CN109426144B - 基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于电厂脱硝技术领域，提出一种基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法。包括以下步骤：S1：确定训练模型的自变量参数为烟气脱硝***的OFA风门指令、低氮风门指令、二次风压、排粉机运行状态、炉膛氧量、机组主蒸汽流量，因变量参数为SCR反应器入口NOx浓度；S2：记录烟气脱硝***各自变量参数及因变量参数的历史数据；S3：由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林脱硝模型，S4：脱硝时由烟气脱硝***各自变量参数输入随机森林脱硝模型得出SCR反应器入口NOx浓度预测值，S5：由SCR反应器入口NOx浓度预测值计算出供氨调门开度进行喷氨脱硝。本发明解决了现有技术中SCR喷氨量控制***控制对象非线性、大迟延的问题。
Description
技术领域
本发明属于发电厂脱硝技术领域，涉及一种基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法。
背景技术
SCR烟气脱硝技术，是将还原剂氨喷入烟气中，利用催化剂将烟气中的NOx转化为N2和水。但是，在烟气脱硝的同时，催化剂可以使部分烟气中SO2氧化生成SO3，并与SCR脱硝过程中未反应的氨反应生成具有粘性硫酸氢氨，硫酸氢氨会对催化床层和空预器造成危害的。
目前火力发电机组中脱硝***按照锅炉***的设计，脱硝***反应区分别布置在两侧烟道上，位置位于空预器和省煤器之间。
脱硝出口NOx浓度的稳定控制、减少氨逃逸量，能够保证空预器长期安全运行、脱硝效率和催化剂寿命。氨逃逸以及脱硝运行的经济性等方面在脱硝过程中均要平衡控制，鲁棒性较强的控制策略在脱硝控制中显得尤为重要。
现有脱硝控制技术存在的问题：
(1)脱硝控制***中采集的NOx与烟囱净烟气处的排放数值偏差大。
因脱硝***反应区随锅炉***分为两侧布置，两个反应区出口的NOx浓度测量值不能保证完全一致，这就导致脱硝***喷氨自动调节***如何控制出口参数，才能够与烟从净烟气处的测量值保持一致。
(2)同时由于烟囱出口净烟气测点位置与脱硝出口烟气测点位置之间相差一段距离，导致两个测量值之间存在较大的时间延迟问题，对脱硝喷氨自动调节***的参数整定带来了较大困难。
(3)对于不同的锅炉***，燃烧过程中产生的NOx浓度也不同。对于NOx浓度较大的锅炉，轻微的波动都有可能造成烟囱净烟气处的NOx排放浓度超标。对于脱硝***的稳定控制是关系到火力发电厂NOx排放参数稳定的关键。
发明内容
本发明提出基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法，解决了现有技术中SCR喷氨量控制***控制对象非线性、大迟延的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法，包括以下步骤：
S1：确定训练模型的自变量参数为烟气脱硝***的OFA风门指令、低氮风门指令、二次风压、排粉机运行状态、炉膛氧量、机组主蒸汽流量，因变量参数为SCR反应器入口NOx浓度；
S2：记录烟气脱硝***各自变量参数及因变量参数的历史数据；
S3：由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林脱硝模型，
S4：脱硝时由烟气脱硝***各自变量参数输入随机森林脱硝模型得出SCR反应器入口NOx浓度预测值，
S5：由SCR反应器入口NOx浓度预测值计算出供氨调门开度进行喷氨脱硝。
作为进一步的技术方案，所述SCR反应器入口NOx浓度预测值经过空预器出口NOx设定修正、空预器出口NOx修正、机组主蒸汽流量修正后再计算脱硝喷氨量。
作为进一步的技术方案，SCR反应器入口NOx浓度预测值经过空预器出口NOx设定修正、空预器出口NOx修正、机组主蒸汽流量修正的具体流程为，
S51：SCR反应器入口NOx浓度预测值减去空预器出口NOx浓度设定值，得到值A，空预器出口NOx与空预器出口NOx的时间微分求和得到值M，
S52：A乘以机组主蒸汽流量后除以系数k得到值B，
S53：B与B的时间微分求和得到值C，空预器出口NOx浓度设定值与M的之差的比例积分值N，
S54：作为前馈量的C与作为主调输出的N求和得到值D，
S55：D与脱硝喷氨量之差的比例积分得到供氨调门开度。
本发明使用原理及有益效果为：
1、本发明针对SCR喷氨量控制***控制对象非线性、大迟延的特点，在烟气脱硝***的大量变化参数中，在大量数据处理模型中经过无数试验模拟筛选，经过复杂的大数据计算，确定了计算自变量参数为OFA风门指令、低氮风门指令、二次风压、排粉机运行状态、炉膛氧量、机组主蒸汽流量为最佳自变量参数，以及确定了随机森林模型为最佳拟合模型，通过这些自变量参数以及随机森林模型的高效结合，从而实现了因变量参数SCR反应器入口NOx浓度的高效拟合，如图1所示，拟合度达到了91.47％，因而解决了实际生产难以解决的问题，同时本发明现场SCR喷氨控制采用空预器出口NOx设定修正、空预器出口NOx修正、机组主蒸汽流量修正构成的带前馈的串级控制策略，进一步保证了控制的精确性。为克服空预器出口NOx浓度测量迟延，利用空预器出口NOx的变化趋势对其进行修正，提前控制，起到了部分超前调节的作用，由于SCR反应器出口NOx浓度分布不均、不具代表性，空预器出口烟道烟气流场较稳定，测量空预器出口NOx浓度参与脱硝喷氨自调是切实可行的，为克服SCR入口NOx测量信号存在迟延问题，从SCR入口NOx主要影响因素入手，创造性的找出了可以提前反映入口NOx变化的前馈量来***入口NOx变化。
2、本发明还加入了干预逻辑，能够进一步实现高效控制并保证控制的及时性，可以满足机组超低排放要求，同时减小过量喷氨造成空预器堵塞风险，在脱硝喷氨自调回路中引入干预逻辑，进而保证各级天气预警下烟囱净烟气处NOx的稳定控制。干预逻辑包括空预器出口NOx浓度设定值干预逻辑和净烟气NOx干预逻辑，空预器出口NOx浓度设定值干预逻辑根据各级天气预警，分别设置“解除控制”、“橙色预警”、“黄色预警”、“红色预警”四个按钮，不同的按钮对应不同的NOx设定值。净烟气NOx干预逻辑通过对净烟气NOx和空预器出口NOx浓度趋势的判断，引发干预逻辑动作，将供氨调门切手动，同时自动将供氨调门开至一定值，待参数正常后将供氨自调投入自动。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明中烟气脱硝***各自变量参数输入随机森林脱硝模型得出SCR反应器入口NOx浓度预测值与实际值的拟合度曲线，纵坐标为SCR反应器入口NOx浓度预测值，横坐标为自变量综合值；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出的基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法，包括以下步骤：
S1：确定训练模型的自变量参数为烟气脱硝***的OFA(空气分级燃烧)风门指令、低氮风门指令、二次风压、排粉机运行状态、炉膛氧量、机组主蒸汽流量，因变量参数为SCR(选择性催化还原法)反应器入口NOx浓度；
S2：记录烟气脱硝***各自变量参数及因变量参数的历史数据；
S3：由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林脱硝模型，
S4：脱硝时由烟气脱硝***各自变量参数输入随机森林脱硝模型得出SCR反应器入口NOx浓度预测值，
S5：由SCR反应器入口NOx浓度预测值计算出供氨调门开度进行喷氨脱硝。
进一步，所述SCR反应器入口NOx浓度预测值经过空预器出口NOx设定修正、空预器出口NOx修正、机组主蒸汽流量修正后再计算脱硝喷氨量。
进一步，SCR反应器入口NOx浓度预测值经过空预器出口NOx设定修正、空预器出口NOx修正、机组主蒸汽流量修正的具体流程为，
S51：SCR反应器入口NOx浓度预测值减去空预器出口NOx浓度设定值，得到值A，空预器出口NOx与空预器出口NOx的时间微分求和得到值M，
S52：A乘以机组主蒸汽流量后除以系数k得到值B，
S53：B与B的时间微分求和得到值C，空预器出口NOx浓度设定值与M的之差的比例积分值N，
S54：作为前馈量的C与作为主调输出的N求和得到值D，
S55：D与脱硝喷氨量之差的比例积分得到供氨调门开度。
本发明针对SCR喷氨量控制***控制对象非线性、大迟延的特点，在烟气脱硝***的大量变化参数中，在大量数据处理模型中经过无数试验模拟筛选，经过复杂的大数据计算，在众多自变量参数与拟合模型中，确定了计算自变量参数为OFA风门指令、低氮风门指令、二次风压、排粉机运行状态、炉膛氧量、机组主蒸汽流量以及与拟合模型随机森林模型结合在一起为最佳组合，通过这些自变量参数以及随机森林模型的高效结合，从而实现了因变量参数SCR反应器入口NOx浓度的高效拟合，至于随机森林模型如何去拟合，为本领域技术人员熟知常识，这里不作赘述，可参考如下随机森林模型具体算法：
决策树
决策树是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
随机森林是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类，然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。
在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意采样与完全***。首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。这样使得在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现过度拟合。然后进行列采样，从M个feature中，选择m个(m<<M)。之后就是对采样之后的数据使用完全***的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续***的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。一般很多的决策树算法都一个重要的步骤——剪枝，但是这里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现过度拟合。
决策树中***属性的两个选择度量：
1)信息增益
随机森林模型任意样本分类的期望信息：
a)I(S1，S2，……，Sm)＝∑Pilog2(Pi)(i＝1..m)
其中，数据集为S，m为S的分类数目，Pi≈|Si/|S|，Ci为某分类标号，Pi为任意样本属于Ci的概率，Si为分类Ci上的样本数。
b)I(S1，S2，……，Sm)越小，S1，S2，……，Sm就越有序(越纯)，分类效果就越好。
c)由属性A划分为子集的熵：
A为属性，具有V个不同的取值，S被A划分为V个子集S1，S2，……，Sv，Sij是子集Sj中类Ci的样本数。E(A)＝∑(S1j+……+Smj)/S*I(S1j，……，Smj)。
d)信息增益：Gain(A)＝I(S1，S2，……，Sm)。
e)***属性选择规则：选择具有最大信息增益的属性为***属性。
2)基尼指数
a)集合T包含N个类别的记录，那么其Gini指标(基尼系数)就是pj类别j出现的频率。
b)***属性选择规则：选择具有最小Ginisplit的属性为***属性(对于每个属性都要遍历所有可能的分割方法)。
如图1所示，纵坐标为SCR反应器入口NOx浓度预测值，横坐标为6个自变量参数综合值，从图中反应的准确率达到了91.47％，而此些自变量参数通过线性模型试验的准确率只为46.29％，通过K近邻的准确率为72.08％，因而解决了实际生产难以解决的问题，同时本发明现场SCR喷氨控制采用空预器出口NOx设定修正、空预器出口NOx修正、机组主蒸汽流量修正构成的带前馈的串级控制策略，进一步保证了控制的精确性。为克服空预器出口NOx浓度测量迟延，利用空预器出口NOx的变化趋势对其进行修正，提前控制，起到了部分超前调节的作用，由于SCR反应器出口NOx浓度分布不均、不具代表性，空预器出口烟道烟气流场较稳定，测量空预器出口NOx浓度参与脱硝喷氨自调是切实可行的，为克服SCR入口NOx测量信号存在迟延问题，从SCR入口NOx主要影响因素入手，创造性的找出了可以提前反映入口NOx变化的前馈量来***入口NOx变化。
本发明还加入了干预逻辑，能够进一步实现高效控制并保证控制的及时性，可以满足机组超低排放要求，同时减小过量喷氨造成空预器堵塞风险，在脱硝喷氨自调回路中引入干预逻辑，进而保证各级天气预警下烟囱净烟气处NOx的稳定控制。干预逻辑包括空预器出口NOx浓度设定值干预逻辑和净烟气NOx干预逻辑，空预器出口NOx浓度设定值干预逻辑根据各级天气预警，分别设置“解除控制”、“橙色预警”、“黄色预警”、“红色预警”四个按钮，不同的按钮对应不同的NOx设定值。净烟气NOx干预逻辑通过对净烟气NOx和空预器出口NOx浓度趋势的判断，引发干预逻辑动作，将供氨调门切手动，同时自动将供氨调门开至一定值，待参数正常后将供氨自调投入自动。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定训练模型的自变量参数为烟气脱硝***的OFA风门指令、低氮风门指令、二次风压、排粉机运行状态、炉膛氧量、机组主蒸汽流量，因变量参数为SCR反应器入口NOx浓度；
S2：记录烟气脱硝***各自变量参数及因变量参数的历史数据；
S3：由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林脱硝模型，
S4：脱硝时由烟气脱硝***各自变量参数输入随机森林脱硝模型得出SCR反应器入口NOx浓度预测值，
S5：由SCR反应器入口NOx浓度预测值计算出供氨调门开度进行喷氨脱硝，
其中，所述SCR反应器入口NOx浓度预测值经过空预器出口NOx浓度设定修正、空预器出口NOx浓度修正、机组主蒸汽流量修正后再计算脱硝喷氨量。
2.根据权利要求1所述的基于随机森林模型的电站锅炉烟气脱硝方法，其特征在于，SCR反应器入口NOx浓度预测值经过空预器出口NOx浓度设定修正、空预器出口NOx浓度修正、机组主蒸汽流量修正的具体流程为，
S51：SCR反应器入口NOx浓度预测值减去空预器出口NOx浓度设定值，得到值A，空预器出口NOx浓度与空预器出口NOx浓度的时间微分求和得到值M，
S52：A乘以机组主蒸汽流量后除以系数k得到值B，
S53：B与B的时间微分求和得到值C，空预器出口NOx浓度设定值与M的之差的比例积分得到 值N，
S54：作为前馈量的C与作为主调输出的N求和得到值D，
S55：D与脱硝喷氨量之差的比例积分得到供氨调门开度。
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