一种基于机理与深度学习模型的动态工况自适应锅炉闭环燃烧优化控制方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了一种基于机理与深度学习模型的动态工况自适应锅炉闭环燃烧优化控制方法、系统、设备及存储介质，所述方法通过“机理约束‑数据校正”的融合建模策略与自适应MPC闭环架构，还结合自适应模型预测控制设计闭环控制架构，实现燃烧效率提升与污染物减排的协同优化，实现了锅炉燃烧效率提升与污染物减排的协同优化且兼具物理可解释性与动态适应性优化控制，解决传统方法物理可解释性差、动态适应性不足、控制精度低的问题以及工业锅炉燃烧系统强非线性、多参数耦合及动态工况波动导致的控制精度低、物理可解释性差、动态适应性不足的问题。