RBF神经网络在火电厂脱硝控制系统中的应用
本文研究的目的在于，针对河北马头电厂300MW机组脱硝改造工程，介绍了选择性催化还原法(SCR)烟气脱硝系统控制策略，并通过建立神经网络预测模型来优化氨气流量控制系统，在有效降低成本的情况下保证脱硝效率，控制氮氧化物排放量。并提出了今后工作需要完善和改进以下两个方面：一是控制程序中保护模块与自动控制逻辑还需要长时间运行检验后，才能够发现其中的不足，需要定期维护完善。二是神经网络是通过数据训练的结果分析而来，训练数据越多，种类越全，自然效果越好。鉴于机组运行时间短，所遇到的工况单一，训练数据并不完善，需要在日后工作中不断完善数据库。
火电厂 脱硝控制系统 径向基神经网络 脱硝效率 选择性催化还原法
吕世爽 贺宁 李莉新 孔祥伍 胡凤玺
大唐河北发电有限公司马头热电分公司,河北邯郸056044
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2016-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）