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) 50 50 150 150 300 Druh paliva: biologické Druh kotle: automatický CO TOC TZL mg.m -3 při 10 % O 2, suchý plyn, normální podmínky 3000 2500 1200 třída účinnosti 3 100 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 λ = 21 21 c O 2 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
Omezeníemisí 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
Nasazeníspojitéregulace pro základnířízení teploty vody použití PI regulace; vliv na provoz kotle: 11
Algoritmus pro snižováníco+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 Průměr Max Min Sm.odchylka Twout ( C) 64 84 48 10 T2 ( C) 451 655 177 143 CO (ppm) 644 3445 14 824 O 2 (%) 14,1 20,5 5,8 4,5 PI Průměr Max Min Sm.odchylka Twout ( C) 72 86 62 6 T2 ( C) 501 569 441 32 CO (ppm) 85 1342 27 159 O 2 (%) 9,5 13,6 4,4 1,8 14
Výhody softwarovéoptimalizace 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