[發明專利]基于SCR脫硝系統的噴氨量優化控制裝置及控制方法

在審

• 申請號: 202210107225.1
• 申請日: 2022-01-28
• 公開（公告）號: CN114558447A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 武永鑫;李旭凱;王英敏;成艷亭;葉翔;王偉;王海剛
• 申請（專利權）人: 中國大唐集團科學技術研究總院有限公司華北電力試驗研究院;中國大唐集團科學技術研究總院有限公司
• 主分類號: B01D53/86
• 分類號: B01D53/86;B01D53/56;B01D53/90;G05B13/04
• 代理公司: 北京中南長風知識產權代理事務所(普通合伙) 11674
• 代理人: 李青

本發明公開了一種基于SCR脫硝系統的噴氨量優化控制裝置及控制方法，裝置包括：噴氨量預測系統、保護邏輯、SCR脫硝系統。噴氨量預測系統，所述噴氨量預測系統包括：至少1個神經網絡模型，通過每個模型預測結果的相互調用，計算噴氨量的預測結果。保護邏輯，用于對噴氨量的預測結果進行判斷，生成噴氨量預測值信號，防止出現噴氨量不達標。SCR脫硝系統，根據噴氨量預測值信號控制SCR脫硝反應器的噴氨量。通過本發明提供的噴氨量優化控制方法，保證在NO_x出口排放達標的同時，獲得最佳的噴氨量，能夠提高氨氣利用率，降低氨逃逸，提高脫硝系統運行的穩定性。

技術領域

本發明涉及火力發電技術領域，具體涉及一種基于SCR脫硝系統的噴氨量優化控制裝置及控制方法。

背景技術

目前，國內燃煤機組廣泛采用選擇性催化還原技術(Selective CatalyticReduction,SCR)來降低煙氣中的氮氧化物值(NO_x)，以實現環保減排的目標。SCR技術基本原理是通過氧化還原反應將煙氣中的NO_x轉化為無污染的N₂和H₂O。SCR反應過程復雜，脫硝效率受到多種因素的影響，如：噴胺量、反應溫度、煙氣速度等，其中影響效率的主要因素為噴氨量，其根據獲取的入口NO_x濃度來值確定。由于SCR系統存在大慣性、大延遲和強擾動的動態特性，當燃燒工況發生變化時，會造成入口NO_x值發生較大波動，存在噴氨量不準確和不及時，導致出口NO_x濃度值波動較大，脫硝效率難以控制的風險。

發明內容

因此，本發明提供的一種基于SCR脫硝系統的噴氨量優化控制裝置及控制方法，克服了現有技術中噴氨量不準確和不及時，導致出口NO_x濃度值波動較大，脫硝效率難以控制的缺陷。

為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

第一方面，本發明實施例提供一種基于SCR脫硝系統的噴氨量優化控制裝置，包括：噴氨量預測系統、保護邏輯、SCR脫硝系統；

噴氨量預測系統，所述噴氨量預測系統包括：至少1個神經網絡模型，通過每個模型預測結果的相互調用，計算噴氨量的預測結果；

保護邏輯，用于對噴氨量的預測結果進行判斷，生成噴氨量預測值信號，防止出現噴氨量不達標；

SCR脫硝系統，根據噴氨量預測值信號控制SCR脫硝反應器的噴氨量。

可選地，所述噴氨量預測系統，包括：1個入口NO_x預測模型和3個噴氨量預測模型；

其中3個噴氨量預測模型分別為：噴氨量預測模型1、噴氨量預測模型2和噴氨量預測模型3；

噴氨量預測模型1、噴氨量預測模型2與噴氨量預測模型3之間依次串聯，并與入口NO_x預測模型進行并聯。

可選地，所述入口NO_x預測模型，包括：1個輸入層、若干個隱含層和1個輸出層；其中，輸入層包含5個神經元；每個隱含層包含若干個神經元；輸出層包含1個神經元。

可選地，所述噴氨量預測模型，包括：1個輸入層、若干個隱含層和1個輸出層；其中，輸入層包含7個神經元；每個隱含層包含若干個神經元；輸出層包含兩個神經元。

可選地，所述噴氨量預測模型1的輸入參量為：當前時刻(t)的負荷、氧量、總燃料量、總風量、入口NO_x濃度值、出口NO_x濃度設定值和噴氨量，輸出參量為(t+1)時刻的噴氨量預測值和出口NO_x濃度預測值；