电厂SCR脱硝系统改进广义预测控制研究

摘要

针对SCR(Selective catalytic reduction)脱硝系统被控对象存在大迟延、大惯性、非线性的特性，提出了融合智能寻优的改进广义预测控制策略。首先，为克服传统广义预测控制（Generalized predictive control, GPC）的滚动优化环节容易陷入局部极小的问题，采用模拟退火算法与粒子群算法形成融合算法，并通过该融合算法对GPC的滚动优化环节进行优化；然后，将改进GPC控制策略应用于SCR脱硝控制系统，并在MATLAB平台上进行了仿真研究。在设定值阶跃扰动下，改进GPC和传统GPC、常规PID控制策略相比，调节时间分别从186 s和212 s降至142 s，超调量分别从6.2%和10.7%降至3.0%。仿真结果表明，改进GPC在动态响应速度以及超调量抑制方面，具有更好的控制性能。

关键词

选择性催化还原 / NO_x浓度 / 广义预测控制 / 粒子群算法 / 抗干扰性