*近幾年國（guó）家對於大氣的治理越（yuè）來越重視，藍天保衛戰也進（jìn）入白熱（rè）化狀態，對於環保行業的政策越（yuè）來越寬鬆，對於排放超標的企業懲罰越來越嚴苛，一相比較之下，能看出（chū）國家對於大氣汙染（rǎn）治理的決心，為了達（dá）到大氣汙（wū）染物近零排放標（biāo）準，大（dà）型（xíng）燃煤發電機組NOx排放質量（liàng）濃度需低於35mg/m3。在當前工程實踐中應用*廣泛的（de）鍋爐（lú）低氮燃（rán）燒（LNB）與選擇性催化還原（SCR）綜（zōng）合脫硝技術存在協（xié）調問題（tí），很難同時實現機組LNB與SCR脫硝的安全、環保、經濟運行。

 

為此（cǐ），本文建立了（le）燃煤鍋爐LNB運行調整與SCR脫硝協同模型，采用改進的 BP 神經網絡建立鍋爐燃燒係（xì）統模型，利用改進的*小二乘支（zhī）持向量機建立SCR脫硝（xiāo）係統模（mó）型，並（bìng）進一步開展了機組高效低NOx調節與優化分析，開發了燃煤鍋爐高效（xiào）低（dī） NOx協同優化係統。在某機組的實際應用結果表明，該協（xié）同（tóng）優化係統可在任何（hé）工況下實時指導運行人（rén）員調整機（jī）組運行參數，確保機組安全、環保、經濟運行。

 

低（dī）氮燃燒伴隨（suí）我國（guó）能源綠（lǜ）色發展，化石能源清潔化發展成為必然趨勢。火力發（fā）電要實（shí）現綠色清潔，首（shǒu）先要降低 NOx排放。目前，超低排放火電機組的NOx排放質量濃度要求在標準狀態下小於35mg/m3。現階段降低NOx排放的（de）主要手段是鍋爐低氮燃燒（LNB）技術與選擇性催（cuī）化還原（SCR）脫硝技術。如果要實現良好的脫硝效果，必須統籌（chóu）考慮鍋爐LNB及SCR技術的安全性、環保性和經濟性，而現行（háng）優化方案均未綜合考慮LNB和SCR技術。

 

本文基於大量脫（tuō）硝改造的工程實踐，通過對LNB運行調（diào）整（zhěng）與SCR脫硝（xiāo）係統特性的分析，設計了可實現安（ān）全、環保、經濟的燃煤鍋爐高效低 NOx協同優化係統。

 

一是實現LNB係統與SCR脫硝係統的協同建模（mó），二是達成（chéng）安全、環保、經濟的多目標優化。

 

首先，分析總結實現燃煤鍋爐高效低NOx目標的關鍵（jiàn），即（jí）*大限（xiàn）度（dù）地（dì）降低鍋爐出口NOx的生成（chéng）量與精（jīng）準噴氨，減少NOx生成不（bú）僅能降低爐內結焦（jiāo）與（yǔ）超溫的可（kě）能，而且（qiě）可（kě）以減少SCR脫硝係統的還原劑消耗（hào）；精準（zhǔn）噴（pēn）氨節約了還原劑使用（yòng）量，減少了氨逃逸，進一步降低了風煙係統設備腐蝕，使機組更加安全、經濟。

 

其次，為成功實現 LNB 改造以及實現改（gǎi）造後鍋爐高效（xiào）低NOx運行，深入（rù）探討了機組在快速自動發電控製（AGC）、煤種改變、風煙係統運行改變等狀況下的配煤、風粉比等技術。

 

*後，為了使上述LNB與SCR脫（tuō）硝（xiāo）技術能夠應用於生產實踐，研發了燃煤機組高效低NOx協同優化係統。

 

1 燃煤（méi）鍋（guō）爐高（gāo）效低NOx協（xié）同建模

 

針對 NOx的生（shēng）成及處理過程（chéng），借助於係統曆史運行數（shù）據及人工智能等先進建模方式，將包含 LNB設備、SCR煙氣脫硝的燃燒係統分（fèn）步建模：首先建立鍋爐高效低 NOx燃（rán）燒模型（xíng）；然後構建SCR脫硝（xiāo）效率模型；*後耦合2個模型建立（lì）鍋（guō）爐高效（xiào）低NOx協同優化模型，實現對生產過程*大程度的逼近。建模過程結合機組分布式控製係統（DCS）、廠級監控信息係統（SIS），確保模型（xíng）實現可靠。

 

1.1 基於改進BP神經網絡的鍋爐燃燒係統模型（xíng）

 

神經網絡算法具有很強的魯棒性、記憶力及自學習能力，其強大的非線性擬合（hé）能力可擬合任意複雜的非線性關係，但算法訓練過程（chéng）收斂速度（dù）慢且易（yì）陷入局部*優。

 

本文針對（duì）基本BP（back propagation）神經網絡算法進行模型算（suàn）法改進：

 

1）給（gěi）待訓練參數的（de）調整量加動量項，可有效減小震蕩趨勢，改善收斂性，抑製網絡陷入局（jú）部（bù）極（jí）小值；

 

2）采用自適應的學習速率（lǜ），以克服算（suàn）法網絡訓練速度慢、不易收斂到全局*優的缺點。

 

基於改（gǎi）進 BP 神（shén）經網絡算法對鍋爐的（de）燃燒與排（pái）放特（tè）性進行建模（mó），所建模（mó）型如圖所示。 

 

 

圖 1 鍋爐高效低 NOx 燃燒模型

 

模型的數學表達式（shì）為

 

 

經仿真對比，輸入層與中間層之間的傳遞函數采用帶陡度因子的S型函數；中間層與輸出層之間的傳遞函數采用線性函數 f(x)=k·x+c。模型采用改進BP 神經網絡，包含輸入層、輸出層和1個中間層。輸入（rù）層以鍋（guō）爐操作量為主，總計84個操作量；中間層從鍋爐工況、設備狀況、煤質、風機功率、風量配比6個方麵表征鍋爐燃燒狀態；輸出層從安全、環保、經濟3個方麵10個節點表征機組運（yùn）行（háng）狀況。

 

1.2 基於（yú）改進 LS-SVM 的 SCR 脫硝效率模型

 

*小二乘支持向量（liàng）機（jī）（LS-SVM）在保持標準（zhǔn）支持向量機（SVM）優點基礎上，顯著降低了計算（suàn）成（chéng）本，但是以損失 SVM 解的（de）稀疏性和（hé）魯棒性為代價。為此，Suykens 提出（chū）了稀疏 LS-SVM（space LS-SVM）與（yǔ）加權 LS-SVM（weighted LS-SVM）來分別解決稀疏性與魯棒性問題；胡良（liáng）謀等結合這（zhè） 2 種算法的優點，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。該算法首先對數據開展 LS-SVM初始訓練，然後運用加權LS-SVM對訓練後的（de）數據進行魯棒性訓練，*後采用稀疏 LS-SVM對訓練後數據進行稀疏性訓練，此改（gǎi）進LS-SVM可實現良好的建模效果。 火電（diàn）機組的SCR脫硝係統位於省煤器與空氣預熱器（空預器）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（shēng）成氮氣與水（shuǐ），工藝原理如（rú） 圖 2 所示。

 

 

圖 2 SCR 脫硝工藝原理

 

采用改進（jìn）LS-SVM構建SCR脫硝效率模型 （圖 3），可（kě）對 SCR 脫硝係統的實際運行進行精準表達。 

 

 

圖 3 SCR 脫硝效率模型

 

脫硝效率數學模型公（gōng）式為

 

 

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

 

從機組DCS采集300組數據進行訓（xùn）練，其中50組數據（jù）進行校驗。仿真顯示SCR脫硝誤差小（xiǎo）於10–4，證明預測模型可用於工（gōng）程（chéng）實際（jì）。

 

1.3 鍋爐高效低 NOx協同模型（xíng）

 

耦合（hé）以上（shàng）2個模型（xíng）即可建立（lì）鍋爐高效低NOx協同模型，其結構如圖所示。模型包含輸入、輸出、中間狀態 3 種類型數據，其中 A、B、C、D、E、F 為（wéi）目標優化量。

 

 

圖 4 鍋爐高效低（dī） NOx 協同模型

 

該模（mó）型中：A 代表SCR脫硝出口 NOx排放質量濃度，是係統的（de）環（huán）保指標，近零（líng）排放標準為小於35mg/m3；C代表氨逃逸量，在長（zhǎng）時間運（yùn）行時應小於3×10-6；D 代表 SCR 脫硝效率指標，要保證4~5 年內（nèi）催化（huà）劑脫硝效（xiào）率不小（xiǎo）於 75%；E 代表SCR 脫（tuō）硝入口煙溫（wēn），為保證 SCR 脫硝有效運行，應使E位於催化劑反應溫度範圍內，C、D、E 為3個安全性指標（biāo）；鍋爐效率B與氨耗（hào）量F為係統的經濟性指標。

 

2 鍋爐高效低 NOx協同模型的多目標尋優

 

鍋爐高效低 NOx協同（tóng）模（mó）型的控製目標是在環保與安（ān）全的前提下，實現煤耗與氨耗*低，其數學表達式為

 

 

式中 ai、bi分別為對應時段（duàn）的燃料和（hé）氨氣價格係數。

 

式(5)是典型的（de）多目標優化問題，可采（cǎi）用性能（néng）優異的粒子群優化算（suàn）法（PSO）尋優，該算法較成熟，在此不再贅述。

 

3 工程應用

 

基於鍋爐高效低 NOx協同模型及PSO，本文采用B/S 模式，前台采用Adobe Flex 技術，後台采用Java、Erlang技術，開發了鍋爐高（gāo）效（xiào）低 NOx協同優化係統，該係統包含數據引擎、鍋爐及SCR脫硝等設備狀態及（jí）性能在線軟測量與綜合評估、高效低NOx 燃燒優化、高效低NOx協調監（jiān）控等（děng） 4 個功（gōng）能模塊，係統結（jié）構如（rú）圖 5 所示。

 

 

圖 5 鍋爐高效低（dī） NOx 協（xié）同優化係統結構

 

鍋爐高效低 NOx協（xié）同優化係統通過耗差分（fèn）析，可實現氨氣的自動調節；通過（guò）對曆史數（shù）據進行尋優，可實（shí）現高效低 NOx協同優化。

 

3.1 優化（huà）目標實時監控（kòng）與協同優化

 

圖 6 為鍋爐高效低NOx協（xié）同優化（huà）係統設備監視界麵，該係統結合（hé）機組DCS，可為運行人員提供參考，從而大幅提升鍋爐高效低NOx運行水平。係統可（kě）監視設備參數與狀態量，當優化（huà）目標偏離優化值或越限時，係統設置的軟光字牌將實時發出警報（bào），通過係（xì）統（tǒng）自動調整與運行人員的調節，使機組運行在安全、環保、經濟的*優狀態。

 

3.2 運行（háng）調整方案篩選（xuǎn）與（yǔ）績效考核

 

係統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，並將機組運行結果折算為運行績效，從而實現在線考核。另外，優化係（xì）統充分發揮 LNB與（yǔ）SCR脫硝（xiāo）綜合技術潛力，可自（zì）動篩選不同工況不同運行方式下的調整方案，實現指標的壓紅線運行。優化係統具（jù）備數據挖掘功能，可對LNB與（yǔ）SCR脫硝係統多（duō）個參數進行相關性（xìng）分析，通（tōng）過不同（tóng）工況下噴氨量和（hé）NOx的變化關係，實（shí）現相關性分析及優化方案的篩選和存儲等功能。 

 

 

圖 6 鍋爐高效低 NOx 協同優化係統設備監視界麵

 

SCR脫硝在線仿真係統，可模擬實際運行時（shí）的氨逃逸、SCR脫（tuō）硝運行效率等（děng）情況，作（zuò）為培訓工具實現運行人員的（de）在線（xiàn）仿真與培訓功能，提高運行人（rén）員（yuán）的操（cāo）作（zuò）水平。

 

3.3 優化目標實現情況

 

1）環保性目標

 

圖7和圖8分別為在550MW負荷（hé）下鍋爐效率相（xiàng）同（變（biàn）化小於 0.01%）時，高效低 NOx協同優化（huà）係統投入前後，SCR脫硝出口NOx變化曲線。從圖7和圖8可明顯看出，投運後脫硝入口NOx質量濃度明顯降低，穩定在 300mg/m3以下，開展磨煤機組合調整優化後，還可取得（dé）進（jìn）一步優化。

 

 

圖 7 協同優化（huà）係統投運前（qián） SCR 脫硝入（rù）口 NOx 質量濃度

 

 

圖 8 協同優化係統投運（yùn）後 SCR 脫硝入口 NOx 質量濃度

 

2）安全性（xìng）目標

 

協同優（yōu）化係統可實現空預器（qì）差壓壓線運行（háng），從（cóng）而一定程度避（bì）免空預器堵塞問題，提升設備（bèi）可靠性。圖9和圖10分別為係統投運前後（hòu）空預器（qì）差壓（yā）曲線。對比可見，協同優化係統投用前，空預器差壓經常超過設計值，特別在高負荷期間；優化係統投用後，在排（pái）放達標的（de）前提下，差壓保持（chí）了較好的水平。

 

 

圖 9 協同優化係統投運前（qián）空預器差壓曲線

 

 

圖 10 協同優化係統投運後空預器差壓曲線（xiàn）

 

3）經（jīng）濟性目標

 

通過使用協同優化係（xì）統，在保證不低於（yú）93.4%的鍋爐效率前提下，對比係統投（tóu）運 2 周（zhōu）的運行結果，每台機組24h可節氨1.2~1.5 t，每年運行時間以（yǐ）300天計，若氨（ān）每噸0.36萬（wàn）元，每年僅節氨的經濟效益（yì）為 129.6 萬元。若考慮節氨後設備腐蝕的（de）降低、催化劑壽命的延長（zhǎng）以及電耗（hào）的降低，係統將產生更大的經濟效益。

 

4 結 語

 

本文（wén）提出的鍋爐高效低NOx協同優化係統模型（xíng）成功在工程實踐中應用，結果表明，該係統可指導運行人員操作，更（gèng）好地實現各負（fù）荷下LNB與SCR協同優化，確保機（jī）組安全、環保、經濟運行，具有十分（fèn）重要推廣價值（zhí）。

大氣是人類賴以生存的環境，保護藍天是999二区在线每一個人都應該重視的問（wèn）題。