針對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)入口與出口測量延遲、NOx某測點測量值失真、脫硝反應器出口測量值與脫硝環(huán)保測量值不一致等問題,以某電廠300 MW機組為例,對脫硝自動控制系統(tǒng)進行智能優(yōu)化改進,在保證機組脫硝系統(tǒng)滿足超低排放要求的同時,防止氨氣過量,出現(xiàn)氨逃逸。采用人工智能技術建立SCR脫硝系統(tǒng)模型,利用智慧優(yōu)化控制系統(tǒng)(TOCS)強大的自學習與自我進化能力不斷完善系統(tǒng)模型,實現(xiàn)對系統(tǒng)運行狀態(tài)的預測和各控制量的精確計算。TOCS投運后大幅改進了脫硝系統(tǒng)的控制品質,在保證NOx排放達標的基礎上,顯著減少了系統(tǒng)噴氨量,氨逃逸得到有效控制。

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【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)模型的建立與學習進化
        1.2.1 系統(tǒng)模型的建立
        1.2.2 系統(tǒng)模型的學習進化
    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 運行優(yōu)化
        1.3.3 控制邏輯優(yōu)化
    1.4 系統(tǒng)分析評價指標
2 試驗驗證及應用效果
    2.1 優(yōu)化系統(tǒng)試驗結果
    2.2 脫硝系統(tǒng)氨耗率
3 結束語



本文編號：4052143