JPH06277447A - 脱硝制御装置 - Google Patents
脱硝制御装置Info
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- JPH06277447A JPH06277447A JP5072165A JP7216593A JPH06277447A JP H06277447 A JPH06277447 A JP H06277447A JP 5072165 A JP5072165 A JP 5072165A JP 7216593 A JP7216593 A JP 7216593A JP H06277447 A JPH06277447 A JP H06277447A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、脱硝器出口のＮＯｘ濃度の一時的な
急増を回避し、設定したモル比に応じた脱硝効率を維持
し、過剰なＮＨ3 の注入防止することを目的とする。 【構成】脱硝器入口のＮＯｘ濃度を予測するＮＯｘ濃度
予測手段(11)と、予測されたＮＯｘ濃度から脱硝器入口
のＮＯｘ濃度の補正信号を決定する入口ＮＯｘ濃度補正
手段(12)と、燃料流量から排ガス流量を推定する排ガス
流量推定手段(13)と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度と排ガス流
量推定値の積である脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値と負荷
微分値とモル比からＮＨ3 注入基準値を計算するＮＨ3
注入基準量決定手段(14)と、脱硝器出口のＮＯｘ濃度，
ＮＨ3 濃度を予測する脱硝器出口濃度予測手段(15)と、
予測されたＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度とＮＨ3 注入基準値
からＮＨ3 注入量の補正量を決定するＮＨ3 注入補正量
決定手段(16)とを具備する脱硝制御装置。
急増を回避し、設定したモル比に応じた脱硝効率を維持
し、過剰なＮＨ3 の注入防止することを目的とする。 【構成】脱硝器入口のＮＯｘ濃度を予測するＮＯｘ濃度
予測手段(11)と、予測されたＮＯｘ濃度から脱硝器入口
のＮＯｘ濃度の補正信号を決定する入口ＮＯｘ濃度補正
手段(12)と、燃料流量から排ガス流量を推定する排ガス
流量推定手段(13)と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度と排ガス流
量推定値の積である脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値と負荷
微分値とモル比からＮＨ3 注入基準値を計算するＮＨ3
注入基準量決定手段(14)と、脱硝器出口のＮＯｘ濃度，
ＮＨ3 濃度を予測する脱硝器出口濃度予測手段(15)と、
予測されたＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度とＮＨ3 注入基準値
からＮＨ3 注入量の補正量を決定するＮＨ3 注入補正量
決定手段(16)とを具備する脱硝制御装置。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、火力発電プラントの
脱硝制御装置に関する。
脱硝制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】周知の如く、脱硝制御装置は脱硝器に入
るＮＯｘの量に応じて注入するＮＨ3量を決定する装置
である。従来の脱硝制御装置は、脱硝器入口のＮＯｘ濃
度と燃料流量の関数として決める排ガス流量の推定値の
積である脱硝器入口のＮＯｘ総量に負荷指令の微分値に
比例ゲインを乗じたものと予め設定したモル比の和を乗
じてＮＨ3 注入量を決定していた。つまり、ＮＨ3 注入
量は、次式となる。 ＮＨ3 注入量＝（脱硝器入口のＮＯｘ濃度×排ガス流量
の推定値）×（負荷指令の微分値×比例ゲイン＋設定モ
ル比）
るＮＯｘの量に応じて注入するＮＨ3量を決定する装置
である。従来の脱硝制御装置は、脱硝器入口のＮＯｘ濃
度と燃料流量の関数として決める排ガス流量の推定値の
積である脱硝器入口のＮＯｘ総量に負荷指令の微分値に
比例ゲインを乗じたものと予め設定したモル比の和を乗
じてＮＨ3 注入量を決定していた。つまり、ＮＨ3 注入
量は、次式となる。 ＮＨ3 注入量＝（脱硝器入口のＮＯｘ濃度×排ガス流量
の推定値）×（負荷指令の微分値×比例ゲイン＋設定モ
ル比）
【０００３】図７は、従来の脱硝制御装置１の例を示
す。図７において、符号２は排ガス流量を推定する排ガ
ス流量推定手段であり、符号３は脱硝器入口のＮＯｘ濃
度と排ガス流量の推定値の積等によりＮＨ3 注入量を決
定するＮＨ3 注入量決定手段を示す。
す。図７において、符号２は排ガス流量を推定する排ガ
ス流量推定手段であり、符号３は脱硝器入口のＮＯｘ濃
度と排ガス流量の推定値の積等によりＮＨ3 注入量を決
定するＮＨ3 注入量決定手段を示す。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術で示した脱硝制御装置では脱硝器入口のＮＯｘ濃度の
計測に３〜５分の遅れが存在するため、ＮＯｘ濃度急変
に対してＮＨ3 注入量が遅れることにより脱硝器出口の
ＮＯｘ濃度が一時的に急増するという問題があった。ま
た、ＮＨ3 注入量は脱硝器が設計時の性能を維持してい
れば設定したモル比に応じた脱硝効率を達成できるが、
経年変化その他の容易で脱硝器の性能が変化した場合、
脱硝効率も低下したり、過剰なＮＨ3 が注入されるとい
う問題点があった。
術で示した脱硝制御装置では脱硝器入口のＮＯｘ濃度の
計測に３〜５分の遅れが存在するため、ＮＯｘ濃度急変
に対してＮＨ3 注入量が遅れることにより脱硝器出口の
ＮＯｘ濃度が一時的に急増するという問題があった。ま
た、ＮＨ3 注入量は脱硝器が設計時の性能を維持してい
れば設定したモル比に応じた脱硝効率を達成できるが、
経年変化その他の容易で脱硝器の性能が変化した場合、
脱硝効率も低下したり、過剰なＮＨ3 が注入されるとい
う問題点があった。
【０００５】この発明はこうした事情を考慮してなされ
たもので、ＮＨ3 注入量を増やすことにより脱硝器出口
のＮＯｘ濃度が一時的に急増するという問題を回避でき
るとともに、経年変化その他の要因で脱硝器の性能が変
化した場合でも、設定したモル比に応じた脱硝効率が維
持でき、かつ過剰なＮＨ3 が注入されるのも防止しえる
脱硝制御装置を提供することを目的とする。
たもので、ＮＨ3 注入量を増やすことにより脱硝器出口
のＮＯｘ濃度が一時的に急増するという問題を回避でき
るとともに、経年変化その他の要因で脱硝器の性能が変
化した場合でも、設定したモル比に応じた脱硝効率が維
持でき、かつ過剰なＮＨ3 が注入されるのも防止しえる
脱硝制御装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明は、ニューラル
ネットワークを用いた脱硝器入口のＮＯｘ濃度を予測す
る脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手段と、予測されたＮＯｘ
濃度から脱硝器入口のＮＯｘ濃度の補正信号を決定する
入口ＮＯｘ濃度補正手段と、燃料流量から排ガス流量を
推定する排ガス流量推定手段と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度
と排ガス流量推定値の積である脱硝器入口ＮＯｘ総量計
算値と負荷微分値とモル比からＮＨ3 注入基準値を計算
するＮＨ3 注入基準量決定手段と、ニューラルネットワ
ークを用いた脱硝器出口のＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度を予
測する脱硝器出口濃度予測手段と、予測されたＮＯｘ濃
度，ＮＨ3 濃度とＮＨ3 注入基準値からＮＨ3 注入量の
補正量を決定するＮＨ3 注入補正量決定手段とを具備す
ることを特徴とする脱硝制御装置である。
ネットワークを用いた脱硝器入口のＮＯｘ濃度を予測す
る脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手段と、予測されたＮＯｘ
濃度から脱硝器入口のＮＯｘ濃度の補正信号を決定する
入口ＮＯｘ濃度補正手段と、燃料流量から排ガス流量を
推定する排ガス流量推定手段と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度
と排ガス流量推定値の積である脱硝器入口ＮＯｘ総量計
算値と負荷微分値とモル比からＮＨ3 注入基準値を計算
するＮＨ3 注入基準量決定手段と、ニューラルネットワ
ークを用いた脱硝器出口のＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度を予
測する脱硝器出口濃度予測手段と、予測されたＮＯｘ濃
度，ＮＨ3 濃度とＮＨ3 注入基準値からＮＨ3 注入量の
補正量を決定するＮＨ3 注入補正量決定手段とを具備す
ることを特徴とする脱硝制御装置である。
【０００７】
【作用】上記の構成において、各手段が次のように作用
してＮＨ3 量を決定する。脱硝器入口濃度予測手段は、
脱硝器入口ＮＯｘ濃度実測値とボイラ諸データより一定
時間後の脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測値を生成する。入口
ＮＯｘ濃度補正手段は、脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測値と
脱硝器入口ＮＯｘ濃度実測値よりＮＯｘ濃度補正信号を
生成する。排ガス流量推定手段は、排ガス流量推定値を
生成する。ＮＯｘ濃度補正信号に排ガス流量推定値を乗
じて脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値が得られる。
してＮＨ3 量を決定する。脱硝器入口濃度予測手段は、
脱硝器入口ＮＯｘ濃度実測値とボイラ諸データより一定
時間後の脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測値を生成する。入口
ＮＯｘ濃度補正手段は、脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測値と
脱硝器入口ＮＯｘ濃度実測値よりＮＯｘ濃度補正信号を
生成する。排ガス流量推定手段は、排ガス流量推定値を
生成する。ＮＯｘ濃度補正信号に排ガス流量推定値を乗
じて脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値が得られる。
【０００８】ＮＨ3 量注入基準値決定手段は、負荷微分
値に比例ゲインを乗じモル比との和をとった後、脱硝器
入口ＮＯｘ総量計算値に乗じてＮＨ3 量注入基準量を決
定する。
値に比例ゲインを乗じモル比との和をとった後、脱硝器
入口ＮＯｘ総量計算値に乗じてＮＨ3 量注入基準量を決
定する。
【０００９】脱硝器出口予測手段は、脱硝器出口ＮＯｘ
濃度，ＮＨ3 濃度とボイラの諸データから一定時間後の
出口ＮＯｘ濃度予測値，ＮＨ3 濃度予測値を算出する。
ＮＨ3 注入補正量決定手段は、出口ＮＯｘ濃度予測値と
出口ＮＨ3 濃度予測値とＮＨ3 量注入基準量よりＮＨ3
注入補正量を決定する。ＮＨ3 注入補正量とＮＨ3 量注
入基準量の和をとり、ＮＨ3 注入量が決定される。
濃度，ＮＨ3 濃度とボイラの諸データから一定時間後の
出口ＮＯｘ濃度予測値，ＮＨ3 濃度予測値を算出する。
ＮＨ3 注入補正量決定手段は、出口ＮＯｘ濃度予測値と
出口ＮＨ3 濃度予測値とＮＨ3 量注入基準量よりＮＨ3
注入補正量を決定する。ＮＨ3 注入補正量とＮＨ3 量注
入基準量の和をとり、ＮＨ3 注入量が決定される。
【００１０】
【実施例】以下、この発明の一実施例を図１，図２，図
３，図４，図５及び図６を参照して説明する。ここで、
図１は脱硝制御装置を示し、図２はこの装置の一構成で
ある脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手段を示し、図３はこの
装置の一構成であるＮＯｘ濃度補正手段を示し、図４は
この装置の一構成である出口濃度予測手段を示し、図５
及び図６はこの装置の一構成であるＮＨ3 注入補正量補
正手段を示す。
３，図４，図５及び図６を参照して説明する。ここで、
図１は脱硝制御装置を示し、図２はこの装置の一構成で
ある脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手段を示し、図３はこの
装置の一構成であるＮＯｘ濃度補正手段を示し、図４は
この装置の一構成である出口濃度予測手段を示し、図５
及び図６はこの装置の一構成であるＮＨ3 注入補正量補
正手段を示す。
【００１１】図１に示すように、この実施例に係る脱硝
制御装置は、ニューラルネットワークを用いた脱硝器入
口のＮＯｘ濃度を予測する脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手
段11と、予測されたＮＯｘ濃度から脱硝器入口のＮＯｘ
濃度の補正信号を決定する入口ＮＯｘ濃度補正手段12
と、燃料流量から排ガス流量を推定する排ガス流量推定
手段13と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度と排ガス流量推定値の
積である脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値と負荷微分値とモ
ル比からＮＨ3 注入基準値を計算するＮＨ3 注入基準量
決定手段14と、ニューラルネットワークを用いた脱硝器
出口のＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度を予測する脱硝器出口濃
度予測手段15と、予測されたＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度と
ＮＨ3 注入基準値からＮＨ3 注入基準量からＮＨ3 注入
量の補正量を決定するＮＨ3 注入補正量決定手段16とか
ら構成される。
制御装置は、ニューラルネットワークを用いた脱硝器入
口のＮＯｘ濃度を予測する脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手
段11と、予測されたＮＯｘ濃度から脱硝器入口のＮＯｘ
濃度の補正信号を決定する入口ＮＯｘ濃度補正手段12
と、燃料流量から排ガス流量を推定する排ガス流量推定
手段13と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度と排ガス流量推定値の
積である脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値と負荷微分値とモ
ル比からＮＨ3 注入基準値を計算するＮＨ3 注入基準量
決定手段14と、ニューラルネットワークを用いた脱硝器
出口のＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度を予測する脱硝器出口濃
度予測手段15と、予測されたＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度と
ＮＨ3 注入基準値からＮＨ3 注入基準量からＮＨ3 注入
量の補正量を決定するＮＨ3 注入補正量決定手段16とか
ら構成される。
【００１２】前記脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手段11は、
図２に示すように予測モデル21と、学習ｏｎ／ｏｆｆ切
替装置22と、deray 部材23とから構成される。前記出口
濃度予測手段15は、図４に示すように予測モデル41と、
deray 部材42，43と、学習ｏｎ／ｏｆｆ切替装置44とか
ら構成される。こうした構成の脱硝制御装置において、
ＮＨ3 注入量は、次のようにして計算される。
図２に示すように予測モデル21と、学習ｏｎ／ｏｆｆ切
替装置22と、deray 部材23とから構成される。前記出口
濃度予測手段15は、図４に示すように予測モデル41と、
deray 部材42，43と、学習ｏｎ／ｏｆｆ切替装置44とか
ら構成される。こうした構成の脱硝制御装置において、
ＮＨ3 注入量は、次のようにして計算される。
【００１３】まず、脱硝器入口ＮＯｘ総量を計算する。
脱硝器入口ＮＯｘ総量は排ガス流量推定値と脱硝器入口
ＮＯｘ濃度補正信号の積として計算する。脱硝器入口Ｎ
Ｏｘ濃度補正信号は、入口ＮＯｘ予測手段11で予測され
た脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測値と実際の脱硝器入口ＮＯ
ｘ濃度から入口ＮＯｘ濃度補正手段12で決められる。排
ガス流量は排ガス流量推定手段13で推定される。
脱硝器入口ＮＯｘ総量は排ガス流量推定値と脱硝器入口
ＮＯｘ濃度補正信号の積として計算する。脱硝器入口Ｎ
Ｏｘ濃度補正信号は、入口ＮＯｘ予測手段11で予測され
た脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測値と実際の脱硝器入口ＮＯ
ｘ濃度から入口ＮＯｘ濃度補正手段12で決められる。排
ガス流量は排ガス流量推定手段13で推定される。
【００１４】入口ＮＯｘ濃度予測手段11は脱硝器入口Ｎ
Ｏｘ濃度と排ガス温度，燃料流量，ＭＷＤなどのボイラ
諸データを入力し、入口ＮＯｘ濃度予測値を出力として
もつニューラルネットワークである。実測値を遅らせた
値と予測値が一致するようニューラルネットワークを学
習する。学習は定期的に行うものとし、前記学習ｏｎ／
ｏｆｆ切替装置22をもつ。
Ｏｘ濃度と排ガス温度，燃料流量，ＭＷＤなどのボイラ
諸データを入力し、入口ＮＯｘ濃度予測値を出力として
もつニューラルネットワークである。実測値を遅らせた
値と予測値が一致するようニューラルネットワークを学
習する。学習は定期的に行うものとし、前記学習ｏｎ／
ｏｆｆ切替装置22をもつ。
【００１５】前記入口ＮＯｘ濃度補正手段12は、入口Ｎ
Ｏｘ濃度予測値とＮＯｘ濃度実測値と補正をかける手段
である。予測値が実測値から大きく外れないように予測
値が実測値から±Ａ％以上離れている場合は、最大±Ａ
％となるよう予測値を補正する。
Ｏｘ濃度予測値とＮＯｘ濃度実測値と補正をかける手段
である。予測値が実測値から大きく外れないように予測
値が実測値から±Ａ％以上離れている場合は、最大±Ａ
％となるよう予測値を補正する。
【００１６】次に、ＮＨ3 注入基準量を決定するが、こ
れは従来どうり負荷微分値に比例ゲインを乗じモル比の
和をとった後、脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値に乗じ決定
される。
れは従来どうり負荷微分値に比例ゲインを乗じモル比の
和をとった後、脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値に乗じ決定
される。
【００１７】最後に、ＮＨ3 量注入補正量を決定する。
ＮＨ3 量注入補正量が決定されれば、これにＮＨ3 量注
入基準量に足しＮＨ3 量注入量が決定される。ＮＨ3 量
注入補正量は、脱硝器出口濃度予測手段15により予測さ
れた出口ＮＯｘ濃度予測値とＮＨ3 量注入基準量よりＮ
Ｈ3 注入補正量決定手段16において決定される。
ＮＨ3 量注入補正量が決定されれば、これにＮＨ3 量注
入基準量に足しＮＨ3 量注入量が決定される。ＮＨ3 量
注入補正量は、脱硝器出口濃度予測手段15により予測さ
れた出口ＮＯｘ濃度予測値とＮＨ3 量注入基準量よりＮ
Ｈ3 注入補正量決定手段16において決定される。
【００１８】前記脱硝器出口濃度予測手段15は、脱硝器
出口ＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度と排ガス温度，燃料流量，
ＭＷＤなどのボイラの諸データを入力とし、出口ＮＯｘ
濃度予測値，ＮＨ3 濃度予測値を出力としてもつニュー
ラルネットワークである。実測値を遅らせた値と予測値
が一致するようニューラルネットワークを学習する。学
習は定期的に行うものとし、前記学習ｏｎ／ｏｆｆ切替
装置44をもつ。
出口ＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度と排ガス温度，燃料流量，
ＭＷＤなどのボイラの諸データを入力とし、出口ＮＯｘ
濃度予測値，ＮＨ3 濃度予測値を出力としてもつニュー
ラルネットワークである。実測値を遅らせた値と予測値
が一致するようニューラルネットワークを学習する。学
習は定期的に行うものとし、前記学習ｏｎ／ｏｆｆ切替
装置44をもつ。
【００１９】ＮＨ3 注入補正量は、出口ＮＯｘ濃度予測
値，ＮＨ3 濃度予測値とから計算されるＮＨ3 注入量を
ＮＨ3 注入基準値と比較し決定される。まず、ＮＯｘと
ＮＨ3 に関し、目標値と予測値の差である偏差を定義す
る。次に、ＮＯｘ偏差が正の場合は、ＮＨ3 注入補正量
を比例ゲイン×ＮＯｘ偏差として定める。ＮＯｘ偏差が
負でかつＮＨ3 偏差が正の場合は、ＮＨ3 注入補正量を
−比例ゲイン×ＮＨ3 偏差として定める。ＮＯｘ偏差，
ＮＨ3 偏差とも負の場合は、ＮＨ3 注入補正量を０とす
る。但し、過剰な補正量が入らないように修正量が基準
量のＢ％以上離れている場合は、最大±Ｂ％となるよう
修正量を補正する。最終的なＮＨ3注入量はＮＨ3 注入
基準量とＮＨ3 注入補正量の和で決定される。
値，ＮＨ3 濃度予測値とから計算されるＮＨ3 注入量を
ＮＨ3 注入基準値と比較し決定される。まず、ＮＯｘと
ＮＨ3 に関し、目標値と予測値の差である偏差を定義す
る。次に、ＮＯｘ偏差が正の場合は、ＮＨ3 注入補正量
を比例ゲイン×ＮＯｘ偏差として定める。ＮＯｘ偏差が
負でかつＮＨ3 偏差が正の場合は、ＮＨ3 注入補正量を
−比例ゲイン×ＮＨ3 偏差として定める。ＮＯｘ偏差，
ＮＨ3 偏差とも負の場合は、ＮＨ3 注入補正量を０とす
る。但し、過剰な補正量が入らないように修正量が基準
量のＢ％以上離れている場合は、最大±Ｂ％となるよう
修正量を補正する。最終的なＮＨ3注入量はＮＨ3 注入
基準量とＮＨ3 注入補正量の和で決定される。
【００２０】上記実施例に係る脱硝制御装置は、上述し
たようにニューラルネットワークを用いた脱硝器入口の
ＮＯｘ濃度を予測する脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手段11
と、予測されたＮＯｘ濃度から脱硝器入口のＮＯｘ濃度
の補正信号を決定する入口ＮＯｘ濃度補正手段12と、燃
料流量から排ガス流量を推定する排ガス流量推定手段13
と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度と排ガス流量推定値の積であ
る脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値と負荷微分値とモル比か
らＮＨ3 注入基準値を計算するＮＨ3 注入基準量決定手
段14と、ニューラルネットワークを用いた脱硝器出口の
ＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度を予測する脱硝器出口濃度予測
手段15と、予測されたＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度とＮＨ3
注入基準値からＮＨ3 注入基準量からＮＨ3 注入量の補
正量を決定するＮＨ3 注入補正量決定手段16とから構成
される。従って、従来のＮＯｘの計器の遅れのため脱硝
器出口のＮＯｘ濃度が一時的に急増するという問題をＮ
Ｈ3 注入量を増やすことにより回避できる。また、経年
変化その他の要因で脱硝器の性能が変化した場合でも、
設定したモル比に応じた脱硝効率が維持でき、かつ過剰
なＮＨ3 が注入されるのも防止できる。
たようにニューラルネットワークを用いた脱硝器入口の
ＮＯｘ濃度を予測する脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測手段11
と、予測されたＮＯｘ濃度から脱硝器入口のＮＯｘ濃度
の補正信号を決定する入口ＮＯｘ濃度補正手段12と、燃
料流量から排ガス流量を推定する排ガス流量推定手段13
と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度と排ガス流量推定値の積であ
る脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値と負荷微分値とモル比か
らＮＨ3 注入基準値を計算するＮＨ3 注入基準量決定手
段14と、ニューラルネットワークを用いた脱硝器出口の
ＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度を予測する脱硝器出口濃度予測
手段15と、予測されたＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度とＮＨ3
注入基準値からＮＨ3 注入基準量からＮＨ3 注入量の補
正量を決定するＮＨ3 注入補正量決定手段16とから構成
される。従って、従来のＮＯｘの計器の遅れのため脱硝
器出口のＮＯｘ濃度が一時的に急増するという問題をＮ
Ｈ3 注入量を増やすことにより回避できる。また、経年
変化その他の要因で脱硝器の性能が変化した場合でも、
設定したモル比に応じた脱硝効率が維持でき、かつ過剰
なＮＨ3 が注入されるのも防止できる。
【００２１】
【発明の効果】以上詳述したようにこの発明によれば、
ＮＨ3 注入量を増やすことにより脱硝器出口のＮＯｘ濃
度が一時的に急増するという問題を回避できるととも
に、経年変化その他の要因で脱硝器の性能が変化した場
合でも、設定したモル比に応じた脱硝効率が維持でき、
かつ過剰なＮＨ3 が注入されるのも防止しえる脱硝制御
装置を提供できる。
ＮＨ3 注入量を増やすことにより脱硝器出口のＮＯｘ濃
度が一時的に急増するという問題を回避できるととも
に、経年変化その他の要因で脱硝器の性能が変化した場
合でも、設定したモル比に応じた脱硝効率が維持でき、
かつ過剰なＮＨ3 が注入されるのも防止しえる脱硝制御
装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例に係る脱硝制御装置のブロ
ック図。
ック図。
【図２】図１の脱硝制御装置の一構成である入口ＮＯｘ
濃度予測手段のブロック図。
濃度予測手段のブロック図。
【図３】図１の脱硝制御装置の一構成である入口ＮＯｘ
濃度予測手段のフローチャート。
濃度予測手段のフローチャート。
【図４】図１の脱硝制御装置の一構成である脱硝器出口
ＮＯｘ濃度予測手段のブロック図。
ＮＯｘ濃度予測手段のブロック図。
【図５】図１の脱硝制御装置の一構成であるＮＨ3 補正
量決定手段のフローチャートの一部。
量決定手段のフローチャートの一部。
【図６】図５とともに、図１の脱硝制御装置の一構成で
あるＮＨ3 補正量決定手段のフローチャートを構成する
残りの一部。
あるＮＨ3 補正量決定手段のフローチャートを構成する
残りの一部。
【図７】従来の脱硝制御装置のブロック図。
11…入口ＮＯｘ濃度手段、 12…入口ＮＯｘ濃
度補正手段、13…排ガス流量推定手段、 14…
ＮＨ3 注入器基準量決定手段、15…脱硝器出口濃度予測
手段、 16…ＮＨ3 注入補正量決定手段、21，41…
予測モデル、 22，44…学習ｏｎ／ｏｆｆ
切替装置。
度補正手段、13…排ガス流量推定手段、 14…
ＮＨ3 注入器基準量決定手段、15…脱硝器出口濃度予測
手段、 16…ＮＨ3 注入補正量決定手段、21，41…
予測モデル、 22，44…学習ｏｎ／ｏｆｆ
切替装置。
Claims (1)
- 【請求項１】 ニューラルネットワークを用いた脱硝器
入口のＮＯｘ濃度を予測する脱硝器入口ＮＯｘ濃度予測
手段と、予測されたＮＯｘ濃度から脱硝器入口のＮＯｘ
濃度の補正信号を決定する入口ＮＯｘ濃度補正手段と、
燃料流量から排ガス流量を推定する排ガス流量推定手段
と、脱硝器入口ＮＯｘ濃度と排ガス流量推定値の積であ
る脱硝器入口ＮＯｘ総量計算値と負荷微分値とモル比か
らＮＨ3 注入基準値を計算するＮＨ3 注入基準量決定手
段と、ニューラルネットワークを用いた脱硝器出口のＮ
Ｏｘ濃度，ＮＨ3 濃度を予測する脱硝器出口濃度予測手
段と、予測されたＮＯｘ濃度，ＮＨ3 濃度とＮＨ3 注入
基準値からＮＨ3 注入量の補正量を決定するＮＨ3 注入
補正量決定手段とを具備することを特徴とする脱硝制御
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5072165A JPH06277447A (ja) | 1993-03-30 | 1993-03-30 | 脱硝制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5072165A JPH06277447A (ja) | 1993-03-30 | 1993-03-30 | 脱硝制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06277447A true JPH06277447A (ja) | 1994-10-04 |
Family
ID=13481364
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5072165A Pending JPH06277447A (ja) | 1993-03-30 | 1993-03-30 | 脱硝制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06277447A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2021010411A1 (ja) * | 2019-07-16 | 2021-01-21 | ||
| TWI800154B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-04-21 | 南韓商Ｅｍｋｏ有限公司 | 利用人工智慧的火力發電廠之煙道氣處理方法以及利用人工智慧的火力發電廠之煙道氣處理裝置 |
-
1993
- 1993-03-30 JP JP5072165A patent/JPH06277447A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2021010411A1 (ja) * | 2019-07-16 | 2021-01-21 | ||
| WO2021010411A1 (ja) * | 2019-07-16 | 2021-01-21 | 株式会社Ihi | 制御システム |
| AU2020313571B2 (en) * | 2019-07-16 | 2023-09-07 | Ihi Corporation | Control system |
| TWI800154B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-04-21 | 南韓商Ｅｍｋｏ有限公司 | 利用人工智慧的火力發電廠之煙道氣處理方法以及利用人工智慧的火力發電廠之煙道氣處理裝置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20031104 |