El valor de la contrapresión de un grupo de refrigeración directa depende principalmente de la experiencia operativa, lo que resulta en una rentabilidad deficiente de la unidad. Encontrar la contrapresión óptima para diferentes condiciones de funcionamiento es una medida efectiva para mejorar la rentabilidad de la unidad. En este artículo, utilizando el método de análisis de relación gris, se analizaron los principales factores que afectan la potencia neta de la unidad. Sobre la base de los datos de operación de una unidad de refrigeración directa de 600 MW en una central eléctrica, se estableció un modelo de potencia neta-contrapresión utilizando el algoritmo de bosque aleatorio en diferentes rangos de carga y a diferentes temperaturas ambientales. Utilizando el modelo, se obtuvo la contrapresión óptima para la unidad en diferentes condiciones de funcionamiento. La investigación mostró que la contrapresión óptima aumenta con el aumento de la temperatura ambiental y la carga; la optimización de la contrapresión suele ser menor que la contrapresión real y una reducción moderada de la contrapresión contribuye a aumentar la potencia neta de la unidad; el aumento de la potencia neta optimizada de la unidad cuando se optimiza la contrapresión en una carga ligera es más pronunciado.

Unidad de refrigeración directa; contrapresión óptima; bosque aleatorio; optimización del funcionamiento; método de análisis de relación gris; potencia neta de la unidad