[发明专利]一种基于软测量和模型自适应的SCR脱硝智能喷氨优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于软测量和模型自适应的SCR脱硝智能喷氨优化方法及系统。本方法为：1)基于燃煤火电机组燃烧系统的运行数据，建立入口氮氧化物浓度模型；然后利用该模型和当前采集的运行数据，得到入口氮氧化物浓度的预测值；2)根据预测值计算当前运行工况下喷氨量作为前馈信号发送给SCR脱硝系统；3)将出口氮氧化物浓度的实测值与出口氮氧化物浓度设定值做偏差后输入自适应PID控制器，得到喷氨量反馈控制信号并发送给SCR脱硝系统；其中，自适应PID控制器采用自适应PID控制算法调整当前工况下的PID参数；4)SCR脱硝系统根据该喷氨量前馈信号和喷氨量反馈控制信号控制SCR脱硝反应器的喷氨量。

技术领域

本发明属于燃煤火电厂脱硝技术领域，具体涉及一种基于软测量和模型自适应的SCR(选择性催化还原)脱硝智能喷氨优化方法及系统。

背景技术

目前，为了实现氮氧化物超低排放，大部分燃煤火电厂都安装了SCR脱硝装置，采用CEMS系统(烟气在线监测系统)采集入口、出口氮氧化物浓度，然后再进行PID(比例-积分-微分)反馈控制。

PID反馈控制如图1所示，氨流量计算值为(入口氮氧化物浓度测量值-出口氮氧化物浓度测量值)×烟气量×氨氮摩尔比，其中氨氮摩尔比基本为固定值，入口氮氧化物浓度，出口氮氧化物浓度，烟气量通过仪表测量得到。

上述方案存在下述问题：

1.入口、出口氮氧化物浓度采用CEMS系统测量，CEMS系统采样管线比较长，造成测量纯迟延较大，测量值有2-3分钟延迟；

2.现有CEMS系统采用单点取样测量，因此导致测量数据不能代表整个截面平均浓度；

3.采用PID控制，PID参数在初始设定好后就不再改变，所以在机组负荷运行工况变化时，脱硝系统调整不及时，容易出现超标排放；

4.为了保证达标排放，电厂运行人员将PID参数的设定值设定得非常低，导致喷氨量过大，控制系统超调量较大，系统响应速率较低。不仅浪费还原剂，还增加了后续设备堵塞的风险。

因此，开发一种SCR智能优化喷氨系统，实现精准喷氨对于SCR脱硝装置安全经济运行具有重要意义。

发明内容

针对现有技术中存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于软测量和模型自适应的SCR脱硝智能喷氨优化方法及系统。

本发明技术方案为：

一种基于软测量和模型自适应的SCR脱硝智能喷氨优化方法，其步骤包括：

1)基于燃煤火电机组燃烧系统的运行数据，建立入口氮氧化物浓度模型；然后利用该入口氮氧化物浓度模型和当前采集的运行数据，得到入口氮氧化物浓度的预测值；

2)根据入口氮氧化物浓度预测值计算当前运行工况下喷氨量作为前馈信号，将该喷氨量前馈信号发送给SCR脱硝系统；

3)测量燃煤火电机组燃烧系统的出口氮氧化物浓度的实测值，将该实测值与出口氮氧化物浓度设定值做偏差后输入自适应PID控制器，自适应PID控制器基于该偏差得到喷氨量反馈控制信号并发送给SCR脱硝系统；其中，自适应PID控制器采用自适应PID控制算法调整当前工况下的PID参数；

4)SCR脱硝系统根据该喷氨量前馈信号和喷氨量反馈控制信号控制SCR脱硝反应器的喷氨量。

进一步的，通过主元分析算法对所述运行数据进行划分，确定出与入口氮氧化物关联紧密的参数；然后将确定出的与入口氮氧化物关联紧密的参数作为训练数据，采用深度学习算法或者最小二乘支持向量机算法，建立入口氮氧化物浓度模型。

进一步的，所述运行数据包括机组负荷、一次风量、二次风量、总煤量、磨煤机运行台数。