(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の測定変量によって複数の操作端を制御するカスケードループにおいて、制御調節器の複数の制御パラメータを自動調節する方法であって、
各測定変量について、（Ａ）制御時間と制御量の最適パターンを予め設定し、（Ｂ）模擬パターン設定手段が、最適パターンを基準に複数の制御パラメータの各々を増加、維持又は減少させて相互に異なる複数の模擬パターンを自動設定し、（Ｃ）対象プラントを運転して、選択手段が、制御時間と制御量の関係から実パターンを求め、前記複数の模擬パターンの中から前記実パターンに相当する模擬パターンを選択し、（Ｄ）増減決定手段が、複数の制御パラメータの増減方向を、選択した模擬パターンの最適パターンに対する増減の方向と逆方向に決定するとともに、その増減量を決定し、
次いで、（Ｅ）加重平均手段が、各測定変量に対する各制御パラメータの増減方向と増減量を、重要度を加味して加重平均する、ことを特徴とするカスケードループの制御パラメータ自動調整方法。
【請求項２】
前記模擬パターンの設定は、対象プラントのシミュレーション又は実機のステップ応答試験による、ことを特徴とする請求項１に記載の制御パラメータの自動調整方法。
【請求項３】
対象プラントの時定数を算出し、該時定数を所定数で分割して制御時間の間隔を設定する、ことを特徴とする請求項１に記載の制御パラメータの自動調整方法。
【請求項４】
前記模擬パターンは、面積偏差、減衰程度、オーバーシュート及び振動程度を特徴量として設定され、各特徴量をメンバーシップ関数を用いてファジイ評価する、ことを特徴とする請求項１に記載の制御パラメータの自動調整方法。
【請求項５】
対象プラントが火力発電プラントである場合、前記制御調節器はＰＩ調節器であり、前記複数の測定変量は、発電機出力、主蒸気圧力、主蒸気温度、再熱蒸気温度、排ガスＯ2 であり、各測定変量について、（Ａ）前記ファジイ評価により、面積偏差、減衰程度、オーバーシュートの３つの特徴量の大きさに応じて、それぞれ「小」「中」「大」の評価値を定めて、複数の模擬パターンを選択し、（Ｂ）前記各模擬パターンに応じて比例ゲインＰと積分時間Ｉの増減方向を増加、保持又は減少として決定し、（Ｃ）更に、振動程度の大きさに応じて「小」「中」「大」の評価値を定め、これに対応して比例ゲインＰの増減方向を増加、保持又は減少として決定し、（Ｄ）前記ＢとＣの結果を加算して、比例ゲインＰと積分時間Ｉを増減又は保持する方向とその量を決定し、次いで、（Ｅ）各測定変量に対する各制御パラメータの増減方向と増減量を、重要度を加味して加重平均する、ことを特徴とする請求項４に記載の制御パラメータの自動調整方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御調節器の制御パラメータを自動設定する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
火力発電プラントにおいては、高効率化、省力化、運用の多様化、保守性向上、環境保全などのニーズに対し、高温高圧化、全自動化、燃料の多様化などの機能を追加することにより運用の高度化が図られている。また、各種海外炭を燃料とする石炭焚火力発電プラントの増加に従い、炭種により異なる水分量、粉砕性、灰付着特性などに起因するボイラ特性変化などに柔軟に対応できる制御システムが求められている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
これらの要望を満たすために、火力発電プラントの制御システムも、高度化、高機能化が進められているが、制御調節器としては、ＰＩ（比例・積分）調節器を用いたものが依然として主流であり、このＰＩ調節器の制御パラメータ（比例ゲインＰと積分時間Ｉ）を主に調整員の経験に基づき従来設定していた。
【０００４】
そのため火力発電プラントにおける試運転調整において、以下の問題点があった。
▲１▼試運転調整を短期間に円滑に完了させるためには、熟練した調整員が不可欠であるが、プラント数の増加、プラント出力の大容量化に伴い熟練者調整員の不足が深刻化しており、プラントの操業にも影響が生じるおそれがある。
▲２▼プラント全体の制御システム（ＡＰＣ:Automatic Power Plant Control System ）が高度化、高機能化し、調整員が全ての内容を把握しきれない状況にある。
▲３▼コスト低減のため、試運転期間の短縮が強く要望されている。
【０００５】
更に、試運転調整後も、以下の課題が生じている。
▲４▼炭種が短期間（数週間から数カ月）で変化し、かつ炭種により含有水分量、粉砕性、灰付着特性、燃料比などが異なるので、炭種切替え毎に制御パラメータを再調整する必要がある。
▲５▼炭種が同一でも、石炭水分量が、天候（雨、雪など）の影響を受け、これにより出炭特性が変化する。
▲６▼石炭の運用は一炭種だけでなく混炭も行うため混炭後の石炭性状が明確に把握できない。
▲７▼石炭は、石炭ヤード、バンカ、ベルトコンベア、ミル等を経由するため、どの時点で炭種が切り替わったのが明確でない。
【０００６】
上述した種々の問題点を解決するために、制御調節器の制御パラメータを自動設定することが従来から強く要望されており、種々の手段が既に提案されている（例えば、特開平４−２９４４０２号、特開平５−１４３１１３号、特開平５−１７３６０５号、特開平５−３２４０１１号、特開平６−１３１１００７号、特開平７−２６８００６号、等）。
【０００７】
しかし、かかる従来の手段、例えば特開平５−１７３６０５号の「内燃機関の回転速度ＰＩＤ制御器用ゲイン調整装置」ではファジイ理論や学習機能を用いているが、基本的にＩＦ〜ＴＨＥＮ〜形式の複合命題で記述され、多数のルールの各々は人間が経験に基づく知識やノウハウを用いて作成されていた。そのため、従来の手段を特定のプラント（例えば火力発電プラント）に適用するためには、熟練した調整員のノウハウを正確に分析して多数の論理式を作成し、それぞれに適当な命令を作成する必要があった。
【０００８】
そのため、従来の手段では、熟練した調整員のノウハウが不可欠であり、プラント全体の制御システムの把握が必要であり、かつ多数の炭種の含有水分量、粉砕性、灰付着特性、燃料比等の特性に対応してＩＦ〜ＴＨＥＮ〜形式の複合命題における設定量を適切に設定する必要があり、試運転や再調整に長期間を要する問題点があった。
【０００９】
更に特に、複数の測定変量によって複数の操作端を制御するカスケードループでは、１つの操作端（例えばボイラマスタ）の制御パラメータを変化させることにより、発電機出力、主蒸気圧力、主蒸気温度、再熱蒸気温度、排ガスＯ2 等の複数の測定変量が影響を受けるため、プラントの制御特性は一層複雑となり、それぞれを短時間で最適パターンに近づけることが極めて困難となる。
【００１０】
本発明はかかる問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、プラント全体の制御システムの把握を必要とせず、熟練度を必要とせずに誰でも、短時間に容易に使用でき、かつ短時間に短い制御ステップで最適パターンに近づけることができる制御パラメータの自動調整方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、複数の測定変量によって複数の操作端を制御するカスケードループにおいて、制御調節器の複数の制御パラメータを自動調節する方法であって、各測定変量について、（Ａ）制御時間と制御量の最適パターンを予め設定し、（Ｂ）模擬パターン設定手段が、最適パターンを基準に複数の制御パラメータの各々を増加、維持又は減少させて相互に異なる複数の模擬パターンを自動設定し、（Ｃ）対象プラントを運転して、選択手段が、制御時間と制御量の関係から実パターンを求め、前記複数の模擬パターンの中から前記実パターンに相当する模擬パターンを選択し、（Ｄ）増減決定手段が、複数の制御パラメータの増減方向を、選択した模擬パターンの最適パターンに対する増減の方向と逆方向に決定するとともに、その増減量を決定し、次いで、（Ｅ）加重平均手段が、各測定変量に対する各制御パラメータの増減方向と増減量を、重要度を加味して加重平均する、ことを特徴とするカスケードループの制御パラメータ自動調整方法が提供される。
【００１２】
この方法により、各測定変量（例えば、発電機出力、主蒸気圧力、主蒸気温度、再熱蒸気温度、排ガスＯ2 ）について、（Ａ）の制御時間と制御量の最適パターンを予め設定するだけで、（Ｂ）〜（Ｄ）のステップは、コンピュータを用いて自動設定することができるので、熟練度を必要とせずに誰でも、短時間に容易に使用することができる。なお、この最適パターンは各測定変量について共通であってもよい。また、（Ｅ）のステップでは、重要度を加味して自由に加重平均することにより、全体の測定変量をバランスよく制御することができる。更に、この方法は、対象プラントから模擬パターンと実パターンを求めることができれば、それ以上のプラント全体の制御システムの把握を必要としない。従って、上述した火力発電プラント等に限定されず、カスケードループの制御調節器を用いる他の一般のプラント又は装置にもそのまま適用することができる。
【００１３】
本発明の好ましい実施形態によれば、前記模擬パターンの設定は、対象プラントのシミュレーション又は実機のステップ応答試験による。すなわち、火力発電プラント等のように、精度の高いシミュレーションシステムが確立している場合にはこれを用いることにより、極めて短時間に模擬パターンを設定することができる。また、シミュレーションシステムが確立していない場合でも、実機を用いてステップ応答試験を行うことにより、プラント全体の制御システムの把握を必要とせずに、正確に模擬パターンを設定することができる。
【００１４】
また、対象プラントの時定数を算出し、該時定数を所定数で分割して制御時間の間隔を設定することが好ましい。この時定数の算出は、シミュレーション又は実機のステップ応答試験のいずれであってもよい。このように時定数に応じて制御時間の間隔を設定することにより、プラント特性に左右されることなく、ほぼ同一のステップ数で同一の特性を得ることができる。
【００１５】
前記模擬パターンは、面積偏差、減衰程度、オーバーシュート及び振動程度を特徴量として設定され、各特徴量をメンバーシップ関数を用いてファジイ評価するのがよい。このようにプラントにおいて重要な特徴量である面積偏差、減衰程度、オーバーシュート及び振動程度をメンバーシップ関数を用いてファジイ評価することにより、最適パターンへ効果的に短時間に近づけることができる。
【００１６】
対象プラントが火力発電プラントである場合、前記制御調節器はＰＩ調節器であり、前記複数の測定変量は、発電機出力、主蒸気圧力、主蒸気温度、再熱蒸気温度、排ガスＯ2 であり、各測定変量について、（Ａ）前記ファジイ評価により面積偏差、減衰程度、オーバーシュートの３つの特徴量の大きさに応じて、それぞれ「小」「中」「大」の評価値を定めて、複数の模擬パターンを選択し、（Ｂ）前記各模擬パターンに応じて比例ゲインＰと積分時間Ｉの増減方向を増加、保持又は減少として決定し、（Ｃ）更に、振動程度の大きさに応じて「小」「中」「大」の評価値を定め、これに対応して比例ゲインＰの増減方向を増加、保持又は減少として決定し、（Ｄ）前記ＢとＣの結果を加算して、比例ゲインＰと積分時間Ｉを増減又は保持する方向とその量を決定し、次いで、（Ｅ）各測定変量に対する各制御パラメータの増減方向と増減量を、重要度を加味して加重平均する。
【００１７】
火力発電プラントにおける制御調節器は主にＰＩ調節器であり、ＰＩ調節器の制御パラメータである比例ゲインＰと積分時間Ｉの増減方向を、複数の模擬パターンから決定し、更に振動程度の大きさに応じて比例ゲインＰの増減方向を加算して決定することにより、現代制御理論のような膨大で複雑な制御を行うことなく、短時間に短い制御ステップで最適パターンに近づけることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の方法による学習・調整手順を示すブロック図である。この図に示すように、本発明の方法は、学習手順と調整手順の２つに大別される。また、本発明の方法は、複数の測定変量によって複数の操作端を制御するカスケードループにおける制御調節器の複数の制御パラメータを自動調節するものである。火力発電プラントにおけるカスケードループには、タービンマスタ、ボイラマスタ、水燃比マスタ、空燃比マスタ、再熱蒸気温度制御、等がある。
【００１９】
図１において、学習手順では、１の対象プラントのシミュレーション又は実機のステップ応答試験により、２で模擬パターンを作成／設定し、３で自動学習する。また、調整手順では、４の時定数算出により、対象プラントの時定数を算出し、この時定数を所定数で分割して制御時間の間隔を設定する。更に、５のファジイ推論では、自動学習した結果に基づき、比例ゲイン等の制御パラメータの自動調整する。
【００２０】
このように、模擬パターンの設定を対象プラントのシミュレーション又は実機のステップ応答試験によることにより、火力発電プラント等のように、精度の高いシミュレーションシステムが確立している場合にはこれを用いることにより、極めて短時間に模擬パターンを設定することができる。また、シミュレーションシステムが確立していない場合でも、実機を用いてステップ応答試験を行うことにより、プラント全体の制御システムの把握を必要とせずに、正確に模擬パターンを設定することができる。
【００２１】
また、このように時定数に応じて制御時間の間隔を設定することにより、プラント特性に左右されることなく、ほぼ同一のステップ数で同一の特性を得ることができる。なお、この時定数の算出は、シミュレーション又は実機のステップ応答試験のいずれであってもよい。
【００２２】
図２は、本発明による学習用応答パターンを模式的に示す図である。この図において、中央に位置する応答パターンが、望ましい最適パターンであり、そのまわりに位置する８つのパターンは、制御パラメータを増減させた場合の模擬パターンである。すなわち、本発明の制御パラメータの自動調整方法では、３の自動学習において、まず、（Ａ）制御時間と制御量の最適パターン（学習パターン５）を予め設定し、次いで、（Ｂ）模擬パターン設定手段が、最適パターンを基準に複数の制御パラメータ（この図では比例ゲインＰと積分時間Ｉ）をの各々を増加、維持又は減少させて相互に異なる複数の模擬パターン（５を除く、学習パターン１〜９）を自動設定する。
【００２３】
次に、（Ｃ）対象プラントを運転して、選択手段が、制御時間と制御量の関係から実パターンを求め、この実パターンに相当する模擬パターン（学習パターン１〜９）を選択し、（Ｄ）増減決定手段が、複数の制御パラメータの増減方向を、選択した模擬パターンの最適パターンに対する増減の方向と逆方向に決定し、同時にその増減量をファジイ評価により決定する。なお、この説明において、「増減」には、増減のないそのままの場合も含んでいる。
【００２４】
以上の（Ａ）〜（Ｄ）は各測定変量についてそれぞれ行う。なお、最適パターン５は各測定変量について共通であってもよい。次いで、（Ｅ）各測定変量に対する各制御パラメータの増減方向と増減量を、重要度を加味して加重平均する。この加重平均は、重要度を加味して自由に設定することができ、これにより、全体の測定変量をバランスよく制御することができる。
【００２５】
なお、図２に示した各パターンは、制御時間（横軸）と制御量（縦軸）の変化曲線として示しているが、実際の制御ではこれを、各図の右上に示すように、面積偏差、減衰程度、オーバーシュート及び振動程度の特徴量として設定するのがよい。更に、各特徴量をメンバーシップ関数を用いてファジイ評価する。ここで、メンバーシップ関数とは、図３に例示するように、各特徴量に対して評価値を与えるものであり、区分（この場合、「小」「中」「大」）の境界部分では、２つの区分の両方に異なる評価値を与えるものである。
【００２６】
次に、対象プラントが火力発電プラントである場合について更に詳述する。この場合、制御調節器はＰＩ調節器を対象とする。また、この場合に複数の測定変量は、発電機出力、主蒸気圧力、主蒸気温度、再熱蒸気温度、排ガスＯ2 である。
先ず、（Ａ）面積偏差、減衰程度、オーバーシュートの３つの特徴量の大きさに応じて、それぞれ「小」「中」「大」の評価値を定めて、表１に示す２７種の模擬パターンを予め作成する。
【００２７】
【表１】
0003937194.tif 000002
【００２８】
また、この２７種の模擬パターンに対応して、比例ゲインＰと積分時間Ｉの増減方向を表２に示すように、予め定めておく。なお、この対応は表１のＮｏ．１〜９、１０〜１８、１９〜２７がそれぞれ表２に対応しており、メンバーシップ関数による評価値の大きさでその度合を変える。
【００２９】
【表２】
0003937194.tif 000003
【００３０】
更に、振動程度の大きさに応じて比例ゲインＰの増減方向を表３のように定める。
【００３１】
【表３】
0003937194.tif 000004
【００３２】
実際の自動調整では、上述した自動学習において、まず、（Ａ）制御時間と制御量の最適パターン（学習パターン５）を予め設定し、次いで、（Ｂ）複数の制御パラメータ（この図では比例ゲインＰと積分時間Ｉ）をそれぞれ増減させて、対象プラントの制御時間と制御量の関係を複数の模擬パターン（５を除く、学習パターン１〜９）を求め、この模擬パターンから、面積偏差、減衰程度、オーバーシュート及び振動程度の特徴量を求めて記憶する。
【００３３】
次に、（Ｃ）対象プラントを運転して、制御時間と制御量の関係から実パターンを求め、この実パターンから各特徴量を求め、その各特徴量を表１に照合して相当するパターンを選択する。
次に、選択したパターンに応じて表２から比例ゲインＰと積分時間Ｉの増減方向を増加、保持又は減少として決定し、更に振動程度の大きさに応じて「小」「中」「大」の評価値を定め、これに対応して表３から比例ゲインＰの増減方向を増加、保持又は減少として決定し、表２と表３の結果を加算して、比例ゲインＰと積分時間Ｉを増減又は保持する方向とその量を決定する。
【００３４】
以上の（Ａ）〜（Ｄ）は、各測定変量に対してそれぞれ別個に行うが、表１〜表３のパターンは共通に用いることができる。次いで、（Ｅ）各測定変量に対する各制御パラメータの増減方向と増減量を、重要度を加味して加重平均する。
【００３５】
上述した方法により、ニューラルネットワークのような膨大な学習過程を必要とすることなく、短時間に短い制御ステップで最適パターンに近づけることができる。また、表１〜表３のパターンは、制御対象に依存しない汎用性があり、火力発電プラント以外の一般産業の制御に適用できる。更に、この方法は、対象プラントから模擬パターンと実パターンを求めることができれば、それ以上のプラント全体の制御システムの把握を必要としない。従って、熟練度を必要とせずに誰でも、短時間に容易に適用することができる。
【００３６】
【実施例】
上述した本発明の制御パラメータの自動調整方法を検証するために、精度の高いシミュレーションシステムとして確立している火力発電プラント用の解析システム（エネルギープラント動特性解析システム）を用いて、１０００ＭＷ石炭焚変圧貫流ボイラを対象としてシミュレーションを実施した。なお、対象とするカスケードループにはボイラマスタＰＩ調節器を用いた。
【００３７】
図４及び図５は得られた結果であり、図４は、本発明の方法による比例ゲイン・積分時間の自動調整軌跡を示す図であり、図５はその自動調整過程を示す図である。これらの結果から、１０〜３０回程度の調整により適正値に到達しており、その後も調整値が安定していることが確認できた。
【００３８】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論である。
【００３９】
【発明の効果】
上述したように、本発明の制御パラメータの自動調整方法は、プラント全体の制御システムの把握を必要とせず、熟練度を必要とせずに誰でも、短時間に容易に使用でき、かつ短時間に短い制御ステップで最適パターンに近づけることができる等の優れた効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法による学習・調整手順を示すブロック図である。
【図２】本発明による学習用応答パターンを示す図である。
【図３】メンバーシップ関数の説明図である。
【図４】本発明の方法による比例ゲイン・積分時間の自動調整軌跡を示す図である。
【図５】本発明の方法による比例ゲイン・積分時間の自動調整過程を示す図である。
【符号の説明】
１  シミュレーション又は実機のステップ応答試験
２  模擬パターンを作成／設定
３  自動学習
４  時定数算出
５  ファジイ推論
【図１】
0003937194.tif 000005
【図２】
0003937194.tif 000006
【図３】
0003937194.tif 000007
【図４】
0003937194.tif 000008
【図５】
0003937194.tif 000009