(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
並列化された複数の発電要素を有する発電プラントにおいて、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制御方法であって、
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と物理モデルを用いて最適化演算を行い、その結果に基づいて発電プラント全体のコストを最小にする各発電要素に対する最適な負荷配分を決定して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化制御方法。
【請求項２】
請求項１において、並列化された複数の発電要素には、複数のボイラと複数のタービンが含まれることを特徴とする発電プラントの最適化制御方法。
【請求項３】
並列化された複数の発電要素からなる発電プラントの最適化制御装置であって、
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と物理モデルを用いて最適化演算を行い、その結果に基づいて発電プラント全体のコストを最小にする各発電要素に対する最適な負荷配分を決定する最適化システムと、
上記最適化システムで決定された各発電要素に対する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により各発電要素に対する制御量を求め、設定を行なう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化制御方法。
【請求項４】
請求項３において、並列化された複数の発電要素には、複数のボイラと複数のタービンが含まれることを特徴とする発電プラントの最適化制御装置。
【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効率的に制御する最適化制御方法及び最適化制御装置に関する。本発明は特に、発電プラントが複数のボイラやタービンを並列運転するものである場合に、並列のボイラ間やタービン間での負荷配分を最適化するための有効な手段を提供する。
【０００２】
【従来の技術】
図５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の構成図であり、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。
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、ＳｔｅａｍＢａｌａｎｃｅ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｐｌａｎｔ，ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＦＡＣ  ＳｙｍｐｏｓｉｕｍＡＤＣＨＥＭ '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。
【０００５】
【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、発電プラント全体としての経済性を考慮し、運転員が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。
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。
【０００６】
【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、ボイラやタービンなどの並列化された複数の発電要素からなる発電プラントにおいて、複数の発電要素の各々に対する最適負荷配分を自動的に演算して制御を行なうようにするものである。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。本発明はこれらの直接測定できないパラメータを、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と物理モデルを用いて最適化演算を行い、その結果に基づいて発電プラント全体のコストを最小にする各発電要素に対する最適な負荷配分を決定する。この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を行なうことにより、各発電要素を最適に制御する。
本発明においては、時々刻々と変化する蒸気、電気需要に応じ運転員の能力に左右されることなく、発電プラント全体としての運転効率の向上が可能となる。
【０００７】
【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化制御装置の構成図である。図において、最適化制御装置１００は、機能上大別して最適化システム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により構成されている。
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により構成されている。
【０００８】
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、入力された状態量は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１１４に供給される。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。
【０００９】
最適化演算部１１４は、データ入力部１１１及びパラメータ推定演算部１１２より供給されるデータと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。
最適化演算結果出力部１１５は、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に供給される。
【００１０】
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。
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。
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。
【００１１】
図２は、図５で説明した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図１の最適化制御装置を適用した場合の実施例を示す図である。
以下、図１及び図２を参照して詳細に説明する。
図２に示すような構成によると、最適化システム１１０においては、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。
【００１２】
すなわち、図１の最適化システム１１０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。
【００１３】
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。例えばボイラの物理モデルの場合は、熱交換器の配置や数に応じて異なるモデルが用意される。しかし、熱交換器自体は汎用的なモデルで表現し、能力の相違はパラメータで与える。またタービンの場合は、タービンの段数によってモデルは異なるが、一つの段は汎用的なモデルによって共通化されている。一例として、タービンの物理モデルについて説明する。
【００１４】
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）
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
パラメータ推定演算部１１２においては、ボイラやタービンごとに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β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。
【００１８】
このように推定された各ボイラやタービンに関する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。
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。
【００１９】
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。
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、最適化演算結果入力部１２２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。
【００２０】
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、下位制御装置２００のＰＩＤ制御装置１４，１６，１７の設定値として供給される。
【００２１】
図３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１１３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。
【００２２】
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。
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。最適化演算に用いられるコスト計算式は、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。
【００２３】
図１に示される最適化システム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、本発明により最適化システム１１０及び多変数制御システム１２０からなる最適化制御装置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を図ることができた。
図４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最適化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、最適化制御投入後は格段に制御性能が向上していることが見られる。
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。
【００２４】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、時々刻々と変化する蒸気、電気需要に応じ運転員の能力に左右されることなく、発電プラント全体としての運転効率の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施例を示す最適化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化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】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４】本発明による最適化制御の性能を示す受電量の推移グラフである。
【図５】発電プラントの一例の構成図である。
【符号の説明】
１００    最適化制御装置
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
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
２００    下位制御装置
【図１】
0003761337.tif 000002
【図２】
0003761337.tif 000003
【図３】
0003761337.tif 000004
【図４】
0003761337.tif 000005
【図５】
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