燃煤锅炉高效低NOx协同优化系统开发及应用

北极星环保网讯:为了达到大气污染物近零排放标准，大型燃煤发电机组NOx排放质量浓度需低于35 mg/m3。在当前工程实践中应用最广泛的锅炉低氮燃烧（LNB）与选择性催化还原（SCR）综合脱硝技术存在协调问题，很难同时实现机组LNB与SCR脱硝的安全、环保、经济运行。

为此，本文建立了燃煤锅炉LNB运行调整与SCR脱硝协同模型，采用改进的 BP 神经网络建立锅炉燃烧系统模型，利用改进的最小二乘支持向量机建立 SCR 脱硝系统模型，并进一步开展了机组高效低NOx调节与优化分析，开发了燃煤锅炉高效低 NOx协同优化系统。在某机组的实际应用结果表明，该协同优化系统可在任何工况下实时指导运行人员调整机组运行参数，确保机组安全、环保、经济运行。

低氮燃烧伴随我国能源绿色发展，化石能源清洁化发展成为必然趋势。火力发电要实现绿色清洁，首先要降低 NOx排放。目前，超低排放火电机组的NOx排放质量浓度要求在标准状态下小于 35 mg/m3。现阶段降低NOx排放的主要手段是锅炉低氮燃烧（LNB）技术与选择性催化还原（SCR）脱硝技术。如果要实现良好的脱硝效果，必须统筹考虑锅炉LNB及SCR技术的安全性、环保性和经济性，而现行优化方案均未综合考虑LNB和SCR技术。

本文基于大量脱硝改造的工程实践，通过对LNB 运行调整与 SCR 脱硝系统特性的分析，设计了可实现安全、环保、经济的燃煤锅炉高效低 NOx协同优化系统。

一是实现LNB系统与SCR脱硝系统的协同建模，二是达成安全、环保、经济的多目标优化。

首先，分析总结实现燃煤锅炉高效低NOx目标的关键，即最大限度地降低锅炉出口 NOx的生成量与精准喷氨，减少NOx生成不仅能降低炉内结焦与超温的可能，而且可以减少SCR脱硝系统的还原剂消耗；精准喷氨节约了还原剂使用量，减少了氨逃逸，进一步降低了风烟系统设备腐蚀，使机组更加安全、经济。

其次，为成功实现 LNB 改造以及实现改造后锅炉高效低NOx运行，深入探讨了机组在快速自动发电控制（AGC）、煤种改变、风烟系统运行改变等状况下的配煤、风粉比等技术。

最后，为了使上述LNB与SCR脱硝技术能够应用于生产实践，研发了燃煤机组高效低 NOx协同优化系统。

1 燃煤锅炉高效低 NOx协同建模

针对 NOx的生成及处理过程，借助于系统历史运行数据及人工智能等先进建模方式，将包含 LNB设备、SCR烟气脱硝的燃烧系统分步建模：首先建立锅炉高效低 NOx燃烧模型；然后构建SCR脱硝效率模型；最后耦合2个模型建立锅炉高效低 NOx协同优化模型，实现对生产过程最大程度的逼近。建模过程结合机组分布式控制系统（DCS）、厂级监控信息系统（SIS），确保模型实现可靠。

1.1 基于改进 BP 神经网络的锅炉燃烧系统模型

神经网络算法具有很强的鲁棒性、记忆力及自学习能力，其强大的非线性拟合能力可拟合任意复杂的非线性关系，但算法训练过程收敛速度慢且易陷入局部最优。

本文针对基本BP（back propagation）神经网络算法进行模型算法改进：

1）给待训练参数的调整量加动量项，可有效减小震荡趋势，改善收敛性，抑制网络陷入局部极小值；

2）采用自适应的学习速率，以克服算法网络训练速度慢、不易收敛到全局最优的缺点。

基于改进 BP 神经网络算法对锅炉的燃烧与排放特性进行建模，所建模型如图所示。

图 1 锅炉高效低 NOx 燃烧模型

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