概述

在昆仑新能现有算法基础上，结合机器学习、深度学习、强化学习等算法逻辑开发一套应用于环保系统能效优化的高阶控制应用算法。该算法具备自学习、自调参、自适应能力，可根据历史数据及实时数据自动优化控制策略，无需人工调参即可维持高效节能与稳定运行。

需求详情

工况建模与关键参数识别：基于历史运行数据和实时采集数据，构建在SCR脱硝系统、热风炉等场景下分类模型，通过识别影响能效的关键参数（如负荷变化、原烟气浓度、炉膛压力等），建立多变量耦合机制。智能控制算法构建与优化：开发融合专家规则、数据驱动与物理模型的控制算法，形成适应不同工况的自适应控制算法，具备在线自学习、自寻优、自调参与算法更新能力，实现目标参数的精准控制与系统响应的最优调节。控制命中率提升与优化策略研究：开展算法运行命中率提升策略研究，提升算法在目标值±5范围内的命中率，并建立评估与反馈机制。标准化成果产出：推动相关控制策略的标准化，优化算法源码，实现在甲方其他项目快速部署、快速调试、快速应用的能力。