가스 보일러의 NOx 배출을 최적화하기 위해 현장 운전 데이터를 분석하고, 지지 벡터 머신(SVM)을 기반으로 한 NOx 배출 특성 모델을 수립했으며, 모델 파라미터를 최적화하기 위해 개선된 적응형 유전 알고리즘을 활용하고, 시그모이드 커널과 RBF 커널을 기반으로 한 SVM 모델의 성능을 비교하였다. 결과는 RBF 커널이 더 우월하며, 또한 SVM 알고리즘은 우수한 일반화 능력과 예측 정확도를 보였다. SVM 모델링과 적응형 유전 알고리즘 최적화를 결합하여 보일러의 조정 가능한 매개변수를 최적화하고, 이 보일러의 NOx 배출량을 423mg/m3에서 219.4mg/m3으로 감소시켰으며, 감소율은 48.13% 에 달한다. 상기 방법을 통해 낮은 NOx 배출을 위한 최적의 운전 매개변수 세트를 얻어 발전소 보일러 운전을 최적화하고 NOx 배출을 통제하는 기준과 기초를 제공할 수 있다.

발전소 보일러; 연소 최적화; NOx 배출; SVM; 적응형유전알고리즘