DE10112160A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Regelung eines Verbrennungsprozesses - Google Patents
Verfahren und Vorrichtung zur Regelung eines VerbrennungsprozessesInfo
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Abstract
In einem Verfahren zur Regelung eines Verbrennungsprozesses, insbesondere in einem mit festem Brennstoff befeuerten Kessel (1), bei dem verschiedene Prozeßparameter des Systems mittels Sensoren (7) gemessen und zur Regelung geeignete Stellgrößen mittels Stellvorrichtungen (3, 5, 9) geändert werden, werden die Betätigung eines Kesselbläsers (5) und/oder die Korngröße des Brennstoffs als Stellgrößen verwendet.
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Regelung eines Verbrennungsprozesses mit den
Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruches 1 und eine Vorrichtung mit den Merkmalen
des Oberbegriffs des Anspruches 9.
Bei einem bekannten Verfahren mit einer bekannten Vorrichtung dieser Art werden
Stellgrößen, wie beispielsweise die zugeführte Brennstoff und Luftmenge, zur Regelung
verwendet und der Zustand des Systems wird durch verschiedene Sensoren gemessen.
Das Verfahren läßt aber insbesondere hinsichtlich der Regelungsmöglichkeiten noch
Wünsche übrig.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs ge
nannten Art zu verbessern. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen
des Anspruches 1 und durch eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruches 9 ge
löst. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche.
Dadurch, daß die Betätigung eines Kesselbläsers (Rußbläsers) und/oder die Korngröße
des Brennstoffs als Stellgrößen verwendet werden, stehen mehr Stellgrößen zur Verfü
gung, um die Regelung durchzuführen. Zugleich sind die neuen Stellgrößen keine Stör
quellen mehr, welche bei einer Aktivierung einen höheren Regelungsaufwand hervorru
fen. Statt beider Stellgrößen in Kombination kann auch nur eine dieser Größen für die
Regelung einbezogen werden. Vorzugsweise wird der Einfluß der neuen Stellgrößen vor
ab in einer Initialisierungsphase gemessen, um die Regelung, die beispielsweise mit Hilfe
eines neuronalen Netzes erfolgt, entsprechend zu trainieren. Der Erfindung ist auch bei
anderen thermischen Prozessen anwendbar.
Beim Kesselbläser wird die Entscheidung über eine Betätigung vorzugsweise durch eine
Abschätzung zwischen Erfolg und Aufwand getroffen, indem beispielsweise fiktive Ko
sten definiert werden und über ein Zeitintervall integriert werden, damit die Entscheidung
vollautomatisch erfolgen kann.
Bei der Einbeziehung der Brennstoff-Korngröße kann zusätzlich auch der Verschleiß der
zugeordneten Mühle berücksichtigt werden, um die Regelung zu verfeinern. Die Auswir
kungen unterschiedlicher Korngrößen werden in bevorzugter Weise über die Fluktuatio
nen im Strahlungsbild einer Flamme gemessen.
Mit den gewonnenen Informationen über die Auswirkungen der Betätigung des Kessel
bläsers, der Brennstoff-Korngröße und des Verschleißes der Mühle können auch der Kes
selbläser bzw. die Mühle für sich alleine geregelt werden, ohne daß der Verbrennungs
prozeß hierzu geregelt wird.
Im folgenden ist die Erfindung anhand dreier in der Zeichnung dargestellter Ausfüh
rungsbeispiele näher erläutert. Es zeigen
Fig. 1 einen schematischen Aufbau der erfindungsgemäßen Vorrichtung,
Fig. 2 ein Zeitdiagramm eines beispielhaften Prozeßparameters über mehrere Reini
gungsintervalle hinweg, und
Fig. 3 ein Zeitdiagramm der Kosten im Verschmutzungs- und Reinigungsmodell.
Ein zu regelnder Verbrennungsprozeß eines Systems läuft in einem Feuerungskessel 1
eines Kohlekraftwerkes ab. Dem Kessel 1 vorgeschaltet ist eine Kohlemühle 3, welche
die zu verbrennende Kohle mahlt, die dann dem Kessel 1 zugeführt wird. Dem Kessel 1
wird ferner Kernluft und Ausblasluft zugeführt. Die entstehende Abluft wird aus dem
Kessel herausgeführt. Zur Reinigung der Kesselinnenwand ist ein sogenannter Kesselblä
ser 5 vorgesehen, bei dessen Betätigung die Rückstände an den Kesselinnenwänden ver
brennen.
Zahlreiche Sensoren 7 an den Zuleitungen zum Kessel 1, an Ableitungen und an den Kes
selinnenwänden, beispielsweise für die zugeführte Luft und Kohle, Schadstoffkonzentra
tionen in der Abluft, Temperaturen im Kessel 1, Flammencharakteristika etc., messen die
relevanten Prozeßparameter. Durch Änderungen von Stellgrößen, beispielsweise des
Kohlemassenstroms oder des Luftmengenstroms, wird der Verbrennungsprozeß beein
flußt, d. h. die Prozeßparameter ändern sich. Die Betätigung einer Stellvorrichtung 9, wie
beispielsweise eines Ventils in einer Zufuhrleitung der Luft, wird im folgenden als Akti
on bezeichnet.
Unter Bildung eines Regelkreises sind die verschiedenen Stellvorrichtungen 9 und Senso
ren 7 an einen Rechner 11 angeschlossen, in welchem ein selbstkalibrierendes und
selbstlernendes neuronales Netz implementiert ist. Das neuronale Netz ist ein rekurrentes
oder Time-Delayed-Neural-Network, um zeitliche Abhängigkeiten repräsentieren zu
können. Das so gebildete System wird zur Optimierung des Verbrennungsprozesses ein
gesetzt, d. h. der Rechner 11 wertet die ihm zugeführten Informationen aus und steuert
entsprechend die Stellvorrichtungen 9 an.
Im ersten Ausführungsbeispiel wird die Betätigung des Kesselbläsers 5 als Aktion behan
delt. Hierzu wird in einer Initialisierungsphase untersucht, wie schnell der Kessel 1 bei
verschiedenen Kohlesorten und Lastfällen verschmutzt und wie gut die Reinigungserfol
ge nach Betätigung des Kesselbläsers 5 in Abhängigkeit unterschiedlicher Zeitintervalle
ist zwischen zwei Betätigungen des Kesselbläsers 5 sind. Der Reinigungserfolg kann über
verschiedene Aktionskonsequenzen definiert werden, beispielsweise über die Änderung
von Schadstoffkonzentrationen C in der Abluft normiert auf den Luftmengenstrom oder
die Änderung des Wirkungsgrades.
Das neuronale Netz lernt diese technische Seite des Verschmutzungs- und Reinigungs
modells, d. h. die Form der Konsequenzen für die zwei möglichen Aktionen, nämlich den
Kesselbläser 5 betätigen oder nicht. Zusätzlich lernt das neuronale Netz eine Kostenseite
für das Verschmutzungs- und Reinigungsmodell, d. h. für den Einsatz des Kesselbläsers 5
werden, beispielsweise über den Energieverlust oder Totzeiten, ebenso Kosten definiert,
wie für einen schlechten Wirkungsgrad oder ein Überschreiten der zulässigen Schad
stoffgrenzwerte in der Abluft.
Wenn das neuronale Netz das Verschmutzungs- und Reinigungsmodell gelernt hat, kann
die Betätigung des Kesselbläsers 5 zur Regelung des Verbrennungsprozesses eingesetzt
werden. Ausgehend von aktuellen Prozeßparametern schätzt das neuronale Netz ab, wel
che Konsequenzen für die Prozeßparameter eine Betätigung oder keine Betätigung des
Kesselbläsers 5 hat, und welche Kosten sich aus diesen beiden Fällen ergeben. In Ab
hängigkeit eines vorgegeben Planungsintervalls ist werden die Kosten K für beide Fälle
aufintegriert. In der Fig. 3 ist das Kostenintegral mit Kesselbläserbetätigung schräg
schraffiert und das Kostenintegral ohne Kesselbläserbetätigung senkrecht schraffiert. Der
Rechner 11 entscheidet dann in Abhängigkeit dieser Abschätzung, ob der Kesselbläser 5
betätigt werden soll oder nicht.
Als weitere Stellgröße wird die Korngröße der gemahlenen Kohle behandelt, d. h. Aktio
nen zur Änderung dieser Stellgröße sind verschiedene Stellvorgänge in der steuerbaren
Kohlemühle 5, welche sich auf die Feinheit der gemahlenen Kohle auswirken, beispiels
weise die Drehzahl der Walzen, der Anstellwinkel der Klappen, der Anpreßdruck der
Walzen oder die Temperatur der Austragluft. Die entsprechenden Stellvorrichtungen sind
an den gleichen Rechner 11 angeschlossen, in welchem das neuronale Netz implementiert
ist.
In der Initialisierungsphase wird entsprechend untersucht, wie sich die Prozeßparameter
in Abhängigkeit der Kohlekorngröße ändern. Beispielsweise kann an einer (orts- und)
zeitaufgelösten Strahlungsmessung der Flammen im Kessel 1 eine Frequenzanalyse im
Orts-Zeit-Raum durchgeführt werden, beispielsweise mittels eines Time-Delay-Neural-
Networks oder sogenannten w-flats. Aus der Form, Höhe, Breite und gegebenenfalls ei
ner Verschiebung der Peaks können Informationen über Fluktuation und damit über die
Kohlekorngröße gewonnen werden, welche diese Fluktuationen im Flammenbild verur
sachen.
Das neuronale Netz lernt dieses aus der Initialisierungsphase gewonnene Mühlenmodell
und verbessert es im Betrieb des Kessels 1 durch die von den Sensoren 7 gelieferten Er
kenntnisse. Als weitere Informationsquelle ist in der Kohlemühle 3 eine Meßvorrichtung
installiert, beispielsweise eine (spezielle) Videokamera, wie z. B. eine CCD-Kamera, eine
Tiefentastmeßvorrichtung oder eine Gefügeprobenmeßvorrichtung, zur Kalibrierung in
stalliert, die bei jedem Stillstand der Kohlemühle 3, beispielsweise anläßlich von Warte
arbeiten, einen Zustandsbericht liefert, der dann im Rechner 11 einer Merkmalsanalyse
unterzogen wird, insbesondere hinsichtlich des Verschleißes. Die so gewonnenen Infor
mationen werden mit den anderen Informationen über den Verbrennungsprozeß korreliert
und stehen dem Lernprozeß des neuronalen Netzes zur Verfügung. Das Mühlenmodell
wird zur Regelung des Verbrennungsprozesses eingesetzt.
In einem zweiten Ausführungsbeispiel ist für die Regelung, außer den üblichen Stellgrö
ßen, das Verschmutzungs- und Reinigungsmodell unter Einbeziehung des Kesselbläsers 5
aber ohne Berücksichtigung der Kohlekorngröße vorgesehen. In einem dritten Ausführungsbeispiel
ist außer den üblichen Stellgrößen das Mühlenmodell ohne Einbeziehung
des Kesselbläsers 5 zur Regelung vorgesehen.
Claims (10)
1. Verfahren zur Regelung eines Verbrennungsprozesses, insbesondere in einem mit
festem Brennstoff befeuerten Kessel (1), bei dem verschiedene Prozeßparameter des
Systems mittels Sensoren (7) gemessen und zur Regelung geeignete Stellgrößen mit
tels Stellvorrichtungen (3, 5, 9) geändert werden, dadurch gekennzeichnet, daß die
Betätigung eines Kesselbläsers (5) und/oder die Korngröße des Brennstoffs als Stell
größen verwendet werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß in einer Initialisierungs
phase die Auswirkungen einer Betätigung des Kesselbläsers (5) und/oder einer Ände
rung der Korngröße auf die Prozeßparameter gezielt gemessen werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß vor einer Entschei
dung über die Betätigung eines Kesselbläsers (5) Integrale über die entstehenden
Kosten während eines Planungsintervalls mit und ohne Betätigung des Kesselbläsers
gebildet werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß der Ver
schleiß einer Mühle (3) zur Zerkleinerung des Brennstoffs gemessen und für die Re
gelung ausgewertet wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß der Ein
fluß der Korngröße über die Fluktuationen im Strahlungsbild einer Flamme gemessen
wird.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß ein
selbstkalibrierendes und selbstlernendes neuronales Netz die Regelung durchführt.
7. Verfahren zur Regelung eines Kesselbläsers (5) oder einer vergleichbaren Reini
gungsvorrichtung, bei dem über die Messung von Prozeßparametern eines thermi
schen Prozesses die Auswirkungen einer Betätigung des Kesselbläsers (5) gemessen
werden und zur Regelung des Kesselbläsers (5) verwendet werden.
8. Verfahren zur Regelung einer Mühle (3), welche insbesondere für einen thermischen
Prozeß festen Brennstoff mahlt, bei dem über die Messung von Prozeßparametern ei
nes thermischen Prozesses und/oder über eine Zustandsmessung während eines Still
standes der Mühle (3) der Einfluß der Mühlenparameter, insbesondere der Korngröße
und/oder des Verschleißes, gemessen wird und zur Regelung der Mühle (3) verwen
det wird.
9. Vorrichtung zur Regelung eines Verbrennungsprozesses, insbesondere in einem mit
festem Brennstoff befeuerten Kessel (1), mit einem Regelkreis (3, 5, 9, 11), der we
nigstens einer ansteuerbaren Stellvorrichtung (3, 5, 9), wenigstens einen Sensor (7)
zur Messung von Prozeßparametern und einen Rechner (11) zur Auswertung der Pro
zeßparameter und zur Ansteuerung der Stellvorrichtungen aufweist, dadurch gekenn
zeichnet, daß ein Kesselbläser (5) und/oder eine steuerbare Brennstoffmühle (3) als
Stellvorrichtungen im Regelkreis (3, 5, 9, 11) angeordnet sind.
10. Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß zur Regelung im Rech
ner (11) ein neuronales Netz implementiert ist.
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CN113738662B (zh) * | 2020-05-28 | 2024-05-24 | 埃布姆-派斯特穆尔芬根股份有限两合公司 | 用于操作风机***的方法和具有后弯式离心风机的风机*** |
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