JP2001209405A

JP2001209405A - プラントの制御方法および装置

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Publication number: JP2001209405A
Application number: JP2000017936A
Authority: JP
Inventors: Akihiko Yamada; 昭彦山田; Yoshio Sato; 美雄佐藤; Akira Osawa; 陽大澤; Yukinori Katagiri; 幸徳片桐; Hisahiro Kusumi; 尚弘楠見; Toru Kimura; 木村　　亨; Shinya Kikuchi; 信也菊池
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2000-01-24
Filing date: 2000-01-24
Publication date: 2001-08-03

Abstract

(57)【要約】【課題】制御対象の物理モデルを構築する際には、制御
対象に関する設計データ及びプロセスの特性に関するモ
デルパラメータが必要であるが、これらのデータは必ず
しも入手可能でない場合があり、その場合には、モデル
の構築が不可能であった。本発明の目的は上記のような
場合であっても、少なくとも機器構成が与えられれば、
モデルを構築し、制御を行なうことにある。【解決手段】制御対象の機器構成とプロセス計測値か
ら、制御対象機器の入出力特性に関する設計データある
いは物理・化学的な特性値を推定する設計データ推定手
段と、計測された制御対象機器の入出力特性と前記推定
した設計データを基にモデルを構築し、そのモデルを用
いて対象機器の制御を行なうことに特徴がある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、制御対象プラント
におけるプロセス量を計測し、その計測値に基づいてプ
ラントの状態が望ましい状態になるように操作量を決定
して制御するプラントの制御方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】プラントの制御方法としては、制御対象
プラントのプロセス量と、その目標値との偏差（制御偏
差）に対して、比例、積分または微分制御により対応す
る操作量を決定するフィードバック制御方式（方式１と
称する）がある。

【０００３】また、特にプロセスの応答時間遅れが大き
いプラントの場合には、通常のフィードバック制御では
必要な制御精度が達成できない場合があり、フィードフ
ォワード制御方式または予測制御方式（方式２と称す
る）が用いられる場合もある。

【０００４】また、制御対象プラントのプロセスの入出
力特性をモデル化して、制御偏差が最小となるように操
作量を決定する最適制御方式（方式３と称する）も提案
されている。いずれの方法も、制御対象プラントのプロ
セスに対する入出力特性がわからないと適切な操作量を
決定することが困難である。上記方式１及び方式２で
は、それぞれの制御パラメータを、プラントを運転しな
がら試行錯誤的に決定しなければならず、その調整に多
大な時間がかかる。また、方式３では制御対象を数学的
にモデル化することが必須条件である。

【０００５】従って、制御対象プラントのプロセスの入
出力特性を模擬することができれば、方式１及び方式２
においても、制御パラメータの決定が容易になる。ま
た、模擬精度が正確であるほど制御精度も向上すること
が期待できる。

【０００６】制御対象のモデル化方法（上記方式３）の
従来技術には例えば次のものがある。 (1)特開平05-181
504号公報、(2)特開平11-033580号公報、(3)特開平6-26
6408号公報、(4)特開平9-274507号公報などである。

【０００７】上記(1)及び(2)は過去の運転実績データか
ら、入出力特性の傾向を抽出して統計モデルまたはニュ
ーラルネットワークを用いてモデル化する方法である。
(3)及び(4)は物理的因果関係を数式として記述してモデ
ル化する方法である。

【０００８】また、特開昭63−138402号公報（以下、従
来技術（５）と略称する）にはパルス伝達関数をべース
にしたもので、あらかじめ複数の設計仕様データを記憶
しておいて、インデックスまたはそれに相当する信号に
基づいて必要な設計データを取り出して出力する設計仕
様設定部を備えた場合のプロセスについて述べている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術(1)及び
(2)では、過去のプラントの運転傾向に基づいてモデル
化しているため、経験しなかった運転状態には対応でき
ない。また、新設のプラントでは過去の運転実績がない
ため、即使用というわけにはいかない。

【００１０】これに対して上記従来技術(3),(4)では、
物理的な関係を記述しているのでこのような問題はな
く、運転実績がない場合であっても、運転の計画値等が
あればモデル化が可能である。しかし、物理的な関係を
記述するためには、例えば熱交換器の場合でいうと機器
の長さ（配管の長さ）、面積（配管の表面積）、容積
（配管の容積）など、モデルの構築に必要な機器固有の
値、いわゆる設計データや、熱伝達率、化学反応速度定
数、プロセス流体の密度や比熱などの物理・化学的な特
性データが必要である。

【００１１】これらの値は、すべて公表されているとは
限らず、制御を司る場合に全て入手できるとは限らな
い。上記従来技術(3)には、物理モデルを用いた予測制
御方法について記載されているが、このモデルを作成す
るにあたって必要な機器設計データや物理化学的特性デ
ータが未知の場合の決定方法あるいは推定方法について
は述べられていない。

【００１２】また、上記従来技術（５）の場合はあらか
じめ複数の設計データや、オーバーシュート量、ダンピ
ング比、ゲイン余裕などプラントの特性データがすでに
分かっている場合を前提にしている。

【００１３】本発明の目的は、少なくとも制御対象プラ
ントの機器構成が与えられた場合、計測されるプロセス
量の値に基づいて、前記プラントの構成機器の入出力特
性に関する機器固有の設計データや物理的あるいは化学
的な特性値を推定する設計データ推定手段を有し、前記
プラントの制御をおこなうことにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明は、プラントのプ
ロセス量の計測値からプラント構成機器の入出力特性に
関る設計データまたは物理・化学的特性値を推定して制
御を行なうことに特徴がある。すなわち本発明は、少な
くとも制御対象プラントの機器構成が与えられ、制御対
象機器の被制御量に対する操作量を決定し該プラントを
制御する制御方法において、該制御対象機器のプロセス
量の計測値に基づいてプラント構成機器の入出力特性に
関する設計データとしての構成要素固有値および当該機
器の物理的特性値を推定し、該推定されたモデルパラメ
ータと物理的な特性値により当該機器をモデル化し、該
モデルの出力値を用いて前記制御対象プラントを制御す
ることを特徴とする。

【００１５】また、少なくとも制御対象プラントの機器
構成が与えられ、制御対象機器の被制御量に対する操作
量を決定し該プラントを制御する制御装置において、該
制御対象機器のプロセス量の計測値に基づいて該機器の
モデルパラメータとしての入出力特性値と該機器の設計
データとしての構成要素固有値および該機器の物理的特
性値を推定する設計データ推定手段と、該推定されたモ
デルパラメータと物理的な特性値により該機器のモデル
により該機器の予め定められた時間経過後に至る被制御
量を予測する予測手段と、該予測手段による予測値と被
制御量の値のいずれかをフィードバックするプラントの
制御装置に特徴がある。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。本実施の形態は、本発明を火力発電プラン
トの蒸気温度制御に適用した例について述べたものであ
る。以下、図を参照して説明する。対象とする石炭焚き
火力発電プラント１００の基本構成図を図２に示す。ボ
イラ１５０には燃料調節弁１６２により燃料を、空気調
節弁１６１により空気を調節してバーナー１６０に燃料
と空気を供給して燃焼させる。一方給水ポンプ１４０に
より給水し循環させ、供給水を火炉水壁１５２で蒸発さ
せる。さらに熱交換器１５３及び過熱器１５４で昇温し
て過熱状態となった蒸気（主蒸気）はタービン加減弁１
２１を介して高圧タービン１３０に導かれ高圧タービン
１３０を駆動する。高圧タービンを通過した蒸気は再熱
器１５６で再び昇温され、その蒸気（再熱蒸気）は低圧
タービン１２０に入る。高圧タービン１３０および低圧
タービン１２０の回転により発電機１１０で電力を発生
させる。

【００１７】以降、高圧タービン１３０の入口の蒸気を
主蒸気、低圧タービン１２０入口の蒸気を再熱蒸気と言
う。火力発電プラントには、上記構成機器の他にもター
ビン駆動後の蒸気を冷却水１２６により冷却する復水器
１２５や、燃焼排ガスを処理する処理装置１７０などの
機器もある。排ガス処理装置１７０を通過したガスは煙
突１７５から大気へ放出される。プラント１００の運転
状態は、発電機出力計測器１１１、主蒸気温度（過熱器
出口蒸気温度）測定器１２２、過熱器入口蒸気温度測定
器１２７ｂ、主蒸気圧力測定器１２３、再熱蒸気温度測
定器１２４、熱交換器蒸気温度測定器１２７a，熱交換
器蒸気圧力測定器１２９a，１２９b等のデータ測定装置
で計測され、運転制御装置３００へ伝送される。プラン
トには、この他にも種々のプロセス量を計測するための
装置が取り付けられており、それらによる計測値も運転
制御装置３００で取込んでいる。ここでは、それらの詳
細な説明は省略する。運転制御装置３００はこれらのプ
ロセスデータを基にして、プラントの運転状態を把握
し、プラントが望ましい状態になるように燃料流量調節
弁１６２、空気流量調節弁１６１、タービン加減弁１２
１、給水ポンプ１４０などの機器を制御している。

【００１８】本発明では、石油やガスなどの燃料の種類
は問わないが、石炭を燃料とする場合は石炭を粉砕する
微粉炭機を制御して燃料流量を調整する。火力発電プラ
ントでは、燃料投入量に変更を加えてから主蒸気温度が
変化するまでの時間が長く、その時定数は数分〜数十分
程度である。従って通常のフィードバック制御では制御
偏差（主蒸気温度偏差）が大きくなり、そのためにター
ビン寿命が短くなるという問題がある。そこで、前記従
来技術(3)及び(4)のように、予測制御を適用して制御精
度の向上を図っている。予測制御の目的は、時定数が大
きく、応答が遅いプロセス値に対して、その将来の挙動
を予測し、先行的に操作量を決定することにより、制御
精度を向上させることである。

【００１９】予測制御方法の概要について述べる。目的
とする経過時間後の主蒸気温度の目標値を計算する。主
蒸気温度目標値は、一定である場合もあるが、負荷変化
に伴って目標値が変化する場合がある。負荷変化計画が
既知の場合には、負荷の関数である蒸気温度目標値Rs
（式(１)）から、その負荷変化計画に基づいて将来の負
荷変化を算出する。

【００２０】

【数１】

【００２１】将来の負荷変化が未知の場合には、現在サ
ンプリングステップkでの蒸気温度目標値Rs(k)と１サン
プリングステップ前の目標値Rs(k-1)と、サンプリング
時間間隔Δt秒から、n秒先の目標値を次式(２)で算出す
る。

【００２２】

【数２】

【００２３】このようにして求めた将来の蒸気温度目標
値に対して、実際の主蒸気温度が将来の時刻、すなわち
あらかじめ定めた時間経過後の時刻に何℃になるかを予
測手段３３０で予測する。予測手段３３０の詳細機能は
後述する。

【００２４】次に操作量の決定方法を説明する。制御器
３２０の制御方式はＰＩ（比例・積分）制御を採用して
いる。したがってその具体的計算方法は（３）、(４)式
で表わされる。

【００２５】

【数３】

【００２６】ここで、uは操作量の値、Δuは操作量値の
変化分、Y_sは蒸気温度予測値、K_pは比例ゲイン、K_Iは積
分ゲインである。

【００２７】蒸気温度制御の操作量として、燃料流量、
過熱器スプレ流量、ガス再循環流量があり、それらを予
測制御方法を用いて制御している。過熱器スプレ流量調
節弁、ガス再循環ポンプは図２では省略している。

【００２８】それぞれの操作量uが決定されると、この
値によりプラント１００の燃料流量調節弁１６２の開度
やスプレ流量調節弁開度、ガス再循環ポンプ出力などが
操作される。

【００２９】蒸気温度などのプロセス値は各種センサで
計測されて、予測制御装置３１０に入力される。各種プ
ロセス値の測定値は、予測制御装置３１０のみならず、
運転制御装置３００に入力されて、他の操作量を算出す
るために用いられる。

【００３０】運転制御装置３００の概略の関係を説明す
る。図４に示すように、マスタ制御部３７０とそれに基
づくサブループ制御部３９０とで構成されている。マス
タ制御部３７０は通常制御コントローラ３７５と、本発
明を適用している蒸気温度予測制御コントローラ３８０
とに分かれている。サブループ制御部３９０には、ター
ビン加減弁１２１（主蒸気加減弁）を制御するタービン
制御コントローラ３９１、給水ポンプを制御する給水制
御コントローラ３９２、燃料流量調節弁１６２を制御す
る燃料制御コントローラ３９３、押込みファンを制御す
る空気制御コントローラ３９４、誘引ファンを制御する
排ガス制御コントローラ３９５、スプレ流量調節弁コン
トローラ３９６、ガス再循環ファンを制御する再循環ガ
ス流量コントローラ３９７などから構成されている。

【００３１】これらのコントローラは互いに信号伝送ネ
ットワーク４００に接続されており、信号の授受が可能
である。サブループ制御部３９０の各コントローラから
の出力信号は、プラント１００の各アクチュエータ１０
１に伝送され、機器を操作する。

【００３２】また、運転制御装置３００のマスター制御
部３７０の構成を図９に示す。外部入力インターフェイ
ス３０１、出力インターフェイス３０２を介して信号伝
送ネットワーク４００と接続されている。受信した信号
を必要に応じて記憶装置３０３にストアーしながら、演
算処理装置３０４で各種指令信号を演算・生成する。指
令信号は出力Ｉ／Ｆ３０２、信号伝送ネットワーク４０
０を介してサブループ制御部３９０へ伝送される。

【００３３】また、外部入力Ｉ／Ｆ（インターフェイ
ス）３０１にはキーボード９３０とマウス９４０とから
成る外部入力装置９００及びデータ記憶装置５００が接
続されている。また出力Ｉ／Ｆ（インターフェイス）３
０２には画像表示装置９１０と磁気ディスク装置９５０
から成る外部出力装置９０１が接続されており、運転員
とのインターフェイスとして機能している。

【００３４】次に、蒸気温度予測制御について、図１を
用いて説明する。予測制御装置３１０には、予測手段３
３０とその出力である予測値Y_sとプラント出力値（被制
御量）Yとのどちらか一方を制御器３２０にフィードバ
ックするための切替手段３３２と本発明の特徴である設
計データ推定手段３４０などから成る。

【００３５】予測手段３３０での予測方法を具体的に説
明する。

【００３６】過熱器１５４の入口蒸気温度と出口蒸気温
度はそれぞれ温度測定器１２７ｂ、１２２で測定し、ま
た、主蒸気圧力は主蒸気圧力測定器１２３で測定してい
る。

【００３７】熱交換器の特性をエネルギー保存式に基づ
いてモデル化し、モデル式を（５）、（６）式に示す。

【００３８】

【数４】

【００３９】ここで、Vは容積[m³]、γは比重量[kg/
m³]、Hはエンタルピー[J/kg]、Fは流量[kg/s]、Aは伝熱
面積[m²]、αは熱伝達率[J/(m²・s・K)]、θは温度[℃]、
Mは重量[kg]、Cは比熱[J/(kg・K)]である。また、添え字
sは蒸気、mは伝熱管（メタル）、msは伝熱管から蒸気へ
のエネルギ伝達、gmは燃焼ガスから伝熱管へのへのエネ
ルギ伝達、inは入口位置、oは出口位置の意味をそれぞ
れ表わしている。αmsは伝熱管から蒸気への熱伝達率、
Amsは伝熱管から蒸気への伝熱面積、αgmは燃焼ガスか
ら伝熱管への熱伝達率、Agmは伝熱管から蒸気への伝熱
面積を表わしている。

【００４０】また、ここでは蒸気温度の代表値を過熱器
出口温度θ_soにしているが、この代表値の取り方として
は他に、入口温度θ_sinやその両者の荷重平均値などが
考えられる。ガス温度θ_ginについても同様である。基
本式は（５）、（６）式であるが、関連する特性式を以
下の（７）、（８）式に示す。添え字の意味は上記の通
り。

【００４１】

【数５】

【００４２】式（５）,(６)に、式(７),(８)を代入して
整理すると次式(９)、 (１０)が得られる。

【００４３】

【数６】

【００４４】ここで、式(９),(１０)を整理すると次式
(1１)〜(２２)となる。

【００４５】

【数７】

【００４６】式(1１)及び(1２)を時間的に離散化し、マ
トリクス表現すると次式（２３）となる。

【００４７】

【数８】

【００４８】（２３）式のそれぞれは、以下の(２４)〜
(２８)のように表わされる。

【００４９】

【数９】

【００５０】式(２３)が状態方程式であり、出力方程式
は次式（２９）で表される。

【００５１】

【数１０】

【００５２】この物理式モデルに基づいて蒸気温度を予
測する。状態Ｘ(k)のうち、x₁（過熱器出口蒸気温度）
は測定可能であるが、x₂（過熱器伝熱管温度）は測定困
難であるため、カルマンフィルタを適用して状態Ｘ(k)
を推定する。

【００５３】カルマンフィルタを用いた状態観測器のア
ルゴリズムを説明する。

【００５４】現在のサンプリングステップをkとする
と、（ｋ−１）サンプリングステップにおける諸値を用
いて物理モデル式(２３)より算出した状態値には^Ｐを、
カルマンフィルタを構成して求める最尤推定値には^ＳＰ
をつけて表すことにする。

【００５５】Ｘ^ＳＰ(k)は次式（３０）〜（３３）によ
り求められる。

【００５６】

【数１１】

【００５７】この、状態観測器を用いて、将来の蒸気温
度を予測する。

【００５８】さて、式(６)の右辺には過熱器入口ガス温
度θ_ginが必要であるが、高温のガス温度は直接計測す
ることが困難であるため、この値は計算により求める。

【００５９】まず、火炉に投入される燃料流量、空気流
量、ガス再循環流量などから火炉投入総熱量Qtを計算
し、火炉水壁での総熱吸収量Qw及び対象熱交換器前段ま
でのその他の熱吸収量Qhexを仮定して次式（３４）〜
（３６）のように燃焼ガス保有熱量Qgを算出する。

【００６０】

【数１２】

【００６１】ここで、βは火炉の輻射熱伝達係数、Cpg
はガス比熱、Fgは燃焼ガス流量である。また、H_sin ^*は
対象過熱器前段までの最初の過熱器の入口の蒸気エンタ
ルピ、H_so ^*は対象過熱器前段の出口の蒸気エンタルピで
あり（上記（５）式とは異なるので＊印を付してい
る）、熱交換器の入り口および出口の蒸気温度測定器１
２７a，１２７b、熱交換器の入り口および出口の蒸気圧
力測定器１２９a，１２９bでそれぞれ測定した蒸気の温
度及び圧力により決まる値である。

【００６２】燃焼ガス温度θgは次式（３７）により算
出している。

【００６３】

【数１３】

【００６４】以上、予測方法の具体的方法について述べ
たが、本発明は本実施例の熱交換器のモデル式（５）お
よび（６）に限定されるものではない。

【００６５】さて、モデル式（９）及び（１０）中には
モデルパラメータとしてVs，γs，Ams，Agm，αms，αg
m，Mm，Cm，Cpsが含まれており、これらの値を決定しな
いと、これらのモデルを用いた予測制御はできない。

【００６６】そこで、本発明の特徴である設計データ推
定手段３４０を用いてこれらの値を推定する。

【００６７】図３に示すように、設計データ推定手段３
４０は外部入力装置９００と画像出力装置９１０に接続
されており、データベース３４４とその検索手段３４
５、プラント１００からのプロセス量計測値に基づくデ
ータ推定手段３４６とから構成されている。

【００６８】入力手段はキーボード９３０やマウス９４
０であり（図９参照）、これらの操作により、データの
入力が可能である。プロセス量の計測値は、プロセスの
複数点における計測値であり、プラントの試運転データ
や通常運転データを使用することができる。決定したモ
デルパラメータや計測データは、データベース３４４に
記憶される。データベース３４４は必ずしも制御装置３
００に内臓される必要はなく、専用通信回線またはイン
ターネット等の通信手段を用いて、外部とデータを授受
することができるものであってもよい。この場合は、プ
ラント外部にデータを管理するセンターを設け、複数の
プラントの制御装置と通信手段を結ぶことも可能であ
る。

【００６９】モデルパラメータVs，γs，Ams，Agm，αm
s，αgm，Mm，Cm，Cpsの中で、入手可能なデータは外部
入力装置９００から入力する。

【００７０】データベース３４４には、類似プラントに
おける過去の経験データを蓄積している。ボイラの方式
及び熱交換器の数、発電出力、燃料の種類等の検索条件
を入力し、検索手段３４５により過去のプラントデータ
群の中から、検索条件に類似したあるいはマッチしたプ
ラントのデータを表示装置９1０に表示する。さらに、
蒸気温度、蒸気圧力等の計測データも合わせて表示し
て、さらに詳細な比較ができる。検索画面の表示例を図
６に示す。

【００７１】データベース３４４に登録されているデー
タは、設計データ、測定データ及び状態観測器で推定し
た伝熱管温度であり、それぞれ、色分けして表示するよ
うになっている。

【００７２】同一形式のプラントに対しては、この検索
結果をそのままモデルパラメータとすることができる。
そうでない場合は、この検索結果を参考にして、データ
推定手段３４６により必要なモデルパラメータを推定す
る。

【００７３】データ推定手段は予測手段３３０と同じモ
デル式を持っており、この式からプロセス量の計測値を
用いて逆算するようにモデルパラメータを決定する。

【００７４】以下にその手順を説明する。

【００７５】式（９）、（１０）から明らかなように、
Vs×γs×Cps、Mm×Cmは定常状態の特性（静特性）には
影響しないので、まず、定常運転時のプロセスデータ計
測値より次の手順でAms，Agm、αms，αgmを推定する。

【００７６】ここで、蒸気流量Fs[kg/s]は加減弁１２１
の開度指令値、主蒸気圧力Ps、再熱蒸気圧力Pr、過熱器
出口蒸気温度θsoとすると、次式（３８）、（３９）で
求めることができる。

【００７７】

【数１４】

【００７８】ここで、Cvは加減弁１２１の開度により決
まる流量係数であり、Pr'は再熱蒸気圧力Prに加減弁１
２１までの配管による圧力降下ΔPrを加えて補正したも
のである。

【００７９】蒸気流量は上記式（３８）以外の求め方で
も、また、流量計を用いて直接測定しても良い。

【００８０】また、蒸気のエンタルピHs（比熱Cps）は
温度と圧力により決まる物性値でありから、式（５）お
よび（６）で定常状態を仮定することにより次式（４
０）、（４１）でAms×αmsとAgm×αgmを求める。

【００８１】

【数１５】

【００８２】ここで、θmは伝熱管温度の代表値であ
り、次式（４２）の関係を満たすように仮定する。この
時、類似プラントの検索結果を参考にしても良い。

【００８３】

【数１６】

【００８４】次に、Vs、γs、Mm、Cmを決定する。

【００８５】これらのモデルパラメータは、プラントの
動特性に係わるものであり、モデル式の中ではVsとγs
との積、MmとCmとの積として必要である。

【００８６】まず、それぞれの初期値を決めて、運転デ
ータに基づいてそれらの値を調整する。

【００８７】図７に示すように、データベース３４４に
登録されているデータからAms×αmsとVs×γsとの関係
またはAgm×αgmとMm×Cmとの関係をグラフ表示すると
ともに、今回推定したAms×αmsまたはAgm×αgmとの値
から、データ群の平均値として算出する。

【００８８】ここまでに決定したモデルパラメータ値を
予測手段３３０のモデルに仮登録する。この状態で、予
測手段３３０のモデルでシミュレーションし、その出力
値Ysがプラントデータ（過熱器出口蒸気温度）の挙動に
合うように、Vs×γsとMm×Cmの値を調整する。この
時、予測手段３３０は繰り返し計算により将来値を計算
する必要はない。

【００８９】図８に示すように、熱交換器１５３の入口
蒸気温度やガス温度が変化した場合に、過熱器出口の蒸
気温度は遅れを伴って変化する。これは、伝熱管内の流
動遅れや伝熱管の熱容量に起因するものであり、モデル
ではVs×γsとMm×Cmの値によりその応答特性が調整で
きる。

【００９０】すなわち、Vs×γsまたはMm×Cmの値を大
きくすると、遅れ時間が大きくなり、反対に値を小さく
すると遅れ時間は小さくなる。出口蒸気温度のシミュレ
ーション値と計測値との偏差の二乗があらかじめ設定し
た基準値よりも小さくなるまで、それぞれの値の修正を
繰り返す。

【００９１】以上の手順を整理すると図５に示すフロー
となる。ステップ５１０では入手したデータをマウス９
４０あるいはキーボード９３０から成る外部入力装置９
００から入力する。ステップ５２０では制御対象プラン
トのプロセスデータの計測値を読み込み、これらのデー
タを対象に図６に示したように類似プラントデータをス
テップ５３０で検索する。ステップ５４０では検索結果
により、定常特性モデルパラメータを推定（式（４
０）、（４１））する。次にステップ５５０ではデータ
ベース３４４に登録されているデータあるいは今回推定
した値から推定したモデルパラメータからデータ群の例
えば平均値をとして算出する。これまでに決定したモデ
ルパラメータの値を予測手段３３０のモデルに初期値と
して仮登録し（ステップ５５０）シミュレーションを行
ない（ステップ５６０）、誤差計算（例えば出口蒸気温
度のシミュレーション値と計測値との偏差の二乗があら
かじめ定めた基準の値よりも小さくなったかどうかを判
断（ステップ５７０）し、小さくならなかった場合はモ
デルパラメータを変更（ステップ５８０）して、シミュ
レーションを繰り返す。そして終了条件を満たした場合
はシミュレーションを終える。

【００９２】モデルパラメータの推定はオフラインで実
施して、予測手段３３０のモデルパラメータを決定す
る。また、モデル構築後も定期的にこの機能を起動し
て、モデルパラメータを推定し、それらによりモデルパ
ラメータを再設定すれば、プラント特性の経年変化に対
してもモデルの精度が高い状態で維持できる。また、モ
デルパラメータ推定値の経時変化の様子を監視すること
により、プラント機器の異常を検知することも可能であ
る。

【００９３】図１０にモデルパラメータAms×αmsの推
定値を時間（横軸）に対してグラフ表示した例を示す。
モデルパラメータ値の変化幅または変化率が規定値を超
えた場合は異常とみなし、外部入力装置９００あるいは
外部出力装置９０１に警告を表示する。

【００９４】図１０に示す例では、熱伝達率に係わるモ
デルパラメータが急激に低下しており、伝熱面の汚れ等
の理由で伝熱不良となっていると考えられ、変化幅、変
化率ともに以上状態である事を示している。

【００９５】すなわち、本発明の設計データ推定手段を
用いて、機器の診断を行なうことも可能である。また、
本実施例では過熱器１５４をモデル化の対象にしている
が、他の熱交換器でも、また、複数の熱交換器が連結し
たプラントの機器構成の場合であっても、このモデルは
同様に適用することが出来る。

【００９６】また、本発明の方法でモデルパラメータを
決定した後、さらに詳細な調整を実施しても良い。モデ
ルパラメータの調整方法は、例えば特開平１０−２１４
１１２号公報に記載されている方法を使用すればよい。
ただし、特開平１０−２１４１１２号公報のモデルパラ
メータ調整方法のみでは不十分である。特開平１０−２
１４１１２号公報に記載されている方法を用いるにして
も、最初に適切なモデルパラメータが設定されていない
と計算が最後まで実行できない場合があったり、計算で
きたとしてもその後の調整に長時間を要する場合があ
り、本発明の推定方法が必要である。

【００９７】

【発明の効果】本発明によれば、少なくともプラントの
機器構成が分かっている場合の物理式による制御対象の
モデル化において、制御対象プラントの制御対象機器の
モデルパラメータをプロセス計測値により推定できるの
で、モデルを構成するためのパラメータが直接入手出来
ない場合であっても、物理モデル構築による制御が可能
になる。また、定期的なモデルパラメータ推定を行なえ
ば、プラント特性が経時的に変化してもモデルを高精度
に維持することができる。さらに、モデルパラメータ推
定値の変化を監視することにより、機器の異常状態を検
知することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の基本的機能構成を表す図

【図２】火力発電プラントの機器構成図

【図３】設計データ推定手段の構成図

【図４】運転制御装置の概略系統図

【図５】設計データ推定手段の概略の手順を表すフロー
図

【図６】類似データ検索画面を表す図

【図７】初期値設定画面を表す図

【図８】蒸気温度の動的挙動の説明図

【図９】運転制御装置の構成図

【図１０】モデルパラメータの変化の例を示す図

【符号の説明】

１００…火力発電プラント、１１０…発電機、１１１…
発電機出力計測装置、１２０…低・中圧タービン、１２
１…タービン加減弁、１２２…過熱器出口蒸気温度測定
器、１２３…主蒸気圧力測定器、１２４…再熱蒸気温度
測定器、１２５…復水器、１２６…冷却水、１３０…高
圧タービン、１４０…給水ポンプ、１５０…ボイラ、１
５２…火炉水壁、１５４…過熱器、１５６…再熱器、１
６０…バーナー、１６１…空気流量調節弁、１６２…燃
料流量調節弁、１７０…排ガス処理装置、１７５…煙
突、３００…運転制御装置、３１０…予測制御装置、３
２０…制御器、３３０…予測手段、３３２…切替部、３
４０…設計データ推定手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者大澤陽茨城県日立市大みか町七丁目２番１号株式会社日立製作所電力・電機開発研究所内 (72)発明者片桐幸徳茨城県日立市大みか町七丁目２番１号株式会社日立製作所電力・電機開発研究所内 (72)発明者楠見尚弘茨城県日立市大みか町七丁目２番１号株式会社日立製作所電力・電機開発研究所内 (72)発明者木村亨茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか事業所内 (72)発明者菊池信也茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか事業所内Ｆターム(参考） 3L021 AA05 DA38 EA04 FA28 5H004 GA28 GA30 GA40 GB04 HA01 HA03 HA16 HB01 HB02 HB03 HB07 JA23 JB07 JB23 KB02 KB04 KB06 KC24 KC25 KC28 LA12 LA15 LA18 MA23 MA27 MA49 MA50 MA51 5H215 AA02 BB12 BB18 CC07 CC09 GG04 GG05 KK01 9A001 BB04 EE05 GZ11 HZ34 JJ61 KK32 KK55 LL09

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】少なくとも制御対象プラントの機器構成が
与えられ、制御対象機器の被制御量に対する操作量を決
定し該プラントを制御する制御方法において、該制御対
象機器のプロセス量の計測値に基づいてプラント構成機
器の入出力特性に関する設計データとしての構成要素固
有値および当該機器の物理的特性値を推定し、該推定さ
れたモデルパラメータと物理的な特性値により当該機器
をモデル化し、該モデルの出力値を用いて前記制御対象
プラントを制御することを特徴とするプラントの制御方
法。
【請求項２】請求項１記載において、該推定されたモデ
ルパラメータによるモデルにより、あらかじめ定められ
た経過時間後の該機器の被制御量を予測し、該機器の予
測制御を行なうことを特徴とするプラントの制御方法。
【請求項３】少なくとも制御対象プラントの機器構成が
与えられ、制御対象機器の被制御量に対する操作量を決
定し該プラントを制御する制御装置において、該制御対
象機器のプロセス量の計測値に基づいてプラント構成機
器の入出力特性に関する設計データとしての構成要素固
有値および該機器の物理的特性値を推定する設計データ
推定手段と、該推定されたモデルパラメータと物理的な
特性値により該機器のモデルにより予め定められた時間
経過後の被制御量を予測する予測手段と、該予測手段に
よる予測値と被制御量の値のいずれかをフィードバック
するプラントの制御装置。
【請求項４】請求項３の記載において、前記設計データ
推定手段により推定した物理・化学的特性値を時系列的
に記憶する記憶手段と、前記推定手段により推定された
推定値の時間的変化に基づいて異常を検出することを特
徴とするプラントの制御装置。
【請求項５】請求項３記載において、該プラントは火力
発電所であり、設計データ推定手段による前記入出力特
性に関る設計データはプラント構成機器の一部または全
部の長さ、面積、容積、材質、重量のうちの少なくとも
一つであり、物理・化学的特性値は熱伝達（熱伝導）
率、熱容量、比熱のうち少なくとも一つであることを特
徴とするプラントの制御装置。
【請求項６】請求項３の記載において、設計データ推定
手段による推定結果を表示する表示手段を有することを
特徴とするプラントの制御装置。