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基于多变量广义预测控制算法的脱硝优化研究及应用

         

摘要

cqvip:大型火力发电机组脱硝系统被控对象具有大迟延、大惯性、受干扰因素多以及不同负荷下的被控对象模型变化大等特性,传统的PID 控制不能满足控制要求。为解决这一问题,利用递推最小二乘法(recursive least square,RLS)建立了脱硝系统多变量模型,并基于多变量广义预测控制构建了脱硝系统优化控制策略,同时将该策略应用于某电厂330 MW亚临界机组。实践结果表明:无论是稳态工况还是复杂的变负荷工况,脱硝优化控制策略都能够很好地控制脱硝系统出口NOx 浓度,大大降低了NOx 浓度的波动,减少了尿素使用量,实现了脱硝系统稳定经济运行。

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