Basándose en factores como la producción de contaminantes, las multas por emisión de contaminantes y los equipos de control de contaminantes, se estableció un modelo de predicción de la formación de contaminantes de las calderas de carbón de 300 MW y sus tipos de carbón comunes utilizando la máquina de vectores de soporte (SVM), que se entrenó y probó con datos reales de operación de la central. Luego, con el objetivo de reducir los costos operativos, se optimizó el modelo de distribución del carbón utilizando un algoritmo genético. Los resultados muestran una alta precisión del modelo.Después de la optimización de la distribución del carbón, los costos de amoníaco, las multas por emisión de NOx, los costos de la caliza consumida y el consumo de agua para la eliminación del azufre se redujeron, lo que ha reducido los costos de desulfuración y desnitrogenación.

Distribución mixta de carbón; contaminantes; SVM; algoritmo genético; modelo de optimización