论文总字数：25574字

摘 要

随着我国执行更低的氮氧化物排放浓度的标准，促进了电厂的烟气脱硝技术的进一步发展。其中选择性催化还原法由于其脱硝效率最高，且运行成本较低、工作更为可靠且不会产生二次污染的特点，成为当前应用最广泛的烟气脱硝技术手段。针对SCR脱硝系统对象的高延迟、大惯性特点，传统的PID控制方法在新的排放标准下控制效果并不理想，而预测控制更为有效，因此近年来被研究用于SCR脱硝系统的控制。

针对常规预测控制方法在克服不可测扰动方面存在的不足。本文采用了一种多模型扰动抑制预测控制方法。首先详细讨论和建立了四种典型扰动的统一模型，之后利用卡尔曼滤波方法进行状态估计，并利用贝叶斯概率进行扰动模型加权和预测控制量计算，提高了预测控制方法抑制不可测扰动的能力。论文最终针对SCR脱硝系统完成了仿真实验，并与普通预测控制的抗扰效果进行了对比。

关键词：预测控制；多模型扰动抑制；模型加权；SCR脱硝系统

Abstract

With the implementation of stricter standards for NOx emissions, higher requirements have been put forward for the power plant flue gas denitrification technology. Because of the higher efficiency, lower cost and no secondary pollution, the SCR has become the most mainstream flue gas denitrification method. Due to the characteristics of large delay and large inertia of SCR system, traditional PID control methods cannot meet requirements. The predictive control method is an effective method for controlling large-delayed objects, and therefore it has been used in the control of SCR systems.

However, the conventional MPC has shortcomings in overcoming unmeasured disturbances. In this paper, a multi-model predictive control (MMPC) method is used to deal with four kinds of unmeasured disturbances which may exist in real objects. Firstly, the establishment of perturbation model bank, state estimation with Kalman filter, the calculation of disturbance model weight with Bayes Formula and the calculation of predictive control are discussed in detail, and then an unconstrained multi-model predictive control strategies is given which is added multiple disturbance models. Finally, the simulation experiment with four kinds of unmeasured disturbances is completed and MMPC is compared with the MPC in the disturbance rejection effect.

KEY WORDS: Multi-model predictive control, disturbance rejection, model weight calculation, SCR denitrification system

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 选题背景和研究意义 1

1.2 SCR烟气脱硝系统控制方法研究现状 2

1.2.1 固定氨氮摩尔比控制 2

1.2.2 固定出口NOx浓度定值控制 3

1.2.3 SCR系统先进控制策略研究现状 3

1.3 本文的主要工作 4

第二章 多模型扰动抑制预测控制方法研究 5

2.1 引言 5

2.2 预测控制 5

2.2.1 预测模型 5

2.2.2 滚动优化 6

2.2.3 反馈校正 6

2.3 预测控制的扰动抑制策略 7

2.3.1 可测扰动 7

2.3.2 不可测扰动 7

2.4 多模型扰动抑制预测控制方法 8

2.4.1 扰动模型 10

2.4.2 状态估计 13

2.4.3 扰动模型权重计算 14

2.4.4 预测控制量计算 15

2.5 本章小结 20

第三章 SCR系统的多模型扰动抑制预测控制仿真研究 22

3.1 引言 22

3.2 仿真对象 22

3.3 控制策略 23

3.3.1 预测时域与控制时域 23

3.3.2 噪声协方差项Q、R 24

3.4 设定值扰动 25

3.5 阶跃输出扰动 26

3.6 阶跃输入扰动 28

3.7 斜坡输入扰动 29

3.8 周期性输入扰动 31

3.9 本章小结 33

第四章 结论与展望 34

4.1 本文主要工作内容 34

4.2 展望 34

致 谢 35

参考文献 36

绪论

选题背景和研究意义

在实现全面建成小康社会这一目标的过程中必然对电力行业提出了新的要求，即在保证发电量及电力装机容量持续增加的基础上还要保证环境与发展的和谐协调。我国目前的电力结构仍以燃煤为主，并且在相当长的时间段内，这种以煤为主要能源的生产和消费结构不会改变。而煤炭这种传统的矿物燃料在燃烧过程中会排放出大量的有害气体，如二氧化硫SO2、氮氧化物NOx等及其他污染物如烟尘、重金属，以及温室气体二氧化碳CO2等。这些有害物在不经处理的情况下排放到大气中会对环境和人类的健康造成严重的破坏和伤害。其中，氮氧化物既是引发硝酸型酸雨的主要原因，造成对土壤、植被和水生生态系统的危害；又能与其它污染物在一定条件下反应造成光化学烟雾污染，对人类的生活和健康造成严重影响。

我国关于氮氧化物的排放标准相较于西方发达国家相对宽松，治理起步时间也相对较晚。为深入贯彻《中华人民共和国环境保护法》的法律规定，进一步落实经济建设与环境保护的协调共同发展的政策，火电厂的大气污染物的减排工作刻不容缓、势在必行。这也可以对火力发电行业的技术更新进步产生积极的促进作用。目前所执行的基于2011年修订版《火电厂大气污染排放标准》对NOx的排放标准要求更为提升，与西方发达国家标准基本相当或更为严格，如表1-1所示。

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