[發明專利]基于變約束多模型預測控制的SCR脫硝控制方法

在審

• 申請號: 201710239768.8
• 申請日: 2017-04-13
• 公開（公告）號: CN106842962A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發明（設計）人: 呂劍虹;周帆
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種基于變約束多模型預測控制的SCR脫硝控制方法，其特征在于，所述方法將多模型預測控制算法、智能模型加權算法和變約束條件相結合，包括如下步驟：

(A)由智能模型加權算法得到精確NOx濃度預測模型；

(B)由多模型預測控制算法不斷滾動優化；輔以與工況隨動的約束條件計算出最佳的實時氨需量；

所述工況包括機組當前負荷、總風量、反應器入口NOx濃度和反應器出口NOx濃度設定值。

2.根據權利要求1所述的SCR脫硝控制方法，其特征在于，步驟(A)具體包括：

(A1)將100％MCR選為高負荷點、75％MCR選為中負荷點、50％MCR選為低負荷點，在高、中、低三個負荷點通過噴氨流量的擾動實驗，并記錄試驗數據；采用常規的最小二乘擬合算法對試驗數據處理，得到噴氨流量對反應器出口NOx濃度的三個基本模型；

其中，MCR為機組最大連續出力。

(A2)在每個計算周期內，根據實際NOx濃度與模型預測NOx濃度的偏差程度來決定，每個模型的權值表述如下

λ＝(Y(k)-Y₁(k))/(Y₂(k)-Y₁(k))

其中，Y(k)為當前NOx濃度實際值，Y₁(k)為高負荷段模型的輸出值，Y₂(k)為中負荷段模型的輸出值，λ為模型權值。

3.根據權利要求1所述的SCR脫硝控制方法，其特征在于，步驟(B)具體包括：

(B1)通過全工況的NOx模型，根據過去的模型輸出值和未來的模型輸入值來預測未來各個采樣周期的過程輸出值；

(B2)通過最小化性能指標J，得到最優的控制率，性能指標J表述如下：

J＝E{(Y-Y_r)^T(Y-Y_r)+ΔU^TΓΔU}

其中：Y為NOx濃度設定值曲線，Y_r為NOx濃度預測值，Γ為控制權值；通過求解該帶約束的二次優化的解，即得最終的氨汽流量指令。

4.根據權利要求3所述的SCR脫硝控制方法，其特征在于：采用與工況隨動的變約束條件，約束條件有上下限與變化速率的雙重限制，具體如下：

$U\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}{U}_{\min }& \left(U\right(k)\≤U_{min})\\ U\left(k\right)& (U_{max}\<U(k)\<U_{min})\\ U_{max}& \left(U\right(k)\≥U_{\max })\end{array}\right.$

其中，U(k)為第k時刻的氨汽流量指令，U_min為氨汽流量指令下限，U_max為噴氨汽流量指令上限，各自表述為：

U_min＝(c_in-c_sp)×Q-A；U_min＝(c_in-c_sp)×Q+A

其中，c_in為反應器入口NOx濃度，c_sp為反應器出口NOx濃度設定值，Q為煙氣流量，A為正的常數；

$U\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}U(k-1)+{\mathrm{\ΔU}}_{\min }& \left(U\right(k)-U(k-1)\≤{\mathrm{\ΔU}}_{min})\\ U\left(k\right)& ({\mathrm{\ΔU}}_{\min }\<U(k)-U(k-1)\<{\mathrm{\ΔU}}_{max})\\ U(k-1)+{\mathrm{\ΔU}}_{max}& \left(U\right(k)-U(k-1)\≥{\mathrm{\ΔU}}_{max})\end{array}\right.$

其中，ΔU_min為氨汽流量變化速率的下限，ΔU_max為氨汽流量變化速率的上限。