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公开(公告)号：CN111111392A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911405916.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法。本发明首先对烟气脱硫系统CEMS表所采集到的数据进行反吹判断，判断系统开始反吹时，设计三次指数平滑预测处理，建立三次指数平滑处理的预测模型，从而得出反吹时刻的SO2浓度预测值；然后对烟气脱硫系统进行DMC预测控制，有效的实现了对烟气脱硫系统出口SO2浓度值的控制；最后，判断反吹结束后，对采集到的烟气脱硫系统出口SO2浓度值进行滤波处理，以得到出口SO2浓度值趋于稳定，最终达到安全排放标准。本发明弥补了现有的对反吹处理方法的不足，便于电厂实现自动控制，有效地减缓了电厂工作人员的工作压力，提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111111392B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201911405916.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法。本发明首先对烟气脱硫系统CEMS表所采集到的数据进行反吹判断，判断系统开始反吹时，设计三次指数平滑预测处理，建立三次指数平滑处理的预测模型，从而得出反吹时刻的SO2浓度预测值；然后对烟气脱硫系统进行DMC预测控制，有效的实现了对烟气脱硫系统出口SO2浓度值的控制；最后，判断反吹结束后，对采集到的烟气脱硫系统出口SO2浓度值进行滤波处理，以得到出口SO2浓度值趋于稳定，最终达到安全排放标准。本发明弥补了现有的对反吹处理方法的不足，便于电厂实现自动控制，有效地减缓了电厂工作人员的工作压力，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN111460726B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010074232.7
申请日：2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及燃煤电厂NOx污染物处理领域，针对现有技术的煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸量过大的问题，本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸的优化方法，主要包括四大步骤。该方法采用了神经网络学习和拉格朗日插值法的方式分别对喷氨前NOx生成量和喷氨后NOx生成量进行建模，在规定周期内，分别通过神经网络模型和SQP方法对喷氨前NOx、喷氨后NOx和氨逃逸进行优化，以及采用预测控制使一二次风与喷氨开度分别达到最优值并且不断循环，该方法弥补了现有的脱硝系统中氨逃逸量过大等不足，便于节省氨水费用，以及提高脱硝效率，为脱硝系统中氨逃逸的优化控制提供保障，对于实现电厂超低排放以及节省资源具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN111461391B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010074170.X
申请日：2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F17/11 , B01D53/75 , B01D53/83 , B01D53/80 , B01D53/50
Abstract: 本发明涉及燃煤电厂SO2污染物处理领域，针对现有技术的脱硫后SO2排放量高的问题，本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硫协同优化运行方法，所述脱硫协同优化运行的系统包括以下几个模块：DCS数据采集模块、A/D和D/A转换模块、中央处理系统模块、预测控制模块、人机交互模块以及优化计算模块。本发明给出了一种煤泥流化床锅炉脱硫系统协同优化运行方法，该方法通过对整个脱硫系统的过程进行建模与优化计算，然后对优化计算后的SO2浓度值进行预测控制，实现了整个脱硫系统运行成本的最低化，对优化求解后的结果进行预测控制，得出最低的运行成本，从而实现了SO2脱除的经济稳定运行，提高了企业的经济效益。
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公开(公告)号：CN111461391A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010074170.X
申请日：2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F17/11 , B01D53/75 , B01D53/83 , B01D53/80 , B01D53/50
Abstract: 本发明涉及燃煤电厂SO2污染物处理领域，针对现有技术的脱硫后SO2排放量高的问题，本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硫协同优化运行方法，所述脱硫协同优化运行的系统包括以下几个模块：DCS数据采集模块、A/D和D/A转换模块、中央处理系统模块、预测控制模块、人机交互模块以及优化计算模块。本发明给出了一种煤泥流化床锅炉脱硫系统协同优化运行方法，该方法通过对整个脱硫系统的过程进行建模与优化计算，然后对优化计算后的SO2浓度值进行预测控制，实现了整个脱硫系统运行成本的最低化，对优化求解后的结果进行预测控制，得出最低的运行成本，从而实现了SO2脱除的经济稳定运行，提高了企业的经济效益。
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公开(公告)号：CN111460726A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010074232.7
申请日：2020-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及燃煤电厂NOx污染物处理领域，针对现有技术的煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸量过大的问题，本发明公开了一种煤泥流化床锅炉脱硝系统氨逃逸的优化方法，主要包括四大步骤。该方法采用了神经网络学习和拉格朗日插值法的方式分别对喷氨前NOx生成量和喷氨后NOx生成量进行建模，在规定周期内，分别通过神经网络模型和SQP方法对喷氨前NOx、喷氨后NOx和氨逃逸进行优化，以及采用预测控制使一二次风与喷氨开度分别达到最优值并且不断循环，该方法弥补了现有的脱硝系统中氨逃逸量过大等不足，便于节省氨水费用，以及提高脱硝效率，为脱硝系统中氨逃逸的优化控制提供保障，对于实现电厂超低排放以及节省资源具有重要的意义。
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