【摘 要】
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随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,以太阳能、风能为代表的新能源发电机组的装机容量将大幅提高,燃煤机组需要提高快速变负荷的能力以应对新能源发电并入电网时造成的冲击,但负荷的快速变动将会引起烟气中NOx浓度的剧烈波动。同时,有关燃煤电站污染物的排放标准日趋严格,对SCR脱硝控制系统的控制精度提出了更高的要求,建立准确的系统动态模型是提升出口NOx浓度控制品质的基础。本文以某660MW燃煤机组为对象,围
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随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,以太阳能、风能为代表的新能源发电机组的装机容量将大幅提高,燃煤机组需要提高快速变负荷的能力以应对新能源发电并入电网时造成的冲击,但负荷的快速变动将会引起烟气中NOx浓度的剧烈波动。同时,有关燃煤电站污染物的排放标准日趋严格,对SCR脱硝控制系统的控制精度提出了更高的要求,建立准确的系统动态模型是提升出口NOx浓度控制品质的基础。本文以某660MW燃煤机组为对象,围绕SCR脱硝系统动态建模方法和喷氨过程优化展开研究,主要研究内容如下:首先,介绍了SCR和脱硝系统的工艺流程和反应机理,分析了脱硝过程时滞特性的成因及影响,基于脱硝反应动力学方程建立了SCR脱硝系统混合模型。采用PSO算法辨识模型中的未知动力学参数,并利用现场数据对比验证了混合模型中引入时滞环节的必要性。其次,针对SCR脱硝系统反应器出口NOx浓度测量滞后及准确性较差的问题,采用DJMI方法估计输入变量时延信息和历史数据长度,建立了基于GRU网络的SCR出口NOx浓度动态数据模型,利用历史运行数据对模型的预测性能进行了验证,并就CEMS吹扫时NOx浓度测量失效问题开展了应用研究。再次,在SCR出口NOx浓度动态预测模型基础上,提出了一种喷氨量目标值优化模型。将脱硝系统扰动参数及其一阶差分值作为模型输入,结合历史运行数据,利用提出的优化目标函数训练DNN深度神经网络以拟合优化的喷氨量目标值增量,并利用搭建的仿真系统验证了所提优化模型的性能。最后,设计开发了SCR脱硝系统仿真及喷氨量优化软件平台,为用户提供脱硝系统优化运行指导,为下一步投入现场打下基础。
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