基于深度学习的火力发电设备控制信号优化方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的火力发电设备控制信号优化方法及系统，通过实时采集火力发电设备的运行数据，结合主成分分析提取关键特征，并利用CNN和LSTM对设备的空间特征和时间序列特征进行建模与预测，根据深度学习模型的预测结果，构建燃料消耗最小化、污染物排放最小化和设备效率最大化的多目标优化函数，生成优化控制信号，动态调整设备的运行参数，如燃料流量、空气供给量和锅炉负荷。同时，通过定期更新深度学习模型，保证控制信号的实时性与准确性。本发明能够显著提升火力发电设备的运行效率，降低燃料消耗和污染排放，延长设备使用寿命，适用于火力发电领域的高效智能化运行控制。