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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國礦業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種鍋爐燃燒策略優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119983323B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510465112.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F23N5/00；該發(fā)明授權(quán)一種鍋爐燃燒策略優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì)是由彭獻(xiàn)永;王志;尹泳博;朱航;陳玉民;余波;周懷春設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-15向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種鍋爐燃燒策略優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種鍋爐燃燒策略優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì)，涉及燃燒策略優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：采用自適應(yīng)寬度的三角卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立鍋爐熱效率、NOx排放量和過熱汽溫的預(yù)測(cè)模型；構(gòu)建鍋爐多目標(biāo)燃燒優(yōu)化智能體，并引入最大熵參數(shù)，以獲得所有鍋爐燃燒最優(yōu)策略為目標(biāo)，獲取任意一個(gè)價(jià)值高于閾值的策略；基于燃燒策略，通過訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)模型輸出下一狀態(tài)，并獲得當(dāng)前狀態(tài)對(duì)應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)，根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)、燃燒策略、下一狀態(tài)以及當(dāng)前狀態(tài)對(duì)應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)鍋爐多目標(biāo)燃燒優(yōu)化智能體迭代優(yōu)化，直至獲得獎(jiǎng)勵(lì)最優(yōu)時(shí)的燃燒策略作為最優(yōu)的鍋爐燃燒策略。本發(fā)明在保證熱汽溫穩(wěn)定性的前提下，實(shí)現(xiàn)降低排放濃度和保證鍋爐熱效率穩(wěn)定的效果。

本發(fā)明授權(quán)一種鍋爐燃燒策略優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種鍋爐燃燒策略優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟：采用自適應(yīng)寬度的三角卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TR-CNN建立鍋爐熱效率、NOx排放量和過熱汽溫的預(yù)測(cè)模型，并對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；構(gòu)建基于演員-評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)SAC的鍋爐多目標(biāo)燃燒優(yōu)化智能體，并對(duì)鍋爐多目標(biāo)燃燒優(yōu)化智能體引入最大熵參數(shù)，以獲得所有鍋爐燃燒最優(yōu)策略為目標(biāo)，基于當(dāng)前狀態(tài)通過引入最大熵參數(shù)的鍋爐多目標(biāo)燃燒優(yōu)化智能體，獲取任意一個(gè)價(jià)值高于閾值的燃燒策略；所述燃燒策略包括鍋爐燃燒參數(shù)；基于燃燒策略，通過訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)模型輸出下一狀態(tài)，并獲得當(dāng)前狀態(tài)對(duì)應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)，其中當(dāng)前狀態(tài)表征當(dāng)前的鍋爐熱效率、NOx排放量和過熱汽溫的參數(shù)，當(dāng)前狀態(tài)對(duì)應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)表征過熱汽溫穩(wěn)定性；根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)、燃燒策略、下一狀態(tài)以及當(dāng)前狀態(tài)對(duì)應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)引入最大熵參數(shù)的鍋爐多目標(biāo)燃燒優(yōu)化智能體迭代優(yōu)化，直至獲得獎(jiǎng)勵(lì)最優(yōu)時(shí)的燃燒策略作為最優(yōu)的鍋爐燃燒策略。

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