基于神经网络和预测控制的电站锅炉低NO x 排放优化

发布时间：2021-07-13 10:22

　　十三五期间国家对大气污染治理提出了更高的要求,燃煤电厂烟气排放是主要的大气污染因素之一,因此电厂脱硝系统优化得到了相应的重视。如今电厂脱硝系统控制策略多采用复合控制方式,这是一种以摩尔比为前馈以PID计算为反馈的控制策略。但是由于现场环境复杂导致反应器入口NO_x浓度的测量存在多种问题,由于被控对象迟延大、惯性大、非线性导致PID控制方式的控制效果不理想。针对SCR反应器入口NO_x浓度测量的问题,本文提出了基于BP神经网络的NO_x浓度软测量模型,依据电厂历史运行数据建立了SCR反应器入口NO_x浓度的软测量模型。在建立NO_x浓度软测量模型的过程中改进了基于互信息的模型辅助变量筛选算法并应用到了辅助变量筛选过程中,使用了遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行寻优降低了网络的学习时间。建立的软测量模型有效解决了机组运行过程中反应器入口吹扫所带来的NO_x测量问题以及烟气中NO_x浓度测量响应慢的问题。针对PID控制效果不理想的问题,本文使用动... 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

优化前 330MW 负荷时运行曲线

优化前降负荷时运行曲线

方案切换逻辑组态上述切换设计为系统处于以下三种情况之一时切换到原方案保证脱硝系统正

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3281885