火力发电行业施行SO₂减排不仅对减少环境污染具有重要的现实意义,同时也是国家对于建立资源节约型和环境友好型企业的迫切需求。扬子石化热电厂I期脱硫系统采用氨水作为吸收剂去除烟气中的SO₂。由于氨法脱硫工艺涉及到复杂的物理化学反应,脱硫过程存在较强的非线性以及大惯性特性,导致该脱硫系统在目前的运行过程中存在数据测量失准、控制水平低下等问题。加之传统的数据处理方式以及控制策略难以取得令人满意的控制效果,因此需要研究新型的数据校正策略与先进的控制策略。本文根据氨法脱硫系统的对象特性和运行要求,研究适用的数据校正算法以及多变量约束区间预测控制算法,主要研究内容包括:1、为获得能够正确反映脱硫系统实际动态过程的运行数据,结合鲁棒估计函数,提出了一种基于改进小波阈值去噪方法的数据校正策略,实现对测量数据中粗大误差与随机误差的依次处理,通过仿真实验和现场实例对算法的准确性和可靠性进行了验证,为后续的系统特性研究以及优化控制实现提供了可靠的数据基础。2、针对氨法脱硫系统的实际控制需要,提出了一种新型的多变量约束区间预测控制策略。该策略以增广状态空间模型作为系统的描述方式,在区间控制性能指标下,通过协调两座脱硫塔的进氨水流量实现对脱硫后SO₂浓度与循环浆液pH值的合理调控,在保证控制效果的同时兼顾系统的经济性。为增强算法的鲁棒性能,进一步提出了基于简化Sage-Husa的自适应鲁棒卡尔曼滤波器,最后以系统辨识模型为控制对象,通过仿真实验对所提算法的控制性能和鲁棒性能等进行了测试。3、完成了氨法脱硫系统加氨优化控制软件的开发,并成功实现了现场应用。根据软件的实际应用与调试结果,对软件的阀门特性拟合、前馈信号引入以及吹扫信号处理等功能进行了补充和完善,实现了现场的长期投运。通过对比手动控制与优化控制下的各项运行指标和经济指标,对软件的实际应用价值作出了评价。