보일러의 협력 제어는 유연한 운전 하에 증기 온도의 안정성을 향상시키는 효과적인 방법이다. 660MW 화력 보일러를 연구대상으로 하여 그의 운전 데이터를 이용해, 주증기 및 재생 증기 온도, 화로 출구 NO_x 농도, 화로 출구 CO 농도에 대한 LSTM 신경망을 기반한 협력 예측 모델을 구성하였다. 모델 예측 결과에 따르면, 협력 예측 모델의 4가지 출력에 대한 상관 계수가 모두 0.94보다 크며, 모델의 종합 예측 효과가 좋고 좋은 일반화 능력을 지니고 있다. 해당 모델은 보일러 증기 온도, NO_x, 화로 효율의 협력 최적 제어에 근거를 제공한다.

석탄 보일러; LSTM 신경망; 증기 온도; NOx/CO 농도; 다중 매개 변수 협력; 예측 모델