【摘 要】
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选择性催化还原法(Selective Catalytic Reduction,简称SCR)目前在国内已得到广泛应用.该法喷氨量的控制多采用PID控制器,存在着滞后性大和控制品质不佳的问题.文中选用安徽
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选择性催化还原法(Selective Catalytic Reduction,简称SCR)目前在国内已得到广泛应用.该法喷氨量的控制多采用PID控制器,存在着滞后性大和控制品质不佳的问题.文中选用安徽某电厂600 MW燃煤机组的SCR反应系统所采集数据,以SCR系统相关参数为输入,SCR入口NOx浓度和出口NOx浓度为输出,采用BP神经网络构建SCR脱硝系统预测模型,并利用经过数据预处理的现场实测数据进行训练和测试.实验结果表明:建立的该模型精度高,预测结果可靠,能够准确反映出SCR脱硝系统的入口和出口NOx浓度变化.
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