| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 脱硝系统浓度测量修正研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 脱硝系统机理模型研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 脱硝系统预测控制研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究目的与内容 | 第18-21页 |
| 2 燃煤电厂脱硝系统入口NO_x浓度测量修正研究 | 第21-45页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 脱硝系统NO_x浓度监测 | 第21-25页 |
| 2.2.1 CEMS简介 | 第21-22页 |
| 2.2.2 CEMS滞后时间分析 | 第22-25页 |
| 2.3 数据采集与预处理 | 第25-28页 |
| 2.3.1 主要影响变量 | 第25-26页 |
| 2.3.2 数据预处理 | 第26-28页 |
| 2.4 测量修正模型建立方法 | 第28-37页 |
| 2.4.1 基于主成分回归的数据建模方法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 基于支持向量回归的数据建模方法 | 第30-32页 |
| 2.4.3 基于人工神经网络的数据建模方法 | 第32-34页 |
| 2.4.4 基于循环神经网络的数据建模方法 | 第34-37页 |
| 2.5 测量修正建模效果分析 | 第37-44页 |
| 2.5.1 不同滞后时间对预测精度的影响 | 第37-39页 |
| 2.5.2 不同预测方法对预测精度的影响 | 第39-42页 |
| 2.5.3 不同机组负荷对预测精度的影响 | 第42-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 燃煤电厂脱硝系统多模型预测控制研究 | 第45-63页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 脱硝系统仿真对象 | 第45-48页 |
| 3.2.1 脱硝系统结构 | 第45-46页 |
| 3.2.2 脱硝系统机理模型 | 第46-48页 |
| 3.3 模型预测控制 | 第48-51页 |
| 3.3.1 模型预测控制基本原理 | 第48-49页 |
| 3.3.2 动态矩阵预测控制方法 | 第49-51页 |
| 3.4 多模型预测控制 | 第51-53页 |
| 3.4.1 多模型预测控制系统描述 | 第51-52页 |
| 3.4.2 多模型预测控制参数辨识 | 第52页 |
| 3.4.3 多模型预测控制切换策略 | 第52-53页 |
| 3.5 多模型预测控制仿真分析 | 第53-61页 |
| 3.5.1 脱硝系统仿真对象 | 第53-54页 |
| 3.5.2 基于多模型的脱硝系统预测控制研究 | 第54-59页 |
| 3.5.3 基于NO_x浓度测量修正的多模型预测控制研究 | 第59-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 4 燃煤电厂脱硝系统预测控制工程验证 | 第63-79页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 工程控制软件改造 | 第63-67页 |
| 4.2.1 系统关键参数 | 第64-67页 |
| 4.2.2 控制系统改造 | 第67页 |
| 4.3 预测控制程序现场调试 | 第67-71页 |
| 4.3.1 DCS层数据对接及改造 | 第68-69页 |
| 4.3.2 预测控制模型调试及分析 | 第69-71页 |
| 4.4 脱硝系统工况及成本分析 | 第71-78页 |
| 4.4.1 脱硝系统长时间运行数据分析 | 第72-74页 |
| 4.4.2 脱硝系统平稳工况分析及变工况分析 | 第74-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 5 结论与展望 | 第79-81页 |
| 5.1 全文总结 | 第79页 |
| 5.2 创新点 | 第79-80页 |
| 5.3 不足与展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 作者简历与在读期间主要研究成果 | 第87页 |