Sur la base d'une chaudière de centrale à cycle combiné de 600 MW, un modèle de prédiction des oxydes d'azote a été construit en utilisant l'algorithme BP-adaboost et en optimisant les paramètres de fonctionnement de la chaudière à l'aide de l'algorithme d'optimisation des essaims particulaires (PSO) afin de réduire les émissions d'oxydes d'azote tout en conservant une efficacité élevée de la chaudière. Les résultats montrent que l'erreur de prédiction du modèle des émissions d'oxydes d'azote peut être contrôlée à moins de 3%, et il présente une forte capacité de généralisation; lors du fonctionnement à pleine charge de l'unité, l'efficacité réelle de combustion de la chaudière après optimisation était de 92,04% et les émissions de NOx étaient de 520,93 mg/m3, comparativement à une légère baisse de l'efficacité de la chaudière avant l'optimisation, mais une nette réduction des émissions de NOx.

Unité de 600 MW; Chaudière; Émissions de NOx; Efficacité de la chaudière; Algorithme BP-adaboost; Algorithme d'essaim particulaire; Optimisation