데이터 품질은 탈질 운전 최적화 모델 적용 효과에 영향을 미치는 핵심 요소이다. 탈질 운전 모니터링 파라미터의 지연성과 대표성 부족 문제를 해결하기 위해, 실시간 성능 모니터링에 적합한 탈질 성능 파라미터 차원 축소 기술을 개발하였으며, 탈질 시스템 자체의 탈질 능력을 반영하는 환원제 이용률을 탈질 운전 상태 모니터링 평가 파라미터로 설정하여 데이터 생성 효율을 향상시켰다. 이를 통해 조정 지연성을 제거할 수 있는 탈질 시스템 운전 최적화 방식을 구축하고, 탈질 시스템 운전의 전형적인 이상 상태 인식 기술을 개발하여 경제적이고 안전하며 안정적이고 기준에 부합하는 운전을 지도한다. 이 기술은 1,000 MW 석탄 화력 발전소의 다양한 부하 조건에서 전체적으로 적용되었으며, 결과는 환원제 이용률을 활용한 탈질 시스템 운전이 요소 용액 단위 소비량을 1.5%~8.4% 감소시키고, 탈질 출구 암모니아 누출량을 10.7%~27.0% 감소시키며, 암모니아 누출률 일반 제어값을 모두 충족함을 보여준다. 발전기의 NO_x 질량 농도 변화 범위는 기존의 44.5~58.3 mg/m³에서 9.2~10.6 mg/m³로 축소되었고, 분포 편차는 59.2%~75.2%에서 21.4%~25.1%로 크게 감소하여 발전기의 탈질 과정 자동 및 안정적 제어에 더욱 유리하다.

배기가스 탈질; 최적 운전; 데이터 품질 향상; 상태 인식; 지능형 진단