Le système de réduction catalytique sélective (SCR) pour l'élimination des oxydes d'azote (NOx) dans une chaudière au charbon entraîne une augmentation de la consommation électrique et de l'agent de réduction, ce qui augmente les coûts d'exploitation. Pour atteindre un coût d'exploitation combiné optimal, cette étude, en considérant les coûts d'exploitation du système SCR et les coûts de combustion du charbon dans la chaudière, a développé un modèle de coût d'exploitation combiné du système SCR de la chaudière électrique, en utilisant l'algorithme PSO pour optimiser les paramètres opérationnels ajustables tels que la pression d'air primaire, la quantité d'air secondaire, la quantité d'air brûlé et la quantité d'ammoniac. Des données de fonctionnement réelles d'une centrale électrique de 1 000 MW ont été utilisées pour la modélisation, et les résultats ont montré que le modèle a une bonne précision de prédiction et de fortes capacités de généralisation, et les coûts d'exploitation combinés de l'unité peuvent être réduits de 3% à 5% après optimisation.

Chaudière électrique; Élimination SCR du NOx; Coût d'exploitation; Optimisation de l'exploitation; Réseaux de neurones artificiels; Algorithme PSO