CN111841276B - 循环流化床机组sncr脱硝控制方法及装置、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种循环流化床机组SNCR脱硝控制方法及装置、存储介质，循环流化床机组SNCR脱硝控制方法包括：S1、氧量控制：以二次风总风量为控制变量、以总煤量为干扰变量、以烟气中的氧含量为被控变量设计氧量控制模型预测控制器，根据氧量控制模型预测控制器的输出结果控制二次风机挡板门的开度；S2、脱硝控制：以总喷氨量为控制变量、以净烟气NOx浓度为被控变量、以烟气中的氧含量为干扰变量设计脱硝控制模型预测控制器，根据脱硝控制模型预测控制器的输出结果控制喷氨阀门开度。氧量控制优化能减小变负荷工况下NOx生成量的波动幅度，脱硝控制优化将氧量测点作为前馈控制，能减小控制系统的延迟时间，两者结合能节约喷氨量。

Description

循环流化床机组SNCR脱硝控制方法及装置、存储介质

技术领域

本发明涉及脱硝处理技术领域，尤其涉及一种循环流化床机组SNCR脱硝控制方法及装置、存储介质。

背景技术

锅炉选择性非催化还原法(Selective Non-Catalytic Reduction，简称SNCR)脱硝技术具有投资少、运行成本低、锅炉改造量小等优势，在各类锅炉中得到应用。SNCR脱硝技术不使用催化剂，将还原剂如氨气、氨水、尿素稀溶液等喷入850～1150℃烟气中直接还原NO，还原剂迅速热分解出NH₃并与烟气中的NOx反应生成N2和H₂O。循环流化床机组SNCR脱硝系统的喷枪通常安装在分离器入口水平烟道。SNCR脱硝系统没有入口NOx浓度测点，只有烟囱入口的净烟气NOx浓度测点。这样的布置带来的影响一方面表现在当炉内NOx生成量大幅变化时，控制系统无法及时进行反应，另一方面表现在控制延迟会很大，增加了SNCR系统的控制难度。

随着国家环保考核标准的提高，SNCR脱硝系统的NOx浓度排放标准普遍降至50mg/m3，这对SNCR系统的控制品质提出了更高的要求。现有SNCR控制逻辑普遍以PID控制器调节喷氨总量进行反馈控制，这种传统控制策略存在缺陷，难以在大幅工况波动下稳定控制NOx排放。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种能减小NOx生成量的波动幅度，且能减小控制系统的延迟时间、节约喷氨量、提高控制品质的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法及装置、存储介质。

第一方面，本发明提供一种循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，包括如下步骤：

S1、氧量控制：以二次风总风量为控制变量、以总煤量为干扰变量、以烟气中的氧含量为被控变量设计氧量控制模型预测控制器，根据所述氧量控制模型预测控制器的输出结果控制二次风机挡板门的开度；

S2、脱硝控制：以总喷氨量为控制变量、以净烟气NOx浓度为被控变量、以烟气中的氧含量为干扰变量设计脱硝控制模型预测控制器，根据所述脱硝控制模型预测控制器的输出结果控制喷氨阀门的开度。

在本发明一种可选的实施方式中，所述步骤S1中，检测烟气中氧含量的检测点设于省煤器出口处。

在本发明一种可选的实施方式中，所述步骤S2中，净烟气NOx浓度的检测点设于烟囱出口处。

在本发明一种可选的实施方式中，所述步骤S1中，设计氧量控制模型预测控制器具体包括如下步骤：

S11、通过对氧量控制的控制变量和被控变量的历史数据分析获取控制量与被控量之间的非参数阶跃响应曲线，得到相应的阶跃响应值a_i(i＝1，2…，N)，N为阶跃响应的时域长度；

S12、计算控制系统在k时刻对未来P时刻的预测输出：

Y_PM(k+1)＝Y_P0(k+1)+AΔU_M(k)；

其中，Y_PM(k+1)＝[y_M(k+1/k) y_M(k+2/k) …y_M(k+P/k)]^T；

Y_P0(k+1)＝[y₀(k+1/k) y₀(k+2/k)…y₀(k+P/k)]^T；

ΔU_M(k)＝[Δu(k) Δu(k+1) … Δu(k+M-1)]^T；

Y_PM(k+1)表示M个连续增量的作用下，系统在k时刻对未来P时刻的预测输出向量；

k+i/k表示k时刻对k+i时刻的预测；

y_M(k+1/k)表示系统在k时刻对未来k+1时刻的预测输出；

Y_P0(k+1)表示k时刻系统对未来P时刻进行预测时的预测初值向量；

P为滚动优化时域长度，其范围为M≤P≤N，M为连续增量的个数；

ΔU_M(k)表示k时刻系统对未来时刻的控制增量向量；

Δu(k)表示k时刻的控制增量；

A表示阶跃响应值组成的动态矩阵；

a_i表示控制系统输入参数与输出参数之间的阶跃响应值；

S13、通过性能指标，确定出未来M个控制增量，使未来P个输出预测值尽可能地接近期望值，同时要求避免控制增量剧烈变化；性能指标为：

其中，Y_r(k+1)表示k时刻输出参数的设定值向量；

Q表示误差权矩阵；

R表示控制权矩阵；

对上述性能指标J_P求最小就可以得到所述氧量控制模型预测控制器控制增量向量ΔU_M(k)；

S14、采集k+1时刻的系统实际输出值，与预测值进行对照，对控制系统在k+1时刻的预测初值进行修正；控制系统在k+1时刻的预测初值向量为：

Y_P0(k+2)＝S[Y_P1(k+1)+he(k+1)]；

其中，S为移位矩阵，其表达式为

Y_P1(k+1)表示k时刻的控制作用对未来P时刻的预测输出；

h为误差校正向量，是对不同时刻的预测值校正时所加的权重系数；

e(k+1)表示k+1时刻实际输出值y′(k+1)与预测值y(k+1)的误差，其计算式如下：

e(k+1)＝y′(k+1)-y(k+1)；

S15、在k+1时刻重新计算控制系统对未来P时刻的预测输出，反复执行步骤S12至步骤S14，不断输出不同时刻的预测值及控制增量，完成所述氧量控制模型预测控制器的设计。

在本发明一种可选的实施方式中，所述循环流化床机组SNCR脱硝控制方法还包括如下步骤：

S3、对烟气中氧含量的检测点和NOx浓度的检测点进行吹扫。

在本发明一种可选的实施方式中，所述步骤S3中，对于烟气中氧含量的检测点进行吹扫的策略为：

当对烟气中氧含量的检测点进行吹扫时，将主蒸汽流量作为将脱硝控制中的干扰变量，以使喷氨量及时对负荷变化做出调整。

在本发明一种可选的实施方式中，所述步骤S3中，对NOx浓度的检测点进行吹扫的策略为：

将对NOx浓度的检测点进行吹扫的吹扫时间设置为3-7min，使吹扫时间小于喷氨量变化至净烟气NOx跟着变化的控制延迟时间。

在本发明一种可选的实施方式中，所述步骤S1中，所述氧量控制模型预测控制器输出的指令为二次风量指令或二次风机挡板门开度指令；

所述步骤S2中，所述脱硝控制模型预测控制器输出的指令为喷氨量指令或喷氨阀门开度指令。

第二方面，本发明还提供一种循环流化床机组SNCR脱硝控制装置，所述循环流化床机组SNCR脱硝控制装置包括处理器以及与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有循环流化床机组SNCR脱硝控制程序，所述循环流化床机组SNCR脱硝控制程序被所述处理器执行时用于实现如上所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法。

第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有循环流化床机组SNCR脱硝控制程序，所述循环流化床机组SNCR脱硝控制程序被处理器执行时用于实现如上所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法。

本发明中氧量控制优化能减小变负荷工况下NOx生成量的波动幅度，脱硝控制优化将氧量测点作为前馈控制，能减小控制系统的延迟时间，将表征炉内NOx生成量的氧量控制与SNCR喷氨量控制相结合，通过控制二次风总风量，减小氧量波动，然后将氧量信号作为SNCR脱硝控制的前馈，将净烟气NOx浓度作为SNCR脱硝控制的反馈，采用模型预测控制器替代原有PID控制器，进而克服控制系统大延迟，达到降低NOx浓度波动，提高控制品质，节约喷氨量的目的。

附图说明

图1是本发明实施例中循环流化床机组SNCR脱硝控制方法的流程框图；

图2是本发明实施例中氧量控制模型预测控制器输出的控制指令与原有PID控制器的控制指令结合的示意图；

图3是本发明实施例中脱硝控制模型预测控制器输出的控制指令与原有PID控制器的控制指令结合的示意图；

图4是本发明实施例中循环流化床机组SNCR脱硝控制方法整体的控制流程的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

本实施例在于提供一种循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，如图1所示，循环流化床机组SNCR脱硝控制方法包括如下步骤：

S100、氧量控制：以二次风总风量为控制变量、以总煤量为干扰变量、以烟气中的氧含量为被控变量设计氧量控制模型预测控制器，根据所述氧量控制模型预测控制器的输出结果控制二次风机挡板门的开度；

具体的，燃料(如煤)和空气进入炉膛混合燃烧，理想情况下，煤中的可燃物与空气中的氧完全燃烧，生成的烟气中的含氧量为0，当进入炉膛的氧量不足时，易导致燃料中的C与O₂反应生成CO等不完全燃烧产物，造成锅炉燃烧效率降低，故在锅炉运行中进入炉膛的空气总量是过量的，进而可以在烟气中检测到O₂的含量，O₂的测点一般布置在省煤器出口位置，此处烟气温度较低，有利于测量设备的稳定工作。氧量控制的被控变量(CV)是烟气中的氧含量，本发明中将O₂的测点布置在省煤器出口位置，所以被控变量(CV)也就是省煤器出口位置的O₂含量，省煤器出口氧量如有多个测点，可以取多个测点的平均值，也可以取具有代表性的单一测点；控制变量(MV)是二次风总风量，二次风总风量也可以换成二次风机挡板门的开度；干扰变量(DV)是总煤量，总煤量也可以换成各磨煤机的瞬时煤量之和。总煤量作为干扰变量，是因为总煤量是跟随负荷变化，并不是氧量控制可以干预的量，而对于氧量控制来说，总煤量成为一种干扰，可以将其视为前馈控制量。因此，以二次风总风量为控制变量(MV)、以总煤量为干扰变量(DV)、以烟气中的氧含量为被控变量(CV)设计氧量控制模型预测控制器，根据氧量控制模型预测控制器的输出结果控制二次风机挡板门的开度，进而实现氧量控制。

如图1所示，循环流化床机组SNCR脱硝控制方法还包括如下步骤：

S200、脱硝控制：以总喷氨量为控制变量、以净烟气NOx浓度为被控变量、以烟气中的氧含量为干扰变量设计脱硝控制模型预测控制器，根据所述脱硝控制模型预测控制器的输出结果控制喷氨阀门的开度；

具体的，炉膛内NOx浓度的生成与烟气温度和炉膛氧量有密切关系，在低氧环境下呈还原性气氛，NOx的生成会被抑制，而在氧量较大的情况下呈氧化性气氛，NOx的生成量会增大。炉内温度低于1000℃时NOx生成量较小，高于1300℃时NOx生成量大幅增加。循环流化床机组属于低温低氧燃烧，本身就比煤粉炉生成的NOx低，循环流化床机组炉膛温度一般不会很高，但是氧量的控制是难点。主要问题在变负荷的时候，风煤比的配合不理想，为了保证锅炉燃烧的安全，通常在升负荷时先增加风量，再增加煤量，降负荷时先减小煤量，再减小风量，这样总有一段时间烟气中氧量会大幅增加，可以根据此信号判断NOx生成量在大幅增加。氧量对NOx浓度的影响较大，当氧量比较平稳时，NOx浓度也比较平稳，SNCR控制效果也比较好，如果氧量波动较大时，NOx浓度波动也会较大。这将对SNCR控制优化造成很大影响，在升降负荷时必然造成净烟气NOx浓度超过环保考核限值，这部分NOx浓度峰值是无法通过增大喷氨量进行消除的，只有在炉内燃烧过程进行干预，降低变负荷过程的氧量波动，进而降低炉内NOx生成量的大幅波动。

循环流化床机组SNCR控制系统的控制难点在于，SNCR喷枪位于炉膛上部，喷枪之前没有NOx浓度测点，无法知道炉内生成了多少NOx，故没有可靠的控制前馈变量。而控制变量为净烟气NOx浓度，其测点布置在烟囱出口，这之间经过诸多设备及管道，其控制的纯延迟很大。通过控制喷氨量来控制净烟气NOx浓度的反馈控制方法具有较大局限性，无法实现超低排放环保要求下的稳定高效运行。所以在氧量优化的基础上，一方面通过氧量控制优化，降低炉内NOx生成量的大幅波动，另一方面以氧量作为前馈量，纳入SNCR控制策略中，将减小控制纯延迟，有利于提高系统的控制品质。本发明中，脱硝控制的控制变量(MV)为总喷氨量，被控变量(CV)为净烟气NOx浓度，净烟气NOx浓度的检测点可以设置在烟囱出口处，干扰变量(DV)为省煤器出口氧含量(也就是烟气中的氧含量)，以上述几个变量设计脱硝控制模型预测控制器，根据脱硝控制模型预测控制器的输出结果控制喷氨阀门的开度，实现脱硝控制。

氧量控制优化能减小变负荷工况下NOx生成量的波动幅度，脱硝控制优化将氧量测点作为前馈控制，能减小控制系统的延迟时间，将表征炉内NOx生成量的氧量控制与SNCR喷氨量控制相结合，通过控制二次风总风量，减小氧量波动，然后将氧量信号作为SNCR脱硝控制的前馈，将净烟气NOx浓度作为SNCR脱硝控制的反馈，采用模型预测控制器替代原有PID控制器，进而克服控制系统大延迟，达到降低NOx浓度波动，提高控制品质，节约喷氨量的目的。

通过模型预测控制器输出的控制指令与原有PID控制器的控制指令需要结合。原控制系统可以是手动控制，也可以是PID自动控制。

在氧量控制优化中，氧量控制模型预测控制器输出的可以是二次风量指令，也可以是二次风机挡板门开度指令，如果氧量控制模型预测控制器输出的是二次风机挡板门开度指令，可以直接输出至挡板门，如果氧量控制模型预测控制器输出的是二次风量指令，那么需要将二次风量指令通过PID转换为挡板门开度指令，然后再输出至挡板门。挡板门PID的作用是通过挡板门开度，使二次风量指令与实际二次风量不断趋近。通常情况下，二次风量测量不准确，无法反馈真实的二次风量，所以氧量控制模型预测控制器输出二次风机挡板门开度指令较为合理。指令输出应与原控制系统的指令输出进行无扰切换，如图2所示，当氧量控制优化投入时，最终的二次风量指令由氧量控制模型预测控制器输出，否则由原控制系统输出。

在脱硝控制优化中，脱硝控制模型预测控制器输出的是喷氨量指令或者是喷氨阀门开度指令，指令输出应与原控制系统的指令输出进行无扰切换，如图3所示。当脱硝控制优化投入时，最终的喷氨量指令由脱硝控制模型预测控制器输出，否则由原控制系统输出。如果脱硝控制模型预测控制器输出的是喷氨阀门指令，可以直接输出至喷氨阀，如果脱硝控制模型预测控制器输出的是喷氨量指令，那么需要将喷氨量指令通过PID转换为喷氨阀门指令，然后再输出至喷氨阀。喷氨阀门PID的作用是通过调节阀门开度，使喷氨量指令与实际喷氨流量不断趋近。

进一步的，所述步骤S1中，设计氧量控制模型预测控制器具体包括如下步骤：

S101、通过对氧量控制的控制变量和被控变量的历史数据分析获取控制量与被控量之间的非参数阶跃响应曲线，得到相应的阶跃响应值a_i(i＝1，2…，N)，N为阶跃响应的时域长度；

S102、计算控制系统在k时刻对未来P时刻的预测输出：

Y_PM(k+1)＝Y_P0(k+1)+AΔU_M(k)；

其中，Y_PM(k+1)＝[y_M(k+1/k) y_M(k+2/k) … y_M(k+P/k)]^T；

Y_P0(k+1)＝[y₀(k+1/k) y₀(k+2/k) … y₀(k+P/k)]^T；

ΔU_M(k)＝[Δu(k) Δu(k+1) … Δu(k+M-1)]^T；

Y_PM(k+1)表示M个连续增量的作用下，系统在k时刻对未来P时刻的预测输出向量；

k+i/k表示k时刻对k+i时刻的预测；

y_M(k+1/k)表示系统在k时刻对未来k+1时刻的预测输出；

Y_P0(k+1)表示k时刻系统对未来P时刻进行预测时的预测初值向量；

P为滚动优化时域长度，其范围为M≤P≤N，M为连续增量的个数；

ΔU_M(k)表示k时刻系统对未来时刻的控制增量向量；

Δu(k)表示k时刻的控制增量；

A表示阶跃响应值组成的动态矩阵；

a_i表示控制系统输入参数与输出参数之间的阶跃响应值；

S103、通过性能指标，确定出未来M个控制增量，使未来P个输出预测值尽可能地接近期望值，同时要求避免控制增量剧烈变化。件能指标为：

其中，Y_r(k+1)表示k时刻输出参数的设定值向量；

Q表示误差权矩阵；

R表示控制权矩阵；

对上述性能指标J_P求最小就可以得到所述氧量控制模型预测控制器控制增量向量ΔU_M(k)。不同采样时刻，优化性能指标都具有同样的形式，但优化时域随时间而不断地向前推移。求解出时域的顺序开环控制之后，只执行当前时刻的控制增量ΔU_M(k)，而k+1及以后时刻的控制量需重新计算。

步骤S104、采集k+1时刻的系统实际输出值，与预测值进行对照，对控制系统在k+1时刻的预测初值进行修正；控制系统在k+1时刻的预测初值向量为：

Y_P0(k+2)＝S[Y_P1(k+1)+he(k+1)]；

其中，S为移位矩阵，其表达式为

Y_P1(k+1)表示k时刻的控制作用对未来P时刻的预测输出；

h为误差校正向量，是对不同时刻的预测值校正时所加的权重系数；

e(k+1)表示k+1时刻实际输出值y′(k+1)与预测值y(k+1)的误差，其计算式如下：

e(k+1)＝y′(k+1)-y(k+1)；

步骤S105、在k+1时刻重新计算控制系统对未来P时刻的预测输出，反复执行步骤S102至步骤S104，不断输出不同时刻的预测值及控制增量，完成所述氧量控制模型预测控制器的设计。

进一步的，所述循环流化床机组SNCR脱硝控制方法还包括如下步骤：

S300、对烟气中氧含量的检测点和NOx浓度的检测点进行吹扫。

具体的，氧量测点和净烟气NOx浓度测点的检测装置均需要定期清扫，因为氧量检测和净烟气NOx浓度检测时，通常需要抽取烟气进入特定容器进行检测，由于烟气中存在飞灰，长时间运行会造成抽气管道堵塞，所以氧量测点和净烟气NOx浓度测点的检测装置会定期进行吹扫。吹扫时间一般为3-7min，较佳的为5分钟，吹扫间隔一般为2小时

进一步的，所述步骤S300中，对于烟气中氧含量的检测点进行吹扫的策略为：

当对烟气中氧含量的检测点进行吹扫时，将主蒸汽流量作为将脱硝控制中的干扰变量，以使喷氨量及时对负荷变化做出调整。

具体的，氧含量测点吹扫期间，氧含量检测暂停，由于脱硝控制是以氧含量作为干扰变量(DV)，这就导致了氧含量测点吹扫期间脱硝控制系统失去干扰变量(前馈变量)，若此期间氧量发生较大变化，会导致喷氨量无法及时做出反应，造成环保考核超过限值。采取的策略是将主蒸汽流量作为另一个干扰变量(DV)，因为主蒸汽流量的变化常会反映出机组的负荷变化，而负荷变化常会造成氧量的变化，采用主蒸汽流量作为前馈变量可以让喷氨量及时对负荷变化做出调整。

进一步的，所述步骤S300中，对NOx浓度的检测点进行吹扫的策略为：

将对NOx浓度的检测点进行吹扫的吹扫时间设置为3-7min，使吹扫时间小于喷氨量变化至净烟气NOx跟着变化的控制延迟时间。

具体的，净烟气NOx浓度测点吹扫期间，无法检测净烟气NOx浓度，使得脱硝控制系统无法得到准确的被控变量，有可能会对控制系统造成扰动。本发明中，将对NOx浓度的检测点进行吹扫的吹扫时间设置为3-7min，例如可以是5min，而喷氨量变化至净烟气NOx跟着变化的控制延迟时间大于吹扫时间，所以净烟气NOx浓度测点吹扫在5分钟范围内时，不会对控制系统造成较大扰动，所以对此不做特别处理。

图4是本发明实施例中循环流化床机组SNCR脱硝控制方法整体的控制流程的示意图，如图4所示，SNCR整体控制策略包含2个控制变量(二次风挡板门开度、喷氨量)、3个干扰变量(总煤量、氧量、主蒸汽流量)、2个被控变量(氧量、净烟气NOx浓度)。图中MPC(ModelPredictive Control)表示模型预测控制器。氧量控制优化可以减小变负荷工况下的NOx生成量的波动幅度，脱硝控制优化将氧量测点作为前馈控制，可以减小控制系统的纯延迟时间，两者结合可以达到节约喷氨量、提高控制品质的目的。

实施例二

本发明实施例二还在于提供一种循环流化床机组SNCR脱硝控制装置，循环流化床机组SNCR脱硝控制装置可以包括但不限于：一个或者多个处理器以及与所述处理器连接的存储器。

存储器作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法对应的程序指令。处理器通过运行存储在存储器中的循环流化床机组SNCR脱硝控制程序，从而实现如上所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，该循环流化床机组SNCR脱硝控制方法包括：

S100、氧量控制：以二次风总风量为控制变量、以总煤量为干扰变量、以烟气中的氧含量为被控变量设计氧量控制模型预测控制器，根据所述氧量控制模型预测控制器的输出结果控制二次风机挡板门的开度；

S200、脱硝控制：以总喷氨量为控制变量、以净烟气NOx浓度为被控变量、以烟气中的氧含量为干扰变量设计脱硝控制模型预测控制器，根据所述脱硝控制模型预测控制器的输出结果控制喷氨阀门的开度。

存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至循环流化床机组SNCR脱硝控制装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

实施例三

本发明实施例三还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有循环流化床机组SNCR脱硝控制程序，该循环流化床机组SNCR脱硝控制程序被处理器执行时实现上述循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，该循环流化床机组SNCR脱硝控制方法包括：

S100、氧量控制：以二次风总风量为控制变量、以总煤量为干扰变量、以烟气中的氧含量为被控变量设计氧量控制模型预测控制器，根据所述氧量控制模型预测控制器的输出结果控制二次风机挡板门的开度；

S200、脱硝控制：以总喷氨量为控制变量、以净烟气NOx浓度为被控变量、以烟气中的氧含量为干扰变量设计脱硝控制模型预测控制器，根据所述脱硝控制模型预测控制器的输出结果控制喷氨阀门的开度。

当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上储存的程序被处理器执行后，还可以实现本发明任意实施例所提供的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上述实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为了清楚说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、氧量控制：以二次风总风量为控制变量、以总煤量为干扰变量、以烟气中的氧含量为被控变量设计氧量控制模型预测控制器，根据所述氧量控制模型预测控制器的输出结果控制二次风机挡板门的开度；

S2、脱硝控制：以总喷氨量为控制变量、以净烟气NOx浓度为被控变量、以烟气中的氧含量为干扰变量设计脱硝控制模型预测控制器，根据所述脱硝控制模型预测控制器的输出结果控制喷氨阀门的开度；

S3、对烟气中氧含量的检测点和NOx浓度的检测点进行吹扫；

所述步骤S1中，设计氧量控制模型预测控制器具体包括如下步骤：

S11、通过对氧量控制的控制变量和被控变量的历史数据分析获取控制量与被控量之间的非参数阶跃响应曲线，得到相应的阶跃响应值a_i(i＝1，2…，N)，N为阶跃响应的时域长度；

S12、计算控制系统在k时刻对未来P时刻的预测输出：

Y_PM(k+1)＝Y_P0(k+1)+AΔU_M(k)；

其中，Y_PM(k+1)＝[y_M(k+1/k) y_M(k+2/k) … y_M(k+P/k)]^T；

Y_P0(k+1)＝[y₀(k+1/k) y₀(k+2/k) … y₀(k+P/k)]^T；

ΔU_M(k)＝[Δu(k) Δu(k+1) … Δu(k+M-1)]^T；

Y_PM(k+1)表示M个连续增量的作用下，系统在k时刻对未来P时刻的预测输出向量；

k+i/k表示k时刻对k+i时刻的预测；

y_M(k+1/k)表示系统在k时刻对未来k+1时刻的预测输出；

Y_P0(k+1)表示k时刻系统对未来P时刻进行预测时的预测初值向量；

P为滚动优化时域长度，其范围为M≤P≤N，M为连续增量的个数；

ΔU_M(k)表示k时刻系统对未来时刻的控制增量向量；

Δu(k)表示k时刻的控制增量；

A表示阶跃响应值组成的动态矩阵；

a_i表示控制系统输入参数与输出参数之间的阶跃响应值；

S13、通过性能指标，确定出未来M个控制增量，使未来P个输出预测值尽可能地接近期望值，同时要求避免控制增量剧烈变化；性能指标为：

其中，Y_r(k+1)表示k时刻输出参数的设定值向量；

Q表示误差权矩阵；

R表示控制权矩阵；

对上述性能指标J_P求最小就可以得到所述氧量控制模型预测控制器控制增量向量ΔU_M(k)；

步骤S14、采集k+1时刻的系统实际输出值，与预测值进行对照，对控制系统在k+1时刻的预测初值进行修正；控制系统在k+1时刻的预测初值向量为：

Y_P0(k+2)＝S[Y_P1(k+1)+he(k+1)]；

其中，S为移位矩阵，其表达式为

Y_P1(k+1)表示k时刻的控制作用对未来P时刻的预测输出；

h为误差校正向量，是对不同时刻的预测值校正时所加的权重系数；

e(k+1)表示k+1时刻实际输出值y′(k+1)与预测值y(k+1)的误差，其计算式如下：

e(k+1)＝y′(k+1)-y(k+1)；

步骤S15、在k+1时刻重新计算控制系统对未来P时刻的预测输出，反复执行步骤S12至步骤S14，不断输出不同时刻的预测值及控制增量，完成所述氧量控制模型预测控制器的设计；

所述步骤S3中，对于烟气中氧含量的检测点进行吹扫的策略为：

当对烟气中氧含量的检测点进行吹扫时，将主蒸汽流量作为将脱硝控制中的干扰变量，以使喷氨量及时对负荷变化做出调整。

2.根据权利要求1所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，其特征在于：

所述步骤S1中，检测烟气中氧含量的检测点设于省煤器出口处。

3.根据权利要求2所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，其特征在于：

所述步骤S2中，净烟气NOx浓度的检测点设于烟囱出口处。

4.根据权利要求1所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，其特征在于：

所述步骤S3中，对NOx浓度的检测点进行吹扫的策略为：

将对NOx浓度的检测点进行吹扫的吹扫时间设置为3-7min，使吹扫时间小于喷氨量变化至净烟气NOx跟着变化的控制延迟时间。

5.根据权利要求1所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法，其特征在于：

所述步骤S1中，所述氧量控制模型预测控制器输出的指令为二次风量指令或二次风机挡板门开度指令；

所述步骤S2中，所述脱硝控制模型预测控制器输出的指令为喷氨量指令或喷氨阀门开度指令。

6.一种循环流化床机组SNCR脱硝控制装置，其特征在于，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有循环流化床机组SNCR脱硝控制程序，所述循环流化床机组SNCR脱硝控制程序被所述处理器执行时用于实现如权利要求1-5任一项所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有循环流化床机组SNCR脱硝控制程序，所述循环流化床机组SNCR脱硝控制程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-5任一项所述的循环流化床机组SNCR脱硝控制方法。

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