一种火电厂煤炭掺配过程降碳寻优方法及系统

本发明公开了一种火电厂煤炭掺配过程降碳寻优方法及系统，涉及数据处理技术领域；本发明通过采集并预处理多源火电厂数据；基于多头注意力机制和全连接神经网络构建掺配‑排放‑效率智能预测模型，精准预测不同掺配方案下的锅炉效率、CO、SO及NO排放指标；将碳排放、锅炉效率与成本共同作为优化目标，结合环保、安全与库存约束，构建多目标优化问题框架；封装强化学习环境并设计多目标奖励函数，采用近端策略优化算法训练智能体，得到能够输出实时最优掺配比例指令的策略网络；有效克服了传统方法经验依赖性强、模型精度不足的缺陷，实现了在多重约束下成本、环保与效率目标的动态均衡与在线自优化，显著提升了火电厂运行的低碳性与经济性。