大数据技术在火电厂SCR脱硝系统中的应用

针对SCR脱硝系统过量喷氨造成的运行成本升高,催化剂寿命降低,空预器阻塞风险加大等问题,提出应用大数据分析及建模技术解决脱硝系统现存问题的解决方案,主要包括应用大数据挖掘及建模技术,对SCR系统最优喷氨量、催化剂寿命及实时活性、空预器差压及阻塞风险等进行算法设计及智能预测,同时依据所设计算法搭建了对应的大数据智慧环保平台,并对该平台建设方案、系统架构及应用效果进行了说明。通过对平台应用前后SCR脱硝系统的经济效益对比可知,该平台的应用大幅的降低了系统运行成本,提高了企业综合经济效益。作为大数据技术在SCR脱硝领域的有益尝试,该平台的研发实现了“互联网+”在脱硝领域的新突破,为火电脱硝行业的发展指明了新的方向。     

变论域模糊控制器单元机组SCR烟气脱硝控制研究

SCR烟气脱硝系统的脱硝率由喷氨量来控制,而喷氨流量控制系统控制喷氨量,因此,优化喷氨流量控制系统能有效提高脱硝率;设计了一种基于变论域的模糊控制器来实现喷氨量的优化控制,并采用 MATLAB 仿真软件对此控制方案进行仿真,并与传统的控制方案的结果进行对比分析;结果表明,基于变论域的模糊控制喷氨流量系统相对于传统的PID控制,其超调小,且鲁棒性较强,有效地提高了控制品质。     

燃煤电厂SCR脱硝系统喷氨优化策略应用研究

在严格的环保排放标准要求下,燃煤电厂SCR脱硝系统长周期安全稳定运行的关键因素之一是控制合理的喷氨量。从目前国内某600MW燃煤机组喷氨控制现状入手,通过流场优化调整、喷氨总量优化及热态调平试验等改造工作,有效减少了喷氨量,降低氨逃逸,延缓空预器差压上升趋势。     

一种新型喷氨嘴布置优化设计方法

我国SCR脱硝技术仅有25年应用历史,在对原有火电机组进行SCR脱硝工程改造时,存在因空间受限导致的还原剂混合距离过短,有时没有空间安装用于保证催化剂入口氨浓度分布一致性的混合格栅,导致氨逃逸浓度和脱硝效率难以达到设计指标.针对这些问题,提出了一种适用于空间受限烟气脱硝装置的新型喷氨嘴布置优化设计方法.具体地,采用计算...     

基于NOx预测的脱硝喷氨控制系统仿真研究

我国燃煤电厂脱硝SCR的喷氨控制一般采用常规PID控制系统,该控制系统不能很好地应对脱硝SCR大延迟的特性,因此控制品质较差。基于NOx预测的脱硝喷氨控制系统能减少脱硝SCR大延迟对出口NOx的影响。针对两种控制系统的Matlab仿真结果表明,基于NOx预测的脱硝喷氨控制系统在阶跃和扰动工况时,均比常规PID控制系统有更好的控制品质,尤其是调整时间能相对33～35%,表明该控制系统具有更快速的动态响应性能。     

贵州火电厂SCR脱硝运行情况分析

贵州火电目前主要燃用高硫份、高灰份煤,主要采用SCR脱硝技术,少部分电厂采用SCR+SNCR脱硝技术,在实际运行过程中出现了烟风系统积灰、空气预热器堵塞、脱硝催化剂损坏等问题,给正常生产运行带来很多安全隐患,影响机组安全、经济运行。为解决贵州省最近几年SCR脱硝技术运行中出现的问题,从原理上分析在高硫分、高灰分烟气环境下,因烟气系统各段堵灰,容易造成逃逸氨量大,硫酸氢氨堵塞的原因。通过总结近几年贵州各火力发电厂脱硝系统的治理经验,提出解决火电厂脱硝问题的关键,是通过调整烟气流场均匀性和喷氨均匀性来降低脱硝氨耗量,提出脱硝催化剂管理,热控元件维护的方法,锅炉长周期运行时可采用提高冷端综合温度,空预器冲洗、热分解等措施。     

燃煤机组SCR脱硝系统预测控制研究与应用

燃煤机组SCR脱硝系统被控对象具有长时滞、非线性的复杂热工特性，在机组运行工况变化时，传统脱硝控制策略难以实现精确喷氨，导致NOx浓度波动大，易出现超量喷氨、脱硫出口NOx浓度超标的问题，提出了变权重预测控制策略，通过应用预测控制补偿SCR出口NOx浓度变化的滞后，提升控制系统的设定值跟踪能力，降低了氨逃逸水平。山西河曲二期#3机组工程应用表明：系统在稳定负荷、快速变负荷以及启停制粉系统的条件下，均能将SCR出口及脱硫出口的NOx浓度控制在合理范围内。     

600MW机组SCR系统环保指标及其经济性分析

在SCR脱硝系统运行中,氨气的喷入量应根据SCR反应器出口NOx浓度及保证的脱硝效率通过喷氨调节门进行调节。本文就某电厂2×600MW机组SCR系统实际运行情况进行分析计算,结合实际运行经验,探讨不同的负荷阶段不同的燃烧调整方案,供氨单耗实际情况。说明降低脱硝系统喷氨量要通过日常燃烧调整、设备定期维护等方法以降低脱硝入口NOx含量、氨气逃逸率等来实现,提高系统运行的经济性。     

SCR烟气脱硝系统鲁棒抗干扰控制研究

选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)技术是目前火电厂广泛采用的烟气脱硝方法,SCR脱硝系统反应过程复杂,具有大惯性、大迟延、强扰动和不确定性等特点,传统的PID控制无法实现喷氨量的精确控制。因此提出了一种SCR脱硝系统的鲁棒抗扰动控制方法,在设计鲁棒PID控制器的基础上,利用鲁棒时滞滤波器来达到抑制系统强干扰的目的。仿真实验表明,鲁棒时滞滤波器的加入改善了系统的动态性能,同时使得系统具有突出的抗干扰能力。该方法结构简单、整定方便、鲁棒性好,值得在工程应用中推广。     

SCR脱硝系统PCA-HPSO-SVR大数据建模研究

燃煤火电厂中的选择性催化还原(SCR)脱硝系统无法实现喷氨量的精确控制,SCR脱硝系统模型的可靠性直接关系到脱硝系统控制和运行的可靠性。通过挖掘现场海量的实际运行数据,对采用大数据建模理论建立的脱硝系统模型、SCR脱硝反应系统及现阶段存在的问题进行了研究。通过理论和实际运行情况分析,确定模型输入、输出需采集的变量。采用滑动窗口法提取稳态工况数据,利用主成分支持向量机回归(PCA-SVR)方法进行建模。对标准粒子群算法进行改进,采用混合粒子群算法(HPSO)对模型参数进行优化。结果表明,利用HPSO优化的脱硝系统PCA-SVR模型具有较高的预测精度和泛化能力。所建模型为下一步脱硝系统的优化运行以及喷氨量的精确控制奠定了基础。     

烟气脱硝喷氨量SA-RBF神经网络最优控制

对于选择性催化还原(SCR)烟气脱硝装置喷氨量的精确控制,传统PID控制器的参数是基于设计负荷预先整定,在变工况下系统呈现出强非线性和滞后性,难以确保最佳控制量.通过引入动态结构的RBF神经网络,利用敏感度法来增加和删除神经元,解决RBF神经网络结构过大或过小的问题,保证预测网络结构的精度.该网络综合学习SCR脱硝装置主要相关参数,以NOx排放量与设定值之间误差最小作为训练信号,实现喷氨量的最优控制.实验结果表明,在变工况下,此方案与传统PID相比,能满足SCR出口NOx排放量,有效减少了氨气逃逸量,具有良好的变工况适应能力.     

选择性催化还原烟气脱硝深度结构和深度控制

针对火力发电厂氮氧化物排放环保要求日渐严格的现状,以优化排污控制效果为目标,提出了于喷氨格栅加装调节阀和测点的优化改造方案.在此基础上参考受限玻尔兹曼机网络结构设计了多输出串级平面场深度控制结构方案;为实现选择性催化还原(selective catalytic reduction, SCR)脱硝系统的深层优化,提出单神经元自适应–模拟退火(singleneuron adaptive simulated annealing, SNASA)算法,并作为优化方案的控制器对喷氨系统进行深度结构控制;提出深度粒子群(deep particle swarm optimization, DPSO)算法,在相同方案中作为控制器以实现喷氨系统的深度控制.设计了控制品质系数,为各系统的比较提供直观依据.仿真结果表明:所设计的两个基于深度网络的喷氨优化系统控制品质良好,鲁棒性强,较基于传统方案的喷氨控制优势明显,对工程现场有一定的指导意义.     

电厂SCR烟气脱硝系统流场的数值模拟

电厂SCR系统烟气流动情况会影响整个系统脱硝效果及系统运行.文章采用计算流体动力学(CFD)模型预测某600MW电厂选择性催化还原法烟气脱硝系统内的流场状态,分析其在锅炉最大连续蒸发量(BMCR)工况下,不同导流设计的流场情况.使用GAMBIT构造几何模型并划分网格,FLUENT6.0进行模拟计算.研究重点在对脱硝系统内不同的导流方法进行研究分析,最终针对某SCR系统自行设计导流装置,完成系统流场的优化,提高了系统的工作效率.研究结果对脱硝系统内的导流设计和改进提供了参考.     

基于DDPG深度强化学习的电站脱硝过程优化控制

针对选择性催化还原(SCR,selective catalytic reduction)脱硝系统脱硝过程存在非线性、多工况等复杂特点,提出一种基于MiniBatchKMeans聚类与Stacking模型融合的SCR脱硝过程NO_X预测方法;该方法通过应用MiniBatchKMeans聚类算法对训练集进行工况聚类与划分优化,建立基于XGBoost、随机森林、LightGBM以及线性回归的Stacking融合框架预测模型(Stacking-XRLL),实现电站SCR系统多变工况下NO_X排放的精准预测;以广东某电站SCR系统脱硝过程中NO_X排放数据为例进行建模仿真与实验,结果表明与单一建模方法多层前馈神经网络(BP)、长短期记忆神经网络(LSTM)以及门控循环单元神经网络(GRU)相比,Stacking-XRLL建模方法的平均预测精确度达到了99%,并最终结合建立好的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习模型,实现电站SCR脱硝过程的参数优化控制。     

Aspen Plus在烧结机烟气SCR脱硝设计中的模拟

针对烧结烟气低温、含硫、含尘的特性,可采用"湿法脱硫+湿电+GGH+热风炉+SCR"废气处理工艺流程。本文运用Aspen Plus软件,结合脱硝动力学方程,对烧结机烟气脱硝进行工艺模拟,模拟了换热器、热风炉、喷氨和脱硝塔的组合。研究表明热风炉补热量与脱硝温度无关,GGH热负荷随温升增加,由200℃升至280℃脱硝活性逐渐升高,因脱硝为放热反应,280℃～350℃脱硝效率基本不变,温度高于350℃时,脱硝效率逐渐降低,最佳脱硝温度为280℃;氨氮摩尔比由0升至2时,脱硝效率不断提高,但氨逃逸逐渐增大,最佳氨氮摩尔比为0.8～1;烟气中氧含量远高于NOx含量,氧含量由0%升至20%时,脱硝效率仅增加2.5%;气态水含量0～18%变化,脱硝效率基本不变;催化剂孔道停留时间0.2～0.28s,脱硝即可完成反应。     

基于神经元PID的SCR脱硝控制系统研究

大气污染问题已成为当今社会发展过程中亟待解决的重要问题之一,而烟气选择性催化还原法(SCR)脱硝控制技术是环保脱硝领域的关键技术。对如何更好地实现基于SCR技术的氮氧化物排放控制问题进行了研究,提出了基于神经元PID的SCR脱硝控制系统。重点分析了系统功能和控制算法。通过Matlab仿真与试验验证,从理论和实践相结合的角度对基于神经元PID的SCR脱硝控制系统进行了研究和分析。通过在某化学项目中的实际应用,验证了该控制方法能够使脱硝效率稳定地保持在92%以上,表明其是一种先进的、抗干扰能力强的控制算法。该控制方法能够促进SCR脱硝技术的进一步发展,并将智能控制技术推向新的应用领域,对于促进环境保护和社会发展都有一定的实际意义。     

300MW火电机组尿素制氨还原法脱硝热工控制分析

目前,在火电厂脱硝技术中,选择性催化还原（SCR）脱硝技术被广泛应用,在还原剂的使用上,尿素相对于液氨、氨水有一定的优势,在今后的使用中将越来越广泛。但由于尿素还原使用先例较少,其热工控制系统还需要不断完善和经验积累。本文对300MW火电机组尿素制氨还原法脱硝的热工控制系统做了一些基本的介绍与分析,希望能为火电厂脱硝热工控制的不断完善起到抛砖引玉的作用。     

SCR脱硝控制系统优化技术在660MW燃煤机组中的应用

氮氧化物的大量排放会对环境和生态造成极大危害。针对该问题,设计了一种基于浙大中控DCS系统的SCR多变量脱硝控制系统,并在某660 MW燃煤电厂进行了应用示范。该系统通过优化前馈控制策略、增加微分环节、针对磨组具体情况设计分析逻辑等关键策略,实现了SCR自动效果与高投运率,可显著提升SCR脱硝控制系统的稳定性,降低火电机组能耗,提高机组的经济效益与竞争力。     

基于CPSO-RBF神经网络喷氨量的最优控制

火力发电厂选择性催化还原脱硝控制方法中,由于PID控制算法具有较大的惯性和延迟,喷氨量的控制精度导致烟气出口NOx含量过高,不符合国家环保标准。因此,在分析脱硝喷氨控制影响因素基础上,建立选择性催化还原系统出口NOx的径向基函数神经网络预测模型,采用混沌局部搜索算法确定最大迭代步数,并利用混沌粒子群优化算法（CPSO）求取最优解,以实现喷氨量的最优控制。仿真实验结果表明：与传统的PID控制算法相比,提高了喷氨量的控制精确和脱硫效率,同时降低了氨气的逃逸率。     

面向NOx脱除率优化的烟气脱硝CFD仿真研究

烟气脱硝的技术关键是还原剂与烟气混合要尽可能均匀,混合气体通过催化剂层时速度分布要尽可能均匀.以600 MW超临界燃煤火力电站烟气脱硝(DeNOx)系统为对象,对还原剂氨和烟气的混合过程进行了计算流体力学仿真,研究了关键导流板对喷氨格栅前烟气速度分布和催化剂入口处烟气速度分布的影响,并确定其尺寸及安装位置.为提高催化剂入口氨浓度分布的均匀性,根据喷氨格栅处烟道截面速度分布特点,通过仿真寻优,得到了非均匀喷氨流量设定值.