Dado los inconvenientes del sistema actual de monitoreo por contacto tales como obstrucción, desgaste y altos costos de mantenimiento, se aplicaron las características dinámicas no lineales y la capacidad de autoaprendizaje de la red neuronal artificial para establecer un modelo de predicción de emisiones de contaminantes (NOx, SO2) en una gran central eléctrica. Los resultados de las pruebas en el sitio muestran que este modelo tiene buenos efectos de predicción, con errores relativos promedio de 4.8813% para el NOx y 6.1365% para el SO2.

central eléctrica de carbón; caldera; emisiones de contaminantes; SO2; NOx; red neuronal; predicción