[发明专利]用于使用模型预测控制器来优化化学循环燃烧装置的设备

说明书

技术领域

本公开大体涉及优化系统，并且更具体地涉及用于化学循环(chemical looping)装置的过程设计与控制优化系统。

背景技术

化学循环(CL)是可用于发电装置的目前开发的过程，该发电装置燃烧诸如煤、生物量和其它机会燃料的燃料。CL过程可实施于发电装置中，并且在减小装置大小、减少排放和增加装置操作效率以及其它益处方面提供有前景的改进。

典型的CL系统利用高温过程，由此诸如钙基或金属基化合物的固体例如在称作氧化器的第一反应器与称作还原器的第二反应器之间“循环”。在氧化器中，来自喷入氧化器内的空气的氧在氧化反应中由固体捕集。然后所捕集的氧由氧化固体携带到还原器以例如用于诸如煤的燃料的燃烧和/或气化。在还原器中的还原反应之后，不再具有捕集的氧的固体返回到氧化器以再次氧化，并且重复该循环。

取决于燃料与空气的比率，在氧化反应和还原反应中产生不同的气体。因此，可控制燃料与空气的比率使得CL系统可以以不同方式利用，诸如：作为混合燃烧气化过程，其产生氢气用于燃气涡轮、燃料电池和/或其它基于氢气的应用；作为混合燃烧气化过程，其产生合成气体(合成气)，该合成气体包含不同量的氢气和二氧化碳用于燃气涡轮和/或燃料电池；或者作为燃烧过程用于基于燃烧的蒸汽发电装置。

CL过程例如比诸如常规循环流化床(CFB)装置的传统装置的过程更复杂。因此，应用于CL过程的传统装置控制必然导致用于每个CL环路的单独的控制环路。然而，使用用于每个CL环路的单独控制环路效率较低，并且不优化CL过程的性能，这是因为精确控制取决于每个环路中的多个参数以及在环路之间交叉的参数的协调控制。

此外，CL过程具有多相流动和化学反应，其特征为由于质量输送和化学反应速率所致的过程非线性和时间延迟。因此，在过程设计的早期阶段不考虑控制优化系统的传统发电装置设计还不足以用于过程性能与系统可操作性的集成优化。

另外，CL过程中的许多变量是非线性的和/或具有与其它变量复杂的关系，例如变量的环路间的相互作用。因此，有效地模拟这些多个相互依赖变量关系的模型迄今是不精确的、效率低的并且工作起来困难和/或耗时。

因此目前已开发的优化系统集中于优化常规燃烧发电装置。此外，这些优化系统集中于解决很具体的局部优化问题而不是装置操作的全局优化。此外，用于常规燃烧发电装置的相关统计分析基于变量之间线性关系的假设。因此，用于常规燃烧发电装置的相关统计分析当用于分析CL过程中变量的复杂的、相互关联的非线性动态时是繁琐的并且不精确的。

在基于CL系统的下一代发电装置中，蒸汽-水侧控制要求将保持与当前常规装置基本上相同(例如，给水与蒸汽流量、蒸汽压力、蒸汽温度、汽包液位)。然而，预期的是，将需要利用蒸汽-水侧变量和燃烧/气化CL变量的改进的控制以更好地处理CL过程中固有过程变量相互作用。此外，常规发电装置模拟器限于蒸汽/水侧过程动态并且仅仅非常简单的燃烧或炉过程动态被建模；诸如在CL过程中的复杂的气氛控制系统的动态模型在此时是不可用的。

还需要CL系统的过程与器械集成和优化。更具体而言，CL集成过程目前并未以经济最佳操作条件受到控制。这在负荷变化期间和当发生其它装置干扰时尤为如此。上文所述的许多变量和过程之间的复杂关系影响CL过程的性能，并且还使最佳地且有效地控制CL过程的努力复杂化。

因此，希望开发集成过程设计与控制优化系统，并且更具体地克服上述不足的用于CL发电装置的集成过程设计与控制优化系统。

发明内容

根据本文所示的方面，提供用于优化发电装置的化学循环过程的控制系统，其包括优化器、收入算法和成本算法。收入算法基于发电装置的多个输入参数提供收入输入至优化器。成本算法基于发电装置的多个输出参数提供成本输入至优化器。优化器基于收入输入和成本输入中的至少一个确定优化的操作参数方案，并且供应优化的操作参数方案至发电装置。

根据本文所示的其它方面，用于优化发电装置的系统包括化学环路，其具有用于接收输入参数的输入端和用于输出输出参数的输出端。该系统还包括非线性控制器，其接收输出参数，基于所接收的输出参数优化输入参数，并且输出优化的输入参数至化学环路的输入端。