(57)【要約】【課題】石炭焚きボイラを有する火力発電プラントにおいて、燃焼制御のオンライン最適化を目的として、ＣＯ、ＮＯｘ濃度の変化を、ニューラルネットを用いてシミュレーションする場合、炭種切り替えの状況をオンラインで把握することが困難であった。さらに、複数の炭種に対して、ＣＯ、ＮＯｘ濃度を精度良く推定することが可能なニューラルネットルを構築することが困難であった。【解決手段】プラント計測値を入力として、使用されている炭種の情報を得るためのニューラルネットを構築し、さらに、プロセス値とＣＯ、ＮＯｘ濃度との関係を学習したニューラルネットを炭種ごとに構築する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットを用いて石炭焚きボイラから排出されるガス成分の濃度を推定する方法であって、炭種ごとに用意した複数のニューラルネットと、炭種割合判定用のニューラルネットを用いて推定することを特徴とする石炭焚きボイラのガス濃度推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の石炭焚きボイラのガス濃度推定方法において、前記炭種割合判定用のニューラルネットを用いて燃料として投入されている石炭の炭種の混合割合を推定し、この混合割合を用いて、前記炭種ごとに用意した複数のニューラルネットが出力したガス濃度の推定値を加重平均し、炭種変更時のガス成分の濃度を推定することを特徴とする石炭焚きボイラのガス濃度推定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の石炭焚きボイラのガス濃度推定方法において、前記炭種割合判定用のニューラルネットの学習では、燃料として投入されている石炭の炭種が同一種である期間のデータを用いて、該炭種の傾向を学習することを特徴とする石炭焚きボイラのガス濃度推定方法。
【請求項４】
ニューラルネットを用いて石炭焚きボイラから排出されるガス成分の濃度を推定する装置であって、炭種ごとに用意した複数のニューラルネットと、炭種割合判定用のニューラルネットと、前記炭種割合判定用のニューラルネットにより推定された混合割合を用いて前記炭種ごとに用意した複数のニューラルネットが出力したガス濃度の推定値を加重平均する加算器を備えたことを特徴とする石炭焚きボイラのガス濃度推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の石炭焚きボイラのガス濃度推定装置において、前記炭種割合判定用のニューラルネットを用いて燃料として投入されている石炭の炭種の混合割合が推定され、この混合割合を用いて、前記加算器で前記炭種ごとに用意した複数のニューラルネットが出力したガス濃度の推定値が加重平均されて、炭種変更時のガス成分の濃度が推定されることを特徴とする石炭焚きボイラのガス濃度推定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の石炭焚きボイラのガス濃度推定装置において、前記炭種割合判定用のニューラルネットの学習では、燃料として投入されている石炭の炭種が同一種である期間のデータを用いて、該炭種の傾向を学習することを特徴とする石炭焚きボイラのガス濃度推定装置。
【請求項７】
請求項４に記載の石炭焚きボイラのガス濃度推定装置において、燃料として投入されている石炭の炭種混合割合の推定値、または、ガス濃度の成分の推定値を表示する表示装置を備えたことを特徴とする石炭焚きボイラのガス濃度推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、火力プラントの構成要素の一つである石炭焚きボイラのガス成分の濃度、特にＣＯ濃度、ＮＯｘ濃度を、ニューラルネットを用いて推定する方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
石炭焚きボイラは燃料として石炭を使用する。石炭焚きボイラを有する火力発電プラントでは、ボイラから排出される環境汚染物質であるＣＯ、ＮＯｘの濃度を規定値以下にしなければならない。ＣＯとＮＯｘの生成量は相反する関係にあり、空気（又は酸素）過剰であればＮＯｘの生成量が多くなり、逆に空気が不足していればＣＯの生成量が多くなる。最近の石炭焚きボイラでは、ＣＯとＮＯｘの両者を低減し、かつ燃焼効率を向上させるため、空気を段階的に送り込む二段燃焼を行う。この燃焼制御では、空気量の調整、バーナ燃焼パターンの選択などを行い、最適な燃焼状態をつくる。燃焼制御の最適化のための調整、例えば、制御ゲインの調整、バーナ燃焼パターンの計画などはオフラインであらかじめ実施しておく。
【０００３】
ただし、このようにして前もって調整された燃焼条件は、代表的な運転モードに対して最適化されたものであり、大まかな運転計画でしかない。これに対して、時々刻々と変わる負荷要求値、大気条件、燃料特性などの運転条件に対応して、プラント運転の最適化、すなわち、ＣＯ、ＮＯｘ濃度を許容範囲内に抑えながら、燃焼効率を最大化することが、経済的な観点から要求される。
【０００４】
これを実現するには、現在の運転条件をベースとして、制御デマンド変更に対するＣＯ、ＮＯｘ濃度の変化をオンラインでシミュレーションできることが必要である。つまり、計測データから得られる現在の運転条件に対して、制御デマンドを変更した場合の燃焼効率と環境負荷物質の排出量を評価し、両者の点を鑑みて最適な制御ポイントを探索する機能が必要である。
【０００５】
ＣＯ、ＮＯｘ濃度を推定する方法としては、ニューラルネットのような学習型のアルゴリズムを基に、実機データを用いて各運転条件とガス濃度の変化傾向との関係をモデリングする方法がある。この方法の場合、実機データがあれば、その実機の特性に応じてＣＯ、ＮＯｘ濃度の推定モデルが容易に作成できるので、よく適用される方法の一つである。また、モデルでＣＯ、ＮＯｘ濃度を推定する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１３２９０２号公報（要約）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、ボイラから排出されるＣＯ、ＮＯｘ濃度は、同じ燃焼条件であっても、石炭の種類（以下、炭種という）で異なる。発電所の運用形態としては、運転中でもミル（粉砕機）に送る炭種が変わることがあり、この場合、炭種が変更されてから暫くは、変更前と変更後の炭種が混在した状態になる。つまり、炭種Ａから炭種Ｂに切り替わる際の過渡的な状態が存在する。
【０００８】
このような運転条件に対しても運転の最適化は要求されるため、ＣＯ、ＮＯｘ濃度の推定モデルは、全ての炭種のみならず、複数の炭種が混在した条件に対しても高い推定精度が要求される。このため、ＣＯ、ＮＯｘ濃度を推定するニューラルネットは全ての炭種に対応するのに加えて、炭種を変更している過渡状態の場合も考慮し、少なくとも二種類の炭種が混在した状態でも対応しなければならない。
【０００９】
しかしながら、このような種々の状態の全てにニューラルネットを精度良く対応させるには限界があり、結果としてモデルの推定精度が低くなるという問題があった。
【００１０】
さらに、プラント運転中に炭種の切り替わりをオンラインで計測することが困難であるという問題がある。炭種切り替えのタイミングに関して得られる情報としては、貯炭設備に別な種類の石炭を貯蔵したので、まもなく切り替わるであろうという類推的な情報のみである。前記したように複数の炭種が混在した過渡状態における炭種の混合割合を計測することはもとより、新たな炭種にいつ切り替わったのかを判断することでさえ困難である。
【００１１】
このため、実機データを用いてオンラインでＣＯ、ＮＯｘ濃度を推定するとき、投入されている燃料の炭種に関する情報をオンラインで得ることが困難であるという問題があった。
【００１２】
本発明の目的は、種々の炭種について過渡状態も含めて精度良くＣＯ、ＮＯｘ濃度を推定できるようにした石炭焚きボイラのガス濃度推定方法及び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】
本発明は、ニューラルネットを用いて石炭焚きボイラから排出されるガス成分の濃度を推定する方法において、炭種ごとに用意した複数のニューラルネットと、炭種割合判定用のニューラルネットを用いて推定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、ニューラルネットを用いて石炭焚きボイラから排出されるガス成分の濃度を推定する装置において、炭種ごとに用意した複数のニューラルネットと、炭種割合判定用のニューラルネットと、前記炭種割合判定用のニューラルネットにより推定された混合割合を用いて前記炭種ごとに用意した複数のニューラルネットが出力したガス濃度の推定値を加重平均する加算器を備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明では、炭種ごとにニューラルネットを用意し、その炭種のみに特化してＣＯ、ＮＯｘ濃度推定のためのモデリングを行い、推定精度を向上させる。さらに、炭種の混在状態を考慮して、現在使用されている各炭種の混合割合を推定するためのニューラルネットも併せて用意する。このニューラルネットが推定した炭種割合を基に、炭種ごとのニューラルネットが出力したＣＯ、ＮＯｘ濃度の推定値を加重平均し、最終的な推定値とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明では、ニューラルネットは各炭種に特化してモデリングを行えばよいので、それぞれのニューラルネットの推定精度が向上し、最終的なＣＯ、ＮＯｘ濃度の推定精度も向上できる。また、計測値から得るのが困難な炭種の情報もニューラルネットにより類推できるので、炭種を変更した場合にも、正確なＣＯ、ＮＯｘ濃度を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は、本発明の実施例に係るオンラインガス濃度推定装置１の構成を示す図である。オンラインガス濃度推定装置１はコンピュータである。プロセス値データベース（プロセス値ＤＢ）１１には、ニューラルネットの推定処理に使用するプラント計測値のトレンドデータが格納されている。運転条件設定部１３は、ニューラルネットの推定処理において、運転条件に対応した入力データをガス濃度推定部１２に設定する。ガス濃度推定部１２には、ＣＯとＮＯｘ濃度を推定するためのニューラルネットが格納されている。ガス濃度推定部１２の出力は石炭焚きボイラの制御システムに取り込まれ、燃焼制御の最適化に利用される。また、ガス濃度推定部１２の出力の一部は、表示制御部１４にも取り込まれ、表示装置２に表示される。
【００１９】
図２に、ガス濃度推定部１２の構成を示す。ガス濃度推定部１２は、複数のニューラルネットで構成されている。前記したように、本発明では炭種ごとに特化したニューラルネットを用意する。
【００２０】
図２において、炭種Ａ用ガス濃度推定ニューラルネット２２、炭種Ｂ用ガス濃度推定ニューラルネット２３が、それぞれの炭種に対応したニューラルネットであり、入力データに応じてＣＯとＮＯｘ濃度の推定値を出力する。
【００２１】
炭種割合判定用ニューラルネット２１は、入力データを基に炭種の混在割合を推定する機能を持つ。炭種割合判定用ニューラルネット２１の出力は、前記の炭種ごとに用意した各ニューラルネットに対応しており、それぞれの炭種の混在割合を出力する。この出力値は、加算器４１における加重係数として設定される。つまり、ガス濃度推定用のニューラルネットがそれぞれの炭種を条件としてＣＯ、ＮＯｘ濃度を推定し、加算器４１において混在割合に応じた加重平均処理が行われる。
【００２２】
以上が本実施例に係るガス濃度推定装置全体の大まかな説明であるが、次に、この装置で使用される各ニューラルネットの詳細を説明する。
【００２３】
最初に、炭種割合判定用ニューラルネット２１について、図３を用いて説明する。
【００２４】
炭種割合判定用ニューラルネットは、プロセス値ＤＢに格納されたプラントの計測データを用いて、現在、燃料として投入されている微粉炭の炭種を混在状態も含めて判定する。炭種割合判定用ニューラルネットの出力ユニット３１では、それぞれ炭種Ａ、炭種Ｂ、炭種Ｃに対する混在割合を数値で出力する。図３では、各出力ユニットが０．８０、０．１５、０．００の値を出力しているが、この値をそのまま混在割合として使用するのではなく、合計が１．０になるように規格化処理を行う。この例では、規格化処理によって０．８４、０．１６、０．００が得られており、現在の投入燃料は、炭種Ａが８４％、炭種Ｂが１６％の状態で混在していると判定している。
【００２５】
炭種割合判定用ニューラルネット２１の入力には、炭種の違いによる影響が表れるプロセス値を設定する。例えば、ＣＯ濃度、ＮＯｘ濃度、ミルモータ電力、ボイラ吸収熱量（ボイラ入口・出口の蒸気状態から計算）、一次空気流量（非計測の場合は一次空気ファン動力など）、二次空気流量、二段燃焼用空気流量比、負荷、燃料流量などがある。
【００２６】
次に、上記処理を実現するための炭種割合判定用ニューラルネットの学習方法を説明する。
【００２７】
炭種割合判定用ニューラルネットの学習処理には実測データを用いるが、入力値であるプロセス値に加えて、出力値である炭種の混在割合の値も必要である。しかし、前記したように炭種に関する計測値はないので、出力に関しては実測データを使用することはできない。このため、貯炭設備に炭種を貯蔵して十分に時間が経過し、現在の投入燃料は同一の炭種のみであると予想される期間における実測データを使用して、ニューラルネットの学習を行う。例えば、投入燃料が炭種Ａのみであると予想された場合、ニューラルネットの学習では炭種Ａに相当する出力ユニットに１．０、他の出力ユニットに０．０を設定して、このときのプロセス値との関係性を学習する。同様に、炭種Ｂ、炭種Ｃについても学習する。
【００２８】
このような方法で学習を行った炭種割合判定用ニューラルネットは、投入燃料が同一炭種の場合のプロセス値に対しては、その炭種に対応するユニットのみで１．０を出力し、他のユニットは０．０を出力する。また、複数の炭種が混在している場合でも、ニューラルネットが持つ内挿的な機能により、それぞれの炭種が含まれる割合に応じてユニットの出力値が大きくなる。
【００２９】
このようにして、プロセス値を基に、投入燃料の炭種に関する情報をオンラインで評価することが可能になる。
【００３０】
次に、ガス濃度推定用ニューラルネットについて説明する。
【００３１】
ガス濃度推定用ニューラルネットは、燃焼条件に相当するプロセス値を入力として、そのときのＣＯ、ＮＯｘ濃度を出力する。入力と出力との関係は、炭種ごとに学習する。
【００３２】
学習処理では、プラントの計測値のみを使用する。ただし、前記の炭種割合判定用ニューラルネット２１の学習と同様に、燃料が同一炭種のみと予想される期間のデータを用いて学習を行う。このようにして炭種ごとのニューラルネットを構築する。ニューラルネットの入力としてはＣＯ、ＮＯｘ濃度に関連のあるプロセス値、例えば、一次空気流量（非計測の場合は一次空気ファン動力など）、二次空気流量、二段燃焼用空気流量比、負荷、燃料流量、バーナ操作条件、大気条件（温度、圧力、湿度）などを設定する。炭種ごとに用意したガス濃度推定ニューラルネットで、入力として使用するプロセス値は全て共通である。
【００３３】
推定処理では、プラント計測値のみではなく、石炭焚きボイラ制御システムからの信号も使用する。これは、制御システムがオンラインで制御最適化を行うために、制御デマンドを変更したときのＣＯ、ＮＯｘ濃度の推定値を取り込むからである。例えば、現在の運転条件に対して、空気流量などの燃焼条件を変えた場合のＣＯ、ＮＯｘ濃度を推定し、これらの濃度とプラント効率の推定値から最適な制御ポイントを探索する。
【００３４】
制御システムによる燃焼制御最適化の処理では、図１に示した運転条件設定部１３が、制御デマンドに応じてニューラルネットの入力値を変化させる。つまり、ニューラルネットの入力に設定するプロセス値のうち、制御条件に対応するプロセス値を制御システムからの命令に応じて変更する。例えば、一次空気流量を変えたときのＣＯ、ＮＯｘ濃度の変化傾向を解析する場合には、運転条件設定部１３がニューラルネットの入力のうち、一次空気流量の値を更新させる。
【００３５】
以上の処理で、ガス濃度推定部１２が出力したデータは、表示制御部１４に取り込まれ、表示装置２に出力される。図４は表示装置２の表示例である。図４では、炭種が切り替わったときのＣＯ、ＮＯｘ濃度及び燃料として投入されている炭種の割合をトレンドとして示している。ＣＯとＮＯｘ濃度については、各炭種の排出割合についてもトレンド化している。
【００３６】
以上に説明した処理によって、制御システムによる燃焼制御最適化のためのＣＯ、ＮＯｘ濃度の推定処理を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明に係るオンラインガス濃度推定装置の構成図である。
【図２】本発明のガス濃度推定装置におけるガス濃度推定部の構成図である。
【図３】本発明のガス濃度推定装置における炭種割合判定用ニューラルネットの構成図である。
【図４】表示装置の表示例を示した図である。
【符号の説明】
【００３８】
１…オンラインガス濃度推定装置、２…表示装置、１１…プロセス値データベース、１２…ガス濃度推定部、１３…運転条件設定部、１４…表示制御部、２１…炭種割合判定用ニューラルネット、２２…炭種Ａ用ガス濃度推定ニューラルネット、２３…炭種Ｂ用ガス濃度推定ニューラルネット、３１…炭種割合判定用ニューラルネットの出力ユニット、４１…加算器。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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