简介
传统的PID控制难以适应超净排放标准，因此提出更好的控制方法是势在必行的。目前的研究方向：
1、机器学习建模，利用电厂的历史数据，通过机器学习的方法建立以出口NOx浓度为输出，以锅炉负荷、烟气温度、烟气氧含量、入口NOx浓度、喷氨量等等为输入的模型，寻得各个参量的关系，以便进行下一步的喷氨优化。
2、预测控制方法，利用建立好的模型，建立喷氨量的预测控制方法，以期望得到比现行PID控制更快的响应速度、更准确的喷氨量、更低的出口NOx浓度波动水平
