基于数据驱动的锅炉燃烧优化控制方法

本发明涉及电力设备控制数据处理领域，尤其涉及基于数据驱动的锅炉燃烧优化控制方法，通过采集温度场分布、风烟压力、烟气成分及煤质特性等多源数据，采用滑动窗口均值滤波消除噪声干扰，结合主成分分析与动态时间规整算法生成标准化特征矩阵；构建梯度提升决策树与长短期记忆网络融合的动态耦合模型，解析煤粉粒径分布与风煤比的非线性关系，预测燃烧效率、污染物浓度及温度场均匀性；通过实际燃烧数据反馈触发模型参数自校正与权重动态调整，形成闭环控制链路。本发明实现燃烧系统多物理场耦合特性的精准建模，提升动态工况下的时序泛化能力，有效平衡热效率提升与污染物减排目标。