摘要
本发明公开了一种基于数据驱动优化算法的热值实时测量方法，具体涉及热值测量领域，包括S1、通过传感器阵列采集锅炉运行数据并预处理，建立燃烧特征数据集；S2、基于数据相关性分析构建量化约束条件；S3、构建融合预测精度、计算效率的多目标函数模型；S4、设计遗传算法与LightGBM融合的优化流程；S5、对热值预测结果进行动态校验与模型参数迭代；S6、通过预测偏离度评估测量精度并触发优化机制；本发明通过高频采集8维运行数据，结合LightGBM算法构建预测模型，测量周期缩短。同时，采用遗传算法优化模型超参数，使热值预测滞后时间缩短，满足锅炉燃烧实时调控需求，解决了测量滞后导致燃烧效率波动大的问题。
