陳 靜,洪 喬,姜媛媛

(安徽理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，安徽 淮南 232001)

目前在國(guó)內(nèi),絕大多數(shù)燃煤發(fā)電機(jī)組火電脫硝系統(tǒng)NOx出口質(zhì)量濃度控制效果差，直接導(dǎo)致火電鍋爐中的進(jìn)出口NOx含量超標(biāo)及氨大量逃逸，釋放過(guò)量的氨基硫酸氨造成空氣二次污染,損壞脫硫塔、除塵設(shè)備.根據(jù)環(huán)境保護(hù)部要求，燃煤發(fā)電機(jī)組實(shí)現(xiàn)超低NOx排放[1].改進(jìn)SCR脫硝系統(tǒng)的控制顯得至關(guān)重要，NOx出口質(zhì)量濃度穩(wěn)定控制更是其研究的關(guān)鍵.何軍林等人針對(duì)SCR煙氣脫硝經(jīng)典控制策略做了分析研究[2].劉宗奎等加入前饋環(huán)節(jié)對(duì)SCR脫硝系統(tǒng)控制進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償[3].李剛等提出了史密斯串級(jí)控制策略，控制系統(tǒng)快速性得到改善[4].文獻(xiàn)[5]應(yīng)用預(yù)測(cè)控制優(yōu)化SCR脫硝控制策略.文獻(xiàn)[6]中給出采用模型預(yù)測(cè)的脫硝系統(tǒng)優(yōu)化計(jì)算,使氨逃逸率下降.文獻(xiàn)[7-8]采用DMC算法優(yōu)化脫硝控制系統(tǒng)，抗干擾能力明顯改善.文獻(xiàn)[9]設(shè)計(jì)了一組多模型動(dòng)態(tài)矩陣的噴氨優(yōu)化控制器，改善了NOx出口含量波動(dòng).但是，被控對(duì)象的時(shí)變性和外界干擾等因素會(huì)擴(kuò)大預(yù)測(cè)值與實(shí)際輸出值的偏差，使用DMC控制算法時(shí)，需要對(duì)控制輸出進(jìn)行補(bǔ)償.劉斌等人采用最小二乘法在線辨識(shí)，修正模型參數(shù)，改善控制性能[10].馬平等人將DMC算法與前饋控制結(jié)構(gòu)相結(jié)合，明顯改善了摩爾比煙氣脫硝控制[11].趙海娟等人設(shè)計(jì)了前饋控制器補(bǔ)償擾動(dòng)量，減小預(yù)測(cè)控制器誤差[12].當(dāng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際輸出值偏差較大時(shí)，上述補(bǔ)償措施僅利用當(dāng)前偏差對(duì)預(yù)測(cè)進(jìn)行校正，容易造成過(guò)補(bǔ)償或欠補(bǔ)償.為了解決這一問(wèn)題,本文提出采用模糊自適應(yīng)性PID補(bǔ)償?shù)腄MC控制算法,在動(dòng)態(tài)矩陣控制器基礎(chǔ)上加入模糊自適應(yīng)性PID(Fuzzy Adaptive PID,FA-PID)實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)測(cè)控制偏差的精準(zhǔn)補(bǔ)償.

1 SCR脫硝系統(tǒng)NOx質(zhì)量濃度的動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制

1.1 SCR脫硝系統(tǒng)介紹

污染物的NOx排放主要為一氧化氮和二氧化氮，火電機(jī)組SCR脫硝系統(tǒng)通過(guò)往煙氣內(nèi)噴入氨，實(shí)現(xiàn)氮氧化物凈化的目標(biāo)，具有脫氮效率高、技術(shù)成熟、無(wú)二次污染、可靠等優(yōu)點(diǎn).SCR煙氣脫硝工藝流程如圖1所示.

圖1 SCR脫硝工藝流程圖

SCR脫硝屬于復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)，易被多種因素影響，具有復(fù)雜性、時(shí)變性、大滯后等特點(diǎn)，現(xiàn)有噴氨量控制策略無(wú)法及時(shí)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)調(diào)節(jié)噴氨量，控制效果差.本文采用DMC控制算法,通過(guò)SCR系統(tǒng)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的出口NOx質(zhì)量濃度，優(yōu)化調(diào)整一段時(shí)間內(nèi)的噴氨量,實(shí)現(xiàn)NOx出口質(zhì)量濃度的提前控制.

1.2 動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制

預(yù)測(cè)模型作為DMC控制的基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)之上應(yīng)用了在線滾動(dòng)優(yōu)化指標(biāo)，并且還加入了反饋校正策略，目的是為了減小被控對(duì)象的未知性，滯后性與時(shí)變性的影響，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)控制.

1.2.1 預(yù)測(cè)模型

(1)

對(duì)于有M個(gè)連續(xù)控制增量輸入的系統(tǒng)其輸出預(yù)測(cè)值如下：

(2)

1.2.2 滾動(dòng)優(yōu)化

在有限的時(shí)間域中求解性能指標(biāo)函數(shù)進(jìn)而獲取最好的控制量，其優(yōu)化性能指標(biāo)函數(shù)如下：

(3)

其中：ωP(k)=[ωP(k+1),ωP(k+2),…,ωP(k+P)]T；Q=diag(q1,q2,…,qP)；R=diag(r1,r2,…,rM).

(4)

式(4)為t=kT時(shí)求得的控制增量集合.本算法只用求得的最優(yōu)控制增量序列中的Δu(k)與u(k-1)相加生成u(k)作用于系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu).

式(4)計(jì)算得到最優(yōu)控制增量序列只取首元素，則：

(5)

dT=CT(ATQA+R)-1ATQ[d1…dP]

(6)

其中:dT稱為控制向量，CT=[1 0 … 0].

1.2.3 反饋校正

在下一個(gè)采樣周期，為避免干擾或者其他因素導(dǎo)致的誤差，DM算法中利用反饋信息構(gòu)成閉環(huán)補(bǔ)償來(lái)修正輸出.下一時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值為

(7)

DMC控制中反饋校正根據(jù)預(yù)測(cè)偏差值修正控制器輸出，預(yù)測(cè)偏差為：

(8)

其中：y(k+1)是第(k+1)時(shí)刻控制系統(tǒng)被控對(duì)象的實(shí)際輸出.

輸出偏差反映了動(dòng)態(tài)矩陣控制算法預(yù)測(cè)模型中各種干擾、時(shí)變性等各種各樣的不確定性因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，偏差用以更新預(yù)測(cè)輸出向量取值.計(jì)算公式為：

(9)

N|k+1)]T

(10)

隨著時(shí)間推移，偏差校正后的輸出預(yù)測(cè)值也需要對(duì)其進(jìn)行位移操作，作為(k+1)時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值.式(11)為其向量形式：

(11)

DMC控制算法結(jié)構(gòu)如圖2所示.

圖2 DMC控制算法結(jié)構(gòu)

由于在實(shí)際應(yīng)用時(shí)有干擾、模型出現(xiàn)誤差和一些其他未知的影響因素，DMC控制中的反饋校正環(huán)節(jié)消除偏差效果并不理想，故利用FA-PID控制器將預(yù)測(cè)偏差量模糊化，進(jìn)而修正控制DMC控制器的輸出，共同控制被控對(duì)象，減弱偏差過(guò)大時(shí)對(duì)系統(tǒng)控制性能造成的影響.

2 基于模糊自適應(yīng)PID補(bǔ)償?shù)膭?dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制

2.1 模糊自適應(yīng)PID控制算法

FA-PID算法是用PID算法控制，模糊部分在線調(diào)整PID參數(shù).在受到外界干擾或是被控對(duì)象發(fā)生改變時(shí)，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)，改善了PID工作時(shí)的動(dòng)態(tài)特性.由被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型確定的參數(shù)為KP0、KI0、KD0，以及偏差e和偏差變化率ec，F(xiàn)A-PID推理工作是在事先參定下的模糊規(guī)則中實(shí)現(xiàn)的，PID控制器的矯正量如下式所示：

(12)

模糊自整定是不斷計(jì)算偏差e和ec偏差變化率，依據(jù)模糊控制規(guī)則檢測(cè)偏差值和推理，從而修正PID三個(gè)參數(shù)KP、KI、KD.

2.2 基于模糊自適應(yīng)PID補(bǔ)償?shù)膭?dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制算法

由于存在模型失配、被控對(duì)象時(shí)變性或外界環(huán)境干擾等因素，DMC算法預(yù)測(cè)值與實(shí)際輸出值偏差較大.本文提出FA-PID控制用于補(bǔ)償DMC控制器輸出，既能保證系統(tǒng)的提前控制，又能提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、抗干擾性.算法結(jié)構(gòu)如圖3所示.

圖3中動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制算法反饋校正得到的差值作為FA-PID的輸入誤差.由動(dòng)態(tài)矩陣控制輸出的控制增量Δu1(k)加上FA-PID控制輸出Δu2(k)得到系統(tǒng)最后的控制輸出，再與上一時(shí)刻的控制量u(k-1)一起作用于SCR脫硝噴氨閥門(mén)控制，結(jié)合后的控制器更加靈活且具有更好的抗干擾性與魯棒性.

圖3 FA-PID補(bǔ)償DMC控制器結(jié)構(gòu)

3 系統(tǒng)仿真

3.1 構(gòu)建SCR脫硝模型

SCR脫硝系統(tǒng)具有滯后性、大慣性的特點(diǎn)，是一個(gè)帶純延時(shí)的二階慣性系統(tǒng)，表示為：

(13)

其中：k為G(s)的比例增益；τ為G(s)的滯后延時(shí)時(shí)間；T1、T2為G(s)的慣性時(shí)間常數(shù)；ΔY(s)為SCR出口NOx質(zhì)量濃度變化量；ΔU(s)為噴氨閥門(mén)(流量)開(kāi)度.

圖4為500 MW下脫硝對(duì)象的階躍響應(yīng)曲線.虛線為辨識(shí)后的模型.

圖4 500 MW火電機(jī)組的階躍響應(yīng)曲線

通過(guò)作圖法求得其傳遞函數(shù)為：

(14)

3.2 仿真結(jié)果分析

為了驗(yàn)證FA-PID補(bǔ)償DMC控制算法在火電機(jī)組SCR脫硝系統(tǒng)中的可行性和有效性，本文仿真實(shí)驗(yàn)依托Matlab/Simulink實(shí)現(xiàn)，分別搭建了DMC控制算法以及FA-PID補(bǔ)償?shù)腄MC控制算法仿真模型，并運(yùn)行觀察結(jié)果.

在Matlab/Simulink中，構(gòu)建FA-PID補(bǔ)償DMC算法仿真系統(tǒng)，如圖5所示.

圖5 FA-PID補(bǔ)償動(dòng)態(tài)矩陣預(yù)測(cè)控制算法仿真模型圖

在搭建好仿真模型后，分別進(jìn)行了兩種控制方式下噴氨閥門(mén)開(kāi)度變化和NOx出口質(zhì)量濃度變化對(duì)比實(shí)驗(yàn)，仿真時(shí)間設(shè)為3 000 s，如圖6、7所示.

考慮到實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中難免存在干擾或者設(shè)定值改變等情況，本文也驗(yàn)證了算法的抗干擾能力由圖6、7可知：

圖6 兩種控制方式下噴氨閥門(mén)開(kāi)度變化

1)對(duì)于設(shè)定值階躍變化，F(xiàn)A-PID補(bǔ)償DMC控制算法的調(diào)節(jié)時(shí)間明顯小于DMC控制，且超調(diào)較小，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定控制.

圖7 兩種控制方式下NOx出口質(zhì)量濃度變化

2)對(duì)于外加階躍擾動(dòng)，F(xiàn)A-PID補(bǔ)償DMC控制算法響應(yīng)速度快，調(diào)節(jié)時(shí)間小，抗干擾能力明顯提升.綜合考慮穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)性能，基于FA-PID補(bǔ)償?shù)腄MC控制性能更好.

4 結(jié) 語(yǔ)

本文提出了一種模糊自適應(yīng)PID補(bǔ)償優(yōu)化DMC控制算法，解決了SCR煙氣脫硝系統(tǒng)的NOx出口質(zhì)量濃度波動(dòng)大、穩(wěn)定性差的問(wèn)題.DMC控制算法是一種實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)并不斷優(yōu)化的算法，提升了控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和魯棒性；FA-PID算法通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)前饋以修正控制動(dòng)態(tài)矩陣控制器的輸出，克服了外部干擾，提升了控制系統(tǒng)準(zhǔn)確性.本研究中系統(tǒng)模型精度影響控制性能，構(gòu)建更加精確的預(yù)測(cè)模型是下一步的研究方向.