CN108636094A - 一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法，包括顺次相连通的现场仪表信号采集系统、出口浓度预测模型、执行机构的优化控制系统和执行机构的连续调节系统，所述现场仪表信号采集系统与脱硫塔相连，所述现场仪表信号采集系统与执行机构的优化控制系统相连通，所述执行机构的连续调节系统与现场仪表信号采集系统相连通。本发明利用模型预测和优化计算实现对脱硫过程的智能控制，在提高控制水平、保证系统稳定运行的同时减少了能耗，降低成本，从而实现湿法脱硫工艺系统的节能增效，适用于火电厂、钢铁厂、燃煤工业锅炉等采用湿法脱硫工艺的领域。
Description
技术领域
本发明属于节能环保技术领域，具体地说是涉及一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法。
背景技术
近年来，雾霾等大气污染问题频发，人们也越来越关注大气环境与污染问题。火电厂、钢铁厂、燃煤工业锅炉等烟气排放总量大的领域成为国家大气污染治理的重点。以火电厂为例，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》(GB 13223-2011)，要求火电厂燃煤锅炉出口 SO2排放浓度低于100mg/m3，重点地区低于50mg/m3。
湿法脱硫是目前火电厂采用广泛的烟气脱硫工艺。湿法脱硫的整个反应是在脱硫塔内完成的。烟气通过通道从脱硫塔中部进入，从顶部排出；而吸收浆液则通过循环泵加压后从脱硫塔顶部喷淋而下，流至底部浆液池。这样烟气和浆液形成逆向流动，能够充分反应生成亚硫酸钙，沉降后在底部浆液池被强制氧化成石膏(硫酸钙)排出。而未反应的浆液则被循环泵加压输送到塔顶部喷淋而下。通常，浆液循环泵、氧化风机正常启动后便保持高速运转。传统的控制方式只能控制浆液循环泵、氧化风机台数，要达到排放限值要求，尤其是超低排放限值要求，往往需要多台泵同时高速运转。当锅炉负荷发生变化或者煤质参数变化时，湿法脱硫工艺系统运行参数调整易滞后而导致大量的电能浪费、吸收剂等资源浪费或者造成系统运行不稳定、出现超标排放等现象。
当前湿法脱硫工艺中的控制系统运行方面仍存在一系列的问题：
1、脱硫塔脱硫系统是一个典型的多输入多输出(MIMO)系统，而且由于系统的时滞性与非线性特点，传统控制效果并不理想；
2、传统的控制浆液循环泵、氧化风机开启台数策略由于是离散的，往往会造成控制策略选择的困境：开启较少的泵不能达到排放限值要求，开启较多台数的泵，则造成电能的浪费；
3、工业运行过程中，吸收塔入口参数是变化的，而循环泵的转速并不能随之变化只能保持高速运转，在系统低负荷下会造成电能的浪费；类似的，开启后氧化风机也只能始终保持高速运转，造成电能的浪费。
发明内容
本发明针对传统的脱硫塔控制系统控制效果不佳、能耗物耗高或超标排放的特点，提出了一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法。本发明利用模型预测和优化计算实现对脱硫过程的智能控制，在提高控制水平、保证系统稳定运行的同时减少了能耗，降低成本，从而实现湿法脱硫工艺系统的节能增效，适用于火电厂、钢铁厂、燃煤工业锅炉等采用湿法脱硫工艺的领域。
本发明采用的技术方案为：
一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统，所述控制与节能系统包括顺次相连通的现场仪表信号采集系统、出口浓度预测模型、执行机构的优化控制系统和执行机构的连续调节系统，所述现场仪表信号采集系统与脱硫塔相连(能检测脱硫塔出入口烟气参数及内部浆液参数)，所述现场仪表信号采集系统与执行机构的优化控制系统相连通，所述执行机构的连续调节系统与现场仪表信号采集系统相连通；
现场仪表信号采集系统：实现烟气、浆液参数和执行机构参数的实时测量、传输；
出口浓度预测模型：将实时采集的烟气、浆液参数和执行机构参数作为输入量，通过出口浓度预测模型计算得到预测的出口SO2浓度；
执行机构的优化控制系统：将得到的预测值与实际测量的出口SO2浓度值比较得到出口浓度误差，然后根据得到的出口浓度误差、出口浓度设定值以及烟气、浆液参数，优化计算得到执行机构的优化参数；
执行机构的连续调节系统：首先实现循环泵、氧化风机由离散控制变为局部连续控制，其次按计算得到的优化参数进行调控，最后将依据优化参数调控后执行机构的实际参数传送到信号采集系统。
作为优选，所述现场仪表信号采集系统包括污染物连续在线监测系统 (CEMS)、分布式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)系统和测量装置。
作为优选，所述执行机构的优化控制系统具体包括通讯装置、服务器、操作显示装置和优化计算处理系统，所述操作显示装置包括用于显示各装置运行状态的电脑、LED屏幕。
作为优选，所述执行机构的连续调节系统具体包括通讯装置、分布式控制装置、变频装置、通过变频改造实现局部连续控制的循环泵、氧化风机。
作为优选，所述烟气、浆液参数和执行机构参数包括入口SO2浓度、入口 O2浓度、锅炉负荷、浆液密度、循环泵频率、氧化风机频率、浆液pH值。
一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能方法，包括下述步骤：
(1)利用现场仪表信号采集系统，实时测量和传输烟气、浆液系统及执行机构的实时相关参数；
(2)基于出口浓度预测模型将实时采集的烟气参数、浆液参数及执行机构参数作为输入量，通过出口浓度预测模型实时计算得到预测的出口SO2浓度；
(3)利用执行机构的优化控制系统比较预测值与实际测量的出口SO2浓度，将比较得到的出口浓度误差、出口浓度设定值以及烟气参数、浆液参数及执行机构参数作为输入量，优化计算得到执行机构的优化参数；
(4)利用执行机构的连续调节系统将按计算得到的优化参数进行调整。
作为优选，步骤(1)中，脱硫塔出、入口烟气参数测量值采用连续性烟气监测系统实时在线监测，浆液参数、执行机构参数由相应测量装置实时测得，所述相关参数包括入口SO2浓度、入口O2浓度、锅炉负荷、浆液密度、循环泵频率、氧化风机频率、浆液pH值。上述参数还可以包括入口含尘量、烟气温度等。
作为优选，步骤(2)中，获得出口浓度预测模型的方法具体包括以下几个步骤：
步骤L1：获取当前时刻向前一段时间内的脱硫塔入口、出口烟气参数、浆液参数和执行机构的输出参数；
步骤L2：将执行机构的输出参数作为输入变量，入口烟气参数、浆液参数作为扰动变量，出口SO2浓度作为输出，根据获得的历史数据建立出口SO2浓度的预测模型；
步骤L3：基于上述获得的预测模型和脱硫塔系统的实时的输入值和扰动值，获得预测的出口SO2浓度的输出值，再根据此输出值与实际出口浓度测量值的比较，将出口浓度误差值再反馈至预测模型中，对已有的预测模型进行反馈校正，反复以上步骤，实时调整模型的参数，获取优化的预测模型；
步骤L2中，预测模型具体关系式如下：
式中，表示出口SO2浓度，表示入口SO2，O2浓度，fpump-1， fpump-2表示循环泵、氧化风机频率，W表示锅炉负荷，ρ表示浆液密度。
作为优选，步骤(2)中，选用基于数据驱动的模型或基于机理的预测模型来预测烟道出口SO2浓度；步骤(3)中，执行机构优化参数包括浆液循环泵频率、氧化风机频率、供浆调节阀开度。
作为优选，步骤(4)中，执行机构包括浆液循环泵和氧化风机，浆液循环泵和氧化风机连接变频装置作为调节转速手段，所述浆液循环泵采用变频泵，氧化风机采用变频风机；执行机构的连续调节系统根据优化计算的结果实现一台或多台浆液循环泵及氧化风机的开启、关闭以及转速的调节。
本发明的有益效果在于：
不同于传统控制，本发明基于建立的出口浓度预测模型，结合预测控制的滚动优化、反馈校正的特点，达到精确预测控制，运行稳定性好，控制效果佳；同时，解决了传统控制中，浆液循环泵、氧化风机在变负荷条件下转速始终固定不变的问题，减少了电能消耗，实现了节能增效的效果。
附图说明
图1是本发明的原理图；
图2是本发明获得出口SO2浓度预测模型的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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，图2，一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统，所述控制与节能系统包括顺次相连通的现场仪表信号采集系统、出口浓度预测模型、执行机构的优化控制系统和执行机构的连续调节系统，所述现场仪表信号采集系统与脱硫塔相连(能检测脱硫塔出入口烟气参数及内部浆液参数)，所述现场仪表信号采集系统与执行机构的优化控制系统相连通，所述执行机构的连续调节系统与现场仪表信号采集系统相连通。
现场仪表信号采集系统具体包括：污染物连续在线监测系统(CEMS)及分布式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)系统、测量装置。
执行机构的优化控制系统具体包括：通讯装置、服务器、操作显示装置(电脑、LED屏幕显示各装置运行状态)、优化计算处理系统(优化计算方法)。
执行机构的连续调节系统具体包括：通讯装置、分布式控制装置(该分布式控制装置主要负责执行机构的控制调节，为整个分布式控制系统的一个部分)、变频装置、通过变频改造实现局部连续控制的循环泵、氧化风机。
上述系统的使用方法，参照图1，包括下述步骤：
(1)利用现场仪表信号采集系统，实时测量和传输左侧的烟气、浆液等参数以及执行机构参数的实时相关参数；
(2)左上方的出口浓度预测模型输入采集的烟气参数、浆液参数、执行机构参数，计算得到预测的出口SO2浓度；
(3)利用中间的执行机构的优化控制系统比较预测值与实际测量的出口 SO2浓度，将比较得到的出口浓度误差、出口浓度设定值以及烟气参数、浆液参数以及执行机构参数作为输入量，优化计算得到执行机构的优化参数(包括循环泵频率和氧化风机频率)；
(4)执行机构的连续调节系统首先实现循环泵、氧化风机由离散控制变为局部连续控制，其次按计算得到的优化参数进行调控，最后将依据优化参数调控后执行机构的实际参数传送到信号采集系统。
执行机构可包括供浆调节阀、浆液循环泵以及一台或多台氧化风机等。在本实施例中，共采用四台浆液循环泵、两台氧化风机。浆液循环泵和氧化风机连接变频装置作为调节转速手段，采用连接变频装置实现浆液循环泵、氧化风机转速的局部连续调节。
步骤(1)中，脱硫塔出、入口烟气参数测量值采用连续性烟气监测系统实时在线监测，浆液参数、执行机构参数由相应测量装置实时测得，所述相关参数 (烟气参数、浆液参数、执行机构参数)包括入口SO2浓度、入口O2浓度、锅炉负荷、浆液密度、循环频率、氧化风机频率、浆液pH值等。
参照图2，步骤(2)中，获得出口浓度预测模型的方法具体包括以下几个步骤：
步骤L1：获取当前时刻向前一段时间内的脱硫塔入口、出口烟气参数、浆液参数和执行机构的输出参数；
步骤L2：将执行机构的输出参数作为输入变量，入口烟气参数、浆液参数作为扰动变量，出口SO2浓度作为输出，根据获得的历史数据建立出口SO2浓度的预测模型；
步骤L3：基于上述获得的预测模型和脱硫塔系统的实时的输入值和扰动值，获得预测的出口SO2浓度的输出值，再根据此输出值与实际出口浓度测量值的比较，将出口浓度误差值再反馈至预测模型中，对已有的预测模型进行反馈校正，反复以上步骤，实时调整模型的参数，获取优化的预测模型；
步骤L2中，预测模型具体关系式如下：
式中，表示出口SO2浓度，表示入口SO2，O2浓度，fpump-1， fpump-2表示循环泵、氧化风机频率，W表示锅炉负荷，ρ表示浆液密度。
步骤(2)中，选用基于数据驱动的模型或基于机理的预测模型来预测烟气出口SO2浓度；步骤(3)中，执行机构优化参数包括浆液循环泵频率、氧化风机频率、供浆调节阀开度。
步骤(4)中，执行机构包括浆液循环泵和氧化风机，浆液循环泵和氧化风机连接变频装置作为调节转速手段，所述浆液循环泵采用变频泵，氧化风机采用变频风机；执行机构的连续调节系统根据优化计算的结果实现浆液循环泵及氧化风机的开启、关闭以及转速的局部连续调节。
本发明基于建立的并不断滚动优化的出口浓度预测模型，通过实时采集并输入脱硫塔入口烟气参数、浆液参数和执行机构参数、出口浓度的反馈校正，计算出浆液循环泵和氧化风机的实时优化参数。达到精确预测控制的同时实现了节能增效效果，对于处理量烟气达到220t/h的湿法脱硫工艺系统，通过以上实施方案，本发明可以保证系统长期稳定运行，出口浓度波动偏差范围为15mg/Nm3，时均达标率近似达到100％；同时对比传统控制方法，实现循环泵、氧化风机能耗降低15％以上，节约石灰石物耗10％以上。
Claims (10)
1.一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统，其特征在于：所述控制与节能系统包括顺次相连通的现场仪表信号采集系统、出口浓度预测模型、执行机构的优化控制系统和执行机构的连续调节系统，所述现场仪表信号采集系统与脱硫塔相连，所述现场仪表信号采集系统与执行机构的优化控制系统相连通，所述执行机构的连续调节系统与现场仪表信号采集系统相连通；
现场仪表信号采集系统：实现烟气、浆液参数和执行机构参数的实时测量、传输；
出口浓度预测模型：将实时采集的烟气、浆液参数和执行机构参数作为输入量，通过出口浓度预测模型计算得到预测的出口SO2浓度；
执行机构的优化控制系统：将得到的预测值与实际测量的出口SO2浓度值比较得到出口浓度误差，然后根据得到的出口浓度误差、出口浓度设定值以及烟气、浆液参数，优化计算得到执行机构的优化参数；
执行机构的连续调节系统：首先实现循环泵、氧化风机由离散控制变为局部连续控制，其次按计算得到的优化参数进行调控，最后将依据优化参数调控后执行机构的实际参数传送到信号采集系统。
2.根据权利要求1所述的湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统，其特征在于：所述现场仪表信号采集系统包括污染物连续在线监测系统、分布式控制系统、可编程逻辑控制器系统和测量装置。
3.根据权利要求1所述的湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统，其特征在于：所述执行机构的优化控制系统具体包括通讯装置、服务器、操作显示装置和优化计算处理系统，所述操作显示装置包括用于显示各装置运行状态的电脑、LED屏幕。
4.根据权利要求1所述的湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统，其特征在于：所述执行机构的连续调节系统具体包括通讯装置、分布式控制装置、变频装置、通过变频改造实现局部连续控制的循环泵、氧化风机。
5.根据权利要求1所述的湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统，其特征在于：所述烟气、浆液参数和执行机构参数包括入口SO2浓度、入口O2浓度、锅炉负荷、浆液密度、循环泵频率、氧化风机频率、浆液pH值。
6.一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能方法，其特征在于包括下述步骤：
(1)利用现场仪表信号采集系统，实时测量和传输烟气、浆液系统及执行机构的实时相关参数；
(2)基于出口浓度预测模型将实时采集的烟气参数、浆液参数及执行机构参数作为输入量，通过出口浓度预测模型实时计算得到预测的出口SO2浓度；
(3)利用执行机构的优化控制系统比较预测值与实际测量的出口SO2浓度，将比较得到的出口浓度误差、出口浓度设定值以及烟气参数、浆液参数及执行机构参数作为输入量，优化计算得到执行机构的优化参数；
(4)利用执行机构的连续调节系统将按计算得到的优化参数进行调整。
7.根据权利要求6所述湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能方法，其特征在于：步骤(1)中，脱硫塔出、入口烟气参数测量值采用连续性烟气监测系统实时在线监测，浆液参数、执行机构参数由相应测量装置实时测得，所述相关参数包括入口SO2浓度、入口O2浓度、锅炉负荷、浆液密度、循环泵频率、氧化风机频率、浆液pH值。
8.根据权利要求6所述湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能方法，其特征在于：步骤(2)中，获得出口浓度预测模型的方法具体包括以下几个步骤：
步骤L1：获取当前时刻向前一段时间内的脱硫塔入口、出口烟气参数、浆液参数和执行机构的输出参数；
步骤L2：将执行机构的输出参数作为输入变量，入口烟气参数、浆液参数作为扰动变量，出口SO2浓度作为输出，根据获得的历史数据建立出口SO2浓度的预测模型；
步骤L3：基于上述获得的预测模型和脱硫塔系统的实时的输入值和扰动值，获得预测的出口SO2浓度的输出值，再根据此输出值与实际出口浓度测量值的比较，将出口浓度误差值再反馈至预测模型中，对已有的预测模型进行反馈校正，反复以上步骤，实时调整模型的参数，获取优化的预测模型；
步骤L2中，预测模型具体关系式如下：
式中，表示出口SO2浓度，表示入口SO2，O2浓度，fpump_1，fpump_2表示循环泵、氧化风机频率，W表示锅炉负荷，ρ表示浆液密度。
9.根据权利要求6所述湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能方法，其特征在于：步骤(2)中，选用基于数据驱动的模型或基于机理的预测模型来预测烟气出口SO2浓度；步骤(3)中，执行机构优化参数包括浆液循环泵频率、氧化风机频率、供浆调节阀开度。
10.根据权利要求6所述湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能方法，其特征在于：步骤(4)中，执行机构包括浆液循环泵和氧化风机，浆液循环泵和氧化风机连接变频装置作为调节转速手段，所述浆液循环泵采用变频泵，氧化风机采用变频风机；执行机构的连续调节系统根据优化计算的结果实现一台或多台浆液循环泵及氧化风机的开启、关闭以及转速的局部连续调节。
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