电厂CEMS表反吹时SO制造技术

本发明专利技术公开了一种电厂CEMS表反吹时SO

So during reverse blowing of CEMS in power plant

【技术实现步骤摘要】
电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法
本专利技术属于燃煤电厂烟气SO2污染物控制
，具体来说是涉及一种电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法。
技术介绍
煤泥是煤洗选过程中的副产品，是由微细的粒煤、粉化骨石和水组成的粘稠物。在堆积状态下形态极不稳定，遇水即流失污染水体，风干即飞扬污染空气。为了保护矿区的环境，合理的利用资源，采用煤泥流化床锅炉将其燃烧发电是最为有效的途径。然而煤泥流化床锅炉燃烧运行时会产生大量的SO2，这对大气环境造成了严重的污染。大气污染造成的自然灾害在我们的身边频繁发生，酸雨泛滥、气候异常、光化学烟雾等严重影响了我们的生活和健康。随着环境质量的日益下降，国家也因此出台了一些相应的政策，对工业中有害物质的排放做出了严格的要求，这对电厂烟气脱硫系统的控制带来了极大的挑战。烟气脱硫技术主要是利用吸收剂或吸附剂去除烟气中的SO2，并使其转化成稳定的硫化合物或硫。常见的烟气脱硫方式可分为干法、半干法和湿法三大类，新建的大型电厂锅炉一般采用湿法脱硫技术，但该方法存在着占用面积大、投资费用高等缺点，对于中小型电厂来说，一般采用干法或者半干法脱硫。采用半干法烟气脱硫技术目前存在着一些问题，煤泥流化床锅炉烟气脱硫系统经常会出现CEMS(烟气自动监控系统)表在反吹投运时SO2浓度的测量值会有瞬时升高后再恢复正常的现象，有时SO2浓度测量值会达到几千mg/Nm3,这对电厂自动控制的实现来说带来了很大的挑战。电厂对反吹和相关控制常见的处理方法包括：1)CEMS表根据特定条件进行反吹，监控系统判断反吹开始，然后将烟气脱硫系统的自动控制改成手动控制，当反吹结束后再将手动调整到自动模式；2)对烟气脱硫系统进行定时反吹处理，烟气脱硫系统不采用自动控制或者在反吹前后将自动控制改成手动控制。前者有时会导致工作人员判断不准确，手自动切换不及时，工作强度大，对设备损伤大、存在安全隐患；后者也需要切换且很难实现对SO2浓度值的精确控制。对于烟气脱硫系统，由于存在着大滞后大惯性的特性，传统的采用人工控制和普通的PID控制无法实现对SO2浓度的精确控制。基于以上问题，本专利技术给出了一种电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法，该方法采用三次指数平滑处理、DMC(动态矩阵控制)预测控制相结合的方式，为实现半干法脱硫系统的全自动优化控制提供了有利的保障。
技术实现思路
本专利技术专利的目的是针对现有的煤泥流化床半干法烟气脱硫中自动控制技术的不足，提出了一种三次指数平滑预测处理、DMC预测控制相结合的控制方法。该方法通过加入三次指数平滑预测处理来进行对反吹时候的SO2浓度值进行处理，并根据烟气脱硫系统非线性、大滞后和快时变的特点，采用DMC预测控制对烟气脱硫系统进行优化控制。该方法弥补了现有的烟气脱硫系统中因CEMS表反吹时SO2浓度值瞬时升高而导致无法在线自动控制以及控制不精确等不足，便于电厂实现自动控制，有效地减缓了电厂工作人员的工作压力，提高了工作效率。本专利技术涉及一种电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法，该方法主要步骤如下：步骤1、通过对CEMS表所采集到的烟气脱硫系统出口SO2浓度值数据进行反吹判断，如果没有出现反吹，则直接进入步骤2，当判断到开始反吹时，进行三次指数平滑预测处理，建立三次指数平滑处理的预测模型，得出反吹时刻烟气脱硫系统出口SO2浓度预测值，然后进入步骤2；步骤2、采用DMC预测控制方法对烟气脱硫系统出口SO2浓度值进行控制，实现烟气脱硫系统SO2浓度值的精稳控制，同时对反吹是否停止进行判断，如果反吹停止，则进入步骤3；步骤3、对系统是否需要滤波进行判断以及滤波处理，将这时采集到的烟气脱硫系统出口的SO2浓度值与反馈控制的设定值进行比较；设定阈值δ，δ取值为(0.2～1)*反馈控制的设定值；若烟气脱硫塔系统SO2浓度设定值与实际SO2浓度输出值的差值的绝对值大于所设定的阈值δ，则将此SO2浓度值进行滤波处理后作为反馈值，然后参与到系统的闭环自动控制；当烟气脱硫系统SO2浓度设定值与采集到的烟气脱硫系统出口的SO2浓度值的差值小于所设定的阈值δ，则不需要经过滤波处理模块，则直接将此SO2浓度值作为反馈值，然后参与到系统的闭环自动控制；步骤4、继续采集烟气脱硫系统出口SO2浓度值，并与SO2浓度反馈值进行比较，如果两个值绝对差值小于设定阈值δ，则重新进入步骤1。所述的步骤1具体的实施步骤如下：步骤A1：对烟气脱硫系统CEMS表所采集到的数据进行反吹判断。采集k时刻SO2浓度值y(k)与k-1时刻的SO2浓度值y(k-1)，采样周期为T；根据两个时刻采集到的数据求取其增量，其增量(以绝对值表示)与两次采样允许的最大误差Δy比较，如果小于等于Δy，则认为反吹并未开始，如果大于Δy，则认为烟气脱硫系统反吹开始，即:其中，Δy为是一个可选择的常数，正确选择该值是应用该方法的关键，Δy值视被调量的变化速度而定，在煤泥流化床锅炉烟气脱硫系统中，根据实际情况可取Δy＝(1～10)*sp,这里的sp为烟气脱硫系统反馈控制的设定值。判断反吹开始时，舍弃反吹开始后的数据，进行三次指数平滑预测处理，建立三次指数平滑处理的预测模型，得出反吹时刻烟气脱硫系统出口的SO2浓度预测值，然后进入步骤2；若判断没有出现反吹，则直接进入步骤2，进行DMC预测控制。步骤A2：在步骤A1中，判断反吹开始时，通过以下表达式对所述CEMS表采样的SO2浓度值进行三次指数平滑值的计算：其中，α是平滑参数,平滑参数α反应的是不同时期历史数据在指数平滑值中所占的比重，取值越大，说明离预测值越近的历史数据对当前的预测值的影响越大，权重下降的越快。反之说明权重变化的越慢，预测值越接近于算术平均值，α的值通常可以多尝试几次以达到最佳效果，这里的α取值范围为0＜α＜1。为k-1时刻的一次指数平滑值，为k-1时刻的二次指数平滑值，为k-1时刻的三次指数平滑值，为k时刻的一次指数平滑值，为k时刻二次指数平滑值，为k时刻三次指数平滑值。步骤A3：根据步骤A2中计算的三次指数平滑值，通过以下表达式对烟气脱硫系统反吹处理时SO2浓度值进行预测：其中，m为单步预测得到的周期，即需要预测的期数与当前期数的间隔数，y(k+m)为预测值，所述的预测值y(k+m)将在反吹开始时依次取代烟气脱硫系统中反吹时刻的SO2浓度值，Ek、Fk、Gk为中间变量，Ek为预测值表达式的常数项，Fk为预测值表达的一次项，Gk为预测值表达式的二次项。所述的步骤2具体实施步骤如下：步骤B1：首先测定烟气脱硫系统控制对象的单位阶跃响应的采样值ai＝a(iT)(i＝1,2,…,N),其中N为建模时域，N的值可根据模型辨识在烟气脱硫系统控制对象阶跃响应后的某一时刻ai(i>N)系统采样值趋于平稳，同时采样值ai(i＝1,2,…,N)具有相同的数量级的量化误差时来取得，即aN为在该时刻采样值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.电厂CEMS表反吹时SO

【技术特征摘要】
1.电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法，其特征在于：主要包括如下步骤：
步骤1、通过对CEMS表所采集到的烟气脱硫系统出口SO2浓度值数据进行反吹判断，如果没有出现反吹，则直接进入步骤2，当判断到开始反吹时，进行三次指数平滑预测处理，建立三次指数平滑处理的预测模型，得出反吹时刻烟气脱硫系统出口SO2浓度预测值，然后进入步骤2；
步骤2、采用DMC预测控制方法对烟气脱硫系统出口SO2浓度值进行控制，实现烟气脱硫系统SO2浓度值的精稳控制，同时对反吹是否停止进行判断，如果反吹停止，则进入步骤3；
步骤3、对系统是否需要滤波进行判断以及滤波处理，将这时采集到的烟气脱硫系统出口的SO2浓度值与反馈控制的设定值进行比较；设定阈值δ，δ取值为(0.2～1)*反馈控制的设定值；若烟气脱硫塔系统SO2浓度设定值与实际SO2浓度输出值的差值的绝对值大于所设定的阈值δ，则将此SO2浓度值进行滤波处理后作为反馈值，然后参与到系统的闭环自动控制；当烟气脱硫系统SO2浓度设定值与采集到的烟气脱硫系统出口的SO2浓度值的差值小于所设定的阈值δ，则不需要经过滤波处理模块，则直接将此SO2浓度值作为反馈值，然后参与到系统的闭环自动控制；
步骤4、继续采集烟气脱硫系统出口SO2浓度值，并与SO2浓度反馈值进行比较，如果两个值绝对差值小于设定阈值δ，则重新进入步骤1。


2.如权利要求1所述的电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法，其特征在于：所述的步骤1具体的实施步骤如下：
步骤A1：对烟气脱硫系统CEMS表所采集到的数据进行反吹判断；采集k时刻SO2浓度值y(k)与k-1时刻的SO2浓度值y(k-1)，采样周期为T；根据两个时刻采集到的数据求取其增量，其增量绝对值与两次采样允许的最大误差Δy比较，如果小于等于Δy，则认为反吹并未开始，如果大于Δy，则认为烟气脱硫系统反吹开始，即:



其中，Δy为是一个可选择的常数，正确选择该值是应用该方法的关键，Δy值视被调量的变化速度而定，在煤泥流化床锅炉烟气脱硫系统中，根据实际情况可取Δy＝(1～10)*sp,这里的sp为烟气脱硫系统反馈控制的设定值；判断反吹开始时，舍弃反吹开始后的数据，进行三次指数平滑预测处理，建立三次指数平滑处理的预测模型，得出反吹时刻烟气脱硫系统出口的SO2浓度预测值，然后进入步骤2；若判断没有出现反吹，则直接进入步骤2，进行DMC预测控制；
步骤A2：在步骤A1中，判断反吹开始时，通过以下表达式对所述CEMS表采样的SO2浓度值进行三次指数平滑值的计算：









其中，α是平滑参数,平滑参数α反应的是不同时期历史数据在指数平滑值中所占的比重，取值越大，说明离预测值越近的历史数据对当前的预测值的影响越大，权重下降的越快；反之说明权重变化的越慢，预测值越接近于算术平均值，α的值通常可以多尝试几次以达到最佳效果，这里的α取值范围为0＜α＜1；为k-1时刻的一次指数平滑值，为k-1时刻的二次指数平滑值，为k-1时刻的三次指数平滑值，为k时刻的一次指数平滑值，为k时刻二次指数平滑值，为k时刻三次指数平滑值；
步骤A3：根据步骤A2中计算的三次指数平滑值，通过以下表达式对烟气脱硫系统反吹处理时SO2浓度值进行预测：












其中，m为单步预测得到的周期，即需要预测的期数与当前期数的间隔数，y(k+m)为预测值，所述的预测值y(k+m)将在反吹开始时依次取代烟气脱硫系统中反吹时刻的SO2浓度值，Ek、Fk、Gk为中间变量，Ek为预测值表达式的常数项，Fk为预测值表达的一次项，Gk为预测值表达式的二次项。


3.如权利要求1所述的电厂CEMS表反吹时SO2浓度在线自动控制的方法，其特征在于：所述的步骤2具体实施步骤如下：
步骤B1：首先测定烟气脱硫系统控制对象的单位阶跃响应的采样值ai＝a(iT)(i＝1，2，...，N)，其中N为建模时域，N的值可根据模型辨识在烟气脱硫系统控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖扬尖，江爱朋，张涵羽，刘志峰，孔俊东，姜家骥，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33