SCR 脱硝动态精细化控制技术研究及应用

李一波

（广东省能源集团有限公司沙角C 电厂，广东 东莞 523936）

氮氧化物 NOx 是燃煤机组释放的主要污染物之一，严重危害着人类的生存环境。因此，目前燃煤机组均采取了有效的脱硝措施以降低 NOx 排放。国内大多数火电厂采用选择性催化还原技术（简称SCR ），该装置存在以下问题：喷氨量的控制较粗略，现有SCR 在喷氨控制过程中不能根据反应器横截面上NOx 浓度、烟气流速、烟气温度的差异调整喷氨量，不利于NH3/NOx 的良好混合、提高脱硝效率并控制氨逃逸；喷氨量的调整速度较慢，现有SCR 在反应器入口NOx 浓度发生变化时，调整喷氨量的相应时间较长，容易导致NOx排放或者氨逃逸超标喷氨不合理，脱硝反应器出口NOx 分布偏差大，局部氨逃逸浓度过大的现象，同时燃煤机组负荷变化频繁、煤质特性复杂等因素使得SCR 运行难度加大，影响机组的稳定经济运行。通过优化喷氨调节装置，提高喷氨调节速率，调整出口截面的NOx 分布，降低氨逃逸峰值，并有效提高SCR 系统的脱硝效率，延长催化剂的使用寿命，达到精细化控制，对火电厂SCR 装置的喷氨优化调整有着重要的意义。

1 脱硝设备概况

广东能源有限公司沙角C 电厂 660 MW 亚临界燃煤发电机组脱硝系统采用SCR 脱硝工艺，单炉体双 SCR 结构体布置在锅炉省煤器出口和空气预热器之间。脱硝还原剂采用液氨法方案，催化剂采用蜂窝式催化剂。SCR 装置内沿烟气流向在烟道不同位置设置导流板、静态混合器和整流格栅。氨与稀释空气混合后经喷氨格栅( AIG) 进入SCR烟道，自格栅式喷嘴喷出，可通过手动蝶阀分区控制烟道截面上的氨喷射流量。SCR 入口烟气参数见表 1，原始SCR 系统总体结构（见图 1） 主要由进口烟道和反应器组成。SCR 系统喷氨格栅（AIG）沿炉膛宽度方向布置14 根支管，每根支管最终连接4 个喷孔，共56 个喷孔。反应器内在弯头处及渐扩段总共布置有4 组导流板。反应器有2 层催化剂层，催化剂层上部安装整流格栅，使进入催化剂层的烟气更加均匀[1]。

表1 SCR 入口烟气参数

图 1 原始SCR 系统总体结构

2 动态精细化喷氨关键技术

2.1 精细化系统简介

SCR 脱硝动态精细化控制系统是基于SCR 反应器入口/出口NOx 浓度的分区监测数据，采用智能喷氨控制算法和分区喷氨气动阀，实现SCR喷氨量的实时精确控制，提高反应器内各个区域均匀的氨氮混合效果，以达到提高脱硝效率和降低氨逃逸率的目的。系统概括图如图2 所示。

SCR 脱硝动态精细化控制系统是在传统PID控制模式的基础上加入前馈控制模块、模糊处理单元以及分区级联架构的智能化控制系统，基于SCR 脱硝装置入口/出口NOx 浓度的分区实时监测数据，采用机器学习算法建立NOx 排放模型，动态跟踪入口NOx 浓度分布特征，进而实时给出喷氨支路电动阀的调整指令，使出口NOx 分布趋于均匀。系统还能通过对历史监测数据的统计和分析来评估不同分区对应的催化剂活性级别，为催化剂的寿命评估和更新策略提供数据上的支撑。

2.2 分区实时控制技术

SCR 脱硝系统是利用NH3对NOx 的还原特性，在催化剂的作用下将NOx 还原为对环境无害的N2和H2O。该系统的实施首先通过热态试验获得SCR入口烟气流速、NOx 浓度和SCR 出口NOx 浓度的分布特征，将喷氨格栅分区对应的入口烟气分区、催化剂分区和出口烟气分区均划入同一区分区，按照每个分区的SCR 出口烟气气氛浓度分布在线测量数据，对该分区进行单独的喷氨量控制。在沙角C 电厂的分区实施方案为：A 侧出口安装4 个NOx浓度检测测点，B 侧出口安装6 个NOx 浓度检测测点，A 侧出口烟道测点如图3 所示，B 侧出口烟道测点如图4 所示。

图2 精细化系统结构概括总图

图3 A 侧烟道测点选位图

图4 B 侧烟道测点选位图

每个区域均以本区域对应的出入口NOx 浓度及催化剂现有催化效率作为控制依据来精确计算本区域的喷氨量，由于SCR 装置内部的流场复杂，所以可能出现同一个区域需要另外两个区或多个区同时调节喷氨阀门的情况，故需要现场采集大量的运行数据来达到理想的控制目标。而要达到喷氨实时优化控制，关键是要对出入口的NOx 的浓度分布进行实时在线的检测，这也是实现分区、实时控制的关键。

根据电厂运行情况对烟道进行分区是精细化智能控制喷氨系统的前提，而实现精细化智能控制喷氨系统三大关键技术包括气氛浓度分布在线监测技术、喷氨调节阀分区远程电控调节技术、智能控制技术。

2.3 喷氨总阀控制策略

喷氨总阀控制策略如图5 所示。与现有的PID控制不同的是：建立前馈控制专家库，利用锅炉侧的5 个参数得到入口NOx 浓度的变化趋势作为前馈控制来代替现有PID 控制中的利用入口NOx 浓度的微分项作为前馈控制；另外在计算烟气浓度时，考虑到A、B 侧风量不均等情况，增加一个系数K 作为修正。

图 5 喷氨总阀控制策略

本质上讲，专家系统就是一个包含知识和推理的智能计算机程序。通过对电厂在运行过程中产生的数据的学习，根据一定的规则，将这些数据转换为可实用的专家知识，存在专家库中以便于在实际中使用。当实时数据输入到专家库中时，就可以利用以往的知识迅速获得优化的结果[2]。

专家库的建立和运行方式如图6 所示。每隔一段时间，利用电厂的历史数据，将数值转换为符号形式，经过设定的入库规则，进入专家库中，更新专家库内容，这其中可以通过人工干涉确定其入库的规则以及直接通过人工经验调整专家库。专家库形成或更新后，实时数据输入进来，进行同样的符号化处理，找到对应的结果，输出这个结果至控制系统。

图6 专家库的建立与运行

2.4 喷氨分阀控制策略

图7 给出了分区喷氨优化控制系统总体结构的设计方案，系统在传统PID 控制模块的基础上，引入模糊处理单元、RBF 神经网络补偿控制器以及智能前馈控制模块三大部分。

图7 分区喷氨优化控制系统策略

其中，模糊处理单元的主要功能在于对各测点测量值进行适当分级分档；模糊处理单元的输入参量包括：入口NOx 浓度、入口烟气温度、出口五个区域NOx 浓度、出口NH3浓度、出口烟气温度、支管阀门开度、支管阀门流量、主管阀门开度、主管阀门流量；输出参量为分级后的各测点模糊值。

反馈控制模块以RBF 神经网络补偿预测控制器为主，模糊处理单元作为数据辅助处理单元，整个模块的输出量作为反馈回路的控制补偿值与传统PID 控制器的输出量叠加后，用于控制各区域的支管和主管阀门开度，从而提高整个控制系统的稳态精度，使各个区域的NOx 浓度分布均衡值始终控制在设定的方差范围内。

典型的RBF 神经网络结构如图8 所示，补偿预测控制器是在典型RBF 神经网络结构的基础上加入敏感分析系统，通过判断每个输入参量对输出量的价值，根据期望值对输入参量进行修正，达到满意的期望输入值，即对输入参量进行带有权值的反馈修正，RBF 神经网络补偿预测控制器的基本学习流程图如图9 所示。

图8 RBF 神经网络结构图

图9 RBF 神经网络补偿预测控制器学习过程图

前馈控制模块主要由氨气流量智能前馈控制器实现，通过智能前馈技术对脱硝控制系统受到的外部扰动（如负荷、风量和给煤量等）进行及时动态补偿，从干扰源头消除NOx 浓度的剧烈波动，使得整个系统各个区域的NOx 浓度值均处于设定浓度值以下。为了严格控制系统的NOx 排放量，前馈控制模块有别于反馈控制模块，不采用模糊分级控制模式，对主管阀门的开度给出精确补偿。

图10 数据处理流程图

2.5 数据处理单元

数据处理单元的整体构架及数据流如图10 所示。数据处理业务由下位机和上位机执行。

2.5.1 下位机

下位机软件系统构建如图11所示。下位机实现的主要功能分为以下几个部分：①采集相关传感器上面的数据，进行数据传输；②通过modbus 通讯协议将数据传输到上位机；③根据实时采集的数据，调节控制器上面的相关参数。

2.5.2 上位机

上位机中系统构架如图12 所示。

图11 下位机结构设计图

图12 上位机系统构架

上位机软件部分主要包括三个模块：

a)界面绘制模块

该模块主要负责完成相关的界面操作功能，主要包括：①登录界面；②运行状态界面；③历史数据查询界面；④实时数据界面。

b）通讯模块

该模块分为modbus 通讯和DCS 通讯两个部分。

c) 数据处理模块

该模块分为以下几个部分：①解析数据；②存储数据。

2.6 催化剂寿命辅助评估技术

分区喷氨优化控制系统中出入口处NOx 浓度和NH3浓度的变化趋势可以直接反应催化剂的活性程度，通过对经过催化剂前后的NOx 和NH3浓度历史数据的统计分析，加入专家系统判定模块，催化剂寿命辅助评估模块可以输出对催化剂活性级别的智能评估，催化剂寿命辅助评估模块的基本逻辑结构图如图13 所示。

在图13 中可以看到，催化剂寿命评估专家系统通过对控制系统采集到的监测点历史数据做基本的统计分析，配合使用通过专家经验所描述的“催化剂寿命-出入口NOx 含量”数学模型，不断地在线学习与调整催化剂活性级别的特性曲线，同时，通过输入分区喷氨优化控制系统的实时监测数据，催化剂寿命辅助评估模块可以通过拟合曲线对当前催化剂使用活性进行分级分档的评估，为电厂更新催化剂的策略、机组运维周期的制定以及维护成本的核算等提供基于数据与模型的支撑。催化剂寿命辅助评估模块的评估结果可以通过自动和手动两种模式反馈到优化喷氨控制系统的反馈控制模块中，从而可以根据不同区域催化剂的活性来精细化补偿各区域支管阀门的开度比例，在实际运行中可以明显降低催化剂整体失活效率、通过分区喷氨的精细化调整延长催化剂的使用寿命、降低脱硝系统的运行与维护成本。

3 应用情况及效果

3.1 均匀性提高，两侧浓度偏差减少，脱硝效率提高

在投运分区优化之前，AB 两侧NOx 浓度各测点差异非常大，可以看到A 侧1 号测点处NOx浓度值高达79.45mg/m3，而3 号测点处浓度只有11.95mg/m3，1 号测点NOx 浓度值与平均值偏差在44mg/m3左右，这将很大程度影响脱硝效果。

B 侧虽然稍好，但是最高值与最低值差距也有21mg/m3，与平均值的偏差最大也在13mg/m3左右这势必会影响SCR 系统的脱硝效果。在投运分区优化控制之后，可以看到各测点NOx 的浓度差异显著减小，AB 两侧各测点NOx 浓度最大偏差均在10mg/m3以内，分区优化控制对分区的氨氮混合效果有明显改善。

图13 催化剂寿命辅助评估模块逻辑结构图

在分阀控制响应时间方面，选取B 侧阀门做为参考，当9 号测点NOx 浓度突然出现一个较大上升的时候（偏差值=平均值-测点值），整体平均值会明显上升，各测点处的偏差值也会改变，在程序检测到偏差变动后，各阀门迅速响应，进行了调节，5 号阀门开度减小，使6 号测点浓度偏差恢复到设定范围附近，7 号阀门开度减小，使8 号测点浓度偏差恢复，响应时间迅速，控制效果良好。通过对投运图像的分析，当偏差出现较大波动的时候，大约在4～7 分钟之后可以调节平稳，整体调节速度比较迅速。

3.2 脱硝效益

沙角C 电厂精细化控制系统项目总投资为250万元，该系统自投运以来，稳定可靠，产生了较大的经济效益。

3.2.1 通过SCR 精细化控制后：2018 年减小出口NOx 相对标准偏差，增加催化剂寿命一年以上，催化剂寿命按3 年计算，每次更换催化剂费用393 万元，由此估算节省催化剂费用131 万元。

3.2.2 减少空预器运行维护成本：降低氨逃逸，有效缓解空预器堵塞现象，减少风机电耗0.2%，节约费用660MW×4000h×0.3元/kWh×0.2%≈160万元，减少空预器维护一次，维护费用约238万元，合计398万元。

3.2.3 节省脱硝剂消耗费用：低氮燃烧技术降低NOx 排放，精细化智能喷氨实现按需喷氨，避免脱硝剂浪费，一侧喷氨量100kg/h，一台机组按年5000h 计算，每年喷氨量约100×2×5000=1000000kg=1000 吨氨； 按节约10%计算，那么节省100 吨氨，每年节省氨费用约100吨×3000 元/吨=30 万，每年节约60 万元。

3.2.4 减少氮氧化物超标环保费用：2 号机组2018 年1-3 月退出精细化控制，运行时间1184 小时，氮氧化物超标30 小时超低排放合格率，合格率97.46%，供电66518.5 万千瓦时，每千瓦时损失超低电价补贴0.001 元，合计损失约66 万元，4月份应用精细化控制后，氮氧化物未出现小时均值超标情况。

2018 年共节省：131+398+ 60+66=655 万元。

4 结语

SCR 脱硝动态精细化控制系统自投运以来，稳定可靠，特别是机组在深度调峰调频以及煤种变化的工况下，能快速响应，在保证净烟气NOx 排放符合环保要求的条件下，实现SCR 出口NOx 浓度调节的高品质及压边界运行，以达到最佳喷氨总量，减少氨逃逸。通过SCR 精细化控制，NOx 排放瞬时超标减少，达到国家超低排放各项要求。该系统能很好地解决全国在役300MW～1000MW 机组SCR 系统超调、NH3逃逸量大等问题，既能实现超低排放要求，又能节省设备的运维成本，实现节能、绿色、环保的显著社会效益，有较高的应用价值。