基于智慧模型的脱硝控制系统优化

发布时间：2025-06-23 23:17

　　 针对目前火电厂选择性催化还原(SCR)脱硝系统存在的脱硝系统入口与出口测量延迟、NOx某测点测量值失真、脱硝反应器出口测量值与脱硝环保测量值不一致等问题,以某电厂300 MW机组为例,对脱硝自动控制系统进行智能优化改进,在保证机组脱硝系统满足超低排放要求的同时,防止氨气过量,出现氨逃逸。采用人工智能技术建立SCR脱硝系统模型,利用智慧优化控制系统(TOCS)强大的自学习与自我进化能力不断完善系统模型,实现对系统运行状态的预测和各控制量的精确计算。TOCS投运后大幅改进了脱硝系统的控制品质,在保证NOx排放达标的基础上,显著减少了系统喷氨量,氨逃逸得到有效控制。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 脱硝智能优化控制系统及原理
    1.1 建立脱硝智能优化控制模型
    1.2 系统模型的建立与学习进化
        1.2.1 系统模型的建立
        1.2.2 系统模型的学习进化
    1.3 脱硝控制系统智能优化
        1.3.1 优化原理
        1.3.2 运行优化
        1.3.3 控制逻辑优化
    1.4 系统分析评价指标
2 试验验证及应用效果
    2.1 优化系统试验结果
    2.2 脱硝系统氨耗率
3 结束语



本文编号：4052143