基于數(shù)據(jù)分析的鍋爐協(xié)同減污優(yōu)化研究現(xiàn)狀

李運(yùn)泉*，江志銘，白凱杰，冀光普，鄧 聰

（1.廣東省特種設(shè)備檢測研究院順德檢測院，廣東 佛山 528000；2.華南理工大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣東廣州 510641；3.國家工業(yè)鍋爐質(zhì)量檢驗(yàn)檢測中心（廣東），廣東 佛山 528000）

引言

國家統(tǒng)計局2016-2020 年廢氣中主要污染物排放數(shù)據(jù)顯示，廢氣中的SO2、NOx 與粉塵的排放量盡管在逐年下降，但總排放量依舊巨大。第二次全國污染源普查公報顯示，電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)在SO2與NOx 排放量位居前兩位[1]，大量的SO2與NOx 被排放到空氣中，經(jīng)大量的化學(xué)反應(yīng)，將會對區(qū)域環(huán)境、人體造成嚴(yán)重的危害，如對人體造成器官病變、腐蝕建筑物和機(jī)械設(shè)備等。鍋爐作為我國工業(yè)生產(chǎn)行業(yè)主要動力設(shè)備之一，其主要通過燃燒化石能源將化學(xué)能轉(zhuǎn)換成熱能，利用蒸汽、高溫水等推動各種生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行，有利的保障了我國工業(yè)發(fā)展和社會經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。因此，嚴(yán)格地控制鍋爐NOx、SO2、粉塵的排放是減少污染、控制環(huán)境必不可少的措施之一[2]。

圖1 2016-2020 年我國廢氣中主要污染物排放

目前，在各種污染物脫除的過程中，對燃煤鍋爐排放煙氣中的污染物去除主要是通過超低排放系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的，其工藝流程見圖2[3]。在實(shí)際操作過程中，超低排放系統(tǒng)主要是各子設(shè)備根據(jù)其主要去除污染物進(jìn)行相對獨(dú)立的控制運(yùn)行，針對獨(dú)立設(shè)備對單一污染物進(jìn)行高效脫除，并沒有將多設(shè)備間的協(xié)同去除機(jī)理納入考慮范圍，極大的提高了設(shè)備的運(yùn)行成本。因此，對超低排放系統(tǒng)的各單一設(shè)備進(jìn)行整體考量，對多設(shè)備進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化控制，具有重要的社會經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

圖2 燃煤鍋爐發(fā)電廠污染物協(xié)同脫除流程圖

現(xiàn)分析了國內(nèi)外燃煤鍋爐的脫硫除塵現(xiàn)狀及多目標(biāo)優(yōu)化研究現(xiàn)狀，針對燃煤鍋爐超低排放系統(tǒng)的系統(tǒng)特性，提出基于能效分析的鍋爐協(xié)同減污優(yōu)化方案。

1 燃煤鍋爐的脫硫除塵現(xiàn)狀

目前我國在燃煤鍋爐生產(chǎn)作業(yè)過程中主要使用以下四種煙氣脫硫工藝，分別是噴霧干燥法、循環(huán)流化床法脫硫工藝、石灰石- 石膏濕法煙氣脫硫工藝和煙氣氨法脫硫工藝。其中石灰石- 石膏濕法煙氣脫硫工藝在我國脫硫工藝中發(fā)展最成熟而且應(yīng)用最廣泛，它不僅使用成本低，工作效率高，而且利用率比較高，可以循環(huán)使用，能達(dá)到相關(guān)要求[4]。

高效除塵技術(shù)主要包括干式電除塵技術(shù)、電袋復(fù)合除塵技術(shù)、濕式電除塵技術(shù)等。目前，我國燃煤電廠主要以電除塵器為主，隨著環(huán)保要求的不斷趨嚴(yán)，除塵效率要求越來越高，除了增加電場數(shù)量，各種高效電除塵技術(shù)應(yīng)用更加廣泛，同時，采用布袋除塵器和電袋復(fù)合除塵器的比例也逐步提高。

2 脫硫/除塵預(yù)測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

燃煤鍋爐SO2與粉塵的排放濃度受到給煤品質(zhì)、磨煤機(jī)運(yùn)行方式、鍋爐機(jī)組負(fù)荷等多種因素的耦合影響，其內(nèi)部機(jī)理往往比較復(fù)雜，為搭建SO2/粉塵濃度預(yù)測模型帶來了極大的難度和挑戰(zhàn)。

我國大多數(shù)燃煤電廠使用濕法煙氣脫硫（WFGD）作為除去SO2的主要方法。目前，WFGD 的運(yùn)行缺乏預(yù)測出口濃度的精確建模方法，更不用說優(yōu)化方法了。在煙氣SO2/粉塵排放預(yù)測方面，崔劍等人[5]以物料平衡法為基礎(chǔ)，對煉鐵廠燒結(jié)工序進(jìn)行解析,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)估算法的分配因子,耦合生產(chǎn)過程的物質(zhì)流、能量流，建立了燒結(jié)二氧化硫排放預(yù)測模型，其人為因素影響較大，不適用于精準(zhǔn)預(yù)測。Wang 等人[6]提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法（GAMS 算法）的火電廠煙塵實(shí)時預(yù)測系統(tǒng)，優(yōu)化了現(xiàn)有系統(tǒng)的煙霧和粉塵預(yù)測時間，可以在短時間內(nèi)對火電廠的煙塵進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在鍋爐煙氣SO2和粉塵的排放濃度預(yù)測方面具有較大的優(yōu)勢，但目前尚存在預(yù)測精度不夠、數(shù)據(jù)特征選取困難等問題，因此本文將在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的基礎(chǔ)上，對多參數(shù)進(jìn)行降維，利用Stacking集成模型提高預(yù)測的精度和準(zhǔn)確性。

3 燃煤鍋爐的能耗研究現(xiàn)狀

WFGD 的工作狀態(tài)和運(yùn)行參數(shù)往往根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)控，但由于各專家的理論與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)有差距，可能會出現(xiàn)過量排放和材料浪費(fèi)的情況。早期的研究側(cè)重于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和反應(yīng)機(jī)制的脫硫裝置的最佳運(yùn)行。 Wang 等人[7]開發(fā)了一個技術(shù)經(jīng)濟(jì)模型，用于分析由熱電聯(lián)產(chǎn)（CHP）工廠和燃?xì)忮仩t組成的混合供暖系統(tǒng)，以進(jìn)行峰值負(fù)荷補(bǔ)償。盡管這些研究在一定程度上提高了脫硫效率，但優(yōu)化的程度往往與專家經(jīng)驗(yàn)有較大的關(guān)聯(lián)，同時，機(jī)理建模過程通常以理想狀態(tài)為標(biāo)準(zhǔn)，對模型進(jìn)行了假設(shè)與簡化，無法準(zhǔn)確描述復(fù)雜過程，在實(shí)際應(yīng)用中會受到一定的限制。因此，不少學(xué)者為了能將工況更好的優(yōu)化，整合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。Zhao 等人[8]針對影響燃煤電廠清潔生產(chǎn)（CP）的各種因素，從時間成本和經(jīng)濟(jì)成本方面引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣（DSM），評估CP 過程中的各種風(fēng)險，便于企業(yè)家選擇低成本、低風(fēng)險的CP 來執(zhí)行。Terhag 等人[9]應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來尋找最佳清潔策略，通過使用策略梯度算法，優(yōu)化輸入，并使用這種自適應(yīng)方法來比較適合不同已知參數(shù)的策略，提高污染物去除率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的方法在優(yōu)化燃煤鍋爐單系統(tǒng)的脫污能力上具有一定的效應(yīng)，但將脫硫、除塵系統(tǒng)結(jié)合起來考慮共同優(yōu)化時，其樣本維度、量級、數(shù)據(jù)間的耦合性均較大，需要從多方面、多角度去考慮。

4 多目標(biāo)優(yōu)化的研究現(xiàn)狀

在多目標(biāo)優(yōu)化的眾多方法中，傳統(tǒng)的方法是向單目標(biāo)優(yōu)化問題方向轉(zhuǎn)化，然后再進(jìn)行針對性的求解。其中，對目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃、約束及線性加權(quán)等都是較為廣泛使用的途徑。李俊甫[10]針對提高鍋爐熱效率同時減少酸性氧化物SO2和NOx 排放這一綜合優(yōu)化目標(biāo)，提出了基于雙種群灰狼算法（DGWO）優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）的鍋爐建模方法，提高了電廠鍋爐熱效率，降低了SO2排放量和NOx 排放量。薛西若等人[11]針對發(fā)電廠中脫硫效果與發(fā)電廠經(jīng)濟(jì)性之間的關(guān)系，采用多目標(biāo)優(yōu)化的方法對火電廠負(fù)荷分配問題進(jìn)行了研究，提出改進(jìn)的遺傳算法(NSGA-Ⅱ)，利用函數(shù)gamultiobj 考慮了經(jīng)濟(jì)和環(huán)境排放的多目標(biāo)負(fù)荷分配問題。

5 協(xié)同優(yōu)化的研究進(jìn)展

協(xié)同優(yōu)化(CollaborativeOptimization，CO)是由Kroo教授在1994 年提出的一種用于模型分解的策略[12]。協(xié)同優(yōu)化通過將整個復(fù)雜系統(tǒng)分解成相對簡單的分支系統(tǒng)，通過系統(tǒng)級別的一致性約束實(shí)現(xiàn)各子學(xué)科的耦合關(guān)系。系統(tǒng)級負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)學(xué)科級的不一致信息并求得最優(yōu)解，學(xué)科級利用本學(xué)科的先進(jìn)方法，在約束下進(jìn)行求解，提高了求解效率。目前，在運(yùn)載火箭，空間飛機(jī)，高速民用運(yùn)輸，海底車輛等多領(lǐng)域的實(shí)際問題中已經(jīng)成功應(yīng)用了協(xié)同思想。在燃煤鍋爐協(xié)同優(yōu)化方面，目前有少量學(xué)者對此進(jìn)行了研究。Zheng 等人[13]針對燃煤電廠難實(shí)現(xiàn)燃煤煙氣污染物的低成本高效去除問題，建立了超低排放系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化模型，包括運(yùn)行成本的系統(tǒng)級模型和脫硝、脫硫和除塵的三個學(xué)科級模型，針對超低排放系統(tǒng)的優(yōu)化方法，提出一種具有動態(tài)罰函數(shù)的改進(jìn)協(xié)同優(yōu)化方法。Ji 等人[14]提出了一種基于罰函數(shù)的顆粒負(fù)荷成本優(yōu)化粒子群優(yōu)化算法，以成本最低為目標(biāo)，考慮氧化鐵氧化過程增重、原料燃燒損失和脫硫量對顆粒產(chǎn)物化學(xué)成分和成本的影響，構(gòu)建了顆粒配比優(yōu)化模型，給出了基于罰函數(shù)的顆粒群優(yōu)化算法，優(yōu)化了造粒成本。

6 基于數(shù)據(jù)分析的鍋爐協(xié)同減污優(yōu)化

針對超低排放系統(tǒng)各子系統(tǒng)耦合關(guān)系，如圖3 所示，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，對燃煤鍋爐的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測分析，提出基于數(shù)據(jù)分析的鍋爐協(xié)同減污優(yōu)化措施。具體實(shí)施路線如下：

圖3 各子系統(tǒng)耦合關(guān)系示意圖

（1） 通過研究燃煤鍋爐超低排放系統(tǒng)脫去污染物的機(jī)理，利用LightGBM/PCA 算法對收集的燃煤鍋爐實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，對各子系統(tǒng)進(jìn)行特征重要度計算，確定影響各子系統(tǒng)效率的關(guān)鍵因素，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。利用隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等個體學(xué)習(xí)器，結(jié)合元學(xué)習(xí)器構(gòu)建Stacking 集成學(xué)習(xí)模型，對SOx/粉塵濃度排放濃度進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果傳遞給協(xié)同控制器。

（2） 構(gòu)建燃煤鍋爐協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)，搭建多目標(biāo)優(yōu)化的級聯(lián)修正自抗擾控制 MADRC 仿真模塊，通過利用改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化、多目標(biāo)粒子群算法優(yōu)化等單函數(shù)或多函數(shù)，引入動態(tài)罰函數(shù)對全局進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，構(gòu)建基于多目標(biāo)優(yōu)化算法的MADRC 協(xié)同控制器，搭建基于燃煤鍋爐經(jīng)濟(jì)性分析的脫硫除塵系統(tǒng)控制，將系統(tǒng)級優(yōu)化目標(biāo)傳遞給優(yōu)化子系統(tǒng)。

（3） 對脫硫、除塵子系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)局部尋優(yōu)建模，通過灰狼算法、粒子群算法等單標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)或混合函數(shù)測試尋優(yōu)性能，構(gòu)建脫硫/除塵控制子系統(tǒng)的模型辨識，達(dá)到系統(tǒng)級優(yōu)化結(jié)果。

（4） 采用實(shí)驗(yàn)的方法，在之前的理論分析和實(shí)驗(yàn)的結(jié)合，驗(yàn)證燃煤鍋爐脫硫除塵協(xié)同優(yōu)化控制的有效性與可行性。

7 結(jié)論

在國家大力推進(jìn)節(jié)能降碳，推動建設(shè)環(huán)境友好型社會的號召下，對電廠燃煤鍋爐進(jìn)行高效污染物去除，減少有毒有害物質(zhì)的排放具有十分重要的社會價值。利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，通過大數(shù)據(jù)分析鍋爐實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)，綜合考慮各子系統(tǒng)間的耦合關(guān)系，構(gòu)建超低排放系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化方案，不僅能更高效率的降低各污染物的排放濃度，且能從系統(tǒng)層面減少各運(yùn)行成本，為企業(yè)獲取更高的投資回報。