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*近幾年國家對于大氣的治理越來越重視，藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)也進(jìn)入白熱化狀態(tài)，對于環(huán)保行業(yè)的政策越來越寬松，對于排放超標(biāo)的企業(yè)懲罰越來越嚴(yán)苛，一相比較之下，能看出國家對于大氣污染治理的決心，為了達(dá)到大氣污染物近零排放標(biāo)準(zhǔn)，大型燃煤發(fā)電機(jī)組NOx排放質(zhì)量濃度需低于35mg/m3。在當(dāng)前工程實(shí)踐中應(yīng)用*廣泛的鍋爐低氮燃燒（LNB）與選擇性催化還原（SCR）綜合脫硝技術(shù)存在協(xié)調(diào)問題，很難同時實(shí)現(xiàn)機(jī)組LNB與SCR脫硝的安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

 

為此，本文建立了燃煤鍋爐LNB運(yùn)行調(diào)整與SCR脫硝協(xié)同模型，采用改進(jìn)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立鍋爐燃燒系統(tǒng)模型，利用改進(jìn)的*小二乘支持向量機(jī)建立SCR脫硝系統(tǒng)模型，并進(jìn)一步開展了機(jī)組高效低NOx調(diào)節(jié)與優(yōu)化分析，開發(fā)了燃煤鍋爐高效低 NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)。在某機(jī)組的實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明，該協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)可在任何工況下實(shí)時指導(dǎo)運(yùn)行人員調(diào)整機(jī)組運(yùn)行參數(shù)，確保機(jī)組安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

 

低氮燃燒伴隨我國能源綠色發(fā)展，化石能源清潔化發(fā)展成為必然趨勢?；鹆Πl(fā)電要實(shí)現(xiàn)綠色清潔，首先要降低 NOx排放。目前，超低排放火電機(jī)組的NOx排放質(zhì)量濃度要求在標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下小于35mg/m3?，F(xiàn)階段降低NOx排放的主要手段是鍋爐低氮燃燒（LNB）技術(shù)與選擇性催化還原（SCR）脫硝技術(shù)。如果要實(shí)現(xiàn)良好的脫硝效果，必須統(tǒng)籌考慮鍋爐LNB及SCR技術(shù)的安全性、環(huán)保性和經(jīng)濟(jì)性，而現(xiàn)行優(yōu)化方案均未綜合考慮LNB和SCR技術(shù)。

 

本文基于大量脫硝改造的工程實(shí)踐，通過對LNB運(yùn)行調(diào)整與SCR脫硝系統(tǒng)特性的分析，設(shè)計(jì)了可實(shí)現(xiàn)安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)的燃煤鍋爐高效低 NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)。

 

一是實(shí)現(xiàn)LNB系統(tǒng)與SCR脫硝系統(tǒng)的協(xié)同建模，二是達(dá)成安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)的多目標(biāo)優(yōu)化。

 

首先，分析總結(jié)實(shí)現(xiàn)燃煤鍋爐高效低NOx目標(biāo)的關(guān)鍵，即*大限度地降低鍋爐出口NOx的生成量與精準(zhǔn)噴氨，減少NOx生成不僅能降低爐內(nèi)結(jié)焦與超溫的可能，而且可以減少SCR脫硝系統(tǒng)的還原劑消耗；精準(zhǔn)噴氨節(jié)約了還原劑使用量，減少了氨逃逸，進(jìn)一步降低了風(fēng)煙系統(tǒng)設(shè)備腐蝕，使機(jī)組更加安全、經(jīng)濟(jì)。

 

其次，為成功實(shí)現(xiàn) LNB 改造以及實(shí)現(xiàn)改造后鍋爐高效低NOx運(yùn)行，深入探討了機(jī)組在快速自動發(fā)電控制（AGC）、煤種改變、風(fēng)煙系統(tǒng)運(yùn)行改變等狀況下的配煤、風(fēng)粉比等技術(shù)。

 

*后，為了使上述LNB與SCR脫硝技術(shù)能夠應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐，研發(fā)了燃煤機(jī)組高效低NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)。

 

1 燃煤鍋爐高效低NOx協(xié)同建模

 

針對 NOx的生成及處理過程，借助于系統(tǒng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)及人工智能等先進(jìn)建模方式，將包含 LNB設(shè)備、SCR煙氣脫硝的燃燒系統(tǒng)分步建模：首先建立鍋爐高效低 NOx燃燒模型；然后構(gòu)建SCR脫硝效率模型；*后耦合2個模型建立鍋爐高效低NOx協(xié)同優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程*大程度的逼近。建模過程結(jié)合機(jī)組分布式控制系統(tǒng)（DCS）、廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)（SIS），確保模型實(shí)現(xiàn)可靠。

 

1.1 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐燃燒系統(tǒng)模型

 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有很強(qiáng)的魯棒性、記憶力及自學(xué)習(xí)能力，其強(qiáng)大的非線性擬合能力可擬合任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，但算法訓(xùn)練過程收斂速度慢且易陷入局部*優(yōu)。

 

本文針對基本BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行模型算法改進(jìn)：

 

1）給待訓(xùn)練參數(shù)的調(diào)整量加動量項(xiàng)，可有效減小震蕩趨勢，改善收斂性，抑制網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值；

 

2）采用自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率，以克服算法網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢、不易收斂到全局*優(yōu)的缺點(diǎn)。

 

基于改進(jìn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對鍋爐的燃燒與排放特性進(jìn)行建模，所建模型如圖所示。 

 

 

圖 1 鍋爐高效低 NOx 燃燒模型

 

模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

 

 

經(jīng)仿真對比，輸入層與中間層之間的傳遞函數(shù)采用帶陡度因子的S型函數(shù)；中間層與輸出層之間的傳遞函數(shù)采用線性函數(shù) f(x)=k·x+c。模型采用改進(jìn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含輸入層、輸出層和1個中間層。輸入層以鍋爐操作量為主，總計(jì)84個操作量；中間層從鍋爐工況、設(shè)備狀況、煤質(zhì)、風(fēng)機(jī)功率、風(fēng)量配比6個方面表征鍋爐燃燒狀態(tài)；輸出層從安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)3個方面10個節(jié)點(diǎn)表征機(jī)組運(yùn)行狀況。

 

1.2 基于改進(jìn) LS-SVM 的 SCR 脫硝效率模型

 

*小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）在保持標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)（SVM）優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上，顯著降低了計(jì)算成本，但是以損失 SVM 解的稀疏性和魯棒性為代價。為此，Suykens 提出了稀疏 LS-SVM（space LS-SVM）與加權(quán) LS-SVM（weighted LS-SVM）來分別解決稀疏性與魯棒性問題；胡良謀等結(jié)合這 2 種算法的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的 LS-SVM，同時改善 LS-SVM的魯棒性與稀疏性。該算法首先對數(shù)據(jù)開展 LS-SVM初始訓(xùn)練，然后運(yùn)用加權(quán)LS-SVM對訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)進(jìn)行魯棒性訓(xùn)練，*后采用稀疏 LS-SVM對訓(xùn)練后數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏性訓(xùn)練，此改進(jìn)LS-SVM可實(shí)現(xiàn)良好的建模效果。 火電機(jī)組的SCR脫硝系統(tǒng)位于省煤器與空氣預(yù)熱器（空預(yù)器）之間，其工作原理是在催化劑的作用下利用氨氣將 NOx還原生成氮?dú)馀c水，工藝原理如 圖 2 所示。

 

 

圖 2 SCR 脫硝工藝原理

 

采用改進(jìn)LS-SVM構(gòu)建SCR脫硝效率模型 （圖 3），可對 SCR 脫硝系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行進(jìn)行精準(zhǔn)表達(dá)。 

 

 

圖 3 SCR 脫硝效率模型

 

脫硝效率數(shù)學(xué)模型公式為

 

 

式中，X、Y 分別為輸入輸出矩陣，A 為系數(shù)矩陣。式(3)—式(4)分別為 X、Y 的列向量，i 代表選取的第i 組數(shù)據(jù)。

 

從機(jī)組DCS采集300組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其中50組數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)。仿真顯示SCR脫硝誤差小于10–4，證明預(yù)測模型可用于工程實(shí)際。

 

1.3 鍋爐高效低 NOx協(xié)同模型

 

耦合以上2個模型即可建立鍋爐高效低NOx協(xié)同模型，其結(jié)構(gòu)如圖所示。模型包含輸入、輸出、中間狀態(tài) 3 種類型數(shù)據(jù)，其中 A、B、C、D、E、F 為目標(biāo)優(yōu)化量。

 

 

圖 4 鍋爐高效低 NOx 協(xié)同模型

 

該模型中：A 代表SCR脫硝出口 NOx排放質(zhì)量濃度，是系統(tǒng)的環(huán)保指標(biāo)，近零排放標(biāo)準(zhǔn)為小于35mg/m3；C代表氨逃逸量，在長時間運(yùn)行時應(yīng)小于3×10-6；D 代表 SCR 脫硝效率指標(biāo)，要保證4~5 年內(nèi)催化劑脫硝效率不小于 75%；E 代表SCR 脫硝入口煙溫，為保證 SCR 脫硝有效運(yùn)行，應(yīng)使E位于催化劑反應(yīng)溫度范圍內(nèi)，C、D、E 為3個安全性指標(biāo)；鍋爐效率B與氨耗量F為系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)。

 

2 鍋爐高效低 NOx協(xié)同模型的多目標(biāo)尋優(yōu)

 

鍋爐高效低 NOx協(xié)同模型的控制目標(biāo)是在環(huán)保與安全的前提下，實(shí)現(xiàn)煤耗與氨耗*低，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

 

 

式中 ai、bi分別為對應(yīng)時段的燃料和氨氣價格系數(shù)。

 

式(5)是典型的多目標(biāo)優(yōu)化問題，可采用性能優(yōu)異的粒子群優(yōu)化算法（PSO）尋優(yōu)，該算法較成熟，在此不再贅述。

 

3 工程應(yīng)用

 

基于鍋爐高效低 NOx協(xié)同模型及PSO，本文采用B/S 模式，前臺采用Adobe Flex 技術(shù)，后臺采用Java、Erlang技術(shù)，開發(fā)了鍋爐高效低 NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)引擎、鍋爐及SCR脫硝等設(shè)備狀態(tài)及性能在線軟測量與綜合評估、高效低NOx 燃燒優(yōu)化、高效低NOx協(xié)調(diào)監(jiān)控等 4 個功能模塊，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 5 所示。

 

 

圖 5 鍋爐高效低 NOx 協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

 

鍋爐高效低 NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)通過耗差分析，可實(shí)現(xiàn)氨氣的自動調(diào)節(jié)；通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行尋優(yōu)，可實(shí)現(xiàn)高效低 NOx協(xié)同優(yōu)化。

 

3.1 優(yōu)化目標(biāo)實(shí)時監(jiān)控與協(xié)同優(yōu)化

 

圖 6 為鍋爐高效低NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)備監(jiān)視界面，該系統(tǒng)結(jié)合機(jī)組DCS，可為運(yùn)行人員提供參考，從而大幅提升鍋爐高效低NOx運(yùn)行水平。系統(tǒng)可監(jiān)視設(shè)備參數(shù)與狀態(tài)量，當(dāng)優(yōu)化目標(biāo)偏離優(yōu)化值或越限時，系統(tǒng)設(shè)置的軟光字牌將實(shí)時發(fā)出警報(bào)，通過系統(tǒng)自動調(diào)整與運(yùn)行人員的調(diào)節(jié)，使機(jī)組運(yùn)行在安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)的*優(yōu)狀態(tài)。

 

3.2 運(yùn)行調(diào)整方案篩選與績效考核

 

系統(tǒng)的耗差分析與績效考核功能可全程記錄操作人員操作過程，并將機(jī)組運(yùn)行結(jié)果折算為運(yùn)行績效，從而實(shí)現(xiàn)在線考核。另外，優(yōu)化系統(tǒng)充分發(fā)揮 LNB與SCR脫硝綜合技術(shù)潛力，可自動篩選不同工況不同運(yùn)行方式下的調(diào)整方案，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的壓紅線運(yùn)行。優(yōu)化系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)挖掘功能，可對LNB與SCR脫硝系統(tǒng)多個參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，通過不同工況下噴氨量和NOx的變化關(guān)系，實(shí)現(xiàn)相關(guān)性分析及優(yōu)化方案的篩選和存儲等功能。 

 

 

圖 6 鍋爐高效低 NOx 協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)備監(jiān)視界面

 

SCR脫硝在線仿真系統(tǒng)，可模擬實(shí)際運(yùn)行時的氨逃逸、SCR脫硝運(yùn)行效率等情況，作為培訓(xùn)工具實(shí)現(xiàn)運(yùn)行人員的在線仿真與培訓(xùn)功能，提高運(yùn)行人員的操作水平。

 

3.3 優(yōu)化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)情況

 

1）環(huán)保性目標(biāo)

 

圖7和圖8分別為在550MW負(fù)荷下鍋爐效率相同（變化小于 0.01%）時，高效低 NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)投入前后，SCR脫硝出口NOx變化曲線。從圖7和圖8可明顯看出，投運(yùn)后脫硝入口NOx質(zhì)量濃度明顯降低，穩(wěn)定在 300mg/m3以下，開展磨煤機(jī)組合調(diào)整優(yōu)化后，還可取得進(jìn)一步優(yōu)化。

 

 

圖 7 協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)前 SCR 脫硝入口 NOx 質(zhì)量濃度

 

 

圖 8 協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)后 SCR 脫硝入口 NOx 質(zhì)量濃度

 

2）安全性目標(biāo)

 

協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)空預(yù)器差壓壓線運(yùn)行，從而一定程度避免空預(yù)器堵塞問題，提升設(shè)備可靠性。圖9和圖10分別為系統(tǒng)投運(yùn)前后空預(yù)器差壓曲線。對比可見，協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)投用前，空預(yù)器差壓經(jīng)常超過設(shè)計(jì)值，特別在高負(fù)荷期間；優(yōu)化系統(tǒng)投用后，在排放達(dá)標(biāo)的前提下，差壓保持了較好的水平。

 

 

圖 9 協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)前空預(yù)器差壓曲線

 

 

圖 10 協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)后空預(yù)器差壓曲線

 

3）經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)

 

通過使用協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)，在保證不低于93.4%的鍋爐效率前提下，對比系統(tǒng)投運(yùn) 2 周的運(yùn)行結(jié)果，每臺機(jī)組24h可節(jié)氨1.2~1.5 t，每年運(yùn)行時間以300天計(jì)，若氨每噸0.36萬元，每年僅節(jié)氨的經(jīng)濟(jì)效益為 129.6 萬元。若考慮節(jié)氨后設(shè)備腐蝕的降低、催化劑壽命的延長以及電耗的降低，系統(tǒng)將產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益。

 

4 結(jié) 語

 

本文提出的鍋爐高效低NOx協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)模型成功在工程實(shí)踐中應(yīng)用，結(jié)果表明，該系統(tǒng)可指導(dǎo)運(yùn)行人員操作，更好地實(shí)現(xiàn)各負(fù)荷下LNB與SCR協(xié)同優(yōu)化，確保機(jī)組安全、環(huán)保、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，具有十分重要推廣價值。

大氣是人類賴以生存的環(huán)境，保護(hù)藍(lán)天是我們每一個人都應(yīng)該重視的問題。