[实用新型]秸秆燃烧发电过程燃料热值网络化自动控制装置有效

专利信息
申请号: 201820489662.3 申请日: 2018-04-09
公开(公告)号: CN208076994U 公开(公告)日: 2018-11-09
发明(设计)人: 何德峰;郑雅宇;余世明;李廉明 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G05B19/05 分类号: G05B19/05;G05B13/02;G05B13/04;H04L29/08;H04N7/18
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 发电过程 秸秆燃烧 互联通信 秸秆燃料 网络化 自动控制装置 电机驱动器 工业摄像机 含水率检测 输送带 实时控制功能 燃料 本实用新型 远程服务器 实时调节 网络连接 在线计量 含水率 均匀性 燃料量 网关 服务器 网络 保证
【说明书】:

一种秸秆燃烧发电过程燃料热值网络化自动控制装置,包括PC工作站、服务器、PLC控制器、电机驱动器、工业摄像机、含水率检测仪和工业互联通信网络,所述PC工作站和远程服务器与所述工业互联通信网络连接,所述工业互联通信网络通过网关分别与PLC控制器、工业摄像机和含水率检测仪连接;所述PLC控制器与输送带的电机驱动器连接。本实用新型不仅具有在线计量秸秆燃料的热值和含水率的功能,更重要的是具有秸秆燃料热值的远程网络化实时控制功能,可实现秸秆燃烧发电过程燃料量的远程实时调节,保证秸秆燃料热值的稳定性和均匀性,提高秸秆燃烧发电过程的安全性和经济性。

技术领域

本实用新型属于秸秆燃烧发电过程自动控制领域,涉及一种秸秆燃烧发电过程燃料热值网络化自动控制装置。

背景技术

秸秆是一种清洁可再生能源,可以替代煤炭、石油和天然气等矿物质燃料产生电力,不仅减少人类对矿物能源的依赖,保护国家能源资源,而且通过严格控制秸秆的高效燃烧将有效降低我国PM2.5浓度,可以实现减轻能源消费给环境造成的污染。目前欧美国家建立了较为完善的秸秆类农业废弃物燃烧发电厂,证明秸秆燃烧发电具有显著的能源效益和环境效益,而且回收废弃秸秆增加了农民收入,从经济上保证农民不再乱烧秸秆,目前秸秆燃烧发电技术在我国发展十分迅速。但不同于煤炭、石油和天然气等矿物质燃料,不同品种和产地的秸秆具有不同固定碳、挥发份、水分、灰分等成分比例,加上回收时预处理手段和当地气候的影响,造成了秸秆燃料品质的差异很大。由于秸秆燃料热值的变化,导致燃料单位质量秸秆的发热量也随之发生改变,这给秸秆发电过程的循环流化床锅炉燃烧效率控制和发电过程控制造成了不利的影响。因此,在实际秸秆燃烧发电过程中,为了更好的控制秸秆循环流化床锅炉燃烧效率,提高秸秆燃料的发电量和燃烧发电过程的安全性,可以对送入循环流化床锅炉燃烧发电的秸秆燃料进行热值控制操作,根据秸秆燃料热值的实际值与目标值的偏差,调节燃料输送带的传送速度,实现秸秆燃料量的控制,保证用于发电的秸秆燃料热值的平稳性。通过对现有秸秆燃烧发电过程燃料热值控制方法与装置的文献的检索发现,目前秸秆燃烧发电过程燃料热值控制方法仍然采用手动调校方法为主,工人在燃料仓库定点取样测量秸秆燃料热值的基础上,手动设定燃料输送带的传送速度。由于秸秆燃料的库存量通常很大,而且存放周期也较长,因此即使是同一批次秸秆燃料,经过长时间存放后,它们的燃烧热值都将发生很大的改变和不同,显然,手动调校方法不能实现秸秆燃料热值的自动控制操作,自动化水平低,不能满足现代秸秆燃烧发电过程的高品质燃烧控制要求。因此,近年来相关学者对这个关系秸秆燃烧发电过程安全生产的重要难题开始探讨研究,以满足现代秸秆燃烧发电过程对秸秆燃料热值自动控制的迫切需要。

发明内容

为了解决现有技术中存在的无法在线实时远程控制秸秆燃烧发电过程的燃料热值的不足,本实用新型提供了一种实时性较好的秸秆燃烧发电过程燃料热值网络化自动控制装置。

为了解决上述技术问题,本实用新型采用以下的技术方案:

一种秸秆燃烧发电过程燃料热值网络化自动控制装置,包括PC工作站、服务器、PLC控制器、电机驱动器、工业摄像机、含水率检测仪和工业互联通信网络,所述PC工作站和远程服务器与所述工业互联通信网络连接,所述工业互联通信网络通过网关分别与PLC控制器、工业摄像机和含水率检测仪连接;所述PLC控制器与输送带的电机驱动器连接。

进一步的,所述工业互联通信网络总线可以是CAN总线,也可以是RS-485,Profibus,工业以太网等其他工业现场总线。

所述PLC控制器的设定值是通过远程PC工作站和控制服务器设置完成,所述PLC控制器的燃料热值输入量是通过现场总线连接的工业摄像机和含水率检测仪测量获得,所述PLC控制器的输出量通过电机驱动器与输送带的电机相连。

所述PLC控制器的控制算法为PID控制、模糊控制、神经网络控制、模型预测控制或Smith预估控制。

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