Problematika řízení automatických kotlů na biomasu se zaměřením na kotle malého výkonu pro domácnosti
Ing. Jan Hrdlička, Ph.D. České vysoké učení technické v Praze Fakulta strojní Ústav energetiky ve spolupráci s Ústavem přístrojové a řídicí techniky (spoluautoři: Bohumil Šulc, Viktor Plaček, Cyril Oswald)
9. – 10.11.2011, Horní Bečva
Seminář „Technologické trendy při vytápění pevnými palivy“ 2011
1
Motivace řešení problematiky • biomasa využitá v domácnostech tvoří cca 50 % veškeré její spotřeby • zdroje jsou obvykle akumulovány do jedné lokality a ovlivňují místní kvalitu ovzduší • současné regulační systémy malých kotlů optimalizaci emisí aktivně neřeší • neřeší ani aktivní optimalizaci spotřeby paliva (tj. účinnost), i když i ta je zásadní pro efektivní využití zdrojů biomasy 2
Emise ze spalování biomasy • nejsou stanoveny emisní limity pro malé zdroje • norma ČSN EN 303-5 je specifikuje pouze při uvádění výrobku na trh Jmenovitý výkon (kW)
Druh paliva: biologické Druh kotle: automatický CO
TOC
TZL
mg.m-3 při 10 % O2, suchý plyn, normální podmínky třída účinnosti 3
≤50 50 – 150 150 – 300
3000 2500 1200
100 80 80
150 150 150
3
Specifika biomasy při spalování • větší podíl prchavé hořlaviny, pro kterou je nutné zajistit dokonalé vyhoření • nižší zápalná teplota, která způsobuje rychlé vznícení paliva – přizpůsobení vlivu dávkování paliva • proměnná kvalita paliva • vlastnosti popelovin při vyšších teplotách, zejm. u zemědělských produktů
4
„Kvalita“ spalování • důležitými parametry jsou obsah kyslíku a CO ve spalinách • součinitel přebytku spalovacího vzduchu
• závislost mezi CO a TOC
21 λ= 21 − cO2
5
Emise ze spalování biomasy
6
Současný stav regulace malých kotlů • nejvíce dvoustavová regulace, která téměř neumožňuje spalovací proces aktivně řídit • regulace se omezuje na teplotu výstupní vody + zapalovací a dohořívací režimy (předprogramované) • „hi-tech“ kotle jsou vybaveny pasivním řízením pomocí lambda-sondy • Cíl: aktivní řízení (např. PI) s optimalizačními funkcemi, možné je nasazení umělé inteligence (např. NN) • Předpoklady: řiditelnost distribuce vzduchu, recirkulace spalin 7
Požadavky na regulaci • pro malé kotle nejsou emisní limity, ale lze je očekávat • obsluha má obvykle jen omezené znalosti o procesu • problematická stabilita kvality biopaliv • • • •
regulace musí zajistit požadovaný výkon udržet maximum účinnosti a minimum emisí pracovat bez zásahu uživatele být nákladově efektivní 8
Omezení emisí • CO a TOC: produkty nedokonalého spálení, lze omezit vhodným nastavením λ spolu s distribucí vzduchu • NOx: komplikovanější, vyžaduje komplexní přístup – kombinace snížení teploty, stupňového přívodu vzduchu a recirkulace spalin • TZL: řízením kotle lze ovlivnit jen minimálně (např. nedopal)
9
Experimentální zařízení
10
Nasazení spojité regulace • pro základní řízení teploty vody – použití PI regulace; vliv na provoz kotle:
11
Algoritmus pro snižování CO+NOx 1. PI regulátor řídí teplotu vody (hlavní regulace) 2. Po dosažení ustáleného stavu start regulace CO a TOC (a tím i měrné spotřeby paliva nastavením vzduchu) 3. Vyhodnocení stavu spotřeby paliva 4. Podle zjištěného trendu přidávání nebo ubírání vzduchu 5. Po dosažení optima regulace poměru primární/sekundární vzduch a recirkulace spalin – snižování přebytku vzduchu při zachování optima CO a účinnosti 6. Cyklus se stále opakuje; při poruše (např. změna tep. výkonu) se optimalizace zastaví do nového dosažení bodu 2. Původní stav si pamatuje – rychlejší nalezení nového optima 12
Příklad – minimalizace spotřeby paliva
Snižování spotřeby paliva jako důsledek optimalizačního procesu; porucha je simulována zvýšením průtoku vody kotlem při zachování žádané teploty (čas 8000s); po dosažení nového ustáleného stavu optimalizace dále pokračuje s nalezením nového optima. 13
Porovnání vlivu dvoustavové a PI regulace na provoz kotle Dvoustavová Twout (°C) T2 (°C) CO (ppm) O2 (%)
Průměr 64 451 644 14,1
Max 84 655 3445 20,5
Min 48 177 14 5,8
Sm.odchylka 10 143 824 4,5
PI Twout (°C) T2 (°C) CO (ppm) O2 (%)
Průměr 72 501 85 9,5
Max 86 569 1342 13,6
Min 62 441 27 4,4
Sm.odchylka 6 32 159 1,8
14
Výhody softwarové optimalizace 1. hlavní regulace je vždy zajištěna, optimalizace pracuje s nižší prioritou 2. není vyžadována žádná další instrumentace (např. čidla) – optimalizace využívá již dostupné prostředky a známé (modelované)vztahy mezi veličinami; nákladově efektivní přístup 3. pokud kotel čidly disponuje – typicky lambdasonda – je optimalizace rychlejší a po jejím zastavení v důsledku poruchy (např. změna výkonu) rychlé nastavení původní situace, a nové doregulování optima
15
Závěr úspěšná aplikace nasazení regulátorů rozšířených o optimalizační funkce může být velmi atraktivní pro výrobce i uživatele: – z hlediska uživatele nejsou potřeba žádné nové znalosti nebo schopnosti – ekonomicky efektivní provoz kotle je automaticky zajištěn, včetně minimalizace emisí znečišťujících látek – poruchy v procesu (např. změna výkonu, změna paliva) na optimalizační proces nemají vliv
16
