煙氣污染物智慧環保云平臺管理與實踐

楊正宏，李廉明，俞 燕

（1.物產中大集團股份有限公司，浙江杭州 310003；2.嘉興新嘉愛斯熱電有限公司，浙江嘉興 314016）

0 引言

我國煤碳年消耗量約36 億噸，約占全球總煤耗的50%，燃煤過程釋放的污染物是造成大氣污染的重要原因，實現燃燒物減排、特別是燃煤污染物的高效減排，是解決當前氣候環境問題的關鍵。近年來，在國家大力推動煤炭清潔利用和公眾愈發關注區域大氣環境質量的時代背景下，電力熱力機組煙氣污染物減排技術取得了一系列重要突破。國家政府工作報告中兩次提到“推動燃煤電廠超低排放”和“全面實施燃煤電廠超低排放和節能改造”，也陸續出臺了的《全面實施燃煤電廠超低排放和節能改造工作方案》等一系列政策文件，明確要求2020 年前對燃煤機組全面實施超低排放。

浙江省是全國環境污染較為嚴重的地區之一，也是全國資源環境與發展矛盾最為尖銳的地區之一，未來大氣污染防治的任務依然十分艱巨。嘉興新嘉愛斯熱電有限公司220 t/h 鍋爐于2014 年9 月在國內率先完成熱電機組的超低排放改造，實現煙氣主要污染物排放達到燃氣輪機標準限值要求，為熱電機組的超低排放改造推廣提供了技術支持。

現有處理燃煤污染物的超低排放裝置在日常運維與管理過程中普遍存在著兩方面的問題：

（1）現有超低排放技術主要建立在工藝技術能力提升的基礎上，污染物減排過程中各工藝技術如：煙氣脫硝、脫硫、除塵裝置彼此相對獨立運行，易受鍋爐變負荷、變煤種的影響，導致煙氣處理量、污染物成分動態變化，缺乏整體的統籌優化與智能管控，難以保持超低排放的高效穩定。

（2）國家對電力行業的污染物排放控制要求日趨嚴格，煙氣超低排放也首先在電力行業推廣，對環保設施控制的效率、運行穩定性提出了更加嚴格的要求。電力行業超低排放環保島系統較為復雜，且大多數是通過多次提標改造而最終成型，可能包含了多種控制系統，由此產生了各種信息交流瓶頸，造成管理障礙。而熱電機組鍋爐超低排放系統面臨的情況尤為復雜，普遍存在燃料成分復雜、負荷波動頻繁等問題。DCS（Distributed Control System，集散控制系統）難以做到及時調整和響應，環保設施無法平穩運行，造成能耗物耗浪費、運行成本高的問題。現有MIS（Management Information System，管理信息系統）不能很好地引入DCS 數據，而SIS（Safety Instrumented System，安全儀表系統）缺乏對DCS 數據的深入分析處理，也就起不到指導生產運行和提供管理參考的作用。

在此背景下，為保障達標排放，亟需研發穩定高效的智能環保島系統以提高燃煤煙氣污染物超低排放系統的自動化和智能化水平，保障系統運行的可靠性、穩定性、精準性、可調性與經濟性，提升區域污染排放管控能力，為改善浙江省乃至全國大氣空氣質量提供重要技術支撐和保障。從企業內部管理的角度來看，亟需依托人工智能技術創建AI 模型，通過挖掘隱含規律和參數尋優，找到污染物減排的最佳解決方案，實現智慧生產，降低運行成本；同時通過大數據學習，實現物料管理、設備維護、智能報警等的智能管控，為公司提供經營決策參考，提高公司管理水平。

相對而言，國內外針對超低排放智慧環保島系統的研究與開發并不充分，本文將對典型熱電聯產機組煙氣污染物超低排放系統進行系統開發，從運行狀態監測、關鍵設備管理、性能評估與狀態預測、費效能效評估和數據錄入等方面開展探索研究，并為運行優化和設備管理提供一系列參考和建議。

1 技術方案

熱電聯產超低排放系統工藝復雜，設備多樣，部分裝置可協同脫除多種污染物，即便污染組分間存在相互耦合與競爭關系。從工業過程自動控制學科角度來看，熱電聯產煙氣超低排放系統具有多種參數輸入、多種參數輸出、強耦合、非線性和強不確定性等特點，是一種復雜的工業過程控制系統。這類系統中不同工藝位置的污染物濃度預測以及相應的運行參數優化有著更高的要求[1-2]。本文從數據收集、數據處理與應用和設備管理及運行優化3 個方面展開針對性研究。智慧環保島系統首頁見圖1。

圖1 智慧環保島系統首頁

1.1 數據收集

1.1.1 數據及數據庫

針對環保島系統中對污染物濃度預測及設備管理的數據需求，通過OPC 接口軟件采集現場DCS 數據，采用邊緣計算對數據源進行預處理，構建了基于MySQL 的超低排放系統運行數據的處理、傳輸、儲存的數據庫系統，為超低排放環保島系統各裝置入口/出口截面污染物濃度的精準預測、系統的優化運行、動態評估、設備管理、全局優化等功能提供支撐。

通過采集超低排放系統關鍵裝置和燃燒控制關鍵數據，構建相關污染物排放模型，設定能耗和環保達標率等二次參數，建立系統運行參數與物料消耗參數數據庫。采集的關鍵裝置包括鍋爐、SCR 脫硝裝置、ESP 除塵裝置等；采集的數據包括煤炭指標、氨水和石灰石等物料指標、環保在線運行與監測數據；建立的運行數據庫包括脫硝、脫硫、除塵等裝置及鍋爐在線運行數據；建立的物耗能耗數據庫包括煤質及物料、脫硝系統、除塵系統、脫硫系統的能耗及物耗；采集的物料主要包括煤炭、氨水、石灰石、飛灰等。根據不同裝置的運行特性，采集與整理各個裝置的關鍵運行數據，形成數據庫，以作為系統建模、評估、優化運行等工作的依據。

1.1.2 數據預處理

DCS 提取的數據信息易受到儀器性能與環境的影響，造成測得數據不精確。主要影響因素為噪聲的干擾與測量設備的故障。通過剔除測得數據的粗大值、減小噪聲信號的影響等措施，可提高測得數據的精確度，保證模型精度。

本文采用粗大值剔除、吹掃過程處理、數據平滑處理及數據歸一化等4 種處理方式對數據進行清洗及變換：吹掃過程處理采用線性插值的方法；數據平滑處理采用中指濾波算法；數據歸一化將不同單位和數量級的數據轉化為[0，1]區間范圍內的無量綱數。

1.2 數據處理與應用

超低排放環保島模型的優化問題屬于多模型復雜系統優化，可以用分散決策的方法來求解燃煤電廠環保島的運行優化問題。由于針對某一特定污染物的脫除裝置可能協同脫除其他多種污染物，使得該煙氣污染物脫除裝置的運行參數變化可能會影響到其他多種污染物的脫除效果，因此本文將脫硝、脫硫和除塵3 種污染物分別進行優化并執行全局期望約束條件。

1.2.1 污染物濃度預測模型

針對CEMS（Continuous Emission Monitoring System，煙氣在線監測系統）測量滯后特性，開發基于機器學習算法的脫硝裝置入口NOx濃度預測模型。以鍋爐側影響脫硝系統入口NOx濃度的關鍵因素以及脫硝系統入口NOx測量濃度為基礎，建立脫硝入口NOx濃度軟測量模型。采用循環神經網絡模型進行建模，通過隨時間反向傳播算法進行循環神經網絡的參數訓練。

采用機理與數據融合的建模方法，利用機理模型預測出口濃度，利用數據模型修正預測誤差。電除塵裝置顆粒物脫除整體模型主要包括脫除裝置入口濃度預測模型、飛灰顆粒電暈和裝置放電模型、飛灰顆粒物荷電模型以及遷移脫除模型。

通過對脫硫塔SO2脫除過程的機理分析，建立氣液傳質反應機理模型，采用神經網絡學習算法對脫硫系統出口SO2濃度預測機理模型的誤差進行校正，建立了濕法煙氣脫硫系統出口SO2濃度混合預測模型。

1.2.2 先進控制方法

選取多模型預測控制策略（MMPC）作為脫硝裝置的先進控制方法，將脫硝系統機理模型作為研究對象，并將脫硝系統入口NOx濃度軟測量與多模型控制方法結合形成脫硝裝置先進控制策略。

以建立的電除塵裝置機理數據融合模型為研究對象，同時考慮出口粉塵濃度和運行電壓最優值，采用偏差修正的方法實現電除塵裝置運行的在線優化。

結合建立的脫硫系統混合預測模型，確定影響出口濃度的主要參數，將動態矩陣算法（DMC）作為先進控制算法，對脫硫裝置進行先進控制。全局監測模塊如圖2 所示。

圖2 全局監測模塊

1.3 設備管理及運行優化

基于環保島運行數據庫與設備參數，對設備運行狀態及性能特性開展針對性研究，建立設備性能劣化曲線庫；提取表征設備運行狀態的指標參數，建立設備運行狀態與參數特征的關系，實現設備運行的狀態性能評估。構建設備狀態數據庫，能夠通過提取歷史數據對過去某時間點的設備運行狀態進行評估。設備管理模塊（圖3）打通各設備系統的數據交流通道，實現數據共享，保證信息傳遞流暢；通過建立設備基礎臺賬及檢修計劃、運行管理、檢修管理流程，實現設備管理綜合分析；利用智能算法，定位設備的高故障點，及時發現設備故障率高的真正原因，便于調整生產備品備件組織和進行有針對性的設備檢修。

圖3 設備管理模塊

針對電廠僅從DCS 及CEMS 系統監測系統運行狀態及污染物排放濃度，無法判斷數據的準確性，易造成系統偏離設定運行狀態及排放超標等問題，研究數據自校驗方法。采用多元統計分析法、交叉驗證法結合支持向量機、關聯規則等數據挖掘技術建立數據自校驗模型，實現傳感器參數的自校驗，從而及時發現數據異常并做出相應反饋，提高系統運行及管理的數據可靠性。分析歷史運行數據，找到各設備工況參數與污染物脫除效率、污染物排放濃度之間的關系并據此建立污染物排放預測模型，實現污染物排放濃度的提前預測，為保障機組污染物排放的穩定達標提供支撐。

基于結合環保島運行數據庫，進行污染物控制系統的能耗—物耗—成本評估，提出基于環保指標及經濟運行指標的環保島運行性能評估方法。

2 實施成效

通過研發燃煤煙氣污染物超低排放智慧環保島系統，進一步提高了熱電聯產機組信息化水平和運行管理水平。該系統實現了AI 技術在超低排放環保領域的應用和推廣，機組設備信息智能管理，生產安全穩定運行，物料管理和污染物排放控制運行成本—效益評估。通過卡邊控制先進技術，實現了生產精確控制；通過智能管理實現了管理的運行優化，提高了生產效率，實現節能減排、提高公司經濟效益的目的。具體效果如下：

（1）先進控制系統實現了低濃度側的卡邊控制和基于預測模型和出口濃度反饋的優化控制，使煙氣污染物排放曲線平滑穩定，在保證始終小于國家和地方政府的環保政策限值的條件下，減小排放曲線波動。

（2）智慧環保島系統的實施可節約機組運行成本，以新嘉愛斯熱電有限公司為例，氨水耗量節省0.007 t/h，電耗節省115 kW，按照年滿負荷運行8000 h 計，單臺機組年節約能耗費用55.6萬元，6 臺機組共節約成本超過300 萬元。

3 結語

智慧環保島系統的成功實施，不僅給公司帶來巨大的經濟利益，更能帶動火電/熱電的大氣環保行業的調整與升級，是節能環保領域的發展方向，是電力行業“兩化融合”的重要組成部分，其意義在于提高裝備設計、技術開發、系統優化、運行管理、環保性能等水平，推動人工智能產業化，實現信息化帶動工業化，工業化促進信息化，具有重大的環境和社會效益。