【摘 要】
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火力发电厂煤燃烧释放的氮氧化物是大气污染物的主要组成部分,近年来国家不断降低燃煤电厂氮氧化物排放限值,提升了各发电企业的脱硝成本。循环流化床电厂选择性非催化还原（Selective Non-Catalytic Reduction,SNCR）技术在实际应用过程中存在氮氧化物在线测量延迟时间较长,以及基于比例积分微分（Proportion Integral Differential,PID）控制的脱硝
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火力发电厂煤燃烧释放的氮氧化物是大气污染物的主要组成部分,近年来国家不断降低燃煤电厂氮氧化物排放限值,提升了各发电企业的脱硝成本。循环流化床电厂选择性非催化还原（Selective Non-Catalytic Reduction,SNCR）技术在实际应用过程中存在氮氧化物在线测量延迟时间较长,以及基于比例积分微分（Proportion Integral Differential,PID）控制的脱硝系统控制效果欠佳的问题。实现脱硝系统的精准、高效控制,降低脱硝成本对于企业和国家有重要意义。针对氮氧化物在线测量延迟时间较长的问题,建立了基于长短期记忆网络的氮氧化物浓度预测模型。先通过分析历史数据中的氮氧化物数据与吹扫信号,获取烟气连续监测系统测量氮氧化物浓度的延迟时间;然后对经过数据预处理的待选变量使用最大相关最小冗余算法进行相关性分析,筛选出与氮氧化物相关性强的7组变量作为预测模型的输入变量;接着通过粒子群算法确定了长短期记忆网络模型的超参数;最后使用校正过延迟时间的数据训练所建立的基于长短期记忆网络的循环流化床烟气氮氧化物浓度预测模型。根据预测结果对比分析可知,使用本章提出的模型的预测结果与测量值相比,均方根误差减少了32.05%。针对PID控制的脱硝系统控制效果差的问题,使用基于阶梯式广义预测控制的多模型控制系统优化控制效果。首先按照负荷将SNCR脱硝系统为四个不同的子模型,然后利用粒子群算法离线辨识出每个子模型传递函数后分别设计对应的阶梯式广义预测控制器,使用基于阶梯式广义预测控制的多模型控制优化原有脱硝控制系统。对四个子模型仿真结果表明,使用阶梯式广义预测控制的控制效果比广义预测控制更加稳定;使用阶梯式广义预测控制相比控制PID控制时的调节时间能够分别减少47.44%、56.93%、56.58%和55.31%,有效的提高了控制系统的反应速度,优化了控制效果。在现场原有SNCR脱硝控制系统的基础上,设计了一种循环流化床锅炉SNCR脱硝优化控制系统。该系统搭建了脱硝优化控制系统的硬件平台,在硬件平台的基础上利用MATLAB开发了以人机交互层、功能逻辑层和数据通讯层为主要架构的脱硝优化控制系统的软件平台。提出的脱硝优化控制系统在保持原有脱硝控制系统结构不变的基础上,使用阶梯式广义预测控制优化了控制过程,为循环流化床锅炉SNCR脱硝系统的优化改造提供了新方法。
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