[发明专利]一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法

说明书

一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，分别针对被控制对象和操纵对象采集历史数据，采用自学习算法分析当前工况，自动计算被控对象的目标值和上、下限值；建立预测模型，预测系统在未来一段时间内的变化趋势；根据学习得到的约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用，并实施当前控制；检测实时信息，修正未来预测趋势，进行反馈校正，该算法可以直观查看预测优化趋势，该算法配套云分析平台，可以自行组态界面、图形、自定义数据分析，并支持PC、移动端访问，该算法明显减少氨水使用量，提高NOx排放标准，达到节能降耗、提升经济效益的目的；可以实时自动调整控制效果，减少人工干预；维护简单，部署方便的效果，该算法为脱硝优化控制开辟了新的途径。

技术领域

本专利涉及工业过程优化控制技术、预测控制技术以及智能控制领域，特别是水泥行业脱硝优化控制中，一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法。

背景技术

目前，水泥制造企业的脱硝产业中，其NO_X排放量占整个工业NO_X排放量10％以上，其对环境污染造成的直接影响非常大；当前水泥脱硝主要采用非催化还原技术(SNCR)，即通过在高温区喷入氨水对NO_X含量进行控制；从2013年开始，环保要求日益严格，未来NO_X排放标准将从400mg/m³提高到100mg/m³；

现有技术中，脱硝控制主要存在以下三种方式：人工控制、自动控制和专家优化控制三种方式，这三种现有脱硝控制都存在较大的技术缺陷和不足，其中：

1.人工控制存在操作员工作量大，NO_X控制时无法稳定控制和单位氨水使用量过高等问题；

2.自动控制存在扰动大、控制滞后和难以适应多个工况的问题；

3.专家优化控制存在投资成本高、部署复杂和维护困难的问题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法(以下简称Smart MPC算法)，该算法结合自学习和模型预测控制(MPC)算法形成一种新的智能控制算法，可以有效解决目前脱硝控制中存在的氨水耗费量大、人工成本高、扰动大、控制滞后、部署困难、维护复杂等问题，而且工作效率高，过程操控稳定方便；

为实现上述目的，本发明提供一种基于智能模型预测控制的脱硝优化控制算法，包括如下步骤：

步骤一、分别针对被控制对象和操纵对象采集历史数据，采用自学习算法分析当前工况，自动计算被控对象的目标值和上、下限值，无需人工参与设定；

该算法利用历史数据分析当前工况，根据工况智能计算出氮氧化物(NOx)的浓度目标值与上、下限值；

步骤二、建立预测模型，预测系统在未来一段时间内的变化趋势；

步骤三、根据给定的(步骤一计算得到的)约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用，并实施当前控制；

步骤四、检测实时信息，修正未来预测趋势，进行反馈校正。

进一步的，该算法可以直观查看预测优化趋势；

进一步的，该算法可以同时处理稳定系统和含有积分环节的不稳定系统，可以处理多输入、多输出以及带有前馈的模型；

进一步的，该算法大大降低NOx排放浓度标准方差，使排放值稳定在目标值附近，在保证NOx排放值合格的前提下降低氨水用量；

进一步的，该算法无需对现场工艺及设备进行更改即可使用，其对应软件运行为绿色化运行方式；

进一步的，该算法可以兼容任何windows平台，无需增加硬件投资；