CN112933913B - 喷氨控制方法、装置及煤燃烧系统 - Google Patents

喷氨控制方法、装置及煤燃烧系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种喷氨控制方法、装置及煤燃烧系统。该方法包括：获取脱硝系统的实际运行参数；将所述实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，其中，所述氮氧化物输出浓度预测模型用于预测所述脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度；根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制。由于该氮氧化物输出浓度预测模型，能够用于预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度，因此，根据该输出结果对脱硝系统的喷氨流量进行控制，使得喷氨流量的大小更能够符合实际需要。

Description

喷氨控制方法、装置及煤燃烧系统
技术领域
本申请涉及燃煤锅炉的污染气体排放控制领域，尤其涉及喷氨控制方法、装置及煤燃烧系统。
背景技术
燃煤锅炉在进行煤的燃烧时，通常需要将所产生的烟气通入至脱硝系统中进行脱硝。在该脱硝过程中，通过向烟气进行喷氨，并利用氨与烟气中的氮氧化物的氧化还原反应而实现脱销。因此，对喷氨过程的控制至关重要。
发明内容
本申请实施例提供喷氨控制方法、装置及煤燃烧系统，用于解决现有技术中的问题。
本申请实施例提供了一种喷氨控制方法，包括：
获取脱硝系统的实际运行参数；
将所述实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，其中，所述氮氧化物输出浓度预测模型用于预测所述脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度；
根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制。
优选的，所述方法还包括：基于所述脱硝系统的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型。
优选的，基于所述脱硝系统的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型，具体包括：
将所述历史运行参数进行归一化处理；
基于归一化处理后的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型。
优选的，将所述历史运行参数进行归一化处理，具体包括：将所述历史运行参数中的各个原始样本数据，利用如下公式进行归一化处理：
Figure BDA0002939154100000021
其中：x为所述历史运行参数中的原始样本数据；y为x归一化后的结果；xmax为所述历史运行参数中的最大原始样本数据；xmin为所述历史运行参数中的最小原始样本数据；ymax为归一化后的预设最大值；ymin为归一化后的预设最小值。
优选的，所述实际运行参数，具体包括如下的至少一个：
所述脱硝系统烟气入口处的氮氧化物实际浓度；
所述脱硝系统烟气入口处的实际烟气流量；
所述脱硝系统烟气入口处的实际烟气温度；
所述脱硝系统中的实际喷氨流量；
所述脱硝系统中的催化剂已运行时长。
优选的，根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制，具体包括：根据烟囱入口氮氧化物的浓度设定值和所述输出结果之间的偏差，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制。
优选的，所述氮氧化物输出浓度预测模型，具体包括：用于预测氮氧化物输出浓度的BP神经网络模型。
本申请实施例还提供了一种喷氨控制装置，包括：获取单元、输入单元和控制单元，其中：
所述获取单元，获取脱硝系统的实际运行参数；
所述输入单元，将所述实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，其中，所述氮氧化物输出浓度预测模型用于预测所述脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度；
所述控制单元，根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制。
本申请实施例还提供了一种煤燃烧系统，包括：脱硝系统以及本申请实施例所提供的喷氨控制装置。
优选的，所述煤燃烧系统还包括：燃煤锅炉、除尘装置、脱硫装置以及烟囱，其中：
所述燃煤锅炉的烟气出口与所述脱硝系统的烟气入口连接；
所述脱硝系统的烟气出口与所述除尘装置的烟气入口连接；
所述除尘装置的烟气出口与所述脱硫装置的烟气入口连接；
所述脱硫装置的烟气出口与所述烟囱的烟气入口连接。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
采用本申请实施例所提供的喷氨控制方法，获取脱硝系统的实际运行参数，然后将该实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，并根据氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对脱硝系统的喷氨流量进行控制。由于该氮氧化物输出浓度预测模型，能够用于预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度，因此，根据该输出结果对脱硝系统的喷氨流量进行控制，使得喷氨流量的大小更能够符合实际需要。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的喷氨控制方法的具体流程示意图；
图2为本申请实施例提供的喷氨控制装置的具体结构示意图；
图3为本申请实施例提供的煤燃烧系统的具体结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
如前所示，在对烟气进行脱销过程中，对喷氨过程的控制至关重要。比如，当喷氨流量过少时，会导致烟气中的氮氧化物脱除不足，使得最终所排放的烟气中氮氧化物浓度过高，对环境造成影响；当喷氨流量过多时，会造成成本的增加。
基于此，本申请实施例提供了一种喷氨控制方法，能够用于解决该问题。如图1所示为该喷氨控制方法的具体流程示意图，该喷氨控制方法包括如下步骤：
步骤S11：获取脱硝系统的实际运行参数。
该脱硝系统可以用于进行脱销，在实际应用中可以具体为选择性还原脱硝系统(Selective Catalytic Reduction，SCR)。比如，燃煤锅炉中所产生的烟气通入至该SCR中，通过在SCR中进行喷氨脱销。
通常脱硝系统中设置有烟气入口、烟气出口等，脱硝系统中的烟气入口与燃煤锅炉中的烟气出口连接，脱硝系统中的烟气出口用于导出脱硝之后的烟气。
脱硝系统的实际运行参数，通常能够反应脱硝系统目前的实际运行状态。比如，该实际运行参数可以是脱硝系统中的实际喷氨流量，该实际喷氨流量能够反映出脱硝系统目前喷氨不足或过量；该实际运行参数还可以是脱硝系统中的催化剂已运行时长，由于催化剂长时间使用之后，催化活性可能会降低，因此该催化剂已运行时长能够反映出脱硝系统中的催化剂的催化活性，或者是否需要更换新的催化剂；该实际运行参数还可以是脱硝系统烟气入口处的氮氧化物实际浓度、脱硝系统烟气入口处的实际烟气流量和脱硝系统烟气入口处的实际烟气温度等，该氮氧化物实际浓度和实际烟气流量通常能够确定所需要的喷氨流量，该实际烟气温度会影响氧化还原反应的速率等，也可能会影响到喷氨流量；当然，该实际运行参数还可以是催化剂的类型(如蜂窝状催化剂、板状催化剂)等，这些实际运行参数均可能对喷氨流量造成影响。
因此，这里获取脱硝系统的实际运行参数可以是，从能够反应脱硝系统目前实际状态的实际运行参数中获取一个或多个，比如从脱硝系统烟气入口处的氮氧化物实际浓度、脱硝系统烟气入口处的实际烟气流量、脱硝系统烟气入口处的实际烟气温度、脱硝系统中的实际喷氨流量、脱硝系统中的催化剂已运行时长这5个实际运行参数中，任意获取其中的至少两个、三个或一个等。
步骤S12：将实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，其中，该氮氧化物输出浓度预测模型用于预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度。
也就是说，在步骤S12中，将上述步骤S11中所获取的实际运行参数作为该氮氧化物输出浓度预测模型的输入，并通过该氮氧化物输出浓度预测模型来得到输出结果，从而预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度。
在实际应用中，该氮氧化物输出浓度预测模型可以是用于预测氮氧化物输出浓度的BP(back propagation，BP)神经网络模型。比如，可以预先建立该BP神经网络模型，并将上述的实际运行参数输入至该BP神经网络模型，从而得到输出结果，用于预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度。
通常可以采用如下方式来预先建立氮氧化物输出浓度预测模型：
首先，可以获取脱硝系统的历史运行参数，以及脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度。
其中，该历史运行参数为该脱硝系统历史上的运行参数，因此该历史运行参数通常能够反应脱硝系统的历史运行状态。该历史运行参数可以是脱硝系统烟气入口处的氮氧化物历史浓度、脱硝系统烟气入口处的历史烟气流量、脱硝系统烟气入口处的历史烟气温度、脱硝系统中的历史喷氨流量、脱硝系统中催化剂的历史运行时长等，可以从这5个历史运行参数中随机获取至少一个或多个，并且获取在脱硝系统烟气出口处，与该历史运行参数对应的历史氮氧化物浓度，这样利用该历史运行参数和对应的历史氮氧化物浓度，能够用于模型的训练。
另外，获取脱硝系统的历史运行参数，以及脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度的具体方式，可以是从数据库或数据仓库中获取。
其次，利用脱硝系统的历史运行参数以及历史氮氧化物浓度，训练得到氮氧化物输出浓度预测模型。
在训练过程中，将历史运行参数作为模型的输入参数，并将历史氮氧化物浓度作为模型的输出参数，从而进行模型的训练，最终得到该氮氧化物输出浓度预测模型。比如，该历史运行参数具体为脱硝系统中的历史喷氨流量，可以获取脱硝系统中的历史喷氨流量和历史氮氧化物浓度，并将每个历史喷氨流量数据作为一个原始样本数据，各个历史喷氨流量数据均对应一个历史喷氨流量数据，将这些原始样本数据作为输入参数，并将对应的历史喷氨流量数据作为输出参数，能够进行模型的训练。
另外，在利用脱硝系统的历史运行参数，以及对应的历史氮氧化物浓度，训练得到氮氧化物输出浓度预测模型时，还可以先将该历史运行参数进行归一化处理，当然也可以先进行数据清洗，然后再进行归一化处理；然后，利用归一化处理后的历史运行参数，以及历史氮氧化物浓度，训练得到该氮氧化物输出浓度预测模型。
由于不同类型的历史运行参数的单位、数值范围等并不相同，比如该历史运行参数包括脱硝系统烟气入口处的氮氧化物历史浓度，和脱硝系统烟气入口处的历史烟气流量时，它们之间的单位和数值范围均可能不同，甚至差距较大，因此先针对这些不同类型的历史运行参数进行归一化处理，从而转化为数值范围大致相同，并且对单位和其他影响因素进行统一，可以提高模型的训练效率。
在实际应用中，可以将历史运行参数中的各个原始样本数据，利用如下公式进行归一化处理：
Figure BDA0002939154100000071
其中：x为该历史运行参数中的原始样本数据；y为x归一化后的结果；xmax为该历史运行参数中的最大原始样本数据；xmin为该历史运行参数中的最小原始样本数据；ymax为归一化后的预设最大值，比如可以为1、2等；ymin为归一化后的预设最小值，比如可以为-1、-2等。
比如，该历史运行参数具体为脱硝系统中的历史喷氨流量，可以将ymax设定为1，将ymin设定为-1，并获取将该历史喷氨流量中的最大原始样本数据xmax，和最小原始样本数据xmin；然后针对各个原始样本数据x，利用上述的公式计算出归一化后的结果y。
步骤S13：根据氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对脱硝系统的喷氨流量进行控制。
在利用将实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型之后，可以获取该氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，由于该输出结果能够用于预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度，因此可以基于该输出结果对脱硝系统的喷氨流量进行控制。
比如，当该输出结果预测出脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度过高时，可以增大脱硝系统的喷氨流量；当该输出结果预测出脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度过低(或正常)时，可以不做处理或适当减小脱硝系统的喷氨流量。
采用本申请实施例所提供的喷氨控制方法，获取脱硝系统的实际运行参数，然后将该实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，并根据氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对脱硝系统的喷氨流量进行控制。由于该氮氧化物输出浓度预测模型，能够用于预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度，因此，根据该输出结果对脱硝系统的喷氨流量进行控制，使得喷氨流量的大小更能够符合实际需要，一方面通过降低氮氧化物浓度，使其满足需要(比如符合排放标准等)，另一方面也不会由于喷氨流量过大而导致浪费。
在实际应用中，还可以在烟囱的烟气入口处(也可以是烟气出口处)设置检测设备，用于检测烟囱的烟气入口处烟气中的氮氧化物浓度，并根据该氮氧化物浓度控制喷氨流量的大小，但是烟气从脱硝系统的烟气出口处到烟囱的烟气入口处通常还需要流经除尘装置、脱硫装置等，因此烟囱的烟气入口处烟气中的氮氧化物浓度通常有一定的滞后性，并不能及时反映出实际所需要的喷氨流量大小。而本申请中，利用氮氧化物输出浓度预测模型，预测脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度，相对于烟囱的烟气入口处烟气中的氮氧化物浓度，一方面在时间上更加提前，另一方面利用大数据训练得到模型进行预测，因此更能够准确并且及时的对喷氨流量进行控制。
另外，在根据氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对脱硝系统的喷氨流量进行控制时，可以根据烟囱入口氮氧化物的浓度设定值和该输出结果之间的偏差，对脱硝系统的喷氨流量进行控制，其中，该浓度设定值通常根据排放标准来制定，比如等于或略小于排放标准中的规定等，其通常反映了氮氧化物最高能够排放的浓度。因此，该浓度设定值和该输出结果之间的偏差，反映了喷氨流量是否过小、过大等，从而通过该偏差能够对脱硝系统的喷氨流量进行控制。
比如，该偏差与脱硝系统的喷氨流量通常具有对应关系，在确定了具体的偏差之后，可以通过该对应关系来确定相应的喷氨流量，从而进行控制。
当然，在根据氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对脱硝系统的喷氨流量进行控制时，还可以根据烟囱入口氮氧化物的浓度设定值、该输出结果以及烟囱的烟气入口处烟气中的氮氧化物浓度，将这三者结合用于控制喷氨流量。比如，先计算该输出结果和烟囱的烟气入口处烟气中的氮氧化物浓度的平均值(或加权平均值)，然后计算该浓度设定值与该平均值之间的偏差，并根据该偏差对喷氨流量进行控制。该方式由于结合了浓度设定值、该输出结果以及烟囱的烟气入口处烟气中的氮氧化物浓度，因此所控制的喷氨流量也能够符合实际需求。
上述是对本申请实施例所提供的喷氨控制方法的具体说明，为了便于理解，下面可以结合具体的示例，对该喷氨控制方法进行更具体的说明。
在该示例中，首先，生成氮氧化物输出浓度预测模型。
其具体方式为，获取脱硝系统烟气入口处的氮氧化物历史浓度、脱硝系统烟气入口处的历史烟气流量、脱硝系统烟气入口处的历史烟气温度、脱硝系统中的历史喷氨流量、脱硝系统中催化剂的历史运行时长，并且获取在脱硝系统烟气出口处对应的历史氮氧化物浓度。
然后，对脱硝系统烟气入口处的氮氧化物历史浓度、脱硝系统烟气入口处的历史烟气流量、脱硝系统烟气入口处的历史烟气温度、脱硝系统中的历史喷氨流量、脱硝系统中催化剂的历史运行时长，这五类历史运行参数分别进行归一化处理，并将归一化处理以及历史氮氧化物浓度训练得到氮氧化物输出浓度预测模型。
其次，获取脱硝系统烟气入口处的氮氧化物实际浓度、脱硝系统烟气入口处的实际烟气流量、脱硝系统烟气入口处的实际烟气温度、脱硝系统中的实际喷氨流量和脱硝系统中的催化剂已运行时长，并将这些数据输入至氮氧化物输出浓度预测模型，然后根据烟囱入口氮氧化物的浓度设定值，与氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果之间的偏差，对脱硝系统的喷氨流量进行控制。
基于与本申请实施例所提供的喷氨控制方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种喷氨控制装置，也能够解决现有技术中的问题。如图2所示为该喷氨控制装置的具体结构示意图，该喷氨控制装置20包括：获取单元201、输入单元202和控制单元203，其中：
所述获取单元201，获取脱硝系统的实际运行参数；
所述输入单元202，将所述实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，其中，所述氮氧化物输出浓度预测模型用于预测所述脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度；
所述控制单元203，根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制。
由于该喷氨控制装置20采用与本申请实施例所提供的喷氨控制方法相同的发明构思，因此也能够解决现有技术中的问题，这里对此不再赘述。并且对于该喷氨控制装置20中，如有不清楚之处，可以参考上述的喷氨控制方法。
在实际应用中，该喷氨控制装置20中还可以包括模型训练单元，基于所述脱硝系统的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型。
该模型训练单元中还可以包括模型训练子单元，将所述历史运行参数进行归一化处理；基于归一化处理后的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型。在该模型训练子单元中，可以将所述历史运行参数中的各个原始样本数据，利用如下公式进行归一化处理：
Figure BDA0002939154100000101
其中：x为所述历史运行参数中的原始样本数据；y为x归一化后的结果；xmax为所述历史运行参数中的最大原始样本数据；xmin为所述历史运行参数中的最小原始样本数据；ymax为归一化后的预设最大值；ymin为归一化后的预设最小值。
实际运行参数，具体包括如下的至少一个：所述脱硝系统烟气入口处的氮氧化物实际浓度；所述脱硝系统烟气入口处的实际烟气流量；所述脱硝系统烟气入口处的实际烟气温度；所述脱硝系统中的实际喷氨流量；所述脱硝系统中的催化剂已运行时长。
所述控制单元203，可以根据烟囱入口氮氧化物的浓度设定值和所述输出结果之间的偏差，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制。
氮氧化物输出浓度预测模型，具体可以包括：用于预测氮氧化物输出浓度的BP神经网络模型。
需要说明的是，本申请实施例还可以提供一种煤燃烧系统，如图3所示为该煤燃烧系统的具体结构示意图。该煤燃烧系统包括燃煤锅炉1、脱硝系统2、除尘装置3、脱硫装置4、烟囱5以及本申请实施例所提供的喷氨控制装置20，其中：燃煤锅炉1的烟气出口与脱硝系统2的烟气入口连接、脱硝系统2的烟气出口与除尘装置3的烟气入口连接、除尘装置3的烟气出口与脱硫装置4的烟气入口连接、脱硫装置4的烟气出口与烟囱5的烟气入口连接。通过该喷氨控制装置20能够对脱硝系统2中的喷氨流量进行控制。
需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种喷氨控制方法，其特征在于，包括：
获取脱硝系统的实际运行参数；
将所述实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，其中，所述氮氧化物输出浓度预测模型用于预测所述脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度；
根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制；
根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制，具体包括：根据烟囱入口氮氧化物的浓度设定值和所述输出结果之间的偏差，所述偏差与所述脱硝 系统的喷氨流量具有对应关系，根据所述对应关系对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制；
所述方法还包括：基于所述脱硝系统的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型；
基于所述脱硝系统的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型，具体包括：
将所述历史运行参数进行归一化处理；
基于归一化处理后的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型；
将所述历史运行参数进行归一化处理，具体包括：将所述历史运行参数中的各个原始样本数据，利用如下公式进行归一化处理：
Figure FDA0003750608950000021
其中：x为所述历史运行参数中的原始样本数据；y为x归一化后的结果；xmax为所述历史运行参数中的最大原始样本数据；xmin为所述历史运行参数中的最小原始样本数据；ymax为归一化后的预设最大值；ymin为归一化后的预设最小值。
2.如权利要求1所述的喷氨控制方法，其特征在于，所述实际运行参数，具体包括如下的至少一个：
所述脱硝系统烟气入口处的氮氧化物实际浓度；
所述脱硝系统烟气入口处的实际烟气流量；
所述脱硝系统烟气入口处的实际烟气温度；
所述脱硝系统中的实际喷氨流量；
所述脱硝系统中的催化剂已运行时长。
3.如权利要求1所述的喷氨控制方法，其特征在于，所述氮氧化物输出浓度预测模型，具体包括：用于预测氮氧化物输出浓度的BP神经网络模型。
4.一种喷氨控制装置，其特征在于，包括：获取单元、输入单元和控制单元，其中：
所述获取单元，获取脱硝系统的实际运行参数；
所述输入单元，将所述实际运行参数输入至氮氧化物输出浓度预测模型，其中，所述氮氧化物输出浓度预测模型用于预测所述脱硝系统烟气出口处的氮氧化物浓度；
所述控制单元，根据所述氮氧化物输出浓度预测模型的输出结果，对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制；
所述控制单元，具体用于根据烟囱入口氮氧化物的浓度设定值和所述输出结果之间的偏差，所述偏差与所述脱硝 系统的喷氨流量具有对应关系，根据所述对应关系对所述脱硝系统的喷氨流量进行控制；
模型训练单元，基于所述脱硝系统的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型；
模型训练子单元，将所述历史运行参数进行归一化处理；基于归一化处理后的历史运行参数，以及所述脱硝系统烟气出口处的历史氮氧化物浓度，训练得到所述氮氧化物输出浓度预测模型；
所述将所述历史运行参数进行归一化处理包括：
将所述历史运行参数中的各个原始样本数据，利用如下公式进行归一化处理：
Figure FDA0003750608950000031
其中：x为所述历史运行参数中的原始样本数据；y为x归一化后的结果；xmax为所述历史运行参数中的最大原始样本数据；xmin为所述历史运行参数中的最小原始样本数据；ymax为归一化后的预设最大值；ymin为归一化后的预设最小值。
5.一种煤燃烧系统，其特征在于，包括：脱硝系统以及如权利要求4所述的喷氨控制装置。
6.如权利要求5所述的煤燃烧系统，其特征在于，所述煤燃烧系统还包括：燃煤锅炉、除尘装置、脱硫装置以及烟囱，其中：
所述燃煤锅炉的烟气出口与所述脱硝系统的烟气入口连接；
所述脱硝系统的烟气出口与所述除尘装置的烟气入口连接；
所述除尘装置的烟气出口与所述脱硫装置的烟气入口连接；
所述脱硫装置的烟气出口与所述烟囱的烟气入口连接。
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