“双碳”目标下，火电行业正经历着一场关乎绿色转型的硬仗。某电力行业核心研究机构，一直肩负着推动火电清洁高效发展的使命，其服务的燃煤机组需在保障经济性与环保合规的前提下，进一步挖掘节能减排潜力。破解锅炉燃烧这一非线性、非稳态系统的优化难题是燃煤机组实现节能减排的重要途径。

01｜行业困局：锅炉燃烧优化之难

燃煤锅炉是个复杂的“大系统”，燃烧过程涉及燃料、空气、温度等多变量的强耦合和非线性关系，还要平衡效率和污染控制。假如空气太少，燃料会不完全燃烧，产生更多污染物（如一氧化碳）；空气太多，又会浪费能量。温度太低，燃料无法充分燃烧，效率下降；温度太高，又会增加氮氧化物（NOₓ）排放。而这些状况在低负荷运行时更为复杂。

燃烧优化既要提高效率，又要减少污染（如NOₓ、颗粒物），还要保障锅炉及上下游设备稳定健康运行。面对这种“既要又要还要”的场面，一线运维人员也没什么好办法：“以前调整机组参数，需要反复试验才能看到效果，还容易顾此失彼，优化效果也不稳定。”

DCS系统中存储着海量有价值的历史数据，结合机理知识和大数据人工智能技术建立优化模型，有望实现基于全局优化的控制策略和实时调整。该机构经过大量调研与对比后，选择携手昆仑数据，共同研发“机理知识+AI大数据”协同的燃烧优化方案，对可调参量在合理合规范围内进行调控，在满足经济性、环保性的前提下，改善机组当前的运行性能，实现NOₓ+锅炉热效率协同优化。

02｜技术破局：AI大数据与机理双轮驱动的精准优化

项目团队搭建起“数据采集-清洗-建模-寻优-部署”的全流程技术架构，采集一年内某锅炉主、辅机设备全流程244个维度的运行参数共262080条数据样本。

然而，在梳理数据的过程中，团队发现大量异常数据：由于电磁干扰、流场不均匀，温度、压力、流量、氧量等热工表计示数不稳、短时明显超限；有功功率数据短时内变化幅度超过200MW，且非处于启、停机过程；停机工况不为零，停机后出现短时跳变功率。

而当这一堆复杂的数据遇到机理层面（功率、总煤量、总风量、过热度、磨出力、磨入口风量、磨出口混合温度、排烟温度、二次热风温度、风机电流、一次风压、炉膛差压、各层辅助风门开度、各层SOFA风门开度等）动辄几十个维度环环相扣的参数，形势就更严峻了。

经过缜密的验证后，团队提出先“工况切分建模”，再通过“异常数据处理”机制过滤干扰。按照负荷、配风方式、运行氧量等约束维度，新设计100组现场试验工况，还定制化设置了可调参量约束范围，确保模型能适配各种运行状态。

同时，为了保证建模精度，团队对比了SVM、随机森林、神经网络等多种算法，挑选效果最好的进行软测量，最终聚焦14个关键可调参量，包括各层辅助风门开度、SOFA风门开度及运行氧量，实现精准调控。

03｜成效显著：兼顾“降成本、提效率、减排放”

经过一段时间的打磨，锅炉燃烧优化系统正式上线，效果立竿见影。

系统不仅直接降低燃料成本与氨耗成本，提升锅炉燃烧热效率，还能有效降低NOₓ排放浓度，以百万千瓦火电厂估算，全年平均优化效益约300万，为同类燃煤机组提供了可复制的技术范式。

“燃煤锅炉热效率与NOₓ协同优化是行业公认的技术难题，这套系统真正实现了多参数的精准协同调控，优化效果超出预期。”该机构项目负责人在交流会上评价道，“这不仅带来了实实在在的经济效益，更为火电行业节能减排提供了创新路径。” 

如今，双方已经计划扩大应用范围，把这套协同优化系统推广到更多不同类型的燃煤机组；同时，还会深化模型迭代，加入实时工况自适应调整功能，持续挖掘机组节能潜力，助力火电行业高效低碳转型。