火电厂SCR烟气脱硝系统建模与运行优化
选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)是火电厂目前普遍采用的烟气脱硝方法,脱硝系统的喷氨量不仅影响烟气脱硝的效率,过量喷氨也会造成氨逃逸率升高,导致环境的二次污染.SCR系统反应机理复杂,具有非线性、大惯性等特点,传统PID控制方法无法实现喷氨量的精确控制.本文将核偏最小二乘方法(kernel partial least squares,KPLS)与多尺度核函数相结合,提出了MKPLS( multiscale kernel partial least squares,MKPLS)建模方法,并建立了SCR系统模型.仿真结果表明,模型具有较好的学习及泛化能力.将SCR模型应用于模型预测控制方法中,实时计算最优喷氨量,本文实现了对喷氨量的优化控制.实验结果表明,此方法与传统PID控制方法相比,脱硝率有了一定提高,同时降低了氨逃逸率.
火电厂 选择性催化还原烟气脱硝系统 数据建模 运行优化
秦天牧 刘吉臻 杨婷婷 张维
新能源电力系统国家重点实验室,控制与计算机工程学院,华北电力大学,北京 102206
国内会议
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2015-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）