【摘 要】
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目前国内大型火电机组的SCR脱硝控制系统由于控制策略设计不完善、控制目标不明确、现场测量条件等问题,系统的自动投入率和投入效果均较差,使得整个脱硝系统的运行性能受到
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目前国内大型火电机组的SCR脱硝控制系统由于控制策略设计不完善、控制目标不明确、现场测量条件等问题,系统的自动投入率和投入效果均较差,使得整个脱硝系统的运行性能受到明显影响。针对上述问题,我们提出了基于预测控制技术、神经网络学习技术及自适应控制技术的现代火电机组SCR脱硝控制的先进解决方案。并将该方案成功实现在"INFIT"实时优化控制系统中,使得系统能获得更好的NOx环保考核指标,氨气消耗更小,降低运行成本,并使得控制系统在部分测量参数失真时也能有效投入。
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