Совместное управление котлами является эффективным способом повышения стабильности температуры пара при его гибкой эксплуатации. На примере 660-мегаваттного угольного котла проведено исследование на основе его исторических данных эксплуатации, была построена модель совместного прогнозирования для основной температуры пара, температуры рекуперации, концентрации NO_x на выходе из топки, концентрации CO на выходе из топки на основе нейронной сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). Результаты прогнозирования модели показали, что коэффициенты корреляции между четырьмя выходами модели совместного прогнозирования превышают 0,94, что свидетельствует о хорошем прогностическом эффекте модели и ее хорошей обобщающей способности. Эта модель обеспечивает основу для совместной оптимизации управления температурой пара, NO_x и эффективности топки.

угольный котел; нейронная сеть LSTM; температура пара; концентрация NOx/CO; совместное прогнозирование; прогностическая модель