CN117008479A - 基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及负碳排放技术领域，公开了一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法及系统，用于提高生物质气化炉的参数预测和控制的准确率。方法包括：对第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据并生成气体浓度分布图和炉内温度分布图；进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；对初始策略网络进行参数和变量计算，得到目标参数和变量并构建气化反应动态分析模型；获取第二生物质气化数据，并将第二生物质气化数据输入气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到最优操作策略；通过气化炉控制算法进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
Description
技术领域
本发明涉及负碳排放技术领域，尤其涉及一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法及系统。
背景技术
随着全球气候变化问题的加剧和碳排放的影响日益凸显，对于可持续能源和碳减排技术的需求变得越发迫切。生物质气化作为一种重要的能源转化技术，可以将生物质等有机物质转化为合成气，其主要成分是氢气和一氧化碳，从而为能源生产提供了一种低碳、可再生的途径。然而，生物质气化过程中产生的一些副产品和不完全燃烧现象也会导致一定量的碳排放，因此如何进一步优化控制气化过程，实现负碳排放，提高气化效率，成为了能源领域的研究热点之一。
当前，许多生物质气化装置在操作过程中仍存在稳定性差、碳排放高等问题，限制了其在能源产业中的应用。为了解决这些问题，研究人员逐渐将先进的控制技术引入生物质气化过程中，希望通过精确的控制手段来实现气化过程的优化。然而，由于生物质气化过程的复杂性和多变性，以及反应动力学、热传导等多种因素的相互作用，传统的控制方法往往难以满足精细化控制的需求。
发明内容
本发明提供了一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法及系统，用于提高生物质气化炉的参数预测和控制的准确率。
本发明第一方面提供了一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法包括：
通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对所述原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据；
对所述第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据所述气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据所述炉内温度数据生成炉内温度分布图；
分别对所述气体浓度分布图和所述炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；
根据所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据所述目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型；
获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略；
通过预置的气化炉控制算法，根据所述最优操作策略对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
结合第一方面，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对所述原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据，包括：
通过预置的传感器组对目标生物质气化炉进行气化炉工作状态监控，得到原始生物质气化数据；
对所述原始生物质气化数据进行缺失值插值和异常值去除，得到标准生物质气化数据；
对所述标准生物质气化数进行时间戳校正，得到第一生物质气化数据。
结合第一方面，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据所述气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据所述炉内温度数据生成炉内温度分布图，包括：
获取气体浓度标签以及炉内温度标签，并根据所述气体浓度标签确定第一数据中心，以及根据所述炉内温度标签确定第二数据中心；
根据所述第一数据中心对所述第一生物质气化数据进行参数聚类，得到气体浓度数据，以及根据所述第二数据中心对所述第一生物质气化数据进行参数聚类，得到炉内温度数据；
提取所述气体浓度数据中的多个第一数据点，并对所述多个第一数据点进行分布图映射，得到气体浓度分布图；
提取所述炉内温度数据中的多个第二数据点，并对所述多个第二数据点进行分布图映射，得到炉内温度分布图。
结合第一方面，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述分别对所述气体浓度分布图和所述炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，包括：
对所述气体浓度分布图进行峰值浓度提取，得到第一浓度分布特征，并对所述气体浓度分布图进行浓度分布范围特征运算，得到第二浓度分布特征；
根据所述第一浓度分布特征和所述第二浓度分布特征，生成气体浓度分布特征；
对所述炉内温度分布图进行温度分布均值运算，得到第一温度分布特征，并对所述炉内温度分布图进行温度波动分析，得到第二温度分布特征；
根据所述第一温度分布特征和所述第二温度分布特征，生成炉内温度分布特征。
结合第一方面，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据所述目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型，包括：
构建所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征之间的目标对应关系，并根据所述目标对应关系对所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征进行向量转换，得到多个策略向量；
将所述策略向量输入预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到初始参数和变量；
根据所述初始参数和变量，对所述初始策略网络进行多次参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量；
根据所述目标参数和变量，对所述初始策略网络进行参数和变量更新，得到气化反应动态分析模型。
结合第一方面，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略，包括：
获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据；
将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型，其中，所述气化反应动态分析模型包括输入层、初始策略网络以及输出层，所述初始策略网络包括两层LSTM网络以及全连接网络；
通过所述输入层对所述第二生物质气化数据进行标准化处理和向量转换，得到目标输入向量；
通过所述两层LSTM网络对所述目标输入向量进行特征提取，得到目标特征向量；
将所述目标特征向量输入所述全连接网络进行气化反应动态预测，得到目标概率数值；
根据所述目标概率数值从预置的多个候选操作策略中匹配对应的最优操作策略。
结合第一方面，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述通过预置的气化炉控制算法，根据所述最优操作策略对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数，包括：
通过预置的气化炉控制算法，获取所述目标生物质气化炉的参数约束条件；
根据所述参数约束条件对所述最优操作策略进行策略校验，得到策略校验结果；
根据所述策略校验结果，对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
本发明第二方面提供了一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置，所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置包括：
获取模块，用于通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对所述原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据；
分类模块，用于对所述第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据所述气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据所述炉内温度数据生成炉内温度分布图；
提取模块，用于分别对所述气体浓度分布图和所述炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；
计算模块，用于根据所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据所述目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型；
预测模块，用于获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略；
调整模块，用于通过预置的气化炉控制算法，根据所述最优操作策略对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
本发明第三方面提供了一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备执行上述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法。
本发明提供的技术方案中，对第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据并生成气体浓度分布图和炉内温度分布图；进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；对初始策略网络进行参数和变量计算，得到目标参数和变量并构建气化反应动态分析模型；获取第二生物质气化数据，并将第二生物质气化数据输入气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到最优操作策略；通过气化炉控制算法进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数，本发明通过精确的气化过程控制，实现气化过程中的碳减排，将生物质等有机物质转化为合成气，有效减少二氧化碳等温室气体的排放，通过优化控制方法将提高气化炉的能源转化效率，最大程度地利用生物质能源，提供可再生的合成气，能够减少气化过程中的不稳定性，降低副产物和不完全燃烧现象，从而提高气化炉的操作稳定性和安全性，降低设备维护成本。引入智能控制算法和预测模型，使气化炉能够在动态变化的环境下进行自主调整，减少人工干预，实现更加智能化的运营和管理，基于传感器数据和预测模型的方法能够为气化过程提供准确的实时数据和预测结果，进而提高了生物质气化炉的参数预测和控制的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中参数特征分类的流程图；
图3为本发明实施例中分布特征提取的流程图；
图4为本发明实施例中参数和变量计算的流程图；
图5为本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置的一个实施例示意图；
图6为本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法及系统，用于提高生物质气化炉的参数预测和控制的准确率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法的一个实施例包括：
S101、通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据；
可以理解的是，本发明的执行主体可以为基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
具体的，服务器设置预置的传感器组用于监测目标生物质气化炉的工作状态，并采集必要的数据。传感器组可以包括温度传感器、压力传感器、气体浓度传感器等，以获取全面的信息。通过传感器获取原始生物质气化数据。这些数据将包含时间戳以及不同传感器测量的参数值，如温度、氧气浓度、氢气浓度等。对原始数据进行缺失值插值和异常值去除的预处理步骤。这有助于确保数据的完整性和准确性。通过插值技术填补缺失的数据点，并检测并排除异常值，以准备数据进行下一步的分析。进行时间戳校正，以保证数据的时间顺序准确无误。如果不同传感器的时间戳存在微小的不同步，需要将它们校正为同一时间基准，以保持数据的一致性。经过数据预处理，服务器获得标准的生物质气化数据，这些数据已经被清洗，不包含缺失值和异常值。这组数据将成为后续分析和优化控制的基础。例如，假设服务器正在监测一个生物质气化炉的工作状态。服务器安装了温度传感器、氧气浓度传感器和压力传感器。通过这些传感器，服务器获得了一组原始数据，其中包括时间戳以及炉内温度、氧气浓度和压力的测量值。在数据预处理阶段，服务器发现有一些数据点存在缺失，例如某个时间点温度传感器故障，导致温度数据丢失。服务器决定使用线性插值来填补这些缺失的温度值。此外，服务器还检测到一些异常值，例如某个时间点的氧气浓度明显异常，超出了正常范围。服务器决定将这些异常值排除。完成数据清洗后，服务器校正了传感器之间的微小时间戳差异，以确保所有数据按正确的时间顺序排列。
S102、对第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据炉内温度数据生成炉内温度分布图；
具体的，服务器通过设置气体浓度标签和炉内温度标签，确定在数据中哪些部分对应气体浓度数据以及炉内温度数据。这些标签将在后续的数据处理中起到重要作用。根据所设定的气体浓度标签和炉内温度标签，确定第一数据中心和第二数据中心。第一数据中心将用于气体浓度数据的处理，而第二数据中心将用于炉内温度数据的处理。基于确定的数据中心，进行参数聚类。对于气体浓度数据，将第一生物质气化数据进行参数聚类，以便将相似的气体浓度数据分组在一起。同样地，对于炉内温度数据，使用第二数据中心对第一生物质气化数据进行参数聚类。从经过参数聚类的气体浓度数据中提取多个第一数据点。通过对这些数据点进行分布图映射，得到气体浓度分布图。这将呈现不同位置的气体浓度情况，为进一步的分析提供了直观的工具。从参数聚类后的炉内温度数据中提取多个第二数据点。通过对这些数据点进行分布图映射，生成炉内温度分布图。这将揭示炉内不同位置的温度分布情况，有助于优化控制策略的制定。例如，假设服务器正在对一个生物质气化炉进行优化控制。服务器设置了气体浓度标签为"气体浓度"，炉内温度标签为"温度"。通过这些标签，服务器确定了第一数据中心为气体浓度，第二数据中心为温度。服务器对第一生物质气化数据进行了参数聚类，分别得到气体浓度数据和炉内温度数据。从气体浓度数据中，服务器提取了多个第一数据点，并将它们映射到分布图中，形成气体浓度分布图。同样地，服务器也从炉内温度数据中提取了多个第二数据点，并生成了炉内温度分布图。这些分布图将为服务器提供关于不同位置气体浓度和炉内温度分布的视觉信息，有助于制定下一步的优化控制策略。
S103、分别对气体浓度分布图和炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；
需要说明的是，对气体浓度分布图进行分布特征提取。识别和提取出峰值浓度，这代表了不同区域的高浓度气体。进行浓度分布范围特征运算，例如计算浓度的标准差和方差。这些特征描述了浓度的变化幅度，揭示了不同位置浓度的分布情况。利用第一浓度分布特征和所述第二浓度分布特征，生成气体浓度分布特征，这将提供关于气体浓度分布的重要信息。对炉内温度分布图进行分布特征提取，计算温度分布的均值，这将展示整体温度水平。进行温度波动分析，例如计算温度的变化率和波动幅度。这些特征有助于了解温度在不同位置的波动性，以及整体的稳定性。基于上述特征，生成炉内温度分布特征，这将提供有关温度分布的关键见解。综合分析气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，服务器获得完整的特征描述，这些特征将在后续的优化控制中发挥重要作用。通过利用气体浓度分布特征，服务器了解不同区域的气体浓度情况，从而优化气体混合过程以减少排放。同时，通过炉内温度分布特征，服务器调整燃烧参数，提高燃烧效率和温度稳定性，以实现更低的碳排放。例如，假设服务器正在优化生物质气化炉的操作，服务器收集了气体浓度分布图和炉内温度分布图。在气体浓度分布图中，服务器发现某区域具有明显的高浓度峰值，同时计算浓度的标准差表明该区域的浓度变化较大。对于炉内温度分布图，服务器计算了温度的均值，并发现温度波动分析显示温度在某些位置的波动较大。通过综合分析，服务器得出结论，该区域的气体浓度较高，但波动较大，需要调整进料策略以降低浓度峰值。同时，服务器发现温度波动较大的区域，需要优化燃烧过程以提高温度稳定性。
S104、根据气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型；
具体的，根据预先建立的气体浓度分布特征和炉内温度分布特征之间的关系，创建目标对应关系。这个关系基于对已有数据的分析和建模，以识别出特定的模式或规律。基于目标对应关系，将气体浓度分布特征和炉内温度分布特征进行向量转换。这将把这些分布特征转化为具有实际意义的向量表示，以便后续的计算和处理。将转换后的特征向量输入预设的初始策略网络中，进行参数和变量计算。这个策略网络可以是一个训练有素的神经网络或其他机器学习模型，将生成多个策略向量，每个向量对应一组不同的参数和变量组合。利用初始策略向量，计算初始的参数和变量。这些初始参数和变量将作为优化的起点，为后续的计算和迭代提供基础。对初始策略网络进行多次参数和变量计算，得到多组目标参数和变量。这个迭代的过程将逐步优化策略，使得得到的参数和变量更加符合优化目标。基于得到的目标参数和变量，更新初始策略网络的参数和变量。这个更新过程将使策略网络能够更好地适应当前的优化目标和条件。本实施例中，根据气体浓度分布特征和炉内温度分布特征成功地对初始策略网络进行了参数和变量计算，进而构建了气化反应动态分析模型。例如，假设服务器正在优化一个生物质气化炉，服务器已经建立了气体浓度分布特征和炉内温度分布特征之间的关系。通过分析，服务器发现在特定的气体浓度分布情况下，炉内温度分布会有明显变化。服务器将这些关系用于向量转换，将分布特征映射为向量表示。随后，服务器将这些向量输入到预设的初始策略网络中，进行参数和变量计算。这些计算将生成多个策略向量，每个向量对应不同的参数和变量组合。通过多次迭代，服务器计算了多组目标参数和变量，然后利用这些参数和变量更新初始策略网络，以更好地实现优化目标。
S105、获取目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将第二生物质气化数据输入气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略；
具体的，服务器从目标生物质气化炉中获取第二次气化过程的数据。这些数据包括气体浓度、炉内温度、进料速率等。构建气化反应动态分析模型，该模型通常包括输入层、初始策略网络和输出层。在这里，初始策略网络包括两层LSTM网络（一种循环神经网络）以及全连接网络。对第二生物质气化数据进行标准化处理，以确保数据具有相似的尺度。将处理后的数据输入到模型的输入层中进行向量转换，得到目标输入向量。初始策略网络中的两层LSTM网络用于对目标输入向量进行特征提取。LSTM网络能够捕获时间序列数据中的长期依赖关系，从而提取出有用的时间相关特征。这些特征将作为目标特征向量。目标特征向量被传递到全连接网络中，以进行气化反应动态预测。全连接网络将使用已提取的特征来预测不同操作策略的概率数值。这些数值可以表示不同策略在达到优化目标方面的潜在性能。根据预测的概率数值，从预置的多个候选操作策略中匹配对应的最优操作策略。这可以通过选择概率最高的操作策略来实现。例如，假设服务器正在优化生物质气化炉的运行，服务器已经获取了第二次气化过程的数据，包括气体浓度、炉内温度等。服务器建立了气化反应动态分析模型，其中包括了LSTM网络和全连接网络。服务器对第二生物质气化数据进行标准化处理，然后将其输入模型中。LSTM网络逐步提取出数据中的时间序列特征，最终生成目标特征向量。随后，目标特征向量进入全连接网络，该网络根据提取的特征进行气化反应动态预测。例如，根据当前的气体浓度和温度分布，网络可以预测不同操作策略的实现概率。最终，根据预测的概率数值，服务器选择概率最高的操作策略作为最优操作策略。例如，如果某个策略的概率最高，那么服务器会选择该策略来优化生物质气化炉的性能，降低碳排放。
S106、通过预置的气化炉控制算法，根据最优操作策略对目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
具体的，利用预置的气化炉控制算法，服务器会获取目标生物质气化炉的参数约束条件。这些条件涵盖了炉内操作的各种限制，例如最大气体流速、最小/最大生物质进料速率等。在获取参数约束条件后，服务器将会将这些条件应用于最优操作策略。通过将最优操作策略与这些约束条件进行对比，进行策略校验，确保最优策略在实际操作中是可行的，并且不会违反任何操作限制。根据策略校验的结果，服务器将对目标生物质气化炉的操作参数进行调整。如果最优策略在策略校验中被判定为可行且合理，那么服务器直接应用这些参数来控制生物质气化炉的运行。通过根据最优操作策略和参数约束条件生成适当的生物质进料速率和气体流速操作参数，服务器达到优化的运行目标。例如，假设服务器正在管理一台生物质气化炉，想要降低其碳排放并提高效率。根据预先收集的数据，服务器得出了最优操作策略，其中包括特定的生物质进料速率和气体流速。服务器通过预置的气化炉控制算法获取了炉内的参数约束条件，比如最大允许的气体流速和生物质进料速率。这些条件是确保炉内操作在安全和稳定范围内的关键。服务器将最优操作策略与这些约束条件进行对比。例如，假设最优策略中指定的气体流速超过了气体流速的最大允许值，那么策略校验将会判定这一策略不可行。根据策略校验的结果，服务器将对生物质气化炉的操作参数进行调整。如果最优策略是可行的，那么服务器直接将最优参数应用到生物质气化炉中。例如，如果最优策略中指定的生物质进料速率和气体流速都在约束条件内，服务器将这些参数设定为生物质气化炉的运行参数。例如，最优操作策略推荐降低气体流速以提高气化效率，同时适度增加生物质进料速率以确保稳定操作。如果这些操作不违反参数约束条件，服务器将最优策略所推荐的参数设定应用于生物质气化炉，从而实现更高效的运行和负碳排放的优化目标。
本发明实施例中，对第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据并生成气体浓度分布图和炉内温度分布图；进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；对初始策略网络进行参数和变量计算，得到目标参数和变量并构建气化反应动态分析模型；获取第二生物质气化数据，并将第二生物质气化数据输入气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到最优操作策略；通过气化炉控制算法进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数，本发明通过精确的气化过程控制，实现气化过程中的碳减排，将生物质等有机物质转化为合成气，有效减少二氧化碳等温室气体的排放，通过优化控制方法将提高气化炉的能源转化效率，最大程度地利用生物质能源，提供可再生的合成气，能够减少气化过程中的不稳定性，降低副产物和不完全燃烧现象，从而提高气化炉的操作稳定性和安全性，降低设备维护成本。引入智能控制算法和预测模型，使气化炉能够在动态变化的环境下进行自主调整，减少人工干预，实现更加智能化的运营和管理，基于传感器数据和预测模型的方法能够为气化过程提供准确的实时数据和预测结果，进而提高了生物质气化炉的参数预测和控制的准确率。
在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：
（1）通过预置的传感器组对目标生物质气化炉进行气化炉工作状态监控，得到原始生物质气化数据；
（2）对原始生物质气化数据进行缺失值插值和异常值去除，得到标准生物质气化数据；
（3）对标准生物质气化数进行时间戳校正，得到第一生物质气化数据。
具体的，服务器在目标生物质气化炉周围布置一组预置的传感器。这些传感器可以包括温度传感器、压力传感器、流量传感器、化学成分分析仪等，具体取决于需要监控的参数和数据的类型。这些传感器将连续地监测气化炉内部的各种工作状态和性能参数。传感器组开始工作后，它们会实时采集气化炉内各项数据。这些数据包括温度、压力、气体成分、生物质进料速率等等。这些数据通常以数字信号的形式生成，并随时间连续记录下来。获得原始生物质气化数据后，需要进行数据质量控制。这包括两个主要方面的处理：缺失值插值和异常值去除。在某些情况下，传感器由于技术故障或其他原因未能提供完整的数据集。为了处理这种情况，服务器使用插值方法来填补缺失的数据点。插值是一种通过使用已知数据点来估算缺失数据点的技术。例如，如果在某一时刻温度传感器未能提供数据，服务器使用相邻时间点的温度值来估算该时刻的温度。有时，传感器会产生异常值，这些异常值是由于传感器故障或其他异常情况导致的。在数据质量控制的过程中，服务器检测和移除这些异常值，以确保数据的准确性。常用的异常值检测方法包括基于统计学的方法和机器学习方法。在进行了缺失值插值和异常值去除之后，服务器获得了一组干净的、无缺失值和异常值的数据，这被称为标准生物质气化数据。这些数据可以更可靠地用于后续的分析和建模工作。为了确保数据的时间顺序正确，需要进行时间戳的校正。时间戳校正是指将所有数据点的时间戳与统一的时间基准进行对齐，以确保数据在时间上是一致的。这一步骤通常涉及到将数据点按照时间顺序进行排序，并根据参考时间基准来调整时间戳。例如，假设服务器正在监控一台生物质气化炉，其中包括温度传感器、压力传感器和气体成分分析仪。这些传感器不断地记录炉内的数据，包括温度、压力和气体成分。在某一时刻，温度传感器因技术故障未能提供数据，导致数据中出现了缺失值。同时，压力传感器由于受到外界干扰，导致某些数据点出现异常值。为了处理这些问题，服务器首先使用插值方法填补了温度传感器的缺失数据，然后使用异常值检测算法识别并移除了压力传感器的异常值。服务器对数据进行时间戳校正，以确保数据按照时间顺序排列。最终，服务器获得了一组完整、准确且按时间排序的标准生物质气化数据，这些数据可以用于后续的分析和优化控制步骤，以实现生物质气化炉的高效运行和负碳排放优化。
在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：
S201、获取气体浓度标签以及炉内温度标签，并根据气体浓度标签确定第一数据中心，以及根据炉内温度标签确定第二数据中心；
S202、根据第一数据中心对第一生物质气化数据进行参数聚类，得到气体浓度数据，以及根据第二数据中心对第一生物质气化数据进行参数聚类，得到炉内温度数据；
S203、提取气体浓度数据中的多个第一数据点，并对多个第一数据点进行分布图映射，得到气体浓度分布图；
S204、提取炉内温度数据中的多个第二数据点，并对多个第二数据点进行分布图映射，得到炉内温度分布图。
具体的，服务器定义气体浓度和炉内温度的标签，这些标签可以是事先设定的范围，用于区分不同的气体浓度和温度等级。例如，气体浓度可以分为低、中、高三个标签，而炉内温度可以分为正常、偏高、过高三个标签。基于气体浓度标签，服务器将第一生物质气化数据中的气体浓度数据划分到不同的类别中，然后确定每个类别的数据中心。同样，根据炉内温度标签，服务器也可以将数据划分到不同的温度类别，并确定每个类别的数据中心。这些数据中心可以用于后续的参数聚类分析。基于第一数据中心（气体浓度数据中心），服务器对第一生物质气化数据进行参数聚类，将相似气体浓度的数据点分为同一类。同样地，基于第二数据中心（炉内温度数据中心），服务器对第一生物质气化数据进行参数聚类，将相似温度的数据点分为同一类。这样，服务器分别得到了气体浓度数据和炉内温度数据的聚类结果。从气体浓度数据聚类结果中，服务器提取多个第一数据点，这些数据点代表了每个气体浓度类别的中心。将这些数据点映射到二维坐标上，可以得到气体浓度分布图，其中不同的数据点对应不同的气体浓度类别。类似地，从炉内温度数据聚类结果中提取多个第二数据点，映射到二维坐标上，可以得到炉内温度分布图。例如，考虑一个生物质气化炉，服务器想要优化气体浓度和炉内温度的分布，以实现更高效的气化过程。通过传感器获取的第一生物质气化数据包括气体浓度和炉内温度信息。服务器设定气体浓度标签为低、中、高三个等级，炉内温度标签为正常、偏高、过高三个等级。根据气体浓度标签，服务器将数据划分为不同的类别，并确定每个类别的数据中心。例如，气体浓度在0-20%的数据属于低浓度类别，20-50%的数据属于中浓度类别，50-100%的数据属于高浓度类别。类似地，根据炉内温度标签，服务器将数据划分为正常温度、偏高温度和过高温度类别，并确定每个类别的数据中心。服务器对气体浓度数据进行聚类分析，将相似气体浓度的数据点分为同一类。假设服务器得到了三个气体浓度类别，分别对应于不同的数据中心。同样地，服务器对炉内温度数据进行聚类分析，得到不同温度类别的数据中心。从气体浓度数据聚类结果中，服务器提取多个第一数据点，分别代表低、中、高浓度类别的中心。将这些数据点映射到气体浓度和横轴上，可以得到气体浓度分布图。类似地，从炉内温度数据聚类结果中提取多个第二数据点，映射到温度和横轴上，可以得到炉内温度分布图。
在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：
S301、对气体浓度分布图进行峰值浓度提取，得到第一浓度分布特征，并对气体浓度分布图进行浓度分布范围特征运算，得到第二浓度分布特征；
S302、根据第一浓度分布特征和第二浓度分布特征，生成气体浓度分布特征；
S303、对炉内温度分布图进行温度分布均值运算，得到第一温度分布特征，并对炉内温度分布图进行温度波动分析，得到第二温度分布特征；
S304、根据第一温度分布特征和第二温度分布特征，生成炉内温度分布特征。
具体的，服务器针对气体浓度分布图，首先进行峰值浓度提取。查找气体浓度分布图中的最高点或最高峰值。这个最高点所对应的气体浓度即为峰值浓度。峰值浓度可以用来表示气体浓度分布的主要集中区域。服务器计算气体浓度分布的范围特征。这可以通过计算气体浓度分布的标准差、方差或四分位距等统计量来实现。这些统计量可以提供有关浓度分布的离散程度和分散程度的信息。例如，较小的标准差表示浓度分布较为集中，而较大的标准差表示浓度分布较为分散。一旦服务器提取了第一浓度分布特征（峰值浓度）和第二浓度分布特征（浓度分布范围特征），服务器将这两个特征结合起来，形成气体浓度分布的综合特征。这个综合特征可以用于描述气体浓度分布的中心趋势和离散程度。针对炉内温度分布图，服务器进行温度分布均值运算。这涉及到计算炉内温度分布的平均值，即所有温度数据点的平均温度。这个平均温度可以用来表示炉内温度的整体趋势。服务器进行温度波动分析。这可以通过计算温度分布的标准差、方差或温度范围等统计量来实现。这些统计量可以提供有关温度分布的波动性和不稳定性的信息。例如，较大的标准差表示温度波动较大，而较小的标准差表示温度波动较小。类似地，一旦服务器提取了第一温度分布特征（温度分布均值）和第二温度分布特征（温度波动分析），服务器将这两个特征结合起来，形成炉内温度分布的综合特征。这个综合特征可以用于描述炉内温度分布的整体趋势和稳定性。例如，考虑一个基于生物质气化炉的案例，服务器想要了解气体浓度和炉内温度的分布特征，以更好地控制气化过程。通过传感器收集的数据包括气体浓度和炉内温度。服务器分析气体浓度分布图，发现峰值浓度为60%，表明气体浓度主要集中在这个值附近。计算了浓度分布范围特征，发现标准差为5%，表明气体浓度分布相对稳定。对于炉内温度，服务器分析温度分布图，计算出温度分布均值为700°C，表示整个炉内的平均温度。进行温度波动分析，发现标准差为10°C，表明温度波动较小，炉内温度相对稳定。
在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：
S401、构建气体浓度分布特征和炉内温度分布特征之间的目标对应关系，并根据目标对应关系对气体浓度分布特征和炉内温度分布特征进行向量转换，得到多个策略向量；
S402、将策略向量输入预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到初始参数和变量；
S403、根据初始参数和变量，对初始策略网络进行多次参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量；
S404、根据目标参数和变量，对初始策略网络进行参数和变量更新，得到气化反应动态分析模型。
具体的，服务器将气体浓度分布特征和炉内温度分布特征之间的关系进行建模。这可以通过统计方法、机器学习技术或领域专家知识来实现。目标对应关系描述了不同气体浓度分布和炉内温度分布情况下的最佳操作策略。例如，某些气体浓度分布对应着较高的气化效率，而特定的炉内温度分布需要调整来实现更稳定的气化过程。基于构建的目标对应关系，将气体浓度分布特征和炉内温度分布特征进行向量转换。将这些特征映射到一个多维空间中的策略向量。策略向量可以被视为操作参数的组合，以实现特定目标。这个过程涉及特征提取、特征映射和数据变换等步骤。将生成的策略向量输入预置的初始策略网络。初始策略网络可以是一个深度神经网络，它可以学习如何将策略向量转换为操作参数和变量。在初始策略网络中，通过前向传播，计算策略向量对应的初始操作参数和变量。这些参数和变量可以包括生物质进料速率、气体流速等关键控制参数。基于初始参数和变量，进行多次参数和变量计算。这可以通过迭代的方式逐步优化操作策略。每次迭代都可以调整操作参数和变量，以逼近最优解。在每次迭代中，根据目标参数和变量，更新初始策略网络的权重和偏差。这个过程可以使用优化算法（如梯度下降）来最小化目标函数，从而不断优化操作策略。基于经过多次参数和变量计算和更新后得到的目标参数和变量，构建气化反应动态分析模型。这个模型将操作参数和变量与生物质气化炉的反应动态相连，可以预测不同操作策略下的气化效果、排放情况等。例如，考虑一个生物质气化炉，通过构建目标对应关系，服务器发现在高气体浓度和稳定炉内温度的情况下，可以获得最佳的气化效率。根据这个关系，服务器将气体浓度分布特征和炉内温度分布特征映射到一个策略向量。例如，如果峰值浓度较高且温度分布稳定，对应的策略向量为[0.8,0.7]。将策略向量输入初始策略网络后，得到初始操作参数和变量，如生物质进料速率为0.8，气体流速为0.7。经过多次参数和变量计算与更新，网络逐渐调整参数和变量，优化操作策略。最终，得到的目标参数和变量为生物质进料速率0.9，气体流速0.75。基于这些目标参数和变量，构建气化反应动态分析模型，预测在调整后的操作策略下，生物质气化的效果和排放情况。通过这个模型，可以实现基于生物质气化炉的负碳排放优化控制，实现更高效、环保的气化过程。
在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：
（1）获取目标生物质气化炉的第二生物质气化数据；
（2）将第二生物质气化数据输入气化反应动态分析模型，其中，气化反应动态分析模型包括输入层、初始策略网络以及输出层，初始策略网络包括两层LSTM网络以及全连接网络；
（3）通过输入层对第二生物质气化数据进行标准化处理和向量转换，得到目标输入向量；
（4）通过两层LSTM网络对目标输入向量进行特征提取，得到目标特征向量；
（5）将目标特征向量输入全连接网络进行气化反应动态预测，得到目标概率数值；
（6）根据目标概率数值从预置的多个候选操作策略中匹配对应的最优操作策略。
具体的，从目标生物质气化炉中获取第二次气化过程的相关数据。这可以通过预置的传感器组来实现，这些传感器可以测量气体浓度、炉内温度等关键指标。获取的第二生物质气化数据包含噪音、异常值等。因此，需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和可靠性。气化反应动态分析模型通常由输入层、初始策略网络以及输出层组成。初始策略网络可以包括多层LSTM网络和全连接网络，用于提取特征和预测结果。将第二生物质气化数据输入输入层，进行标准化处理和向量转换。标准化可以将不同特征的数据缩放到相同的范围，以便模型处理。向量转换将原始数据转换为模型可接受的输入格式。通过两层LSTM网络对目标输入向量进行特征提取。LSTM网络能够捕捉时间序列中的相关信息，帮助模型理解数据的动态变化。将经过特征提取的目标特征向量输入全连接网络，进行气化反应动态预测。全连接网络将特征映射到目标概率数值，该数值表示在给定操作策略下实现优化目标的性。根据预测得到的目标概率数值，从预置的多个候选操作策略中匹配对应的最优操作策略。目标是选择那个在当前条件下，最有达到优化目标的操作策略。例如，假设服务器要优化生物质气化炉的气化效率，通过调整气化剂投入量和炉内温度。服务器已经获取了第二次气化过程的数据，其中包括气体浓度和炉内温度。服务器将这些数据输入气化反应动态分析模型，该模型包含两层LSTM网络和全连接网络。在模型中，服务器对气体浓度和炉内温度进行标准化和向量转换，将其映射为输入向量。经过两层LSTM网络的特征提取，服务器得到了目标特征向量。通过全连接网络进行动态预测，得到了一个目标概率数值，表示在当前操作条件下实现优化目标的性。如果预测的目标概率数值较高，那么这意味着当前操作策略会带来较好的气化效果。根据预置的候选操作策略，服务器从中选择那个最有实现优化目标的策略。例如，如果模型预测在较高气化剂投入量和适宜炉内温度下有更高的气化效率，那么服务器选择调整操作策略，增加气化剂投入量，并保持炉内温度在合适的范围。
在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：
（1）通过预置的气化炉控制算法，获取目标生物质气化炉的参数约束条件；
（2）根据参数约束条件对最优操作策略进行策略校验，得到策略校验结果；
（3）根据策略校验结果，对目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
具体的，通过预置的气化炉控制算法，获取目标生物质气化炉的参数约束条件。这些约束条件包括控制参数的可行范围、限制条件等。例如，气化剂投入量和炉内温度受到最小值和最大值的限制，以确保操作的安全性和稳定性。根据最优操作策略，将其应用于目标生物质气化炉，但在实际应用之前需要进行策略校验。在策略校验阶段，服务器将最优操作策略与参数约束条件进行比较，确保策略在可行范围内。如果最优策略违反了任何参数约束条件，就需要进行调整。根据策略校验结果，判断最优操作策略是否在参数约束条件内。如果策略满足所有约束条件，说明它在可行范围内，可以直接应用于目标生物质气化炉。如果策略不满足约束条件，就需要对操作参数进行调整，以使策略在可行范围内。这涉及将操作参数限制在约束条件内，或者对策略进行微调以满足约束。调整操作参数时，可以使用优化算法来搜索一个新的操作策略，使其在约束条件内达到最优效果。这可以是梯度下降、遗传算法等优化方法。例如，考虑一个生物质气化炉，服务器希望调整气化剂投入量和炉内温度来最大化气化效率。根据气化炉控制算法，服务器获取了参数约束条件，其中包括气化剂投入量的最小值和最大值，以及炉内温度的限制范围。在最优操作策略校验阶段，服务器将已获得的最优策略与约束条件进行对比。假设最优策略需要较高的气化剂投入量，而气化炉的最大投入量有限制。在这种情况下，策略不满足约束条件。为了解决这个问题，服务器需要重新调整最优操作策略。例如，可以降低气化剂投入量，使其在约束范围内，并确保炉内温度也在合适的范围内。如果需要，还可以运用优化算法，搜索在参数约束条件下达到最优气化效率的操作策略。
上面对本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置进行描述，请参阅图5，本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置一个实施例包括：
获取模块501，用于通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对所述原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据；
分类模块502，用于对所述第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据所述气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据所述炉内温度数据生成炉内温度分布图；
提取模块503，用于分别对所述气体浓度分布图和所述炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；
计算模块504，用于根据所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据所述目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型；
预测模块505，用于获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略；
调整模块506，用于通过预置的气化炉控制算法，根据所述最优操作策略对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
通过上述各个组成部分的协同合作，对第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据并生成气体浓度分布图和炉内温度分布图；进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；对初始策略网络进行参数和变量计算，得到目标参数和变量并构建气化反应动态分析模型；获取第二生物质气化数据，并将第二生物质气化数据输入气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到最优操作策略；通过气化炉控制算法进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数，本发明通过精确的气化过程控制，实现气化过程中的碳减排，将生物质等有机物质转化为合成气，有效减少二氧化碳等温室气体的排放，通过优化控制方法将提高气化炉的能源转化效率，最大程度地利用生物质能源，提供可再生的合成气，能够减少气化过程中的不稳定性，降低副产物和不完全燃烧现象，从而提高气化炉的操作稳定性和安全性，降低设备维护成本。引入智能控制算法和预测模型，使气化炉能够在动态变化的环境下进行自主调整，减少人工干预，实现更加智能化的运营和管理，基于传感器数据和预测模型的方法能够为气化过程提供准确的实时数据和预测结果，进而提高了生物质气化炉的参数预测和控制的准确率。
上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备进行详细描述。
图6是本发明实施例提供的一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备的结构示意图，该基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）610（例如，一个或一个以上处理器）和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。
基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Server，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备结构并不构成对基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备，所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，其特征在于，所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法包括：
通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对所述原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据；
对所述第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据所述气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据所述炉内温度数据生成炉内温度分布图；
分别对所述气体浓度分布图和所述炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；
根据所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据所述目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型；
获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略；
通过预置的气化炉控制算法，根据所述最优操作策略对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
2.根据权利要求1所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，其特征在于，所述通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对所述原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据，包括：
通过预置的传感器组对目标生物质气化炉进行气化炉工作状态监控，得到原始生物质气化数据；
对所述原始生物质气化数据进行缺失值插值和异常值去除，得到标准生物质气化数据；
对所述标准生物质气化数进行时间戳校正，得到第一生物质气化数据。
3.根据权利要求1所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，其特征在于，所述对所述第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据所述气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据所述炉内温度数据生成炉内温度分布图，包括：
获取气体浓度标签以及炉内温度标签，并根据所述气体浓度标签确定第一数据中心，以及根据所述炉内温度标签确定第二数据中心；
根据所述第一数据中心对所述第一生物质气化数据进行参数聚类，得到气体浓度数据，以及根据所述第二数据中心对所述第一生物质气化数据进行参数聚类，得到炉内温度数据；
提取所述气体浓度数据中的多个第一数据点，并对所述多个第一数据点进行分布图映射，得到气体浓度分布图；
提取所述炉内温度数据中的多个第二数据点，并对所述多个第二数据点进行分布图映射，得到炉内温度分布图。
4.根据权利要求1所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，其特征在于，所述分别对所述气体浓度分布图和所述炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，包括：
对所述气体浓度分布图进行峰值浓度提取，得到第一浓度分布特征，并对所述气体浓度分布图进行浓度分布范围特征运算，得到第二浓度分布特征；
根据所述第一浓度分布特征和所述第二浓度分布特征，生成气体浓度分布特征；
对所述炉内温度分布图进行温度分布均值运算，得到第一温度分布特征，并对所述炉内温度分布图进行温度波动分析，得到第二温度分布特征；
根据所述第一温度分布特征和所述第二温度分布特征，生成炉内温度分布特征。
5.根据权利要求1所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，其特征在于，所述根据所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据所述目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型，包括：
构建所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征之间的目标对应关系，并根据所述目标对应关系对所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征进行向量转换，得到多个策略向量；
将所述策略向量输入预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到初始参数和变量；
根据所述初始参数和变量，对所述初始策略网络进行多次参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量；
根据所述目标参数和变量，对所述初始策略网络进行参数和变量更新，得到气化反应动态分析模型。
6.根据权利要求5所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，其特征在于，所述获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略，包括：
获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据；
将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型，其中，所述气化反应动态分析模型包括输入层、初始策略网络以及输出层，所述初始策略网络包括两层LSTM网络以及全连接网络；
通过所述输入层对所述第二生物质气化数据进行标准化处理和向量转换，得到目标输入向量；
通过所述两层LSTM网络对所述目标输入向量进行特征提取，得到目标特征向量；
将所述目标特征向量输入所述全连接网络进行气化反应动态预测，得到目标概率数值；
根据所述目标概率数值从预置的多个候选操作策略中匹配对应的最优操作策略。
7.根据权利要求1所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法，其特征在于，所述通过预置的气化炉控制算法，根据所述最优操作策略对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数，包括：
通过预置的气化炉控制算法，获取所述目标生物质气化炉的参数约束条件；
根据所述参数约束条件对所述最优操作策略进行策略校验，得到策略校验结果；
根据所述策略校验结果，对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
8.一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置，其特征在于，所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制装置包括：
获取模块，用于通过预置的传感器组获取目标生物质气化炉的原始生物质气化数据，并对所述原始生物质气化数据进行参数预处理，得到第一生物质气化数据；
分类模块，用于对所述第一生物质气化数据进行参数特征分类，得到气体浓度数据和炉内温度数据，并根据所述气体浓度数据生成气体浓度分布图，以及根据所述炉内温度数据生成炉内温度分布图；
提取模块，用于分别对所述气体浓度分布图和所述炉内温度分布图进行分布特征提取，得到气体浓度分布特征和炉内温度分布特征；
计算模块，用于根据所述气体浓度分布特征和炉内温度分布特征，对预置的初始策略网络进行参数和变量计算，得到对应的目标参数和变量，并根据所述目标参数和变量构建对应的气化反应动态分析模型；
预测模块，用于获取所述目标生物质气化炉的第二生物质气化数据，并将所述第二生物质气化数据输入所述气化反应动态分析模型进行气化反应动态预测，得到对应的最优操作策略；
调整模块，用于通过预置的气化炉控制算法，根据所述最优操作策略对所述目标生物质气化炉进行操作参数调整，生成生物质进料速率和气体流速操作参数。
9.一种基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备，其特征在于，所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于生物质气化炉的负碳排放优化控制设备执行如权利要求1-7中任一项所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法。
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