基于智能前饋的垃圾焚燒爐脫硝控制策略

劉學(xué)迅，李崢輝，李志東，易剛，葉育生，張燕星，吳康洛，盧志民，俞祝良，姚順春

（1.廣州環(huán)投從化環(huán)保能源有限公司，廣東 廣州 510900；2.華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院，廣東 廣州 510641；3.華南理工大學(xué)電力學(xué)院，廣東 廣州 510641）

隨著城鎮(zhèn)人口的迅速增加和人民生活水平的不斷提高，垃圾圍城現(xiàn)象及其造成的環(huán)境污染問(wèn)題日益嚴(yán)峻[1]。目前，垃圾的處理方法主要有填埋、堆肥和焚燒等[2]。其中焚燒因具有減量化、資源化和無(wú)害化的特點(diǎn)，使得近幾年垃圾焚燒廠投運(yùn)數(shù)量大幅增長(zhǎng)，遠(yuǎn)超過(guò)其他處理方式[3]。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒資源和環(huán)境板塊數(shù)據(jù)顯示，2020 年，我國(guó)投入運(yùn)行的生活垃圾焚燒發(fā)電廠有463 座，日總處理能力為56.78 萬(wàn)t，垃圾焚燒處理能力占總處理能力的占比達(dá)到58.93%。為有效踐行習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義生態(tài)文明思想，深入貫徹落實(shí)“綠水青山就是金山銀山”理念的具體行動(dòng)，各省市已陸續(xù)發(fā)布生活垃圾焚燒發(fā)電中長(zhǎng)期專項(xiàng)規(guī)劃。福建省發(fā)布的《福建省生活垃圾焚燒發(fā)電中長(zhǎng)期專項(xiàng)規(guī)劃（2019—2030 年）》通知，指出到2030 年，福建省生活垃圾焚燒率平均可達(dá)100%。浙江省發(fā)布的《浙江省生活垃圾焚燒發(fā)電中長(zhǎng)期專項(xiàng)規(guī)劃（2019—2030 年）》通知，指出到2030 年底，浙江省生活垃圾焚燒發(fā)電日處理能力達(dá)到9 萬(wàn)t 以上，全省生活垃圾全部實(shí)現(xiàn)焚燒處理。廣東省發(fā)布的《廣東省生活垃圾處理“十四五”規(guī)劃》指出，到2025 年底，全省生活垃圾焚燒能力占比達(dá)到80%以上；珠三角地區(qū)城市爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)原生生活垃圾“零填埋”；粵東西北地區(qū)城市生活垃圾焚燒占比65%左右，鼓勵(lì)有條件城市盡早實(shí)現(xiàn)原生生活垃圾零填埋。2020 年1 月，國(guó)家發(fā)改委發(fā)布《關(guān)于貫徹落實(shí)促進(jìn)非水可再生能源發(fā)電健康發(fā)展若干意見(jiàn)，加快編制生活垃圾焚燒發(fā)電中長(zhǎng)期專項(xiàng)規(guī)劃的通知》，指出各地必須嚴(yán)格按照《關(guān)于進(jìn)一步做好生活垃圾焚燒發(fā)電廠規(guī)劃選址工作的通知》（發(fā)改環(huán)資規(guī)[2017]2166 號(hào)）要求，加快組織編制生活垃圾焚燒發(fā)電中長(zhǎng)期專項(xiàng)規(guī)劃。隨著一系列政策的發(fā)布，垃圾焚燒發(fā)電迎來(lái)重大利好，成為我國(guó)城市生活垃圾處理的重要發(fā)展方向。

然而，由于垃圾成分復(fù)雜，焚燒處理過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生許多污染物。其中，NOx就是垃圾焚燒排放的主要大氣污染物之一，其大量排放加劇了酸雨、光化學(xué)煙霧、區(qū)域細(xì)粒子危害及灰霾等污染的形成[4]。選擇性非催化還原（selective non catalytic reduction，SNCR）脫硝技術(shù)是控制NOx排放較為成熟的技術(shù)，在垃圾焚燒煙氣凈化脫硝工藝中被普遍應(yīng)用[5]。

當(dāng)前，學(xué)者對(duì)基于SNCR 脫硝控制技術(shù)的研究主要集中在燃煤鍋爐。如白建云等[6]提出了一種多模型GPC-PID 級(jí)預(yù)測(cè)控制方法，解決了SNCR 脫硝系統(tǒng)在變工況和受到干擾時(shí)，不能很好控制NOx濃度和氨逃逸等問(wèn)題。來(lái)長(zhǎng)勝等[7]提出采用對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)有較好控制作用的廣義預(yù)測(cè)控制（GPC）來(lái)改善SNCR 煙氣脫硝系統(tǒng)的控制性能和調(diào)節(jié)品質(zhì)。高明明等[8]設(shè)計(jì)了基于NOx濃度預(yù)測(cè)模型的一、二次風(fēng)量?jī)?yōu)化和模型預(yù)測(cè)前饋噴氨控制的SNCR 優(yōu)化控制方法。朱竹軍等[9]以現(xiàn)場(chǎng)專家經(jīng)驗(yàn)為依托，設(shè)計(jì)了模糊控制以及兩層控制結(jié)構(gòu)相結(jié)合的SNCR 智能控制策略，并應(yīng)用于某電廠300 MW 的循環(huán)流化床（CFB）機(jī)組。應(yīng)用結(jié)果表明，氨水量能較好地跟隨NOx的變化，NOx排放量與設(shè)定值之間標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下每小時(shí)平均誤差在±2 mg/m3以內(nèi)，同時(shí)氨水消耗量比手動(dòng)調(diào)節(jié)降低17.6%。馮慧山[10]提出了一種以NOx為主調(diào)，結(jié)合Smith 預(yù)估控制器的CFB 鍋爐SNCR 煙氣脫硝串級(jí)前饋控制方法。垃圾焚燒爐的SNCR 脫硝過(guò)程和燃煤鍋爐相似，但又具有顯著差異。因?yàn)槠淙紵鲜浅煞趾吞匦詮?fù)雜多變的城市生活垃圾，造成焚燒爐的燃燒狀態(tài)波動(dòng)較大，進(jìn)而給脫硝過(guò)程的精準(zhǔn)控制帶來(lái)了很大困難。然而，現(xiàn)有焚燒爐SNCR 脫硝系統(tǒng)控制的研究較少，通常是簡(jiǎn)單的反饋控制。如孔紅[11]設(shè)計(jì)了基于爐膛溫度反饋的噴槍層投入控制回路、基于煙囪排放煙氣NOx和NH3濃度反饋控制回路和煙氣流量變化調(diào)節(jié)回路，從而對(duì)脫硝過(guò)程進(jìn)行自動(dòng)控制。

隨著垃圾焚燒發(fā)電項(xiàng)目向規(guī)?；?、自動(dòng)化和智能化發(fā)展，垃圾焚燒爐SNCR 脫硝的精準(zhǔn)控制越來(lái)越受到重視。本文針對(duì)垃圾焚燒爐SNCR 脫硝過(guò)程的大延遲、大滯后和控制穩(wěn)定性差等突出問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一套基于模型預(yù)測(cè)和關(guān)鍵變量前饋的垃圾焚燒爐SNCR 脫硝控制策略，應(yīng)用于廣州某垃圾焚燒電廠機(jī)組的SNCR 脫硝系統(tǒng)，并對(duì)控制策略投入后的脫硝控制效果進(jìn)行了評(píng)估。

1 垃圾焚燒電廠SNCR 脫硝工藝

廣州某2 臺(tái)500 t/d 處理量的垃圾焚燒爐，發(fā)電裝機(jī)容量為2 臺(tái)12 MW 的汽輪發(fā)電機(jī)組，垃圾焚燒處理規(guī)模為1 000 t/d。該焚燒爐采用丹麥進(jìn)口的風(fēng)冷往復(fù)機(jī)械式爐排，運(yùn)動(dòng)爐排單元與固定爐排單元間隔布置，整副爐排由4 段傾斜多級(jí)往復(fù)順推爐排組成：1 段為干燥段，2、3 段為燃燒段，第4 段為燃燼段，該垃圾焚燒爐SNCR 脫硝工藝如圖1 所示。垃圾在推料器的作用下首先進(jìn)入第1 級(jí)爐排進(jìn)行干燥，隨后垃圾在爐排上往前移動(dòng)到第2、3 段爐排燃燒區(qū)，經(jīng)過(guò)氣化、燃燒后，最后到達(dá)第4 級(jí)爐排燃燼區(qū)。垃圾燃燒所需的氧氣由各級(jí)爐排下部一次風(fēng)導(dǎo)入，在爐排上方與揮發(fā)分混合燃燒，形成高溫火焰和高溫?zé)煔狻Ｃ颗_(tái)焚燒爐配1 套煙氣凈化系統(tǒng)，采用SNCR 爐內(nèi)脫硝技術(shù)來(lái)保證出口煙氣分析系統(tǒng)（continuous emission monitoring system，CEMS）監(jiān)測(cè)的NOx值滿足環(huán)保排放標(biāo)準(zhǔn)的要求。

圖1 垃圾焚燒爐SNCR 脫硝工藝Fig.1 SNCR denitration process of waste incinerator

制氨系統(tǒng)中，氨水罐內(nèi)儲(chǔ)存有濃度為25%的氨水溶液，由氨水泵輸送供氨。稀釋水箱內(nèi)儲(chǔ)存有除鹽水，由稀釋水泵輸送供水，2 臺(tái)焚燒爐共用1 根供氨管道和稀釋水管道。一定流量的氨水溶液和稀釋水在混合器中混合，配制出濃度為8%～25%的氨水溶液，輸送到焚燒爐前，在爐前噴射閥的控制下，噴射入焚燒爐?？紤]到垃圾焚燒爐溫度曲線是在一定范圍內(nèi)變化的，焚燒爐設(shè)置3 層噴嘴，以適應(yīng)不同溫度工況，其中下層和中層前后墻各有3 支噴嘴，頂部位置設(shè)置有3 支噴嘴。焚燒爐實(shí)際運(yùn)行時(shí)，僅投入中層和頂部噴嘴，均由爐前噴射閥控制，氨水在一定壓力下噴射入燃燒爐中。SNCR 脫硝技術(shù)由于不需要催化劑，反應(yīng)須有較高的溫度，爐膛溫度一般為850～1 100 ℃[12]。噴射入爐膛的氨溶液在與O2共存的條件下，將NOx還原為氮?dú)馀c水，其反應(yīng)基本原理如下[13-14]：

同時(shí)還將發(fā)生如下反應(yīng)：

2 脫硝智能控制方案

2.1 總體設(shè)計(jì)

垃圾焚燒爐SNCR 脫硝智能控制方案如圖2 所示。對(duì)工業(yè)過(guò)程控制而言，首先要保證控制的安全性和穩(wěn)定性。因此，垃圾焚燒爐的SNCR 脫硝控制方案仍以傳統(tǒng)串級(jí) PID（proportion integration differentiation，PID）控制為基礎(chǔ)。同時(shí)將NOx排放質(zhì)量濃度模型預(yù)測(cè)前饋和風(fēng)量變化前饋引入SNCR脫硝控制中，以有效解決垃圾特性復(fù)雜變化和脫硝過(guò)程具有的大延遲、大滯后等問(wèn)題。

圖2 垃圾焚燒爐SNCR 脫硝控制方案Fig.2 SNCR denitration control scheme of waste incinerator

2.2 PID 控制

PID 控制器因其結(jié)構(gòu)清晰、魯棒性好、參數(shù)調(diào)節(jié)方便等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于控制系統(tǒng)中[15]。在串級(jí)PID 控制中，首先以NOx目標(biāo)值和實(shí)際值的偏差，進(jìn)行PID 計(jì)算，得到噴氨流量的調(diào)節(jié)值，隨后該值作為噴氨閥門的目標(biāo)值，由PID 調(diào)節(jié)控制噴氨流量在目標(biāo)值附近。PID 控制原理可表示為：

式中：Kp為比例因子；Ki為積分增益；Kd為微分增益；e(t)為系統(tǒng)誤差。

2.3 模型預(yù)測(cè)前饋控制

2.3.1 特征變量選擇和滯后時(shí)間分析

獲取垃圾焚燒爐運(yùn)行參數(shù)如爐排風(fēng)風(fēng)量、爐膛溫度、一次風(fēng)量、總風(fēng)量、噴氨流量、主蒸汽流量、進(jìn)水流量和進(jìn)水壓力等運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行時(shí)間平移，并利用式(5)計(jì)算各變量與NOx排放質(zhì)量濃度之間的相關(guān)程度，記錄各變量獲得最大相關(guān)度的大小以及對(duì)應(yīng)的時(shí)間平移值。

式中：r為皮爾遜系數(shù)；Xi為第i個(gè)輸入樣本數(shù)據(jù)；為輸入樣本數(shù)據(jù)的均值；Yi為第i個(gè)輸出樣本數(shù)據(jù)，即NOx排放質(zhì)量濃度；為輸出樣本數(shù)據(jù)的均值；n為樣本數(shù)據(jù)的總量。

在專家經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，選擇相關(guān)度大于0.3 的變量作為特征變量。同時(shí)將最大相關(guān)度下的時(shí)間平移值作為變量的滯后時(shí)間，具體分析計(jì)算方法如下，滯后時(shí)間計(jì)算流程如圖3 所示。

圖3 滯后時(shí)間計(jì)算流程Fig.3 Lag time calculation process

1）根據(jù)變量的特點(diǎn)，分為爐側(cè)變量和噴氨變量。所謂爐側(cè)變量如各級(jí)的爐排風(fēng)、前端風(fēng)、燃燼風(fēng)和鍋爐溫度等，這些特征變量變化對(duì)NOx排放的影響時(shí)間等于煙氣從爐膛流到尾部煙道CEMS 測(cè)點(diǎn)的時(shí)間+煙氣采樣到分析儀檢測(cè)的時(shí)間。所謂噴氨變量如進(jìn)氨流量、進(jìn)水流量及噴氨總量等，這些特征變量變化對(duì)NOx排放的影響時(shí)間等于煙氣從爐膛流到尾部煙道CEMS 測(cè)點(diǎn)的時(shí)間+噴氨響應(yīng)過(guò)程的時(shí)間+煙氣采樣到分析儀檢測(cè)的時(shí)間。爐側(cè)變量和噴氨變量發(fā)生變化，一段時(shí)間之后，對(duì)NOx排放質(zhì)量濃度的影響才體現(xiàn)出來(lái)。若當(dāng)前時(shí)刻為t，則此時(shí)刻的爐側(cè)變量和噴氨變量對(duì)NOx排放的影響，對(duì)應(yīng)的則是t+n時(shí)刻的NOx排放質(zhì)量濃度值，其中n表示時(shí)間延后。

2）保持特征變量點(diǎn)不動(dòng)，向前移動(dòng)NOx排放濃度值，即將t+i時(shí)刻的NOx質(zhì)量濃度值移動(dòng)到t時(shí)刻，其中i表示向前移動(dòng)NOx排放質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)的時(shí)間。本文中數(shù)據(jù)采樣間隔是30 s，因此向前移動(dòng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)為i/30。移動(dòng)之后利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法，迭代計(jì)算NOx排放質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)移動(dòng)前后與各特征變量之間的皮爾遜系數(shù)大小。

3）獲得向前移動(dòng)不同NOx排放質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)點(diǎn)下特征變量與NOx排放質(zhì)量濃度值的相關(guān)系數(shù)。在專家經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，將相關(guān)系數(shù)最大時(shí)對(duì)應(yīng)移動(dòng)時(shí)間作為該特征變量與NOx排放之間的時(shí)間延后值。

經(jīng)過(guò)相關(guān)性分析和滯后時(shí)間計(jì)算，本文選擇第2 和第3 級(jí)爐排風(fēng)量、爐膛溫度、一次風(fēng)量、總風(fēng)量、噴氨流量、NOx排放質(zhì)量濃度作為特征變量。其中第2 和第3 級(jí)爐排風(fēng)量、爐膛溫度、一次風(fēng)量、總風(fēng)量和NOx質(zhì)量濃度的滯后時(shí)間為3 min，噴氨流量的滯后時(shí)間為6 min。相關(guān)性和滯后時(shí)間分析結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 相關(guān)性和滯后時(shí)間分析結(jié)果Tab.1 Analysis results of correlation and lag time

2.3.2 模型預(yù)測(cè)和修正

2.3.2.1 模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)

1）建模原理 偏最小二乘法（partial least squares，PLS）[16]是將主成分回歸分析和多元線性回歸結(jié)合起來(lái)，通過(guò)逐步分解輸入變量和輸出變量矩陣，綜合評(píng)價(jià)提取的主成分對(duì)輸入變量和輸出變量矩陣的解釋能力，直到提取的主成分貢獻(xiàn)率之和滿足精度要求。

2）數(shù)據(jù)預(yù)處理 由于數(shù)據(jù)本身的可變性、檢測(cè)設(shè)備故障或人為操作失誤等原因，運(yùn)行數(shù)據(jù)中會(huì)存在一些異常值。這類異常值會(huì)將錯(cuò)誤信息引入數(shù)據(jù)樣本，導(dǎo)致樣本特性偏離實(shí)際情況，因此需要從建模數(shù)據(jù)中剔除異常值，本文采用3σ準(zhǔn)則[17]來(lái)剔除異常值。

3）數(shù)據(jù)歸一化 由于運(yùn)行數(shù)據(jù)具有不同量綱，如果直接將其作為輸入特征變量建立預(yù)測(cè)模型，會(huì)對(duì)后續(xù)預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性與收斂性造成影響。為避免此類問(wèn)題，需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理以保證模型的收斂性。數(shù)據(jù)歸一化處理的基本思想就是將有量綱數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換公式轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱數(shù)據(jù)，避免不同物理意義的變量由于量綱的差別，造成各個(gè)變量之間標(biāo)度差不同。本文采用Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化[18]對(duì)特征變量進(jìn)行歸一化。

4）建模和訓(xùn)練 利用當(dāng)前時(shí)刻的第2 和第3 級(jí)爐排風(fēng)量、爐膛溫度、一次風(fēng)量、總風(fēng)量以及NOx排放質(zhì)量濃度和3 min 前的噴氨流量數(shù)據(jù)，采用PLS算法建立并訓(xùn)練未來(lái)3 min 時(shí)刻的NOx排放質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)模型，獲得系數(shù)矩陣W和負(fù)載矩陣A。則預(yù)測(cè)模型輸出可表達(dá)為：

5）反歸一化 將歸一化公式代入式(6)中，合并各項(xiàng)系數(shù)可得反歸一化后的預(yù)測(cè)模型輸出表達(dá)為：

本文通過(guò)加大建模數(shù)據(jù)量的方法，有效保證所建立的預(yù)測(cè)模型在穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)工況下保持較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。即采集垃圾焚燒爐連續(xù)3 個(gè)月的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)選，最終選擇39 000 組數(shù)據(jù)進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，其中38 500 組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，500 組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。建模預(yù)測(cè)結(jié)果如圖4 所示。

圖4 基于PLS 的建模預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.4 The PLS-based modelling prediction results

由圖4 可見(jiàn)，基于PLS 的建模預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值變化趨勢(shì)大致吻合，其預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.84，滿足工業(yè)控制的需求。

2.3.2.2 誤差修正

為滿足企業(yè)脫硝控制系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)需求，本文選擇PLS 線性模型進(jìn)行NOx排放預(yù)測(cè)，以便通過(guò)組態(tài)編程寫入企業(yè)DCS 中。但是垃圾特性和成分復(fù)雜變化，運(yùn)行參數(shù)與NOx排放濃度往往存在較大的非線性關(guān)系，同時(shí)運(yùn)行工況的不斷變化，造成線性預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性難以長(zhǎng)久保證。因此，為有效提高模型在全工況下的預(yù)測(cè)精度，強(qiáng)化模型預(yù)測(cè)前饋控制能力，提出利用當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的預(yù)測(cè)偏差，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正。即重復(fù)上述步驟，利用3 min 前的第2 和第3 級(jí)爐排風(fēng)量、爐膛溫度、一次風(fēng)量、總風(fēng)量以及NOx排放質(zhì)量濃度和6 min 前的噴氨流量數(shù)據(jù)，采用PLS 算法建立當(dāng)前時(shí)刻的NOx排放質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)模型，計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻的NOx質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)值Cpre2。然后，將當(dāng)前時(shí)刻的NOx排放質(zhì)量濃度實(shí)際值Cs和預(yù)測(cè)值Cpre2進(jìn)行比較，得到預(yù)測(cè)誤差δ，并用該誤差對(duì)NOx質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)值Cpre1進(jìn)行修正。

2.3.3 模型預(yù)測(cè)前饋計(jì)算

根據(jù)上述過(guò)程計(jì)算得到未來(lái)3 min 時(shí)NOx質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)值Cpre1和NOx目標(biāo)值的偏差，并將其作為分段函數(shù)的輸入，計(jì)算得到模型預(yù)測(cè)前饋的調(diào)節(jié)量。其中，分段函數(shù)的各分界點(diǎn)可由控制方法在線調(diào)試獲得。

2.4 變量前饋控制

如前所述，第2、3 段爐排是垃圾焚燒爐的主燃燒區(qū)，爐排風(fēng)的變化對(duì)燃燒效率有著一定的影響。因此，選擇第2、3 級(jí)爐排風(fēng)作為第1 個(gè)關(guān)鍵變量，進(jìn)行前饋調(diào)節(jié)。總風(fēng)量的大小可以表征煙氣流量的大小，也能在一定程度上反應(yīng)燃燒工況的變化，因此選擇總風(fēng)量作為第2 個(gè)關(guān)鍵變量，進(jìn)行前饋調(diào)節(jié)。

獲取當(dāng)前時(shí)刻的第2、3 級(jí)爐排左、右側(cè)風(fēng)量數(shù)據(jù)，并計(jì)算各自第2 和第3 級(jí)爐排左、右側(cè)風(fēng)量均值，最后作為分段函數(shù)的輸入，計(jì)算得到2 級(jí)爐排風(fēng)變化前饋調(diào)節(jié)量和3 級(jí)爐排風(fēng)變化調(diào)節(jié)量。獲取當(dāng)前時(shí)刻的總風(fēng)量值，基于分段函數(shù)計(jì)算得到總風(fēng)量的前饋調(diào)節(jié)量。

3 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用評(píng)估

3.1 組態(tài)編程和在線調(diào)試

基于艾默生DCS，將上述垃圾焚燒爐SNCR 脫硝控制方法進(jìn)行組態(tài)（圖5）。其中，為提高控制方法的穩(wěn)定性，對(duì)各變量進(jìn)行一定的滯后處理，即設(shè)置LEADLAG 的滯后時(shí)間為30 s。利用在線調(diào)試方法，對(duì)PID 參數(shù)和各分段函數(shù)的分界點(diǎn)進(jìn)行調(diào)試和確定。

圖5 垃圾焚燒爐SNCR 脫硝控制方案組態(tài)Fig.5 Configuration of the SNCR denitration control scheme for waste incinerator

3.2 效果評(píng)估

以1 min 為采樣間隔，從DCS 中采集焚燒爐運(yùn)行負(fù)荷、NOx排放質(zhì)量濃度和進(jìn)氨流量數(shù)據(jù)。其中，采集脫硝控制投入前共10 天數(shù)據(jù)，脫硝控制投入后共10 天數(shù)據(jù)。圖6 為脫硝控制投入前后NOx排放質(zhì)量濃度變化。由圖6a)可見(jiàn)，脫硝系統(tǒng)手動(dòng)控制時(shí)，NOx排放質(zhì)量濃度波動(dòng)變化整體較大，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）為19.81%，NOx排放質(zhì)量濃度小于150 mg/m3（企業(yè)環(huán)保排放上限值）的占比為95.62%。由圖6b)可見(jiàn)，脫硝系統(tǒng)智能控制下，NOx排放質(zhì)量濃度波動(dòng)變化較大的情況明顯改善，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差降為12.40%，NOx排放質(zhì)量濃度小于150 mg/m3的占比也達(dá)到99.31%。取圖6b)中NOx質(zhì)量濃度設(shè)定值為120 mg/m3對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分析，即時(shí)間節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)從6 669～14 400（7 732 組數(shù)據(jù)），計(jì)算得到NOx瞬時(shí)排放質(zhì)量濃度小于150 mg/m3的占比為99.47%，處于120±20 mg/m3之間的占比為85.90%。表明本文脫硝智能控制方法在較好滿足環(huán)保排放標(biāo)準(zhǔn)的前提下，能夠使NOx排放質(zhì)量濃度在目標(biāo)值附近波動(dòng)。

圖6 脫硝控制投入前后NOx 排放質(zhì)量濃度變化Fig.6 The NOx emission mass concentration before and after the denitrification control system was put into operation

圖7 為脫硝智能控制投入前后負(fù)荷和氨耗變化。由圖7 可見(jiàn)，脫硝智能控制投入前、后對(duì)應(yīng)的負(fù)荷均值分別為12.00 MW 和12.03 MW，兩者相差較小。脫硝智能控制投入前每天的進(jìn)氨流量均值和進(jìn)氨總量都較高，進(jìn)氨流量均值為49.49 L/h，進(jìn)氨總量為1 187.81 L。脫硝智能控制投入后每天進(jìn)氨流量均值為30.28 L/h，進(jìn)氨總量為726.71 L。相較于投入前，智能控制投入后每天的進(jìn)氨流量均值和進(jìn)氨總量大幅下降，其中每天進(jìn)氨流量均值下降38.81%，每天進(jìn)氨總量下降38.82%。

圖7 脫硝智能控制投入前后負(fù)荷和氨耗變化Fig.7 The unit load and ammonia consumption before and after the intelligent denitration control system was put into operation

4 結(jié)語(yǔ)

為解決SNCR 脫硝系統(tǒng)的大遲延、大慣性以及垃圾特性和成分復(fù)雜變化導(dǎo)致脫硝控制難度大的問(wèn)題，本文提出了一種基于智能前饋的垃圾焚燒爐脫硝控制策略，并將其應(yīng)用于某500 t/d 垃圾焚燒機(jī)組。運(yùn)行結(jié)果表明：該策略實(shí)現(xiàn)了垃圾焚燒爐SNCR脫硝系統(tǒng)的穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)和環(huán)保運(yùn)行。相比控制策略投入前，每天的進(jìn)氨流量下降38.81%，每天的進(jìn)氨總量均值下降38.82%，在大大降低運(yùn)行人員工作量的同時(shí)，企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益顯著提高。此外，該控制策略的應(yīng)用和推廣能夠有效提高垃圾焚燒發(fā)電企業(yè)煙氣處理系統(tǒng)的自動(dòng)化和智能化水平，顯著降低煙氣處理的成本，為垃圾焚燒發(fā)電企業(yè)長(zhǎng)周期處于安全性高、經(jīng)濟(jì)性好、綠色環(huán)保的良好運(yùn)營(yíng)狀態(tài)提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。