论文总字数：22850字

摘 要

本文研究目的在于，采用先进的模型预测控制理论与控制软件，通过电厂SCR烟气脱硝实际运行数据构建出一个有效的模型，在不影响SCR实际运行的情况下寻找出SCR喷氨的优化控制策略。本文收集了某电厂的SCR实际运行数据，将数据转化为可识别的格式后载入到软件中，通过软件辨识出一组符合脱硝过程中各变量联动变化的模型。获得模型后使用仿真控制，验证模型在扰动变量恒定或单独变化时对SCR过程的控制效果。在在线控制部分让扰动变量实时同步变化，验证模型在多变量复杂变化情况下的控制效果。由仿真验证实验可以得出结论，该组模型在仿真控制阶段即扰动变量恒定或单独变化阶段对于SCR过程有着良好的控制效果，在在线控制阶段即扰动变量实时同步变化阶段对SCR过程的控制效果没有达到预期。本文采取了仿真建模的手段，优势在于在实验阶段不需要实际操作SCR烟气脱硝系统。

关键词：SCR，NOx，模型预测控制，仿真。

Study on Optimized Control Strategy of SCR Injection

03213721 Jiang Yu

Supervised by Shen Kai

Abstract：This paper uses the advanced model predictive control theory and control software, and constructs an effective model through the actual operation data of SCR flue gas denitrification in power plant, in order to find out the optimal control strategy of SCR injection without affecting the actual operation of SCR. This paper collects the actual operation data of a SCR in a power plant, converts the data into a recognizable format and loads it into the software. The software identifies a set of models that meet the changes of the variables in the denitrification process. After the model is obtained, the simulation control is used to verify the control effect of the model on the SCR process when the disturbance variables are constant or changed individually. In the online control part, it lets the disturbance variables make real-time and synchronized changes to verify the model’s control effect in the case of complex changes of multi-variables. The simulation results show that the model has good control effect on the SCR process in the simulation control stage that the disturbance variables are constant or change separately, while the control effect in the online control stage for the SCR process does not meet expectations in the real-time synchronized phase of disturbance variables. This paper takes the means of simulation modeling, and the advantage is that the actual operation of SCR flue gas denitrification system is not required in the experimental stage.

Key words：SCR, NOx,, model predictive control, simulation.

目录

1、绪论 1

1.1 氮氧化物（NOx）现状及其控制 1

1.1.1 氮氧化物（NOx）概况 1

1.1.2 氮氧化物（NOx）处理技术 1

1.2 SCR烟气脱硝技术 2

1.2.1选择性催化氧化（SCR）技术概况及其发展 2

1.2.2选择性催化氧化（SCR）技术的控制 2

2、模型预测控制（MPC） 4

2.1模型预测控制（MPC）介绍 4

2.1.1 模型预测控制的发展 4

2.1.2 模型预测控制的基本内容 4

2.2模型预测控制（MPC）在SCR中的应用 5

3、MPC建模预处理 6

3.1 数据准备 6

3.2 变量的选取与确定 6

3.2.1变量基本概念 6

3.2.2 操作变量选择 7

3.2.3受控变量选择 7

3.2.4扰动变量选择 7

4、MPC建模过程 9

4.1MPC控制软件介绍 9

4.2MPC软件建模 9

4.2.1 数据代入 9

4.2.2MPC软件建模 10

4.2.3各变量模型 11

4.2.4模型辨识中存在的问题 15

5、MPC仿真分析 17

5.1模型仿真 17

5.1.1稳态验证 17

5.1.2加入扰动验证 20

5.1.3实时扰动验证 29

5.2效果总结与分析 30

5.2.1效果总结 30

5.2.2效果分析 30

结论 32

致谢 33

参考文献 34

1、绪论

• 1. 氮氧化物（NOx）现状及其控制

1.1.1 氮氧化物（NOx）概况

大气污染的控制与治理一向是社会各界关注的焦点之一。氮氧化物（简写为NOx）就是一种典型的大气污染物，其包含NO、N₂O、N₂O₃等多种化合物形式。根据工业界与技术界长期的实践与研究，可以证明，绝大部分氮氧化物以N0、N₂O的形式存在。NOx超出正常浓度的存在可以对人体、建筑物、生态系统带来一系列威胁。例如NOx与大气中的水分生成酸，最终通过酸沉降的形式腐蚀建筑物；NOx也可以通过一系列复杂的光化学反应形成光化学烟雾，给人体带来极大的威胁；NOx作为温室气体会加剧长期以来讨论的“温室效应”。

NOx的来源非常多样化。通常的分类将NOx的来源分为自然源和人工源。自然源排放的NOx来自自然生态圈里的有机物正常分解，属于地球氮循环中的正常环节；而人工源则是源于工业革命后社会对于化石能源的极端需求，人工源是NOx排放急剧增长的关键因素。在我国，电力行业是氮氧化物主要的来源之一。在2000年，电力行业贡献了经济部门NOx排放总量的33.10%，2005年增加至34.82%，2010年则为32.26%，可以看出，电力行业的NOx的排放份额以十年为单位是有所下降的，这源于政府对电厂排放的严格控制，但是在这三个代表年份里，电力NOx排放占比仍然高于其他社会部门仅次于制造业居于第二位[^[1]]。同时，由于氮氧化物的总体排放量依然不断增长，控制NOx排放仍然是一个艰巨的任务。

1.1.2 氮氧化物（NOx）处理技术

氮氧化物的处理已经有了相对成熟的技术。对于大气污染物的控制，可以分为源头控制与尾部控制两类。

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