CN112461995A - 一种预测火电厂氨逃逸的方法 - Google Patents
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Abstract
一种预测火电厂氨逃逸的方法，实测脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A出口氨逃逸以及脱硝反应器B出口氨逃逸；当实测的所有NOx浓度满足要求时，再采集DCS数据；对采集的DCS数据进行预处理，得到标准数据，将标准数据分为训练数据与验证数据，利用训练数据作为输入，氨逃逸数据作为输出数据训练氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B，利用训练好的模型预测实时的氨逃逸浓度。本发明采用的氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B稳定可靠，训练时间短，泛化能力强，预测数据准确。
Description
技术领域
本发明属于火电厂烟气中气态组分的测量领域，具体涉及一种预测火电厂氨逃逸的方法。
背景技术
火电厂的NOx脱除普遍采用了SCR工艺；SCR脱硝反应器出口未反应的氨气对下游设备的安全运行至关重要，一些异常情况都会引起氨逃逸的非正常上升，如催化剂孔堵塞、燃烧系统异常、AIG喷口堵塞、催化剂失活等。逃逸氨过高，会与烟气中的SO3反应，生成硫酸氢铵，黏附在下游的空气预热器受热面，造成流通阻力升高，导致引风机电流增大、电耗上升，甚至导致机组非停。同时，过高的逃逸氨浓度会增加脱硝还原剂(NH3)的耗量，增加脱硝运行成本。因此， SCR装置通常都要求控制在3μL/L以内，SNCR通常要求控制在10μL/L以内。为此，采用在线监测系统(CEMS)来检测烟气中的氨逃逸浓度。
受高浓度粉尘、振动、单点测量代表性低等因素的影响，国内大多数电厂的氨逃逸在线监测系统无法准确监测氨逃逸数据，即使存在氨逃逸超标问题，也无法被氨逃逸在线监测系统显示。这使得氨逃逸过大问题无法及时被发现，直至脱硝设备性能低于临界性能和空气预热器堵塞严重了，才采取补救措施。
准确、便捷、抗粉尘干扰能力强、抗SOx干扰能力强的NH3浓度的测试或者预测方法对脱硝设备、空气预热器、机组的安全运行意义极大。
发明内容
针对SCR脱硝氨逃逸在线监测系统检测不准确而引发的空气预热器硫酸氢铵严重堵塞问题，本发明的目的是提供了一种预测火电厂氨逃逸的方法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种预测火电厂氨逃逸的方法，通过采用网格法实测脱硝反应器A入口及出口的NOx浓度、脱硝反应器B入口及出口的NOx浓度、脱硝反应器A 出口氨逃逸、脱硝反应器B出口氨逃逸；当实测的出口NOx浓度分布相对标准偏差满足要求时，再采集与实测同时间段的在线监测系统的DCS数据，对采集的DCS数据进行预处理，得到标准数据，将标准数据分为训练数据与验证数据，利用训练数据作为输入，氨逃逸数据作为输出数据训练氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B，利用训练好的模型预测实时的氨逃逸浓度。
本发明进一步的改进在于，DCS数据包括NOx浓度数据、烟气温度数据、 O2浓度数据、喷氨量数据、SO2浓度数据以及空气预热器差压数据。
本发明进一步的改进在于，具体步骤如下：
S1：采用网格法实测脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx 浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A出口氨逃逸以及脱硝反应器B出口氨逃逸；
S2：根据步骤S1实测的脱硝反应器A出口NOx浓度与脱硝反应器B出口 NOx浓度，分别计算脱硝反应器A出口、脱硝反应器B的出口NOx分布相对标准偏差，相对标准偏差小于30％时进行步骤S3；相对标准偏差大于30％时，重复步骤S1，直到CV小于30％；
S3：采集与步骤S1中网格法实测同时间段内的DCS数据，DCS数据包括脱硝反应器A入口烟气温度、脱硝反应器B入口烟气温度、脱硝反应器A入口 O2浓度、脱硝反应器B入口O2浓度、脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A喷氨量、脱硝反应器B喷氨量、脱硫塔出口烟气的NOx浓度、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器A差压以及空气预热器B差压；
S4：根据步骤S1实测的脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口 NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度以及脱硝反应器B出口NOx浓度对步骤S3中脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度以及脱硝反应器B出口NOx浓度进行校正，偏差小于20％时，进行步骤S5；
S5：对步骤S3的DCS数据进行处理，得到标准数据；将标准数据分为两部分，一部分作为得到训练用的模型输入数据A或模型输入数据B，另一部分作为验证用的模型输入数据A或模型输入数据B；
S6：分别建立氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B，分别将步骤S5得到的训练用的模型输入数据A、步骤S1实测的同时间段的脱硝反应器A出口氨逃逸作为输入数据、输出数据对氨逃逸预测模型A进行训练；分别把步骤S5得到的训练用的模型输入数据B、步骤S1实测的同时间段的脱硝反应器B出口氨逃逸作为输入数据、输出数据对氨逃逸预测模型B进行训练；
训练得到的氨逃逸预测模型A或氨逃逸预测模型B输入验证用的模型输入数据A或氨逃逸预测模型B进行预测，得到预测数据；
S7：实时采集步骤S3中的DCS数据，对得到的DCS数据进行异常值处理和归一化处理，得到实时模型输入数据；采用步骤S6得到的训练后的氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B，对实时模型输入数据进行计算，预测实时的氨逃逸浓度。
本发明进一步的改进在于，步骤S4中，偏差大于20％时，对在线监测系统进行标定、检修维护，直至在线监测系统采集的NOx浓度与实测的NOx浓度分布偏差小于20％。
本发明进一步的改进在于，步骤S5中，对步骤S3的DCS数据进行异常值处理和归一化处理，得到标准数据。
本发明进一步的改进在于，步骤S5中，模型输入数据A包括以下参数：脱硝反应器A入口烟气温度、脱硝反应器A入口O2浓度、脱硝反应器A入口NOx 浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器A喷氨量、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器A差压、脱硫塔入口SO2浓度与脱硫塔出口烟气的NOx浓度；模型输入数据B包括以下参数：脱硝反应器B入口烟气温度、脱硝反应器B入口O2浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器B喷氨量、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器B差压与脱硫塔出口烟气的NOx浓度。
本发明进一步的改进在于，同时间段的实测数据与预测数据的平均相对误差低于3％时，预测数据和实测数据具有一致性。
本发明进一步的改进在于，步骤S6中，氨逃逸预测模型A、氨逃逸预测模型B采用以下的一种或多种组合：径向基函数神经网络、BP神经网络、遗传算法神经网络、极限学习机、概率神经网络、广义回归神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络、广义回归神经网络、基于粒子群的最小二乘支持向量机与蚁群优化算法神经网络。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果为：由于火电厂装有测试NOx 浓度、O2浓度、空气预热器差压、喷氨量、SO2浓度的在线监测系统，而且准确可信，本发明根据这些CEMS在线测量数据作为输入变量，预测直接测量不准的氨逃逸，克服了现有技术中，对氨逃逸的在线测量基本不准确的技术问题。本发明采用的氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B稳定可靠，训练时间短，泛化能力强，预测数据准确。
进一步的，根据实测的氨逃逸数据不断校准预测模型，保证一段时间内的氨逃逸预测的准确度，及时发现氨逃逸超标问题，避免氨逃逸导致的空气预热器堵塞、机组非停等问题。
附图说明
图1为径向基函数神经网络模型结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明。
火电厂每台锅炉一般设置有2个脱硝反应器和2个空气预热器，一个脱硝反应器下游对应着一个空气预热器，为了区分脱硝反应器，一般命名为脱硝反应器A和脱硝反应器B；相对应的下游空气预热器命名为空气预热器A以及空气预热器B。
通过采用网格法实测脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口 NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A出口氨逃逸以及脱硝反应器B出口氨逃逸；当实测的所有NOx浓度分布偏差满足要求时，再采集DCS数据，DCS数据包括NOx浓度数据、烟气温度数据、O2浓度数据、喷氨量数据、SO2浓度数据以及压差数据；对采集的DCS数据进行预处理，得到标准数据，将标准数据分为训练数据与验证数据，利用训练数据作为输入，氨逃逸数据作为输出数据训练氨逃逸预测模型A 以及氨逃逸预测模型B，利用训练好的模型预测实时的氨逃逸浓度。
具体的，本发明包括以下步骤：
S1：采用网格法实测脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx 浓度、脱硝反应器A入口O2浓度、脱硝反应器B入口O2浓度、脱硝反应器B 入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A出口氨逃逸以及脱硝反应器B出口氨逃逸。
S2：根据步骤S1实测的脱硝反应器A出口NOx浓度与脱硝反应器B出口 NOx浓度，分别计算脱硝反应器A出口、脱硝反应器B的出口NOx分布相对标准偏差(CV)，CV小于30％时进行步骤S3，CV大于30％时，对相关的喷氨格栅的手动阀门开度进行调节并重复步骤S1，直到CV小于30％。
S3：脱硝反应器A、脱硝反应器B的NOx分布的CV小于30％时，通过CEMS 采集与步骤S1中网格法实测同时间段内的DCS数据，DCS数据包括脱硝反应器A入口烟气温度、脱硝反应器B入口烟气温度、脱硝反应器A入口O2浓度、脱硝反应器B入口O2浓度、脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口 NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A喷氨量、脱硝反应器B喷氨量、脱硫塔出口烟气的NOx浓度、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器A差压以及空气预热器B差压。
S4：根据步骤S1实测的数据(即脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度)对步骤S3中DCS数据中所有NOx浓度(即脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度)进行校正，偏差大于20％时，对相关在线监测系统(CEMS)进行标定、检修维护，直至CEMS采集的NOx浓度与实测的NOx浓度分布偏差小于20％时，进行步骤S5。
S5：对步骤S3的DCS数据进行异常值处理和归一化处理，得到标准数据；取标准数据前50％～90％的部分作为得到训练用的模型输入数据A或模型输入数据B，剩余的标准数据作为验证用的模型输入数据A或模型输入数据B；
其中，模型输入数据A包括以下参数：脱硝反应器A入口烟气温度、脱硝反应器A入口O2浓度、脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx 浓度、脱硝反应器A喷氨量、空气预热器A差压、脱硫塔入口SO2浓度与脱硫塔出口烟气的NOx浓度；
模型输入数据B包括以下参数：脱硝反应器B入口烟气温度、脱硝反应器 B入口O2浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器B喷氨量、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器B差压与脱硫塔出口烟气的NOx浓度。
S6：分别建立氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B：分别把步骤S5得到的训练用的模型输入数据A、步骤S1实测的同时间段的脱硝反应器A出口氨逃逸作为输入数据、输出数据对氨逃逸预测模型A进行训练；分别把步骤S5得到的训练用的模型输入数据B、步骤S1实测的同时间段的脱硝反应器B出口氨逃逸作为输入数据、输出数据对氨逃逸预测模型B进行训练。
训练得到的氨逃逸预测模型A或B输入验证用的模型输入数据A或B进行预测得到预测数据，步骤S1的同时间段的实测数据与预测数据的平均相对误差低于3％时，可认为预测数据和实测数据显示出了良好的一致性，氨逃逸预测模型在步骤S7中应用。
氨逃逸预测模型A、氨逃逸预测模型B可以采用以下的一种或多种组合：径向基函数神经网络、BP神经网络、遗传算法神经网络、极限学习机、概率神经网络、广义回归神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络、广义回归神经网络、基于粒子群的最小二乘支持向量机与蚁群优化算法神经网络。
S7：依据OPC、TCP/IP、Modbus等各种工业通讯协议，实现与DCS的双向通讯，实时采集步骤S3中的DCS数据；对得到的实时数据进行异常值处理和归一化处理，得到实时模型输入数据；采用步骤S6得到的训练后的氨逃逸预测模型A、氨逃逸预测模型B，对实时模型输入数据进行计算，预测得到实时的氨逃逸浓度。
氨逃逸预测模型可以在DCS上实现，也可以采用独立于DCS的外挂式优化控制系统。
S8：在一段时间(如三个月内)再开展氨逃逸、NOx分布现场实测，与氨逃逸预测模型得到的氨逃逸进行对比，达到校准预测模型的目的，保证一段时间内的氨逃逸预测的准确度。
下面为具体实施例。
参见图1，采用径向基函数神经网络的预测氨逃逸的模型具体为：
径向基函数神经网络模型包括输入层、隐含层、输出层，所述输入层包括8个节点，所述隐含层包括N个节点，所述输出层包括1个节点。对8个采样点{(xi,ti)| xi∈Rn,ti∈R}，i＝1,2,^,8，结构为8—N—1的径向基函数神经网络模型输出为：
其中wj(j＝1,2,3…)是第j个隐含层节点到输出层节点的权值；
其中cj为核函数的数据中心，σj为该核函数的扩展常数，N为节点数量，对于所有样本，所述隐含层节点输出矩阵为：
径向基函数神经网络模型输出的矩阵形式为：
其中
为连接隐含层与输出层的权值矩阵，
为径向基函数神经网络模型的实际输出矩阵；
对径向基函数神经网络模型参数进行调整，得到预测氨逃逸的径向基函数神经网络模型，将径向基函数神经网络输出值Y和真实值T＝(t1 t2 Λ tn)之间的误差平方和作为径向基函数神经网络的训练目标误差函数，即
为寻找最优输出权值W使网络输出值Y和真实值T＝(t1 t2 Λ tn)之间的误差平方和以及输出权值W范数最小，分两步对径向基函数神经网络参数进行优化：
首先通过矩阵
的广义逆求得W的最优值W；
然后以Y和T的误差平方和为目标函数，通过梯度下降算法优化隐节点数据中心：
cj以及扩展常数σj，目标函数对数据中心cj和扩展常数σj的梯度分别为：
数据中心cj以及扩展常数σj的更新公式为：
η为学习率，k＝1,2,^,n。
模型输入数据A包括以下参数：脱硝反应器A入口烟气温度、脱硝反应器 A入口O2浓度、脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器A喷氨量、空气预热器A差压、脱硫塔入口SO2浓度、脱硫塔出口烟气的NOx浓度；模型输入数据B包括以下参数：脱硝反应器B入口烟气温度、脱硝反应器B入口O2浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口 NOx浓度、脱硝反应器B喷氨量、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器B差压、脱硫塔出口烟气的NOx浓度。
Claims (7)
1.一种预测火电厂氨逃逸的方法，其特征在于，通过采用网格法实测脱硝反应器A入口及出口的NOx浓度、脱硝反应器B入口及出口的NOx浓度、脱硝反应器A出口氨逃逸、脱硝反应器B出口氨逃逸；当实测的出口NOx浓度分布相对标准偏差满足要求时，再采集与实测同时间段的在线监测系统的DCS数据，对采集的DCS数据进行预处理，得到标准数据，将标准数据分为训练数据与验证数据，利用训练数据作为输入，氨逃逸数据作为输出数据训练氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B，利用训练好的模型预测实时的氨逃逸浓度；其中，DCS数据包括NOx浓度数据、烟气温度数据、O2浓度数据、喷氨量数据、SO2浓度数据以及空气预热器差压数据。
2.根据权利要求1所述的一种预测火电厂氨逃逸的方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1：采用网格法实测脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A出口氨逃逸以及脱硝反应器B出口氨逃逸；
S2：根据步骤S1实测的脱硝反应器A出口NOx浓度与脱硝反应器B出口NOx浓度，分别计算脱硝反应器A出口、脱硝反应器B的出口NOx分布相对标准偏差，相对标准偏差小于30％时进行步骤S3；相对标准偏差大于30％时，重复步骤S1，直到CV小于30％；
S3：采集与步骤S1中网格法实测同时间段内的DCS数据，DCS数据包括脱硝反应器A入口烟气温度、脱硝反应器B入口烟气温度、脱硝反应器A入口O2浓度、脱硝反应器B入口O2浓度、脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器A喷氨量、脱硝反应器B喷氨量、脱硫塔出口烟气的NOx浓度、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器A差压以及空气预热器B差压；
S4：根据步骤S1实测的脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度以及脱硝反应器B出口NOx浓度对步骤S3中脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度以及脱硝反应器B出口NOx浓度进行校正，偏差小于20％时，进行步骤S5；
S5：对步骤S3的DCS数据进行处理，得到标准数据；将标准数据分为两部分，一部分作为得到训练用的模型输入数据A或模型输入数据B，另一部分作为验证用的模型输入数据A或模型输入数据B；
S6：分别建立氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B，分别将步骤S5得到的训练用的模型输入数据A、步骤S1实测的同时间段的脱硝反应器A出口氨逃逸作为输入数据、输出数据对氨逃逸预测模型A进行训练；分别把步骤S5得到的训练用的模型输入数据B、步骤S1实测的同时间段的脱硝反应器B出口氨逃逸作为输入数据、输出数据对氨逃逸预测模型B进行训练；
训练得到的氨逃逸预测模型A或氨逃逸预测模型B输入验证用的模型输入数据A或氨逃逸预测模型B进行预测，得到预测数据；
S7：实时采集步骤S3中的DCS数据，对得到的DCS数据进行异常值处理和归一化处理，得到实时模型输入数据；采用步骤S6得到的训练后的氨逃逸预测模型A以及氨逃逸预测模型B，对实时模型输入数据进行计算，预测实时的氨逃逸浓度。
3.根据权利要求2所述的一种预测火电厂氨逃逸的方法，其特征在于，步骤S4中，偏差大于20％时，对在线监测系统进行标定、检修维护，直至在线监测系统采集的NOx浓度与实测的NOx浓度分布偏差小于20％。
4.根据权利要求2所述的一种预测火电厂氨逃逸的方法，其特征在于，步骤S5中，对步骤S3的DCS数据进行异常值处理和归一化处理，得到标准数据。
5.根据权利要求2所述的一种预测火电厂氨逃逸的方法，其特征在于，步骤S5中，模型输入数据A包括以下参数：脱硝反应器A入口烟气温度、脱硝反应器A入口O2浓度、脱硝反应器A入口NOx浓度、脱硝反应器A出口NOx浓度、脱硝反应器A喷氨量、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器A差压、脱硫塔入口SO2浓度与脱硫塔出口烟气的NOx浓度；
模型输入数据B包括以下参数：脱硝反应器B入口烟气温度、脱硝反应器B入口O2浓度、脱硝反应器B入口NOx浓度、脱硝反应器B出口NOx浓度、脱硝反应器B喷氨量、脱硫塔入口SO2浓度、空气预热器B差压与脱硫塔出口烟气的NOx浓度。
6.根据权利要求2所述的一种预测火电厂氨逃逸的方法，其特征在于，同时间段的实测数据与预测数据的平均相对误差低于3％时，预测数据和实测数据具有一致性。
7.根据权利要求2所述的一种预测火电厂氨逃逸的方法，其特征在于，步骤S6中，氨逃逸预测模型A、氨逃逸预测模型B采用以下的一种或多种组合：径向基函数神经网络、BP神经网络、遗传算法神经网络、极限学习机、概率神经网络、广义回归神经网络、卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络、广义回归神经网络、基于粒子群的最小二乘支持向量机与蚁群优化算法神经网络。
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