CN102057338B - 设备最优运转控制系统及控制方法 - Google Patents
设备最优运转控制系统及控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102057338B CN102057338B CN200980121700.3A CN200980121700A CN102057338B CN 102057338 B CN102057338 B CN 102057338B CN 200980121700 A CN200980121700 A CN 200980121700A CN 102057338 B CN102057338 B CN 102057338B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- operation point
- mentioned
- automatic control
- variable
- optimal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
- G05B13/021—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a variable is automatically adjusted to optimise the performance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
提供一种设备最优运转控制系统,能够保持设备运转稳定地使运转成本最小化。该设备最优运转控制系统具有:最优运转点计算单元(3),计算使自用发电设备(20)的运转成本最小化的最优运转点;自动控制单元(9),对应于由上述最优运转点计算单元计算求出的上述最优运转点,根据最优化模型对设备进行自动控制;自动控制接入单元(5),对应于输入,开始由上述自动控制单元对上述自用发电设备进行的自动控制运转;以及最优化变量选择单元(6),在上述自动控制接入单元进行自动控制运转时,选择上述最优化模型中的上述自用发电设备的最优化对象的变量。
Description
技术领域
本发明涉及一种对设备进行最优运转控制的系统,特别涉及使设备的运转成本最小化的运转控制系统。
背景技术
一般,在向工厂内供给电力以及蒸气的自用发电设备的最优运转控制系统中,为了使对应于来自锅炉燃料或电力系统的配电量所需的运转成本最小化,决定锅炉输出、涡轮主蒸气量、抽气量、发电机输出,并进行以此为目标值的最优运转控制。
作为这样的设备最优运转控制系统,如图10所示那样,最优运转点计算部3根据控制设备的蒸气压力、流量以及发电机输出的自动控制装置100、经由该自动控制装置100以及数据输入部2输入的设备10的状态量、和根据来自设备模型存储部4的最优化模型及其参数,来计算使设备10的运转成本最小化的最优运转点,并作为自动控制装置100的设定值进行输出(例如参照专利文献1以及2)
专利文献1:日本特开2000-78749号公报
专利文献2:日本特开2004-190620号公报
在上述的设备最优运转控制系统中,在最优运转点与当前的运转点差异较大的情况下,当直接将最优运转点作为控制目标值进行设定时,目标值变化较大,因此存在损坏设备的稳定运转这样的问题。
发明内容
本发明是考虑上述问题点而做出的,其目的在于提供一种设备最优运转控制系统,能够使设备的运转保持稳定地使运转成本最小化。
为了达到上述目的,在本发明采用以下技术方案:
一种设备最优运转控制系统,其特征在于,具有:优运转点计算单元,计算使自用发电设备的运转成本最小化的最优运转点;自动控制单元,对应于由上述最优运转点计算单元计算求出的上述最优运转点,根据最优化模型对设备进行自动控制;自动控制接入单元,对应于输入,开始由上述自动控制单元对上述自用发电设备进行的自动控制运转;以及最优化变量选择单元,在上述自动控制接入单元进行自动控制运转时,选择上述最优化模型中的上述自用发电设备的最优化对象的变量,
当由上述自动控制接入单元选择自动控制时,在未选择最优化对象的变量的状态下计算出最优运转点之后,上述最优化变量选择单元一次一个或一次多个地选择预先选择出的最优化变量。
所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,上述最优运转点计算单元忽略最优化变量的约束条件。
所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,上述最优化变量选择单元从预先选择出的最优化变量中变化量小的最优化变量开始,顺序地一次一个或一次多个地进行选择。
所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,当由上述自动控制接入单元选择自动控制时,上述最优运转点计算单元使预先选择出的全部的最优化变量从当前值以一定的比例变化至最优运转点。
所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,上述自动控制接入单元具有根据预定的条件判断可否接入自动控制的自动控制接入判断单元。
所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,具有根据预定的条件解除自动控制的自动控制解除单元。
一种设备最优运转控制方法,根据使自用发电设备的运转成本最小化的最优化模型对自用发电设备进行自动控制,其特征在于,计算使自用发电设备的运转成本最小化的最优运转点,
在根据经计算求出的上述最优运转点并根据上述最优化模型对设备进行自动控制时,选择上述最优化模型中的上述自用发电设备的最优化对象的变量,
当由自动控制接入单元对应于输入、开始对上述自用发电设备进行自动控制时,在未选择最优化对象的变量的状态下计算出最优运转点之后,一次一个或一次多个地选择预先选择出的最优化变量。
附图说明
图1是表示本发明的实施例1涉及的设备最优运转控制系统的构成的框图。
图2是表示本发明的实施例1涉及的设备最优运转控制系统的自动控制接入单元的构成的框图。
图3是表示本发明的实施例1涉及的设备最优运转控制系统的处理工序的流程图。
图4是表示本发明的实施例1涉及的设备最优运转控制系统的自动控制接入单元的处理程序的一例的流程图。
图5是表示本发明的实施例2涉及的设备最优运转控制系统的构成的框图。
图6是表示本发明的实施例2涉及的设备最优运转控制系统的处理程序的流程图。
图7是对本发明的实施例2涉及的设备最优运转控制系统的目标运转点作成方法进行说明的图。
图8是表示本发明的实施例3涉及的设备最优运转控制系统的构成的框图。
图9是表示本发明的实施例3涉及的设备最优运转控制系统的处理程序的流程图。
图10是表示以往的设备最优运转控制系统的一例的图。
符号说明:
2、 数据输入部
3、 最优运转点计算部
4、 设备模型存储部
5、 自动控制接入单元
6、 最优化变量选择部
7、 运转点切换部
8、 运转点设定部
9、 自动控制装置
10、 最优运转点显示部
11、 自动控制解除单元
20、 自用发电设备
30、40、100、 设备最优运转控制系统
具体实施方式
以下,参照附图对本发明的实施方式进行说明。
实施例1
根据图1并参照图2~图4对本发明的实施例1进行说明。
(构成)
图1是表示本发明的实施例1的构成的框图。作为该实施例1的设备最优运转控制系统100由数据输入部2、最优运转点计算部3、设备模型存储部4、自动控制接入单元5、最优化变量选择部6、运转点切换部7、运转点设定部8、自动控制装置9、最优运转点显示部10以及自动控制解除单元11构成。
数据输入部2输入设备20的电力负荷或蒸气负荷、锅炉的燃料流量、蒸气输出以及涡轮发电机的主蒸气量、换气量、发电量等的状态量,并向最优运转点计算部3发送所输入的状态量。设备模型存储部4存储设备20的最优化模型及其参数,并向最优运转点计算部3发送这些模型。在后面对设备20的最优化模型进行描述。
自动控制接入单元5根据由最优运转点计算部3计算出的运转点来选择是否进行自动控制,将是否选择了自动控制的信号向最优化变量选择单元6以及运转点切换部7发送。
图2是表示自动控制接入单元5的构成,自动控制接入单元5由输入部50和判断部51构成。输入部50输入接入自动控制的指示,判断部51判断可否接入自动控制。
此处再返回到图1,最优化变量选择部6通过自动控制接入单元5被接入自动控制。由此,按照预定的规则选择最优化的变量,并向最优运转点计算部3发送所选择的最优化变量。
最优运转点计算部3根据从数据输入部2发送的设备的状态量和从设备模型存储部4发送的最优化模型以及从最优化变量选择部6发送的最优化变量,利用数学规划法等最优化算法来计算使设备20的运转成本为最小的运转点,并向运转点切换部7发送计算出的最优运转点,并且通过最优运转点显示部10表示在画面等上。
运转点设定部8以手动来设定设备20的目标运转点,并向运转点切换部7发送所设定的运转点。当由自动控制接入单元5进行接入自动控制时,运转点切换部7通过将向自动控制装置9发送的运转点从由运转点设定部8所设定的运转点向由最优运转点计算部3计算出的最优运转点进行切换,从而进行向最优运转点的自动控制的切换。
自动控制解除单元11用于解除基于由最优运转点计算部3计算出的运转点的自动控制,并向运转点切换部7发送自动控制解除信号。
接着,对由最优运转点计算部3计算的最优化模型进行说明。
自用发电设备20具备锅炉21、22、涡轮23、24、发电机25、26以及连接这些的蒸气配管及电气母线等,并向工厂内供给电力负荷27、中压蒸气负荷28以及低压蒸气负荷29。
将锅炉以及涡轮发电机的输入输出特性和电力以及蒸气的供求平衡作为约束条件,能够通过求解下式的最优化模型来计算使锅炉的燃料成本最小化的锅炉以及涡轮发电机的运转点。
目标函数:C1*F1+C2*F2(燃料成本)(1)
约束条件:
P1+P2=PL(电力供求平衡)(2)
SH1+SH2=S1+S2(高压蒸气平衡)(3)
SM1+SM2=SML(中压蒸气供求平衡)(4)
SL1+SL2=SLL(低压蒸气供求平衡)(5)
S1=f1(F1)(锅炉21的输入输出特性)(6)
S2=f2(F2)(锅炉22的输入输出特性)(7)
SH1=g1(P1,SM1,SL1)(涡轮23、发电机25的输入输出特性)(8)
SH2=g2(P2,SM2,SL2)(涡轮23、发电机25的输入输出特性)(9)
(各个变量的约束上下限)(10)
这里,
(最优化变量)
F1、F2:锅炉21、22的燃料流量
S1、S2:锅炉21、22的蒸气压力
SH1、SH2:涡轮23、24的主蒸气流量
SM1、SM2:涡轮23、24的中压蒸气的抽气流量
SL1、SL2:涡轮23、24的低压蒸气的抽气流量
P1、P2:发电机25、26的发电机输出
(参数)
C1、C2:锅炉21、22的燃料成本
F1、f2:锅炉的输入输出特性函数
g1、g2:涡轮发电机的输入输出特性函数
PL、SML、SLL:电力、中压蒸气、低压蒸气的各个负荷。
在这些参数之中、电力负荷PL、中压蒸气负荷SML、低压蒸气负荷SLL从数据输入部2发送,其他的参数从设备模型存储部4发送。
作为最优化算法,除了将各个器件的输入输出特性函数通过线性模型加以近似而能够适用线性规划法以外,对于非线性模型也能够适用非线性规划。
(作用)
图3是表示本发明的实施例1的处理程序的一例的流程图。如该图3所示那样,设备最优运转控制系统100首先判断是否由自动控制接入单元5接入了自动控制(S201)。
在接入了自动控制的情况下,由最优化变量选择部6按照预定的程序选择最优化模型的上述公式(1)~(10)的最优化变量(S202)。即,在刚接入自动控制之后,不选择任何一个变量作为最优化变量,而是直接将各个变量的状态量作为约束条件。这时,也可以忽略各个变量的约束上下限的公式(10)。
接着,最优化变量选择部6根据对每个控制周期预定的顺序来选择最优化变量,最终,选择所有在接入自动控制之前所选择的最优化变量。这时,作为最优化变量的选择顺序,也可以根据当前的最优化变量的状态量与接入自动控制之前的最优运转点之间的差,从该差较小的最优化变量开始顺序进行选择。或者,也可以是最优化变量选择部6根据操作人员的设定来选择最优化变量。
接着,在接入了自动控制的情况下,由运转点切换部7进行切换,将最优运转点计算部3所计算出的最优运转点用作向自动控制装置9发送的运转点(S203)。
另一方面,在没有接入自动控制的情况下,这些步骤S202、S203不被执行。接着,设备最优运转控制系统100通过由数据输入部2经由自动控制装置9输入设备的状态量,并且从设备模型存储部4读入数据,从而准备由最优运转点计算部3进行处理的数据(S204)
根据该数据,最优运转点计算部3对上述公式(1)~(10)的模型进行最优化计算(S205)。计算出的最优运转点通过最优运转点显示部20显示在画面等上(S206)。
最后,设备最优运转控制系统100向自动控制装置9输出运转点(S207)。此处,在没有接入自动控制的情况下,通过运转点切换部7向自动控制装置9输出由最优运转点计算部3计算出的最优运转点,其他情况下,则输出由运转点设定部8所设定的运转点。
图4是表示设备最优运转控制系统100的自动控制接入单元5的处理程序的流程图。如该图4所示那样,自动控制接入单元5首先判断是否由输入部50输入了自动控制实施信号(S401)。
当输入自动控制实施信号时,自动控制接入单元5的判断部51根据预定的条件来判断可否接入自动控制(S402)。作为不接入自动控制的条件,例如有“有来自设备的警报信号”、“状态量为异常值”、“脱离最优化变量的约束上下限”等。接着,如果可接入自动控制,则自动控制接入单元5输出自动控制执行信号(S403)。
另外,自动控制解除单元11根据预定的条件来判断是否解除自动控制,在判断为解除自动控制的情况下,则向运转点切换部7输出自动控制解除信号,以便不继续接入自动控制。作为不接入自动控制的条件,可考虑与判断接入自动控制同样的条件。
(效果)
根据该实施例1,即使在设备的最优运转点与当前的运转点差异较大的情况下,也能够一点点增加最优化所需的变量来进行最优化,因此,能够不损坏设备的稳定运转而使运转成本最小化。
另外,通过自动控制接入单元5以及自动控制解除单元11,仅在设备能够稳定运转时执行最优运转点的自动运转,因此,能够缩小损坏设备的运转稳定性的可能性。
实施例2
参照图5~图7对本发明的实施例2进行说明。另外,对与实施例1相同的构成要素标注相同的符号,并省略重复的说明。
(构成)
图5是表示本发明的实施例2的设备最优运转控制系统的构成的框图。该实施例2的设备最优运转控制系统30从实施例1的设备最优运转控制系统1中去除最优化变量选择部6,替代运转点切换部7而附加了目标运转点作成部31。
当由自动控制接入单元5进行接入自动控制时,目标运转点作成部31根据由运转点设定部8所设定的运转点和由最优运转点计算部3所计算的最优运转点,作成对这些点进行了插补后的目标运转点,并向自动控制装置9发送所作成的目标运转点。
(作用)
图6是表示实施例2的处理程序的一例的流程图。如该图6所示那样,设备最优运转控制系统30通过首先由数据输入部2经由自动控制装置9输入设备的状态量,并且从设备模型存储部4读入数据,从而准备由最优运转点计算部3进行处理的数据(S401)。
接着,设备最优运转控制系统30通过最优运转点计算部3对上述公式(1)~(9)的模型进行最优化计算(S402)。计算出的最优运转点通过最优运转点显示部10表示在画面等上(S403)。
接着,设备最优运转控制系统30判断是否接入了自动控制(S404)。
在由自动控制接入单元5接入了自动控制的情况下,作为向自动控制装置9发送的目标运转点,由目标运转点作成部31根据由最优运转点计算部3计算出的最优运转点和当前的运转点作成目标运转点(S405)。
图7是表示根据最优运转点以及当前的运转点作成目标运转点的方法的图。如图7所示那样,当将目标运转点从当前的运转点例如在5个控制周期后向最优运转点变动时,目标运转点按照每个控制周期计算:
Xt+1=Xt+△X,△X=(Xo-Xt)/5(11)
Xo:最优运转点,Xt:当前的运转点,Xt+1:目标运转点。
在没有接入自动控制的情况下,将由运转点设定部8设定的运转点设定为目标运转点。
最后,设备最优运转控制系统向自动控制装置9输出运转点(S406)。此处,在接入了自动控制的情况下,则向自动控制装置9输出由上述公式(11)作成的运转点,在没有接入自动控制的情况下,则输出由运转点设定部8所设定的运转点。
(效果)
根据该实施例2,即使在设备的最优运转点与当前的运转点差异较大的情况下,也能够将自动控制装置设定的目标运转点从当前的运转点一点点地改变至最优运转点,因此,能够不损坏设备的稳定运转而使运转成本最小化。
实施例3
参照图8以及图9对本发明的实施例3进行说明。另外,对与实施例1、实施例2相同的构成要素标注相同的符号,并省略重复的说明。
(构成)
图8是表示本发明的实施例3的构成的框图。该实施例3的设备最优运转控制系统40包括:数据输入部2、最优运转点计算部3、设备模型存储部4、最优运转点显示部10、需要预测部41、需要预测模型存储部42、最优运转点判断部43以及报警部44。
需要预测部41根据需要预测模型存储部42的需要预测模型,并利用从数据输入部2输入的电力负荷以及蒸气负荷数据,来预测将来的电力需要、蒸气需要,向最优运转点计算部3输出所预测的需要数据。
存储在需要预测模型存储部42中的需要预测模型包括多元回归模型或神经网络模型等,但也可以适用其他的预测模型。
最优运转点计算部3根据从需要预测部41输出的电力需要预测值以及蒸气需要预测值、和从设备模型存储部4输出的最优化模型,利用数学规划法等最优化算法计算使设备的运转成本为最小的运转点,计算出的最优运转点通过最优运转点显示部10显示在画面等上。
在由最优运转点计算部3计算出的最优运转点满足了预定条件的情况下,最优运转点判断部43例如判断是否不存在最优解或最优化变量是否达到了上下限值,并向报警部44输出判断结果。
在最优运转点判断部43判断为满足了条件的情况下,报警部44报警。
(作用)
图9是表示实施例3的处理程序的一例的流程图。如该图9所示那样,设备最优运转控制系统40通过首先由数据输入部2经由自动控制装置9输入设备的状态量,并且从需要预测模型存储部42读入数据,从而准备由需要预测部41进行处理的数据(S901)。
接着,需要预测部41利用多元回归模型或神经网络模型来预测将来的需要(S902)。
接着,设备最优运转控制系统40中,最优运转点计算部3利用由需要预测部41预测出的需要和存储在最优化模型存储部4中的最优化模型,计算设备的未来的最优运转点(S903)。计算到的最优运转点通过最优运转点显示部10显示在画面等上(S904)。
另外,设备最优运转控制系统40通过最优运转点判断部43判断由最优运转点计算部3计算出的最优运转点是否满足预定的条件(S905),在满足的情况下,由报警部44报警(S906)。
(效果)
根据该实施例3,能够根据设备的需要预测来预测设备的将来的最优运转点,并能够预测所预测的最优运转点是否脱离了设备的稳定运转的范围,并通知操作人员。因此,为了使设备的运转成本最小化,能够事先预测是否能够维持稳定的运转。
工业实用性
本发明如上述那样,由于选择了最优化模型的最优化对象的变量,因此,即使在设备的最优运转点与当前的运转点差异较大的情况下,也能够一点点增加最优化所需的变量来进行最优化,并能够不损坏设备的稳定运转而使运转成本最小化。
Claims (7)
1.一种设备最优运转控制系统,其特征在于,具有:
最优运转点计算单元,计算使自用发电设备的运转成本最小化的最优运转点;
自动控制单元,对应于由上述最优运转点计算单元计算求出的上述最优运转点,根据最优化模型对设备进行自动控制;
自动控制接入单元,对应于输入,开始由上述自动控制单元对上述自用发电设备进行的自动控制运转;以及
最优化变量选择单元,在上述自动控制接入单元进行自动控制运转时,选择上述最优化模型中的上述自用发电设备的最优化对象的变量,
当由上述自动控制接入单元选择自动控制时,在未选择最优化对象的变量的状态下计算出最优运转点之后,上述最优化变量选择单元一次一个或一次多个地选择预先选择出的最优化变量。
2.根据权利要求1所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,
上述最优运转点计算单元忽略最优化变量的约束条件。
3.根据权利要求1所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,
上述最优化变量选择单元从预先选择出的最优化变量中变化量小的最优化变量开始,顺序地一次一个或一次多个地进行选择。
4.根据权利要求1所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,
当由上述自动控制接入单元选择自动控制时,上述最优运转点计算单元使预先选择出的全部的最优化变量从当前值以一定的比例变化至最优运转点。
5.根据权利要求1所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,
上述自动控制接入单元具有根据预定的条件判断可否接入自动控制的自动控制接入判断单元。
6.根据权利要求1所述的设备最优运转控制系统,其特征在于,
具有根据预定的条件解除自动控制的自动控制解除单元。
7.一种设备最优运转控制方法,根据使自用发电设备的运转成本最小化的最优化模型对自用发电设备进行自动控制,其特征在于,
计算使自用发电设备的运转成本最小化的最优运转点,
在根据经计算求出的上述最优运转点并根据上述最优化模型对设备进行自动控制时,选择上述最优化模型中的上述自用发电设备的最优化对象的变量,
当由自动控制接入单元对应于输入、开始对上述自用发电设备进行自动控制时,在未选择最优化对象的变量的状态下计算出最优运转点之后,一次一个或一次多个地选择预先选择出的最优化变量。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2009/053285 WO2010097891A1 (ja) | 2009-02-24 | 2009-02-24 | プラント最適運転制御システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102057338A CN102057338A (zh) | 2011-05-11 |
CN102057338B true CN102057338B (zh) | 2014-10-08 |
Family
ID=42665117
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN200980121700.3A Expired - Fee Related CN102057338B (zh) | 2009-02-24 | 2009-02-24 | 设备最优运转控制系统及控制方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102057338B (zh) |
WO (1) | WO2010097891A1 (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4806059B2 (ja) * | 2009-09-09 | 2011-11-02 | 株式会社東芝 | エネルギー管理システムおよびエネルギー管理方法 |
CN102298371B (zh) * | 2011-06-28 | 2014-06-25 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院 | 一种分布式冷电联供系统控制方法 |
JP5862839B2 (ja) * | 2013-12-16 | 2016-02-16 | Jfeスチール株式会社 | エネルギー需給運用ガイダンス装置及び製鉄所内のエネルギー需給運用方法 |
JP6199203B2 (ja) * | 2014-02-28 | 2017-09-20 | アズビル株式会社 | 最適化システム |
US10205322B1 (en) | 2015-03-09 | 2019-02-12 | Cummins Power Generation Ip, Inc. | Economically efficient operation of a power generator |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0814241B2 (ja) * | 1988-08-10 | 1996-02-14 | 三菱重工業株式会社 | タービン制御装置 |
JPH04302301A (ja) * | 1991-03-29 | 1992-10-26 | Babcock Hitachi Kk | 設定信号可変制御装置 |
JPH11265201A (ja) * | 1998-03-17 | 1999-09-28 | Hitachi Ltd | 多変数プロセス制御システム |
JP2000097001A (ja) * | 1998-09-18 | 2000-04-04 | Mitsubishi Chemicals Corp | タービンの最適運転制御方法及び最適運転制御装置 |
JP3299531B2 (ja) * | 1999-12-22 | 2002-07-08 | 川崎重工業株式会社 | 発電プラント |
JP4870886B2 (ja) * | 2000-10-05 | 2012-02-08 | 新日鉄ソリューションズ株式会社 | シミュレーション装置、シミュレーションシステム、シミュレーション方法、記録媒体、及びプログラム |
JP2002257915A (ja) * | 2001-02-27 | 2002-09-11 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 磁場均一度調整方法、調整装置及びプログラム |
JP2004005250A (ja) * | 2002-05-31 | 2004-01-08 | Toshiba Corp | プロセス最適化制御システム |
JP2004066119A (ja) * | 2002-08-07 | 2004-03-04 | Yaskawa Electric Corp | 運転支援装置 |
JP4188200B2 (ja) * | 2002-10-28 | 2008-11-26 | 株式会社東芝 | プラントワイド最適プロセス制御装置 |
US6918356B2 (en) * | 2003-08-29 | 2005-07-19 | Intelliburn Energy Systems | Method and apparatus for optimizing a steam boiler system |
-
2009
- 2009-02-24 CN CN200980121700.3A patent/CN102057338B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2009-02-24 WO PCT/JP2009/053285 patent/WO2010097891A1/ja active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2010097891A1 (ja) | 2010-09-02 |
CN102057338A (zh) | 2011-05-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102057338B (zh) | 设备最优运转控制系统及控制方法 | |
EP4024295A1 (en) | Optimization method and apparatus for integrated energy system and computer readable storage medium | |
US20100152905A1 (en) | Data-driven approach to modeling sensors | |
RU2601957C2 (ru) | Способ и устройство управления энергетическими услугами на основе рыночных данных | |
US9625928B2 (en) | Systems and methods for error monitoring and handling in control systems | |
CN103092149A (zh) | 基于模型的发电量需求控制 | |
WO2021062753A1 (zh) | 综合能源系统的仿真方法、装置和计算机可读存储介质 | |
JP7522417B2 (ja) | 圧縮機室を制御するための方法及びその装置 | |
JP2011114956A (ja) | マイクログリッドの安定運転制御装置 | |
CN113537644B (zh) | 一种多空压站动态协同优化调控系统及方法 | |
CN103036232A (zh) | Agc系统在水电厂不同水头下跨越振动区的方法 | |
EP4020260A1 (en) | Method and apparatus for controlling integrated energy system, and computer-readable storage medium | |
US8682635B2 (en) | Optimal self-maintained energy management system and use | |
US8914134B2 (en) | Systems and methods for predicting transient operational characteristics of a power plant | |
CN113885607B (zh) | 一种汽温控制方法、装置、电子设备和计算机存储介质 | |
Edlund et al. | Simple models for model-based portfolio load balancing controller synthesis | |
CN107979112B (zh) | 一种风机控制方法、系统、终端及可读存储介质 | |
JP2016537729A (ja) | プラントにおける生成プロセスおよび/またはプロセスエンジニアリングプロセスおよび/またはプロセスステップを分析するための方法、システム、およびコンピュータプログラム製品 | |
US20230261221A1 (en) | Method and device for the initial commissioning of a fuel cell stack | |
CN116700126B (zh) | 能源设备控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN109564771A (zh) | 用于操作高压乙烯聚合单元的方法和系统 | |
JP2016109357A (ja) | ボイラシステム | |
CN104296120A (zh) | 一种炉膛压力控制方法及炉膛压力控制系统 | |
CN115615010B (zh) | 一种熔盐储热系统电加热熔盐温度控制方法及系统 | |
JP2017042032A (ja) | エネルギーシステムのエネルギー生産を管理する方法、および関連する管理装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20141008 Termination date: 20180224 |