第 213 回研究集会（2003.12.12）

計測自動制御学会東北支部

資料番号213-10

超臨界圧石炭火力発電プラントのニューラル適応制御に関する研究
A Study of Neural Adaptive Control
on Supercritical Coalfired Thermal Power Plant○ 磯村聖子, 水谷弘○Seiko Isomura, Hiroshi Mizutani
東北学院大学
Tohoku Gakuin University
キーワード ： ニューラル適応制御(Neural Adaptive Control)，超臨界圧石炭火力発電プラント(SupercriticalCoalfired Thermal Power Plant)，火力発電プラント制御(APC, Automatic Plant Control)，自動周波数制御(AFC, Automatic Frequency Control)，ニューラルネットワーク(Neural Networks)

連絡先：〒985-8537 多賀城市中央一丁目 13-1 東北学院大学大学院

工学研究科

機械工学専攻水谷研究室

磯村聖子，Tel：(022)368-7059，Fax：(022)368-7070，E-mail：mizutani@tjcc.tohoku-gakuin.ac.jp

１．緒言化に対して良好な追従が可能な制御方式の研究

超臨界圧石炭火力発電プラントにおいては、石開発を行った。現在、実際に火力発電所に用いら炭の炭種・炭質が変化して制御性能が悪くなり、れている制御装置は PID 制御装置で、運転技術不安定になる可能性がある。実際の超臨界圧石炭者から十分に信頼されている。そこで、本研究で火力発電所では手動で運転技術者が制御装置をは、現在の PID 制御装置を常に良好な調整状態再調整しているのが現状である。そこで本研究は、にするニューラル適応制御方式の研究開発を行

通常の AFC 運転において、詳細なシミュレーシうこととしたのである。

ョン検討がなくても実際の火力発電プラントに容易に適用できる制御方式を研究開発すること

２．ニューラル適応制御システムを目的とする。

2.1

シミュレーションモデルの概要

近年の制御方式に人工知能を導入して、高度な本研究でシミュレーションに用いたプラント

インテリジェント制御を行う研究開発が進んでは、容量 500MW の実超臨界圧火力発電プラントいる。その中に、ニューラルネットワークによるである。本研究では動特性試験結果を基にして、制御がある。ニューラルネットワークによる制御

石炭火力発電プラント動特性用のシミュレーシは学習制御であるので、予め十分なシミュレーションモデルを作成した。

ョン検討を行わなくても、技術者が実際のプラン2.2

トで容易に適用できる可能性がある。そこで、こシミュレーション回路の手法を用い、できるだけシンプルで動特性が大本研究で用いた制御システムは、実発電プランきく変動しても安定な制御が得られ、かつ負荷変トで用いられているものを基に作成した。プラン1

ト動特性については、約 36 次元微分方程式に相装置の評価関数 V (k )（以下 NN 評価関数という）当する伝達関数とした。そのプラント動特性シミを次式で表す。

ュレーションは実プラントの動特性試験結果とV ( k ) = { α SHTd ( k ) − α SHT ( k )}2

極めてよく合致した精度の高い応答のものであ+ K 1 { α SHTd ( k − 1) − α SHT ( k − 1)} （ 2）2る。AFC 運転による負荷指令信号は、我が国における代表的な電力系統周波数変動スペクトル

ここで、関数を用いた。

α SHT (k ) = α SHT (k∆t ) （3）を表す。以下、他関数についても同様に表す。

2.3

この NN 評価関数 V (k ) は、適応制御装置の状態

ニューラルネットワーク回路

変数 α SHT (k ) 、 α SHT ( k − 1) とそれぞれの目標値

本研究で用いたニューラル適応制御システム

α SHTd (k ) 、 α SHTd (k − 1) の偏差の二乗和である。の概要を Fig.１に示す。

NN 評価関数 V (k ) がリアプノフ関数となるため
APC 装置の十分条件、即ち V (k ) の微分が負定となるため制御装置パラメータ
K78−

目標値 ＋操作量

PID 制御装置

負荷指令量6)G2(s)xERd＋G1(s)には、田中 によれば次式で表される。

∆α SHT (k ) = K 1 {α SHTd (k ) − α SHT (k )} + ∆α SHTd (k )（4）

＋制御量

ySHT

制御対象

K78

ただし、 0＜K 1＜2
NN 評価関数 V (k ) がリアプノフ関数であるならニューラル適応制御装置の出力⊿K78

ばこの制御システムはリアプノフの意味で安定
ニューラル適応制御装置状態変数

αSHTになる。即ち漸近安定となる。

論理判断回路信号処理回路
各種信号

本ニューラル適応制御方式では最急降下法にニューラル適応制御装置

よ っ て NN 評 価 関 数 を 最 小 値 に 制 御 し 、APC(Automatic Plant Control)制御システムのFig.1

主蒸気温度制御装置のゲイン K 78 を自動調整すニューラル適応制御システム図ることとする。
2.4∂V ( k )∂V (k ) ∂α SHT (k )=∂K 78 ( k ) ∂α SHT (k ) ∂K 78 (k )ニューラル適応制御理論

制御量の変動と制御系の安定性の両方が評価可能な評価関数を作成することを目標とした。そ+ K1のために次のニューラル適応制御装置の状態変∂α SHT (k − 1) ∂K 78 (k − 1)
∂V (k )= 0 （5）∂α SHT (k − 1) ∂K 78 (k − 1) ∂K 78 (k )数 α SHT を導入する。

α SHT (t ) =2y SHT
2x ER

1

t=τ

t−

∫τ
1(xτ∫ τ( y SHT − y SHTd ) 2 dttt−

ER − x ERd )2∂V (k )
= 2{ α SHT (k ) − α SHTd (k )} （6）∂α SHT (k )(1)

∂V (k )
= 2 K1 { α SHT (k − 1) − α SHTd (k − 1)}∂α SHT (k − 1)dt

ここで t ：時間、 τ ：積分開始時刻、次に、t − τ ：ウィンドウ時間、 x ER ：負荷変化量、∂α SHT (k )′ ( k ) （8）= ∆α SHT∂K 78 (k )x ERd ：負荷指令量、 y ER ：制御量、y ERd ：主蒸気温度目標値∂α SHT (k − 1)
′ (k − 1) （9）= ∆α SHT∂K 78 (k − 1)

状態変数 α SHT (k ) を用いてニューラル適応制御2（7）∂K 78 ( k − 1) ∆K 78 ( k − 1)=∂K 78 (k )∆K 78 ( k )の標準偏差を意味する評価関数（以下、評価関数（10）I という）を導入する。それを次式で表す。

とおくと、式(5)は次式となる。

′ (k )
2{ α SHT (k ) − α SHTd (k )}∆α SHT= −2 K1 { α SHT (k − 1) − α SHTd (k − 1)}′ (k − 1)∆α SHT∆K 78 (k − 1)
∆K 78 ( k )I=(11)

効率変動の標準偏差%
出力指令変動の標準偏 差 MW

∫ {(K y ) + (K y= τ τ
1x dt
τ∫ τ1

ここで ∆K 78 (k ) ：サンプリング時刻 k∆t におけるtt−2TP TP

SHTt

ニューラル適応制御装置の出力t−

よって、ニューラル適応制御装置の出力 ∆K 78 (k )は次式で求められる。

SHT )2}dt2(13)ER

ただし、効率変動は相対値である。
ここで、 K TP ：主蒸気圧力の効率への影響係数

α SHT (k − 1) − α SHTd (k − 1)
α SHT ( k ) − α SHTd (k )′ (k − 1)
∆α SHT∆K 78 (k − 1) （12）′ (k )∆α SHT∆K 78 ( k ) = − K 1

K TP = 0.0182%

kg / cm 2

K SHT ：主蒸気温度の効率への影響係数

式(12)が最急降下法による最適化の解 ∆K 78 (k )K SHT = 0.0488である。式(12)よりニューラル出力 ∆K 78 を求め%℃ることは難しい。そこで、極値制御の手法を用い

x ER ：出力指令偏差、 y TP ：主蒸気圧力偏差てニューラル出力 ∆K 78 を近似する。そして、数y SHT ：主蒸気温度偏差、 τ ：ウィンドウ時間値実験によって制御特性への影響を検討する。甘
2)利の理論 により、ニューラル制御系においては本研究のニューラル適応制御システムにおいニューラル制御装置の出力 ∆K 78 が十分に小さいては、NN 評価関数 V ( k ) を用いてニューラル適ときはニューラル制御系の制御量 y SHT は収束す応制御装置の論理判断を行う。一方、ニューラルることが証明されている。この場合、NN 評価関適応制御システムを設計する際には、物理的意味

数 V ( k ) はリアプノフ関数となり、ニューラル適が明確で、実プラントの技術者が要望する評価関応制御システムはリアプノフの意味での安定に数 I を用いて行うこととする。
このような方法でニューラル適応制御システなるものと考えられる。

ムを構成しても、NN 評価関数 V ( k ) は制御量の2.5評価関数 I変動と安定性の両方の評価を可能にしていると考えることができる。

超臨界圧石炭火力発電プラントでは主蒸気温度と主蒸気圧力の相互干渉が強い。加えて主蒸気温度制御は技術的難度が高いため、多数の制御量

３．シミュレーション計算を主蒸気温度で代表させ、状態変数 α SHT を導入

3.1

シグモイド関数の検討した。この α SHT を用いて、制御量の変動と安定ニューラルネットにおける状態遷移関数 σ を性の両方を同時に評価するニューラル適応制御シグモイド関数とする。この関数のパラメータ λ

装置の評価関数を前節において V ( k ) とした。一に対する評価関数 I の値を求めた。その結果を方、制御システム全体の制御性能を評価すること

Fig.2 に示す。

が必要である。そこで制御システム全体の制御量

λ = 100 以下の場合と、 λ = ∞ 即ち step 関数の変動を評価する関数としてプラントの効率変動場合に評価関数 I の値が小さくなる。 λ = ∞ の場

3合、計算時間が短いので本実験ではその値を用いることとした。
Average of Control Performance I0.08

Average of Control Performance I0.08

K780＝1、⊿K78＝1
K780＝30、⊿K78＝1
K780＝1、⊿K78＝10
K780＝30、⊿K78＝100.07
0.06
0.05
0.04
0.03

K780＝1
K780＝10
K780＝25

0.07
0.06

K780＝5
K780＝20
K780＝30

0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
00.02

00.01

2468
Neural Output⊿K78

101200.1

1

10100

1000

10000

1000001000000

step(a)ニューラルサンプリング時間 ∆t = 0.1 の場合

λ0.08

Average of Control Performance I

Fig.2 シグモイド関数のパラメータλ−評価関数 I の平均値特性
3.2

ニューラル適応制御装置のサンプリング時間ならびにニューラル出力固定方式の検討
本数値実験では制御量の二乗平均偏差 α SHTがどのように変化したかにより、ニューラル出力

K780＝1K780＝10K780＝25K780＝33

0.070.06

K780＝5K780＝20K780＝300.05
0.04
0.030.02
0.010∆K 78 を決定する。α SHT の時間変化値の比較時間

02468Neural Output⊿K78

1012間隔をニューラルサンプリング時間 ∆t とし、この ∆t を変えて評価関数 I の最適値を求めた。そ(b)ニューラルサンプリング時間 ∆t = 1.0 の場合の結果を Fig.3 に示す。
0.08性から判断してサンプリング時間 ∆t = 1.0 分を用いることとした。ここで注目すべき点は主蒸気温度制御装置ゲインの初期値 K 780 がどんな値でも、ニ ュ ー ラ ル 出 力 ∆K 78 が 小 さ い 範 囲( ∆K 78 = 1 ~ 2 )であれば、制御システムは安定であるという数値実験結果を得たことである。

Average of Control Performance I

評価関数 I の平均値と制御システムの応答特K780＝1
K780＝5
K780＝10
K780＝20
K780＝25
K780＝30

0.07
0.06
0.05
0.040.03
0.02
0.01
003.32468
Neural Output⊿K781012ニューラル出力可変パターンの検討

前節のニューラル出力 ∆K 78 固定方式では、ニ(c)ニューラルサンプリング時間 ∆t = 10.0 の場合

ューラル出力 ∆K 78 の値の取り方によっては主蒸気温度制御装置のゲイン K 78 が大きくなりすぎFig.3 各種のニューラルサンプリング時間 ∆t にることがある。それを改善するために ∆K 78 の値おけるニューラル出力⊿ K78 −評価関数 I の平を K 78 の 値の範 囲によっ て変え る方法、 即ち均値特性∆K 78 可変方式を検討した。（Table.1 参照）

4

Table.1 ニューラル出力 ∆K 78 の可変パターン
ニューラル出力⊿K78
20 ＜ K78

30 ＜ K78

0.05
40 ＜ K78

50＜パターン１パターン２
パターン３≦10≦20≦30

≦40

≦50

K78

1.0

0.83

0.67

0.5

0.33

0.167

2.0

1.67

1.33

1.0

0.67

0.33

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

4.0

3.33

2.67

2.0

1.33

0.67

5.0

4.16

3.33

2.5

1.67

0.83

6.0

5.0

4.0

3.0

2.0

1.0

0.167

0.33

0.5

0.67

0.83

1.0

0.33

0.67

1.0

1.33

1.67

2.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0.67

1.33

2.0

2.67

3.33

4.0

0.83

1.67

2.5

3.33

4.16

5.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

0.33

0.67

1.0

1.0

0.67

0.33

0.67

1.33

2.0

2.0

1.33

0.67

1.0

2.0

3.0

3.0

2.0

1.0

1.33

2.67

4.0

4.0

2.67

1.33

1.67

3.33

5.0

5.0

3.33

1.67

2.0

4.0

6.0

6.0

4.0

2.0

Average of Control Performance I

10 ＜ K78

K780＝1
K780＝30

0.04

0.03

0.02

0.01

0.00

1.0→0.167
5.0→0.83
3.0→0.5
6.0→1.0
4.0→0.67
2.0→0.33

Neural Output⊿K78(a)ニューラル出力 ∆K 78 のパターン 1 のケース0.05
Average of Control Performance I

0 ＜ K78K780＝1
K780＝10
K780＝25
K780＝33

0.04
0.03

K780＝5
K780＝20
K780＝30

0.02
0.01
0.00

0.167→1.0
0.5→3.0
0.83→5.0
0.67→4.0
1.0→6.0
0.33→2.0

Neural Output⊿K78(b)ニューラル出力 ∆K 78 のパターン 2 のケース

その結果を Fig.4 に示す。
0.05
Average of Control Performance I

評価関数 I の平均値と制御応答から判断して、可変パターン 2、即ちニューラル出力 ∆K 78 を K 78が小のとき小、大のとき大（以降小→大方式という）に変える方式が最適と考えられる。この場合においても主蒸気温度制御装置ゲインの初期値

K 780 の大きさに関係なくニューラル出力 ∆K 78が小さいとき、ニューラル適応制御システムは安K780＝10.04

K780＝300.03

0.020.010.00

定である。このように、ニューラル出力 ∆K 78 固0.33→1.0→0.33
1.0→3.0→1.0
1.67→5.0→1.67
1.33→4.0→1.33
2.0→6.0→2.0
0.67→2.0→0.67

Neural Output⊿K78

定方式、可変方式ともに甘利の収束定理を数値実験的に実証する結果となった。 ∆K 78 固定方式と(c)ニューラル出力 ∆K 78 のパターン 3 のケース

パターン 2 の可変方式の制御性能を比較すると、評価関数 I については、パターン 2 の可変方式がFig.4比較的よいという結果が得られた。

ニューラル出力⊿K78(可変)−評価関数 Iの平均値特性

5４．設計法

ゲインが K 78 = 33 のとき、Fig.5 のように制御シ4.1ステムが不安定となった。これをニューラル適応

ニューラル適応制御の利点

本研究の目的の一つはプラント動特性が大きく制御を用いることにより、 Fig.6 に示すように変動しても安定でかつ負荷変化に対して良好なK 78 の初期値が 33 のときであっても制御システ追従が可能な制御方式を開発することである。

ムは安定でかつ良好な制御が可能であることを数値実験により明らかにした。

15151010Turbine PressureDeviation(kg/c㎡)

Turbine PressureDeviation(kg/c㎡)

APC 制御システムでは主蒸気温度制御装置の50-5-5-15-15050100(a)150Time(min)200

2500300

50100(a)主蒸気圧力10150200Time(min)250300200250300

200250300

主蒸気圧力10Superheater Temperature
Deviation(℃)

Superheater Temperature
Deviation(℃）

0-10-1050-550-5-10-10050100(b)150Time(min)200250030050100(b)主蒸気温度40403030
Turbine Output Deviation(MW)Turbine Output Deviation(MW)520100-10-20150Time(min)主蒸気温度20100-10-20-30-30-40-40050100(c)Fig.5150Time(min)200

250300050100(c)タービン出力APC 制御による制御特性

150Time(min)タービン出力Fig.6 本研究のニューラル適応制御による制御特性（主蒸気温度制御装置のゲイン K78＝33）(ゲインの初期値 K780＝33、⊿K78＝1、固定方式)

6

4.2

５．結言

ニューラル適応制御システムの設計法

これまでのシミュレーション結果を基に開発

AFC(Automatic Frequency Control)運転時にしたニューラル適応制御システムの設計法をフおける超臨界圧火力発電プラントにおいて、石炭ローチャートで表すと Fig.7 のようになる。の炭種・炭質の変化によるプラント動特性変化に対処可能な制御技術として、新しいニューラル適(1)実プラントにおいて従来の APC 制御システムを本応制御システムを提案し、数値実験を行った結果、研究のニューラル適応制御システムに改良以下の結論を得た。
（１）本ニューラル適応制御は動特性が大幅に変(2)従来の APC 制御システムの調整化しても安定であり、負荷変化に対し良好な（ニューラル適応制御装置使用せず）追従制御を可能にした。
（２）実プラントについて、予め十分なシミュレ(3)実プラントにおける APC の調整結果により、主蒸ーション検討を行わなくても、ニューラルネ気温度制御装置ゲイン K 78 を決定ットが学習し、良好な制御が得られる可能性のある設計法を示した。

(4)ニューラル適応制御装置のシグモイド関数は step

最後に、本研究に際し御支援を頂いた東北電力

関数と決定株式会社、九州電力株式会社の関係者に厚く御礼(5) ニューラルサンプリング時間は ∆t ＝1 分と決定

(6)申し上げます。

(3)の K 78 に対して、ニューラル適応制御の有効参考文献

な ∆K 78 の値を 1〜2 の範囲とする

1)水谷弘、火力発電ユニットの運転特性改善に関する制御工学的研究、電力中央研究所総合報告、201(7) ∆K 78 の調整方式として固定方式又は可変方式の（1980）
2)SHUNICHI AMARI ： A Theory of Adaptive

選択をする

Pattern Classifiers 、 IEEE TRANSACTIONS(8) ∆K 78 固定方式の場合、その固定値 ∆K 78 = 1 ~ 2

ON ELECTRONIC COMPUTERS ,VOL.

又は ∆K 78 可変方式の場合、パターン 2 の可変方式に

EC-16,NO.3(1967,3)
3)Peter M Mills：Neuro-Adaptive Process

決定Control、JOHN WILEY&SONS（1996）
4)G.W.Ng ： Application of Neural Networks to(9)ニューラル適応制御装置の調整

Adaptive Control of Nonlinear Systems 、（(3),(4),(5),(6),(7),(8)の結果に基づく）

RESEARCH STUDIES PRESS LTD（1997）5)M.R.Kaimal ： NEURO-FUZZY(10)ニューラル適応制御装置を用いた運転実施、確認

CONTROLSYSTEMS、Narosa Publishing House（1997）
6)田中一男、インテリジェント制御システム、共立(11) ニューラル適応制御システムの完成

出版（1999）pp.129-183

Fig.7 実プラントにおける本研究のニューラル

7)千賀敦、水谷弘、超臨界圧石炭火力発電プラント

適応制御システム設計法のフローチャートのファジィ適応制御に関する研究、日本機械学会
論文集、第 66 巻 643 号 C 編 pp.765-77 （2000,3）

7