技术摘要：
本发明涉及基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法。该基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法包括如下步骤：以DCS控制系统所记录的脱硫系统和主机系统历史数据作为工艺特性分析的数据来源，建立数据库；对数据库进行归一化处理；吸收塔模型的建  全部
背景技术：
目前，世界能源紧张、环境污染问题日益受到关注。燃煤电厂烟气中含有大量的 SO2、一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物、粉尘等污染物，必须采用相应的技术控制排放量。 为了治理燃煤电厂烟气排放所产生的大气污染，国务院常务会议深入讨论了全面实施燃煤 电厂超低排放和强化节能减排工作的环保政策，会议最终决定实旋这项环保政策。国家发 展和改革委员会、环境保护部、能源局三家单位联合发出的“环发164号关于印发《全面实施 燃煤电厂超低排放和节能改造工作方案》的通知”，“通知”中明确提出“国内燃煤电厂在技 术可行的前提下要通过改造力争实现超低排放(即在基准氧含量6％条件下，烟尘、SO2、氮 氧化物排放浓度分别不高于10、35、50毫克/立方米)”。为了达到日益严格的烟气排放指标， 全世界燃煤电厂所采用的烟气脱硫工艺以石灰石—石膏湿法脱硫工艺为主，因为相比其它 烟气脱硫技术，石灰石(石灰)-石膏湿法脱硫工艺具有技术成熟，脱硫效率高等优点。但随 着脱硫系统投用时间的增长，石灰石(石灰)-石膏湿法工艺的产物石膏易附着在喷淋塔的 内壁及各喷淋层上，不易清理，进而出现脱硫装置运行性能下降明显和脱硫效率在实际运 行时不能满足国家标准要求的情况，该情况对脱硫系统的实时运行和控制水平提出了较大 的挑战。 燃煤电厂脱硫系统是大范围变工况的复杂耦合系统，实际运行过程中常常会出现 烟气含硫量大范围变化和燃煤含硫量变化等情况，对脱硫系统多目标实时优化要求较高。 在这种需求背景下，预测控制逐渐发展起来。它最大程度地迎合了工业过程控制的实际需 求，控制综合效果好，一经提出即在工业控制领域获得了较快应用。随着计算机技术的飞速 发展，预测控制的应用领域也迅速扩展到包括电厂控制在内的众多工程领域。 现有的预测控制系统在实际的应用中也存在着无法实时预测，准确性差的问题。
技术实现要素：
本发明的第一目的在于提供基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制 方法，该基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法能够实时通过多模态模型 预测控制脱硫系统； 本发明的第二目的在于提供基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制 方法，旨在解决现有的脱硫系统模型无法实时预测，准确性差的问题。 本发明提供基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法，基于多模态 模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法包括如下步骤： 步骤一：依据脱硫系统和主机系统历史数据建立数据库； 步骤二：对数据库进行归一化处理，并对归一化数据进行数据分析； 4 CN 111611691 A 说　明　书 2/8 页 步骤三：建立吸收塔的模型、建立浆液池的模型、建立脱硫效率的模型和建立基于 质量守恒定律、能量守恒定律的脱硫系统动态数学模型； 步骤四：步骤三中建立的模型转化为线性状态空间模型，根据线性状态空间模型 确定系统稳态点； 步骤五：通过线性状态空间模型预测未来系统动态； 步骤六：基于预测的未来系统动态求解多约束开环优化，并进行滚动式计算。 其中，所述步骤一中以DCS控制系统所记录的脱硫系统和主机系统历史数据作为 工艺特性分析的数据来源，通过支持OPC协议的标准OPC方式建立数据库，并通过DCS控制系 统所采集的实时数据不断扩充数据库，从而采集脱硫系统和主机系统运行产生的各物理 量。 其中，所述步骤二中以步骤1所记录的数据库作为数据来源，对其归一化处理，并 采用核主元分析法降维，分析识别已归一化数据的相互关联程度从而识别出对吸收塔出口 烟气SO2浓度和浆液池主体pH值影响较大的相关物理量并按照预先设置的前多个主成分总 占比数对分类效果影响较大的物理量进行主成分占比计算。 其中，所述步骤三中： 建立吸收塔的模型采用计算喷淋液滴和吸收塔气相区SO2的传质系数、液滴下落 时间、液滴内部离子浓度随高度的变化与脱硫系统脱硫效率密切相关的参数，计算气相区 相关参数方法建立； 建立浆液池的模型采用建立包含氢离子、氢氧根离子、硫酸根离子、亚硫酸根离 子、硫酸氢根离子、亚硫酸氢根离子、钙离子、石膏反应物的化学反应模型，结合吸收塔返回 浆液池的液滴对浆液池各反应物浓度的影响、循环浆液泵组从浆液池抽走的浆液对浆液池 各反应物浓度的影响、浆液排出泵从浆液池抽走的石膏浆液对浆液池各反应物浓度的影 响、供浆泵向浆液池供给的新鲜石灰石浆液对浆液池各反应物浓度的影响，计算浆液池各 反应物浓度随各个条件的变化来建立模型； 建立脱硫效率的模型采用以气相区质量守恒的原则，以氧化空气量、浆液池蒸发 量、入口烟气量为输入，吸收塔出口烟气量为输出，结合吸收塔模型的SO2的吸收速率、液滴 直径、液滴内部浓度参数，计算吸收塔出口烟气SO2浓度的方式来建立模型 建立基于质量守恒定律、能量守恒定律的脱硫系统动态数学模型包括：吸收塔动 态特性计算、浆液池动态特性计算、脱硫效率计算、浆液池pH值计算；模仿在不同烟气流速、 入口SO2浓度、液气比、浆液池pH值工况下脱硫效率的变化。 其中，所述步骤四中确定DCS控制系统稳态点，以脱硫系统为被控对象，以脱硫系 统新鲜石灰石浆液量和循环浆液量为控制量，以吸收塔出口烟气SO2浓度和浆液池主体pH 值作为被控量，采用阶跃辨识法辨识出准确反映脱硫系统预测模型稳态点动态特性的传递 函数模型，并将其转化线性状态空间模型。 其中，所述步骤五中根据采样得到的当前测量信息，将DCS控制系统当前采样时刻 的状态和控制输入作为线性状态空间模型的初始条件，代入线性状态空间模型并预测到一 段时间内的系统状态和输出。 其中，所述步骤六中以跟踪吸收塔出口烟气SO2浓度和浆液池主体pH值为控制目 标，以脱硫系统新鲜石灰石浆液量和循环浆液量的物理约束为约束条件，确定优化问题中 5 CN 111611691 A 说　明　书 3/8 页 目标函数和约束条件的数学表述，采用内点法求解该多约束开环优化问题，预测一段时间 内的控制序列。 其中，所述步骤六中开环优化的滚动式计算：建立吸收塔的模型多约束开环优化， 所得到的控制序列的第一个元素作用于被控对象。在下一个采样时刻，重复上述过程，用新 的测量值作为此时预测系统未来动态的初始条件，刷新优化并重新求解。 本发明有益效果：本发明提供的基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控 制方法，通过将多目标稳态优化、不确定性补偿以及非线性预测控制相结合，达到脱硫系统 多目标实时优化控制。 附图说明 为了更清楚地说明本发明