[1]吕栋腾 １,雷涛峰 ２.基于神经网络的火电厂脱硫控制系统研究[J].机械与电子,2021,(09):37-40.
　LU Dongteng,LEI Taofeng.Research on Desulfurization Control System of Thermal Power Plant Based on Neural Network[J].Machinery & Electronics,2021,(09):37-40.
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基于神经网络的火电厂脱硫控制系统研究()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2021年09期
页码:
37-40
栏目:
自动控制与检测
出版日期:
2021-09-24

文章信息/Info

Title:
Research on Desulfurization Control System of Thermal Power Plant Based on Neural Network
文章编号:
１００１-２２５７ ( ２０２１ ) ０９-００37-０４
作者:
吕栋腾 １ ; 雷涛峰 ２
１． 陕西国防工业职业技术学院,陕西 西安 ７１０３００ ; ２． 大唐西安第二热电厂,陕西 西安 ７１００６５
Author(s):
LU Dongteng１ ; LEI Taofeng２
(１． Shaannxi Institute of Technology , Xi ’an ７１０３００ , China ; ２．Datang Xi ’an Second Thermal Power Plant , Xi ’an ７１００６５ , China )
关键词:
火电厂; 石膏湿法; 烟气脱硫; 神经网络
Keywords:
thermal power plant ;  limestone-gypsum wet ;  FGD ;  neural network
分类号:
TP２７ ; TP１８３
文献标志码:
A
摘要:
以某火电厂 ２×３００MW 机组为研究对象,设计了以石灰石 石膏湿法为工艺基础的烟气脱硫控制系统.对脱硫控制系统中吸收塔的浆液pH值的控制进行了改进,设计了基于神经网络自适应控制器.该控制器能有效提高浆液pH值的控制精度与稳定性.
Abstract:
Taking a ２×３００MW unit of a thermal power plant as the research object , a FGD control system based on limestone-gypsum wet process is designed．The control of slurry pH value in absorption tower of desulfurization control system is improved , and an adaptive controller based on neural network is designed．The controller can effectively improve the control accuracy and stability of slurry pH value , which provides a new? approach for the design of desulfurization control system in thermal power plants at this stage．

参考文献/References:

[１] 郝吉明,程真,王书肖 ． 我国大气环境污染现状及防治措施研究[ J ] ． 环境保护, ２０１２ ( ９ ): １６-２０．

[２] 曾伟柳 ． 汕尾发电厂 １９５０T / H 锅炉湿法烟气脱硫工程研究[ D ] ．广州:华南理工大学,２００９．
[３] 杜丁香 ． 火电厂烟气脱硫控制系统的设计[ D ] ． 宜昌:三峡大学,２０１３．
[４] 林永明 ． 大型石灰石 石膏湿法喷淋脱硫技术研究及工程应用[ D ] ． 杭州:浙江大学,２００６．
[５] 肖军,张一 ．DCS 及现场控制总线技术[ M ] ． 北京:清华大学出版社,２０１１．
[６] 曾庭华,杨华,马斌,等 ． 湿法烟气脱硫系统的安全性及优化[ M ] ． 北京:中国电力出版社,２００４．
[７] 卓小芳,何祖威,苟小龙,等 ． 石灰石/石膏湿法烟气脱硫塔的实时仿真研究[ J ] ． 计算机仿真,２００８ , ２５ ( ６ ):２３７-２３９ , ２６４．
[８] 晏亭太 ． 智能自适应 PID / PD 控制器设计及仿真研究[ D ] ． 哈尔滨:哈尔滨工业大学,２０１４．
[９] 雷涛峰 ． 基于神经网络自适应的吸收塔浆液pH值控制[ J ] ． 装备制造技术, ２０１６ ( １０ ): ２１-２４．
[１０] 张秀云,郑继成 ． 国内外烟气脱硫技术综述[ J ] ． 电站系统工程,２０１０ , ２６ ( ４ ): １-２．

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: ２０２１-０５-２７
基金项目:陕西国防学院 ２０２１ 年重点科研计划项目( GFY２１-０６ );陕西省教育科学 ２０１８ 年规划课题( SGH１８V０１７ )
作者简介:吕栋腾 ( １９８４－ ),男,陕西长安人,硕士,副教授,研究方向为机电系统控制.
更新日期/Last Update: 2021-09-28