基于支持向量機的SCR脫硝系統噴氨量控制

摘 要：隨著能源經濟的發展，NOX越來越引起人們的重視，國家也對其排放要求日益嚴格。燃煤過程是NOX的主要污染源，因此，減少NOX成為不可避免的重要問題。本文介紹了不同的脫硝方法，著重介紹了選擇性催化還原煙氣脫硝技術（Selective Catalytic Reduction，SCR）。它因其脫硝效率高（可達90%以上）、技術成熟成為燃煤電站的主要選擇。SCR脫硝系統中，噴氨量的優化控制是一大難題。對此，在支持向量機的基礎上整定脫硝系統輸入參數，使輸出NOX達到國家標準。

關鍵詞：排放；SCR脫硝；噴氨量優化；支持向量機

中圖分類號：X701 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 24-0000-02

近年來，隨著我國經濟的發展，在能源消費中所帶來的環境污染也越來越嚴重，尤其近兩年我國大氣環境極其糟糕，2013年霧霾天氣頻頻出現，嚴重影響人類身體健康。大氣煙塵、酸雨、溫室效應和臭氧層的破壞已經成為危害人類生存的四大殺手，而NOX則是主要的大氣污染物之一，全球氣候變化、光化學煙霧、酸沉降和平流層臭氧損害等許多大氣環境問題都與之有關[1]。環境的治理已然迫在眉睫。

我國燃煤發電一直存在著能耗高和污染物排放量大的問題，其帶來的資源浪費和環境污染問題也日益嚴重.另外，經濟的發展同時伴隨著耗電量的增加，這使得燃煤電廠的煙氣排放成為重點關注對象。隨著我國環境保護的日益嚴峻，我國已開始逐步在大型燃煤電廠安裝SCR脫硝裝置，并且取得了很好的成績，SCR方法已經成為目前國內外電站脫銷比較成熟的主流技術。

一、氮氧化物脫除

（一）煙氣脫硝技術

目前，我國對于燃燒產生的NOX控制方法主要有燃燒前、燃燒中和燃燒后控制三類。燃燒前控制是指選用低氮燃料，成本很高，工程應用較少；燃燒中控制是指改造工藝設備和燃燒方式優化，采用低氮燃燒技術，降低爐內NOX生成量，該方法費用較低，可使煙氣中NOX降低20%-60%；燃燒后控制是指在煙道尾部加裝脫硝裝置，將煙氣中的NOX轉化脫去[2]。

低氮燃燒技術主要有：低過量空氣系數燃燒、空氣分級燃燒、燃料分級燃燒、濃淡燃燒、煙氣再循環、低NOX燃燒器等。此技術的普遍特點是：鍋爐容易改造，投資的費用相對較少，但其很難滿足較為嚴格的NOX控制要求。這幾種方法各有特點，并且自身都存在一些問題，目前工程中經常將幾種方法綜合起來加以應用。表1列出了幾種方法的特點及存在的問題。煙氣脫硝技術主要有SCR、SNCR和SNCR-SCR，此外還有應用較少的液體吸收法、微生物法、活性炭吸附法和電子束法等[3]。

（二）選擇性催化還原煙氣脫硝技術

在脫硝技術中，選擇性催化還原煙氣脫硝技術（Selective Catalytic Reduction，SCR）因其脫硝效率高（可達90%以上）、技術成熟成為燃煤電站的主要選擇。SCR系統主要由裝有催化劑的反應器、氨儲存罐、氨噴射器、省煤器旁路、煙氣流動轉向閥、矯正閥和吹灰器等組成[4]。從液氨儲存槽流出的液氨在蒸發器內蒸發生成氨氣，然后加熱至常溫存儲在氨緩沖罐內備用。緩沖罐中的氨氣經調壓閥減壓，與空氣混合后形成含氨量約為5%的混合氣體，再經噴氨格柵噴入煙氣中，然后在特定的溫度范圍以及催化劑和氧氣存在的條件下，還原劑有選擇地與煙氣中的NOX反應，將NOX還原成N2和H2O。其基本的反應方程式為：

4NO+NH3+O2→4N2+6H2O （1）

6NO2+8NH3→7N2+12H2O （2）

NO+4NH3→5N2+6H2O （3）

式（1）反應是主要的，因為煙氣中95%的NOX以NO的形式存在。在催化劑的作用下，這種反應在200-400℃溫度范圍內進行，并且可以達到80%-90%的脫硝率。影響SCR系統的因素有很多，不僅有系統布置，設計，催化劑等因素的影響，還有鍋爐運行參數的影響[5]。主要有以下幾個影響因素：氨氮比，煙氣溫度，接觸時間，催化劑活性，催化劑中V2O5含量，SCR反應器入口NOX濃度等。

二、噴氨量控制及方法

（一）噴氨量控制

噴氨量控制系統的對象為SCR反應器，它與鍋爐的煙氣狀態耦合嚴重，鍋爐負荷、煤質和燃燒條件的變化，都會使煙氣參數出現較大波動，從而影響反應器內還原反應的進行，改變反應器對象特性。反應器內反應的復雜性及NOX參數測量滯后性，使系統呈現出強非線性和大時滯特性。目前現場應用的單回路控制系統或串級控制系統的PID參數都是針對設計工況下的反應器特性整定得到的，而對于這樣的強非線性對象，PID控制難以實現最優控制。因此，需要結合反應器的輸入參數，研究智能控制算法對噴氨量進行控制，達到噴氨量的精確和經濟控制。

當前我國脫硝系統噴氨量的控制主要有兩種形式：一是固定氨氮摩爾比控制方式，另外一種是出口NOX定值控制方式。前一種控制方式是經典控制方式，主要根據催化劑脫硝能力和系統的脫硝效率來控制，按照固定的氨氮摩爾比來脫除煙氣中的NOX。此方式是簡單的單回路控制系統，其中設定值是可調的，控制回路也簡單便于調試和整定。但是，此種方式容易造成過度脫氮，難以控制氨氣的逃逸量，增加了運行成本和二次環境污染。

而出口NOX定值控制方式是保持出口NOX恒定。此種方式更容易監視，同時也減少了氨氣的消耗量。其主控回路基本與固定氨氮摩爾比控制方式相同，不同之處主要就是氨氮摩爾比是個變值，與反應器SCR出口NOX值及鍋爐負荷相對應關于SCR脫硝系統中重要輸入參數的優化，本文設計思路如圖1所示。

其中，U1（t）和U2（t）分別為支持向量機模型的輸出量和原PID控制器的輸出量。總的噴氨量輸出量為U（t）。該思路從圖中可以看到，支持向量機模型作為主控制器，原PID控制器作為干擾量，它的輸出量作為干擾量被引入到主控制器中進行補償。整個思路的主要目的是通過對反應器重要輸入參數狀態和原PID參數進行學習，以NOX排放量與設定值之間誤差最小作為訓練信號，實現噴氨量的最優控制。

SCR脫硝系統出口NOX濃度控制是以入口含氧量，入口溫度，預置氨氮摩爾比，入口NOX濃度，出口NOX濃度設定值5個數據作為輸入，出口NOX濃度濃度值作為輸出。

（二）支持向量機

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是基于統計學習理論的一種新的通用機器學習方法，由Vapnik等在90年代初期提出，具有小樣本學習能力強、模型泛化性能好、能夠處理高維數據的優點，適合處理傳統學習機器在實際應用中遇到的小樣本、非線性、高維度、過學習和局部極小值的問題[6]。隨后，Drezet等將SVM用于線性和非線性的系統建模，Gretton A.等將SVM應用到黑箱系統的辨識[7]。

三、結束語

圖3所示為國家新能源重點實驗室火電廠仿真平臺所選取的某一天的SCR系統出口NOX濃度數據，時間間隔為1分鐘，總共1441個數據。由圖中可以看出，有部分數據超出了國標規定標準100mg/Nm3，由于數據太多，從中隨機抽取了100組數據，通過支持向量機的優化方法，對輸入數據優化后可得圖4所示。

本文隨機選取了其中的100組數據進行驗證，如圖4所示。

圖4中實線代表原始NOX輸出濃度，虛線代表優化后NOX輸出濃度。由圖中可以看出，經過支持向量機模型進行優化后，脫硝系統出口NOX濃度明顯降低了，并且全部符合國家對火電廠大氣污染物的排放標準。

參考文獻：

[1]徐灝.SCR脫硝技術在600MW燃煤機組中的應用[J].能源，2011（01）：78-79.

[2]羅子湛，孟立新.燃煤電站SCR煙氣脫硝噴氨自動控制方式優化[J].電站系統工程，2010（04）：59-60.

基金項目：國家自然科學基金項目（項目編號：51036002）。