一种多目标寻优的机组自适应燃烧与控制实时优化方法与系统

本发明公开了一种多目标寻优的机组自适应燃烧与控制实时优化方法及系统，包括：获取机组运行及决策参数；构建以净功率为目标函数；采用在线混合高斯过程回归与不确定性量化网络（OH‑GPR‑UQN）在线辨识决策参数与净功率目标函数间的动态关系，估计梯度并量化其不确定性；基于该梯度及其不确定性，采用基于贝叶斯优化引导的自适应探索与利用的约束爬山算法（BOA‑CEHC），通过最大化一个同时考虑“利用”梯度和“探索”不确定性的采集函数来确定决策参数的调整步长与方向扰动，并结合梯度投影及惩罚函数处理运行约束，得到优化参数；优化参数用于闭环控制，运行数据反馈以在线更新OH‑GPR‑UQN。本发明能精确辨识、智能寻优、鲁棒处理约束，显著提升机组综合效益。