并通过matlab的仿真试验得出采用模型预测控制与常规PID+前馈控制有机结合的控制策略可以实现对喷氨自动的优化调整的目的(图3为两种控制策略的matlab仿真结果)。
图4:Siemens S7控制器与DCS连接图
大唐林州热电有限责任公司#1、#2机组脱硝喷氨控制优化,均采用了增加优化控制器的方式进行,将参与控制的控制量如出口氮氧化物设定值、喷氨量、调门开度反馈、脱硝进出口氮氧化物浓度、给煤机煤量、机组负荷、总风量等实时运行参数通过硬接线传递给控制器,控制器经过控制运算后将喷氨调阀开度传给DCS系统,通过DCS系统对喷氨调阀进行控制,以此实现脱硝喷氨的自动控制。
其中,未避免优化控制器出现异常故障现象,在DCS侧设定有优化调整自动投入、退出无扰切换逻辑,并在脱硝运行画面上增加有运行人员可操作的投入、退出按钮,以便于运行人员可根据实际情况进行投退。
图6:喷氨自动优化调整后脱硝出口氮氧化物浓度
图5、图6分别是喷氨自动优化调整前后氮氧化物出口浓度24小时趋势图,从图中可以明显看出优化后出口氮氧化物浓度超调量、稳态偏差明显减小,控制品质有明显提示,使出口氮氧化物浓度长时间达标排放,且避免了喷氨过量、大量氨逃逸情况的出现,明显提升机组运行的经济性和安全性。
4 结束语
采用基于现代控制理论的模型预测控制算法可以有效提高脱硝喷氨控制的自动化水平,降低了运行人员的劳动强度,解决了喷氨自动常规PID控制超调量大、系统震荡的难题。也解决了脱销系统过量喷氨的问题,每天可节约液氨1吨左右。
同时,明显减轻了空预器堵塞情况,从改造完投运后我公司#1号机组在网连续运行180天期间空预器差压未出现明显增大现象。此外,模型预测控制算法在脱硝喷氨控制系统的成功实施,也为其在发电厂其它纯滞后大惯性系统的应用提供了借鉴意义。
下一步,我们将要重点研究模型的预测控制在其它控制系统实施的可行性,并建立健全模型动态优化修正功能,以提高模型的自动学习能力,进一步提高模型的适应性。
参考文献:
[1]段松涛 大唐林州热电有限责任公司#1、#2机组脱硝系统喷氨控制优化项目报告[Z]郑州:河南恩湃高科,2014
[1]刘金琨 先进PID控制MATLAB仿真(第3版)[M]北京:电子工业出版社,2014.
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