【摘 要】
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针对燃煤机组脱硝系统NOx被控对象存在大延迟、非线性的问题,综合考虑燃煤机组运行特性和脱硝系统工艺流程,对机理模型在变负荷过程中的特性进行分析和研究。以机理模型作为研究对象,通过BP神经网络建立脱硝系统出口NOx浓度的控制模型。将遗传算法(GA)和模型预测控制理论相结合,实现脱硝系统出口NOx浓度的神经网络模型预测控制。与传统的PID控制方法比较,所提方法具有更高的出口NOx浓度控制品质,降低了控制动态过程中的氨逃逸率。
【机 构】
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国能国华（北京）电力研究院有限公司,北京工业大学信息学部,天津国华盘山发电有限责任公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0604204-03),国家自然科学基金资助项目(61873006)。
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针对燃煤机组脱硝系统NOx被控对象存在大延迟、非线性的问题,综合考虑燃煤机组运行特性和脱硝系统工艺流程,对机理模型在变负荷过程中的特性进行分析和研究。以机理模型作为研究对象,通过BP神经网络建立脱硝系统出口NOx浓度的控制模型。将遗传算法(GA)和模型预测控制理论相结合,实现脱硝系统出口NOx浓度的神经网络模型预测控制。与传统的PID控制方法比较,所提方法具有更高的出口NOx浓度控制品质,降低了控制动态过程中的氨逃逸率。
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