CN111880504A - 一种智能的动态分区喷氨控制方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种智能的动态分区喷氨控制方法和***，该方法包括智能总量控制方法和智能分区控制方法。本发明还提供了一种利用上述方法的喷氨***，包括DCS***模块、PLC控制器模块和大数据分析模块；所述DCS***模块通过LC卡件，采用MODBUS通信协议与PLC控制器模块连接，所述PLC控制器模块通过TCP/IP协议与大数据分析模块连接。本发明既能有效地控制脱硝反应器的喷氨总量，又能够根据各支管调节阀保证喷氨的均匀性，有效地降低氨逃逸，达到环保排放的目标。
Description
技术领域
本发明涉及燃煤电厂烟气脱硝技术领域，尤其是涉及一种智能的动态分区喷氨控制方法和***。
背景技术
随着国家一系列政策和法规的颁布，燃煤电厂的大气污染物排放已纳入严格监管，各电厂陆续开展了烟气超低排放改造。超低排放改造后要求燃煤电厂NOx排放浓度须低于50mg/m3，开发完善的火电厂脱硝技术，尽量降低电厂污染物的排放，已成为我国电厂势在必行的任务。
目前国内外使用最多的脱硝技术是SCR(Selective Catalytic Reduction，选择性催化还原)烟气脱硝技术，其中喷氨量的控制是其重要过程。当喷氨量过少时，导致出口NOx排放超标；当喷氨量过量时，氨逃逸率增加，造成下游空预器堵塞和腐蚀。所以，氨量的控制对脱硝***至关重要。喷氨量控制一方面要控制总量，另一方面要保证喷氨的均匀性。
喷氨总量控制方式常采单回路的出口NOx定值控制策略、固定摩尔比控制策略、串级PID控制策略，其主要根据出口NOx浓度与其设定值之间的偏差调整总量控制阀门的开度，但SCR反应器出口NOx浓度往往采用单点取样或多点取样混合后测量，测量值不足以代表SCR出口的浓度，得到的喷氨量并不能达到最优，同时出口NOx浓度存在大迟延、大滞后的特征，目前的控制策略控制效果较差。喷氨均匀性主要根据通过人工调整手动调节阀，每次调整工作量较大、耗时较长。
因此，为了使脱硝反应器出口NOx浓度达到经济且环保的目标，其喷氨总量调整的适量性以及喷氨的均匀性问题是当前脱硝领域亟需解决的一个问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能的动态分区喷氨控制方法和***，本发明既能有效地控制脱硝反应器的喷氨总量，又能够根据各支管调节阀保证喷氨的均匀性，有效地降低氨逃逸，达到环保排放的目标。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
智能的动态分区喷氨控制方法包括：
步骤100智能总量控制方法：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，预测SCR入口NOx浓度和烟气量浓度，并当做喷氨控制器的前馈信号，控制器给出最终的总量喷氨阀门的指令；
步骤200分区控制方法：以总量控制阀门得到的喷氨量为总的喷氨量，根据智能喷配控制器得到每个支管调节阀的喷氨量；所述智能分配控制器是根据每个分区的出口NOx浓度与设定值之间的偏差，计算每个支管调节阀的相对比例，并据此得到支管调节阀的开度。
优选地，步骤100中采用LSTM方法预测SCR入口NOx浓度和烟气量浓度。
优选地，步骤100中控制器采用串级PID控制。
优选地，步骤100具体包括：
步骤1001入口NOx浓度预测：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，选择与入口NOx浓度相关的影响因素，包括：机组负荷、总风量、总煤量、烟气含氧量、磨煤机给煤量、二次风门开度、燃尽风门开度和炉膛出口温度；入口NOx浓度预测方法采用LSTM神经网络方法，其输入为与入口NOx浓度相关的影响因素，输出为入口NOx浓度；
步骤1002烟气量浓度预测：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，选择与烟气量相关的影响因素，包括：机组负荷、总风量、氧量，采用LSTM神经网络方法，其输入为机组负荷、总风量、氧量等，输出为烟气量；
步骤1003串级PID控制：主PID控制器根据出口NOx浓度与设定值的偏差，计算得到喷氨量，为了解决***的滞后、非线性特性，将入口NOx浓度与烟气量浓度参数作为主PID控制器的前馈；副PID控制器根据实际喷氨量与主PID控制器输出的偏差计算的总量喷氨阀门的控制指令。
优选地，在步骤1001和1002中的LSTM神经网络方法具体包括：
建立LSTM循环神经网络结构，所述LSTM循环神经网络结构为多输入单输出的三层模型；第一层为输入层，训练数据集中与NOx排放量相关的运行时间序列数据；第二层为隐含层，为LSTM循环网络结构，LSTM隐含层采用LSTM单元，该单元具有三个门和一个状态更新单元；三个门分别为输入门、遗忘门和输出门，输入门用来决定当前时刻网络的输入有多少保存到单元状态中；遗忘门决定上一时刻当前的状态有多少信息保留到当前时刻；输出门用来控制单元状态有多少输出到当前输出值；第三层为输出层，对应的是入口NOx浓度或烟气量预测结果；
训练LSTM循环神经网络模型，训练过程包括：前向计算每个神经元的输出值、反向计算每个神经元的误差值以及计算每个神经元之间权重梯度和偏置梯度。
优选地，步骤200具体包括：
步骤2001计算出口NOx浓度偏差：根据各分区出口NOx浓度测量仪表测量得到的出口NOx浓度以及运行人员设定的出口NOx的设定值，计算各分区出口NOx浓度与设定值之间的偏差，记为A1，A2，……，An；
步骤2002计算各分区喷氨量权重系数：基于偏差值A1，A2，……，An，根据公式wi＝Ai/(A1+A2+……+An)，得到每个分区的相对权重wi；
步骤2003根据步骤100得到的总量喷氨阀门开度指令M及每个分区的相对权重wi，得到各分区各支管调节阀的开度M×wi。
本发明还提供一种智能的动态分区喷氨控制***，包括：DCS***模块、PLC控制器模块和大数据分析模块；所述DCS***模块通过LC卡件，采用MODBUS通信协议与PLC控制器模块连接，所述PLC控制器模块通过TCP/IP协议与大数据分析模块连接。
优选地，所述DCS***模块负责智能分区喷氨优化控制***数据的采集以及上级模块阀门开度指令的执行；采集的数据是通过对燃煤机组烟气生成机理及SCR***机理分析，确定与入口NOx浓度、烟气量浓度相关的影响因素，包括：机组负荷、出入口NOx浓度、烟气量、氧量、总风量、总煤量和喷氨量。
优选地，所述PLC控制器模块根据所述DCS***模块采集的数据通过控制逻辑实现总量控制阀门开度以及各分区喷氨控制阀门开度指令的计算。
优选地，所述大数据分析模块内嵌LSTM神经网络方法，根据所述DCS***模块采集的数据，采用该方法计算得到入口NOx预测浓度及烟气量浓度，并将计算结果反馈至PLC控制器，为PLC控制逻辑提供控制参数。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明克服了传统脱硝反应器入口NOx浓度测量滞后、烟气量测不准的问题，能够使SCR脱硝反应器控制得到快速有效的控制；
2.本发明能够解决SCR反应器出口NOx浓度不均匀导致的喷氨量不均匀问题，解决下游设备堵塞的问题；
3.本发明能够使得出口NOx浓度稳定在设定值附近，具有调节速度快、调节品质高的特征；
4.本发明喷氨控制***具有安装简单、技改成本较低的特点，提高了分区喷氨调节的品质，减轻了氨逃逸对SCR脱硝装置下游设备的不利影响。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种智能的动态分区喷氨控制方法流程图；
图2为本发明具体实施流程示意图；
图3为本发明一种智能的动态分区喷氨控制***的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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做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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"长度"、"宽度"、"厚度"、"上"、"下"、"前"、"后"、"左"、"右"、"竖直"、"水平"、"顶"、"底"、"内"、"外"、"顺时针"、"逆时针"等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语"第一"、"第二"仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，"多个"的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明提供了一种智能的动态分区喷氨控制方法，克服了脱硝反应器入口NOx浓度测量滞后、烟气量测不准、喷氨量不均匀等问题，既能有效地控制脱硝反应器的喷氨总量，又能够根据各支管调节阀保证喷氨的均匀性，有效地降低氨逃逸，达到环保排放的目标。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，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。
如图1所示，本发明实施例提供的智能的动态分区喷氨控制方法具体包括以下步骤：
步骤100智能总量控制方法：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，采用LSTM方法预测SCR入口NOx浓度和烟气量浓度，并当做喷氨控制器的前馈信号，控制器采用串级PID控制，得到最终的总量喷氨阀门的指令；
步骤200分区控制方法：以总量控制阀门得到的喷氨量为总的喷氨量，根据智能喷配控制器得到每个支管调节阀的喷氨量；所述智能分配控制器是根据每个分区的出口NOx浓度与设定值之间的偏差，计算每个支管调节阀的相对比例，并据此得到支管调节阀的开度。
图2为本发明实施例的具体流程示意图，具体实现过程如下：
入口NOx浓度预测：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，选择与入口NOx浓度相关的影响因素，包括：机组负荷、总风量、总煤量、烟气含氧量、磨煤机给煤量、二次风门开度、燃尽风门开度和炉膛出口温度；入口NOx浓度预测方法采用LSTM神经网络方法，其输入为与入口NOx浓度相关的影响因素，输出为入口NOx浓度；
烟气量浓度预测：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，选择与烟气量相关的影响因素，包括：机组负荷、总风量、氧量，采用LSTM神经网络方法，其输入为机组负荷、总风量、氧量等，输出为烟气量；
串级PID控制：主PID控制器根据出口NOx浓度与设定值的偏差，计算得到喷氨量，为了解决***的滞后、非线性特性，将入口NOx浓度与烟气量浓度参数作为主PID控制器的前馈；副PID控制器根据实际喷氨量与主PID控制器输出的偏差计算的总量喷氨阀门的控制指令。
建立LSTM循环神经网络结构，所述LSTM循环神经网络结构为多输入单输出的三层模型；第一层为输入层，训练数据集中与NOx排放量相关的运行时间序列数据；第二层为隐含层，为LSTM循环网络结构，LSTM隐含层采用LSTM单元，该单元具有三个门和一个状态更新单元；三个门分别为输入门、遗忘门和输出门，输入门用来决定当前时刻网络的输入有多少保存到单元状态中；遗忘门决定上一时刻当前的状态有多少信息保留到当前时刻；输出门用来控制单元状态有多少输出到当前输出值；第三层为输出层，对应的是入口NOx浓度或烟气量预测结果；
训练LSTM循环神经网络模型，训练过程包括：前向计算每个神经元的输出值、反向计算每个神经元的误差值以及计算每个神经元之间权重梯度和偏置梯度。
计算出口NOx浓度偏差：根据各分区出口NOx浓度测量仪表测量得到的出口NOx浓度以及运行人员设定的出口NOx的设定值，计算各分区出口NOx浓度与设定值之间的偏差，记为A1，A2，……，An；
就算各分区喷氨量权重系数：基于偏差值A1，A2，……，An，根据公式wi＝Ai/(A1+A2+……+An)，得到每个分区的相对权重wi；
根据步骤100得到的总量喷氨阀门开度指令M及每个分区的相对权重wi，得到各分区各支管调节阀的开度M×wi。
图3为本发明实施例用于智能的动态分区喷氨控制***的结构示意图。智能的动态分区喷氨控制***包括DCS***模块、PLC控制器模块和大数据分析模块。所述DCS***模块通过LC卡件，采用MODBUS通信协议与PLC控制器模块连接，所述PLC控制器模块通过TCP/IP协议与大数据分析模块连接。
所述DCS***模块主要负责智能分区喷氨优化控制***数据的采集以及上级模块阀门开度指令的执行。所述采集的数据主要是通过对燃煤机组烟气生成机理及SCR***机理分析，确定的与入口NOx浓度、烟气量浓度相关的影响因素，主要包括机组负荷、出入口NOx浓度、烟气量、氧量、总风量、总煤量、喷氨量等。
所述PLC控制器模块主要根据DCS采集的数据通过控制逻辑实现总量控制阀门开度以及各分区喷氨控制阀门开度指令的计算。
所述大数据分析模块内嵌LSTM神经网络方法，主要根据DCS采集的数据，采用该方法计算得到入口NOx预测浓度及烟气量浓度，并将计算结果反馈至PLC控制器，为PLC控制逻辑提供控制参数。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种智能的动态分区喷氨控制方法，其特征在于，包括：
步骤100智能总量控制方法：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，预测SCR入口NOx浓度和烟气量浓度，并当做喷氨控制器的前馈信号，控制器给出最终的总量喷氨阀门的指令；
步骤200分区控制方法：以总量控制阀门得到的喷氨量为总的喷氨量，根据智能喷配控制器得到每个支管调节阀的喷氨量；所述智能分配控制器是根据每个分区的出口NOx浓度与设定值之间的偏差，计算每个支管调节阀的相对比例，并据此得到支管调节阀的开度。
2.根据权利要求1所述的一种智能的动态分区喷氨控制方法，其特征在于，步骤100中采用LSTM方法预测SCR入口NOx浓度和烟气量浓度。
3.根据权利要求2所述的一种智能的动态分区喷氨控制方法，其特征在于，步骤100中控制器采用串级PID控制。
4.根据权利要求3所述的一种智能的动态分区喷氨控制方法，其特征在于，步骤100具体包括：
步骤1001入口NOx浓度预测：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，选择与入口NOx浓度相关的影响因素，包括：机组负荷、总风量、总煤量、烟气含氧量、磨煤机给煤量、二次风门开度、燃尽风门开度和炉膛出口温度；入口NOx浓度预测方法采用LSTM神经网络方法，其输入为与入口NOx浓度相关的影响因素，输出为入口NOx浓度；
步骤1002烟气量浓度预测：根据锅炉***参数及SCR运行历史数据，选择与烟气量相关的影响因素，包括：机组负荷、总风量、氧量，采用LSTM神经网络方法，其输入为机组负荷、总风量、氧量等，输出为烟气量；
步骤1003串级PID控制：主PID控制器根据出口NOx浓度与设定值的偏差，计算得到喷氨量，为了解决***的滞后、非线性特性，将入口NOx浓度与烟气量浓度参数作为主PID控制器的前馈；副PID控制器根据实际喷氨量与主PID控制器输出的偏差计算的总量喷氨阀门的控制指令。
5.根据权利要求4所述的一种智能的动态分区喷氨控制方法，其特征在于，在步骤1001和1002中的LSTM神经网络方法具体包括：
建立LSTM循环神经网络结构，所述LSTM循环神经网络结构为多输入单输出的三层模型；第一层为输入层，训练数据集中与NOx排放量相关的运行时间序列数据；第二层为隐含层，为LSTM循环网络结构，LSTM隐含层采用LSTM单元，该单元具有三个门和一个状态更新单元；三个门分别为输入门、遗忘门和输出门，输入门用来决定当前时刻网络的输入有多少保存到单元状态中；遗忘门决定上一时刻当前的状态有多少信息保留到当前时刻；输出门用来控制单元状态有多少输出到当前输出值；第三层为输出层，对应的是入口NOx浓度或烟气量预测结果；
训练LSTM循环神经网络模型，训练过程包括：前向计算每个神经元的输出值、反向计算每个神经元的误差值以及计算每个神经元之间权重梯度和偏置梯度。
6.根据权利要求1所述的一种智能的动态分区喷氨控制方法，其特征在于，步骤200具体包括：
步骤2001计算出口NOx浓度偏差：根据各分区出口NOx浓度测量仪表测量得到的出口NOx浓度以及运行人员设定的出口NOx的设定值，计算各分区出口NOx浓度与设定值之间的偏差，记为A1，A2，……，An；
步骤2002计算各分区喷氨量权重系数：基于偏差值A1，A2，……，An，根据公式wi＝Ai/(A1+A2+……+An)，得到每个分区的相对权重wi；
步骤2003根据步骤100得到的总量喷氨阀门开度指令M及每个分区的相对权重wi，得到各分区各支管调节阀的开度M×wi。
7.一种基于权利要求1至权利要求6任一项所述方法的智能的动态分区喷氨控制***，其特征在于，包括：DCS***模块、PLC控制器模块和大数据分析模块；所述DCS***模块通过LC卡件，采用MODBUS通信协议与PLC控制器模块连接，所述PLC控制器模块通过TCP/IP协议与大数据分析模块连接。
8.根据权利要求7所述的一种智能的动态分区喷氨控制***，其特征在于，所述DCS***模块负责智能分区喷氨优化控制***数据的采集以及上级模块阀门开度指令的执行；采集的数据是通过对燃煤机组烟气生成机理及SCR***机理分析，确定与入口NOx浓度、烟气量浓度相关的影响因素，包括：机组负荷、出入口NOx浓度、烟气量、氧量、总风量、总煤量和喷氨量。
9.根据权利要求8所述的一种智能的动态分区喷氨控制***，其特征在于，所述PLC控制器模块根据所述DCS***模块采集的数据通过控制逻辑实现总量控制阀门开度以及各分区喷氨控制阀门开度指令的计算。
10.根据权利要求9所述的一种智能的动态分区喷氨控制***，其特征在于，所述大数据分析模块内嵌LSTM神经网络方法，根据所述DCS***模块采集的数据，采用该方法计算得到入口NOx预测浓度及烟气量浓度，并将计算结果反馈至PLC控制器，为PLC控制逻辑提供控制参数。
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