超临界锅炉烟气脱硝喷氨量混结构–径向基函数神经网络最优控制

被引：60

作者：

周洪煜 ^{[1
]}

张振华 ^{[1
]}

张军 ^{[2
]}

张伟 ^{[1
]}

赵乾 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学动力工程学院

[2] 西北电力设计院

来源：

中国电机工程学报 | 2011年 / 31卷 / 05期

关键词：

选择性催化还原; 径向基函数神经网络; 混结构最优控制; 烟气脱硝; 超临界锅炉;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2011.05.018

中图分类号：

TK227 [运行];

学科分类号：

摘要：

喷氨量大小不仅影响超临界锅炉选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)烟气脱硝装置的效率,过量喷氨也会导致下游空预器受热面的积灰、腐蚀和造成资源浪费、二次污染,且在变负荷时,传统PID控制方式很难实现最佳控制。通过引入混结构隐含层,改善传统RBF神经网络变工况控制时的非线性和扰动适应能力,设计了基于混结构RBF神经网络(MS-RBFNN)的喷氨流量最优控制系统,用MS-RBFNN综合学习当前主要相关状态参数,以SCR脱硝装置出口NOx排放量最小作为学习训练信号,实时并行计算出最优喷氨控制流量。实验结果表明,此优化方案相对传统PID控制,具有更好的NOx排放控制效果和变工况适应能力,同时节约了喷氨量。

引用

页码：108 / 113

页数：6

共 14 条

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