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[實用新型]秸稈燃燒發電過程燃料熱值網絡化自動控制裝置有效

專利信息
申請號: 201820489662.3 申請日: 2018-04-09
公開(公告)號: CN208076994U 公開(公告)日: 2018-11-09
發明(設計)人: 何德峰;鄭雅宇;余世明;李廉明 申請(專利權)人: 浙江工業大學
主分類號: G05B19/05 分類號: G05B19/05;G05B13/02;G05B13/04;H04L29/08;H04N7/18
代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241 代理人: 王利強
地址: 310014 浙江省*** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 發電過程 秸稈燃燒 互聯通信 秸稈燃料 網絡化 自動控制裝置 電機驅動器 工業攝像機 含水率檢測 輸送帶 實時控制功能 燃料 本實用新型 遠程服務器 實時調節 網絡連接 在線計量 含水率 均勻性 燃料量 網關 服務器 網絡 保證
【說明書】:

一種秸稈燃燒發電過程燃料熱值網絡化自動控制裝置,包括PC工作站、服務器、PLC控制器、電機驅動器、工業攝像機、含水率檢測儀和工業互聯通信網絡,所述PC工作站和遠程服務器與所述工業互聯通信網絡連接,所述工業互聯通信網絡通過網關分別與PLC控制器、工業攝像機和含水率檢測儀連接;所述PLC控制器與輸送帶的電機驅動器連接。本實用新型不僅具有在線計量秸稈燃料的熱值和含水率的功能,更重要的是具有秸稈燃料熱值的遠程網絡化實時控制功能,可實現秸稈燃燒發電過程燃料量的遠程實時調節,保證秸稈燃料熱值的穩定性和均勻性,提高秸稈燃燒發電過程的安全性和經濟性。

技術領域

本實用新型屬于秸稈燃燒發電過程自動控制領域,涉及一種秸稈燃燒發電過程燃料熱值網絡化自動控制裝置。

背景技術

秸稈是一種清潔可再生能源,可以替代煤炭、石油和天然氣等礦物質燃料產生電力,不僅減少人類對礦物能源的依賴,保護國家能源資源,而且通過嚴格控制秸稈的高效燃燒將有效降低我國PM2.5濃度,可以實現減輕能源消費給環境造成的污染。目前歐美國家建立了較為完善的秸稈類農業廢棄物燃燒發電廠,證明秸稈燃燒發電具有顯著的能源效益和環境效益,而且回收廢棄秸稈增加了農民收入,從經濟上保證農民不再亂燒秸稈,目前秸稈燃燒發電技術在我國發展十分迅速。但不同于煤炭、石油和天然氣等礦物質燃料,不同品種和產地的秸稈具有不同固定碳、揮發份、水分、灰分等成分比例,加上回收時預處理手段和當地氣候的影響,造成了秸稈燃料品質的差異很大。由于秸稈燃料熱值的變化,導致燃料單位質量秸稈的發熱量也隨之發生改變,這給秸稈發電過程的循環流化床鍋爐燃燒效率控制和發電過程控制造成了不利的影響。因此,在實際秸稈燃燒發電過程中,為了更好的控制秸稈循環流化床鍋爐燃燒效率,提高秸稈燃料的發電量和燃燒發電過程的安全性,可以對送入循環流化床鍋爐燃燒發電的秸稈燃料進行熱值控制操作,根據秸稈燃料熱值的實際值與目標值的偏差,調節燃料輸送帶的傳送速度,實現秸稈燃料量的控制,保證用于發電的秸稈燃料熱值的平穩性。通過對現有秸稈燃燒發電過程燃料熱值控制方法與裝置的文獻的檢索發現,目前秸稈燃燒發電過程燃料熱值控制方法仍然采用手動調校方法為主,工人在燃料倉庫定點取樣測量秸稈燃料熱值的基礎上,手動設定燃料輸送帶的傳送速度。由于秸稈燃料的庫存量通常很大,而且存放周期也較長,因此即使是同一批次秸稈燃料,經過長時間存放后,它們的燃燒熱值都將發生很大的改變和不同,顯然,手動調校方法不能實現秸稈燃料熱值的自動控制操作,自動化水平低,不能滿足現代秸稈燃燒發電過程的高品質燃燒控制要求。因此,近年來相關學者對這個關系秸稈燃燒發電過程安全生產的重要難題開始探討研究,以滿足現代秸稈燃燒發電過程對秸稈燃料熱值自動控制的迫切需要。

發明內容

為了解決現有技術中存在的無法在線實時遠程控制秸稈燃燒發電過程的燃料熱值的不足,本實用新型提供了一種實時性較好的秸稈燃燒發電過程燃料熱值網絡化自動控制裝置。

為了解決上述技術問題,本實用新型采用以下的技術方案:

一種秸稈燃燒發電過程燃料熱值網絡化自動控制裝置,包括PC工作站、服務器、PLC控制器、電機驅動器、工業攝像機、含水率檢測儀和工業互聯通信網絡,所述PC工作站和遠程服務器與所述工業互聯通信網絡連接,所述工業互聯通信網絡通過網關分別與PLC控制器、工業攝像機和含水率檢測儀連接;所述PLC控制器與輸送帶的電機驅動器連接。

進一步的,所述工業互聯通信網絡總線可以是CAN總線,也可以是RS-485,Profibus,工業以太網等其他工業現場總線。

所述PLC控制器的設定值是通過遠程PC工作站和控制服務器設置完成,所述PLC控制器的燃料熱值輸入量是通過現場總線連接的工業攝像機和含水率檢測儀測量獲得,所述PLC控制器的輸出量通過電機驅動器與輸送帶的電機相連。

所述PLC控制器的控制算法為PID控制、模糊控制、神經網絡控制、模型預測控制或Smith預估控制。

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