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基于强化学习的SCR脱硝系统优化控制
1
作者
王焕敏
王沈振
+1 位作者
唐亮
李钟钦
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1916-1922,1934,共8页
为了解决选择性催化还原(SCR)脱硝系统中NO_(x)排放控制遇到的时效滞后和负荷波动引发的响应问题,采用强化学习来调控比例积分微分(PID)参数,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,重新设计了Critic网络的损失函数,并引入了一个延迟队列来...
为了解决选择性催化还原(SCR)脱硝系统中NO_(x)排放控制遇到的时效滞后和负荷波动引发的响应问题,采用强化学习来调控比例积分微分(PID)参数,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,重新设计了Critic网络的损失函数,并引入了一个延迟队列来模拟系统的延迟性,并将所提控制策略应用到国内某660 MW超超临界火电机组中。结果表明:强化学习控制方法在调节时间、超调量、稳定性方面均优于传统的PID控制方法;所提控制策略克服了传统PID控制方法无法解决的时效滞后和负荷波动问题,具有重要的理论与实际应用价值。
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关键词
强化学习
SCR脱硝系统
PID控制
氮氧化物排放
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职称材料
题名
基于强化学习的SCR脱硝系统优化控制
1
作者
王焕敏
王沈振
唐亮
李钟钦
机构
贵溪发电有限责任公司
上海发电设备成套设计研究院有限责任公司
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1916-1922,1934,共8页
文摘
为了解决选择性催化还原(SCR)脱硝系统中NO_(x)排放控制遇到的时效滞后和负荷波动引发的响应问题,采用强化学习来调控比例积分微分(PID)参数,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,重新设计了Critic网络的损失函数,并引入了一个延迟队列来模拟系统的延迟性,并将所提控制策略应用到国内某660 MW超超临界火电机组中。结果表明:强化学习控制方法在调节时间、超调量、稳定性方面均优于传统的PID控制方法;所提控制策略克服了传统PID控制方法无法解决的时效滞后和负荷波动问题,具有重要的理论与实际应用价值。
关键词
强化学习
SCR脱硝系统
PID控制
氮氧化物排放
Keywords
reinforcement learning
SCR denitrification system
PID control
NO_(x)emission
分类号
TM621 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于强化学习的SCR脱硝系统优化控制
王焕敏
王沈振
唐亮
李钟钦
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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