Поскольку существует множество факторов, влияющих на эффективность десульфурации, и они взаимосвязаны, мониторинг эффективности десульфурации в реальном времени затруднен, а результаты измерений неточны. В этой статье использовалась нечеткая нейронная сеть T-S для построения модели прогнозирования эффективности десульфурации, на основе исходных данных системы влажной десульфурации, полученных от определенной электростанции, обученных и проверенных на платформе MATLAB, что привело к получению точной модели прогнозирования эффективности десульфурации. Результаты проверки модели показывают, что с использованием нечеткой нейронной сети T-S для прогнозирования эффективности десульфурации, 85% образцов распределены с относительной ошибкой в пределах от -1,0% до 0,5%, максимальная ошибка не превышает 1,5%, что свидетельствует о высокой точности прогнозирования этой модели, которая может хорошо удовлетворять реальные потребности инженерии.

Влажная десульфурация; Эффективность десульфурации; Нечеткая нейронная сеть T-S; Прогностическая модель; MATLAB