基于神经网络的火电厂脱硫控制系统研究

吕栋腾，雷涛峰

(1.陕西国防工业职业技术学院，陕西 西安 710300；2.大唐西安第二热电厂，陕西 西安 710065)

0 引言

减少并控制SO2的排放与污染，提高环境与空气质量，是我国社会经济可持续发展和公民健康的基本保证[1]。对煤燃烧后的烟气进行脱硫，可以有效地降低SO2的排放，减少酸雨形成，保证空气质量，为民众的工作和生活创造良好的环境。烟气脱硫的效率受许多因素影响，其中包括烟气流量流速、SO2浓度、液气比、浆液pH和烟气温度，同时也受脱硫系统的稳定性影响[2]。脱硫系统的稳定性由脱硫工艺、检测手段及自动控制模块决定。石灰石-石膏湿法脱硫在我国也只有不到20年的历史。脱硫工艺和控制技术还有很大的发展空间，其软件、硬件和子系统需要优化改进的地方也很多。

1 脱硫控制系统

某火电厂1#、2#机组(2×300 MW)烟气采用石灰石-石膏湿法脱硫工艺。通过增压风机提高烟气压力，并将烟气通入烟气换热器降温，之后烟气会被送入吸收塔进行脱硫。经过脱硫后的烟气变为净烟气，将其送入烟气换热器升温后再排入大气。同时会对脱硫过程中产生的废水进行处理，达到标准后进行循环使用。

脱硫装置中的吸收塔使用较为经典的逆流喷淋空塔技术，该项技术中包含有脉冲悬浮系统及吸收塔浆池分区技术2项工艺[3]。吸收塔中的吸收池分为上、下2部分，上部分为氧化区，为化学反应提供氧化剂；吸收池的下部分加入新的浆液吸收剂，并对浆液循环利用。湿式球磨机将石灰石研磨成浆液，研磨好的石灰石浆液通过泵输入到吸收塔内。石灰石与二氧化硫反应后形成的石膏可通过泵从吸收塔输出，经过旋流站和真空皮带脱水机二级脱水后，使用滤饼将石膏中的氯化物等杂物去除。

2 脱硫控制系统的组成

本次设计的烟气脱硫控制系统主要组成有3部分：电气系统、热工系统和烟气排放监测系统。整个系统采用分布式控制，在现场配置工业要求的就地控制表盘及附属设备，通过以太网连接，将数据输送到操作员间和工程师间，以便集中管理[4]。

2.1 电气系统

电气系统主要由4部分组成，分别为供电系统、直流电源系统、交流电源系统和停电备用电源系统。为了确保脱硫装置的安全停运，当主供电系统停电时，设备中的辅助系统需要持续供电，以确保系统不受损伤。除此之外，电气的UPS电源和DCS系统也要求备有保安电源。通常会在系统备有独立的保安段电源，如装备200 MW的柴油发电机组，以确保系统安全[5]。炉后与主厂房直流系统的较远地方会配备有脱硫岛，一般会给2炉的脱硫岛配备1套直流系统，给脱硫岛内的供电系统供给电源。脱硫系统中的直流系统均使用单母线连接及220 V电压。

2.2 热工控制系统

脱硫系统的热工控制系统包括数据采集及处理系统、模拟量控制系统、顺序控制系统和保护报警等部分。数据采集和处理主要是实时采集现场仪表数据并处理返回，以便操作人员实时监测系统运行状态，及时发现故障，保证系统正常运行。模拟量控制系统由增加风机、浆液pH值等一系列闭环控制回路组成，保证各分系统按照工艺要求稳定运行。顺序控制包括子组控制、联锁保护及设备自动切换，分为4个功能组，分别为吸收塔、石膏脱水系统、石灰石制备系统和废水处理系统。当系统中某些部分运行异常，系统进行联锁保护，保证系统不会因故障而受损[6]。

2.3 烟气排放监测系统

烟气排放监测系统实时监测烟气中二氧化硫的浓度、烟气的湿度和温度、烟气压力等，为计算二氧化硫浓度和闭环控制提供了重要数据。烟气监测系统由烟气污染物监测子系统、烟尘监测子系统、烟气排放参数监测子系统、系统控制及数据采集处理系统组成[7]。

3 脱硫系统模拟量控制

本次设计的脱硫控制系统模拟量控制主要包括增压风机模拟量控制、石灰石浆液浓度控制和吸收塔浆液pH值控制。对于增加风机补偿进入脱硫系统前的烟气压力损失，采用复合控制方式进行控制。将锅炉负荷作为前馈控制信号，反馈信号为增加风机入口烟气压力值时通过比较器得到的差值信号。加上前馈信号得到控制量，来控制风机的叶片调节机构，保证增加风机入口压力值维持在设定值。石灰石制浆过程中，湿式球磨机的进水量是固定的，通过控制石灰石的给料量来控制石灰石浆液浓度。

吸收塔内浆液pH值是由石灰石浆液的流量控制调节的，合适的pH值可以达到最高的石灰石利用率、实现最高的二氧化硫脱硫率和提高脱硫系统适应锅炉负荷变化的能力。吸收塔中石灰石浆液输入量增大，pH值减小，脱硫率降低，而减小石灰石浆液输入量后，pH值增大，脱硫率提高。同时，脱硫装置中的烟气量和二氧化硫浓度也会影响pH值的变化。当石灰石浆液的供给量不变，烟气量的增加会减小pH值，反之会增大pH值；二氧化硫浓度主要缘于煤含硫量的不同，但煤质变化幅度不大，故二氧化硫浓度变化不会太大。根据浆液pH值的影响因素，选定浆液pH值为反馈值，石灰石浆液流量为被控对象，锅炉负荷变化、烟气量和二氧化硫浓度为前馈控制量。仪器检测的浆液pH值与给定值比较得到差值信号，叠加上前馈信号后形成复合控制量控制石灰石浆液流量，达到实测浆液pH值满足给定值的要求。

3.1 吸收塔中浆液pH值的控制改进

由于浆液中pH值的变化要经过化学反应，以其作为反馈值会有一定的迟滞性，通过引入石灰石浆液流量构成内部回路可以提高调节速度。改进后的控制回路如图1所示， 二级回路引入石灰石浆液流量可以预防pH值的过调。在该控制系统中，二级控制器的输出叠加到一级控制器中，可以有效地缩短调节时间，提高控制质量。

图1 浆液pH值串级控制结构

3.2 基于神经网络自适应的吸收塔浆液pH值控制

为提高吸收塔浆液pH值控制系统的自适应能力，推导了小脑神经网络自适应控制器，考虑到高阶微分对噪声的敏感性，控制器中只保留比例、积分和微分项，该鲁棒控制器兼有PID控制性能。本设计提出了基于小脑神经网络的鲁棒自适应控制方法，使PID控制的缺陷得到有效解决。

3.2.1 CMAC神经网络

CMAC(小脑神经网络)可以用来表示复杂非线性函数，同时它具有表格查询功能，该表格可根据学习算法来更改内容，并可进行分类储存信息[8]。在CMAC网络中，将每个状态变量进行量化，同时将状态空间进行离散化。输入量被量化并离散化后，会有相应的地址配合，从而激活联想强度，以此来恢复输入的状态量。

3.2.2 鲁棒自适应PID控制器设计

考虑如下非线性不确定系统：

bu+f(y,…,y(n-1)+d(t)+Δ

(1)

f(y,…,y(n-1))为未知光滑非线性函数；d(t)为未知外部干扰；ai(i=0,1,…,n-1)已知；Δ为系统发生状态改变时所产生的不确定性。控制目标为在系统存在未知非线性、不确定性以及外部干扰的条件下，使得系统渐近跟踪期望输出yd，期望输出yd及其各阶导数光滑有界。

定义跟踪误差e=yd-y，由式(1)可得

(2)

(3)

(4)

由式(3)构成的不确定非线性系统的标称系统为

(5)

在分析该标称系统的时候，本设计采用极点配置理论、特征结构配置理论、最优控制理论等方法设计反馈控制器，有效提升了标称系统的控制性能。同时，为了避免系统的非线性和不确定项对传统PID控制系统的干扰，以及提高系统稳定性，本设计使用了基于鲁棒性的自适应控制器。

(6)

结合系统(4)，鲁棒自适应控制器设计为

(7)

图2 鲁棒自适应控制结构

针对非线性不确定系统(1)，采用鲁棒自适应控制器(7)，并选取鲁棒参数η>|ε|时，可确保pH值闭环控制系统趋于稳定，期望输出轨迹的跟踪误差和神经网络权值误差收敛趋于0。上述提出的鲁棒自适应控制器中，标称系统反馈控制增益K为n+1维，即系统为全状态反馈。此时，当系统阶数较高时，需要对期望输出轨迹yd及实际输出y之间的误差求n-1阶导数，而测量实际输出必然存在噪声，此噪声在高阶求导运算中易被放大，对系统的控制产生不利影响。对上述鲁棒自适应控制器做适当优化，可以得到鲁棒自适应PID控制器，调整误差的PID项，降低控制系统的噪声影响。

3.2.3 系统仿真

为了与模糊自适应控制器和传统PID控制器进行对比，并验证本设计提出的鲁棒自适应控制器的性能，进行系统仿真[9]。结合系统实际运行情况，被控模拟量(吸收塔浆液pH值)可由一阶滞后惯性环节近似表示，即

(8)

通过仿真，不断调整比例、微分、积分的系数，最终得到理想的控制参数为KP=0.099,KI=0.01,KD=0.000 5。

使用MATLAB/Simulink系统仿真工具，设置仿真步长为0.001 1 s，仿真算法采用Runge-Kutta methods(龙格-库塔法)算法进行推导[10]。

a.阶跃响应。脱硫效果最理想的吸收塔浆液pH值在5.2～5.3之间。阶跃最终稳定在5.0，仿真结果如图3所示。由图3可知，本设计提出的鲁棒自适应控制器有更好的超调量和调节时间，优于常规和模糊自适应控制。

图3 控制器阶跃响应对比

b.抗扰性能。为防止脱硫系统在运行时产生振荡，降低外界干扰，系统需要具备较强的抗干扰能力。本设计中在t=40 s时，对比常规、模糊自适应和鲁棒自适应控制器的抗干扰能力，仿真结果如图4所示。鲁棒自适应控制器趋于稳定耗时最短，各项指标明显优于其他2种控制器。

图4 控制器抗干扰能力对比

4 结束语

自动控制模型的研究和子系统的优化，可以提高系统的稳定性和脱硫剂的使用效率，有效促进企业的安全生产，减少企业的生产成本，具有重要的经济意义和社会意义。石灰石-石膏法工艺成熟，适合各种煤型，成本低廉，系统运行可靠性高。吸收塔中浆液的pH值直接决定着脱硫效率，针对浆液pH值控制过程中的迟滞性、非线性特性，设计了基于小脑神经网络的PID控制器。通过仿真分析可知，该控制器能够有效地提高浆液pH值控制的准确性与稳定性。