【摘 要】
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火力发电厂选择性催化还原脱硝控制方法中,由于PID控制算法具有较大的惯性和延迟,喷氨量的控制精度导致烟气出口NOx含量过高,不符合国家环保标准。因此,在分析脱硝喷氨控制影
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,新疆电力公司乌鲁木齐供电公司,大唐长春第二热电厂有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51277090,51477071);辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LR2013013)
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火力发电厂选择性催化还原脱硝控制方法中,由于PID控制算法具有较大的惯性和延迟,喷氨量的控制精度导致烟气出口NOx含量过高,不符合国家环保标准。因此,在分析脱硝喷氨控制影响因素基础上,建立选择性催化还原系统出口NOx的径向基函数神经网络预测模型,采用混沌局部搜索算法确定最大迭代步数,并利用混沌粒子群优化算法(CPSO)求取最优解,以实现喷氨量的最优控制.仿真实验结果表明:与传统的PID控制算法相比,提高了喷氨量的控制精确和脱硫效率,同时降低了氨气的逃逸率。
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