[发明专利]一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法

说明书

本发明公开了一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，利用扩增状态空间模型，建立扰动模型集，结合贝叶斯概率加权的方法，得到平均预测模型，通过预测控制方法，采用新的目标函数，实现进氨水流量对循环浆液pH值的良好控制，能够很好地应对氨法脱硫过程的大迟延、大惯性特性。同时考虑不可测扰动对脱硫系统的影响，使系统获得了更好的抗干扰能力，能够在受不可测扰动影响下，快速识别扰动并抑制扰动对系统的影响，总体提高了脱硫系统的控制品质，进一步促进了脱硫系统经济环保运行。

技术领域

本发明涉及热工自动控制领域，特别是涉及一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法。

背景技术

烟气氨法脱硫作为一项较新的环保技术，虽然具有很多其它脱硫方法无可比拟的优点，但同样也面临着许多问题：氨作为危险品，若加氨量或加氨的方式不当，会造成二次污染并影响脱硫效率；增加吸收剂氨浓度有利于提高脱硫效率，但同时也会增加氨逃逸量；浓缩液过饱和将不利于SO₂的吸收且容易结晶堵塞装置；氨法脱硫系统是一个典型的具有非线性及大惯性特性，干扰量较多的系统。因此，操作和控制好电厂烟气脱硫装置，可以保证电厂的达标排放和经济运行。

氨法脱硫系统中，需要操作和控制的变量较多，其中最为突出的就是循环浆液pH值。pH值反应了吸收塔中脱硫剂的酸碱度，它的大小影响到反应浆液的品质，间接影响到脱硫效率及副产物品质。整个脱硫过程非常复杂，加氨后对脱硫效率和循环液pH值的影响具有很大的惯性和滞后；同时氨法脱硫过程是一个化学反应过程，具有强烈的非线性特征，易受不可测扰动的影响。总之，氨法脱硫系统中，惯性大，且烟气流量、烟气SO₂浓度、氨水浓度等干扰众多。在这种情况下采用传统的PID控制方案，根本无法解决控制系统稳定性和控制系统品质之间的矛盾，必然会引起控制系统的不稳定和振荡。尤其是在受到未知扰动影响时，常规控制方案更是难以取得令人满意的控制效果。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，能够解决系统稳定性和系统品质之间的矛盾。

技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：

本发明所述的氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，包括以下步骤：

S1：以脱硫塔的氨水流量作为控制量，以循环浆液pH作为被控量，在稳态工况下进行开环阶跃响应试验，获取控制量与被控量之间的传递函数，得到被控对象的辨识模型；

S2：将循环浆液pH对氨水流量的传递函数转换为带扰动项的系统状态空间模型；所述步骤S2中的系统状态空间模型如下式所示：

式中，x_d(k)表示k时刻的系统状态变量，x_d(k+1)表示k+1时刻的系统状态变量，u(k)表示k时刻的控制量，y(k)表示k时刻的被控量，d(k)表示k时刻的扰动量，A_d表示x_d(k)的系数矩阵，B_d表示u(k)的系数矩阵，B_rd表示d(k)的系数矩阵，C_d表示x_d(k)的系数矩阵；

S3：选取阶跃输出扰动模型、阶跃输入扰动模型、斜坡输入扰动模型和周期输入扰动模型这四个扰动模型按顺序组成扰动模型集；针对扰动模型集中的每一个扰动模型，将步骤S2得到的系统状态空间模型转换为增量状态空间模型，再将扰动增量项和系统输出项作为扩增量对状态变量进行扩增，得到扩增状态变量和扩增状态空间模型；所述步骤S3中的扩增状态空间模型如下式所示：