ES2352976T3 - Circuito regulador, para la regulación de un proceso, en particular un proceso de combustión. - Google Patents

Abstract

Circuito regulador, para la regulación de un proceso, en particular un proceso de combustión en una instalación (1), en especial en una central de potencia, una instalación de tratamiento de desperdicios o una fábrica de cemento, que presenta: a) un tramo (3), b) como mínimo, un dispositivo de medición (5) para la evaluación de valores de observación (x) de dicho tramo (3), c) como mínimo, un dispositivo de ajuste (9) controlable mediante valores de acción (z) que actúan sobre el tramo (3), y d) un regulador (11) en el que están conectados el dispositivo de medición (5) y el dispositivo de ajuste (9) y que evalúa los valores de observación (x) del dispositivo de medición (5) y en base a los valores objetivo (y) evalúa el estado del sistema descrito del tramo (3) por los valores de observación (x) y que selecciona valores de acción apropiados (z) para conseguir los valores objetivo (y) y controla el dispositivo de ajuste (9), caracterizado porque e) el regulador (11) presenta un convertidor de entrada (11a) que, a partir de los valores de observación (x), constituye, como mínimo, una distribución de probabilidades (P(x)) de los valores de observación (x), f) el regulador (11) presenta un generador de acción (11f) que genera una serie de valores de acción {zi}posibles y otro convertidor de entrada o el mismo convertidor de entrada (11a) constituye, a partir de ello, una serie de distribuciones {P(zi)} asociadas, g) el regulador (11) presenta una unidad de modelo de proceso (11b) con un modelo de proceso en memoria mediante el cual el regulador (11) efectúa la predicción de la distribución de probabilidades (P(x)) de los valores de observación (x) y de la serie {P(zi)} de las distribuciones asociadas a los valores de acción posibles {zi}, que son facilitados a la unidad de modelo de proceso (11b), efectúa el pronóstico de una serie {P(yi)} de una serie de distribuciones probables de estados futuros del sistema, h) el regulador (11) evalúa la serie {P(yi)}de distribuciones de estados futuros probables del sistema en base a los valores objetivos (y) y/o sus distribuciones (P(y)), en especial en una unidad de evaluación (11c), y selecciona, como mínimo, una distribución de probabilidad (P(z)) de los valores de acción adecuados (z), en especial en una unidad de selección (11d), y i) el regulador (11) presenta un convertidor de salida (11e) que constituye, a partir de la distribución de probabilidad (P(z)) de los valores de acción (z), como mínimo, un valor de acción (z), de manera que los dispositivos de ajuste controlados (9) llevan a cabo, en base a valores de acción (z), acciones concretas asociadas.

Description

-1 –

La presente invención se refiere a un circuito regulador, para la regulación de un proceso, en especial un proceso de combustión, que presenta las características de la parte introductoria de la reivindicación 1.

En un circuito regulador conocido que corresponde a este tipo, se elaboran, en el regulador, de manera esencial, datos de medición referentes a flujo másico, distribuciones de temperatura e imágenes de llama. Para

conseguir

mejores resultados de la regulación es

aconsejable

reunir, en primer lugar, todas las

informaciones

posibles sobre el estado del sistema. Los

datos se tienen de forma escalar. Mediante una red neuronal se evalúan, a partir de aquellos, pronósticos para estados futuros. Según la instalación, se puede poner de manifiesto que sería aconsejable la reducción de la cantidad de datos, para disponer de mayor capacidad de cálculo para pronósticos a plazo largo.

Un circuito regulador del tipo antes indicado se da a conocer por el documento EP 1 052 558 A1. El modelo de proceso utilizado funciona con escalares, de manera que se prevé una medida de la exactitud tanto para los estados ya transcurridos como también para los estados objeto de

pronóstico.

-2 –

La presente invención se propone el objetivo de mejorar un circuito regulador del tipo mencionado en lo anterior. Este objetivo se consigue mediante un circuito regulador que tiene las características de la reivindicación 1. Otras disposiciones ventajosas son el objeto de las reivindicaciones dependientes.

A efectos de que el regulador, basándose, como mínimo, en una distribución de probabilidades de los valores de observación, efectúe el pronóstico de una serie de distribuciones de estados futuros probables del sistema, evalúe éstos en base a valores objetivo y/o sus distribuciones y que elija, como mínimo, una distribución de probabilidades de los valores de acción apropiados, se podrían tener en cuenta aspectos estocásticos del proceso. Se trataría no solamente de valores medios individuales escalares, sino que con las distribuciones de probabilidades se pueden estimar tanto los correspondientes valores de medición y de pronóstico más probables como también la inseguridad del correspondiente pronóstico. La búsqueda de estados en toda la amplitud de todos los valores posibles se cambia por una utilización escogida de un número menor de valores característicos de las distribuciones de probabilidades. La regulación será, por esta causa, mejor en especial, más exacta y más rápida. La utilización de una estadística de Bayes de este tipo no ha encontrado hasta el momento aplicación en la técnica de proceso o en las redes neuronales. La necesidad de memoria para las distribuciones de probabilidades se puede reducir

-3 –

mediante

aproximaciones apropiadas. Las unidades del

regulador pueden ser unidades lógicas o constructivas.

La

invención puede encontrar aplicación para

diferentes instalaciones termodinámicas estacionarias, en especial centrales de potencia a base de carbón, petróleo o gas, instalaciones de combustión de desperdicios, instalaciones de separación o selección de desperdicios y fábricas de cemento.

A continuación se explicará de manera más detallada un ejemplo de realización de la invención en base a los dibujos. En los que:

La figura 1 es un diagrama de bloques de un regulador en funcionamiento,

La figura 2 es un diagrama de bloques de un regulador en preparación (“training”),

La figura 3 es una representación esquemática del ejemplo de realización, y

La figura 4 es una representación esquemática de una distribución de probabilidades.

En el ejemplo de realización se ha mostrado una instalación (1) que debe ser regulada mediante un circuito regulador. La instalación (1) comprende un tramo (de regulación) (3), como mínimo, un dispositivo de medición

(5) y preferentemente varios dispositivos de medición, cuyos datos de medición comprenden el tramo (3), como mínimo, un dispositivo de ajuste (9) y preferentemente varios de dichos dispositivos, los cuales pueden actuar sobre el mencionado tramo y un regulador (11) al cual están

conectados el dispositivo o dispositivos de medición (5) y

-4 –

el dispositivo o dispositivos de ajuste (9), de manera que constituyen el circuito regulador.

El tramo (3) recibirá la alimentación del material a transformar, que se designará de forma abreviada como material (G), por ejemplo, combustibles tales como carbón, petróleo, gas, materias primas de tipo variado, desperdicios o combustibles secundarios variados (en el caso de fábricas de cemento se añadirá además cal), así como aire primario (por ejemplo, oxígeno) y secundario (por ejemplo, oxígeno), de forma abreviada aire (L), de manera que esta alimentación es controlada por los dispositivos de ajuste (9) sobre los que puede actuar el regulador (11). Como elemento principal o núcleo del tramo (3), se ha previsto un horno (13), en el que tiene lugar el proceso de combustión. Los dispositivos de medición (5) captan tantos valores de medición del tramo (3) como es posible, por ejemplo, imágenes del cuerpo de llama (F) generadas por el proceso de combustión, en caso deseado emisiones de las paredes del horno (13), imágenes térmicas variadas, temperaturas, presiones, flujo másico del material (G), del aire (F), en el caso de fábricas de cemento del cemento que se enfría y de las emisiones de gases, concentraciones de contaminantes en los gases de escape y en el caso de fábricas de cemento como medida de calidad para el cemento, la concentración de cal libre (FCAO).

El regulador (11) presenta, como mínimo, uno y preferentemente varios convertidores de entrada (11a), una unidad de módulo de proceso (11b), una unidad de evaluación

(11c), una unidad de selección (11d), un convertidor de

-5 –

salida (11e) y un generador de acciones (11f). El regulador

(11)

presenta, preferentemente, además, una unidad de

regulación convencional (11g), la cual está conectada

en

paralelo con las otras unidades componentes.

Los valores de medición del dispositivo de medición (5), designados a continuación como valores de observación

(x)

describen el estado real del sistema como variables de estado dependientes del tiempo, es decir, se cumple x = x(t). En el convertidor de entrada asociado (11a) se constituye en base a estos valores de observación dependientes del tiempo (x) distribuciones de probabilidades P = P(x). En el caso más simple, para ello la zona relevante de evaluación de un valor de observación (x), por ejemplo, una temperatura en el horno (13), será dividido en elementos individuales, se medirá durante un intervalo de tiempo determinado este valor de observación

(x)

y se calculará (P(x)) como frecuencia de las (x(t)) individuales medidas en las etapas individuales (histograma con puntos de apoyo). En el caso más simple de un valor de observación (x) en medio constante, se obtiene, a causa de las fluctuaciones y diferentes fenómenos estadísticos, una distribución normal de Gauss discretizada. El estado real del sistema es descrito a continuación por la totalidad de la distribución de probabilidades P = P(x) y se indica en la unidad de modelo de proceso (11b), en la que se almacena, como mínimo, un modelo de proceso, preferentemente varios modelos de proceso que concurren entre sí, preferentemente implementado como red neuronal.

-6 –

Un generador de acciones (11f) genera una serie de valores de acción posibles {Zi}. Éstos pueden ser escogidos al azar (Monte Carlo) o en base a una estrategia de evaluación. De la serie {Zi} de valores de acción posibles, forma un convertidor de entrada adicional (11a) (o el mismo) una serie de distribuciones asociadas {P(zi)}. Estas distribuciones serán calculadas de la misma manera que los valores de observación (x) correspondientes. Las cantidades {P(zi)} de las distribuciones asociadas a los valores de acción posibles serán facilitadas de modo correspondiente a la unidad de modelo de proceso (11b).

Mediante el modelo de proceso llamado de Bayes contenido en la unidad de modelo de proceso (11b), que será preparado o “entrenado” inicialmente de la forma que se explicará más adelante y que se mejorará preferentemente de forma continuada, se hallarán, a base de las distribuciones (P(x)) y {P(zi)}, pronósticos de la probabilidad de estados reales futuros del sistema, que se facilitarán en forma de una serie de distribuciones asociadas {P(yi)} a una unidad de evaluación (11c). Los valores objetivos (y), es decir,

los

valores teóricos predeterminados, así como otros

objetivos

de optimización, por ejemplo, un consumo más

reducido

de combustible primario o gases a evacuar con

pocos residuos, en especial reducidas concentraciones de contaminantes, se determinan de modo directo o preferentemente después de conversión en una distribución de probabilidades P = P(y) de modo correspondiente en la unidad de evaluación (11c). La unidad de evaluación (11c)

evalúa la magnitud {P(yi)} de las distribuciones de estados

-7 –

probables futuros del sistema, teniendo en cuenta la distribución de probabilidades (P(y)) de los valores objetivo (y). La evaluación individual puede ser expresada mediante una calidad (qi), por ejemplo escalar, de manera que la unidad de valuación (11c) proporciona una serie {qi} de calidades. La unidad de selección (11d) selecciona la calidad máxima (qi), habitualmente la (qi) con el mayor valor numérico, y toma de la serie {P(zi)} la distribución real para esta (qi) como distribución de probabilidades

adecuada

P = P(z) de valores de acciones (z) que deben

producir

el estado del sistema más próximo al valor

objetivo o bien (P(y)).

En el convertidor de salida (11e), las distribuciones de probabilidades P = P(z) de los valores de acción (z) son constituidas en valores de acción individuales (z), a los que están asociadas acciones concretas, y a causa de las cuales los dispositivos de ajuste controlados (9) realizan las acciones correspondientes. El circuito regulador está, por lo tanto, cerrado. En el caso más sencillo de una distribución normal de Gauss, P = P(z), por ejemplo, para un ajuste de válvula, se produce un ajuste concreto de la válvula correspondiente a un valor máximo. Se puede utilizar también el punto del centro de gravedad o similar. En un caso complicado, se producirá una secuencia de ajustes, es decir, una sucesión de valores de acción (z) ajustados uno después de otro.

La unidad de regulación convencional, prevista en caso deseado adicionalmente (11g), puede desempeñar para

dispositivos de ajuste individuales (9) o como recambio

-8 –

para un caso de emergencia o para casos especiales, una parte de la regulación y, por lo tanto, el convertidor de entrada (11a), unidad de modelo de proceso (11b), unidad de evaluación (11c), unidad de selección (11d) y convertidor de salida (11e), así como el generador de acciones (11f) pueden ser puenteados.

La utilización de la distribución de probabilidades

(P) posibilita una mejor consideración de aspectos y características estocásticos, es decir, además de un valor individual, por ejemplo, el valor de pronóstico más probable, se consideran también las inseguridades correspondientes, por ejemplo, la dispersión de este valor de pronóstico. Preferentemente, el modelo de proceso para la distribución de probabilidades está constituido de manera tal que es posible una utilización iterativa del modelo del proceso para pronósticos de fases múltiples y una utilización bidireccional para cálculos directos y paralelos de inversión. Con el conocimiento de la dispersión son también posibles criterios de interrupción ventajosos para los pronósticos de etapas múltiples.

En base a las circunstancias no lineales de alto grado en el sistema, no se producirá habitualmente la distribución de Gauss normal, sino de manera correspondiente una distribución de probabilidades complicada (P), que puede presentar varios máximos locales.

Dado que con la presente invención pueden ser evaluados valores pretendidos (x) y se pueden buscar valores de acción (z), es posible una aproximación más

rápida al valor objetivo (y).

-9 –

Para preparar o entrenar el modelo de proceso en la unidad de modelo de proceso (11b), los valores de observación (x) y los valores de acción reales (z) son convertidos en los convertidores de entrada correspondientes (11a) en distribuciones (P(x)) y (P(z)), las cuales son facilitadas a la unidad de modelo de proceso (11b). Se facilitará la serie {P(yi)} de distribuciones de estados reales futuros probables del sistema, igual que la distribución (P(y)) de los valores objetivo (y) en la unidad de evaluación (11c). El fallo calculado de pronóstico se utilizará de manera conocida en sí misma para ello, a efectos de adecuar el modelo de proceso, por ejemplo, para adecuar los enlaces en la red neuronal. Es posible efectuar la preparación o entrenamiento con modelos

de

proceso competidores entre sí y/o reguladores

competidores entre sí.

Las

distribuciones de probabilidades muy

pluridimensionales

(distribución de densidades de

probabilidades) no deben ser almacenados para un proceso ventajoso con elevada descomposición, sino aproximadas, por ejemplo, mediante distribuciones de probabilidades paramétricas (designación mediante unos pocos parámetros características), mediante “modelos gráficos” (designación mediante pocas funciones de un sistema de funciones), mediante un filtro de partículas (procedimiento Monte Carlo) o mediante la red neuronal utilizada (por ejemplo, red de funciones radial-base).

-10 –

Lista de referencias

1 3 5

5  9 11 11a 11b 11c

10  11d 11e 11f 11g 13

15  F G L P qi

20  x y z {} instalación tramo dispositivo de medición dispositivo de ajuste regulador convertidor de entrada unidad de modelo de proceso unidad de evaluación unidad de selección convertidor de salida generador de acción unidad de regulación convencional horno cuerpo de llama material aire distribución de probabilidades calidad valor de observación valor objetivo valor de acción cantidad

Claims (7)

1. 
   
   -11 –

   1. Circuito regulador, para la regulación de un proceso, en particular un proceso de combustión en una instalación (1), en especial en una central de potencia, una instalación de tratamiento de desperdicios o una fábrica de cemento, que presenta:

   a) un tramo (3),

   b) como mínimo, un dispositivo de medición (5) para la evaluación de valores de observación (x) de dicho tramo (3),

   c) como mínimo, un dispositivo de ajuste (9) controlable mediante valores de acción (z) que actúan sobre el tramo (3), y

   d) un regulador (11) en el que están conectados el dispositivo de medición (5) y el dispositivo de ajuste (9) y que evalúa los valores de observación (x) del dispositivo de medición (5) y en base a los valores objetivo (y) evalúa el estado del sistema descrito del tramo (3) por los valores de observación (x) y que selecciona valores de acción apropiados (z) para conseguir los valores objetivo

   (y) y controla el dispositivo de ajuste (9), caracterizado porque e) el regulador (11) presenta un convertidor de

   entrada (11a) que, a partir de los valores de observación (x), constituye, como mínimo, una distribución de probabilidades (P(x)) de los valores de observación (x),

   f) el regulador (11) presenta un generador de acción (11f) que genera una serie de valores de acción {zi}

   posibles y otro convertidor de entrada o el mismo

   -12 –

   convertidor de entrada (11a) constituye, a partir de ello, una serie de distribuciones {P(zi)} asociadas,

   g) el regulador (11) presenta una unidad de modelo de proceso (11b) con un modelo de proceso en memoria mediante el cual el regulador (11) efectúa la predicción de la distribución de probabilidades (P(x)) de los valores de observación (x) y de la serie {P(zi)} de las distribuciones asociadas a los valores de acción posibles {zi}, que son facilitados a la unidad de modelo de proceso (11b), efectúa el pronóstico de una serie {P(yi)} de una serie de distribuciones probables de estados futuros del sistema,

   h) el regulador (11) evalúa la serie {P(yi)} de distribuciones de estados futuros probables del sistema en base a los valores objetivos (y) y/o sus distribuciones (P(y)), en especial en una unidad de evaluación (11c), y selecciona, como mínimo, una distribución de probabilidad (P(z)) de los valores de acción adecuados (z), en especial en una unidad de selección (11d), y

   i) el regulador (11) presenta un convertidor de salida (11e) que constituye, a partir de la distribución de probabilidad (P(z)) de los valores de acción (z), como mínimo, un valor de acción (z), de manera que los dispositivos de ajuste controlados (9) llevan a cabo, en base a valores de acción (z), acciones concretas asociadas.
2. 2. Circuito regulador, según las reivindicaciones 2 y 3, caracterizado porque el regulador (11) presenta una unidad de regulación convencional (11g) que puentea el convertidor de entrada (11a), las diversas unidades (11b, 11c, 11d) y el convertidor de salida (11e).

   -13 –

3. 3.

   Circuito regulador, según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la unidad de evaluación (11c) evalúa, mediante una calidad (qi) la serie {P(yi)} de distribuciones de estados futuros probables del sistema en base a los valores objetivo (y) y/o sus distribuciones (P(y)).

4. 4.

   Circuito regulador, según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el modelo de proceso está implementado en forma de red neuronal en la unidad de modelo de proceso (11b).

5. 5.

   Circuito regulador, según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el modelo de proceso en la unidad de modelo de proceso (11b) está dispuesto para cálculo en dirección de avance y de retroceso.

6. 6.

   Circuito regulador, según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el tramo

   (3) presenta un horno (13) para la conversión de un material (G) mediante la alimentación de aire (L) mediante un proceso de combustión con formación, como mínimo, de un cuerpo de llama (F).
7. 7. Circuito regulador, según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el dispositivo de ajuste (9) actúa sobre el tramo (3), de manera que controla, como mínimo, la alimentación de material (G) y/o aire (L).