依托深度神经网络粉尘趋势预测模型与多目标粒子群优化算法，在确保粉尘稳定达标排放的同时，实现设备超25%节能率。

创新宽负荷区间多级动态调控技术，精准应对深度调峰负荷波动。

结合大数据电场负载预警模型，实时诊断设备健康状态，助力状态检修，显著提升系统运行稳定性。

基于集成学习等算法，构建吸收塔多参数（浆液pH 值、循环量、氧化风量）预控反馈耦合模型，推动SO₂排放稳定性提升30%以上，同步实现物料消耗降低7%、能耗节省3%。

采用前馈双模型+反馈双策略协同控制，破解传统PID控制在深调工况下的滞后与震荡难题。

推出智能运维一体化方案，覆盖全流程功能，实现软硬件协同升级。

打造入口 NOx 预测前馈-双出口NOx反馈的智能喷氨控制系统，结合SCR两侧喷氨协同技术，确保 NOx 稳定达标排放，氨逃逸率降低20%以上。

通过催化剂性能衰变模型动态优化调控策略，搭配分区改造与智能调控技术，形成“分区优化-总量调控”协同效应，进一步削减喷氨量与运行成本。