Sur la base de facteurs tels que la production de polluants, les amendes d'émission de polluants et les équipements de contrôle des polluants, un modèle de prédiction de la formation des polluants des chaudières à charbon de 300 MW et de leurs types de charbon communs a été établi à l'aide de la machine à vecteurs de support (SVM), qui a été entraîné et testé sur les données réelles de fonctionnement de la centrale. Ensuite, afin de réduire les coûts d'exploitation, le modèle de distribution du charbon a été optimisé en utilisant un algorithme génétique. Les résultats montrent une précision élevée du modèle. Après l'optimisation de la distribution du charbon, les coûts en ammoniac, les amendes pour les émissions de NOx, les coûts de la chaux consommée et la consommation d'eau pour l'élimination du soufre ont été réduits, ce qui a réduit les coûts de désazotage et de désoufre.

Distribution mixte de charbon; polluants; SVM; algorithme génétique; modèle d'optimisation