이 논문은 화력발전소 연소 가스 NO_x 농도 분석기의 긴 지연 문제에 관한 것이다. 먼저 주성분 분석과 다변량 과정 모니터링을 사용하여 화력발전소 탈황 반응기 입구 연소 가스 NO_x 농도에 영향을 미치는 주도 요인을 식별한다. 그런 다음, 분석기의 대략적인 지연 시간인 Ts 이후의 시간부터 입구 연소 가스 NO_x 농도 데이터를 훈련 신호로 선택하고 이를 최소 제곱 서포트 벡터 머신(LS-SVM)을 사용하여 반응기 입구 연소 가스 NO_x 농도의 예측 모델을 수립한다. 이 예측 모델은 화력발전소의 역사적 운영 데이터를 사용하여 훈련 및 테스트되며, 그 결과는 주도 요인을 복수의 보조 변수 중에서 선택하는 주성분 분석 및 다변량 과정 모니터링 방법을 사용하여 모델 구조를 간소화하고 학습 및 일반화 능력이 뛰어난 예측 모델을 얻는다는 것을 보여준다. 이 방법은 반응기 입구 연소 가스 NO_x 농도를 정확하고 실시간으로 예측하는 실현 가능한 방법이다.

가스 탈황; 반응기; NOx 농도; 주성분 분석; 다변량 과정 모니터링; 주도 요인; 최소 제곱 서포트 벡터 머신