神经网络预测控制下的燃煤机组SCR烟气脱硝技术研究

资源摘要信息:"在现代电力工业中，燃煤电站的SCR（选择性催化还原）烟气脱硝技术是降低氮氧化物排放的关键手段，而神经网络预测控制是一种应用前景广泛的技术，它通过模拟人脑神经元的工作方式来处理和分析数据，以此预测和控制复杂系统的动态行为。将神经网络预测控制应用于燃煤机组SCR烟气脱硝系统中，可以有效提高系统的响应速度和控制精度，从而达到更好的脱硝效果和降低运行成本。 文件标题暗示了该研究将网络游戏作为背景或参照对象，这可能是因为网络游戏中往往存在着复杂且动态多变的环境，需要高度的实时处理和优化算法来维持游戏体验的流畅性和公平性。尽管听起来与燃煤电站的SCR烟气脱硝控制方法不太相关，实际上这可能是在探讨利用网络游戏中的算法和模型来提升传统工业控制系统的智能水平。 该压缩包文件的核心内容为《基于神经网络预测控制的燃煤机组SCR烟气脱硝控制方法.pdf》。文件内容预计会详细阐述如何构建和应用神经网络模型来预测燃煤电站SCR系统的烟气排放情况，以及如何根据预测结果来动态调整控制参数以优化脱硝效率。这包括了神经网络的设计、训练以及预测模型的实现等方面的技术细节。 在文档中，我们可能会看到以下关键词和概念： 1. 燃煤机组SCR烟气脱硝：SCR是目前工业上应用最广泛的烟气处理技术之一，通过注入还原剂（如氨气或尿素）和催化剂在高温下反应，将氮氧化物转化为氮气和水蒸气，从而减少污染物排放。 2. 神经网络预测控制：一种先进的控制策略，利用神经网络强大的非线性映射能力，预测系统的未来行为，并据此计算控制输入，实现对系统的有效控制。 3. 控制方法：这里指的可能是一系列的算法和步骤，这些算法能够实现对SCR系统的实时监测、诊断、预测和调整，以达到最佳的脱硝效果。 4. 烟气排放控制：研究如何更高效地通过控制技术减少燃煤电站的烟气排放，尤其是氮氧化物这一关键指标。 5. 系统优化：通过预测控制对SCR系统进行优化，改善其性能，提高脱硝效率，降低能耗和运行成本。 6. 实时处理：在控制过程中，能够实时响应SCR系统的变化，并及时调整控制策略，以应对复杂的工况变化。 通过深入研究这份文档，相关人员可以了解如何将先进的神经网络预测控制技术应用到实际的工业脱硝过程中，通过模拟和学习来优化控制策略，提高烟气处理的智能化水平。这对于推动环境保护和提升工业自动化控制系统的性能都具有重要的意义。"