变负荷工况下NOx排放量预测控制

摘要：

NOx是火电厂排放的主要污染物之一,降低 NOx的排放是火电厂面临的主要问题.针对火电厂变负荷工况下的NOx排放量最小化问题,本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性模型预测控制算法.根据电站锅炉实际历史数据建立锅炉负荷预测模型和 NOx排放预测模型,并以交叉验证的方法优化模型参数,从而获得高精度模型.在此基础上以 NOx的排放量最小为优化目标,考虑锅炉负荷约束,构建锅炉燃烧优化模型.采用差分进化算法求解优化模型得到控制参数的最优设定值.为了验证本文提出算法的有效性,采用实际生产数据进行实验.实验结果表明本方法能够在变负荷工况下有效降低 NOx排放量,在不增加电厂改造成本上,为电厂提供了有效的控制手段,具有一定应用前景.

关键词：煤燃烧、优化、氮氧化物、差分算法、最小二乘支持向量机、模型预测控制

所属期刊栏目：37

分类号：TK224(蒸汽动力工程)

资助基金：国家自然科学基金61503072、71402021;吉林省科学技术基金20166009项目

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：343-349