プラントに石炭粉末を供給する複数の微粉炭機用の制御パラメータを自動的に供給するためのコンピュータベースの方法であって、a微粉炭機運転を示す実パラメータを測定することにより、前記微粉炭機のそれぞれに関する個々の微粉炭機の負荷を示す、複数の運転変数を取得するステップと、b前記プラントからの石炭需要量を示す需要量変数を取得するステップと、c前記取得した複数の運転変数および前記需要量変数をコンピュータシステムに供給するステップと、d多変数計算アルゴリズムを使用して、前記複数の運転変数および前記需要量変数に基づき、前記制御パラメータを計算するステップと、e各微粉炭機の運転を個別に制御するための前記計算された制御パラメータを提供するステップと、f~のステップを反復するステップとを含む、方法。前記多変数計算アルゴリズムは、前記微粉炭機のそれぞれの運転状況に関する情報を考慮する、請求項1に記載の方法。運転状況に関する前記情報は、微粉機の消耗を示す因子、微粉機の最後のメンテナンス以来の微粉機の運転時間数、微粉機閉塞を示す因子、流入一次空気圧力の変動、流入一次空気温度の変動、および選別機設定データの少なくとも1つを含む、請求項2に記載の方法。前記多変数計算アルゴリズムは、モデル予測アルゴリズムを含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。微粉炭機運転を示す前記パラメータは、粉砕機差圧、微粉燃料出口温度、粉砕機モータ電流、および一次空気流量の少なくとも1つを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。前記制御パラメータは、微粉機給炭機速度設定値、一次空気流量設定値、温冷一次空気ダンパ位置設定値、ファンモータ速度設定値、微粉機粉砕テーブルモータ速度設定値、および動的選別機回転速度設定値の少なくとも1つを含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。作業員対話式作業は、前記複数の運転変数、前記需要量変数、および前記運転状況情報の少なくとも1つの作業員入力値を有効にするステップ、および作業員に計算された制御パラメータを表示するステップの少なくとも1つにより提供される、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。前記~のステップは、前記制御パラメータを実時間で提供するために周期的に反復する、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。請求項1から8のいずれか一項に記載の方法を使用して制御パラメータを提供するステップ、および前記供給されたパラメータに基づいて複数の微粉炭機のそれぞれの運転を自動的に制御するステップを含む、プラント内への石炭粉末供給量を制御する方法。請求項1から9のいずれか一項に記載の方法を実施するのに適した計算装置。燃焼炉、複数の微粉炭機、および請求項10による計算装置を備えるプラント。計算装置上で実行されるとき、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法を実施することを可能にする、コンピュータプログラム。請求項12のコンピュータプログラムをその上に記憶した、コンピュータ読取可能媒体。プラントに石炭粉末を供給する複数の微粉炭機用の制御パラメータを供給するための方法および装置を提供するのが本発明の目的である可能性があり、そうした方法または装置により、例えば、従来の制御方式の上述の欠点を克服することができ、具体的には、石炭粉砕負荷を複数の微粉炭機の各個々の微粉炭機に最適に配分することができる。具体的には、微粉炭機装置の効率およびランプ速度を、好ましくは改善すべきである。さらに、負荷変化に対する発電プラントの全体的な動的応答を改善すべきである。最後に、微粉炭の品質も改善すべきであり、それにより、発電プラント効率が増大する可能性がある。そうした目的は、独立請求項の主題により解決することができる。本発明の実施形態は、従属請求項に説明する。本発明の一態様によれば、プラントに石炭粉末を供給する複数の微粉炭機用の制御パラメータを自動的に供給するためのコンピュータベースの方法を提案する。本方法は、好ましくは以下の順序で、a微粉炭機運転を示す実パラメータを測定することにより、微粉炭機のそれぞれに関する個々の微粉炭機の負荷を示す、複数の運転変数を取得するステップと、bプラントからの石炭需要量を示す需要量変数を取得するステップと、c取得した複数の運転変数および需要量変数をコンピュータシステムに供給するステップと、d多変数計算アルゴリズムを使用して、複数の運転変数および需要量変数に基づき、制御パラメータを計算するステップと、e各微粉炭機の運転を個別に制御するための計算された制御パラメータを提供するステップと、f~のステップを反復するステップとを含む。その中で、多変数計算アルゴリズムは、微粉炭機のそれぞれの運転状況に関する情報を考慮することができる。運転状況に関する、そうした情報は、例えば、微粉機の最後のメンテナンスまたは修理以来の微粉機の運転時間数などの、それぞれの微粉機の消耗を示す因子などとすることができる。あるいは、運転状況に関する情報は、石炭粉末中の余剰水分、流入一次空気圧力の変動、流入一次空気温度の変動、および個々の微粉機の選別機設定データなどによる、それぞれの微粉機内の石炭粉末分布のむらによる空気流の一時的な閉塞とすることができる。その中で、空気流の閉塞は、最も一般的には、流入する供給石炭中の高い水分含有量のために大きい塊を形成するように石炭粉末が互いに粘着することによるものである。選別機は、微粉機出口に配置される微粉機の一部分であり、遠心作用により重い粒子を回転させ、それらを分離する。この物品のブレードおよび回転速度は、生成物粒子サイズに大きい影響を及ぼす可能性がある。制御パラメータを計算するのに使用される多変数計算アルゴリズムは、物理的または統計的なモデルに基づく可能性があり、そうした技法は、対象の応答に関するすべての変数の影響を考慮しながら、複数の次元にわたる計算を実行するのに使用することができる。好ましくは提案する方法中で使用することができる多変数アルゴリズムの1つのタイプは、以下により詳細に説明する、モデル予測アルゴリズムまたはモデル予測制御とすることができる。取得され、制御パラメータを計算するのに使用される複数の運転変数を取得するために測定される、微粉炭機運転を示すパラメータは、一次空気圧力損失パラメータとも呼ばれる、微粉炭機の入口と出口との間の差圧を示すことができる粉砕機差圧パラメータ、微粉炭機の出口における微粉炭の温度を示すことができる微粉燃料出口温度パラメータ、微粉炭機の駆動モータへの電流を示すことができる粉砕機モータ電流パラメータ、および微粉炭機に供給される一次空気の流量を示すことができる一次空気流量パラメータを含むことができる。提案するコンピュータベースの方法では、人間の運転員との対話式作業を想起することができる。例えば、運転の忠告モードでは、計算された制御パラメータは、作業員が次に、提供する制御パラメータを考慮しながら微粉炭機のそれぞれを手動で制御することができるように、作業員に表示することができる。あるいは、例えばオンラインまたはクローズドループ運転モードで完全自動運転を提供することができるが、計算された制御パラメータは、微粉炭機のそれぞれを自動的に制御するのに直接使用される。モード間で切換えをする可能性を作業員に与えることができる。さらに、複数の運転変数、需要量変数、および運転状況情報の少なくとも1つの作業員入力値を有効にすることにより、作業員対話式作業を提供することができる。いいかえれば、人間の作業員は、例えばキーボードまたはタッチスクリーンなどの入力装置を使用して、制御パラメータを計算するのに使用される変数または運転状況情報の1つ、いくつか、またはすべてを入力または更新することができる。あるいは、これらの変数または情報の少なくともいくつか、またはすべてが自動的に取得され、制御パラメータを計算するのに使用される計算システムに供給されるように準備することができる。それにより、完全自動運転を有効にすることができる。複数の運転変数および需要量変数を取得するステップ、取得した変数を計算システムに供給する次のステップ、それに基づいて制御パラメータを計算する次のステップ、ならびに計算された制御パラメータを提供する最後のステップは、制御パラメータを実時間で提供するように、周期的に反復することができる。いいかえれば、所望の変数は、例えば20秒ごとに継続的に取得することができ、制御パラメータを即座に計算し、人間の作業員、または微粉炭機のそれぞれを個別に制御するための自動制御システムに提供することができる。本発明の別の態様によれば、プラントへの石炭粉末供給量を制御する方法、計算装置、プラント、コンピュータプログラム製品、およびコンピュータ読取可能媒体はすべてが、本発明または上述のその実施形態による教示および原理を使用して提案される。本発明の根底にある基本概念は、各微粉炭機の運転を個別に制御するのに使用される制御パラメータを複数の変数から計算するために、各個々の微粉炭機の実負荷を示し、プラントからの石炭需要量を示す複数の変数のいくつか、またはすべてを考慮することにより、複数の微粉炭機からプラントへの石炭粉末供給量を制御するための全体的な制御方式を改善することである。従来の微粉炭機制御方式では、通常、複数の微粉炭機のそれぞれは、通常運転中に同じ負荷で運転するように制御され、この負荷は、緊急の場合、すなわち微粉炭機の空気圧力損失の閾値を上回り、微粉炭機爆発の可能性のある危険性を示すときだけ修正され、次に、この特定の微粉炭機の喪失した微粉炭機容量は、残りの微粉炭機に等しく分配されていたが、本発明の概念は、複数の微粉炭機のそれぞれをより知的な方法で制御することである。最後に、例えばモデル予測アルゴリズムなどの多変数計算アルゴリズムは、微粉炭機のそれぞれに関する制御パラメータをそれぞれ計算するために、プラントの需要量変数と共にすべての微粉炭機の運転変数を使用する。そうした計算では、別の情報を考慮するのが好ましく、この情報は、たとえば負荷容量がこの微粉炭機の最後のメンテナンス以来の微粉炭機稼働時間などに依存する可能性がある、たとえば各個々の微粉炭機の可能な負荷容量などを示す。そうした方法に基づいて、石炭粉砕負荷は、各個々の微粉炭機に最適に配分され、それにより、制御方式およびそれにより制御されるプラントの効率を改善することができる。各微粉炭機に対する石炭負荷を個々に制御する可能性は、プラントの燃焼炉への総燃料供給量を維持しながら、提案する方法を使用する利点の1つにすぎないとすることができる。微粉機運動力学の挙動を予測するための内部モデルの使用は、制御システムがここで微粉機運転の将来の状態を予測する能力を有することができるので、発電プラントの始動、ランプアップ、およびランプダウン中に大きい利点をもたらすことができる。この能力に基づいて、提案する方法および装置は、石炭火力発電プラントの全体的な動的応答を従来の制御システムに比べて数十パーセントだけ改善することができる。最後に、さらに、多変数計算アルゴリズム中に石炭粉砕プロセスの数学モデルを含むことにより、微粉燃料粉末度の推定および制御を、微粉燃料粉末度測定の利用可能性に応じて一定の範囲にすることができる。そうした測定が存在しない場合、多変数計算アルゴリズムは、主に微粉燃料流量などの運転目標値を維持しながら燃料粉末度を最適化するために、動的選別機の回転などの、燃料粉末度に影響を及ぼす微粉炭機のアクチュエータをそれらの限界値まで押したままにすることができる。本発明の態様および実施形態は、様々な主題に関して本明細書に説明されることに留意されたい。具体的には、いくつかの実施形態は、方法タイプの請求項に関して説明されるが、他の実施形態は、装置タイプの請求項に関して説明される。しかし、別段、記載がなければ、主題の1つのタイプに属する特徴の任意の組合せに加えて、様々な主題に関連する特徴の間、特に装置タイプの請求項の特徴と方法タイプの請求項の特徴との間の任意の組合せも、本願と共に開示されたものとみなされることを、当業者は以上および以下の説明から理解するであろう。本発明の実施形態は、石炭粉末をプラントに供給するための石炭粉砕機の制御に関する。通常、石炭粉砕プロセスは、発電所内のボイラまたはセメントプラント内の回転式キルンなどの下流のプロセス、および、装置からの微粉燃料要求量に合わせるために、複数の石炭粉砕機を含む。図1は、発電プラントの要素を制御するための制御装置として動作する計算装置3、石炭を粉砕して微粉燃料にするための複数の微粉炭機5a、5b、5c、およびプラント1用の熱出力を発生させるのに微粉燃料を燃焼させるための燃焼炉7を備えるプラント1の要素を示す。マスターコントローラは、プラント1に必要な微粉燃料の量を決定することができる。計算装置3は、微粉炭機5a、5b、5cのそれぞれを個別に制御するための制御パラメータを計算する多変数計算アルゴリズムを使用する。それにより、プラント1のマスターコントローラからの総石炭需要量の配分は、個々の微粉炭機に適当に配分することができる。そうするために、個々の微粉炭機5a、5b、5cの運転状態を示す運転変数は、実パラメータを測定することにより、微粉炭機のそれぞれに関して取得され、入力チャネル9a、9b、9cを介して計算装置3に供給される。例えば、測定実パラメータは、微粉炭機5a、5b、5cのそれぞれの一次空気圧力損失ΔP1、ΔP2、ΔP3とすることができる。あるいは、粉砕機差圧、微粉燃料出口温度、粉砕機モータ電流、およびまたは一次空気流量などの他のパラメータを測定し、それを計算装置3に供給することができる。さらに、プラントまたはそのマスターコントローラからの石炭需要量を示す需要量変数が取得され、それは、通信チャネル11を介して計算装置3に供給される。多変数計算アルゴリズムを使用して制御パラメータを計算するのに使用される、適当な制御モデルを生成するために、微粉炭機のそれぞれの運転状況に関する情報が、供給チャネル13を介して計算装置3にさらに供給される。この運転状況情報は、たとえば微粉機5a、5b、5cのそれぞれの消耗を示す因子などを含むことができ、それらの因子は、それぞれの微粉機の最後のメンテナンス以来の微粉機の運転時間数に依存する可能性がある。あるいは、この情報は、微粉機内の石炭粉末分布のむらによる空気流の一時的な閉塞、流入一次空気圧力の変動、流入一次空気温度の変動、およびまたは動的選別機設定データを含むことができる。以下にさらに詳細に説明するように、計算装置3は、複数の運転変数および需要量変数、ならびに好ましくは、運転適応度とも呼ばれる、微粉機の運転状況に関する情報を考慮する多変数計算アルゴリズムを使用して、微粉炭機5a、5b、5cのそれぞれの運転を個別に制御するための制御パラメータを計算することができる。計算された制御パラメータは、供給チャネル17a、b、cを介して、それぞれの給炭機速度コントローラ15a、b、cに供給することができる微粉機給炭機速度設定値を含むことができるが、給炭機速度コントローラ15a、b、cは、次に、それぞれの微粉炭機5a、5b、5cに含まれる給炭機速度アクチュエータを制御することができる。さらに、制御パラメータは、微粉炭機5a、5b、5cに含まれる、それぞれの一次空気流アクチュエータを最終的に制御するために、供給チャネル21a、b、cを介して、それぞれの一次空気流コントローラ19a、b、cに供給される、それぞれの一次空気流量設定値を含むことができる。給炭機速度コントローラ15a、b、cおよび一次空気流コントローラ19a、b、cはどちらも、給炭機速度および一次空気流量をそれぞれ測定することにより、さらに調整することができ、一次空気流量は、温度変化に対してさらに補正することができる。図1に示していない他の計算された制御パラメータは、温冷一次空気ダンパ位置もしくはファンモータ速度、微粉機粉砕テーブルモータ速度、動的選別機回転速度、またはこれらのパラメータを制御する対応設定値を含むことができる。そうした制御方式の結果、微粉炭機5a、5b、5cを適当な負荷条件で個別に運転することができる。微粉炭機5a、5b、5cのそれぞれは、石炭需要量を満足し、ボイラマスタを実エネルギー発生要求量に応じて運転することができるように、石炭を粉砕し、それぞれの供給ライン23a、b、cを介して、微粉燃料を燃焼炉7に供給する。制御パラメータを計算するための計算装置3に使用することができる、可能な多変数計算アルゴリズムの1つは、モデル予測制御である。MPCベースの微粉炭機制御方式は、従来の制御方法で行われるように、総石炭要求量を複数の微粉炭機にわたって、ただ均等に分配するのではなく、個々の微粉機の石炭需要量を決定するために、運転変数、すなわち実時間で適用可能な最適化基準値を使用することができる。この制御方式は、自動的なモード運転で行われるのが好ましい。多変数計算アルゴリズムにより石炭需要量配分を扱う、それほどはっきりしていない利点は、このアルゴリズムが微粉炭機の圧力損失の制御に関する新規の自由度を生成することができることである。通常、今日使用されている従来の制御方式は、操作変数として機能するために余分の自由度を有しないので、通常運転中、微粉機圧力損失を制御することができない。微粉機圧力損失は、主に、発電プラントに対する熱入力を制御するために操作変数として既に使用されている、その特定の微粉炭機に対する石炭負荷の関数である。他方、MPCベースの微粉炭機制御装置は、石炭燃料総量を一定に維持しながら、したがって微粉機圧力損失を許容限界内に維持する可能性を生み出しながら、すべての微粉機の負荷比率を個別に自動的に調節することができる。制御用の余分の自由度の背景にある主な理由は、微粉炭機が同等に設計されていても、個々の粉砕および石炭輸送性能は、様々な因子により異なる可能性があることである。これらの因子の1つは、通常運転により消耗した微粉機である可能性がある。微粉機の最後のメンテナンスおよび修理以来の微粉機の運転時間数は、その微粉機の有効粉砕容量の良い指標とすることができる。他の因子は、微粉機内の石炭粉末分布のむらによる空気流の一時的な閉塞、流入一次空気の圧力および温度の変動、ならびに選別機設定データを含む。要するに、MPCベースの制御方式は、石炭負荷を、高い圧力損失を有する微粉機から、より低い圧力損失を有する別の微粉機に最適な量だけ自動的に移動させることができるが、この方式は、従来の微粉機制御システムの能力を超える。以下に、多変数計算アルゴリズム、特にモデル予測アルゴリズムを使用して制御パラメータを計算するための例示的な計算方式の詳細を提供する。この方式は、モデル予測微粉炭機コントローラとも呼ばれる。本発明の一実施形態によれば、モデル予測微粉炭機コントローラは、制御用途用に選択される実時間計算プラットホームを形成する計算装置内のソフトウェアルーチン集合体からなる。そうした実時間計算プラットホームの可能な例は、発電プラント分散制御システムにネットワークアクセスするパーソナルコンピュータである。ソフトウェアルーチン集合体は、データ収集および分配アプリケーションと、状態推定プログラムと、発電プラント内の微粉炭機の数に関して、パラメータ化され、複製される微粉炭機モデルと、最適化プログラムとを含む。ソフトウェアルーチンは、周期的に、好ましくは20秒ごとに実行される。これらのソフトウェアルーチンの実行シーケンスは、以下のように実行される。ステップ1発電プラント内の微粉炭機からの利用可能なパラメータ測定値および所望の運転条件は、発電プラント分散制御システムに対するネットワークアクセスを介して収集される。測定値は、限定されないが、圧力損失、粉砕テーブルモータ消費電力、運転時間、一次空気の入口およびまたは出口温度、一次空気流量を含む。設定値の形態の所望の運転条件は、限定されないが、微粉炭機からの総石炭需要量および一次空気出口温度を含む。ステップ2多変数計算アルゴリズムに使用される微粉炭機数学モデルは、その最も簡単な形式では、微粉炭機入力値または操作変数に対する微粉炭機出力値の時間依存性挙動に関する方程式群である。例えば、原炭入力が一定のパーセンテージだけ増加する時、微粉炭出力値の増加量および増加速度はどれくらいか。方程式は、限定されないが、以下の形式を有することができる。xfu方程式1yh方程式2ここで、xは、微粉炭滞留量などの微粉炭機の内部状態または内部状況の情報を表し、uは、一次空気流量などの、微粉炭機の入力値または操作変数を表し、yは、微粉燃料温度などの、微粉炭機からの測定可能な出力値を表し、fおよびhは、線形または非線形の関数であり、kは、時点を表す。方程式1に示す、時刻k1における微粉炭機の将来状態の時刻kにおける現在状態に対する依存性により、数学モデルは、微粉炭機の将来挙動に関して予測することができ、または、k1が現在時刻を表し、kが過去を表すとき、過去の測定値に基づいて微粉炭機の現在状態を推定することができる。状態推定プログラムは、方程式1および方程式2に誤差項を付け加え、誤差項を最小化することにより現在状態xを見つけるために過去の測定値yをこれらの方程式に当てはめることができる、最適化問題を解くことができるソフトウェアルーチンである。1つより多い過去の時間ステップでサンプリングされた測定値を組み込むために、方程式1および方程式2はkをk1、k2、、knで置き換えることにより反復的に過去へ拡張される。fおよびhが線形関数であり、方程式を過去へ1時間ステップ拡張することにより推定が行われるとき、この推定は、カルマンフィルタと等価になることに留意することが重要である。状態推定ステップの目的は、数学モデルを介して、圧力損失およびモータ消費電力などの測定可能な特性に関連付けることにより、石炭滞留量などの微粉炭機の測定不可能な特性に関する情報を取得することである。上述の状態推定ステップは、個別に運転中の各微粉炭機に関して実行しなければならない。したがって、方程式1および方程式2に記述される関数fおよびhは、各微粉炭機に関して先験的に利用可能である必要がある。関数fおよびhは、各微粉機で異なり、それらの微粉機の運転の特異性、主に粉砕面の消耗状態、したがって粉砕効率を示すことに留意することが重要である。各微粉機に関する関数fおよびhは、パラメータ化され、これらのパラメータは、微粉炭機挙動の変化を追跡するために実時間に適用することができる。ステップ3最適化ステップでは、微粉炭機を制御するための決定変数として機能する入力値または操作変数の軌跡が決定される。このため、微粉炭機入力値、微粉炭機出力値、および微粉炭機内部状態に関して、最適化目標値が指定される。可能な目標値は、微粉燃料出力値を最大化し、発電プラント負荷変化に対する応答速度を最大化し、または、微粉燃料品質もしくは粉末度を最大化することができる。これらすべての目標値の重み付き組合せとして目標値を生成することもできる。最適化タスクの最終的要素は、実現可能な最適解により満足される、この場合は方程式1および方程式2に与えられる微粉炭機モデルである制約条件、すなわち、最小および最大一次空気流量などの入力値または操作変数に関する運転制約条件、最小および最大微粉燃料温度などの出力値に関する運転制約条件、ならびに最小および最大石炭滞留量などの内部状態に関する運転制約条件を指定することである。状態推定ステップに対して、最適化ステップでは方程式1および方程式2は、kをk1、k2、、kpで置き換えることにより反復的に将来へ拡張され、そのことにより、微粉炭機モデルの予測機能を使用することが可能になることを指摘することができる。最適化問題の可能な表現は、以下のように与えることができる。すべてのkに関して、xfuyhuminuumaxyminyymaxxminxxmaxという制約条件のもとでMaxgu...uyy...yxx...xここで、gは目標値関数を表し、minおよびmaxは、上述の変数の上限値または下限値を表す。これらの限界値は、データ収集および分配アプリケーションを介して、オフラインで、または運転中に最適化ソフトウェアに確実に提供しなければならない可能性がある。ステップ4最適化ソフトウェアにより最適化問題に対する解が決定されると、入力値または操作変数の現在時間ステップkにおける結果は、データ収集および分配アプリケーションを介して、発電プラント分散制御システムに分配され、アクチュエータ結合体を介して、物理的微粉炭機システム内に実装される。ステップ4の後、アルゴリズムは、ステップ1に戻り、反復的に継続する。上述のMPCシステムは、制約条件最適化問題を解くことができる実時間計算システムにより実現することができる。微粉炭機モデルの複雑性に応じて、線形、二次、または非線形のプログラミング問題が、最適化に関して構成される可能性がある。微粉炭機内の個々の粉砕機すべての運動力学を表す方程式、アクチュエータ限界値を表す制約条件、および最後に最適化目標値を表す方程式は、実時間計算システムのメモリ上にロードする必要がある場合がある。本明細書では運転変数および需要量変数とも呼ばれる、最適化問題を解くのに必要な入力値は、粉砕機差圧、微粉燃料出口温度、粉砕機モータ電流、一次空気流量、一次空気圧力損失などの粉砕機からのセンサ読取値、およびマスターコントローラ石炭需要量を含むことができる。これらの入力値は、実時間における適当なサンプリング速度で周期的に計算装置に提供する必要がある場合がある。最適化問題の解は、通信チャネルを有する計算装置に接続することができる、関連する既存のPIまたはPIDコントローラ用のアクチュエータ設定データおよび設定値を明らかにすることができる。実時間計算装置は、サーバコンピュータとすることができる。MPCアルゴリズムなどの多変数計算アルゴリズムは、サーバコンピュータ上のソフトウェアとして利用することができる。サーバコンピュータと、センサおよびアクチュエータならびに発電プラント分散制御システムの既存のPIおよびPIDコントローラとの接続は、オープンプロセス制御チャネルまたは別の通信プロトコルを介して実現することができる。計算された制御パラメータ、モデル予測値、最適化結果、有効制約条件、および制約条件に対する解の感度をプラント運転員に示す表示システムを提供することもできる。さらに、最適化問題公式中にオンラインモデル更新およびパラメータ推定ルーチンを含むことにより、提案される制御の強化が可能になる。本明細書に説明した制御方法は、ボールアンドボウルミル、垂直型粉砕ミル、ボールアンドレースミル、および他の任意のタイプの石炭粉砕ミルまたは粉砕機に適用できる。発電プラント内の微粉炭機の一部分またはすべては、同じ制御方法と連携することができる。セメント製造プラント内の複数の微粉炭機も、この制御方法と連携することができる。最後に、用語comprisingおよび同様のものは、他の要素またはステップを除外せず、不定冠詞aは、複数形を除外しないことに留意されたい。様々な実施形態に関連して説明した要素を組み合わせることもできる。特許請求の範囲中の参照符号は、特許請求の範囲の範囲を限定するものと解釈すべきでないことにも留意されたい。