Modélisation par réseau de neurones des caractéristiques d'émission de NOx des chaudières à charbon d'une centrale électrique. Les résultats de la simulation montrent que le modèle présente une bonne précision et capacité de généralisation, avec une erreur relative moyenne du modèle de 1,37%, ce qui indique une grande précision. Sur la base de ce modèle de prédiction des émissions de NOx, combiné à un algorithme génétique pour optimiser les émissions de NOx des chaudières à charbon, selon les paramètres de fonctionnement recommandés, à la même charge de fonctionnement, la concentration d'émissions de NOx est passée de 456,2 mg / m3 avant l'optimisation à 323,9 mg / m3 après l'optimisation, réduisant ainsi de 29%, ce qui est significatif.

chaudière à charbon; émissions de NOx; prédiction; réseaux de neurones; algorithme génétique