基于Matlab的燃煤发电厂烟气超低排放后脱硫系统辨识

张 亮 陈 珑

（浙江天地环保工程有限公司，浙江 杭州310003）

1 概述

燃煤发电厂烟气超低排放，就是通过多污染物高效协同控制技术，使燃煤机组的大气主要污染物排放标准达到天然气燃气机组的排放标准，即烟尘≤5mg／Nm3，SO2≤35mg／Nm3，NOx≤50mg／Nm3。浙能某电厂脱硫系统为了实现出口SO2≤35mg／Nm3的目标，采用的脱硫增效改造方式为：新增两台浆液循环泵，将第二层和第三层喷淋层由标准式改为交互式；同时，随着浆液循环量增大，原吸收塔浆池容积不够，在吸收塔旁增加一个塔外浆池，以保证浆液停留时间。

脱硫系统实现超低排放后对系统稳定运行要求不断提高。Matlab是美国MathWorks公司于1984年推出的商业数学软件，经过不断发展，已经成为最优秀的高技术数值计算仿真软件。应用Matlab软件对超低排放后的脱硫系统进行辨识，可使运行人员从宏观上更精准操作脱硫运行，具有重要的运行指导意义。

2 基于Matlab的脱硫系统辨识

使用Matlab内嵌的System Identification Toolbox对脱硫系统进行辨识，主要步骤如图1所示。

图1 系统辨识流程图

2.1 系统数据分析及先期背景分析

燃煤发电厂脱硫系统运行中与出口SO2排放浓度密切相关的主要因素有：机组负荷、吸收塔入口原烟气SO2浓度、吸收塔入口温度、吸收塔浆液pH、石灰石供浆量等。本文使用黑箱模型作为系统辨识手段，故设定的输入、输出如下：u1——石灰石供 浆 量 （t／h）、u2——机 组 负 荷 （MW）、u3——吸 收 塔 浆 液pH、u4——吸收塔入口原烟气SO2浓度（mg／Nm3）、u5——吸收塔入口温度（℃）为系统输入；y1——吸收塔出口SO2浓度（mg／Nm3）为系统输出。

各输入及输出数据如图2所示。

2.2 系统辨识模型类型选择

充分考虑模型精度及其复杂度，选用ARX模型建模，其模型通过最小二乘法估计得出。ARX为带控制量的自回归模型，模型中仅存白噪声。ARX模型的表现形式为：

式中，y（t）为输出；u（t）为输入；e（t）为噪声信号。

图2 系统输入及输出

2.3 模型计算及模型辨识

使用Matlab内嵌的System Identification Toolbox进行系统辨识。选择脱硫系统稳定运行、常用工况条件下，由脱硫DCS系统导出的数据进行辨识，同时比较不同模型参数条件下辨识结果，择优使用。系统辨识结果如图3所示。

图3 实测输出与仿真输出

如图3所示，通过比较实测输出与仿真输出差异，同时兼顾模型精度及其复杂度，选取模型“ARX351”作为系统辨识结果，此ARX模型可靠有效，可用于粗略仿真本文所研究的燃煤电厂脱硫系统。

此模型具体参数为：

2.4 数据分析及后期工作

由图2可知，使用本文所选模型进行系统辨识，虽可一定程度上仿真此脱硫系统，但精度并不十分理想。影响其精度的可能原因有：

（1）DCS系统采样所用传感器精度不足；

（2）脱硫系统外设备（如引风机）对系统有显著影响；

（3）采样数据样本不够大。

以上所述问题在后续工作中有望进一步改进完善。

3 结语

应用强大的Matlab软件对实现超低排放后的脱硫系统进行辨识，结果表明：Matlab是一款程序简单、使用方便、功能强大的仿真软件，其可视化程度高，方便利用脱硫运行数据计算结果，为运行人员提供逻辑关联思考与运行参数指导。当然，脱硫系统实现超低排放后，出口SO2浓度≤35mg／Nm3，而脱硫效率受进口SO2浓度、液气比、pH、烟气温度等多种因素影响。本次辨识设计只考虑常用工况下的模式，进行了初步的运算，伴随脱硫系统在各种工况下运行得到更多数据后，此辨识模型可进一步优化完善。

［1］李丹，李立清，宋剑飞.应用 Matlab仿真烟气脱硫除尘过程［J］.环境科学与技术，2004（5）

［2］于佰建，刘君，陈磊.基于 MATLAB的ARX模型辨识［A］.华北电力大学第五届研究生学术交流年会论文集［C］，2007