精彩论文基于神经网络模型及预测控制DMC的火电机组脱硝控制策略

Posted 2021-04-07 中国电力

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了精彩论文基于神经网络模型及预测控制DMC的火电机组脱硝控制策略相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

引文信息

王天堃. 基于神经网络模型及预测控制DMC的火电机组脱硝控制策略[J]. 中国电力, 2019, 52(12): 140-145.

WANG Tiankun. The denitration strategy of predictive dynamic matrix control (dmc) combined with bp neural network in fossil fuel power plant[J]. Electric Power, 2019, 52(12): 140-145.

内容摘要

燃煤火电机组的NO _x排放值是受国家环保部门实时监督考核的重要环保安全指标。由于NO _x被控对象的纯时延大时滞特性，常规的PID控制很难将烟气NO _x排放指标控制到理想范围内。介绍了一种基于BP神经网络模型和预测控制的动态矩阵控制（DMC）算法相结合的新型火电机组脱硝控制策略，其中BP神经网络可逼近DMC算法中脱硝对象的零输入响应，利用神经网络的泛化能力，逼近实际工业过程在不同负荷下模型参数时变的特性，使预测控制中的模型预测部分可以更精确地逼近实际过程对象，提高整个预测控制算法的控制精度。现场应用表明，这种新型脱硝控制策略可有效提高火电机组NO _x的控制品质。

【精彩论文】基于神经网络模型及预测控制DMC的火电机组脱硝控制策略