火力発電ユニットが深度調峰に参加する際、炉膛温度場のリアルタイム取得は、発電所ボイラーの制御および炉内燃焼過程の研究に役立つ。スマート発電の推進により、機械学習は炉膛温度場のリアルタイム取得に重要な手段を提供している。音響法、吸収分光断層撮影法、熱放射イメージング法という3つの最も一般的な炉膛温度場オンライン監視技術の原理と応用、ならびにボイラー炉膛温度測定における利点と欠点をまとめた。その後、機械学習とCFDを組み合わせた予測手法の原理を詳述し、この方法が過酷な炉内環境の影響を受けにくいことを明らかにし、燃焼火炎の構造とパラメータおよび炉膛温度場への応用研究を概説した。この方法は炉膛温度場に適用可能であり、正確に炉膛温度場を予測できることを示した。最後に、炉膛温度場のオンライン監視技術と機械学習およびCFDを組み合わせた予測手法の将来の発展動向を分析し、発電所のスマート化進展において、より正確な炉膛温度場をリアルタイムかつ迅速に取得するための展望を提供した。

発電所ボイラー;炉膛温度場;オンライン監視;機械学習;予測