一种基于膝区点引导机制的煤气化系统生产过程多目标智能优化方法

本发明公开了一种基于膝区点引导机制的煤气化系统生产过程多目标智能优化方法，同时提升煤气化系统的生产效率与运行稳定性，针对合成气产品能质与系统运行稳定性的多目标优化问题。所述方法构建了一种结合克里金模型与自组织前馈神经网络的异构集成优化算法框架，通过工业煤气化系统传感器设备采集的实时数据，构建并训练模型以精确预测目标参数，对煤气化过程中的反应温度、压力及流量等设定值进行多目标寻优。通过引入膝区点引导机制，在算法进化过程中识别Pareto前沿上的最优权衡解，同时利用强化采样策略动态调整优化方案，以应对复杂工业环境中的非线性变化。本方法在煤气化系统多目标优化中表现出良好的收敛性、多样性与实际适用性。