SHANDONGELECTRICPOWER山东电力技术第50卷（总第307期）2023年第6期·发电技术·0引言燃煤机组在我国的能源架构中承担着主要任务，但燃煤机组燃料燃烧产生的NOx是空气中主要污染物之一［1］。随着我国对空气质量的要求不断提高，NOx的排放标准也更加严格。选择性催化还原（SelectiveCatalyticReduction，SCR）技术凭借其脱硝基于量子行为和Lvyé飞行改进野狗算法的SCR脱硝系统模型辨识孙海蓉1，李骏1，董泽1，2（1.华北电力大学自动化系，河北保定071003；2.华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心，河北保定071003）摘要：传统野狗优化算法搜索范围有局限性，寻优结果往往不是全局最优，针对此问题，提出一种基于量子行为和Lévy飞行的改进野狗优化算法（QuantumDingoOptimizationAlgorithm，QDOA）。量子行为赋予种群移动轨迹和速度的不确定性，使算法的搜索范围可覆盖整个可行空间；Lévy飞行策略的随机步长性，克服算法迭代后期易陷入局部最优问题，提升了求解精度。通过基准测试函数进行性能测试，QDOA相较其他几种算法在准确性、精度方面表现突出。应用QDOA对宁夏某电厂660MW燃煤机组选择性催化还原（SelectiveCatalyticReduction，SCR）脱硝控制系统高负荷段、中低负荷段现场数据进行模型辨识，建立了SCR脱硝系统阀门开度与入口氨气流量、入口氨气流量与出口NOx质量浓度之间的传递函数，经检验辨识后的模型能较好地反映该SCR脱硝控制系统的动态特性，证明了该算法的可行性。关键词：野狗算法；量子策略；Lévy飞行；SCR脱硝系统；模型辨识中图分类号：TM743文献标识码：A文章编号：1007-9904（2023）06-0044-08ModelIdentificationofSCRDenitrationSystemBasedonQuantumBehaviorandLévyFlightImprovedDingoAlgorithmSUNHairong1，LIJun1，DONGZe1，2（1.DepartmentofAutomation，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China；2.HebeiTechnologyInnovationCenterofSimulation&OptimizedControlforPowerGeneration，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China）Abstract：Aquantumdingooptimizationalgorithm（QDOA）basedonquantumbehaviorandLévyflightwasproposedtoaddressthelimitationsoftraditionaldingooptimizationalgorithmsintermsofsearchscopeandthefactthatthesearchresultswereoftennotgloballyoptimal.Quantumbehaviorgaveuncertaintytothetrajectoryandvelocityofthepopulatio...
