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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于进化算法的燃煤锅炉多目标优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115755624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211583707.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于进化算法的燃煤锅炉多目标优化方法是由徐正国;施晨莉;赵若晴;叶炜;周柯江设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于进化算法的燃煤锅炉多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于进化算法的燃煤锅炉多目标优化方法。本发明综合考虑多个操作变量进行多个目标变量优化，通过针对每个目标参数建立梯度下降决策树模型来模拟锅炉燃烧过程，并在建立锅炉燃烧模型的基础上结合NSGA‑Ⅱ算法对关键参数集合中的关键参数进行迭代寻优，实现与提高锅炉燃烧效率和减少污染物排放相关的多目标参数的优化，以达到提高燃烧效率并减少污染物排放的目标。本发明对于燃煤锅炉有较高的优化率，能够实现根据锅炉运行数据在线调整操作变量以达到提高燃烧效率并减少污染物排放的目标。

本发明授权一种基于进化算法的燃煤锅炉多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于进化算法的燃煤锅炉多目标优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集燃煤锅炉运行过程中运行参数集合和目标参数集合的历史数据，其中运行参数集合中包含不可调节运行参数和可调节运行参数两类；将历史数据划分为训练集和测试集，对训练集和测试集中样本包含的运行参数集合进行降维，保留能够影响目标参数的关键参数集合； S2、针对目标参数集合中的每一个目标参数，分别利用训练集训练一个锅炉燃烧过程模型，并用测试集验证；所述锅炉燃烧过程模型是以所述关键参数集合为输入，以单个目标参数为输出的梯度下降决策树模型； S3、根据燃煤锅炉的目标参数集合设置目标函数和约束条件，从而确定优化模型；从燃煤锅炉运行过程中实时获取当前时刻的关键参数集合进行种群初始化，通过NSGA-Ⅱ算法对关键参数集合中的关键参数进行迭代寻优，每一步迭代过程中均通过S2中训练得到的锅炉燃烧过程模型计算种群个体对应的目标函数值；寻优完毕后，得到帕累托最优解集；所建立的优化模型如下： ； 其中：优化目标是使得所有的锅炉燃烧效率指标和污染物排放量指标都达到尽可能小，分别代表目标参数对应的梯度下降决策树模型，各模型的输入中代表关键参数集合中的不可调节运行参数，代表关键参数集合中的可调节运行参数；表示第i个可调节运行参数的调节幅度，约束条件表示针对第i个可调节运行参数，其调节幅度被限制在当前实际值的上下以内； S4、在S3中得到的帕累托最优解集中再次进行选择，得到优化程度最高的一个最优解，并根据这个最优解调控燃煤锅炉的运行参数。

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