本文關(guān)鍵詞：燃煤鍋爐SCR系統(tǒng)噴氨量智能優(yōu)化方法

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【摘要】：隨著能源環(huán)境發(fā)展和霧霾、酸雨等環(huán)境問題日益突出,大氣污染預防與治理成為能源生產(chǎn)重要議題。NOx是煙氣中導致大氣污染的主要因素之一。我國對NOx排放標準已有嚴格規(guī)定,但由于國內(nèi)煙氣脫硝技術(shù)起步晚,工業(yè)應(yīng)用存在理論不成熟、脫硝效果差等問題。因此,研究煙氣脫硝技術(shù)具有重要意義。本文針對燃煤電廠煙氣脫硝技術(shù)噴氨量的控制,展開如下研究：綜述了現(xiàn)有的脫硝方法,著重介紹了選擇性催化還原煙氣脫硝技術(shù)(Selective Catalytic Reduction, SCR)的反應(yīng)原理與反應(yīng)過程,分析了影響脫硝效率的因素以及脫硝系統(tǒng)對鍋爐的影響,為之后的SCR系統(tǒng)噴氨量優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。深入分析了生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的固定摩爾比和出口NOx定值控制方式,并針對出口NOx定值控制方式進行了建模仿真。結(jié)果表明,雖然所建模型能夠較好反映現(xiàn)場設(shè)備動態(tài)特性,但傳統(tǒng)PID控制器無法解決SCR系統(tǒng)強非線性和大滯后等問題,導致脫硝成本提高和二次污染。研究支持向量機的理論基礎(chǔ)和建模方法,并將其應(yīng)用到電廠SCR脫硝系統(tǒng)建模中。結(jié)合SCR系統(tǒng)的特點和反應(yīng)機理,對SVM模型的輸入變量進行篩選,同時對數(shù)據(jù)進行預處理,有效降低了模型維度,減少了模型復雜度,提高了模型的準確性和魯棒性；在電廠傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,引入基于支持向量機的噴氨量補償器,在控制NOx排放達到國家標準的同時優(yōu)化噴氨量。對比仿真表明,該方法在有效控制NOx排放量基礎(chǔ)上,能夠降低噴氨量,節(jié)約經(jīng)濟成本,具有一定工程應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：煙氣脫硝 選擇性催化還原 PID控制 支持向量機 噴氨量優(yōu)化
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：X773
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-14
• 1.2 現(xiàn)階段國內(nèi)外研究成果14-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容和文章結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 SCR脫硝系統(tǒng)簡介17-23
• 2.1 SCR脫硝工藝及原理17-20
• 2.2 SCR脫硝系統(tǒng)對鍋爐的主要影響20-21
• 2.3 影響SCR脫硝裝置脫硝效率的因素21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 燃煤機組鍋爐脫硝系統(tǒng)噴氨量控制23-34
• 3.1 鍋爐脫硝系統(tǒng)噴氨量控制23
• 3.2 傳統(tǒng)鍋爐脫硝系統(tǒng)噴氨量控制23-26
• 3.2.1 固定摩爾比控制方式23-25
• 3.2.2 出口NOx定值控制方式25-26
• 3.3 傳統(tǒng)脫硝系統(tǒng)PID控制仿真結(jié)果26-32
• 3.4 存在的問題32
• 3.5 本章小結(jié)32-34
• 第4章 SCR脫硝系統(tǒng)噴氨量的優(yōu)化控制34-49
• 4.1 引言34
• 4.2 補償器設(shè)計思路34-35
• 4.3 支持向量機35-41
• 4.3.1 構(gòu)造最優(yōu)超平面36-40
• 4.3.2 支持向量機算法40-41
• 4.4 變量篩選及數(shù)據(jù)預處理41-44
• 4.5 噴氨補償量支持向量機模型44-46
• 4.6 基于支持向量機的噴氨量補償器效果及分析46-47
• 4.7 本章小結(jié)47-49
• 第5章 結(jié)論與展望49-51
• 5.1 結(jié)論49-50
• 5.2 展望50-51
• 參考文獻51-54
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文54-55
• 致謝55

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 羅子湛;孟立新;;燃煤電站SCR煙氣脫硝噴氨自動控制方式優(yōu)化[J];電站系統(tǒng)工程;2010年04期

2 董建勛;閆冰;趙宗林;王松嶺;馮兆興;;火電廠煙氣脫硝裝置對鍋爐運行影響的分析[J];熱力發(fā)電;2007年03期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙乾;SCR煙氣脫硝系統(tǒng)模擬優(yōu)化及噴氨量最優(yōu)控制[D];重慶大學;2012年

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本文編號：917025