[发明专利]一种基于数据模型和机理运算的氧化风系统控制方法

说明书

本发明公开了一种基于数据模型和机理运算的氧化风系统控制方法，包括：步骤S1：建模数据筛选，采用机组历史运行数据及化验数据作为建模原始数据；步骤S2：建立吸收塔CaSO₃浓度预测模型；步骤S3：氧化风机的启停控制；采用建模与机理计算相结合的方式实现吸收塔CaSO₃浓度的实时预测，无需增加新的测量设备，即可实现亚硫酸钙浓度的实时预测，投资成本低；本方法应用长时间跨度的历史及化验数据作为建模原料，其建模结果可以代表机组更加广泛的运行工况，以模型输出CaSO₃浓度为氧化风机停运的判断依据，避免了采用机理计算方式获取CaSO₃浓度过程中产生的累积误差，保障了氧化风机停运判断的合理性。

技术领域

本发明属于火电厂氧化风机控制技术领域，特别是涉及一种基于数据模型和机理运算的氧化风系统控制方法。

背景技术

为保障湿法脱硫系统浆液品质，大部分火电厂采用氧化风系统风机持续运行的运行方式，但由于一般工况下，氧化风机供风量均具有一定的裕量，采用该种运行方式会造成较大的电能浪费，因此对氧化风系统进行间歇启停对火电机组脱硫系统节能降耗具有重要意义；

当前，氧化风机运行方式主要有3种，分别为：1、氧化风机持续运行方式；2、带有吸收塔浆液CaSO₃浓度实时在线测量的氧化风机按需启停方式；3、基于固定过量空气系数的氧化风机变频控制方式；但目前的三种方式都存在一定的弊端，具体如下：

1、氧化风机持续运行方式：绝大多数火电厂为避免部分工况下石膏及吸收塔浆液CaSO₃浓度超限，均采用氧化风机持续运行的方式，该种运行方式具有很大的运行裕量，给脱硫系统带来了极大的能源浪费；

2、带有吸收塔浆液CaSO₃浓度实时在线测量的氧化风机按需启停方式：个别电厂在脱硫系统安装亚硫酸盐实时在线监测系统，并以亚硫酸盐实时化验浓度作为氧化风系统风机启停的判断依据，但亚硫酸盐在线实时监测系统价格昂贵且维护量大，相较于氧化风机启停所带来的收益，性价比较低，一般不被电厂人员所接受；

3、基于固定过量空气系数的氧化风机变频控制方式：部分电厂采用带有变频的6kV电机带动的氧化风机，并依据固定的过量空气系数对变频进行控制，以达到降低氧化风系统电耗的作用，该方式同样存在前期投资成本高的问题，且对于绝大多数电厂而言，其氧化风系统风机均为罗茨风机，若进行设备改造，投资成本将进一步增加，另外，采用固定过量空气系数的方式计算氧化风量，为保证氧化风能够满足全工况要求，需要选取较大的过量空气系数，同样会造成较大的能源浪费。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数据模型和机理运算的氧化风系统控制方法，通过设计火电厂氧化风机智能启停方案解决降低氧化风系统能耗的问题；本发明提供的诸多技术方案中的优选技术方案所能产生的诸多技术效果详见下文阐述。

为实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：

本发明提供的一种基于数据模型和机理运算的氧化风系统控制方法，其包括以下步骤：

步骤S1：建模数据筛选，采用机组历史运行数据及化验数据作为建模原始数据；

步骤S2：建模，选取机组历史运行数据中的氧化风机运行台数、机组负荷、FGD入口SO₂浓度、浆液循环泵运行台数、吸收塔浆液PH、原烟气粉尘浓度、吸收塔浆液密度作为建模输入变量，选取吸收塔CaSO₃浓度化验数据作为系统输出，采用基于历史数据驱动的人工神经网络、偏最小二乘、支持向量机、多元线性回归、多项式拟合等数据驱动建模方式进行建模，获取吸收塔CaSO₃浓度预测模型；

步骤S3：氧化风机的启停控制，包括，