一种基于强化学习的垃圾焚烧炉排放自动控制方法

本发明公开了一种基于强化学习的垃圾焚烧炉排放自动控制方法，包括以下步骤：设定垃圾焚烧炉各控制参数并用一个控制参数向量x＝[v1，v2，d1，d2，vm，h，vl，m]来表示；设置毒害排放物浓度向量W＝[w1，w2，...，wn]和能耗向量e＝[e1，e2，...，ej]表示，找到一组控制参数向量x，使得毒害排放物浓度向量W以及能耗向量e最小：使用深度确定性策略梯度构建Ev模型、Ac模型以及Q模型；用焚烧炉DCS中的历史监控数据训练Ev模型，再用训练好的Ev模型计算动作之后相应数据为Ac模型和Q模型训练，训练好的Ac模型即能根据当前焚烧炉的状态S预测最佳的控制参数向量x，实现垃圾焚烧烟气排放的自动控制。本发明通过使用强化学习算法，结合焚烧炉历史监控数据，自动调整焚烧过程中的控制参数，以实现烟气排放达到环保标准的同时，减少能源消耗。