基于模型預測的脫硝噴氨矩陣控制系統應用研究

[摘 要]電力是人們生產生活必需的能源，但燃煤發(fā)電會產生大量的NOx，不僅會造成環(huán)境污染，也會危害人體健康。做好脫硝噴氨工作有利于減少NOx的排放，但傳統的脫硝噴氨控制系統無法精準調整噴氨量，而進行模型預測具有良好效果，因此利用分析法等方法對基于模型預測的脫硝噴氨矩陣控制系統應用進行了探究。在探究過程中分析了脫硝噴氨系統的影響因素與控制問題，探討了脫硝噴氨系統建模及矩陣控制。探究結果表明，加強模型預測具有重要意義，所以需要在T–S模糊模型的基礎上進行脫硝噴氨矩陣預測控制，從而精準控制噴氨量。

[關鍵詞]模型預測；脫硝噴氨；控制系統

[中圖分類號]TP273 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0162–03

Research on Application of Matrix Control System for Denitration and Ammonia Injection Based on Model Prediction

HU Guoli

[Abstract]Electricity is an essential energy source for people’s production and daily life， but coal-fired power generation generates a large amount of nitrogen oxides， which not only causes environmental pollution but also endangers human health. Doing a good job in denitrification and ammonia injection is beneficial for reducing nitrogen oxide emissions， but traditional denitrification and ammonia injection control systems cannot accurately adjust the amount of ammonia injection， and model prediction has good results. Therefore， analytical methods and other methods were used to explore the application of a denitrification and ammonia injection matrix control system based on model prediction. During the exploration process， the influencing factors and control issues of the denitrification and ammonia spraying system were analyzed， followed by the exploration of the denitrification and ammonia spraying system modeling and matrix control. The exploration results indicate that strengthening model prediction is of great significance， so it is necessary to carry out denitrification and ammonia injection matrix predictive control on the basis of T-S fuzzy model， in order to accurately control the amount of ammonia injection.

[Keywords]model prediction； denitration and ammonia spraying； control system

1 脫硝噴氨系統

1.1 系統反應器放置方法

反應器在脫硝噴氨系統中占據著重要地位，從理論上講可以按照橫向或縱向的方向將反應器放置在煙道中，但橫向放置會造成煙道堵塞，因此很多企業(yè)都會應用高/低煙塵法、尾部煙氣段布置法等方法放置反應器。應用高煙塵法時會將SCR反應器放置在空氣預熱器與省煤器中間，應用低煙塵法時會將SCR反應器放置在空氣預熱器與靜電除塵器中間，應用尾部煙氣段布置法時會將SCR反應器放置在煙氣脫硫裝置后。不同布置方法的優(yōu)缺點不同，例如高煙塵法能夠優(yōu)化催化劑的效果，降低經濟成本，但是會縮短催化劑的使用壽命；低煙塵法有利于減少飛灰對催化劑的影響，延長催化劑的使用壽命，但是容易造成反應器堵塞；尾部煙氣段布置法可以延長催化劑的使用壽命，但是會增加經濟成本。

1.2 脫硝工藝流程

某火電廠的SCR脫硝噴氨系統由氨存儲與供應系統、反應器系統、噴氨系統、氨與空氣混合系統、尾部煙道系統及檢測系統共同構成，其脫硝工藝流程為：利用氨水泵抽取氨水→控制氨水流量→將除鹽水與氨水混合→將混合后的液體輸送至氨水分散噴射系統→連接壓縮空氣罐與噴槍，噴出霧化氨水→將霧化氨水輸送至SCR反應器→使霧化氨水與煙氣中的NOx發(fā)生氧化還原反應并生成N2和水→將N2排出煙囪。

1.3 脫硝具體原理

在應用SCR脫硝技術時，需在280～420℃的高溫下與催化劑的作用下利用氨水等還原劑與煙氣中的NOx發(fā)生反應，并生成沒有污染性質的N2和水，從而去除煙氣中的NOx。燃煤煙氣中的NOx多為NO，但燃煤過程中也會產生一定的SO2，所以若脫硝過程中噴氨量過多會造成氨逃逸并發(fā)生一些副反應，繼而形成硫酸銨鹽等物質，阻塞催化劑通道并降低催化劑的活性。因此，須嚴格控制噴氨量，減少對催化劑及下游設備的影響并降低經濟成本。

1.4 影響脫硝噴氨系統的因素

（1）反應器入口/出口NOx濃度。反應器入口NOx濃度會受到煤質變化、O2濃度等因素的影響，而其濃度又會影響到系統運行.反應器出口NOx濃度在經過反應后會達到最低，但如果沒有達到最低也會影響系統運行。

（2）反應溫度。反應溫度會影響催化劑的活性與效率，而SCR反應器的最佳反應溫度是340℃，若溫度過高會導致氨出現氧化反應，繼而降低反應器運行效率。

（3）煙氣流速。煙氣流速會影響到NOx在反應器中停留的具體時間，若流速較快會縮短煙氣停留時間，繼而降低反應充分性，影響脫硝效率。

（4）氨氮摩爾比。氨氮摩爾比指的是SCR反應器中NH3與NOx量的比值，會對脫硝效率產生較大影響。

1.5 脫硝噴氨系統的控制問題

（1）非線性問題。脫硝噴氨系統中的化學反應較復雜，煙氣中的飛灰及反應溫度等因素也會影響催化劑的活性，而催化劑的活性又會影響到NOx的濃度，所以脫硝對象就具有非線性問題，而構建T–S模糊模型可以解決這一問題。

（2）時滯問題。NH3進入系統后會先經過混合器、催化劑層再與煙氣接觸，且NH3與NOx發(fā)生反應也需要一定的時間，這就導致采樣時刻存在時滯問題，因此在構建模型時需做好時延處理工作。

（3）時變問題。鍋爐燃燒過程中機組會受到O2濃度等諸多因素的影響，燃燒情況會不斷變化，反應器出口的NOx濃度也會不斷變化，所以脫硝對象也存在時變問題。

此外，脫硝對象會受到多種因素的影響，而輸入變量的控制難度相對較大，所以在構建模型時需增加擾動項。

2 脫硝噴氨矩陣控制系統建模

常用的控制系統建模方法主要包括試驗建模與機理建模等，其中機理建?？梢愿鶕到y內部被控對象的運動規(guī)律利用數學、化學等原理進行建模。在構建脫硝噴氨矩陣控制系統時，可采用基于機理建模的T–S建模方法。

2.1 模型一般形式及辨識

（1）一般形式。從反應溫度等諸多因素的影響來看，需要將脫硝噴氨系統設定為多個輸入與單個輸出相結合的系統，并利用m條模糊規(guī)則代表脫硝噴氨系統模型。

（2）辨識。T–S模糊模型辨識涉及參數辨識與結構辨識這2個方面，其中參數辨識主要是進行模糊規(guī)則前件與后件的辨識，而結構辨識主要是進行輸入輸出變量、隸屬函數等參數的確定。在建模過程中可以利用模糊聚類算法對T–S模糊模型前件參數進行辨識，從而獲取模糊集與隸屬函數的中心點，再利用正交最小二乘法進行模糊規(guī)則后件線性表達式的辨識，從而獲取輸入、輸出線性函數表達式。在進行規(guī)則前件辨識時需要靈活應用模糊C均值聚類算法（解決非線性系統辨識問題的算法），即先選取一定的聚類中心點，然后利用迭代運算法進行聚類中心點的修正，確保每個數據點與聚類中心點之間的距離都是最小的，最后根據聚類中心獲取模糊向量的隸屬函數關系，從而增強模糊變量劃分的合理性。在進行規(guī)則后件的辨識時需要先將公式轉變?yōu)橄蛄啃问?，并明確具體的參數，做好參數的初始化處理工作，設c為模糊聚類中心數量、U為隸屬度函數矩陣、v為隸屬度函數矩陣系數、ci為聚類中心向量，之后利用最小二乘法對公式進行處理。同時，為了減少辨識參數的實際數量，需要利用正交最小二乘法進行處理，降低計算難度。

2.2 脫硝系統擾動因素建模

在構建脫硝系統擾動因素模型時，需要將T–S模型的一般形式轉變?yōu)殡x散的狀態(tài)空間模型，并明確第i條模糊規(guī)則，利用n為輸入變量的數量、q為變量的階次、t為輸入變量的時延。之后需要對參數進行歸一化處理，并明確具體的輸出公式及T–S模糊模型的狀態(tài)空間表達式。

2.3 脫硝噴氨系統建模

SCR脫硝噴氨系統中的化學反應較多且催化劑會受到多種因素的影響，利用煙氣在線監(jiān)測系統需要通過多道工序才能夠獲取氣體監(jiān)測結果，無法有效控制實際的噴氨量。為解決這一問題，應針對脫硝噴氨系統的實際情況進行建模，利用先進的控制方式代替原有的控制手段，增強噴氨量控制的科學性。從上述內容來看，需要將SCR反應器入口處NOx濃度、煙氣流速、反應溫度、噴氨量當作模型的輸入變量，將反應器出口處NOx濃度當作輸出變量，再構建T–S模糊模型并利用DCS平臺進行歷史運行數據的導出，最后利用仿真平臺進行建模仿真并通過均方根誤差評價模型的精度。

3 基于模型預測的脫硝噴氨矩陣控制系統

脫硝噴氨系統中NOx濃度、煙氣流量、反應溫度及噴氨量等因素之間的耦合關系較強，應用傳統的PID控制算法無法達到良好性能，而模型預測控制可有效應對復雜的系統，因此可以將脫硝噴氨系統與T–S模糊模型及DMC（動態(tài)矩陣預測控制）算法結合起來，構建完善的控制系統。

3.1 DMC算法

DMC算法是常用的預測控制算法之一，在應用這一算法時需充分考慮以下內容：①預測模型。在構建DMC算法的預測模型時需要先通過有效手段獲取對象單位階躍響應模型向量，并利用N表示系統的建模時域，再利用所獲取的模型參數進行未來輸出的預測。②滾動優(yōu)化。滾動優(yōu)化在DMC算法中發(fā)揮著輸入控制作用，在構建控制系統時若想讓預測模型獲取的未來輸出值接近期望值，可以利用滾動優(yōu)化進行輸入控制并在最優(yōu)控制指標中添加軟約束處理。③反饋校正。脫硝噴氨系統會受到很多未知擾動因素的影響，通過預測模型獲取的輸出預測值可能會與實際值產生一定的偏差，如果不做好相應的處理工作就會導致二者之間的偏差越來越大，因此在構建系統時需要科學控制二者偏差。即利用加權的方式修正輸出的預測值并通過校正以后的輸出預測向量移位得到初始預測值，再進行滾動優(yōu)化，從而達到良好的反饋校正效果。

3.2 約束性動態(tài)矩陣預測控制

工業(yè)生產會受到多種因素的影響，例如在火力發(fā)電過程中有很多物理約束因素都會對發(fā)電效率產生影響，所以在工作過程中不僅需要將噴氨導管的尺寸控制在合理范圍內，也需要將反應器出口處的NOx濃度最大值控制在50 mg/m3以內。為此在構建脫硝噴氨矩陣控制系統時需要將系統輸入與輸出量控制在相應的范圍內，且需要保障各個時刻的控制量都在約束范圍內，這就需要構建約束性的動態(tài)矩陣預測控制。在構建約束性動態(tài)矩陣預測控制時需要明確輸出預測值的滿足式、最優(yōu)性能指標式，并利用有效集方法解決不等式約束的二次規(guī)劃問題。

3.3 基于模型的矩陣預測控制

相比于其他模型，T–S模糊模型可有效解決非線性問題，這是因為該模型規(guī)則的后件部分屬于線性表達式，可以實現非線性與線性問題的轉變，降低了問題的解決難度。而DMC算法可以在線性系統的支持下進行相應控制，在這種情況下可以將T–S模糊模型與DMC算法結合起來，從而提高噴氨量的控制效率，避免噴氨量過多或過少。在二者相結合的基礎上構建脫硝噴氨矩陣控制系統時應將控制部分劃分為2個模塊，即T–S模糊模型辨識模塊與DMC算法優(yōu)化模塊（圖1）。

在系統運行過程中，先通過T–S模糊模型獲取每個工況的階躍響應模型向量，再利用DMC算法計算最佳噴氨量，從而有效控制系統的實際噴氨量。在將T–S模糊模型與DMC算法結合起來時需要注意一些細節(jié)：①在利用T–S模糊模型進行辨識時不需要對模型逼近性提出過高的要求，但若存在辨識誤差需利用DMC算法進行反饋校正。②在控制系統出口處的NOx濃度時應做好所有工作點采樣時刻的檢測工作，獲取控制量與輸出量，再根據模糊規(guī)則庫當中的內容進行對象模型的選擇，明確模糊模型對象每一時刻的階躍響應模型向量，確保在檢測過程中可以做好DMC算法預測模型參數的修正工作，降低出現參數不正確等問題的概率。此外，在實際應用過程中，需要根據模型辨識結果構建動態(tài)矩陣預測控制系統并增強系統的魯棒性。

4 結束語

對于電力行業(yè)來說，靈活應用脫硝噴氨系統有利于達到國家提出的超低排放要求，但傳統的脫硝噴氨系統存在一定的滯后性、多變量性，無法達到良好的控制效果。在研究過程中發(fā)現在系統中應用T–S模糊模型與DMC算法可以明確最佳的噴氨量，所以應將這兩種方法結合起來，加強約束性動態(tài)矩陣預測控制。但該研究還不夠完善，所以在后續(xù)研究時需深入研究多種模型辨識方法，并綜合考慮其他因素對系統的影響。

參考文獻

[1] 楊展，楊康，劉成柱，等.1 000 MW超臨界燃煤發(fā)電機組脫硝噴氨自動控制方法研究[J].煤化工，2023，51（4）：138-141，159.

[2] 張鑫.脫硝系統噴氨自動調節(jié)系統控制策略優(yōu)化分析[J].應用能源技術，2023，（3）：20-24.