[发明专利]基于多回路改进SNA-PID的炉膛温度智能优化控制方法

说明书

本发明提供基于多回路改进SNA‑PID的炉膛温度智能优化控制方法。实际工业现场大多依靠领域专家凭借经验依据污染物排放浓度进行操作，从而导致炉膛温度波动大，污染物排放浓度难以最优。首先，面向以炉膛温度控制为目标的过程对象建模问题，建立基于最小二乘决策树(LSDT)的多入单出被控对象模型；接着，面向炉膛温度与多个操作变量相关的问题，提出基于ISNA‑PID的多回路控制器；最后，面向以降低与炉膛温度相关污染物排放浓度为目标的优化设定问题，建立基于CART树算法的单入单出指标模型，采用粒子群优化(PSO)算法求解NOx与CO₂排放优化模型获得炉膛温度设定值。本发明能够实现炉膛温度设定值的自主寻优，降低了污染物排放浓度。

技术领域

本发明属于炉膛温度智能优化控制方法

背景技术

文中符号如表1所示。

表1文中符号含义

相比于其他城市固废(MSW)处理技术，MSW焚烧(MSWI)技术因具有无害化、减量化和资源化等方面的优势已成为世界范围内的主流处理技术，其主要优势是降低土地资源使用与实现能源再利用。截至2022年9月，除中国台湾省以外，中国已投运MSWI电厂811家，MSW处理能力占比已超过总量的50％。作为典型的流程工业，MSWI过程涉及复杂的物理化学反应，是具有多回路、强耦合、非线性等特点的多入多出系统，其能否稳定运行取决于被控变量与众多操作变量间的协调控制，并且与MSW组分的差异性、设备的运维管理和操作工程师的经验等干扰因素相关。通常，MSWI过程的控制遵循“3T+E”原则，即炉膛温度大于850℃、烟气停留时间大于2秒、一定的烟气湍流强度以及充足的空气量。理论上，“3T+E”原则能够有效确保燃烧过程产生的有害物质得到充分分解，从源头控制酸性气体和二噁英等有毒污染物的生成。

在上述“3T+E”原则中，炉膛温度尤为重要，其还与MSWI过程的其他被控变量和工艺参数紧密相关，如与锅炉蒸汽流量成正比，与烟气含氧量成反比，与二噁英分解和再生成以及燃烧效率等直接相关。由此可知，炉膛温度是保证MSWI过程安全运行的重要指标，也是确保尾气中多种污染物排放浓度最小化的关键因素。因此，进行MSWI过程炉膛温度的稳定控制研究非常必要。

由于自动燃烧控制(ACC)系统需要针对不同国家的MSW特性及人员素质等因素实现“本土化”，目前中国MSWI电厂多采用依靠领域专家的手动操作模式。针对MSWI电厂面临的MSW成分复杂波动大且热值难测、燃烧过程不稳定、污染排放波动性强、炉温超高位运行导致故障频发与运维成本高等诸多问题，发展智能优化控制技术是实现智慧化、低碳化和无害化焚烧的关键。笔者认为，针对难以进行炉膛温度智能优化控制算法研究及进行工业现场验证的情况下，目前存在如下3个待解决的问题：1)面向炉膛温度控制的以操作变量为输入的被控对象模型；2)符合实际工业过程操作现状的炉膛温度回路控制器；3)能够最小化与炉膛温度相关多种污染物排放浓度的设定优化算法。

综上所述，本文从建模、控制和优化视角提出基于多回路ISNA-PID的炉膛温度智能优化控制方法。主要创新点为：1)提出了面向MSWI过程炉膛温度控制的智能优化控制框架，包括面向炉膛温度控制的被控对象模型、基于工业实际的多回路ISNA-PID控制器和基于PSO以降低NOx与CO₂排放浓度的优化设定算法；2)建立了以面向炉膛温度控制为目标、符合工业实际的多入单出被控对象模型，为后续智能优化控制算法的研究提供支撑；3)建立了基于工业实际的多回路炉膛温度控制器，改进了传统SNA-PID控制器的输入与权重更新算法，使得误差增量具有更大的权重占比，进而保证较小的输出震荡以维持运行生产的稳定性；4)基于上述模型和控制器，建立单入单出NOx与CO₂指标模型，利用PSO算法寻优以污染物综合排放浓度最小为优化目标的炉膛温度设定值。

北京某MSWI电厂的工艺流程如图1所示。