一种基于大数据的锅炉效率优化方法

本发明公开了一种基于大数据的锅炉效率优化方法。该方法包括：S01、实时多模态数据采集与校验融合；S02、对高质量数据流进行自适应数据处理与特征工程，动态调整校验深度与频率；S03、进行动态预测模型管理与自适应重校准；S04、执行基于动态偏好的多目标鲁棒优化，利用强化学习智能体自动生成偏好设定，采用进化算法搜索Pareto最优解，并保障强化学习的安全性；S05、执行优化控制与特定子系统的精细调控。本发明旨在解决现有技术中数据质量不高、模型适应性差、优化目标单一等问题，通过系统性的数据处理、自适应建模、多目标智能决策和精细化控制，全面提升锅炉运行效率、经济性和智能化水平。