(57)【要約】発電プラントを最適化するためのシステムは、入力パラメータ（２７０）を受信する入力部、及び出力パラメータ（２８０）を出力する出力部を有するケミカルループと、ケミカルループに動作可能に接続され、モデルフリー制御器を含む複数制御器部（２３０）を有する制御システムと、を備え、制御システムは、出力パラメータ（２８０）を受信し、受信した出力パラメータに基づいて入力パラメータ（２７０）を最適化し、最適化した入力パラメータ（２７０）をケミカルループの入力部へ出力して、ケミカルループのプロセスを最適に制御する。
2011513861.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電プラントを最適化するためのシステムであって、
入力パラメータを受信する入力部、及び出力パラメータを出力する出力部を有するケミカルループと、
前記ケミカルループに動作可能に接続され、複数の選択可能な制御器を含む制御システムと、
を備え、
前記制御システムが、前記出力パラメータを受信し、前記受信した出力パラメータに基づいて前記入力パラメータを最適化し、最適化した入力パラメータを前記ケミカルループの前記入力部へ出力して、前記ケミカルループのプロセスを最適に制御する、システム。
【請求項２】
前記ケミカルループが、カルシウム系ケミカルループ及び金属酸化物系ケミカルループのうちの１つからなる、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記発電プラントが、単一ループケミカルルーピングプラント、複数ループケミカルルーピングプラント、使用又は隔離のためにＣＯ２を捕捉するケミカルルーピングベースのプラント、及びＣＯ２対応のケミカルルーピングベースのプラントのうちの１つからなる、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記入力パラメータには、燃料流量、吸着剤流量、空気流量、水流量、石灰石流量、固体循環流量、プラント起動制御論理アルゴリズム、プラント停止制御論理アルゴリズム、並びに、前記燃料流量、前記空気流量、前記石灰石流量及び前記蒸気流量のうちの少なくとも２つの比、のうちの少なくとも１つが含まれ、
前記出力パラメータには、発電率、ＣＯ２流量、ＣＯ２利用、ＣＯ２捕捉、ＣＯ２貯蔵、ＣＯ２隔離、負荷需要、固体輸送在庫、反応器温度、ループ温度、層温度、圧力、差圧、反応器圧力、反応器差圧、Ｈ２流量、Ｎ２流量及び合成ガス流量のうちの少なくとも１つが含まれる、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記制御システムが、
モデルフリー制御器を備える複数制御器部と、
前記複数制御器部に動作可能に接続された制御集合アルゴリズムと、
前記制御集合アルゴリズムに動作可能に接続されたオプティマイザと、
前記制御集合アルゴリズムに動作可能に接続されたセキュリティウォッチドッグモジュールと、
をさらに備える、請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記ケミカルループに動作可能に接続されたオプティマイザをさらに備えている、請求項５記載のシステム。
【請求項７】
前記制御システムが、前記ケミカルループの前記出力部と前記複数制御器部との間に配置された複数制御器入力アダプタをさらに備え、
前記複数制御器部が、モデルベース制御器をさらに備え、
前記モデルフリー制御器が、比例・積分・微分制御器、ファジー制御器、ニューラルネットワーク適応制御器のうちの少なくとも１つからなり、
前記複数制御器入力アダプタが、前記ケミカルループの前記出力パラメータに基づいて、前記モデルフリー制御器、前記比例・積分・微分制御器、前記ファジー制御器、前記ニューラルネットワーク適応制御器のうちの１つを選択する、請求項５記載のシステム。
【請求項８】
発電プラントを最適化するためのシステムであって、
第１入力パラメータを受信する第１入力部、及び第１出力パラメータを出力する第１出力部を有する第１ケミカルループであり、
少なくとも第１入口及び第１出口を有する第１反応器、
前記第１反応器の前記第１出口に動作可能に接続された第１分離器、
前記第１分離器と前記第１反応器の前記第１入口との間に配置される第１シールポット制御バルブを含む第１ケミカルループと、
前記第１ケミカルループに動作可能に接続され、複数の選択可能な制御器を備える制御システムと、
を備え、
前記制御システムが、前記第１出力パラメータを受信し、前記受信した第１出力パラメータに基づいて前記第１入力パラメータを最適化し、最適化した第１入力パラメータを前記第１ケミカルループの前記第１入力部へ出力して、前記第１ケミカルループのプロセスを最適に制御する、システム。
【請求項９】
前記第１ケミカルループが、カルシウム系ケミカルループ及び金属酸化物系ケミカルループのうちの１つからなる、請求項８記載のシステム。
【請求項１０】
前記発電プラントが、単一ループケミカルルーピングプラント、複数ループケミカルルーピングプラント、使用又は隔離のためにＣＯ２を捕捉するケミカルルーピングベースのプラント、及びＣＯ２対応のケミカルルーピングベースのプラントのうちの１つからなる、請求項８記載のシステム。
【請求項１１】
前記第１入力パラメータには、燃料流量、吸着剤流量、空気流量、水流量、石灰石流量、固体循環流量、プラント起動制御論理アルゴリズム、プラント停止制御論理アルゴリズム、並びに、前記燃料流量、前記空気流量、前記石灰石流量及び前記蒸気流量のうちの少なくとも２つの比、のうちの少なくとも１つが含まれ、
前記第１出力パラメータには、発電率、ＣＯ２流量、ＣＯ２利用、ＣＯ２捕捉、ＣＯ２貯蔵、ＣＯ２隔離、負荷需要、固体輸送在庫、反応器温度、ループ温度、層温度、圧力、差圧、反応器圧力、反応器差圧、Ｈ２流量、Ｎ２流量及び合成ガス流量のうちの少なくとも１つが含まれる、請求項８記載のシステム。
【請求項１２】
前記制御システムが、
モデルフリー制御器を備える複数制御器部と、
前記複数制御器部に動作可能に接続された制御集合アルゴリズムと、
前記制御集合アルゴリズムに動作可能に接続されたオプティマイザと、
前記制御集合アルゴリズムに動作可能に接続されたセキュリティウォッチドッグモジュールと、
をさらに備える、請求項８記載のシステム。
【請求項１３】
前記第１ケミカルループに動作可能に接続されたオプティマイザをさらに備えている、請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
前記制御システムが、前記第１ケミカルループの前記第１出力部と前記複数制御器部との間に配置された複数制御器入力アダプタをさらに備え、
前記複数制御器部が、モデルベース制御器をさらに備え、
前記モデルフリー制御器が、比例・積分・微分制御器、ファジー制御器及びニューラルネットワーク適応制御器のうちの少なくとも１つからなり、
前記複数制御器入力アダプタが、前記第１ケミカルループの第１出力パラメータに基づいて、前記モデルフリー制御器、前記比例・積分・微分制御器、前記ファジー制御器及び前記ニューラルネットワーク適応制御器のうちの１つを選択する、請求項８記載のシステム。
【請求項１５】
第２入力を受信する第２入力部、及び第２出力パラメータを出力する第２出力部を有する第２ケミカルループであって、
少なくとも第２入口及び第２出口を有する第２反応器、
前記第２反応器の前記第２出口に動作可能に接続された第２分離器、
前記第２分離器と前記第２反応器の前記第２入口との間に配置され、前記第１ケミカルループの前記第１シールポット制御バルブと流体連通している第２シールポット制御バルブを含む第２ケミカルループをさらに備えており、
前記制御システムが、さらに、前記第２出力パラメータを受信し、前記受信した第２出力パラメータに基づいて前記第２入力パラメータを最適化し、最適化した第２入力パラメータを前記第２ケミカルループの前記第２入力部へ出力して、前記第２ケミカルループのプロセスを最適に制御する、請求項８記載のシステム。
【請求項１６】
前記第１ケミカルループによって受信される前記第１入力パラメータが、空気流量を含み、
前記第１ケミカルループによって出力される前記第１出力パラメータが、差圧を含む、請求項８記載のシステム。
【請求項１７】
前記空気流量が、シールポット制御バルブの空気流量を含み
前記差圧が、前記第１反応器の差圧と、前記第１分離器の出口及び前記第１反応器の前記第１入口間の差圧との圧力差を含む、請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
発電プラントを最適化するためのシステムであって、
入力パラメータを受信する入力部、及び出力パラメータを出力する出力部を有するケミカルループであり、
少なくとも入口及び出口を有する反応器、
前記反応器の前記出口に動作可能に接続された分離器、
前記分離器と前記反応器の前記入口との間に配置されるシールポット制御バルブを含むケミカルループと、
制御システムであり、
モデルベース制御器、比例・積分・微分制御器、ファジー制御器及びニューラルネットワーク適応制御器のうちの少なくとも１つからなる複数制御器部、
前記複数制御器部に動作可能に接続された制御集合アルゴリズム、
前記制御集合アルゴリズムに動作可能に接続されたオプティマイザ、
前記制御集合アルゴリズムに接続されたセキュリティウォッチドッグモデル、
前記ケミカルループに動作可能に接続されたケミカルルーピングプロセスシミュレータを含む制御システムと、
を備え、
前記制御システムが、
前記ケミカルループの前記出力部から出力パラメータを受信し、
受信した出力パラメータに基づいて前記入力パラメータを最適化し、
最適化した入力パラメータをケミカルループの前記入力部へ出力して、前記ケミカルループのプロセスを最適に制御する、システム。
【請求項１９】
前記発電プラントが、カルシウム系単一ループケミカルルーピングプラント、カルシウム系複数ループケミカルルーピングプラント、使用又は隔離のためにＣＯ２を捕捉するカルシウム系ケミカルルーピングベースのプラント、ＣＯ２対応のカルシウム系ケミカルルーピングベースのプラント、金属酸化物系単一ループケミカルルーピングプラント、金属酸化物系複数ループケミカルルーピングプラント、使用又は隔離のためにＣＯ２を捕捉する金属酸化物系ケミカルルーピングベースのプラント、及びＣＯ２対応の金属酸化物系ケミカルルーピングベースのプラントのうちの１つからなり、
前記入力パラメータには、燃料流量、吸着剤流量、空気流量、水流量、石灰石流量、固体循環流量、プラント起動制御論理アルゴリズム、プラント停止制御論理アルゴリズム、並びに、前記燃料流量、前記空気流量、前記石灰石流量及び前記蒸気流量のうちの少なくとも２つの比、のうちの少なくとも１つが含まれ、
前記出力パラメータには、発電率、ＣＯ２流量、ＣＯ２利用、ＣＯ２捕捉、ＣＯ２貯蔵、ＣＯ２隔離、負荷需要、固体輸送在庫、反応器温度、ループ温度、層温度、圧力、差圧、反応器圧力、反応器差圧、Ｈ２流量、Ｎ２流量及び合成ガス流量のうちの少なくとも１つが含まれる、請求項１８記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、制御及び最適化システムに関し、特に、ケミカルルーピングプロセスのための制御及び最適化システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ケミカルルーピング（ＣＬ）は、最近開発されたプロセスであり、石炭、バイオマス及びその他の機会燃料などの燃料を燃焼させる電力発電プラントにおいて利用可能である。ＣＬプロセスは、既存の、もしくは新しい発電プラントにおいての実施が可能で、様々な利点のうちで、プラントサイズの縮小、排気削減及びプラントの動作効率の向上という点での改善が期待できる。
【０００３】
代表的なＣＬシステムでは、高温プロセスを利用することによって、例えばカルシウム系又は金属系化合物などの固体が酸化装置と呼ばれる第１反応器と、還元装置と呼ばれる第２反応器との間で「ループ」される。酸化装置では、酸化装置に投入された空気中の酸素が酸化反応によって固体に捕捉される。その後、捕捉された酸素は、酸化固体によって還元装置へと運ばれ、例えば石炭などの燃料の燃焼及び／又はガス化に用いられる。還元装置において還元反応が行われた後、捕捉された酸素を有さなくなった固体は、酸化装置に戻され、再度酸化される。そして、このサイクルを繰り返す。
【０００４】
ＣＬプロセスは、例えば従来の循環流動層（ＣＦＢ）プラントなどの従来のプラントのプロセスよりも複雑である。特に、ＣＬプロセスにおける循環固体の制御には、従来のプラントでは必要とされないマルチループ相互フロー及び在庫管理が必要となる。そのため、従来のプラント制御がＣＬプロセスに適用されると、各ＣＬループに対して別々の制御ループが生じてしまう。しかしながら、正確な制御には個々のループ間のパラメータを協調制御することが必要であることから、各ＣＬループに対して別々の制御ループを用いることは効率的ではなく、ＣＬプロセス性能の最適化にはつながらない。ＣＬプロセス全体の性能を最適化するには、ＣＬプロセスの各ループの変数間の相互作用を考慮に入れなければならない。
【０００５】
また、上記ＣＬプロセスには、物質移行速度や化学反応速度に起因するプロセス非線形性や時間遅延を特徴とする多相流及び化学反応が含まれる。そのため、プロセス設計の初期段階において制御及び最適化システムを考慮せずに従来の発電プラントの設計を行うことは、プロセス性能やシステム動作性を統合的に最適化するには全くもって不十分である。
【０００６】
これまでに開発された最適化ツールは、従来の燃焼発電プラントを最適化することに重点が置かれている。そのため、これらの最適化ツールは、複雑なプラント運転の統合最適化よりむしろ最適化に関する非常に特異的で局所的な問題を解決することに焦点を合わせてきた。また、従来の燃焼発電プラントの最適化に関連する統計分析法は、変数間に直線関係があるという前提に基づいている。そのため、それらの統計分析法は、ＣＬプロセスにおける変数の複雑で、相互に関連する非線形ダイナミクスの分析に使用された場合、煩雑で不正確なものとなる。
【０００７】
ＣＬシステムに基づく次世代の発電プラントでは、蒸気−水側の制御条件（例えば、給水及び蒸気流量、蒸気圧、蒸気温度、ドラムレベルなど）は、現在の従来のプラントと本質的に変わらない。しかし、ＣＬプロセスにおける固有プロセス変数間の相互作用により良く対処するため、蒸気−水側変数と燃焼／ガス化ＣＬ変数の両方を使った改良された制御が必要とされると予想される。また、従来の発電プラントのシミュレータは、蒸気−水側プロセスのダイナミクスに限定されており、非常にシンプルな燃焼又は炉内プロセスのダイナミクスのみがモデル化されている。従ってＣＬプロセスにおいて見られるような複雑な雰囲気制御システムの動的モデルは現時点では存在しない。従来の発電プラントのシミュレータにはニューラルネットワーク（ＮＮ）モデリングが利用されてきたが、この方法のＣＬベースの発電プラントに対する実施に際し、これまで、ＣＬプラントに関連するより複雑なプロセスのダイナミクスに有効なＮＮモデルの開発に必要な量の統計的に有意なテストデータを収集するのに、莫大な時間と労力がかかっていた。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
そのため、前述の欠点を克服する制御及び最適化システム、特に、ケミカルルーピングプロセスのための統合的制御及び最適化システムの開発が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書に説明する態様によれば、入力パラメータを受信する入力部及び出力パラメータを出力する出力部を有するケミカルループと、ケミカルループに動作可能に接続され、モデルフリー制御器を備える複数制御器部を有する制御システムと、を備える、発電プラントを最適化するためのシステムが提供される。制御システムは、出力パラメータを受信し、受信した出力パラメータに基づき入力パラメータを最適化し、最適化した入力パラメータをケミカルループの入力部へ出力して、ケミカルループのプロセスを最適に制御する。
【００１０】
本明細書に説明する他の態様によれば、発電プラントを最適化するためのシステムは、第１入力パラメータを受信する第１入力部と、第１出力パラメータを出力する第１出力部を有する第１ケミカルループを備えている。第１ケミカルループは、少なくとも第１入口及び第１出口を有する第１反応器と、第１反応器の第１出口に動作可能に接続された第１分離器と、第１分離器と第１反応器の第１入口との間に配置される第１シールポット制御バルブと、を備えている。上記システムは、第１ケミカルループに動作可能に接続され、モデルフリー制御器を備える複数制御器部を有する制御システムをさらに備えている。制御システムは、第１出力パラメータを受信し、受信した第１出力パラメータに基づき第１入力パラメータを最適化し、最適化した第１入力パラメータを第１ケミカルループの第１入力部へ出力して、第１ケミカルループのプロセスを最適に制御する。
【００１１】
本明細書に説明するさらに他の態様によれば、発電プラントを最適化するためのシステムは、入力パラメータを受信する入力部及び出力パラメータを出力する出力部を有するケミカルループを備えている。ケミカルループは、少なくとも入口及び出口を有する反応器と、反応器の出口に動作可能に接続される分離器と、分離器と反応器の入口との間に配置されるシールポット制御バルブとを備えている。上記システムは、モデルベース制御器、比例・積分・微分制御器、ファジー制御器及びニューラルネットワーク適応制御器のうちの少なくとも１つを備える複数制御器部を有する制御システムと、複数制御器部に動作可能に接続された制御集合アルゴリズムとをさらに備えている。複数制御器部は、制御集合アルゴリズムに動作可能に接続されたオプティマイザと、制御集合アルゴリズムに接続されるセキュリティウォッチドッグモデルと、ケミカルループに動作可能に接続されるケミカルルーピングプロセスシミュレータと、をさらに備えている。制御システムは、ケミカルループの出力部から出力パラメータを受信し、受信した出力パラメータに基づき入力パラメータを最適化し、最適化した入力パラメータをケミカルループの入力部へ出力して、ケミカルループのプロセスを最適に制御する。
【００１２】
上記及び他の特徴は、以下の図及び詳細な説明によって例示される。
【００１３】
次に、例示的な実施形態である図面について説明する。これらの図面中では、類似した構成要素には同じ番号が付与されている。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】２つのループを有する金属酸化物系のケミカルルーピング（ＣＬ）システムのブロック図である。
【図２】ＣＬ燃焼ベースの蒸気発電プラントのブロック図である。
【図３】ＣＬプロセス又はＣＬベースプラントのための制御及び最適化システムのブロック図である。
【図４】複数のループを有するカルシウムＣＬプロセスの単一ループにおいて制御及び最適化システムを実施した場合を示すブロック図である。
【図５】複数のループを有するカルシウムＣＬプロセスのデュアルループにおいて制御及び最適化システムを実施した場合を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本明細書は、参照により本書に組み込まれる米国特許第７,０８３,６５８号でより詳細に記載されるものと類似している、ケミカルルーピング（ＣＬ）ベースの発電プラントのＣＬシステムのための制御及び最適化システムを開示する。図１を参照すると、ＣＬシステム５は、第１ループ１０、例えば還元装置１０と、第２ループ２０、例えば酸化装置２０とを備えている。空気３０を酸化装置２０に供給し、カルシウム（Ｃａ）４０をそこで酸化して酸化カルシウム（ＣａＯ）５０を生成する。そして、そのＣａＯ５０は還元装置１０に供給され、還元装置１０に供給された燃料６０（例えば石炭６０など）に酸素を届けるキャリアとしての機能を果たす。その結果、還元装置１０に送られた酸素は、還元装置１０内の石炭６０と相互作用する。その後、還元した金属酸化物すなわち金属４０は、酸化装置２０に戻され、ＣａＯ５０へと再酸化される。そして、上記サイクルを繰り返す。
【００１６】
酸化中に空気３０から抽出された窒素ガス（Ｎ２）７０、及び酸化により発生する熱（図示せず）は、酸化装置２０から出る。同様に、還元装置１０における還元中に発生したガス８０も還元装置１０から出る。そのガス８０は、例えば、合成用ガス（合成ガス）、水素ガス（Ｈ２）及び／又は二酸化炭素ガス（ＣＯ２）を含む。ガス８０の組成、例えば、その中の合成ガス、Ｈ２及び／又はＣＯ２の割合は、空気３０に対する石炭６０の比によって異なる。
【００１７】
例示的実施形態は図１を参照して上述したような２つのループに限定されるわけではなく、代わりに単一の又は２つ以上のループを含んでいてもよい。例えば、代替的な例示的実施形態では、ＣＬシステム５は、改質された合成ガス８０からのＨ２の生成を可能にする、例えば焼成ループなどの第３のループ（図示せず）を含む。
【００１８】
さらに別の代替的で例示的な実施形態では、例えば、タービンを駆動する蒸気を生成する熱ループを備えるカルシウム系ＣＬシステム５が用いられる。具体的には、図２を参照すると、熱ループ９０は、酸化装置２０での酸化中に発生した熱で給水１１０を沸騰させることにより生成される蒸気１０５を使って発電機１００を駆動する蒸気タービン９５を含む。
【００１９】
図１を参照して上述したように空気３０が酸化装置２０に供給されるのに対し、灰１１５及び／又は余分な硫酸カルシウム（ＣａＳＯ４）１１５などの廃棄物１１５は、酸化装置２０から取り除かれ、外部施設（図示せず）にて廃棄される。石炭６０、並びに、炭酸カルシウム（ＣａＣＯ３）１２０及び再循環蒸気１２５は、還元装置１０に供給され、そこで還元反応が行われる。
【００２０】
動作中は、石炭６０、ＣａＣＯ３１２０及びＣａＳＯ４１２７中の炭素と硫黄との間で還元反応が生じ、硫化カルシウム（ＣａＳ）１２８が生成される。そのＣａＳ１２８は、遠心分離器１３０などの分離器１３０によって分離され、その後シールポット制御バルブ（ＳＰＣＶ）１３５を介して酸化装置２０へと供給される。図２に示すように、ＣａＳ１２８の一部は、例えばＣＬプラント負荷に基づき、ＳＰＣＶ１３５によって還元装置１０へと再循環される。また、分離器は、ＣａＳ１２８からガス８０、例えばＣＯ２８０を分離する。
【００２１】
ＣａＳ１２８は酸化装置２０での酸化反応により酸化し、ＣａＳＯ４１２７を生成する。ＣａＳＯ４１２７は、分離器１３０によってＮ２７０から分離され、ＳＰＣＶ１３５を介してまた還元装置１０へ供給される。ＣａＳＯ４１２７の一部は、例えばＣＬプラント負荷に基づき、ＳＰＣＶ１３５によって再び酸化装置２０へと再循環される。酸化反応により熱も発生し、その熱によって給水１１０が沸騰されて蒸気タービン９５に供給される蒸気１０５となる。
【００２２】
酸化カルシウム系ＣＬシステムを説明してきたが、本発明は、参照により本書に組み込まれる米国特許出願第１０／５４２,７４９号に記載のものに類似した金属酸化物系ＣＬシステムにも適用可能である。
【００２３】
次に、図３及び図４を参照して、ＣＬベースプラントのＣＬプロセスのための制御及び最適化システムの例示的実施形態をさらに詳細に説明する。なお、制御及び最適化システムは、本明細書に記載のＣＬプラント構成に限定されるものではない。例えば、代替的な例示的実施形態において、統合プロセス設計及び制御最適化ツールは、単一、デュアル、及び多重、例えば２つ以上の、ループを備えたカルシウム系又は金属酸化物系ＣＬシステム、使用又は隔離のためにＣＯ２を捕捉するＣＬベースのプラント、ＣＯ２対応のＣＬベースの発電プラントを含む（ただし必ずしもこれらに限定されない）あらゆるＣＬベースのシステムと共に利用可能である。
【００２４】
上述したように、上記ＣＬプロセスには、とりわけ物質移行速度や化学反応速度に起因するプロセス非線形性や時間遅延を特徴とする多相流及び化学反応が含まれる。そのため、ＣＬプロセスには非線形制御及び最適化法が必要である。つまり、例示的実施形態には、第一原理方程式（例えば、質量、運動量、エネルギーバランス）から得られる非線形動的ケミカルルーピングモデリング及びシミュレーションが含まれる。モデリング及びシミュレーションには、常微分方程式（ＯＤＥ）、代数方程式（ＡＥ）、偏微分方程式（ＰＤＥ）の任意の組み合わせが含まれる。また、実験的モデリング方法、例えば、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、外生入力を有する非線形自己回帰ネットワーク（ＮＡＲＸ）、外生入力を有する非線形自己回帰移動平均（ＮＡＲＭＡＸ）、ウィーナー−ハマースタインモデル、ウェーブレットネットワークモデルなどのデータ駆動型モデルは、簡単化された第一原理モデルとデータ駆動型モデルとを組み合わせたハイブリッド動的モデル構造において使用される。さらに、線形化モデルと非線形モデルの両方を使った多変数モデル予測制御（ＭＰＣ）によって、ＣＬプロセスの動的最適化に対する解決策が提供される。最適化されたモデリング、シミュレーション及び制御を提供することに加えて、例示的実施形態に係る多変数ＭＰＣは、以下にさらに詳しく説明するように、障害やモデルの不正確性に強く、安定したＣＬプロセスの制御を提供する。
【００２５】
ＣＬベースの発電プラント２０５のための制御及び最適化システム２００を図３に示す。例示的実施形態では、制御及び最適化システム２００はＭＰＣシステム２００であるが、代替的な例示的実施形態はそれに限定されるものではない。
【００２６】
例示的実施形態に係る制御システム２００は、オプティマイザ２１０、制御アルゴリズム集合２２０、複数制御器部２３０、複数制御器出力アダプタ２４０、複数制御器入力アダプタ２４４、発電プラント出力アダプタ２４７を備えている。複数制御器部２３０は、ＣＬシステム５の調整制御を行い、個別の制御器、例えば、比例・積分・微分（ＰＩＤ）制御器２５０、ファジー制御器２５５、適応制御器２６０、モデルベース制御器２６５などの制御モジュールを備えている。適応制御器２６０は、セルフチューニング適応制御、ニューロアダプティブ制御、ニューラルネットワーク（ＮＮ）及び／又はウェーブレットネットワークを含む。ＣＬベースの発電プラント２０５は、入力パラメータ２７０と出力パラメータ２８０を有する。また、図３に示すように、ＣＬプロセスシミュレータ２９０も備えられている。
【００２７】
例示的実施形態に係る制御及び最適化システム２００は、セキュリティ「ウォッチドッグ」モジュール２９５をさらに備える。セキュリティウォッチドッグモジュール２９５は、制御及び最適化システム２００を監視して、ソフトウェア及び／又はハードウェア障害、並びに、外部攻撃（例えばハッカー）に対してシステムセキュリティを維持する。具体的には、制御集合アルゴリズム２２０はセキュリティウォッチドッグモジュール２９５と通信し、セキュリティウォッチドッグモジュール２９５及びオプティマイザ２１０からの入力に基づき、例えば、以下にさらに詳しく説明するように、制御器を切り替えるかどうかを判断する。
【００２８】
例示的実施形態において、入力パラメータ２７０には、燃料流量、吸着剤流量、空気流量、水流量、石灰石流量、固体循環流量、プラント起動制御論理アルゴリズム、プラント停止制御論理アルゴリズム、並びに、燃料流量、空気流量、石灰石流量及び蒸気流量の少なくとも２つの比が含まれるが、これらに限定されるものではない。さらに、出力パラメータ２８０には、例えば、発電率、ＣＯ２流量、ＣＯ２利用、ＣＯ２捕捉、ＣＯ２貯蔵、ＣＯ２隔離、負荷需要、固体輸送在庫、反応器温度、ループ温度、層温度、圧力、差圧、反応器圧力、反応器差圧、Ｈ２流量、Ｎ２流量及び合成ガス流量などが含まれるが、代替的な例示的実施形態はそれらに限定されるものではない。
【００２９】
例示的実施形態に係る制御及び最適化システム２００は、例えば、ファジー制御及び／又はＮＮ適応制御などのモデルフリー高度制御を利用する。モデルフリー高度制御を加えることで、例えば、ＣＬベースの発電プラント２０５のＣＬプロセスなどの複雑なプロセスの多様な性能目標を効率的に最適化することができるというさらなる利点が得られる。また、モデルフリー高度制御は、ＣＬベースの発電プラント２０５の全体的な信頼性及び有用性を向上させる耐故障制御ともなり得る。
【００３０】
例示的実施形態では、ＣＬベースの発電プラント２０５は、図２を参照して詳細に上述したように、３つのループを備えるカルシウム系ＣＬシステム２０５であるが、代替的な例示的実施形態はそれに限定されるものではない。例えば、ＣＬベースの発電プラント２０５は、単一、デュアル、及び多重、例えば２つ以上の、ループを備えたカルシウム系又は金属酸化物系ＣＬシステム、使用又は隔離のためにＣＯ２を捕捉するＣＬベースのプラント、ＣＯ２対応のＣＬベースの発電プラントを含む（ただし必ずしもこれらに限定されない）あらゆるＣＬベースのシステムのいずれかであればよい。しかしながら、代替的な例示的実施形態はそれに限定されるものではない。
【００３１】
引き続き図３を参照すると、例示的実施形態のオプティマイザ２１０は、システム／プラントオプティマイザ２１０である。具体的には、システム／プラントオプティマイザ２１０は、全体の性能目標を達成するのに最適なプラント動作の１つ又は複数の設定を算出する高レベル監視エンジンである。システム／プラントオプティマイザ２１０は、既存のＣＬベースの発電プラント２０５（又はそのシステム／サブシステム）モデルに基づくものであってもよい。あるいは、システム／プラントオプティマイザ２１０は、ファジー論理ルール及び／又は決定論的論理ルールに基づくエンジンなどのルールベースの意思決定エンジンであってもよい。
【００３２】
システム／プラントオプティマイザ２１０は制御集合アルゴリズム２２０と通信を行う。制御集合アルゴリズム２２０は、それぞれ関連する制御法則、より具体的には、耐故障制御法則を有するモジュール（図示せず）、及び、他の制御情報システムファームウェア（図示せず）を備えている。さらに、制御集合アルゴリズムは、複数制御器部２３０の調整制御を監視するために、ファジー制御器、適応制御器、ＭＰＣ制御器を備えていてもよい。ＭＰＣ制御器は、ＰＩＤベースの調整制御、セルフチューニング適応制御、ニューロアダプティブ制御、ＮＮ制御及び／又はウェーブレットネットワーク制御を含んでいてもよい。ＭＰＣ制御器は、並列又は直列で使用することができる。直列のＭＰＣ構成では、１つのＭＰＣが１つ又は複数のＭＰＣ制御器、若しくは、他の種類の制御器も監視することが可能である。
【００３３】
例示的実施形態において、複数制御器部２３０には、複数制御器部２３０のＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５、ＮＮ適応制御器２６０、モデルベース制御器２６５が含まれるが、代替的な例示的実施形態はそれに限定されるものではない。出力パラメータ２８０の値、及び、オプティマイザ２１０とセキュリティウォッチドッグモジュール２９５間の相互作用に基づき、また、制御集合アルゴリズム２２０の制御法則を用いて、複数制御器部２３０は、複数制御器部２３０のＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５、ＮＮ適応制御器２６０、モデルベース制御器２６５の中から１つを選び、入力パラメータ２７０の値を調整することで、ＣＬベースの発電プラント２０５を効果的に最適に制御する。つまり、複数制御器部２３０は、ＣＬベースの発電プラント２０５の動作状態・条件、並びに、制御集合アルゴリズム２２０の制御法則、システム／プラントオプティマイザ２１０からの入力、セキュリティウォッチドッグモジュール２９５からの入力に基づいて、制御器を選択する。
【００３４】
複数制御器部２３０が複数の選択可能な制御器を備えているので、例示的実施形態に係る制御及び最適化システム２００は、障害及び／又はノイズに対して耐性を有し、ある特定の制御器、つまり、複数制御器部２３０のＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５、ＮＮ適応制御器２６０、モデルベース制御器２６５のうちのいずれかに不具合が生じた場合であっても稼動し続けることができる。
【００３５】
次に、複数制御器部のそれぞれの制御器についてさらに詳細に説明する。ＰＩＤ制御器２５０は、一般的な従来の制御器、例えば、比例、積分、そして（随意で）微分項を持つ制御器である。ＰＩＤ制御器２５０は、例えば、ＣＬベースの発電プラント２０５の単純なプロセスを制御するのに利用される単純でモデルフリーの汎用自動制御器である。そのため、ＰＩＤ制御器２５０は、複雑な制御器が必要とされない、定常状態、時不変、及び実質的に線形のプロセスに使用されてもよい。
【００３６】
ファジー制御器２５５は、ファジー論理設計に基づく高度でモデルフリーな制御器である。具体的には、ファジー制御器２５５は、従来のプラントモデルではなく、複雑なプロセスダイナミクス間の関係機能性を利用したファジー数学アルゴリズムを使用する。その結果、ファジー数学アルゴリズムと制御集合アルゴリズム２２０に基づいて、ＣＬベースの発電プラント２０５に対する制御決定がなされる。そのため、例示的実施形態では、例えば、プラントの過渡時又は負荷変動時など、現行のＣＬベースの発電プラント２０５の動作条件でＰＩＤ制御器２５０を使用すると効率が下がってしまうといった場合に、ファジー制御器２５５を利用する。
【００３７】
同様に、ＮＮ適応制御器２６０は、制御エンジンとして、従来のプラントモデルではなく、ニューラルネットワークを用いる適応制御器の一種である。具体的には、ＮＮ適応制御器２６０には、相互に接続しネットワークを形成するノード群、又は、処理要素群が含まれている。そして、数学アルゴリズムを用いて、信号、例えばＣＬベースの発電プラント２０５に対する制御信号が、１つ又は複数の入力ノードからネットワークを「通って」１つ又は複数の出力ノードへと移動するに従い、ノード間の相互作用を判定する。アルゴリズムは、時間とともにノード間相互作用に対する嗜好を変化させることができるので、ＮＮが適応モデルとなる。そのため、ＮＮは、適応的な方法で入出力間の複雑な関係をモデル化する。また、ＮＮ適応制御器２６０は多変数で非線形であるため、変数間の関係が複雑で非線形な多変数プロセスを分析することが可能である。従って、例示的実施形態では、例えば、現在のＣＬベースの発電プラント２０５の動作条件でＰＩＤ制御器２５０及び／又はファジー制御器２５５を使用すると効率が下がってしまうような場合に、ＮＮ適応制御器２６０を利用する。
【００３８】
上述した通りすべてモデルフリーであるＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５及びＮＮ適応制御器２６０とは異なり、モデルベース制御器２６５は、１つ（又は複数）のモデルを使用する従来の制御器である。例示的実施形態では、例えば、ＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５及びＮＮ適応制御器２６０がいずれも利用できない場合、又は、人材育成の際にＣＬベースの発電プラント２０５のシミュレーションを行うのに以下に示すＣＬプロセスシミュレータ２９０を利用する場合に、モデルベース制御器２６５を利用する。
【００３９】
引き続き図３を参照すると、例示的実施形態に係る複数制御器入力アダプタ２４４は、複数制御器部２３０のＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５、ＮＮ適応制御器２６０、モデルベース制御器２６５の中から１つ又は複数の制御器を選ぶスイッチである。具体的には、複数制御器入力アダプタ２４４は、上述したように、ＣＬベースの発電プラント２０５の動作状態・条件、並びに、制御集合アルゴリズム２２０の制御法則、システム／プラントオプティマイザ２１０からの入力、セキュリティウォッチドッグモジュール２９５からの入力に従って１つ又は複数の制御器を選択する複数制御器部２３０に基づいて、１つ又は複数の適当な制御器を選択する。代替的な例示的実施形態では、複数制御器入力アダプタ２４４は、例えば、２つ以上の並列の複数の制御器から選択された制御信号の平均をとるなど、制御器信号に対して他の論理及び／又は数学演算を行うこともできるが、これらに限定されるものではない。
【００４０】
例示的実施形態において、複数制御器出力アダプタ２４０は、上述したように、複数制御器入力アダプタ２４４がどの１つ又は複数の制御器（ＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５、ＮＮ適応制御器２６０及び／又はモデルベース制御器２６５）を選択したかによって関連する制御ループ（図示せず）を閉じるスイッチである。しかしながら、代替的な例示的実施形態では、複数制御器出力アダプタ２４０は、制御信号がＣＬベースの発電プラント２０５の例えばアクチュエータ（図示せず）又は直列制御器（図示せず）に送信される前に複数制御器入力アダプタ２４４が選択した制御信号を最適化する、例えば、加重平均機能モジュール２４０（図示せず）であってもよい。
【００４１】
発電プラント出力アダプタ２４７は、オペレーターであり、具体的には、スイッチ２４７、加重平均エンジン２４７、信号調整器２４７又は障害検出器２４７である。つまり、発電プラント出力アダプタ２４７は、出力パラメータ２８０が制御及び最適化システム２００の構成に応じた、例えば、上述したように、複数制御器入力アダプタ２４４がどの１つ又は複数の制御器（ＰＩＤ制御器２５０、ファジー制御器２５５、ＮＮ適応制御器２６０及び／又はモデルベース制御器２６５）を選択したかに基づいて使用に適した形式となるよう、出力パラメータ２８０の調整を行う。
【００４２】
ＣＬプロセスシミュレータ２９０によって、例えば、制御設計・検査、人材育成、及び、制御システム２０５の障害診断をサポートするための障害シミュレーションに利用されるシミュレータ出力２９７が供給される。上記人材育成は、オフラインで、例えば、独立して、又は、オンラインで、例えば、ＣＬベースの発電プラントの分散制御システム（ＤＣＳ）（図示せず）に接続して行われる。さらに、ＣＬプロセスシミュレータ２９０自体はオフラインであってもオンラインであってもよい。
【００４３】
次に、図４を参照して、ＣＬベースの発電プラント２０５の単一ループ３００を有する制御及び最適化システム２００（図３）の実装についてさらに詳細に説明する。例示的実施形態において、単一ループ３００は、図２及び図５を参照して詳述した（補足要素にはダッシュ記号を付与している）三つのループを備えるカルシウム系ＣＬシステムに見られるような酸化装置ループ３００であるが、代替的な例示的実施形態はそれらに限定されるものではない。例えば、制御及び最適化システム２００は、米国特許第７,０８３,６５８号及び米国特許出願第１０／５４２,７４９号に記載されているような、単一、デュアル、及び多重、例えば２つ以上の、ループを備えた（カルシウム系又は金属酸化物系）ＣＬシステム、使用又は隔離のためにＣＯ２を捕捉するＣＬベースのプラント、ＣＯ２対応のＣＬベースの発電プラントを含む（ただし必ずしもこれらに限定されない）あらゆるＣＬベースのシステムのいずれかと実施可能である。しかしながら、代替的な例示的実施形態はそれに限定されるものではない。また、制御及び最適化システム２００は、単一の制御及び最適化システム２００であってもよく、また、上記ＣＬベースのシステムのバリエーションにおいて複数の制御及び最適化システム２００を用いてもよい。
【００４４】
さらに、図４を参照した説明のために、制御及び最適化システム２００は、単一の入力パラメータ２７０及び出力パラメータ２８０を最適化し制御する。具体的には、制御及び最適化システム２００は、差圧調整（下記に詳述する）を最適化し、制御する。しかしながら、代替的な例示的実施形態は単一の入力パラメータ２７０及び出力パラメータ２８０に限定されるものではない。その代わりに、代替的な例示的実施形態に係る制御及び最適化システム２００は、複数の入力パラメータ２７０及び出力パラメータ２８０を制御してもよい。上述したように、例示的実施形態に係る入力パラメータ２７０には、燃料流量、吸着剤流量、空気流量、水流量、石灰石流量、固体循環流量、プラント起動制御論理アルゴリズム、プラント停止制御論理アルゴリズム、並びに、燃料流量、空気流量、石灰石流量及び蒸気流量のうちの少なくとも２つの比が含まれる。さらに、出力パラメータ２８０には、発電率、ＣＯ２流量、ＣＯ２利用、ＣＯ２捕捉、ＣＯ２貯蔵、ＣＯ２隔離、負荷需要、固体輸送在庫、反応器温度、ループ温度、床温度、圧力、差圧、反応器圧力、反応器差圧、Ｈ２流量、Ｎ２流量及び合成ガス流量などが含まれるが、代替的な例示的実施形態はそれらに限定されるものではない。
【００４５】
図４を参照して、制御及び最適化システム２００は、差圧差２８０などの出力パラメータ２８０を受信する。具体的には、差圧差２８０は、ライザ差圧（Ｄ／Ｐ）３１０とシールＤ／Ｐ（図示せず）との差である。さらに具体的に言うと、シールＤ／Ｐは、ディップレッグＤ／Ｐ３２０とリターンレッグＤ／Ｐ３３０との合計である。従って、制御及び最適化システム２００は、ライザ部、つまり（図２を参照して詳細に上述した）酸化装置２０に対応する単一ループ３００の部分と、シール部、つまり（同様に図２を参照して詳細に上述した）ＳＰＣＶ１３５に対応する単一ループの部分との差を制御する。
【００４６】
詳細に上述したように、代替的な例示的実施形態に係る制御及び最適化システム２００は、２つのループを有するＣＬベースのプラントにおいて、例えば、図４及び図５に示すように、ＳＰＣＶ１３５から還元装置１０へのクロスオーバーフローを制御するために利用可能である。一方、単一ループのＣＬベースのプラントで用いられる例示的実施形態では、（図４に示すような）還元装置１０へのクロスオーバーフローは必要ない。
【００４７】
上記単一ループ３００は空気源３４０から空気３０を受け取り、固体源３５０は構成固体（図示せず）を必要に応じて単一ループ３００に供給する。動作中は、単一ループ３００に流れる（例えば「ループ」する）固体（例えばＣａＳ１２８及びＣａＳＯ４１２７）（図示せず）は、酸化装置２０で酸化され、サイクロン１３０によってＮ２８０（図２）から分離され、ＳＰＣＶ１３５へと供給される。空気源３４０からのＳＰＣＶ空気３６０の流量によって、差圧差２８０の所望の値に基づきＳＰＣＶ中を流れる固体の流量が制御される。具体的には、制御及び最適化信号は、図４に示すように、入力パラメータ２７０に応じてスロットルバルブ３７０の位置を調節することでＳＰＣＶ空気３６０の流量を最適に制御する。
【００４８】
その結果、例示的実施形態に係る制御及び最適化システム２００は、ＣＬベースの発電プラント２０５の動作中に、単一ループ３００の固体流量を効果的に制御する（図３）。さらに、図３を参照して詳細に上述したように、制御及び最適化システム２００は、ＣＬベースの発電プラント２０５のあらゆる動作中、例えば、定常状態及び過渡時に固体流量を最適に制御する。従って、例えば、空気３０及び／又は構成固体の流量など、ＣＬプロセスの複数の変数を最適に制御するために制御及び最適化システム２００を利用することで、ＣＬベースの発電プラント２０５全体の動作効率が大幅に向上する。
【００４９】
要約すれば、例示的実施形態に係るＣＬベースの発電プラントのＣＬプロセスのための制御及び最適化ツールによって、ＣＬプロセスにおける固体輸送ループが安定し、プラントの生産要件のバランスを取るよう要求された固体の反応器（例えば、還元装置及び酸化装置）への供給が大幅に向上される。それにより、固体輸送にかかる電力消費を効果的に最小化し、ＣＬプロセス及び発電プラント全体の生産性を最大にし、例えば、負荷変動、起動及び停止時のシステム運用性を最大限に伸ばし、発電プラントの信頼性及び／又は有用性を効果的に向上させる。その結果、プラント全体の経済効率を大幅に向上させつつ、プラントの廃棄物の排出量を大幅に縮小する、及び／又は、効果的に最小限に抑えるので、全体の作業コストの低減につながる。
【００５０】
例示的実施形態を参照して本発明を説明したが、その範囲から逸脱することなく本発明に様々な変更を加えることができ、その要素に均等物を代用できることが当業者には理解されるであろう。さらに、本発明の本質的な範囲から逸脱することなく、本発明の教示に様々な修正を加えて、特定の状況や材料に適用することができる。従って、本発明は、本発明を実施するために考えられる最良の形態として開示した特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明は添付の特許請求の範囲に含まれるすべての実施形態を含むことを企図している。
【図１】
2011513861.tif 000003
【図２】
2011513861.tif 000004
【図３】
2011513861.tif 000005
【図４】
2011513861.tif 000006
【図５】
2011513861.tif 000007
【国際調査報告】
2011513861.tif 000008
2011513861.tif 000009