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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在煉油廠節(jié)能方面的應(yīng)用

    2021-12-23 00:39:10阿福東
    煉油與化工 2021年6期
    關(guān)鍵詞:控制參數(shù)熱效率煉化

    宋 揚,阿福東

    (中國石油大慶煉化公司信息中心,黑龍江 大慶 163400)

    在智慧煉化的建設(shè)規(guī)劃中,熱效率利用情況成為衡量企業(yè)經(jīng)濟效益和環(huán)保評估的重要影響因素。某公司汽油加氫裝置F101加熱爐是汽油加氫裝置分餾塔底再沸爐,燃氣,負荷大,采用經(jīng)典PID控制,沒有經(jīng)過優(yōu)化整定,爐熱效率較低,回路不穩(wěn)定,經(jīng)常切換到手動控制,不利于企業(yè)生產(chǎn)自控率控制。通過采集F101加熱爐實時數(shù)據(jù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)建立加熱爐工藝模型,根據(jù)模型采用梯度下降全局搜索方式對加熱爐PID控制參數(shù)進行優(yōu)化整定,優(yōu)化排煙溫度和煙氣氧含量控制,達到提升加熱爐熱效率0.1%~1%,從而降低了廢氣排放。

    1 項目簡介

    該項目依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,建立加熱爐熱效率控制模型并進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,實現(xiàn)對大型煉化企業(yè)加熱爐控制系統(tǒng)回路的PID優(yōu)化整定。通過大型煉化企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)控制回路的PID優(yōu)化整定,對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)建模的優(yōu)化方法、技術(shù)特點進行研究,從而實現(xiàn)智慧煉化建設(shè)中對熱效率和節(jié)能工作的提升。

    2 PID整定模型建立和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練

    2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

    在現(xiàn)代的控制過程中,由于系統(tǒng)越來越復(fù)雜,被控對象的實際數(shù)學(xué)模型已經(jīng)無法進行精確的給定與描述,故需要1門控制理論,在掌握被控對象的變化規(guī)律下,由另1種方法確定1個近似的、易于描述與控制的數(shù)學(xué)模型來近似代替該不可知的復(fù)雜模型[1]。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性函數(shù)的逼近能力非常好,當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滿足一定條件時,可以以任意精度逼近任意非線性連續(xù)的函數(shù)或者分段連續(xù)的函數(shù)。因此,利用MATLAB專業(yè)軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件來完成非線性系統(tǒng)模型建立是很好的選擇。

    2.2 非線性PID整定控制

    PID控制是發(fā)展最早的經(jīng)典控制算法之一,而且PID控制器一直是控制領(lǐng)域的基本控制方式,其算法簡單,可靠性高,利用系統(tǒng)的偏差,基于比例(P)、積分(I)、微分(D)來進行控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的任意非線性表達能力,可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID整定不僅能適應(yīng)環(huán)境變化,且有較強的魯棒性[2]。

    2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    建立1個3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以Ur作為輸入信號,給定3個輸入節(jié)點(U1,U2,U3它們分別代表神經(jīng)元的輸入數(shù)據(jù)。),3個隱含層節(jié)點,3個輸出節(jié)點,分別對應(yīng) 的是Kp,Ki,Kd。激發(fā)函數(shù)為非負Sigmiod函數(shù),其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖1。

    圖1 3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    圖1中Vji—隱含層加權(quán)系數(shù),Wji—輸出層加權(quán)系數(shù)。

    根據(jù)輸入層、隱含層、輸出層的傳遞關(guān)系可以得到系統(tǒng)的性能指標函數(shù)見式(1)。

    式中e(k)—系統(tǒng)的時刻誤差;r(k)—系統(tǒng)k時刻控制給定值;y(k)—k時刻系統(tǒng)輸出。

    經(jīng)典增量式數(shù)字PID控制算式見式(2)。

    式中u(k)—k時刻PID輸出;u(k-1)—k-1時刻PID輸出;Δe(k)—k時刻誤差的增量;Δe2(k)—k-1時刻誤差的增量。

    2.4 基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器

    2.4.1 基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指通過深度學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值。從而得到更好的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出。在優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值時,通過適應(yīng)度函數(shù)來計算個體適應(yīng)度值。用優(yōu)化后得到的最優(yōu)個體對初始權(quán)值和閾值進行賦值,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出。

    2.4.2 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器框圖見圖2。

    圖2 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制框圖

    深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)路PID控制算法歸納為2點[4~6]。

    (1)生成實數(shù)編碼;

    (2)確定及計算適應(yīng)度函數(shù),見式(3)。

    式中Jk(N)—適應(yīng)度函數(shù)。

    網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標函數(shù)值見式(4)。

    在MATLAB工具中經(jīng)過算法的多次進行可得到最終的系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線[7],見圖3。

    圖3 無PID整定與經(jīng)深度學(xué)習(xí)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

    3 仿真結(jié)果對比分析

    分析圖3可知,經(jīng)過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器能快速達到穩(wěn)定,控制精度相對較高,對PID的整定更加精確,能夠在更短時間內(nèi)達到穩(wěn)定,魯棒性更好,且?guī)缀鯚o超調(diào)量。將該種改進后的方法應(yīng)用到PID整定,能使加熱爐控制系統(tǒng)系統(tǒng)更快達到穩(wěn)態(tài)效果,提高加熱爐熱效率[4,5]。

    根據(jù)模型,采用梯度下降全局搜索方式對加熱爐PID控制參數(shù)進行優(yōu)化整定,優(yōu)化目標為直接影響熱效率的排煙溫度(TI3602)和煙氣氧含量(AIC3611)。

    模型輸入共7個PID控制回路,經(jīng)過模型優(yōu)化計算,其中“加熱爐介質(zhì)溫度控制TIC2101”和“加熱爐燃料氣流量控制FIC2402”2個控制回路的4個PID控制參數(shù)對加熱爐熱效率影響顯著,根據(jù)計算出的2組優(yōu)化參數(shù),模型輸出“排煙溫度(TI3602)”呈 現(xiàn) 平 穩(wěn) 下 降,“煙 氣 氧 含 量(AIC3611)”降低;經(jīng)過熱效率計算[8],結(jié)果見表1。

    表1 優(yōu)化后的熱效率提升效果

    表1中TIC2101_Ti為加熱爐介質(zhì)出口溫度控制回路積分,F(xiàn)IC2401_P為加熱爐燃料氣流量控制回路比例,F(xiàn)IC2402_Ti為加熱爐燃料氣流量控制回路積分,F(xiàn)IC2402_Td為加熱爐燃料氣流量控制回路微分。優(yōu)化前熱效率計算采用的是2019年11月20日8:30分現(xiàn)場實時數(shù)據(jù),優(yōu)化1為只對排煙溫度進行優(yōu)化的輸出結(jié)果,優(yōu)化2為對排煙溫度和氧含量共同優(yōu)化的輸出結(jié)果。

    根據(jù)柴油加氫裝置F101加熱爐的熱效率提升效果,在該裝置投入PID位號進行整定,見表2。

    表2 目前正在測試中的PID位號

    4 結(jié)束語

    采用優(yōu)化后的PID參數(shù)經(jīng)過熱效率計算,能在不改變介質(zhì)出口溫度及流量的情況下提升加熱爐熱效率0.24%~0.34%。

    (1)經(jīng)實際投用,回路穩(wěn)定性得到提高,能夠穩(wěn)定的投入串級自動控制。

    (2)提高加熱爐熱效率0.25%~0.46%,預(yù)計加熱爐每年可節(jié)約燃料成本3~5萬元。

    減少排放CO2達50 t,SO2為300 kg。同時穩(wěn)定了加熱爐出口介質(zhì)溫度,為裝置后續(xù)生產(chǎn)單元穩(wěn)定生產(chǎn)創(chuàng)造了條件。

    通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)(AI人工智能)對加熱爐PID控制參數(shù)進行優(yōu)化整定,優(yōu)化排煙溫度和煙氣氧含量控制,進而提高加熱爐熱效率,減少污染物排放,降低裝置能耗,降本增效,具有較大的經(jīng)濟和社會效益,為智慧煉廠建設(shè)提供助力。

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