离散粒子群寻优径向基神经网络模型在脱硝控制中应用

• 作者: 安朝榕 王林 王辰昱 苏浩龙 郭亦文 金国强 高林
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: 烟气脱硝 SCR 离散粒子群 RBF神经网络 喷氨控制 控制策略
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 智能电厂技术
• 页码范围: 22-27,37
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.19666/j.rlfd.201907149

摘要

提出了一种选择性催化还原(SCR)烟气脱硝预测控制方法,该方法采用粒子群寻优的径向基(RBF)神经网络预测SCR脱硝系统入口NOx质量浓度,将整体寻优空间离散化,通过采用节点寻优并结合最速梯度方法重构寻优模型,同时将该RBF神经网络预测结果引入脱硝控制策略,应用到火电机组的喷氨控制.在某350 MW机组实际应用结果表明,该神经网络模型不仅能实现喷氨自动控制,而且能提高喷氨系统控制精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林		38	122	7.0	9.0
2	安朝榕		3	4	1.0	2.0
3	金国强		9	75	4.0	8.0
4	高林		27	193	7.0	12.0
5	郭亦文		8	37	4.0	6.0
6	王辰昱		2	4	1.0	2.0
7	苏浩龙		1	4	1.0	1.0