Dans le contexte du "double carbone", les centrales électriques, en tant que source d'énergie régulée pour l'intégration de nouvelles énergies, sont confrontées à de grands défis en termes de flexibilité de production d'électricité. Le système de refroidissement combiné sec-humide est un système important pour garantir un fonctionnement sûr et stable des centrales électriques, et nécessite une optimisation urgente des stratégies de fonctionnement de ce système pour améliorer sa flexibilité et son économie. Sur la base du système de refroidissement combiné sec-humide d'une centrale électrique de 660 MW, un modèle de réseau de neurones à couches multiples (MLP) a été établi pour prédire la température de sortie de l'eau de refroidissement du système de refroidissement combiné sec-humide, et un modèle de programmation non linéaire entière mixte (MINLP) du système de refroidissement combiné sec-humide a été établi et linéarisé en fonction des conditions réelles de fonctionnement. En résolvant le modèle d'optimisation MLP-MINLP, des stratégies de fonctionnement optimales des ventilateurs à fréquence variable dans le système de refroidissement combiné sec-humide ont été obtenues dans toutes les conditions de fonctionnement, atteignant l'objectif de réduire la consommation d'électricité du système de refroidissement combiné sec-humide. Les résultats montrent que la configuration optimisée des ventilateurs à fréquence variable entraîne une réduction significative de la puissance totale d'environ 11,16 %, et que la stratégie de fonctionnement des ventilateurs à fréquence variable peut réduire la puissance totale de manière limitée d'environ 3,62 à 5,38 %. Le modèle d'optimisation MLP-MINLP peut permettre un fonctionnement flexible et économique du système de refroidissement combiné sec-humide, fournissant une solution pour l'optimisation du fonctionnement du système de refroidissement combiné sec-humide.

système de refroidissement combiné sec-humide ; ventilateur à fréquence variable ; réseau de neurones à couches multiples ; programmation non linéaire entière mixte