火电机组SCR喷氨量的智能优化控制

摘要

随着我国经济的快速增长，火电厂排放的氮氧化物(NOx)也逐年增多，对人类健康和自然环境造成一定威胁。近年来，国家对燃煤电厂NOx排放做出更严格的规定，因此，研究安全、环保、经济的氮氧化物脱除技术非常重要。选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction，SCR)技术具有设计简单、控制方便、脱硝效率高等优点，广泛应用在燃煤电厂中。长期以来，对SCR脱硝系统的研究主要关注脱硝原理、催化剂、反应器流场等方面，SCR系统控制方法的研究没有得到重视。但脱硝系统控制精度不仅决定烟气排放是否达标，也影响着电厂运行成本。本文分析研究了SCR脱硝系统的动力学过程，基于吸附脱附及化学反应，构建脱硝系统机理模型，同时将前馈控制与动态矩阵控制方法相结合，设计出基于智能前馈的SCR系统喷氨量预测控制方法，提高喷氨量的控制精度。
　　本研究主要内容包括：⑴阐述了动态矩阵控制算法(Dynamic Matrix Control，DMC)，同时考虑到SCR脱硝系统实际运行时存在的约束条件，设计了DMC串级控制回路，并通过仿真分析了动态矩阵控制参数对控制效果的影响。其次介绍了最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM)的基本原理及特点。⑵介绍了SCR系统布置、工艺流程和反应原理两种喷氨量控制方式:固定摩尔比控制方式和脱硝反应器出口NOx定值控制方式。设计了基于出口NOx定值控制方式的PID控制方案，并进行仿真，根据电厂实际运行特点，分析总结了SCR脱硝系统特点及现有控制方案存在的不足。⑶分析SCR反应过程的动力学原理，建立SCR系统机理模型，作为被控对象。脱硝系统的输入参数受锅炉燃烧状态影响很大，而且，SCR反应器中的化学反应、出口NOx检测以及喷氨阀门的调整都存在惯性和迟延，在工况变化时仅依靠反馈控制难以实现出口NOx浓度的准确快速控制。因此，本文依据电厂历史数据，采用锅炉侧可调参数作为输入，以锅炉出口NOx浓度作为输出，利用最小二乘支持向量机算法构建锅炉出口NOx浓度模型，该模型作为智能前馈控制器，将出口NOx浓度转变成阀门开度信号，根据锅炉侧参数变化实时输出前馈控制信号，来快速响应锅炉侧工况的变化，将前馈控制与动态矩阵控制方法相结合，设计出基于机理模型的喷氨量最优控制系统。仿真结果表明，本模型实现NOx浓度的全工况快速准确控制，减小了氨逃逸。

目录

声明

摘要

1．1 选题背景及研究意义

1．2 SCR脱硝系统控制策略研究现状

1．3 本课题研究内容

第2章 理论基础

2．1 预测控制方法

2．1．1 动态矩阵控制

2．1．2 控制参数选择

2．1．3 仿真分析

2．2 最小二乘支持向量机

2．3 本章小结

第3章 SCR脱硝系统喷氨量传统控制方法

3．1 SCR脱硝系统介绍

3．1．1 SCR系统布置和工艺流程

3．1．2 SCR脱硝反应机理

3．1．3 SCR脱硝系统的工艺参数

3．2 SCR脱硝系统控制方式

3．2．1 固定摩尔比控制方式

3．2．2 出口NOx定值控制方式

3．3 SCR脱硝系统传统控制方案

3．4 本章小结

第4章 基于智能前馈的SCR系统喷氨量预测控制方法

4．1 SCR系统喷氨量智能前馈优化控制策略

4．2 SCR脱硝系统机理模型

4．2．1 SCR脱硝系统动力学原理

4．2．2 机理模型有效性验证

4．3 智能前馈信号构建

4．4 控制策略仿真

4．4．1 仿真条件设置

4．4．2 控制方案对比

4．5 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 主要结论

5．2 后续工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

致谢