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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 228 - 231 (4page)
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This study develops an AI model to forecast key performance parameters in a grate-type municipal solid waste incinerator, which suffers from large variations in combustion conditions because of inhomogeneous fuel characteristics and discontinuous feeding. Utilizing 138 operational variables collected every 30 seconds over nine days, the ensemble model predicts gas temperature, oxygen concentration, and steam production up to 15 minutes ahead, achieving MAPE values below 7.80% for 5-minute predictions and 9.22% for 10-minute predictions. It also offers operational guidance for optimal combustion scenarios.
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