【摘 要】
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采用选择性非催化还原(SNCR)技术的循环流化床(CFB)锅炉产生的NO_x质量浓度无法直接在线测量,阻碍了NO_x排放的自动控制及经济运行。对此,本文以某300MW CFB锅炉为例,采用软
【机 构】
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山西大学自动化系,山西平朔煤矸石发电有限公司
【基金项目】
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山西省科技攻关项目(20140313-1);山西省煤基重大项目(MD2014-03-06-03)
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采用选择性非催化还原(SNCR)技术的循环流化床(CFB)锅炉产生的NO_x质量浓度无法直接在线测量,阻碍了NO_x排放的自动控制及经济运行。对此,本文以某300MW CFB锅炉为例,采用软测量技术,分析影响烟气中生成NO_x的主要因素为机组负荷和氧体积分数,对这2个因素分别采集现场数据,建立BP神经网络模型,并将该模型应用于新华DCS系统,实现了锅炉生成NO_x质量浓度的在线预测。预测结果表明,软测量所得NO_x质量浓度比传感器实测数据提前120s,有利于改善烟气脱硝控制系统的调节效果。
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