目前我国燃煤二氧化硫排放量占二氧化硫排放总量的90％以上，其中火电厂(也称燃煤电厂)污染物的排放量占全部工业排放总量的50％左右。成为我国大气SO2污染的第一大污染源，因此，搞好火电厂的SO2排放对于我国的环境保护有着重要的意义。
烟气脱硫的技术工艺种类很多、各具特点，应用于不同的炉型、场地、原料等条件，脱硫效果及经济费用也有较大差别。主要有燃烧前脱硫、燃烧中脱硫、燃烧后脱硫以及石灰石／石膏湿法脱硫，这里研究基于当前应用最多的石灰石／石膏湿法脱硫方法。
脱硫工艺受到多种过程因素影响，是一个典型的具有复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性的 控制系统。在工业脱硫控制系统中，PID 控制算法因其结构简单、不需要控制系统模型且具有一定的鲁棒性而被广泛采用。但是PID控制算法不能根据对象特性变化自动修改控制参数。对时变性、非线性的脱硫控制系统控制效果很难达到最佳状态，导致某些场合下SO2的排放不符合标准。近年来，虽有学者研究将神经网络、遗传算法等智能控制算法应用到脱硫控制系统，但这些算法尚无法在工业现场应用。
本文在深人分析脱硫控制工艺的基础上，按照影响脱硫效果的因素将脱硫控制系统分为3个子控制系统。在原有PID控制算法的基础上，研究将 串级控制、前馈控制以及 模糊控制应用到脱硫控制子控制系统中。
2 石灰石／石膏湿法烟气脱硫工艺分析
2．1 脱硫系统组成及工艺流程
石灰石／石膏湿法脱硫工艺系统(单台机组)主要由烟气系统、吸收氧化系统、石灰石浆液制备系统、脱水及输送系统、排放系统、工艺和工业水系统、杂用和仪用空气系统和废水处理系统组成。吸收氧化系统是整个脱硫系统中最重要的系统。而吸收塔是脱硫系统的主体设备，是吸收SO2的关键场所，所有的吸收反应均在吸收塔内完成。
石灰石／石膏湿法烟气脱硫的基本工艺流程为：锅炉烟气经过除尘器除尘后，由引风机送入脱硫系统，烟气由进口烟道进入由增压风机增压后，经烟气换热器(GGH)降温，进入吸收塔。在吸收塔内，烟气由下向上流动。石灰石浆液由上向下洗涤烟气，在吸收塔底部，鼓入空气进行氧化。生成的石膏由石膏浆液泵送入脱水系统，图1是石灰石／石膏湿法烟气脱硫工艺流程图。
2．2 脱硫效率影响参数分析
影响脱硫效率的参数有很多，其主要参数有以下3个：
(1)吸收塔内浆液的PH值该值是WFGD(湿法烟气脱硫)装置运行最重要的控制参数之一，是影响脱硫率、氧化率、吸收剂利用率及系统结垢的主要因素之一。在实际运行中主要通过控制石灰石浆液供给量来控制PH值，一般随着PH值的增加脱硫效率也增加，但增加到一定程度，脱硫率就几乎不再增加。因此选择合适的PH值，对脱硫系统运行至关重要，通常，吸收塔浆池的PH值维持在5．2～6．1之间。
(2)增压风机入口压力 来自锅炉侧的烟气经增压风机(BUF)增压，补偿烟气在整个脱硫系统中的压力损失，是脱硫系统中举足轻重的设备。进入脱硫系统的烟气流量通过增压风机的动叶进行调节。其动叶的调整、控制不仅关系到整个脱硫系统的稳定运行，同时也关系到整个系统是否能运行在低耗能、高效率的最佳工况。
(3)烟气温度实际运行过程中，机组负荷变化较频繁，FGD进口烟温也会随之波动，对脱硫率有很大的影响。因此，对烟气温度的控制也十分重要。
3 脱硫工艺控制策略研究与仿真
3．1 吸收塔PH值控制
采用普通的PID控制时，由于PH调节具有较大滞后特性，控制效果并不理想。考虑到影响吸收塔PH值的主要因素是烟气中的硫元素与浆液中钙元素的摩尔比，因此，这里在脱硫系统中使用串级PID控制。串级控制系统是将两个调节器串联起来工作，其中一个调节器的输出作为另一个调节器设定值的系统。串级控制系统分为主控回路和副控回路，对应回路的调节器分别称为主控调节器和副控调节器；对应回路的调节对象称为主控对象和副控对象；作用在两个回路中的扰动分别称为一次扰动和二次扰动。图2为采用串级控制的吸收塔内PH值控制系统原理图。
当扰动发生时，破坏了稳定状态，调节器进行工作。在串级控制系统中，由于引入1个副控回路，不仅能及早克服进入副控回路的二次扰动，而且能改善过程特性。副控调节器具有粗调作用，主控调节器具有细调作用，从而使其控制品质得到进一步提高。
主控调节器和副控调节器仍然采取PID控制算法，其控制参数通过经验进行整定，该设计中，具体的参数值为：主控回路比例系数Kp为10．0，积分时间Ti为0 s，微分时间Td为0 s；副控回路比例系数Kp为5．0，积分时间Ti为50 s，微分时间Td为1 s。系统设定PH值为5．5，仿真结果如图3所示。
3．2 增压风机入口压力控制
烟气经旁路进入脱硫岛，在管道内流动的压力损失由增压风机来提供。使得烟气能够在脱硫岛内流动。增压风机人口压力控制的目的在于使锅炉炉膛压力保持稳定。将锅炉正常运行时的引风机出口压力作为增压风机人口压力控制的设定值，测量实际运行的压力，然后进行比较得出偏差，偏差经过控制算法计算。得出调节量作用在增压风机的调节导叶上，使得增压风机人口压力稳定在设定值附近。
增压风机入口压力控制算法通常是PID调节，由于压力控制系统是滞后和时变的，常规PID算法不能达到良好效果。将锅炉负荷作为前馈量引入到调节中，通过调节锅炉负荷的前馈调节器动态补偿由负荷波动带来的压力扰动，降低增压风机导叶的动作频率，与普通PID控制相比，前馈控制系统明显可降低系统超调量。图4为控制系统原理框图。
增压风机入口压力调节器参数为：比例系数Kp为20．0，积分时间Ti为5 s，微分时间Td为0．1 s；前馈调节器设置成线性调节器，压力的设定值为1 000 N，仿真结果如图5所示，压力为负值代表风机反转。
3．3 烟气温度控制
脱硫控制系统中的温度变化范围较大。但初始设定没有特定的公式或者函数可用。因此，要想有一个较好的脱硫效果，一般情况下是通过实验室的反复试验，并在现场经过多次调试来确定温度设定值。实践证明：温度的变化速率比较平缓时，脱硫控制效果最佳。因此，在脱硫控制系统中必须采用一种控制算法，使温度的变化在一定的范围内，并且变化平缓。模糊控制用于控制那些因复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等而无法获得精确的数学模型的控制对象，可获得比较理想的动静态性能。这里研究采用模糊控制获得平缓变化的烟气温度。
烟气温度调节系统由测温装置和温度调节装置构成，对于脱硫系统其温度调节方式是通过调节加湿器的加水量来调节系统温度，如图6所示。
调节温度需要综合考虑T1、T3以及T2与设定值T的偏差和T2的变化趋势。由于T1、T3属于在紧急情况下系统的保护措施，其对阀门开度u的控制作用是精确的。即当T1大于其设定值时将阀门全开，当T3小于其设定值时将阀门全关。温度模糊控制的核心是根据T2与该温度设定值的偏差E2和偏差的变化趋势△E2来模糊推断阀门开度u。所以模糊控制的输入量确定为E2和△E2。其中：
式中，T为温度设定值，k为代表采样次数输出量，确定为混风阀门开度u。
(1)E2的基本论域：[-60，+60](℃)
量化论域：X={-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4}
量化因子：Ke2=4／60
模糊子集：负大(NB)，负小(NS)，零(0)，正小(PS)，正大(PB)
(2)AE2的基本论域：[-15，+15](℃)
量化论域：y={-3，-2，-l，0，1，2，3}
量化因子：K△E2=3／15
模糊子集：负大(NB)，负小(NS)，零(0)，正小(PS)，正大(PB)
(3)U的基本论域[0，100％]
量化论域：V={0，1，2，3，4，5}
比例因子：Ku=100／5
模糊子集：U1(全关)，U2(小关)，U3(适中)，U4(大开)，US(全开)。
(4)语言变量的隶属函数及赋值表
根据现场操作者的实践经验和控制策略。隶属函数基本采用等腰三角形的形式，设计出E2、△E2、U的语言变量在量化论域上的赋值表，如表1、表2和表3所示。
注：表1中的1、0．5分别为不同的E2和xi时U的取值。
注：表2中的1，0．4分别为不同的△E2和yi时u的取值。
注：表3中的1．0．2分别为不同的Vi和U时u的取值。
根据上述控制策略，制定出模糊控制规则表，如表4所示。
注：表4中的Ui为不同的E2和△E2时U的取值。
对表中的每条控制语句，都可以得到一个模糊关系Rn，一共可以得到25个模糊关系。从而总模糊关系R为：
对于任意输入偏差E2和偏差的变化量△E2，将其模糊化后分别为E和X，由上述公式算出模糊控制器输出的控制量。对这个模糊控制量U，用最大隶属度法进行模糊决策，可得到量化论域上的精确控制量U。假设温度给定为3个阶段，分别为80℃，50℃和100℃，仿真结果如图7所示。
4 结论
本文针对火电厂烟气脱硫控制系统存在的时变性、复杂性和不确定性，常规PID控制算法难以满足要求的情况下，考虑到在工业现场的实用性，研究将串级控制、前馈控制和模糊控制应用到脱硫控制子系统中。仿真结果验证该控制策略的有效性。