摘要：火電機(jī)組脫硝系統(tǒng)被控對象具有大慣性、大滯后、多源擾動(dòng)等特性問題，導(dǎo)致常規(guī)串級(jí)控制方法無法有效投入自動(dòng)。為了提升脫硝控制系統(tǒng)的控制性能，結(jié)合改進(jìn)Smith預(yù)估補(bǔ)償控制策略與自抗擾控制策略，提出了一種改進(jìn)的串級(jí)脫硝優(yōu)化控制系統(tǒng)，算法簡單，易于DCS組態(tài)搭建。通過仿真驗(yàn)證可知，所提改進(jìn)串級(jí)控制無論在設(shè)定值跟蹤還是抗擾動(dòng)能力方面均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)串級(jí)PID控制，具有較好的實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：脫硝系統(tǒng);串級(jí)控制;Smith預(yù)估補(bǔ)償;自抗擾控制;PID控制器

中圖分類號(hào)：TK321" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號(hào)：1671-0797（2024）24-0014-04

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2024.24.004

0" " 引言

燃煤火電機(jī)組脫硝系統(tǒng)大多采用選擇性催化還原脫硝方式（Selective Catalytic Reduction，SCR），該方法脫硝效率高，技術(shù)成熟，因而應(yīng)用廣泛[1-2]?？紤]到安全性問題，當(dāng)前大多電廠完成了尿素替代傳統(tǒng)液氨方式的改造，但脫硝反應(yīng)本質(zhì)機(jī)理未改變[3]。然而脫硝系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過程中，由于自身大慣性、大滯后及非線性問題，控制系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，甚至自動(dòng)都無法有效投入[4]。

傳統(tǒng)脫硝控制系統(tǒng)大多采用經(jīng)典的串級(jí)控制策略，以PID調(diào)節(jié)器作為控制器，無法對存在大慣性、大滯后及非線性特性的對象實(shí)現(xiàn)有效控制。

為解決脫硝控制系統(tǒng)存在的問題，許多學(xué)者開展了相關(guān)研究。

文獻(xiàn)[5]針對脫硝系統(tǒng)自身特性，提出了一種基于多維狀態(tài)信息和分段獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)優(yōu)化的深度確定性策略梯度協(xié)同PID控制器，將其用于脫硝系統(tǒng)控制設(shè)計(jì)，仿真表明，可提升PID控制效果與魯棒性。

文獻(xiàn)[6]為提升脫硝控制系統(tǒng)的設(shè)定值跟蹤與擾動(dòng)抑制能力，結(jié)合改進(jìn)自抗擾與前饋控制，設(shè)計(jì)了脫硝優(yōu)化控制系統(tǒng)，取得了較好的控制效果。

文獻(xiàn)[7]提出了一種串級(jí)自耦PID控制器，仿真測試表明該方法具有更佳的響應(yīng)速度，同時(shí)無超調(diào)，抗干擾能力與魯棒性優(yōu)。

文獻(xiàn)[8]提出一種模型輔助遲延線性自抗擾控制器，參數(shù)整定簡單，通過與其他控制器比較，進(jìn)一步提升了設(shè)定值跟蹤與抗干擾能力。

文獻(xiàn)[9]基于預(yù)測控制，提出了一種偽前饋動(dòng)態(tài)矩陣控制算法，通過算法改進(jìn)，簡化了優(yōu)化計(jì)算，通過仿真驗(yàn)證了算法的有效性與優(yōu)勢。

基于模糊控制[10]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]等的人工智能算法也在脫硝控制中得到了應(yīng)用，并通過仿真驗(yàn)證了算法的有效性。

然而，由于當(dāng)前火電機(jī)組DCS控制平臺(tái)的限制，大量的先進(jìn)控制算法在實(shí)際應(yīng)用過程中存在較多問題，另外，眾多的先進(jìn)控制算法存在整定參數(shù)多、參數(shù)整定困難等問題。因此，如何有效提升脫硝控制系統(tǒng)的控制性能，且使所采用的控制算法易于工程實(shí)施成為本文研究的出發(fā)點(diǎn)。

本文針對脫硝系統(tǒng)被控對象的動(dòng)態(tài)特性特點(diǎn)，結(jié)合改進(jìn)Smith預(yù)估補(bǔ)償控制策略與自抗擾控制策略，提出了一種串級(jí)脫硝優(yōu)化控制系統(tǒng)，提升了脫硝控制系統(tǒng)的設(shè)定值跟蹤與抗擾動(dòng)能力，同時(shí)算法簡單，易于DCS組態(tài)搭建。首先，本文對傳統(tǒng)脫硝控制系統(tǒng)與控制模型進(jìn)行了介紹;然后，分析了改進(jìn)Smith預(yù)估補(bǔ)償控制與自抗擾控制策略兩種控制算法的串級(jí)融合結(jié)構(gòu)與算法;最后，通過仿真對比驗(yàn)證了所提算法的有效性。

1" " 脫硝控制結(jié)構(gòu)和控制模型

火電機(jī)組SCR脫硝系統(tǒng)工藝示意圖如圖1所示，鍋爐燃燒產(chǎn)生的煙氣進(jìn)入SCR反應(yīng)器，氮氧化物與氨氣、空氣的混合氣體在催化劑的作用下發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，將氮氧化物轉(zhuǎn)化為氮?dú)馀c水[12]。

傳統(tǒng)脫硝控制系統(tǒng)采用串級(jí)控制結(jié)構(gòu)，控制結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖中，SCR出口NOx濃度設(shè)定值r與測量值y2比較送入外回路PID控制器計(jì)算得到噴氨量需求設(shè)定值u2，與噴氨流量反饋值y1比較送入內(nèi)回路P控制器計(jì)算得出噴氨閥門開度指令。

外回路主調(diào)節(jié)PID控制器表達(dá)式為：

式中：kp、Ti和Td為PID控制器的比例系數(shù)、積分時(shí)間和微分時(shí)間。

文獻(xiàn)[8]建立了多負(fù)荷段的脫硝系統(tǒng)傳遞函數(shù)模型，本文選取80%負(fù)荷點(diǎn)的模型作為被控模型。其中噴氨閥門開度到實(shí)際噴氨流量的傳遞函數(shù)模型如下：

噴氨流量對SCR出口NOx濃度的傳遞函數(shù)關(guān)系表達(dá)式為：

從式（3）可以看出，脫硝系統(tǒng)存在大慣性與大時(shí)滯特征，并且時(shí)滯特征占主導(dǎo)地位。

2" " 改進(jìn)串級(jí)控制算法

由于脫硝控制系統(tǒng)存在較大的純時(shí)延環(huán)節(jié)，且常規(guī)PID控制為事后調(diào)節(jié)控制器，無法保障脫硝系統(tǒng)的快速精準(zhǔn)控制，為此將外回路PID控制器更改為Smith預(yù)估補(bǔ)償控制器?？紤]到常規(guī)Smith預(yù)估補(bǔ)償控制器魯棒性差，本文采用了一種改進(jìn)的Smith預(yù)估補(bǔ)償控制器[13]，該算法較好地解決了Smith預(yù)估補(bǔ)償控制器魯棒性差的問題。另一方面，由于脫硝系統(tǒng)擾動(dòng)包括負(fù)荷、閥門非線性、閥前壓力波動(dòng)、入口NOx濃度波動(dòng)等多擾動(dòng)問題，將快速消除內(nèi)擾的內(nèi)回路控制器P更改為自抗擾控制器（Active Disturbance Rejection Control，ADRC）[14]，ADRC相對于PID控制器具有更優(yōu)的擾動(dòng)抑制能力。改進(jìn)的控制結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

圖中的虛線框內(nèi)為內(nèi)回路自抗擾控制器。ESO為擴(kuò)張狀態(tài)觀測器，其計(jì)算表達(dá)式為：

式中：β1、β2為擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的可調(diào)參數(shù)。

以上改進(jìn)的線性ADRC算法控制器參數(shù)整定過程如下：

3）b0=k0，k=2.5，β1=20，β2=100。

外回路為改進(jìn)的Smith預(yù)估補(bǔ)償控制器，改進(jìn)點(diǎn)為增加了反饋偏差的反饋環(huán)節(jié)H（s）到控制器R（s）的輸出，其他部分與傳統(tǒng)Smith預(yù)估補(bǔ)償控制完全相同。需要說明的是關(guān)于H（s）的選擇問題，其計(jì)算表達(dá)式如下：

3" " 仿真研究

基于圖3的控制結(jié)構(gòu)圖以及上述參數(shù)的確定方法，針對脫硝系統(tǒng)計(jì)算所有控制器參數(shù)：

自抗擾控制器參數(shù)設(shè)置為：b0=1，k=2.5，β1=20，β2=100。

改進(jìn)的Smith預(yù)估補(bǔ)償控制器參數(shù)設(shè)置為：

為了驗(yàn)證所提控制算法的有效性，將所提算法與傳統(tǒng)串級(jí)PID控制策略進(jìn)行比較，參數(shù)整定策略采用文獻(xiàn)[15]所用的整定方法，串級(jí)控制策略設(shè)定參數(shù)如下：kp=0.381，Ti=80。

控制效果對比曲線與控制指令對比曲線如圖4、圖5所示。

由圖4可知，脫硝系統(tǒng)出口NOx濃度設(shè)定值在100 s由0階躍到1，可以看出所提出的改進(jìn)算法在調(diào)節(jié)速度與調(diào)節(jié)時(shí)間上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)串級(jí)控制，同時(shí)調(diào)節(jié)過程超調(diào)量也小于傳統(tǒng)串級(jí)控制策略，證明了所提改進(jìn)串級(jí)控制算法在設(shè)定值跟蹤方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)串級(jí)方案，超調(diào)量約為傳統(tǒng)串級(jí)控制的一半，調(diào)節(jié)時(shí)間縮短了200 s左右。在擾動(dòng)抑制方面，從圖4可以看出，在1 000 s時(shí)刻在控制輸入端加入了幅度為1且經(jīng)過了30 s的慣性的擾動(dòng)量，從仿真曲線中可以看出，改進(jìn)的串級(jí)控制策略無論在擾動(dòng)抑制幅度還是調(diào)整時(shí)間上均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)串級(jí)控制方法，在改進(jìn)算法中，擾動(dòng)對出口NOx濃度的影響非常小，而在傳統(tǒng)串級(jí)控制策略中，擾動(dòng)幅度大，擾動(dòng)抑制恢復(fù)慢。從圖5中控制指令的動(dòng)作情況看，由于改進(jìn)串級(jí)控制在控制指令動(dòng)作幅度及快速性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的串級(jí)控制策略，所以本文提出的改進(jìn)串級(jí)控制策略在設(shè)定值跟蹤性能及擾動(dòng)抑制能力方面均優(yōu)于傳統(tǒng)串級(jí)控制方法。

4" " 結(jié)論

本文針對脫硝系統(tǒng)自身所具有的大滯后、大慣性以及多擾動(dòng)等控制難點(diǎn)問題提出了一種改進(jìn)的串級(jí)策略，該算法融合了改進(jìn)的Smith預(yù)估補(bǔ)償控制與自抗擾ADRC控制策略，改進(jìn)的Smith預(yù)估補(bǔ)償作為主調(diào)節(jié)器解決了被控對象大慣性與大滯后問題，自抗擾ADRC控制器作為副調(diào)節(jié)器解決了被控對象多擾動(dòng)問題。仿真測試表明，所提出的改進(jìn)串級(jí)控制算法在設(shè)定值跟蹤、擾動(dòng)抑制方面與傳統(tǒng)串級(jí)控制方法對比具有明顯的優(yōu)勢，算法簡單，可實(shí)施性較好，具有較高的實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 徐國飚.300 MW火電機(jī)組脫硝控制策略設(shè)計(jì)與優(yōu)化[J].機(jī)電信息，2023（4）：63-66.

[2] 薛鵬.火電機(jī)組脫硝系統(tǒng)自動(dòng)控制優(yōu)化研究[J].機(jī)電信息，2022（16）：14-17.

[3] 萬濤.火電機(jī)組熱解尿素法脫硝控制優(yōu)化[J].機(jī)電信息，2023（3）：77-80.

[4] 李賑，馬劍宇，紀(jì)翾.1 000 MW機(jī)組脫硝自動(dòng)控制問題分析與邏輯改造[J].機(jī)電信息，2023（23）：76-80.

[5] 趙征，劉子涵.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的SCR脫硝系統(tǒng)協(xié)同控制策略研究[J].動(dòng)力工程學(xué)報(bào)，2024，44（5）：802-809.

[6] 李炳楠，朱峰，梁正玉，等.基于改進(jìn)自抗擾控制和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的脫硝系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J].控制理論與應(yīng)用，2023，40（6）：1034-1042.

[7] 曾鵬，曾喆昭，黃利容.SCR脫硝系統(tǒng)的串級(jí)自耦PID控制方法[J].動(dòng)力工程學(xué)報(bào)，2024，44（1）：84-90.

[8] 楊超杰，劉長良，王梓齊，等.SCR脫硝系統(tǒng)的改進(jìn)線性自抗擾優(yōu)化控制研究[J].動(dòng)力工程學(xué)報(bào)，2023，43（7）：893-900.

[9] 王德華，顧滌楓，石堯，等.SCR脫硝系統(tǒng)偽前饋動(dòng)態(tài)矩陣控制算法的應(yīng)用[J].制造業(yè)自動(dòng)化，2023，45（7）：200-204.

[10] 陸晨旭，高海東，高林，等.基于粒子群算法的模糊控制器設(shè)計(jì)及其在煙氣脫硝中的應(yīng)用[J].熱力發(fā)電，2022，51（4）：188-193.

[11] 馬增輝，徐慧儀，朱潤潮.基于互信息和PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SCR脫硝擾動(dòng)補(bǔ)償控制[J].熱能動(dòng)力工程，2020，35（5）：281-288.

[12] 楊小龍，崔曉波，于國強(qiáng)，等.基于多目標(biāo)優(yōu)化的脫硝系統(tǒng)改進(jìn)自抗擾控制[J].控制工程，2023，30（11）：2066-2074.

[13] FELIU-BATLLE V，RIVAS-PEREZ R.Control of the temperature in a petroleum refinery heating furnace based on a robust modified Smith predictor[J]. ISA transactions，2021（112）：251-270.

[14] 張永，王佑，薛亞麗，等.線性自抗擾控制器的改進(jìn)設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J].動(dòng)力工程學(xué)報(bào)，2023，43（1）：34-40.

[15] SKOGESTAD S.Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning[J].Journal of Process control，2003，13（4）：291-309.