基于入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制

張新旭（國網能源哈密煤電有限公司，新疆 哈密 839000）

0 引言

該文對2020年全國總能源消耗進行分析，2020年總能耗已經達到了《煤炭電力節能減排升級計劃》的要求，但是在該影響下，也會出現影響空氣污染物的情況，而建立燃煤發電機組就可以有效地將污染物結合在一起，但目前來說，我國二氧化硫和氮氧化物在實際排放期間，其排放的效果并不高。基于入口NOx濃度軟測量的反硝化是火力發電廠常用的氮氧化物控制技術，當出口NOx濃度達到標準時，可以低成本實現氮氧化物控制。當前燃煤電廠反硝化使用PID和模型預測控制，控制氨的注入量，使反硝化系統氮氧化物濃度和氨溢出質量濃度，可以達到控制的基本要求。

1 入口NOx濃度軟測量

1.1 入口NOx濃度軟測量滯后問題

目前，在入口NOx濃度軟測量脫硝系統控制期間，入口NOx濃度軟測量會存在明顯滯后性的特點，出現滯后現象，主要是因為出口NOx濃度下氮氧化物濃度波動，從而在一定程度上受到限制，并且會加大出口NOx濃度的設定值，只有做好設定值的情況才可以進一步增加平均值分析，目前來說，出口NOx濃度與氨注入量之間存在負關系，能夠減少氨注入量[1]。現如今，在我國火電廠污染物的控制期間，需要考慮系統的穩定性，但是卻不需要考慮測量數據的來源問題，在快速響應系統中，CEMS濃度測量的滯后將導致控制系統影響很大，控制系統無法消除這種滯后。為解決系統滯后問題，該文重點關注控制系統滯后的研究，通過改進控制方法提升效果，例如建立自適應控制管制員，建立狀態觀察員等模式，但很少考慮數據的來源。

1.2 入口NOx濃度軟測量滯后解決方案

隨著軟傳感器建模的發展，數據驅動已經廣泛用于軟感應建模中，軟感應在建模期間，需要考慮到工業過程中的時變行為和信號內隱藏的信息，在該基礎上能夠進一步發現存在的滯后情況，具體測試方式：通過建立軟測量模型的方式，可以測量一定時間后的濃度變化，這種變化的測量可以有效抵消測量中滯后所帶來的影響。該文通過使用ANN神經網絡執行系統輸出，可以解決軟測量中的滯后問題，但并沒有針對特定實際工業過程的軟傳感模型，而在提出一種基于時差GPR的自適應軟傳輸期間，可以用于估計時變時延的傳感器和本地時延重構非線性過程變量，建議基于聯合信息的動態軟傳感方法軟測量濃度，在模擬研究中分析具體結果。對入口NOx濃度軟測量滯后問題來說，該文主要采用LSSVM和PLS進行比較，通過比較可以得到一定的效果，并基于此提出技術性的NOx濃度測量方法，應用測量方法能夠及時解決滯后問題，進而提升NOx濃度測量系統的可靠性。目前，在脫硝系統仿真模型的構建期間，可以建立以脫硝系統為主的機制建模類型并通過遺傳算法優化未知參數，然后確定硝酸鹽系統未知參數的大小，這個模型可以借助于計算機仿真系統，進一步提升仿真系統的運行狀態[2]。

1.3 入口NOx濃度軟測量滯后解決效果

針對目前入口NOx濃度軟測量滯后的解決措施，主要是通過分析滯后的原因進行研究，具體研究內容就是以CEMS濃度測量滯后為主的解決方案，在解決方案構建期間，可以通過分析不同的數據驅動方法進行解決，建立不同數據驅動的軟傳感建模，這樣可以在CEMS濃度測量滯后的規定時間內，分別求解采樣滯后的時間和分析滯后的時間[3]。解決入口NOx濃度軟測量滯后問題后，可以建立一種反硝化的測量模型，在測量模型中可以輸入NOx軟測量內容，這樣可以提升預測的時間，經過預測滯后也可以分析出CEMS測量滯后的時間，從而在軟傳感模型PID控制期間通過軟傳感器-DMC方法的應用，進一步減少硝酸鹽系統出口處NOx濃度的波動問題。

2 脫硝系統概述

脫硝系統主要指的是火力發電廠內鍋爐燃燒后所產生煙氣的處理方式，能夠將產生的煙氣進行有效處理。一般來說，鍋爐燃燒的進煙口處會設有噴氨格柵，噴氨格柵設定的主要意義就是在一定溫度的影響下，產生一種無毒害的催化還原氮氣，以及無毒害的水，經脫硝系統處理后會將煙氣通過煙囪排出，可以將煙氣排放到大氣中，以達到脫除煙氣中NOx的目的。在火力發電廠實際運行中，脫硝系統會根據入口NOx濃度控制煙氣流量，并及時將鍋爐燃燒后產生的煙氣送入含有除鹽水的溶解罐中，在溶解罐內進行計量分配，經計量分配后將裝置送入熱解器內，這樣可以使熱解器內生成的氨氣與空氣混合物相混合，由于管道的流程較長，因此，氨氣流量的控制信號會出現一定的錯誤，這種錯誤會與實際進口煙道內的氨氣量存在差異，從而促使所產生的煙氣流場出現不均勻的情況，在該影響下，入口NOx濃度的測量值將會無法準確地表達，其濃度的平均水平也無法充分體現，這樣就會在一定程度上限制脫硝系統的NOx排放。

3 基于入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制研究方法

3.1 NOx濃度測量滯后時間分析

目前來說，基于入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制研究中，SCR脫硝系統示意圖具體如圖1所示，通過分析圖1可知，硝酸鹽系統的CEMS測量參數期間，應注意提升測量的NOx濃度，這也是最重要的一項內容，實際應用期間可以將CEMS濃度測量滯后時間分為2種類型，一種是采樣滯后時間，另一種則是分析滯后時間[4]。在測試期間可以仔細分析濃度與氣體情況，其中包括可識別氣體的成分和具體濃度時間，符號為“分析”，需要根據現場CEMS響應時間進行測試，在得出分析滯后時間之后，就可以證明濃度測量的總滯后時間是兩者之和。

圖1 SCR脫硝系統示意圖

3.2 軟測量建模方法

該文對基于入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制研究主要使用SCR入口處NOx濃度的軟測量，這種測量模式可以糾正進口NOx濃度信號，消除CEMS濃度測量磁滯的影響。同時，在軟測量建模之間應仔細考慮鍋爐側測量點的情況，在測量之前應做好一定的計算，將鍋爐側測量點的具體數據作為軟測量的具體內容，包括軟測量入口NOx濃度的輸入變量，這種預測的時間與滯后時間存在一定的相似性，具體軟測量主要輸入變量如表1所示[5]。通過對表1具體情況進行分析，可以仔細了解到軟測量的輸入變量，這種輸入變量均屬于當前的變量，同時，在軟感應建模期間可以采用不同的測試方法，具體方法包括SVR和RNN等，通過對軟測量的具體情況進行比較，就可以選擇建模的建模精度，使其最適合于整個負載范圍。

表1 軟測量輸入變量

3.3 噴氨量控制方法

基于入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制研究中噴氨量的控制方法在其中具有一定的影響，需要通過調整注入氨的量，以控制脫硝出口處的NOx濃度符合標準，但由于反硝化系統本身非線性特性，PID控制方法難以達到預期的效果，將使用高級控制方法代替PID控制方法來進行調整氨注入量，可以表明控制效果優于PID控制效果。基于此，該文選擇一種高級控制方法，在DMC控制和傳統PID控制比較中，能夠調整氨的注入量，系統控制框圖如圖2和圖3所示，通過對圖2和圖3 進行分析后可以發現，基于PID/DMC控制模式下比較軟測量的具體情況，其中包括NOx濃度前后所具備的脫硝系統。最后，對噴氨量的控制期間應該根據實際氮氧化物的排放進行分析，具體排放的限值主要為50mg/Nm3，在將出口NOx濃度設定值調整之后就可以在一定程度上有效節省氨水成本[6]。

圖2 SS-PID控制框圖

圖3 SS-DMC控制框圖

4 基于入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制研究結果

4.1 測量滯后估計與軟測量模型對比

基于入口NOx濃度軟測量期間，需要做好脫硝系統的先進控制，在控制中能夠進一步加強測量效果，解決滯后的現象，該文在該影響下，主要通過對軟傳感控制系統進行仿真分析，可以確定采樣點的總數為720點。比較方案具體：首先根據現場異地計算CEMS測量的滯后時間，在硝酸鹽入口處進行CEMS響應時間檢測，經檢測之后就應該將泵送管道的長度進行有效設置，具體設置的長度應該在30m左右，在CEMS管道抽速情況的影響下，就可以發現測試報告中所具備的CEMS采樣滯后時間主要是在30s內，同時需要注意的是，具體采樣的長度應該確保在一定范圍內，最佳范圍是20mm，在該范圍內可以計算出CEMS的采樣延遲[7]。

目前來說，通過建立脫硝入口的NOx濃度軟測量模型的方式，可以有效測量CEMS滯后的時間，測量后時間主要為60s，也可以將其用作軟傳感模型的預測時間，需要將每個時間點的下一個60s進氣口NOx濃度值作為目標值[8]。在該文中，均方根誤差和平均百分比誤差被用作訓練準確性評估指標，RMSE用于測量觀察值與真實值之間的偏差，計算偏差是非常重要的部分，因此，在實際偏差計算期間不僅需要考慮預測值和真實值之間的誤差，還要進一步分析誤差與真實值之間存在的比率情況，這2個評估指標如表2所示。通過比較軟傳感模型程度，以及實際測得的濃度和目標值之間誤差，發現軟測量模型能夠極大程度提高測量數據的真實有效性，消除CEMS測量滯后的影響，從而提升系統測量的準確性，通過以上比較該文主要將誤差最小的RNN模型作為軟傳感器模型，具體如表3所示，其中軟傳感器模型入口濃度變化很大，在溫度變化較大情況下，軟感應模型可以實現更好的預測效果。

表2 軟測量模型誤差

表3 軟測量誤差與實際測量誤差

4.2 基于NOx濃度軟測量的控制算法對比

該文的主要目的就是做好基于SCR入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制，在此次期間應該做好控制的算法分析，才可以進一步優化。基于此，該文在建立軟傳感模型的基礎上，應該進行相應改進，具體方案就是提出一種基于入口NOx濃度預測值的脫硝系統，在該系統的解決期間應使用先進的控制方法，并將進氣的NOx濃度采用軟測量方式進行分析，將分析后的結果與先進的控制進行有效結合，這樣就可以進一步提升具體效果，有效優化氨注入量，降低脫硝成本，具體控制方式見表4[9]。該文使用的識別方法主要目的是為了識別脫硝機理模型，使用模擬反硝化系統的實際運行，可以在該基礎上進行脫硝系統的仿真控制，在軟傳感器建模期間，導入SCR系統，將NOx濃度置入軟測量模型中，比較SCR出口處NOx濃度的波動。

表4 不同控制方式下的優化指標

該文經過分析后可以發現，試驗后平均出口的NOx波動控制有明顯的有效性，這種控制效果中DMC比PID的效果稍好，同時在此期間平均出口的NOx波動也會得到進一步的降低，該文具體考慮到SCR脫硝系統出口處的NOx濃度，其濃度的極限應該設置在50mg/Nm3內，當確保可以在此期間時，就可以通過調整出口處NOx濃度設定值，可以使模擬出口NOx的最大濃度進行有效計算，計算的結果為50mg/Nm3，在較為理想的計算方法下可以分析噴氨量的大小，具體如表5所示。出口NOx濃度限值下的理想噴氨量在控制系統開啟期間，通過對入口NOx濃度軟測量后，能夠進一步實現出口梳棉機邊緣NOx濃度，通過控制其濃度，能夠進一步減少氨的注入量，其中，與PID控制相比，軟感應PID控制減少了氨的噴射量，靈敏度提高了3.09%。經過分析，當進氣口NOx濃度軟測量的結果，進而能夠有效預測滯后的時間，包括滯后時間下的NOx濃度，需要注意的是，在此期間應該做好對常規PID的控制，或者在其中應該使用高級的DMC控制方案，其中使用的軟傳感器控制系統可以顯著減少出口處NOx濃度的波動，并實現氮氧化物排放濃度可以不超過標準，在此基礎上可以最大程度增加出口的NOx濃度設定值，從而進一步減少平均氨注入量，進而有效降低注入氨的成本。

表5 出口NOx濃度限值下的理想噴氨量

5 結語

綜上所述，該文通過建立軟測量模型，進一步預測SCR入口處的NOx濃度，經過實際預測方案之后就可以進一步減少CEMS測量延遲的情況，從而改善對脫硝系統控制的影響。基于入口NOx濃度軟測量的脫硝系統先進控制研究期間，需要對脫硝進口處NOx的濃度進行軟測量，并將其與控制系統相結合，當軟測量最大出口NOx濃度等于50mg/Nm3時，就需要采用相應的方案進行干預，具體措施為降低SCR出口處的NOx濃度波動。該文在經過研究之后可以發現，軟測量模型在實際應用期間，與控制系統相同，都會有一定程度的滯后性，針對出現的滯后問題需要及時進行解決，從而進一步提升入口NOx濃度的軟測量價值。