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| 1 | BP神经网络算法在SCR脱硝系统中的应用显示文摘目前火电机组通常采用选择催化还原(SCR)的脱硝优化策略脱除烟气中的氮氧化物,这种方式的脱硝系统受化学反应及烟道布置影响,使系统对象具有大惯性、大迟延的特性,此外氮氧化物通常采用抽取式CEMS分析仪表,该仪表在烟气抽取及分析过程中,又会产生纯迟延,因此,仅采用传统PID控制器的反馈式调节很难对脱硝系统有好的控制效果。在常规PID控制的基础上,利用BP神经网络算法,根据脱硝上游的锅炉运行参数,预测当前出口氮氧化物浓度值,用于氨量计算,实现及时和精准的喷氨控制。 | 铉佳欢 邸帅 | 2020 | 电站系统工程2020，36，5： | 5 |
| 2 | 基于粒子群预测优化算法的选择性催化还原脱硝系统仿真研究显示文摘选择催化还原(SCR)脱硝策略是目前火电机组中最常用的脱硝手段,因脱硝系统对象具有大时延、大惯性的特点,加上系统干扰和模型的多变性,所以设计出既能满足系统控制指标又能长期稳定、经济运行的策略具有重大意义。本文借鉴前人在SCR脱硝系统预测控制方面的研究成果,结合PSO优化算法,克服了预测控制器在使用过程中参数难以整定的缺点,设计出一个基于PSO预测优化控制器,实现最优控制。最后针对某厂600MW机组的SCR脱硝系统对象进行了仿真分析,其结果验证了采用本算法设计的控制器比常规的控制手段,具有较强的适应性和优越性。 | 崔海东 | 2019 | 电气技术2019，20，3： | 1 |
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