热风炉控制、训练方法、装置、设备、热风炉系统及介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113251670A(43)申请公布日2021.08.13(21)申请号202110587915.7(22)申请日2021.05.28(71)申请人江苏永联慧科物联技术有限公司地址215600江苏省苏州市张家港市南丰镇永联小镇北街永琪园1幢申请人科大智能物联技术有限公司(72)发明人冯恺睿张永强王崇鹏魏华剑张煊钟智敏(74)专利代理机构上海上谷知识产权代理有限公司31342代理人高彦(51)Int.Cl.F24H9/20(2006.01)C21B9/00(2006.01)权利要求书3页说明书18页附图5页(54)发明名称热风炉控制、训练方法、装置、设备、热风炉系统及介质(57)摘要本申请提供热风炉控制方法、装置、电子设备、热风炉系统及介质，通过获取热风炉在一时段的各第一炉况状态；所述第一炉况状态包括：空煤数据及炉况温度数据；根据所述时段的各第一炉况状态预测第一时刻未来的第二时刻的预测送风温度和预测总煤气耗量；根据所述预测送风温度及预测总煤气耗量的优化趋势确定热风炉在第一时刻的目标空煤控制策略。本申请实施例实现智能化的热风炉未来时刻的精准数据预测，以相应提供优化送风温度和总煤气耗量的目标空煤控制策略，实现更灵活精准的热风炉调节，维持送风温度的同时有效节省能耗。CN113251670ACN113251670A权利要求书1/3页1.一种热风炉控制方法，其特征在于，包括：获取热风炉在一时段的各第一炉况状态；所述第一炉况状态包括：空煤数据及炉况温度数据；所述空煤数据包括以下至少一种：热风炉的煤气调节阀门及空气调节阀门的控制参数；煤气及空气流量；根据所述时段的各第一炉况状态预测第一时刻未来的第二时刻的预测送风温度和预测总煤气耗量，包括：根据所述时段的各第一炉况状态预测第二时刻的第二炉况状态和预测总煤气耗量；以及根据所述第二炉况状态预测得到所述预测送风温度；其中，所述根据所述第一炉况状态预测第二时刻的第二炉况状态和预测总煤气耗量，是通过炉况预测模型完成的；所述根据所述第二炉况状态预测得到预测送风温度，是通过送风温度预测模型完成的；所述根据所述第二炉况状态预测得到预测总煤气耗量，是通过总煤气耗量预测模型完成的；根据所述预测送风温度及预测总煤气耗量的优化趋势确定热风炉在第一时刻的目标空煤控制策略，包括：基于在第一时刻的炉况状态下采用每个备选空煤控制策略而变化为第二时刻的各第二炉况状态下以得到所述预测送风温度和预测总煤气耗量的各种情形，计算对应的各个综合评价结果；其中，所述综合评价结果包括：由第一时刻的空煤控制策略产生的煤气耗量评价同基于第二时刻的所述预测送风温度和预测总煤气耗量的预测评价的期望值之间的综合结果；以及，根据各所述综合评价结果中的最优者确定目标空煤控制策略。2.根据权利要求1所述的热风炉控制方法，其特征在于，所述炉况温度数据包括以下至少一种：热风炉的拱顶温度；烟道温度。3.根据权利要求1所述的热风炉控制方法，其特征在于，所述第一炉况状态还包括：煤气管道压力。4.根据权利要求1所述的热风炉控制方法，其特征在于，所述第二炉况状态包括预测炉况温度数据；所述预测炉况温度数据包括以下至少一种：预测拱顶温度；预测烟道温度。5.根据权利要求1所述的热风炉控制方法，其特征在于，存在以下至少一种情形：情形1：所述炉况预测模型是基于多个子模型的融合模型实现的；情形2：所述送风温度预测模型是基于多个子模型的融合模型实现的；情形3：所述总煤气耗量预测模型是基于多个子模型的融合模型实现的。6.根据权利要求5所述的热风炉控制方法，其特征在于，情形1至情形3中的至少一种中的融合模型的多个子模型分别赋有表示子模型对融合模型的预测结果贡献大小的预测权重参数；所述预测权重参数在每个时刻更新，所述预测权重参数在每个时刻的更新结果与子模型在之前多个时刻的整体预测误差表现相关。7.根据权利要求1所述的热风炉控制方法，其特征在于，包括：根据一时段的各个实际数据、一时段的实际数据和预测数据的组合、或一时段的各个预测数据来预测未来时刻的预测数据，以得到热风炉的一个工作周期中每个时刻的数据；所述实际数据及预测数据对应于炉况状态、送风温度数据及总煤气耗量中的至少一种。8.根据权利要求1所述的热风炉控制方法，其特征在于，基于所述预测送风温度和预测总煤气耗量的预测评价包括：相关于预测送风温度与需求送风温度间误差的第一表示值同相关于总煤气耗量的第二表示值之间的差值。2CN113251670A权利要求书2/3页9.根据权利要求1所述的热风炉控制方法，其特征在于，在一时段中各时刻的每种炉况状态与对应的预测评价之间预先关联存储为预存数据；根据各所述综合评价结果中的最优者确定目标空煤控制策略，包括：根据第一时刻的炉况状态