作者：Guo Kaixuan, Yang Jun（Huadian Electric Power Research Institute, Hangzhou, China），Wang Hongwei（School of Engineering, University of Portsmouth, UK）

研究发表：发表于 IEEE International Conference on e-Business Engineering。

学术背景及研究目的

本研究集中于燃煤热电厂锅炉燃烧及SCR（选择性催化还原）脱硝系统的集成运行成本优化。在燃煤发电过程中，由于煤的燃烧过程会直接产生大量氮氧化物（NOx），其作为一种典型的污染气体，对环境和空气质量造成严重威胁。近年来，为贯彻节能减排政策并实现大气质量改善，国家对于燃煤电厂的NOx排放制定了严格的标准。因此，热电企业需要在提升锅炉效率、降低煤耗以及满足排放标准的前提下，实现经济效益与环保效益的平衡。

目前，减少NOx排放的主要技术包括低氮燃烧技术和SCR脱硝系统。然而，这两个技术的运行分别产生额外的成本，并且两者之间具有一定的反比关系。因此，如何通过优化锅炉燃烧与SCR脱硝系统实现总成本的最小化，是本研究的主要目的。

此外，支持向量机（SVM）及其特殊形式最小二乘支持向量机（LSSVM）因在小样本建模中的优越表现，被应用于锅炉系统建模及SCR脱硝建模中。同时，遗传算法（GA）因其在优化问题中的有效性，用于本研究的在线集成优化操作。

研究具体流程及方法

系统模型的构建

1. 本文采用LSSVM（最小二乘支持向量机）建立锅炉燃烧和SCR（选择性催化还原）脱硝系统的集成模型：

   • 锅炉燃烧模型的输入变量包括：机组负荷（load）、6层二次风挡板位置（sa_a~sa_f）、4层SOFA节流开度（sofa1~sofa4）、2层COFA节流开度（cofa1~cofa2）、一次风压力（pa）、煤粉波动性（v）、煤粉供给器开度等，共25个输入变量。
   • SCR脱硝系统的输入包括：锅炉出口NOx浓度、烟气温度（tp）、喷氨量（NH3）等，SCR效率和锅炉效率为输出变量。

2. 数据集：从电厂数据系统提取269组稳态数据，其中216组数据用于模型训练，52组数据用于测试，以验证模型的准确性。

3. LSSVM训练过程：将SVM的二次规划问题通过KKT条件转换为线性问题，并在此基础上使用遗传算法优化核函数及正则化参数c，以改进模型表现。

SCR脱硝原理

SCR技术通过在催化剂的作用下使氮氧化物（NOx）与还原剂（如液氨或氨气）反应生成无害的氮气（N2）和水（H2O）。但催化剂活性会随着气体接触的长期运行而降低，因此需要定期更换。同时，喷氨量及其选择的耗材种类（如成本较低的液氨）在节约成本方面起关键作用。

数据分析与经济模型建立

1. 成本要素分解：锅炉燃烧与SCR脱硝的综合成本主要包括以下几部分：

   • 煤耗成本：锅炉燃烧效率变化直接影响煤耗（公式见论文）。
   • 喷氨成本：根据SCR入口处的烟气流量和NOx浓度计算喷氨量，以及喷氨剂价格（经验公式10和11）。
   • 排污收费：基于NOx脱除效率计算不合格排放的政府排污费。
   • 脱硝电耗：通过喷氨量与SCR电流关系拟合公式计算脱硝电费。
   • 电价补偿：满足环保标准的情况下，每千瓦时发电可给予电价补偿。

2. 综合优化目标：

   • 在锅炉安全性与SCR脱硝安全性约束下，使锅炉效率最大化，SCR剩余出口NOx浓度最小化，以及喷氨量达到最优范围，最终使综合费用最小化。
   • 应用遗传算法，采用真实数值编码、动态变异率和保留策略，提高优化效率。

优化算法与流程

优化目标函数为锅炉效率与SCR NOx浓度之间的权衡综合模型，约束条件包括： - SCR脱硝效率需不低于70%； - SCR出口NOx浓度需低于50mg/m³； - 氨逃逸（未反应过量氨）需小于3ppm； - 排烟温度以290-390°C为限。

遗传算法主要步骤： - 对不同工况建立离线优化值，计算最小综合成本； - 若优化后SCR成本下降，则确认优化有效，否则调整目标函数，重新计算；最终综合考虑经济与环保利益。

研究结果详述

模型验证与结果

通过模型中的SCR效率公式和锅炉燃烧效率公式计算： - 锅炉效率预测均方误差（MAE）=0.0383%，预测误差极小； - SCR出口NOx浓度预测均方误差（MAE）=1.166 mg/m³，模型预测值与实际值变化趋势高度一致。

优化前后经济性对比

1. 总体优化效果：

   • 综合成本下降28.92%；
   • SCR脱硝运行成本下降14.37%；
   • 喷氨耗量从每小时179.6kg降至159.8kg。

2. 环境保护效果：

   • SCR出口的NOx浓度从41.17 mg/m³减少到35.43 mg/m³，优化后满足超洁净排放要求（低于50mg/m³）。
   • 锅炉效率提升了0.215%。

图表结果显示优化前后的成本、效率和环保数据的明显差异，验证了优化方案的有效性。

总结和应用价值

通过建立锅炉燃烧及SCR脱硝的集成模型，并对燃煤电厂的不同工况进行优化，本研究成功设计出了一种在经济与环保目标下兼具成本效益的优化方法。这一方法具有以下实际意义： - 科学价值：为燃煤电厂的脱硝、燃烧效率建模与经济优化提供了全新结合思路。 - 应用价值：有助于电厂降低运营成本，提升环境表现，为国家节能减排政策提供技术支持。 - 方法创新：融合了LSSVM和遗传算法，同时引入多种成本建模因素，并结合实际工况优化。

研究亮点包括： - 在较小的数据集上，成功实现了锅炉与SCR脱硝系统的精确建模； - 综合应用多种算法和模型，提高计算效率； - 优化前后效果显著，为实际工程提供了重要参考依据。

本文提出的优化方案对实现燃煤电厂经济效益与环境效益的双重目标具备广泛的推广应用潜力。