基于AI技术的一种火电厂燃料供应系统的过程控制与优化方法

本发明公开了一种基于AI技术的火电厂燃料供应系统过程控制与优化方法，属于火力发电自动化控制领域。该方法构建多源数据融合采集系统，集成燃料特性检测、设备状态监测、视觉识别及DCS/PLC数据；采用深度学习与强化学习相结合的混合算法架构，包括基于PPO算法的自适应控制模块、多目标优化决策引擎和数字孪生驱动的虚拟调试系统；通过燃料智能掺配优化、输送系统动态节能控制和异常自愈机制实现全流程协同优化。本发明解决了传统方法适应性差、优化能力有限的问题，具有自主学习、多目标优化和预测性维护特点，适用于各类燃煤电厂燃料供应系统的智能化升级。