[发明专利]SCR脱硝NOx浓度的趋近二阶小惯性对象预估算法

说明书

本发明公开一种SCR脱销NOx浓度的趋近二阶小惯性对象预估算法，该方法通过获取SCR脱销出口连续的NOx浓度值；然后将连续NOx浓度值进行超前滞后计算得到的值分别进行两次滞后计算和一次二阶微分计算；最后将连续NOx浓度值进行超前滞后计算得到的值和两次滞后计算和一次二阶微分计算的值按比例求和得到NOx浓度的趋近二阶小惯性对象预估值。应用本发明方法的SCR脱硝控制系统克服了定值扰动试验效果不理想的现象。

技术领域

本发明涉及一种SCR脱硝NOx浓度的趋近二阶小惯性对象预估算法，属于火力发电厂中脱硝控制技术领域。

背景技术

绝大多数火力发电厂的脱硝系统采用SCR喷氨脱硝模式。以常规火力发电厂SCR脱硝系统为例，当SCR脱硝控制系统处于一种喷氨量稳定、SCR出口NOx浓度也基本稳定的状态。若火力发电厂运行人员想降低SCR出口NOx浓度，随即增加喷氨量，2min左右，SCR脱硝出口NOx浓度开始下降；15min左右，SCR脱硝出口NOx浓度达到稳定状态。这种对喷氨量变化后，SCR出口NOx浓度变化缓慢的系统，是一种典型的超级大惯性系统。个别电厂SCR脱硝出口NOx浓度对氨气的改变量的响应，甚至比上述案例要慢一倍，远远超出运行人员能够承受的心理极限。在《自动控制原理》教材中，用常规自动控制方案控制大惯性系统很难取得较好的控制效果。通常情况下，电厂选择不投自动；或投自动，但忽视NOx浓度大幅度波动(稳定性很差)。

部分优化公司采用的自动控制方案为模型预测控制(MPC)，也有部分公司采用史密斯预估算法。以脱硝控制为例，分析如下：

模型预测控制(MPC)的核心思想是：根据对象特性及喷氨量的改变量，预估未来某个时刻主信号的状态，再调整喷氨量；如果引入超调、执行器开度的波动概念，就形成了最优模型预测控制。模型预测控制的缺点是：无法解决自动控制学科领域的0点与实际控制系统中0点的差别。在二者差别不大的控制系统中，有应用的案例；但相关文献一般不公布定值扰动控制效果。在二者差别较大的控制系统，根本无法应用，如主汽温控制。另外，它是采用时域概念设计的控制系统，在DCS上无法编辑，也就无法推广应用。

史密斯预估算法的核心思想是：对于大惯性纯延迟对象，通过某种方法，将原系统控制对象的延迟去除，预估为没有延迟的控制对象；由于没有延迟，理论上控制效果能得到改善。实际控制时候，同样也是根据对象特性与喷氨量的改变量，预估未来某个时刻主信号的状态，再调整喷氨量。实际上，由于模型测量不准、模型对象特性随外在因素改变而改变，这两种因素的相互叠加，史密斯预估控制系统的实际改善效果极其有限。一般情况下，相关文献也不公布定值扰动控制效果。

发明内容

本发明为了解决现有技术中存在的问题，本发明提出的技术方案为：一种SCR脱硝NOx浓度的趋近二阶小惯性对象预估算法，其特征在于：

获取SCR脱硝出口连续的NOx浓度值；将连续NOx浓度值进行超前滞后计算得到值A；将A分别进行滞后计算得到值B和C；将A进行二阶微分计算得到值D；将A、B、C和D按比例求和得到NOx浓度的趋近二阶小惯性对象预估值。

对上述技术方案的进一步设计为：将连续NOx浓度值通过第一超前滞后模块计算得到值A，第一超前滞后模块的超前时间为T₁，滞后时间为mT₁；其中，m为常数。

将A经过二阶微分环节计算得到值D，所述二阶微分环节由两前后连接的一阶微分环节组成。

所述一阶微分环节由超前滞后模块和减法器组成，输入值分别输入超前滞后模块和减法器，超前滞后模块的输出值也输入减法器，减法器输出为一阶微分环节的输出值；

两前后连接的一阶微分环节分别为第一一阶微分环节和第二一阶微分环节；所述第一一阶微分环节由第二超前滞后模块和第一减法器组成，第二一阶微分环节由第三超前滞后模块和第二减法器组成，第一减法器输出为第二一阶微分环节的输入值，第二减法器输出为二阶微分环节输出值。