我国每年消费煤炭占全球50%以上,煤燃烧排放的污染物是造成我国严峻大气污染形势的重要原因之一。近年来,在改善区域大气环境质量、推动煤炭清洁高效利用的国家重大需求推动下,燃煤污染物减排技术取得了重要进展,尤其是燃煤烟气污染物超低排放技术的研发及应用,使烟气中主要污染物排放浓度显著降低。为实现燃煤电厂超低排放达标,污染减排装置的工艺水平不断提高,控制系统难以满足工艺水平进一步提升的需求。本文针对超低排放系统颗粒物和三氧化硫协同脱除过程,为提升颗粒物和三氧化硫协同脱除关键装置的控制水平、降低运行能耗物耗,开展了超低排放系统颗粒物和三氧化硫协同脱除建模与调控研究及应用。首先,针对超低排放系统关键装置相互独立、存在信息孤岛现象导致装置协同调控困难的问题,构建了包括装置层、感知层、控制层和优化层等四层结构的燃煤电厂颗粒物和三氧化硫协同高效脱除智能调控体系。同时,根据超低排放系统的信息流组成及其特点,结合智能调控的具体需求,构建了关键装置物联网以实现信息集成。建立了设计参数、运行参数、能耗物耗等多种数据库,以支撑超低排放系统的建模、控制和优化方法研发。其次,针对超低排放系统的颗粒物脱除过程,基于电除尘装置内部电晕放电、颗粒物荷电及其迁移机理,构建了电除尘装置整体效率模型,获得了介电常数、电场性质(电场强度、离子密度)、气氛条件等因素对颗粒物脱除关键过程的影响规律及其强化机制;研究了不同流场分布下的颗粒物脱除效率变化特性,获得了流场均布性对装置颗粒物穿透率和能耗影响规律;构建了电除尘装置积灰模型,研究获得了不同负荷和运行电压下的颗粒物堆速率、厚度与压降变化规律;研究了电除尘装置高压脉冲电源的电气原理,获得了不同供电形式的输出波形及其调节方法,研究了脉冲供电对颗粒物脱除强化及其能耗特性。第三,提出了电除尘装置整体效率模型的多因子修正方法,通过比例因子、偏差因子和指数因子的修正,电除尘装置的出口颗粒物预测R~2提升至0.889。构建了基于多元统计分析、支持向量回归、深度神经网络等方法的电除尘装置数据模型,对比了不同数据模型的预测性能。为进一步提升模型预测精度及其泛化能力,提出了电除尘装置机理与数据融合的建模方法,对比了各种模型形式在验证集上的泛化性能,其中融合模型的预测性能最高,R~2为0.896,RMSE为0.515,为优化研究和应用提供重要支撑。第四,针对多装置颗粒物和三氧化硫协同脱除过程,研究了脱硝、除尘、脱硫和湿电等多装置对颗粒物和三氧化硫生成、转化、脱除的影响机制及其建模方法。研究了影响锅炉侧和SCR脱硝装置三氧化硫生成的关键参数,基于建立的脱硝催化剂设计参数数据库研究各种因素对三氧化硫生成的影响规律,构建了基于数据库的三氧化硫生成模型;研究了电除尘装置、脱硫装置和湿电装置对颗粒物和三氧化硫协同脱除机理,获得了入口浓度、液气比、运行电压和运行温度等关键参数对脱除效率影响规律,进而构建多装置协同脱除颗粒物三氧化硫模型。第五,基于构建的电除尘装置颗粒物脱除模型、颗粒物和三氧化硫多装置协同脱除模型,开展颗粒物和三氧化硫协同脱除优化研究。研究了影响电除尘装置的关键因素,建立了包括成本评价和环境评价的电除尘装置运行评价模型,开发了基于蚁群算法和粒子群算法的电除尘装置优化方法,优化结果表明,电除尘装置可以在出口浓度不变的前提下,节能30%以上;构建了颗粒物和三氧化硫多装置协同脱除优化方法,进行多工况运行寻优,系统运行成本下降4%以上,低负荷下可达9.18%。最后,在某热电机组开展了智能调控体系工业应用验证,搭建了包括优化模块和控制模块的超低排放智慧环保岛软件平台,实现了算法服务和环保岛组态的信息互通。提出了电除尘装置运行的优化协调方法,实现了各电场设定值的优化。在此基础上,根据电除尘装置运行特性改进预测模型、成本模型和控制逻辑,开展了智能调控方法的长期工业应用研究,电除尘装置在出口浓度稳定达标的前提下运行能耗进一步降低,能耗较人工运行降低40%以上。