电站燃煤锅炉多目标燃烧优化算法研究主要针对燃煤锅炉运行过程中存在的效率低、污染物排放高等问题，通过建立数学模型和智能优化算法，实现燃烧过程的多目标协同优化。该研究综合考虑锅炉热效率、NOx排放、CO排放、飞灰含碳量等多个性能指标，利用机器学习、遗传算法、粒子群优化等先进算法，对锅炉的配风、给煤量、二次风门开度等关键参数进行优化调节，以达到高效、低污染、稳定运行的目标。研究难点在于多目标之间的耦合与冲突关系，以及锅炉运行工况的动态变化对优化效果的影响。通过该研究可为燃煤锅炉的智能化运行提供理论支持和技术指导，对提高电厂经济性和环保性具有重要意义。