JP2009222332A - ボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の目的は、ボイラで発生するＣＯ、ＮＯｘ等の環境負荷物質を所望の値に低減すると共に、プラントの出力や蒸気温度等の制御偏差を許容範囲内に抑制するボイラを備えたプラントの制御装置を提供する。
【解決手段】ボイラを備えたプラントから該プラントの状態量である計測信号を制御装置に取り込み、プラントを制御する操作信号を演算するボイラを備えたプラントの制御装置は、プラントの特性が所望の特性となるように操作信号を改善する特性改善手段と、特性改善手段の改善結果に従って操作信号を演算する操作信号生成手段を備え、この特性改善手段はボイラから排出される環境負荷物質を低減する改善方法を決定する静特性改善手段と、静特性改善手段で決定した操作を実施した場合のプラントの出力、ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、又は蒸気圧力の制御偏差を低減する改善方法を決定する動特性改善手段を備えて構成した。
【選択図】図１

Description

本発明は、ボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法に関する。

ボイラを備えたプラントとして、燃料の石炭をボイラで燃焼させて蒸気を発生させ、この蒸気で蒸気タービンを駆動して発電機を回転し発電する火力発電プラントや、燃料の石炭をボイラで燃焼させて蒸気を生成する蒸気生成プラントがある。

これらのボイラを備えたプラントでは、ボイラで燃料の石炭を燃焼させることでこの燃焼ガス中に生じる一酸化炭素（ＣＯ）、窒素酸化物（ＮＯｘ）などの環境負荷物質の排出量低減が求められている。

このような背景から、燃焼ガスに含まれたＣＯ、及びＮＯｘを低減するボイラを備えたプラントの制御装置が提案されている。例えば、特開２００７−２３３６３４号公報には、強化学習法を用いてＮＯｘを低減する方法を学習し、この学習結果に従ってボイラを備えたプラントを制御する技術が開示されている。

特開２００７−２３３６３４号公報

特開２００７−２３３６３４号公報に記載された技術を用いて燃料の石炭を燃焼させるボイラに供給する空気流量を適正に操作することで、ＣＯ、ＮＯｘ濃度を低減できる。

しかしながら、前記ボイラに供給する空気流量を操作すると、ＣＯ、ＮＯｘ濃度に加えて、他のプロセス値も変化する。

例えば、燃料の石炭を燃焼させるボイラを備えた火力発電プラントでは、このボイラに供給する空気流量を増加させた場合に、空気温度は燃焼ガス温度よりも低いため、ボイラ内の燃焼ガス温度が過渡的に低下する。

燃焼ガス温度が低下すると前記ボイラで発生させる蒸気の蒸気温度が低下し、この結果、この蒸気で駆動する蒸気タービンで回転する発電機から発電する発電出力も低下する。その後、蒸気温度、及び発電出力の低下を抑制する操作信号が制御装置から火力発電プラントに与えられる。

上記したこの一連の過程で蒸気温度、発電出力が変動して制御偏差が生じる。制御偏差が許容範囲を超えると、火力発電プラントや蒸気生成プラントを安定に運転できなくなる可能性がある。

また、蒸気温度の制御偏差が大きいと、熱疲労によって蒸気タービンや熱交換器等の材料が劣化し、機器寿命が短くなる可能性もある。

上記したように、火力発電プラントや蒸気生成プラントを制御する時には、石炭を燃焼させるボイラの燃焼ガスに含まれたＣＯ、ＮＯｘを低減するための制御操作が、発電出力や、蒸気温度等に与える影響を考慮して、制御偏差が許容範囲内に収まるように制御する必要がある。

本発明の目的は、ボイラで発生するＣＯ、ＮＯｘ等の環境負荷物質を所望の値に低減すると共に、プラントの出力や蒸気温度等の制御偏差を許容範囲内に抑制するボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法を提供することにある。

ボイラを備えたプラントから該プラントの状態量である計測信号を取り込み、前記計測信号を用いて前記プラントを制御する操作信号を演算する本発明のボイラを備えたプラントの制御装置は、前記制御装置に、前記プラントの特性が所望の特性となるように操作信号を改善する特性改善手段と、前記特性改善手段の改善結果に従って前記操作信号を演算する操作信号生成手段を備え、前記特性改善手段は、前記ボイラから排出される環境負荷物質を低減する改善方法を決定する静特性改善手段と、前記静特性改善手段で決定した改善方法を実施した場合の前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法、又は前記ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法を決定する動特性改善手段を備えたことを特徴とする。

また、ボイラを備えたプラントから該プラントの状態量である計測信号を取り込み、前記計測信号を用いて前記プラントを制御する操作信号を演算する本発明のボイラを備えたプラントの制御装置は、前記制御装置に、前記プラントの特性を模擬する統計モデルと、前記統計モデルの出力信号が所望の特性となるように前記統計モデルの入力信号の生成方法を決定する特性改善手段と、前記特性改善手段の改善結果に従って前記操作信号を演算する操作信号生成手段を備え、前記統計モデルは、前記ボイラから排出される環境負荷物質を予測する静特性モデルと、前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの経時変化を予測する動特性モデルを備え、前記特性改善手段は、前記ボイラから排出される環境負荷物質を低減する改善方法を決定する静特性改善手段と、前記静特性改善手段で決定した操作を実施した場合の前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法、又は前記ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法を決定する動特性改善手段を備えたことを特徴とする。

ボイラを備えたプラントから該プラントの状態量である計測信号を取り込み、この取り込んだ前記計測信号に基づいて前記プラントの特性が所望の特性となるように操作信号を改善する特性改善手段と、この特性改善手段の改善結果に従って操作信号を演算する操作信号生成手段を備えた制御装置を用いて前記プラントを制御する操作信号を演算する、本発明のボイラを備えたプラントの制御方法は、前記制御装置の特性改善手段を用いて前記プラントの静特性が所望の静特性となるように操作信号を改善して前記ボイラから排出される環境負荷物質を低減する静特性改善方法を決定し、前記特性改善手段を用いて更にこの決定した静特性改善方法に従って操作を実施した時の前記プラントの動特性が所望の動特性となるように操作信号を改善して前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する動特性改善方法、又は前記ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する動特性改善方法を決定し、操作信号生成手段を用いて前記静特性改善方法と前記動特性改善方法に従って前記プラントを操作する操作信号を演算してこのプラントを制御するようにしたことを特徴とする。

本発明によれば、ボイラで発生するＣＯ、ＮＯｘ等の環境負荷物質を所望の値に低減すると共に、プラントの出力や蒸気温度等の制御偏差を許容範囲内に抑制するボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法が実現できる。

次に、本発明の実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施例であるボイラを備えた火力発電プラントの制御装置を示す制御ブロック図であり、制御対象のプラント１００である燃料の石炭を燃焼するボイラを備えた火力発電プラントは、制御装置２００によって制御されるように構成している。

このボイラを備えたプラント１００を制御する制御装置２００には、演算装置として、計測信号変換手段３００、統計モデル４００、特性改善手段５００、改善信号決定手段６００、および操作信号生成手段７００がそれぞれ備えられた構成となっている。

統計モデル４００は静特性モデル４１０と動特性モデル４２０で構成されており、特性改善手段５００は静特性改善手段５１０と動特性改善手段５２０で構成されている。

また制御装置２００は、データベースとして計測信号データベース２１０、モデル構築用データベース２２０、改善情報データベース２３０、改善信号データベース２４０、及び操作信号データベース２５０を備えている。

また、制御装置２００は、外部とのインターフェイスとして、外部入力インターフェイス２０１、及び外部出力インターフェイス２０２を備えている。

そしてこの制御装置２００には、外部入力インターフェイス２０１を介してプラント１００から該プラントの各種状態量を計測した計測信号１が該制御装置２００に取り込まれており、また、制御装置２００から外部出力インターフェイス２０２を介して、前記プラント１００に対して例えば供給される空気の流量を制御する操作信号２０が送信される。

外部入力インターフェイス２０１を介して前記プラント１００から制御装置２００に取り込んだプラント１００の各種状態量の計測信号２は、計測信号２として制御装置２００に備えられたデータベースである計測信号データベース２１０に保存する。

また、制御装置２００に設けた操作信号生成手段７００で生成した操作信号１９は、前記プラント１００に出力される操作信号２０となるように外部出力インターフェイス２０２に送信する共に、制御装置２００に設けた操作信号データベース２５０にこの操作信号１９を保存する。

制御装置２００に設けた計測信号変換手段３００には、移動平均計算、スプライン補間等のアルゴリズムが搭載されており、計測信号データベース２１０に保存されている前記プラント１００の計測信号３に含まれるノイズを除去し、さらにデータに欠損がある場合にはこれを補間して、モデル構築用データ５を作成する。

このモデル構築用データ５は制御装置２００に設けたモデル構築用データベース２２０に保存する。

モデル構築用データベース２２０には、モデル構築用データ５の他にも、プラント１００を模擬する物理モデルを用いた解析結果を保存してもよい。

制御装置２００に設けた統計モデル４００は、モデル構築用データベース２２０に保存されているモデル構築用データ６を用いて前記プラント１００の特性を模擬する。

この統計モデル４００は、静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０から構成されており、前記静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０はプラント１００の静特性、及び動特性をそれぞれ模擬する。

前記静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０は、ニューラルネットワーク、ＡＲＭＡモデルなどで構築する。

制御装置２００に設けた特性改善手段５００は、静特性改善手段５１０、及び動特性改善手段５２０から構成されており、前記静特性改善手段５１０では統計モデル４００に設けた静特性モデル４１０で計算した第１のモデル出力８が所望の値となるように演算して、該静特性改善手段５１０から前記静特性モデル４１０に出力する第１のモデル入力７を決定する。

また、特性改善手段５００の動特性改善手段５２０では、統計モデル４００に設けた動特性モデル４２０で計算した第２のモデル出力１２が所望の値となるように演算して、該動特性改善手段５２０から前記動特性モデル４２０に出力する第２のモデル入力１１を決定する。

静特性モデル４１０で計算した第１のモデル出力８、及び動特性モデル４２０で計算した第２のモデル出力１２の目標値、学習パラメータ、及び制御偏差の許容範囲など、特性改善手段５００で使用する情報は、制御装置２００に設けた改善情報データベース２３０に保存されている。

特性改善手段５００の静特性改善手段５１０では、改善情報データベース２３０から出力された第１の改善データ９を読み込んだ後、統計モデル４００の静特性モデル４１０を対象に操作信号の改善操作を決定し、第１の改善結果１０を該静特性改善手段５１０から改善情報データベース２３０に送信する。

また、特性改善手段５００の動特性改善手段５２０では、改善情報データベース２３０から出力された第２の改善データ１３を読み込んだ後、統計モデル４００の動特性モデル４２０を対象に操作信号の改善操作を決定し、第２の改善結果１４を該静特性改善手段５１０から改善情報データベース２３０に送信する。

特性改善手段５００に前記静特性改善手段５１０と動特性改善手段５２０を実装する方法として、強化学習がある。強化学習理論の詳細な説明は、例えば技術文献である、“強化学習（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、三上貞芳・皆川雅章共訳、森北出版株式会社、２０００年１２月２０日出版”、第１４２〜１７２項、第２４７〜２５３項、に述べられているので、ここでは強化学習の概念のみを説明する。

次に、本実施例の制御装置２００に設置した特性改善手段５００に設けた静特性改善手段５１０について説明する。動特性改善手段５２０も、動作内容は同様である。

特性改善手段５００の静特性改善手段５１０では、統計モデル４００の静特性モデル４１０に対して第１のモデル入力７を出力し、静特性モデル４１０はこの第１のモデル入力７に従って動作する。

この時、第１のモデル入力７による動作によって前記静特性モデル４１０の状態が変化する。変化した状態が静特性改善手段５１０にとって望ましいか、または、望ましくないか、また、それらがどの程度かを示す量である報酬を、前記静特性モデル４１０から出力される第１のモデル出力８を用いて静特性改善手段５１０で計算する。

前記報酬は、静特性改善手段５１０にて、一般に、望ましい状態に近づくほど報酬が大きくなり、望ましくない状態になるほど報酬が小さくなるように設定する。

静特性改善手段５１０は試行錯誤的に操作を実施して、前記報酬が最大になる（すなわち、できるだけ望ましい状態に近づく）ようなモデル入力７の生成方法を決定することにより、静特性モデル４１０の状態に応じて適切な操作（制御）ロジックが自動的に構築される。

尚、静特性改善手段５１０と動特性改善手段５２０は、上述した手法の他にも、進化的計算手法、予測制御手法などの種々の最適化手法を適用して構築しても良い。

制御装置２００に設けた改善信号決定手段６００では、改善情報データベース２３０に保存されている改善情報１６と、計測信号データベース２１０に保存されているプラント１００の計測信号４を用いて、改善信号１７、１８を演算して決定する。

改善信号決定手段６００で決定された改善信号１７は操作信号生成手段７００に送信されて該操作信号生成手段７００でプラント１００に対する操作信号１９を計算し、また、改善信号決定手段６００で決定された改善信号１８は制御装置２００に設置した改善信号データベース２４０に送信されて保存される。

前記改善信号決定手段６００では、計測信号データベース２１０に保存されている前記プラント１００の計測信号４を用いて、改善情報データベース２３０のデータを更新するかどうか判定する。

改善情報データベース２３０のデータは、計測信号変換手段３００、統計モデル４００、特性改善手段５００を動作させることで更新される。更新が必要な場合、改善信号決定手段６００は、計測信号変換手段３００、統計モデル４００、及び特性改善手段５００を動作させるためのフラグ１５ａ、フラグ１５ｂ、フラグ１５ｃをそれぞれ生成して、前記計測信号変換手段３００、統計モデル４００、及び特性改善手段５００に送信する。

そして制御装置２００に設けた操作信号生成手段７００では、前記計測信号データベース２１０から入力するプラント１００の計測信号４と前記改善信号決定手段６００から入力する改善信号１７とを用いて、プラント１００に対する操作信号１９を計算する。

そして前記操作信号生成手段７００から操作信号１９を出力し、該操作信号１９に対応したプラント１００に対する操作信号２０を外部出力インターフェイス２０２を介してプラント１００に与えて、前記プラント１００の運転を制御する。

また、図１に示したように、制御装置２００の近傍にはキーボード９０１とマウス９０２で構成される外部入力装置９００と、保守ツール９１０と、画像表示装置９５０が設置されている。

そしてプラントの運転員は、キーボード９０１とマウス９０２で構成される外部入力装置９００を用いて保守ツール入力信号５１を生成し、この信号を保守ツール９１０に入力することによって、制御装置２００に配置されている各種データベースの情報を、画像表示装置９５０に表示できるようにしている。

保守ツール９１０は、外部入力インターフェイス９２０、データ送受信部９３０、及び外部出力インターフェイス９４０で構成される。

外部入力装置９００で生成した保守ツール入力信号５１は、外部入力インターフェイス９２０を介して保守ツール９１０に取り込まれる。

保守ツール９１０のデータ送受信部９３０では、保守ツール入力信号５２の情報に従って、制御装置２００に配置されているデータベースからデータベース情報５０を取得する。

保守ツール９１０のデータ送受信処理部９３０では、データベース情報５０を処理した結果得られる保守ツール出力信号５３を、外部出力インターフェイス９４０に送信する。

外部出力インターフェイス９４０はこの保守ツール出力信号５３に基づいた出力信号５４を画像表示装置９５０に送信して該画像表示装置９５０に表示する。

尚、上記した本発明の実施例である制御装置２００では、前記制御装置２００に備えられたデータベースを構成する計測信号データベース２１０、モデル構築用データベース２２０、改善情報データベース２３０、改善信号データベース２４０、及び操作信号データベース２５０のデータベースと、演算装置を構成する計測信号変換手段３００、統計モデル４００、特性改善手段５００、改善信号決定手段６００、及び操作信号生成手段７００が制御装置２００の内部に配置されているが、これらの一部を制御装置２００の外部に配置してもよい。

図２は、図１に示した本実施例であるプラントの制御装置における制御の手順を示すフローチャート図である。

図２において、プラント１００を制御する制御装置２００では本フローチャートのステップ１０００、１１００、１２００、１３００、１４００、１５００、１６００、１７００、１８００を順次組み合わせてプラント１００の制御を実行する。

まず最初に、計測信号を取得するステップ１０００では、プラント１００からプラントの各種状態量である計測信号１を取得して外部入力インターフェイス２０１を介して制御装置２００に取り込み、該外部入力インターフェイス２０１から計測信号２として制御装置２００に設置した計測信号データベース２１０に保存する。

次に、改善情報データベース更新要否判定のステップ１１００に進み、前記制御装置２００に設置した改善信号決定手段６００にて、計測信号データベース２１０に保存されているプラント１００の計測信号４を処理して改善情報データベース２３０の更新が必要かどうかを判定する。

そして前記改善信号決定手段６００では、操作を実施する前と操作を実施した後の計測値４を比較し、操作によってプラント１００の特性が所望の特性に近づいている時には更新せず、逆に所望の特性と離れた時に更新する。

改善情報データベース２３０の更新が不用な場合は改善信号を計算するステップ１６００に進み、改善情報データベース２３０の更新が必要な場合は計測信号をモデル構築用データに変換するステップ１２００に進む。

尚、改善情報データベース更新要否判定のステップ１１００を初めて実行する時は、計測信号をモデル構築用データに変換するステップ１２００に進む。

改善情報データベース２３０の更新が必要な場合は、以下のステップ１２００、１３００、１４００、１５００が実行される。これらのステップ１２００、１３００、１４００、１５００では、制御装置２００に設置した計測信号変換手段３００、統計モデル４００、及び特性改善手段５００が動作する。

これらの計測信号変換手段３００、統計モデル４００、及び特性改善手段５００をそれぞれ動作させるためのフラグ１５ａ、フラグ１５ｂ、フラグ１５ｃは、改善情報データベース更新要否判定のステップ１１００において前記改善信号決定手段６００にて生成されて出力される。

次に、計測信号をモデル構築用データに変換するステップ１２００では、前記制御装置２００に設置した計測信号変換手段３００で、計測信号データベース２１０に保存されているプラント１００の計測信号３を用いてモデル構築用データ５を求める。そしてこのモデル構築用データ５は、モデル構築用データベース２２０に送信されて保存される。

次に、モデルを構築するステップ１３００では、前記制御装置２００に設置したモデル構築用データベース２２０に保存されているモデル構築用データ６を用いて、前記制御装置２００に設置した統計モデル４００を構築する。

次に、操作信号の改善方法を決定するステップ１４００では、前記制御装置２００に設置した特性改善手段５００と前記統計モデル４００を用いて操作方法を学習する。

前記特性改善手段５００の静特性改善手段５１０では、改善情報データベース２３０から出力された第１の改善データ９を読み込んだ後、前記統計モデル４００の静特性モデル４１０を対象に操作信号の改善方法を決定し、第１の改善結果１０を該静特性改善手段５１０から出力する。

また、前記特性改善手段５００の動特性改善手段５２０では、改善情報データベース２３０から出力された第２の改善データ１３を読み込んだ後、前記統計モデル４００の動特性モデル４２０を対象に操作信号の改善方法を決定し、第２の改善結果１４を該静特性改善手段５１０から出力する。

次に、改善結果を保存するステップ１５００では、前記操作信号の改善方法を決定するステップ１４００で得た特性改善手段５００の静特性改善手段５１０から出力した第１の改善結果１０を改善情報データベース２３０に送信して保存し、また、特性改善手段５００の動特性改善手段５２０から出力した第２の改善結果１４を改善情報データベース２３０に送信して保存することによって、操作信号の改善結果を、前記改善情報データベース２３０に保存する。

次に、改善信号を計算するステップ１６００では、前記制御装置２００に設置した改善信号決定手段６００で、改善情報データベース２３０に保存されている改善情報１６と、計測信号データベース２１０に保存されているプラント１００の計測信号４を用いて、改善信号１７、１８を演算して決定する。

次に、操作信号を計算するステップ１７００では、前記制御装置２００に設置した操作信号生成手段７００で、前記計測信号データベース２１０から入力するプラント１００の計測信号４と前記改善信号決定手段６００から入力する改善信号１７とを用いて操作信号１９を計算する。

最後に、プラントを操作するステップ１８００では、操作信号生成手段７００で計算して出力した操作信号１９に基づいて、プラント１００に対する操作信号２０を外部出力インターフェイス２０２を介して前記プラント１００に与え、プラント１００を操作する。

次に、前述した本発明の実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置を火力発電プラントに適用した場合について説明する。

図３は、本発明の一実施例である燃料の石炭を燃焼させるボイラを備えた火力発電プラントの概略を説明する図である。まず、図３（ａ）を用いてボイラ１０１を備えた火力発電プラント１００ａの発電の仕組みについて説明する。

、図３（ａ）において、燃料となる石炭はミル１１０にて粉砕して微粉炭として石炭搬送用の１次空気、及び燃焼調整用の２次空気と共にボイラ１０１に設置したバーナ１０２を通じてボイラ１０１に投入し、ボイラ１０１の火炉内部で燃料の石炭を燃焼する。

燃料の石炭と１次空気は配管１３４から、２次空気は配管１４１からバーナ１０２に導かれる。

また、２段燃焼用のアフタエアを、ボイラ１０１に設置したアフタエアポート１０３を通じてボイラ１０１に投入する。このアフタエアは、配管１４２からアフタエアポート１０３に導かれる。

燃料の石炭をボイラ１０１の火炉の内部で燃焼させて発生した高温の燃焼ガスは、ボイラ１０１の火炉を矢印で示した経路に沿って下流側に流れ、ボイラ１０１に配置された熱交換器１０６を通過して熱交換した後、燃焼排ガスとなってボイラ１０１から排出されてボイラ１０１の外部に設置されたエアーヒーター１０４に流下する。

エアーヒーター１０４を通過した燃焼排ガスはその後、図示していない排ガス処理装置で燃焼排ガスに含まれている有害物質を除去した後に、煙突をから大気に放出される。

ボイラ１０１を循環する給水は、タービン１０８に設置された図示していない復水器から給水ポンプ１０５を介してボイラ１０１に導かれ、ボイラ１０１の火炉に設置した熱交換器１０６においてボイラ１０１の火炉の内部を流下する燃焼ガスによって加熱されて高温高圧の蒸気となる。

熱交換器１０６で発生した高温高圧の蒸気は、減温器１１１から噴射されるスプレ水と混合される。これにより、蒸気温度を所望の値に制御する。その後、タービンガバナ弁１０７を介して蒸気タービン１０８に導かれ、蒸気の持つエネルギーによって蒸気タービン１０８を駆動し、この蒸気タービン１０８に連結した発電機１０９を回転させて発電する。

尚、本実施例では熱交換器１０６の数、及び減温器１１１の数を１個として図示しているが、熱交換器１０６及び減温器１１１を複数個配置してもよい。

次に、ボイラ１０１の火炉に設置されたバーナ１０２からボイラ１０１の火炉内に投入される１次空気及び２次空気、ボイラ１０１の火炉に設置されたアフタエアポート１０３からボイラ１０１の火炉内に投入されるアフタエアの経路について説明する。

１次空気は、ファン１２０から配管１３０に導かれ、途中でエアーヒーター１０４の内部を通過する配管１３２とエアーヒーター１０４をバイパスする配管１３１とに分岐し、これらの配管１３２及び配管１３１を流下した１次空気は再び配管１３３にて合流してミル１１０に導かれる。

エアーヒーター１０４を通過する空気は、ボイラ１０１の火炉から排出される燃焼排ガスにより加熱される。

この１次空気を用いてミル１１０で生成される石炭（微粉炭）を配管１３３を通じてバーナ１０２に搬送する。

２次空気及びアフタエアは、ファン１２１から配管１４０に導かれ、エアーヒーター１０４の内部を通過する配管１４０を流下して加熱された後に、配管１４０の下流側で２次空気用の配管１４１と、アフタエア用の配管１４２とに分岐して、それぞれボイラ１０１の火炉に設置されたバーナ１０２とアフタエアポート１０３に導かれるように構成されている。

本実施例であるボイラを備えた火力発電プラント１００ａの制御装置２００は、ボイラの排ガス中のＮＯｘおよびＣＯ濃度を低減するため、バーナ１０２からボイラ１０１に投入する空気量と、アフタエアポート１０３からボイラ１０１に投入する空気量を調整する機能を持っている。

火力発電プラント１００ａには、該火力発電プラント１００ａの運転状態を検出する様々な計測器が配置されており、これらの計測器から取得されたプラントの計測信号は、計測信号１として制御装置２００に送信される。

火力発電プラント１００ａの運転状態を検出する様々な計測器として、例えば図８には流量計測器１５０、温度計測器１５１、圧力計測器１５２、発電出力計測器１５３、及びＯ_２濃度及び／又はＣＯ濃度を計測する濃度計測器１５４がそれぞれ図示されている。

流量計測器１５０は給水ポンプ１０５によってボイラ１０１の熱交換器１０６に供給される給水の流量を計測する。また、温度計測器１５１及び圧力計測器１５２は、ボイラ１０１に配設された熱交換器１０６において該ボイラ１０１を流下する燃焼ガスとの熱交換で発生した蒸気を蒸気タービン１０８に供給する蒸気の温度及び圧力をそれぞれ計測する。

前記熱交換器１０６で発生した蒸気で駆動される蒸気タービン１０８によって回転される発電機１０９によって発電された電力量は発電出力計測器１５３で計測する。

また、ボイラ１０１を流下する燃焼排ガスに含まれている成分（ＣＯ、ＮＯｘなど）の濃度に関する情報は、ボイラ１０１の下流側であるボイラ出口の流路に設けたＯ_２濃度及び／又はＣＯ濃度を計測する濃度計測器１５４で計測される。

尚、一般的には図８に図示した以外にも多数の計測器が火力発電プラント１００に配置されているが、ここでは図示を省略する。

図３（ｂ）は、火力発電プラント１００ａを構成するボイラ１０１の下流側に設置されたエアーヒーター１０４と、このエアーヒーター１０４に配設された配管を示す部分拡大図である。

図８（ｂ）に示すように、エアーヒーター１０４の内部に配設された配管１４０の下流側で分岐した２次空気用の配管１４１及びアフタエア用の配管１４２、エアーヒーター１０４の内部に配設された配管１３２、及びエアーヒーター１０４をバイパスした配管１３１には空気ダンパ１６２、１６３、１６１、１６０がそれぞれ配置されている。

そしてこれらの空気ダンパ１６０〜１６３を操作することによって配管１３１、１３２、１４１、１４２内で空気が通過する面積を変更し、これらの配管１３１、１３２、１４１、１４２を通過する空気流量を個別に調整する。

そして火力発電プラント１００ａを制御する制御装置２００によって生成されて該火力発電プラント１００ａに出力される操作信号２０を用いて、給水ポンプ１０５、ミル１１０、空気ダンパ１６０、１６１、１６２、１６３などの機器を操作する。

尚、本実施例である火力発電プラントの制御装置では、給水ポンプ１０５、ミル１１０、空気ダンパ１６０、１６１、１６２、１６３などの火力発電プラントの状態量を調節する機器のことを操作端と呼び、これを操作するのに必要な指令信号を操作信号と呼ぶ。

また、燃焼用等の空気、あるいは微粉炭等の燃料をボイラ１０１に投入する際に、その吐出角度を上下左右に動かすことの出来る機能をボイラ１０１に設置したバーナ１０２、及びアフタエアポート１０３に付加して、これらのバーナ１０２及びアフタエアポート１０３の取付け角度を調節する指令信号を前記操作信号２０に含めることもできる。

さらに、図３には図示していないが、ボイラ１０１の火炉の低部に排ガスを導き、この排ガス再循環流量の指令信号を操作信号２０に含めても良い。

尚、本発明のボイラを備えたプラントの制御装置は、上記した本実施例である燃料の石炭を燃焼させるボイラを備えた火力発電プラント以外のプラントに適用しても良い。例えば、蒸気供給プラントではボイラで生成した蒸気を供給しているが、このような蒸気供給プラントに本発明のボイラを備えたプラントの制御装置を適用しても良い。

図４は、本実施例の制御装置２００に設置した操作信号生成手段７００の各具体例であって、図３に示した火力発電プラントのタービンガバナ弁１０７によってボイラ１０１の熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給する蒸気量、給水ポンプ１０５によってボイラ１０１の熱交換器１０６に供給される給水流量、ボイラ１０１の火炉に設置したバーナ１０２から供給する燃料流量、ボイラ１０１の火炉に設置したバーナ１０２及びアフタエアポート１０３から供給する空気流量、及び熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給する蒸気温度を調節する減温器１１１のスプレ流量をそれぞれ調節するプラント１００に対する操作信号２０に対応する前記操作信号生成手段７００から出力する操作信号１９を生成する各ロジック図である。

図４（ａ）は、前記操作信号生成手段７００として蒸気タービン１０８に供給される蒸気流量を調節するタービンガバナ弁１０７に対する操作信号２０となるタービンガバナ開度操作信号７１５を演算する制御器７１１と加算器７１４を備えたロジック図である。

図４（ａ）において、発電出力計測器１５３で計測したプラント１００の計測信号１である発電出力と、発電出力の目標値との偏差である出力偏差７１０を前記制御器７１１に入力してタービンガバナ開度基準信号７１２を生成する。

前記制御器７１１は、比例積分（ＰＩ）制御器等で構築され、出力偏差７１０が小さくなるように、タービンガバナ開度基準信号７１２を演算して求める。

前記加算器７１４では、このタービンガバナ開度基準信号７１２と改善信号決定手段６００で演算した改善信号１７に含まれるタービンガバナ開度用改善信号７１３とを加算して、タービンガバナ開度操作信号７１５を計算する。そして前記加算器７１４から出力されるタービンガバナ開度操作信号７１５を用いてタービンガバナ１０７の開度を操作し、蒸気タービン１０８に供給される蒸気流量を制御する。

図４（ｂ）は、前記操作信号生成手段７００としてボイラ１０１の熱交換器１０６に供給される給水流量を調節する給水ポンプ１０５に対する操作信号２０となる給水流量操作信号７２４を演算する制御器７２１と加算器７２４を備えたロジック図である。

図４（ｂ）において、圧力計測器１５２で計測したプラント１００の計測信号１である蒸気圧力と、蒸気圧力の目標値との偏差である圧力偏差７２０を前記制御器７２１（ＰＩ制御器など）に入力して給水流量基準信号７２２を生成する。

前記加算器７２４では、この給水流量基準信号７２２と改善信号決定手段６００で演算した改善信号１７に含まれる給水流量用改善信号７２３とを加算して、給水流量操作信号７２５を計算する。そして前記加算器７２４から出力される給水流量操作信号７２５を用いて給水ポンプ１０５を操作し、ボイラ１０１の熱交換器１０６に供給する給水流量を制御する。

図４（ｃ）は、前記操作信号生成手段７００としてボイラ１０１の火炉に設置したバーナ１０２から供給する燃料流量に対する操作信号２０となる燃料流量操作信号７３５を演算する制御器７３１及び加算器７３４と、ボイラ１０１の火炉に設置したバーナ１０２及びアフタエアポート１０３から供給する空気流量に対する操作信号２０となる空気流量操作信号７４０を演算する制御器７３６及び加算器７３９を備えたロジック図である。

図４（ｃ）において、温度計測器１５１で計測したプラント１００の計測信号１である蒸気温度と、蒸気温度の目標値との偏差である温度偏差７３０を前記制御器７３１（ＰＩ制御器など）に入力して燃料流量基準信号７３２を生成する。

前記加算器７３４では、この燃料流量基準信号７３２と改善信号決定手段６００で演算した改善信号１７に含まれる燃料流量用改善信号７３３とを加算して、燃料流量操作信号７３５を計算する。そして前記加算器７３４から出力されるこの燃料流量操作信号７３５を用いてミル１１０を操作し、このミル１１０からボイラ１０１の火炉に設置したバーナ１０２に供給する燃料流量を制御する。

更に、前記加算器７３４から出力される燃料流量操作信号７３５は前記制御器７３６に入力して空気流量基準信号７３７を生成する。前記制御器７３６では、ボイラ１０１のバーナ１０２に供給する燃料流量に一定の比率を乗じて、ボイラ１０１のバーバ１０２及びアフタエアポート１０３に供給する空気流量基準信号７３６を計算する。

前記加算器７３９では、この空気流量基準信号７３７と改善信号決定手段６００で演算した改善信号１７に含まれる空気流量用改善信号７３８とを加算して、空気流量操作信号７４０を計算する。そして前記加算器７３９から出力されるこの空気流量操作信号７４０を用いて空気を送給するファン１２０、１２１を操作し、ボイラ１０１のバーバ１０２及びアフタエアポート１０３に供給する空気流量を制御する。

また、図４には記載していないが、アフタエアポート１０３、バーナ１０２、ミル１１０に供給する空気の配分を決定し、この配分を実現するためのエアダンパ１６０、１６１、１６２、１６３の操作信号も、前記操作信号生成手段７００で計算して制御するように構成されている。

図４（ｄ）は、前記操作信号生成手段７００として熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給する蒸気温度を調節する減温器１１１のスプレ流量に対する操作信号２０となる減温器１１１から供給するスプレ水の流量を決定するスプレ流量操作信号７５５を生成する演算する制御器７５１と加算器７５４を備えたロジック図である。

図４（ｄ）において、温度計測器１５１で計測したプラント１００の計測信号１である蒸気温度と、蒸気温度の目標値との偏差である温度偏差７５０を前記制御器７５１（ＰＩ制御器など）に入力してスプレ流量基準信号７５２を生成する。

前記加算器７５４では、このスプレ流量基準信号７５２と改善信号決定手段６００で演算した改善信号１７に含まれるスプレ用改善信号７５３とを加算して、給水流量操作信号７５５を計算する。そして前記加算器７５４から出力されるスプレ流量操作信号７５５を用いて減温器１１１を操作し、ボイラ１０１から蒸気タービン１０８に供給する蒸気に対して減温器１１１から噴霧するスプレ流量を制御する。

上記したように、図４に示したタービンガバナ開度用改善信号７１３、給水流量用改善信号７２３、燃料流量用改善信号７３３、空気流量用改善信号７３８、及びスプレ用改善信号７５３は、図１の制御装置２００に設置した改善信号決定手段６００で演算して前記操作信号生成手段７００に入力した改善信号１７に含まれる信号である。

また、図４に示したタービンガバナ開度操作信号７１５、給水流量操作信号７２４、燃料流量操作信号７３５、空気流量操作信号７４０、及びスプレ流量操作信号７５５は、外部出力インターフェイス２０２から出力されるプラント１００に対する操作信号２０に対応する前記操作信号生成手段７００から出力する操作信号１９に含まれる信号である。

次に、本実施例のボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法において、ボイラから排出される窒素酸化物（ＮＯｘ）、一酸化炭素（ＣＯ）、二酸化炭素、硫黄酸化物、水銀、フッ素、煤塵、揮発性有機化合物の少なくとも１つを低減し、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差を低減する方法について説明する。

本実施例における制御装置２００に設置した静特性改善手段５１０において、ボイラから排出される窒素酸化物（ＮＯｘ）、一酸化炭素（ＣＯ）、二酸化炭素、硫黄酸化物、水銀、フッ素、煤塵、揮発性有機化合物の少なくとも１つを低減し、この静特性改善手段５１０で決定した結果に従って制御装置２００に設置した動特性改善手段５２０で決定した操作によって発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差を低減する方法について説明する。

尚、前記制御装置２００の静特性改善手段５１０、及び動特性改善手段５２０で決定する内容は、上記に限らず任意に設定できる。例えば、静特性改善手段５１０で、ＮＯｘ、ＣＯ、二酸化炭素、硫黄酸化物、水銀、フッ素、煤塵、揮発性有機化合物、及び、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差を低減するための操作信号の改善方法を決定してもよい。

また、蒸気生成プラントに前記制御装置２００を適用する場合は、火力発電プラントでの発電出力の代わりに、蒸気流量の制御偏差を低減する方法を決定すればよい。

本実施例の制御装置２００においては、図１に示した実施例の説明と同様に、特性改善手段５００に設置した静特性改善手段５１０、及び動特性改善手段５２０では、統計モデル４００に設置した静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０を対象に操作方法を決定する。

プラントの運転データのみで静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０を構築するには、モデル構築に必要な運転データが十分蓄積されるまで待つ必要があるため、改善効果を発揮するまでに時間を要する。

そこで、本実施例の場合では、予めモデル構築用データベース２２０に、ボイラ１０１を模擬する物理モデルを用いた解析結果を保存しておき、この解析結果のデータを用いて統計モデル４００に設置した静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０を構築する。

この物理モデルはボイラ１０１の構造を模擬しており、その燃焼（反応）、ガス流動、伝熱のプロセスを差分法、有限体積法、有限要素法等の数値解析手法を用いて計算するので、数値解析の解析精度が高い方が望ましい。

本発明は解析手法に特徴があるのでは無く、解析手法を限定しないため数値解析方法に関する説明は省略するが、一般に計算対象であるボイラの形状を計算格子（メッシュ）に分割し、格子内の物理量を計算する。

この物理モデルによる数値解析によって、ガス温度、ガス成分の濃度、ガスの流速と流れの方向等が計算結果として出力される。また、操作量を動かした時の発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の変化特性が出力される。

プラント１００の運転開始後は、モデル構築用データベース２２０に保存されているモデル構築用データ６を用いて、モデル特性とプラント特性が一致するように、前記物理モデルを修正することもできる。

前述したように本実施例の制御装置２００に設置した特性改善手段５００に設置した静特性改善手段５１０、及び動特性改善手段５２０においては、統計モデル４００の静特性モデル４１０及び動特性モデル４２０に対して強化学習で報酬を最大化する操作方法をそれぞれ学習する。従って、報酬の設計方針（報酬の計算方法）が学習結果に大きな影響を与える。

例えば、特性改善手段５００に設置した静特性改善手段５１０、及び動特性改善手段５２０の設計を、ボイラ出口の窒素酸化物濃度が低いほど報酬が大きくなるように設計すれば、窒素酸化物濃度が低くなる操作条件を学習できる。このように報酬を設計することで、窒素酸化物濃度を低減でき、窒素酸化物を還元するのに使用するアンモニア量が少なくなるため、運転コストを低減できる。

また、特性改善手段５００に設置した静特性改善手段５１０、及び動特性改善手段５２０の設計にて、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差が低いほど報酬が大きくなるように設計すれば、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差を低減できる。これにより、制御偏差が小さくでき、プラントを安定に運転できる。蒸気温度の制御偏差を低減することで、蒸気タービン１０８、熱交換器１０６の材料劣化を抑制でき、機器寿命が短くなることを抑制できる。

次に本実施例のボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法を火力発電プラントに適用して本実施例の制御装置２００を制御した場合におけるプラントのプロセス値の経時変化について図５を用いて説明する。

図５（ａ）は、本実施例の制御装置２００における特性改善手段５００の静特性改善手段５１０で学習した結果だけを用いて火力発電プラントを操作した時のプロセス値の経時変化を示す説明図である。

図５（ａ）に示すように、ボイラ１０１に供給する空気流量を操作（増加）させた結果、ボイラ１０１から排出される燃焼ガスのＣＯ濃度が低下する効果が得られる。一方、空気の温度は、ボイラ１０１での燃焼温度よりも低いので、空気流量が増加するとガス温度が低下し、ボイラ１０１に設置した熱交換器１０６での熱吸収量が減少する。

この結果、熱交換器１０６で発生させる蒸気温度が低下し、蒸気温度が低下すると熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給される熱量が減少するため、発電機１０９で発電する発電出力が低下する。

発電出力が低下すると、熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給する蒸気量を調節するタービンガバナ弁１０７のタービンガバナ開度は、発電出力を回復させるように動作するため、タービンガバナ開度が増加する。この結果、蒸気タービン１０８に供給される蒸気圧力が低下する。

また給水ポンプ１０５によって熱交換器１０６に供給される給水流量は、蒸気タービン１０８に供給される蒸気圧力を回復させるように供給されるため、給水流量が増加する。また、蒸気タービン１０８に供給される蒸気温度を回復させるため、ボイラ１０１のバーナ１０２に供給される燃料流量が増加し、熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給する蒸気の温度を調節する減温器１１１のスプレ流量は減少する。

このように、ボイラ１０１から排出される燃焼ガスのＣＯ、ＮＯｘ等の環境負荷物質を低減する改善信号のみを反映させた操作信号を火力発電プラントの運転を制御する制御装置に与えると、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力が変動する可能性があり、この変動が大きくなって制御偏差が許容範囲を超えると、火力発電プラントを安定に運転できなくなる可能性がある。特に、蒸気温度の制御偏差が大きいと、蒸気タービン１０８、熱交換器１０６等の材料が劣化し、機器寿命が短くなる。

そこで本実施例の制御装置２００では、環境負荷物質を低減する操作を実施した時でも、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差が許容範囲内になるように、特性改善手段５００の静特性改善手段５１０で学習した結果だけでなく、動特性改善手段５２０で学習した結果も用いて操作信号を決定して火力発電プラントを制御する。

図５（ｂ）は、本実施例の制御装置２００における特性改善手段５００の静特性改善手段５１０、及び動特性改善手段５２０でそれぞれ学習した結果を用いて火力発電プラントを操作した時のプロセス値の経時変化を示す図である。

図５（ｂ）に示すように、ボイラ１０１に供給する空気流量を増加する操作に加えて、ボイラ１０１のバーナ１０２に供給される燃料流量を増加させる操作を実施する。燃料流量を増加させることで、ボイラ１０１でのガス温度が上昇し、ボイラ１０１に設置した熱交換器１０６で発生する蒸気温度が上昇する。また、空気流量増加に伴う蒸気温度の変動を、燃料流量の増加で打ち消すことができる。

ボイラ１０１のバーナ１０２に供給する燃料流量を増加してから熱交換器１０６で発生する蒸気温度が上昇し始めるまでの時間と、ボイラ１０１に供給する空気流量を増加してから熱交換器１０６で発生する蒸気温度が低下し始めるまでの時間が異なる。

そこで本実施例の制御装置２００に設置した特性改善手段５００の動特性改善手段５２０では、この時間差を考慮して、燃料流量操作の開始時刻と空気流量操作の開始時刻を決定し、燃料流量の操作方法を決定する。

前述のように動特性改善手段５２０によって、前記の時間差を考慮して燃料流量を操作することで、ボイラ１０１に設置した熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給される蒸気温度の変動を抑制できるので、発電出力や蒸気圧力の変動も小さくなり、制御偏差を低減できる。

本実施例の制御装置２００では、燃料流量の操作で蒸気温度の制御偏差を低減する方法を述べたが、タービンガバナ弁１０７のタービンガバナ開度操作で発電機１０９で発電する発電出力の制御偏差を低減し、給水ポンプ１０５による給水流量操作で蒸気圧力の制御偏差を低減し、減温器１１１によるスプレ流量操作で蒸気温度の制御偏差を低減することができる。これら操作端の操作方法も、動特性改善手段５２０で決定することができる。

図６は、本実施例のボイラを備えたプラントの制御装置に設置した画像表示装置９５０に表示される画面の１例であり、プラント１００の計測信号を計測する計測値の項目を、操作量、被制御量、静特性、及び動特性に分類するために用いる設定画面である。

図６に示した画面で操作量の欄は、図１の制御装置２００において特性改善手段５００に設置した静特性改善手段５１０から統計モデル４００に設置した静特性モデル４１０に入力する第１のモデル入力７、もしくは特性改善手段５００に設置した動特性改善手段５２０から統計モデル４００に設置した動特性モデル４２０に入力する第２のモデル入力１１に含まれる項目であり、制御装置２００の操作信号生成手段７００で演算されて外部出力インターフェイス２０２を介して制御対象のポラント１００に出力される操作信号１９に含まれる項目である。

本実施例の制御装置における前記操作信号１９の各操作量は、タービンガバナ弁１０７のタービンガバナ開度、給水ポンプ１０５による給水流量、ボイラ１０１のバーナ１０２に供給される燃料流量、ボイラ１０１に供給される空気流量、及び減温器１１１によるスプレ流量である。

図６に示した画面で被制御量の欄は、統計モデル４００に設置した静特性モデル４１０から特性改善手段５００に設置した静特性改善手段５１０に出力する第１のモデル出力８、もしくは統計モデル４００に設置した動特性モデル４２０から特性改善手段５００に設置した動特性改善手段５２０に出力する第２のモデル出力１２に含まれる項目である。

本実施例でのプラント１００の被制御量は、窒素酸化物、一酸化炭素、二酸化炭素、硫黄酸化物、水銀、フッ素、煤塵、揮発性有機化合物、発電出力、蒸気温度、及び蒸気圧力である。

図６に示した画面で静特性の欄は、統計モデル４００の静特性モデル４１０を構築するのに使用する計測値の項目であり、特性改善手段５００の静特性改善手段５１０で扱うデータの項目である。

また、図６に示した画面で動特性の欄は、統計モデル４００の動特性モデル４２０を構築するのに使用する計測値の項目であり、特性改善手段５００の動特性改善手段５２０で扱うデータの項目である。

図６に示すように、計測値の各項目毎に、操作量、被制御量、静特性、動特性のチェックボックスを選択することで、計測値の項目が分類される。

そして本実施例の制御装置２００においては、制御の目的に合わせて静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０で模擬する項目を決定する。

静特性モデル４１０は静定時の特性のみを模擬するのに対し、動特性モデル４２０は時間変化も含めて模擬する。そのため、一般的には動特性モデル４２０の方が静特性モデル４１０と比較して計算コストが大きい。

従って、計算コスト削減の観点では、可能な限り静特性モデル４２０を用いて操作信号の改善方法を決定することが望ましい。また、被制御量に対する制約として、ある一定期間の平均値、及び総量に対して規制がかけられる場合、瞬時値に対して規制がかけられる場合がある。

前者の場合は静特性モデル４１０で学習した結果で操作しても規制をクリアできるが、後者の場合は動特性モデル４２０で学習した結果で操作する必要がある。

本実施例の制御装置２００では、被制御量に課せられる規制条件、及び計算コストを考慮して、静特性モデル４１０で模擬する項目と動特性モデル４２０で模擬する項目を分けることが出来る。

図７は、本実施例の制御装置２００に設置した統計モデル４００の静特性モデル４１０、及び動特性モデル４２０で模擬するモデル特性の一例をそれぞれ説明する図である。

図７（ａ）は静特性モデル４１０で模擬する特性の例であり、図７（ｂ）は動特性モデル４２０で模擬する特性の例である。

図７（ａ）に示すように、静特性モデル４１０はモデル構築用データベース２２０に保存されているモデル構築用データ６を基に、操作量Ａと被制御量Ａの静定時の特性を模擬する。

前記静特性モデル４１０はニューラルネットワークを用いて構築され、モデル構築用データ６のデータ点を補間して操作量と被制御量の関係を模擬する。例えば、静特性モデル４１０の操作量は空気流量の操作信号の値である。

また、静特性モデル４１０の被制御量は窒素酸化物、一酸化炭素、二酸化炭素、硫黄酸化物、水銀、フッ素、煤塵、揮発性有機化合物である。

また、静特性モデル４１０は、ボイラに供給する空気流量の操作信号と、発電出力、蒸気タービンに供給する蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差の関係を模擬することもできる。

モデル構築用データベース２２０には、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差の値も保存されている。

静特性モデル４１０では、空気流量操作開始から一定期間の制御偏差の最大値を計算し、空気流量操作と制御偏差の関係を模擬する。

静特性改善手段５１０では、これらの制御偏差を小さくすることも考慮して、操作信号の改善方法を決定することもできる。これにより、計算コストの関係で、動特性モデル４２０を構築できない状況であっても、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差を考慮した制御が可能となる。

図７（ｂ）に示すように、動特性モデル４２０はモデル構築用データベース２２０に保存されているモデル構築用データ６を基に、操作量Ｂを動かした時の被制御量Ｂの経時変化を模擬する。

前記動特性モデル４２０は、例えばＡＲＭＡモデルなど、プロセス値の動的な変化を模擬する統計モデルで構築する。

例えば、動特性モデル４２０の操作量はタービンガバナ開度、給水流量、燃料流量、空気流量、及びスプレ流量の操作信号である。また、被制御量は発電出力、蒸気温度、蒸気圧力である。

図８は、図２に示した本実施例であるプラントの制御装置における制御の手順を示すフローチャート図において、操作信号の改善方法を決定するステップ１４００の動作を詳細に説明するフローチャート図である。

図８のフローチャート図に示すように、操作信号の改善方法を決定するステップ１４００は以下のステップ１４１０、１４２０、１４３０、１４４０、１４５０を組み合わせてプラント１００の制御を実行する。

情報読み込みのステップ１４１０では、制御装置２００の特性改善手段５００に設置した静特性改善手段５１０と動特性改善手段５２０において、改善情報データベース２３０に保存されている情報を読み込む。

次に、静特性改善方法を決定のステップ１４２０では、前記静特性改善手段５１０と統計モデル４００に設置した静特性モデル４１０を動作させ、静特性を改善する方法を決定する。

静特性改善手段５１０では、ボイラ１０１に供給する空気流量を操作して、ボイラ１０１から排出される燃焼ガスの窒素酸化物、一酸化炭素、二酸化炭素、硫黄酸化物、水銀、フッ素、煤塵、揮発性有機化合物の少なくとも１つを低減することを目的に学習する。

動特性改善方法を決定のステップ１４３０では、前記動特性改善手段５２０と統計モデル４００に設置した動特性モデル４２０を動作させて、静特性改善方法を決定のステップ１４２０で学習した操作を実施することに伴うプロセス値の変動を抑制する方法を決定する。

動特性改善手段５２０では、先ず、タービンガバナ開度、給水流量、燃料流量、スプレ流量を操作して、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差を許容範囲内に抑制することを目的に学習する。

タービンガバナ開度、給水流量、燃料流量、スプレ流量の操作のみで、発電出力、蒸気温度、蒸気圧力の制御偏差が所望の値にならない時は、空気流量操作に対する制約を追加し、目的達成を目指す。

終了判定のステップ１４４０では、静特性モデル４１０から静特性改善手段５１０に出力する第１のモデル出力８、及び動特性モデル４２０から動特性改善手段５２０に出力する第２のモデル出力１２が所望の値になるか、もしくは、情報読み込みのステップ１４１０、静特性改善方法を決定のステップ１４２０、及び動特性改善方法を決定のステップ１４３０が予め定められた回数動作した場合は再改善要否判定のステップ１４５０に進み、それ以外の時は情報読み込みのステップ１４１０に戻る。

前述の通り静特性改善方法を決定のステップ１４２０では、空気流量の操作信号の改善方法を決定し、動特性改善方法を決定のステップ１４３０ではタービンガバナ開度、給水流量、燃料流量、スプレ流量の操作信号の改善方法と、空気流量操作に対する制約条件を決定する。

動特性改善方法を決定のステップ１４３０で空気流量操作の制約条件が追加された場合は、静特性改善方法を決定のステップ１４２０で再度空気流量の操作方法を決定する必要がある。この場合、情報読み込みのステップ１４１０に戻り再学習する。

終了判定のステップ１４４０から情報読み込みのステップ１４１０に進んだ場合、情報読み込みのステップ１４１０にて、静特性改善手段５１０は動特性改善方法を決定のステップ１４３０で決定した空気流量操作の制約条件を読み込み、静特性改善方法を決定のステップ１４２０で空気流量の操作方法を決定する。

終了判定のステップ１４４０から再改善要否判定のステップ１４５０に進んだ場合は、再改善要否判定のステップ１４５０にて再改善要否判定を実行し、再改善が必要な時は情報読み込みのステップ１４１０に戻り、不要な時は終了となる。

再改善要否判定のステップ１４５０での再改善の要否は、図1に示した外部入力装置９００からプラントの運転員によって保守ツール９１０に入力された情報を基に決定する。

次に、プラントの運転員によって外部入力装置９００から入力され、保守ツール９１０を介して画像表示装置９５０に表示される情報について図９を用いて説明する。

図９は本実施例のボイラを備えた制御装置２００において画像表示装置に表示される画面の一例を示すものであり、図８に示した再改善要否判定のステップで再改善の要否を判定するための情報を入力する際に使用する画面である。

図９（ａ）は、図８に示した終了判定のステップ１４４０が終了した後に、画像表示装置９５０に表示される画面の一例である。

図９（ａ）の下部に示したトレンド６０１は燃料流量基準信号（図４（ｃ）の燃料流量基準信号７３２）であり、トレンド６０２は燃料流量操作信号（図４（ｃ）の燃料流量操作信号７３５）である。また、トレンド６０３は燃料流量用改善信号（図４（ｃ）の燃料流量用改善信号７３３）である。

また、図９（ａ）の右上に表示したシミュレーション結果６０４は、燃料流量基準信号（トレンド６０１）を統計モデル４００の動特性モデル４２０に与えた時の蒸気温度の経時変化であり、同じく図９（ａ）の右上に表示したシミュレーション結果６０５は、燃料流量操作信号（トレンド６０２）を統計モデル４００の動特性モデル４２０に与えた時の蒸気温度の経時変化である。

図９（ａ）に示した蒸気温度の経時変化には、参考情報として、蒸気温度とその目標値との偏差の最大値と最小値も表示している。

本実施例の制御装置２００では、燃料流量用改善信号６０３を操作信号に反映することで、シミュレーション結果６０４がシミュレーション結果６０５に変化する。このように、２種類のシミュレーション結果６０４及び６０５を、画像表示装置９５０に同時に表示することで、制御装置２００に設けた改善信号決定手段６００で演算された改善信号１７を操作信号生成手段７００に導入することの効果を直感的に理解できる。

また、燃料流量用改善信号６０３は、手動で変更することもできる。変更する場合は、図９（ａ）の左上に表示したボタン６０４をクリックする。ボタン６０４をクリックすると、図９（ｂ）に示した画面が表示される。

図９（ｂ）に示すように、燃料流量用改善信号６０３は、頂点６１０ａ、頂点６１０ｂ、頂点６１０ｃ、頂点６１０ｄを結んで求める。尚、図９（ｂ）では、頂点間を直線で結んで学習信号を求めているが、２次曲線などの曲線で結んでもよい。

頂点６１０ａ、頂点６１０ｂ、頂点６１０ｃ、頂点６１０ｄの値は、欄６１１ａ、欄６１１ｂ、欄６１１ｃ、欄６１１ｄにそれぞれ入力されている。これらの入力された各頂点の値を、外部入力装置９００を用いて任意に変更できる。また、図９（ｂ）の上部に示したボタン６１２をクリックすることで、頂点を追加することもできる。

燃料流量以外の改善信号を変更しない場合は図９（ｂ）の右側に示したボタン６１３を選択し、燃料流量以外の改善信号も変更する場合はボタン６１４を選択する。また、燃料流量以外の改善信号を再決定したい場合は、ボタン６１５を選択する。

そしてボタン６１３を選択した場合は、図８の再改善要否判定のステップ１４５０で「ＮＯ」となり、ボタン６１５を選択した場合は、図８の再改善要否判定のステップ１４５０で「ＹＥＳ」となる。

ボタン６１５を選択した場合は、燃料流量用改善信号６０３は図９（ｂ）で決定した値で固定され、燃料流量以外の操作信号の改善方法を、静特性改善方法を決定のステップ１４２０、動特性改善方法を決定のステップ１４３０で決定する。

尚、本実施例では図８の終了判定のステップ１４４０の終了後に図９の画面を表示し、再改善要否判定を実施するようにしているが、この手続きを省略し、常に再改善要否判定のステップ１４５０で「ＮＯ」が選ばれるように設定することもできる。

図１０は、図２に示した本実施例の制御装置２００における特性改善手段５００に設置した動特性改善手段５２０の動作の一例である。

図４には図示していないが、本実施例の制御装置２００に設けた操作信号生成手段７００の制御ロジックには、操作信号が急激に変化しないように変化率制限器が設けられる場合がある。変化率制限器は、単位時間当たりの操作信号変化幅の上限及び下限を設定できる。

そこで本実施例の制御装置２００の特性改善手段５００に設置した動特性改善方策学習手段５２０では、空気流量操作信号に関する変化率制限器の値を学習する。変化率制限器の値は、静特性改善手段５１０を実行する際の拘束条件の１つである。

例えば、ボイラ１０１に供給される空気流量を急激に増加させると、図１０（ａ）の右側の図に示したように空気流量の急激な増加に伴なってボイラ１０１のガス温度が急激に低下して蒸気温度の変動が大となる。

そこで、空気流量を少しずつ増加させることでガス温度が急激に低下するのを抑制し、ボイラ１０１の熱交換器１０６で発生する蒸気温度が低下するのを抑制するために、本実施例の動特性改善方策学習手段５２０では、操作量に対する空気流量変化率を図１０（ａ）に示した一定値から、蒸気温度の変動が大となる操作量の領域では図１０（ｂ）に示すように操作量に対する空気量変化率の値が小さくなるように変更することによって、空気流量操作が蒸気温度の変動に与える影響を軽減する。

ところで、空気流量変化率を小さくすると、空気流量操作開始から終了までの時間が長くなる。そこで、本実施例の動特性改善学習手段５２０では、蒸気温度の変動幅が制限値以下で、かつ空気流量操作開始から終了までの時間が最小となるように、空気流量変化率を決定する。

これを実現するため、本実施例の動特性改善手段５２０では、蒸気温度の変動幅と、空気流量操作が終了するまでの時間を評価指標に設定し、前記評価指標を用いて空気流量の操作変化率を決定する。すなわち、蒸気温度変動幅が小さい程大きくなる報酬と、空気流量操作が終了するまでの時間が短い程大きくなる報酬を加算した報酬を用いて学習するように構成する。

この結果、本実施例の動特性改善手段５２０では、図１０（ｂ）の右側の図に示したように空気流量を増加させる操作を行ってもボイラ１０１のガス温度の急激な低下が抑制されて、ボイラ１０１の熱交換器１０６で発生する蒸気温度の変動が防止できる。

以上説明したように、本発明の実施例によれば、ボイラで発生するＣＯ、ＮＯｘ等の環境負荷物質を所望の値に低減すると共に、プラントの出力や蒸気温度等の制御偏差を許容範囲内に抑制するボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法が実現できる。

本発明は、ボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法に適用可能である。

本発明の一実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置を示す制御ブロック図。 図１に示した実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置の動作を示すフローチャート図。 図１に示した実施例のボイラを備えた制御装置が適用される火力発電プラントを示す概略構成図。 図１に示した実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置に設置した操作信号生成手段の各具体例を示す各ロジック図。 図１に示した実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置を用いた場合におけるプロセス値の経時変化の説明図。 図１に示した実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置に設置した画像表示装置に表示される画面の１例であり、計測値の項目を、操作量と被制御量、静特性と動特性に分類する際に用いる設定画面。 図１に示した実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置に設置した統計モデルで模擬した特性図。 図２に示した制御の手順を示すフローチャート図において操作信号の改善方法を決定する動作を詳細に説明するフローチャート図。 図１に示した実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置において画像表示装置に表示する画面の１例。 図１に示した実施例であるボイラを備えたプラントの制御装置における特性改善手段に設置した動特性改善手段の動作を示す説明図。

符号の説明

１００：プラント、１０１：ボイラ、１０２：バーナ、１０３：アフタエアポート、１０５：給水ポンプ、１０６：熱交換器、１０７：タービンガバナ弁、１０８：蒸気タービン、１１０：ミル、１１１：減温器、１６０〜１６３：空気ダンパ、２００：制御装置、２０１：外部入力インターフェイス、２０２：外部出力インターフェイス、２１０：計測信号データベース、２２０：モデル構築用データベース、２３０：学習結果情報データベース、２４０：学習信号データベース、２５０：操作信号データベース、３００：計測信号変換手段、４００：統計モデル、４１０：静特性モデル、４２０：動特性モデル、５００：特性改善手段、５１０：静特性改善手段、５２０：動特性改善手段、６００：改善信号決定手段、７００：操作信号生成手段、９００：外部入力装置、９０１：キーボード、９０２：マウス、９１０：保守ツール、９２０：外部入力インターフェイス、９３０：データ送受信処理部、９４０：外部出力インターフェイス、９５０：画像表示装置。

Claims (17)

1. ボイラを備えたプラントから該プラントの状態量である計測信号を取り込み、前記計測信号を用いて前記プラントを制御する操作信号を演算するボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記制御装置に、前記プラントの特性が所望の特性となるように操作信号を改善する特性改善手段と、前記特性改善手段の改善結果に従って前記操作信号を演算する操作信号生成手段を備え、
   前記特性改善手段は、前記ボイラから排出される環境負荷物質を低減する改善方法を決定する静特性改善手段と、前記静特性改善手段で決定した改善方法を実施した場合の前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法、又は前記ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法を決定する動特性改善手段を備えたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
2. ボイラを備えたプラントから該プラントの状態量である計測信号を取り込み、前記計測信号を用いて前記プラントを制御する操作信号を演算するボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記制御装置に、前記プラントの特性を模擬する統計モデルと、前記統計モデルの出力信号が所望の特性となるように前記統計モデルの入力信号の生成方法を決定する特性改善手段と、前記特性改善手段の改善結果に従って前記操作信号を演算する操作信号生成手段を備え、
   前記統計モデルは、前記ボイラから排出される環境負荷物質を予測する静特性モデルと、前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの経時変化を予測する動特性モデルを備え、
   前記特性改善手段は、前記ボイラから排出される環境負荷物質を低減する改善方法を決定する静特性改善手段と、前記静特性改善手段で決定した操作を実施した場合の前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法、又は前記ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する改善方法を決定する動特性改善手段を備えたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載したボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記動特性改善手段では、この火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差が所望の値になるように、前記火力発電プラントのタービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する燃料流量、及び給水流量のうち少なくとも１つの操作信号の改善方法を決定するように構成し、
   前記タービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する燃料流量、又は給水流量の操作によって前記発電出力、蒸気温度、又は蒸気圧力の制御偏差が所望の値にならない場合には、前記動特性改善手段に該ボイラに供給する空気流量の操作に関する制約条件を備えさせて操作信号の改善方法を決定するように構成したことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
4. 請求項１又は請求項２に記載したボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記動特性改善手段では、この火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力の少なくとも１つの制御偏差が所望の値になるように、前記火力発電プラントのタービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する燃料流量、及び給水流量のうち少なくとも１つの操作信号の改善方法を決定するように構成し、
   前記タービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する燃料流量、又は給水流量の操作によって前記発電出力、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差が所望の値にならない場合には、前記動特性改善手段に該ボイラに供給する空気流量の操作に関する制約条件を備えさせて操作信号の改善方法を決定するように構成し、
   前記静特性改善手段にはこの動特性改善手段に備えさせた空気流量の操作に関する前記制約条件を拘束条件に設定して空気流量の操作信号の改善方法を決定するように構成したことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
5. 請求項４に記載したボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記ボイラから排出される環境負荷物質、及び前記火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、又は蒸気圧力の制御偏差が所望の値となるか、又は予め定められた繰り返し回数を超えるまで、前記静特性改善手段と前記動特性改善手段による操作を繰り返し実行して操作信号の改善方法を決定するように構成したことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
6. 請求項３又は請求項４に記載したボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記動特性改善手段は、この火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差と、ボイラに供給する空気流量の操作が終了するまでの時間を評価指標に設定し、前記評価指標を用いてこの空気流量の操作変化率を決定するように構成したことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
7. 請求項１又は請求項２に記載したボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記特性改善手段では、タービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する燃料流量、給水流量、及び空気流量のうち少なくとも１つの操作信号の改善方法を決定し、前記操作信号を変更させるタイミングをそれぞれ個別に決定するように構成したことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
8. 請求項１又は請求項２に記載したボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記特性改善手段では、この特性改善手段決定した改善方法の一部を手動で修正し、この修正した結果を拘束条件に設定して前記特性改善手段で再度学習する機能を備えたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
9. 請求項１又は請求項２に記載したボイラを備えたプラントの制御装置において、
   前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記プラントから取り込むプラントの状態量である計測値の項目を、前記動特性改善手段で使用する項目と、前記静特性改善手段で使用する項目に分類するインターフェイスを備えたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御装置。
10. ボイラを備えたプラントから該プラントの状態量である計測信号を取り込み、この取り込んだ前記計測信号に基づいて前記プラントの特性が所望の特性となるように操作信号を改善する特性改善手段と、この特性改善手段の改善結果に従って操作信号を演算する操作信号生成手段を備えた制御装置を用いて前記プラントを制御する操作信号を演算する、ボイラを備えたプラントの制御方法において、
    前記制御装置の特性改善手段を用いて前記プラントの静特性が所望の静特性となるように操作信号を改善して前記ボイラから排出される環境負荷物質を低減する静特性改善方法を決定し、
    前記特性改善手段を用いて更にこの決定した静特性改善方法に従って操作を実施した時の前記プラントの動特性が所望の動特性となるように操作信号を改善して前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する動特性改善方法、又は前記ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する動特性改善方法を決定し、
    操作信号生成手段を用いて前記静特性改善方法と前記動特性改善方法に従って前記プラントを操作する操作信号を演算してこのプラントを制御するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。
11. 請求項１０に記載したボイラを備えたプラントの制御方法において、
    前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記特性改善手段を用いた前記動特性改善方法では、この火力プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差が所望の値になるように、前記火力発電プラントのタービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する給水流量、及び燃料流量、のうち少なくとも１つの操作信号の動特性改善方法を決定し、
    前記タービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する燃料流量、又は給水流量の操作によって前記火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差が所望の値にならない場合には、ボイラに供給する空気流量操作に関する制約条件を追加して操作信号の動特性改善方法を決定するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。
12. 請求項１０に記載したボイラを備えたプラントの制御方法において、
    前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記制御装置にはプラントの特性を模擬する静特性モデルと動特性モデルを有する統計モデルが備えられおり、特性改善手段を用いてこの統計モデルの出力信号が所望の特性となるように前記統計モデルの入力信号の生成方法を決定すると共に、操作信号生成手段を用いて前記特性改善手段の改善結果に従って操作信号を演算するようになっており、
    前記統計モデルの静特性モデルを用いて前記ボイラから排出される環境負荷物質を予測し、前記統計モデルの動特性モデルを用いて前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの経時変化を予測し、
    前記特性改善手段を用いて前記プラントの静特性が所望の静特性となるように操作信号を改善して前記ボイラから排出される環境負荷物質を低減する静特性改善方法を決定し、
    更に前記特性改善手段を用いてこの決定した静特性改善方法に従って操作を実施した時の前記プラントの動特性が所望の動特性となるように操作信号を改善して前記プラントの出力、前記ボイラから該プラントに供給する蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する動特性改善方法、又は前記ボイラから供給する蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差を低減する動特性改善方法を決定するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。
13. 請求項１０に記載したボイラを備えたプラントの制御方法において、
    前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記特性改善手段を用いた前記動特性改善方法では、前記火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差が所望の値になるように、前記火力発電プラントのタービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する給水流量、及び燃料流量のうち少なくとも１つの操作信号の動特性改善方法を決定し、
    前記タービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する燃料流量、又は給水流量の操作によって前記火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差が所望の値にならない場合には、ボイラに供給する空気流量操作に関する制約条件を追加して操作信号の動特性改善方法を決定し、
    前記静特性改善方法では、前記空気流量操作に関する制約条件を拘束条件に設定して操作信号の動特性改善方法を決定するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。
14. 請求項１３に記載したボイラを備えたプラントの制御方法において、
    ボイラから排出される環境負荷物質、火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、又は蒸気圧力の制御偏差が所望の値となるように、予め定められた繰り返し回数を超えるまで前記静特性改善方法と前記動特性改善方法を繰り返し実行するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。
15. 請求項１１又は請求項１３に記載したボイラを備えたプラントの制御方法において、
    前記動特性改善方法では、火力発電プラントの発電出力、蒸気流量、蒸気温度、及び蒸気圧力のうち少なくとも１つの制御偏差と、ボイラに供給する空気流量操作が終了するまでの時間を評価指標に設定し、前記評価指標を用いてボイラに供給する空気流量の操作変化率を決定するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。
16. 請求項１０に記載したボイラを備えたプラントの制御方法において、
    前記ボイラを備えたプラントが火力発電プラントであり、前記静特性改善方法、及び前記動特性改善方法では、火力発電プラントのタービンガバナ弁開度、減温器のスプレ流量、前記ボイラに供給する空気流量、燃料流量、及び給水流量のうち少なくとも１つの操作信号の改善方法を決定し、この決定した改善方法によって前記操作信号を変更させるタイミングを、それぞれ個別に決定するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。
17. 請求項１０に記載したボイラを備えたプラントの制御方法において、
    静特性改善方法決定、及び動特性改善方法決定で決定した改善結果の一部を手動で修正し、修正した結果を拘束条件に設定して、再度、これらの静特性改善方法決定と動特性改善方策決定を実行するようにしたことを特徴とするボイラを備えたプラントの制御方法。

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