CZ20032262A3 - Způsob regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, a zařízení k provádění tohoto způsobu - Google Patents
Způsob regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, a zařízení k provádění tohoto způsobu Download PDFInfo
- Publication number
- CZ20032262A3 CZ20032262A3 CZ20032262A CZ20032262A CZ20032262A3 CZ 20032262 A3 CZ20032262 A3 CZ 20032262A3 CZ 20032262 A CZ20032262 A CZ 20032262A CZ 20032262 A CZ20032262 A CZ 20032262A CZ 20032262 A3 CZ20032262 A3 CZ 20032262A3
- Authority
- CZ
- Czechia
- Prior art keywords
- state
- boiler
- process model
- actions
- computer
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 49
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 title claims abstract description 13
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 53
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 22
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 21
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 11
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 16
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 7
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 3
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 2
- 238000004056 waste incineration Methods 0.000 description 2
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N5/00—Systems for controlling combustion
- F23N5/20—Systems for controlling combustion with a time programme acting through electrical means, e.g. using time-delay relays
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N1/00—Regulating fuel supply
- F23N1/002—Regulating fuel supply using electronic means
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
- F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
- F02D41/1406—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method with use of a optimisation method, e.g. iteration
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
- F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
- F02D2041/1413—Controller structures or design
- F02D2041/1415—Controller structures or design using a state feedback or a state space representation
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
- F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
- F02D2041/1433—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method using a model or simulation of the system
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
- F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
- F02D41/1404—Fuzzy logic control
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
- F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
- F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
- F02D41/1405—Neural network control
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N2223/00—Signal processing; Details thereof
- F23N2223/44—Optimum control
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N2223/00—Signal processing; Details thereof
- F23N2223/52—Fuzzy logic
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Regulation And Control Of Combustion (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
Způsob regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, co XRpfeehl' k '^roračteÁT 'faho-fo iepó-jsobc Oblast techniky
Vynález se týká způsobu regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, při kterém se měří stav systému, porovnává se s optimalizačními cíli, a pro regulaci se v systému provádějí vhodné regulační akce.
Dosavadní stav techniky
U známého způsobu tohoto druhu se ze stavových proměnných a možných regulačních akcí vytváří při zohlednění optimalizačních cílů slučováním kvalita. V rámci metody Monte-Carlo se, vycházeje ze starého stavu, provádí regulační akce a určuje se nový stav. Z toho vyplývající změna kvality je mírou pro vhodnost prováděné regulační akce pro dosažení optimalizačního cíle. Systém se tímto způsobem přizpůsobí nejblíže se nacházejícímu extrému, a to i při častých změnách optimalizačních cílů. Známý způsob ale neplní všechny požadavky.
Úkolem vynálezu je vylepšení způsobu výše popsaného druhu.
Podstata vynálezu
Tento úkol řeší způsob regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, při kterém se měří stav systému, porovnává se s optimalizačními cíli, a pro regulaci se v systému provádějí vhodné regulační akce, podle vynálezu, jehož podstata spočívá v tom, že se zjišťuje model procesu, nezávislý na optimalizačních cílech, který popisuje účinky akcí na stav systému, a situační zhodnocení, nezávislé na modelu procesu, hodnotí pomocí funkcí kvality stav systému vzhledem k optimalizačním cílům.
.«· « ·* <»· »····· ·«·· ».·· »· t «· » · ·· · · .
»· !*♦·«♦ «··« «··· »·· ·· ·· ·· ··
Další výhodná provedení jsou předmětem závislých nároků.
Tím, že se zjišťuje model procesu, nezávislý na optimalizačních cílech, který popisuje účinky akcí na stav systému, a situační zhodnocení, nezávislé na procesu modelu, zhodnocuje pomocí funkcí kvality stav systému s ohledem na optimalizační cíle, je k dispozici způsob regulace, spočívající na modelu, který jak při zhodnocování stavu systému, tak i po větších změnách stavu, může dále použít informace z minulosti. U známého způsobu musejí být pro určení kvality téměř všechny informace pořizovány znovu, to znamená s adaptací na nový stav se staré informace zapomenou.
Na základě ušetřeného výkonu počítače mohou být navigátorem procesu podle vynálezu předem výhodně spočítány stavy a provedeny pro dosažení optimalizačního cíle jen vhodné regulační akce. Přitom se model procesu neustále zjemňuje, aby se příště dosáhlo příznivějšího optimalizačního cíle. Při výhodné manipulaci s modelem procesu se v neuronové síti výhodně nejdříve provede inicializace se zvolenými stavy a vyhlazenou a ohodnocenou časovou reakcí systému, aby se později předešlo regulačním akcím, které nevedou k cíli.
Zahrnutím ovládání kotlového dmychadla (ofukovače) jako regulační akce a/nebo velikosti hrudek paliva jako akční veličiny je k dispozici více akčních veličin, aby se provedla regulace. Současně již nové akční veličiny nejsou rušivými zdroji, které při aktivování vyvolávají vyšší náklady na regulaci. Místo obou akčních veličin v kombinaci se může do regulace zahrnout také jen jedna z těchto veličin. Výhodně se vliv nových akčních veličin měří předem v inicializační fázi, aby se regulace, která se například provádí pomocí neuronové sítě, adekvátně prověřila. Zahrnutí podle vynálezu je použitelné u procesů spalování i u jiných termodynamických procesů.
9999 • ·
9 •
9999
999
99
9 9 9
9 99
9 9 9
9 9 9
99 • 99
9 9
9 9 9
9«
U kotlového dmychadla se rozhodnutí o jeho uvedení v činnost výhodně činí zhodnocením mezi úspěchem a náklady, tím že se například definují fiktivní náklady a integrují přes časový interval, aby mohlo být rozhodnutí provedeno automaticky. Při zahrnutí velikosti hrudek paliva může být doplňkově zohledněno i opotřebení přiřazeného mlýnu, aby se regulace zjemnila. Účinky různých velikostí hrudek se výhodným způsobem měří pomocí fluktuací v obrazu záření plamene. Se získanými informacemi o účincích uvedení kotlového dmychadla v činnost, velikosti hrudek paliva a opotřebení mlýnu, mohou být i kotlové dmychadlo, popřípadě mlýn samy o sobě regulovány, aniž by se k tomu reguloval proces spalování.
Jestliže u systémů se zařízeními na odebírání zkušebních vzorků stanoví počítač, spojený se senzory, okamžik uvedení zařízení na odebírání zkušebních vzorků v činnost, tak se jednak šetří prostředky, protože musí být proveden jen nutný počet vyhodnocení zkušebních vzorků. Jednak je v kritických situacích k dispozici více dat pro rozhodovací proces v počítači, což například umožní optimálnější regulaci. Odebírání zkušebních vzorků je tedy plně zahrnuto do monitorovacího procesu a výhodně do regulačního procesu. Kromě zařízení na odebírání zkušebních vzorků jsou myslitelné ještě další offline senzory, které společně s online senzory dodávají data do počítače. Uvádění zařízení na odebírání zkušebních vzorků v činnost může probíhat manuálně nebo strojně.
Přehled obrázků na výkresech
Vynález je v dalším blíže popsán a objasněn na příkladech jeho provedení podle připojených výkresů, které znázorňují na obr. 1 schematickou konstrukci příkladu provedení způsobu podle vynálezu, na obr. 2 časový diagram příkladného parametru procesu přes více intervalů čištění, na obr. 3 časový diagram nákladů v • · · · • ·· modelu znečišťování a čištění, a na obr. 4 schematickou konstrukci dalšího příkladu použití.
Příklady provedení vynálezu
Příkladný proces probíhá jako proces spalování v topném kotli uhelné elektrárny a má být regulován tak, aby měl jednak určitou stabilitu a jednak určitou plasticitu, to znamená, aby se přizpůsobil daným okolnostem. Stav v kotli se popisuje (časově závislými) stavovými proměnnými st, například teplotami na různých místech v kotli, strukturami plamene a/nebo koncentracemi různých škodlivých látek ve výstupním vzduchu, které se zjišťují vhodnými senzory. Pro popis procesu spalování pomocí vzorců je třeba rozumět parametrům a proměnným, jako je například st, jako vícerozměrným vektorům. Stav st procesu spalování může být měněn různými akcemi at, zejména změnou akčních veličin, jakými jsou například přívod uhlí, jádrový vzduch nebo vyfukovaný vzduch, ale také kvalita uhlí. Pro proces spalování existují optimalizační cíle r·, například aby koncentrace oxidů dusíku NOX a oxidu uhelnatého CO ležela pod předem danými mezními hodnotami, nebo byla minimální.
Pro Online - sledování a regulaci a předvídání budoucích stavů kotle pomocí neuronové sítě se podle vynálezu jednak definuje model PM procesu, který udává změnu stavu st procesu spalování jako reakci na akci at. Model PM procesu je nezávislý na optimalizačních cílech K a operuje na časovém oknu odpadajících stavů procesu, aby se integrovala časová souvislost. V logických operacích proměnných jsou obsaženy informace o specifických vlastnostech kotle. Jednak se pro situační zhodnocení SB definuje kvalita ut, která zhodnocuje určitý aktuální stav st při zohlednění optimalizačních cílů r*. Tato definice probíhá podle hledisek standardních charakteristik a Fuzzy-Logik, tedy v nejjednodušším případě je například pro určitou koncentraci škodlivých látek kvalita ut = 1 při mizící
koncentraci škodlivých látek, ut = 0 při dosažení horní mezní hodnoty koncentrace škodlivých látek, a mezi nimi je dána lineární závislost. Situační zhodnocení SB je nezávislé na akcích at. Pro zhodnocení k časovému bodu t a krok k časovému bodu t+1 vyplývá:
ut = Σ u(r<, St) (SB) St+1 = Kst> at) (PM)
Oproti známé funkci kvality, která slučuje stav systému, akce a optimalizační cíle, takže při změnách stavu musí být znovu zjišťována celková funkce kvality, zůstává u způsobu podle vynálezu model PM procesu zachován. Při numerické realizaci pomocí neuronové sítě to znamená, že při ztrátě informací z minulosti nemusí být celá neuronová síť při každé akci nově adaptována, což stojí kapacitu a čas počítače, nýbrž informace o modelu procesu zůstávají zachovány. V myšleném znázornění stavového prostoru, u kterého je každý stav st symbolizován bodem v mapě, přibývá na mapě počet bodů, aniž by se body ztrácely.
Ušetřený výkon počítače může být využit k tomu, aby se vypočítaly budoucí stavy systému, aby se tak místo lokální optimalizace dosáhlo globální optimalizace. K tomu se definuje celková kvalita Q, ve které jsou zohledněny kvality ut pro více předem vypočítaných situačních zhodnocení SB. Při N předběžně spočítaných časových krocích vyplývá:
QN(st- at)
N
Συι+η n=1
Na základě předběžných výpočtů již není nutné pomocí modelu s náhodnou cestou nechat kotel samotný najíždět na různé stavy, aby se nalezly podmínky pro optimální proces spalování.
Aby se model PM procesu vytvořil, tak se pro síťovou architekturu nejdříve určí akční veličiny a stavové veličiny, které jsou k dispozici, včetně všech technických možných a za smysluplné pokládaných mezních hodnot, přičemž jsou výhodně uvažovány možnosti rozšíření. Pro měřitelné stavové proměnné se před zadáním do neuronové sítě definuje použitelná šumová filtrační funkce. Metodou optimálního plánování experimentu se navrhne výzkumný plán, který v hranicích mezních hodnot, pokládaných za smysluplné, zvolí několik stavů (cca 500). Kotel se nyní postupně za sebou uvede pomocí cílených regulačních akcí alespoň přibližně do těchto stavů, které se potom v neuronové síti uloží do paměti. Při tomto zkoumání je smysluplné po ovládací akci za regrese na v paměti uložené minulé hodnoty stavových proměnných, které se vyhladí a ohodnotí (poměr stavových veličin před, během a po regulační akci), vytvořit vícekanálovou časovou funkci, která potom může být využita k tomu, aby přivodila řádné změny stavu.
Vycházeje z tohoto inicializovaného modelu PM procesu, tak se v běžném provozu kotel optimálně reguluje, tím že se nejdříve v neuronové síti v závislosti na optimalizačních cílech r*. vycházeje z aktuálního stavu, předem numericky vyhledají globální optimum systému a regulační akce, optimální pro dosažení tohoto cíle. Optimální regulační akce mohou být získány následovně: Vycházeje z aktuálního stavu st, se zjistí účinky různých akcí a', zejména změn signifikantních akčních veličin, to znamená, že se přes model PM procesu spočítají předem stavy s't+1, a potom přes situační zhodnocení SB kvality u't+1, popřípadě více časových kroků. Kvalita u't+1, popřípadě celková kvalita Q', potom automaticky určí, která akční veličina má být změněna.
St θ1 s\+1
U1t+1
Q1 a' s't+1 u't+1
Q'
Jestliže jsou zjištěny optimální regulační akce a', tak regulační elektronika kotle tyto regulační akce a' provede, například tím, že se jako akční veličina změní ovládaný přívod rozličných provozních látek. Přitom se v kotli stále provádí sběr a validace dat stavových proměnných, aby se prověřováním neuronové sítě zvyšovala hustota známých stavů st v mapě stavového prostoru.
Jestliže se po dosažení optima vyskytují další akce at, to znamená plánované regulační akce nebo neplánované poruchy, je žádoucí nová optimalizace pomocí popsaných kroků. Při tomto prověřování modelu PM procesu může být smysluplné nebo potřebné síťovou architekturu rozšířit, například pomocí rozšíření od mezních hodnot, pokládaných za smysluplné, k technicky možným mezním hodnotám, jestliže se ph vyhledávání optima neuronová síť často dostává k mezní hodnotě, pokládané za smysluplnou. Pomocí signifikantní zkoušky se běžně zjišťuje, které akční veličiny mají největší vliv na stav systému, takže jejich změna se při vyhledávání optima zohlední přednostně, zejména jestliže je nutná větší změna stavu.
Principiálně by pro regulaci kotle stačilo, jestliže by se z akcí zohlednily (obvyklé) akční veličiny a ze stavových proměnných několik charakteristických parametrů procesu. Jestliže se ale také vyskytují poruchové veličiny, jako je například kolísající kvalita uhlí nebo opotřebení kotle K, které mají do procesu
modelu vstoupit jako zadání, je nutné pozorování vnitřku kotle, například pomocí pozorování plamene. V následujícím je popsáno několik příkladů použití.
V prvním případě použití probíhá regulovatelný proces spalování systému v topném kotli i tepelné elektrárny. Před kotlem 1 je zapojen mlýn 3 na uhlí, který mele uhlí, určené ke spalování, které se potom přivádí do kotle 1.. Do kotle 1 se dále přivádí jádrový vzduch a vyfukovaný vzduch. Vznikající výstupní vzduch se vede z kotle ven. Početné senzory 5 na přívodech ke kotli i, na odbočkách a na vnitřních stěnách kotle, například pro přiváděný vzduch a uhlí, pro koncentrace škodlivých látek ve výstupním vzduchu, teploty v kotli 1, charakteristiky plamene a podobné veličiny, měří relevantní parametry procesu. Pro čištění vnitřní stěny kotle je uspořádáno tak zvané kotlové dmychadlo 6, při jehož činnosti se spalují usedliny na stěnách kotle.
Senzory 7 jsou spojeny s počítačem 9, na který jsou napojena různá ovládací zařízení 13. čímž je vytvořen regulační okruh. Změnou akčních veličin, například proudu uhelné hmoty nebo proudu vzduchu, se ovlivňuje proces spalování, to znamená že se mění parametry procesu. Činnost ovládacích zařízení 13, jako například ventilu v přívodním vedení vzduchu, se v následujícím označuje jako akce. V počítači 9 je implementována sama se kalibrující a sama se učící, rekurentní nebo Time-Delayd neuronová síť výše popsaného druhu. Takto vytvořený systém se použije pro optimalizaci procesu spalování, to znamená že počítač 9 vyhodnocuje do něho přiváděné informace a adekvátně řídí ovládací zařízení 13.
Příkladně se uvedení kotlového dmychadla 6 v činnost zpracovává jako akce. K tomu se v inicializační fázi ověřuje, jak rychle se kotel 1 při různých druzích uhlí a zatěžovacích stavech znečistí a jak dobré jsou výsledky čištění po uvedení kotlového dmychadla 6 v činnost, v závislosti na různých časových
intervalech At mezi dvěma uvedeními kotlového dmychadla 6 v činnost. Výsledek čištění může být definován pomocí různých akčních konsekvencí, například pomocí změny koncentrace C škodlivých látek ve výstupním vzduchu, normovaně k proudu množství vzduchu nebo změně stupně účinnosti.
Neuronová síť se tuto technickou stránku modelu znečišťování a čištění, to znamená formu konsekvencí pro dvě možné akce, totiž uvádět kotlové dmychadlo 6 v činnost či nikoliv, naučí. Doplňkově se neuronová síť pro model znečištování a čištění naučí nákladovou stránku, to znamená pro použití kotlového dmychadla 6, například pomocí ztrát energie nebo prostojů se rovněž definují náklady, a to jak pro špatný stupeň účinnosti tak i pro překročení přípustných mezních hodnot škodlivých látek ve výstupním vzduchu.
Jestliže se neuronová síť model znečišťování a čištění naučila, může se uvádění kotlového dmychadla 6 v činnost použít pro regulaci procesu spalování. Vycházeje z aktuálních parametrů procesu, tak neuronová síť vyhodnotí, které konsekvence pro parametry procesu má uvádění nebo neuvádění kotlového dmychadla 6 v činnost, a jaké náklady z těchto obou případů vyplývají. V závislosti na předem daném intervalu At plánování se naintegrují náklady K pro oba případy. Na obr. 3 je integrál nákladů s uvedením kotlového dmychadla 6 v činnost šikmo vyšrafován a integrál nákladů bez uvedení kotlového dmychadla 6 v činnost je vyšrafován svisle. Počítač 9 se potom v závislosti na tomto zhodnocení rozhodne, zdali má být kotlové dmychadlo 6 uvedeno v činnost či nikoliv.
Jako další akční veličina se zpracovává velikost hrudek namletého uhlí, to znamená akcemi pro změnu této akční veličiny jsou různé ovládací procesy v řízeném mlýnu 3 na uhlí, které působí na jemnost namletého uhlí, například otáčky válců, úhel nastavení klapek, přítlačný tlak válců nebo teplota vynášeného • 9
99
9 9 • 9 99 • 99 «99
9999 999 99 vzduchu. Příslušná ovládací zařízení jsou napojena na stejný počítač 9, ve kterém je implementována neuronová síť.
V inicializační fázi se adekvátně přezkušuje, jak se parametry procesu mění v závislosti na velikosti hrudek uhlí. Například může být na jednom (místně a) časově rozlišeném měření vyzařování plamenů v kotli 1 prováděna frekvenční analýza v prostoru místo - čas, například pomocí neuronové sítě Time-Delay nebo tak zvaných w-flats. Z tvaru, výšky, šířky a popřípadě posunutí špiček mohou být získány informace o fluktuaci a tím o velikosti hrudek uhlí, které způsobují tyto fluktuace v obrazu plamene.
Neuronová síť se tento model mlýna, získaný z inicializační fáze, naučí, a v provozu ho vylepšuje pomocí poznatků, zprostředkovaných senzory 7. Jako další informační zdroj je v mlýnu 3 na uhlí nainstalováno pro kalibraci měřicí zařízení, například (speciální) videokamera, jako je například CCD - kamera, hloubkové snímací měřicí zařízení nebo měřicí zařízení pro strukturu zkušebních vzorků, které při každém uvedení mlýnu 3 na uhlí do klidu, například u příležitosti údržbářských prací, poskytne zprávu o stavu, která se potom v počítači 9 podrobí znakové analýze, zejména s ohledem na opotřebení. Takto získané informace se korelují s jinými informacemi o procesu spalování a jsou k dispozici pro učící se proces neuronové sítě. Model mlýna se proto rovněž používá k regulaci procesu spalování.
Regulace může v modifikované podobě zahrnout - kromě obvyklých akčních veličin - model znečišťování a čištění kotlovým dmychadlem 6, ale bez zohlednění velikosti hrudek uhlí, nebo model mlýna bez kotlového dmychadla 6.
U dalšího příkladu provedení se v kotli 1. pece na spalování odpadu běžně zjišťuje proces spalování pomocí více senzorů 5, například kamerou 7, která • 9 * ·<· ·· • · 99 · · 9 • · 9 9 99 • · · · 9 · • · 9 · · ··<· 99· ·· ·· • · 999 9 • a a · a snímá obraz plamene, a senzory 8 odpadního plynu, které zjišťují plynné produkty spalování. Různé senzory 5 jsou napojeny na počítač 9, ve kterém je implementována neuronová síť výše uvedeného druhu, která ze signálů senzorů 5 zjišťuje stav pece na spalování odpadu. Tento stav se zobrazuje na monitoru, například mezi jiným jako živý obraz.
Aby se proces spalování dal regulovat, například s ohledem na co možná nejnižší koncentraci škodlivých látek v produktech spalování, může počítač 9 řídit různá ovládací zařízení 13. která například definují přívod vzduchu nebo přívod doplňkového paliva. Změnou těchto akčních veličin, vypočítanou počítačem, se potom mění stav v kotli 1.
Kromě uvedených 'Online pracujících senzorů 5 je jako offline pracující senzor uspořádáno zařízení 15 na odebírání zkušebních vzorků s napojeným vyhodnocovačem 17 zkušebních vzorků. Jestliže počítač 9 zjistí, že se stav v kotli 1 blíží kritickému stavu a další data pro strategii regulace jsou tomu nápomocna, tak počítač 9 k jím stanovenému časovému bodu vydá signál pro uvedení zařízení 15 na odebírání zkušebních vzorků v činnost.
V nejjednodušším případě se zařízení 15 na odebírání zkušebních vzorků po vyskytnutí se povelu k odebrání na monitoru 11 ovládá manuálně a sejmutý zkušební vzorek se přivede do vyhodnocovače 17 zkušebních vzorků. V automatické verzi se zařízení 15 na odebírání zkušebních vzorků, řízené počítačem 9, ovládá strojně a sejmuté zkušební vzorky se automaticky přivádějí do vyhodnocovače 17 zkušebních vzorků. Ve všech případech poskytuje vyhodnocovač 17 zkušebních vzorků výsledek vyhodnocení, výhodně chemické analýzy, do počítače 9, který data použije v procesu regulace.
- 2-Z&Z.
% fcfc fcfc fcfc fcfcfcfc fcfc «fcfcfc fcfc fc fc fcfc fcfc fcfcfc fc fcfcfcfc fcfcfcfc
Claims (12)
- fcfc· ·· fcfc ·· ··PATENTOVÉ NÁROKY1. Způsob regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, při kterém se měří stav (st) systému, porovnává se s optimalizačními cíli (r‘), a pro regulaci se v systému provádějí vhodné regulační akce (a·), vyznačující se tím, že se zjišťuje model (PM) procesu, nezávislý na optimalizačních cílech (r·), který popisuje účinky akcí (at) na stav (st) systému, a situační zhodnocení (SB), nezávislé na modelu (PM) procesu, hodnotí pomocí funkcí (ut) kvality stav (st) systému vzhledem k optimalizačním cílům (H).
- 2. Způsob podle nároku 1, vyznačující se tím, že se před skutečným provedením regulačních akcí (a') v systému numericky vypočítají s modelem (PM) procesu účinky různých regulačních akcí (a*) na stav (st) systému a zhodnotí se situačním zhodnocením (SB), a potom se v systému provedou optimální regulační akce (a‘).
- 3. Způsob podle nároku 2, vyznačující se tím, že se s předstihem několika časových kroků (t) vypočítají účinky různých regulačních akcí (a') na stav (st) systému a zhodnotí se celková kvalita (Q).
- 4. Způsob podle kteréhokoliv z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že model (PM) procesu se průběžně zjemňuje informacemi z průběžných měření stavu (st) systému.
- 5. Způsob podle nároku 4, vyznačující se tím, že výsledky průběžných měření se před zadáním do modelu (PM) procesu podrobí šumovému filtru.
- 6. Způsob podle kteréhokoliv z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že model (PM) procesu se ukládá do paměti v neuronové síti, která se průběžně přezkušuje.·· ·· «·· ·
- 7. Způsob podle kteréhokoliv z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že před začátkem trvalého provozu systému se provede pro inicializaci modelu (PM) procesu zkoumání několika zvolených stavů (st) systému.
- 8. Způsob podle nároku 7, vyznačující se tím, že zkoumání zohlední vyhlazenou a ohodnocenou časovou reakci systému na regulační akci (a').
- 9. Způsob podle kteréhokoliv z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že funkce (ut) kvality se nastaví po regulacích Fuzzy-Logik.
- 10. Způsob podle kteréhokoliv z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že se při regulaci procesu spalování v kotli (1), vytápěném pevným palivem, použijí jako akční veličiny uvedení kotlového dmychadla (6) v činnost a/nebo velikost hrudek paliva.
- 11. Způsob podle kteréhokoliv z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že proces spalování, probíhající v kotli (1), se průběžně snímá alespoň jedním senzorem (5) a vyhodnocuje počítačem (9), napojeným na senzor (5), a pomocí zařízení (15) na odebírání zkušebních vzorků se odebírá z pece (1) zkušební vzorek, přičemž okamžik pro uvedení zařízení (15) na odebírání zkušebních vzorků do činnosti stanovuje počítač (9).
- 12. Zařízení k provádění způsobu podle kteréhokoliv z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že zahrnuje senzory (5) pro měření stavu (st) systému, počítač (9) pro použití modelu (PM) procesu k situačnímu zhodnocení (SB) a zpětnou vazbu na systém pro provádění regulačních akcí (a').·· • ·
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE10110184A DE10110184A1 (de) | 2001-03-02 | 2001-03-02 | Verfahren zur Regelung eines Verbrennungsprozesses |
| DE10112160A DE10112160A1 (de) | 2001-03-14 | 2001-03-14 | Verfahren und Vorrichtung zur Regelung eines Verbrennungsprozesses |
| DE10160412A DE10160412A1 (de) | 2001-12-10 | 2001-12-10 | Verfahren zur Überwachung eines Verbrennungsprozesses und Vorrichtung hierzu |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CZ20032262A3 true CZ20032262A3 (cs) | 2003-12-17 |
Family
ID=27214324
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CZ20032262A CZ20032262A3 (cs) | 2001-03-02 | 2002-02-28 | Způsob regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, a zařízení k provádění tohoto způsobu |
Country Status (14)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7035717B2 (cs) |
| EP (1) | EP1364163B1 (cs) |
| KR (1) | KR100812491B1 (cs) |
| AT (1) | ATE393360T1 (cs) |
| BR (1) | BR0207733A (cs) |
| CA (1) | CA2438046A1 (cs) |
| CZ (1) | CZ20032262A3 (cs) |
| DE (1) | DE50212144D1 (cs) |
| ES (1) | ES2304446T3 (cs) |
| HU (1) | HUP0303894A3 (cs) |
| MX (1) | MXPA03007505A (cs) |
| PL (1) | PL200961B1 (cs) |
| SK (1) | SK10812003A3 (cs) |
| WO (1) | WO2002077527A1 (cs) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CZ304253B6 (cs) * | 2011-09-27 | 2014-01-29 | I & C Energo A. S. | Způsob řízení spalování s využitím pravděpodobnostního modelování a zařízení k provádění tohoto způsobu |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6505475B1 (en) | 1999-08-20 | 2003-01-14 | Hudson Technologies Inc. | Method and apparatus for measuring and improving efficiency in refrigeration systems |
| US20050137995A1 (en) * | 2002-08-16 | 2005-06-23 | Powitec Intelligent Technologies Gmbh | Method for regulating a thermodynamic process by means of neural networks |
| EP1391655A1 (de) * | 2002-08-16 | 2004-02-25 | Powitec Intelligent Technologies GmbH | Verfahren zur Überwachung eines thermodynamischen Prozesses |
| US8463441B2 (en) * | 2002-12-09 | 2013-06-11 | Hudson Technologies, Inc. | Method and apparatus for optimizing refrigeration systems |
| EA200500945A1 (ru) * | 2002-12-09 | 2005-12-29 | Хадсон Текнолоджиз, Инк | Способ и устройство для оптимизации холодильных систем |
| GB0304306D0 (en) * | 2003-02-26 | 2003-04-02 | Evans Thomas H | Furnace |
| US7536232B2 (en) * | 2004-08-27 | 2009-05-19 | Alstom Technology Ltd | Model predictive control of air pollution control processes |
| US20060047607A1 (en) * | 2004-08-27 | 2006-03-02 | Boyden Scott A | Maximizing profit and minimizing losses in controlling air pollution |
| US7293388B2 (en) * | 2005-05-13 | 2007-11-13 | Armatron International, Inc. | Adaptive control system |
| PL1850069T3 (pl) | 2006-04-25 | 2009-01-30 | Powitec Intelligent Tech Gmbh | Sposób i układ regulacji procesu spalania |
| EP1890207B1 (de) | 2006-08-17 | 2009-12-30 | Powitec Intelligent Technologies GmbH | Verfahren zum Erstellen eines Prozessmodells |
| ES2473592T3 (es) | 2006-09-30 | 2014-07-07 | Steag Powitec Gmbh | Procedimiento para la regulaci�n de un proceso de combustión |
| EP1967792B1 (de) | 2007-03-01 | 2014-12-17 | STEAG Powitec GmbH | Regelkreis zur Regelung eines Verbrennungsprozesses |
| WO2009021954A1 (de) * | 2007-08-14 | 2009-02-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur steuerung für ein prozessleitsystem und leitsystem zur steuerung eines industrieprozesses |
| DE502007005484D1 (de) * | 2007-10-12 | 2010-12-09 | Powitec Intelligent Tech Gmbh | Regelkreis zur Regelung eines Prozesses, insbesondere Verbrennungsprozesses |
| EP2080953B1 (de) | 2008-01-15 | 2014-12-17 | STEAG Powitec GmbH | Regelkreis und Verfahren zum Erstellen eines Prozessmodells hierfür |
| DE102008056674A1 (de) * | 2008-11-11 | 2010-05-12 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zum Überwachen der Verbrennung eines Kraftwerks auf der Grundlage einer realen Konzentrationsverteilung eines Stoffes |
| EP2246755A1 (de) * | 2009-04-22 | 2010-11-03 | Powitec Intelligent Technologies GmbH | Regelkreis |
| US8219247B2 (en) * | 2009-11-19 | 2012-07-10 | Air Products And Chemicals, Inc. | Method of operating a furnace |
| US8538963B2 (en) * | 2010-11-16 | 2013-09-17 | International Business Machines Corporation | Optimal persistence of a business process |
| DE102016204759A1 (de) * | 2016-03-22 | 2017-09-28 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren, Vorrichtung und mobiles Anwendergerät zur Anpassung einer Kraftstoffversorgung zumindest eines Fahrzeugs |
| CN107346353B (zh) * | 2017-06-05 | 2020-07-03 | 民政部一零一研究所 | 一种固体燃烧物燃烧过程仿真方法及服务器 |
| US10746470B2 (en) * | 2017-06-29 | 2020-08-18 | Air Products & Chemicals, Inc. | Method of operating a furnace |
| EP3474090A1 (de) | 2017-10-20 | 2019-04-24 | aixprocess GmbH | Verfahren zur regelung eines prozesses innerhalb eines systems, insbesondere eines verbrennungsprozesses in einem kessel oder ofen |
| IT201800010468A1 (it) | 2018-11-20 | 2020-05-20 | Aixprocess Gmbh | Metodo e dispositivo per controllare un processo all'interno di un sistema, in particolare un processo di combustione all'interno di una centrale elettrica |
| KR102106827B1 (ko) | 2018-11-30 | 2020-05-06 | 두산중공업 주식회사 | 보일러 연소의 최적화를 위한 시스템 및 방법 |
| US12050441B2 (en) | 2019-04-10 | 2024-07-30 | Aixprocess Gmbh | Method for controlling a process within a system, particularly a combustion process in a boiler or furnace |
| CN114729743B (zh) | 2019-09-03 | 2023-04-11 | Sl技术有限公司 | 具有优化烟道气体处理的生物质加热系统 |
| EP4056899B1 (de) * | 2021-03-09 | 2023-07-05 | SL-Technik GmbH | Drehrost mit einer brennstoffunabhängigen reinigungseinrichtung für eine biomasse-heizanlage und verfahren zum abreinigen des drehrostes |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5353207A (en) * | 1992-06-10 | 1994-10-04 | Pavilion Technologies, Inc. | Residual activation neural network |
| US5517424A (en) * | 1994-03-31 | 1996-05-14 | Electric Power Research Institute, Inc. | Steam turbine fuzzy logic cyclic control method and apparatus therefor |
| US5933345A (en) * | 1996-05-06 | 1999-08-03 | Pavilion Technologies, Inc. | Method and apparatus for dynamic and steady state modeling over a desired path between two end points |
| US6122557A (en) * | 1997-12-23 | 2000-09-19 | Montell North America Inc. | Non-linear model predictive control method for controlling a gas-phase reactor including a rapid noise filter and method therefor |
| US6505475B1 (en) * | 1999-08-20 | 2003-01-14 | Hudson Technologies Inc. | Method and apparatus for measuring and improving efficiency in refrigeration systems |
-
2002
- 2002-02-28 KR KR1020037011526A patent/KR100812491B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2002-02-28 CA CA002438046A patent/CA2438046A1/en not_active Abandoned
- 2002-02-28 ES ES02753707T patent/ES2304446T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2002-02-28 AT AT02753707T patent/ATE393360T1/de not_active IP Right Cessation
- 2002-02-28 CZ CZ20032262A patent/CZ20032262A3/cs unknown
- 2002-02-28 MX MXPA03007505A patent/MXPA03007505A/es unknown
- 2002-02-28 SK SK1081-2003A patent/SK10812003A3/sk unknown
- 2002-02-28 HU HU0303894A patent/HUP0303894A3/hu unknown
- 2002-02-28 EP EP02753707A patent/EP1364163B1/de not_active Expired - Lifetime
- 2002-02-28 PL PL363043A patent/PL200961B1/pl unknown
- 2002-02-28 DE DE50212144T patent/DE50212144D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2002-02-28 BR BR0207733-7A patent/BR0207733A/pt not_active IP Right Cessation
- 2002-02-28 WO PCT/EP2002/002136 patent/WO2002077527A1/de active IP Right Grant
-
2003
- 2003-09-02 US US10/653,475 patent/US7035717B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CZ304253B6 (cs) * | 2011-09-27 | 2014-01-29 | I & C Energo A. S. | Způsob řízení spalování s využitím pravděpodobnostního modelování a zařízení k provádění tohoto způsobu |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| MXPA03007505A (es) | 2003-12-04 |
| KR20030077662A (ko) | 2003-10-01 |
| SK10812003A3 (sk) | 2004-01-08 |
| CA2438046A1 (en) | 2002-10-03 |
| PL363043A1 (en) | 2004-11-15 |
| WO2002077527A1 (de) | 2002-10-03 |
| ES2304446T3 (es) | 2008-10-16 |
| ATE393360T1 (de) | 2008-05-15 |
| BR0207733A (pt) | 2004-03-23 |
| HUP0303894A3 (en) | 2004-08-30 |
| US7035717B2 (en) | 2006-04-25 |
| DE50212144D1 (de) | 2008-06-05 |
| PL200961B1 (pl) | 2009-02-27 |
| KR100812491B1 (ko) | 2008-03-11 |
| HUP0303894A2 (hu) | 2004-03-01 |
| EP1364163B1 (de) | 2008-04-23 |
| EP1364163A1 (de) | 2003-11-26 |
| US20040044423A1 (en) | 2004-03-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CZ20032262A3 (cs) | Způsob regulace termodynamického procesu, zejména procesu spalování, a zařízení k provádění tohoto způsobu | |
| JP6239747B2 (ja) | 熱精算及び設計プログラムと運転者の運転形態分析を通じる焼却施設と固形燃料ボイラーの診断と制御及び設備生涯周期管理システム及び方法 | |
| CN101657765B (zh) | 利用从统计和实时数据得到的可达到性能对设备进行通用性能评估的方法和装置 | |
| CN111461355B (zh) | 基于随机森林的二噁英排放浓度迁移学习预测方法 | |
| JP7443683B2 (ja) | 自動燃焼制御方法および監視センタ | |
| KR20090037829A (ko) | 프로세스, 특히 연소 프로세스를 조절하기 위한 제어 루프 | |
| US8019446B2 (en) | Control loop for regulating a combustion process | |
| US7610252B2 (en) | Method for developing a process model | |
| CN114881470A (zh) | 基于数据的垃圾焚烧发电污染物排放风险诊断预警方法 | |
| JP3712329B2 (ja) | プロセスの制御装置 | |
| CN116906910A (zh) | 一种基于深度卷积神经网络的高效燃烧控制方法及系统 | |
| JP6782203B2 (ja) | 発熱量推定方法、発熱量推定装置、及びごみ貯蔵設備 | |
| KR101858860B1 (ko) | 고로 노열 제어 장치 | |
| CN113532137A (zh) | 反应炉的运行控制方法、装置、介质与电子设备 | |
| JP2023036254A (ja) | 電気設備遠隔総合点検システム、電気設備遠隔総合点検方法 | |
| EP3214370B1 (de) | Verfahren und vorrichtung zur verbrennung von festen organischen brennstoffen | |
| US20180306444A1 (en) | Apparatus and method for detecting furnace flooding | |
| US12031717B2 (en) | Method and device for regulating a process within a system, in particular a combustion process in a power station | |
| JP2000234717A (ja) | 燃焼炉の炉内圧力制御方法とその制御装置 | |
| CN115798071A (zh) | 基于电厂锅炉的无人机巡检系统 | |
| CN118349882A (zh) | 一种锅炉温度预测方法及系统 | |
| CN118428281A (zh) | 一种垃圾焚烧炉燃烧状态分析与预测方法 | |
| CN118159797A (zh) | 用于观察水泥窑工艺的方法和系统 | |
| Joronen et al. | Applying a Neural Network Model for Process Study: A Case Study on Fluidized Bed Boilers | |
| CN117627711A (zh) | 电缆隧道排烟控制方法、装置、存储介质及电子设备 |