火力発電所の脱硝制御に向けた機械学習によるNOx発生量予測の評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23029,SMF23057

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【D】産業応用部門 スマートファシリティ合同研究会

発行日: 2023/10/30

タイトル(英語): Evaluation of NOx Prediction by Machine Learning for Denitration Control of Thermal Power Plants

著者名: 桐淵 大貴(東芝),松崎 篤(東芝エネルギーシステムズ),清水 佳子(東芝エネルギーシステムズ)

著者名(英語): Daiki Kiribuchi(Toshiba),Atsushi Matsuzaki(Toshiba Energy Systems & Solutions),Keiko Shimizu(Toshiba Energy Systems & Solutions)

キーワード: ＳＣＲ|プロセス制御|コンバインドサイクル|人工知能|非線形回帰|ＦＦ制御|SCR|process control|combined cycle|artificial intelligence|nonlinear regression|FF control

要約(日本語): 火力発電所ではNOx発生量の予測値に基づいた脱硝制御が行われている。我々は機械学習による発生量の推定と、推定値の不確かさを考慮した脱硝制御を提案し、制御性能の向上を確認した。ここでは現在の発生量を推定したが、脱硝制御の遅れを考慮して将来の発生量を予測すると制御性能がさらに向上する可能性がある。本発表では、機械学習による40秒後の発生量の予測と、予測値の不確かさを考慮した脱硝制御を提案・評価する。

要約(英語): In thermal power plants, denitration control is based on predicted NOx flow. In this presentation, we propose and evaluate the prediction of NOx flow at 40 seconds by machine learning and the denitration control considering the uncertainty of the predicted NOx flow.

本誌: 2023年11月2日システム/スマートファシリティ合同研究会

本誌掲載ページ: 57-61 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,041 Kバイト