粒子群优化算法在脱硝控制系统中的应用

发布时间：2020-04-27 16:30

【摘要】：随着我国对环境问题不断重视,大气污染物排放标准不断提高,氮氧化物控制技术的要求也不断提升。其中选择性催化还原法(SCR)脱硝技术因为其脱硝率高和技术成熟,被火电厂广泛采用。本文在研究了SCR脱硝技术的工作原理和工艺技术的基础上,将粒子群算法(PSO)及其改进方法应用在SCR脱硝控制系统中。首先,本文介绍了SCR脱硝控制系统的基本原理,分析了其催化还原反应所需要的工作条件和工艺布置需求,明确控制系统的控制量(喷氨量)对于系统的影响。其次,依据脱硝控制系统的动态特性,通过分析处理现场采集的数据,利用粒子群算法辨识出脱硝系统被控对象传递函数模型。然后,介绍了PID控制器的基本原理、控制品质指标和一般整定的方法,由于脱硝系统具有大惯性、大迟延的特点,常规PID控制存在着不足。利用粒子群算法对SCR脱硝系统PID控制器参数进行优化,优化后的系统具有一定的鲁棒性。最后,针对粒子群不能够保证全局收敛的缺点,提出具有量子行为的粒子群优化算法,并将改进算法应用到优化PID参数中,通过仿真验证改进的粒子群算法能够更好的控制品质,并且具有很好的鲁棒性。
【图文】：

SCR脱硝技术的三种布置方式

simulink仿真验证首先在仿真开始时加入50的阶跃响应，然后当波形稳定后加入50的阶跃
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X773;TP18

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