专家模糊控制在SNCR脱硝系统中的研究及应用

朱竹军，白建云，刘林仙

(1.山西平朔煤矸石发电有限公司，山西 朔州 036800；2.山西大学自动化系，山西 太原 030013)

0 引言

国内外大多学者对大型火力发电机组选择性非催化还原(selective non-catalytic reduction，SNCR)脱硝系统的相关研究，主要集中在NOX控制机理和工艺[1-5]。AfsinGungor研究了循环流化床中的二氧化硫和氮氧化物排放量之间的关系[1]，Javed.M等研究了SNCR技术对燃烧产生的氮氧化物的控制[2]。还有少部分国内学者对火力发电机组SNCR脱硝系统控制的研究集中在控制方法的设计和仿真[6-9]，而国外公开文献中未曾发现此方面的研究。国内顾志国等设计了一种带死区的无模型自适应控制策略，但该控制策略只进行了仿真，并没有应用于生产现场[6]。大多数的仿真在设计时并没有考虑到实际运行中的各种复杂多变的因素，以及现有的分散控制系统是否支持高级的算法等问题，从而导致设计的控制方法并不适用于现场实施。SNCR脱硝系统NOX脱除过程的大迟延、大惯性、多因素耦合等特性使常规控制方法无法满足其控制要求，而一些先进控制算法因不能建立比较准确的数学模型等问题，很难在现场实施，加大了实现SNCR脱硝系统自动控制的难度。

针对SNCR脱硝系统被控对象的特点，提出了一种基于专家模糊的SNCR脱硝系统自动控制策略。该控制策略与DCS相结合，成功应用于某电厂300 MW循环流化床锅炉机组的SNCR脱硝系统，实现了机组SNCR脱硝系统的自动、稳定运行。

1 SNCR脱硝工艺简介

某300 MW循环流化床锅炉采用SNCR脱硝技术实现NOX的脱除，具体工艺如图1所示。由图1可知，为保证出口烟气分析系统(continuous emission monitoring system，CEMS)测量的NOX值达到环保标准，需要在旋风分离器附近喷入适量的氨水来降低NOX含量。氨水喷入量由变频泵A通过调节频率来控制。为保证喷头有较好的雾化、穿透效果，通过变频泵B使混合器出口压力达到设定值，使之有足够的喷射压力，从而保证喷射效果。

图1 SNCR脱硝工艺简图

2 自动控制策略设计

2.1 基于专家经验的设定值形成结构

在还原剂量设定值形成过程中，整个控制回路没有使用常规的PID控制，而是借鉴了PID与专家控制相结合的动态叠加方法。在PID控制过程中，如果被控量有下降的趋势，控制量仍在累加；而采用基于专家经验的动态叠加方法，在控制量有下降趋势时，会进行判定，不再继续进行控制量的累加。其他情况与此类似。

SNCR脱硝系统控制策略如图2所示。

图2 SNCR脱硝系统控制策略图

设定值形成基本结构如图3所示

图3 设定值形成基本结构图

y(k)=y(k-1)+x

(1)

当满足条件时，发送一个计算机扫描周期的脉冲信号，将计算得到的还原剂量叠加到初始值；然后经过一定的时间(即一个判定周期)，再次判断是否满足还原剂量变化的条件。

2.2 数据的预处理

由于现场测量得到的数据往往带有随机扰动，可以通过滤波来消除干扰对控制的影响。考虑到控制方法中需要用到的测量信号，选取了带有随机扰动的被控量NOX、负荷、风煤比、氧量、石灰石的测量值及其微分进行滤波处理，以消除干扰对控制的影响。实际组态中，可以通过调节微分时间或加入惯性环节实现滤波，同时需要设置合适的参数，将随机扰动导致的数值变化与是否确实发生变化加以区分。在数据处理时，对参数进行调整，将NOX、负荷、风煤比、石灰石和氧量随机干扰导致的变化率限制在±0.1之内：±0.1之内时，认为是随机干扰导致的波动；超过±0.1时，认为NOX、负荷等确实发生了变化。

2.3 基于专家经验的区间控制

设计一个区域范围/死区范围，忽略被控量NOX在区域范围内的变化，增强了鲁棒性；当被控量NOX测量值在所设定区域范围内时，则还原剂设定值不进行调整。当被控量NOX测量值不在所设定区域范围内时，还原剂设定值则按偏离区域的程度采取相应的专家算法来进行调整。

①当被控量NOX超过所设区域范围时，还原剂调节量按照一定的专家经验算法确定，具体计算方法如下：

ΔY=K1X1+K2X2+K3X3+K4X4

(2)

式中:ΔY为控制器的叠加值;X1为负荷；X2为氧量;X3为偏差；X4为偏差变化率；K1、K2、K3、K4为权重。

根据负荷、氧量、NOX偏差值、NOX变化率的变化量，决定增减还原剂的调节量。

②当被控量NOX超过区域范围时，将会判断是否应该进行控制量的增减。

允许增加还原剂量的条件如下。

①NOX偏差值(NOX测量值减去设定值)大于所设死区值；

②NOX变化率大于-0.1；

③处于自动调节状态。

允许减少还原剂量的条件如下。

①NOX偏差值(NOX测量值减去设定值)小于所设死区值；

②NOX变化率小于0.1；

③处于自动调节状态；

④风煤比变化率小于0.1；

⑤负荷变化率小于0.1。

当满足这些增减条件时，将会发送一个扫描周期的脉冲来增减由式(1)计算得到的还原剂量。给其喷入的还原剂一定的反应时间，经过一段时间反应后，再次判定是否满足条件，以决定是否增减还原剂量。

2.4 基于专家经验的稳态优化

稳态优化基本原理如图4所示。

图4 稳态优化基本原理图

图4中：PV为测量值；SV为设定值。

为了减少还原剂消耗量，在到达NOX设定区间的情况下，进一步对还原剂消耗量进行优化。如果被控量NOX在所设定区域范围内且NOX设定值大于NOX测量值，对还原剂设定值进行微调，进一步减少还原剂消耗量，使被控量NOX测量值在所设定区域范围内。最终使被控量NOX设定值小于NOX测量值，停止调节。

具体调节规则如下。

①将负荷经函数F(x)折算成所需要的还原剂量。

②当NOX实测值在所设定区域范围内，并且NOX没有上升趋势(即NOX变化率小于0.1)时，经过判断，减少由式(1)计算得到的还原剂量。经过一定的反应时间后，再判断是否应该进一步优化。

当达到一定条件时，优化作用消失。具体条件如下。

①负荷、风煤比变化率大于0.1时，优化作用消失，待稳定后进行条件判定。

②还原剂量小于各工况下所设的最低值时，优化作用消失。

2.5 基于解耦规则的前馈控制

2.5.1 前馈控制的经验算法

通过研究分析，发现负荷、风煤比、氧量和石灰石对NOX的生成影响较大，所以采用负荷、风煤比、石灰石作为前馈调节；而调节量的多少，满足什么条件可进行调节具有一定规则。具体介绍如下。

①负荷前馈调节规则。

将负荷经函数F(x1)折算成所需要的还原剂基准量，同时将氧量经函数F(x2)折算成修正量，对还原剂基准量进行修正，即:

ΔF=F(x1)F(x2)

(3)

式中：ΔY为控制器的叠加值；x1为负荷；x2为氧量。

②风煤比前馈调节规则。

将负荷经函数F(x3)折算成所需要的还原剂基准量，将风煤比变化率经函数F(x4)折算成还原剂基准量的修正值,即：

ΔY=F(x3)F(x4)

(4)

式中：ΔY为控制器的叠加值；x3为负荷；x4为风煤比变化率。

③石灰石前馈调节规则。

将负荷经函数F(x5)折算成所需要的还原剂基准量，同时将石灰石变化率经函数F(x6)折算成还原剂基准量的修正值，即:

ΔY=F(x5)F(x6)

(5)

式中：ΔY为控制器的叠加值；x5为负荷；x6为石灰石变化率。

2.5.2 前馈控制的解耦规则

当负荷测量值变化时，风煤比也随之发生变化。当负荷增大时，如果风煤比下降幅度不是很大，则此时负荷对NOX的影响比风煤比大；当负荷减小时，如果风煤比上升幅度较大，则此时风煤比的变化对NOX的影响比负荷大。针对彼此之间的耦合关系，在控制策略中对其进行了解耦。

(1)负荷作为前馈。

①允许增加还原剂量的条件有：

负荷变化率大于等于0.1；

NOX测量值大于等于NOX设定值；

NOX变化率大于等于-0.1；

风煤比变化率大于等于-0.1。

②允许减少还原剂量的条件有:

负荷变化率小于等于-0.1；

NOX实测值小于等于NOX设定值；

NOX变化率小于等于0.1；

风煤比变化率小于等于0.1。

根据历史数据分析，负荷的变化相对较慢，选择每分钟进行一次判断。到达判定时间同时满足以上条件时，发送一个脉冲，按照式(2)得到叠加量，进行还原剂量调整。

(2)风煤比作为前馈。

风煤比作为前馈时的控制方式与负荷作为前馈时的控制方式相似，在此不再详述。

根据历史数据分析，风煤比的变化相对较快，所以选择每30 s进行一次判断。到达判定时间同时满足以上条件时，发送一个脉冲，按照式(3)得到的叠加量进行还原剂量调整。

2.6 基于模糊的还原剂低限/高限保护

在逐步降低还原剂量的同时，给其设置一个最低流量限制。其目的是要有一定的还原剂余量，使NOX的变化不太敏感。在逐步增加还原剂量的同时，给其设置一个最高流量限制，防止喷入过量的还原剂。其目的是要保证经济效益以及降低氨逃逸。选取负荷和氧量信号作为模糊输入，根据历史数据以及运行人员的经验，分别建立了模糊规则。根据输入的数值、模糊规则库分别计算还原剂的低限值和还原剂的高限值。

2.7 基于专家经验的还原剂低限保护自适应控制

本文提出了基于专家经验的还原剂低限保护自适应控制方法。在建立模糊规则时，最低限值选取的是正常运行工况下的一般值。为了提高经济性，当NOX生成较少时，需要采用自适应的方法进一步减少低限值，从而减少还原剂量。

当还原剂量为当前工况下对应还原剂的低限值，且NOX设定值大于NOX测量值5 mg/Nm3时，经过一段时间的判断，如果这种情况一直没有变化，则在还原剂低限值的基础上进一步减少还原剂量。然后再进行判断，直到NOX测量值大于NOX设定值2 mg/Nm3时，逐步恢复到原来的还原剂低限值。

2.8 基于模糊的NOX快速保护

当燃烧工况大幅度变化导致NOX急剧变化时，常规控制已不能满足控制要求。当被控量NOX超过设定的上限值时，将程序自动切换至基于模糊的被控量NOX快速保护。NOX快速保护算法如图5所示。

图5 NOX快速保护算法示意图

由图5可知，取NOX测量值和NOX变化率作为模糊块的输入。根据历史数据以及运行人员的经验建立模糊规则，根据输入值的大小计算出NOX所需的还原剂基准值。另取负荷和氧量信号作为模糊输入建立模糊规则，得到还原剂基准值的修正值。最后得到NOX的还原剂保护量。

3 仿真验证

DCS仿真曲线如图6所示。

图6 仿真曲线

试验机组使用的控制系统为新华DCS系统。为了将该控制策略应用于试验机组中，在仿真验证该控制策略的可行性时，直接在新华DCS系统上搭建控制对象模型，并采用控制策略程序，这样仿真时能够更贴近实际发现问题，且更方便将自动控制程序移植到生产现场的DCS中。

由图6可知，该控制策略在仿真时满足控制要求，NOX测量值能较好地跟随NOX设定值的变化；当NOX因各种原因突变时，氨水量会迅速增加，使NOX快速下降。该仿真验证得到的可行性结果为该控制策略在试验机组上的实施提供了基础。

4 实际运行效果与经济效果分析

4.1 实际运行效果

通过组态调试，将该控制程序成功应用于300 MW循环流化床机组SNCR脱硝系统。脱硝系统投入自动运行以后，系统的氨水量较好地跟随NOX的变化。当设定值为35 mg/Nm3时，NOX排放量在30～40 mg/Nm3之间波动，NOX排放量与设定值之间的每小时平均误差在±2 mg/Nm3之内。该控制策略实现了SNCR脱硝系统的自动控制，解决了NOX突变氨水量调节跟不上以及氨水过喷的问题。

4.2 经济指标

统计自动化系统投入前后各一个星期的氨水消耗量和发电量数据，计算每300 MW需要消耗多少氨水。相关经济指标数据如表1和表2所示。

表1 系统投入前经济指标

经计算，在手动调节下，每300 MW·h消耗0.91 t氨水;在自动调节下，每300 MW·h消耗0.75 t氨水，氨水消耗量每300 MW·h比原来降低17.6%。

表2 系统投入后经济指标

5 结束语

SNCR脱硝系统具有大迟延、大惯性等特性。其被控对象的复杂性使得精确模型较难获取。这些特性导致常规的PID控制，以及一些先进控制应用受限。结合运行人员的手动调节规律，本文提出了一种基于专家模糊的SNCR脱硝系统自动控制策略。将此控制策略组态应用于300 MW CFB机组的新华DCS系统。经过调试，该策略实现了SNCR脱硝系统的稳定及经济运行，运行人员工作量大大降低，氨水消耗量每300 MW·h，较原先降低17.6%，电厂经济效益显著提高。