垃圾發電廠自動化技術探討

【關鍵詞】垃圾發電廠；自動化技術；DCS；PLC

引言

垃圾發電廠作為城市廢棄物處理與能源回收的關鍵設施，其運行效率與環保性能直接影響城市可持續發展。隨著自動化技術的快速發展，垃圾發電廠的控制系統正經歷著深刻變革。本文將從技術構成、核心功能及典型應用三個方面，闡述自動化技術如何賦能垃圾發電廠，實現高效、安全、清潔的能源轉換。

一、垃圾發電廠自動化技術的關鍵構成與核心功能

自動化技術作為垃圾發電廠高效運行的核心支撐，其技術架構與功能設計直接決定了生產過程的精準性和可靠性。

（一）控制系統的架構及其核心組件

1.DCS與生產過程集成控制

DCS采用三層網絡架構實現分層分布式控制：底層為現場控制層，由互為熱冗余的控制器和I/O模塊組成，通過PROFIBUSDP總線實現設備級數據交互；中間層為過程控制層，利用實時數據庫構建全廠數據模型，采用模型預測控制（Model Predictive Control，MPC）算法對焚燒過程建?！ㄟ^建立包含爐膛溫度場、垃圾燃燒動力學方程和蒸汽系統傳遞函數的狀態空間模型，預測未來300秒內的工況變化，每200 ms進行一次滾動優化；頂層為操作管理層，通過1920×1200分辨率的人機界面（Human Machine Interface，HMI）實現三維工藝流程圖動態顯示，支持趨勢曲線實時繪制和報警分級處理[1]。

2.PLC控制系統在設備層的應用

PLC控制系統采用事件驅動的循環掃描機制，典型掃描周期為0.1～10 ms。在給料系統控制中，通過增量式編碼器實時采集給料機轉速，經數字濾波（采用5點滑動平均算法）后輸入模糊控制器，根據焚燒爐熱電偶（K型，精度為±0.4%T）測量的床溫偏差，通過比例-積分-微分（Proportion Integral Differential，PID）算法輸出4～20 mA信號控制變頻驅動器。針對風機控制，采用基于流體力學相似定律的節能算法：當負荷降低至70%時，通過改變電機頻率使功率按立方律下降，配合壓力變送器實現恒壓控制[2]。其硬件設計遵循IEC611312標準，具備IP67防護等級，通過2 kV電磁兼容性測試，確保在焚燒爐強電磁環境下的信號傳輸誤差小于0.05%。

3.智能監測系統與數據采集技術

溫度測量采用雙支鉑電阻進行冗余測量，通過三線制接法消除導線電阻影響；流量監測采用時差式超聲波流量計（精度±0.5%，適用管徑50～2 000 mm），通過正交波束技術減少流場分布不均的影響；成分分析采用紫外差分吸收光譜儀，利用朗伯-比爾定律對SO2和NOx進行在線監測，配合溫壓補償算法提高測量準確性。數據采集層采用邊緣計算節點進行預處理，通過MODBUS TCP協議將原始數據轉換為標準化工程值，經OPC UA（OLE for Process Control Unified Architecture）服務器接入工業互聯網平臺，實現數據采集延遲小于200 ms，數據完整性大于等于99.99%。

（二）自動化技術的核心功能解析

1.生產過程的精準控制與優化

燃燒優化控制系統基于熱值在線軟測量技術，通過支持向量機算法，輸入垃圾含水率、料層厚度和爐排振動頻率等12個特征參數，實時預測熱值。當實測爐膛溫度與設定值偏差超過±50℃時，前饋–反饋復合控制器自動調整一次風配比（一次風占比40%～60%，風速25～35 m/s），通過空氣預熱器將風溫預熱至200℃～250℃，配合爐排三段式控制（干燥段速度0.2～0.5 m/min，燃燒段0.1～0.3 m/min，燃盡段0.3～0.6 m/min），使焚燒效率大于等于99.5%，熱灼減率小于等于3%。汽輪機控制采用數字電液調節系統，通過高壓油動機（行程精度±0.05 mm）控制調節閥開度，結合電網自動發電控制（Automatic Generation Control，AGC）指令（響應時間小于2秒），實現功率閉環控制（穩態精度±0.1%額定功率），蒸汽參數控制精度：主汽壓力±0.3 MPa，主汽溫度±5℃[3]。

2.設備狀態的實時監測與故障診斷

狀態監測系統采用多參數融合診斷技術，在風機軸承監測中，同時采集加速度振動信號、紅外溫度和油液鐵譜數據。振動信號經快速傅里葉變換后，提取滾動軸承特征頻率，當實測頻率與理論值偏差超過±5%時觸發預警。對于齒輪箱故障診斷，采用小波包能量熵算法，計算8個頻帶的能量分布熵值，當熵值變化率大于15%時判斷為齒輪磨損。故障診斷專家系統內置2 000+故障知識庫，采用正向推理與反向驗證結合的機制，診斷邏輯遵循IEC61508功能安全標準，平均無故障時間大于等于10萬小時。檢修策略采用基于剩余壽命預測的狀態維修，通過長短期記憶（Long ShortTerm Memory，LSTM）神經網絡預測軸承剩余壽命，實現維修成本降低35%，非計劃停機次數減少60%。

3.安全環保的自動化保障

以煙氣處理系統為例，脫硝系統通過在線監測煙氣中的NOx濃度，自動調整氨水的噴射量，使NOx排放濃度穩定控制在50 mg/m3以下；而脫硫系統采用濕法脫硫工藝，根據煙氣中SO2濃度實時調節石灰石漿液的流量，確保SO2排放濃度不超過35 mg/m3。同時，在生產過程中，安全監測系統對爐膛壓力、汽輪機振動、廠區可燃氣體濃度等安全隱患參數進行24小時實時監測，當參數超過閾值時，系統會立即發出聲光報警，并自動啟動相應的安全保護措施，如緊急停機、切斷燃料供應等，為工作人員的生命安全和設備的安全運行構建了多層次的保障體系。

二、垃圾發電廠自動化技術的典型應用場景及技術優勢

從理論架構到工程實踐，自動化技術已深度融入垃圾發電廠各生產環節。結合典型場景案例，系統展示自動化技術如何轉化為實際生產力，并分析其帶來的綜合效益提升。

（一）典型應用場景分析

1.垃圾焚燒過程的自動化控制

在構建垃圾焚燒自動化控制的狀態空間模型時，融合了計算流體力學模擬所得的爐膛溫度場分布、基于阿累尼烏斯定律的燃燒動力學模型以及考慮蒸汽參數耦合的汽水循環模型。通過運用卡爾曼濾波算法，可實現對焚燒工況的動態預測。DCS系統搭載的MPC模塊以200 ms為控制周期進行滾動優化，引入支持向量回歸算法對垃圾熱值進行實時預測，預測精度達±3%。前饋控制環節根據熱值預測結果調整給料螺桿轉速，反饋控制通過爐膛壓力與氧量雙回路PID調節一次風配比，使焚燒效率穩定在99.6%以上。針對受熱面結渣與腐蝕問題，智能監測系統采用雙支鉑電阻冗余測溫技術，結合紫外差分吸收光譜儀實現對HCl、SO2等酸性氣體的在線監測[4]。建立基于反向傳播神經網絡的結焦預測模型，輸入參數包含溫度場梯度、氣體成分濃度、爐排振動幅值及油液鐵譜磨粒濃度。當結焦風險指數超過閾值時，自動觸發聲波吹灰器，吹灰周期根據模糊控制算法動態調整，使受熱面清潔度保持在大于等于95%的范圍內。

2.汽輪發電機組的自動化控制

汽輪發電機組控制實現數字電液控制系統與電網AGC的深度耦合，高壓油動機采用磁致伸縮位移傳感器，行程分辨率達0.01 mm，搭配響應時間小于等于5 ms的電液伺服閥，實現調節閥開度的高精度控制。功率閉環控制系統采用增量式PID算法，經參數優化后，比例系數為0.8、積分系數為0.05、微分系數為0.2，可使響應時間縮短至1.8秒，穩態功率偏差控制在±0.08%額定功率以內。基于實時數據庫OSIsoftPI構建汽輪機非線性模型，采用最小二乘法進行參數辨識，選取100組不同負荷工況數據作為訓練樣本，模型在滿負荷工況下的誤差小于等于2%。主汽壓力控制回路引入前饋補償器，可根據負荷指令變化率動態調整燃料量，將壓力波動限制在±0.25 MPa；主汽溫度控制采用串級PID結構，主調節器采用模糊PID算法，副調節器為常規PID，使過熱器出口溫度偏差控制在±4℃。除此之外，設備狀態監測系統配置16通道振動傳感器，采樣頻率12.8 kHz，頻率分辨率0.5 Hz，采用加窗插值快速傅里葉變換算法提取軸承故障特征頻率，窗函數選用漢寧窗，當實測頻率與理論值偏差超過4%時觸發一級預警。齒輪箱故障診斷采用小波包分解技術，將振動信號分解為8個頻帶，中心頻率分別為32 Hz、64 Hz、128 Hz、256 Hz、512 Hz、1 024 Hz、2 048 Hz、4 096 Hz，計算各頻帶能量熵值時采用香農熵公式，當熵值變化率超過12%時啟動詳細診斷流程?；贚STM神經網絡構建的軸承剩余壽命預測模型，輸入層包含12個特征量（振動有效值、溫度、轉速等），隱藏層設置50個記憶單元，輸出層采用線性激活函數，經500次迭代訓練后，預測誤差在95%置信區間內小于等于8%。實施基于狀態的維修策略后，通過優化維修計劃，非計劃停機次數由年均12次降至4次以下[5]。

3.輔助系統的自動化控制

輔助系統的自動化控制以邊緣計算架構為支撐，在水處理系統中部署多參數水質監測模塊，集成電導率傳感器、pH傳感器和濁度儀，實時采集水質數據。采用模糊控制算法調節阻垢劑加藥泵頻率，模糊控制器輸入變量為淤泥密度指數值偏差及偏差變化率，輸出變量為加藥泵頻率，包含7個語言變量等級，使反滲透膜進水淤泥密度指數值穩定在小于等于4.0，延長膜元件使用壽命20%以上。壓縮空氣系統采用基于流體力學相似定律的變頻控制策略，當用氣負荷低于70%時，變頻器調節電機頻率至10～50 Hz，調速精度達0.005%，配合精度±0.05% FS的壓力變送器實現恒壓供氣，實測能耗較傳統節流控制方式降低32%，年節約電能約120萬千瓦時。此外，除灰除渣系統集成激光測距儀（測量精度±0.5 mm）與稱重傳感器，通過加權融合算法建立渣斗料位動態模型，采用動態規劃算法優化除渣機運行周期，目標函數為能耗最小化，約束條件包括料位高度閾值和除渣機負荷限制，使單次除渣能耗降低25%。PLC控制系統采用事件驅動掃描機制，高速輸入輸出模塊響應時間小于等于20 μs，通過狀態機模型實現除灰過程的無擾動切換，切換過程中壓力波動小于等于5%。數據采集層遵循MODBUS TCP與OPC UA雙協議架構，邊緣計算節點部署數字信號處理算法，首先進行5點滑動平均濾波去除高頻噪聲，然后采用3σ準則剔除異常值，最后進行循環冗余校驗確保數據完整性，使上傳至工業互聯網平臺的數據有效率大于等于99.995%。建立的輔助系統能效優化模型基于粒子群算法，粒子維度為各子系統運行參數，適應度函數為全廠自用電率，經100次迭代優化后，全廠自用電率降低1.5個百分點，顯著提升機組經濟性。

（二）自動化技術帶來的技術優勢

1.提高生產效率與經濟效益

通過自動化技術對垃圾發電廠生產全流程的深度整合與優化，實現生產效率與經濟效益的顯著提升。在垃圾焚燒環節，DCS系統的模型預測控制算法，能夠精準預判焚燒工況變化，聯動PLC控制的給料系統與爐排調速系統，動態調整垃圾供給速度與燃燒節奏，使焚燒過程始終保持高效穩定，減少因人工干預延遲導致的能源浪費。而數字電液調節系統與電網自動發電控制的無縫銜接，在汽輪機發電過程中可根據電網負荷需求迅速、精準地調節機組功率輸出，避免因頻繁調整造成的效率損耗。還有，智能監測系統對設備運行狀態的實時感知，配合基于大數據分析的故障預測模型，能夠提前規劃設備維護計劃，減少計劃外停機時間，延長設備使用壽命，降低維護成本。在能源管理方面，輔助系統采用的變頻調速、恒壓控制等節能策略，根據實際負荷動態調整設備運行參數，最大限度降低廠用電率。并且，自動化系統對生產數據的實時采集與分析，也為運營決策提供精準依據，優化了生產調度方案，進一步提升了整體經濟效益。

2.增強生產過程的安全性與穩定性

爐膛參數冗余監測架構集成多傳感器數據融合技術，通過差分信號校驗與卡爾曼濾波算法濾除噪聲干擾，建立燃燒工況多維特征空間模型，實現對溫度場、壓力梯度、煙氣成分的動態耦合分析，將工況突變預警延遲控制在200 ms以內。汽輪機組振動監測系統采用多通道加速度傳感器陣列，結合快速傅里葉變換與小波包分解技術，構建軸承故障特征向量空間，基于支持向量機建立的剩余壽命預測模型，可精確識別0.01 mm級的滾動體磨損缺陷，配合狀態維修策略將非計劃停機概率降低60%以上。安全監測系統搭載激光光譜氣體分析儀與電化學傳感器矩陣，對H2S、CO等可燃氣體實施納米級濃度分辨率監測，通過模糊邏輯算法建立風險分級模型，聯動緊急停機系統時采用三取二表決機制，確保在100 ms內完成執行機構響應。PLC控制系統采用雙重化冗余配置，集成電磁兼容濾波模塊與浪涌保護裝置，通過IEC61508功能安全認證，在10 kV脈沖磁場干擾環境下信號傳輸誤碼率低于10-9，為高溫、高濕、強電磁干擾的焚燒現場提供硬件級可靠性保障。

3.實現節能減排與環保目標

燃燒優化控制模塊基于計算流體力學仿真結果，建立爐排運動軌跡與配風策略的耦合模型，通過粒子群算法優化二次風噴口角度與風量配比，使爐膛溫度場均勻性提升，從源頭抑制NOx生成。煙氣處理系統配置可調諧半導體激光吸收光譜在線監測儀，實時獲取SO2、NOx濃度分布數據，結合MPC算法動態調整活性炭噴射量與脫硝還原劑配比，在負荷波動±20%范圍內保持污染物去除率穩定在98%以上。垃圾儲存倉采用三維激光掃描技術構建空間壓力場模型，通過變頻風機組實現負壓梯度控制，配合袋式除塵器的脈沖清灰智能算法，將粉塵排放濃度控制在10 mg/m3以下，低于GB18485—2020標準限值50%。汽輪機數字電液控制系統與電網AGC實現雙向數據交互，基于廣義預測控制算法動態調整機組滑壓運行曲線，在50%～100%負荷區間內將汽耗率降低1.2 g/kWh。碳排放管理系統憑借建立物質流–能量流耦合模型，精確核算焚燒過程碳足跡，結合區塊鏈技術實現減排量的可追溯認證，為參與碳交易市場提供數據支撐。

結語

垃圾發電廠自動化技術在提升生產效率、保障安全穩定、實現節能減排等方面成效顯著。從關鍵構成到核心功能，從典型應用到技術優勢，自動化技術貫穿垃圾發電生產全流程。它不僅優化了生產環節，更推動了垃圾發電行業向智能化、綠色化邁進。隨著技術不斷發展，垃圾發電廠自動化將持續創新，為能源利用與環境保護貢獻更大力量，助力行業實現高質量發展目標。

參考文獻：

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[3] 焦亞峰.垃圾發電廠電氣自動化系統監控技術探析[J].電力設備管理，2024（24）：168170.

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[5] 梁磊.垃圾發電廠自動化技術的應用分析[J].信息技術時代，2024（11）：99101.