垃圾焚烧炉AI燃烧优化定制：蒸汽稳定与NOx控制

垃圾焚烧发电的燃烧工况受垃圾热值、含水率波动影响明显，运行人员多靠经验调整风量与给料，容易出现蒸汽流量波动、炉温偏低带来的二噁英控制压力，以及为压NOx而过度喷氨。能源AI实验室近期在一条500 t/d产线上做了燃烧优化的实验性验证：以DCS历史数据（一次/二次风量、炉排速度、给料量、炉膛温度、氧量）为基础，先建短时工况预测模型，再叠加炉温下限、氧量区间等约束，输出风量配比与炉排速度建议，由值班人员确认后执行，全程不做闭环控制。

阶段性进展：

• 炉膛温度15分钟预测偏差控制在±18 ℃以内，可支撑提前调整；
• 试验期蒸汽流量标准差下降约12%，吨垃圾喷氨量下降约6%，未出现炉温低于限值的工况。

下一步计划引入垃圾热值在线估计作为前置模块，并把建议范围扩展到启停炉等非稳态阶段，重点验证工况切换时的稳定性与操作可接受度。