아황산가스 제거 효율에 영향을 미치는 다양한 요소들과 그들 간의 상호 의존성으로 인해 아황산가스 제거 효율을 실시간으로 모니터링하기 어렵고 측정 결과가 부정확합니다. 본 논문에서는 특정 발전소로부터 수집된 습식 아황산가스 제거 시스템의 원시 데이터를 기반으로 아황산가스 제거 효율 예측 모델을 수립하기 위해 T-S 퍼지 신경망을 사용하였으며, MATLAB 플랫폼에서 훈련 및 검증하였습니다. 이를 통해 정확한 아황산가스 제거 효율 예측 모델을 얻을 수 있었습니다. 모델 검증 결과, T-S 퍼지 신경망 모델을 사용하여 아황산가스 제거 효율을 예측하면 85%의 샘플 점이 상대적 오차 -1.0%에서 0.5% 범위 내에 분포하고 최대 오차는 1.5%를 초과하지 않음을 보여줍니다. 즉, 이 모델은 상당히 높은 예측 정확도를 갖고 있으며 실제 공학 요구를 상당히 잘 충족시킬 수 있음을 나타냅니다.

습식 아황산가스 제거; 아황산가스 제거 효율; T-S 퍼지 신경망; 예측 모델; MATLAB