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基于数据驱动的SCR脱硝系统控制优化

         
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摘要

为解决燃煤机组深度调峰引发的SCR脱硝系统控制精度不佳问题,本文采用遗传算法与内模控制相结合的对象参数辨识与控制参数整定方法,以解决被控对象参数辨识和控制参数寻优问题。并针对常规燃煤电厂机组脱硝系统A、B两侧的不同调节特性,设计中间点观测值对反馈值进行校正,以实现弥补测量滞后和兼顾A、B两侧调节特性的目的。最后,利用国内某火电厂#1机组脱硝控制系统进行案例分析和试验验证。试验结果显示所提优化方法能够实现SCR脱硝系统参数辨识及PID参数整定,并且氮氧化物排放曲线显示所提优化控制方案能够控制出口NOx在50 mg/m^(3)以下,同时A、B两侧喷氨阀门调节幅差均值减小了2.3%,避免局部喷氨量过高。由此可得,所设计的基于数据驱动方式的SCR脱硝控制优化方法不仅可以有效控制氮氧化物超低排放,而且能够兼顾A、B两侧的调节特性,适用于火电厂脱硝控制系统。

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