【摘 要】
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燃煤机组面临着灵活运行和超低排放的双重压力,机组快速深度变负荷对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统的控制提出了更高要求。提出一种兼顾超低排放和经济成本的多目标优化控制方法,将脱硝成本加入优化目标函数,采用预测控制结构,结合神经网络和遗传算法进行模型建立和控制量寻优,实现了喷氨量的优化控制。仿真结果表明,该方法在满足排放标准的同时降低了脱硝成本,并能适应锅炉大范围变工况运行。
【机 构】
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工业过程测控新技术与系统北京市重点实验室（华北电力大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(青年科学基金项目)(KZ17010103)。
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燃煤机组面临着灵活运行和超低排放的双重压力,机组快速深度变负荷对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统的控制提出了更高要求。提出一种兼顾超低排放和经济成本的多目标优化控制方法,将脱硝成本加入优化目标函数,采用预测控制结构,结合神经网络和遗传算法进行模型建立和控制量寻优,实现了喷氨量的优化控制。仿真结果表明,该方法在满足排放标准的同时降低了脱硝成本,并能适应锅炉大范围变工况运行。
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