[发明专利]一种脱硫系统中pH值的控制方法及装置

说明书

本说明书实施例公开了一种脱硫系统中pH值的控制方法及装置，所述方法包括：采用时间序列神经网络模型训练预测模型；根据所述预测模型确定预测输出pH值；将pH设定值和所述预测输出pH值的差值作为预测控制器的输入，得到供浆量信号；根据所述供浆量信号进行pH值控制。本申请提出的NARX神经网络和改进DMC预测控制算法相结合的控制策略，采用比阶跃响应序列更能拟合被控对象非线性特性的NARX神经网络作为预测模型，并在通过预测误差校正预测输出值的基础上加入预测误差的变化趋势，使得系统控制器能提前进行动作，消除外部扰动对被控对象的影响，具有良好的控制性能。

技术领域

本申请涉及脱硫控制技术领域，尤其涉及一种脱硫系统中pH值的控制方法及装置。

背景技术

近年来，我国电力行业飞速发展，相应带来的环境污染问题引起了广泛的社会关注，国家对电力环保的重视日益增加。燃煤电厂排放的二氧化硫是大气污染物的主要组成部分，石灰石-石膏湿法烟气脱硫是当前应用最为广泛的一种脱硫方法。湿法脱硫系统的工作原理实质上就是酸碱中和反应，与吸收塔内的浆液pH值大小密切相关，因此对塔内浆液pH值的有效控制是整个脱硫控制系统的关键。由于pH值控制系统的被控对象存在大惯性、时变性、纯迟延、非线性等特征，因此很难对pH值进行精确的控制。

智能控制理论是燃煤机组进行脱硫控制的重要措施之一。由于采用先进的控制算法实现降低二氧化硫排放，具有低风险、控制效果明显、不需要就地改造的优点，因此成为很多电厂首选的脱硫控制技术。

目前脱硫系统控制技术常用的方法有下面两种：

1、脱硫系统模糊控制的方法

模糊控制是通过对人的控制方式以及操作经验的模仿来进行控制的一种方法。优点有：不需要得到系统准确的数学模型，可以用模糊条件语句来代替，再用模糊逻辑推理、处理系统的实时输入，最后得到相应的控制策略。它能够克服被控对象的时变性、非线性等特征，自适应能力较强。但是由于模糊控制为PD控制，没有积分作用，无法消除稳态误差，因此控制准确度比较低。而且此方法需要建立模糊规则，对经验知识和推理机制的要求比较高，因此应用不是很广泛。

2、脱硫系统专家控制的方法

专家控制的基础是要明确被控对象和控制规律的基本理论，专家系统由以下五部分构成：知识理论库、推理机、综合数据库、外部接口和知识获取。运用专家系统来控制浆液pH值需要了解系统信息以及与pH值控制相关的大量化学反应式、计算公式等，而且需要研究FGD系统中大量的物理结构、基本参数等，控制过程比较复杂，不容易实现。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种脱硫系统中pH值的控制方法及装置，用于提高pH值的控制精度。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种脱硫系统中pH值的控制方法，包括：

采用时间序列神经网络模型(NARX)训练预测模型；

根据所述预测模型确定预测输出pH值；

将pH设定值和所述预测输出pH值的差值作为预测控制器的输入，得到供浆量信号；

根据所述供浆量信号进行pH值控制。

可选的，所述方法还包括：

确定被控对象的模型结构；

获取所述被控对象的实际输出pH值；

根据所述实际输出pH值和所述预测输出pH值计算预测误差；

根据所述预测误差计算预测误差变化率；

根据所述预测误差和所述误差变化率对预测控制器的输出值进行校正。