Se desarrolló un modelo de optimización inteligente de los parámetros de entrada y salida de combustión de caldera utilizando una red neuronal de base radial, se analizó el impacto de la densidad de distribución de diferentes funciones de base radial en la precisión de predicción del modelo, se realizó una optimización en tiempo real de los parámetros de operación utilizando un algoritmo genético basado en codificación real. A través de la aplicación práctica en una central eléctrica de 600 MW, los datos reales de operación de la combustión pueden utilizarse para guiar las operaciones del personal de operación de calderas, mejorando la eficiencia de la caldera después de la optimización.

central eléctrica; caldera; optimización de la combustión; red neuronal; algoritmo genético