随着火电厂仿真机技术的不断发展,火电机组仿真机的作用不再局限于离线培训,还可以用来进行现场设备特性的研究、新的控制方案的验证等。随着火电机组长时间运行之后,现场设备和装置会由于磨损、老化、结焦、积灰或者催化剂活性降低等问题产生特性变化,仿真机中在线仿真功能即仿真机中的模型可以随着实际机组特性的变化而不断更新的实现就显得尤为重要。本文以选择性催化还原法（SCR）烟气脱硝系统为研究对象,基于SCR装置的历史运行数据,研究SCR脱硝自动控制系统被控对象的建模方法:利用线性变参数（LPV）模型和BP神经网络建立了SCR烟气脱硝系统的模型,并设计合适的模型失配评价指标阈值判断模型是否失配并进行模型更新,基本实现了SCR装置自动控制系统的在线仿真。主要研究内容有:1)论述了在线仿真的研究背景和意义,介绍了目前的火电机组仿真机及SCR烟气脱硝系统建模的方法和研究现状,并对SCR烟气脱硝系统的工艺流程、反应原理等进行了分析。2)针对电厂历史运行数据具有数据量大、变量维度高等特点,本文首先对运行数据作预处理,然后采用皮尔逊相关性分析和互信息相关性分析确定SCR烟气脱硝系统的输入变量集及输入、输出变量之间的迟延时间。3)SCR烟气脱硝系统是复杂的非线性系统,本文采用LPV模型和BP神经网络分别对SCR烟气脱硝系统进行了建模,并设计了基于历史性能基准的模型失配评价指标来作为判断模型是否失配的条件和依据,在判断出模型已失配时进行模型的自动更新,最终实现在线仿真。仿真结果显示,采用在线仿真得到的模型的输出变量的预测精度较离线仿真得到的模型的输出变量的预测精度有着较大的提升。4)利用在线仿真中模型的更新,对脱硝先进控制系统控制器中的模型进行同步更新,提高了控制回路的稳定性,增强了控制器的性能。