一种基于数据驱动的燃煤机组SCR脱硝系统喷氨预测控制方法

本发明公开了一种基于数据驱动的燃煤机组SCR脱硝系统喷氨预测控制方法，基于数据驱动模型，并结合隐式广义预测控制算法实现更好的SCR脱硝系统喷氨控制。将SCR入口NOx浓度和烟气温度作为喷氨量指令的前馈，由SCR出口NOx浓度、SCR出口NOx浓度设定值和以前时刻的喷氨量指令经过隐式广义预测控制算法，计算喷氨量的初始控制指令增量，最后三部分指令求和并限幅得到最终的喷氨量指令。其中，SCR入口NOx浓度的前馈指令由BP神经网络预测模型获得，SCR入口的前馈指令的由融合注意力机制的长短时记忆网络预测模型获得。本发明方法可有效应对频繁变负荷过程SCR出口NOx浓度波动剧烈的问题，同时，抑制了燃煤机组的尾部烟气NOx瞬态超调，提高了的SCR脱硝控制效果。