一种基于燃烧器工作状况的深度学习燃烧优化控制方法及系统

本发明公开了一种基于燃烧器工作状况的深度学习燃烧优化控制方法及系统，方法包括基于锅炉内各燃烧器工况数据和电厂DCS运行数据，训练各燃烧器的燃烧器神经网络模型，训练中利用遗传算法对参数进行调优，获取参数最优的燃烧器神经网络模型；基于各参数最优的燃烧器神经网络模型构建锅炉神经网络模型，对锅炉神经网络模型进行训练，训练中利用随机梯度下降算法进行参数寻优，获取参数最优的锅炉神经网络模型；将该模型接入电厂DCS运行系统，根据锅炉运行情况自动调整电厂DCS参数，以调节发电负荷，提高燃烧效率。优点是：综合考虑煤质数据、锅炉负荷以及其他运行参数的影响，为各工况下的各燃烧器提供最佳燃烧控制设定值，确保锅炉运行在最佳状态下。