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基于电厂锅炉烟气脱硝系统喷氨的优化方案

2021-04-13路亚辉

中国应急管理科学 2021年4期
关键词:电厂锅炉

路亚辉

摘要:锅炉燃烧时,由于调峰会导致火电机组工况发生变化,若是脱硫系统入口烟气参数出现变化,脱硝反应会被干扰,传统控制方法效果不佳,需要进一步完善脱销系统。基于此,本文就电厂锅炉烟气脱硝系统喷氨展开研究,首先阐述了该系统,其次对喷氨提出了优化方案,租后进行了方针试验,希望能够降低氨气溢出量。

关键词:电厂锅炉;烟气脱硝系统;喷氨方案

电厂锅炉燃烧会产生大量的氮氧化物,其是大气污染的主要来源。近些年,随着电力生产的的增加,我国对氮氧化物排放量要求逐渐提高,当前国内普遍选用选择性催化还原反应进行烟气脱硝处理,但是该脱销系统具有延迟性、非线性特征,脱硝极易受到喷氨量、煙气流场分布影响。机组由于电网深度调整在工况变化时,要根据浓度、烟气流量等参数变化对喷氨量进行及时调整,由于控制方式效果不理想,导致氮氧化物浓度排放无法达到标准,影响运行。因此,需要对脱硝系统进行改进,建立科学准确的脱硝模型,并实现优化控制,构建动态模型,通过遗传算法优化计算,提高预测精确性以及泛化能力。

一、电厂锅炉烟气脱硝系统

基于动态矩阵控制法,本文在此基础上设置了一种算法,即为SCR脱硫系统算法,并采用差分进化算法对控制器参数进行了相应的调整,建立了DE-DMC基础上的SCR脱硫系统智控策略,同时优化调整了喷氨量,其对比传统控制策略效果更好[1]。

核偏最小二乘法(KPLS)建模是使非线性自变量样本映射另一高位特征空间内,如果已知映射函数显示表达式,在高位线性空间内可以通过线性偏最小二乘法建模分析准则函数。另外,采用核函数以及特征空间点积进行计算能够提高计算效率。本文采用的是高斯径向基核函数,该函数表达式具体如下:

基于KPLS建立了SCR推销系统数据模型,具体计算时,需要先筛选输入变量集,再进行初始化向量、计算归一输入变量得分向量、计算载荷向量、更新归一得分向量、迭代计算直到收敛得分向量、缩减矩阵并提取主成分等一系列计算,进而最终得到结果。

本研究将660MW超临界机组作为研究对象,通过测试历史数据,并以500组数据作为训练模板,400组据作为测试依据,测试时间选择为1min。同时,该模型的输入量选择的是氮氧化物浓度SCR反应器的入口参数。另外,因为机组负荷能够将机组整体情况反映出来,因此需要在其中纳入参数。通过平方根误差与平均绝对值误差评价模型计算效果[2]。如图1、2,分别为模型训练图和预测效果图,可知该模型具有较高的计算准确度,结果与系统实际输出之间具有跟踪功能性,误差可以将模型泛化能力和机组功能变化适应反应能力表现出来。可以得到该模型计算准确性较高,结果能够跟踪系统实际输出,误差计算结果能够反映模型泛化能力,与机组工况变化适应,反映系统实际运行。

二、喷氨优化方案

1.动态矩阵控制

该控制算法是当前应用十分广泛的一种算法,其是在系统阶跃响应增量算法基础上进行的,可以将稳态误差消除。

若是被控对象单位阶跃响应数据是a,可控基础是系统渐进稳定,此时的被控对象动态情况描述方式可以用有限项实现。按照线性叠加原理可得系统预测模型。由于模型失配合外界干扰等影响,可以利用预测模型对其数值进行相应的校正。

2.喷氨量控制

该系统中,喷氨量可以由DMC进行优化控制,采用DMC控制器将PID回路主控器替代掉,其能够对品质产生影响。对此,采用全局搜索能力可以使计算能力参数优化,随着工况变化也能够让控制器参数发生变化[3]。

基于DMC算法,进行喷氨量的智能控制设计。首先,在DPLS模型喷氨量中添加阶跃输入,同时采样得到预测模型、采样时间、步长。其次,在预测补偿和设置控制补偿时,需要设置相关参数以及初始值等,并将参考值设置出来。再次,初始化控制增量以及输出量,并对模型预测的输出值进行计算。还需要对预测误差和控制增量进行计算,同时控制对象被作用在第一个控制增量[4]。最后,将系统输出误差计算出来,按照误差和DE优化算法优化计算控制器的参数,最终获得最优参数。

三、仿真试验

基于SCI脱硫系统建立了KPLS这一模型,选择的控制器为DMC。同时在MATLAB/Simulink平台对喷氨量进行了优化控制设置,仿真验证DE-DMC智能控制器,如图3为该系统结构。

本文以660MW超临界机组为对象进行研究,通过其运行数据对控制器进行仿真验证,通过对该数据和PID串联控制效果进行比较,得到了结果如图4,其中,在激素负荷运行出现变动时测PID控制策略不能够达到预期效果。若是SCI的出口浓度超过标准则需要适当增加调节时间。就PID控制效果来说,DE-DMC智能系统优势更加明显。工况出现变化调整喷氨量,氮氧化物浓度的超调量会大量下降,控制也更加稳定,调节时间也有所降低,这就说明通过优化调整后,系统的喷氨量有所提升,同时准确性也有所上升,整个系统和机组运行更加具有经济性[5]。

四、结语:

综上所述,在KPLS建模理论基础上建立的SCR系统模型,以660MW机组为研究对象展开研究,对其运行数据进行训练和仿真测试,最终得到KPLS模型的计算进度较高,泛化能力也比较强。同时,在DCM算法模型预测控制中应用KPLS模型,将其作为被控对象,围绕DMC主控制器算法对喷氨量进行智能控制,使控制系统负荷适应性更好,可以按照工况变化优化调整系统喷氨量,通过DE智能算法实时修正主控制器参数。此外,通过仿真试验得到,智能控制气筒相对于PID串联控制而言控制效果更佳,工况出现变化时,需要确保氮氧化合物的排放浓度与标准相符,并在此情况下适当减少喷氨量,提高机组运行的经济性。

参考文献:

[1]肖承武,焦力刚,鲁志军,等.基于AMESim的SCR脱硝系统仿真分析研究[J].东北电力技术,2020,041(004):1-5,14.

[2]李旭扬.300MW燃煤锅炉SCR烟气脱硝系统超低排放优化方案研究[D].2019.

[3]张亮,丁启磊.某厂百万机组烟气脱硝精准喷氨改造及运用效果[J].低碳世界,2019,009(008):117-118.

[4]李云,邹包产,赵宇.SCR烟气脱硝喷氨自动控制分析及优化[J].信息周刊,2019(6):0121-0121.

[5]孙雪峰,王强,颜世剑,etal.350MW机组锅炉SCR脱硝系统优化[J].洁净煤技术,2020,v.26;No.125(01):224-230.

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