[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的烟气NOx浓度测量方法

说明书

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的烟气NOx浓度测量方法，方法如下：步骤一：根据DCS中现有运行历史数据，建立烟气的NOx浓度与相关辅助变量的软测量模型，其中辅助变量包括一次风量、二次风量和给煤量；步骤二：对比软测量模型与CEMS测量结果，考虑软测量的模型精度、CEMS测量的滞后时间、测量对象特性以及实际工程需要，根据卡尔曼滤波的思想，设置软测量和CEMS测量的方差为P_f和P_d；步骤三：对CEMS测量结果和软测量所得结果通过基于卡尔曼滤波的数据融合方法，得到最终的NOx浓度。本发明方法能有效克服CEMS存在较大滞后的缺点，同时拥有比软测量更高的准确度，能够实现对燃煤电厂NOx浓度快速可靠的测量。

背景技术

我国煤炭资源丰富，燃煤在已探明的一次能源中有着重要地位，这一国情决定了我国的电力系统以燃煤作为主要燃料，且大气污染主要为煤烟污染。与发达国家相比，我国目前煤电所采用的设备总体技术水平不高，特别是对污染物处理设备较为落后，这一现状进一步加剧了煤炭燃烧造成的大气污染。主要污染物之一氮氧化合物(NOx)会导致光化学烟雾、酸雨、雾霾和温室效应等一系列问题，对人体健康和生态环境造成严重危害。燃煤电厂的废气排放是当前解决大气污染的重点对象。为了维持健康可持续发展，国家对环境保护提出了更高的要求，废气排放标准更为严格。如何有效降低火力发电过程中NOx的排放成为当今热点问题。燃煤电厂烟气成分复杂，对烟气NOx浓度准确及时的测量是烟气脱硝系统稳定有效运行的保证。

目前燃煤电厂主要使用抽取式烟气连续监测系统(CEMS)对烟气中各种组分进行测量，但由于烟气中包含飞灰，水蒸气以及二氧化硫和氮氧化物等酸性气体；而测量单元温度远低于烟气温度，在抽取烟气过程中，水汽会在测量管路中凝结，并溶解二氧化硫等酸性气体，造成CEMS测量单元的腐蚀。因此测量时往往需要除去采样烟气中飞灰和水汽，并设置较长的采样管线，确保传感器稳定有效的工作。因为CEMS系统对工作环境的要求较高，燃煤电厂烟气脱硝系统中CEMS测量单元离烟道较远。这一情况导致CEMS系统测量的实时性降低，测量具有较大的滞后性，不能及时的将烟气中NOx浓度反馈给烟气脱硝控制系统。另外为了防止CEMS测量系统采样管堵塞，需要进行定期吹扫，吹扫过程中CEMS测量系统将无法进行准确测量。CEMS测量系统存在的这些问题直接影响烟气脱硝控制系统的稳定性和经济性。

随着计算机技术的出现，工业生产中的自动化程度不断提高，集散控制系统(DCS)在电力、石化以及冶金行业中得到广泛应用。DCS控制系统支持运行过程中历史数据的存储，并且数据存储成本大幅度下降，结合数据统计建模的方法，有效利用DCS中海量的历史数据，对工业过程进行分析和预测成为目前的热点。软测量技术正式在这一背景下发展起来的。软测量技术是根据某种最优准则，选择一组与主导变量有密切关系又容易测量的二次变量，如温度、压力、流量等，通过构造某种数学关系，实现对主导变量的估计，除了测量主导变量，软测量还可以估计一些反应过程的工艺参数，实现故障诊断等功能，有着成本低，适用性广并且动态响应迅速的特点。但是影响实际工业对象建模精度的因素较多，特别是对于时变的多变量非线性复杂对象，软测量的精度难以得到保证，为了防止模型失配造成软测量失效，测量模型往往需要进行不定期的校正。因此软测量技术在实际应用中的准确性和可靠性都有待提高。

发明内容

为满足燃煤电厂脱硝过程对测量准确性和实时性的实际需求，解决目前燃煤电厂中NOx浓度测量存在较大滞后的问题，本发明提出利用数据融合技术，结合CEMS测量和软测量各自的优点，克服单一信息源的不确定和局限性，以更准确和全面了解研究对象的特性。在保证测量精确性和可靠性的前提下，克服CEMS测量的滞后问题，提高烟气NOx浓度的测量的实时性，实现对燃煤电厂NOx浓度稳定准确的测量。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案是：

一种基于卡尔曼滤波的烟气NOx浓度测量方法，其特征在于，方法如下：