CN116146983B - 用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于固废处理领域，涉及一种燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统及方法。该系统主要采用反解模型1、反解模型2和控制器进行负荷调变的自适应控制；反解模型1根据所需机组负荷反解出热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率；反解模型2根据反解模型1反解得到的热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率，反解出热解温度、固废进料速率和热解升温速率；控制器根据反解模型1输出的给煤速率发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给，以及根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况。本发明能提高燃煤锅炉耦合固废热解单元响应电网负荷调度的能力。
Description
技术领域
本发明属于固废处理领域，更具体地，涉及一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统及方法，提出了利用两层BP神经网络模型自适应调节燃煤电厂负荷。
背景技术
随着经济的快速发展、城市化进程的迅速推进和人民生活水平的不断提高。借助燃煤锅炉单元集成度高、热效率高、污染低以及成本低等优势热解耦合掺烧处置固废，已受到国内学者广泛关注。
燃煤机组正常运行时，昼夜运行负荷波动大，随着社会用电需求变化，燃煤机组运行负荷也需要及时响应电网调度，如不对固废热解单元进行及时合理得联调运行控制，热解半焦掺烧比例一旦超出正常比例区间，将会对燃煤机组和热解系统运行造成不利影响。
目前固废热解掺烧负荷调变系统具有变量多、滞后性强、耦合程度高以及时变非线性等特性。燃煤锅炉负荷输出与固废热解耦合掺烧系统工况始终处于动态变化之中，依据传统PID控制或人工干预的控制策略对锅炉以及固废热解单元工况控制效果差，难以满足燃煤机组负荷快速调峰需求。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，基于固废热解耦合掺烧技术区域适用性、火电机组调峰灵活性及污染控制方面的潜在优势，本发明提出一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统及方法，其目的在于，将现有的燃煤系统与固废热解系统耦合，在解决固废处置的迫切需要以及处置能力的严重不足的同时，提高燃煤锅炉耦合固废热解系统动态响应电网负荷调度的能力。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统，包括固废热解单元、燃煤锅炉单元和热解炉自适应控制单元，其中：
所述固废热解单元用于将固废热解得到热解半焦、热解气和热解油；
所述热解半焦用于送入所述燃煤锅炉单元中的主燃区；
所述热解气用于送入所述燃煤锅炉单元中的主燃区和/或还原区；
所述热解油用于燃烧以向所述固废热解单元供热；
所述热解炉自适应控制单元包括反解模型1、反解模型2和控制器；
所述反解模型1根据所需机组负荷反解出热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率；
所述反解模型2根据反解模型1反解得到的热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率，反解出热解温度、固废进料速率和热解升温速率；
控制器根据反解模型1输出的给煤速率发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给，以及，根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况；
或者，控制器分为控制器1和控制器2，控制器1根据反解模型1输出的给煤量发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给；控制器2根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况。
进一步地，所述固废热解单元包括：固废热解炉、油气分离器、脱酸塔、热解油燃烧器、流量控制阀、流量控制阀、混合给料机、换热器、固废给料机和变频给风机；
固废给料机与固废热解炉的入口相连，固废热解炉的排渣口与换热器的入口相连，换热器的出口与混合给料机连接；固废热解炉的产气口与油气分离器的入口端相连，油气分离器的出气管端与脱酸塔的入口相连，油气分离器的出油管则与热解油燃烧器的炉膛相连，变频给风机用于向热解油燃烧器送风；脱酸塔的出口分为两路，其中一路连接主燃区并设有流量控制阀1，另一路连接还原区并设有流量控制阀2；
控制器连接固废给料机和变频给风机，以调控固废进料速率、热解温度和热解升温速率。
进一步地，燃煤锅炉单元包括燃煤锅炉，还原区和主燃区位于燃煤锅炉的炉膛中，热解气实时根据需要送入炉膛不同位置掺烧，具体地：
燃煤锅炉启动时，流量控制阀1打开，热解气通入主燃区，用于辅助燃煤和热解半焦的点燃；锅炉稳定运行时，流量控制阀2打开，流量控制阀1关闭，热解气通入还原区，热解气中的还原性自由基及热解半焦中无机矿物等的强还原作用，使得燃煤锅炉中的污染物生成得到有效控制。
进一步地，控制器根据热解油产率调节变频给风机的工况，从而调控热解温度和热解升温速率。
进一步地，所述固废热解单元进行热解所需的热量全部或部分地由热解油燃烧供给。
按照本发明的另一方面，提供了一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统的应用，用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧，和/或，用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变，其中：
当用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧时，将所述固废热解单元替换为生物质热解单元，将所述固废进料速率替换为生物质进料量；
当用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变时，将所述机组负荷替换为燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放量。
按照本发明的另一方面，提供了一种适用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解方法，用于如前任一项所述的固废自适应热解系统，包括以下步骤：
离线建模阶段：
步骤1：以固废热解单元运行过程中实时采集的热解温度、固废进料速率、热解炉升温速率为输入，热解半焦热值、热解半焦产率和热解气产率为输出，构建并训练得到用于预测热解产物输出的神经网络模型1；
以热解半焦产率、热解气产率、热解半焦的热值以及给煤速率为输入，燃煤锅炉单元的发电机组负荷为输出，构建并训练得到用于预测机组负荷变化的神经网络模型2；
步骤2：利用训练完成的神经网络模型2对输入量和输出量进行拟合，得到机组负荷与热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率的拟合关系，作为反解模型1；
利用训练完成的神经网络模型1对输入量和输出量进行拟合，得到热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率与热解温度、固废进料速率和热解升温速率的拟合关系，作为反解模型2；
负荷在线调变阶段：
步骤3：当电网调度给出的负荷需求变化时，反解模型1根据所需的机组负荷反解出热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率；反解模型2根据反解模型1反解得到的热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率，反解出热解温度、固废进料速率和热解升温速率；
控制器根据反解模型1输出的给煤速率发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给，以及，根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况；
或者，控制器分为控制器1和控制器2，控制器1根据反解模型1输出的给煤量发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给；控制器2根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况。
进一步地，步骤1中，在训练之前，对训练样本中的输入输出数据进行归一化处理，然后使用归一化处理后的样本数据对神经网络模型1和神经网络模型2进行训练，训练结束后，再将神经网络模型1和神经网络模型2的输出值进行反归一化处理，得到所需的实际输出值。
按照本发明的另一方面，提供了一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解方法的应用，用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧，和/或，用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变，其中：
当用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧时，将所述固废热解单元替换为生物质热解单元，将所述固废进料速率替换为生物质进料量；
当用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变时，将所述机组负荷替换为燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放量。
总体而言，本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
(1)本发明提出的两层反解模型动态响应的燃煤锅炉耦合工业固废热解掺烧的自适应调节系统及方法，能够准确地预测固废热解单元热解产物输出以及热解产物耦合燃煤锅炉单元的负荷输出；热解炉自适应控制单元利用两层反解模型自适应控制热解炉工况和燃煤锅炉工况，当电网调度给出负荷需求时，反解模型1得出燃煤锅炉工况和热解炉输出产物，反解模型2根据热解炉输出产物得出热解炉运行工况以及固废进料速率等参数，从而实现锅炉变负荷时的动态反馈调节。
(2)本发明采用两层反解模型，可根据电厂负荷需要，实时对固废热解单元进行智能控制，实现固废热解单元不同形态热解产物的联调运行控制，保证热解半焦和热解气的掺烧比例在合适区间，同时响应电网调度需求。
(3)本发明设计的热解炉自适应控制单元，在保障燃煤锅炉单元和热解系统各自运行的前提下，通过反馈锅炉运行状态对热解系统相关工况进行调控，对热解侧固废进料速率、温度、升温速率等进行调节，实现燃煤锅炉耦合工业固废热解掺烧系统的稳定智能化运行。
(4)本发明能够采用成熟的热解工艺处理固废，将固废热解技术与燃煤发电机组系统在燃料侧耦合，有效改善了固废焚烧厂投资成本高，以及焚烧处理带来的污染等问题；同时，热解油燃烧供热的自维持热解方式也在最大程度上降低了对燃煤电厂的改造，提升了发电机组的安全性。
(5)总之，通过燃煤锅炉负荷变化速率预测热解炉运行工况变化情况，实现对热解炉自适应控制，提高粉煤锅炉耦合工业固废热解掺烧系统的智能化控制水平至关重要。本发明提出的两层BP神经网络模型自适应调节系统在变量多、滞后性强、耦合程度高以及时变非线性系统中控制效果好，在锅炉负荷变动时，能及时准确调整固废进料速率，热解炉运行工况等参数，响应锅炉负荷变化需要的同时，保障热解炉出焦品质，实现固废热解耦合发电系统稳定安全运行。
附图说明
图1是本发明优选的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统组成部分示意图以及相关数据测量点示意图。
图2是本发明优选的神经网络模型拓扑结构示意图。
图3是本发明优选的自适应负荷调变控制流程示意图。
图4是在图3的基础上采用单个控制器的自适应负荷调变控制流程示意图。
在所有附图中，相同的附图标记用来表示相同的元件或结构，其中：
1-固废热解炉；2-油气分离器；3-脱酸塔；4-热解油燃烧器；5-变频给风机；6-混合给料机；7-磨煤机；8-粉料仓；9-输料机；10-漏斗；11-流量控制阀1；12-流量控制阀2；13-燃尽风区；14-还原区；15-主燃区；16-烟气净化装置；17-烟囱；18-汽轮机；19-发电装置；20-冷却塔；21-给煤机；22-固废给料机。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明优选的一种适用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统，包括固废热解炉1、油气分离器2、脱酸塔3、热解油燃烧器4、变频给风机5、混合给料机6、磨煤机7、粉料仓8、输料机9、漏斗10、流量控制阀1、流量控制阀2、固废给料机22等设备。固废给料机22与固废热解炉1的入口相连；固废热解炉1的排渣口与换热器(未图示)的入口相连，换热器的出口与混合给料机6连接；固废热解炉1的产气口与油气分离器2的入口端相连，油气分离器2的出气管端与脱酸塔3入口相连，油气分离器2的出油阀与变频给风机5一同连接至热解油燃烧器4的炉膛；脱酸塔3的出口被流量控制阀分为两路后，分别连接至燃煤锅炉的主燃区15和还原区14。
此外，本实施例的固废自适应热解系统，还包括用于数据采集的各类传感器，系统相关数据测量点标识见图1，测量点A～G主要采集的信息包括：A.固废进料速率；B.热解温度、热解升温速率；C.热解油燃烧器给风量；D.热解气产率；E.热解半焦产率、热解气产率以及热解半焦热值；F.给煤速率；G.燃煤锅炉负荷(即机组负荷)；以及包括用于反解控制参数的反解模型1和反解模型2；还包括温度控制装置，和用于执行的变频电机控制装置，如固废给料机22、变频给风机5；各类数据采集传感器与相应的反解模型相连，反解模型与相应的控制器相连，而控制器则与相关执行装置连接。
优选地，本实施例中，所述热解炉自适应控制单元包括反解模型1、反解模型2、控制器1以及控制器2；所述反解模型1根据所需机组负荷反解出热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率；所述反解模型2根据反解模型1反解得到的热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率，反解出热解温度、固废进料速率和热解升温速率；控制器1根据反解模型1输出的给煤速率发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给；控制器2根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况。在其他实施例中，如图4所示，控制器1和控制器2也可以合并为一个控制器。
在其他实施例中，固废热解单元还可以包括加热器(未图示)，固废热解单元启动时，通过加热器将固废热解炉按照给定的升温速率加热到所需温度，待热解过程稳定进行后，关闭加热器并使用热解油燃烧器为固废热解炉供热。优选地，在系统运行过程中，实时检测热解油产率并判断热解油产率是否满足自维持热解需要，若热解油产率不足导致热解油燃烧供热不足，则启动加热器作为热能补充，以保证热解温度和热解升温速率满足需求。优选地，所述加热器为电加热器。
反解模型1和反解模型2可以直接通过对应的数据拟合获得。优选地，为了提高反解模型1和反解模型2的精度，本实施例中反解模型1和反解模型2是采用历史数据通过如下离线建模方法获得：
离线建模阶段：
步骤1：以固废热解单元运行过程中实时采集的热解温度、固废进料速率、热解炉升温速率为输入，热解半焦热值、热解半焦产率和热解气产率为输出，构建并训练得到用于预测热解产物输出的神经网络模型1；
以热解半焦产率、热解气产率、热解半焦的热值以及给煤速率为输入，燃煤锅炉单元的发电机组负荷为输出，构建并训练得到用于预测机组负荷变化的神经网络模型2；
步骤2：利用训练完成的神经网络模型2对输入量和输出量进行拟合，得到机组负荷与热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率的拟合关系，作为反解模型1；
利用训练完成的神经网络模型1对输入量和输出量进行拟合，得到热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率与热解温度、固废进料速率和热解升温速率的拟合关系，作为反解模型2。
负荷在线调变阶段的主要步骤如下：
步骤3：当电网调度给出的负荷需求变化时，反解模型1根据所需的机组负荷反解出热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率；反解模型2根据反解模型1反解得到的热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率，反解出热解温度、固废进料速率和热解升温速率；
控制器1根据反解模型1输出的给煤速率发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给；控制器2根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况。
在一个应用场景中，所述的固废热解单元的工作过程如下：固废通过固废给料机22送入固废热解炉1的炉膛，在300～700℃的温度下完成热解反应，产生的挥发性组分从固废热解炉1顶部引出，产生的热解半焦从固废热解炉1底部排出。热解半焦经过换热降温后送入混合给料机6与燃煤混合，经磨煤机7破碎后送入燃煤锅炉主燃区15燃烧发电；热解挥发性组分送入油气分离器2分离得到热解气和热解油，热解气从出气管段流经脱酸塔3“炉外脱酸”后根据需要送入燃煤锅炉不同位置；热解油则由出油阀通入热解油燃烧器4燃烧，用于对固废热解阶段供热，燃烧产生的热烟气(主要成分为CO2、NOx、SOx、H2O以及少量粉尘)则通入燃煤锅炉燃尽区13，借助燃煤电厂烟气净化装置16净化后经烟囱17排入大气。
所述的各类传感器以及锅炉集控模块，可实时采集固废热解单元以及燃煤锅炉单元数据。
优选地，本实施例中的神经网络模型采用BP神经网络模型中，如图2所示，将固废热解单元的热解炉膛温度、升温速率以及固废进料速率等历史数据提取出来作为神经网络模型1的输入，热解半焦产率、热解气产率以及热解半焦热值等历史数据作为输出，以上所述的输入输出数据作为建立神经网络模型1的训练样本；将热解半焦产率、热解气产率、热解半焦的热值以及给煤速率等历史数据提取出来作为神经网络模型2的输入，锅炉机组负荷变化的历史数据作为输出，以上所述的输入输出数据作为建立神经网络模型2的训练样本。通过反复更新迭代训练样本直至得到一个模型预测输出与实际输出误差较小、达到预期范围的神经网络模型。
本发明中提出的一种适用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解方法，电网调度下达负荷需求时，保障燃煤锅炉单元和固废热解单元在各自运行的前提下，通过反馈锅炉运行状态对热解系统相关工况进行调控，实现燃煤锅炉变负荷状态下动态反馈调节。
下面以国内某固废热解耦合燃煤电厂为例，对本发明的工业固废自适应热解系统及方法做进一步说明。
在本实施例中，固废由橡胶、废纺织、垃圾等组成，系统的适应性较强。固废热解炉在300～700℃下运行，其热量来源于热解油，整个系统能量转化率较高，对燃煤发电机组改动较小。
神经网络模型1和神经网络模型2的建立如图2和图3所示，首先从耦合系统的上一年历史数据中提取特征数据，将固废热解单元热解炉膛温度、升温速率以及固废进料速率提取出来作为神经网络模型1的输入，热解三态产物产率以及热解半焦热解气含量，热值的历史数据作为输出建立神经网络模型1；将热解半焦产率、热解气产率、热解半焦的热值以及给煤速率等历史数据提取出来作为神经网络模型2的输入，锅炉机组负荷变化的历史数据作为输出建立神经网络模型2。
本发明中的神经网络模型1、神经网络模型2可以采用任意合适的神经网络例如CNN、BP神经网络。本实施例中优选为BP神经网络，如图3所示，神经网络模型1的隐藏层为1层，含有11个神经元；神经网络模型2的隐藏层为1层，含有7个神经元；每个节点的输出函数是purelin函数，每个隐藏节点的的输出函数为tansig函数。每组数据均进行训练，每次迭代均进行参数更新，学习率，动量因子分别设置为0.01，0.95。其中，
对离线训练获得的神经网络模型1和神经网络模型2的预测能力采用测试值和预测值计算得到的均方根以及相关系数R2进行评估。最终得到相关性好，均方根误差值低的神经网络模型。例如，在本实施例中，经过训练得到的神经网络模型2的预测值与燃煤锅炉单元的实际输出值均方根误差小于2.5，总体回归系数(包括神经网络模型训练、验证以及测试过程的相关系数)大于0.97时，认为神经网络模型是可以被接受的。
在建立神经网络模型之后，需对电厂实时负荷需求数据进行采集，本实施例中，锅炉负荷变化需求来自燃煤锅炉集控系统，电网调度产生的负荷需求下达至燃煤锅炉集控系统，然后由燃煤锅炉集控系统给出锅炉应当输出的机组负荷。获得所需数据之后，通过反解模型1和反解模型2对固废热解单元的固废进料速率、热解温度、热解升温速率以及燃煤机组的给煤速率进行反解并通过控制器1和控制器2进行控制。
通过本发明提出的燃煤锅炉耦合工业固废热解掺烧发电的自适应调节方案，固废热解单元输出的热解半焦和热解气可为电厂提供所需的负荷需求，从而电厂负荷变化时，能够保障耦合热解掺烧发电系统的智能稳定运行。
表1为神经网络模型系统工况预测数据表，异常数据已删除。将表中数据随机分为训练集和验证集，然后进行归一化处理。处理后的训练集数据使用神经网络模型进行训练，当训练结束后，使用验证集数据进行验证。
表1
此外，在实际的工业应用中，神经网络模型1不仅能够对固废热解单元的输入输出进行预测，也能通过同样的方法训练后对生物质等多元燃料的热解、气化过程进行预测；神经网络模型2不仅能够输出燃煤发电机组负荷变化的预测值，也能对燃煤锅炉炉膛温度、含氧量、烟气污染物排放等进行预测，也可以采用同样的方法训练获得。
因此，在其他实施例中，本发明能够用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧。当用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧时，将所述固废热解单元替换为生物质热解单元，将所述固废进料速率替换为生物质进料量。
在其他实施例中，本发明还能够用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧或者固废生热解耦合燃煤锅炉掺烧系统中，燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变。当用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变时，将所述机组负荷替换为燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放量。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统，其特征在于，包括固废热解单元、燃煤锅炉单元和热解炉自适应控制单元，其中：
所述固废热解单元用于将固废热解得到热解半焦、热解气和热解油；
所述热解半焦用于送入所述燃煤锅炉单元中的主燃区(15)；
所述热解气用于送入所述燃煤锅炉单元中的主燃区(15)和/或还原区(14)；
所述热解油用于燃烧以向所述固废热解单元供热；
所述热解炉自适应控制单元包括反解模型1、反解模型2和控制器；
所述反解模型1根据所需机组负荷反解出热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率；
所述反解模型2根据反解模型1反解得到的热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率，反解出热解温度、固废进料速率和热解升温速率；
控制器根据反解模型1输出的给煤速率发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给，以及，根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况；
或者，控制器分为控制器1和控制器2，控制器1根据反解模型1输出的给煤量发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给；控制器2根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况。
2.如权利要求1所述的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统，其特征在于，所述固废热解单元包括：固废热解炉(1)、油气分离器(2)、脱酸塔(3)、热解油燃烧器(4)、流量控制阀1(11)、流量控制阀2(12)、混合给料机(6)、换热器、固废给料机(22)和变频给风机(5)；
固废给料机(22)与固废热解炉(1)的入口相连，固废热解炉(1)的排渣口与换热器的入口相连，换热器的出口与混合给料机(6)连接；固废热解炉(1)的产气口与油气分离器(2)的入口端相连，油气分离器(2)的出气管端与脱酸塔(3)的入口相连，油气分离器(2)的出油管则与热解油燃烧器(4)的炉膛相连，变频给风机(5)用于向热解油燃烧器(4)送风；脱酸塔(3)的出口分为两路，其中一路连接主燃区(15)并设有流量控制阀1(11)，另一路连接还原区(14)并设有流量控制阀2(12)；
控制器连接固废给料机(22)和变频给风机(5)，以调控固废进料速率、热解温度和热解升温速率。
3.根据权利要求2所述的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统，其特征在于，燃煤锅炉单元包括燃煤锅炉，还原区(14)和主燃区(15)位于燃煤锅炉的炉膛中，热解气实时根据需要送入炉膛不同位置掺烧，具体地：
燃煤锅炉启动时，流量控制阀1(11)打开，热解气通入主燃区(15)，用于辅助燃煤和热解半焦的点燃；锅炉稳定运行时，流量控制阀2打开，流量控制阀1关闭，热解气通入还原区(14)，热解气中的还原性自由基及热解半焦中无机矿物等的强还原作用，使得燃煤锅炉中的污染物生成得到有效控制。
4.根据权利要求2所述的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统，其特征在于，控制器根据热解油产率调节变频给风机(5)的工况，从而调控热解温度和热解升温速率。
5.根据权利要求1～4任一项所述的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统，其特征在于，所述固废热解单元进行热解所需的热量全部或部分地由热解油燃烧供给。
6.如权利要求1～5任一项所述的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解系统的应用，其特征在于，用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧，和/或，用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变，其中：
当用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧时，将所述固废热解单元替换为生物质热解单元，将所述固废进料速率替换为生物质进料量；
当用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变时，将所述机组负荷替换为燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放量。
7.一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解方法，用于如权利要求1～5任一项所述的固废自适应热解系统，其特征在于，包括以下步骤：
离线建模阶段：
步骤1：以固废热解单元运行过程中实时采集的热解温度、固废进料速率、热解炉升温速率为输入，热解半焦热值、热解半焦产率和热解气产率为输出，构建并训练得到用于预测热解产物输出的神经网络模型1；
以热解半焦产率、热解气产率、热解半焦的热值以及给煤速率为输入，燃煤锅炉单元的发电机组负荷为输出，构建并训练得到用于预测机组负荷变化的神经网络模型2；
步骤2：利用训练完成的神经网络模型2对输入量和输出量进行拟合，得到机组负荷与热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率的拟合关系，作为反解模型1；
利用训练完成的神经网络模型1对输入量和输出量进行拟合，得到热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率与热解温度、固废进料速率和热解升温速率的拟合关系，作为反解模型2；
负荷在线调变阶段：
步骤3：当电网调度给出的负荷需求变化时，反解模型1根据所需的机组负荷反解出热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率和给煤速率；反解模型2根据反解模型1反解得到的热解半焦热值、热解半焦产率、热解气产率，反解出热解温度、固废进料速率和热解升温速率；
控制器根据反解模型1输出的给煤速率发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给，以及，根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况；
或者，控制器分为控制器1和控制器2，控制器1根据反解模型1输出的给煤量发出指令调节燃煤锅炉单元的燃煤供给；控制器2根据反解模型2输出的热解温度、固废进料速率和热解升温速率发出指令调节固废热解单元的相应工况。
8.如权利要求7所述的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解方法，其特征在于，步骤1中，在训练之前，对训练样本中的输入输出数据进行归一化处理，然后使用归一化处理后的样本数据对神经网络模型1和神经网络模型2进行训练，训练结束后，再将神经网络模型1和神经网络模型2的输出值进行反归一化处理，得到所需的实际输出值。
9.如权利要求7或8所述的一种用于燃煤锅炉掺烧负荷调变的固废自适应热解方法的应用，其特征在于，用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧，和/或，用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变，其中：
当用于生物质热解耦合燃煤锅炉掺烧时，将所述固废热解单元替换为生物质热解单元，将所述固废进料速率替换为生物质进料量；
当用于燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放调变时，将所述机组负荷替换为燃煤锅炉炉膛的温度、含氧量和/或烟气污染物排放量。
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