EP0559942A1 - Steuerung für ein Elektrofilter - Google Patents

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EP0559942A1
EP0559942A1 EP92104314A EP92104314A EP0559942A1 EP 0559942 A1 EP0559942 A1 EP 0559942A1 EP 92104314 A EP92104314 A EP 92104314A EP 92104314 A EP92104314 A EP 92104314A EP 0559942 A1 EP0559942 A1 EP 0559942A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
self
filter
optimizing
breakdown
time
Prior art date
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Granted
Application number
EP92104314A
Other languages
English (en)
French (fr)
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EP0559942B1 (de
Inventor
Norbert Dipl.-Ing. Grass
Gerhard Dipl.-Ing. Dönig
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
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Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Priority to DK92104314T priority Critical patent/DK0559942T3/da
Priority to EP19920104314 priority patent/EP0559942B1/de
Priority to DE59206952T priority patent/DE59206952D1/de
Publication of EP0559942A1 publication Critical patent/EP0559942A1/de
Application granted granted Critical
Publication of EP0559942B1 publication Critical patent/EP0559942B1/de
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B03—SEPARATION OF SOLID MATERIALS USING LIQUIDS OR USING PNEUMATIC TABLES OR JIGS; MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C—MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C3/00—Separating dispersed particles from gases or vapour, e.g. air, by electrostatic effect
    • B03C3/34—Constructional details or accessories or operation thereof
    • B03C3/66—Applications of electricity supply techniques
    • B03C3/68—Control systems therefor

Definitions

  • the present invention relates to a control for an electrostatic precipitator, in which occurring events, e.g. Filter breakthroughs are evaluated and new, optimized control parameters based on the evaluation results, e.g. a breakdown waiting time, a deionization time or a filter current for which the electrostatic precipitator is determined and given to the electrostatic filter.
  • occurring events e.g. Filter breakthroughs are evaluated and new, optimized control parameters based on the evaluation results, e.g. a breakdown waiting time, a deionization time or a filter current for which the electrostatic precipitator is determined and given to the electrostatic filter.
  • Such controls are widely used. As a rule, from time to time, e.g. at intervals of several minutes, excluding filter characteristics and displayed on a screen. An operator then evaluates this filter characteristic based on their experience and specifies new parameters for the control.
  • This type of parameter specification has the disadvantage that the control parameters supplied by the operator are not always optimal. In addition, an operator must always be present.
  • the object of the present invention is to provide a controller for an electrostatic filter which optimizes and monitors itself.
  • the subjective optimization should therefore be replaced by an objective one.
  • control system automatically evaluates the occurring events based on empirical values and then determines new, optimized control parameters for the electrostatic filter on the basis of the evaluation results and specifies them to the electrostatic filter.
  • the events can be evaluated, for example, by means of evaluation rules based on the empirical values.
  • fuzzy logic results when events occur due to the evaluation rules based on event-specific characteristics, e.g. the time since the last breakthrough, at least one of several types of events, e.g. Subsequent breakthrough, typical breakthrough, random breakthrough.
  • the assignment to the events is preferably weighted, the sum of the weightings always giving the value 1. Furthermore, an occurring event is advantageously assigned to a maximum of two event types at the same time.
  • control parameters are preferably optimized on the basis of a statistical evaluation of the occurring event and previous events.
  • the event occurring and a predeterminable number of immediately preceding events are preferably evaluated. In principle, however, it is also possible to work with a continuously acting forgetfulness factor.
  • Self-optimization is particularly easy if, when optimizing the control parameters, first the breakdown waiting time, then the deionization time and only then the filter current is optimized.
  • the filter current at which this filter voltage maximum is reached is then predefined as a filter current setpoint for the electrostatic filter.
  • control has an optimization unit designed as a neural network, the control shows self-learning behavior. This makes it possible to optimize not only the control parameters, but also the evaluation rules themselves.
  • the controller has a display device, e.g. a monitor, which is assigned, can be represented by means of the display device, process states, process data and / or the control parameters. This makes it possible to monitor the electrostatic filter and, if necessary, to take corrective action. It is also possible to manually enter new parameters into the control system and to observe their effects. As a result, the control can be optimized even further than the self-optimizing control itself can.
  • a display device e.g. a monitor, which is assigned
  • the controller is at least partially implemented in an independent subsystem of a networked automation system of a technical system, i.e. the self-optimizing controller is used as an independent subsystem of the automation system, the self-optimizing controller and the rest of the networked automation system have as little effect possible.
  • a networked automation system is described, for example, in the older DE application P 41 25 374.4.
  • FIG 1 there is the power supply device of an electrostatic filter, e.g. a power plant, from a power unit 1, by means of which the electrostatic filter (not shown for the sake of clarity) is supplied with electricity.
  • the power section 1 can be, for example, an intermediate circuit converter, as is generally known, e.g. from DE-OS 35 22 569 or DE-GM 90 03 125.
  • the power section 1 is controlled via a control device 2, which controls the power section 1 on the basis of the specifications of the further control levels 3 to 5.
  • the technical limits of power unit 1 are of course taken into account when driving power unit 1.
  • the control device 2 receives its setpoints from the monitoring unit 3.
  • the setpoints are, for example, the current setpoint I * for the filter current I F and an enable signal.
  • the control device 2 reports to the monitoring unit 3 if it cannot control the power section 1 in accordance with requirements, for example because a wire break has occurred or because one of the semiconductor power elements of the power section 1 is defective.
  • the filter voltage U F is continuously evaluated in the monitoring unit 3, and certain filter states, for example filter breakdown, short circuit or other errors, are inferred therefrom. Furthermore, the monitoring unit 3 records a filter characteristic from time to time, for example every minute, the meaning and purpose of which will be explained later in connection with FIG. 6.
  • the monitoring unit 3 receives data both from the optimization unit 4 and from the user interface 5.
  • the user interface 5 provides the monitoring unit 3 with, for example, the operating mode (pulse mode, DC voltage mode, mixed mode, etc.) and the time interval in which a filter characteristic curve is recorded again and again shall be.
  • the further parameters are initially specified by the user interface 5 to the optimization unit 4, which is typically a fuzzy control unit.
  • the optimization unit 4 specifies to the monitoring unit 3 the further control parameters which the monitoring unit 3 requires to control the control device.
  • the control parameters will be explained in more detail later in FIG. 2.
  • the optimization unit 4 automatically evaluates these messages on the basis of empirical values, determines new, optimized control parameters on the basis of the evaluation results and specifies these parameters to the monitoring unit 3.
  • the control parameters are now explained in more detail below in connection with FIG. 2.
  • FIG. 2 shows the current I F flowing in the electrostatic filter and the time t to the right.
  • a filter breakdown occurs at time T 1. If the filter breakdown is not extinguished by itself by the time T 2, the monitoring unit 3 blocks the activation of the power section 1 via the enable line 6. The power section 1 consequently no longer feeds energy into the electrostatic filter. The current I F in the electrostatic filter suddenly drops to zero due to a lack of further energy supply.
  • the monitoring unit 3 releases the control device 2 again via the release line 6 and also gives the control device 2 the value I O as the new current setpoint.
  • the filter current I F is then continuously increased to the value I *, which is reached at the time T4, unless a new breakdown occurs beforehand.
  • Typical control parameters for the power supply device of the electrostatic filter are now the breakdown waiting time t DS , the deionization time t E and the desired filter current I *.
  • the breakdown waiting time t DS is given by the difference between the times T2 and T1.
  • the deionization time t E is given by the difference between the times T3 and T2.
  • Other possible control parameters are the rise time, ie the difference between the times T4 and T3 and the current drop after a breakdown, i.e. the difference between I O and I DS .
  • the data of, for example, the last 100 copies are kept constantly available.
  • the optimization unit 4 first optimizes the breakdown waiting time t DS .
  • the optimization of the breakdown waiting time t DS is based on the experience that self-extinguishing filter breakthroughs on the one hand generally have a certain minimum duration, but on the other hand do not go out of their own accord above a certain maximum duration.
  • the relative frequency of self-extinguishing filter breakdowns as a function of the extinguishing time t L is consequently calculated from the data stored in the optimization unit 4. Then we try to find a suitable distribution curve, For example, fit a parabola or a Gaussian curve into the H values, as is shown schematically in FIG. 3. In FIG 3, a parabola was fitted into the H values.
  • the determination of the optimized breakdown waiting time t DS can also be carried out more easily. In this case it simply becomes the mean t L ⁇ the extinguishing times t L are determined and multiplied by a suitable factor F.
  • weighting functions G F , G R and G Z shown in FIG. 4 instead of the weighting functions G F , G R and G Z shown in FIG. 4, other weighting functions can of course also be used be used. It should only be ensured that the sum of the selected weighting functions is always 1 and that the weighting functions G F and G Z do not overlap, or in other words that t3 is always greater than or at most equal to t2.
  • the number of copies to be saved can be specified as required. The number can be 50, for example, but can also be 500.
  • the optimization unit 4 calculates the quotient of the number N R of representative punches and the number N F of secondary breakdowns.
  • the deionization time t E is optimal when the ratio of representative carbon to secondary carbon has a value that can be selected by the user, for example 10. If the ratio is greater than 10, the deionization time t E is too long and must therefore be reduced. Conversely, the deionization time t E must be increased if too many follow-throughs occur.
  • the deionization time t E is optimized in the following way.
  • a correction factor k E for the deionization time is calculated from the quotient of representative breakthroughs to follow-through breakthroughs based on a predetermined function curve.
  • k E must be zero if the ratio of representative breakdowns to random breakdowns is reached.
  • the correction factor k E must be greater than zero if the ratio is undershot and less than zero if the ratio is exceeded.
  • a correction factor k I for the filter current setpoint I * then results from the ratio of N R to N Z.
  • the slopes of the correction functions k E or k I can of course also run differently than shown in FIG. 5. In particular, they can be steeper or flatter if this is necessary for reasons of stability, and in particular the correction functions k E and k I can also be different from one another.
  • the new, optimized control parameters t DS , t E and I * determined in this way are specified by the optimization unit 4 of the monitoring unit 3.
  • the monitoring unit 3 therefore controls the electrostatic precipitator with these optimized control parameters t DS , t E and I * until the operational behavior of the electrostatic filter changes and a new correction of the control parameters t DS , t E and I * is necessary.
  • the optimization unit 4 triggers the recording of a filter characteristic by the monitoring unit 3.
  • the monitoring unit 3 receives then a filter characteristic of the filter voltage U F ie, as a function of the filter current I F is determined.
  • the monitoring unit 3 is used as the setpoint I * for the filter current I F the maximum current I max , minus a safety discount of, for example, 5%, is predetermined and the filter current I F is optimized as described above.
  • the monitoring unit 3 is given the setpoint I * for the filter current I F as the current at which the voltage maximum U max is reached.
  • the optimization of the filter current described above is omitted.
  • the optimization of the filter current would be pointless, since above the voltage maximum U max a back spraying would occur, which would greatly reduce the efficiency of the electrostatic filter.
  • control device 2 the monitoring device 3, the optimization unit 4 and the user interface 5 can of course also be implemented in the form of a computer program, a hardware configuration is not necessary.
  • present invention can of course also be used with pulsed electrostatic filters. In this case, the pulse height and duration as well as the pulse repetition frequency are available for optimization in addition to the breakdown waiting time t DS and deionization time t E.
  • the optimization unit can of course not only understand the human, fuzzy logic, so it is not just a fuzzy control unit, but can also be designed as a neural network with self-learning behavior. This makes it possible not only to optimize the control parameters, but also the evaluation rules themselves.
  • This self-learning behavior is generally known as "supervised learning by back propagation" of a neural network.
  • the neural network can be designed in a manner known per se.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft eine selbstoptimierende Steuerung für ein Elektrofilter, bei der eintretende Ereignisse, z.B. Filterdurchschläge, aufgrund von Erfahrungswerten automatisch ausgewertet werden und aufgrund der Auswertungsergebnisse neue, optimierte Steuerungsparameter (tDS, tE,I*) z.B. eine Durchschlagswartezeit (tDS), eine Entionisierzeit (tE) oder ein Filterstrom (I*), für das Elektrofilter ermittelt und dem Elektrofilter vorgegeben werden. <IMAGE>

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft eine Steuerung für ein Elektrofilter, bei der eintretende Ereignisse, z.B. Filterdurchschläge ausgewertet werden und aufgrund der Auswertungsergebnisse neue, optimierte Steuerungsparameter, z.B. eine Durchschlagswartezeit, eine Entionisierzeit oder ein Filterstrom, für das Elektrofilter ermittelt und dem Elektrofilter vorgegeben werden.
  • Derartige Steuerungen sind weit verbreitet. Im Regelfall werden hierbei von Zeit zu Zeit, z.B. im Abstand von mehreren Minuten, Filterkennlinien ausgenommen und auf einem Bildschirm dargestellt. Eine Bedienungsperson wertet dann diese Filterkennlinie aufgrund ihrer Erfahrung aus und gibt der Steuerung neue Parameter vor. Bei dieser Art der Parametervorgabe ist nachteilig, daß die von der Bedienungsperson gelieferten Steuerungsparameter nicht immer optimal sind. Außerdem muß stets eine Bedienungsperson anwesend sein.
  • Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, eine Steuerung für ein Elektrofilter zur Verfügung zu stellen, die sich selbst optimiert und überwacht. Die subjektive Optimierung soll also durch eine objektive ersetzt werden.
  • Die Aufgabe wird dadurch gelöst, daß die Steuerung die eintretenden Ereignisse aufgrund von Erfahrungswerten selbst automatisch auswertet und dann aufgrund der Auswertungsergebnisse neue, optimierte Steuerungsparameter für das Elektrofilter ermittelt und dem Elektrofilter vorgibt.
  • Die Auswertung der Ereignisse kann beispielsweise mittels auf den Erfahrungswerten basierender Auswertungsregeln erfolgen.
  • Eine besonders gute Nachbildung der menschlichen, unscharfen Logik ergibt sich, wenn eintretenden Ereignisse durch die Auswertungsregeln aufgrund von ereignisspezifischen Kenndaten, z.B. der Zeit seit dem letzten Durchschlag, mindestens einer von mehreren Ereignisarten, z.B. Folgedurchschlag, typischer Durchschlag, zufälliger Durchschlag, zugeordnet werden.
  • Vorzugsweise wird dabei die Zuordnung zu den Ereignissen gewichtet, wobei die Summe der Gewichtungen stets den Wert 1 ergibt. Weiterhin wird vorteilhafterweise ein eintretendes Ereignis höchstens zwei Ereignisarten gleichzeitig zugeordnet.
  • Um die Auswirkungen einzelner "Ausreißer" bei den Ereignissen möglichst gering zu halten, erfolgt die Optimierung der Steuerungsparameter vorzugsweise aufgrund einer statistischen Auswertung des eintretenden Ereignisses und vorausgegangener Ereignisse. Vorzugsweise werden hierzu das eintretende Ereignis und eine vorgebbare Anzahl unmittelbar vorausgegangener Ereignisse ausgewertet. Es ist prinzipiell aber auch möglich, mit einem kontinuierlich wirkenden Vergeßlichkeitsfaktor zu arbeiten.
  • Die Selbstoptimierung ist besonders einfach, wenn bei der Optimierung der Steuerungsparameter zuerst die Durchschlagswartezeit, dann die Entionisierzeit und erst dann der Filterstrom optimiert wird.
  • Für den Fall, daß hochohmige Stäube abgeschieden werden sollen, ist es zur Vermeidung von Rücksprüheffekten von Vorteil, wenn in vorwählbaren Zeitabständen eine Filterkennlinie aufgenommen wird. Für den Fall, daß die Filterspannung als Funktion des Filterstroms ein Maximum aufweist, wird der Filterstrom, bei dem dieses Filterspannungsmaximum erreicht wird, dann dem Elektrofilter fest als Filterstrom-Sollwert vorgegeben.
  • Wenn die Steuerung eine als neuronales Netz ausgebildete Optimierungseinheit aufweist, zeigt die Steuerung Selbstlernverhalten. Dadurch ist es möglich, nicht nur die Steuerungsparameter, sondern auch die Auswertungsregeln selbst zu optimieren.
  • Wenn der Steuerung ein in einer Leitwarte angeordnetes Anzeigegerät, z.B. ein Monitor, zugeordnet ist, können mittels des Anzeigegerätes, Prozeßzustände, Prozeßdaten und/oder die Steuerungsparameter dargestellt werden. Dadurch ist es möglich, das Elektrofilter zu überwachen und ggf. korrigierend einzugreifen. Weiterhin ist es möglich, der Steuerung versuchsweise manuell neue Parameter vorzugeben und deren Auswirkung zu beobachten. Dadurch kann die Steuerung noch weiter optimiert werden als die selbstoptimierende Steuerung dies selbst kann.
  • Wenn die Steuerung zumindest teilweise in einem eigenständigen Teilsystem eines vernetzten Automatisierungssystems einer technischen Anlage implementiert ist, die selbstoptimierende Steuerung also als eigenständiges Teilsystem des Automatisierungssystem verwendet wird, beeinflussen sich die selbstoptimierende Steuerung und der Rest des vernetzten Automatisierungssystems so wenig wie möglich. Ein derartiges vernetztes Automatisierungssystem ist z.B. in der älteren DE-Anmeldung P 41 25 374.4 beschrieben.
  • Weitere Vorteile und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels, anhand der Zeichnungen und in Verbindung mit den weiteren Unteransprüchen. Dabei zeigen:
    • FIG 1
    ein Blockdiagramm des Aufbaus einer Elektrofilterstromversorgung,
    FIG 2
    schematisch die Reaktion bei einem Durchschlag,
    FIG 3
    eine Verteilungsfunktion von selbstverlöschenden Durchschlägen,
    FIG 4
    das Prinzip der Zuordnung von Durchschlägen zu bestimmten Durchschlagsarten,
    FIG 5
    einen Korrekturfaktorverlauf und
    FIG 6
    eine Filterkennlinie.
  • Gemäß FIG 1 besteht die Stromversorgungseinrichtung eines Elektrofilters, z.B. eines Kraftwerks, aus einem Leistungsteil 1, mittels dessen das (der Übersichtlichkeit halber nicht dargestellte) Elektrofilter mit Strom vesorgt wird. Der Leistungsteil 1 kann beispielsweise ein Zwischenkreisumrichter sein, wie er allgemein bekannt ist, z.B. aus der DE-OS 35 22 569 oder dem DE-GM 90 03 125.
  • Der Leistungsteil 1 wird über eine Steuereinrichtung 2 angesteuert, die den Leistungsteil 1 aufgrund der Vorgaben der weiteren Steuerungsebenen 3 bis 5 ansteuert. Bei der Ansteuerung des Leistungsteils 1 werden selbstverständlich die technischen Grenzen des Leistungsteils 1 berücksichtigt.
  • Die Steuereinrichtung 2 erhält ihre Sollwerte von der Überwachungseinheit 3. Die Sollwerte sind beispielsweise der Strom-Sollwert I* für den Filterstrom IF und ein Freigabesignal. Umgekehrt meldet die Steuereinrichtung 2 an die Überwachungseinheit 3, wenn sie den Leistungsteil 1 nicht anforderungsgerecht ansteuern kann, z.B. weil ein Drahtbruch aufgetreten ist oder weil eines der Halbleiter-Leistungselemente des Leistungsteils 1 defekt ist.
  • Ferner wird in der Überwachungseinheit 3 laufend die Filterspannung UF ausgewertet und daraus auf bestimmte Filterzustände, z.B. Filterdurchschlag, Kurzschluß oder andere Fehler geschlossen. Weiterhin wird von der Überwachungseinheit 3 von Zeit zu Zeit, z.B. jede Minute, eine Filterkennlinie aufgenommen, deren Sinn und Zweck später in Verbindung mit FIG 6 noch erläutert werden wird.
  • Die Überwachungseinheit 3 erhält Daten sowohl von der Optimierungseinheit 4 als auch von der Benutzerschnittstelle 5. Von der Benutzerschnittstelle 5 werden der Überwachungseinheit 3 beispielsweise die Betriebsart (Pulsbetrieb, Gleichspannungsbetrieb, gemischter Betrieb usw.) sowie der Zeitabstand vorgegeben, in dem immer wieder eine Filterkennlinie aufgenommen werden soll.
  • Die weiteren Parameter werden von der Benutzerschnittstelle 5 zunächst der Optimierungseinheit 4 vorgegeben, die typisch eine Fuzzy-Control-Einheit ist. Die Optimierungseinheit 4 gibt der Überwachungseinheit 3 die weiteren Steuerungsparameter vor, welche die Überwachungseinheit 3 zur Ansteuerung der Steuereinrichtung benötigt. Die Steuerungsparameter werden später noch bei FIG 2 näher erläutert werden. An dieser Stelle sei nur erwähnt, daß die Filterdurchschläge von der Überwachungseinheit 3 detektiert werden und dementsprechende Meldungen an die Optimierungseinheit 4 übertragen werden. Die Optimierungseinheit 4 wertet diese Meldungen aufgrund von Erfahrungswerten automatisch aus, ermittelt aufgrund der Auswertungsergebnisse neue, optimierte Steuerungsparameter und gibt diese Parameter der Überwachungseinheit 3 vor. Die Steuerungsparameter werden nunmehr nachstehend in Verbindung mit FIG 2 näher erläutert.
  • In FIG 2 ist nach oben der im Elektrofilter fließende Strom IF und nach rechts die Zeit t aufgetragen. Zum Zeitpunkt T₁ tritt ein Filterdurchschlag auf. Wenn der Filterdurchschlag bis zum Zeitpunkt T₂ nicht wieder von selbst verloschen ist, sperrt die Überwachungseinheit 3 über die Freigabeleitung 6 die Ansteuerung des Leistungsteils 1. Der Leistungsteil 1 speist folglich keine Energie mehr in das Elektrofilter. Der Strom IF im Elektrofilter sinkt also mangels weiterer Energiezufuhr schlagartig auf Null. Zum Zeitpunkt T₃ gibt die Überwachungseinheit 3 über die Freigabeleitung 6 die Steuereinrichtung 2 wieder frei und gibt der Steuereinrichtung 2 ferner den Wert IO als neuen Strom-Sollwert vor. Der Filterstrom IF wird sodann kontinuierlich bis auf den Wert I* erhöht, der zum Zeitpunkt T₄ erreicht wird, wenn nicht zuvor ein neuer Durchschlag erfolgt.
  • Typische Steuerungsparameter für die Stromversorgungseinrichtung des Elektrofilters sind nun die Durchschlagswartezeit tDS, die Entionisierzeit tE sowie der gewünschte Filterstrom I*. Die Durchschlagwartezeit tDS ist dabei durch die Differenz der Zeitpunkte T₂ und T₁ gegeben. Die Entionisierzeit tE ist durch die Differenz der Zeitpunkte T₃ und T₂ gegeben. Weitere mögliche Steuerungsparameter sind die Anstiegszeit, also die Differenz der Zeiten T₄ und T₃ sowie die Stromabsenkung nach einem Durchschlag, also die Differenz von IO und IDS.
  • In der Überwachungseinheit 3 wird laufend registriert, ob ein Durchschlag stattgefunden hat. Wenn ein Durchschlag stattgefunden hat, wird zwischen selbstverlöschenden und nicht selbstverlöschenden Durchschlägen unterschieden. Damit die Optimierungseinheit 4 die Steuerungsparameter Durchschlagswartezeit tDS, Entionisierzeit tE und Filterstrom IF optimieren kann, werden bei jedem Durchschlag folgende Werte von der Überwachungseinheit 3 an die Optimierungseinheit 4 übergeben:
    • Die Meldung, daß ein Durchschlag erfolgt ist,
    • ob der Durchschlag selbstverlöschend war,
    • die Zeit t, die seit dem letzten Durchschlag verstrichen ist,
    • der Filterstrom IDS zum Zeitpunkt des Durchschlages und
    • die Löschzeit tL, wenn der Filterdurchschlag ein selbstverlöschender Durchschlag war.
  • In der Optimierungseinheit 4 werden die Daten z.B. der letzten 100 Durchschläge ständig bereitgehalten. Die Optimierungseinheit 4 optimiert zunächst die Durchschlagswartezeit tDS. Die Optimierung der Durchschlagswartezeit tDS beruht auf der Erfahrungstatsache, daß selbstverlöschende Filterdurchschläge einerseits in der Regel eine gewisse Mindestdauer haben, andererseits aber oberhalb einer gewissen Höchstdauer nicht mehr von selbst verlöschen. Zur Optimierung der Durchschlagswartezeit tDS wird folglich aus den in der Optimierungseinheit 4 gespeicherten Daten die relative Häufigkeit von selbstverlöschenden Filterdurchschlägen als Funktion der Löschzeit tL berechnet. Sodann wird versucht, eine geeignete Verteilungskurve, z.B. eine Parabel oder eine Gaußkurve in die H-Werte hineinzufitten, wie schematisch in FIG 3 dargestellt ist. In FIG 3 wurde eine Parabel in die H-Werte hineingefittet.
  • Aufgrund der gefitteten Kurve wird dann eine neue, optimierte Durchschlagswartezeit tDS berechnet, z.B. t DS = 1,5 x M
    Figure imgb0001
     , wenn M der Zeitwert ist, bei dem die gefittete H-Kurve ihr Maximum erreicht.
  • Wenn diese Art der Berechnung der optimalen Durchschlagswartezeit tDS zu kompliziert ist, kann die Ermittlung der optimierten Durchschlagswartezeit tDS auch einfacher erfolgen. In diesem Fall wird einfach der Mittelwert t L ¯
    Figure imgb0002
     der Löschzeiten tL ermittelt und mit einem geeigneten Faktor F multipliziert. Der Faktor F ergibt sich aufgrund einer einfachen Überlegung. Wenn der optimale Zustand bereits erreicht ist, soll dieser ja nicht mehr verändert werden. Man nimmt also an, daß man die gefittete H-Kurve gemessen habe und daß die Meßwerte bei der gewünschten, optimierten Durchschlagswartezeit tDS enden. Sodann errechnet man den hypothetischen Mittelwert dieser H-Kurve. Der optimale Faktor F ergibt sich dann als Quotient von optimierter Durchschlagswartezeit tDS und diesem Mittelwert. Im obenstehenden Beispiel (Fitten einer Parabel, t DS = 1,5 x M
    Figure imgb0003
     ) ergäbe sich beispielsweise ein optimaler Faktor F von 12/7.
  • Nach der Berechnung der optimierten Durchschlagswartezeit tDS wird eine neue, optimierte Entionisierzeit tE berechnet. Hierzu werden die registrierten Durchschläge den Durchschlagsarten "Folgedurchschlag", "repräsentativer Durchschlag" oder "zufälliger Durchschlag" zugeordnet. Auswahlkriterium für die Zuordnung eines Durchschlags zu einer der Durchschlagsarten ist dabei die Zeit, die seit dem vorhergehenden Durchschlag verstrichen ist. Die Optimierung der Entionisierzeit tE beruht auf der Erfahrungstatsache, daß laufend Folgedurchschläge auftreten, wenn die Entionisierzeit tE zu klein ist. Da andererseits auch laufend Folgedurchschläge auftreten, wenn die Durchschlagswartezeit tDS zu klein ist, kann die Optimierung der Entionisierzeit tE aber erst nach der Optimierung der Durchschlagswartezeit tDS erfolgen.
    • Wenn die Zeit t kleiner als die Zeit t₁ ist, wird der Durchschlag mit der Wahrscheinlichkeit GF = 1 als Folgedurchschlag gewertet.
    • Wenn die Zeit t zwischen t₁ und t₂ liegt, sinkt die Wahrscheinlichkeit, mit der der Durchschlag als Folgedurchschlag zu werten ist, auf Null ab. Entsprechend sinkt auch die Gewichtung GF, mit der der Durchschlag als Folgedurchschlag gewichtet wird, linear auf Null ab. Damit die Summe der Gewichtungen 1 bleibt, muß folglich der Gewichtungsfaktor GR, mit der der Durchschlag als repräsentativer Durchschlag gewichtet wird, linear von Null auf 1 ansteigen.
    • Wenn die Zeit t seit dem letzten Durchschlag zwischen t₂ und t₃ liegt, wird der Durchschlag mit dem Gewichtungsfaktor GR = 1 als repräsentativer Durchschlag gewichtet.
    • Oberhalb der Zeit t₃ sinkt der Gewichtungsfaktor GR für einen repräsentativen Durchschlag linear auf Null ab. Dementsprechend steigt der Gewichtungsfaktor GZ, mit dem der Durchschlag als zufälliger Durchschlag gewichtet wird, linear an.
    • Ab der Zeit t₄ wird der Durchschlag dann ausschließlich als zufälliger Durchschlag gewichtet, d.h. GZ = 1.
  • Statt der in FIG 4 dargestellten Gewichtungsfunktionen GF, GR und GZ können selbstverständlich auch andere Gewichtungsfunktionen verwendet werden. Es sollte lediglich darauf geachtet werden, daß die Summe der gewählten Gewichtungsfunktionen stets 1 ist und daß sich die Gewichtungsfunktionen GF und GZ nicht überlappen, oder anders ausgedrückt, daß t₃ stets größer oder höchstens gleich t₂ ist.
  • Um den Einfluß von einzelnen, zufälligen "Ausreißern" möglichst gering zu halten, wird nicht nur der letzte Durchschlag, sondern, wie schon zuvor bei der Optimierung der Durchschlagswartezeit tDS, alle abgespeicherten Durchschläge ausgewertet. Die Anzahl der abzuspeichernden Durchschläge kann je nach Bedarf vorgegeben werden. Die Anzahl kann z.B. 50, kann aber auch 500 sein.
  • Aus den abgespeicherten Durchschlägen errechnet die Optimierungseinheit 4 den Quotienten von der Zahl NR von repräsentativen Durchschlägen und der Zahl NF von Folgedurchschlägen. Die Zahl NR von repräsentativen Durchschlägen ist gegeben durch die Gleichung

    N R = Σ G R    (Gl.1)
    Figure imgb0004

    Analog ist die Zahl NF von Folgedurchschlägen durch die Gleichung

    N F = Σ G F    (Gl.2)
    Figure imgb0005

    Die Entionisierzeit tE ist dann optimal, wenn das Verhältnis von repräsentativen Durchschlägen zu Folgedurchschlägen einen vom Benutzer vorwählbaren Wert von z.B. 10 hat. Wenn das Verhältnis also größer als 10 ist, ist die Entionisierzeit tE zu groß und muß folglich verkleinert werden. Umgekehrt muß die Entionisierzeit tE vergrößert werden, wenn zuviele Folgedurchschläge auftreten. Die Optimierung der Entionisierzeit tE geschieht auf folgende Art und Weise.
  • Zunächst wird anhand eines vorgegebenen Funktionsveriaufs aus dem Quotienten von repräsentativen Durchschlägen zu Folgedurchschlägen ein Korrekturfaktor kE für die Entionisierzeit berechnet. kE muß gleich Null sein, wenn das Verhältnis von repräsentativen Durchschlägen zu zufälligen Durchschlägen erreicht wird. Der Korrekturfaktor kE muß größer Null sein, wenn das Verhältnis unterschritten wird, und kleiner Null sein, wenn das Verhältnis überschritten wird.
  • FIG 5 zeigt eine besonders einfache Möglichkeit zur Berechnung des Korrekturfaktors kE.
  • Die neue, optimierte Entionisierzeit tE ergibt sich dann zu

    t E := (1 + k E ) . t E    (Gl.3)
    Figure imgb0006

    Als letztes wird dann der Filterstrom IF optimiert. Hierzu wird von der Erkenntnis Gebrauch gemacht, daß bei optimierter Durchschlagswartezeit tDS und Entionisierzeit tE praktisch nur zufällige Filterdurchschläge auftreten, wenn der Filterstrom IF zu gering ist. Umgekehrt steigt das Verhältnis von repräsentativen Durchschlägen zu zufälligen Durchschlägen, wenn der Filterstrom IF sich seiner Durchschlagsgrenze nähert. Analog zur Optimierung der Entionisierzeit tE wird daher außer der Zahl NR von repräsentativen Durchschlägen noch die Zahl NZ von zufälligen Durchschlägen gemäß der Gleichung

    N Z = Σ G Z    (Gl.4)
    Figure imgb0007

    berechnet.
  • Aus dem Verhältnis von NR zu NZ ergibt sich dann ein Korrekturfaktor kI für den Filterstrom-Sollwert I*. Der neue Sollwert I* ergibt sich gemäß der Gleichung

    I* := (1 + k I ) . I*   (Gl.5)
    Figure imgb0008

    Die Steigungen der Korrekturfunktionen kE bzw. kI können selbstverständlich auch anders als in FIG 5 dargestellt verlaufen. Insbesondere können sie steiler oder flacher sein, wenn dies aus Stabilitätsgründen geboten ist, und insbesondere können die Korrektur funktionen kE und kI auch verschieden voneinander sein.
  • Die so ermittelten, neuen, optimierten Steuerungsparameter tDS, tE und I* werden von der Optimierungseinheit 4 der Überwachungseinheit 3 vorgegeben. Die Überwachungseinheit 3 steuert daher das Elektrofilter mit diesen optimierten Steuerungsparametern tDS, tE und I*, bis sich das Betriebsverhalten des Elektrofilters ändert und dadurch eine erneute Korrektur der Steuerungsparameter tDS, tE und I* nötig wird.
  • Von Zeit zu Zeit; z.B. jede Minute oder alle 5 Minuten, stößt die Optimierungseinheit 4 die Aufnahme einer Filterkennlinie durch die Überwachungseinheit 3 an. Die Überwachungseinheit 3 nimmt daraufhin eine Filterkennlinie auf, d.h. die Filterspannung UF als Funktion des Filterstromes IF wird bestimmt.
  • Wenn die Filterkennlinie im wesentlichen monoton verläuft, so wie in FIG 6 für die Kurve 1 angedeutet, wird der Überwachungseinheit 3 als Sollwert I* für den Filterstrom IF der maximale Strom Imax, abzüglich eines Sicherheitsabschlages von z.B. 5 %, vorgegeben und die Optimierung des Filterstroms IF erfolgt wie obenstehend beschrieben.
  • Wenn die Filterkennlinie dagegen ein Maximum aufweist, so wie in Kurve 2 dargestellt, so wird der Überwachungseinheit 3 als Sollwert I* für den Filterstrom IF der Strom vorgegeben, bei dem das Spannungsmaximum Umax erreicht wird. In diesem Fall entfällt die obenstehend beschriebene Optimierung des Filterstromes. Die Optimierung des Filterstromes wäre in diesem Fall nämlich sinnlos, da oberhalb des Spannungsmaximums Umax ein Rücksprühen aufträte, das die Effizienz des Elektrofilters stark reduzieren würde.
  • Abschließend sei erwähnt, daß die Steuereinrichtung 2, die Überwachungseinrichtung 3, die Optimierungseinheit 4 und die Benutzerschnittstelle 5 selbstverständlich auch in Form eines Computerprogramms realisierbar sind, eine Hardwareausgestaltung ist nicht nötig. Ebenso sei erwähnt, daß die vorliegende Erfindung selbstverständlich auch bei gepulsten Elektrofiltern anwendbar ist. In diesem Fall stehen zur Optimierung außer Durchschlagswartezeit tDS und Entionisierzeit tE z.B. noch die Pulshöhe und -dauer sowie die Pulswiederholfrequenz zur Verfügung.
  • Die Optimierungseinheit kann selbstverständlich nicht nur die menschliche, unscharfe Logik nachvollziehen, ist also nicht nur eine Fuzzy-Control-Einheit, sondern kann ebenso auch zusätzlich als neuronales Netz mit Selbstlernverhalten ausgebildet sein. Dadurch ist es nicht nur möglich, die Steuerungsparameter zu optimieren, sondern auch die Auswertungsregeln selbst. Dieses Selbstlernverhalten ist allgemein als "supervised learning by back propagation" eines neuronalen Netzes bekannt. Die Ausbildung des neuronales Netzes kann dabei in an sich bekannter Art und Weise erfolgen.

Claims (16)

  1. Selbstoptimierende Steuerung für ein Elektrofilter, bei der eintretende Ereignisse, z.B. Filterdurchschläge, aufgrund von Erfahrungswerten automatisch ausgewertet werden und aufgrund der Auswertungsergebnisse neue, optimierte Steuerungsparameter (tDS,tE,I*), z.B. eine Durchschlagswartezeit (tDS), eine Entionisierzeit (tE) oder ein Filterstrom (I*) für das Elektrofilter ermittelt und dem Elektrofilter vorgegeben werden.
  2. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Ereignisse mittels auf den Erfahrungswerten basierenden Auswertungsregeln ausgewertet werden.
  3. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 2, da durch gekennzeichnet, daß eintretenden Ereignisse durch die Auswertungsregeln aufgrund von ereignisspezifischen Kenndaten (t,IDS,tL), z.B. der Zeit (t) seit dem letzten Durchschlag, mindestens einer von mehreren Ereignisarten, z.B. Folgedurchschlag, typischer Durchschlag, zufälliger Durchschlag, zugeordnet werden.
  4. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Zuordnung zu den Ereignissen gewichtet wird, wobei die Summe (GF+GR+GZ) der Gewichtungen (GF,GR,GZ) stets den Wert Eins ergibt.
  5. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, daß ein eintretendes Ereignis höchstens zwei Ereignisarten gleichzeitig zugeordnet wird.
  6. Selbstoptimierende Steuerung nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Optimierung der Steuerungsparameter (tDS,tE,I*) aufgrund einer statistischen Auswertung des eintretenden Ereignisses und vorausgegangener Ereignisse erfolgt.
  7. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß das eintretende Ereignis und eine vorgebbare Anzahl unmittelbar vorausgegangener Ereignisse ausgewertet werden.
  8. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, daß zur Auswertung der Ereignisse Mittelwerte ( t L ¯
    Figure imgb0009
    ) verwendet werden.
  9. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 6, 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, daß die optimierten Steuerungsparameter (tDS,tE,I*) mit Sicherheitszuschlägen bzw. Sicherheitsabschlägen beaufschlagt werden.
  10. Selbstoptimierende Steuerung nach einem der Ansprüche 6 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß zur Auswertung der Ergebnisse Verhältnisse (NR/NF,NR/NZ) von Ereignisarthäufigkeiten gebildet werden.
  11. Selbstoptimierende Steuerung nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß bei der Optimierung der Steuerungsparameter (tDS,tE,I*) zuerst die Durchschlagswartezeit (tDS), dann die Entionisierzeit (tE) und erst dann der Filterstrom (I*) optimiert wird.
  12. Selbstoptimierende Steuerung nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß in vorwählbaren Zeitabständen eine Filterkennlinie aufgenommen wird und daß für den Fall, daß die Filterspannung (UF) als Funktion des Filterstroms (IF) ein Maximum (Umax) aufweist, der Filterstrom bei dem dieses Filterspannungsmaximum (Umax) erreicht wird, dem Elektrofilter fest als Filterstrom-Sollwert (I*) vorgegeben wird.
  13. Selbstoptimierende Steuerung nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Steuerung (1-5) eine Optimierungseinheit (4) aufweist, die vorzugsweise als neuronales Netz ausgebildet ist.
  14. Selbstoptimierende Steuerung nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß der Steuerung ein in einer Leitwarte angeordnetes Anzeigegerät, z.B. ein Monitor, zugeordnet ist, so da mittels des Anzeigegeräts Prozeßzustände, Prozeßdaten (z.B. t L ¯
    Figure imgb0010
    ) und/oder die Steuerungsparameter (tDS,tE,I*) darstellbar sind.
  15. Selbstoptimierende Steuerung nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Steuerung (1-5) zumindest teilweise (2-4) in einem eigenständigen Teilsystem eines vernetzten Automatisierungssystems einer technischen Anlage implementiert ist.
  16. Selbstoptimierende Steuerung nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß die technische Anlage ein Kraftwerk ist.
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