【关键词】垃圾发电厂；自动化技术；DCS；PLC

引言

垃圾发电厂作为城市废弃物处理与能源回收的关键设施，其运行效率与环保性能直接影响城市可持续发展。随着自动化技术的快速发展，垃圾发电厂的控制系统正经历着深刻变革。本文将从技术构成、核心功能及典型应用三个方面，阐述自动化技术如何赋能垃圾发电厂，实现高效、安全、清洁的能源转换。

一、垃圾发电厂自动化技术的关键构成与核心功能

自动化技术作为垃圾发电厂高效运行的核心支撑，其技术架构与功能设计直接决定了生产过程的精准性和可靠性。

（一）控制系统的架构及其核心组件

1.DCS与生产过程集成控制

DCS采用三层网络架构实现分层分布式控制：底层为现场控制层，由互为热冗余的控制器和I/O模块组成，通过PROFIBUSDP总线实现设备级数据交互；中间层为过程控制层，利用实时数据库构建全厂数据模型，采用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法对焚烧过程建模——通过建立包含炉膛温度场、垃圾燃烧动力学方程和蒸汽系统传递函数的状态空间模型，预测未来300秒内的工况变化，每200 ms进行一次滚动优化；顶层为操作管理层，通过1920×1200分辨率的人机界面（Human Machine Interface，HMI）实现三维工艺流程图动态显示，支持趋势曲线实时绘制和报警分级处理[1]。

2.PLC控制系统在设备层的应用

PLC控制系统采用事件驱动的循环扫描机制，典型扫描周期为0.1～10 ms。在给料系统控制中，通过增量式编码器实时采集给料机转速，经数字滤波（采用5点滑动平均算法）后输入模糊控制器，根据焚烧炉热电偶（K型，精度为±0.4%T）测量的床温偏差，通过比例-积分-微分（Proportion Integral Differential，PID）算法输出4～20 mA信号控制变频驱动器。针对风机控制，采用基于流体力学相似定律的节能算法：当负荷降低至70%时，通过改变电机频率使功率按立方律下降，配合压力变送器实现恒压控制[2]。其硬件设计遵循IEC611312标准，具备IP67防护等级，通过2 kV电磁兼容性测试，确保在焚烧炉强电磁环境下的信号传输误差小于0.05%。

3.智能监测系统与数据采集技术

温度测量采用双支铂电阻进行冗余测量，通过三线制接法消除导线电阻影响；流量监测采用时差式超声波流量计（精度±0.5%，适用管径50～2 000 mm），通过正交波束技术减少流场分布不均的影响；成分分析采用紫外差分吸收光谱仪，利用朗伯-比尔定律对SO2和NOx进行在线监测，配合温压补偿算法提高测量准确性。数据采集层采用边缘计算节点进行预处理，通过MODBUS TCP协议将原始数据转换为标准化工程值，经OPC UA（OLE for Process Control Unified Architecture）服务器接入工业互联网平台，实现数据采集延迟小于200 ms，数据完整性大于等于99.99%。

（二）自动化技术的核心功能解析

1.生产过程的精准控制与优化

燃烧优化控制系统基于热值在线软测量技术，通过支持向量机算法，输入垃圾含水率、料层厚度和炉排振动频率等12个特征参数，实时预测热值。当实测炉膛温度与设定值偏差超过±50℃时，前馈–反馈复合控制器自动调整一次风配比（一次风占比40%～60%，风速25～35 m/s），通过空气预热器将风温预热至200℃～250℃，配合炉排三段式控制（干燥段速度0.2～0.5 m/min，燃烧段0.1～0.3 m/min，燃尽段0.3～0.6 m/min），使焚烧效率大于等于99.5%，热灼减率小于等于3%。汽轮机控制采用数字电液调节系统，通过高压油动机（行程精度±0.05 mm）控制调节阀开度，结合电网自动发电控制（Automatic Generation Control，AGC）指令（响应时间小于2秒），实现功率闭环控制（稳态精度±0.1%额定功率），蒸汽参数控制精度：主汽压力±0.3 MPa，主汽温度±5℃[3]。

2.设备状态的实时监测与故障诊断

状态监测系统采用多参数融合诊断技术，在风机轴承监测中，同时采集加速度振动信号、红外温度和油液铁谱数据。振动信号经快速傅里叶变换后，提取滚动轴承特征频率，当实测频率与理论值偏差超过±5%时触发预警。对于齿轮箱故障诊断，采用小波包能量熵算法，计算8个频带的能量分布熵值，当熵值变化率大于15%时判断为齿轮磨损。