摘要
火力発電所の選択的触媒還元（SCR）排ガス脱硝システムにおいて、多くの入口NO_x質量濃度要因とシステムの大遅延および大慣性により、入口NO_x質量濃度を正確かつ適時に測定することが困難になる問題に対し、最大相関-最小冗余アルゴリズム（mRMR）とベイズ最適化アルゴリズム（BO）を組み合わせてSCR排ガス脱硝システムの入口NO_x質量濃度の動的ソフト測定モデルを最適化する方法が提案された。動的NO_x生成過程における単一の静的モデルの予測精度低下および補助変数と入口NO_x質量濃度の非同期の問題に対し、mRMR-BO組み合わせモデルを使用して補助変数の選択を行い、コプラエントロピー（CE）で補助変数の遅延を決定し、BO組み合わせモデルで補助変数の階数を決定し、TCNとLASSOをStacking法で組み合わせ、遅延時間と階数情報を持つ補助変数で動的Stacking集成ソフト測定モデルを構築する。シミュレーション結果は、集成モデルの平均二乗誤差、平均絶対誤差、平均絶対パーセント誤差が最小であることを示している。動的集成モデルは、静的集成モデルと比較して予測精度が高く、入口NO_x質量濃度を正確にソフト測定することができる。
关键词
NO_xダイナミックモデリング;最大相関-最小冗余;mベイズ最適化;スタッキング集成モデル