[发明专利]一种基于模型预测的SCR脱硝装置喷氨流量调节方法

说明书

一种基于模型预测的SCR脱硝装置喷氨流量调节方法，首先训练并得到工业炉燃烧预测模型以及多变量预测控制模型，之后预测得到SCR反应器入口的氮氧化物浓度的预测值，再确定初始喷氨量；接着，根据校正后的SCR反应器入口氮氧化物浓度的预测值、SCR反应器的多变量参数以及所述多变量预测控制模型对SCR反应器出口的氮氧化物浓度进行预测以及根据SCR反应器出口氮氧化物浓度的预测值、测量值、设定值以及喷氨量构建性能指标函数，随后进行喷氨量的初步寻优；再之后，以喷氨量的初步寻优结果更新SCR反应器的实际喷氨量并作为下一次PSO算法的最佳位置初值，再对SCR反应器出口氮氧化物浓度进行预测，并返回步骤7继续采用PSO算法对性能指标进行优化，如此反复迭代。

技术领域

本发明涉及工业炉烟气脱销技术领域，具体而言，涉及一种基于模型预测的SCR脱硝装置喷氨流量调节方法。

背景技术

随着社会经济发展进程的不断加快，我国的氮氧化物排放量不断增加，因此面临巨大的氮氧化减排压力。SCR脱硝技术在国内燃煤电站中得到大规模应用，其具有脱硝效率高、技术成熟等优点。

目前SCR脱硝装置采用烟气在线监测系统(Continuous Emission MonitoringSystem，CEMS)采集脱硝反应催化剂床层入口的烟气组分，然后再进行比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation，PID)反馈控制。图1为现有PID控制系统原理图，如图1所示，PID反馈控制时，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；

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，开发一种基于模型预测的SCR喷氨流量调节系统，实现精准喷氨对于烟气SCR脱硝装置安全经济运行具有重要意义。

发明内容

本发明提供一种基于模型预测的SCR脱硝装置喷氨流量调节方法，用以解决上述现有技术存在的至少一个问题。

为达到上述目的，本发明提供了一种基于模型预测的SCR脱硝装置喷氨流量调节方法，其包括以下步骤：

步骤1：利用工业炉历史运行数据建立基于神经网络的工业炉燃烧预测模型，对所述工业炉燃烧预测模型进行训练测试并保存；

步骤2：利用SCR反应器的历史运行数据建立基于神经网络与PSO控制器的多变量预测控制模型，对所述多变量预测控制模型进行训练测试并保存；

步骤3：根据工业炉的当前运行参数和所述工业炉燃烧预测模型对SCR反应器入口的氮氧化物浓度进行预测，得到SCR反应器入口的氮氧化物浓度的预测值；

步骤4：根据SCR反应器入口的氮氧化物浓度的预测值和测量值之间的差值对氮氧化物浓度的预测值进行校正，并确定初始喷氨量；

步骤5：根据校正后的SCR反应器入口氮氧化物浓度的预测值、SCR反应器的多变量参数以及所述多变量预测控制模型对SCR反应器出口的氮氧化物浓度进行预测；