基于LSTM模型的SCR系统喷氨量串级预测控制

• 作者: 周硕 钱玉良 王丹
• 来源期刊: 上海电力大学学报
• 关键词: SCR脱硝 串级预测控制 LSTM网络 神经喷氨优化
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 清洁安全发电
• 页码范围: 143-148,153
• 页数: 7页
• 分类号: TK39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-8299.2021.02.008

摘要

常规PID对时变、时滞的选择性催化还原脱硝技术(SCR)脱硝系统控制效果不佳,难以满足环保排放要求,因此提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络滚动预测的串级预测控制策略.将LSTM网络预测输出作为下一时刻输入数据,建立能自动微调的SCR系统模型;将LSTM网络与预测控制方法相结合应用于SCR喷氨优化控制中,并在此优化控制方案基础上加入PID控制,建立喷氨量串级预测控制系统.仿真结果表明:该控制策略对于SCR系统具有调节速度快、动态控制性能好等优点,且能克服模型失配的影响.