基于深度学习与粒子群算法的城市固体废物焚烧炉运行优化框架开发及其能效提升研究

《Energy Conversion and Management-X》：Development of a deep learning-based framework for operational optimisation of municipal solid waste incinerators

本研究针对城市固体废物（MSW）焚烧炉运行参数复杂、依赖人工经验导致的能效低下问题，开发了一种融合梯度提升决策树（GBDT）、反向传播神经网络（BPNN）和粒子群优化（PSO）的智能优化框架。通过对600吨/日焚烧炉历史运行数据的特征筛选和非线性建模，实现了蒸汽产量从2.7吨/吨提升至3.11吨/吨（能效提升15.2%），为废物焚烧发电厂的自动化运行和减排提供了创新解决方案。

　　

随着城市化进程加速，全球每年产生数十亿吨城市固体废物，传统填埋处理方式不仅占用土地资源，更会引发甲烷排放、重金属污染等环境问题。北欧国家通过废物能源化技术已实现人均年焚烧300-400公斤废物的处理能力，而中国目前约有35%的城市固体废物采用焚烧处理。废物焚烧发电技术凭借其减量化、资源化和无害化的优势，成为推动可持续发展的重要路径。

然而，城市固体废物焚烧炉的运行优化面临严峻挑战。焚烧炉包含多达21项关键运行参数（如各单元一次风量、锅炉给水温度、炉排速度等），这些参数之间存在高度非线性的耦合关系。传统依赖操作人员经验的调控方式难以实现最优燃烧状态，导致蒸汽产量普遍处于1.6-2.7吨/吨废物的较低水平。虽然计算流体动力学（CFD）能够提供详细的燃烧过程模拟，但其计算成本高昂、耗时长，难以满足实时优化需求。

为解决这一难题，广东工业大学的研究团队在《Energy Conversion and Management-X》上发表了一项创新研究，开发了一套基于深度学习与智能优化算法的焚烧炉运行参数优化框架。该研究突破了传统方法的局限，通过数据驱动的方式实现了焚烧炉运行效率的显著提升。

研究人员首先从600吨/日城市固体废物焚烧厂的分布式控制系统（DCS）中收集了3,260组历史运行数据，涵盖21项输入参数和4项输出参数。为降低模型复杂度，研究采用梯度提升决策树（GBDT）进行特征重要性排序，以3%为阈值筛选出13项关键输入参数（如X₁-X₅单元一次风量、X₆一次风温度、X₁₀锅炉给水温度等）和3项输出参数（Y₁烟气氧含量、Y₃炉膛温度、Y₄吨废物蒸汽产量）。

核心技术创新体现在三个方面：特征选择采用GBDT算法进行维度缩减，有效消除低重要性参数的干扰；建立24层反向传播神经网络（BPNN）模型，包含1个输入层（13个神经元）、22个隐藏层（每层6个神经元）和1个输出层（3个神经元），学习率设置为0.001，经过100次迭代训练后，模型平均相对误差降至7.79%，预测精度达到92.21%；优化阶段采用粒子群优化（PSO）算法，以蒸汽产量最大化为目标函数，在650次迭代（约3分钟）内实现收敛。

关键技术方法

研究基于600吨/日城市固体废物焚烧炉的3,260组历史运行数据，首先采用梯度提升决策树（GBDT）进行特征重要性分析和维度缩减，然后构建24层反向传播神经网络（BPNN）建立输入-输出参数的非线性关系模型，最后利用粒子群优化（PSO）算法以蒸汽产量最大化为目标进行参数优化，所有实验均在MATLAB R2023a平台上完成。

模型构建与验证

通过GBDT特征重要性分析，研究人员发现不同运行参数对焚烧炉性能的影响存在显著差异。如图2所示，经过特征筛选后，13项关键参数中单元1一次风机出口压力（X₁₁）重要性最高（12.46%），而单元4一次风机出口压力（X₁₄）重要性最低（3.01%）。敏感性分析表明，当特征选择阈值设为3%时，模型误差最低（7.79%），过高或过低的阈值都会导致性能下降。

BPNN模型结构经过精心设计，通过对比不同隐藏层数量（10/22/30/35层）和节点数量（3/6/12/20个）的实验结果，确定22层隐藏层、每层6个节点的架构最能有效捕捉参数间的复杂关系。与长短期记忆网络（LSTM）对比显示，BPNN具有更优的预测精度和收敛性能。

优化结果与分析

粒子群优化过程展现了高效的搜索能力。如图10所示，优化算法在初始阶段快速提升蒸汽产量，经过650次迭代后，吨废物蒸汽产量从基准值2.7吨稳步提升至3.11吨，增幅达15.2%。这一结果显著超过了传统运行方式的表现，且所有优化后的参数均落在实际运行范围内，证明了方案的可行性。

优化后的参数组合揭示了提升能效的关键机制：单元4一次风量（X₄）提升至8,073立方米/小时，接近上限值；锅炉给水流量（X₉）达到45.5吨/小时的上限值；二次风入口温度（X₇）维持在44.05℃的最高水平。这些调整共同促进了更充分的燃烧和更高效的热量回收。

研究结论与意义

本研究成功开发了GBDT-BPNN-PSO混合优化框架，实现了城市固体废物焚烧炉运行参数的智能优化。经过实际数据验证，该方案能够将蒸汽产量提升15.2%，显著提高废物能源化效率。方法学上的创新体现在三个方面：通过GBDT实现高维特征空间的智能降维，利用深度神经网络精确建模复杂非线性系统，结合群体智能算法实现快速参数优化。

该研究的实践价值在于为废物焚烧发电厂提供了可实施的优化方案，减少了对操作人员经验的依赖，支持近实时优化决策。与传统的CFD方法相比，该数据驱动方法计算效率更高，适用于日常运行优化。未来研究方向包括扩展模型适用性至不同规格的焚烧炉，以及考虑废物成分变化、污染物排放等多目标优化问题。

这项研究为城市固体废物处理行业的智能化升级提供了重要技术支撑，通过提升能源回收效率，不仅能够降低发电成本，还能减少温室气体和污染物排放，对推动循环经济发展和实现碳中和目标具有积极意义。