本文選題：選擇性催化還原　切入點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：以自某熱電廠350 MW燃煤機(jī)組的選擇性催化還原(SCR)反應(yīng)系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)為依托,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制方法,研究電廠尾氣中氮氧化物排放的預(yù)測(cè)及控制問(wèn)題.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行模型辨識(shí),利用預(yù)測(cè)控制的思想對(duì)噴氨量進(jìn)行控制,既可使尾氣達(dá)到限排標(biāo)準(zhǔn),亦能減少用氨量,提升經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)減少氨逃逸.采用最速梯度方法進(jìn)行控制器的優(yōu)化,并通過(guò)性能函數(shù)來(lái)約束控制量,達(dá)到預(yù)期輸出.最后將仿真結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)所測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制方案可以較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出未來(lái)有限時(shí)刻所需的噴氨量.
[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.
【作者單位】： 東北大學(xué)秦皇島分�？刂乒こ虒W(xué)院;吉林省電力科學(xué)研究院有限公司;
【基金】：河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(ZD2016203) 國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司電力科學(xué)研究院科技項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP183;X773

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1706555