基于 RBF 神经网络的燃煤火电机组脱硝自动控制

来源：机械与电子杂志2023年第11期北京时间：

作者：何志瞧;李敏;梁龙飞

单位：1. 浙江浙能兰溪发电有限责任公司,浙江 金华 321100 ;

摘要：燃煤火电机组脱硝过程中的数据样本较多,导致燃煤火电机组脱硝自动控制难度增加,因此提出基于 RBF 神经网络的燃煤火电机组脱硝自动控制方法。将燃煤火电机组脱硝入口烟气氮氧化物浓度、喷氨量、烟气入口温度和机组负荷作为数据样本训练 RBF 神经网络。通过敏感度法,分析输入数据样本值对其相应输出值的影响,优化 RBF 网络结构。将数据样本输入至优化后的 RBF 网络中,输出脱硝喷氨量计算结果,结合脱硝喷氨量完成燃煤火电机组脱硝自动控制。实验表明:火电机组负荷匀速变化状况下利用该方法可有效自动控制脱硝装置,降低出口氮氧化物浓度、喷氨量和氨气逃逸量,提升脱硝率;在不同负荷扰动情况下,该方法依旧能够有效控制脱硝装置,喷氨量和氨气逃逸量等均未超过设定值,证明该方法具有较优的脱硝自动控制效果。

关键词：RBF 网络;燃煤火电机组;脱硝自动控制;氮氧化物;喷氨量;敏感度法

基金资助：浙江浙能兰溪发电有限责任公司科技项目( ZJTY10190943 )