Las pérdidas de calor del recuperador de humos son las más importantes en las pérdidas de calor de la caldera, y el establecimiento de un modelo de temperatura de humos de caldera es de vital importancia para el funcionamiento de la caldera. Con este fin, sobre la base de datos de pruebas de ajuste de combustión de caldera de 660 MW, se utilizó el aprendizaje automático para establecer un modelo de temperatura de humos de caldera, y se optimizaron los parámetros de la máquina de soporte utilizando un algoritmo mejorado de enjambre de partículas caóticas, lo que mejoró significativamente la precisión del modelo. En comparación con el algoritmo genético, el algoritmo de enjambre de partículas no tiene intersección ni mutación, es simple de implementar, tiene una fuerte capacidad de generalización y una gran aplicabilidad práctica. El modelo de temperatura de humos de caldera basado en el algoritmo de enjambre de partículas y la máquina de soporte puede predecir bien la variación de temperatura de humos y puede proporcionar orientación para el funcionamiento de la caldera.

Caldera; temperatura de humos; pérdidas de humo; algoritmo de enjambre de partículas; máquina de soporte; simulación numérica