700MW超超臨界圧力ボイラーの窒素酸化物（NOx）排出を予測するために、主成分分析（PCA）とサポートベクトル回帰（SVR）に基づいたモデルを確立しました。PCA方法を使用して、ボイラーの運転記録2000件を含むデータセットを分析し、データセットの次元を削減し、有効な情報（主成分）を抽出しました。抽出された主成分を入力変数とし、ボイラーのNOx排出値を出力変数として使用して、SVRを使用してNOxの予測モデルを確立しました。従来のSVRモデルと比較して、PCA-SVRモデルは計算時間が短く、NOx排出の予測精度が高く、予測されたNOx排出濃度の平均誤差が実際の排出濃度と比較して1％未満である。

石炭ボイラー; NOx排出量; 予測モデル; 主成分分析; サポートベクターマシン