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随着发电机组容量趋于大型化以及国家对环保要求的不断提高,火电机组的大气污染物排放已纳入严格监管。对火电机组烟气排放的控制,仅采用低氮氧化物(Nitrogen Oxides,NOx)燃烧控制技术很难达到国家NOx排放标准,必须同时采用二次烟气净化方法,包括目前广泛采用的选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)烟气脱硝方法。对于SCR系统,最重要的是对喷氨量进行控制。当机组处于稳态工况时,喷氨量控制效果通常较好,而当机组运行条件变化时,由于SCR系统反应过程复杂,且影响其反应过程的因素众多,导致系统具有强非线性、大惯性、大时滞和时变性的特点。因此,现有比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)串级控制不能保证最佳NH3/NOx摩尔比,导致喷氨控制效果不理想。而且,随着新能源机组大规模并入电网,火电机组须快速深度变负荷以提高新能源消纳效率;由于负荷快速且大范围的升降导致烟气中NOx浓度出现大幅度变化,这无疑增加了机组实现NOx超低排放的难度。因此,为实现对喷氨量的优化控制,本研究利用SCR系统的现场数据建立出口 NOx浓度的数据驱动模型,并在此基础上提出喷氨量优化控制策略,实现NOx排放达标,在保证脱硝效率的同时,尽量减少喷氨量和氨逃逸量,保护喷氨阀门,提高系统控制的稳定性。本文主要研究内容包括:1、通过对SCR系统的结构、反应机理和影响因素分析,并根据被控对象的特点及模型样本相关性分析结果,研究出口 NOx浓度数据建模方法。以核偏最小二乘(Kernel Partial Least Squares,KPLS)建模方法为基础,考虑不同核函数特性、样本多尺度特性,以及正交信号校正对模型性能的影响,提出不同的改进KPLS算法并建立局部预测模型。采用3个UCI标准数据集和2个非线性函数对模型的泛化能力、非线性逼近能力和抗噪能力进行分析对比。针对SCR系统具有大惯性和大滞后性的特点,提出k近邻互信息(k-nearest Neighbor Mutual Information,KNN_MI)方法估计时滞参数,进而根据变量间因果关系分析确定实际时滞。在获得实际时滞结果的基础上,对原始样本进行相空间重构。通过对不同的改进KPLS算法进行验证,其结果表明:采用重构样本建模可以提前准确预测出口NOx浓度。最后,对不同改进KPLS算法的泛化能力和复杂度进行分析,选择多尺度小波核偏最小二乘法(multi-scale wavelet KPLS,mwKPLS)作为本研究的建模方法。2、针对SCR系统具有强耦合性和时变性的特点,研究出口 NOx浓度预测模型自适应方法。首先,针对动态建模对样本的要求,提出异常数据点的动态剔除和在线滤波方法。其次,由于SCR反应过程干扰因素多,提出基于k近邻互信息变化率(Change Rate of KNN_MI,KNN_MI_CR)的双向变量选择方法,从而简化了模型,减少了模型更新过程中的计算量,也提高了模型预测精度。对Fridman和Housing数据集进行变量选择实验,结果表明:相比于其他变量选择方法,KNN_MI_CR方法具备可以有效选择相关输入变量的优势。基于重构样本对SCR系统现场数据进行实验,进一步验证KNN_MI_CR方法的有效性。为了提高模型更新精度,提出时滞差分(Delay-Time Difference,DTD)更新策略和反馈校正策略。其中,DTD更新策略与滑动窗口和时间差分更新策略相比,其模型更新精度最高;反馈校正策略实现修正后的预测值与实际值的变化趋势保持一致。最后,结合mwKPLS算法和DTD更新策略建立DTD-mwKPLS预测模型,由于该模型采用固定参数可获得较高的预测精度,且不需要频繁更新参数,从而有效避免了模型更新时存在大量计算而导致耗时的问题。3、为了实现对SCR系统响应滞后的补偿,使喷氨控制系统在工况变化时具有更强的适应性和达到保护喷氨阀门的目的,提出基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的 DTD-mwKPLS 模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)。与PID控制相比,MPC可以使喷氨阀门提前动作,使系统输出的出口 NOx浓度在一定程度上跟踪设定值,避免了反复振荡;当系统处于稳态工况和小范围变工况时,其控制精度高,并可以保持较高的脱硝效率,同时减少了喷氨量和氨逃逸量,避免了阀门的执行器出现饱和。4、为了进一步提高PID控制和MPC在大范围变工况时的控制精度,解决入口 NOx浓度测量滞后对控制系统的不利影响,提出基于入口NOx浓度混合预测(Hybrid Prediction,HP)模型的喷氨量复合优化控制策略。首先,对烟气排放连续监测系统(Continuous Emission Monitoring System,CEMS)测量滞后的原因进行分析,提出根据CEMS吹扫信号与入口O2含量信号的变化情况来确定入口NOx浓度测量滞后时间。然后,对入口NOx浓度混合预测模型的输入变量进行选择,并对CEMS反吹过程数据预处理进行分析,提出采用指数预测模型和递推最小二乘支持向量机建立入口NOx浓度混合预测模型,将该模型的输出作为前馈信号,可以提前60s准确预测入口NOx浓度,进而改进原有前馈控制。最后,将改进前馈控制分别与PID控制和MPC结合,提出喷氨量复合优化控制,包括HP-PID控制和HP-MPC。结果表明,与PID控制相比,在入口NOx浓度大幅度变化时,HP-PID控制能够让喷氨阀门提前动作,使系统输出的出口NOx浓度比PID控制更接近于设定值,保持了脱硝效率,也进一步减少了氨逃逸量,但在大范围变工况时喷氨量容易出现超调。HP-MPC与PID控制、MPC相比,其使系统输出的出口 NOx浓度均满足NOx排放标准,且分布在±5mg/m3范围内的数据点占总数的92.45%;在保证设计脱硝效率的同时,喷氨量和氨逃逸量进一步减少,也使喷氨阀门动作速率变小;从而实现了喷氨量优化控制和保护喷氨阀门的目的。