(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力プロセスデータに応じて最適化演算処理を実行し発電プラントを運転制御する発電プラントの最適運転制御方法であって、
所定期間における発電プラントの運転コストの変動要因となる情報を示すスケジューリング管理データを入力し、入力されたスケジューリング管理データと発電プラントのモデルとに基づいて、発電プラントを所定期間最小コストで運転するようなスケジュールを求めるスケジュール演算を行ない、
該スケジュール演算結果のスケジュールをベースに、入力プロセス状態量に応じて、
並列化された複数の発電要素を有する発電プラントの該複数の発電要素を最適負荷配分により制御する最適化演算を行ない、上記複数の発電要素の各々に対する最適負荷配分の演算に必要なパラメータのうち、直接測定できない発電要素の特性や状態に関わるパラメータを、発電要素の物理モデルと入力プロセス状態量とに基づき演算により推定し、得られた各発電要素のパラメータを用いて、発電プラント全体のコストを最小にするように各発電要素に対する最適負荷配分を決定し、
該演算処理結果の最適負荷配分と入力プロセス状態量とに基づき発電プラントの各発電要素を制御すること
を特徴とする発電プラントの最適運転制御方法。
【請求項２】
請求項１において、前記最適負荷配分と入力プロセス状態量とに基づく発電プラントの各発電要素の制御では、多変数制御演算により必要な制御量を求めること
を特徴とする発電プラントの最適運転制御方法。
【請求項３】
入力プロセスデータに応じて最適化演算処理を実行し発電プラントを運転制御する発電プラントの最適運手制御装置であって、
所定期間における発電プラントの運転コストの変動要因となる情報を示すスケジューリング管理データを入力し、入力されたスケジューリング管理データと発電プラントのモデルとに基づいて、発電プラントを所定期間最小コストで運転するようなスケジュールを求めるスケジュール演算を行なうスケジューリングシステムと、
該スケジュール演算結果のスケジュールをベースに、入力プロセス状態量に応じて、
並列化された複数の発電要素を有する発電プラントの該複数の発電要素を最適負荷配分により制御する最適化演算を行ない、上記複数の発電要素の各々に対する最適負荷配分の演算に必要なパラメータのうち、直接測定できない発電要素の特性や状態に関わるパラメータを、発電要素の物理モデルと入力プロセス状態量とに基づき演算により推定し、得ら
れた各発電要素のパラメータを用いて、発電プラント全体のコストを最小にするように各発電要素に対する最適負荷配分を決定する処理を行なう最適化システムと、
該演算処理結果の最適負荷配分と入力プロセス状態量とに基づき発電プラントの各発電要素を制御する多変数制御システムとを備えていること
を特徴とする発電プラントの最適運転制御装置。
【請求項４】
請求項３において、前記多変数制御システムは、最適負荷配分と入力プロセス状態量とに基づく発電プラントの各発電要素の制御を、多変数モデル予測制御演算により必要な制御量を求めて行なうものであること
を特徴とする発電プラントの最適運転制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電気や蒸気等のエネルギを工場等に供給する発電プラントを、電気、蒸気の需要量の時期的変動や、電気単価、燃料単価などのスケジュール要因を考慮して、所定期間最小コストで効率的に制御する最適運転制御方法及び最適運転制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図６は、石油化学工場等で採用されている発電プラントの一例であり、重油や燃料ガス等を燃料とするボイラ１，２と、蒸気及び電気を発生するタービン３，４と、発電専用の復水タービン５、エネルギを電気に変換する発電機６，７，８と、ボイラ主蒸気母管２０と、工場２３に蒸気及び電気を供給する蒸気母管２１、電気母線２２とを有している。
【０００３】
この発電プラントの一部にはＰＩＤ制御装置が設けてある。すなわち、ボイラ主蒸気圧力を制御するＰＩＤ制御装置１３、ボイラ２の燃料流量を制御するＰＩＤ制御装置１４、蒸気圧力を制御するＰＩＤ制御装置１５、タービン４の蒸気流量を制御するＰＩＤ制御装置１６、発電機８の発電量を制御するＰＩＤ制御装置１７が設けてあり、これらによってエネルギの需給バランスを保つようにしている。なお図を分りやすくするためボイラやタービンに対するＰＩＤ制御装置は一部のもののみが示されている。
【０００４】
また、ボイラの負荷配分は運転員が燃料流量を制御するＰＩＤ制御装置１４の設定値を手動で調整することによってなされ、タービンの負荷配分は蒸気流量を制御するＰＩＤ制御装置１６の設定値を手動で調整することによってなされ、電力会社からの受電量の調整は発電量を制御するＰＩＤ制御装置１７の設定値を手動で調整することによってなされている。
【０００５】
このような手動調整の際に、プラント全体としての経済性を考慮した最適な運転指針を定周期で運転員に提示することが試みられている（例えば、Steam Balance Optimization in Chemical Plant. In Preceedings of IFAC Symposium ADCHEM '94(1994) ）。これは、プラントの線形モデルをもとに最適計算を実施するが、その結果を基にした運転調整は運転員に委ねられていた。
また、発電プラントの年間あるいは月間の最適運転パターンを求めるスケジューリング問題は、ヒューリスティックな手法や数理計画法によって解くことが知られている。しかしながら、その結果を実プラントにオンラインで反映することはきわめて困難であり、やはり運転調整は運転員に委ねられていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記制御システムでは次の３つの問題が発生した。
第一には、運転員が発電プラント全体としての年間あるいは月間等の指定された期間における経済的に最適な運転スケジュールを考慮し、しかも時々刻々と変化する蒸気、電気の需要変化に応じボイラ、タービンを常に最適な状態で運転すべく頻繁に調整することは精神的疲労が大きくきわめて困難でありラフな運転とならざるを得なかった。
【０００７】
第二には、発電プラント全体の経済性を評価するモデルは、過去の実績データをもとに得られた線形モデルであったため、プラントの非線形特性を考慮できず運転条件が変化すると、真の最適運転条件から乖離することがあった。
第三には、ボイラ１，２及びタービン３，４，５は、ボイラ主蒸気母管２０、蒸気母管２１を介して密接に関連しあっていること、発電機６，７，８はタービン３，４，５にそれぞれ依存すること、また受電量と発電量が電気母線を介して関連していることから、発電プラントのそれぞれの制御システムが相互に干渉するため発電プラント全体として電気、蒸気の需給バランスの変動を短時間のうちに吸収することはきわめて困難であった。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は、電気や蒸気の需要量の時期的変動、あるいは購入契約条件などにより生じる年間あるいは月間の購入量制約、電気単価や燃料単価の変動、等のコストのスケジュール変動要因、および電気、燃料の購入実績値をスケジュール管理データとして入力し、このスケジュール管理データと発電プラントのモデルとを用いて、発電プラント全体の所定期間の運転コストを最小にする最適なスケジュールを演算する。演算結果のスケジュールは、次に行なう発電プラントの発電要素に対する最適負荷配分演算においてマクロの制約条件として用いられる。なお電気、燃料の購入実績値は、通常、プロセス状態量として扱われているものであるが、期間途中で再スケジューリングする際には、それまでの購入実績値に対して年間累積購入量の制約等を考慮する必要があるため、スケジュール管理データとしても入力される。
【０００９】
最適負荷配分演算は、スケジュールが与えるその時点の制約条件をベースにして、入力プロセス状態量に応じて発電プラント内のボイラやタービンなどの複数の発電要素に対する最適負荷配分を自動的に算出する。次に、算出した最適負荷配分に従い、多変数制御演算により入力プロセス状態量に応じた各発電要素に対する必要な制御量を算出し、各発電要素の制御を実行する。
【００１０】
この場合、最適負荷配分演算では、タービン発電機の損失パラメータや熱交換器の汚れ係数などのように、プラントからは直接測定できない発電要素の特性や状態に関わるパラメータが必要となる。これらの直接測定できないパラメータは、発電要素の物理モデルと入力プロセス状態量とに基づき演算により推定する。このようにして得られた各発電要素のパラメータを用いて、発電プラント全体のコストを最小にするように各発電要素に対する最適な負荷配分を決定する。
【００１１】
また多変数制御演算では、最適負荷配分演算で決定された最適な負荷配分と入力プロセス状態量とを用いて多変数モデル予測制御演算を行なうことにより、外乱を迅速に吸収して各発電要素を効率的に制御する制御量が算出される。
本発明によれば、運転員の能力に左右されず、将来にわたる蒸気、電気の需要を勘案し、しかも時々刻々と変化する蒸気、電気需要に対応し、発電プラント全体としての運転効率を向上させることが可能となる。
【００１２】
【実施例】
以下、本発明の一実施例について図面を参照して説明する。
図１は本発明の一実施例を示す最適運転制御装置の構成図で、機能上大別してスケジューリングシステム１３０、最適化システム１１０及び多変数制御システム１２０からなる。
スケジューリングシステム１３０は、データ入力部１３１、モデル１３２、スケジューリング演算部１３３、スケジューリング演算結果出力部１３４を備えて構成される。
【００１３】
最適化システム１１０は、データ入力部１１１、パラメータ推定演算部１１２、物理モデル１１３、最適化演算部１１４、最適化演算結果出力部１１５、スケジューリング演算結果入力部１１６を備えて構成されている。
多変数制御システム１２０は、データ入力部１２１、最適化演算結果入力部１２２、多変数制御演算部１２３、制御演算結果出力部１２４を備えて構成されている。
【００１４】
スケジューリングシステム１３０において、データ入力部１３１は、発電プラントのスケジューリングに必要となる管理データを入力するためのもので、スケジューリング演算部１３３に供給される。
モデル１３２は、発電プラントのボイラ、タービン等から構成されるモデルであり、スケジューリング演算部１３３にて利用される。
【００１５】
スケジューリング演算部１３３は、データ入力部１３１とモデル１３２をもとに指定された期間における最適運転スケジュールを算出し、その結果をスケジューリング演算結果出力部１３４に供給する。
スケジューリング演算結果出力部１３４は、スケジューリング演算結果を最適化システム１１０のスケジューリング演算結果入力部１１６に供給するためのものである。ここでは、指定された期間における最適にスケジューリングされた運転条件を最適化システム１１０で利用するために、実時間に対応した運転条件を出力する。
【００１６】
データ入力部１１１は、発電プラントの状態量をリアルタイムに入力するためのもので、パラメータ推定演算部１１２及び最適化演算部１１４に供給される。
パラメータ推定演算部１１２は、運転条件の変化により変化する発電プラントの物理モデル１１３のパラメータを推定するもので推定されたパラメータは最適化演算部に供給される。
【００１７】
物理モデル１１３は、発電プラントのボイラ、タービン等の物質収支、熱収支等から構成されるモデルでありパラメータ推定演算部１１２及び最適化演算部１１４にて利用される。
スケジューリング演算結果入力部１１６は、最適にスケジューリングされた運転条件を最適化演算部１１４に供給するためのものである。
【００１８】
最適化演算部１１４は、データ入力部１１１、パラメータ推定演算部１１２、スケジューリング演算結果入力部１１６より供給されるデータ及び発電プラントの物理モデル１１３をもとに、発電プラント全体の運転コストが最小となる最適化演算を実施するものであり、最適化演算結果は最適化演算結果出力部１１５に供給される。
【００１９】
最適化演算結果出力部１１５は、最適化演算結果を多変数制御システム１２０における最適化演算結果入力部１２２に供給するためのものである。
データ入力部１２１は、発電プラントの状態量をリアルタイムに入力するためのもので、入力された状態量は多変数制御演算部１２３に供給される。
最適化演算結果入力部１２２は、最適化演算結果出力部１１５よりデータを受け取り多変数制御演算部１２３に供給するためのものである。
【００２０】
多変数制御演算部１２３は、データ入力部１２１及び最適化演算結果入力部１２２より得られたデータを用い多変数制御演算を行い、演算結果を制御演算結果出力部１２４に供給するものである。
上記制御演算結果出力部１２４は、制御演算結果を下位制御装置２００に供給するためのものである。
【００２１】
図２は、前述の石油化学工場等で採用されている発電プラントの一例に本最適運転制御システムを適用した場合の実施例を示す図である。
図２に示すような構成によると、スケジューリングシステム１３０においては、受電量やボイラの燃料使用量は、電気や燃料の購入契約条件によると、通常、年間あるいは月間等指定された期間内での制約があるため、蒸気や電気の将来にわたる需要量を勘案し、指定された期間におけるトータルの発電プラントの運転コストが最小になるようスケジューリングされる。
【００２２】
スケジューリング演算の一実施例を図３に示す。すなわち、指定された期間、例えば年間の日毎の電気及び蒸気の需要量、購入電気及び購入燃料の単価、電気購入契約条件、燃料購入契約条件、電気、燃料の購入実績値と発電プラントのモデルに基づき、数理計画法によるスケジューリング演算を行い運転コストを最小とする発電プラントの最適運転スケジュールを算出する。この時、ボイラ、タービンの稼動、停止も考慮する必要があるため、数理計画法として混合整数計画法（Mixed Integer Programming ）を採用した。
【００２３】
最適にスケジューリングされた運転条件として例えば受電量やボイラの燃料使用量があるが、実時間におけるそれらの値が最適化システム１１０に目標値として設定される。
最適化システム１１０においては、実時間で蒸気、電気の需給バランスを満たし、しかも発電プラント全体として経済的に最適なボイラ１，２の負荷配分及びタービン３，４，５の負荷配分が算出される。
【００２４】
すなわち、図１における最適化演算部１１４では、数理計画法により発電プラントの状態量、パラメータ推定演算部１１２で推定されたパラメータ、及び発電プラントの物理モデル１１３をもとに発電プラント全体の運転コストを最小とするための最適化演算を行う。一般的に発電プラント全体の物理モデルは大規模な非線形方程式となるため、大規模非線形問題を比較的効率的に解くことが知られている逐次二次計画法（Successive Quadratic Programming）を適用したが、該数理計画法以外の手法でも適用可能である。
発電プラントの物理モデル１１３は、ボイラ、タービン等の各構成機器について物質収支、熱収支等からなる方程式で構成されている。一例として、タービンの物理モデルについて説明する。
【００２５】
タービンの各段に関する物理モデルは、タービン通過蒸気が過熱状態の時、次に示す式（１）〜（７）で記述される。
Ｐow＝η＊Ｆ＊（Hin −Hisent）＋β                （１）
η  ＝ｆ１（Ｆ）                                  （２）
Hisent＝ｆ２（Ｐout ，Tisent）                    （３）
Ｓin＝Ｓout                                       （４）
Ｓin＝ｆ３（Ｐin，Ｔin）                          （５）
Ｓout ＝ｆ３（Ｐout ，Tisent）                    （６）
Ｈin＝ｆ４（Ｐin，Ｔin）                          （７）
【００２６】
ここで、Ｐowはタービン発電機出力、ηはタービン効率、Ｆはタービン段を通過する蒸気流量、Ｈinはタービン段入口蒸気のエンタルピ、Hisentはタービン段出口において等エントロピ変化したと仮定した時のエンタルピ、βは発電機損失パラメータ、Ｐin，Ｐout はそれぞれタービン段入口、出口蒸気の圧力、Ｔinはタービン段入口蒸気の温度、Tisentはタービン段出口において等エントロピ変化したと仮定した時の蒸気温度、Ｓin，Ｓout はそれぞれタービン入口、出口における蒸気のエントロピを表す。
【００２７】
タービン効率ηは、タービンの設計データあるいはプロセス状態量の実績データを解析することによって得られ、蒸気流量Ｆの非線形関数で表現される。エンタルピＨin，Ｈisent 及びエントロピＳin，Ｓout はいずれも蒸気の温度、圧力の非線形の関数で表現される。発電機損失パラメータβはタービン入口、出口における蒸気のエンタルピ落差を電気に変換する際の効率を示すパラメータである。なお、ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４はいずれも非線形関数を表す。
【００２８】
パラメータ推定演算部１１２においては、リアルタイムに入力されるプロセスの状態量と物理モデル１１３をもとにパラメータを推定する。該パラメータは、例えばプロセス状態量をもとに算出される式（１）で示されるタービン発電機の損失パラメータやプラントの運転状況により変化する熱交換器の汚れ係数などである。このような推定されたパラメータは最適化演算部１１４にて最適化演算に使用されるため、最適化演算結果はリアルタイムに変化するプロセス状態を反映した結果となっている。
【００２９】
最適化演算結果出力部１１５は、最適化演算部１１４にて算出された最適なボイラ１，２の負荷及びタービン３，４，５の負荷を多変数制御システム１２０に出力する。
一方、多変数制御システム１２０は、発電プラントの動特性に基づき最適化システム１１０にて算出された経済的に最適な運転条件を短時間に実現するとともに、蒸気、電気の需給バランスの変動を短時間に吸収するように制御する。
【００３０】
すなわち、最適化演算結果入力部１２２にて取り込まれる最適なボイラ１，２の負荷及びタービン３，４，５の負荷は多変数制御演算部１２３に取り込まれ、制御演算の設定値として設定される。
多変数制御演算部１２３では、データ入力部１２１より供給されるプロセス状態量を制御変数、外乱変数、操作変数として取り込み、多変数制御演算部１２３に取り込まれる最適化演算結果を設定値として多変数制御演算を行う。
【００３１】
発電プラントにおけるボイラ、タービン等の制御は相互干渉性があり、常に電気、蒸気の需要変動による外乱の影響を受けることを考慮し、相互干渉のある多変数システムにおける設定値変更、外乱除去の性能に優れている多変数モデル予測制御を適用した。
多変数制御演算結果は、多変数制御演算結果出力部１２４を介して、図２の下位ＰＩＤ制御装置１４，１６，１７の設定値として供給される。
【００３２】
図４に、前述した式（１）〜（７）で示されるタービンの物理モデルを用いてパラメータ推定を行なう場合の、パラメータ推定演算処理の概略フローを示す。図３において、パラメータ推定演算部１１２は、タービンのパラメータ推定を行なう際、物理モデル１１２からパラメータ推定に必要な式（１）〜（７）等を取り込むとともに、データ入力部１１１から、リアルタイムで変化するプロセスデータＦ，Ｐin，Ｐout ，Ｔin，Ｐow等を入力する。
【００３３】
パラメータ推定演算部１１２は、入力したプロセスデータについて式（１）〜（７）等からなる連立方程式を解いてパラメータ値を決定する。
パラメータ推定演算部１１２は、発電プラント内のボイラ、タービン等の各発電要素についてパラメータ推定を行ない、それぞれの推定パラメータ値を最適化演算部１１４に出力する。
【００３４】
最適化演算部１１４は、パラメータ推定演算部１１２が推定したパラメータ値とデータ入力部１１１から入力したプロセスデータ、及び物理モデル１１３から取り込んだ発電プラントの物理モデルを用いて、発電プラント全体としての運転コストが最小になるような最適化演算を行なう。ボイラ、タービン、ボイラの給水予熱系、蒸気配管系などの、発電プラント内の各部のモデルを等式制約として表現し、運転コストを最小化するような評価関数を用いた最適化問題に定式化して解く。例えば、ある発電プラントの場合には、１２，０００もの膨大な等式制約を組み合わせたものとなる。
【００３５】
図１に示されるスケジューリングシステム１３０、最適化システム１１０及び多変数制御システム１２０の各機能は、それぞれプログラムによって実現されるが、市場で入手可能な一部の汎用パッケージソフトを利用して構築することができる。
以上のように、本発明の一実施例を示す。図１におけるスケジューリングシステム１３０、最適化システム１１０及び多変数制御システム１２０からなる最適運転制御装置１００を構成することにより、制御性能が向上し、しかも発電プラント全体としての最適化及び最適スケジューリングを図ることができた。
【００３６】
図５は、その一例として従来の手動調整の途中で本発明による制御を適用した場合の受電量の推移を示したものであるが、制御投入後は格段に制御性能が向上している。
以上、本発明を図２に示す発電プラントの一例に適用した場合について説明したが、本発明は他の任意の発電プラントにも適用できることは勿論である。
【００３７】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、運転員の能力に左右されず、将来にわたる蒸気、電気の需要を勘案し、しかも時々刻々と変化する蒸気、電気需要に対応し、発電プラント全体としての運転効率を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す最適運転制御装置の構成図である。
【図２】発電プラントに本発明の最適運転制御装置を適用した実施例システムの構成図である。
【図３】スケジュール演算の一実施例の説明図である。
【図４】本発明によるパラメータ推定演算処理の概略フローである。
【図５】本発明による最適運転制御の性能を示す受電量の推移グラフである。
【図６】発電プラントの一例の構成図である。
【符号の説明】
１００    最適運転制御装置
１１０    最適化システム
１１１    データ入力部
１１２    パラメータ推定演算部
１１３    物理モデル
１１４    最適化演算部
１１５    最適化演算結果出力部
１１６    スケジューリング演算結果入力部
１２０    多変数制御システム
１２１    データ入力部
１２２    最適化演算結果出力部
１２３    多変数制御演算部
１２４    制御演算結果出力部
１３０    スケジューリングシステム
１３１    データ入力部
１３２    モデル
１３３    スケジューリング演算部
１３４    スケジューリング演算結果出力部
２００    下位制御装置
【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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