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公开(公告)号:CN115309117B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202210932045.7
申请日:2022-08-04
IPC分类号: G05B19/418 , B01D53/80 , B01D53/50 , B01D53/34
摘要: 本发明涉及一种基于数据驱动的WFGD出口SO2浓度预测及智能优化方法,WFGD包括脱硫剂制备系统、烟气系统、脱硫塔、工艺水系统、供电系统、氧化风系统、在线监测系统、控制中心、废水处理系统、石膏脱水系统、化验室和工程师站;基于化学分析参数、实时运行参数和历史数据建立动态数据库,利用数据驱动技术对数据库数据进行分析,采用人工神经网络对出口SO2浓度进行结果校正,并匹配验证实测值,建立出口SO2浓度预测模型,同时提出了双模型评价指标及其取值方法,形成具有实际指导意义的SO2浓度预测模型,然后基于预测模型搭建智能预测控制系统,实现实时优化调整WFGD运行参数,达到节能降耗的目的。
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公开(公告)号:CN115309117A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202210932045.7
申请日:2022-08-04
IPC分类号: G05B19/418 , B01D53/80 , B01D53/50 , B01D53/34
摘要: 本发明涉及一种基于数据驱动的WFGD出口SO2浓度预测及智能优化方法,WFGD包括脱硫剂制备系统、烟气系统、脱硫塔、工艺水系统、供电系统、氧化风系统、在线监测系统、控制中心、废水处理系统、石膏脱水系统、化验室和工程师站;基于化学分析参数、实时运行参数和历史数据建立动态数据库,利用数据驱动技术对数据库数据进行分析,采用人工神经网络对出口SO2浓度进行结果校正,并匹配验证实测值,建立出口SO2浓度预测模型,同时提出了双模型评价指标及其取值方法,形成具有实际指导意义的SO2浓度预测模型,然后基于预测模型搭建智能预测控制系统,实现实时优化调整WFGD运行参数,达到节能降耗的目的。
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公开(公告)号:CN108636094A
公开(公告)日:2018-10-12
申请号:CN201810763856.2
申请日:2018-07-12
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明涉及一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法,包括顺次相连通的现场仪表信号采集系统、出口浓度预测模型、执行机构的优化控制系统和执行机构的连续调节系统,所述现场仪表信号采集系统与脱硫塔相连,所述现场仪表信号采集系统与执行机构的优化控制系统相连通,所述执行机构的连续调节系统与现场仪表信号采集系统相连通。本发明利用模型预测和优化计算实现对脱硫过程的智能控制,在提高控制水平、保证系统稳定运行的同时减少了能耗,降低成本,从而实现湿法脱硫工艺系统的节能增效,适用于火电厂、钢铁厂、燃煤工业锅炉等采用湿法脱硫工艺的领域。
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