화석 연료 발전소의 선택적 촉매환원(SCR) 시스템에서, 입구 NOx 질량 농도를 영향을 주는 요인이 너무 많고 시스템의 큰 지연 때문에 정확하고 적시에 입구 NOx 질량 농도를 측정하기 어려운 문제를 해결하기 위해 최대 상관관계 - 최소 중복 (mRMR) 알고리즘과 베이지안 최적화 알고리즘(BO)을 활용하여 선택적 촉매환원(SCR) 시스템의 NOx 질량 농도의 동적 소프트 측정 모델을 최적화하는 것이 제안되었습니다. 동적 NOx 생성 과정에서 단일 정적 모델의 예측 정확도가 낮아지며, 보조 변수가 입구 NOx 질량 농도와 비동기적으로 발생하는 문제에 대해 mRMR-BO를 활용하여 보조 변수를 선택하고, 보조 변수의 지연을 확인하는 CE 그리고 보조 변수의 차수를 결정하는 BO를 사용하여 딜레이와 차수 정보를 활용하여 동적 스태킹 통합 소프트 측정 모델을 구성하였습니다. 시뮬레이션 결과: 통합된 모델의 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차 및 평균 절대 백분율 오차가 TCN 및 LASSO 네트워크보다 작으며, 통합 동적 모델은 통합 정적 모델에 비해 더 높은 예측 정밀도를 보여줌으로써 입구 NOx 질량 농도의 정확한 소프트 측정을 실현할 수 있음을 보여줍니다.

NOx 동적 모델링; 최대 상관관계 - 최소 중복; 베이지안 최적화; 통합 모델