一种基于运行数据的SCR串级脱硝控制系统参数优化方法
Mechanical & Electrical Engineering Technology（2023）
摘要
SCR脱硝系统具有严重的非线性、大惯性、大延迟和时变性等特点,在系统实际运行时,常规PID控制器的控制效果并不理想.提出一种基于数据驱动控制且带有数据库更新的控制器参数优化方法.该方法在利用改进KNN算法在历史数据库中查询与当前状态较为相近的K个数据组,并对其进行加权平均得到适合当前状态下的控制器参数.利用Hurst指数判断控制性能,通过扩展虚拟参考整定(EFRIT)算法对得到的控制参数进行优化并在线完成数据库的更新,保持数据库的时效性.以SCR脱硝系统的典型工况作为测试对象,实践结果表明,相比于常规PID控制器,当系统负荷增加时,该控制策略下的调节速度增快;系统负荷减小时,该控制策略下的超调量减小,具有更好的控制效果.
更多关键词
data-driven,selective catalytic reduction and denitrification,parameter optimization,extended virtual iterative tuning algorithm
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