Le contrôle coopératif des chaudières est un moyen efficace d'améliorer la stabilité de la température de la vapeur lors de son fonctionnement flexible. En prenant comme exemple une chaudière à charbon de 660 MW, une modélisation de prévision coopérative a été établie sur la base de ses données opérationnelles historiques, pour la température principale de la vapeur, la température de la vapeur surchauffée, la concentration en NO_x à la sortie de la chambre de combustion, la concentration en CO à la sortie de la chambre de combustion à l'aide de réseaux de neurones à mémoire à court et long termes (LSTM). Les résultats de prévision du modèle montrent que les coefficients de corrélation entre les quatre sorties du modèle de prévision coopérative sont tous supérieurs à 0,94, ce qui indique un bon effet prévisionnel du modèle et une bonne capacité de généralisation. Ce modèle fournit une base pour l'optimisation coopérative du contrôle de la température de la vapeur, du NO_x et de l'efficacité de la chaudière.

Chaudière à charbon; Réseaux de neurones LSTM; Température de la vapeur; Concentration NOx/CO; Coopération multi-paramètres; Modèle de prévision