基于智慧模型的脱硝控制系统优化

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针对目前火电厂选择性催化还原(SCR)脱硝系统存在的脱硝系统入口与出口测量延迟、NOx某测点测量值失真、脱硝反应器出口测量值与脱硝环保测量值不一致等问题,以某电厂300 MW机组为例,对脱硝自动控制系统进行智能优化改进,在保证机组脱硝系统满足超低排放要求的同时,防止氨气过量,出现氨逃逸。采用人工智能技术建立SCR脱硝系统模型,利用智慧优化控制系统(TOCS)强大的自学习与自我进化能力不断完善系统模型,实现对系统运行状态的预测和各控制量的精确计算。TOCS投运后大幅改进了脱硝系统的控制品质,在保证NO
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