随着新能源的大规模投运,火电机组需要进一步提高快速变负荷能力,从而平抑新能源电力对电网的冲击。负荷的快速升降会造成烟气中NOx浓度发生大幅变化,传统的SCR系统控制策略虽然能起到一定的作用,但在快速性和准确性上无法满足现场的实际需求。随着烟气超低排放标准的出台,为了保证燃煤电站的烟气达标排放,提高SCR系统运行经济性,需要建立准确的SCR系统模型并在此基础上实现喷氨量的精确控制。本论文充分利用燃煤电站DCS系统中的海量历史数据,结合脱硝过程机理分析,建立了SCR脱硝系统模型,并在此基础上提出了喷氨量的优化控制策略,在保证达标排放的同时降低SCR运行成本,在保证脱硝效率的前提下精确控制喷氨量,避免过量喷氨对SCR下游设备的安全稳定运行造成不利影响。其中主要研究内容包括:1、在分析SCR脱硝反应机理的基础上,构建了SCR系统机理模型,并利用现场实际运行数据及寻优算法对模型参数进行了辨识。为了验证模型的准确性和通用性,分别利用600MW和1000MW机组的运行数据对模型进行了仿真验证。在机理模型的基础上,通过仿真实验对影响脱硝效率的因素进行了分析。2、SCR反应复杂,机理模型的计算结果存在一定偏差,因此有必要利用燃煤电站DCS系统中的历史数据,建立SCR系统的数据模型。最优输入变量集的选取是确保数据模型准确性的重要前提。本文充分利用历史数据中的有用信息,以信息熵为依据,采用偏互信息方法(Partial Mutual Information,PMI)对模型输入变量进行筛选。利用插值法对PMI方法中回归值的计算进行了改进,提高了筛选的正确率。利用3组Benchmark验证了改进PMI方法的有效性,并将其应用于SCR系统中。计算结果表明,改进PMI方法有效提高了模型的计算精度并降低了模型复杂度。3、基于本文所选取的最优输入变量集,采用核偏最小二乘方法建立SCR系统数据模型。针对输入变量的不同特性,利用遗传算法确定每个变量相应的核参数宽度;针对工况变化导致的模型失效问题,设计了模型更新策略。在此基础上,本文提出了自适应多尺度核偏最小二乘方法(Self-adaptive Multi-scale Kernel Partial Least Squares,SMKPLS),建立了SCR系统模型并利用实际运行数据验证了模型的有效性。4、通过对比分析机理模型和数据模型各自的特点,采用数据模型对机理模型的偏差进行校正,提出了混合建模方法,并设计了模型更新策略。利用该方法构建了SCR系统混合模型并对模型进行了验证。计算结果表明,混合模型结合了机理和数据模型的优点,具有很好的拟合及泛化能力。5、基于本文所提出的SCR系统模型,利用模型预测控制方法对喷氨量进行精确控制,在保证脱硝效率的同时避免过量喷氨。通过仿真实验验证了控制策略的控制效果,并与传统控制方法进行了对比分析。仿真结果表明,与传统控制方法相比,预测控制具有更好控制效果,实现了喷氨量的快速、精确控制。