Das selektive katalytische Reduktionssystem (SCR) zur Behandlung von NOx-Abgasen weist eine große Trägheit und eine große Verzögerung auf, so dass herkömmliche PID-Regler nicht gut auf dieses System angewendet werden können. Basierend auf den tatsächlichen Betriebsdaten eines bestimmten Kraftwerks wurde ein Modell des SCR-Abgasbehandlungssystems auf der Grundlage der Unterbereichsmethode aufgebaut; die Modellergebnisse wurden mit den tatsächlichen Daten verglichen, was bestätigte, dass das Modell eine starke Robustheit aufweist. Das Zustandsmodell des SCR-Abgasbehandlungssystems, das durch Unterbereichsidentifikation ermittelt wurde, wurde in ein erweitertes Modell umgewandelt, ein auf dem erweiterten Modell basierender Prädiktionsregler wurde entworfen und die Simulationsergebnisse dieses Reglers wurden mit den Ausgangsergebnissen des vorhandenen PID-Reglers des Systems und den tatsächlichen Betriebsdaten verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Prädiktionsregler, der in diesem Aufsatz entworfen wurde, im Vergleich zu den vorhandenen System-PID-Reglern das gewünschte Zustandsmodell des SCR-Abgasbehandlungssystems gut verfolgen und eine bessere Regelung aufweisen kann.

SCR-Abgasreduktion; Unterbereichsidentifikation; Zustandsmodell; erweitertes Modell; prädiktive Regelung des Modells; PID