Modellierung einer Biomassefeuerung am Rost als Basis für die Entwicklung einer modellbasierten, prädiktiven Regelung

Abstract

Die vorliegende Arbeit ist im Rahmen eines Forschungsprojektes entstanden, das sich mit der Entwicklung einer modellbasierten, prädiktiven Regelung für Biomassefeuerungen beschäftigt. Die Anwendung dieses Konzeptes soll die Effizienz und Flexibilität von Biomassefeuerungsanlagen erheblich steigern. Durch die Entkoppelungseigenschaft prädiktiver Regler ist es möglich, die Anlage näher an die Leistungsgrenze zu fahren und wesentlich flexibler zu betreiben. Basis für die Erarbeitung und Umsetzung des Regelungskonzepts stellt die Modellierung der betrachteten Biomasserostfeuerung dar. Ziel der Entwicklungsarbeiten bezüglich Modellierung ist die Bereitstellung eines angepassten dynamischen Modells zur Beschreibung der Biomasseverbrennung am Rost. Angepasst bedeutet, dass das Modell einerseits ausreichend genau, andererseits aber so einfach gehalten wird, um als Basis für die Entwicklung einer modellbasierten, prädiktiven Regelung geeignet zu sein. Deshalb ist das Modell in einer entsprechenden Programmierumgebung (MathLab/Simulink bzw. Dymola) zu erstellen.

The present work was developed as part of a research project that deals with the development of a model-based, predictive control for biomass combustion. The application of this concept should significantly increase the efficiency and flexibility of biomass combustion plants. Due to the decoupling property of predictive controllers, it is possible to drive the system closer to the power limit and operate much more flexibly. The basis for the development and implementation of the control concept is the modeling of the biomass firing. The aim of the development work with regard to modeling is the provision of an adapted dynamic model for the description of biomass combustion in the grate firing. Adapted means that, on the one hand, that the model is sufficiently accurate, but on the other hand, it is kept so simple that it can be used as the basis for the development of a model-based, predictive control. Therefore the model has to be created in a corresponding programming environment (MathLab / Simulink or Dymola).