模型预测控制在电厂选择性催化还原脱硝系统中的应用研究

摘要

目前广泛应用的燃煤火力发电机组，氮氧化物是其燃烧过程中产生的主要的污染物之一。随着我国对环保问题的日渐重视，对于NOx的排放要求日益严格，因此燃煤锅炉普遍采用氮氧化物的控制技术，其中选择性催化还原(SCR)烟气脱硝技术因其脱硝率高及技术成熟被广泛应用。但由于我国使用SCR烟气脱硝技术的时间较短，在SCR脱硝系统的实际运行方面还有很多值得探讨的地方。本文以国内某电厂600MW超临界机组的SCR脱硝系统为研究对象，利用预测控制算法对其出口氮氧化物的浓度进行控制，目的是改善控制品质、提高控制精度。通过采集到的电厂SCR装置的现场实时运行数据，应用最小二乘法辨识出被控对象的过程模型，在matlab软件平台上设计预测控制器，分别搭建SCR出口氮氧化物浓度为被控对象的预测控制和传统PID控制的仿真平台，并进行仿真试验。仿真结果表明，采用预测控制算法的控制方案在动态特性和抗干扰能力方面都优于传统的PID控制方案，使得对于SCR出口氮氧化物浓度的控制品质得到有效提升。此方法对于降低SCR烟气脱硝装置的运行成本和电厂节能减排具有十分重要的意义。

目录

声明

致谢

摘要

1．绪论

1．1 课题研究的目的及意义

1．2 SCR烟气脱硝技术的发展现状

1．3 先进控制方法的选择

1．4 本课题主要的研究内容

2．SCR法烟气脱硝原理与工艺

2．1 SCR反应原理

2．2 SCR系统的性能指标

2．3 SCR脱硝系统的布置方式

2．4 SCR脱硝系统的工艺流程及系统组成

2．5 SCR现有控制系统的分析比较

3．预测控制

3．1 预测控制原理

3．2 动态矩阵控制理论

4．模型辨识

4．1 辨识的基本概念

4．2 辨识的内容与步骤

4．3 模型辨识方案的确定

4．4 最小二乘法辨识原理

5．SCR脱硝装置中氨喷射系统的模型预测优化控制

5．1 控制方案的确定

5．2 仿真试验

6 结论及展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

作者简历