火力发电作为我国能源结构的重要组成部分,在未来的数十年间仍然会在我国的电力生产结构中占据重要地位。随着人们环保意识的提高,火电厂开始对火电生产过程中产生的NOx等污染物实行超低排放标准。在现行标准要求下,火电厂SCR烟气脱硝装置能否实现精准喷氨至关重要,喷氨量不足会造成烟气中NOx含量超标,过度喷氨则会影响机组整体运行的安全性。本文通过建立全工况下能准确预测SCR入口烟气NOx浓度的预测模型,作为前馈信号指导SCR喷氨,实现SCR的精准喷氨控制。首先针对CEMS测量延迟造成的SCR大延迟特性,设计并进行了正交热态试验,测量SCR入口处CEMS测量的延迟时间,为NOx预测模型考虑时间效应提供数据支持。同时设计试验时的工况能基本覆盖锅炉正常运行时的工况范围,为建立能在全工况下运行的NOx生成量预测模型提供全面的试验数据支持。选用XGBoost算法,以正交热态试验期间的锅炉运行数据为基础,加入时间效应参数,同时考虑CEMS测量的延迟时间,建立能在全工况下准确预测SCR入口烟气NOx含量的模型。同时研究XGBoost算法中不同超参数变化对模型准确度造成的影响,并使用遗传算法对XGBoost模型超参数进行优化,最终建立的NOx浓度预测模型能将CEMS的测量延迟缩短近80%。将所建立NOx浓度预测模型设置于能与DCS实时数据交互的服务器上,对目标机组实际运行时的NOx浓度进行实时预测。在证明预测结果准确可靠的基础上,将NOx浓度预测值加入喷氨前馈控制,最终实现SCR的喷氨优化。在电厂正式投运期间,排放烟气中NOx浓度毛刺显著减少,SCR喷氨量波动明显平缓,氨逃逸导致的空预器堵塞现象明显改善。