本發(fa)明屬于(yu)工(gong)業自動化控制，尤(you)其(qi)涉及(ji)一種火力發(fa)電廠scr脫硝(xiao)噴氨控制方法。

背景技術：

1、火力(li)發電廠選擇性催化(hua)還原(yuan)（scr,selective?catalytic?reduction）脫硝噴氨控(kong)制系統在實際生產中，若過量噴氨則(ze)不僅造(zao)(zao)成氨耗量增加(jia)進而(er)運行成本增加(jia)，而(er)且(qie)因為(wei)氨逃(tao)逸(yi)增加(jia)造(zao)(zao)成粘性硫酸氫銨（abs）的大(da)量產生，空預器冷端積灰腐蝕受損(sun)，機組設(she)備運行經濟性能顯著(zhu)降低。如果噴氨量不足，則(ze)出口氮氧化(hua)物（nox）排放不達標。

2、在工業(ye)過程(cheng)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)中，目前實(shi)際應(ying)用的(de)(de)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)方案存在nox排(pai)放值波動(dong)大、傳統的(de)(de)比例-積分(fen)-微分(fen)（pid）控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)方式造成控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)滯后(hou)、控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)策略簡(jian)單、無(wu)法達到(dao)高品質全(quan)自動(dong)化的(de)(de)噴氨(an)、只考(kao)慮控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)對象的(de)(de)靜態(tai)特性及自適(shi)應(ying)能力差等(deng)問題，目前仍(reng)然無(wu)法實(shi)現精準的(de)(de)在線測量反應(ying)過程(cheng)重(zhong)要的(de)(de)參數(shu)變量。因此，scr脫硝噴氨(an)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)系統的(de)(de)被(bei)控(kong)對象是一個非(fei)線性、時變、大滯后(hou)、大慣性的(de)(de)過程(cheng)。

技術實現思路

1、本發(fa)明的(de)一個目的(de)在于(yu)提(ti)供一種火(huo)力發(fa)電廠(chang)(chang)scr脫硝(xiao)(xiao)噴氨控制方(fang)法，有效(xiao)解(jie)決(jue)火(huo)力發(fa)電廠(chang)(chang)scr脫硝(xiao)(xiao)噴氨控制系統的(de)非線性和大遲滯問題(ti)。

2、為解決上述技術問題，本發明(ming)采用的技術方(fang)案是：一種火(huo)力發電廠scr脫(tuo)(tuo)硝噴氨控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)方(fang)法，應用于scr脫(tuo)(tuo)硝噴氨控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)，所述scr脫(tuo)(tuo)硝噴氨控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)包括(kuo)串級(ji)控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)器(qi)和(he)氨氣流(liu)量智能前(qian)饋(kui)控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)器(qi)，所述串級(ji)控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)器(qi)中內單位負反饋(kui)控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)回路的前(qian)向(xiang)通(tong)路由(you)副(fu)回路控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)器(qi)和(he)噴氨系(xi)統(tong)組成，外單位負反饋(kui)控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)回路由(you)內單位負反饋(kui)控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)回路加gpc主回路控(kong)(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)器(qi)和(he)脫(tuo)(tuo)硝系(xi)統(tong)組成。

3、所述gpc主回路(lu)控(kong)(kong)制器和副回路(lu)控(kong)(kong)制器均采(cai)用pid控(kong)(kong)制方案，所述脫硝系統存在的大遲滯問題(ti)采(cai)用smith預估器方案解決。

4、所(suo)述(shu)scr脫硝(xiao)噴氨控制系統(tong)采用狀(zhuang)態觀(guan)測器代替(ti)scr脫硝(xiao)噴氨控制系統(tong)的(de)狀(zhuang)態數(shu)據，所(suo)述(shu)狀(zhuang)態觀(guan)測器包括(kuo)待設計的(de)狀(zhuang)態反饋增(zeng)益(yi)矩陣(zhen)和輸出反饋增(zeng)益(yi)矩陣(zhen)。

5、所(suo)述(shu)(shu)氨氣流(liu)(liu)量(liang)智能(neng)前饋控制(zhi)器的輸出(chu)信(xin)號(hao)施加于(yu)gpc主(zhu)回路控制(zhi)器和(he)副回路控制(zhi)器之間，用于(yu)識別和(he)計算發電(dian)機(ji)組(zu)的工(gong)況參(can)(can)數，所(suo)述(shu)(shu)工(gong)況參(can)(can)數包(bao)括但不限(xian)于(yu)負荷、總煤量(liang)和(he)總風量(liang)，所(suo)述(shu)(shu)氨氣流(liu)(liu)量(liang)智能(neng)前饋控制(zhi)器的輸出(chu)信(xin)號(hao)包(bao)括經過參(can)(can)數辨識與整定的scr入(ru)(ru)口(kou)、scr出(chu)口(kou)和(he)煙囪(cong)入(ru)(ru)口(kou)處的nox濃度、n2流(liu)(liu)量(liang)和(he)設(she)備儀表故障信(xin)息。

6、進一(yi)步地，假設副回(hui)路控制(zhi)器的傳(chuan)遞(di)函數(shu)為，噴氨(an)系統(tong)的傳(chuan)遞(di)函數(shu)為，則內單位負反(fan)饋控制(zhi)回(hui)路的等效(xiao)傳(chuan)遞(di)函數(shu)為：，由scr脫硝噴氨(an)控制(zhi)系統(tong)穩定運行時(shi)進行階躍擾動實(shi)(shi)驗(yan)后根據實(shi)(shi)際測試數(shu)據獲得(de)。

7、進一(yi)步地，假(jia)設smith預估器(qi)的(de)(de)傳(chuan)遞(di)函(han)數為，在分布式控(kong)(kong)制系統工作(zuo)站中通(tong)過一(yi)個減法(fa)模塊將主(zhu)(zhu)控(kong)(kong)對(dui)象(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)輸(shu)出測量信(xin)(xin)號與的(de)(de)輸(shu)出信(xin)(xin)號相減，對(dui)主(zhu)(zhu)控(kong)(kong)對(dui)象(xiang)(xiang)(xiang)和施加相同的(de)(de)噴氨流(liu)量輸(shu)入擾動信(xin)(xin)號，若主(zhu)(zhu)控(kong)(kong)對(dui)象(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)輸(shu)出測量信(xin)(xin)號與的(de)(de)輸(shu)出信(xin)(xin)號相減后的(de)(de)輸(shu)出信(xin)(xin)號逼近(jin)零值，則判定smith預估器(qi)的(de)(de)傳(chuan)遞(di)函(han)數與實際主(zhu)(zhu)控(kong)(kong)對(dui)象(xiang)(xiang)(xiang)的(de)(de)動態完全匹配。

8、進(jin)一步地，狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)反(fan)饋增益矩(ju)(ju)陣(zhen)由以下(xia)算法確定：首先，列(lie)出(chu)scr脫(tuo)硝(xiao)噴(pen)氨控制系統(tong)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)方程及(ji)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)反(fan)饋控制規(gui)律(lv)，，，，式中，表(biao)示(shi)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)變量，為(wei)的一階導數，表(biao)示(shi)輸出(chu)，表(biao)示(shi)輸入，為(wei)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)矩(ju)(ju)陣(zhen)，為(wei)偏(pian)差，為(wei)輸入矩(ju)(ju)陣(zhen)，為(wei)輸出(chu)矩(ju)(ju)陣(zhen)。

9、若根據包括但不限(xian)于秩(zhi)判據、pbh秩(zhi)判據判斷出(chu)(chu)scr脫硝噴(pen)氨(an)控制(zhi)系(xi)(xi)統(tong)可控，按設定的(de)(de)企業生產需求的(de)(de)目標要求配置系(xi)(xi)統(tong)閉環(huan)極點，求出(chu)(chu)希望多項式(shi)：，表示(shi)第個(ge)系(xi)(xi)統(tong)閉環(huan)極點，表示(shi)系(xi)(xi)統(tong)閉環(huan)極點的(de)(de)個(ge)數，接(jie)著(zhu)計(ji)算狀態觀測(ce)器的(de)(de)控制(zhi)系(xi)(xi)統(tong)的(de)(de)特征多項式(shi)：，式(shi)中，是將一個(ge)行列式(shi)計(ji)算出(chu)(chu)來的(de)(de)意思，為(wei)單位陣，為(wei)拉普拉斯變(bian)換的(de)(de)自變(bian)量，比(bi)較和，使二者的(de)(de)系(xi)(xi)數相(xiang)等，從而確(que)定狀態反(fan)饋增益(yi)矩陣。

10、輸出反(fan)(fan)饋增(zeng)益矩(ju)陣的(de)(de)計算方(fang)法(fa)如下：若scr脫硝噴氨控制系(xi)統(tong)可觀測，按設定的(de)(de)企業生產需求的(de)(de)目標要(yao)求配置系(xi)統(tong)閉環極點，求出希望多(duo)(duo)項式(shi)：，接著計算狀(zhuang)態觀測器(qi)的(de)(de)控制系(xi)統(tong)的(de)(de)特征(zheng)多(duo)(duo)項式(shi)：，比較和，使二者(zhe)的(de)(de)系(xi)數相等，從而確定輸出反(fan)(fan)饋增(zeng)益矩(ju)陣。

11、進一步地，gpc主回路控(kong)制器的(de)傳遞函數(shu)為，采用適合工(gong)程應用的(de)增(zeng)量型階(jie)梯(ti)gpc算(suan)法，在(zai)廣義(yi)最(zui)小方差自校正控(kong)制基(ji)礎上，吸納(na)預(yu)測(ce)控(kong)制中多步預(yu)測(ce)的(de)優化策略，同時(shi)，引(yin)入階(jie)梯(ti)因(yin)子避免矩(ju)陣(zhen)求(qiu)逆(ni)(ni)，從(cong)而解(jie)決在(zai)自校正控(kong)制中在(zai)線(xian)求(qiu)解(jie)困難問題和當矩(ju)陣(zhen)不(bu)可逆(ni)(ni)時(shi)引(yin)起的(de)非預(yu)期的(de)數(shu)值病態問題。

12、假設對象的(de)(de)(de)(de)(de)(de)受控(kong)自回歸(gui)滑動平均carma模(mo)型由(you)以下離(li)散差(cha)分(fen)方程(cheng)描述(shu)：，式(shi)(shi)中(zhong)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)在時間序列上(shang)第(di)個(ge)采樣值，和(he)分(fen)別表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)對象的(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸入和(he)輸出(chu)序列，為(wei)零均值白噪聲，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)離(li)散差(cha)分(fen)方程(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)自變量，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)后(hou)移(yi)(yi)一項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)子(zi)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)后(hou)移(yi)(yi)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)子(zi)，、和(he)分(fen)別為(wei)以下形(xing)式(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)后(hou)移(yi)(yi)算(suan)子(zi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)多項(xiang)式(shi)(shi)：，，，式(shi)(shi)中(zhong)，、和(he)分(fen)別表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)各多項(xiang)式(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)系數(shu)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)后(hou)移(yi)(yi)兩(liang)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)子(zi)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)后(hou)移(yi)(yi)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)子(zi)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)后(hou)移(yi)(yi)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)子(zi)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)后(hou)移(yi)(yi)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)子(zi)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)第(di)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)系數(shu)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)?的(de)(de)(de)(de)(de)(de)第(di)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)系數(shu)，表(biao)(biao)(biao)(biao)示(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)第(di)項(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)系數(shu)。

13、首(shou)先(xian)設，并假定設定值或參考序列，。gpc優化采用以下性(xing)能目(mu)(mu)標函數(shu)：，式中，表(biao)示性(xing)能目(mu)(mu)標函數(shu)，為由(you)直到時(shi)刻的輸(shu)(shu)入(ru)輸(shu)(shu)出數(shu)據獲(huo)得的對象輸(shu)(shu)出第步超(chao)前最優預(yu)測(ce)值，和(he)分(fen)別為最小(xiao)預(yu)測(ce)時(shi)域(yu)和(he)最大(da)預(yu)測(ce)時(shi)域(yu)，表(biao)示輸(shu)(shu)入(ru)的增量(liang)，為控(kong)制時(shi)域(yu)，和(he)分(fen)別為輸(shu)(shu)出預(yu)測(ce)偏差和(he)控(kong)制增量(liang)加權序列，表(biao)示系(xi)統輸(shu)(shu)出未來(lai)的參考軌(gui)跡(ji)，是(shi)設定值經過在線柔(rou)化的產物。

14、令，，，則(ze)，，設定可(ke)調參(can)數(shu)(shu)，令，式中，表(biao)示(shi)(shi)輸(shu)入量矩陣(zhen)(zhen)，表(biao)示(shi)(shi)輸(shu)出量矩陣(zhen)(zhen)，表(biao)示(shi)(shi)初始輸(shu)出量矩陣(zhen)(zhen)，和均表(biao)示(shi)(shi)參(can)數(shu)(shu)向(xiang)量，表(biao)示(shi)(shi)參(can)數(shu)(shu)的個數(shu)(shu)，表(biao)示(shi)(shi)第個參(can)數(shu)(shu)，為的矩陣(zhen)(zhen)向(xiang)量形式。

15、進一(yi)(yi)步(bu)地，所(suo)述氨(an)氣流(liu)量智能前饋控制器(qi)對(dui)應的(de)前饋補(bu)償算法采用競爭型神(shen)經(jing)網絡模型，所(suo)述競爭型神(shen)經(jing)網絡模型有(you)兩層(ceng)，分別為輸出(chu)(chu)層(ceng)和輸入層(ceng)，每次計(ji)算只有(you)一(yi)(yi)個輸出(chu)(chu)神(shen)經(jing)元(yuan)獲勝(sheng)，獲勝(sheng)的(de)輸出(chu)(chu)神(shen)經(jing)元(yuan)標記為1，其(qi)他輸出(chu)(chu)神(shen)經(jing)元(yuan)標記為0。

16、所述競爭型神(shen)經網絡(luo)模型訓(xun)練開始時，輸入層和輸出(chu)層之間的權值(zhi)給定隨意(yi)設定，采用min-max歸一(yi)標準化(hua)數(shu)據處理，，式中，為歸一(yi)化(hua)后的數(shu)據，為歸一(yi)化(hua)前數(shu)據中的最(zui)小(xiao)值(zhi)，為歸一(yi)化(hua)前數(shu)據中的最(zui)大值(zhi)。

17、采用均方根誤差rmse和(he)平均絕對百分比誤差mape驗證競爭(zheng)型(xing)(xing)神經網絡模型(xing)(xing)的(de)準確性，，，式中，為nox濃(nong)度的(de)第個實測(ce)值，為nox濃(nong)度的(de)第個預測(ce)值，為所研究樣本大小(xiao)。

18、進一步地，scr脫硝噴(pen)氨控制系(xi)統(tong)中的nox濃(nong)度分析儀(yi)在維(wei)護(hu)(hu)期間(jian)(jian)產(chan)生的測(ce)量失真擾動(dong)，采用競爭型神經網絡模型計算出來的預測(ce)值代替(ti)nox濃(nong)度分析儀(yi)維(wei)護(hu)(hu)期間(jian)(jian)的檢(jian)測(ce)值。

19、與現有(you)技術相比，本(ben)發(fa)(fa)(fa)明(ming)的(de)(de)有(you)益(yi)技術效果是(shi)：本(ben)發(fa)(fa)(fa)明(ming)通過優化改(gai)進(jin)的(de)(de)串級控(kong)制(zhi)器和氨(an)(an)氣流量智能前饋(kui)控(kong)制(zhi)器，有(you)效解決火力發(fa)(fa)(fa)電廠scr脫硝噴氨(an)(an)控(kong)制(zhi)系統的(de)(de)非(fei)線性和大遲滯(zhi)問題，提(ti)高發(fa)(fa)(fa)電機組的(de)(de)自動投運(yun)效率和噴氨(an)(an)控(kong)制(zhi)品質(zhi)，實現較(jiao)高的(de)(de)scr出口煙氣nox濃度定制(zhi)控(kong)制(zhi)精(jing)度。

技術特征：

1.一種火力發電廠scr脫(tuo)硝噴氨控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)方(fang)法，其特征在于(yu)，應用于(yu)scr脫(tuo)硝噴氨控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)，所述scr脫(tuo)硝噴氨控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)包括串級(ji)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器和氨氣流量智能前饋(kui)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器，所述串級(ji)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器中內(nei)單(dan)位負反饋(kui)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)回(hui)(hui)路(lu)的(de)前向(xiang)通路(lu)由副回(hui)(hui)路(lu)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器和噴氨系(xi)統(tong)組成，外(wai)單(dan)位負反饋(kui)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)回(hui)(hui)路(lu)由內(nei)單(dan)位負反饋(kui)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)回(hui)(hui)路(lu)加gpc主回(hui)(hui)路(lu)控(kong)制(zhi)(zhi)(zhi)器和脫(tuo)硝系(xi)統(tong)組成；

2.根(gen)據權利要求1所(suo)述的火(huo)力發(fa)電廠scr脫(tuo)硝(xiao)噴(pen)氨控制(zhi)(zhi)方法，其特征在于，假設副回路控制(zhi)(zhi)器的傳(chuan)遞(di)(di)函數為，噴(pen)氨系統(tong)的傳(chuan)遞(di)(di)函數為，則內單(dan)位負反饋控制(zhi)(zhi)回路的等效(xiao)傳(chuan)遞(di)(di)函數為：，由scr脫(tuo)硝(xiao)噴(pen)氨控制(zhi)(zhi)系統(tong)穩定(ding)運(yun)行(xing)時進行(xing)階(jie)躍擾動實驗后根(gen)據實際測試(shi)數據獲(huo)得。

3.根據(ju)權利(li)要求(qiu)2所述的(de)火力(li)發電廠scr脫硝噴氨控(kong)制(zhi)方法(fa)，其特征在于，假(jia)設smith預(yu)估(gu)器的(de)傳(chuan)遞函(han)數為(wei)，在分布式控(kong)制(zhi)系統工作站(zhan)中通過一個減法(fa)模塊將(jiang)主(zhu)(zhu)控(kong)對象的(de)輸(shu)出測量信(xin)號(hao)(hao)(hao)與(yu)的(de)輸(shu)出信(xin)號(hao)(hao)(hao)相(xiang)減，對主(zhu)(zhu)控(kong)對象和施加相(xiang)同的(de)噴氨流量輸(shu)入擾(rao)動(dong)信(xin)號(hao)(hao)(hao)，若主(zhu)(zhu)控(kong)對象的(de)輸(shu)出測量信(xin)號(hao)(hao)(hao)與(yu)的(de)輸(shu)出信(xin)號(hao)(hao)(hao)相(xiang)減后(hou)的(de)輸(shu)出信(xin)號(hao)(hao)(hao)逼(bi)近零值(zhi)，則判定smith預(yu)估(gu)器的(de)傳(chuan)遞函(han)數與(yu)實際主(zhu)(zhu)控(kong)對象的(de)動(dong)態完全匹(pi)配。

4.根據權利(li)要求(qiu)3所述(shu)的火力(li)發(fa)電廠(chang)scr脫硝噴(pen)氨(an)控(kong)制(zhi)方法，其特征在于，狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)反饋增益矩陣由以下算法確定(ding)：首先，列出(chu)scr脫硝噴(pen)氨(an)控(kong)制(zhi)系(xi)統(tong)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)方程及(ji)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)反饋控(kong)制(zhi)規(gui)律，，，，式中(zhong)，表(biao)示狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)變量，為(wei)的一階導數，表(biao)示輸出(chu)，表(biao)示輸入(ru)，為(wei)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)矩陣，為(wei)偏差，為(wei)輸入(ru)矩陣，為(wei)輸出(chu)矩陣；

5.根據權利要(yao)求(qiu)4所述的火力(li)發電廠scr脫硝噴氨控制(zhi)方(fang)法(fa)，其特征(zheng)在于，gpc主回路(lu)控制(zhi)器的傳遞函數為，采(cai)用適合(he)工程應用的增量型階梯(ti)(ti)gpc算法(fa)，在廣(guang)義(yi)最小方(fang)差自校(xiao)正(zheng)控制(zhi)基礎上，吸納(na)預(yu)(yu)(yu)測(ce)控制(zhi)中(zhong)多步預(yu)(yu)(yu)測(ce)的優化策略，同時(shi)，引入階梯(ti)(ti)因子(zi)避免矩(ju)陣求(qiu)逆，從而(er)解(jie)決在自校(xiao)正(zheng)控制(zhi)中(zhong)在線求(qiu)解(jie)困難問題和當矩(ju)陣不可逆時(shi)引起的非預(yu)(yu)(yu)期的數值病態問題；

6.根(gen)據權利要求5所(suo)述(shu)的(de)(de)火力發電廠scr脫硝噴氨控制方(fang)法(fa)(fa)，其特征在于，所(suo)述(shu)氨氣流量智(zhi)能前饋控制器對應的(de)(de)前饋補償算法(fa)(fa)采用競爭型(xing)(xing)神經網(wang)絡(luo)模(mo)型(xing)(xing)，所(suo)述(shu)競爭型(xing)(xing)神經網(wang)絡(luo)模(mo)型(xing)(xing)有(you)兩層，分(fen)別(bie)為輸(shu)(shu)(shu)出層和輸(shu)(shu)(shu)入層，每次(ci)計算只有(you)一個輸(shu)(shu)(shu)出神經元獲勝，獲勝的(de)(de)輸(shu)(shu)(shu)出神經元標(biao)(biao)記(ji)為1，其他(ta)輸(shu)(shu)(shu)出神經元標(biao)(biao)記(ji)為0；

7.根(gen)據權利要求(qiu)6所述的(de)火力(li)發電廠(chang)scr脫硝噴(pen)氨控制方(fang)法，其特征(zheng)在于，scr脫硝噴(pen)氨控制系(xi)統中(zhong)的(de)nox濃度分析儀在維(wei)護(hu)期間產生的(de)測(ce)量失真擾(rao)動，采(cai)用競爭型(xing)神(shen)經(jing)網絡模型(xing)計(ji)算出來的(de)預測(ce)值(zhi)代替nox濃度分析儀維(wei)護(hu)期間的(de)檢(jian)測(ce)值(zhi)。

技術總結
本發明屬于工業自動化控制技術領域，具體公開一種火力發電廠SCR脫硝噴氨控制方法。用于解決SCR脫硝噴氨控制系統的非線性和大遲滯問題。本發明應用于SCR脫硝噴氨控制系統，該系統包括串級控制器和氨氣流量智能前饋控制器，串級控制器中GPC主回路控制器和副回路控制器均采用PID控制方案，脫硝系統存在的大遲滯問題采用Smith預估器方案解決。SCR脫硝噴氨控制系統采用狀態觀測器，狀態觀測器包括待設計的狀態反饋增益矩陣和輸出反饋增益矩陣。氨氣流量智能前饋控制器的輸出信號施加于GPC主回路控制器和副回路控制器之間。本發明有利于提高發電機組的自動投運效率和噴氨控制品質。

技術研發人員：劉成銘,孫巧妍,楊海利,張德軍,楊大鵬,劉紅波,傅國剛
受保護的技術使用者：山東南山鋁業股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/9/19