1000 MW超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法研究.pdf

1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法研究杨展1，杨康1，刘成柱1，邓琴1，杨凯2（1.浙江浙能中煤舟山煤电有限责任公司，浙江舟山 316000；2.北京新叶能源科技有限公司，北京 100180）发电机组脱硝喷氨的控制情况不但影响大气环境，同样会因脱硝喷氨过量影响燃煤电厂后期安全运行。随着环境质量的改善和环保监管力度的加大，对超临界燃煤发电机组脱硝喷氨的控制提出了更高的要求。传统 PID 控制方法的脱硝喷氨，存在控制时间长、控制效果不佳、精度低的问题，有必要对 1 000 MW超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法进行研究1-2。贾晓静等3首先通过 SCR 优化整体排量控制，获取脱硝喷氨数据库并建立脱硝喷氨模型，最后根据动态矩阵方法完成脱硝控制，该方法存在脱硝喷氨控制精度不佳的问题。盛锴等4针对现有脱硝喷氨控制策略进行分析，通过多模型控制器及加权系统优化多模型控制方法，并通过改进多模型控制完成脱硝喷氨的自动控制，但是该方法存在控制效果不佳的问题。卢志民等5分析脱硝系统喷氨浓度影响因子分布情况，根据喷氨量建立矩阵方程，完成发电机组脱硝喷氨的自动控制，但是该方法存在控制时间长的问题。为了解决上述方法中存在的问题，本文基于 BP神经网络模型提出了 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法。1脱硝喷氨模型构建基于 BP 神经网络模型建立了 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨模型6-7，其脱硝喷氨装置结构示意图如图 1 所示。燃煤发电机组脱硝喷氨系统 BP 神经网络模型的输入数据使用影响脱硝反应特性的变量模型，输出数摘要针对传统脱硝喷氨控制效果不佳的问题，提出了 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法。基于 BP 神经网络建立 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨系统模型，基于门控循环单元神经网络模型完成出口 NOx质量浓度测量，通过混合-径向基神经网络完成 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨的自动控制。测试结果表明，所提方法的发电机组脱硝喷氨自动控制效果良好，能够有效降低氨气逃逸量。关键词燃煤发电机组；脱硝喷氨控制；NOx质量浓度测量；神经网络模型文章编号：1005-9598(2023)-04-0138-04中图分类号：TM621.2；X773文献标识码：A收稿日期：2023-03-10第一作者：杨展（1981），男，汉族，浙江余姚人，工程师，学士，2003 年本科毕业于长沙理工大学自动化专业，从事热工自动化检修方面工作，E-mail：。DOI：10.19889/ki.10059598.2023.04.032引用格式：杨展，杨康，刘成柱，等.1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法研究J.煤化工，2023，51（4）：138-141，159.第 51 卷第 4 期2023 年 8 月煤 化 工Coal Chemical IndustryVol.51No.4Aug.2023吹风器催化剂烟气NOx+NH3净烟气N2+H2O混合器氨气空气喷氨流量控制阀图 1燃煤发电机组脱硝喷氨装置结构示意图第 51 卷第 4 期据使用 NOx质量浓度等。选取燃煤发电机组运行数据中的 m 个样本集，组成输入样本 c=c1,c2,cq，根据输入样本可以得到与之对应的输出样本 u=u1,u2,up，其中，q、p代表样本数量。根据燃煤发电机组运行数据，采用 sigmoid 函数计算 BP 神经网络隐层节点输出 netl（l 表示层数），经加权计算、偏移计算和激励函数后得到 BP 神经网络模型输出 uk（k 表示层数）。BP 神经网络权重可通过神经网络反向传播算法获取，使用梯度下降法处理与实际存在偏差的输出值，直至得到允许范围内的误差。根据 BP 神经网络模型输出，构建燃煤发电机组脱硝喷氨模型mNH3,籽(NOx,out)，其公式见式（1）：mNH3,籽(NOx,out)=ukqv,in,兹h,籽(NOx,in),qm,NH3（1）式中：mNH3表示出口氨逃逸量，mg/s；籽(NOx,out)表示出口 NOx质量浓度，mg/m3；qv,in表示入口烟气流量，m3/h；兹h表示烟气温度，；籽(NOx,in)表示入口 NOx质量浓度，mg/m3；qm,NH3表示喷氨量，g/h。基于此，完成燃煤发电机组脱硝喷氨系统模型的建立。2NOx质量浓度测量燃煤发电机组脱硝喷氨控制可结合出口 NOx质量浓度信号实现，故在完成发电机组脱硝喷氨模型的建立后，通过门控循环单元神经网络完成 NOx质量浓度的测量8，门控循环单元神经网络示意图见图 2。门控循环单元神经网络输入层是通过链式元素连接的循环单元9，输入数据在神经网络中传播时，同样受到循环单元迭代计算的影响，从而产生梯度爆炸或者梯度消息问题，故使用更新门控状态和重置门解决这一问题。其循环单元结构如图 2（a）所示。使用平均损失和函数 R 更新训练参数，其表达式见式（2）：R=1YYi=1移(cq-up)2籽(NOx,out)（2）式中：Y 表示更新次数；cq表示神经元输入值；up表示输出值。在脱硝喷氨过程中输入值与输出值之间存在时延问题，当前时刻输入值和输出值变量关系可由脱硝动态性决定，并且与历史序列数据间具有相关性。其动态模型如图 2（b）所示。输入值过大或者过小都会导致 NOx质量浓度测量出现较大误差，故要计算脱硝模型历史数据及其时延10。根据脱硝喷氨过程的非线性特点，其输入、输出间的相关性可由 DJMI（Dominant Joint Mutual In-formation）方法计算。以信息熵作为 DJMI 方法输入、输出变量的相关性参数，使用净互信息 MI(c；u)度量相关性，以消除时延的影响，其计算公式见式（3）：MI(c；u)=RMI(c，u)-MI(c)（3）式中：MI(c)与 MI(c，u)分别表示输入与输出的变量互信息。根据变量时延和最长历史数据重构门控循环单元神经网络的最终输入值，并完成最后的 NOx质量浓度测量。3脱硝喷氨自动控制根据获取的 NOx质量浓度测量结果，通过混合结构-径向基神经网络模型（MS-RBFNN）方法完成最终的 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制。引入局部递归神经网络至神经网络模型中获取混合-径向基神经网络模型，这是一种具有很强非线性和计算能力的可扩展输入量至高维空间的深度学习模型。以出口处的 NOx浓度最低为目标，进行最佳喷氨量控制。隐藏层上部分使用非线性静态前向神经网络，其输入为ck1，输出为uk1。根据上述参数，计算混合-径向基神经网络输出u(y)，即脱硝喷氨控制表达式如式（4）所示：u(y)=移k=14茁kck1+移k=14字kuk1蓸蔀MI(c；u)（4）杨展等：1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法研究伊权重 灼 权重 灼函数Tanh乘运算加运算乘运算乘运算（a）混合-径向基神经网络模型循环单元结构C1C2C3C4u综合卷积层 1卷积层 2卷积层 3卷积层 4输出l-5 层l-4 层l-3 层l-2 层l-1 层l 层（b）动态模型图 2门控循环单元神经网络结构和动态模型伊伊+139-2023 年煤 化 工式中：茁k与 字k分别表示神经网络隐藏层中输入与输出权值；y 表示变量。使用随机梯度算法训练混合-径向基神经网络，用瞬时误差代价函数 K(m)定义学习信号，其公式见式（5）：K(m)=12r(m)2 u(y)（5）式中：r(m)表示误差系数。基于此，完成 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制。4测试与分析为了验证 1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法的整体有效性，对其完成如下测试。在计算机系统上使用 Visual C+软件搭建燃煤发电机组脱硝喷氨控制系统，其示意图如图 3 所示。采用基于混合-径向基神经网络模型的脱硝喷氨控制（本文所提方法）、基于动态矩阵方法的脱硝喷氨控制（文献3方法）和基于改进多模型控制的脱硝喷氨控制（文献4方法）共同进行测试实验。4.1固定负荷下，出口 NOx质量浓度对比在固定负荷下，设定出口 NOx质量浓度控制量，采用所提方法、文献3方法和文献4方法完成发电机组脱硝喷氨控制，记录三种方法的出口 NOx质量浓度，结果如图 4 所示。分析图 4 可知：文献3方法和文献4方法的出口 NOx质量浓度都高于设置控制量，而所提方法的出口 NOx质量浓度低于设置控制量，表明所提方法在稳态工况时控制效果更好。4.2变负荷下，出口 NOx质量浓度对比在负荷增加与降低两种情况下，设定出口 NOx质量浓度控制量，采用本文所提方法、文献3方法和文献4方法完成发电机组脱硝喷氨控制，记录三种方法的出口 NOx质量浓度，结果如图 5、图 6 所示。空气燃煤烟气烟气去空气预热器SCR烟道采样探头伴热管道NOx信号控制逻辑分析仪喷氨阀门图 3脱硝喷氨控制系统示意图756045301550101520文献4方法文献3方法设置控制量本文方法测试时间/h图 4三种方法的出口 NOx质量浓度10080604020020015010051015设置控制量负荷模型输出测试时间/h（a）文献3方法10080604020020015010051015测试时间/h（b）文献4方法10080604020020015010051015测试时间/h（c）本文方法图 5负荷增加时，三种方法的出口 NOx质量浓度10080604020020015010051015测试时间/h（a）文献3方法10080604020020015010051015测试时间/h（b）文献4方法140-第 51 卷第 4 期版 权 声 明稿件自录用之日起，其专有出版权和信息网络传播权即授予本刊，同时许可本刊转授第三方使用。若作者对此有异议，请在来稿时声明，本刊将作适当处理。分析图 5、图 6 可知：在发生负荷增加或降低的情况下，文献3方法和文献4方法的出口 NOx质量浓度远高于设置控制量，而本文所提方法的出口 NOx质量浓度依旧保持在低于设定控制量的水平，表明所提方法的整体控制效果更好。4.3氨气逃逸量采用所提方法、文献3方法和文献4方法完成发电机组脱硝喷氨控制，记录三种方法的氨气逃逸量，结果如图 7 所示。分析图 7 可知：本文所提方法的氨气逃逸量低于文献3方法和文献4方法，表明本文所提方法能够有效控制发电机组脱硝喷氨过程中的氨气逃逸量。5结语燃煤发电机组的脱硝喷氨控制影响着大气环境，对其实行高效自动控制是未来的发展趋势，因此提出1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法。通过构建发电机组脱硝喷氨模型，结合 NOx质量浓度测量结果，完成燃煤发电机组脱硝喷氨的自动控制。从理论与测试两方面对方法的性能进行了验证，结果表明，本文所提方法能够在不同负荷状态下对NOx质量浓度进行精准的控制，并且能够降低氨气逃逸量，说明所提方法改进了传统方法中存在的问题，具有现实应用意义。参考文献：1 白昊，张健，张忠孝，等.330 MW 电站煤粉锅炉高温主燃区喷氨脱硝的试验研究 J.动力工程学报，2022，42（6）：537-543，588.2 邢波涛，乔源，赵文杰.基于改进 NARX-DMC 的 SCR脱硝控制策略J.华北电力大学学报(自然科学版)，2020，47（6）：83-90.3 贾晓静，李刚，武宝会，等.W 型火焰锅炉分区混合动态喷氨控制系统J.热力发电，2020，49（3）：141-147.4 盛锴，邓继军，王锡辉，等.基于改进型多模型预测控制的喷氨优化算法及其应用J.热能动力工程，2021，36（2）：138-144.5 卢志民，李文庆，廖永进，等.基于影响因子的 SCR 脱硝系统喷氨量优化模拟J.中国电机工程学报，2021，41（14）：4923-4930.6 叶蒙蒙，钱付平，王来勇，等.基于响应面法 SCR 脱硝反应器喷氨格栅的优化研究J.中国环境科学，2021，41（3）：1086-1094.7 周国民，付鹏，王富强，等.燃煤电站锅炉脱硝精准喷氨技术研究及应用J.锅炉技术，2020，51（6）：73-79.8 尹贵豪，赵中阳，李钦武，等.基于入口 NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例J.环境工程学报，2022，16（6）：1879-1891.9 曹博文，钱付平，刘哲，等.烧结烟气脱硫-除尘-脱硝系统流场模拟及结构优化J.煤炭学报，2020，45（10）：3589-3599.10 司文杰,董训德.任意切换下高能随机系统的神经网络预设控制J.控制与决策，2020，35（4）：923-929.（下转第 159 页）杨展等：1 000 MW 超临界燃煤发电机组脱硝喷氨自动控制方法研究10080604020020015010051015测试时间/h（c）本文方法设置控制量负荷模型输出图 6负荷降低时，三种方法的出口 NOx质量浓度6420112181测试时间/h文献4方法文献3方法本文方法图 7三种方法的氨气逃逸量13141516171141-第 51 卷第 4 期启事投向 煤化工 期刊的论文，凡属于国家自然科学基金、国家各部委基金，以及其他重大或重要科研项目，请随稿提供项目名称、年度和编号。本刊对国家自然科学基金及其他基金资助课题的重点论文优先发表。Automatic control method of ammonia injection for denitrification of1 000 MW supercritical coal-fired power generation unitYang Zhan1,Yang Kang1,Liu Chengzhu1,Deng Qin1,Yang Kai2(1.Zhejiang Zheneng China Coal Zhoushan Coal Power Co.,Ltd.,Zhoushan Zhejiang 316000,China;2.Beijing New Leaf Energy Technology Co.,Ltd.,Beijing 100180,China)AbstractAiming at the problem of poor control effect of traditional denitrification and ammonia injection,an automaticcontrol method of ammonia injection for denitrification of a 1 000 MW supercritical coal-fired power generation unit wasproposed.A model of the denitrification and ammonia injection system for a 1 000 MW supercritical coal-fired powergeneration unit was established based on the BP neural network.Based on the gated recurrent unit neural network model,themeasurement of outlet NOxmass concentration was completed.The automatic control of ammonia injection for denitrification ofa 1 000 MW supercritical coal-fired power generation unit was achieved through a hybrid radial basis function neural network.The experimental results showed that the proposed method had a good effect on automatic control of ammonia injection forgenerator denitrification,and could effectively reduce the amount of ammonia escape.Key wordscoal-fired power generation unit;denitrification ammonia injection control;NOxmass concentrationmeasurement;neural network model（上接第 141 页）Study on influence of photovoltaic new energy grid connection on relay protectionXie Xueyuan,Zeng Lin,Zhang Yufeng,Yang Huiwen,Jiang Yi(State Grid Hunan Comprehensive Energy Service Co.,Ltd.,Changsha Hunan 410011,China)AbstractIn order to improve the transmission quality after the integration of new energy into the grid,the impact ofphotovoltaic new energy grid connection on relay protection is one of the important research contents.The analysis was madeon the principle and characteristics of the photovoltaic new energy grid connected power transmission system,as well as thetwo grid connected methods of photovoltaic new energy exclusive line access and T-type access.The different locations ofphotovoltaic new energy connected to the power grid affected the sensitivity and selectivity of relay protection.At the sametime,photovoltaic new energy power generation had the characteristic of volatility,which could cause harmonic distortion,voltage fluctuations and flicker,and flow reversal on the quality of electricity in the power grid.The research results indicatedthat the integration of photovoltaic new energy into the grid could lead to changes in line voltage and affect the quality of powergrid.The higher the grid connected power of photovoltaic new energy,the more obvious the effect on the voltage rise of eachnode in the power grid,and at the same time,it would change the power flow distribution within the power grid.The sensitivityand selectivity of relay protection would be affected to different degrees at different positions such as the head,middle,andend of photovoltaic new energy access lines.Key wordsphotovoltaic new energy;grid connected system;fuses;automatic reclosing;relay protection;grid connectedinverter谢学渊等：光伏新能源并网对继电保护的影响研究159-