CN109917641A - 一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法 - Google Patents

一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法 Download PDF

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张成伟
刘小蒙
孙雪平
任静
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Abstract

一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，分别针对被控制对象和操纵对象采集历史数据，采用自学习算法分析当前工况，自动计算被控对象的目标值和上、下限值；建立预测模型，预测系统在未来一段时间内的变化趋势；根据学习得到的约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用，并实施当前控制；检测实时信息，修正未来预测趋势，进行反馈校正，该算法可以直观查看预测优化趋势，该算法配套云分析平台，可以自行组态界面、图形、自定义数据分析，并支持PC、移动端访问，该算法明显减少氨水使用量，提高NOx排放标准，达到节能降耗、提升经济效益的目的；可以实时自动调整控制效果，减少人工干预；维护简单，部署方便的效果，该算法为脱硝优化控制开辟了新的途径。

Description

一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法
技术领域
本专利涉及工业过程优化控制技术、预测控制技术以及智能控制领域，特别是水泥行业脱硝优化控制中，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法。
背景技术
目前，水泥制造企业的脱硝产业中，其NOX排放量占整个工业NOX排放量10％以上，其对环境污染造成的直接影响非常大；当前水泥脱硝主要采用非催化还原技术(SNCR)，即通过在高温区喷入氨水对NOX含量进行控制；从2013年开始，环保要求日益严格，未来NOX排放标准将从400mg/m3提高到100mg/m3；
现有技术中，脱硝控制主要存在以下三种方式：人工控制、自动控制和专家优化控制三种方式，这三种现有脱硝控制都存在较大的技术缺陷和不足，其中：
1.人工控制存在操作员工作量大，NOX控制时无法稳定控制和单位氨水使用量过高等问题；
2.自动控制存在扰动大、控制滞后和难以适应多个工况的问题；
3.专家优化控制存在投资成本高、部署复杂和维护困难的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法(以下简称Smart MPC算法)，该算法结合自学习和模型预测控制(MPC)算法形成一种新的智能控制算法，可以有效解决目前脱硝控制中存在的氨水耗费量大、人工成本高、扰动大、控制滞后、部署困难、维护复杂等问题，而且工作效率高，过程操控稳定方便；
为实现上述目的，本发明提供一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，包括如下步骤：
步骤一、分别针对被控制对象和操纵对象采集历史数据，采用自学习算法分析当前工况，自动计算被控对象的目标值和上、下限值，无需人工参与设定；
该算法利用历史数据分析当前工况，根据工况智能计算出氮氧化物(NOx)的浓度目标值与上、下限值；
步骤二、建立预测模型，预测系统在未来一段时间内的变化趋势；
步骤三、根据给定的(步骤一计算得到的)约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用，并实施当前控制；
步骤四、检测实时信息，修正未来预测趋势，进行反馈校正。
进一步的，该算法可以直观查看预测优化趋势；
进一步的，该算法可以同时处理稳定系统和含有积分环节的不稳定系统，可以处理多输入、多输出以及带有前馈的模型；
进一步的，该算法大大降低NOx排放浓度标准方差，使排放值稳定在目标值附近，在保证NOx排放值合格的前提下降低氨水用量；
进一步的，该算法无需对现场工艺及设备进行更改即可使用，其对应软件运行为绿色化运行方式；
进一步的，该算法可以兼容任何windows平台，无需增加硬件投资；
进一步的，该算法兼容市面上所有工业通讯协议；
该算法兼容南京凯盛国际工程有限公司的云端分析平台，可以自行组态界面、图形、自定义数据分析，并支持PC、移动端访问。
在应用方面，该专利配套云分析平台，允许授权人员在云端自定义可视化视图，并利用集成的分析函数自定义数据分析，可实时查看预测优化趋势；该专利的实施可以大量节约水泥熟料生产过程脱硝中氨水的使用量和人工成本，明显提升经济效益；并且可以减少污染排放，节约能源耗费，以达到节能降耗的目的。
进一步的，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法通过预测模型、滚动优化和反馈校正三个环节对被控对象进行实时优化控制。
有益效果：
与现有技术相比，本专利的技术进步之处在于：
首先，该算法明显减少氨水使用量，提高NOx排放标准，达到节能降耗、提升经济效益的目的；
其次，通过自学习计算被控对象目标值和控制范围，可以实时自动调整控制效果，减少人工干预；
最后，通过本公司云端系统部署实现该算法，达到维护简单，部署方便的效果，该算法为脱硝优化控制开辟了新的途径。
附图说明
图1是本发明一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法之Smart MPC优化控制中的动态调整目标值状态参考图
图2是本发明一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法之脱硝Smart MPC优化控制中实施效果图
图3是本发明一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法之南方某水泥生产线实施Smart MPC,前后氨水用量对比图(图中横坐标为时间，纵坐标为氨水用量，2017/06/01至2017/06/11对应柱形图为使用Smart MPC前的手动控制氨水用量，2017/06/12至2017/06/30对应柱形图为使用Smart MPC后的氨水用量)
图4是本发明一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法之Smart MPC在云端可视化平台应用效果图
图5是本发明一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法之脱硝Smart MPC优化控制算法的框架图
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，参照图1至图5所示，其中：
图1为脱硝Smart MPC优化控制中，图中的SP为目标值，被控对象的目标值动态调整的过程；从图中可以看出，当工况发生扰动时，Smart MPC自动重新调整目标值，使得输出能够跟踪目标值动态变化，当扰动去除后，目标值自动重新回到原来位置，输出也随之发生相应变化；
图2为脱硝Smart MPC优化控制中实施效果图。图中的SP为目标值，HL和LL分别为上限值和下限值。图中黑色竖线代表当前时刻，黑色竖线左侧为历史数据，黑色竖线右侧为预测数据。从图中可以看出，使用Smart MPC对被控对象进行预测控制，可以较准确的将输出控制在目标值附近，并且在上下限值之间；
图3为南方某水泥生产线使用Smart MPC前后对比图。在2017/06/12日之前为手动控制形式，每吨熟料的氨水平均单耗为2.5kg；在2017/06/12日之后实施Smart MPC控制，每吨熟料的氨水平均单耗为1.5kg。实施Smart MPC控制之后，氨水的单耗环比节约量为40％，大大节约了氨水的使用量；
图4为Smart MPC部署在云端可视化平台上的效果图。部署时无需更改任何工厂网络结构，无需公网地址，可以实时查看对应预测优化趋势，并且支持自行组态界面、图形或编辑、分析数据。
图5是脱硝Smart MPC优化控制算法的框架图，图中的SP为目标值，HL和LL分别为上限值和下限值；
一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，包括如下步骤：
步骤一、分别针对被控制对象和操纵对象采集历史数据，采用自学习算法分析当前工况，自动计算被控对象的目标值和上、下限值，无需人工参与设定；
该算法利用历史数据分析当前工况，根据工况智能计算出氮氧化物(NOx)的浓度目标值与上、下限值；
步骤二、建立预测模型，预测系统在未来一段时间内的变化趋势；
步骤三、根据给定的(步骤一计算得到的)约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用，并实施当前控制；
步骤四、检测实时信息，修正未来预测趋势，进行反馈校正。
进一步的，该算法可以直观查看预测优化趋势；
进一步的，该算法可以同时处理稳定系统和含有积分环节的不稳定系统，可以处理多输入、多输出以及带有前馈的模型；
进一步的，该算法大大降低NOx排放浓度标准方差，使排放值稳定在目标值附近，在保证NOx排放值合格的前提下降低氨水用量；
进一步的，该算法无需对现场工艺及设备进行更改即可使用，其对应软件运行为绿色化运行方式；
进一步的，该算法可以兼容任何windows平台，无需增加硬件投资；
进一步的，该算法兼容市面上所有工业通讯协议；
该算法兼容南京凯盛国际工程有限公司的云端分析平台，可以自行组态界面、图形、自定义数据分析，并支持PC、移动端访问。
在应用方面，该专利配套云分析平台，允许授权人员在云端自定义可视化视图，并利用集成的分析函数自定义数据分析，可实时查看预测优化趋势；该专利的实施可以大量节约水泥熟料生产过程脱硝中氨水的使用量和人工成本，明显提升经济效益；并且可以减少污染排放，节约能源耗费，以达到节能降耗的目的。
进一步的，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法通过预测模型、滚动优化和反馈校正三个环节对被控对象进行实时优化控制。
本发明之算法明显减少氨水使用量，提高NOx排放标准，达到节能降耗、提升经济效益的目的；通过自学习计算被控对象目标值和控制范围，可以实时自动调整控制效果，减少人工干预；最后通过本公司云端系统部署实现该算法，达到维护简单，部署方便的效果，该算法为脱硝优化控制开辟了新的途径。
以上所述的仅为本发明的优选实施例，所应理解的是，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的思想和原则之内所做的任何修改、等同替换等等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、分别针对被控制对象和操纵对象采集历史数据，采用自学习算法分析当前工况，自动计算被控对象的目标值和上、下限值，无需人工参与设定；该算法利用历史数据分析当前工况，根据工况智能计算出氮氧化物的浓度目标值与上、下限值；
步骤二、建立预测模型，预测系统在未来一段时间内的变化趋势；
步骤三、根据给定的约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用，并实施当前控制；
步骤四、检测实时信息，修正未来预测趋势，进行反馈校正。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，其特征在于，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法无需对现场工艺及设备进行更改即可使用，其对应软件运行为绿色化运行方式。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，其特征在于，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法可以兼容任何windows平台，无需增加硬件投资。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，其特征在于，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法兼容市面上所有工业通讯协议。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，其特征在于，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法容南京凯盛国际工程有限公司的云端分析平台，可以自行组态界面、图形、自定义数据分析，并支持PC、移动端访问。
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