燃煤機組超低排放系統多目標優化運行策略研究

國能浙江北侖第一發電有限公司 申正遠

電力工業作為國民經濟的支柱行業，在我國經濟高速發展過程中扮演了舉足輕重的角色。根據國家統計局公布數據，我國探明可直接利用的煤炭儲量為1886億t。另外，包括3317億t 基礎儲量和6872億t 資源量共計1萬億t 的資源，可以留待后人勘探開發，已探明的煤炭儲量占世界煤炭儲量的12.6%，可采量位居第三，產量位居世界首位。正是由于我國是一個富煤的國度，因此以動力煤為燃料的火力發電機組成為我國現役發電機組的主力，在我國煤炭總消費的四成以上由火電機組消納。

我國政府對環境保護的重視程度越來越高，對大氣污染物排放的要求和標準也日益完善，對未來環境保護的規劃也制定了綱領性文件。我國環保部門早在2011年就頒布了《火電廠大氣污染物排放標準》（GB 13223-2011），全面對燃煤電廠的大氣排放物做出了詳細的要求，例如要求重點地區燃煤電廠的粉塵顆粒、硫化物、氮氧化物分別不超過20、50、100mg/m3。在之后的十幾年中，環保部門對大氣污染物排放標準的要求日益提高。根據2021年頒布的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》（以下簡稱《規劃》），國家對環境保護工作提到了歷史新高度?！兑巹潯诽岢隽酥?035年基本實現社會主義現代化遠景目標，廣泛形成綠色生產生活方式，碳達峰后穩中有降，生態環境根本好轉，美麗中國建設目標基本實現；生產生活方式綠色轉型成效顯著，能源資源配置更加合理、利用效率大幅提高，主要污染物排放總量持續減少，生態環境持續改善，生態安全屏障更加牢固。

在燃煤火電機組排放的大氣污染物中，主要是氮氧化物、二氧化硫和固體顆粒物。目前，國內主流的燃煤火電機組大氣污染物減排流程如下文所述：鍋爐省煤器后煙氣首先經由噴氨脫硝裝置（SCR），再經由靜電除塵裝置（ESP）送至引風機，最后通過脫硫系統進入煙囪。

1 控制系統分析

下文以主流廣泛應用的選擇性催化還原脫硝系統、靜電除塵系統、石灰石-石膏濕法脫硫為代表進行燃煤火電機組超低排放系統控制環節分析。工業中常見的脫硝技術主要包括選擇性催化還原技術、選擇性非催化還原技術、活性炭吸附技術等，其中選擇性催化還原技術已經應用的較為成熟，且生產效率高、成本低；常見的煙氣除塵技術包括靜電除塵技術、布袋式除塵技術、旋風除塵等，全國超過七成的燃煤電廠均采用靜電除塵技術；在脫硫技術中，有石灰石-石膏濕法脫硫、海水脫硫、雙堿脫硫法等，其中較為廣泛應用和技術最為成熟的是石灰石-石膏濕法脫硫，超過90%的燃煤火電機組均采用這種工藝。

1.1 脫硝控制系統

選擇性催化還原脫硝系統是通過將液氨噴入煙氣中，利用氨與氮氧化物發生化學反應的原理。由于，該化學反應對溫度有一定的要求，因此脫硝系統布置在鍋爐省煤器之后，在煙道的這一區域，煙氣的溫度能滿足氮氧化物與氨氣的化學反應需要的條件。噴氨脫硝系統工藝流程圖如圖1所示[1]。

以SCR 催化還原為例，煙氣中氮氧化物與氨氣在催化劑層的化學反應式如式（1）所示：

SCR 脫硝技術目前已經較為成熟和完善了，影響其脫硝效率的因素主要有以下幾方面。一是來自催化劑的影響，不同的催化劑、催化劑分布以及煙氣中重金屬對催化劑性能的影響會間接影響脫硝效率。二是脫硝反應區的溫度對脫硝效率的影響。三是氨氮摩爾比，根據現場運行數據，當氨氮摩爾比控制在1.0時，脫硝系統的運行效率能保持在95%以上。四是煙氣中的含氧量和煙氣流速都會對脫硝效率產生影響。

1.2 靜電除塵控制系統

目前，國內主流的干式靜電除塵系統工藝流程圖如圖2所示，其主要分為3個步驟：電離、收集和振達。

圖2 靜電除塵系統流程圖

以干式靜電除塵系統為例，其工作原理如下所述：一是利用高電壓擊穿除塵器中氣體，從而使除塵器中氣體電離；二是氣體電離后產生的正負離子吸附在灰塵上，即粉塵荷電；三是帶電后的粉塵在電場的作用下開始吸附在電場極板上；四是通過振動裝置將吸附在極板上的粉塵收集起來。影響經典除塵效率的因素主要如下所述：首先，電源電壓越高、則除塵效率越高，但對元器件壽命以及節能同樣有影響；其次，煙氣流速、粉塵屬性、振達周期、煙氣溫度同樣會對除塵效率造成直接或間接的影響。

1.3 濕法脫硫控制系統

由于石灰石-石膏濕法脫硫工藝可靠性較高且成本較低，因此目前現役機組脫硫系統主流采用石灰石-石膏濕法脫硫方式，系統流程圖如圖3所示。

圖3 脫硫系統工藝流程圖

由圖3可以看出，石灰石-石膏濕法脫硫系統工藝流程可分為4個環節：二氧化硫吸收過程、石灰石粉末溶解過程以及氧化過程、硫酸鈣結晶過程，其過程總反應化學式如式（2）所示：

根據大量的現場實際運行試驗以及理論研究表明，影響脫硫系統運行效率的因素主要如下：石灰石漿液pH 值、硫鈣比、液氣比對系統脫硫的效率影響最為明顯[2]。

2 多目標優化運行策略

隨著科學技術的不斷進步，目前大氣污染物減排水平已經得到了較大的提升，SCR 脫硝效率基本達到80%以上，濕法脫硫裝置的脫硫效率達到97%以上，靜電除塵效率能達到99%以上。但國內外研究很少把脫硝、脫硫、電除塵三者作為一個整體進行煙氣污染物綜合研究進行多目標優化。相較于單一污染物減排控制，將三者作為一個整體進行分析，則整個系統內部亦存在變量耦合，給運行優化帶來了較大挑戰。本文提出多污染物協同運行框架如圖4所示。

圖4 多目標協同運行框架流程圖

部分氮氧化物在脫硫吸收塔內發生化學反應式如式（3）所示：

而且，絕大部分粉塵都在靜電除塵裝置內被吸附，但煙氣中殘留的粉塵還會在脫硫塔內通過石灰石漿液時被脫硫系統吸收。由于在運行過程中，勢必要考慮經濟成本，通過上述分析，如果將三個子系統考慮成一個整體進行全局優化，勢必給系統建模帶來較大困難，而且難以在現場指導運行人員進行手動調整。

以經濟角度出發，同時滿足大氣污染物排放標準，燃煤電廠的大氣污染物排放環節的整體優化問題可以描述為：

目前，國內燃煤電廠普遍是將上述三個系統獨立運行，或者在單個系統內進行運行優化策略的研究，較少的文獻或者學者將三者統一納入一個整體進行全面的優化設計。主要原因是：三者被控對象均為鍋爐煙氣，同時各環節的調控參數均存在耦合情況，給理論分析帶來了較大困難。同時，將三者視為一個整體系統后，需要優化的目標超過了兩個，屬于多目標優化問題，而且系統具有非線性強、遲延時間大的特點。傳統的尋優方法，例如線性規劃、梯度下降法等均難以應對。隨著科學技術的進步，近年來涌現出啟發式群集智能優化算法給此類問題帶來了新的解決途徑。

多目標優化算法是近年來新興的群集智能優化算法，能夠在面對多目標約束時不必花費高昂的代價去處理各種約束間耦合的關系，直接去求解帶約束問題的非支配解集，其中又以多目標粒子群算法為典型代表。粒子群優化（PSO）是由Kennedy 和Eberhart 等人于1995年提出的，該算法通過模擬鳥群和魚群的社會合作和個人競爭行為，其根據群體最優、個體最優、慣性速度三者來引導粒子群進化到全局最優，因此該算法具有控制參數少且收斂速度快的特點[3]。

3 結語

綜上所述，將多目標粒子群優化算法應用至燃煤機組大氣污染物排放綜合優化問題中，每一個粒子包含4個變量：噴氨量、除塵器電場電壓、石灰石漿液pH 值、漿液循環泵運行數量，同時多目標優化問題受各個污染物排放指標的約束。由于整體系統變量間耦合的復雜性，決定了計算復雜度的提高，基于本文論述，應用群集智能優化算法來解決燃煤火電機組超低排放系統多目標優化運行是一種可取的途徑，針對工業過程的整體復雜程度的提升，采用協同優化策略，將先進的控制理念和策略應用到傳統火電系統中，從而為電力行業轉型升級提供更多寶貴的經驗。