RU2012102271A - Способ регулирования процесса горения, в частности, в топочном пространстве парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, и система сжигания - Google Patents

Способ регулирования процесса горения, в частности, в топочном пространстве парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, и система сжигания Download PDF

Info

Publication number
RU2012102271A
RU2012102271A RU2012102271/06A RU2012102271A RU2012102271A RU 2012102271 A RU2012102271 A RU 2012102271A RU 2012102271/06 A RU2012102271/06 A RU 2012102271/06A RU 2012102271 A RU2012102271 A RU 2012102271A RU 2012102271 A RU2012102271 A RU 2012102271A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
parameters
combustion
values
measured
neural network
Prior art date
Application number
RU2012102271/06A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2523931C2 (ru
Inventor
Маттиас БЕМАНН
Тилл ШПЕТ
Клаус ВЕНДЕЛЬБЕРГЕР
Original Assignee
Сименс Акциенгезелльшафт
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Сименс Акциенгезелльшафт filed Critical Сименс Акциенгезелльшафт
Publication of RU2012102271A publication Critical patent/RU2012102271A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2523931C2 publication Critical patent/RU2523931C2/ru

Links

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23DBURNERS
    • F23D1/00Burners for combustion of pulverulent fuel
    • F23D1/02Vortex burners, e.g. for cyclone-type combustion apparatus
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23NREGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N5/00Systems for controlling combustion
    • F23N5/003Systems for controlling combustion using detectors sensitive to combustion gas properties
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23NREGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N5/00Systems for controlling combustion
    • F23N5/02Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23NREGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N2900/00Special features of, or arrangements for controlling combustion
    • F23N2900/05006Controlling systems using neuronal networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Regulation And Control Of Combustion (AREA)
  • Incineration Of Waste (AREA)
  • Control Of Steam Boilers And Waste-Gas Boilers (AREA)

Abstract

1. Способ регулирования процесса горения, в частности, в топочном пространстве (FR) парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, при котором в топочном пространстве (FR) определяются пространственно разрешимые измеренные значения (MW),отличающийся тем, чтопроизвольное количество М измеренных значений (MW) на основе преобразования переменных (VT), в котором пространственная информация о топочном пространстве отображается на отдельные параметры и тем самым сжимается, преобразуется в меньшее, чем М, количество N параметров регулирования (RG), причем параметры регулирования, согласно технике регулирования, соответствуют оцениваемым параметрам состояния, которые затем в качестве фактических значений подаются в N контуров (R) регулирования,определенные в N контурах (R) регулирования изменения (RA) параметров регулирования в обратном преобразовании (RT) с учетом цели оптимизации распределяются на К исполнительных органов, причем М, N и К являются натуральными числами.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что при преобразовании переменных (VT, VT') для определения различных параметров состояния из пространственных измеренных значений (MW, MW) оцениваются опорные параметры из группы следующих опорных параметров:а) взвешенные средние значения с выделением или подавлением частей зарегистрированного измерительной техникой пространства, и/илиb) среднее значение измеренных параметров по зарегистрированному измерительной техникой пространству, и/илиc) пространственное положение центра тяжести измеренных значений и/илиd) статистические параметры для пространственного образца распределения.3. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, �

Claims (23)

1. Способ регулирования процесса горения, в частности, в топочном пространстве (FR) парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, при котором в топочном пространстве (FR) определяются пространственно разрешимые измеренные значения (MW),
отличающийся тем, что
произвольное количество М измеренных значений (MW) на основе преобразования переменных (VT), в котором пространственная информация о топочном пространстве отображается на отдельные параметры и тем самым сжимается, преобразуется в меньшее, чем М, количество N параметров регулирования (RG), причем параметры регулирования, согласно технике регулирования, соответствуют оцениваемым параметрам состояния, которые затем в качестве фактических значений подаются в N контуров (R) регулирования,
определенные в N контурах (R) регулирования изменения (RA) параметров регулирования в обратном преобразовании (RT) с учетом цели оптимизации распределяются на К исполнительных органов, причем М, N и К являются натуральными числами.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что при преобразовании переменных (VT, VT') для определения различных параметров состояния из пространственных измеренных значений (MW, MW) оцениваются опорные параметры из группы следующих опорных параметров:
а) взвешенные средние значения с выделением или подавлением частей зарегистрированного измерительной техникой пространства, и/или
b) среднее значение измеренных параметров по зарегистрированному измерительной техникой пространству, и/или
c) пространственное положение центра тяжести измеренных значений и/или
d) статистические параметры для пространственного образца распределения.
3. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что для параметров состояния может определяться цель оптимизации в качестве заданного значения (SW), причем параметры состояния в связи с обычно доступными информациями измерений и процесса характеризуют текущее рабочее состояние процесса горения.
4. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что заданные значения (SW) для выведенных параметров состояния определяются для задания желательного рабочего режима.
5. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что для различных параметров регулирования выводятся регулирующие воздействия, с помощью которых на процесс горения можно целенаправленным образом оказывать влияние, причем регулирующее воздействие на несколько исполнительных органов воздействует с дифференцированной силой.
6. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что вычисляются отклонения заданных значений для идентификации отклонений для корректирующих воздействий средствами техники регулирования на процесс.
7. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что различные регулирующие воздействия на различные исполнительные органы из различных идентифицированных отклонений заданных значений аддитивно суммируются в одно общее регулирующее воздействие для каждого исполнительного органа.
8. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что для достижения цели оптимизации нейронная сеть обучается с измеренными параметрами процесса и применяется в качестве конкретной модели для прогнозирования режима горения.
9. Способ по п.8, отличающийся тем, что посредством итерационного алгоритма оптимизации на основе предсказанной нейронной сетью реакции горения определяется благоприятное распределение регулирующих воздействий на исполнительные органы, а также корректирующие значения для исполнительных органов.
10. Способ по п.1, отличающийся тем, что измерение выполняется на поперечном сечении топочного пространства вблизи зоны горения.
11. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве характеристических свойств горения определяются локальные концентрации СО, O2, CO2, H2O и температуры или подгруппы этих или сопоставимых измеренных параметров.
12. Способ по п.3, отличающийся тем, что заданные значения (SW) для выведенных параметров состояния определяются для задания желательного рабочего режима.
13. Способ по п.12, отличающийся тем, что для различных параметров регулирования выводятся регулирующие воздействия, с помощью которых на процесс горения можно целенаправленным образом оказывать влияние, причем регулирующее воздействие на несколько исполнительных органов воздействует с дифференцированной силой.
14. Способ по п.13, отличающийся тем, что вычисляются отклонения заданных значений для идентификации отклонений для корректирующих воздействий средствами техники регулирования на процесс.
15. Способ по п.14, отличающийся тем, что различные регулирующие воздействия на различные исполнительные органы из различных идентифицированных отклонений заданных значений аддитивно суммируются в одно общее регулирующее воздействие для каждого исполнительного органа.
16. Способ по п.3, отличающийся тем, что для достижения цели оптимизации нейронная сеть обучается с измеренными параметрами процесса и применяется в качестве конкретной модели для прогнозирования режима горения.
17. Способ по п.12, отличающийся тем, что для достижения цели оптимизации нейронная сеть обучается с измеренными параметрами процесса и применяется в качестве конкретной модели для прогнозирования режима горения.
18. Способ по п.13, отличающийся тем, что для достижения цели оптимизации нейронная сеть обучается с измеренными параметрами процесса и применяется в качестве конкретной модели для прогнозирования режима горения.
19. Способ по п.14, отличающийся тем, что для достижения цели оптимизации нейронная сеть обучается с измеренными параметрами процесса и применяется в качестве конкретной модели для прогнозирования режима горения.
20. Способ по п.15, отличающийся тем, что для достижения цели оптимизации нейронная сеть обучается с измеренными параметрами процесса и применяется в качестве конкретной модели для прогнозирования режима горения.
21. Способ по любому из пп.16-20, отличающийся тем, что посредством итерационного алгоритма оптимизации на основе предсказанной нейронной сетью реакции горения определяется благоприятное распределение регулирующих воздействий на исполнительные органы, а также корректирующие значения для исполнительных органов.
22. Система сжигания с топочным пространством, в частности, для парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, содержащая систему регулирования с блоком диагностики горения, причем блок диагностики горения оснащен пространственно разрешающей системой измерения в топочном пространстве, отличающаяся тем, что система регулирования выполнена для осуществления способа согласно любому из пп.1-21.
23. Электростанция, отапливаемая ископаемым топливом, с системой сжигания по п.22.
RU2012102271/06A 2009-06-24 2010-06-23 Способ регулирования процесса горения, в частности, в топочном пространстве парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, и система сжигания RU2523931C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102009030322.7 2009-06-24
DE102009030322A DE102009030322A1 (de) 2009-06-24 2009-06-24 Konzept zur Regelung und Optimierung der Verbrennung eines Dampferzeugers auf der Basis von räumlich auflösender Messinformation aus dem Feuerraum
PCT/EP2010/058878 WO2010149687A2 (de) 2009-06-24 2010-06-23 Verfahren zur regelung eines verbrennungsprozesses, insbesondere in einem feuerraum eines fossilbefeuerten dampferzeugers, und verbrennungssystem

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2012102271A true RU2012102271A (ru) 2013-07-27
RU2523931C2 RU2523931C2 (ru) 2014-07-27

Family

ID=43217810

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012102271/06A RU2523931C2 (ru) 2009-06-24 2010-06-23 Способ регулирования процесса горения, в частности, в топочном пространстве парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, и система сжигания

Country Status (11)

Country Link
US (1) US9360209B2 (ru)
EP (1) EP2446193B1 (ru)
CN (1) CN102460018B (ru)
AU (1) AU2010264723B2 (ru)
BR (1) BRPI1012684A2 (ru)
CA (1) CA2766458C (ru)
DE (1) DE102009030322A1 (ru)
ES (1) ES2465068T3 (ru)
MX (1) MX2012000184A (ru)
RU (1) RU2523931C2 (ru)
WO (1) WO2010149687A2 (ru)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103032887B (zh) * 2012-12-31 2015-02-04 河南省电力公司电力科学研究院 一种实现燃煤锅炉节能运行的方法
CN103615736A (zh) * 2013-11-27 2014-03-05 广东电网公司电力科学研究院 泡沫陶瓷燃烧器的火焰区厚度模拟监测方法
CN103615735B (zh) * 2013-11-27 2017-02-01 广东电网公司电力科学研究院 泡沫陶瓷燃烧器的预混燃烧模拟监测方法
DE102015203978A1 (de) * 2015-03-05 2016-09-08 Stg Combustion Control Gmbh & Co. Kg Verfahren zum geregelten Betrieb eines, insbesondere regenerativ, beheizten Industrieofens, Steuer- und Regeleinrichtung und beheizbarer Industrieofen
EP3356736B1 (en) * 2015-09-28 2022-08-10 Services Pétroliers Schlumberger Burner monitoring and control systems
RU2715302C1 (ru) * 2018-12-10 2020-02-26 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе Сибирского отделения Российской академии наук (ИТ СО РАН) Автоматическая система диагностики процесса сжигания пылеугольного топлива в камере сгорания
RU2713850C1 (ru) * 2018-12-10 2020-02-07 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе Сибирского отделения Российской академии наук (ИТ СО РАН) Система мониторинга режимов горения топлива путем анализа изображений факела при помощи классификатора на основе свёрточной нейронной сети
DE102022106628A1 (de) 2022-03-22 2023-09-28 Uniper Technologies GmbH Verfahren zur Prädiktion verfahrenstechnischer Prozesswerte einer Verbrennungsanlage mittels eines trainierten neuronalen Netzes

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1992014197A1 (en) * 1991-02-08 1992-08-20 Kabushiki Kaisha Toshiba Model forecasting controller
DE4220149C2 (de) 1992-06-19 2002-06-13 Steinmueller Gmbh L & C Verfahren zum Regelung der Verbrennung von Müll auf einem Rost einer Feuerungsanlage und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
US5408406A (en) * 1993-10-07 1995-04-18 Honeywell Inc. Neural net based disturbance predictor for model predictive control
US5493631A (en) * 1993-11-17 1996-02-20 Northrop Grumman Corporation Stabilized adaptive neural network based control system
DE19509412C2 (de) * 1995-03-15 1997-01-30 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Feuerungsregelung einer Dampferzeugeranlage
US5822740A (en) * 1996-06-28 1998-10-13 Honeywell Inc. Adaptive fuzzy controller that modifies membership functions
DE19710206A1 (de) * 1997-03-12 1998-09-17 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Verbrennungsanalyse sowie Flammenüberwachung in einem Verbrennungsraum
DE19841877A1 (de) 1998-09-11 2000-04-20 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung der Rußbeladung eines Verbrennungsraums
US6532454B1 (en) * 1998-09-24 2003-03-11 Paul J. Werbos Stable adaptive control using critic designs
US6553924B2 (en) * 1998-10-19 2003-04-29 Eco/Technologies, Llc Co-combustion of waste sludge in municipal waste combustors and other furnaces
NL1013209C2 (nl) * 1999-10-04 2001-04-05 Tno Regelsysteem voor een verbrandingsinstallatie, zoals bijvoorbeeld een afvalverbrandingsinstallatie.
DE19948377C1 (de) * 1999-10-07 2001-05-23 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung sowie zur Regelung des Luftüberschusses bei einem Verbrennungsprozeß
CH694823A5 (de) * 2000-12-08 2005-07-29 Von Roll Umwelttechnik Ag Verfahren zum Betreiben einer Müllverbrennungsanlage.
CN100416438C (zh) 2002-09-26 2008-09-03 西门子公司 监控包括多个系统的技术设备特别是电站的装置和方法
US7581945B2 (en) * 2005-11-30 2009-09-01 General Electric Company System, method, and article of manufacture for adjusting CO emission levels at predetermined locations in a boiler system
PL1850069T3 (pl) 2006-04-25 2009-01-30 Powitec Intelligent Tech Gmbh Sposób i układ regulacji procesu spalania
MX2008014186A (es) * 2006-05-05 2009-02-25 Plascoenergy Ip Holdings Slb Sistema de control para la conversion de materias primas carbonaceas a gas.
DE102006022626B4 (de) * 2006-05-12 2010-09-02 Rwe Power Ag Verfahren zum Betrieb eines mit Kohle befeuerten Dampferzeugers
US8219247B2 (en) * 2009-11-19 2012-07-10 Air Products And Chemicals, Inc. Method of operating a furnace

Also Published As

Publication number Publication date
RU2523931C2 (ru) 2014-07-27
EP2446193B1 (de) 2014-05-07
BRPI1012684A2 (pt) 2016-03-29
WO2010149687A2 (de) 2010-12-29
DE102009030322A1 (de) 2010-12-30
CA2766458C (en) 2014-10-14
EP2446193A2 (de) 2012-05-02
MX2012000184A (es) 2012-02-28
CN102460018A (zh) 2012-05-16
ES2465068T3 (es) 2014-06-05
US9360209B2 (en) 2016-06-07
CN102460018B (zh) 2016-03-09
AU2010264723A1 (en) 2012-01-19
US20120125003A1 (en) 2012-05-24
AU2010264723B2 (en) 2013-02-21
WO2010149687A3 (de) 2011-03-03
CA2766458A1 (en) 2010-12-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012102271A (ru) Способ регулирования процесса горения, в частности, в топочном пространстве парогенератора, отапливаемого ископаемым топливом, и система сжигания
CN105629738B (zh) Scr烟气脱硝系统控制方法及设备
CN112085277B (zh) 一种基于机器学习的scr脱硝系统预测模型优化方法
CN106842909A (zh) 用于发电厂负荷控制的压力/负荷关系的基于模型的表征
US20200175435A1 (en) System and method for optimizing combustion of boiler
KR101945863B1 (ko) 시뮬레이션 모듈을 사용하는 컴퓨터-지원 플랜트 제어 최적화를 위한 방법
CN108153146B (zh) 一种高炉多元铁水质量无模型自适应控制系统及方法
CN105955026B (zh) 模糊pid控制方法和装置及系统
Strušnik et al. Artificial neural networking model for the prediction of high efficiency boiler steam generation and distribution
CN106249724A (zh) 一种高炉多元铁水质量预测控制方法及系统
CN110888401B (zh) 火力发电机组燃烧控制优化方法、装置及可读存储介质
CN104268712A (zh) 基于改进的混合多种群进化算法的能源平衡与调度方法
Tunckaya et al. Comparative analysis and prediction study for effluent gas emissions in a coal-fired thermal power plant using artificial intelligence and statistical tools
CN115496286B (zh) 基于大数据环境下神经网络碳排放预测方法及应用
CN111562744A (zh) 一种基于pso算法的锅炉燃烧隐式广义预测控制方法
CN107918368A (zh) 钢铁企业煤气产生量与消耗量的动态预测方法及设备
CN113864814B (zh) 一种基于变量筛选的锅炉燃烧优化方法、装置及介质
Edwin Selva Rex et al. Optimal power flow-based combined economic and emission dispatch problems using hybrid PSGWO algorithm
Menhas et al. Real/binary co-operative and co-evolving swarms based multivariable PID controller design of ball mill pulverizing system
CN113962140A (zh) 基于ga-lstm的汽轮机阀门流量特性函数的优化方法
Zheng et al. A hybrid invasive weed optimization algorithm for the economic load dispatch problem in power systems
CN112884214A (zh) 基于神经网络的飞灰含碳量预测方法、系统和可读介质
Wang et al. Improving superheated steam temperature control using united long short term memory and MPC
CN112541625A (zh) 一种自适应多工况钢铁二次能源发生量动态预测方法
CN115544856A (zh) 一种电热综合能源系统日前优化调度方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20160624