CN107526292B - 一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于SCR系统喷氨量调控领域，并公开了一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法。该方法包括下列步骤：(a)分别测量和获取当前时刻各个所述相关参数的测量值和入口NOx浓度；(b)根据相关参数和入口NOx浓度之间的关系构建预测模型，并预测下一时刻的入口NOx浓度；(c)当前时刻入口NOx浓度进行滤波处理，滤波后的入口NOx浓度与下一时刻的入口NOx浓度差值为预测变动值；(d)将预测变动值等作为脱硝系统PID控制器的输入，输出喷氨阀门开度，从而完成喷氨量的调控。通过本发明，提出利用预测模型预测下一时刻的入口NOx浓度，优化喷氨量，抑制出口NOx浓度频繁波动，提高出口NOx浓度调节品质。
Description
技术领域
本发明属于SCR系统喷氨量调控领域，更具体地，涉及一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法。
背景技术
火电厂的燃煤是NOx污染的主要来源之一。为了降低NOx的排放，选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)烟气脱硝系统在火电厂中得到了广泛运用,随着环保要求的提高，为了达到国家规定的NOx排放标准同时保证电厂的经济效益，SCR系统喷氨优化控制得到了广泛关注。
入口NOx浓度作为SCR控制系统的重要参量，对于喷氨量的控制起到了重要作用，然而SCR反应器入口烟道直连省煤器和锅炉，因此入口NOx浓度分布的不均匀性较大，而现阶段的测量手段无法保证在较大不均匀的烟气中准确测出平均的入口NOx浓度，因此，入口NOx浓度的测量值代表性较差，对SCR喷氨控制有着相当的负面作用,如：入口NOx浓度随机波动大导致喷氨量波动大进而导致出口NOx浓度的波动大，这对于电厂的NOx排放控制是不利的,因此，在SCR喷氨控制系统中，直接使用入口NOx浓度的测量值进行PID控制，是难以保证喷氨量的准确性。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法，通过利用当前时刻的入口浓度和相关参数值预测下一时刻入口浓度，然后采用滤波处理将滤波处理值和预测值的差作为PID控制的输入，其目的在于使得PID控制的前馈信号干扰小，由此解决喷氨量准确性低的技术问题。
为实现上述目的，按照本发明，提供了一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
(a)针对SCR脱硝系统，确定与该系统入口NOx浓度的相关参数，分别测量和获取当前及历史时刻各个所述相关参数的测量值和入口NOx浓度；
(b)根据步骤(a)中选取的相关参数和所述入口NOx浓度之间的关系，建立以当前及历史时刻的所述相关参数的测量值和入口NOx浓度值为输入，下一时刻的入口NOx浓度为输出的时间序列预测模型，并利用该预测模型预测下一时刻的入口NOx浓度；
(c)将步骤(a)获取的当前、上一时刻入口NOx浓度和步骤(b)中的下一时刻的入口NOx浓度进行滤波处理，处理后得到滤波后的当前时刻入口NOx浓度，该滤波后的当前时刻入口NOx浓度与步骤(b)中预测得到的下一时刻的入口NOx浓度做差，其差值为预测变动值；
(d)将所述预测变动值、滤波后的当前时刻入口NOx浓度、SCR脱硝系统的出口NOx浓度和烟气流量测量值作为SCR脱硝系统PID控制器的输入，由此输出喷氨阀门开度，从而完成喷氨量的调控。
进一步优选地，在步骤(a)中，所述相关参数包括锅炉负荷、入口氧气含量、给煤量和入口温度。
进一步优选地，在步骤(b)中，所述预测模型优选采用ARMAX模型，该预测模型的建立包括下列步骤：
(b1)设置时间序列的长度n，根据所述相关参数之间的关系构建时间序列；
(b2)针对各个相关参数，分别选取n个历史数据，并根据该n个数据绘制自相关系数图和偏自相关系数图，结合AIC准则和BIC准则，由各自的所述自相关系数图和偏自相关系数图分别获得各个相关参数的最佳自回归系数和滑动平均系数；
(b3)选取ARMAX作为预测模型，其中，所述最佳自回归系数、滑动平均系数和时间序列的长度作为该ARMAX预测模型的输入参数，由此完成所需预测模型的构建。
进一步优选地，在步骤(b1)中，构建所述时间序列后，根据所述自相关系数图的截尾性判断所述时间序列的平稳性，若该时间序列非平稳，则对该时间序列进行平稳化处理，该平稳化处理的方法优选采用差分处理。
进一步优选地，在步骤(d)中，所述喷氨量作为反馈信号反馈给PID控制，从而实现所述喷氨阀门开度的闭环控制。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
1、本发明通过构建预测下一时刻的入口NOx浓度的数学模型，并利用模型得到的预测值来修正SCR的入口NOx浓度的测量值，使之更加平稳，更能反应该段时间的平均入口NOx浓度；
2、本发明通过利用预测值与滤波后的入口NOx浓度值之差来参与PID控制，与现有技术直接技术利用入口NOx浓度相比，本发明在现有PID控制的基础上，结合数据挖掘，建立数学模型，改变参与PID控制的参量，能够优化喷氨控制，减少氨逃逸，抑制出口NOx浓度的变动，提高电厂的经济效益；
3、本发明提出通过利用当前时刻NOx浓度，前一时刻NOx浓度、预测的下一时刻NOx浓度，利用滤波手段，得出的滤波后的入口NOx浓度值，相对于传统入口NOx浓度测量技术所测得的点，能反映测点截面的入口NOx浓度信息，能反映该段时间的平均入口NOx浓度；
4、本发明采用通过预测的下一时刻t+1的入口NOx浓度减去滤波后的当前t时刻入口NOx浓度作为前馈信号，与现有技术相比优势在于，预测值和滤波后的入口NOx浓度值，皆受干扰较小，因而前馈信号受干扰影响较小。
附图说明
图1是按照本发明的优选实施例所构建的基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明针对现阶段火电厂出口NOx浓度控制不稳定，甚至频繁超标的情况，通过研究电厂历史数据，提出一种基于入口NOx浓度预测的SCR脱硝系统喷氨量优化控制系统，核心思想就是利用预测的入口NOx浓度值来优化传统PID控制中直接使用的测量值。系统结构框图如附图1所示。基于入口NOx浓度预测的SCR脱硝系统喷氨量优化控制系统，包括：入口NOx浓度、出口NOx浓度、烟气流量、喷氨量的测量单元，与入口NOx浓度相关的测量数据，包括锅炉负荷、入口氧气含量、给煤量、SCR入口温度，PID控制器，喷氨阀门，基于ARMAX模型的入口NOx浓度在线预测单元。其中入口NOx浓度测量值和与其相关的数据作为输入参数输入预测模型中，得出下一时刻的入口NOx浓度预测值，利用预测值与测量值进行滤波处理，得到滤波后的入口NOx浓度值，入口NOx浓度的预测值与滤波后的入口NOx浓度值之差作为预测的变动值。
PID控制器的输入参量为预测变动值、滤波后的入口NOx浓度值、出口NOx浓度测量值、烟气流量和喷氨量。其中(1)喷氨量为反馈信号调整阀门输出。(2)根据滤波后的入口NOx浓度与设定的出口浓度计算出预置氨氮摩尔比。(3)根据出口NOx浓度与设定出口浓度修正预置摩尔比，得到修正后的氨氮摩尔比。(4)由于SCR系统较大的延迟特性，预测变动值作为前馈信号反映入口浓度变化趋势，指导PID控制器提前调整喷氨量。(5)烟气流量作为计算喷氨量的乘积系数参与PID控制。输出参量为喷氨阀门开度。出入口NOx浓度值为采用烟道内测点测量出的NO浓度，结合入口氧气浓度，得到6％氧气浓度下的当量出入口NOx浓度，喷氨量采用液氨流速测量，烟气流量利用锅炉给煤量计算得出。
基于ARMAX模型的入口NOx浓度的在线预测单元采用数据建模的方式，其步骤如下：
(1)利用离线的历史数据，如入口NOx浓度、锅炉负荷、给煤量、入口氧气含量、入口温度，作为模型输入参数。综合考虑计算能力和输入参数个数，取长度为n(30-100)的数据作为一个时间序列。创立和观察各个参数的自相关系数图，通过系数图观察其序列的平稳性，若数据不平稳，则进行差分处理或其他方法进行平稳化处理。
(2)利用多组平稳化处理后的时间序列建立各参数的自相关系数图和偏自相关系数图，结合AIC准则和BIC准则，得到各个参数的最佳自回归系数和滑动平均系数。
(3)将平稳处理后的时间序列进行数据归一化处理，利用步骤(2)所得的系数和归一化后的时间序列作为ARMAX模型的输入，模型的设置参数为第(2)步所得的最回归系数和滑动平均系数，建立该段时间的模型，利用预测模型，预测下一时刻的输出值，即入口NOx浓度的预测值。记录该预测值和与其相对的实际值。
(4)选取不同的时间序列，重复步骤(3)，得到一系列的入口NOx浓度实际值和其入口NOx浓度的预测值。通过比较实际值和预测值来验证模型的准确性。
(5)若准确性达标，则使用该模型参数作为最终的预测系统的ARMAX模型的参数。若准确性不达标，则考虑增减输入量种类，调整时间序列长度，重新从第(1)步开始。
下面以某电厂660MW机组的数据为例，详细说明本发明内容。
预测模型采用基于ARMAX模型的在线预测，输出量为入口NOx浓度，考虑到计算能力，输入量只选择了锅炉负荷和入口氧气浓度，时间序列长度取50。该时间序列的长度1代表实际测点的测量间隔，本发明的测点时间间隔取10-60s较为合适。在例中，时间间隔为60s。模型的输入量的种类可根据计算速率进行酌情调整，在必要时，可以去除部分相关性较小的参量，模型输入长度根据输入参量的种类进行调整，一般取30-100较为合适。
随机在电厂的历史13万个数据中，抽取一定数量的长度为50的时间序列，建立其自相关系数图，发现所有的参量都存在不平稳现象。经过一次差分，平稳性提高，经过比较不差分、一次差分、二次差分的实际运作情况，所有参量均采用一次差分。
利用平稳化处理后的时间序列，观察其各个参数的自相关系数图和偏自相关系数图，在各个时间序列中最佳自回归系数和最佳滑动平均系数可能不相同。总结各参数的系数的范围，在具体建模时，试用不同参数，选取平均效果最好的参数，建立正式模型。另外，在准确度达标的情况下，应选取较小的参数，来节省计算量。在本例中armax模型的设置参数[na nb nc nk]取值为[1[3,1]1 1],在实际预测中表现良好。
确定模型设置参数后，在数据中随机数组选取长度为1000的时间序列，利用其1-50组数据预测第51组的输出量，即入口NOx浓度，去除第1个数据加入实际第51数据，预测第52数据，依次类推。比较预测数据和实际数据的关系，发现平均相对误差均小于5％，相关系数均大于0.95。证明预测的入口NOx浓度的准确性较高，具有可行性。
在PID控制中的对入口NOx浓度进行滤波处理的环节，推荐使用加权递推平均滤波，如当前时刻t的入口NOx浓度加权为0.5，t+1时刻即通过预测得出的值加权占0.25，t-1时刻值加权为0.25，比较滤波后与未滤波的入口NOx浓度的曲线图，发现滤波后入口NOx浓度变化曲线较之平滑，变动频率降低。另外，在本发明中滤波方式并不限于加权递推平均滤波，可以根据实际情况选择最适合的滤波方式。
在本发明中PID控制系统中的预测变动量，不同于传统PID控制使用入口NOx浓度的微分项，即t时刻入口浓度减去t-1时刻入口浓度，而是使用预测值减去滤波后的入口浓度作为前馈信号，反应入口NOx浓度的变化趋势，指导喷氨量提前变化。计算微分项与实际变动量的相关系数，发现相关系数在0.2左右，属于弱相关，可见利用微分项来作为前馈信号是不能充分反映入口NOx浓度的变化趋势的。而本发明中的预测变动量与实际变动量的相关性较好，作为前馈信号能较好的反映入口NOx浓度的变化趋势，对指导PID控制器正确调整喷氨量，有着较好的改进作用。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
(a)针对SCR脱硝系统，确定与该系统入口NOx浓度的相关参数，分别测量和获取当前及历史时刻各个所述相关参数的测量值和入口NOx浓度；
(b)根据步骤(a)中选取的相关参数和所述入口NOx浓度之间的关系，建立以当前及历史时刻的所述相关参数的测量值和入口NOx浓度值为输入，下一时刻的入口NOx浓度为输出的时间序列预测模型，并利用该预测模型预测下一时刻的入口NOx浓度；
(c)将步骤(a)获取的当前、上一时刻入口NOx浓度和步骤(b)中的下一时刻的入口NOx浓度进行滤波处理，处理后得到滤波后的当前时刻入口NOx浓度，该滤波后的当前时刻入口NOx浓度与步骤(b)中预测得到的下一时刻的入口NOx浓度做差，其差值为预测变动值；
(d)将所述预测变动值、滤波后的当前时刻入口NOx浓度、SCR脱硝系统的出口NOx浓度和烟气流量测量值作为SCR脱硝系统PID控制器的输入，由此输出喷氨阀门开度，从而完成喷氨量的调控。
2.如权利要求1所述的一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法，其特征在于，在步骤(a)中，所述相关参数包括锅炉负荷、入口氧气含量、给煤量和入口温度。
3.如权利要求1或2所述的一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法，其特征在于，在步骤(b)中，所述预测模型优选采用ARMAX模型，该预测模型的建立包括下列步骤：
(b1)设置时间序列的长度n，根据所述相关参数之间的关系构建时间序列；
(b2)针对各个相关参数，分别选取n个历史数据，并根据该n个数据绘制自相关系数图和偏自相关系数图，结合AIC准则和BIC准则，由各自的所述自相关系数图和偏自相关系数图分别获得各个相关参数的最佳自回归系数和滑动平均系数；
(b3)选取ARMAX作为预测模型，其中，所述最佳自回归系数、滑动平均系数和时间序列的长度作为该ARMAX预测模型的输入参数，由此完成所需预测模型的构建。
4.如权利要求3所述的一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法，其特征在于，在步骤(b1)中，构建所述时间序列后，根据所述自相关系数图的截尾性判断所述时间序列的平稳性，若该时间序列非平稳，则对该时间序列进行平稳化处理，该平稳化处理的方法优选采用差分处理。
5.如权利要求1所述的一种基于入口NOx浓度预测的调控喷氨量的方法，其特征在于，在步骤(d)中，所述喷氨量作为反馈信号反馈给PID控制，从而实现所述喷氨阀门开度的闭环控制。
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