一种基于喷氨量补偿器的SCR烟气脱硝优化控制系统和方法与流程

本发明涉及燃煤机组烟气脱硝技术领域，具体而言，涉及一种基于喷氨量补偿器的scr(selectivecatalyticreduction,选择性催化还原)烟气脱硝优化控制系统和方法。

背景技术：

随着大气污染问题的日益凸出，我国火电机组的大气污染物排放已纳入严格监管。目前全国火电机组的氮氧化物(nitrogenoxides,nox)排放量由现行200mg/m³(重点地区和新建机组100mg/m³)降至50mg/m³以下，达到超低排放指标。传统的低nox燃烧控制很难满足排放标准，需配合尾部烟气脱硝装置，国内外已广泛采用scr(selectivecatalyticreduction,选择性催化还原)烟气脱硝技术，其中最为重要的是对氨喷射系统控制。在工况稳定时，喷氨控制通常能取得较好的效果；但在机组运行条件变化时，如煤种更换、机组agc负荷指令频繁波动、燃烧条件(如配风方式、过量空气系数等)的变化，都会使烟气nox出现较大扰动，所以scr系统的影响因素多，且scr反应易受催化剂活性的影响，系统表现出非线性和强扰动的特点。而且scr反应本身需要一定的反应时间，而且nox测量装置通常有20米以上的采样距离导致测量的滞后性，使scr系统表现出大惯性和大迟延的特点。喷氨量很难保证最佳nh3/nox比。当喷氨过少时，容易导致nox排放增加甚至超标；而喷氨过量时，不仅影响脱硝效率，还致使过量氨气与烟气中so3反应生成硫酸氢氨和硫酸氨降低催化剂活性，造成空预器积灰堵塞和腐蚀，影响锅炉安全运行，同时氨逃逸量增加也造成运行成本浪费和二次环境污染。由于scr系统反应过程复杂，现有pid控制难以取得好的控制效果。

由上可见，由于目前scr烟气脱硝系统存在反应过程复杂，尤其在工况变化时，具有非线性、大惯性、大迟延、强扰动和时变性。目前常规的喷氨控制系统采用带前馈信号的单回路pid控制器或串级pid控制器，但pid控制不适用于大迟延和大惯性系统；而且烟气流量测量不准造成nox总量不准，导致系统喷氨量控制效果差，影响机组安全运行和脱硝效率。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制系统和方法，解决scr系统呈现非线性、大惯性、大迟延、强扰动和时变性对现有控制系统的影响，利用现场数据建立喷氨量补偿器，结合现有pid控制，实现对出口nox浓度的有效控制。通过喷氨补偿量的不断调整，在保证脱硝效率的同时，尽可能减少喷氨量，降低氨逃逸率，避免二次污染，同时减少脱硝运行成本。

本发明提供了一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制方法，该方法包括：

步骤1、确定燃煤机组和scr系统中与烟气nox产生以及scr反应器出口nox浓度相关的变量；

步骤2、从dcs系统中获取所述步骤1中相关的变量数据；

步骤3、利用模糊曲线法进行模型的输入变量时延估计，得到相空间重构后的样本；

步骤4、根据所述步骤3中相空间重构后的样本建立出口nox浓度动态预测模型，得到scr反应器出口nox浓度预测值，并根据现场出口nox浓度实际值校正出口nox浓度动态预测模型；

步骤5、根据所述步骤4中得到的scr反应器出口nox浓度预测值，将其与设定值偏差转换为喷氨补偿量，对喷氨量及时补偿，控制喷氨阀门的开度，保证出口nox浓度稳定在设定值。

作为本发明的进一步改进，所述步骤4中建立出口nox浓度动态预测模型采用的方法为小波核偏最小二乘法，模型更新策略采用滑动窗口方法。

作为本发明的进一步改进，所述步骤1中与烟气nox产生以及scr反应器出口nox浓度相关的变量包括锅炉负荷、总煤量、喷氨阀门开度、入口nox浓度、入口烟气温度、入口烟气流量和入口o2含量中的一种或几种。

作为本发明的进一步改进，所述步骤3中模糊曲线法具体为：

输入变量x和输出变量y在t时刻的样本记为，输入变量x的高斯模糊隶属度函数定义为：

其中，b为变量x值域范围的20％，{φt(x),y(t)}的模糊规则描述为{ifxisφt(x),thenyisy(t)}，

对x引入时延，扩展后的每个新变量表示为x(t-λ),λ＝0,1,…τ，τ为预估时延值，对扩展后的每个新变量质心去模糊化，如下式所示：

得到变量x时延为λ条件下的模糊曲线cλ，其中n为变量x的样本个数。如c(λ)范围越接近y的范围，则x(t-λ)的重要程度越高，则计算模糊曲线cλ覆盖范围最大值λ＝argmax(c(λ)max-c(λ)min)为变量x的时延，c(λ)max和c(λ)min为模糊曲线上点值域的最大值和最小值。

作为本发明的进一步改进，所述小波核偏最小二乘法中核函数为mexicanhat小波核函数：

k(x)＝(1-x²)exp(-x²/2)。

作为本发明的进一步改进，所述步骤4中根据现场出口nox浓度实际值校正出口nox浓度动态预测模型具体的方法为：通过cems现场仪表测量出口nox浓度反馈至出口nox浓度动态预测模型，对出口nox浓度动态预测模型进行校正。

作为本发明的进一步改进，对出口nox浓度动态预测模型校正后的预测值为yp(k+1)＝ym(k+1)+y(k)-ym(k)，其中ym(k)和y(k)分别为出口nox浓度动态预测模型输出和系统实际输出，ym(k+1)为下一时刻出口nox浓度动态预测模型输出。

作为本发明的进一步改进，所述步骤5中喷氨补偿量的计算方法为：

其中，q为入口烟气流量，m为氨氮摩尔比，为脱硝效率，和分别为no2和nh3的摩尔质量，为出口nox浓度预测值，为nox浓度设定值，为氨气逃逸浓度，为入口nox浓度实际值。

本发明还提供了一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制装置，该装置包括：

喷氨量补偿器算法处理器，其输入端与数据采集器连接，所述喷氨量补偿器算法处理器输出端与改进的dcs系统输入端连接，所述喷氨量补偿器算法处理器包括相空间重构装置、出口nox浓度动态预测模型装置和喷氨补偿量计算装置；

现场控制器，其输入端与所述改进的dcs系统输出端连接，所述现场控制器输出端与scr脱硝装置连接，所述现场控制器包括前馈控制器、pid控制器和喷氨流量控制器。

作为本发明的进一步改进，所述相空间重构装置输入端与所述数据采集器连接，所述相空间重构装置输出端与所述出口nox浓度动态预测模型装置输入端连接，所述出口nox浓度动态预测模型装置输出端与所述喷氨补偿量计算装置输入端连接，所述喷氨补偿量计算装置输出端与所述改进的dcs系统输入端连接，所述改进的dcs系统输出端与所述前馈控制器输入端和所述pid控制器输入端连接，所述前馈控制器的输出端和所述pid控制器的输出端均与所述喷氨流量控制器连接。

本发明的有益效果为：本发明针对传统pid无法解决非线性和大迟延的问题，利用动态非线性预测模型综合学习相关信息，提前动态预测出口nox浓度；同时根据预测出口nox浓度与scr系统出口实际nox浓度的偏差，计算喷氨量的补偿量，通过前馈补偿消除scr系统大惯性特性对控制的不利影响，在保证脱硝效率的同时，尽可能减少喷氨量，降低氨逃逸率，避免出现二次污染同时减少脱硝运行成本。

附图说明

图1为本发明实施例所述的一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制方法的流程图；

图2为本发明实施例所述的一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制装置的结构示意图；

图3为本发明实施例所述的一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制装置中喷氨量补偿器算法处理器的计算原理图。

图中，

1、数据采集器；2、喷氨量补偿器算法处理器；3、改进的dcs系统；4、现场控制器；5、scr脱硝装置；21、相空间重构装置；22、出口nox浓度动态预测模型装置；23、喷氨补偿量计算装置；41、前馈控制器；42、pid控制器；43、喷氨流量控制器。

具体实施方式

下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

实施例1

如图1所示，本发明实施例所述的是一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制方法，该方法包括：

步骤1、确定燃煤机组和scr系统中与烟气nox产生以及scr反应器出口nox浓度相关的变量；

步骤2、从dcs系统中获取步骤1中相关的变量数据；

步骤3、利用模糊曲线法进行模型的输入变量时延估计，得到相空间重构后的样本；

步骤4、根据步骤3中相空间重构后的样本建立出口nox浓度动态预测模型，得到scr反应器出口nox浓度预测值，并根据现场出口nox浓度实际值校正出口nox浓度动态预测模型；

步骤5、根据步骤4中得到的scr反应器出口nox浓度预测值，将其与设定值偏差转换为喷氨补偿量，对喷氨量及时补偿，控制喷氨阀门的开度，保证出口nox浓度稳定在设定值。

进一步的，步骤4中建立出口nox浓度动态预测模型采用的方法为小波核偏最小二乘法，模型更新策略采用滑动窗口方法。利用核偏最小二乘法具有解决变量众多且存在严重相关的工业建模的优点，同时引入对数据变化趋势刻画能力较强的mexicanhat母小波构造可允许的多维张量积小波核函数，达到提高模型学习性能。

进一步的，步骤1中与烟气nox产生以及scr反应器出口nox浓度相关的变量包括锅炉负荷、总煤量、喷氨阀门开度、入口nox浓度、入口烟气温度、入口烟气流量和入口o2含量中的一种或几种。在实际应用中，技术人员可以根据实际工况调整变量，可以增加其他与烟气nox产生以及scr反应器出口nox浓度相关的变量。

进一步的，步骤3中模糊曲线法具体为：

输入变量x和输出变量y在t时刻的样本记为，输入变量x的高斯模糊隶属度函数定义为：

其中，b为变量x值域范围的20％，{φt(x),y(t)}的模糊规则描述为{ifxisφt(x),thenyisy(t)}，

对x引入时延，扩展后的每个新变量表示为x(t-λ),λ＝0,1,…τ，τ为预估时延值，对扩展后的每个新变量质心去模糊化，如下式所示：

得到变量x时延为λ条件下的模糊曲线cλ，其中n为变量x的样本个数。如c(λ)范围越接近y的范围，则x(t-λ)的重要程度越高，则计算模糊曲线cλ覆盖范围最大值λ＝argmax(c(λ)max-c(λ)min)为变量x的时延，c(λ)max和c(λ)min为模糊曲线上点值域的最大值和最小值。

进一步的，小波核偏最小二乘法中核函数为mexicanhat小波核函数：

k(x)＝(1-x²)exp(-x²/2)。

进一步的，步骤4中根据现场出口nox浓度实际值校正出口nox浓度动态预测模型具体的方法为：通过cems现场仪表测量出口nox浓度反馈至出口nox浓度动态预测模型，对出口nox浓度动态预测模型进行校正。提高出口nox浓度动态预测模型预测精度和控制的准确度。

进一步的，对出口nox浓度动态预测模型校正后的预测值为yp(k+1)＝ym(k+1)+y(k)-ym(k)，其中ym(k)和y(k)分别为出口nox浓度动态预测模型输出和系统实际输出，ym(k+1)为下一时刻出口nox浓度动态预测模型输出。

进一步的，步骤5中喷氨补偿量的计算方法为：

其中，q为入口烟气流量，m为氨氮摩尔比，为脱硝效率，和分别为no2和nh3的摩尔质量，为出口nox浓度预测值，为nox浓度设定值，为氨气逃逸浓度，为入口nox浓度实际值。

实施例2

如图2-3所示，本发明实施例的是一种基于喷氨量补偿器的scr烟气脱硝优化控制装置，该装置包括：

喷氨量补偿器算法处理器2，其输入端与数据采集器1连接，喷氨量补偿器算法处理器2输出端与改进的dcs系统3输入端连接，喷氨量补偿器算法处理器2包括相空间重构装置21、出口nox浓度动态预测模型装置22和喷氨补偿量计算装置23。相空间重构装置21、出口nox浓度动态预测模型装置22和喷氨补偿量计算装置23设于喷氨量补偿器算法处理器2内部。

现场控制器4，其输入端与改进的dcs系统3输出端连接，现场控制器4输出端与scr脱硝装置5连接，现场控制器4包括前馈控制器41、pid控制器42和喷氨流量控制器43。

数据采集器1采集燃煤机组和scr系统相关参数数据，以及现有pid控制系统数据，为出口nox浓度动态预测模型样本做准备。相空间重构装置21根据模糊曲线法估计出口nox浓度动态预测模型的各输入变量与出口nox浓度的时延，并对出口nox浓度动态预测模型样本相空间重构，解决scr系统存在的大惯性和大迟延对出口nox浓度动态预测模型精度的影响；出口nox浓度动态预测模型装置22以小波核偏最小二乘法为基础，在相空间重构装置21重构样本基础上采用滑动窗口更新策略，建立相关因素与出口nox浓度的动态预测模型，实现提前动态预测出口nox浓度，并根据现场出口nox浓度实际值校正模型；喷氨补偿量计算装置23计算scr脱硝装置5出口nox浓度预测值与设定值偏差，并转换为喷氨量，对喷氨量及时补偿，保证出口nox浓度稳定在设定值。改进的dcs系统3将喷氨量补偿器算法处理器2输出的喷氨补偿量传输至现场控制器4中，前馈控制器41和pid控制器42控制喷氨装置进行喷氨补偿，喷氨流量控制器43将经过补偿后的喷氨信号转换为控制指令控制scr脱硝装置5进行脱硝处理。改进的dcs系统3涉及对传统dcs系统的逻辑改进，增加了喷氨补偿量信号，与原有的喷氨信号相加得到补偿后的喷氨信号。

进一步的，相空间重构装置21输入端与数据采集器1连接，相空间重构装置21输出端与出口nox浓度动态预测模型装置22输入端连接，出口nox浓度动态预测模型装置22输出端与喷氨补偿量计算装置23输入端连接，喷氨补偿量计算装置23输出端与改进的dcs系统输入端连接，改进的dcs系统3输出端与前馈控制器41输入端和pid控制器42输入端连接，前馈控制器41的输出端和pid控制器42的输出端均与喷氨流量控制器43连接。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。