[發明專利]基于濃度精準預測的脫硝裝置噴氨精準控制系統與方法

有效

• 申請號: 202110736767.0
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113433911B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 高翔;鄭成航;譚暢;張涌新;周燦;吳衛紅;翁衛國;楊洋;張悠;姚龍超;劉少俊;李欽武;孫德山
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 鄭芳

1.一種基于濃度精準預測的脫硝裝置噴氨精準控制系統，其特征在于：所述噴氨精準控制系統包括電站信息系統、脫硝裝置入口NOx濃度預測模型、多模型預測控制模塊、脫硝裝置控制對象；

所述電站信息系統包括電廠OPC服務器及DCS控制設備，電站信息系統與脫硝裝置入口NOx濃度預測模型進行通信連接，將DCS數據實時傳輸到脫硝裝置入口NOx濃度預測模型中；脫硝裝置入口NOx濃度預測模型計算得到提前于污染物排放連續監測系統表計的當前時刻出口NOx預測值，再將預測值作為前饋輸入到多模型預測控制模塊中；

所述多模型預測控制模塊以動態矩陣控制為內核，以脫硝裝置入口NOx濃度預測模型作為前饋，通過典型工況劃分了不同子區間模型；

所述脫硝裝置控制對象包括脫硝裝置噴氨裝置閥門開度及噴氨泵頻率；

所述脫硝裝置入口NOx濃度預測模型為基于長短期記憶神經網絡算法建立的脫硝裝置入口NOx濃度預測模型；所述脫硝裝置入口NOx濃度預測模型通過下述步驟建立：

(1)從機理上分析鍋爐機組運行狀況，選取影響NOx生成及脫除的參數作為模型輸入特征變量，以脫硝裝置入口NOx濃度預測值作為模型輸出值；

(2)利用互信息的統計學方法分析選取的輸入特征變量與輸出值的關系，計算兩者之間的互信息值，并形成判斷邏輯；

(3)對輸入特征進行標準化，標準化處理公式如下：

式中，x為輸入特征變量，μ為輸入特征變量的均值，σ為特征的標準差；

(4)引入小波變換方法來確定輸入/輸出特征之間的延遲，將原始數據庫的數據與不同輸入/輸出特征建立聯系，確定不同特征之間的響應時間差，最終確定歷史、實時數據與不同輸入/輸出特征之間的響應時間差；

(5)對所選特征變量的歷史數據進行工況辨識，篩選出穩定工況、吹掃工況以及變負荷工況，并針對變負荷工況根據給煤量進行聚類分段；

(6)選取LSTM算法為基礎進行建模，基于LSTM原理建立脫硝裝置入口NOx濃度預測模型，并確定超參數；超參數確定后，即可建立脫硝裝置入口NOx濃度預測模型。

2.根據權利要求1所述基于濃度精準預測的脫硝裝置噴氨精準控制系統，其特征在于：所述輸入特征變量包括給煤量、一次風量、二次風量、爐床溫度、爐膛出口煙溫、主蒸汽流量、煙氣O₂體積百分比；所述超參數包括預測時間步長、回溯時間步長、隱含層數目和隱含層節點數。

3.根據權利要求1所述基于濃度精準預測的脫硝裝置噴氨精準控制系統，其特征在于：計算輸入特征變量與輸出值之間的互信息值時，采用最小冗余最大相關算法和經驗知識作為評價指標，評價公式為：

mRMR:

式中，x為輸入特征變量，y為輸出值，S為特征{x_i}的集合，I為x,y之間的互信息值。

4.根據權利要求1所述基于濃度精準預測的脫硝裝置噴氨精準控制系統，其特征在于：建立脫硝裝置入口NOx濃度預測模型后，進行超參數的調整，再進行模型準確度的驗證。

5.一種基于濃度精準預測的脫硝裝置噴氨精準控制方法，其特征在于：將權利要求1-4任一種噴氨精準控制系統以模塊的形式內嵌于脫硝DCS系統中，與脫硝DCS系統進行實時通信，當鍋爐燃燒狀況發生變化時，將脫硝裝置入口NOx濃度預測模型的輸入特征變量和輸出值作為前饋輸入到多模型預測控制模塊中；與此同時，多模型預測控制模塊在線識別當前負荷工況，對當前時刻噴氨量進行反饋校正，通過設定好的前饋反饋比例，結合出口NOx設定值，對噴氨量進行滾動優化，給脫硝裝置控制對象發送控制指令增加或減少噴氨量，從而實現對出口NOx濃度的排放控制。