Cet article propose un modèle dynamique du système de réduction catalytique sélective SCR basé sur la sélection des variables à l'aide de l'information mutuelle. En analysant l'information mutuelle sur les facteurs influençant le système de réduction catalytique sélective SCR, en utilisant l'algorithme de l'essaim de particules pour sélectionner les variables d'entrée du système et déterminer le retard dans les paramètres d'entrée. Ensuite, les variables d'entrée sélectionnées sont appliquées au réseau de neurones non linéaire NARX pour construire un modèle dynamique du système de réduction catalytique sélective SCR. Les données réelles de fonctionnement du système de réduction catalytique sélective SCR d'une centrale thermique au charbon sont introduites dans ce modèle pour vérifier la précision des prévisions et la capacité de généralisation du modèle construit.

Centrale thermique au charbon;Système de réduction catalytique sélective SCR;Information mutuelle;Sélection de variables;Modèle dynamique;Réseau de neurones non linéaire NARX;Algorithme de l'essaim de particules