[发明专利]数据驱动的火电机组SCR脱硝扰动抑制预测控制方法

说明书

技术领域

本发明属于热工自动控制技术领域，尤其涉及一种数据驱动的火电机组SCR脱硝扰动抑制预测控制方法。

背景技术

随着对改善大气环境质量,保护生态环境的重视,推进脱硝已被纳入国家"十二五"规划节能减排重点工程之中，国家最新排放标准要求燃煤电厂的氮氧化物NO_x排放浓度应低于100mg/m³。通过喷氨，将烟气中的NO_x还原为无害的氮气与水蒸汽的选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统是火电机组实现氮减排的主流设备，是机组运行过程中需要重点监控的过程对象。

由于SCR脱硝技术涉及到一系列化学反应，出口氮氧化物NO_x浓度被控对象存在较大的惯性，导致传统控制方法往往难以取得满意的控制效果。近年来预测控制算法在电站SCR脱硝控制应用中取得一定成效。然而预测控制算法在应对诸如烟气流量、温度、氮氧化物NO_x浓度变化、设备磨损、故障等扰动时，由于缺乏对不可测扰动的估计，控制效果并不理想。目前大多数预测控制器主要为了解决系统约束和惯性，未考虑通过估计扰动主动抗干扰。也有方法将扰动观测技术与预测控制结合，但其一般采用将扰动估计量直接对控制作用补偿的简单方法，破坏预测控制的最优性，降低控制品质。

数据驱动扰动抑制预测控制基于子空间辨识方法，利用系统输入输出数据，估计未知扰动对系统的影响，并利用扰动估计值提高模型预测精度，在保证预测控制最优性能的前提下主动克服扰动作用。

本发明充分运用预测控制思想，每一步进行一次优化求解获得最佳喷氨阀门开度。仿真结果表明，本发明中的算法相比一般的预测控制算法能够更加有效地抑制不可测扰动，维持反应器出口氮氧化物NO_x浓度在设定值附近。当无不可测扰动时，该算法与普通预测控制算法等效，具有较好的设定值跟踪和调节性能。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种数据驱动的火电机组SCR脱硝扰动抑制预测控制方法，能够在不破坏预测控制最优性的前提下有效抑制过程不可测扰动，提高脱硝系统的调节品质。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1，在稳定运行状态下(SCR脱硝系统各参数变量基本保持不变)，将SCR脱硝系统切换到手动状态，以喷氨阀门开度信号u为输入，对SCR脱硝系统进行激励，获取反应器出口氮氧化物NO_x浓度y的开环响应数据，选定采样周期Ts，利用子空间辨识方法，构建SCR脱硝系统无纯滞后部分的子空间矩阵和下标w表示过去数据，u表示输入，上标dob表示扰动观测；

步骤2，利用子空间矩阵和通过过去时刻的SCR脱硝系统运行的输入输出数据，估计当前时刻输入估计值

步骤3，将当前时刻的输入估计值与实际输入值u_k比较，并对所得信号用滤波器Q(s)进行滤波处理，获得等效在输入端的扰动估计值

步骤4，在稳定运行状态下，将SCR脱硝系统切换到手动状态，设计喷氨阀门开度信号u_pc，并人为添加扰动信号d，激励SCR脱硝系统，获取反应器出口氮氧化物NO_x浓度y_pc的开环响应数据以及扰动估计信号

步骤5，以为扩增输入，反应器出口氮氧化物NO_x浓度y_pc为SCR脱硝系统输出，采用步骤1中的子空间辨识方法，得到子空间矩阵和计算未来一段时间内反应器出口氮氧化物NO_x浓度

步骤6，根据未来一段时间内反应器出口氮氧化物NO_x浓度计算得到最优喷氨阀门开度信号u_opt，将其用于SCR脱硝系统。

步骤1包括如下步骤：

步骤1-1，将连续获得的从第0时刻到第2N+j-2时刻的去除纯滞后输出数据Y和输入数据U分别排列为Hankel矩阵形式：