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基于Matlab的燃煤發電廠煙氣超低排放后脫硫系統辨識

2015-03-14 01:09:52
機電信息 2015年12期
關鍵詞:煙氣模型系統

張 亮 陳 瓏

(浙江天地環保工程有限公司,浙江 杭州310003)

1 概述

燃煤發電廠煙氣超低排放,就是通過多污染物高效協同控制技術,使燃煤機組的大氣主要污染物排放標準達到天然氣燃氣機組的排放標準,即煙塵≤5mg/Nm3,SO2≤35mg/Nm3,NOx≤50mg/Nm3。浙能某電廠脫硫系統為了實現出口SO2≤35mg/Nm3的目標,采用的脫硫增效改造方式為:新增兩臺漿液循環泵,將第二層和第三層噴淋層由標準式改為交互式;同時,隨著漿液循環量增大,原吸收塔漿池容積不夠,在吸收塔旁增加一個塔外漿池,以保證漿液停留時間。

脫硫系統實現超低排放后對系統穩定運行要求不斷提高。Matlab是美國MathWorks公司于1984年推出的商業數學軟件,經過不斷發展,已經成為最優秀的高技術數值計算仿真軟件。應用Matlab軟件對超低排放后的脫硫系統進行辨識,可使運行人員從宏觀上更精準操作脫硫運行,具有重要的運行指導意義。

2 基于Matlab的脫硫系統辨識

使用Matlab內嵌的System Identification Toolbox對脫硫系統進行辨識,主要步驟如圖1所示。

圖1 系統辨識流程圖

2.1 系統數據分析及先期背景分析

燃煤發電廠脫硫系統運行中與出口SO2排放濃度密切相關的主要因素有:機組負荷、吸收塔入口原煙氣SO2濃度、吸收塔入口溫度、吸收塔漿液pH、石灰石供漿量等。本文使用黑箱模型作為系統辨識手段,故設定的輸入、輸出如下:u1——石灰石供 漿 量 (t/h)、u2——機 組 負 荷 (MW)、u3——吸 收 塔 漿 液pH、u4——吸收塔入口原煙氣SO2濃度(mg/Nm3)、u5——吸收塔入口溫度(℃)為系統輸入;y1——吸收塔出口SO2濃度(mg/Nm3)為系統輸出。

各輸入及輸出數據如圖2所示。

2.2 系統辨識模型類型選擇

充分考慮模型精度及其復雜度,選用ARX模型建模,其模型通過最小二乘法估計得出。ARX為帶控制量的自回歸模型,模型中僅存白噪聲。ARX模型的表現形式為:

式中,y(t)為輸出;u(t)為輸入;e(t)為噪聲信號。

圖2 系統輸入及輸出

2.3 模型計算及模型辨識

使用Matlab內嵌的System Identification Toolbox進行系統辨識。選擇脫硫系統穩定運行、常用工況條件下,由脫硫DCS系統導出的數據進行辨識,同時比較不同模型參數條件下辨識結果,擇優使用。系統辨識結果如圖3所示。

圖3 實測輸出與仿真輸出

如圖3所示,通過比較實測輸出與仿真輸出差異,同時兼顧模型精度及其復雜度,選取模型“ARX351”作為系統辨識結果,此ARX模型可靠有效,可用于粗略仿真本文所研究的燃煤電廠脫硫系統。

此模型具體參數為:

2.4 數據分析及后期工作

由圖2可知,使用本文所選模型進行系統辨識,雖可一定程度上仿真此脫硫系統,但精度并不十分理想。影響其精度的可能原因有:

(1)DCS系統采樣所用傳感器精度不足;

(2)脫硫系統外設備(如引風機)對系統有顯著影響;

(3)采樣數據樣本不夠大。

以上所述問題在后續工作中有望進一步改進完善。

3 結語

應用強大的Matlab軟件對實現超低排放后的脫硫系統進行辨識,結果表明:Matlab是一款程序簡單、使用方便、功能強大的仿真軟件,其可視化程度高,方便利用脫硫運行數據計算結果,為運行人員提供邏輯關聯思考與運行參數指導。當然,脫硫系統實現超低排放后,出口SO2濃度≤35mg/Nm3,而脫硫效率受進口SO2濃度、液氣比、pH、煙氣溫度等多種因素影響。本次辨識設計只考慮常用工況下的模式,進行了初步的運算,伴隨脫硫系統在各種工況下運行得到更多數據后,此辨識模型可進一步優化完善。

[1]李丹,李立清,宋劍飛.應用 Matlab仿真煙氣脫硫除塵過程[J].環境科學與技術,2004(5)

[2]于佰建,劉君,陳磊.基于 MATLAB的ARX模型辨識[A].華北電力大學第五屆研究生學術交流年會論文集[C],2007

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