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J-GLOBAL ID：201502207221874733   整理番号：15A0496224

実時間モデル更新および出力バイアス更新に基づく石炭火力発電所からのNOx排出量の予測

Prediction of NO_x Emission from Coal Fired Power Plant Based on Real-Time Model Updates and Output Bias Update

著者 (5件)： AHMED Faisal (Hanyang Univ., Seoul, KOR) ,  CHO Hyun Jun (Hanyang Univ., Seoul, KOR) ,  KIM Jin-Kuk (Hanyang Univ., Seoul, KOR) ,  SEONG Nohuk (Hanyang Univ., Seoul, KOR) ,  YEO Yeong-Koo (Hanyang Univ., Seoul, KOR)
資料名： Journal of Chemical Engineering of Japan  (Journal of Chemical Engineering of Japan)
巻： 48  号： 1/3  ページ： 35-43  発行年： 2015年03月 
JST資料番号： S0629A  ISSN： 0021-9592  CODEN： JCEJAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： NOx排出量の非線形変動挙動を処理してその長期予測をするためには,実時間再帰的更新モデルが不可欠である。本論では,NOx排出量の予測のために新たな再帰的更新モデルを提案した。提案した実時間モデルに初期のLSSVMモデルとその後に続く更新法を導入してデータを処理するために,このモデルを最新のプロセスデータの変動に適応させた。この更新法には,単独の最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)更新,単独の出力バイアス更新,LSSVM-スキームと呼ぶこれらの二つを組合わせた更新法を取り入れた。これらのモデルを,韓国の石炭火力発電所からのNOx排出のプロセスデータに適用した。提案した実時間LSSVMモデルから得られた予測結果を,それらに対応する実時間PLS(部分最小二乗法)モデルによる予測結果と比較した。その結果,この実時間LSSVMモデルは,それらに対応する実時間PLSモデルを凌ぐものであることが明らかになった。本検討で開発した他のモデルの中では,LSSVMに基づくLSSVM-スキームと単独の出力バイアス更新法が長時間経過においてもNOx排出量を最も高い精度でロバストに予測する手法であることが明らかになった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *実時間処理 ,  *更新 ,  発電所 ,  *排出量 ,  *酸化窒素 ,  非線形性 ,  変動 ,  *長期予測 ,  *推定 ,  *サポートベクトルマシン ,  最小二乗法 ,  バイアス ,  出力 ,  *予測モデル ,  精度 ,  ロバスト性 ,  *火力発電
準シソーラス用語： NOx排出量 ,  *モデル更新 ,  *再帰的推定 ,  *最小二乗-サポートベクトルマシン ,  *出力バイアス更新 ,  石炭火力発電 ,  予測精度 ,  流量変動

分類 (2件)： 有害ガス調査測定  (SB03050T) ,  火力発電  (NB03040D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 実時間 ,  モデル更新 ,  バイアス ,  更新 ,  石炭火力発電所 ,  NOx排出量 ,  予測