La qualité des données est un facteur clé affectant l'efficacité de l'application des modèles d'optimisation du fonctionnement de la désulfuration sélective. Face à la latence et au manque de représentativité des paramètres de surveillance du fonctionnement de la désulfuration sélective, une technique de réduction dimensionnelle des paramètres de performance adaptée à la surveillance en temps réel a été développée, avec le taux d'utilisation du réducteur, reflétant la capacité propre du système, défini comme paramètre d'évaluation de l'état de fonctionnement. Cette approche améliore l'efficacité de la génération des données, établit une méthode d'optimisation du fonctionnement du système capable d'éliminer le délai d'ajustement, et construit une technique d'identification des anomalies typiques de fonctionnement, guidant une exploitation économique, sûre, stable et conforme aux normes du système. Cette technologie a été mise en œuvre dans différentes conditions de charge d'une unité à charbon de 1 000 MW. Les résultats montrent que l'utilisation du taux d'utilisation du réducteur pour guider le fonctionnement du système réduit la consommation d'urée de 1,5 % à 8,4 %, diminue l'échappement d'ammoniac à la sortie de la désulfuration de 10,7 % à 27,0 %, tout en respectant les valeurs de contrôle habituelles ; la variation de la concentration massique de NO_x de l'unité est réduite de 44,5–58,3 mg/m³ à 9,2–10,6 mg/m³, et la déviation de distribution diminue significativement de 59,2 %–75,2 % à 21,4 %–25,1 %, ce qui facilite un contrôle automatique et stable du processus.

désulfuration des fumées; exploitation optimisée; amélioration de la qualité des données; perception de l'état; diagnostic intelligent