CN107243257B - 适合全负荷的智能喷氨控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种适合全负荷的智能喷氨控制系统，包括基于烟气脱硝装置CFD流场与气固两相传质反应耦合模型部分和基于预测控制的烟气脱硝装置喷氨量的计算部分，将烟气负荷划分多个子区间，利用CFD创建SCR装置在不同负荷下的CFD流场模型库；从流场库中选取匹配当前负荷的CFD流场模型，根据不同分区的烟气负载，实时调节各分区喷氨支管的开度；利用MIMO非线性模型辨识方法进行喷氨系统模型辨识，在反馈回路上加入预测控制模块，利用预测控制的滚动优化与在线校正特性，保证系统的稳定运行及性能达标。本发明结合了数据库、分区控制与智能控制技术，在燃煤烟气全负荷下能够有效的达到减少能耗，降低成本，提高经济效益等目的。
Description
技术领域
本发明属于能源环境工程控制技术领域，涉及一种火电厂燃气脱硝系统预测控制及运行优化系统，具体地说是涉及一种适合全负荷的智能喷氨控制系统。
背景技术
随着我国工业技术的发展，火电厂的烟气排放总量越来越大，对环境的污染也日益严重，在遭受频发的雾霾与酸雨后，人们对于火电厂烟气污染物的减排日益重视起来。环境保护部与国家质量监督检验检疫总局在2011年发布了火电厂大气污染物排放标准(GB13223-2011)，当时已属于全世界最严格的标准，而且国务院常务会议已明确2020年燃煤电厂全面实现超低排放，超低排放需要燃煤电厂主要污染物排放接近或达到天然气燃气轮机的排放标准。这给火电厂的污染物减排设立了巨大的挑战。
火电厂烟气中有一类主要的污染物为氮氧化物，通常情况下通过选择性催化还原(Selective catalytic Reduction，SCR)的方法对氮氧化物进行有效的脱除。SCR是当前诸多领域的主流脱硝方法，它的基本原理是让火电厂烟气中的氮氧化物选择性的进行催化还原反应，生成无毒无害的氮气和水蒸气。
在火电厂中，多利用氨水作为氮氧化物的催化还原剂，在催化还原的反应过程中，氨水的喷淋量非常重要，它供给了和氮氧化物进行催化还原反应的氨量，氨量过少则会造成催化还原反应不够充分，烟气氮氧化物含量过高，不符合排放标准，氨量过多则会造成经济性的浪费，逃逸的氨会造成大气的二次污染，而且过多的氨量会加剧氨逃逸的程度，而逃逸的氨会造成催化剂中毒，有损催化剂的活性。
当前火电厂SCR喷氨控制系统运行方面仍存在一系列的问题：
1、传统的PID控制无法处理脱硝过程中信号的延迟与非线性特性，控制效果仍有可以优化的部分；
2、现有的喷氨系统只考虑了喷氨总量而没有考虑氮氧化物在烟道内分布的特征，没有将氨气与氮氧化物混合状态考虑进去，脱硝效率达不到用户需求，仍需进一步提高。
发明内容
本发明针对火电厂脱硝控制中信号的延迟与非线性以及喷氨量分布不合乎氮氧化物浓度分布的特点，提供了一种可以准确控制SCR装置喷氨量与喷氨分布的适合全负荷的智能喷氨控制系统。
一种适合全负荷的智能喷氨控制系统，所述系统包括基于烟气脱硝装置CFD流场与气固两相传质反应耦合模型部分和基于预测控制的烟气脱硝装置喷氨量的计算部分，通过喷氨总量与喷氨分布优化NOx与NH3的混合程度，提高脱硝效率。
作为优选，所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，具体包括下述步骤：
步骤(1)：基于烟气脱硝装置CFD流场与气固两相传质反应耦合模型，创建SCR装置在烟气不同负荷区间下的流场模型库，获取烟道内各分区的喷氨开度；
步骤(2)：基于预测控制计算烟气脱硝装置的喷氨总量；
步骤(3)：通过各分区的喷氨开度与喷氨总量的组合，得到各分区的喷氨量，通过喷氨调节系统调节实时喷氨量，提高脱硝效率。
作为优选，步骤(1)中，获得各分区喷氨开度的方法具体包括以下几个步骤：
步骤L1：对于某个电厂，搜集该电厂的大尺度SCR装置模型，将该模型的烟道区域划分为数个子区域，用以计算各烟道子区域的喷氨量；
步骤L2：在该SCR大尺度装置模型下，根据烟气变负荷区间的上下限划分多个烟气负荷子区间，利用CFD模拟软件离线计算研究对象的速度场和浓度场，创建SCR装置在烟气不同负荷区间下的流场模型库，解决CFD流场计算量庞大而难以实时计算的问题；
步骤L3：获取火电厂的实时烟气负荷，根据负荷的大小以及火电厂大尺度SCR装置模型，从流场分布数据库中匹配合适的流场模型；
步骤L4：根据步骤L3匹配的流场模型以及进口的氮氧化物浓度，预测不同烟道子区域的脱硝负荷，实时调节各喷氨支管的开度，使得各分区的喷氨量匹配不同分区的脱硝负荷，从而达到适合的喷氨分布，优化NOx与NH3的混合程度，提高脱硝效率。
作为优选，步骤(2)中，获得烟气脱硝装置喷氨总量的方法具体包括以下几个步骤：
步骤S1：获取SCR装置进口NOx浓度测量值、出口NOx浓度测量值、烟气流量测量值与喷氨量测量值；
步骤S2：将SCR装置喷氨量作为输入变量，SCR装置入口NOx浓度与烟气流量作为扰动变量，SCR装置出口NOx浓度与SCR装置氨逃逸量作为输出，建立SCR装置的出口NOx浓度的预测模型；
步骤S3：通过上述预测模型和SCR装置实时的输入值和扰动值，获得SCR装置出口NOx浓度与SCR装置氨逃逸量的输出值，再根据此输出值与实际输出值的比较，将差值反馈至预测模型中，对已有的预测模型进行反馈校正，实时调整模型的参数，获取优化预测模型；
步骤S4：通过步骤S3的优化预测模型计算出后续时刻SCR装置的出口NOx浓度与氨逃逸量，给SCR装置出口NOx浓度与氨逃逸量分配不同的权重，获取相应的适应度函数，通过此适应度函数确定SCR装置此时的喷氨总量。
作为优选，步骤L1中，烟道区域划分为16个烟道子区域。
作为优选，步骤L1中，所述大尺度SCR装置模型的横截面积为100m2，总体积为800m3。
作为优选，步骤L2中，根据烟气变负荷区间的上下限划分多个烟气负荷子区间的个数为8个。
作为优选，步骤S1中，烟道出口NOx浓度测量值采用连续性烟气监测系统实时在线监测。
作为优选，步骤S3中选用动态矩阵控制来预测烟道出口NOx浓度。
作为优选，步骤S4中SCR装置出口NOx浓度与氨逃逸量分配权重的比值为4：1。
本发明的有益效果为：
本发明的适合全负荷的智能喷氨控制系统通过建立不同负荷下的流场模型库，将烟道分为多个子区域，不同的子区域中喷氨开度匹配脱硝负荷的强度，从而解决了目前SCR装置中喷氨分布尚未匹配氮氧化物分布的缺点；并且通过建立预测控制模型，得到出口NOx浓度和氨逃逸率的预测输出，利用此预测输出构造适应度函数，得到SCR装置的喷氨总量，通过喷氨总量与喷氨分布优化NOx与NH3的混合程度，提高脱硝效率，优化了氮氧化物脱除效果。相比于传统PID控制，该控制方法不仅考虑了喷氨总量的大小，同时考虑了烟道内喷氨量分布的特点，提高了氨气的利用率，降低了氨气消耗，提高了脱硝效率，减少了脱硝成本，提高了SCR装置的控制水平。
附图说明
图1是本发明的原理图；
图2是本发明的方法流程图；
图3是本发明确定各烟道子区域最佳喷氨开度的方法流程图；
图4是本发明确定SCR装置最佳喷氨量的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但本发明所要保护的范围并不限于此。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施案例，而不是全部的实施案例。基于本发明中的实施案例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施案例，都属于本发明保护的范围。
参照图1～4，一种适合全负荷的智能喷氨控制系统，所述系统包括基于烟气脱硝装置CFD流场与气固两相传质反应耦合模型部分和基于预测控制的烟气脱硝装置喷氨量的计算部分，通过喷氨总量与喷氨分布优化NOx与NH3的混合程度，具体包括下述步骤：
步骤(1)：基于烟气脱硝装置CFD流场与气固两相传质反应耦合模型，创建SCR装置在烟气不同负荷下的流场模型库，获取烟道内各分区的喷氨开度：
对于某个电厂，搜集该电厂的SCR大尺度模型(SCR装置模型的横截面积为100m2，总体积为800m3)，将该模型的烟道区域划分为数个烟道子区间，利用CFD与气固两相传质耦合模型的原理，建立SCR装置的流场模型，确定烟气负荷的最大值与最小值，将烟气负荷进行分区，然后建立SCR装置在烟气不同负荷下的流场模型(烟气负荷子区间)，并使之集结成为数据库(流场模型库)，通过输入烟气负荷并匹配合适的烟道区间，得到SCR装置实时的流场模型，最后使得各烟道子区间中喷氨开度匹配流场模型库中的氮氧化物浓度，获取烟道内各分区的喷氨开度；
步骤(2)：基于预测控制计算烟气脱硝装置的喷氨总量：
获取SCR装置进口NOx浓度测量值、出口NOx浓度测量值、烟气流量测量值与喷氨量测量值，将其中的出口NOx浓度与氨逃逸作为输出变量，建立预测控制模型，并通过实时数据的反馈，优化预测模型，然后选取适应度函数，使得适应度函数达到最小，即出口NOx浓度与氨逃逸的综合影响能够达到最小，此时的喷氨量即为预测控制计算得到的喷氨量，以此确定基于预测控制的烟气脱硝装置的喷氨总量；
步骤(3)：通过各分区喷氨开度与装置喷氨总量的结合，得到各分区的喷氨量，通过喷氨调节系统，优化脱硝控制效果：
通过步骤(1)获得的各烟道子区间的喷氨开度与步骤(2)获得的烟气脱硝装置的喷氨总量，得到各烟道子区间的喷氨量，这样可以使得出口NOx浓度与氨逃逸综合影响降到最低，优化脱硝控制效果。
如图3所示，步骤(1)中，获得各分区喷氨开度的方法具体包括以下几个步骤：
步骤L1：对于某个电厂，搜集该电厂的大尺度SCR装置模型，将该模型的烟道区域划分为数个子区域，用以计算各烟道子区域的喷氨量；实际情况下，烟道区域横截面积会非常大，本发明将烟道区域划分为16个烟道子区域，基本能够满足各子区域烟气的均匀分布；
步骤L2：在各个大尺度SCR装置模型下，根据烟气变负荷区间的上下限划分多个烟气负荷子区间，利用CFD模拟软件离线计算研究对象的速度场和浓度场，创建SCR装置在烟气不同负荷下的流场模型库，解决CFD流场计算量庞大而难以实时计算的问题；其中烟气负荷由电厂系统确定，通过近一年的数据判断烟气负荷的上下限，并将烟气子区间划分为8个；
步骤L3：获取电厂的实时烟气负荷，根据负荷的大小以及电厂大尺度SCR装置模型，从流场分布数据库中选取匹配的流场模型；选取的匹配的模型即为匹配合适的负荷大小；
步骤L4：根据步骤L3匹配的流场模型以及进口的氮氧化物浓度，预测不同烟道子区域的脱硝负荷，实时调节各喷氨支管的开度，使得各分区的喷氨量符合不同分区的脱硝负荷，从而达到合适的喷氨分布；其中进口的氮氧化物浓度由直插式氮氧化物探头采集，喷氨支管的选取需可以实现精确喷氨。
如图4所示，步骤(2)中，获得烟气脱硝装置最佳的喷氨总量的方法具体包括以下几个步骤：
步骤S1：获取SCR装置进口NOx浓度测量值、出口NOx浓度测量值、烟气流量测量值与喷氨量测量值；烟道出口NOx浓度测量值采用连续性烟气监测系统实时在线监测，在每个区域采用直插式氮氧化物探头采集该区域内NOx浓度数值；差压表采集该区域内烟气流速数值以计算烟气流量，激光分析原位实时测量NH3逃逸值，并且通过计算机对数据进行预处理，选取5s的数据进行中值滤波操作，减小测量误差的影响；
步骤S2：将SCR装置喷氨量作为输入变量，SCR装置入口NOx浓度与烟气流量作为扰动变量，SCR装置出口NOx浓度与SCR装置氨逃逸量作为输出，建立SCR装置的出口NOx浓度的预测模型；该模型需要选取数据波动较大的部分，这样辨识出来的模型更能够适应数据波动的影响，不会在实际数据波动大的时候失去辨识精度；
步骤S3：通过上述预测模型和SCR装置实时的输入值和扰动值，获得SCR装置出口NOx浓度与SCR装置氨逃逸量的输出值，再根据此输出值与实际输出值的比较，将差值反馈至预测模型中，对已有的预测模型进行反馈校正，实时调整模型的参数，获取优化预测模型；其中，选用动态矩阵控制来预测烟道出口NOx浓度；
步骤S4：通过步骤S3的优化预测模型计算出后续时刻SCR装置的出口NOx浓度与氨逃逸量，给SCR装置出口NOx浓度与氨逃逸量分配不同的权重，获取相应的适应度函数，通过此适应度函数确定SCR装置此时的喷氨总量；其中，SCR装置出口NOx浓度与氨逃逸量分配权重的比值为4：1。
本发明将烟气负荷划分多个子区间，利用CFD创建SCR装置在不同负荷下的CFD流场模型库；从流场库中选取匹配当前负荷的CFD流场模型，根据不同分区的烟气负载，实时调节各分区喷氨支管的开度；利用MIMO非线性模型辨识方法进行喷氨系统模型辨识，在反馈回路上加入预测控制模块，利用预测控制的滚动优化与在线校正特性，保证系统的稳定运行及性能达标。本发明结合了数据库、分区控制与智能控制技术，在燃煤烟气全负荷下能够有效的达到减少能耗，降低成本，提高经济效益等目的。
Claims (10)
1.一种适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：所述系统包括基于烟气脱硝装置CFD流场与气固两相传质反应耦合模型部分和基于预测控制的烟气脱硝装置喷氨量的计算部分；所述系统具体操作为：通过建立不同负荷下的流场模型库，将烟道分为多个子区域，不同的子区域中喷氨开度匹配脱硝负荷的强度；并且通过建立预测控制模型，得到出口NOx浓度和氨逃逸率的预测输出，利用此预测输出构造适应度函数，得到SCR装置的喷氨总量，通过喷氨总量与喷氨分布优化NOx与NH3的混合程度。
2.根据权利要求1所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于具体包括下述步骤：
步骤（1）：基于烟气脱硝装置CFD流场与气固两相传质反应耦合模型，创建SCR装置在烟气不同负荷区间下的流场模型库，获取烟道内各分区的喷氨开度；
步骤（2）：基于预测控制计算烟气脱硝装置的喷氨总量；
步骤（3）：通过各分区匹配的喷氨开度与喷氨总量的组合，得到各分区的喷氨量，通过喷氨调节系统调节实时喷氨量。
3.根据权利要求2所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤（1）中，获得各分区喷氨开度的方法具体包括以下几个步骤：
步骤L1：对于某个电厂，搜集该电厂的大尺度SCR装置模型，将该模型的烟道区域划分为数个子区域，用以计算各烟道子区域的喷氨量；
步骤L2：在该SCR大尺度装置模型下，根据烟气变负荷区间的上下限划分多个烟气负荷子区间，利用CFD模拟软件离线计算研究对象的速度场和浓度场，创建SCR装置在烟气不同负荷区间下的流场模型库；
步骤L3：获取火电厂的实时烟气负荷，根据负荷的大小以及火电厂大尺度SCR装置模型，从流场分布数据库中匹配合适的流场模型；
步骤L4：根据步骤L3匹配的流场模型以及进口的氮氧化物浓度，预测不同烟道子区域的脱硝负荷，实时调节各喷氨支管的开度，使得各分区的喷氨量匹配不同分区的脱硝负荷，从而达到适合的喷氨分布，优化NOx与NH3的混合程度。
4.根据权利要求2所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤（2）中，获得烟气脱硝装置喷氨总量的方法具体包括以下几个步骤：
步骤S1：获取SCR装置进口NOx浓度测量值、出口NOx浓度测量值、烟气流量测量值与喷氨量测量值；
步骤S2：将SCR装置喷氨量作为输入变量，SCR装置入口NOx浓度与烟气流量作为扰动变量，SCR装置出口NOx浓度与SCR装置氨逃逸量作为输出，建立SCR装置的出口NOx浓度的预测模型；
步骤S3：通过上述预测模型和SCR装置实时的输入值和扰动值，获得SCR装置出口NOx浓度与SCR装置氨逃逸量的输出值，再根据此输出值与实际输出值的比较，将差值反馈至预测模型中，对已有的预测模型进行反馈校正，实时调整模型的参数，获取优化预测模型；
步骤S4：通过步骤S3的优化预测模型计算出后续时刻SCR装置的出口NOx浓度与氨逃逸量，给SCR装置出口NOx浓度与氨逃逸量分配不同的权重，获取相应的适应度函数，通过此适应度函数确定SCR装置此时的喷氨总量。
5.根据权利要求3所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤L1中，烟道区域划分为16个烟道子区域。
6.根据权利要求3所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤L1中，所述大尺度SCR装置模型的横截面积为100m2，总体积为800 m3。
7.根据权利要求3所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤L2中，根据烟气变负荷区间的上下限划分多个烟气负荷子区间的个数为8个。
8.根据权利要求4所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤S1中，烟道出口NOx浓度测量值采用连续性烟气监测系统实时在线监测。
9.根据权利要求4所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤S3中选用动态矩阵控制来预测烟道出口NOx浓度。
10.根据权利要求4所述的适合全负荷的智能喷氨控制系统，其特征在于：步骤S4中SCR装置出口NOx浓度与氨逃逸量分配权重的比值为4：1。
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