Pour optimiser les émissions de NOx de la chaudière à gaz, les données de fonctionnement sur site ont été analysées, un modèle de caractéristiques d'émissions de NOx basé sur la machine à vecteurs de support (SVM) a été établi, un algorithme génétique adaptatif amélioré a été utilisé pour optimiser les paramètres du modèle, et les performances des modèles SVM basés sur le noyau sigmoid et le noyau RBF ont été comparées. Les résultats ont montré que le noyau RBF est plus avantageux, de plus, l'algorithme SVM a une bonne capacité de généralisation et une précision de prédiction. En combinant la modélisation SVM et l'optimisation de l'algorithme génétique adaptatif, les paramètres ajustables de la chaudière ont été optimisés et les émissions de NOx de cette chaudière ont été réduites de 423 mg / m3 à 219,4 mg / m3, soit une réduction de 48,13 %. Avec la méthode susmentionnée, il est possible d'obtenir le meilleur ensemble de paramètres de fonctionnement à faibles émissions de NOx, fournissant des directives et des bases pour l'optimisation du fonctionnement de la chaudière et le contrôle des émissions de NOx dans la centrale électrique.

Chaudière électrique; optimisation de la combustion; émissions de NOx; SVM; algorithme génétique adaptatif