基于锅炉燃烧数据建模与机器学习算法，对燃烧状态进行实时预测与动态优化，实现燃烧强度、风煤配比与负荷变化的智能协同控制，降低燃料消耗并提升燃烧效率。

通过多参数融合建模与五冲量控制策略，对汽包水位与蒸汽流量进行协同调节，在负荷快速变化工况下实现汽水系统的稳定控制，保障锅炉安全稳定运行。

基于气量平衡模型与排烟温度闭环控制模型，对送风、引风及排烟过程进行协同优化，实现炉膛负压稳定控制与排烟热损失的持续降低。

基于历史运行数据建立炉况预测模型，通过关键变量识别与参数优化，持续提升锅炉运行热效率，实现锅炉长期稳定在高效区间运行。

建立机组启动、并网、升负荷、减载、解列、停机、盘车和辅机停运的标准化控制体系，减少人工分步操作，提高启停过程一致性和可追溯性。通过功能组顺控、断点确认、异常暂停和独立安全监控，系统可在保障安全保护有效的基础上提升少人值守水平。

入口烟气浓度波动频繁，人工调节供浆量滞后，导致脱硫效率不稳定，药剂过量消耗问题突出。系统基于多变量预测模型与前馈-反馈复合控制策略，对制浆、供浆及吸收塔运行过程进行智能优化，实现脱硫效率稳定达标与药剂消耗的持续降低。

喷氨量难以根据烟气浓度实时精准匹配，过量喷氨带来氨逃逸风险，喷氨不足则导致排放超标，SCR系统在复杂工况下的稳定控制长期依赖人工经验。系统基于AI预测模型与多变量协同控制算法，对SCR烟气温度、喷氨量及GGH运行状态进行智能优化，实现脱硝效率、运行稳定性与氨耗的协同优化。