火电厂作为能源生产的重要组成部分，其锅炉燃烧控制的优化对提升运行效率与环保性能至关重要。传统的锅炉燃烧控制方法在应对多目标协同调控时存在局限性，难以满足日益增长的效率与环保要求。本研究提出了一种基于AI强化学习的火电厂锅炉燃烧多目标协同调控策略，通过构建强化学习模型，定义状态空间、动作空间和奖励函数，并利用多目标优化算法实现燃烧效率与污染物排放的协同调控。实验结果表明，该策略显著提高了燃烧效率，同时有效降低了污染物排放，为火电厂的节能减排提供了新的技术途径，具有重要的理论价值与现实意义。
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