El control cooperativo de calderas es un medio efectivo para mejorar la estabilidad de la temperatura del vapor durante su funcionamiento flexible. Tomando como ejemplo una caldera de carbón de 660 MW, se estableció un modelo de predicción cooperativa basado en sus datos operativos históricos, para la temperatura principal del vapor, la temperatura del vapor de recalentamiento, la concentración de NO_x en la salida del horno, la concentración de CO en la salida del horno utilizando redes neuronales de memoria a corto y largo plazo (LSTM). Los resultados de predicción del modelo muestran que los coeficientes de correlación entre las cuatro salidas del modelo de predicción cooperativa son todos superiores a 0.94, lo que indica un buen efecto de predicción del modelo y una buena capacidad de generalización. Este modelo proporciona una base para la optimización cooperativa del control de la temperatura del vapor, NO_x y la eficiencia de la caldera.

Caldera de carbón; Redes neuronales LSTM; Temperatura del vapor; Concentración NOx/CO; Cooperación de múltiples parámetros; Modelo de predicción