電站鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)聯(lián)合運行優(yōu)化模型

李 偉，徐 強(qiáng)，孔德安，趙 翔，郜 寧，呂 游

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電站鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)聯(lián)合運行優(yōu)化模型

李 偉1，徐 強(qiáng)1，孔德安1，趙 翔1，郜 寧2，呂 游3

（1.國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院，新疆 烏魯木齊 830011； 2.新疆電力建設(shè)調(diào)試所有限責(zé)任公司，新疆 烏魯木齊 830011； 3.華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 102206）

燃煤鍋爐采用選擇性催化還原（SCR）脫硝系統(tǒng)會帶來廠用電增加及還原劑消耗，增加了運行成本。為使聯(lián)合運行成本最優(yōu)，本文在考慮SCR脫硝系統(tǒng)運行成本和鍋爐燃煤成本的基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)組負(fù)荷、總給煤量、總風(fēng)量、一次風(fēng)壓、二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量和噴氨量等參數(shù)之間的關(guān)系，建立了電站鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)聯(lián)合運行成本模型，利用粒子群（PSO）算法對一次風(fēng)壓、二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量和噴氨量等可調(diào)運行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到不同工況下各參數(shù)的最優(yōu)值。并且采用某1 000 MW發(fā)電機(jī)組實際運行數(shù)據(jù)進(jìn)行模型仿真，結(jié)果表明：所建模型具有較好的預(yù)測精度和較強(qiáng)的泛化能力，通過優(yōu)化后機(jī)組的聯(lián)合運行成本可降低3%~5%。

電站鍋爐；SCR脫硝；運行成本；運行優(yōu)化；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PSO算法

燃煤發(fā)電過程中排放的NO是霧霾形成的主要原因之一，近年來國家對燃煤電站的NO排放要求日益嚴(yán)格。2015年國家發(fā)改委、環(huán)保部、國家能源局聯(lián)合下發(fā)《全面實施燃煤電廠超低排放和節(jié)能改造工作方案》，規(guī)定燃煤電廠NO的排放質(zhì)量濃度限值為50 mg/m3[1-3]。

為了降低NO排放，目前國內(nèi)在役和新建大型燃煤機(jī)組大部分已安裝尾部煙氣脫硝裝置。在煙氣脫硝技術(shù)中，選擇性催化還原（SCR）脫硝技術(shù)因其脫硝效率高、技術(shù)成熟，成為燃煤電站的主要脫硝方式[4]。SCR脫硝系統(tǒng)通常采用氨（NH3）做還原劑，稀釋空氣與NH3混合后經(jīng)噴氨閥門噴出，并與煙氣在催化劑的作用下發(fā)生還原反應(yīng)，生成無害的氮氣和水，從而達(dá)到煙氣脫硝的目的。SCR脫硝系統(tǒng)運行時需不斷消耗還原劑NH3，同時稀釋風(fēng)機(jī)和制氨設(shè)備的運轉(zhuǎn)會帶來額外的廠用電損耗，從而給機(jī)組的運行成本帶來一定的影響[5-6]。

一些學(xué)者提出利用燃燒優(yōu)化技術(shù)來降低NO排放量。電站鍋爐的NO排放受一次風(fēng)、二次風(fēng)和燃盡風(fēng)等運行參數(shù)影響，因此，可以通過人工智能方法建立NO排放與鍋爐運行參數(shù)之間的關(guān)系模型，并通過對可調(diào)參數(shù)尋優(yōu)來實現(xiàn)煙氣中NO的減排。該方法不需要對鍋爐設(shè)備進(jìn)行硬件改造，因此得到了廣泛的應(yīng)用。如有學(xué)者提出基于機(jī)組歷史運行數(shù)據(jù)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和支持向量機(jī)（SVM）等智能方法建立鍋爐NO排放模型[7-9]，并基于預(yù)測模型，利用遺傳算法和粒子群優(yōu)化（PSO）算法等智能算法優(yōu)化配風(fēng)方式等實現(xiàn)鍋爐NO的減排[10-12]。但是，若只考慮降低鍋爐燃燒時產(chǎn)生的NO，可能會使運行工況偏離設(shè)計值，使鍋爐效率降低以及煤耗增加。鑒于此，顧燕萍等[13]建立煙氣NO排放和鍋爐效率的模型，并分別對NO排放和鍋爐效率進(jìn)行優(yōu)化，但由于 2個目標(biāo)參數(shù)具有不同的量綱，因此并沒有討論整體的最優(yōu)值；Yang等人[14]考慮鍋爐效率以及SCR脫硝系統(tǒng)的噴氨成本、排污費等因素，建立了脫硝系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運行模型，但在實際發(fā)電過程中，脫硝運行成本不能簡單采用排污費來衡量，若煙氣NO的含量超過國家排放標(biāo)準(zhǔn)，機(jī)組將不允許繼續(xù)運行。本文在上述研究的基礎(chǔ)上，同時考慮煙氣NO的脫硝運行成本與鍋爐的燃煤成本，基于ANN技術(shù)建立鍋爐和SCR脫硝聯(lián)合運行成本模型，并利用PSO算法對參數(shù)尋優(yōu)，實現(xiàn)機(jī)組運行成本的最小化。

1 電站鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)聯(lián)合運行成本模型

1.1 基本結(jié)構(gòu)

電站鍋爐SCR脫硝聯(lián)合運行成本模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。整個模型由鍋爐燃燒模型、SCR脫硝系統(tǒng)模型和運行成本模型3個子模型組成。

圖1 電站鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)聯(lián)合運行成本模型結(jié)構(gòu)

為了進(jìn)行模型訓(xùn)練，從電站廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)（SIS）數(shù)據(jù)庫中，采集機(jī)組負(fù)荷、總給煤量、總風(fēng)量、一次風(fēng)壓、各層二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量、SCR脫硝入口NO質(zhì)量濃度、煙氣流量、煙氣溫度、供電煤耗、噴氨量、氨逃逸和SCR脫硝出口NO質(zhì)量濃度等參數(shù)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，其中供電煤耗數(shù)據(jù)從SIS性能計算模塊中采集。選擇影響鍋爐燃燒特性的變量作為鍋爐燃燒模型的輸入，其中包括機(jī)組負(fù)荷、總給煤量、總風(fēng)量、一次風(fēng)壓、二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量。選擇SCR脫硝入口煙氣流量、煙氣溫度、煙氣NO質(zhì)量濃度和供電煤耗作為模型輸出。從電站歷史運行數(shù)據(jù)庫中采集數(shù)據(jù)樣本，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立鍋爐燃燒模型。

選擇影響SCR脫硝反應(yīng)特性的變量作為SCR脫硝系統(tǒng)模型的輸入，包括SCR脫硝入口煙氣NO質(zhì)量濃度、煙氣流量、煙氣溫度和噴氨量，選擇氨逃逸、出口NO質(zhì)量濃度作為模型輸出?；陔娬具\行數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SCR脫硝系統(tǒng)模型。在建立以上2個模型后，將與運行經(jīng)濟(jì)性相關(guān)的供電煤耗（SCR脫硝系統(tǒng)耗電量也體現(xiàn)在供電煤耗中）和單位負(fù)荷下噴氨量乘以對應(yīng)價格，得到單位發(fā)電量的運行成本，建立聯(lián)合運行成本模型。

由圖1可見，整個模型同時考慮了鍋爐燃燒的經(jīng)濟(jì)性和SCR脫硝系統(tǒng)運行的經(jīng)濟(jì)性。將模型輸入變量中的一次風(fēng)壓、二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量以及噴氨量作為可調(diào)運行參數(shù)，利用PSO算法對其尋優(yōu)，可實現(xiàn)聯(lián)合運行成本的最小化。

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模理論

圖2 3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，每層輸入經(jīng)過加權(quán)累加，與一個偏移量相加后，經(jīng)過激勵函數(shù)得到輸出，即

式(1)—式(2)寫成矩陣形式，可得到

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過反向傳播算法實現(xiàn)權(quán)值1和2的確定。樣本輸入值從輸入層經(jīng)過權(quán)值和閾值的運算到達(dá)隱含層，隱含層經(jīng)過權(quán)值和閾值的運算到達(dá)輸出層，若輸出值與實際值存在偏差，則利用梯度下降法將誤差從輸出層傳遞給隱含層再由隱含層到達(dá)輸入層，逐一對每層的連接權(quán)值進(jìn)行修改，通過不斷迭代此過程，將誤差降低到允許范圍內(nèi)[15]。在實際計算中，可以利用現(xiàn)有的工具箱，如MATLAB中的ANN工具箱等。

1.3 聯(lián)合運行成本模型的構(gòu)建

1.3.1 鍋爐燃燒模型

式中，1(·)為8輸入4輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，用來擬合鍋爐燃燒模型的非線性特性。

1.3.2 SCR脫硝系統(tǒng)模型

式中，2(·)為4輸入2輸出的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，用來擬合SCR脫硝系統(tǒng)模型的非線性特性。

1.3.3 聯(lián)合運行成本模型

式(6)—式(8)表征所建立的聯(lián)合運行成本模型包含了鍋爐供電煤耗成本和SCR脫硝系統(tǒng)還原劑NH3的成本，即同時考慮了鍋爐燃燒的經(jīng)濟(jì)性和SCR脫硝運行的經(jīng)濟(jì)性。

2 基于PSO算法的聯(lián)合運行成本模型優(yōu)化

鍋爐SCR脫硝聯(lián)合運行是為了使聯(lián)合運行成本最小，因此該問題可以看作以成本模型函數(shù)最小為目標(biāo)的優(yōu)化問題。PSO算法是一種基于種群的智能優(yōu)化算法，同其他的進(jìn)化算法相比，該算法易于實施，全局優(yōu)化能力更強(qiáng)[16-18]。因此，采用PSO算法對可調(diào)運行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)具有最低的運行成本。

PSO算法中群體的每個粒子代表一個可行解。待優(yōu)化運行參數(shù)為維，群體中第𝑖個粒子的位置記為=[u1,u2, …,u]，粒子速度記作=[v1,v2, …,v]，所經(jīng)歷的最佳位置為=[p1,p2, …,p]，整個群體所經(jīng)歷的最佳位置為g=[g1,g2, …,gd]。粒子在更新過程中，通過動態(tài)跟蹤個體最優(yōu)值和群體最優(yōu)值g來不斷調(diào)整其位置和速度，具體表示為：

粒子在解空間內(nèi)不斷跟蹤個體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值，直到滿足誤差標(biāo)準(zhǔn)或達(dá)到最大迭代次數(shù)為止。粒子在搜索過程中位置限定在[min,max]之內(nèi)，速度限定在[min,max]之內(nèi)，以保證群體的全局搜索能力。

為使運行成本最小化，基于PSO算法，優(yōu)化問題可以表示為：

由此可見，在國家相關(guān)政策的支持下，武術(shù)國際推廣已經(jīng)成為實現(xiàn)中華民族文化自信的重要內(nèi)容，與此同時，武術(shù)“走出去”的戰(zhàn)略實施也為武術(shù)對外教材“走出去”創(chuàng)造了空前的機(jī)遇。

3 實驗結(jié)果及分析

3.1 實驗設(shè)備及數(shù)據(jù)采集

以某燃煤電站機(jī)組直流超超臨界1 000 MW鍋爐及SCR脫硝系統(tǒng)為研究對象，該鍋爐為一次再熱、平衡通風(fēng)、露天布置鍋爐，采用四角切圓燃燒系統(tǒng)，共3層二次風(fēng)門和1層燃盡風(fēng)門，每層風(fēng)門開度可實現(xiàn)聯(lián)調(diào)，其中每層二次風(fēng)門和燃盡風(fēng)門都有風(fēng)量測點。同時，為滿足環(huán)保要求，采用低氮燃燒技術(shù)并配備2臺SCR脫硝裝置（A側(cè)和B側(cè)），布置在鍋爐兩側(cè)的空氣預(yù)熱器支架上方，在反應(yīng)器前設(shè)置灰斗，不設(shè)脫硝旁路煙道，催化劑層數(shù)采用2+1布置方式。2臺機(jī)組共用1套貯氨及輸送系統(tǒng)，還原劑采用液氨。為了簡化計算，建立A側(cè)SCR系統(tǒng)模型，并認(rèn)為B側(cè)和A側(cè)SCR系統(tǒng)具有相同特性。

從電站SIS運行數(shù)據(jù)庫采集與上述模型有關(guān)參數(shù)的數(shù)據(jù)樣本，包括機(jī)組負(fù)荷、總給煤量、總風(fēng)量、一次風(fēng)壓、AB、CD、EF 3層二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量、噴氨量、SCR脫硝入口煙氣流量、煙氣溫度、煙氣NO質(zhì)量濃度、供電煤耗、氨逃逸、SCR脫硝出口NO質(zhì)量濃度。采集時間為2014年5月1日到2014年5月14日，采樣頻率為5 min，共得到約4 000個數(shù)據(jù)樣本。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括刪除離群點樣本和篩選穩(wěn)態(tài)工況，并使得到的樣本覆蓋較大的負(fù)荷范圍。穩(wěn)態(tài)工況可以利用滑動窗口法并基于式(12)進(jìn)行判定[19]，

經(jīng)數(shù)據(jù)處理后，得到1 420組樣本，覆蓋工況范圍為490~760 MW，其他參數(shù)的變化范圍見表1。

表1 電站鍋爐各參數(shù)運行范圍

Tab.1 The operating range of parameters of the utility boielr

將所選取的數(shù)據(jù)分為2組：1 220組樣本為訓(xùn)練樣本，用來構(gòu)建鍋爐燃燒和SCR脫硝系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并得到聯(lián)合運行成本模型；選擇另外200組樣本作為測試樣本，用來測試模型的預(yù)測精度。

3.2 模型預(yù)測結(jié)果分析

圖3 煙氣流量預(yù)測結(jié)果

圖4 煙氣溫度預(yù)測結(jié)果

圖5 SCR脫硝入口NOx質(zhì)量濃度預(yù)測結(jié)果

圖6 機(jī)組供電煤耗預(yù)測結(jié)果

由圖3—圖6可以看出：鍋爐燃燒模型對訓(xùn)練樣本的預(yù)測誤差非常小，煙氣流量、煙氣溫度、SCR脫硝入口NO質(zhì)量濃度以及供電煤耗的預(yù)測值幾乎與實際值重合，表明模型具有較好的逼近能力；同時，鍋爐燃燒模型對測試樣本的誤差也較小，對煙氣溫度預(yù)測時，95.5%的測試樣本的預(yù)測誤差在2 ℃以內(nèi)；對SCR脫硝入口NO質(zhì)量濃度預(yù)測時，90.5%的測試樣本的預(yù)測誤差低于10 mg/m3。由此可見，建立的模型對新工況也具有較好的預(yù)測精度，表明鍋爐燃燒模型具有較好的泛化能力。

圖7 SCR脫硝出口NOx質(zhì)量濃度預(yù)測結(jié)果

圖8 SCR脫硝出口NH3逃逸量預(yù)測結(jié)果

由圖7和圖8可以看出，SCR脫硝系統(tǒng)模型對訓(xùn)練樣本和測試樣本的NO質(zhì)量濃度和NH3逃逸量的預(yù)測值與實際測量值的偏差很小，模型表現(xiàn)出較好的逼近能力和泛化能力。因此，所建立的SCR脫硝系統(tǒng)模型能夠?qū)崿F(xiàn)對NO質(zhì)量濃度以及NH3逃逸量的精確預(yù)測。

為了定量評價建立的鍋爐燃燒模型和SCR脫硝系統(tǒng)模型的預(yù)測效果，采用平均相對誤差ARE和標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差NRMSE來衡量模型的預(yù)測精度，定義如下：

模型中各參數(shù)預(yù)測誤差見表2。表2中鍋爐燃燒模型和SCR脫硝系統(tǒng)模型的預(yù)測結(jié)果與圖3—圖8一致，所構(gòu)建模型的預(yù)測誤差均較低。

表2 模型中各參數(shù)預(yù)測誤差

Tab.2 Prediction errors of the parameters %

3.3 模型優(yōu)化分析

圖9 PSO算法迭代過程

對訓(xùn)練樣本和測試樣本中所有樣本工況進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果如圖10和圖11所示。圖10是優(yōu)化后聯(lián)合運行成本與未優(yōu)化的運行成本對比，圖11是運行成本降低的比例。由圖10和圖11可以看出，對于大部分工況樣本，經(jīng)過PSO算法優(yōu)化后，聯(lián)合運行成本可以降低3%~5%。

表3 優(yōu)化前后運行參數(shù)變化

Tab.3 Changes of the operation parameters before and after the optimization

圖10 PSO優(yōu)化前后成本對比

圖11 優(yōu)化后成本降低比例

4 結(jié) 語

考慮電站SCR脫硝系統(tǒng)的脫硝成本和鍋爐的燃煤成本，將機(jī)組負(fù)荷、總給煤量、總風(fēng)量、一次風(fēng)壓、二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量和噴氨量等參數(shù)作為輸入，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和實際運行數(shù)據(jù)，建立了鍋爐和SCR脫硝系統(tǒng)聯(lián)合運行成本模型，并利用PSO算法對可調(diào)運行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，包括一次風(fēng)壓、各層二次風(fēng)量、燃盡風(fēng)量和噴氨量，得到不同工況下的最優(yōu)操作參數(shù)?；谀? 000 MW火電機(jī)組實際運行數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明通過優(yōu)化后機(jī)組的聯(lián)合運行成本可降低3%~5%，同時能滿足NO和NH3的排放要求。

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Optimization model for combined operation of SCR denitration system in utility boiler

LI Wei1, XU Qiang1, KONG Dean1, ZHAO Xiang1, GAO Ning2, LYU You3

(1. State Grid Xinjiang Electric Power Research Institute, Urumqi 830011, China; 2. Xinjiang Electric Power Construction Debugging Institute Limited Liability Company, Urumqi 830011, China; 3. State Key Laboratory of Alternate Electric Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

Applying selective catalytic reduction (SCR) flue gas denitration system in coal-fired boiler will increase the auxiliary power and reducing agent consumption, and increase the operation cost. To reduce the operation cost, this paper establishes an operation cost model for the boiler and SCR denitration system by using the parameters including the unit load, total coal feed rate, total air volume, primary air pressure, secondary air rate, over fire air rate and ammonia injection rate, on the basis of considering the operation cost of the SCR denitration system and fuel cost of the boiler. The particle swam optimization (PSO) algorithm is proposed to optimize the adjustable parameters such as the primary air pressure, secondary air rate, over fire air rate and the ammonia injection rate, thus the optimal values of each parameter under different conditions are obtained. Moreover, simulation experiments were carried out by using the operation data of a 1 000 MW thermal power plant, and the results show that, the established model has good prediction precision and strong generalization ability, the combined operation cost of the unit after optimization can be reduced by 3%~5%.

utility boiler, SCR denitration, operation cost, operation optimization, artificial neural network, particle swam optimization algorithm

National Natural Science Foundation of China (51606063)

李偉(1972—)，男，高級工程師，主要研究方向為熱工自動化及供熱技術(shù)，liwei7117@126.com。

TK223

A

10.19666/j.rlfd.201812221

李偉, 徐強(qiáng), 孔德安, 等. 電站鍋爐SCR脫硝系統(tǒng)聯(lián)合運行優(yōu)化模型[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(6): 46-52. LI Wei, XU Qiang, KONG Dean, et al. Optimization model for combined operation of SCR denitration system in utility boiler[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(6): 46-52.

2018-12-27

國家自然科學(xué)基金青年項目(51606063)

呂游(1987—)，男，博士，講師，主要研究方向為電站數(shù)據(jù)分析、建模及優(yōu)化，you.lv@hotmail.com。

（責(zé)任編輯 杜亞勤）