Sobre la base de los datos de pruebas de ajuste de la combustión de una caldera de carbón en una central eléctrica, se estableció un modelo de sistema de combustión de caldera de doble objetivo para predecir la eficiencia de la caldera y la concentración de emisiones de NOx utilizando la red neuronal BP, y fue optimizado utilizando el algoritmo genético para generar el modelo de red neuronal GA-BP optimizado. La comparación de errores de predicción entre los dos modelos muestra que el error de predicción promedio de la eficiencia de la caldera del modelo GA-BP disminuyó del 6% al 3.4%, y el error de predicción promedio de la concentración de emisiones de NOx disminuyó del 0.1% al 0.04%. La capacidad de generalización en comparación con el modelo de red neuronal BP ha aumentado significativamente y puede ser utilizada para establecer un sistema de optimización de combustión de calderas.

Caldera; sistema de combustión; red neuronal BP; algoritmo genético; red neuronal GA-BP; eficiencia de la caldera; concentración de emisiones de NOx