(57)【要約】【課題】短い制御周期で運転操作量を算出するプラント制御装置を提供する。【解決手段】プラントのプロセスを模擬した非線形モデルにより、流入量及び流入水質の履歴及び運転操作量の履歴から現在のプラント状態量を推定し、推定された状態量近傍で非線形モデルを線形化し、入力制約条件，出力制約条件及び最小化制約条件とを設定する制約条件設定手段と、流入水の流入量及び流入水質，制約条件に基づいて線形モデルを用いて運転機器の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、線形モデルにより算出された処理水質と、計測された処理水質との誤差である線形誤差が、線形許容誤差を超過した場合は、プラント状態量推定手段及び線形モデル作成手段により線形モデルを作成する線形モデル検証手段とを備えた。【選択図】  図１
2010194445.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測値からプラントの流入水の流入量及び流入水質を算出する流入量算出手段と、計測値から前記プラントの処理水の処理水質を算出する流出量算出手段と、前記プラントのプロセスを模擬した非線形モデルにより、前記流入水の流入量及び流入水質の履歴及び運転機器の運転操作量の履歴から現在のプラント状態量を推定するプラント状態量推定手段と、該プラント状態量推定手段により推定された状態量近傍で前記非線形モデルを線形化する線形モデル作成手段と、前記運転機器の運転操作量の制約条件である入力制約条件、前記処理水質の制約条件である出力制約条件及び前記運転操作量を変数とする目的関数を最小化する最小化制約条件とを設定する制約条件設定手段と、前記流入量算出手段で算出された流入水の流入量及び流入水質、前記制約条件設定手段により設定された制約条件に基づいて前記線形モデル作成手段により作成された線形モデルを用いて前記運転機器の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、前記線形モデルにより算出された処理水質と、前記流出量算出手段で算出された処理水質との誤差である線形誤差が、予め設定した線形許容誤差を超過した場合は、前記プラント状態量推定手段及び線形モデル作成手段により線形モデルを作成する線形モデル検証手段とを備えたプラント運転制御装置。
【請求項２】
計測値からプラントの流入水の流入量及び流入水質を算出する流入量算出手段と、計測値から前記プラントの処理水の処理水質を算出する流出量算出手段と、前記プラントのプロセスを模擬した非線形モデルを線形化する線形モデル作成手段と、前記運転機器の運転操作量の制約条件である入力制約条件、前記処理水質の制約条件である出力制約条件及び前記運転操作量を変数とする目的関数を最小化する最小化制約条件とを設定する制約条件設定手段と、前記流入量算出手段で算出された流入水の流入量及び流入水質、前記制約条件設定手段により設定された制約条件に基づいて前記線形モデル作成手段により作成された線形モデルを用いて前記運転機器の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、前記線形モデルにより算出された処理水質と、前記制約条件設定手段で設定された出力条件の上限値との誤差である制御誤差が、予め設定した制御許容誤差を超過した場合は、前記出力条件の上限値をそれよりも小さい第二の出力条件に変更する第二出力条件算出手段とを備えたプラント運転制御装置。
【請求項３】
計測値からプラントの流入水の流入量及び流入水質を算出する流入量算出手段と、計測値から前記プラントの処理水の処理水質を算出する流出量算出手段と、前記プラントのプロセスを模擬した非線形モデルを線形化する線形モデル作成手段と、前記運転機器の運転操作量の制約条件である入力制約条件、前記処理水質の制約条件である出力制約条件及び前記運転操作量を変数とする目的関数を最小化する最小化制約条件とを設定する制約条件設定手段と、前記流入量算出手段で算出された流入水の流入量及び流入水質、前記制約条件設定手段により設定された制約条件に基づいて前記線形モデル作成手段により作成された線形モデルを用いて前記運転機器の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、前記線形モデルにより算出された処理水質と、前記制約条件設定手段で設定された出力条件の上限値との誤差である制御誤差が、予め設定した制御許容誤差を超過した場合は、前記運転機器の運転操作量を修正する第二運転条件算出手段とを備えたプラント運転制御装置。
【請求項４】
前記線形モデルにより算出された処理水質と、前記制約条件設定手段で設定された出力条件の上限値との誤差である制御誤差が、予め設定した制御許容誤差を超過した場合は、前記出力条件の上限値をそれよりも小さい第二の出力条件に変更する第二出力条件算出手段とを備えた請求項１又は３に記載のプラント運転制御装置。
【請求項５】
前記線形モデル作成手段は、前記プラントのプロセスを模擬した非線形モデルにより、前記流入水の流入量及び流入水質の履歴及び運転機器の運転操作量の履歴から現在のプラント状態量を推定するプラント状態量推定手段と、該プラント状態量推定手段により推定された状態量近傍で前記非線形モデルを線形化するものである請求項２又は３に記載のプラント運転制御装置。
【請求項６】
前記出力制約条件と前記処理水との誤差である制御誤差が、予め設定した制御許容誤差を超過した場合、前記運転操作量を変数とする修正関数を算出する第二運転操作量条件算出手段を具備し、前記最適運転操作量算出手段は、前記目的関数の変数である前記運転操作量の代替えとして前記修正関数を用いる請求項１又は２に記載のプラント運転制御装置。
【請求項７】
前記線形モデルで算出された処理水質と前記流出量算出手段で算出された処理水質の時間履歴を画面にグラフとして表示する出力手段を備えた請求項１から３のいずれかに記載のプラント運転制御装置。
【請求項８】
前記線形誤差と前記線形許容誤差の時間履歴を画面にグラフとして表示する出力手段を備えた請求項１から３のいずれかに記載のプラント運転制御装置。
【請求項９】
前記制御誤差が前記制御許容誤差を超過した旨を表示する出力手段を備えた請求項１から３のいずれかに記載のプラント運転制御装置。
【請求項１０】
前記制御誤差が前記制御許容誤差を超過した旨を音声で伝達する出力手段を備えた請求項１から３のいずれかに記載のプラント運転制御装置。
【請求項１１】
前記出力制限条件と前記流出量算出手段で算出された処理水質の時間履歴を画面にグラフとして表示する出力手段を備えた請求項１から３のいずれかに記載のプラント運転制御装置。
【請求項１２】
前記最小制約条件として、少なくとも温室効果ガス排出量の最小化を備えた請求項１から１１のいずれかに記載のプラント運転制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、線形モデルを用いて、特に下水処理場の処理水質や温室効果ガス排出量を制御するプラント運転制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下水処理プロセスでは、環境保全の立場から、従来の有機物除去に加えて、窒素，リン等の複数の水質基準を満たす運転が求められてきた。このような運転を実現するため、下水処理プロセスを数理的なモデルで表し、制御に用いるといった試みがなされている。
【０００３】
下水処理プロセスのモデルとして、例えば［特許文献１］に記載のように、複数の生物反応槽と最終沈殿池を対象に、非線形の水理モデルと生物反応モデルで構成したものがある。生物反応モデルとしては、微生物の増殖，自己分解，脱窒，硝化などのプロセスによる微生物，汚濁物質，窒素，リンなどの成分の濃度変動を表しており、一般的な例として、１９９５年に国際水環境協会（ＩＷＡＱ）が発表した［非特許文献１］が挙げられる。
【０００４】
この下水処理プロセスのモデルを用い、プラント流入量である流入水の流量と水質、運転操作量であるブロワや循環ポンプの流量を入力することで、プラント状態量である各槽の水質や、プラント出力量である処理水の水質が算出される。
【０００５】
数理的なモデルを制御に適用する場合、非線形モデルでは計算負荷が大きくなるため、線形化した線形モデルを用いることが一般的である。線形モデルは、非線形モデルをある状態量、例えば、計算に用いる各槽での水質値の近傍でTaylor展開し、一次の偏微分係数を要素としてもつ行列で近似的に表したものである。線形化に用いた状態量近傍では、非線形モデルを良く近似する。
【０００６】
線形モデルを用いる制御手法の一つに、［非特許文献２］に記載のように、モデル予測制御がある。これは、制御対象であるプロセスの線形モデルを用いてプロセスの未来を予測し、その予測結果に基づいてブロワやポンプなどの運転操作量を決定する手法である。制約条件のもとで最適制御が可能といった特徴があり、水質基準を満たしつつ、例えばコストや温室効果ガス排出量を最小化する運転操作量を決定する制御が可能である。
【０００７】
［特許文献２］では、下水処理プロセスを表す非線形モデルを線形近似して線形モデルを作成し、この線形モデルをモデル予測制御に適用している。
【０００８】
モデル予測制御の制御精度を向上させるためには、線形モデルの取扱いが重要となる。下水処理プラントの状態量が、線形モデルの作成時の状態量の近傍であれば、高精度の制御が可能であるが、両者が乖離するに従い、制御精度が低下する。この対策として、［特許文献２］では、制御周期（観測周期）毎に、非線形モデルの計算により実下水処理プラントの状態量を推定し、その状態量で線形モデルを再び作成し、線形モデルをモデル予測制御に適用する。これにより、制御精度の維持を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−１３７８８１号公報
【特許文献２】特開２００２−３７３００２号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】「活性汚泥モデルＮo.２」（ＩＷＡＱ：IWAQ Scientific and Technical Report Ｎo.３, Activated Sludge Model Ｎo.２，１９９５）
【非特許文献２】J. M. Maciejowski著，足立修一，管野政明訳，モデル予測制御  制約のもとでの最適制御，東京電機大学出版局（２００５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述した通り、［特許文献２］に記載の方法では、（１）非線形モデルでの演算で状態量推定、（２）推定した状態量近傍で線形モデル作成、（３）作成した線形モデルをモデル予測制御に適用し、プラントの最適運転操作量を導出、（４）導出した運転操作量を下水処理プラントへ入力するという、プロセス（１）〜（４）を一周期として下水処理プラントを制御する。しかし、プロセス（１），（２）は計算負荷が大きいため、制御の一周期が長くなり、制御の精度が低下するといった課題があった。
【００１２】
本発明の目的は、短い制御周期で運転操作量を算出するプラント制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明は、プラントのプロセスを模擬した非線形モデルにより、流入水の流入量及び流入水質の履歴及び運転機器の運転操作量の履歴から現在のプラント状態量を推定するプラント状態量推定手段と、プラント状態量推定手段により推定された状態量近傍で前記非線形モデルを線形化する線形モデル作成手段と、運転機器の運転操作量の制約条件である入力制約条件、処理水質の制約条件である出力制約条件及び運転操作量を変数とする目的関数を最小化する最小化制約条件とを設定する制約条件設定手段と、流入量算出手段で算出された流入水の流入量及び流入水質、制約条件設定手段により設定された制約条件に基づいて線形モデルを用いて運転機器の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、線形モデルにより算出された処理水質と、流出量算出手段で算出された処理水質との誤差である線形誤差が、予め設定した線形許容誤差を超過した場合は、プラント状態量推定手段及び線形モデル作成手段により線形モデルを作成する線形モデル検証手段とを備えたものである。
【００１４】
また、プラントのプロセスを模擬した非線形モデルを線形化する線形モデル作成手段と、運転機器の運転操作量の制約条件である入力制約条件、処理水質の制約条件である出力制約条件及び運転操作量を変数とする目的関数を最小化する最小化制約条件とを設定する制約条件設定手段と、流入量算出手段で算出された流入水の流入量及び流入水質、制約条件設定手段により設定された制約条件に基づいて線形モデルを用いて運転機器の運転操作量を算出する運転操作量算出手段と、線形モデルにより算出された処理水質と、制約条件設定手段で設定された出力条件の上限値との誤差である制御誤差が、予め設定した制御許容誤差を超過した場合は、出力条件の上限値をそれよりも小さい第二の出力条件に変更する第二出力条件算出手段とを備えたものである。
【００１５】
また、線形モデルにより算出された処理水質と、制約条件設定手段で設定された出力条件の上限値との誤差である制御誤差が、予め設定した制御許容誤差を超過した場合は、運転機器の運転操作量を修正する第二運転条件算出手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、例えば温室効果ガス排出量と複数の処理水水質を最適化するために、ブロワ，循環ポンプ，返送ポンプなどの複数の運転操作量を精度良く決定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施例１である下水処理プラントの構成図。
【図２】本実施例のプラント運転制御装置のフローチャートを示す図。
【図３】本実施例のプラント運転制御装置の実測値と線形モデルの計算結果のグラフを表示する画面例を示す図。
【図４】本実施例のプラント運転制御装置の線形誤差と線形許容誤差のグラフを表示する画面例を示す図。
【図５】本実施例の制御頻度を説明する図。
【図６】本発明の実施例２である下水処理プラントの構成図。
【図７】本実施例のプラント運転制御装置のフローチャートを示す図。
【図８】本実施例のプラント運転制御装置の制御誤差が許容誤差を超過した場合の画面例を示す図。
【図９】本実施例のプラント運転制御装置の制御誤差と制御許容誤差のグラフを表示する画面例を示す図。
【図１０】本実施例のプラント運転制御装置の処理水水質の実測値と出力制約条件の上限値のグラフを表示する画面例を示す図。
【図１１】本実施例のプラント運転制御装置の出力制約条件の上限値と処理水水質と運転操作量の変動を表す図。
【図１２】本発明の実施例３である下水処理プラントの構成図。
【図１３】本実施例のプラント運転制御装置のフローチャートを示す図。
【図１４】本実施例のプラント運転制御装置の処理水水質と運転操作量の変動を表す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の各実施例を図面により説明する。
【実施例１】
【００１９】
本発明の実施例１を図１から図５を用いて説明する。図１は、実施例１のプラント運転制御装置を具備した下水処理プラントの構成図である。
【００２０】
下水処理プラント１に流入する流入水２は、下水処理プラント１で処理され、処理水３となり流出する。下水処理プラント１は、少なくとも生物反応槽と最終沈殿池とで構成され、生物反応槽で曝気するためのブロワや、最終沈殿池で沈降した汚泥を生物反応槽へ返送する返送ポンプなどを備え、設定された運転操作量で運転される。
【００２１】
本実施例のプラント運転制御装置は、この運転操作量を最適制御するために、プラント流入量算出手段１０と、プラント流出量算出手段１１と、運転操作量計測手段１２と、プラント状態量推定手段２１と、線形モデル作成手段２２と、最適運転操作量算出手段２３と、制約条件設定手段２４と、線形モデル検証手段３０と、出力手段４０で構成される。
【００２２】
このように構成されたプラント運転制御装置は、図２に示すフローチャートに従って、次のように動作する。図２は、制御開始からある時間が経過した後の一制御周期における処理を示す。
【００２３】
ステップＳ１で、流入水２の流入水水量と、全窒素濃度，全リン濃度などの流入水水質を、プラント流入量算出手段１０により算出する。処理水３の処理水水質をプラント流出量算出手段１１により算出する。
【００２４】
流入水水質，流出水水質のいずれも制御に用いるため、リアルタイムで算出することが望まれる。算出方法として、制御に必要な水質をオンライン計測装置で直接的に計測しても良く、オンライン計測装置で計測した水質から、制御に必要な水質を間接的に推定しても良い。
【００２５】
ステップＳ２で、制約条件設定手段２４で設定した制約条件である入力制約条件と出力制約条件を読み込む。
【００２６】
入力制約条件は、運転操作量の制約条件で、ブロワ送風量の上限値と下限値などである。出力制約条件は、例えば、生物化学的酸素要求量（ＢＯＤ）２０mg／Ｌ，全窒素３０mg／Ｌ，全リン３mg／Ｌなどの処理水水質の上限値や、下水処理場全体の温室効果ガス排出量の最小化などである。
【００２７】
ステップＳ３で、下水処理場におけるブロワ送風量や返送ポンプ流量などの運転機器の運転操作量を計測する。
【００２８】
ステップＳ４で、一制御周期前の制御に用いた線形モデルを読み込む。
【００２９】
ステップＳ５で、線形モデル検証手段３０により、ステップＳ４で読み込んだ線形モデルとステップＳ１で算出した流入水流量，流入水水質の実測値に基づいて、線形モデルによる処理水水質の値を算出する。次に、算出された処理水質の値と、処理水水質の実測値を比較する。
【００３０】
その際、線形モデル作成時の両者の処理水水質の値を一致させ、その後の誤差を線形誤差として測定する。また、線形モデルには入力に対する出力の時間遅れが存在することから、線形モデルへの入力データには比較時点より過去のデータもあわせて用いる。その期間は、例えば、下水処理場の水理学的滞留時間よりも長く取る。
【００３１】
時刻Ｔの線形誤差Δｙlは、例えば、数１で定義される。
【００３２】
【数１】
2010194445.tif 000003
【００３３】
ここで、時刻ｔにおける処理水水質の実測値をｙp、線形モデルによる処理水水質をｙl、τは積分時間、Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3は０または正の定数である。Δｙl，ｙp，ｙlは水質の項目数の次数を持つベクトル量である。数１はＰＩＤ制御における操作量の変化と同じ形式である。なお、線形誤差Δｙlに、数１の右辺の時間平均値を用いても良い。
【００３４】
比較した結果、線形誤差Δｙlが予め設定した線形許容誤差Ｅlを超過した場合、線形モデルが実現象を正しく再現していないと判断して、ステップＳ５−１に進む。線形誤差Δｙlが線形許容誤差Ｅl以下の場合は、ステップＳ６に進む。
【００３５】
線形許容誤差Ｅlは水質の項目数の次数を持つベクトル量でも良い。この場合、例えば、線形誤差Δｙlと線形許容誤差Ｅlを水質項目の成分毎に比較して、一つまたは複数の成分で線形誤差Δｙlが線形許容誤差Ｅlより大きくなると、線形誤差Δｙlが線形許容誤差Ｅlを超過したと判断する。
【００３６】
線形許容誤差Ｅlはスカラー量でも良い。この場合、線形誤差Δｙlの各水質項目の成分量とそれに対応する重み係数から作成したスカラー量と、線形許容誤差Ｅlを比較する。作成したスカラー量が線形許容誤差Ｅlより大きくなる場合、線形誤差Δｙlが線形許容誤差Ｅlを超過したと判断する。
【００３７】
ステップＳ５−１で、制御対象である下水処理プロセスを模擬した非線形モデルを読み込む。
【００３８】
ステップＳ５−２で、一制御周期以前の流入水水量と流入水水質の履歴を読み込み、ステップＳ５−３で、一制御周期以前の運転操作量の履歴を読み込む。
【００３９】
ステップＳ５−４では、プラント状態量推定手段２１により、ステップＳ５−１で読み込んだ非線形モデルに、ステップＳ１とステップＳ５−２で取得した流入水流量，流入水水質の履歴と、ステップＳ３，ステップＳ５−３で取得した運転操作量の履歴を入力し、下水処理プラント１の現在の状態量を推定する。
【００４０】
ステップＳ５−５で、線形モデル作成手段２２で、ステップＳ５−１で読み込んだ非線形モデルを、ステップＳ５−４で算出した状態量近傍で線形化し、線形モデルを作成する。
【００４１】
ステップＳ６で、最適運転操作量算出手段２３により、ステップＳ１で算出した流入水流量と流入水水質，処理水水質に基づいて、ステップＳ２で読み込んだ制約条件を満足するために最適な運転操作量である運転操作量、例えばブロワ送風量や返送ポンプ流量などを、線形モデルを用いたモデル予測制御により算出する。算出される運転操作量を表すベクトルをｕとし、数２で表す。
【００４２】
【数２】
2010194445.tif 000004
【００４３】
ここで、流入流量と流入水水質を表すベクトルをｘ、実測した処理水水質を表すベクトルをｙpとし、線形モデルを用いた予測制御を関数Ｆで表している。この関数Ｆの制約条件は数３，数４，数５で示す通りとなる。
【００４４】
【数３】
2010194445.tif 000005
【００４５】
【数４】
2010194445.tif 000006
【００４６】
【数５】
2010194445.tif 000007
【００４７】
ここで、各変数の添字のminとmaxは、下限値と上限値を表す。
【００４８】
数３は、入力制約条件、数４は、出力制約条件、数５は、最小制約条件である。数５は、温室効果ガス排出量を最小化する制約条件であり、関数Ｖは、運転操作量のベクトルｕと、下水処理プロセスで排出される複数の温室効果ガスを表すベクトルであるｙgを変数とした評価関数である。なお、数５の最小化対象は、処理場全体のコストでもよい。
【００４９】
ステップＳ５で、線形誤差Δｙlが線形許容誤差Ｅlより大きいと判断された場合、算出に用いる線形モデルはステップＳ５−５で作成されたものである。線形誤差Δｙlが線形許容誤差Ｅl以下と判断された場合は、ステップＳ４で読み込んだ線形モデルを用いる。
【００５０】
ステップＳ７では、ステップＳ６で算出した運転操作量を、ブロワや返送ポンプなどの運転機器に入力し、下水処理場の運転を制御する。
【００５１】
ステップＳ８で、ステップＳ１で算出した処理水水質の実測値と、ステップＳ５で算出した線形モデルによる処理水水質の時間履歴を、出力手段４０で同じグラフ上に表示する。図３は、この表示例を示す図である。この他に、ステップＳ５で算出した線形誤差Δｙlと線形許容誤差Ｅlの時間履歴を同じグラフ上に表示しても良い。図４は、この表示例を示す図である。表示する出力手段４０はモニタなどでも良い。
【００５２】
以上のように、ステップＳ５での線形モデルの検証結果に基づいて、計算負荷が大きいステップＳ５−４での状態量推定とステップＳ５−５の線形モデル作成の演算頻度を減らすことができるので、制御周期毎に演算する従来方式場合と比較して、一定期間内の制御頻度を増加でき、制御精度を向上できる。
【００５３】
図５を用いて制御頻度の増加したことによる効果を説明する。図５に示すプロセス（１）〜（５）は、図２に示すフローチャートのステップと対応しているが、Ｓ１〜Ｓ４およびＳ８は短時間で処理されるので、省略している。
【００５４】
（ａ）従来方法では、（１）非線形モデルで状態量を推定し、（２）線形モデルを作成し、（３）最適運転操作量を導出し、（４）プラントへ運転操作量を入力するという、プロセス（１）〜（４）を繰り返す。すなわち、図２でのステップＳ４から、毎回ステップＳ５−１に移行する処理となる。（１）及び（２）は、他のプロセスと比較して演算時間が長い。図５に示す例では、制御周期毎に（１）〜（４）を繰り返して、ラントの制御を２回実施している場合を示している。
【００５５】
これに対して、（ｂ）本実施例の方法では、プロセス（５）で線形モデルを検証し、線形誤差が線形許容誤差より小さい場合は、新しく線形モデルを作成しないで、プロセス（３）の最適運転操作量を導出し、プロセス（４）のプラントへ運転操作量を入力する。
【００５６】
プロセス（５）での線形誤差が線形許容誤差より大きい場合として、例えば、下水処理プラントに流入する下水の水質が大きく変動する大雨時に各処理槽の状態量（水質）が変動する場合が挙げられる。非定常時の現象であり、頻度は少ない。したがって、定常時は、本実施例の方法ではプロセス（５）→（３）→（４）で一周期となり、従来方法のプロセス（１）→（２）→（３）→（４）と比較して、制御頻度を増加でき、制御精度を向上できる。
【実施例２】
【００５７】
本発明の実施例２を図６から図１１を用いて説明する。図６は、実施例２のプラント運転制御装置を具備した下水処理プラントの構成図である。実施例１の線形モデル検証手段３０の代わりに、最適運転操作量算出手段２３に第二出力制約条件算出手段２５を設けている。
【００５８】
このように構成されたプラント運転制御装置は、図７に示すフローチャートに従って、次のように動作する。図７も、制御開始からある時間が経過した後の一制御周期における処理を示す。
【００５９】
ステップＳ１〜ステップＳ４の処理は、実施例１と同様である。ステップＳ５で、最適運転操作量算出手段２３により、ステップＳ１で算出した処理水水質とステップＳ２で読み込んだ出力制約条件の上限値に基づいて制御モデルの妥当性を検証する。
【００６０】
処理水水質と出力制約条件の誤差である制御誤差Δｙcは、処理水質をｙp、出力制約条件の上限値をｙpmaxとして、例えば、数６で表す。
【００６１】
【数６】
2010194445.tif 000008
【００６２】
ここでＫ1，Ｋ2，Ｋ3は０または正の定数である。数６は、ＰＩＤ制御における操作量の変化と同じ形式である。なお、制御誤差Δｙcに、数６の右辺の時間平均値を用いても良い。
【００６３】
比較した結果、制御誤差Δｙcが予め設定した制御許容誤差Ｅcを超過した場合は、制御モデルが妥当でないと判断して、ステップＳ５−１に進む。制御許容誤差Ｅc以下の場合は、ステップＳ６に進む。
【００６４】
制御許容誤差Ｅcは、水質の項目数の次数を持つベクトル量でも良い。この場合、例えば、制御誤差Δｙcと制御許容誤差Ｅcを水質項目の成分毎に比較して、一つまたは複数の成分で制御誤差Δｙcが制御許容誤差Ｅcより大きくなると、制御誤差Δｙcが制御許容誤差Ｅcを超過したと判断する。
【００６５】
制御許容誤差Ｅcは、スカラー量でも良い。この場合、制御誤差Δｙcの各水質項目の成分量とそれに対応する重み係数から作成したスカラー量と、制御許容誤差Ｅcを比較する。作成したスカラー量が制御許容誤差Ｅcより大きくなる場合、制御誤差Δｙcが制御許容誤差Ｅcを超過したと判断する。
【００６６】
ステップＳ５−１で、出力手段４０であるモニタの画面上などに制御誤差が制御許容誤差を超過した旨を表示する。図８にこの例を示す。この例では超過した場合の処理をサブモードと呼称している。サブモードは制御精度が低下している状態である。図８に示す例では、画面の右上にサブモードと表示することで、下水処理プラントの運転員に注意を促す。なお、音声で超過した旨を伝達しても良い。
【００６７】
ステップＳ５−２で、第二出力制約条件算出手段２５により、第二出力制約条件ｙp*を算出する。第二出力制約条件は出力制約条件と同様に処理水水質の上限値ｙ*pmaxを持つ。ステップＳ５で誤差があると判断した場合、ｙ*pmaxは、出力制約条件の上限値ｙpmaxよりも小さくなる。出力制約条件と第二出力制約条件の上限値の差分ｙpmax−ｙ*pmaxは、例えば、ステップＳ５での制御誤差Δｙcの定数倍としても良い。
【００６８】
ステップＳ６では、最適運転操作量算出手段２３により、ステップＳ１で算出した流入水流量と流入水水質，処理水水質と、ステップＳ４で読み込んだ線形モデルに基づいて、制約条件を満足する最適な運転操作量、すなわちブロワ送風量や返送ポンプ流量などを、モデル予測制御により算出する。
【００６９】
出力制約条件の上限値に、ステップＳ５−２の処理を実施した場合は、第二出力制約条件の上限値ｙ*pmaxを用いる。すなわち、算出に用いる式は、実施例１で示した数２，数３，数５と、数４の出力制約条件の上限値ｙpmaxを第二出力制約条件ｙ*pmaxと置き換えた数７となる。
【００７０】
【数７】
2010194445.tif 000009
【００７１】
ステップＳ５−２の処理を実施しなかった場合は、実施例１と同様に数２〜数５を用いる。
【００７２】
ステップＳ７では、ステップＳ６で算出した運転操作量を、プラントに設置したブロワや返送ポンプなどの運転機器に入力し、下水処理場の運転を制御する。
【００７３】
ステップＳ８では、ステップＳ５で算出した制御誤差と制御許容誤差の時間履歴を、出力手段４０で同じグラフ上に表示する。図９はこの例を示している。
【００７４】
この他に、ステップＳ１で算出した処理水水質の実測値と、ステップＳ６の最適運転操作量の算出に用いた出力制約条件の上限値を同じグラフ上に表示する。図１０はこの例を示している。この例では、制御途中で、全窒素濃度に関する制御誤差が制御許容誤差を超過したため、出力制約条件の上限値として、それよりも小さい第二出力制約条件の上限値を用いている。表示する出力手段４０はモニタなどでも良い。
【００７５】
出力制約条件に基づいて算出した運転操作量で、出力制約条件を満たせない場合は、非線形モデルが実現象を精度良く再現していないことが一因と考えられる。実施例２の方法では、この場合においても、出力制約条件を満たす最適な運転操作量で下水処理場の運転を制御できる。
【００７６】
図１１に、ステップＳ５−２の処理を実施した場合の出力制約条件の上限値と処理水水質と、運転操作量の変動の例を示す。ここでは、処理水水質を全窒素濃度とし、運転操作量をブロワ送風量とした。
【００７７】
誤差があると判断される以前は、全窒素濃度を出力制約条件の上限値以下とするため、最適運転操作量算出手段２３で算出された運転操作量で運転を実施した。しかし、全窒素濃度は制約条件の上限値を下回らず、ステップＳ５で両者には誤差があると判定された。その結果、最適運転操作量算出手段２３では、ステップＳ５−２で算出された第二出力制約条件の上限値に基づいた計算が実施され、ブロワ送風量は向上し、全窒素濃度は減少した。結果として、本来の出力制約条件の上限値を下回った。
【００７８】
以上のように、本実施例２では、線形誤差が線形許容誤差より大きくなる場合においても、計算時間を要する線形モデル作成の処理を行わなくてもよく、適切な制御を実現できる。したがって、制御毎に線形モデルを作成する従来方法と比較して、制御頻度を増加でき、制御精度を向上できる。
【００７９】
なお、本実施例に、実施例１で示した線形モデル検証手段３０を追加して、実施例１と同様に線形モデルを適時更新しても良い。
【実施例３】
【００８０】
本発明の実施例３を図１２から図１４を用いて説明する。図１２は、実施例３のプラント運転制御装置を具備した下水処理プラントの構成図である。本実施例では、実施例２の第二出力制約条件算出手段２５の代わりに、第二運転操作条件算出手段２６を設け、出力手段４０を取り除いている。
【００８１】
このように構成されたプラント運転制御装置は、図１３に示すフローチャートに従って、次のように動作する。図１３も、制御開始からある時間が経過した後の一制御周期における処理を示す。
【００８２】
ステップＳ１〜ステップＳ５までは、実施例２の処理と同様である。
【００８３】
ステップＳ５−１で、第二運転操作条件算出手段２６で、第二運転操作条件を算出する。第二運転操作条件の算出には、まず、ステップＳ５で誤差が生じた処理水水質をその入力制約条件まで改善するために必要な運転機器の組み合わせを選定する。次に、誤差の量に応じて、運転機器の運転操作量を修正するための修正関数ｆを求める。運転機器ｊの運転操作量ｕjに関する修正関数ｆjは、例えば数８で表される。
【００８４】
【数８】
2010194445.tif 000010
【００８５】
ここで、ａj，ｂjは誤差の量に応じて決定される変数である。
【００８６】
ステップＳ６で、最適運転操作量算出手段２３で、ステップＳ１で算出した流入水流量と流入水水質，処理水水質と、ステップＳ４で読み込んだ線形モデルに基づいて、制約条件を満足する最適な運転操作量、すなわちブロワ送風量や返送ポンプ流量などを、モデル予測制御により算出する。ステップＳ５−１を実施した場合は実施例１で示した数２〜数４に加えて、数９の最小制約条件を用いる。
【００８７】
【数９】
2010194445.tif 000011
【００８８】
数９は、一例として、運転機器ｊの運転操作量を修正関数により修正する場合を表している。最小制約条件における運転操作量には修正関数ｆjを用いるが、数２により算出される運転操作量は、ｕjとなる。ステップＳ５−１を実施しない場合は、実施例１と同様に数２〜数５を用いる。
【００８９】
ステップＳ７で、ステップＳ６で算出した運転操作量を、プラントに設置したブロワや返送ポンプなどの運転機器に入力し、下水処理場の運転を制御する。
【００９０】
ステップＳ５−１を実施した場合、入力する運転操作量を、ステップＳ６で算出した運転操作量ｕjに第二運転操作条件の修正関数ｆjを適用した、修正された運転操作量とする。
【００９１】
出力制約条件に基づいて算出した運転操作量で、出力制約条件を満たせない場合は、非線形モデルが実現象を精度良く再現していないことが原因の一つとして考えられる。実施例３の方法では、この場合においても、出力制約条件を満たす最適な運転操作量で下水処理場の運転を制御できる。
【００９２】
図１４に、ステップＳ５−１の処理を実施した場合の処理水水質と、運転操作量の変動の例を示す。この例では、処理水水質をＢＯＤ濃度とし、運転操作量をブロワ送風量とした。誤差があると判断される以前は、ＢＯＤ濃度を出力制約条件の上限値以下とするため、最適運転操作量算出手段２３で算出された運転操作量で運転を実施した。しかし、ＢＯＤ濃度は制約条件の上限値を下回らず、ステップＳ５で両者には誤差があると判定された。
【００９３】
ステップＳ５−１では、ＢＯＤ濃度を低減するため、ブロワ送風量の増加する運転方法を選定し、誤差の大きさに基づいた一定値をブロワ送風量に加える修正関数を作成した。その結果、ブロワ送風量は一定量増加し、処理水のＢＯＤ濃度は改善された。再び誤差はないと判断され、ブロワ送風量の修正は解除された。
【００９４】
本実施例の方法では、最適運転操作量算出手段２３で算出した運転操作量を修正するだけでなく、最小化に関する目的関数も同時に修正する。これにより、モデル予測制御による最適演算結果を反映した運転操作量をプラントに設置された運転機器に入力することができる。
【００９５】
なお、本実施例に、実施例２で追加した出力手段４０を加え、実施例２と同様に制御誤差が制御許容誤差を超過した旨を画面に表示，音声で伝達しても良い。
【００９６】
なお、本実施例に、実施例２で追加した第二出力制約条件算出手段２５を加え、実施例２と同様に、制御誤差Δｙcに基づき第二出力制約条件を算出し、出力制約条件を可変としても良い。
【００９７】
以上のように、本実施例の方法では、線形誤差が線形許容誤差より大きくなる場合においても、計算時間を要する線形モデル作成の処理を行わなくてもよく、適切な制御を実現できる。したがって、制御毎に線形モデルを作成する従来方法と比較して、制御頻度を増加でき、制御精度を向上できる。
【００９８】
なお、本実施例に、実施例１で示した線形モデル検証手段３０を追加して、実施例１と同様に線形モデルを適時更新しても良い。
【符号の説明】
【００９９】
１  下水処理プラント
２  流入水
３  処理水
１０  プラント流入量算出手段
１１  プラント流出量算出手段
１２  運転操作量計測手段
２１  プラント状態量推定手段
２２  線形モデル作成手段
２３  最適運転操作量算出手段
２４  制約条件設定手段
２５  第二出力制約条件算出手段
３０  線形モデル検証手段
４０  出力手段
【図１】
2010194445.tif 000012
【図２】
2010194445.tif 000013
【図３】
2010194445.tif 000014
【図４】
2010194445.tif 000015
【図５】
2010194445.tif 000016
【図６】
2010194445.tif 000017
【図７】
2010194445.tif 000018
【図８】
2010194445.tif 000019
【図９】
2010194445.tif 000020
【図１０】
2010194445.tif 000021
【図１１】
2010194445.tif 000022
【図１２】
2010194445.tif 000023
【図１３】
2010194445.tif 000024
【図１４】
2010194445.tif 000025