王 林，高 林，郭亦文，安朝榕，金國強，王辰昱，蘇浩龍

離散粒子群尋優(yōu)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡模型在脫硝控制中應用

王 林1，高 林1，郭亦文1，安朝榕1，金國強1，王辰昱1，蘇浩龍2

（1.西安熱工研究院有限公司，陜西 西安 710054；2.黔桂發(fā)電有限責任公司，貴州 六盤水 553000）

提出了一種選擇性催化還原（SCR）煙氣脫硝預測控制方法，該方法采用粒子群尋優(yōu)的徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡預測SCR脫硝系統(tǒng)入口NOx質量濃度，將整體尋優(yōu)空間離散化，通過采用節(jié)點尋優(yōu)并結合最速梯度方法重構尋優(yōu)模型，同時將該RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果引入脫硝控制策略，應用到火電機組的噴氨控制。在某350 MW機組實際應用結果表明，該神經(jīng)網(wǎng)絡模型不僅能實現(xiàn)噴氨自動控制，而且能提高噴氨系統(tǒng)控制精度。

煙氣脫硝；SCR；離散粒子群；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡；噴氨控制；控制策略

自2014年全國實施超低排放改造計劃以來，燃煤鍋爐逐步升級，已達到超低排放控制標準[1-2]。大量運行經(jīng)驗和文獻指出[3-6]，NO超低排放控制是亟待解決的技術難點之一。

NO的爐內控制技術主要有分級燃燒[2]、雙尺度低氮燃燒[7]等技術，一般通過爐內不同層燃燒器進風量的調整，在鍋爐下部形成貧燃氣氛，增強還原反應，減少NO的生成；而在鍋爐上部形成富燃氣氛，由于爐膛上部溫度較低，NO不易生成，且富燃氣氛有利于快速燃盡含碳顆粒，保障鍋爐效率。

NO的爐后控制技術主要有選擇性催化還原（SCR）技術[8-9]和選擇性非催化還原（SNCR）技 術[10]。SNCR技術是在高溫狀態(tài)下，通過噴入氨氣形成還原性氣氛脫除NO，由于該方法的脫除效率一般不超過35%，因此一般作為輔助技術參與NO的脫除控制。SCR技術則主要是在省煤器后煙氣中噴入氨氣，利用催化劑除去NO[11-22]。目前火電機組采用鋪設3層催化劑的布置方式可使SCR脫除效率達到90%以上，完全可滿足NO超低排放的需求。

燃煤鍋爐經(jīng)過低氮改造后，NO生成量大幅降低。目前大部分燃煤機組煤粉含氮量不超過0.8%，相關研究表明[13-18]，即使燃煤鍋爐的煤質變化較大，火電機組實際運行中，尤其是升、降負荷運行過程中，NO的生成主要與機組運行參數(shù)有關。在燃煤機組運行參數(shù)建模中，灰箱模型[19-21]利用特定的數(shù)學模型訓練優(yōu)化，獲得NO質量濃度的非線性模型。這種方法雖然魯棒性較強，但是訓練和提取模型的過程比較復雜，且在工程應用中有一定的局限性，如模型偏離后無法自校正，只能通過重新訓練的方式離線再優(yōu)化。Smrekar等人[22]利用ARX和外部輸入自回歸平均滑動模型構建了NO自回歸預測模型，實現(xiàn)了在一定時間步長內的超前控制，但這種方法并未指出NO生成與燃燒特性變化之間的內在聯(lián)系。白衛(wèi)東等[23-24]盡管對該方法進行了一定的改良，但仍不適應NO快速變化時的預測控制。李剛等[25]采用的基于主導因素方法盡管能應對負荷大范圍變化時的NO超低排放控制，但也沒有從原理上理清NO的生成與爐內燃燒特性的內在關聯(lián)性。

近年來，利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術對NO生成進行預測成為NO超低排放控制的主要方向之一[26-33]，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，盡管這種方法能夠較好地得到擬合度很高的非線性模型，但普遍存在對樣本質量要求高和過擬合的現(xiàn)象，且計算開銷較大，目前在線更新有一定的困難。

基于此，本文利用徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡，結合粒子群尋優(yōu)方法（PSO）對SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度和機組主要運行參數(shù)進行樣本訓練和建模，結果表明該模型不僅能較快地獲得SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度預測值，而且預測模型精度高，穩(wěn)定性好，且便于熱工人員理解和維護。

1 建立模型

對于某一固定機組，影響鍋爐NO生成主要因素為大負荷升降過程中的風、水、煤等主要參數(shù)的變化。本文選取某350 MW機組，分析主要運行參數(shù)和NO之間的關聯(lián)性，建立模型。為消除高頻噪音對模型的影響，所選取的參數(shù)歷史數(shù)據(jù)均進行離線再濾波，同時利用主元分析方法對其內在聯(lián)系進行量化。

1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型輸入輸出相關性分析

選取SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度與機組總煤量、一次風量、二次風量、氧量（體積分數(shù)，下同）、主蒸汽流量和一次風壓為相關參數(shù)，變工況下某350 MW機組SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度與機組參數(shù)變化趨勢如圖1所示。由圖1中可見：變工況時，SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度變化與其他參數(shù)具有較大的關聯(lián)性。分析圖1中所選參數(shù)對SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度生成的貢獻[34]，發(fā)現(xiàn)所選參數(shù)的累計貢獻近100%，因此將上述6個變量作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。

1.2 離散粒子群尋優(yōu)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型

目前，神經(jīng)網(wǎng)絡在工程中的應用主要分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡[35-36]和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡。BP神經(jīng)網(wǎng)絡利用誤差傳遞對中間層和輸出層進行訓練，但其在具有多層中間神經(jīng)元時，誤差傳播的泛化能力不足。而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡將輸入和中間層參數(shù)映射到高維空間中，具有很強的泛化能力，當神經(jīng)網(wǎng)絡用于控制器研究時，一般會采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡。本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的最速梯度法和粒子群自尋優(yōu)方法相結合，進一步提高其搜索能力，進行SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度預測。

圖2為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構模型，以圖1的6個參數(shù)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)，以SCR脫硝系統(tǒng)入口NO質量濃度作為輸出，進行離線訓練。在圖2中，利用粒子群方法對中間隱含層節(jié)點權值進行搜索。

顯然，搜索的維度為6維，設在維（1≤≤6）空間中的第個粒子位置x為

式中wn1,wn2,…,wnG分別為G維中間節(jié)點的權值。

該粒子的個體極值bestn為

整個種群的全局極值為bestg，粒子的速度信息v為

采用離散化方法對中心節(jié)點權重w和粒子速度信息v進行初始化，方法如下。

1）中心節(jié)點權值w∈[0,1]，將其等分為(+1)個節(jié)點，則節(jié)點步長為

中心節(jié)點權重賦值為

式中，int()為取整函數(shù)，rand( )為(0,1]之間的隨機數(shù)。即權重初始賦值必須為某一節(jié)點值，而不是隨機在[0,1]之間賦值。

2）節(jié)點速度v初始賦值為

節(jié)點初始速度應為步長的整數(shù)倍。采用PSO算法對中間節(jié)點權重進行更新，

式中：12分別為系統(tǒng)參數(shù)；為種群的粒子數(shù)；為第粒子在第次迭代中的第維的速度，；為第個粒子在第次迭代中的第維的位置，；bestng為粒子在第維的個體極值；bestg為種群的最佳位置。

3）中間隱含節(jié)點在初始化權重的同時，中心節(jié)點c和徑向基寬分別初始化為c= {0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5}和=0.8；第個粒子的適應度函數(shù)為

取全局最小適應度函數(shù)

4）更新在全局最小適應度函數(shù)下的個體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值，分別如下：

依據(jù)最速梯度法，中間隱含節(jié)點向量和徑向基寬的更新機制如下：

2 離散RBF神經(jīng)網(wǎng)絡NOx預測分析

對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡輸入量進行歸一化處理，即用歸一化變量除以歸一化參數(shù)，得到歸一化的范圍，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡輸入輸出變量歸一化結果見表1。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù)由機組歷史數(shù)據(jù)離線訓練得到，SCR脫硝系統(tǒng)A側和B側的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)分別見表2和表3。某工況下SCR脫硝系統(tǒng)A側和B側入口NO質量濃度測量值與預測值對比分別如圖3和圖4所示。

表1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡輸入輸出變量歸一化

Tab.1 Normanization of the input and output parameters in RBF neural network model

表2 SCR脫硝系統(tǒng)A側RBF神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)

Tab.2 The RBF neural network model parameters for A side of the SCR denitration system

表3 SCR脫硝系統(tǒng)B側RBF神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)

Tab.3 The RBF neural network model parameters for B side of the SCR denitration system

使用神經(jīng)網(wǎng)絡預測過程中，首先應考慮NO測量的純滯后性，不同機組由于采樣安裝位置和采樣管道流速的不同，NO測量的純滯后時間會有所不同。為評估這一特性差異，本文采用定值擾動建模和實時運行參數(shù)評估的方法，具體為當機組運行工況發(fā)生變化時，爐膛出口氧量變化至SCR脫硝系統(tǒng)進口NO變化的時間差即可評估SCR脫硝系統(tǒng)進口NO測量的純滯后時間。本文機組純滯后時間約為50~70 s。而SCR系統(tǒng)脫硝出口NO測量的滯后則可通過噴氨流量的定值擾動得到，即改變噴氨流量的大小至出口NO測量值變化的時間差為出口NO測量的純滯后時間，一般為100 s左右。

由圖3可知，在0~150 s和250~350 s2個變工況的穩(wěn)態(tài)時間段，A側NO質量濃度測量值與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測值基本能穩(wěn)定地重疊，這表示穩(wěn)態(tài)預測精度較高，且網(wǎng)絡訓練是成功的。而在150~250 s的中間動態(tài)過程中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測值在變化上明顯比測量值提前，驗證了在動態(tài)變化過程中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的準穩(wěn)態(tài)預測功能，表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在穩(wěn)態(tài)和動態(tài)過程中均是穩(wěn)定的。圖4顯示的B側在0~150 s和270~350 s 2個穩(wěn)定區(qū)間，NO質量濃度測量值與預測值基本重疊，而在150~270 s的動態(tài)變化過程中，預測值明顯提前于測量值。通過A、B兩側表現(xiàn)出的預測特性證明本模型的適用性。

3 離散RBF神經(jīng)網(wǎng)絡噴氨控制系統(tǒng)

根據(jù)上述研究結果，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型引入脫硝控制，結果如圖5所示。將該控制策略應用到某350 MW機組噴氨自動控制，投入噴氨自動調節(jié)，得到變工況和穩(wěn)定工況NO排放控制效果，如圖6和圖7所示。由圖6和圖7可知，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型控制NO排放時，標準狀態(tài)變工況下，NO質量濃度偏差降低至±7 mg/m3以內；穩(wěn)定工況下，NO質量濃度偏差在±3 mg/m3以內。利用該神經(jīng)網(wǎng)絡模型不僅實現(xiàn)了噴氨系統(tǒng)長期穩(wěn)定投入自動控制，而且大大提高了噴氨自動控制水平。

4 結 語

提出了一種結合離散粒子群尋優(yōu)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，并利用該離散神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型構建了新型脫硝控制策略，不僅能有效保證脫硝自動投入，而且大大提高了噴氨自動控制水平。

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Application of RBF neural network based on discrete particle swarm optimization in denitrification control

WANG Lin1, GAO Lin1, GUO Yiwen1, AN Chaorong1, JIN Guoqiang1, WANG Chenyu1, SU Haolong2

(1. Xi’an Thermal Power Research Institute Co., Ltd., Xi’an 710054, China; 2.Qiangui Power Plant Co., Ltd., Liupanshui 553000, China)

A predictive control method for selective catalytic reduction of (SCR) flue gas denitrification is proposed, which uses the radial basis (RBF) neural network of particle swarm optimization to predict the mass concentration of NOx at entrance of the SCR denitrification system. The overall optimization space is discretized. The optimization model is reconstructed by combining node optimization with the fastest gradient method. Meanwhile, the prediction results of the RBF neural network are introduced into the denitrification control strategy, and applied to ammonia injection control of thermal power units. The practical application of this new developed control strategy in a 350 MW unit show that, this method can not only realize the automatic control of ammonia injection valves, but also improve the control precision of the ammonia injection system.

flue gas denitration, SCR, discrete particle swarm, RBF neural network, ammonia spraying control, control strategy

TP273

A

10.19666/j.rlfd.201907149

2019-07-15

王林(1985)，男，博士，高級工程師，主要研究方向為火力發(fā)電智能控制技術，willwanglin@163.com。

王林, 高林, 郭亦文, 等. 離散粒子群尋優(yōu)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡模型在脫硝控制中應用[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(10): 22-27. WANG Lin, GAO Lin, GUO Yiwen, et al. Application of RBF neural network based on discrete particle swarm optimization in denitrification control[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(10): 22-27.

（責任編輯 杜亞勤）