Для системы селективного каталитического восстановления (SCR) в тепловых электростанциях, из-за большого количества факторов, влияющих на концентрацию массы NOx на входе и больших задержек в системе, которые затрудняют точное и своевременное измерение концентрации массы NOx на входе, было предложено использование алгоритма максимальной связи - минимальной избыточности (mRMR) совместно с алгоритмом байесовской оптимизации (BO) для построения динамической модели мягкого измерения концентрации массы NOx в системе селективного каталитического восстановления (SCR). Для проблем снижения точности прогнозирования статической отдельной модели в процессе динамического образования NOx и асинхронности вспомогательных переменных с концентрацией массы NOx на входе использовались mRMR-BO для выбора вспомогательных переменных, CE для определения задержки вспомогательных переменных и BO для определения порядка вспомогательных переменных, и была построена динамическая модель мягкого измерения с использованием информации о задержке и порядке вспомогательных переменных с использованием стекинг-метода. Результаты моделирования показывают: совместные модели показывают ниже среднеквадратической ошибки, средней абсолютной ошибки и средней абсолютной процентной ошибки в сравнении с сетью TCN и LASSO; динамическая модель совместного прогнозирования имеет более высокую точность по сравнению со статической моделью совместного и может обеспечить точное мягкое измерение концентрации массы NOx на входе.

динамическое моделирование NOx; максимальная связь - минимальная избыточность; байесовская оптимизация; совместная модель