基于初始氨覆盖率寻优的燃煤电站SCR脱硝系统机理建模

随着新能源发电大规模并网,燃煤机组工况快速变化,选择性催化还原(SCR)反应器入口氮氧化物(NO_(x))浓度剧烈波动。传统PID控制已无法满足NO_(x)的超低排放标准,需要建立准确的模型对出口NO_(x)浓度进行预测,以实现快速准确的喷氨量控制。然而,在机理建模的过程中,氨覆盖率这一关键数据因无法测量而缺失,直接影响模型精度。为了解决氨覆盖率缺失的问题,提出了一种名为初始氨覆盖率寻优的方法。采用改进的粒子群优化(IPSO)方法,通过燃煤电厂运行数据对机理模型反应常数和初始氨覆盖率进行校准。结果表明:经过初始氨覆盖率寻优,机理模型预测的出口NO_(x)浓度精度得到了显著提升,典型工况下,测试集平均绝对百分比误差下降了17.1%。