一种多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法技术

本发明专利技术涉及窑炉技术领域，具体提供了一种多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法，包括如下步骤：构建窑炉热平衡数学模型；获取实时的窑炉生产参数；基于窑炉热收入支出平衡，获取燃料消耗流量和电加热实时功率的取值区间和约束关系；根据碳排放指标，进一步限定燃料消耗流量和灰电功率；以加热能源总费用最小化为优化目标，确定燃料种类、燃料消耗流量和灰电功率的取值；确定窑炉热平衡数学模型的数值，以调整窑炉运行。该方法既可以满足碳排放要求，降低窑炉使用成本，使燃烧达到最佳经济性的环保状态，又可以快速实现能源种类变更，稳定窑炉内部温度，确保产品烧制质量。确保产品烧制质量。确保产品烧制质量。

【技术实现步骤摘要】
一种多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法


[0001]本专利技术涉及窑炉
，更具体地说，涉及一种多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法。

技术介绍

[0002]工业窑炉是一种通过消耗能源发热对制品进行热加工或煅烧的装备，其运作中需要使用大量的能源供热及燃烧排放大量的二氧化碳。目前连续式窑炉（包含辊道窑、隧道窑、推板窑等）的调窑方式多为全手动或半自动，当产线转产时，由于产品和产量的变动，能耗和排烟量发生变化，需人为调整风机频率及阀件，操作复杂且容易出现人为失误导致产品不合格。
[0003]目前较为先进的窑炉，可以采用电、气多能源混烧方式来提供热量，根据不同加热方式的经济性进行能源变更，并自动调节窑炉的风机及阀件。但是该类窑炉，在改变能源种类过程中，需要窑炉内部温度稳定才能保证产品正常烧制；因此新使用的能源或能源组合的输入量多少，如何才能恰好替代原有能源，对窑炉运行十分重要；但由于窑炉运行过程中内部温度、烟气量、环境温度等多种因素影响，能源变更并不能采用简单的比例关系；目前并没有方法可实现能源变更时能源输入量的估算；只能采用逐步增加新能源和减少原有能源、在窑内温度稳定后再一次增加新能源和减少原有能源、直至完全变更为新能源的操作，能源变更过程缓慢，同时也不利于窑内内部温度的精确控制和调节。此外，该类窑炉缺乏对碳排放指标的监控，不能确保窑炉燃烧碳排放满足环保要求。

技术实现思路

[0004]为克服现有技术中的缺点与不足，本专利技术的目的在于提供一种多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法；该方法基于窑炉热收入支出平衡，构建窑炉热平衡数学模型，结合碳排放指标和经济指标，得出能源种类比例和对应的输入量，既可以满足碳排放要求，降低窑炉使用成本，使燃烧达到最佳经济性的环保状态，又可以快速实现能源种类变更，稳定窑炉内部温度，确保产品烧制质量。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术通过下述技术方案予以实现：一种多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法，用于综合使用燃料、绿电和灰电作为能源的窑炉；包括如下步骤：S1、构建带有自适应参数的窑炉热平衡数学模型；所述自适应参数包括燃料种类、燃料消耗流量m
r
和电加热实时功率W
d
；所述窑炉热平衡数学模型为：窑炉热收入总量Qsr=燃料带入显热Q
x
(m
r
)+燃料燃烧放热Q
r
(m
r
)+助燃空气带入显热Q
zk
(m
r
)+电加热量Q
d
(W
d
)+坯体带入显热Q
pt
+冷却风带入显热Q
lq
；窑炉热支出总量Qjq=烟气带走热量Q
yq
(m
r
)+产品带出显热Q
cp
+烧制耗热Q
sz
+ 出炉风带走显热Q
sc
+热损失Q
ss
；S2、获取实时的窑炉生产参数；根据窑炉生产参数，计算窑炉热平衡数学模型中的
坯体带入显热Q
pt
、冷却风带入显热Q
lq
、产品带出显热Q
cp
、烧制耗热Q
sz
、出炉风带走显热Q
sc
、热损失Q
ss
；基于窑炉热收入总量Qsr与窑炉热支出总量Qjq数值平衡，获取燃料消耗流量m
r
和电加热实时功率W
d
的取值区间和约束关系；S3、在碳排放量Te≤碳排放上限的条件下，匹配实时可提供的绿电功率W
l
，在步骤S2得到的燃料消耗流量m
r
和电加热实时功率W
d
的取值区间和约束关系中，进一步限定燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值区间和约束关系；S4、根据步骤S3得到的燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值区间和约束关系，匹配实时能源费用数据，以加热能源总费用Ae最小化为优化目标，确定燃料种类、燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值；S5、根据燃料种类、燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值，确定窑炉热平衡数学模型中燃料带入显热Q
x
(m
r
)、燃料燃烧放热Q
r
(m
r
)、助燃空气带入显热Q
zk
(m
r
)、烟气带走热量Q
yq
(m
r
)的数值，以调整窑炉运行；窑炉运行设定时间后，重复执行步骤S2至S5，直至控制结束。
[0006]优选地，所述燃料带入显热Q
x
(m
r
)为：Q
x
(m
r
)=m
r
×
C
r
×
t
r
；其中，C
r
为燃料比热，由燃料种类决定；t
r
为燃料入窑温度，由燃料入口处测温模块检测所得；所述燃料燃烧放热Q
r
(m
r
) 为：Q
r
(m
r
)=m
r
×
q
r
；其中，q
r
为燃料低位热值，由燃料种类决定；所述助燃空气带入显热Q
zk
(m
r
) 为：Q
zk
(m
r
)=V
zk
×
C
zk
×
t
zk
；其中，V
zk
为助燃空气流量，由助燃风机调控，由燃料种类和燃料消耗流量m
r
决定；t
zk
为助燃空气温度，由助燃风机内测温模块检测所得；C
zk
为助燃比热；所述电加热量Q
d
(W
d
) 为：Q
d
(W
d
)=W
d
×
ξ
d
；其中，ξ
d
为电加热效率，由用户设定；所述烟气带走热量Q
yq
(m
r
) 为：Q
yq
(m
r
) =V
yq
×
C
yq
×
t
yq
；其中，V
yq
为排烟流量，由排烟风机调控，由燃料消耗流量m
r
和窑内温度决定；t
yq
为排烟温度，由排烟管内测温模块检测所得；C
yq
为排烟比热。
[0007]优选地，所述坯体带入显热Q
pt
为：Q
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法，其特征在于：用于综合使用燃料、绿电和灰电作为能源的窑炉；包括如下步骤：S1、构建带有自适应参数的窑炉热平衡数学模型；所述自适应参数包括燃料种类、燃料消耗流量m
r
和电加热实时功率W
d
；所述窑炉热平衡数学模型为：窑炉热收入总量Qsr=燃料带入显热Q
x
(m
r
)+燃料燃烧放热Q
r
(m
r
)+助燃空气带入显热Q
zk
(m
r
)+电加热量Q
d
(W
d
)+坯体带入显热Q
pt
+冷却风带入显热Q
lq
；窑炉热支出总量Qjq=烟气带走热量Q
yq
(m
r
)+产品带出显热Q
cp
+烧制耗热Q
sz + 出炉风带走显热Q
sc
+热损失Q
ss
；S2、获取实时的窑炉生产参数；根据窑炉生产参数，计算窑炉热平衡数学模型中的坯体带入显热Q
pt
、冷却风带入显热Q
lq
、产品带出显热Q
cp
、烧制耗热Q
sz
、出炉风带走显热Q
sc
、热损失Q
ss
；基于窑炉热收入总量Qsr与窑炉热支出总量Qjq数值平衡，获取燃料消耗流量m
r
和电加热实时功率W
d
的取值区间和约束关系；S3、在碳排放量Te≤碳排放上限的条件下，匹配实时可提供的绿电功率W
l
，在步骤S2得到的燃料消耗流量m
r
和电加热实时功率W
d
的取值区间和约束关系中，进一步限定燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值区间和约束关系；S4、根据步骤S3得到的燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值区间和约束关系，匹配实时能源费用数据，以加热能源总费用Ae最小化为优化目标，确定燃料种类、燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值；S5、根据燃料种类、燃料消耗流量m
r
和灰电功率W
h
的取值，确定窑炉热平衡数学模型中燃料带入显热Q
x
(m
r
)、燃料燃烧放热Q
r
(m
r
)、助燃空气带入显热Q
zk
(m
r
)、烟气带走热量Q
yq
(m
r
)的数值，以调整窑炉运行；窑炉运行设定时间后，重复执行步骤S2至S5，直至控制结束。2.根据权利要求1所述的多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法，其特征在于：所述燃料带入显热Q
x
(m
r
)为：Q
x
(m
r
)=m
r
×
C
r
×
t
r
；其中，C
r
为燃料比热，由燃料种类决定；t
r
为燃料入窑温度，由燃料入口处测温模块检测所得；所述燃料燃烧放热Q
r
(m
r
) 为：Q
r
(m
r
)=m
r
×
q
r
；其中，q
r
为燃料低位热值，由燃料种类决定；所述助燃空气带入显热Q
zk
(m
r
) 为：Q
zk
(m
r
)=V
zk
×
C
zk
×
t
zk
；其中，V
zk
为助燃空气流量，由助燃风机调控，由燃料种类和燃料消耗流量m
r
决定；t
zk
为助燃空气温度，由助燃风机内测温模块检测所得；C
zk
为助燃比热；所述电加热量Q
d
(W
d
) 为：Q
d
(W
d
)=W
d
×
ξ
d
；其中，ξ
d
为电加热效率，由用户设定；所述烟气带走热量Q
yq
(m
r
) 为：Q
yq
(m
r
) =V
yq
×
C
yq
×
t
yq
；其中，V
yq
为排烟流量，由排烟风机调控，由燃料消耗流量m
r
和窑内温度决定；t
yq
为排烟温度，由排烟管内测温模块检测所得；C
yq
为排烟比热。3.根据权利要求1所述的多能源燃烧碳排放追踪的智能窑炉控制方法，其特征在于：所述坯体带入显热Q
pt
为：Q
pt
=m
pt
×
t
pt
[(1
‑
W
pt
)C
pt
+4.18W
pt
]；其中，m
pt
为单位时间内坯体进窑量；t
pt
为坯体进窑温度；W
pt
为坯体含水率；C
pt
为进窑温
度下比热，由坯体进窑温度t
pt
计算得出：C<...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖日东，游越，马梦昆，谢伟，罗伟，张旭，
申请(专利权)人：广东中鹏新能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：