当前火电燃煤锅炉运行普遍依靠人工经验调控风煤配比、炉膛温度、脱硝喷氨、引送风量等关键参数，存在多类突出业务痛点：人工调节滞后性强，易出现燃烧不充分、氮氧化物排放超标、锅炉热效率偏低、煤耗成本居高不下等问题；锅炉属于强耦合、大滞后非线性工业对象，传统固定 PID 控制无法适配负荷波动、煤种变化、设备老化带来的工况扰动；现场 DCS 系统仅实现基础数据采集，缺乏智能预测、优化调参、故障预警能力，运维人员需实时盯盘，人工管控成本高，环保达标压力大。本项目面向火力发电层燃燃煤锅炉生产管控场景，依托锅炉全流程运行实时采集数据，搭建工业智能控制算法体系，替代粗放人工调节，实现锅炉燃烧优化、环保指标精准控制、机组能耗降低，适配 35 万等级燃煤机组日常变负荷调峰生产业务需求。
本锅炉工业智能控制系统算法分为五大核心功能模块，整体围绕锅炉全流程闭环优化调控设计：
实时数据预处理模块：对接浙大中控 ECS300 DCS 系统，完成炉膛温度、烟气 NOx、风量、给煤量、汽包压力等多源时序数据清洗、异常值剔除、缺失数据补全、特征归一化，为算法模型提供高质量输入数据集；
LSTM-BP 混合预测模块：基于长短期记忆网络结合 BP 神经网络构建锅炉工况预测模型，提前 15 分钟预测炉膛燃烧温度、出口氮氧化物浓度、锅炉热效率变化趋势，预判变负荷、换煤带来的工况波动；
多目标优化控制算法模块：融合自适应模糊 PID、模型预测控制 MPC 算法，以最低发电煤耗、NOx 稳定达标、主汽压力平稳为多优化目标，自动输出最优给煤量、一次 / 二次风量、喷氨量调节指令，下发至底层执行机构；
设备故障预警算法模块：通过时序异常检测算法识别磨煤机、引风机、脱硝反应器异常工况，提前预警堵煤、漏风、催化剂失效等隐患，输出运维处置建议；
能耗环保统计分析模块：基于算法输出调控数据自动测算锅炉实时单耗、累计煤耗、污染物排放均值，生成优化前后指标对比报表，支撑生产考核与工艺迭代。
整套算法实现锅炉从数据采集、工况预测、自动优化调节到故障预警、指标复盘的全闭环智能管控，大幅减少人工干预。
本人独立完成整套锅炉智能控制算法方案设计、模型训练与落地调试工作：梳理锅炉工艺机理并搭建特征工程体系；完成 LSTM-BP 混合神经网络预测模型、多目标 MPC 优化控制算法 Python 代码编写、模型离线训练与现场在线迭代；对接 DCS 数据接口完成实时数据读写程序开发；针对锅炉大滞后、多变量耦合难点调试算法超参数；上线后持续跟踪工况，优化模糊 PID 自适应权重，完成算法落地验证与指标测算文档编写。
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