路亞輝

摘要：鍋爐燃燒時，由于調(diào)峰會導(dǎo)致火電機(jī)組工況發(fā)生變化，若是脫硫系統(tǒng)入口煙氣參數(shù)出現(xiàn)變化，脫硝反應(yīng)會被干擾，傳統(tǒng)控制方法效果不佳，需要進(jìn)一步完善脫銷系統(tǒng)。基于此，本文就電廠鍋爐煙氣脫硝系統(tǒng)噴氨展開研究，首先闡述了該系統(tǒng)，其次對噴氨提出了優(yōu)化方案，租后進(jìn)行了方針試驗，希望能夠降低氨氣溢出量。

關(guān)鍵詞：電廠鍋爐;煙氣脫硝系統(tǒng);噴氨方案

電廠鍋爐燃燒會產(chǎn)生大量的氮氧化物，其是大氣污染的主要來源。近些年，隨著電力生產(chǎn)的的增加，我國對氮氧化物排放量要求逐漸提高，當(dāng)前國內(nèi)普遍選用選擇性催化還原反應(yīng)進(jìn)行煙氣脫硝處理，但是該脫銷系統(tǒng)具有延遲性、非線性特征，脫硝極易受到噴氨量、煙氣流場分布影響。機(jī)組由于電網(wǎng)深度調(diào)整在工況變化時，要根據(jù)濃度、煙氣流量等參數(shù)變化對噴氨量進(jìn)行及時調(diào)整，由于控制方式效果不理想，導(dǎo)致氮氧化物濃度排放無法達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，影響運(yùn)行。因此，需要對脫硝系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，建立科學(xué)準(zhǔn)確的脫硝模型，并實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制，構(gòu)建動態(tài)模型，通過遺傳算法優(yōu)化計算，提高預(yù)測精確性以及泛化能力。

一、電廠鍋爐煙氣脫硝系統(tǒng)

基于動態(tài)矩陣控制法，本文在此基礎(chǔ)上設(shè)置了一種算法，即為SCR脫硫系統(tǒng)算法，并采用差分進(jìn)化算法對控制器參數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整，建立了DE-DMC基礎(chǔ)上的SCR脫硫系統(tǒng)智控策略，同時優(yōu)化調(diào)整了噴氨量，其對比傳統(tǒng)控制策略效果更好[1]。

核偏最小二乘法（KPLS）建模是使非線性自變量樣本映射另一高位特征空間內(nèi)，如果已知映射函數(shù)顯示表達(dá)式，在高位線性空間內(nèi)可以通過線性偏最小二乘法建模分析準(zhǔn)則函數(shù)。另外，采用核函數(shù)以及特征空間點(diǎn)積進(jìn)行計算能夠提高計算效率。本文采用的是高斯徑向基核函數(shù)，該函數(shù)表達(dá)式具體如下：

基于KPLS建立了SCR推銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型，具體計算時，需要先篩選輸入變量集，再進(jìn)行初始化向量、計算歸一輸入變量得分向量、計算載荷向量、更新歸一得分向量、迭代計算直到收斂得分向量、縮減矩陣并提取主成分等一系列計算，進(jìn)而最終得到結(jié)果。

本研究將660MW超臨界機(jī)組作為研究對象，通過測試歷史數(shù)據(jù)，并以500組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練模板，400組據(jù)作為測試依據(jù)，測試時間選擇為1min。同時，該模型的輸入量選擇的是氮氧化物濃度SCR反應(yīng)器的入口參數(shù)。另外，因為機(jī)組負(fù)荷能夠?qū)C(jī)組整體情況反映出來，因此需要在其中納入?yún)?shù)。通過平方根誤差與平均絕對值誤差評價模型計算效果[2]。如圖1、2，分別為模型訓(xùn)練圖和預(yù)測效果圖，可知該模型具有較高的計算準(zhǔn)確度，結(jié)果與系統(tǒng)實(shí)際輸出之間具有跟蹤功能性，誤差可以將模型泛化能力和機(jī)組功能變化適應(yīng)反應(yīng)能力表現(xiàn)出來?？梢缘玫皆撃Ｐ陀嬎銣?zhǔn)確性較高，結(jié)果能夠跟蹤系統(tǒng)實(shí)際輸出，誤差計算結(jié)果能夠反映模型泛化能力，與機(jī)組工況變化適應(yīng)，反映系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行。

二、噴氨優(yōu)化方案

1.動態(tài)矩陣控制

該控制算法是當(dāng)前應(yīng)用十分廣泛的一種算法，其是在系統(tǒng)階躍響應(yīng)增量算法基礎(chǔ)上進(jìn)行的，可以將穩(wěn)態(tài)誤差消除。

若是被控對象單位階躍響應(yīng)數(shù)據(jù)是a，可控基礎(chǔ)是系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定，此時的被控對象動態(tài)情況描述方式可以用有限項實(shí)現(xiàn)。按照線性疊加原理可得系統(tǒng)預(yù)測模型。由于模型失配合外界干擾等影響，可以利用預(yù)測模型對其數(shù)值進(jìn)行相應(yīng)的校正。

2.噴氨量控制

該系統(tǒng)中，噴氨量可以由DMC進(jìn)行優(yōu)化控制，采用DMC控制器將PID回路主控器替代掉，其能夠?qū)ζ焚|(zhì)產(chǎn)生影響。對此，采用全局搜索能力可以使計算能力參數(shù)優(yōu)化，隨著工況變化也能夠讓控制器參數(shù)發(fā)生變化[3]。

基于DMC算法，進(jìn)行噴氨量的智能控制設(shè)計。首先，在DPLS模型噴氨量中添加階躍輸入，同時采樣得到預(yù)測模型、采樣時間、步長。其次，在預(yù)測補(bǔ)償和設(shè)置控制補(bǔ)償時，需要設(shè)置相關(guān)參數(shù)以及初始值等，并將參考值設(shè)置出來。再次，初始化控制增量以及輸出量，并對模型預(yù)測的輸出值進(jìn)行計算。還需要對預(yù)測誤差和控制增量進(jìn)行計算，同時控制對象被作用在第一個控制增量[4]。最后，將系統(tǒng)輸出誤差計算出來，按照誤差和DE優(yōu)化算法優(yōu)化計算控制器的參數(shù)，最終獲得最優(yōu)參數(shù)。

三、仿真試驗

基于SCI脫硫系統(tǒng)建立了KPLS這一模型，選擇的控制器為DMC。同時在MATLAB/Simulink平臺對噴氨量進(jìn)行了優(yōu)化控制設(shè)置，仿真驗證DE-DMC智能控制器，如圖3為該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

本文以660MW超臨界機(jī)組為對象進(jìn)行研究，通過其運(yùn)行數(shù)據(jù)對控制器進(jìn)行仿真驗證，通過對該數(shù)據(jù)和PID串聯(lián)控制效果進(jìn)行比較，得到了結(jié)果如圖4，其中，在激素負(fù)荷運(yùn)行出現(xiàn)變動時測PID控制策略不能夠達(dá)到預(yù)期效果。若是SCI的出口濃度超過標(biāo)準(zhǔn)則需要適當(dāng)增加調(diào)節(jié)時間。就PID控制效果來說，DE-DMC智能系統(tǒng)優(yōu)勢更加明顯。工況出現(xiàn)變化調(diào)整噴氨量，氮氧化物濃度的超調(diào)量會大量下降，控制也更加穩(wěn)定，調(diào)節(jié)時間也有所降低，這就說明通過優(yōu)化調(diào)整后，系統(tǒng)的噴氨量有所提升，同時準(zhǔn)確性也有所上升，整個系統(tǒng)和機(jī)組運(yùn)行更加具有經(jīng)濟(jì)性[5]。

四、結(jié)語：

綜上所述，在KPLS建模理論基礎(chǔ)上建立的SCR系統(tǒng)模型，以660MW機(jī)組為研究對象展開研究，對其運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真測試，最終得到KPLS模型的計算進(jìn)度較高，泛化能力也比較強(qiáng)。同時，在DCM算法模型預(yù)測控制中應(yīng)用KPLS模型，將其作為被控對象，圍繞DMC主控制器算法對噴氨量進(jìn)行智能控制，使控制系統(tǒng)負(fù)荷適應(yīng)性更好，可以按照工況變化優(yōu)化調(diào)整系統(tǒng)噴氨量，通過DE智能算法實(shí)時修正主控制器參數(shù)。此外，通過仿真試驗得到，智能控制氣筒相對于PID串聯(lián)控制而言控制效果更佳，工況出現(xiàn)變化時，需要確保氮氧化合物的排放濃度與標(biāo)準(zhǔn)相符，并在此情況下適當(dāng)減少噴氨量，提高機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]肖承武，焦力剛，魯志軍，等.基于AMESim的SCR脫硝系統(tǒng)仿真分析研究[J].東北電力技術(shù)，2020，041（004）：1-5，14.

[2]李旭揚(yáng).300MW燃煤鍋爐SCR煙氣脫硝系統(tǒng)超低排放優(yōu)化方案研究[D].2019.

[3]張亮，丁啟磊.某廠百萬機(jī)組煙氣脫硝精準(zhǔn)噴氨改造及運(yùn)用效果[J].低碳世界，2019，009（008）：117-118.

[4]李云，鄒包產(chǎn)，趙宇.SCR煙氣脫硝噴氨自動控制分析及優(yōu)化[J].信息周刊，2019（6）：0121-0121.

[5]孫雪峰，王強(qiáng)，顏世劍，etal.350MW機(jī)組鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)優(yōu)化[J].潔凈煤技術(shù)，2020，v.26;No.125（01）：224-230.

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