生物质发电燃烧参数深度学习方法及系统

本发明涉及电力设备数据处理领域，尤其涉及生物质发电燃烧参数深度学习方法及系统，针对多源异构时序数据因采样频率差异与时钟基准偏移导致的相位失配问题，采用IEEE 1588协议建立统一时间基准，构建并行多尺度卷积与双向长短期记忆网络混合模型，提取瞬态波动与长周期趋势特征，通过门控注意力机制动态分配燃烧阶段特征权重。优化控制模块生成多目标约束条件，结合模糊推理引擎输出操作指令，数字孪生平台模拟极端工况增强模型鲁棒性。闭环反馈机制通过燃烧效率监测数据与仿真结果动态调整模型参数，两级容错策略实现传感器异常补偿与历史控制策略回溯。本发明有效解决异步数据流特征失准问题，提升燃烧效率预测精度与控制决策可靠性。