Este artículo propone un modelo dinámico del sistema de reducción catalítica selectiva SCR basado en la selección de variables utilizando información mutua. Al analizar la información mutua sobre los factores que influyen en el sistema de reducción catalítica selectiva SCR, utilizando el algoritmo de enjambre de partículas para seleccionar las variables de entrada del sistema y determinar el retraso en los parámetros de entrada. Luego, las variables de entrada seleccionadas se aplican a la red neuronal no lineal NARX para construir un modelo dinámico del sistema de reducción catalítica selectiva SCR. Los datos reales de operación del sistema de reducción catalítica selectiva SCR de una central eléctrica de carbón se introducen en este modelo para verificar la precisión de las predicciones y la capacidad de generalización del modelo construido.

Central eléctrica de carbón;Sistema de reducción catalítica selectiva SCR;Información mutua;Selección de variables;Modelo dinámico;Red neuronal no lineal NARX;Algoritmo de enjambre de partículas