摘要
本发明涉及锅炉燃烧控制技术领域,且公开了一种多变负荷下多目标锅炉燃烧优化控制方法。该方法通过数据采集模块采集锅炉燃烧过程中的温度数据、压力数据、氧含量数据以及燃烧效率数据,数据分析模块基于锅炉燃烧过程中产生的数值进行特性分析,计算锅炉燃烧效率、排放浓度以及燃料消耗速率,并根据上述数据建立多目标优化模型,算法模型模块将建立好的多目标优化模型与粒子群算法结合,用于实现在多变负荷下的最佳燃烧控制,控制策略模块建立神经网络控制模型,通过将锅炉燃烧过程中的温度数据、压力数据、氧含量数据以及燃烧效率数据作为输入变量建立神经网络模型,实现对多变负荷下的燃烧过程进行自适应调节和优化。