Pour améliorer la qualité du contrôle et l'efficacité économique du système de réduction sélective catalytique (SCR), il est nécessaire de mettre en place un modèle dynamique précis du volume de production d'oxyde d'azote à l'entrée du réacteur SCR. Sur la base du modèle flou d'arbre, un modèle dynamique du volume de production d'oxyde d'azote à l'entrée du réacteur SCR a été mis en place, proposant une méthode d'estimation conjointe des retards temporels en utilisant le coefficient de corrélation croisée pour estimer le retard temporel des variables d’entrée du modèle. Cette méthode a été appliquée à des données opérationnelles d'une centrale à charbon de 600 MW, et une comparaison des estimations des retards temporels des variables d’entrée a été effectuée entre la méthode du coefficient de corrélation et la méthode du coefficient de corrélation croisée. Les résultats ont montré que le modèle flou d’arbre présente une grande précision de modélisation et une forte capacité de généralisation. Lors de l'estimation des retards temporels des variables d’entrée du modèle, l'utilisation de la méthode du coefficient de corrélation croisée conduit à une augmentation plus importante de la précision du modèle et de sa capacité de généralisation par rapport à la méthode du coefficient de corrélation.

estimation du retard temporel; réduction sélective catalytique; volume de production d’oxyde d’azote; variables d’entrée; modèle flou d’arbre; modélisation dynamique