基于RBF神经网络的SCR脱硝系统喷氨优化

来源：动力工程学报杂志2017年第11期北京时间：

作者：廖永进, 范军辉, 杨维结, 季鹏, 张静, 冯永新,

摘要：为实现对电厂选择性催化还原（SCR）脱硝装置喷氨的优化控制，以广东某电厂350 MW锅炉为研究对象，采用径向基函数（RBF）神经网络法，以锅炉负荷、烟气体积流量、SCR烟气温度、脱硝进口NOx质量浓度以及喷氨质量流量等为输入变量，以SCR脱硝效率为输出变量，建立输入变量与输出变量之间的关系模型，实现对SCR脱硝效率及脱硝出口NOx质量浓度的预测.在满足NOx排放标准的前提下，以SCR系统运行成本最小为目标，利用Matlab对该模型进行仿真实验，寻求氨耗成本和电耗成本与NOx排放费用的临界点，得到最佳喷氨质量流量.结果表明：最佳喷氨质量流量计算值比实测值或高或低，但在满足NOx排放标准的前提下，其SCR系统运行成本呈降低趋势.

关键词：SCR,喷氨质量流量,NOx排放,脱硝效率,成本,