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AI烟气脱硝优化:喷氨格栅与NOx预测

电厂SCR脱硝的常见矛盾是:出口NOx按小时均值考核,运行人员倾向多喷氨换取达标余量,代价是氨逃逸上升、空预器差压增长。我们在一台300MW机组上做了小范围实验:不改造硬件,仅从DCS历史数据取烟气量、入口NOx、反应器温度、氧量与分区喷氨阀位,训练滚动预测模型,提前30~60秒给出出口NOx趋势,再把喷氨总量拆到各分区。

目前进展:稳定负荷段出口NOx标准差由约12mg/m³降至8mg/m³,液氨单耗下降3%~5%,氨逃逸曲线更平缓;变负荷段效果尚不稳定,模型对入口NOx突变的响应仍偏慢。

下一步计划:1)将磨煤机启停、吹灰等扰动作为事件特征加入,改善变工况表现;2)与热工专业共同设计限幅与联锁逻辑,先以“建议值”推送,再评估闭环可行性。

需要说明的是,NOx测量本身存在滞后与漂移,模型精度受仪表状态影响较大,当前结果仅作为运行参考,不替代环保数据有效性判定。

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