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

作     者：周洪煜 张振华 张军 张伟 赵乾 ZHANG Hongjun;ZHOU Rongcan;HOU Shufang;GUO Yan

作者机构：重庆大学动力工程学院重庆市沙坪坝区400030 西北电力设计院陕西省西安市710075 

基　　金：中国华能集团公司科技项目 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2011年第31卷第8期

页      码：108-113页

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。

主 题 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 

学科分类：080702[080702] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

核心收录：

D　O　I：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2011.05.018

馆 藏 号：203327322...