论文摘要
燃煤火电机组的NO_x排放值是受国家环保部门实时监督考核的重要环保安全指标。由于NO_x被控对象的纯时延大时滞特性,常规的PID控制很难将烟气NO_x排放指标控制到理想范围内。介绍了一种基于BP神经网络模型和预测控制的动态矩阵控制(DMC)算法相结合的新型火电机组脱硝控制策略,其中BP神经网络可逼近DMC算法中脱硝对象的零输入响应,利用神经网络的泛化能力,逼近实际工业过程在不同负荷下模型参数时变的特性,使预测控制中的模型预测部分可以更精确地逼近实际过程对象,提高整个预测控制算法的控制精度。现场应用表明,这种新型脱硝控制策略可有效提高火电机组NO_x的控制品质。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王天堃
关键词: 燃煤发电机组,脱硝控制,神经网络,预测控制
来源: 中国电力 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业,自动化技术
单位: 国家能源投资集团有限责任公司
基金: 国家重点研发计划资助项目(超低NOx煤粉燃烧技术,2018YFB0604204)~~
分类号: X773;TM621;TP183
页码: 140-145
总页数: 6
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