Para mejorar la calidad del control y la eficiencia económica del sistema de reducción catalítica selectiva (SCR), es necesario establecer un modelo dinámico preciso del volumen de producción de óxido de nitrógeno en la entrada del reactor SCR. Sobre la base del modelo difuso de árbol, se estableció un modelo dinámico del volumen de producción de óxido de nitrógeno en la entrada del reactor SCR, proponiendo un método de estimación conjunta de los retardos temporales utilizando el coeficiente de correlación cruzada para estimar el retardo temporal de las variables de entrada del modelo. Este método se aplicó a datos operativos de una central eléctrica de carbón de 600 MW, y se compararon las estimaciones de los retardos temporales de las variables de entrada entre el método del coeficiente de correlación y el método del coeficiente de correlación cruzada. Los resultados mostraron que el modelo difuso de árbol tiene una alta precisión de modelización y una fuerte capacidad de generalización. Al estimar los retardos temporales de las variables de entrada del modelo, el uso del método del coeficiente de correlación cruzada conduce a un mayor aumento en la precisión del modelo y en su capacidad de generalización en comparación con el método del coeficiente de correlación.

estimación del retardo temporal; reducción catalítica selectiva; volumen de producción de óxido de nitrógeno; variables de entrada; modelo difuso de árbol; modelización dinámica