本文运用大数据技术，深入研究PG6111FA燃气轮机的性能特性及优化调度策略。通过构建多源异构数据采集平台，利用机器学习算法揭示了环境温度、负荷变化对燃机性能的影响规律。基于分析结果，提出了一套数据驱动的优化模型，包括性能预测、排放预测和经济效益评估。进一步设计了基于深度强化学习的智能调度算法，采用Actor-Critic结构和DDPG方法，实现了燃机运行的多目标优化。该算法通过分层结构和安全层设计，确保了调度策略的前瞻性和安全性。实际应用验证表明，所提方法显著提升了燃机的经济效益和环境效益，为PG6111FA燃机的高效运行提供了新的解决方案。
