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燃煤电站SCR烟气脱硝喷氨自动控制方式优化
燃煤电站SCR烟气脱硝喷氨自动控制方式优化
随着环保意识的提高，燃煤电站烟气脱硝被广泛应用。其中，选择性催化还原（SCR）技术是目前最常用的脱硝方法之一。然而，由于复杂的工艺流程和强烈的化学反应，SCR烟气脱硝的自动控制十分重要。在实际应用中，燃煤电站SCR烟气脱硝喷氨自动控制常常存在问题，包括喷氨量不稳定、NOx排放超标等，因此需要进行优化。
一、SCR烟气脱硝自动控制方式
SCR烟气脱硝自动控制一般分为两种方式：反馈控制和前馈控制。
1.反馈控制
反馈控制方式是根据脱硝之后的氨逃逸量，来控制喷氨量的方式。具体而言，当氮氧化物（NOx）浓度高于设定值时，喷氨量将增加，反之，则减少喷氨量。这种方式常用PID控制算法，其主要特点是实时性好，适用于烟气流动性较小的场合。
2.前馈控制
前馈控制方式是根据燃煤时所产生的氮氧化物（NOx）浓度来控制喷氨量的方式。具体而言，当燃煤时产生的NOx浓度高于设定值时，喷氨量将增加，反之，则减少喷氨量。这种方式常用模型预测控制算法，其主要特点是准确性高，适用于烟气流动性较大的场合。
二、优化控制方式
以上两种方式各有优缺点，在实际应用中可以选择针对性的进行优化。
1.反馈控制方式优化
反馈控制方式常常存在控制滞后、设备响应慢、控制精度不高等问题。为此，需要优化反馈控制方式。
（1）控制器参数优化
常规的PID控制算法参数优化困难，因为控制对象的复杂性和变时性时常变化。为此，可以采用先进的控制算法如自适应控制、模糊控制和神经网络模型等，提高控制器的精度和响应速度。
（2）控制模型优化
反馈控制方式需要建立准确的控制模型，以获取反馈信号。当前，建立无迹卡尔曼滤波器（UKF）模型和小波变换（WT）方法，以及支持向量机（SVM）等方法，可以有效提高模型的准确性和控制精度。
2.前馈控制方式优化
前馈控制方式优点在于精度高，但其缺点是需要较为复杂的模型，并且模型的准确性对控制精度影响较大。为了克服这些问题，可以采用以下优化方式。
（1）模型优化
前馈控制方式需要建立准确的控制模型，其准确性对控制精度影响较大。为此，可以采用多元回归分析、灰色系统理论等优化模型，以提高模型的准确性。
（2）算法优化
在建立了准确的控制模型后，为了提高控制精度，可以采用模型预测控制算法，如广义预测控制和基于模型优化控制算法等。这些算法都具有较好的辨识性能，且能够自适应调节。
三、结论
燃煤电站SCR烟气脱硝喷氨自动控制方式的优化对于提高脱硝效率和降低NOx排放是非常重要的。在实际应用中，可以根据需求和设备特性，选择优化方法。具体而言，反馈控制方式有待进一步优化控制器参数和控制模型，而前馈控制方式可以采用多元回归分析、灰色系统理论等方法进行优化。