Basado en una caldera de una central eléctrica sobrecrítica de 600MW, se construyó un modelo de predicción de óxidos de nitrógeno utilizando el algoritmo BP-adaboost y optimizando los parámetros de operación de la caldera utilizando el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) para reducir las emisiones de óxidos de nitrógeno, manteniendo al mismo tiempo una alta eficiencia de la caldera. Los resultados muestran que el error de predicción del modelo de emisiones de óxidos de nitrógeno se puede controlar dentro del 3%, y tiene una fuerte capacidad de generalización; durante el funcionamiento a plena carga de la unidad, la eficiencia real de combustión de la caldera después de la optimización fue del 92,04%, y las emisiones de NOx fueron de 520,93 mg/m3, en comparación con una ligera disminución en la eficiencia de la caldera antes de la optimización, pero una clara reducción en las emisiones de NOx.

Unidad de 600MW; Caldera; Emisiones de NOx; Eficiencia de la caldera; Algoritmo BP-adaboost; Algoritmo de enjambre de partículas; Optimización