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生活垃圾焚烧炉ACC自动燃烧控制系统

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炉排炉ACC自动化应用水平低的原因分析


 入炉垃圾的性状极易变化(主要是热值、水份),而且无法实现在燃烧过程中自动在线检测、计量;

 炉排炉炉侧直接反应燃烧状况的测量参数过少;

 目前在某些炉排炉上采用的控制算法都是基于假定垃圾性状变化不大的前提下进行自动控制的,如果垃圾性状比较稳定,控制效果比较满意;如果垃圾性状变化明显,则需要手动干预调整。目前国内有些厂家采用了模糊控制算法对炉内燃烧情况短期突然的变化做出反应与控制,取得了一定的控制效果,但总体控制效果不能尽如人意。总体来说炉排炉ACC自动投入率低于70%。

炉排炉入炉垃圾变化大、燃烧过程是一个大滞后过程,针对这个特点设计一套基于燃烧过程机理动态特性的智能前馈控制结合基于模型预测控制(MPC)的ACC控制系统。控制系统包括蒸汽量稳定模式与焚烧量稳定模式。当垃圾热值适中时,采用蒸汽量稳定模式;当垃圾热值低、湿度大时采用焚烧量稳定模式。采用的算法模型包括:

 能动态反应燃烧位置的干燥区与热解区实时动态迁移变化模型;热解区与燃烧区实时动态迁移变化模型;

 垃圾水份实时动态预测模型;

 垃圾热值实时动态预测模型;

 垃圾厚度动态变化异动模型;

 垃圾燃烧脱火预测模型。

实现效果

1、ACC对垃圾变化适应性更好。

2、自动投入率90%以上。

3、排放和灼减率更优。

研究成果

团队跟踪研究燃烧过程的高效利用自动化控制技术多年,掌握了其中关键技术,解决燃烧过程中燃烧被控对象呈现复杂性、非线性、滞后性等常规控制方法难以解决的问题,有效改善ACC系统自适应能力,改善燃烧效率,增加机组经济性,降低污染物排放和灼减率。

本系统以研究燃烧过程机理动态特性为基础,采用模型预测控制理论结合专家控制方法,从DCS系统获取必要的数据信息(必要时增加新型的传感器测量锅炉相关实时数据),通过模型预测控制器分析运算优化得到最佳控制指令,然后将指令返回给DCS,从而实现对现场对象的优化控制,主要技术特点:

 理论基础:预测控制理论、神经网络控制理论、模糊控制、模式识别、群智能算法理论;

 测量技术:声波法炉膛温度测量技术;工业火焰视频火线检测技术;高温氧量、CO、湿度等检测;

 实现燃烧的在线优化和闭环控制,并具有领先于国内的创新性;

 燃烧优化控制系统有安全可靠的投入与退出机制,不改造原DCS控制功能;




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