이중 탄소 배경에서 발전기 그룹은 신재생 에너지를 흡수하기 위한 조절 전원으로서 발전 유연성에 중대한 도전을 제기했다. 건습 연합 냉각 시스템은 발전기 그룹의 안전하고 안정적인 운영을 보장하는 중요한 시스템으로, 해당 시스템의 운영 전략을 최적화하여 그 유연성과 경제성을 향상시키는 것이 긴절히 필요합니다. 연구 대상인 특정 660MW 발전기 그룹의 건습 연합 냉각 시스템을 기반으로, 쿨류워터 출수 온도를 예측하는 다층 지각 기계 (MLP) 신경망 모델을 구축하고, 실제 운영 조건 제한에 따라 건습 연합 냉각 시스템의 혼합 정수 비선형 계획 (MINLP) 모델을 구축하고 선형화했습니다. MLP-MINLP 최적화 모델의 해를 구하여 건습 연합 냉각 시스템 가변 벤틸레이터 운전의 최적 전략을 구해 건습 연합 냉각 시스템의 전력 소비를 줄이는 목표를 달성했습니다. 결과는 다음과 같습니다. 최적 가변 벤틸레이터 구성 후 총 전력이 약 11.16% 감소했으며, 가변 벤틸레이터 이파속 운전 전략은 총 전력을 약 3.62% ~ 5.38% 감소시킬 수 있었습니다. MLP-MINLP 최적화 모델을 통해 건습 연합 냉각 시스템을 유연하고 경제적으로 운영할 수 있으며, 건습 연합 냉각 시스템의 운영 최적화에 해결책을 제공했습니다.

건습 연합 냉각 시스템; 가변 벤틸레이터; 다층 지각 기계; 혼합 정수 비선형 계획