基于粒子群预测优化算法的选择性催化还原脱硝系统仿真研究

基于粒子群预测优化算法的选择性催化还原脱硝系统仿真研究

论文摘要

选择催化还原(SCR)脱硝策略是目前火电机组中最常用的脱硝手段,因脱硝系统对象具有大时延、大惯性的特点,加上系统干扰和模型的多变性,所以设计出既能满足系统控制指标又能长期稳定、经济运行的策略具有重大意义。本文借鉴前人在SCR脱硝系统预测控制方面的研究成果,结合PSO优化算法,克服了预测控制器在使用过程中参数难以整定的缺点,设计出一个基于PSO预测优化控制器,实现最优控制。最后针对某厂600MW机组的SCR脱硝系统对象进行了仿真分析,其结果验证了采用本算法设计的控制器比常规的控制手段,具有较强的适应性和优越性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 崔海东

关键词: 预测控制,动态矩阵,粒子群

来源: 电气技术 2019年03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: 大唐双鸭山热电有限公司

分类号: X773;TP18

页码: 37-41+49

总页数: 6

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