脱硫脱硝系统性能优化：基于机器学习的喷氨量预测与自适应控制

机器学习技术为脱硫脱硝系统的性能优化提供了新的可能。

一，技术路线

1.1 NOx预测模型（LSTM）

• 输入：历史NOx、负荷、煤质、风量等
• 输出：未来15-30分钟的NOx预测值
• 预测精度：MAE约5-8mg/m³

1.2 喷氨量预测（随机森林）

• 输入：NOx预测值、氨逃逸、催化剂状态
• 输出：最优喷氨量设定值

二，自适应控制器设计

• 模型预测控制（MPC）框架
• 滚动优化：每分钟更新最优喷氨量
• 反馈校正：基于实测NOx修正预测误差

三，运行效果验证

四，推广前景

• 适用于所有SCR脱硝系统
• 边际成本低，效果显著
• 未来可与数字孪生结合

沧州中创环保提供智能优化控制系统集成服务，咨询热线：13831739292。