(57)【要約】【課題】過去の実績データの相関値から効率向上に寄与するよう各要素を制御する。【解決手段】制御対象のプラントの運転状態から所定プロセス状態と各要素との相関関係を求めて相関テーブル２２に記憶し、プラントからの運転状態から各要素毎の効率を計算する相関解析部１２と、プラントの運転状態において、相関解析部が計算した所定プロセスにおける運転効率を記憶する区分化効率テーブル４と、プラントからのデータ入力に基づき、区分化効率テーブルを参照し、各要素に制御出力する最適パターン探索部１１を備えた。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象のプラントの運転状態から所定プロセス状態と各要素との相関関係を求めて相関テーブルに記憶し、上記プラントからの運転状態から上記各要素毎の効率を計算する相関解析部と、
上記プラントの運転状態において、上記相関解析部が計算した所定プロセスにおける運転効率を記憶する区分化効率テーブルと、
上記プラントからのデータ入力に基づき、上記区分化効率テーブルを参照し、上記各要素に制御出力する最適パターン探索部を備えたことを特徴とするプラント最適運転制御装置。
【請求項２】
区分化効率テーブルは、１つの要素における効率と、プラント全体の運転効率とを記憶するようにし、
最適パターン探索部は、上記プラント全体の運転効率を考慮して各要素を制御するようにしたことを特徴とする請求項１記載のプラント最適運転制御装置。
【請求項３】
相関解析部は、制御対象のプラントからのデータ入力に基づき所定プロセスに対する要素の相関を区分化して絞込み、相関テーブルに書きこむようにしたことを特徴とする請求項１記載のプラント最適運転制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、発電プラント等の運転を制御するプラント制御装置に係り、特にプラント全体を最適化するようにプラントを構成する複数の機器をそれぞれ所定の値で運転するプラント最適運転制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、予測負荷に対するプラントの最適運転制御装置において、各構成機器の効率はその構成機器の運転出力によって異なるため、一度に最適運転のための各構成機器の最適解を求めることができなかった。
この不具合をなくすことを目的として、従来の最適運転制御装置においては線形計画法を用いて繰り返し最適演算を行なうことで最適解を求めていた。
図９は例えば、特開平５−１００７１２に示された従来の最適運転スケジューリング装置であり、予め対象プラント９４の種々の負荷に対する、プラントを構成する各構成機器運転の最適解の計算結果を求める最適解計算部９３と負荷と最適解の対応が記憶されている負荷／最適解対応テーブル９２、および初期設定部９１とを有している。
【０００３】
このスケジューリング装置の最適解計算部では、各構成機器の効率を運転量−効率特性曲線に基づき算出し、負荷および算出された機器効率ともとに運転量の最適解を線形計画法によって求める。求めた値が運転量の初期解と一致するならばこれを最適解とみなし、一致しない場合は新しく算出した運転量を初期値として再度上記ステップを繰り返し求めることになる。さらに計算回数を最小限とし、高速に最適解を計算させるために過去に計算して蓄積された負荷／最適解対応テーブルに問い合わせ、該テーブルから初期値を設定している手段を有する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来のプラント最適運転制御装置における最適解計算手法は上記のように構成されており、制御モデルと機器設計値に基いた解析手法であったため、該発電プラントの置かれている立地条件、気象条件といったプロセスデータ以外の重要なパラメータが考慮されていないので、必ずしも実プラントの最適運転状態にならないという課題がある。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、実際のプラントの効率に影響を与える種々の条件を考慮し、過去に運転された運転データに基いて最適制御値を知り、最適効率のプラント運転制御を行う装置を得る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るプラント最適運転制御装置は、制御対象のプラントの運転状態から所定プロセス状態と各要素との相関関係を求めて相関テーブルに記憶し、プラントからの運転状態から各要素毎の効率を計算する相関解析部と、
プラントの運転状態において、相関解析部が計算した所定プロセスにおける運転効率を記憶する区分化効率テーブルと、
プラントからのデータ入力に基づき、区分化効率テーブルを参照し、各要素に制御出力する最適パターン探索部を備えた。
【０００７】
また更に、区分化効率テーブルは、１つの要素における効率と、プラント全体の運転効率とを記憶するようにし、最適パターン探索部は、プラント全体の運転効率がよくなるよう各要素を制御するようにした。
【０００８】
また更に、相関解析部は、制御対象のプラントからのデータ入力に基づき所定プロセスに対する要素の相関を区分化して絞込み、相関テーブルに書きこむようにした。
【０００９】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
過去の運転データに基づき、またプラント制御装置の各構成要素が効率に及ぼす過去の影響実績に基づき、最適動作点を指示制御するプラント最適運転制御装置の構成と動作を説明する。
図１はこの発明の実施の形態１におけるプラント最適運転制御装置の構成を示す全体構成図である。図において、２は制御対象のプラントで、その詳細として、１４はプラント２内に設置されたセンサーで、プラント２の動作状態を検出し、出力する。同じく１６はプラント制御部で、後に述べる指示制御出力で制御される。その結果、プラント２は最適解１５の状態で運転が維持される。また１は最適制御装置で、その詳細として、１３はセンサーからのデータ入力に対応した各構成要素の過去の運転データを記憶する運転データベースである。１２はこの運転データベース１３とセンサー１４からのデータ入力に基づいてある変数に対する要素の相関度を求める相関解析部、２２は、こうして求めた各構成要素の相関係数を記憶する相関テーブルである。４は、各変数に対する構成要素の稼動効率を記憶する区分化効率表、１１は、センサー１４からのデータ入力に対して、これらの相関テーブル２２と区分化効率表４を参照して、統計的手法でプラント・システムの効率が所定の値になる点を探索し、この探索した動作点となるよう、プラント制御部１６に指示制御出力する最適パターン探索部である。
【００１０】
３はマンマシン・インターフェースで、例えば発電プラントにおける発電電力量、条件設定等を入力し、また相関値が得られにくい要素の運転条件を指定し、入力する。
この構成による最適運転制御装置の動作を説明する。
動作は、相関係数の把握と、相関係数を得た後の最適パターン探索の２つに大別できるが、先ず相関係数の解析動作から述べる。
図２はその動作を説明する図であり、運転データベースから関連があると推定されたデータを集めたプロセスデータテーブル２１に基づいて相関係数を計算する。例えばタービンについて効率を求めて、相関テーブル２２に記入する。即ち相関解析部１２は、プラントが運転状態にあって変動が生じている場合に、その変動の前後の注目する要素の運転データを解析する。例えば上記タービンが要素である場合、そのタービンに供給される蒸気量や温度、冷却水温度と、出力側の回転数やトルクに着目してタービンの各相関値を解析する。
これらの解析の際に、最初は、現プラントの各要素毎の制御モデルに基づいて入出力の関係と影響パラメータとから効率の演算が得られ、更に現に得られるデータの、影響度の大きい２，３のデータから回帰して制御モデルの入出力関係式と関係式におけるパラメータ値を修正している。即ち常に現プラントの運転状態から各要素毎の効率とそれに及ぼす重要データ値の関係が制御モデルを修正した入出力関係式に基づいて常に得られている。これは図２における相関解析部１２が行なっている。従って運転データベース１３には、単なる相関係数だけでなく、これらの修正入出力関係式が記憶されている。
【００１１】
こうして得られた相関値は、例えば図３のように得られ、図３（ａ）のように変数間に関連性が高ければ結果である分布図３１のようになり、図３（ｂ）のように変数間に関連性があまりなければ結果である分布図３２のようになる。従って相関解析部１２は、相関性が高い結果３１を相関テーブル２２にその要素名と変数名とを組にして、相関値が大きい順に記憶していく。この場合の相関係数は次の式（１）で与えられ、式（１）中のｙとｘは図３の縦軸の変数と横軸の変数を表し、ｉはｉ番目の変数を表し、バーは平均を表す。
なお、相関が低い要素に対しては、マンマシン・インターフェース３から変数と要素の対応付けを行う。
【００１２】
【数１】
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【００１３】
この式（１）において、相関係数の絶対値は最大１であり、関連性が強いほど１に近づく。しかし相関係数は線形的な関連性の強弱を測定することはできるが、例えば２次関数の関係になると、相関性を測定できない。
また同時に相関解析部１２は、効率表を作成する。図４はその動作を説明する図であり、プラントの運転状況に時系列で追従して効率のデータを集め、分布表４１を作成する。この場合、図４または図５に示す要素、例えばタービンの機器効率を作成し、区分化効率表４の１つである分布表４１に記憶される。
図５において、効率データ５１は多くの時系列データが記録されているが、後の最適制御のためにはもっと少ない効率データの方が都合がよいので、更にサンプル点を例えば温度を１度毎に区分（カテゴライズ）し、更に図８に示すように出力指定指示を各温度で例えば効率のよい順に１０点に絞り込むと、図４の区分化分布表４２が作成される。もちろんこうした温度の刻み、出力指示点数は、プロセスによって異なるので、マンマシン・インターフェース３等から入力してもよい。
【００１４】
なお上記手法により抽出された機器効率の高位点は、着目した機器の効率に対しては最適効率であるが、プラント全体の効率とは必ずしも一致しているわけではない。図６はあるプロセス状態量（変数）とある機器効率との関係と、更にプラント全体の効率との関係を示す図である。上記絞込み処理によって得られたカテゴライズされたプロセス状態量に対する機器効率から、簡単のためにあるプロセス状態量に対する機器効率６１に着目する。機器効率６１とそれに対応する発電プラント効率６２の関係を見ると、機器効率６１の最高点よりも中間値あたりで発電プラント効率が最高点に達している。このような場合には最適な機器効率としては、機器効率６１の最高位部分を選択するのではなく、機器効率６１に対するプラント効率６２の関係から発電プラント効率の高位から順に数点選び出し、それに対応する機器効率６３を機器効率の最適運転パターンであるとすることが妥当である。この機器効率６３をあるプロセス状態量のときの機器効率の最適運転パターンであるとする。上記操作をすべてのプロセス状態量に対して実施する。
【００１５】
図７における分布表７１は図４における分布表４２をプロセス状態量のカテゴリ毎に、発電プラント効率で降順にソートした表である。分布表７１の各カテゴリ毎に、発電プラント効率の高いものから数点（図７では３点）ずつ抽出することにより分布表７２を作成する。
図８は機器効率の高いものから１０点抽出した状態のプロセス状態量に対する機器効率の分布図８１と分布図８１からさらに対応する発電プラント効率の高位から３点抽出した状態のプロセス状態量に対する機器効率の分布図８２である。さらに曲線８３はグラフ８２の各点を最小二乗法により近似させた近似曲線である。この近似曲線の関数が発電プラント効率最適化関数である。
【００１６】
次に最適パターン探索動作を述べる。
図１において、プラント２の運転状態はセンサー１４により検出されて運転データベース１３に入力される。そして上記のように相関解析部１２により、各運転要素毎に効率または所定変数に対する相関係数として解析されて相関テーブル２２と区分化効率表４に記憶される。
この状態で最適パターン探索部１１は区分化効率表４を参照して、各運転要素毎に最適効率となるよう要素入力をプラント制御部１６に対して制御指示出力する。区分化効率表４に記載がある運転要素に対しては、テーブル参照で直ちに指示ができ、従来のようなシミュレーションや計算の必要がない。
またある変数に対して相関係数が算出されている要素に対しても、同様に該当する変数の最適値が定まると、直ちに制御指示が行える。上記したように相関係数が定まらない要素に対しては予め関係をマンマシン・インターフェース３から指定しておくので、これも遅れがなく適切な制御値を指示できる。
【００１７】
最適パターン探索部１１は気温、海水温度、風速などの現在の条件をもとに、最適解１５を算出し、これをもとにプラント制御部１６が機器を制御し、発電プラントの運転状態を最適に制御することを可能とする。
以上のように、機器の効率とプラント全体の効率という線形関係にない複数のパラメータの効率をともに高位にする手法として本発明の最適運転パターン探索手段は有効であり、従来のように繰り返し計算を必要としないことから高速に最適解を見つけることが可能であり、リアルタイムに制御するシステムにとって有効である。
【００１８】
実施の形態２．
複数のポンプ場へ水を送る送水システムにおいては、水位を安定させるというパラメータと電力料金コストをできるだけ低く押さえるという２つの線形関係にないパラメータを考慮して制御する必要がある。この場合にも過去の運転データから水位を安定して運転できたパターンのうちから電力コストを低位に押さえることができたパターンを最適運転パターンとすることにより、該送水場の特性を活かした最適運転制御を可能とする。
【００１９】
【発明の効果】
以上のようにこの発明のプラント最適運的制御装置によれば、過去の実データに基づく各運転構成要素の効率または相関値からプラント全体の運転効率を定めて、この値になるよう各要素を運転制御するので、事前のシミュレーションが不要で、周囲環境条件に適合した最適制御が直ちに得られる効果がある。
【００２０】
また更に、相関計算により各要素と効率に結びつく変数との関連が明らかになり、全ての運転要素に実状態に適合した適切な制御ができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】個のは地名の実施の形態１におけるプラント最適運的制御装置の構成を示す図である。
【図２】実施の形態１における相関解析部の動作を説明する図である。
【図３】相関関係の強弱を説明する図である。
【図４】実施の形態１における機器効率のテーブル作成を説明する図である。
【図５】実施の形態１における機器効率をパラメータに対して図面化した図である。
【図６】実施の形態１における機器効率とプラント全体の効率の関係を示す図である。
【図７】実施の形態１における他の効率の区分化を説明する図である。
【図８】実施の形態１における区分化機器効率をパラメータに対して図面化した他の図である。
【図９】従来の最適運転スケジューリング装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
１　最適制御装置、２　プラント、３　マンマシン・インターフェース、４　区分化効率表（分布表）、１１　最適パターン探索部、１２　相関解析部、１３運転データベース、１４　センサー、１５　最適解、１６　プラント制御部、２１　プロセスデータテーブル、２２　相関テーブル、３１　大きい相関係数の分布図、３２　相関係数が不明の分布図、４１　プロセス状態量区分化分布表、４２　機器効率を絞った分布表、５１　機器効率の連続分布図、５２　機器効率の区分化分布図、６１　あるプロセス状態量の機器効率例、６２　機器効率６１に対応するプラント効率、６３　プラント効率６２に対応する機器効率、７１　ソート分布表例、７２　昇順３点抽出分布表例、８１　分布表７１の冷却水温度に対する機器効率分布図、８２　分布表７２の冷却水温度に対する機器効率分布図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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