热能动力工程

作者：姚 楚

单位：华北电力大学 控制与计算机工程学院，新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206,

关键词：选择性催化还原;机理建模;预测控制;脱硝系统

基金：国家自然科学基金（51606063）

摘 要：随着环保意识的提高，火电厂氮氧化物的排放问题引起了社会的关注。选择性催化还原方法（selective catalytic reduction,SCR）普遍采用于火电厂的脱硝系统中，喷氨量的控制是脱硝系统的关键问题，若不能得到有效控制，不仅影响火电厂脱硝效率，而且氨逃逸有可能会造成二次污染。SCR系统的准确动态建模是对喷氨量进行有效控制的前提。本文通过分析SCR系统化学反应机理建立了SCR动态模型，并利用实际运行数据对其进行验证，平均百分比误差为10.73%，仿真结果表明该模型精度高。因该系统具有较强的非线性，传统比例、积分、微分（PID）控制器难以得到满意的控制效果，本文设计了神经网络预测控制器，对SCR系统的喷氨量进行控制，并与传统PID控制器进行对比，利用火电厂实际运行数据对该方法进行了验证，提出的控制策略在两个典型工况下的脱硝效率比传统PID控制策略高约10%，结果表明该方法具有较好的控制效果。

来源：2018年第5期

《热能动力工程》期刊编辑部

查看热能动力工程杂志2018年第5期