350MW燃煤机组选择性催化还原脱硝系统运行优化

从分析可以看出，中负低氮组的模型对度电脱硝成本具有很好的拟合特性。同样地，对其他5组分别建立度电脱硝成本拟合模型，所有分组拟合模型结果如表2所示。

训练样本和验证样本的相关系数R和均方误差MSE在一定程度上能完全反映出模型的拟合度和推广能力。从表2中可以看出，所有分组训练结果的相关系数R均在90%以上，最大值高达98.1025%，而所有分组的MSE的最大值不超过0.01，最小值为低负低氮组的0.001282，由此可得，所有分组的拟合模型拟合度高，能较好地反映度电脱硝成本数学特性。

在验证结果中，所有分组中相关系数R最小值为低负低氮组的89.5430%，最大值为中负高氮组的99.9011%，所有分组的相关系数R都在90%左右，而MSE最大值为低负低氮组的0.126949，最小值为低负高氮组的0.008495，虽然有个别分组的均方误差较大，但未超过0.15，所以可以证明所有分组的拟合模型具有较好的推广能力。

4混沌粒子群成本优化模型

基于数据驱动的运行优化是在不改变系统结构的前提下，以DCS采集的历史运行数据为基础，利用数学方法寻求对应于经济性最佳的运行方案，指导电厂实际运行，从而达到提高电厂经济性的目的。

4.1粒子群算法原理

粒子群算法（particleswarmoptimization，PSO）是KENNEDY和EBERHART于1995年在IEEE国际神经网络学术会议上提出的一种新型的智能优化算法。它利用“群体”和“进化”的观点，通过每个个体间的协作和竞争，来从复杂空间中获得最优解。优化原理如下。

假设有N个粒子组成一个存在于n维的目标搜索空间中，如式(15)。

4.2混沌粒子群算法

基本的粒子群算法因其突出的优点被广泛应用，但是由于其初始化子群和进化过程都是随机的，使得局部最优解和全局最优解的更新存在一定的盲目性，容易陷入局部最优解。有学者提出一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法。

算法基本思想是首先将混沌引入优化变量使其呈现混沌状态，从而得到一组与优化变量相同数目的混沌变量，然后直接利用混沌变量进行优化搜索。本文利用的混沌系统是Logistic方程，如式(17)。

4.3脱硝优化模型的建立

在预测模型的基础上，利用混沌粒子群优化方法建立优化模型，该模型为约束优化模型，约束条件为污染物排放浓度。为了扩大优化搜索范围，将优化区间设为对应各变量最大值与最小值加减10%。设初始种群规模为50，最大进化代数为200，加速因子c1、c2取默认值2，惯性权重w取定值0.5。

利用罚函数对约束条件进行处理。根据以上设置建立基于混沌粒子群算法的度电脱硝成本优化模型。

4.4脱硝成本优化结果分析

利用混沌粒子群算法对建立的度电脱硝成本优化模型进行优化计算。以中负低氮组为例分析，图4为算法优化迭代图。由图可见，模型是收敛的，粒子群随着迭代次数增加逐渐趋于稳定，喷氨量由初始值为0.1716t/h，之后不断下降，最终在第36代时稳定在0.1578t/h。

为了更直观地观察到脱硝系统经过优化后的成本变化，根据度电脱硝成本优化模型计算出中负低氮组实际数据的各项变动成本，并与优化后的各项变动成本进行对比，结果如图5所示。

由图5可见，各项变动成本优化前后均有变化，其中脱硝电耗成本减少了0.2509×10–3元/(kW-h)，喷氨成本减少了0.3235×10–3元/(kW-h)，而氮排放污染成本增加了0.0356×10–3元/(kW-h)。由于度电固定脱硝成本不会改变，经过优化后总体上度电脱硝成本减少了0.5388×10–3元/(kW-h)。

为了更全面地分析各个分组的优化结果，以各分组的度电脱硝成本为计算模型，建立各个分组的度电脱硝成本优化模型，优化结果与优化前成本对比如图6所示。

利用度电固定脱硝成本计算公式计算得到该系统度电固定脱硝成本为–3.4935×10–3元/(kW-h)，与度电变动成本相加得到优化后平均度电脱硝成本为–0.3485×10–3元/(kW-h)，与优化前相比度电脱硝成本有了显著降低；其中变化最大的度电脱硝成本出现在中负低氮组，度电脱硝成本减少了0.5388×10–3元/(kW-h)，其绝对差值为–0.5388×10–3元/(kW-h)。

从图中可知，成本随着燃煤中氮分增大而增加，其中最大成本出现在低负高氮组，最小值则在中负低氮组。这一变化符合机组的运行规律。

5结论

（1）基于会计计算理论提出的度电脱硝成本包括度电固定脱硝成本与度电变动脱硝成本，可全面地计算脱硝系统在运行过程的成本大小变化，以度电脱硝成本为指标可以更精确地评价火电机组脱硝系统在运行过程中的优劣。

（2）利用支持向量机算法建立度电脱硝成本模型误差小，相关系数高，而且能精确地预测全负荷段的度电脱硝成本，且具有很好的推广能力。

（3）以中负低氮组为例，利用支持向量机与混沌粒子群算法对脱硝系统进行优化，脱硝所需喷氨量降低了0.0138t/h，有效地降低了脱硝所需的喷氨量；将优化后的结果与实际数据进行对比，优化后的脱硝电耗成本与喷氨成本有显著的降低，而氮排放污染成本上升。但总体上，度电脱硝成本减少了0.5388×10–3元/(kW-h)。

（4）对脱硝系统全负荷段进行优化，优化结果显示优化后的全负荷度电脱硝成本有显著降低。

而成本随着燃煤中氮分增大而增加，符合机组实际运行规律，证明该优化模型的正确性和推广能力。

来源：化工进展；作者：李斌，杨浩楠，邓煜，张博，祝燕

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