[发明专利]一种超低排放多污染物协同脱除系统的全局优化方法有效
申请号: | 201811300698.3 | 申请日: | 2018-11-02 |
公开(公告)号: | CN109472406B | 公开(公告)日: | 2020-08-11 |
发明(设计)人: | 高翔;郑成航;黄悦琪;郭一杉;张涌新;翁卫国;吴卫红;曲瑞阳;刘少俊;赵海涛 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 郑芳;王桂名 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 排放 污染物 协同 脱除 系统 全局 优化 方法 | ||
1.一种超低排放多污染物协同脱除系统的全局优化方法,其特征在于:通过超低排放系统多装置多污染物协同脱除过程的精确建模,获得多污染物在多装置生成、迁移、转化和脱除过程的精确描述;通过超低排放系统中全局运行的成本评价方法精确评估不同负荷、煤质、污染物浓度和运行参数下的多污染物减排成本;通过多污染物多目标多工况的全局运行优化方法实现不同排放目标下全局污染减排装置减排量的分钟级规划和优化;通过低排放多污染物排放可靠达标的先进控制方法保证污染物的可靠减排和卡边控制;
所述超低排放系统多装置多污染物协同脱除过程的精确建模包括多污染物生成过程精确预测,脱硫系统多污染物协同脱除过程的精确建模,脱硝系统多污染物协同脱除与转化过程的精确建模,除尘系统多污染物脱除过程精确建模;
多污染物生成过程精确预测:通过采集锅炉侧和污染物连续在线监测系统长时间运行数据,结合煤质检测数据和NOx、SO2、SO3、PM、Hg多种污染物测试报告,建立多种工况、多变煤质下的锅炉运行数据库和多污染物出口浓度数据库;通过数据建模的方法,基于锅炉运行数据库和出口污染物数据库,建立描述多种煤质、负荷工况下锅炉及煤质参数与锅炉出口多种污染物浓度对应关系的模型;
脱硫系统多污染物协同脱除过程的精确建模:基于多种污染物生成、迁移转化及在脱硫系统的脱除机理,结合煤质、锅炉运行参数、脱硫系统入口烟气参数,与脱硫系统运行参数历史数据结合,建立:入口SO2浓度、入口烟气温度、液气比、浆液密度和pH值与脱硫系统出口SO2浓度的对应关系;入口SO3浓度、入口SO2浓度、入口含尘量、入口烟气温度、液气比和烟气流速与脱硫系统出口SO3浓度的对应关系;入口Hg浓度、入口含尘量、负荷、烟气流速、入口烟气温度与出口Hg浓度的对应关系;进而获得脱硫系统内多污染物的协同脱除精确描述模型;脱硝系统多污染物协同脱除与转化过程的精确建模:基于选择性催化还原脱硝系统的运行机理,结合入口烟气参数,CEMS在线检测结果、脱硝系统运行参数的历史数据,建立:入口NOx浓度、烟气参数、反应条件和还原剂供给量与脱硝系统出口NOx浓度的对应关系;入口SO2浓度、多种烟气参数、反应条件和还原剂供给量与脱硝系统内部SO2到SO3转化率的对应关系;入口SO2浓度、多种烟气参数、反应条件和还原剂供给量与脱硝系统内SO2到SO3转化率的对应关系;入口Hg浓度、多种烟气参数、反应条件和还原剂供给量与脱硝系统内颗粒态汞、氧化态汞以及单质汞之间转化比例的对应关系;基于这些对应关系,获得多种工况、多种运行参数下脱硝系统多污染物协同脱除与转化过程精确描述模型;
除尘系统多污染物协同脱除过程精确建模:基于电除尘系统的颗粒物脱除机理,结合煤质、锅炉运行参数和电除尘系统入口烟气参数,与运行历史数据结合,建立:干式电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、运行电压与出口颗粒物浓度的对应关系;干式电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、脱硝系统理论SO3浓度、运行电压与出口SO3浓度的对应关系;干式电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、脱硝系统理论Hg浓度与出口Hg浓度的对应关系;湿式静电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、循环水量、运行电压与出口颗粒物浓度的对应关系;湿式静电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、进口NOx浓度、循环水量、循环水pH、运行电压与出口NOx浓度的对应关系;湿式静电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、进口SO2浓度、循环水量、循环水pH、运行电压与出口SO2浓度的对应关系;湿式静电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、进口SO3浓度、循环水量、循环水pH、运行电压与出口SO2浓度的对应关系;湿式静电除尘装置煤质、负荷、烟气温度、烟气流量、进口Hg浓度、循环水量、循环水pH、运行电压与出口Hg浓度的对应关系;进而获得除尘系统多污染物协同脱出精确描述模型;
所述多污染物生成过程精确预测的方法是根据实时锅炉运行数据,结合定期更新的煤质报告,实现锅炉侧出口NOx、SO2、SO3、PM、Hg多种污染物浓度的精确预测;
按照以下步骤建立锅炉侧模型:
S101:采集锅炉测参数、煤质参数、锅炉出口检测报告;
S102:采集长期运行历史数据,包括锅炉测给煤量、烟风、水,及CEMS检测的锅炉出口污染物浓度;
S103:根据检测报告和在线运行数据,划分典型锅炉负荷区间,获得典型锅炉负荷区间内锅炉运行参数、煤质与出口污染物浓度的对应数据集;
S104:根据所划分的数据集,对于有CEMS在线监测数据的污染物,利用数据建模方法,获得锅炉测运行数据及煤质参数与出口污染物浓度的对应关系;
S105:根据所划分的数据集,对于没有CEMS在线监测数据的污染物,根据煤质数据和测试报告,利用数据建模方法,获得锅炉侧运行数据及煤质参数与出口污染物浓度的对应关系;
S106:将步骤S104和S105所得到的模型结合,获得锅炉侧的多污染物浓度预测模型。
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