Ante los problemas actuales relacionados con la subjetividad y la experiencia en la toma de decisiones basadas en la tecnología de arranque / parada del sistema de molienda, un importante consumo de energía y una dificultad para detectar el potencial de optimización del ahorro de energía en los sistemas técnicos, se presenta un modelo de evaluación de la decisión de arranque / parada del sistema de molienda que tiene en cuenta el consumo de energía del sistema de molienda y su rendimiento de seguimiento de la carga de la máquina. Además, se estudia un método inteligente de toma de decisiones basado en el aprendizaje profundo reforzado para la arranque automático del sistema de molienda, y se ha desarrollado un sistema de control en bucle cerrado para la toma de decisiones automática del sistema de molienda. Los resultados de la investigación se han verificado mediante simulación y se han aplicado con éxito a un molino de carbón comúnmente utilizado en una central eléctrica ultra supercrítica de 1000 MW, lo que ha mejorado considerablemente la eficiencia energética. Los resultados de la investigación pueden proporcionar una referencia eficaz para la tecnología de operación sin supervisión y sin personal de la central eléctrica.

aprendizaje profundo reforzado, sistema de molienda, control automático, toma de decisiones inteligente