神经网络预测控制在SCR烟气脱硝系统中应用

发布时间：2018-04-03 19:17

  本文选题：选择性催化还原　切入点：神经网络　出处：《东北大学学报(自然科学版)》2017年06期

【摘要】：以自某热电厂350 MW燃煤机组的选择性催化还原(SCR)反应系统所采集的数据为依托,使用神经网络预测控制方法,研究电厂尾气中氮氧化物排放的预测及控制问题.利用神经网络的方法进行模型辨识,利用预测控制的思想对喷氨量进行控制,既可使尾气达到限排标准,亦能减少用氨量,提升经济效益的同时减少氨逃逸.采用最速梯度方法进行控制器的优化,并通过性能函数来约束控制量,达到预期输出.最后将仿真结果与现场所测数据进行对比,结果表明神经网络预测控制方案可以较准确地预测出未来有限时刻所需的喷氨量.
[Abstract]:Based on the data collected from the selective catalytic reduction (SCR) reaction system of a 350MW coal-fired unit in a thermal power plant, a neural network predictive control method is used to study the prediction and control of NOx emissions from the tail gas of a power plant.The method of neural network is used to identify the model, and the idea of predictive control is used to control the amount of ammonia injection. It can not only make the tail gas meet the limit of discharge standard, but also reduce the amount of ammonia used, increase the economic benefit and reduce the ammonia escape at the same time.The speed gradient method is used to optimize the controller, and the control quantity is constrained by the performance function to achieve the expected output.Finally, the simulation results are compared with the measured data in the field. The results show that the neural network predictive control scheme can accurately predict the amount of ammonia spray required at a limited time in the future.
【作者单位】： 东北大学秦皇岛分校控制工程学院;吉林省电力科学研究院有限公司;
【基金】：河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2016203) 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院科技项目
【分类号】：TP183;X773

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1706555