BP神经网络算法在SCR脱硝系统中的应用

目前火电机组通常采用选择催化还原(SCR)的脱硝优化策略脱除烟气中的氮氧化物,这种方式的脱硝系统受化学反应及烟道布置影响,使系统对象具有大惯性、大迟延的特性,此外氮氧化物通常采用抽取式CEMS分析仪表,该仪表在烟气抽取及分析过程中,又会产生纯迟延,因此,仅采用传统PID控制器的反馈式调节很难对脱硝系统有好的控制效果。在常规PID控制的基础上,利用BP神经网络算法,根据脱硝上游的锅炉运行参数,预测当前出口氮氧化物浓度值,用于氨量计算,实现及时和精准的喷氨控制。     

基于子空间辨识和增广模型的烟气脱硝系统预测控制

选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统具有大惯性、大延迟的特点,常用的PID控制器不能很好地适用于该系统。结合某火电机组实际运行数据,建立了基于子空间方法的SCR烟气脱硝系统模型,并将模型计算结果与实测数据进行对比,验证了模型具有较强的鲁棒性。将子空间辨识所得脱硝系统状态空间模型进行变换,得到其增广模型,设计了基于增广模型的预测控制器,并将该控制器仿真结果与系统原有PID控制器输出结果及实际运行数据进行了对比。结果表明,与系统原有PID控制器相比,本文设计的预测控制器能够很好地跟踪脱硝系统期望,具有更好的控制效果。     

基于粒子群算法的模糊控制器设计及其在烟气脱硝中的应用

针对模糊控制器设计难度大、推广困难的问题,提出一种利用粒子群（PSO）算法设计模糊控制器的方法。通过将二维模糊控制器的模糊推理过程理解为二元函数,将控制器设计问题转变为函数曲面寻优问题,避免了设计隶属度函数、模糊规则等复杂的过程。利用网格化方法,将寻优对象降维为二维矩阵,然后采用PSO算法寻找最适合被控对象的函数曲面,从而完成模糊控制器的设计。以火电厂选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统为试验对象,利用此方法设计模糊PID控制器,并通过与常规PID控制对比,验证了该设计方法的有效性。     

指数预测模型和Smith预估器在SCR烟气脱硝控制系统中的应用

针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统喷氨量控制的大延迟特性使得常规PID控制难以取得较好控制效果的问题,本文采用非线性拟合法建立了SCR烟气脱硝入口NO_x质量浓度指数预测模型,以该指数模型预测值为前馈信号,设计了SCR烟气脱硝喷氨系统的改进型串级Smith预估控制器,并在DCS中实现组态优化控制。实际应用结果表明:新型指数预测串级Smith预估控制能有效预测SCR烟气脱硝入口NO_x质量浓度变化,补偿喷氨系统的迟延特性,改善喷氨系统的控制效果,节约脱硝系统喷氨量约15%~20%。     

SCR脱硝系统的反演积分滑模控制方法研究EI北大核心CSCD

由于选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统具有大惯性、非线性以及不确定性的特点,使得常规PID控制方案不能较好地实现SCR脱硝系统的控制。为此,该文提出将基于反演算法的积分滑模控制方案应用于SCR脱硝控制系统的内回路中,同时采用果蝇算法改进的粒子群寻优算法获得反演积分滑模控制器的最优参数。在不同机组负荷情况下的设定值跟踪和抗干扰实验表明,所提控制方案的控制效果优于常规PID控制及积分滑模控制。由蒙特卡洛仿真结果可知:相比于常规串级控制结构,基于反演积分滑模控制的SCR脱硝控制响应速度更快、抗干扰能力更强、鲁棒性更好,且具有很好的动态性能与稳态性能。     

基于前馈结构的变参数预测控制的喷氨装置优化及应用

火电机组选择催化还原（selective catalytic reduction,SCR）脱硝系统具有大时延、大惯性、非线性等控制难点,基于PID调节的常规喷氨控制系统无法满足越来越高的控制要求和环保要求。针对当前常规喷氨控制存在的缺点,提出了一种基于前馈结构的变参数预测控制喷氨优化策略,该策略通过预测控制提高闭环调节速率,通过前馈控制降低外部扰动影响,通过自适应变参数改善策略的鲁棒性。最后,基于该策略设计开发了一套喷氨优化装置并在某660 MW超临界火电机组上实现应用。应用结果表明,该装置能够有效改善喷氨控制效果。     

基于优化PSO算法的SCR脱硝控制器研究

针对SCR脱硝控制系统中的PID参数整定困难,提出一种优化粒子群算法的PID控制器参数整定方法。该算法利用已知粒子信息得到适应度函数值的估值,在估值策略中,引入粒子间的相似度和粒子的可信度评价方法,增加适应度函数值估计次数和准确性,减少适应度函数值计算次数,提高算法性能。将优化的粒子群算法用于优化SCR脱硝系统中PID控制器参数,与传统整定PID控制器参数方法相比,基于适应值估值策略的粒子群算法整定PID控制器参数收敛速度快,系统内回路响应上升速度快、时间短,外回路静态误差小、无超调等优点,较好地满足SCR脱硝系统的动态特性。     

燃煤电厂脱硝和省煤器自动控制优化

介绍华能临沂电厂5号机组脱硝SCR及低低温省煤器改造基本工艺,并对脱硝改造中氨气流量的自动控制策略和低低温省煤器改造中混水温度、出口烟温的自动控制策略进行论述。根据实际情况,提出以带前馈作用的单回路控制的优化控制策略,解决了脱硝及低低温省煤器中控制对象存在大惯性、大扰动难以控制的问题。     

基于粒子群算法的SCR烟气脱硝系统模型辨识

燃煤机组选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统出口NOx质量浓度存在大迟延、大惯性、非线性的特点，会导致控制器参数优化困难和传统模型辨识方法的缺陷。本文分析了某超临界660 MW机组SCR烟气脱硝控制系统的结构，挖掘了不同负荷下的历史数据，采用闭环辨识方法，利用粒子群算法对模型参数进行寻优，建立了SCR烟气脱硝系统调节阀开度与氨气流量对象、氨气流量与出口NOx质量浓度对象及烟气流量与出口NOx质量浓度对象的传递函数，基于MATLAB软件的模型辨识仿真结果表明了辨识曲线能较好地反应实际输出曲线，验证仿真结果证明了该方法的有效性和可靠性。     

电站锅炉SCR脱硝系统联合运行优化模型

燃煤锅炉采用选择性催化还原(SCR)脱硝系统会带来厂用电增加及还原剂消耗,增加了运行成本。为使联合运行成本最优,本文在考虑SCR脱硝系统运行成本和锅炉燃煤成本的基础上,结合机组负荷、总给煤量、总风量、一次风压、二次风量、燃尽风量和喷氨量等参数之间的关系,建立了电站锅炉SCR脱硝系统联合运行成本模型,利用粒子群(PSO)算法对一次风压、二次风量、燃尽风量和喷氨量等可调运行参数进行优化,得到不同工况下各参数的最优值。并且采用某1 000 MW发电机组实际运行数据进行模型仿真,结果表明:所建模型具有较好的预测精度和较强的泛化能力,通过优化后机组的联合运行成本可降低3%～5%。     

300MW机组SCR脱硝系统喷氨优化

以某电厂300MW燃煤机组SCR脱硝系统为研究对象,对比了优化调整前后的SCR脱硝系统运行状况,分析了喷氨量较大的原因,优化了锅炉运行方式,可降低液氨消耗量,提高SCR脱硝系统的安全可靠性和机组运行的经济性,并为同类型机组的喷氨优化提供参考。     

1 000 MW机组降低锅炉NOx排放技术研究与应用

随着国家颁布更严格的NO_x排放标准,锅炉燃烧优化更多采用低氮燃烧技术。将低氮燃烧技术优化和SCR脱硝系统优化相结合,在锅炉低氮燃烧闭环控制系统、SCR喷氨格栅调节门的状态控制器等方面开展了系列研究,制定了优化策略,开发了锅炉燃烧与脱硝运行综合优化系统。工程实践应用表明,在不同负荷工况下,采用锅炉燃烧与脱硝运行综合优化系统后,脱硝效率提高,SCR反应器出口NO_x排放浓度降低,氨逃逸率降低,实现了燃煤机组氮氧化物排放达到燃气轮机的排放标准。     

SCR脱硝系统的线性自抗扰串级控制研究

目前,选择性催化还原技术(selectivecatalytic reduction,SCR)是我国火力发电厂最广泛采用的脱硝技术。但是,SCR脱硝系统具有大惯性、大延迟和强扰动的特点,常规PID控制方案不能较好地实现SCR脱硝系统的控制。为此,提出将线性自抗扰控制(linearactivedisturbance rejection control,LADRC)应用于SCR脱硝系统的外回路控制中。采用频域分析方法给出典型工业控制对象的线性自抗扰控制器参数调整规律,在此基础上获得其用于SCR脱硝控制系统的LADRC控制参数。频域分析表明采用上述控制方案的控制系统性能强于常规PID串级控制系统。蒙特卡洛仿真结果表明,相比于常规PID串级控制系统,基于线性自抗扰串级控制的SCR脱硝控制具有更强的设定值跟踪能力;当系统存在不确定扰动时,其抗干扰性和鲁棒性也显著加强。     

基于互信息变量选择的SCR烟气脱硝系统非线性自回归神经网络建模

本文提出了一种基于互信息变量选择的具有外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络,建立了选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统的动态模型。通过互信息分析SCR烟气脱硝系统相关的影响因素,采用粒子群算法进行系统输入变量选择,并确定输入参数的时延。然后将筛选出的输入变量应用于NARX神经网络,建立了SCR烟气脱硝系统动态模型。将某燃煤机组SCR烟气脱硝系统的实际运行数据输入该模型,验证了所建模型具有很好的预测精度和泛化能力。     

1000 MW超超临界机组SCR脱硝喷氨控制策略的优化与改进

针对某发电厂1 000 MW超超临界机组SCR脱硝喷氨控制系统存在的问题,包括控制对象不准确、测量参数可靠性低、喷氨调节阀特性差、CEMS反吹和标定干扰自动调节等,对不同煤种与脱硝入口NOX浓度关系、磨煤机启停方式对脱硝入口NOX生成的影响进行了分析。采用基于前馈与变参数控制的脱硝控制优化策略,实现了喷氨调节自动控制全程投入,可将系统出口NOX浓度控制在50mg/m3以内且波动较小,SCR脱硝系统控制效果良好。     

基于先进控制技术的660MW超超临界机组SCR脱硝控制方案

目前国内大型火电机组的SCR脱硝控制系统由于控制策略设计不完善、控制目标不明确、现场测量条件等问题,系统的自动投入率和投入效果均较差,使得整个脱硝系统的运行性能受到明显影响。针对上述问题,我们提出了基于预测控制技术、神经网络学习技术及自适应控制技术的现代火电机组SCR脱硝控制的先进解决方案。并将该方案成功实现在＂INFIT＂实时优化控制系统中,使得系统能获得更好的NOx环保考核指标,氨气消耗更小,降低运行成本,并使得控制系统在部分测量参数失真时也能有效投入。     

SCR Control+脱硝控制系统研究及其在660 MW机组的应用

针对SCR脱硝系统大扰动、大惯性、大延迟的特点,以及SCR喷氨控制系统在超低排放改造后运行中普遍存在的问题,结合多个脱硝优化项目的数据积累,提出了带有状态预估控制算法的SCR Control⁺系统模型。其依据主导因素的分析方法,选取影响NO_x浓度的状态变量,通过设计状态变量预估控制模块,可准确、快速预测NO_x浓度的变化。也即采用状态变量预估,克服时滞与输入波动影响;应用串级反馈控制,保证控制系统的稳态指标。该喷氨控制系统在660 MW机组的应用结果表明,机组负荷发生较大变化导致SRC反应器入口NO_x浓度大幅波动时,SCR反应器出口NO_x浓度仍能保持良好的控制状态,与设定值始终偏差很小,且在各种工况下均能实现脱硝控制的快速、有效和稳定,因而可适应超低排放对NO_x排放浓度和氨逃逸的控制要求。     

燃煤机组SCR脱硝系统氨氮混合优化

以某电厂660 MW燃煤机组选择性催化还原(SCR)脱硝系统为研究对象,针对氨逃逸严重、空气预热器(空预器)运行短时间堵塞的问题,结合物理模型速度场冷态试验及现场NO_x浓度分布测试试验,建立了该脱硝系统的三维模型,并运用Fluent软件模拟了不同圆盘导流板安装角度及不同喷氨方案下该SCR脱硝系统烟气流场和组分分布。结果表明,适当调大圆盘导流板倾角及各喷口喷氨速度,可有效改善催化剂层入口处NH_3浓度和氨氮摩尔比分布的均匀性,使催化剂层入口处氨氮摩尔比相对标准偏差控制在4%以下,满足设计和运行要求,为大型燃煤机组SCR脱硝系统的优化调整和运行提供理论参考。     

1000MW机组脱硝系统控制策略优化及应用

目前,国内部分火电机组的SCR脱硝控制系统还存在控制策略设计不完善、控制目标不明确、现场测量条 件限制等问题。为了解决上述问题,文章针对某1000MW 机组,在充分了解对象特性的前提下,设计了一套脱硝系统控制策略优化及应用方案,以实现机组全工况达标排放,满足对脱硝出口NOX的要求。     

1000MW机组全负荷低NO_X排放优化

为满足日趋严格的环保排放要求,需对现有的SCR脱硝系统进行优化改造。以某电厂为例,分析了SCR脱硝的控制策略,通过对SCR控制系统、二次风控制系统参数整定和优化,以及给水加热回热抽汽系统改造,成功实现了全负荷段NO_X低排放。试验结果表明,所采用的优化策略及改造技术,对其他同类型机组全负荷脱硝低排放具有重要的借鉴和参考意义。