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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
引用本文:崔海东.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[J].电气技术,2019,20(3).
作者姓名:崔海东
作者单位:大唐双鸭山热电有限公司,黑龙江双鸭山,155100
摘    要: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。

关 键 词:SCR  预测控制  动态矩阵  粒子群
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