基于改进NARX-DMC的SCR脱硝控制策略

发布时间：2024-11-02 13:57

　　 由于国家越来越高的环保要求,火电厂SCR脱硝控制系统所面临的挑战也越来越大,如何在保证NOx排放不超标的前提下,实现精准喷氨成为一个亟待解决的问题。由于电网频繁调峰对燃煤电厂锅炉燃烧系统的冲击,使得燃煤电厂锅炉烟气中氮氧化物(NOx)浓度的波动十分剧烈,又因为SCR脱硝系统的迟延性以及NOx浓度测量系统的滞后性等因素,使得传统控制策略难以满足SCR脱硝系统的控制需求。提出了一种NARX神经网络和改进动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)算法相结合的脱硝控制策略,并在MATLAB环境中采用电厂实际数据进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制策略与传统控制策略相比,具有更为良好的控制性能,可为SCR脱硝控制系统的设计提供参考。

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【部分图文】：

脱硝反应的过程遵循如下两个动力学反应定理:Langmuir-Hinshelwood机理和Eley-Rideal机理。根据Langmuir等温吸附平衡方程，NH3在脱硝反应中的反应过程可以描述为以下几个过程:式中:ra为NH3吸附速率;ka0为吸附速率常数;Ea为NH3吸附的活化能....

为测试机理模型的有效性，选取一段典型的实际数据，进行机理模型测试。将实际入口NOx浓度、喷氨量、总风量、SCR入口温度数据作为机理模型的输入数据，获得的机理模型输出与实际出口NOx浓度曲线如图2所示，模型输出与实际输出之间的均方根误差为4.35，因此经过辨识得到的SCR脱硝机理模....

选取在工程应用中容易获得的阶跃响应做为预测模型的动态矩阵控制算法是在流程工业过程中应用十分广泛的预测控制算法之一，该算法在控制量的求取上使用增量算法，能有效消除被控对象反应过程中的稳态误差，因此适用于有纯时延、大惯性的被控对象[8]。动态矩阵控制算法主要由预测模型，滚动优化和反馈....

在对被控对象神经网络建模过程中，一个多输入单输出系统的离散方程如式(12)所示。式中:y(k)为被控系统的输出;u1(k)，…，un(k)为被控系统的输入;ny为系统输出的时间序列延迟个数;n1，…，nn为系统输入的时间序列延迟个数。

本文编号：4009614