(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110355816.6 (22)申请日 2021.04.01 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113094986 A (43)申请公布日 2021.07.09 (73)专利权人 瀚蓝绿电固废处 理 （佛山） 有限公 司 地址 528225 广东省佛山市南海区狮山林 场大榄分场 (72)发明人 郭光召　曾晓东　仇志超　龚千代　 吴宗菠　 (74)专利代理 机构 佛山市禾才知识产权代理有 限公司 4 4379 代理人 罗凯欣　曹振(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G16C 20/30(2019.01) G16C 20/70(2019.01) (56)对比文件 US 4622922 A,1986.1 1.18 CN 106611090 A,2017.0 5.03 黄建超等.基 于PCA固体垃圾焚烧炉的早期 故障诊断. 《化工进 展》 .2006,第25卷(第12期), 审查员 李斌 (54)发明名称 垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型 构建方法及应用 (57)摘要 本发明公开了垃圾焚烧炉烟气中污染物排 放量预测模 型构建方法及应用， 一种垃圾焚烧炉 烟气中污染物 排放量预测模型构建方法， 包括以 下步骤： 步骤S1， 数据获取和处理： 选取数据区 间， 获取垃圾焚烧炉设备测点的历史数据， 对所 获取的历史数据进行预处理， 得到样本数据； 步 骤S2， 选取特征变量， 所述特征变量包括原始特 征变量和重构特征变量。 所述垃圾焚烧炉烟气中 污染物排放量预测模型构建方法， 构建得到的预 测模型能够对垃圾焚烧炉烟气中污染物的排放 量进行实时预测， 且进行提前预测的预测精度 高， 所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物 排放量预测 模型的应用， 预测效果的显示直观方便， 有效指 导生产人员提前介入调整烟气控制。 权利要求书2页 说明书15页 附图6页 CN 113094986 B 2022.01.18 CN 113094986 B 1.一种垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： 步骤S1， 数据获取和处理： 选取数据区间， 获取垃圾焚烧炉设备测点的历史数据， 对所 获取的历史数据进行 预处理， 得到样本数据； 步骤S2， 选取特征变量， 所述特征变量包括原始特征变量和重构特征变量， 具体包括以 下步骤： 步骤S21， 初步原始特征变量和初步重构特征变量的确定： 根据污染物的生成机理和对 历史数据的分析， 确定影响污染物排放量的影响因素， 根据影响因素确定初步原始特征变 量； 根据污染物的生成机理和对历史数据的分析， 对所述初步原始特征变量进 行特征重构， 确定初步重构特 征变量， 所述重构特 征变量用于 辅助表征燃烧过程的剧烈程度； 步骤S22， 用所述样本数据对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行相关性分 析以及重要性计算， 选取用于预测模型建立的原 始特征变量和重构特 征变量； 所述步骤S22中， 具体采用皮尔森相关系数对各初步原始特征变量和初步重构特征变 量进行相关性分析， 以及采用集成决策树的方式对各初步原始特征变量和初步重构特征变 量进行重要性计算； 步骤S3， 预测模型建立： 用所述样本数据计算重构特征变量的数据值， 与原始特征变量 对应的历史数据一起形成预测训练样本， 采用预测训练引擎进行数据建模训练， 生成预测 模型； 步骤S4， 模型效果验证： 对训练生成的预测模型进行效果验证， 评估模型应用于实际的 效果。 2.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征 在于， 当对垃圾焚烧炉烟气中NOx排放量进行预测模型构建时， 所述步骤S22 中用于预测模 型建立的原始特征变量为进料器行程、 过热蒸汽流量、 省煤器后烟气含氧量、 二次风机蒸 预 器出口空气母管流量、 过热器入口烟温、 省煤器进口集箱压力、 炉汽包压力、 一次风机入口 空气流量、 锅筒壁温、 强制送风挡板开度、 氨水调节阀开度、 氨水流量、 一次风室压力、 第一 辐射通道烟温和炉排温度； 所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和 （一 次风量+二次风 量） /烟气含氧量均值。 3.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征 在于， 当对垃圾焚烧炉烟气中SO2排放量进行预测模型构建时， 所述步骤S22中用于预测模 型建立的原始特征变量为过热蒸汽流量、 过热器出 口集箱门后压力、 一次风机入口空气流 量、 二次风机蒸预器出口空气母管流量、 一次风室压力、 省煤器后烟气含氧量、 高温过热器 入口烟温、 反应 塔进水流 量输出和熟石灰输送压力反馈值输出； 所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和 （一 次风量+二次风 量） /烟气含氧量均值。 4.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征 在于， 当对垃圾焚烧炉烟气中NH3逃逸排放量进行预测模型构建时， 所述步骤S22中用于预 测模型建立的原始特征变量为第一辐射通道出口烟温、 锅筒壁温、 一次风室压力、 氨水流 量、 过热蒸汽流量、 省煤器后烟气含氧量、 烟气NOx折算浓度、 一次风机入口空气流量和二次权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113094986 B 2风机蒸预器出口空气母管流 量； 所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值、 （一 次风量+二次风 量） /烟气含氧量均值和氨水流 量/NOx浓度。 5.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征 在于， 所述步骤S1中， 对所获取的历史数据进行预处理具体指对所获取的历史数据中的不 合理数据进行清洗， 所述 不合理数据包括 错误数据、 异常数据和时间 间隔不规范数据。 6.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征 在于， 所述步骤S3中， 采用预测训练引擎进行数据建模训练之前还包括对数据进行对时间 的一阶、 二阶和三阶导数的高维变换。 7.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征 在于， 所述步骤S4中， 采用 平均绝对误差对训练生成的预测模型进行效果验证， 具体方法 为： 以预测精度P作为模型验证的评估效果指标， 其中预测精度P=1 ‑预测值与实际真值的 平均绝对误差 /实际真值的均值。 8.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法， 其特征 在于， 还包括根据步骤S4得到的预测模型的效果， 对重构特征变量以及对数据建模训练的 训练特征参数进行优化调整。 9.根据权利要求1～8任意一项所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型的应 用， 其特征在于， 包括以下步骤： 在线算法加载离线训练好的预测模型， 同时将 实时计算的原始特征变量数据值和重构 特征变量的实时计算数据值接入 模型进行计算， 实时产生预测结果； 通过API接口将预测值发送到客户端显示界面， 前端运行人员根据显示的预测结果进 行提前调整。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113094986 B 3