Pour une chaudière ultra-supercritique de 700 MW donnée comme objet, un modèle de prédiction des émissions d'oxydes d'azote (NOx) basé sur une analyse en composantes principales (PCA) et une régression par vecteur de support (SVR) (modèle PCA-SVR) a été établi. Une analyse a été menée sur un ensemble de données contenant 2000 enregistrements de fonctionnement de la chaudière à l'aide de la méthode PCA pour réduire la dimension de l'ensemble de données et en extraire de l'information efficace (composantes principales) ; en prenant les composantes principales obtenues comme variables d'entrée et les valeurs d'émissions NOx de la chaudière comme variable de sortie, un modèle de prédiction NOx a été établi à l'aide de SVR. Comparé au modèle SVR traditionnel, le modèle PCA-SVR présente un temps de calcul plus court et une précision de prédiction des émissions NOx plus élevée, avec une erreur moyenne de prédiction de concentration d'émissions NOx inférieure à 1% par rapport à la concentration réelle.

chaudière à charbon; niveau d'émissions de NOx; modèle de prédiction; analyse en composantes principales; vecteur de support