基于粒子群算法的SCR烟气脱硝系统模型辨识

平玉环; 李宗耀

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基于粒子群算法的SCR烟气脱硝系统模型辨识

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摘要

燃煤机组选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统出口NOx质量浓度存在大迟延、大惯性、非线性的特点,会导致控制器参数优化困难和传统模型辨识方法的缺陷.本文分析了某超临界660 MW机组SCR烟气脱硝控制系统的结构,挖掘了不同负荷下的历史数据,采用闭环辨识方法,利用粒子群算法对模型参数进行寻优,建立了SCR烟气脱硝系统调节阀开度与氨气流量对象、氨气流量与出口NOx质量浓度对象及烟气流量与出口NOx质量浓度对象的传递函数,基于MATLAB软件的模型辨识仿真结果表明了辨识曲线能较好地反应实际输出曲线,验证仿真结果证明了该方法的有效性和可靠性.

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来源
《热力发电》 |2020年第12期|128-134|共7页
作者
平玉环; 李宗耀;
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作者单位

华北电力大学科技学院河北保定071003;

河北国华定州发电有限责任公司河北定州073000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
SCR; 烟气脱硝; 闭环辨识; 粒子群优化算法; 模型验证;

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