范昊鹏，夏凤毅，包军宇，杨佳晨

(1. 中国计量大学质量与安全工程学院，浙江 杭州 310016；2. 中国计量大学环境科学研究所，浙江 杭州 310016)

1 引言

双循环硫化床燃烧技术适应性强、具有灵活的调节能力与灰渣综合利用能力。由于我国煤炭种类较多，煤矸石产量庞大，利用该技术不仅可以解决煤矸石堆放造成环境污染现象，还能对煤矸石合理利用，因此具有很大应用前景。现阶段，工业飞速发展，煤燃烧量持续增加，双循环硫化床的正常运行效率已经无法满足当前的脱硫要求，燃煤电站脱硫系统运行的效率，决定二氧化硫的排放量以及燃煤电站对环境造成污染的程度。因此有效控制二氧化硫排放量，提高脱硫效率，确保双塔双循环燃煤电站脱硫系统平稳运行，已经成为燃煤电站急需解决的关键问题。

为解决该问题，已有相关领域专家得到了一些较好研究成果。文献[1]利用广义预测控制器取代传统PID控制器，利用算法简化和函数拟合方式研究出一种组态化控制方法；在该算法基础上设置集散控制系统实现对脱硫效率的控制，但组态化控制存在应用局限性大、复杂性高问题。文献[2]结合脱硫过程特点，提出基于神经网络的热电厂脱硫系统建模和控制方法。由于pH值对脱硫效率会产生较大影响，因此研究构建脱硫效率模型与浆液pH值控制模型；在脱硫过程中，将T-S神经网络模型引入到软测量模型构建中，从而建立脱硫效率模型；将模糊理论与神经网络相结合以达到最佳控制效果。但是该方法仅停留在理论分析阶段，实际应用效果还无法得以验证。

为解决以上传统方法存在的问题，利用模糊方法控制[3]双塔双循环燃煤电站脱硫系统效率。模糊控制属于智能控制理论，具有不依赖显示模式、适应性强、鲁棒性好、算法简单以及参数控制方便等一些优势。通过脱硫效率影响因素的分析，利用模糊理论研究控制器基本组成结构，选择加权因子，确定控制参数并生成模糊控制表，达到脱硫效率精准控制目的。

2 脱硫效率影响因素分析

燃煤电站脱硫系统效率与烟气参数、系统运行方式等因素存在直接关联[4]，其中很多因素属于共同作用的，如表1所示。在实际脱硫过程中，因为煤种类不同，脱硫率相对不稳定，在原烟气二氧化硫含量升高时，脱硫效率下降。此时，若有效控制系统运行方式，则可以得到较高脱硫率。

表1 脱硫参数和脱硫性能关系表

表1中，“↑”代表增加，“↓”代表下降，“↑↑”为明显增加，“-”则表示影响不明显。

1)液气比

液气比为与吸收塔烟气量对应的浆液喷淋量，该因素会影响脱硫设备稳定性与脱硫费用，决定了酸性气体在吸收作用时所需吸收表面大小。当其它参数固定时，增大液气比等同于增大吸收塔中的喷淋密度[5]，扩大液气接触面积，进而提高脱硫效率。现阶段喷淋塔中持液量较小，在确保高脱硫率前提下，需要形成足够大的液气比，因此确定液气比最优范围为13～16。

2)钙硫比

是指注入的吸收剂量和二氧化硫量的摩尔比，是单位时间内吸收剂供给量指标，一般将浆液中吸收剂的浓度当做衡量标准。在确保浆液总量不发生改变状况下，钙硫比扩大，表明吸收塔中吸收剂量的提高，因此使pH值上升，提高中和反应效率，从而改善脱硫效率。但是若吸收剂溶解度较低，在增加供给量时会提高浆液浓度，此时会导致过度饱和与凝聚现象，减少反应表面积，影响最后脱硫效果。经过反复实践证明，吸收塔浆液浓度通常选择在20%～30%范围内[6]，钙硫比在1.02～1.05之间。

3)烟气和脱硫剂接触时间

烟气进入到吸收塔之后，从下至上流动和石灰石浆液接触发生反应，接触时间决定反应程度。任意一层喷淋盘均对应一个循环泵，其排列序号分别为A、B、C、D。其中，B号循环泵对应的位置最高，因此和烟气接触时间最长。

4)浆液停留时间

浆液在池中存留时间越长，石灰石颗粒与二氧化硫反应越完全，并且能生成亚硫酸钙。该物质与其它物质相结合会形成粒度均匀且纯度高的脱硫石膏。

5)泵液循环量

石灰石浆液喷淋与烟气接触后，二氧化硫等气体和石灰石不能完全反应，设置三台循环泵工况明显好于两台。因为提高浆液循环量，也就增强了三氧化钙与二氧化硫接触的机会，延长反应时间。

6)吸收塔浆液pH值

浆液池中pH值是脱硫的关键参数之一，pH值影响二氧化硫吸收过程，pH值越高，传递系数同时增加，二氧化硫的吸收速度就会提高。但是会导致设备结垢严重；pH值降低，吸收速度减慢，在pH值为4时，二氧化硫基本不被吸收。所以恰当的pH是保证脱硫设备稳定运行的关键因素。通常情况下浆液的pH值范围是5.2～5.6之间。

7)氧量

氧气参与脱硫的化学过程，随着氧气含量增加，脱硫效率也会提升，因此，尽量多的投运氧化风机能够改善脱硫效率。

8)吸收剂原料

石灰石作为脱硫吸收剂的主要原料，要求其三氧化钙含量越高越好，可以提高吸收剂利用率，去除杂质。石灰石是需要磨制为浆液注入到吸收塔的。通常来说石灰石颗粒粒度越小，与浆液的基础面积就会越大，因此反应更加充分。一般要求吸收剂纯度在90%之上，粒度大多控制在300～400目。

3 燃煤电站脱硫系统效率模糊控制

3.1 模糊数学理论

假设论域X上存在一个模糊集合A，它代表针对全部x∈X均能够确定一个数值μA(X)，其满足0≤μA(X)≤1的条件，它代表X对A的隶属度。映像μA：X→[0，1]称作隶属度。

(1)

假设模糊集合A定义在离散型元素X1，X2…，Xi上，此时其数学表达式为

A=μ1/x1+μ2/x2+…+μi/xi+…

(2)

也可以表示为

A={(x1，μ1)，(x2，μ2)，…，(xi，μi)，…}

(3)

若模糊集合A定域在连续实数，此时，所有元素的隶属度构成隶属函数，数学表达式如下

(4)

需要考虑的是，上述公式中符号并不属于数学意义上的符号[7]，而属于模糊集合的表达形式。

3.2 模糊控制器基本结构与控制原理

模糊控制系统和传统反馈数字控制系统的组成结构较为相似，如图1所示。

图1 模糊控制基本结构

模糊思想属于控制理论中最基本思想，针对控制模式的研究，控制精准度是最根本目的，也是判断控制效果的主要指标。

模糊控制器主要由四部分组成分别为：模糊化接口、知识库、模糊推理机以及解模糊接口。

控制器控制原理为输入量经过模糊化接口变为模糊量，再结合模糊控制原则通过一系列模糊推理之后，获得控制量的模糊取值，最后由清晰化接口进行转化，达到精准控制作用。原理如图2所示：

图2 模糊控制器原理图

若将模糊控制器和PI控制器以并联方式接入到控制系统中时，在阈值|E|≥1时，模糊控制器会关闭，两个控制器共同输出当做被控目标的输入；在|E|=0时，模糊控制器输出断开，这时只有PI控制器控制目标。

图3 模糊控制器与PI控制器并联示意图

3.3 模糊控制实现

煤电站脱硫系统效率变化过程复杂多变，现有控制方法难以实现高效控制。因此对控制参数做自行定义，从而改善模糊控制器性能，使其具有更好的动态响应能力[8]，且稳定性能好，调节时间较短。

3.3.1 模糊化接口设计

对于模糊控制器来说，其输入需要经过模糊化处理后才可以用在控制输出的计算，模糊化的目的是将实际确定的输入量变为模糊量。

1)明确输入与输出变量

输入量主要包括液气比NB、钙硫比NM、烟气NS和脱硫剂接触时间Z、浆液停留时间PS、泵液循环量PM、吸收塔浆液pH值PB、氧量PN，对其误差(E)与偏差变化率(EC)的模糊子集根据下述公式进行划分

E={NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，PN}

(5)

EC={NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，PN}

(6)

输出量包括调节阀与变频泵电流，它的模糊子集表示为

I={NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，PN}

(7)

2)量化

结合双塔双循环燃煤电站特点确定pH值为5.4，论域在4.0～7.5之间；烟气流量值设为3.9，论域是3～5.5；利用下述表达式将E与EC的变化区间变为[-6，+6]

(8)

式(12)中，a、b表示E与EC变化区间的上、下限；x代表实际测量误差，y是经过标准化的值[9]。

为实现输入变量从基本论域引入到对应的模糊集论域中，必须处理输入变量，将其乘以一定的比例因子，利用Ke表示误差比例因子，Kce则为误差变化率的比例因子。若Ke越大，系统超调越高，因此需较长过渡时间；反之，系统变化越慢，会降低稳态精准度。若Kce越大，表示系统输出变慢，反之，系统反应灵活，但超调量升高。对Ke与Kce进行调节等同于对模糊规则的修正因子做修正处理。

3.3.2 模糊控制规则

在模糊控制系统中，若误差较大，此时系统首要目的是去除误差，应适当增大误差加权系数；在误差较小时，系统保持平稳状态，因此需要降低超调量，对应的增大误差变化率加权系数[10-12]。

经过对多个因子的修正能够获得优化模糊控制，然而这些因子需要结合实际情况或多次调试后才能确定，因此会造成盲目性，对于最佳参数的确定较为麻烦。为方便寻找多个最优加权因子，利用ITAE积分性能指标，其目标函数表示为

(9)

确定初始控制规则的表达式如下所示

(10)

全部加权因子可以表示为：∂0=0.2，∂1=0.3，∂2=0.4，∂3=0.5，∂4=0.6，∂5=0.7，∂6=0.8。

经过模糊推理获得的结果属于模糊量，不可以直接用作控制量，因此需要乘以比例因子Ku，并将其变换成被控制目标可以接受的基本论域中存在的量。设置输出控制量的比例因子值为

(11)

通过以上步骤，即可实现双塔双循环燃煤电站脱硫系统效率控制。

4 仿真与分析

为验证所提方法对脱硫系统效率控制的有效性，设计以下仿真。对比所提方法与文献[1]提出的基于广义预测控制器的燃煤电站脱硫系统效率控制方法及文献[2]提出的基于神经网络的燃煤电站脱硫系统效率控制方法的控制效果。

首先对参数做如下设置：

1)当脱硫系统闭环时，忽略积分与微分影响，在纯比例条件下形成等幅震荡。

2)通过临界增益Kc与震荡周期Tc共同控制参数。

表2 仿真参数表

脱硫控制系统仿真结构如图4所示。

图4 控制系统仿真框图

实验过程中，吸收塔的pH值属于具有滞后现象的被控制目标，可通过一阶惯性环节对其表示，其传递函数表达式为

(12)

迭代50次仿真，在相同实验情况下下，选择运行耗时作为指标，利用所提方法对比现有方法并记录，运行过程耗时越少说明该方法运行效率越高，实验结果如表3所示：

表3 不同方法控制时间对比表

从表3中可以看出，所提方法在对脱硫系统效率控制时，运行耗时远远低于现有方法，说明所提方法运行效率远远高于现有方法，具有较好的实用性。

在相同实验环境下，选择控制精准度作为指标，对比所提方法与文献[1]方法、文献[2]方法，并记录实验对比结果，控制精准度越高说明该方法精度越高，若该指标波动幅度较小说明该方法控制性能稳定，实验结果如图5所示。

图5 控制精度对比图

分析图5可知，与传统方法相比所提方法控制精准度较高，且始终保持平稳状态，说明该方法控制精度较好，并具有较好的稳定性。而现有方法对效率控制的精准度波动幅度较大，这是由于在控制过程中存在较大滞后性，导致控制效果不理想。

5 结论

为提高传统双塔双循环燃煤电站脱硫系统效率控制的精准度，在模糊理论基础上对燃煤系统脱硫效率进行优化研究。确定影响脱硫效率的主要因素，研究模糊控制器结构与控制机理，经过多参数结合该表实现对脱硫系统效率的控制。仿真结果证明，所提方法在较少时间内可实现对脱硫效率的准确控制，有效减少二氧化硫的排放，保证系统稳定运行，具有较好的实际应用价值。