JP2002361116A - 微粉炭ミルにおける適応制御方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 石炭性状の影響を最も受ける微粉炭ミルのＡ
ＰＣパラメータを、ボイラ運転状態に影響を与えること
なく、自律的に適応させ、石炭焚ボイラの安定運転、高
効率運転を維持する。 【解決手段】 複数台の微粉炭ミル１８を有する石炭焚
ボイラにおいて、ＡＰＣにて利用するＡＰＣパラメータ
に対して補正処理を行う状態適応部を設け、この状態適
応部にＡＰＣパラメータ補正関数を自律的に修正する機
能をもたせるとともに、新たな適応データ探索時に微粉
炭ミル１８に与えられる擾乱操作によるボイラへの影響
を抑制するために、ミル運転台数に基づいて導出した擾
乱操作を各ミルに与えることにより、擾乱操作によるボ
イラ運転状態への影響を抑制しつつ、燃料性状変化など
の外乱要因に対して自律的にＡＰＣパラメータを適応さ
せる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、石炭焚ボイラの主
要機器の一つである微粉炭ミルにおいて、燃料性状変化
など種々の外乱要因によらず、運転状態を適切な状態に
維持するため、外乱要因に対して自律的、かつ安定的に
適応可能なプラント制御方法及び装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】事業用石炭焚ボイラでは広範な性状の燃
料を利用するため、燃料性状変化などの外乱要因によ
り、プラント各機器の動特性や運転状態が変化し、プラ
ントの安定運転や高効率運転を維持することが困難にな
る場合があった。一方、微粉炭ミルを有する石炭焚ボイ
ラの制御は、負荷要求（発電量）に対応した石炭供給量
操作及び先行信号付加に加え、その過不足分をＰＩＤ制
御等にて修正するプラント自動制御装置（ＡＰＣ： Ａ
ｕｔｏｍａｔｉｃ ＰｌａｎｔＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）
にて構成されている。従来の微粉炭ミルを有する石炭焚
ボイラの制御では、例えば、図２２に示すように、プラ
ント１０の安定運転や高効率運転を実現するために、燃
料種類毎に（石炭で言えば炭種等）試験運転を実施し、
プラント自動制御装置（ＡＰＣ）１２にて利用するＡＰ
Ｃパラメータ等の調整を行う必要があった。したがっ
て、図２２に示すように、燃料種類毎にあらかじめ用意
した複数のＡＰＣパラメータ１４を切り替える必要があ
った。

【０００３】これに対して、燃料性状変化によるプラン
ト特性の低下を防止することを目的に、以下のような従
来技術が提案されている。特開２００１−１１７６０６
号公報には、図２３に示すように、火力プラント１０を
構成する機器のプラント状態量から負荷要求に対応した
該機器の操作量を制御するプラント自動制御装置（ＡＰ
Ｃ）１２を用いた制御において、火力プラントのＡＰＣ
パラメータ１４に対して現状の運転状態に適した補正処
理を行う状態適応部１６を備え、この状態適応部１６に
ニューラルネットワークを利用し、さらに状態適応部１
６のニューラルネットワーク教示用のデータを探索する
ため、正弦波又はランダム波をＡＰＣパラメータに与え
ることが記載されている。このように、状態適応部はＡ
ＰＣパラメータ補正関数を自律的に修正する機能を有し
ており、これにより、燃料性状変化だけでなく種々の外
乱要因（経年変化、機器劣化等）に対して自律的にＡＰ
Ｃパラメータを適応させることができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、図２
２に示すような従来の火力プラント制御では、プラント
の安定運転や高効率運転を実現するために、燃料種類毎
に（石炭で言えば炭種等）試験運転を実施し、ＡＰＣ１
２にて利用するＡＰＣパラメータ等の調整を行う必要が
あり、燃料種類毎にあらかじめ用意した複数のＡＰＣパ
ラメータテーブルを切り替える必要があった。また、図
２３に示すような制御手法では、ＡＰＣパラメータ補正
関数の修正時、並びにニューラルネットワーク教示用デ
ータの作成時に、各パラメータに対して擾乱操作を加え
る必要があり、適応データ探索時に擾乱操作を与えるこ
とにより、ボイラの運転状態の変動して発電量変動など
の動的な外乱要因となる恐れがあった。すなわち、ＡＰ
Ｃパラメータ探索のために与えられた正弦波又はランダ
ム波がボイラ運転状態への外乱となるため、修正／再学
習処理のオンライン化及び自動化の障害となる。

【０００５】本発明は上記の諸点に鑑みなされたもの
で、本発明の目的は、複数台の微粉炭ミルを有する石炭
焚ボイラにおいて、ＡＰＣにて利用するＡＰＣパラメー
タに対して補正処理を行う状態適応部を設け、この状態
適応部にＡＰＣパラメータ補正関数を自律的に修正する
機能をもたせるとともに、新たな適応データ探索時に微
粉炭ミルに与えられる擾乱操作によるボイラへの影響を
抑制するために、ミル運転台数に基づいて導出した擾乱
操作を各ミルに与えることにより、擾乱操作によるボイ
ラ運転状態への影響を抑制しつつ、燃料性状変化などの
種々の外乱要因（経年変化、機器劣化等）に対して自律
的にＡＰＣパラメータを適応させ、石炭焚ボイラの安定
運転、高効率運転を維持することができる適応制御方法
及び装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明の微粉炭ミルにおける適応制御方法は、複
数台の微粉炭ミルを主要構成機器として備えた石炭焚ボ
イラを、ミルの状態量からボイラの負荷要求（発電量）
に対応したミルの操作量を制御するプラント自動制御装
置（ＡＰＣ）を用い、ＡＰＣにて利用するＡＰＣパラメ
ータを状態適応部でミル状態量に応じて補正し、種々の
外乱要因に対して自律的にＡＰＣパラメータを適応させ
るミル適応制御装置により制御する方法において、状態
適応部が、適応操作部と状態認識部と適応データ管理部
と適応データ記憶部とから構成されており、状態適応部
での処理として、適応操作部にてミル状態量からＡＰＣ
パラメータ補正量を算出し、状態認識部にてミル状態量
から状態評価値を算出してＡＰＣパラメータ補正の成否
を定量化し、適応データ記憶部にてミル状態量、ＡＰＣ
パラメータ補正量及び状態評価値からなる複数の適応デ
ータを記憶し、適応データ管理部にて状態評価値を指標
として新たなＡＰＣパラメータ探索実行の要否を判断す
るとともに適応データ記憶部の更新を行い、適応データ
管理部で適応データの探索を行う場合は、適応操作部か
ら出力されたＡＰＣパラメータ補正量に、適応データ管
理部から出力される適応データ探索用出力を付加した補
正量を用いて算出した適応ＡＰＣパラメータをＡＰＣに
反映させ、各ミルの適応データ探索用出力をミル運転台
数に基づいて導出した擾乱操作となるように設定して、
複数台のミルに与える擾乱操作によるボイラ全体の運転
状態への影響を抑制し、適応データの探索が不要な場合
は、適応操作部から出力されたＡＰＣパラメータ補正量
を用いて算出した適応ＡＰＣパラメータをＡＰＣに反映
させるように構成されている。

【０００７】上記の方法においては、適応操作部でミル
状態量からＡＰＣパラメータ補正量を算出するに際し、
ニューラルネットワークを利用することが好ましい。こ
の場合、一例として、ミル状態量偏差からＡＰＣパラメ
ータ補正量を算出することができる。また、ニューラル
ネットワークを適応データ記憶部の適応データにより更
新して、優れた適応データとして適応データ記憶部に反
映された入出力関係を適応操作部に反映させることが好
ましい。

【０００８】また、上記の方法においては、適応データ
管理部でのＡＰＣパラメータ探索に正弦波を用い、運転
中の各ミルより求めた振幅設定値の最大値をすべてのミ
ルの適応データ探索用出力に与える正弦波の振幅とし、
運転中の各ミルの適応データ探索用出力に与える正弦波
の位相を運転台数に応じた位相差に設定することが好ま
しい。各ミルの出炭特性が同じであれば、上記の制御手
法により、ボイラ全体の運転状態への擾乱操作による影
響を抑制することができる。各ミルの出炭特性が異なる
場合等は、ミルモデルを用いて推定した出炭特性によ
り、各ミルの適応データ探索用出力に与える正弦波の振
幅及び／又は位相を補正する。また、上記の補正に際し
ては、ミルモデルにより推定した各ミルの出炭量をＸ−
Ｙ軸とした軌道を観測することにより出炭特性を判定す
ることができる。

【０００９】本発明の微粉炭ミルにおける適応制御装置
は、複数台の微粉炭ミルを主要構成機器として備えた石
炭焚ボイラを、ミルの状態量からボイラの負荷要求（発
電量）に対応したミルの操作量を制御するプラント自動
制御装置（ＡＰＣ）と、ＡＰＣにて利用するＡＰＣパラ
メータに対して補正処理を行うためのＡＰＣパラメータ
補正関数を自律的に修正する機能を有する状態適応部と
を備えたミル適応制御装置により制御する装置におい
て、状態適応部が、ミル状態量からＡＰＣパラメータ補
正量を算出する適応操作部と、ミル状態量から適応状態
評価を行ってミル状態量から状態評価値を算出する状態
認識部と、ミル状態量、ＡＰＣパラメータ補正量及び状
態評価値からなる複数の適応データを記憶する適応デー
タ記憶部と、状態評価値に基づいて新たな適応データの
探索と適応データ記憶部の更新を行う適応データ管理部
とから構成され、適応操作部から出力されたＡＰＣパラ
メータ補正量、又は適応データ探索時には適応データ管
理部から出力された適応データ探索用出力を付加した補
正量を用いて算出した適応ＡＰＣパラメータが、ＡＰＣ
に反映されるようにし、適応データ探索時にミルに与え
られる擾乱操作によるボイラ全体の運転状態への影響を
抑制するために、各ミルの適応データ探索用出力がミル
運転台数に基づいて導出した擾乱操作となるように設定
されたことを特徴としている。

【００１０】上記の装置においては、適応操作部が、ミ
ル状態量からＡＰＣパラメータ補正量を算出するニュー
ラルネットワークであり、ニューラルネットワークが適
応データ記憶部の適応データにより更新されるように構
成することが好ましい。また、適応データ管理部におい
て、適応データ探索用出力が正弦波として与えられ、運
転中の各ミルより求めた振幅設定値の最大値がすべての
ミルの適応データ探索用出力に与える正弦波の振幅とさ
れ、運転中の各ミルの適応データ探索用出力に与える正
弦波の位相は運転台数に応じた位相差に設定されるよう
に構成することが好ましい。各ミルの出炭特性が同じで
あれば、上記の制御手段により、ボイラ全体の運転状態
への擾乱操作による影響を抑制することができる。各ミ
ルの出炭特性が異なる場合等には、ミルモデルを用いて
推定した出炭特性を判定し、各ミルの適応データ探索用
出力に与える正弦波の振幅及び／又は位相の補正量を設
定する機能を有する振幅・位相補正部を設けて制御する
ことが好ましい。振幅・位相補正部での出炭特性の判定
は、ミルモデルにより推定した各ミルの出炭量をＸ−Ｙ
軸とした軌道の観測により行うことができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明するが、本発明は下記の実施の形態に何ら限定さ
れるものではなく、適宜変更して実施することができる
ものである。図１は、微粉炭ミルの適応制御装置の概略
構成を示しており、図１に示すように、石炭焚ボイラの
主要機器の一つである微粉炭ミル１８の制御装置は、負
荷要求（発電量）に対応した燃料供給操作及び先行信号
付加に加え、その過不足分をＰＩＤ制御等にて修正する
プラント自動制御装置（ＡＰＣ）２０と、ＡＰＣ２０に
て利用するＡＰＣパラメータ２２に対して補正処理を行
う状態適応部２４とから構成されている。この状態適応
部２４はＡＰＣパラメータの補正関数を自律的に修正す
る機能を有しており、これにより、燃料性状変化だけで
なく種々の外乱要因（プラント機器の経年変化、機器劣
化等）に対して自律的にＡＰＣパラメータを適応させる
ことができる。

【００１２】本発明では、図２に示すような複数台の微
粉炭ミルを有する石炭焚ボイラにおいて、石炭性状の影
響を最も受ける微粉炭ミルのＡＰＣパラメータを、ボイ
ラ運転状態に影響を与えることなく、自律的に適応させ
ることが可能な制御方法及び装置を提供する。図２で
は、一例として、Ａ〜Ｅの５台の微粉炭ミル１８を有し
ており、これらのミル１８が上記の状態適応部を備えた
ミル適応制御装置２６で制御される。Ａ〜Ｅのホッパー
（石炭貯槽）２８からそれぞれのミル１８に石炭が供給
され、粉砕・分級により得られた微粉炭が、燃焼・搬送
用空気とともにボイラ火炉３０のバーナ（図示略）に供
給される。これらの詳細は後述する。ボイラ火炉３０で
発生した蒸気によりタービン３２が駆動され、発電機３
４によって発電が行われる。

【００１３】図３は、本実施の形態にて用いる竪型微粉
炭ミルの構成を示している。微粉炭ミル１８は、燃料で
ある石炭（原炭）を粉砕・分級し、燃焼・搬送用空気と
ともにボイラ火炉へ供給する装置であり、石炭をミル内
へ供給する石炭供給機３６、回転している粉砕皿３８上
の石炭を加圧・粉砕するローラ４０、ミル下部より燃焼
・搬送用空気を供給する空気供給手段４２（送風機等の
図示略）、粉砕後の微粉炭を粒度により選別し粒径の大
きな微粉炭を再びミル内に戻す分級機４４などから構成
されている。

【００１４】図３に示すように、石炭貯槽２８内の石炭
は、石炭供給機３６によりミルケーシング４６内に投入
され、回転している粉砕皿３８上に供給された石炭が遠
心力により外周方向に飛ばされて、粉砕皿３８の上面と
ローラ４０との間で粉砕され、空気供給手段４２により
空気供給ノズル４８から供給される燃焼・搬送用空気に
よりミルケーシング４６内の外側を粉砕された微粉炭が
吹き上げられる。なお、ローラ４０は、バネ等の加圧手
段５０により粉砕皿３８上面に圧接するようになってい
る。ミルケーシング４６内を吹き上げられた微粉炭は、
多数の羽状部材を有する回転式の分級機４４により分級
が行われ、分級機４４の羽状部材の間を通過した粒径の
小さい微粉炭は、燃焼・搬送用空気とともに燃料・空気
搬送ノズル５２を介してボイラ火炉（図示略）に供給さ
れる。一方、粒径の大きい微粉炭は再びミルケーシング
４６内に戻される。５４は駆動源であるモータ、５６は
燃焼・搬送用空気の流量を調節するダンパである。な
お、ＡＰＣ５８では、発電量（負荷要求）に対応して、
分級機４４の回転数、ローラ４０の加圧力、石炭の供給
量、燃焼・搬送用空気の流量等を出力している。

【００１５】通常、竪型微粉炭ミルでは、ミルに供給さ
れた石炭は所望の粒度の微粉炭として排出されるまで、
ミル内を複数回循環するため、粉砕途上の種々の粒度の
微粉炭が粉砕皿上を中心に滞留する構造となっている。
ゆえに、負荷設定変更などにより石炭供給機を操作して
も、実際にボイラ火炉へ供給される微粉炭量が変化する
には、数秒〜数十秒の遅れを伴うような動特性を有して
いる。この動特性によるボイラ制御への影響を補償すべ
く、分級機回転数、ローラ加圧力などのＡＰＣパラメー
タが設定されている。例えば、ミル動特性は負荷の影響
を受けるため、ＡＰＣパラメータは負荷に対して、図４
に示すような設定テーブルにて設定されている（図４
は、一例として、ＡＰＣパラメータが分級機回転数の場
合）。しかし、オンラインで計測できない石炭性状変化
（硬さ、含水率等）によるミル動特性の変化を補償する
ためには、事前の試験運転にて調整した炭種別のＡＰＣ
パラメータを現在使用中の炭種に合わせて切り替える必
要があり、同一炭種内での性状のばらつきや石炭性状以
外の外乱要因に対するＡＰＣパラメータの調整は困難で
あった。

【００１６】ここで、微粉炭ミルのＡＰＣパラメータに
対して補正処理を行う状態適応部の構成を図５に示す。
一例として、状態適応部は、ミル状態量偏差からＡＰＣ
パラメータ補正量を算出するニューラルネットワークか
らなる適応操作部６０、ミル状態量から適応状態評価を
行って設計基準からのミル状態量偏差から状態評価値を
算出する状態認識部６２、ニューラルネットワークの学
習に利用するミル状態量、ＡＰＣパラメータ補正量、状
態評価値からなる複数の適応データを記憶する適応デー
タ記憶部６４、及び状態評価値に基づいて新たな適応デ
ータの探索と適応データ記憶部６４の更新を行う適応デ
ータ管理部６６から構成されている。６８はＡＰＣパラ
メータテーブル、７０は基準状態量テーブルである。適
応操作部６０から出力されたＡＰＣパラメータ補正量
は、適応データ探索時には適応データ管理部６６から出
力される適応データ探索用出力を付加した後、適応ＡＰ
Ｃパラメータの導出に用いられる。

【００１７】適応操作部６０は、適応データ記憶部６４
に保存した適応データ群をもとに、ミル状態量からＡＰ
Ｃパラメータ補正量を導出する非線形関数を構築してい
る。非線形関数の構築方法としては、回帰演算など演算
の都度非線形関数を導出する手段もあるが、本実施の形
態では、より容易に、かつ連続的に所望の非線形関数を
導出可能なニューラルネットワークを利用する。ニュー
ラルネットワークは、学習と呼ばれる手続きを行うこと
により、適応データ記憶部６４に保存した適応データ群
の入出力特性を再現する非線形関数を構築することがで
きる。

【００１８】適応データ管理部６６は、適応データ探索
用出力をＡＰＣパラメータ補正量に付加することによ
り、より優れた適応データを探索する。すなわち、適応
データ探索用出力の付加によりＡＰＣパラメータ補正量
が変化し、その結果、ミル状態量が変化して、状態認識
部６２にて算出する状態評価値が向上した場合、適応操
作部６０への入力と、適応データ探索用出力を付加した
後のＡＰＣパラメータ補正量を優れた適応データとして
適応データ記憶部６４に反映する。適応データ記憶部６
４にて反映された入出力関係は、先のニューラルネット
ワーク学習手段により連続的に適応操作部６０に反映さ
れる。これを繰り返すことにより、炭種変化など種々の
外乱要因に対して、状態評価値の良好な運転条件を維持
するようＡＰＣパラメータを適応させることができる。

【００１９】さらに、図６に示すフローチャートにした
がって処理内容を説明する。まず、プラント状態量Ｙと
してミル動特性に影響を与える微粉炭滞留量に相関のあ
るノズル差圧とミル電力を検出し、負荷（給炭量）Ｌに
対する基準状態量ｙ（Ｌ）との偏差を下式の通り算出す
る。なお、ノズル差圧は、ミル内に燃焼・搬送用空気を
供給する空気供給ノズルの前後（入口側と出口側）の圧
力差である。 ｄＹｊ（ｔ）＝Ｙｊ（ｔ）／ｙｊ（Ｌ） ｔ：時間， ｊ：各状態変数（＝１，２） なお、上式右辺は、これに限定されるものではなく、
（Ｙｊ（ｔ）−ｙｊ（Ｌ））／ｙｊ（Ｌ）、Ｙｊ（ｔ）
−ｙｊ（Ｌ）等でもよい。また、基準状態量はミル設計
データより作成した各負荷に対する基準状態量テーブル
７０から求めることができる。図７に基準状態量テーブ
ルの一例を示す。なお、図７は、状態量がノズル差圧の
場合を示している。

【００２０】次に、状態量偏差を用いてＡＰＣパラメー
タ補正量を求める処理と適応操作部６０を更新する処理
を並行して行う。ＡＰＣパラメータ補正量を求める処理
では、先に求めたノズル差圧偏差とミル電力偏差を適応
操作部６０の非線形関数であるニューラルネットワーク
に入力する。そして、ニューラルネットワーク出力とし
てＡＰＣパラメータ補正量、ここでは分級機回転数補正
量とローラ加圧力補正量を得る。適応操作部６０にて用
いるニューラルネットワークは、教師ありの階層型ニュ
ーラルネットワークである。このニューラルネットワー
クの全体は、図８に示すように、入力層７２と隠れ層７
４と出力層７６との合計３層からなり、各層はユニット
７８と呼ばれる非線形連続関数で構成されている。ま
た、ユニット７８は各層間でリンク８０と呼ばれる情報
伝達器で接続されている。ネットワークに入った入力は
入力層のユニットに伝えられ、さらに隠れ層及び出力層
へと伝播し、最終的に出力層のユニットから出力され
る。隠れ層以外のユニット数はニューラルネットワーク
入力数及び出力数により決定されるため、ここでは、入
力層、出力層ともに２ユニットである。隠れ層のユニッ
ト数は特に限定されないが、ここでは３ユニットの場合
を示している。

【００２１】次に、状態認識部６２にてノズル差圧偏差
ｄＹ１（ｔ）とミル電力偏差ｄＹ２（ｔ）から状態評価
値Ｅ（ｔ）を下記の数１で示す式の通り算出する。

【００２２】

【数１】

【００２３】ｔ：時間， ｊ：各状態変数（＝１，２） なお、上式はこれに限定されるものではなく、下記の数
２で示す式等でもよく、また、これらの式は右辺をその
逆数としたものでもよい。上式により算出した状態評価
値Ｅ（ｔ）が小さいほどミル設計基準の運転特性に近い
ことから、適応目標は状態評価値Ｅ（ｔ）を小さくする
ＡＰＣパラメータ補正量を導出することとする。

【００２４】

【数２】

【００２５】次に、適応データ管理部６６にて状態評価
値Ｅ（ｔ）が基準評価値を満たしているかどうかの判断
を行い、基準を満たしていない場合、例えば、石炭性状
変化などの外乱要因により状態評価値Ｅ（ｔ）が大きく
なった場合、適応操作部６０にて算出したＡＰＣパラメ
ータ補正量ｄＸ（ｔ）に対して適応データ探索用出力Ｓ
（ｔ）を付加する。 ｄＸｉ（ｔ）＝ｄＸｉ（ｔ）*Ｓｉ（ｔ） ｔ：時間， ｉ：各ＡＰＣパラメータ（＝１，２） なお、適応データ探索用出力Ｓ（ｔ）には正弦波を用
い、上式右辺はこれに限定されるものではなく、ｄＸｉ
（ｔ）＋Ｓｉ（ｔ）等でもよい。適応データ探索用出力
Ｓｉ（ｔ）付加の後、図４に示されるようなＡＰＣパラ
メータテーブル６８にて設定した負荷Ｌに対するＡＰＣ
パラメータｘ（Ｌ）とＡＰＣパラメータ補正量ｄＸ
（ｔ）から適応ＡＰＣパラメータＸ（ｔ）を下式の通り
算出する。 Ｘｉ（ｔ）＝ｘｉ（Ｌ）*ｄＸｉ（ｔ） ｔ：時間， ｉ：各ＡＰＣパラメータ（＝１，２） なお、上式右辺は、これに限定されるものではなく、ｘ
ｉ（Ｌ）＋ｘｉ（Ｌ）*ｄＸｉ（ｔ）、ｘｉ（Ｌ）＋ｄ
Ｘｉ（ｔ）等でもよい。そして、この適応ＡＰＣパラメ
ータを用いたＡＰＣ５８にて微粉炭ミル１８を運転す
る。

【００２６】適応操作部６０を更新する処理では、先に
算出した状態評価値Ｅ（ｔ）を用いて適応データ記憶部
６４の更新候補データを作成する。適応データ記憶部６
４の適応操作データ群は、図９に示すように、状態量偏
差ｄＹと状態量偏差ｄＹを用いて導出したＡＰＣパラメ
ータ補正量ｄＸとその結果得られた状態評価値ｅからな
る複数組の適応データにて構成されている。同様に、先
に算出した状態評価値Ｅ（ｔ）はＴ時点前の前後数時点
に補正したＡＰＣパラメータの影響を受けているため、
Ｔ時点前の前後数時点よりｍ個（≧１）の更新候補デー
タを作成する。ただし、Ｔ時点前の状態量偏差ｄＹ（ｔ
−Ｔ）とＡＰＣパラメータ補正量ｄＸ（ｔ−Ｔ）には状
態評価値Ｅ′＝Ｅ（ｔ）をそのまま組み合わせ、その前
後の状態量偏差ｄＹ（ｔ−Ｔ±ｄＴ）とＡＰＣパラメー
タ補正量ｄＸ（ｔ−Ｔ±ｄＴ）には減衰係数ζ（≧１）
により下式の通り減衰させた状態評価値Ｅ′を組み合わ
せる。なお、ｄＴはサンプリング周期（≧１）である。 Ｅ′＝Ｅ（ｔ）*ζ*ｄＴ なお、上式右辺はこれに限定されるものではなく、Ｅ
（ｔ）*ζ*（ｄＴ）²等でもよい。

【００２７】このようにして作成したｍ組の更新候補デ
ータの状態評価値Ｅ′１、Ｅ′２、…、Ｅ′ｍと適応デ
ータ記憶部６４に保存されているｋ組の適応データの状
態評価値ｅ１、ｅ２、…、ｅｋをそれぞれ１対１で比較
し、更新候補データの状態評価値Ｅ′が適応データ記憶
部６４のデータの状態評価値ｅより優れている場合、す
なわち、状態評価値Ｅ′がｅより小さい場合、適応デー
タの入れ替えを行う。

【００２８】適応データ管理部６６により適応データ群
が更新された場合、更新結果を適応操作部６０に反映す
るため、更新後の適応データ群を用いてニューラルネッ
トワークの学習を行う。ニューラルネットワークの学習
では、適応データ記憶部６４に保存しているｋ個の適応
データから、教師入力として状態量偏差ｄＹ１、ｄＹ
２、…、ｄＹｋを、教師出力としてＡＰＣパラメータ補
正量ｄＸ１、ｄＸ２、…、ｄＸｋを作成し、入力層の各
ユニットに教師入力を入力した時、出力層の各ユニット
から教師出力に近い出力がでるよう、リンクの伝達効
率、ユニットの出力関数のパラメータ等のネットワーク
内部パラメータを更新する。この操作をｋ組の教師入出
力データに対して繰り返し行うことによって、所望の非
線形関数を獲得することができる。なお、ニューラルネ
ットワークは今回更新手続きを行われなかった適応デー
タによりすでに学習が進んでいるため、新たに更新され
た適応データに関する入出力関係を学習するためには数
回又は数十回程度の繰り返し計算を行えばよい。このた
め、ニューラルネットワークの学習、すなわち、適応操
作部６０を更新する処理は、ＡＰＣパラメータ補正量を
求める処理と同様、高速に実行することができる。

【００２９】以上のような手法により、炭種変化など種
々の外乱要因に対して、状態評価値の良好な運転条件を
維持するようＡＰＣパラメータを適応させることができ
る。しかし、ＡＰＣパラメータ補正の過程でＡＰＣパラ
メータ補正量ｄＸ（ｔ）に付加した適応データ探索用出
力Ｓ（ｔ）は、分級機回転数とローラ加圧力を周期的に
変化させるため、その結果としてミルからボイラに供給
される微粉炭の出炭量が周期的に変動し、これがボイラ
の燃焼特性、収熱特性の動的外乱となる可能性がある。

【００３０】図１０は上記制御手法を竪型微粉炭ミルの
動特性モデルを用いて計算機シミュレーションした例で
あるが、石炭性状指標の一つであるＨＧＩ（ハードグル
ーブ指数：硬さ）と含水率の変化に対して、ＡＰＣパラ
メータである分級機回転数とローラ加圧力を補正し、ノ
ズル差圧とミル電力を基準値に保持、すなわち、微粉炭
滞留量を基準値に保持して、ミル動特性を該当負荷に対
応した特性に維持できることがわかる。その反面、ミル
からボイラに供給される微粉炭出炭量が周期的に１０〜
２０％程度変動し、無視できないレベルの外乱となって
いる。

【００３１】本発明では、このような微粉炭出炭量の変
動によるボイラ運転特性への影響を抑制するために、図
１１に示すように複数台で構成されるミル制御システム
（この例ではＡ〜Ｅの５台）において、適応データ探索
用出力として与える正弦波の振幅を運転中のミルの状態
評価値の最大値によって算出し、運転中のミルの適応デ
ータ探索用出力に同振幅の正弦波を与える。さらに、各
ミルの適応データ探索用出力に与える正弦波の位相を、
表１に示す設定テーブルに基づいて互いにずらす。例え
ば、Ａ、Ｂミルのみ運転中の場合、Ａミルに与える正弦
波に対してＢミルに与える正弦波は半波長（π）遅れた
正弦波とする。これにより、各ミルに与えられる分級機
回転数設定とローラ加圧力設定の周期変化の位相がずれ
ることになり、結果として各ミルからボイラに供給され
る微粉炭の出炭量の周期変動がずれ、最終的にボイラに
供給される微粉炭量の変動を抑制することができる。

【００３２】

【表１】

【００３３】図１２は上記制御手法を採用したＡ、Ｂミ
ル２台運転中において、図１０と同じ石炭性状変化が発
生した場合を計算機シミュレーションした例である。図
１０と同様に、石炭性状指標の一つであるＨＧＩと含水
率の変化に対して、ＡＰＣパラメータである分級機回転
数とローラ加圧力を補正し、ノズル差圧とミル電力を基
準値に保持、すなわち、微粉炭滞留量を基準値に保持し
て、ミル動特性を該当負荷に対応した特性に維持するこ
とができる。さらに、ミルからボイラに供給される微粉
炭出炭量の周期変動が大幅に抑制されており、ボイラ運
転特性への影響を抑制できる。これにより、従来の手法
では困難であった修正／再学習処理のオンライン化及び
自動化をボイラに対する外乱をほとんど与えずに実現す
ることができる。

【００３４】さらに別の例を示す。図１３は図１１のミ
ル制御システムを採用し、Ａ、Ｂミル２台にて図１２の
場合と比較してＡミルへの給炭量が３０％増、Ｂミルへ
の給炭量が３０％減で運転している状態で、図１０及び
図１２と同じ石炭性状変化が発生した場合を計算機シミ
ュレーションした例である。ＡミルとＢミルへの給炭量
が異なることにより、図１２の場合と比較して、ミルか
らボイラに供給される微粉炭出炭量の周期変動が増加し
ている。このように、図１１のミル制御システムでは各
ミルへの給炭量が異なる場合、あるいは石炭性状などに
より各ミルの出炭特性（応答時定数、無駄時間など）が
ずれている場合には、出炭量変動抑制の効果が低下する
恐れがある。

【００３５】図１４は、図１１のミル制御システムに出
炭特性判定・補正量設定機能を有する振幅・位相補正部
８２を加えた制御システムである。本制御システムで
は、現在のミル運転状況より算出した各ミルへのＡＰＣ
パラメータ補正量探索用信号の位相及び／又は振幅を、
振幅・位相補正部８２により補正する。振幅・位相補正
部は、図１５に示すように、ミル適応制御装置モデル８
４及びミルモデル８６を用いて、現在設定しているＡＰ
Ｃパラメータ補正量により運転した際の各ミルからの出
炭量を算出する。さらに、出炭特性判定・補正量設定部
８８により探索用信号の位相及び振幅の良否を判断し、
その結果に基づいて補正した位相及び振幅により、良好
な判定結果が得られるまで繰り返し補正を行う。

【００３６】出炭特性判定・補正量設定部での出炭特性
判定には、図１６に示す目標軌道テーブルを使用する。
例えば、Ａ、Ｂ、Ｃミル３台にて運転している場合、Ａ
ミルとＢミルの出炭量をそれぞれ横軸と縦軸にとると、
出炭量変動が相殺されるためには図のように長軸が右斜
め下４５度の楕円軌道をとる必要がある。他の場合につ
いても、複数台のミルを運転する際に出炭量変動が相殺
されるためには、それぞれ図１６のような軌道をとる必
要がある。

【００３７】これに対して、ＡＰＣパラメータ補正量探
索用信号の位相及び／又は振幅の設定が不適当である
と、例えば、図１７に示すように、目標軌道とミルモデ
ルにより推定した計算軌道がずれるため、楕円軌道など
の軌道の形状のずれに対しては位相を、軌道の傾きのず
れに対しては振幅を補正することにより、計算軌道を目
標軌道に近づけ、その結果として出炭量の周期変動を抑
制することができる。なお、ここで使用するミルモデル
８６は、図１８に示すように、実機（微粉炭ミル）１８
の運転データ（例えば、ノズル差圧、ミル電力、入口空
気温度など）により修正回路９０にて石炭性状の主要指
標であるＨＧＩと含水率を修正し、ミルモデルのシミュ
レーション精度を保持する。

【００３８】図１９は、図１４〜図１８に示すミル制御
システムを採用したＡ、Ｂミル２台運転中において、図
１３の場合と同じ状況が発生した場合を計算機シミュレ
ーションした例である。このように、各ミルへの給炭量
が異なる場合に本制御システムが動作した際の出炭量の
周期変動を抑制することができる。なお、図２０は図１
３における出炭量及び出炭特性判定結果で、図２１は図
１９における出炭量及び出炭特性判定結果であり、振幅
・位相補正部でのＡＰＣパラメータ補正量探索用信号の
位相及び振幅の補正が有効に機能していることがわか
る。

【００３９】なお、本実施形態では、適応操作部の入力
としてノズル差圧とミル電力を、出力として分級機回転
数とローラ加圧力を用い、状態評価値としてノズル差圧
とミル電力の偏差の和を用いているが、これらの状態変
数及びＡＰＣパラメータはこれらに限定されるものでは
ない。また、本発明のＡＰＣパラメータの適応制御は、
新しい種類の石炭に対して適応したＡＰＣパラメータを
保存することにより、従来人手による試行錯誤にて調整
していた炭種毎のＡＰＣパラメータの設定の自動化に利
用することも可能である。

【００４０】

【発明の効果】本発明は上記のように構成されているの
で、つぎのような効果を奏する。 （１） 状態適応部、すなわち、ＡＰＣパラメータ補正
を行う補正関数を自律的に修正する機能を有する適応制
御手法を採用した複数台の微粉炭ミルで構成される石炭
焚ボイラにおいて、石炭性状の影響を最も受ける微粉炭
ミルのＡＰＣパラメータを、ボイラ運転状態に影響を与
えることなく、自律的に適応させ、石炭焚ボイラの安定
運転、高効率運転を維持することができる。 （２） 新たな適応データ探索時に微粉炭ミルに与えら
れる擾乱操作によるボイラへの影響を抑制するために、
ミル運転台数に基づいて導出した協調擾乱操作を各ミル
に与えることにより、擾乱操作によるボイラ運転状態へ
の影響を抑制しつつ、燃料性状変化など種々の外乱要因
に対してボイラを適応させることができ、これにより、
従来の手法では困難であった修正／再学習処理のオンラ
イン化及び自動化をボイラに対する外乱をほとんど与え
ずに実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】微粉炭ミルにおける適応制御装置を示す概略構
成説明図である。

【図２】複数台の微粉炭ミルとミル適応制御装置とを備
えた石炭焚ボイラを示す概略構成説明図である。

【図３】竪型微粉炭ミル及びＡＰＣによる制御の構成を
示す概略説明図である。

【図４】ＡＰＣパラメータの設定テーブルの一例を示す
グラフである。

【図５】微粉炭ミルにおける適応制御方法を実施する装
置の一例を示す系統的概略構成説明図である。

【図６】微粉炭ミルの適応制御手法における処理手順を
示すフローチャートである。

【図７】ミル設計データより作成した各負荷に対する基
準状態量テーブルの一例を示すグラフである。

【図８】ニューラルネットワークの全体構成を示す概略
説明図である。

【図９】適応データ記憶部における適応操作データ群を
示す概略説明図である。

【図１０】竪型微粉炭ミルの動特性モデルを用いた計算
機シミュレーションの結果を示すグラフである。

【図１１】本発明の実施の第１形態による複数台の微粉
炭ミルにおける制御システムの一例を示す系統的概略説
明図である。

【図１２】本発明の実施の第１形態において、竪型微粉
炭ミルの動特性モデルを用いた計算機シミュレーション
の結果を示すグラフである。

【図１３】本発明の実施の第１形態において、ミルへの
給炭量が異なる場合の計算機シミュレーションの結果を
示すグラフである。

【図１４】本発明の実施の第２形態による複数台の微粉
炭ミルにおける振幅・位相補正部を加えた制御システム
の一例を示す系統的概略説明図である。

【図１５】振幅・位相補正部の詳細を示す概略構成説明
図である。

【図１６】出炭特性判定・補正量設定部での出炭特性判
定に用いる目標軌道テーブルの一例を示すグラフであ
る。

【図１７】目標軌道と計算軌道とが形状及び／又は傾き
でずれている場合とそれぞれの補正方法を示すグラフで
ある。

【図１８】本発明の実施形態で使用するミルモデルの一
例を示す概略構成説明図である。

【図１９】本発明の実施の第２形態において、竪型微粉
炭ミルの動特性モデルを用いた計算機シミュレーション
の結果を示すグラフである。

【図２０】図１３における出炭量及び出炭特性判定結果
を示すグラフである。

【図２１】図１９における出炭量及び出炭特性判定結果
を示すグラフである。

【図２２】従来の火力プラントの制御方法を実施する装
置の一例を示す概略構成説明図である。

【図２３】従来の火力プラントの制御方法を実施する装
置の他の例を示す概略構成説明図である。

【符号の説明】

１０ 火力プラント １２、２０、５８ プラント自動制御装置（ＡＰＣ） １４、２２ ＡＰＣパラメータ １６、２４ 状態適応部 １８ 微粉炭ミル ２６ ミル適応制御装置 ２８ ホッパー（石炭貯槽） ３０ ボイラ火炉 ３２ タービン ３４ 発電機 ３６ 石炭供給機 ３８ 粉砕皿 ４０ ローラ ４２ 空気供給手段 ４４ 分級機 ４６ ミルケーシング ４８ 空気供給ノズル ５０ 加圧手段 ５２ 燃料・空気搬送ノズル ５４ モータ ５６ ダンパ ６０ 適応操作部 ６２ 状態認識部 ６４ 適応データ記憶部 ６６ 適応データ管理部 ６８ ＡＰＣパラメータテーブル ７０ 基準状態量テーブル ７２ 入力層 ７４ 隠れ層 ７６ 出力層 ７８ ユニット ８０ リンク ８２ 振幅・位相補正部 ８４ ミル適応制御装置モデル ８６ ミルモデル ８８ 出炭特性判定・補正量設定部 ９０ 修正回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｂ０２Ｃ 15/04 Ｂ０２Ｃ 15/04 (72)発明者 伊藤 俊郎 東京都江東区南砂２丁目11番１号 川崎重 工業株式会社東京設計事務所内 (72)発明者 森 芳信 兵庫県明石市川崎町１番１号 川崎重工業 株式会社明石工場内 (72)発明者 村上 昭二 兵庫県明石市川崎町１番１号 川崎重工業 株式会社明石工場内 (72)発明者 和佐田 憲彦 東京都江東区南砂２丁目11番１号 川崎重 工業株式会社東京設計事務所内 (72)発明者 梅木 徹也 東京都江東区南砂２丁目11番１号 川崎重 工業株式会社東京設計事務所内 (72)発明者 真鍋 賢 東京都江東区南砂２丁目11番１号 川崎重 工業株式会社東京設計事務所内 Ｆターム(参考） 3K065 TA19 TC01 TD07 4D063 EE03 EE12 GA08 GD01 GD11 4D067 FF01 FF11 GA04 GB02 5H004 GA07 GA21 GB01 HA02 HB01 HB03 HB14 KA72 KC50 KD32 LA15

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数台の微粉炭ミルを主要構成機器とし
   て備えた石炭焚ボイラを、ミルの状態量からボイラの負
   荷要求に対応したミルの操作量を制御するプラント自動
   制御装置を用い、プラント自動制御装置にて利用するＡ
   ＰＣパラメータを状態適応部でミル状態量に応じて補正
   し、種々の外乱要因に対して自律的にＡＰＣパラメータ
   を適応させるミル適応制御装置により制御する方法にお
   いて、 状態適応部が、適応操作部と状態認識部と適応データ管
   理部と適応データ記憶部とから構成されており、状態適
   応部での処理として、適応操作部にてミル状態量からＡ
   ＰＣパラメータ補正量を算出し、状態認識部にてミル状
   態量から状態評価値を算出してＡＰＣパラメータ補正の
   成否を定量化し、適応データ記憶部にてミル状態量、Ａ
   ＰＣパラメータ補正量及び状態評価値からなる複数の適
   応データを記憶し、適応データ管理部にて状態評価値を
   指標として新たなＡＰＣパラメータ探索実行の要否を判
   断するとともに適応データ記憶部の更新を行い、適応デ
   ータ管理部で適応データの探索を行う場合は、適応操作
   部から出力されたＡＰＣパラメータ補正量に、適応デー
   タ管理部から出力される適応データ探索用出力を付加し
   た補正量を用いて算出した適応ＡＰＣパラメータをプラ
   ント自動制御装置に反映させ、各ミルの適応データ探索
   用出力をミル運転台数に基づいて導出した擾乱操作とな
   るように設定して、複数台のミルに与える擾乱操作によ
   るボイラ全体の運転状態への影響を抑制し、適応データ
   の探索が不要な場合は、適応操作部から出力されたＡＰ
   Ｃパラメータ補正量を用いて算出した適応ＡＰＣパラメ
   ータをプラント自動制御装置に反映させることを特徴と
   する微粉炭ミルにおける適応制御方法。
2. 【請求項２】 適応操作部でミル状態量からＡＰＣパラ
   メータ補正量を算出するに際してニューラルネットワー
   クを利用し、ニューラルネットワークを適応データ記憶
   部の適応データにより更新して、優れた適応データとし
   て適応データ記憶部に反映された入出力関係を適応操作
   部に反映させる請求項１記載の微粉炭ミルにおける適応
   制御方法。
3. 【請求項３】 適応データ管理部でのＡＰＣパラメータ
   探索に正弦波を用い、運転中の各ミルより求めた振幅設
   定値の最大値をすべてのミルの適応データ探索用出力に
   与える正弦波の振幅とし、運転中の各ミルの適応データ
   探索用出力に与える正弦波の位相を運転台数に応じた位
   相差に設定する請求項１又は２記載の微粉炭ミルにおけ
   る適応制御方法。
4. 【請求項４】 ミルモデルを用いて推定した出炭特性に
   より、各ミルの適応データ探索用出力に与える正弦波の
   振幅及び／又は位相を補正する請求項３記載の微粉炭ミ
   ルにおける適応制御方法。
5. 【請求項５】 各ミルの適応データ探索用出力に与える
   正弦波の振幅及び／又は位相を補正するに際して、ミル
   モデルにより推定した各ミルの出炭量をＸ−Ｙ軸とした
   軌道を観測することにより出炭特性を判定する請求項４
   記載の微粉炭ミルにおける適応制御方法。
6. 【請求項６】 複数台の微粉炭ミルを主要構成機器とし
   て備えた石炭焚ボイラを、ミルの状態量からボイラの負
   荷要求に対応したミルの操作量を制御するプラント自動
   制御装置と、プラント自動制御装置にて利用するＡＰＣ
   パラメータに対して補正処理を行うためのＡＰＣパラメ
   ータ補正関数を自律的に修正する機能を有する状態適応
   部とを備えたミル適応制御装置により制御する装置にお
   いて、 状態適応部が、ミル状態量からＡＰＣパラメータ補正量
   を算出する適応操作部と、ミル状態量から適応状態評価
   を行ってミル状態量から状態評価値を算出する状態認識
   部と、ミル状態量、ＡＰＣパラメータ補正量及び状態評
   価値からなる複数の適応データを記憶する適応データ記
   憶部と、状態評価値に基づいて新たな適応データの探索
   と適応データ記憶部の更新を行う適応データ管理部とか
   ら構成され、適応操作部から出力されたＡＰＣパラメー
   タ補正量、又は適応データ探索時には適応データ管理部
   から出力された適応データ探索用出力を付加した補正量
   を用いて算出した適応ＡＰＣパラメータが、プラント自
   動制御装置に反映されるようにし、適応データ探索時に
   ミルに与えられる擾乱操作によるボイラ全体の運転状態
   への影響を抑制するために、各ミルの適応データ探索用
   出力がミル運転台数に基づいて導出した擾乱操作となる
   ように設定されたことを特徴とする微粉炭ミルにおける
   適応制御装置。
7. 【請求項７】 適応操作部が、ミル状態量からＡＰＣパ
   ラメータ補正量を算出するニューラルネットワークであ
   り、ニューラルネットワークが適応データ記憶部の適応
   データにより更新されるようにした請求項６記載の微粉
   炭ミルにおける適応制御装置。
8. 【請求項８】 適応データ管理部において、適応データ
   探索用出力が正弦波として与えられ、運転中の各ミルよ
   り求めた振幅設定値の最大値がすべてのミルの適応デー
   タ探索用出力に与える正弦波の振幅とされ、運転中の各
   ミルの適応データ探索用出力に与える正弦波の位相は運
   転台数に応じた位相差に設定されるようにした請求項６
   又は７記載の微粉炭ミルにおける適応制御装置。
9. 【請求項９】 ミルモデルを用いて推定した出炭特性を
   判定し、各ミルの適応データ探索用出力に与える正弦波
   の振幅及び／又は位相の補正量を設定する機能を有する
   振幅・位相補正部を設けた請求項８記載の微粉炭ミルに
   おける適応制御装置。
10. 【請求項１０】 振幅・位相補正部での出炭特性の判定
    が、ミルモデルにより推定した各ミルの出炭量をＸ−Ｙ
    軸とした軌道の観測により行われる請求項９記載の微粉
    炭ミルにおける適応制御装置。