文献类型：期刊文章

作　　者：王富强[1] 李晓理[2] 于学斌[3]

WANG Fu-qiang;LI Xiao-li;YU Xue-bin(Guoneng Guohua(Beijing)Power Research Institute Co.,Ltd.,Beijing 100025,China;Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;Tianjin Guohua Panshan Power Generation Co.,Ltd.,Tianjin 301900,China)

机构地区：[1]国能国华(北京)电力研究院有限公司,北京100025 [2]北京工业大学信息学部,北京100124 [3]天津国华盘山发电有限责任公司,天津301900

出　　处：《控制工程》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB0604204-03);国家自然科学基金资助项目(61873006)。

年　　份：2021

卷　　号：28

期　　号：7

起止页码：1490-1495

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：非线性 神经网络  预测模型  遗传算法 脱硝控制  

分 类 号：TP272]