一种SCR脱硝系统喷氨量优化建模方法

摘要

本发明涉及一种SCR脱硝系统喷氨量优化建模方法，是基于深度学习的SCR反应器出口参数的动态建模方法。采用门控循环神经网络建立准确的SCR反应器特性辨识模型，在此基础上，根据出口NOx浓度的主要干扰参数建立基于深度神经网络的喷氨量目标值优化模型，以此实现SCR出口NOx浓度的准确调节，从抑制外扰和平衡喷氨经济性出发，提高控制系统的控制品质，最终提高SCR脱硝过程的调节精度和鲁棒性，解决了传统PID控制存在滞后且适应性差的技术问题。