Das kooperative Kesselmanagement ist ein effektives Mittel, um die Stabilität der Dampftemperatur während seines flexiblen Betriebs zu verbessern. Unter Verwendung historischer Betriebsdaten wurde mit einem 660 MW Kohleheizkessel ein kooperatives Vorhersagemodell für die Hauptdampftemperatur, die Nachdampftemperatur, die NO_x-Konzentration am Kesselaustritt und die CO-Konzentration am Kesselaustritt auf der Grundlage eines neuralen Netzwerks mit langer und kurzer Gedächtnisfähigkeit (LSTM) aufgebaut. Die Vorhersageergebnisse des Modells zeigen, dass die Korrelationskoeffizienten zwischen den vier Ausgängen des kooperativen Vorhersagemodells alle über 0,94 liegen, was auf eine gute prognostische Wirkung des Modells und eine gute Verallgemeinerungsfähigkeit hinweist. Dieses Modell bildet die Grundlage für die kooperative Optimierung der Dampftemperatursteuerung, des NO_x und der Kesselwirksamkeit.

Kohlekessel; LSTM neuronales Netzwerk; Dampftemperatur; NOx/CO-Konzentration; kooperative Vorhersage; Vorhersagemodell