700MW 초초임계 압력조에서 질소 산화물(NOx) 배출을 예측하기 위해 주성분 분석(PCA) 및 지지 벡터 회귀(SVR)를 기반으로 모델을 수립하였습니다. 2000개의 보일러 운전 기록을 포함하는 데이터 집합을 PCA 방법을 적용하여 데이터 집합의 차원을 줄이고 유효한 정보(주성분)를 추출했습니다. 추출된 주성분을 입력 변수로 사용하고 보일러 NOx 배출 값을 출력 변수로 사용하여 SVR을 이용하여 NOx 예측 모델을 수립했습니다. 전통적인 SVR 모델과 비교하여 PCA-SVR 모델은 계산 시간이 더 짧고 높은 NOx 배출 예측 정확도를 얻을 수 있으며, 예측된 NOx 배출 농도의 평균 오차는 실제 배출 농도와 비교했을 때 1% 이하입니다.

석탄 보일러; NOx 배출량; 예측 모델; 주성분 분석; 지지 벡터 머신