波长。

8、作为本发明所述基于燃机燃烧的控制方法的一种优选方案，其中：所述高斯混合模型表示为：

9、

10、其中，μk和分别是第k个高斯分量的均值和方差，代表特征峰的位置和宽度，λ是波长；

11、所述光谱强度数据表示为：

12、

13、其中，s(λn)是在波长λn处的光谱强度，n是数据点的总数，k是当前分析的频率分量；

14、所述fewma(λn)表示为：

15、

16、其中，s(λn)为在波长λn处的原始光谱强度；fewma(λn)是在波长λn处经过ewma处理后的平滑光谱强度；α是平滑系数。

17、作为本发明所述基于燃机燃烧的控制方法的一种优选方案，其中：所述量化排放物的浓度包括，c的输出值经过适当的归一化处理后，映射到一个预定义的范围内，其中不同的值范围对应不同的浓度级别；当cmax/3＞c≥0时，表明排放物的浓度低，此时为低浓度等级；当2cmax/3＞c≥cmax/3时，表明排放物的浓度处于中等水平，此时为中等浓度等级；当cmax/3≥c≥2cmax/3，表明排放物的浓度高，此时为高浓度等级。

18、作为本发明所述基于燃机燃烧的控制方法的一种优选方案，其中：所述排放控制优化模型表示为：

19、

20、

21、其中，p为排放控制优化模型；α和β是用于平衡排放物减少与燃烧效率优化重要性的权重系数；c表示经过光谱分析得到的有害排放物浓度指标的输出值；d(x)是一个基于燃烧参数x的函数；x表示燃烧参数的集合；o表示基于燃烧参数x的氧气富集度；f是燃料消耗率；e为排放指数，k1和k2是权重系数。

22、作为本发明所述基于燃机燃烧的控制方法的一种优选方案，其中：所述捕捉排放物的光谱数据并传输至处理中心进行预处理包括在燃气轮机排放口安装光谱分析仪器，捕捉排放物的光谱数据；通过配置传感器和数据传输系统，确保光谱数据实时传输到处理中心；将采集到的数据传输到数据处理中心进行初步的预处理。

23、作为本发明所述基于燃机燃烧的控制方法的一种优选方案，其中：所述基于浓度数据包括应用光谱分析模型对预处理后的数据进行特征提取和分析，识别排放物的种类和浓度，并将信息实时传送给排放控制优化模型。

24、本发明的另外一个目的是提供一种基于燃机燃烧的控制系统，其能通过构建光谱分析模型，对预处理后的数据进行特征提取和分析，量化排放物的浓度；基于浓度数据，构建排放控制优化模型，对燃烧参数进行优化以减少有害排放物的浓度，解决了目前排放控制策略缺乏足够的灵活性和适应性的问题。

25、作为本发明所述基于燃机燃烧的控制系统的一种优选方案，其中：包括光谱采集模块，识别量化模块，参数优化模块；

26、所述光谱采集模块用于通过安装在燃气轮机排放口处的光谱分析设备，捕捉排放物的光谱数据并传输至处理中心进行预处理；所述识别量化模块用于构建光谱分析模型，对预处理后的数据进行特征提取和分析，量化排放物的浓度；所述参数优化模块用于基于浓度数据，构建排放控制优化模型，对燃烧参数进行优化以减少有害排放物的浓度。

27、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于燃机燃烧的控制方法的步骤。

28、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于燃机燃烧的控制方法的步骤。

29、本发明的有益效果：本发明通过在燃气轮机排放口处安装光谱分析设备，实现了对排放物光谱数据的直接捕捉，从而避免了对样本的物理采集和化学处理，降低了数据收集的复杂性和时间延迟，因此使监测过程能够更为实时和连续，为快速响应排放波动提供了可能；提高了监测的即时性和准确性，从而使排放控制更为高效。通过构建光谱分析模型并对预处理后的数据进行特征提取和分析，实现了对光谱数据中不同排放物浓度的识别和量化，能够精确地分析和定量化排放物，为改进燃烧效率和降低有害排放提供了有效的数据支撑；通过详细了解排放物种类和浓度，能够对燃烧过程进行更为针对性的调整，最终达到对排放物优化控制，减少环境污染。通过构建排放控制优化模型对燃烧参数进行优化，能够根据实时数据动态调整燃烧参数，以减少有害排放物浓度，此过程提供了自适应、智能化的排放控制机制，不仅减少了有害排放，而且优化了能源的利用效率，最终使燃气轮机的操作更加智能和自适应，在提高燃烧效率和降低排放中达到最佳的平衡。