Description: Das Projekt "Prozessvorhersage zur Regelung von Müllverbrennungsanlagen mit neuronalen Netzen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von CUTEC-Institut GmbH durchgeführt. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines hybriden, modularen Neuronalen Netzwerks zur Modellierung des Verbrennungsprozesses in Rostfeuerungsanlagen, wobei die zugrunde liegende Rostbauart aufgrund der allgemeingültigen Konzipierung und des adaptiven Charakters der einzelnen Netze keine Rolle spielt. Das neuronale Modell ermöglicht dann (ohne die Notwendigkeit eines vollständigen mathematischen Modells) die Vorhersage kommender Betriebszustände und kann somit als Grundlage für modellprädiktive Regelungsstrategien dienen. Der Blick in die unmittelbare Zukunft des Prozessgeschehens erlaubt es, frühzeitig auf zu erwartende Abweichungen vom gewünschten Betriebszustand zu reagieren, was einen gleichmäßigeren Verbrennungsprozess und mithin eine wirtschaftlichere Fahrweise sowie eine verbesserte Einhaltung der gesetzlich vorgeschriebenen Emissionsgrenzen zur Folge hat. . Das zu entwickelnde System besteht aus mehreren Arten Neuronaler Netze mit unterschiedlichen Aufgaben. So wird erstmalig ein Klassifikator entwickelt, der selbständig in der Lage ist, die Signifikanz einzelner Betriebszustände zu beurteilen, um die Lernphase zu optimieren. Damit sind die Netze in der Lage, aus der für das Training verfügbaren großen Menge geregelter Betriebsdaten solche Situationen zu extrahieren, die für die Lernphase besonders relevant sind. Ein weiteres neuronales Modul hat die Aufgabe, Änderungen der Betriebsgrößen bzgl. ihres zeitlichen Verhaltens ZU analysieren, um ein optimales dynamisches Zeitfenster für die Vorhersage zu bestimmen. Grundlage dieses Moduls ist die Untersuchung von Aktivitätsgradienten in selbstorganisierenden Netzen, um Prozessschwankungen erkennen und klassifizieren zu können. Statt der herkömmlichen Verwendung starrer Zeitfenster wird daraufhin eine flexiblere, ereigniscodierte Darstellung des Prozessverlaufes implementiert, wodurch effizient auf unterschiedlich schnell wirkende Stellgrößeneinflüsse reagiert werden kann. Dies erlaubt eine frühere und wesentlich robustere Erkennung von Änderungen der Betriebsgrößen und deren Auswirkungen. Das Gesamtsystem soll auf drei unterschiedlichen Rostbauarten (Walzen-, Rück- und Vorschubrost) sowohl im Technikumsmaßstab als auch an Großanlagen eingesetzt und auf seine Vorhersagegüte und seine Robustheit bzgl. seltener Situationen getestet werden. Verschiedene Großanlagenbetreiber haben bereits Interesse bekundet und sich zur Kooperation bereit erklärt.
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Abfallverbrennungsanlage ? Betriebsdaten ? Verbrennungstechnik ? Regeltechnik ? Verbrennung ? Prognose ? Emissionsgrenzwert ? Großanlage ? Künstliche Intelligenz ? Mathematisches Modell ? Modul ? Rostfeuerung ? Vergleichsanalyse ? Wirkungsanalyse ? Wirtschaftlichkeit ? Modellierung ? Klassifikation ? Versuchsanlage ? Informationsmanagement ? Anlagenbetrieb ? Grenzwerteinhaltung ? Anlagengröße ? Betriebsgröße ? Betriebsparameter ? Kontinuierliches Verfahren ? Maßstabsvergrößerung ? Netz ? Neuronales Netz ? Optimieren der Fahrweise ? Zeitverlauf ?
Region: Niedersachsen
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2010-07-01 - 2012-06-30
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