BP神经网络算法在SCR脱硝系统中的应用

作者：铉佳欢; 邸帅

来源：电站系统工程, 2020, 36(05): 21-28.

• SCR
• 神经网络
• BP

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。