Sur la base des données d'essais d'ajustement de la combustion d'une chaudière à charbon dans une centrale électrique, un modèle de système de combustion de chaudière à double objectif pour prédire l'efficacité de la chaudière et la concentration des émissions de NOx a été établi en utilisant le réseau de neurones BP, et a été optimisé à l'aide de l'algorithme génétique pour générer le modèle de réseau de neurones GA-BP optimisé. La comparaison des erreurs de prédiction entre les deux modèles montre que l'erreur de prédiction moyenne de l'efficacité de la chaudière du modèle GA-BP est passée de 6% à 3.4%, et l'erreur de prédiction moyenne de la concentration des émissions de NOx est passée de 0.1% à 0.04%. La capacité de généralisation par rapport au modèle de réseau de neurones BP a considérablement augmenté et peut être utilisée pour établir un système d'optimisation de la combustion de chaudière.

Chaudière; système de combustion; réseau de neurones BP; algorithme génétique; réseau de neurones GA-BP; efficacité de la chaudière; concentration des émissions de NOx