基于BP神经网络的循环流化床锅炉生成NO_x质量浓度在线软测量

发布时间：2017-06-03 13:02

  本文关键词：基于BP神经网络的循环流化床锅炉生成NO_x质量浓度在线软测量，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：采用选择性非催化还原(SNCR)技术的循环流化床(CFB)锅炉产生的NO_x质量浓度无法直接在线测量,阻碍了NO_x排放的自动控制及经济运行。对此,本文以某300MW CFB锅炉为例,采用软测量技术,分析影响烟气中生成NO_x的主要因素为机组负荷和氧体积分数,对这2个因素分别采集现场数据,建立BP神经网络模型,并将该模型应用于新华DCS系统,实现了锅炉生成NO_x质量浓度的在线预测。预测结果表明,软测量所得NO_x质量浓度比传感器实测数据提前120s,有利于改善烟气脱硝控制系统的调节效果。
【作者单位】： 山西大学自动化系;山西平朔煤矸石发电有限公司;
【关键词】： 软测量 锅炉 循环流化床 SNCR 生成NOx质量浓度 BP神经网络 新华DCS
【基金】：山西省科技攻关项目(20140313-1) 山西省煤基重大项目(MD2014-03-06-03)
【分类号】：TM621;X773
【正文快照】： 随着国家环保指标的进一步提高,对燃煤电厂SO2、NOx以及烟尘等提出了更高的要求[1-3]。而循环流化床(CFB)锅炉生成的NOx相对其他锅炉要少得多,这对脱硝工作非常有利。CFB锅炉一般采用选择性非催化还原(SNCR)烟气脱硝技术[4]。SNCR烟气脱硝技术的温度区间在800~900℃时,脱硝效

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