智能算法在SCR脫硝控制中的應(yīng)用研究

孫亞偉，崔 婷，宋超楠，王程程

(國家能源蓬萊發(fā)電有限公司，山東 煙臺 265600)

0 引言

隨著我國環(huán)境保護(hù)法律、法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的日趨嚴(yán)格及執(zhí)法力度的加大，對于采用SCR法脫硝的火力發(fā)電廠，在確保煙氣排放達(dá)標(biāo)的同時，還要增強脫硝系統(tǒng)運行的可靠性、連續(xù)性和經(jīng)濟性。在保證脫硝效率的同時，如何應(yīng)對機組大負(fù)荷波動、優(yōu)化SCR脫硝系統(tǒng)性能、精確而經(jīng)濟地控制噴氨量、降低氨逃逸以減少對下游設(shè)備空預(yù)器的影響是脫硝控制系統(tǒng)一項亟待解決的問題。

1 脫硝系統(tǒng)的現(xiàn)狀

某發(fā)電公司脫硝采用尿素水解法工藝，每臺鍋爐設(shè)兩個SCR反應(yīng)器，反應(yīng)器裝設(shè)在鍋爐省煤器與空預(yù)器之間的煙道內(nèi)。脫硝系統(tǒng)按入口NOx濃度350 mg/m3(干態(tài)、標(biāo)態(tài)、6 % O2)、處理100 %煙氣量及不低于90 %的脫硝效率進(jìn)行設(shè)計，滿足出口NOx濃度穩(wěn)定在90 mg/m3以下。在每個脫硝反應(yīng)器進(jìn)、出口安裝實時煙氣參數(shù)監(jiān)測裝置，具有就地和遠(yuǎn)方監(jiān)測顯示功能，監(jiān)測項目包括：NOx、O2、氨逃逸、差壓、溫度等(氨逃逸僅出口安裝)。

2 脫硝PID控制的弊端

脫硝噴氨量改造前采用傳統(tǒng)的PID控制，以脫硝出口NOx含量作為被調(diào)量，控制噴氨調(diào)門來控制噴氨量，從而控制煙囪出口NOx含量，達(dá)到環(huán)保要求，但這種控制方式在NOx測量、被調(diào)量的選擇方面存在一些弊端。

NOx測量采用了抽取式儀表進(jìn)行測量，從煙氣抽取到煙氣NOx測量結(jié)果大概需要2～3 min，由于NOx測量存在較長時間的滯后，致使PID調(diào)節(jié)嚴(yán)重滯后，不能及時反映實時煙氣中NOx含量，造成噴氨量控制調(diào)節(jié)不及時，出現(xiàn)NOx波動較大，自動無法正常投入。

該控制方式以脫硝出口NOx含量作為被調(diào)量，由于脫硝出口NOx含量與煙囪出口煙氣中NOx含量存在很大偏差，有時會造成脫硝出口不超標(biāo)，煙囪出口超標(biāo)，或脫硝出口不超標(biāo)煙囪出口過低的現(xiàn)象，造成噴氨量的浪費甚至造成脫硝還原劑堵塞的現(xiàn)象。

若以煙囪出口NOx濃度測量值作為控制目標(biāo)，就可以在同等運行成本下獲得更好的環(huán)保考核指標(biāo)，但在此種方式下的控制難度將明顯增加。這是由于煙囪出口NOx的響應(yīng)純延遲時間超過10 min，為典型的大滯后被控對象，PID控制很難處理。

環(huán)保部門最終對電廠進(jìn)行考核核算的指標(biāo)往往是煙囪出口處的NOx濃度測量值。SCR出口NOx濃度與煙囪出口NOx濃度不論在靜態(tài)關(guān)系還是動態(tài)特性上均存在著差別，使得電廠的最終環(huán)保考核結(jié)果不佳。

3 智能算法在SCR脫硝控制中的實現(xiàn)

3.1 智能算法控制的原理

(1) 系統(tǒng)模型建立。對于每個被控復(fù)雜系統(tǒng)的各個參量之間，都存在各種聯(lián)系與制約關(guān)系，從系統(tǒng)運行原理、歷史數(shù)據(jù)和運行人員經(jīng)驗中分析、歸納出這些關(guān)系，建立系統(tǒng)較為完善的被控系統(tǒng)模型。被控系統(tǒng)模型主要包括兩個部分。

① 穩(wěn)態(tài)模型，它固化了系統(tǒng)穩(wěn)定工作狀態(tài)下的各調(diào)節(jié)量和各參量的相互關(guān)系。

② 動態(tài)模型，主要標(biāo)定系統(tǒng)各調(diào)節(jié)量變動或某種系統(tǒng)擾動引起的各系統(tǒng)參量相應(yīng)變動的瞬態(tài)時序關(guān)系。

(2) 系統(tǒng)模型的智能學(xué)習(xí)與進(jìn)化。因?qū)嶋H運行系統(tǒng)的復(fù)雜性、不確定性和系統(tǒng)各測點誤差，系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)、動態(tài)模型和實際運行系統(tǒng)之間存在一定差異，并且還存在一定的時變性。為了消除差異，使模型精確化，采用兩種方式解決。

① 對于較為穩(wěn)定的模型差異可采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計平均的方法確定此差異，由此可以確定差異使模型精確化。

② 對于具有較強時變性和與系統(tǒng)工況相關(guān)性較強的模型差異，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等智能算法確定其差異，利用人工智能的自學(xué)習(xí)和自我進(jìn)化功能，不斷的減少模型差異，使系統(tǒng)模型精確化。智能算法系統(tǒng)模型層及其特點如表1所示。

表1 智能算法系統(tǒng)模型層及其特點

表1中系統(tǒng)模型的原理層和大數(shù)據(jù)層，是被控系統(tǒng)的“專家模型”，它可以利用表格和折線函數(shù)的形式描述系統(tǒng)各變量的關(guān)系；自學(xué)習(xí)層對模型精確化的算法表現(xiàn)為：對于單變量緩變關(guān)系模型可采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方法消除“專家模型”與實際系統(tǒng)偏差；對于復(fù)雜變量關(guān)系模型可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法計算偏差，并由此偏差使模型精確化，見圖1。

圖1 系統(tǒng)對象控制邏輯

(3) 利用系統(tǒng)模型精確的計算系統(tǒng)調(diào)節(jié)量。利用系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型在確定系統(tǒng)控制目標(biāo)(定值)后優(yōu)化控制各執(zhí)行機構(gòu)調(diào)節(jié)幅度；根據(jù)系統(tǒng)動態(tài)模型，在系統(tǒng)控制目標(biāo)變動時，確定各執(zhí)行機構(gòu)的變化時序和過調(diào)節(jié)量；根據(jù)系統(tǒng)各種擾動，利用系統(tǒng)動態(tài)模型確定相應(yīng)執(zhí)行機構(gòu)的預(yù)調(diào)整的幅度與時間，以消除系統(tǒng)擾動對系統(tǒng)穩(wěn)定控制的不利影響，實現(xiàn)系統(tǒng)的預(yù)估控制。

(4) 根據(jù)對系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的在線分析，實時對系統(tǒng)的運行性能進(jìn)行在線評判，保證系統(tǒng)運行在最優(yōu)區(qū)域，實現(xiàn)系統(tǒng)控制目標(biāo)(定值)的在線優(yōu)化。

3.2 智能算法控制研究的技術(shù)方法

3.2.1 對被控系統(tǒng)運行性能的離線與在線分析

系統(tǒng)運行性能的離線分析：通過運行歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與各種性能參數(shù)計算，得到系統(tǒng)在各種工況下系統(tǒng)運行性能參量，評價脫硝系統(tǒng)運行環(huán)保性和經(jīng)濟性，確定鍋爐優(yōu)化控制范圍。

系統(tǒng)在線性能分析：在線實時統(tǒng)計、計算和分析脫硝系統(tǒng)的各種運行性能參數(shù)，得到實時的系統(tǒng)運行性能評價，為系統(tǒng)始終處于最佳運行狀態(tài)提供依據(jù)。

3.2.2 自動計算系統(tǒng)運行的最佳控制目標(biāo)

建立被控系統(tǒng)自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)模型，通過對系統(tǒng)模型的實時在線訓(xùn)練，使其逼近真實控系統(tǒng)。依據(jù)脫硝系統(tǒng)的環(huán)保和經(jīng)濟指標(biāo)，通過模型實時計算并確定在實際運行工況下的最優(yōu)控制目標(biāo)，控制目標(biāo)包括：脫硝率、出口氮氧化物濃度、反應(yīng)器氨耗量和出口氨氣逃逸量等。

3.2.3 實施精確控制的脫硝系統(tǒng)氨氣流量控制

在脫硝優(yōu)化控制系統(tǒng)中，采用了鍋爐及反應(yīng)器模型預(yù)估的方式，根據(jù)系統(tǒng)優(yōu)化控制目標(biāo)，直接計算氨氣噴入量。模型預(yù)估控制較傳統(tǒng)控制方式氨氣噴入量更為準(zhǔn)確及時。

控制原理如圖2所示。

圖2 脫硝系統(tǒng)氨氣流量精確控制原理

3.2.4 “精確化脫硝控制系統(tǒng)”實施途徑

該系統(tǒng)采用模塊化圖形組態(tài)方式編制方式，可完成常規(guī)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和專家控制等復(fù)雜人工智能算法和控制組態(tài)，可用于各種復(fù)雜系統(tǒng)的系統(tǒng)運行分析、仿真計算和優(yōu)化控制。

3.3 實現(xiàn)步驟

(1) 通過開發(fā)脫硝智能優(yōu)化控制系統(tǒng)軟件平臺，建立針對該公司鍋爐燃燒和脫硝的物理模型，根據(jù)運行規(guī)程和總結(jié)運行人員經(jīng)驗建立鍋爐燃燒和脫硝的經(jīng)驗?zāi)Ｐ停瑢ふ页鯪Ox變化的預(yù)估值，得出一個軟測量結(jié)果，克服NOx測量儀表取樣測量反應(yīng)遲延問題。同時又用NOx測量的結(jié)果對軟測量進(jìn)行長期修正擬合，使得軟測量結(jié)果用硬測量結(jié)果進(jìn)行印證和修正，遞歸出一個較準(zhǔn)確和及時的軟測量結(jié)果。

(2) 建立鍋爐脫硝協(xié)調(diào)控制評價體系，并通過現(xiàn)場歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證和離線調(diào)試，證實評價體系的合理性，并給出優(yōu)化協(xié)調(diào)控制目標(biāo)；將脫硝協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)投入閉路運行，在閉路環(huán)境下，進(jìn)一步在線調(diào)試和訓(xùn)練優(yōu)化控制系統(tǒng)，尋找最佳的脫硝氨耗率來控制氨的逃逸，以期達(dá)到最佳控制水平。

(3) 根據(jù)脫硝控制數(shù)據(jù)計算分析氨氣閥門特性，建立閥門特性曲線，并實時修正，保證噴氨準(zhǔn)確率。

(4) DCS系統(tǒng)以RS485接口通信或硬接線方式，將鍋爐負(fù)荷、煙氣流量、NOx含量、噴氨量等參數(shù)接入脫硝智能優(yōu)化控制系統(tǒng)中，脫硝智能優(yōu)化控制系統(tǒng)對噴氨量等參數(shù)優(yōu)化完后，送入DCS系統(tǒng)中，控制噴氨量，達(dá)到優(yōu)化目的。脫硝智能優(yōu)化控制系統(tǒng)具有在線監(jiān)測組態(tài)和報警監(jiān)視窗口，實現(xiàn)系統(tǒng)控制功能軟硬件自動診斷。

4 智能算法控制技術(shù)關(guān)鍵及創(chuàng)新點

4.1 關(guān)鍵

在脫硝優(yōu)化控制系統(tǒng)中，采用了鍋爐及反應(yīng)器模型預(yù)估的方式，根據(jù)系統(tǒng)優(yōu)化控制目標(biāo)，直接計算氨氣噴入量。

(1) 入口氮氧化物濃度預(yù)估。鍋爐燃燒產(chǎn)生的氮氧化物量與鍋爐燃燒的各種參量相關(guān)，在鍋爐負(fù)荷較大時，產(chǎn)生的氮氧化物量較大。根據(jù)鍋爐燃燒狀態(tài)和出口氮氧化物量的相關(guān)性分析，建立鍋爐燃燒與氮氧化物量產(chǎn)生量模型，從而預(yù)估出口氮氧化物量，同時用NOx測量的結(jié)果對軟測量進(jìn)行長期修正擬合，減少氮氧化物含量測量延遲對控制系統(tǒng)的影響。

(2) 氨氣控制模型中，不僅考慮反應(yīng)器入口氮氧化物總量(風(fēng)量×NOx濃度)，同時計算反應(yīng)器氨耗率，保證對出口氮氧化物的精確控制。

(3) 分析和配比左右側(cè)氨氣噴入量，保證脫硝系統(tǒng)左右側(cè)氨耗率均衡，降低氨逃逸率。

4.2 創(chuàng)新點

依據(jù)系統(tǒng)的實際工況建立被控系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)和動態(tài)響應(yīng)模型，利用人工智能算法在線完善模型，并修正測量值。通過預(yù)判被控系統(tǒng)變化趨勢，精確計算系統(tǒng)各個最佳調(diào)節(jié)量從而實現(xiàn)脫硝系統(tǒng)優(yōu)化控制。

(1) 系統(tǒng)測量值的智能修正。根據(jù)脫硝系統(tǒng)內(nèi)在機理，建立系統(tǒng)模型，并通過在線不斷優(yōu)化完善系統(tǒng)模型，從而建立系統(tǒng)所有測點和調(diào)節(jié)量的內(nèi)在關(guān)系。通過軟測量技術(shù)對爐膛總風(fēng)量、入口NOx、出口NOx，NH3逃逸量進(jìn)行修正，計算出更為實時與精確的反應(yīng)器出口NOx濃度和出口NH3逃逸量數(shù)值。使反應(yīng)器出口NOx濃度與環(huán)保總排口的NOx濃度更趨于一致，更利于環(huán)保總排口的NOx穩(wěn)定控制。

(2) 鍋爐燃燒動態(tài)模型與NOx濃度變化預(yù)測。考慮系統(tǒng)NOx濃度測量、氨氣與NOx反應(yīng)需要一定的時間，氨氣調(diào)整需要超前入口NOx濃度變化1～2 min，因此要求優(yōu)化控制系統(tǒng)根據(jù)系統(tǒng)燃燒工況變化對NOx濃度變化提前預(yù)判，該系統(tǒng)利用人工智能算法通過建立動態(tài)燃燒模型對鍋爐燃燒工況與NOx濃度歷史相關(guān)性的自學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析，并利用遺傳算法對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行快速準(zhǔn)確定位，實現(xiàn)對環(huán)保總排口的NOx準(zhǔn)確控制預(yù)估。

(3) 精確控制脫硝系統(tǒng)“反應(yīng)器氨耗率”。脫硝系統(tǒng)“反應(yīng)器氨耗率”是指反應(yīng)器脫硝反應(yīng)的氨的消耗量與入口噴氮氧化物量的比值，氨氣完全消耗時氨逃逸量為0。所以“反應(yīng)器氨耗率”越高，氨逃逸量越低。但此值與系統(tǒng)風(fēng)量、入口NOx濃度、噴氨量和煙溫等諸多因素有關(guān)，通過系統(tǒng)模型和智能系統(tǒng)在線學(xué)習(xí)，優(yōu)化控制系統(tǒng)可以不斷地精確化此關(guān)系，根據(jù)系統(tǒng)工況預(yù)測“反應(yīng)器氨耗率”，并通過系統(tǒng)調(diào)節(jié)實現(xiàn)此值的最大化，從而實現(xiàn)提高系統(tǒng)脫硝效率，減少氨逃逸的目標(biāo)。

(4) 優(yōu)化控制氨氣調(diào)閥控制。根據(jù)以上諸多措施，精確計算脫硝系統(tǒng)的最佳噴氨量，并根據(jù)鍋爐燃燒的工況變化，及時調(diào)整噴氨調(diào)閥，使反應(yīng)器出口和環(huán)保NOx濃度測點平穩(wěn)，環(huán)保NOx濃度能穩(wěn)定在定值±5 mg/m3以內(nèi)。

5 智能算法的應(yīng)用成果及技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)

5.1 應(yīng)用成果

SCR自動控制采用智能算法控制策略情況下，可以提高SCR的最大脫硝效率，脫硝出口NOx在穩(wěn)定工況下變化幅度小于±5 mg/m3，減少噴氨量在5 %～15 %；優(yōu)化后凈煙氣出口NOx濃度較之前更加穩(wěn)定，在達(dá)標(biāo)排放合格情況下濃度值提高3～5 mg/m3，保證排放指標(biāo)。可以最大程度減少氨逃逸量，有效緩解空預(yù)器堵灰問題，大大減少了對尾部煙道內(nèi)設(shè)備的威脅，降低了因空預(yù)器、電除塵腐蝕堵塞造成的維護(hù)運營成本。

在負(fù)荷相對穩(wěn)定情況下，脫硝智能優(yōu)化控制系統(tǒng)的脫硝出口NOx變化幅度小于±5 mg/m3；在變負(fù)荷及倒磨情況下，總排放口和脫硝出口NOx變化幅度相對原PID調(diào)節(jié)波動減小30 %。能適應(yīng)鍋爐負(fù)荷急劇變化的工況，在AGC投入時，出口NOx也不會超標(biāo)；有效緩解空預(yù)器堵灰問題；節(jié)約噴氨成本，節(jié)約空預(yù)器維護(hù)費用，減少被環(huán)保考核費用。

5.2 技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)

減少噴氨量的突增、激增現(xiàn)象，脫硝出口NOx在穩(wěn)定工況下變化幅度小于±10 mg/m3；減少噴氨量在10 %～25 %；優(yōu)化后凈煙氣出口NOx濃度較之前更加穩(wěn)定，而且濃度值提高3～5mg/m3，保證排放指標(biāo)。在最優(yōu)的控制狀態(tài)下，可以降低氨逃逸20 %左右，最大程度減少氨逃逸量，有效緩解空預(yù)器堵灰問題。