基于改进关联规则算法的燃煤电厂脱硫系统工况参数优化

针对燃煤电厂脱硫系统运行不稳定、能耗物耗高等问题,将关联规则算法应用于工艺工况参数的优化,并在实施过程中根据应用特性对关联规则算法进行改进,通过增加剪枝条件、约束关联规则的前后项来减少候选项集与候选关联规则的规模,以达到减少空间占用,降低运算时间,提高分析效率的目的。试验结果表明,改进后关联规则算法的运算耗时较传统关联规则算法减少93.9%,优化工况所对应的SO_2平均出口浓度较优化前降低31%。将优化工况库中的工况组合作为调整目标,能有效降低污染物排放水平,若同时从工况库中有针对性的选择操作策略,能在控制污染物出口浓度的前提下降低能耗物耗,节约污染物脱除成本,具有一定的实际应用价值。

基于动态矩阵算法的湿法脱硫控制系统设计

针对由燃料、负荷剧烈变化而导致湿法脱硫系统难以稳定经济高效运行的问题,提出了基于动态矩阵算法(DMC)的湿法脱硫系统优化策略。通过引入浆液循环泵,实现浆液喷淋量的局部连续调节,并通过粒子群优化算法结合机理模型对传递函数进行参数寻优,建立DMC控制策略,在保证控制品质的情况下实现节能控制。将优化后的DMC控制和PID控制引入负荷为220t/h的电厂锅炉湿法脱硫系统。结果表明:与PID控制相比,在DMC控制下出口SO2质量浓度变化范围更小,出口SO2质量浓度分布更集中,控制品质更好;与传统人工控制相比,变频控制总电流降幅为50~110A,具有很好的节能效果。

基于入口NOx浓度软测量的脱硝系统先进控制研究

选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)是火电厂目前普遍采用的烟气脱硝方法。针对SCR系统存在的非线性及大惯性特点,普遍采用先进控制方法来优化调节喷氨量,但控制方式的改变无法解决烟气连续监测系统(Continuous emission monitoring systems,CEMS)测量滞后带来的影响,特别是SCR入口侧NOx浓度测量滞后。本文提出了SCR入口NOx浓度软测量方法,预测一定时长后的入口NOx浓度,预测时间等同于CEMS测量滞后时间,减小了CEMS浓度测量滞后对系统的影响。并结合PID控制及动态矩阵控制(dynamic matrix predictive control,DMC)方式,提出了软测量PID(soft sensor-PID,SS-PID)与软测量DMC(soft sensor-DMC,SS-DMC)的控制方式,通过添加SCR入口NOx浓度软测量的方法,进一步降低NOx排放的浓度平均波动,提高脱硝系统的控制水平。仿真结果表明,SS-PID/SS-DMC控制相较于PID/DMC控制可以实现出口NOx浓度平均波动分别减少30.26%和46.15%。同时当调节出口NOx浓度设定值使得仿真出口NOx浓度最大值为50mg/Nm^3时,SS-PID/SS-DMC控制相较于PID/DMC控制可以分别降低喷氨量达3.09%和1.14%。