Resumen

La combustión de carbón en las centrales eléctricas produce emisiones excesivas de óxidos de nitrógeno (NOx), que ponen en peligro la salud de las personas. Se necesitan métodos probados y eficaces para reducir las emisiones de NOx. Este artículo construye un modelo de red de ecoestado (ESN) de la interacción entre las emisiones de NOx y los parámetros operativos en función de datos históricos reales. Se emplea el algoritmo de optimización del lobo gris (GWO) para mejorar la precisión del modelo ESN. A continuación, se optimizan los parámetros operativos mediante el algoritmo GWO para reducir finalmente las emisiones de NOx. Los resultados experimentales muestran que el modelo ESN de emisiones de NOx es más preciso que los modelos LSTM y ELM. Los resultados de la simulación muestran una reducción de las emisiones de NOx en tres casos seleccionados del 16,5%, 15,6% y 10,2%, respectivamente.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:emisiones de nox, parámetros operativos, precisión del modelo esn, reducción de las emisiones de nox, red eco state, exceso de óxido de nitrógeno, optimización grey wolf, datos históricos reales, modelos elm, modelo esn
• Keywords:nox emissions, operational parameters, esn model accuracy, nox emission reduction, echo state network, excessive nitrogen oxide, grey wolf optimization, real historical data, elm models, esn model