[發明專利]一種基于模型自適應PID的SCR脫硝智能噴氨優化方法及系統

在審

• 申請號: 201810710315.3
• 申請日: 2018-07-02
• 公開（公告）號: CN108628177A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發明（設計）人: 孟磊;谷小兵;李廣林;江澄宇;李葉紅;馬務;寧翔;賈英韜
• 申請（專利權）人: 大唐環境產業集團股份有限公司
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200
• 代理人: 司立彬

1.一種基于模型自適應PID的SCR脫硝智能噴氨優化方法，其步驟包括：

1)基于燃煤火電機組燃燒系統的運行數據，建立入口氮氧化物濃度模型；然后利用該入口氮氧化物濃度模型和當前采集的運行數據，得到入口氮氧化物濃度的預測值；

2)根據入口氮氧化物濃度預測值計算當前運行工況下噴氨量作為前饋信號，將該噴氨量前饋信號發送給SCR脫硝系統；

3)測量燃煤火電機組燃燒系統的出口氮氧化物濃度的實測值，將該實測值與出口氮氧化物濃度設定值做偏差后輸入自適應PID控制器，自適應PID控制器基于該偏差得到噴氨量反饋控制信號并發送給SCR脫硝系統；PID控制器參數根據當前燃燒系統以及SCR脫硝系統實際運行工況進行自適應調整；

4)SCR脫硝系統根據該噴氨量前饋信號和噴氨量反饋控制信號控制SCR脫硝反應器的噴氨量。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過主元分析算法對所述運行數據進行劃分，確定出與入口氮氧化物關聯緊密的參數；然后將確定出的與入口氮氧化物關聯緊密的參數作為訓練數據，采用深度學習算法或者最小二乘支持向量機算法，建立入口氮氧化物濃度模型。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述運行數據包括機組負荷、一次風量、二次風量、總煤量、磨煤機運行臺數。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，得到所述噴氨量前饋信號的方法為：將所述預測值乘以煙氣量，然后再乘以氨氮摩爾比計算出氨氣量需求量，作為SCR脫硝系統的所述噴氨量前饋信號。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述自適應PID控制器根據入口氮氧化物濃度和出口氮氧化物濃度建立SCR噴氨系統模型；然后采用遺傳算法或者PSO優化算法對SCR噴氨系統模型參數進行優化，得到所述自適應PID控制器的PID最佳參數。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，采用多點矩陣式測量儀表測量所述出口氮氧化物濃度的實測值。

7.一種基于模型自適應PID的SCR脫硝智能噴氨優化系統，其特征在于，包括噴氨量前饋信號產生單元、自適應PID控制器和SCR脫硝系統；其中，

所述噴氨量前饋信號產生單元，連接煤火電機組燃燒系統運行數據傳感器，基于燃煤火電機組燃燒系統運行數據傳感器采集的運行數據，建立入口氮氧化物濃度模型；并利用該入口氮氧化物濃度模型和當前采集的運行數據，得到入口氮氧化物濃度的預測值，然后根據入口氮氧化物濃度預測值計算當前運行工況下的噴氨量前饋信號；

所述自適應PID控制器，連接出口氮氧化物濃度測量儀表，用于根據燃煤火電機組燃燒系統的出口氮氧化物濃度的實測值與出口氮氧化物濃度設定值的偏差得到噴氨量反饋控制信號；

所述SCR脫硝系統，分別連接所述噴氨量前饋信號產生單元和所述自適應PID控制器以接收所述噴氨量前饋信號和噴氨量反饋控制信號，用于根據該噴氨量前饋信號和噴氨量反饋控制信號控制SCR脫硝反應器的噴氨量。

8.如權利要求7所述的系統，其特征在于，通過主元分析算法對所述運行數據進行劃分，確定出與入口氮氧化物關聯緊密的參數；然后將確定出的與入口氮氧化物關聯緊密的參數作為訓練數據，采用深度學習算法或者最小二乘支持向量機算法，建立入口氮氧化物濃度模型；所述運行數據包括機組負荷、一次風量、二次風量、總煤量、磨煤機運行臺數。

9.如權利要求7所述的系統，其特征在于，所述自適應PID控制器根據入口氮氧化物濃度和出口氮氧化物濃度建立SCR噴氨系統模型；然后采用遺傳算法或者PSO優化算法對SCR噴氨系統模型參數進行優化，得到所述自適應PID控制器的PID最佳參數。

10.如權利要求7所述的系統，其特征在于，采用多點矩陣式測量儀表測量所述出口氮氧化物濃度的實測值。