SCR烟气脱硝系统自适应混合动态模型.pdf

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1、第37卷第12期2016年12月仪器仪表学报ChineseJournalofScientificInstrumentV01．37No．12Dec．2016SCR烟气脱硝系统自适应混合动态模型秦天牧，吕游，杨婷婷，刘吉臻(华北电力大学控制与计算机工程学院新能源电力系统国家重点实验室北京102206)摘要：随着火电厂环保要求的不断提高，选择性催化还原(scrt)烟气脱硝系统得到了广泛的应用。准确的动态模型是SCR运行优化的基础，在机理模型的基础上，利用核偏最小二乘(KPLS)模型修正机理模型偏差，构建了

2、SCR脱硝系统的自适应混合动态模型。利用现场实际运行数据验证了模型的有效性，并与机理和数据模型进行了对比。对比结果表明，自适应混合模型结合了机理和数据模型的优点，准确描述了SCR脱硝反应的动态过程，具有更高的拟合和预测精度。关键词：烟气脱硝；机理建模；混合模型；核偏最小二乘中图分类号：TH81文献标识码：A国家标准学科分类代码：470．20Self-adaptivehybriddynamicmodelofSCRfluegasdenitrationsystemQinTianmu，LvYou，YangT

3、ingting，LiuJizhen(StateKeyLaboratoryofAlternateElectricalPowerSystemwithRenewableEnergySources，SchoolofControlandComputerEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Belling102206，China)Abstract：Withthecontinuousimprovementofenvironmentalprotectionreq

4、uirements，selectivecatalyticreduction(SCR)fluegasdenitrationsystemshavebeenwidelyusedinthermalpowerplants．TheaccuratedynamicmodeliSthebasisoftheoptimizationofSCRoperation．Inthispaper，aself-adaptivehybriddynamicmodelofSCRdenitrationsystemwasconstructedb

5、asedonthemechanismmodel．Intheproposedmodel，kernelpartialleastsquares(KPLS)modelwasusedtocorrectthedeviationofthemechanismmodel，．Thevalidityofthemodelwasverifiedbytheactualoperationdata，andthemodelwascomparedwiththemechanismandthedata—drivenmodels．Compa

6、risonresultsshowthatthehybridmodelcombinestheadvantagesofmechanismanddata—drivenmodels，anddescribesthedynamicprocessesofSCRdenitrationreactionaccuratelyandhashigherfittingandpredictionaccuracy．Keywords：fluegasdenitration；mechanismmodeling；hybridmodel；k

7、ernelpartialleastsquares1引言近年来，频频出现的雾霾天气成为了社会关注的焦点。为了提高空气质量，国家颁布了严格的环保标准。随着火电厂超低排放标准的出台，选择性催化还原(selectivecatalyticreduction，SCR)烟气脱硝系统的运行优化和精确控制得到了广泛的关注。准确的SCR系统动态模型是优化和控制的基础。目前，普遍应用的SCR系统建模方法主要分为机理建模和数据建模两种。机理模型根据质量和能量守恒原理，利用脱硝反应中的质量和能量变化构建SCR系统模型。Col

8、omboM等人⋯建立了以铜沸石为催化剂的SCR系统机理模型；NovaI等人口。建立了钒钛催化剂和铁沸石催化剂的SCR机理模型。由于脱硝反应过程十分复杂，机理模型的参数难以准确求取，在实际应用过程中，机理模型与实际系统之间存在着一定偏差。此外，许多影响脱硝反应的因素如催化剂活性和反应器流场分布等没有引入模型，这也对机理模型的准确性产生了不利影响。与机理建模方法不同，数据建模方法以统计学原理为基础，利用运行历史数据构建SCR系统模型。IrfanM．F．等人”1利用人工神经