本文では,火力発電所排気ガスNO_x濃度分析計が長い遅れを持つ問題に対処する. ます主成分分析と多変量プロセス監視を使用して,脱硫反応器入り口排気ガスNO_x濃度に影響を与える主要因子を特定する. その後、分析計のおおよその遅延時間Ts後から反応器入り口排気ガスNO_x濃度データをトレーニングシグナルとして選択し,そして最小二乗サポートベクターマシン（LS-SVM）を使用して,反応器入り口排気ガスNO_x濃度の予測モデルを構築する. この予測モデルは火力発電所の歴史的運転データを使用してトレーニングとテストされ,その結果,主成分分析と多変量プロセス監視を使用して,複数の補助変数から主要因子を選択することでモデル構造を簡素化し,優れた学習と汎化能力を持つ予測モデルを得た. この方法は,反応器入り口排気ガスNO_x濃度を正確かつリアルタイムに予測するための実行可能な方法である.

排気ガス脱硫; 反応器; NOx濃度; 主成分分析; 多変量プロセス監視; 主要因子; 最小二乗サポートベクターマシン