基于LSTM网络的掺氨燃烧SCR脱硝控制

来源：动力工程学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：刘渊, 崔立明, 施梁, 李明, 刘平, 周末, 王文海, 范燕荣, 周黎明, 王印松,

摘要：针对传统燃煤机组碳排放量大、环境污染较为严重等问题,深入研究了煤氨混合燃烧技术在减排降污方面的潜力,探讨了NOx生成机理,构建了一种SCR脱硝系统入口NOx,并基于此提出SCR脱硝系统的控制方法。首先,通过分析掺氨燃烧过程中NOx的生成机理,确定影响NOx浓度变化的特征变量,利用主元分析法优化特征变量,建立长短期记忆(LSTM)网络预测模型,并利用结合退火思想的粒子群算法 (SA-PSO算法) 优化模型结构参数,提高SCR入口NOx浓度预测的准确性;其次,基于预测模型设计了一种SCR脱硝系统的前馈-串级控制方法,并与其他传统控制方法进行比较;最后,利用某电厂600 MW燃煤机组在100%负荷、掺氨10%工况下与50%负荷、掺氨20%工况下的运行数据进行仿真验证。结果表明:所构建的预测模型能够有效地预测SCR脱硝入口NOx浓度,为脱硝系统的控制提供了可靠的数据支持,提升了SCR脱硝系统的脱硝效率和稳定性。

关键词：SCR脱硝,煤氨混合燃烧,NOx生成机理,LSTM网络,前馈串级控制,