煤泥流化床锅炉建模与多目标实时优化控制集成技术研究

It is a great challenge for slime fluidized bed boiler to balance the SO2 emission and heat efficiency while satisfing the increasing requirement of environment.The best solution is real-time operation optimization and control of the boiler based on its characteristics.To realize the process, the key technologies include how to build rigious principle model of desulfurization and combustion process, and how to solve the dynamic nonlinear optimization problem formulated by DAE/OEDs equations. To solve the above problems, this project would like to carry out research in the following aspects: 1 ) Based on thermodynamics and kinetics, building the rigious principle model of desulfurization process and combustion control process of fluidized bed boiler.Some parameters of the models can be revised and supplemented by data driving method.Then obtain the expression of desulfurization efficiency and the thermal efficiency based on the principle models. 2 ) load control model, considered as the main line of desulphurization and bed temperature control,was integrated with the main the control sections which affect the desulphurization and boiler efficiency. Nonlinear predictive control method was used to solve the multivariable control problems. 3) research on the fast and stable strategies for solving the multi-objective dynamical optimization problem. Combined with the ENNC multi-objective solving method,and with the finite element configuration method to transfer the problem into large-scale NLP. And then with moving grid technique, space decomposition and interior point SQP implementation of large-scale NLP problems, the problem will be solved quickly. Stability and efficiency of the presented methods will be verified when parameter changed and disturbances occur. With all the presented methods, it is desired to solve the key problem and realize optimization control of slime fluidized bed boiler.

煤泥流化床锅炉在脱硫控制和提高效率方面面临巨大挑战，而最好的解决之道就是根据煤泥流化床锅炉特点，进行实时操作优化与控制，其中的关键问题是脱硫和燃烧过程建模以及此基础上的动态非线性优化命题求解。为解决以上关键问题，本课题拟在以下方面开展研究：1）以热力学和反应动力学为基础，建立流化床锅炉脱硫和燃烧控制的机理过程模型，并通过数据驱动方法对模型参数修正和补充,然后获得脱硫效率和锅炉热效率机理表达。2）采用非线性预测控制方法，对负荷控制为主线脱硫和床温动态控制模型一体化考虑，形成多目标的动态优化控制问题。3）研究动态多目标优化命题的快速稳定求解策略。结合ENNC多目标求解方法，采用有限元配置将命题转化为大规模非线性优化命题，利用移动网格技术、空间分解和内点SQP等实现大规模NLP问题的快速求解，并对模型参数变化和扰动情况的稳定性和效率进行分析，以解决实现流化床锅炉动态优化控制中面临的关键问题。

由于燃煤品质和发电/供热负荷的大范围调整需要，煤泥流化床锅炉运行过程中经常面对运行负荷大范围波动、运行环境多变和运行目标综合问题，为此本项目考虑煤泥流化床系统运行过程中实时集成优化与控制问题开展研究，特别是考虑到优化控制的实时性和稳定性等问题，针对其中的非线性控制、动态优化与调度等关键科学问题展开了研究。主要研究内容和结果为：1）在对煤泥管道输送特性分析的基础上，将输送过程与干法脱硫过程相结合，采用机理建模和支持向量机的方法建立了干法脱硫效率和排放性能模型，并通过非线性优化获得了干法脱硫在不同床温等运行情况下的最优操作，使得系统在满足脱硫要求下总得收益最大。2）考虑系统大范围的动态变化和运行参数、负荷的时变特性，研究了快速非线性动态优化策略，将非线性预测控制与优化调度集成起来，给出了滚动的动态一体化求解策略。3）考虑到动态优化问题求解快速性和稳定性，采用基于有限元配置的全离散求解策略，根据误差和梯度等信息，提出移动有限元划分和移动时域的策略，并利用稀疏和大规模内点求解技术，在确保原动态优化命题求解精度的要求下，求解的快速性和稳定性大幅提高。4）考虑煤泥流化床锅炉中多台压缩机组成的压缩空气系统在节能和切换稳定控制方面的问题开展了研究，建立了空气压缩系统群控的机理模型，提出了切换过程稳定控制的方法，实验表明该方法可实现10%左右的节能效率。5）考虑煤泥流化床锅炉汽水系统的供水问题，研究了采用海水获得淡水的优化操作方法。将在动态优化和集成建模等方面提出的优化和控制策略应用于海水淡化优化操作过程，取得了很好的研究成果。.本项目在研究过程中已经发表和录用SCI论文9篇，其他期刊和会议论文10余篇，取得自动化学会科技进步一等奖一项。研究中提出的大规模动态优化问题的求解方法、滚动动态优化控制和相关成果对进一步丰富和探索流程工业动态实时优化和控制具有一定的支撑作用。