El sistema de reducción catalítica selectiva (SCR) para la eliminación de óxidos de nitrógeno (NOx) en una caldera de carbón conlleva un aumento del consumo eléctrico y del agente reductor, lo que aumenta los costos de operación. Para lograr un costo de operación combinado óptimo, en este estudio, considerando los costos de operación del sistema SCR y los costos de combustión de carbón en la caldera, se desarrolló un modelo de costo de operación combinado del sistema SCR de la caldera eléctrica, utilizando el algoritmo PSO para optimizar los parámetros operativos ajustables como la presión de aire primario, cantidad de aire secundario, cantidad de aire quemado y cantidad de amoníaco. Se utilizaron datos reales de operación de una central eléctrica de 1000 MW para la simulación del modelo, y los resultados mostraron que el modelo tiene una buena precisión de predicción y fuertes capacidades de generalización, y los costos de operación combinados de la unidad pueden reducirse entre un 3% y un 5% después de la optimización.

Caldera eléctrica; Eliminación SCR del NOx; Costo de operación; Optimización de la operación; Redes neuronales artificiales; Algoritmo PSO