Resumen

Un episodio de emisión de SO en una central eléctrica de carbón ocurre cuando la serie de promedios bihorarios de la concentración de SO, tomados en intervalos de 5 minutos, es mayor que un valor específico. La predicción anticipada de estos episodios de contaminación es muy importante para las empresas que generan electricidad quemando carbón, ya que les permite tomar medidas preventivas adecuadas. Para prever episodios de contaminación por SO, se probaron tres métodos diferentes: redes neuronales Elman, modelos autorregresivos de media móvil integrada (ARIMA) y un método híbrido que combina ambos. Los tres métodos se aplicaron a una serie temporal de concentraciones de SO registradas en una estación de control en las cercanías de una central eléctrica de carbón. Los resultados obtenidos mostraron un mejor rendimiento del método híbrido sobre las redes Elman y los modelos ARIMA. La mejor predicción se obtuvo 115 minutos antes con el modelo híbrido.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Dinámica de fragmentación Medios porosos Circuito abierto
• Subjects:Differential equations Fragmentation dynamics Porous media Open circuit
• Palabras claves:Episodio; Central térmica de carbón; Concentración de SO; Predicción; Medidas preventivas; Método híbrido
• Keywords:Episode; Coal-fired power station; SO concentration; Prediction; Preventive measures; Hybrid method