針對(duì)目前火電廠選擇性催化還原(SCR)脫硝系統(tǒng)存在的脫硝系統(tǒng)入口與出口測(cè)量延遲、NOx某測(cè)點(diǎn)測(cè)量值失真、脫硝反應(yīng)器出口測(cè)量值與脫硝環(huán)保測(cè)量值不一致等問題,以某電廠300 MW機(jī)組為例,對(duì)脫硝自動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行智能優(yōu)化改進(jìn),在保證機(jī)組脫硝系統(tǒng)滿足超低排放要求的同時(shí),防止氨氣過量,出現(xiàn)氨逃逸。采用人工智能技術(shù)建立SCR脫硝系統(tǒng)模型,利用智慧優(yōu)化控制系統(tǒng)(TOCS)強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)與自我進(jìn)化能力不斷完善系統(tǒng)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)和各控制量的精確計(jì)算。TOCS投運(yùn)后大幅改進(jìn)了脫硝系統(tǒng)的控制品質(zhì),在保證NOx排放達(dá)標(biāo)的基礎(chǔ)上,顯著減少了系統(tǒng)噴氨量,氨逃逸得到有效控制。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 脫硝智能優(yōu)化控制系統(tǒng)及原理
    1.1 建立脫硝智能優(yōu)化控制模型
    1.2 系統(tǒng)模型的建立與學(xué)習(xí)進(jìn)化
        1.2.1 系統(tǒng)模型的建立
        1.2.2 系統(tǒng)模型的學(xué)習(xí)進(jìn)化
    1.3 脫硝控制系統(tǒng)智能優(yōu)化
        1.3.1 優(yōu)化原理
        1.3.2 運(yùn)行優(yōu)化
        1.3.3 控制邏輯優(yōu)化
    1.4 系統(tǒng)分析評(píng)價(jià)指標(biāo)
2 試驗(yàn)驗(yàn)證及應(yīng)用效果
    2.1 優(yōu)化系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果
    2.2 脫硝系統(tǒng)氨耗率
3 結(jié)束語



本文編號(hào)：4052143