一种锅炉燃烧多目标协同优化控制方法及系统

本发明涉及锅炉燃烧控制技术领域，尤其涉及一种锅炉燃烧多目标协同优化控制方法和系统。该方法首先通过激光诱导击穿光谱分析仪实时获取煤质参数，并利用机器学习算法对光谱数据进行定性定量分析，构建融合燃烧机理模型与数据驱动模型的锅炉燃烧数字孪生模型，预测不同掺配方案下的燃烧特性、NOx生成趋势及结焦风险；随后，根据数字孪生模型的预测结果，动态生成优化指令组合，并执行优化指令的同时建立安全联锁机制，当检测到工况剧烈波动或模型预测偏差超过预设阈值时，自动切换至手动控制模式。本发明有效解决传统人工采样导致的煤质信息滞后和燃烧调整不及时问题，提升锅炉运行的经济性、安全性和环保性。