锅炉燃烧AI闭环调优：氧量与负荷联动实验

本实验聚焦流程工业锅炉燃烧环节，探索AI在多变量耦合工况下的闭环调优方法。传统燃烧控制依赖PID与人工经验，负荷频繁波动时氧含量与热效率难以兼顾。团队以烟气含氧量、炉膛负压、给煤量、主蒸汽流量等信号为输入，构建时序回归模型预测热效率偏差，经安全边界约束后输出风煤比微调建议，采用“先建议、人工确认、再低幅度闭环”的分阶段路线。阶段性进展：一、三个月现场数据回放显示，负荷波动±20%区间内热效率偏差预测MAE约0.4个百分点，调优建议采纳率约七成；二、试运行阶段吨汽标煤耗下降约1.2%，氧含量波动方差明显收窄，全程未触发安全联锁。下一步将补充低负荷与变煤种工况样本，验证模型外推能力，并与DCS厂商对接接口规范，评估小幅闭环的安全冗余方案。调优过程全程留痕、可随时人工接管，确保安全与可回溯。