基于GA-BP预测控制的燃煤机组脱硝系统优化研究

• 作者: 王富强 李晓理 于学斌
• 来源期刊: 控制工程
• 关键词: 非线性 神经网络 预测模型 遗传算法 脱硝控制
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真系统
• 页码范围: 1490-1495
• 页数: 6页
• 分类号: TP272
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20200512

摘要

针对燃煤机组脱硝系统NOx被控对象存在大延迟、非线性的问题,综合考虑燃煤机组运行特性和脱硝系统工艺流程,对机理模型在变负荷过程中的特性进行分析和研究.以机理模型作为研究对象,通过BP神经网络建立脱硝系统出口NOx浓度的控制模型.将遗传算法(GA)和模型预测控制理论相结合,实现脱硝系统出口NOx浓度的神经网络模型预测控制.与传统的PID控制方法比较,所提方法具有更高的出口NOx浓度控制品质,降低了控制动态过程中的氨逃逸率.