조절 보일러에서 기기 측정은 지연되어 제어 시스템이 항상 제어 대상보다 늦게 되는 것을 야기합니다. 가동 중인 보일러의 배출구에서의 NO_x 배출 트렌드를 사전에 파악하기 위해 단기간 내에 NO_x 배출을 신속하고 정확하게 예측하는 것이 필요합니다. 장치 운전 데이터를 기반으로 1,000 MW 보일러의 배출 NO_x의 예측 모델을 구축하기 위해 랜덤 포레스트(RF) 알고리즘을 사용했으며, 스피어만 계수를 사용하여 보일러 특성을 선택하여 모델 계산 시간을 더 줄였습니다. 결과는 랜덤 포레스트 모델의 예측값들의 평균 제곱근 오차가 10.182 mg/m³이고, 결정 계수가 0.913임을 보여주며, 특성 선택을 기반으로 하는 랜덤 포레스트 모델 구조가 보일러의 NO_x 트렌드를 사전에 예측할 수 있음을 보여줍니다.

조절 보일러; 랜덤 포레스트; 스피어만 계수; 사전 예측; 배출 NO_x