(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原炭を粉砕しローラにより微粉炭にするミルの特性計測装置であって、ミルの入力データと出力データとを入力し、定常状態と過渡状態のデータを分別するデータ分別手段と、このデータ分別手段から定常状態入出力データを入力して、定常状態の特徴量を算出する特徴量演算手段と、前記データ分別手段より過渡状態入力データを入力し、パラメータに基づいて過渡状態出力データを予測した予測データを出力するシミュレーションモデルと、前記データ分別手段からの過渡状態出力データと前記予測データとの誤差を求める誤差演算器と、前記定常状態特徴量と前記誤差を入力して前記シミュレーションモデルに前記パラメータを出力するニューラルネットワークと、前記誤差を入力しこの誤差が所定値を越える時、前記ニューラルネットワークに前記誤差が零になるように学習開始を指示する誤差判定手段とを備えることを特徴とするミル特性計測装置。
【請求項２】
前記誤差演算器の出力する誤差データを前記パラメータと同一次元のデータに変換する変換器を設け、その出力を前記ニューラルネットワークに出力することを特徴とする請求項１記載のミル特性計測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、石炭焚ボイラに微粉炭を供給するミルの特性変化予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来火力発電用ボイラには微粉炭が燃料として多量に使用されている。この微粉炭は、原炭を粉砕しローラにより微粉炭とするミルにより供給される。ミルにより供給される微粉炭は通常サービスタンクに一時貯蔵され、その後ボイラへ供給されるが、サービスタンクの容量は大きくないので、ボイラの燃料消費量に合わせた微粉炭の供給が必要となる。このためミルの入炭量などの入力データに対する出炭量などの出力データを正確に予測する必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このため、ミルのシミュレータを作成し、出炭量等の予測が行われている。「火力発電Ｖｏｌ．４６，Ｎｏ１．頁４７−頁５８、能代火力発電所１号機における最新の制御技術」にはその頁５５にミルシミュレータによる出炭の予測方法が開示されている。石炭の場合、産地によって炭種が異なり、この炭種が異なるとミルへ供給する原炭量が同じでも炭量が変化する。このため、上記ミルシミュレータの場合、炭種が変わるごとにシミュレータ係数変化を予め求めておく必要があるが、入力するデータは入炭量の外にも多数あり、これらに対応した係数変化を全て求めることは困難である。また、このシミュレータは学習機能がないため、予め設定した条件と異なると予測精度が低下する。特に過渡状態の予測精度は良くない場合が多い。
【０００４】
本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたもので、ミル稼働中にシミュレーションモデルのパラメータを学習可能とし、さらに定常状態の変化から過渡状態の変化を推定可能とすることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１の発明では、原炭を粉砕しローラにより微粉炭にするミルの特性計測装置であって、ミルの入力データと出力データとを入力し、定常状態と過渡状態のデータを分別するデータ分別手段と、このデータ分別手段から定常状態入出力データを入力して、定常状態の特徴量を算出する特徴量演算手段と、前記データ分別手段より過渡状態入力データを入力し、パラメータに基づいて過渡状態出力データを予測した予測データを出力するシミュレーションモデルと、前記データ分別手段からの過渡状態出力データと前記予測データとの誤差を求める誤差演算器と、前記定常状態特徴量と前記誤差を入力して前記シミュレーションモデルに前記パラメータを出力するニューラルネットワークと、前記誤差を入力しこの誤差が所定値を越える時、前記ニューラルネットワークに前記誤差が零になるように学習開始を指示する誤差判定手段とを備える。
【０００６】
上記構成により、シミュレーションモデルは現在定まっているパラメータを用いて、過渡状態の入力データに基づき過渡状態の予測データを出力する。誤差演算器ではこの予測データと過渡状態出力データとの誤差を演算し、この誤差をニューラルネットワークに出力している。ニューラルネットワークは定常状態の特徴量を入力し、シミュレーションモデルのパラメータを出力する。ニューラルネットワークでは、定常状態の入力データが変化し、次の定常状態となった入力データの特徴量を入力してシミュレーションモデルのパラメータを出力し、シミュレーションモデルではこの定常状態の変化による過渡状態の入力データとこの出力されたパラメータとから予測データを出力し、誤差判定手段では、この予測データとデータ分別手段からの過渡状態出力データとの誤差を調べこの誤差が所定値より大きくなるとニューラルネットワークにこの誤差を零とするように学習を指示する。このようにして学習することにより誤差は小さくなり、適切なパラメータが出力されるようになる。このような学習はミル稼働中も行われ、これにより定常状態の特徴量から過渡状態のシミュレーションモデルのパラメータを生成することができる。このパラメータによりシミュレーションモデルは過渡状態の変化を予測することができる。
【０００７】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記誤差演算器の出力する誤差データを前記パラメータと同一次元のデータに変換する変換器を設け、その出力を前記ニューラルネットワークに出力する。ニューラルネットワークは誤差が出力データであるパラメータと同じ次元でないと学習できないのでこの変化器による変換が行われる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は本発明の実施の形態を示すブロック図である。本実施の形態のミル特性計測装置は、原炭より微粉炭を生成するミルの特性を計測すると共に出力を予測する。ミルは原炭を破砕しローラにより微粉炭にする装置であり、本ミル特性計測装置はミルへの入力データとミルの出力データを計測すると共に入力データから、出力データを予測する。定常状態における入力データから定常状態の出力データの予測は試験や同種プラントの実績から精度よく行われるので、本実施の形態では定常状態の入力データの変化に対する過渡状態の予測を精度よく行う。
【０００９】
入力データとしては原炭供給量、ローラレベル、ミル圧力損失などがあり、出力データとしては出炭量、粒度分布などがある。図２はこのような入出力データの一例を示す。横軸は時間をとり、縦軸はそれぞれの項目の値を示す。ａ〜ｃは入力データを示し、ｄは出力データを示す。また、実線部分が定常状態のデータを示し破線部分が過渡状態のデータを示す。ａは原炭供給量である。炭種変化はこの時点で石炭の産地が変化したことを示す。炭種が変化しても原炭供給量は一定であるが、他のデータに変化が生じるものもあり、これにより炭種切り換えを自動的に判別できる。ｂはローラレベルでこれは破砕した石炭を微粉化するローラのレベルを表す。この場合、定常特性値は炭種変化により変化している。これにより炭種切り換えを判定できる。ｃはミル圧力損失を示し、変化の少ないデータとなっている。ｄは出炭量を示す。この出炭量の過渡状態における動特性変化をシミュレーションモデルが正しく予測できるようなパラメータをニューラルネットワークが出力できるようにするため、実績データと予測データの誤差を零とするように学習が行われる。
【００１０】
図３は、図１に示したブロックを実現するコンピュータの構成を示すブロック図である。ＲＯＭ１はプログラムなどの基本データを格納する不揮発性メモリである。ＣＰＵ２はＲＯＭ１に格納されたプログラムに従い全体を制御する。ＲＡＭ３はＲＯＭ１より読み出されたプログラムを格納すると共に、このプログラムに従い動作するＣＰＵ２の作業エリアとなる。パネル操作部４はオペレータが指示やデータを入力するもので、テンキーやファンクションキーなどを有する。表示部５はオペレータの入力値やＣＰＵ２による演算結果などを画面表示する。入出力インターフェース６は外部とのデータ取り合いを行う。
【００１１】
図１において、データ分別手段１０は図２で示したような入力データと出力データを入力し、定常状態入出力データ、過渡状態入力データおよび過渡状態出力データに分別する。特徴量演算手段１１は定常状態入出力データを入力し定常状態の特徴量を出力する。シミュレーションモデル１２はミルの数学的モデルで入力データを与えると予測データを出力するが、定常状態、過渡状態に応じたパラメータが必要であり、このパラメータは後述するニューラルネットワーク１６から与えられる。誤差演算器１３はデータ分別手段１０からの過渡状態出力データと、シミュレーションモデルの過渡状態入力データに対する予測データとの差を誤差データとして出力する。変換器１４は誤差データを、ニューラルネットワーク１６に与えるためニューラルネットワーク１６の出力信号であるパラメータと同じ次元に変換する。誤差判定手段１５は誤差データを入力し、この値が所定の値を越えた時、パラメータは適切になっていないとして誤差データが零となるようにニューラルネットワーク１６に学習を指令する。なお、特徴量の一例をあげると、定常状態では平均値などが用いられ、過渡状態では原炭供給量と出炭供給量の誤差積分、むだ時間、時定数などが用いられる。
【００１２】
ニューラルネットワーク１６は一般に用いられる３層のバックプロパゲーションモデルを使用する。図４はこのようなバックプロパゲーションモデルを示し、入力層、中間層、出力層の３層から構成されている。また、図５はニューラルネットワーク１６を構成するニューロ演算素子の構成を示す。ニューロ演算素子は各入力ｉに対し、重み係数Ｗｉにより重み付けをし内部に取り込んでその和を取り、その和がしきい値（シグモイド関数）を越えたとき１を出力する。このようなニューロ演算素子を３層にし、各層間のニューロ演算素子を接続する。図４において重み修正回路は誤差を零にするように一定の方法により中間層と出力層の各ニューロ演算素子の重み係数Ｗｉｊを変化させる。この一定の方法とは誤差が零に近づけば、そのとき信号を伝えている結合の重みを少し増やし、零より遠ざかると、その時信号を伝えている結合の重みを少し減少させるといった操作を繰り返し、誤差を零にしてゆく方法である。
【００１３】
次に変換器１４の動作について説明する。図１において、過渡状態出力データＹＴを教師信号、シミュレーションモデル１２の予測データを評価値ＹＳとする。ニューラルネットワーク１６での学習はある評価値ＹＳと教師信号ＹＴとの誤差を最小化するように学習してゆく。ここでは教師信号ＹＴと比較する評価値ＹＳとニューラルネットワーク１６の出力（パラメータ）が異なるために次のような方法を採用することによりバックプロパゲーションを行う。評価値の誤差（学習の成果）Ｅを次式のような二次形式で表す。
【００１４】
【数１】
0003565380.tif 000002
【００１５】
標準Δ則に基づいているバックプロパゲーションでは、重み係数Ｗｉｊの変化量をΔＷｉｊとすると次式のようになる。
【００１６】
【数２】
0003565380.tif 000003
【００１７】
ニューラルネットワーク１６の出力と、評価値ＹＳと教師出力ＹＴとの誤差が同一の次元ではないので次式のような修正を行う。Ｅを重み係数の関数として（１）式を次のように偏微分する。なお、ＹＴにはＷｉｊの成分は含まれていないのでＹＴのＷｉｊによる偏微分は０となっている。
【００１８】
【数３】
0003565380.tif 000004
【００１９】
（３）式において、
【００２０】
【数４】
0003565380.tif 000005
【００２１】
このような変換のもとに（２）式へと導入でき、バックプロパゲーションにより重み係数Ｗｉｊを変化することができる。なお、（４）式においてＣ６１はニューラルネットワーク１６の出力するパラメータは６要素あるとし、これをＣ６１〜Ｃ６６で表したものである。
【００２２】
ここで（４）式の右辺の縦ベクトルが次元の変換を表す関数Ｆ（・）を表している。この縦ベクトルの各要素について、パラメータとシミュレーションモデル１２の出力ＹＳ間の感度解析を以下のように行うことにより求めることができる。教師信号ＹＴをＮ要素あるとし、ニューラルネットワーク１６からの出力信号であるパラメータは上述したように６要素（これは一般にＭ要素としてもよい）であるとする。パラメータの平衡値をおおよそ決める。そして５つのパラメータをその平衡点で固定し、１つのパラメータを上下に値を振れさせた時のシミュレーションモデル１２の出力値ＹＳのＮ個の変動を求める。この値を求め終えたら、パラメータＣ６ｉ（ｉ＝１〜６）に対する出力値ＹＳの微係数（傾き）を求める。これをパラメータＣ６ｉの全て（６個）に適用することにより（４）式の右辺の縦ベクトル、つまり変換関数Ｆ（・）を求めることができる。
【００２３】
図６は実施の形態の学習動作を示す動作フロー図である。まずニューラルネットワーク１６に定常状態の特徴量を入力し、１回のフォワード計算、つまり図４に示す入力層に入力を与えたときの出力の算出を行いシミュレーションモデル１２のパラメータを出力する（Ｓ１）。次にシミュレーションモデル１２にニューラルネットワーク１６で求めたパラメータを入力する（Ｓ２）。次に過渡状態入力をシミュレーションモデル１２に入力し、この出力値ＹＳを求める（Ｓ３）。なおこの過渡状態入力データは、ニューラルネットワーク１６に入力した特徴量の定常状態から移行した過渡状態の入力データである。一方この過渡状態入力データによるミル装置の過渡状態出力データＹＴを入力する。このＹＴは教師信号と言われる。このＹＴとＹＳとの差を誤差ｅとし、この誤差ｅを次のようにして評価する（Ｓ４）。
【００２４】
誤差判定ブロック１５は（１）式に示した誤差ｅの自乗を求め、この値が所定の小さな正数以下になったかを調べ（Ｓ５）、以下となった場合には、ニューラルネットワーク１６の出力したパラメータは真の値またはそれに近いものとしてその値を採用し学習を中止する（Ｓ６）。しかし、所定の値まで小さくならない場合には（Ｓ５）、（４）式で示した変換Ｆ（・）を誤差ｅに施し、εに変換する（Ｓ７）。これによりニューラルネットワーク１６と同じ次元となるので、εを用いたバックプロパゲーションによりニューラルネットワーク内の重み係数Ｗｉｊを変化させる（Ｓ８）。この重み係数Ｗｉｊの変化はεが零に近づけばそのとき信号を伝えている結合の重みを少し増やし、零より遠ざかると、その時信号を伝えている結合の重みを少し減少させるといった操作を行う。次にステップＳ１〜Ｓ４を繰り返しステップＳ５で判定を行う。判定の結果所定の小さな正数より小さくならないときは、小さくなるまでステップＳ１〜Ｓ５、Ｓ７〜Ｓ８を繰り返し、小さくなった時、学習を終了する（Ｓ６）。
【００２５】
このように過渡状態におけるシミュレーションモデル１２の出力ＹＳと、ミル装置の実測データＹＴとの誤差ｅの自乗ｅ２  が最小となるようニューラルネットワーク１６は定常状態の特徴量を入力し、シミュレーションモデル１２のパラメータを出力しながら学習を行う。また、ニューラルネットワーク１６の出力であるパラメータは定常状態の特徴量と関連づけるようにして学習が行われるので、定常状態の変化から過渡状態の変化を予測することができる。また、このような学習はミル稼働中も可能である。
【００２６】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、本発明は、シミュレーションモデルのパラメータをニューラルネットワークより出力し、シミュレーションモデルの出力とミルの出力との誤差が最小となるパラメータを出力するようニューラルネットワークは学習を行う。ニューラルネットワークには定常状態の特徴量を入力し、シミュレーションモデルには過渡状態の入力データを入力して、定常状態の変化から過渡状態の変化を予測できるようにしている。ニューラルネットワークはミル稼働中もシミュレーションモデルのパラメータの学習を可能としたので、シミュレーションモデルの予測精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のミル特性計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】入出力データの一例を示す図である。
【図３】図１に示したブロックを実現するコンピュータの構成を示す図である。
【図４】ニューラルネットワークのバックプロパゲーションモデルを示す図である。
【図５】ニューロ演算素子の構成を示す図である。
【図６】実施の形態の学習動作を示す動作フロー図である。
【符号の説明】
１０  データ分別手段
１１  特徴量演算手段
１２  シミュレーションモデル
１３  誤差演算器
１４  変換器
１５  誤差判別手段
１６  ニューラルネットワーク
【図１】
0003565380.tif 000006
【図２】
0003565380.tif 000007
【図３】
0003565380.tif 000008
【図４】
0003565380.tif 000009
【図５】
0003565380.tif 000010
【図６】
0003565380.tif 000011