Ein selektiver katalytischer Reduktions (SCR) NOx Entfernungssystem in einem Kohlekessel führt zu einem Anstieg des Stromverbrauchs und des Reduktionsmittels, was die Betriebskosten erhöht. Um die optimale kombinierte Betriebskosten zu erreichen, hat diese Studie basierend auf den Betriebskosten des SCR Systems und den Verbrennungskosten für Kohle im Kessel ein Modell für die kombinierten Betriebskosten des SCR Systems des Kraftwerkskessels erstellt, unter Verwendung des PSO Algorithmus zur Optimierung verstellbarer Betriebsparameter wie Primärluftdruck, Sekundärluftmenge, verbrannte Luftmenge und Ammoniakmenge. Es wurden reale Betriebsdaten einer 1000 MW Kraftwerksanlage für die Modellierung verwendet und die Ergebnisse zeigten, dass das Modell eine gute Vorhersagegenauigkeit und starke Verallgemeinerungsfähigkeiten hat und die kombinierten Betriebskosten der Einheit nach der Optimierung um 3% bis 5% gesenkt werden können.

Kohlekessel; SCR NOx Entfernung; Betriebskosten; Betriebsoptimierung; Künstliche neuronale Netze; PSO Algorithmus