JP2021176047A - 制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】プラントの制御量のフィードフォワード制御のための先行量をより適切に決定することが可能な制御装置を提供する。【解決手段】プラントの制御量を制御可能な対象操作端の操作量を決定する制御装置であって、プラントの運転状態を特定するためのプロセスパラメータと制御量の変動値との関係性を学習した学習モデルを用いて、制御量の予測変動値を出力する変動予測部と、予測変動値に基づいて、制御量の計測値と制御設定値との偏差に応じて算出される第１操作量を修正するための先行量を算出する先行量算出部と、を備え、先行量算出部は、制御量を変化させるイベントの発生時に、イベントの継続時間に応じた規定先行量を算出する第１算出部と、予測変動値および偏差に基づいて、規定先行量を修正するための先行指標を算出する第２算出部と、規定先行量および先行指標に基づいて、先行量を算出する第３算出部と、を有する。【選択図】図２

Description

本開示は、プラントにおける制御対象の状態量（制御量）の制御に関し、特に、制御量を制御可能な操作端の操作量の決定に関する。

発電プラントなどのプラントで用いられるボイラでは、主蒸気温度や主蒸気圧力、再熱蒸気温度、脱硝装置の出口におけるＮＯｘ濃度などの状態量を計測し、状態量の計測値が設定値になるようにフィードバック制御が行われる。また、このようなフィードバック制御では外乱の発生による状態量の急変に対して応答が遅れ、制御量の許容変動範囲を逸脱してしまう場合がある。このため、外乱が発生すると、その影響が制御量に表れる前に打ち消すための先行量を算出し、フィードバック制御によって演算される操作端の操作量に加えた操作量を操作端に与える、フィードフォワード制御も一緒に行う場合もある。

上述した主蒸気などの温度や圧力、再熱蒸気温度、ＮＯｘ濃度などに対する外乱は、火炉壁を形成する炉壁蒸発管や、煙道に設置された過熱器や再熱器といった各種の熱交換器の表面に付着した灰を除去するためのスートブロアの稼動や、バーナの点火、消火などのイベントによって生じる。具体的には、炉壁蒸発管のためのスートブロアの稼動によって、主蒸気温度や再熱蒸気温度などの温度が低下し、煙道に設置された熱交換器のためのスートブロアを稼働させると、これらの温度は上昇する。このため、例えば主蒸気温度を一定範囲に調整するための温度低減器におけるスプレイ量を先行的に減少あるいは増加する制御が行われる（特許文献１参照）。

特許第６０８７２２６号公報

上述したように、操作端の操作量をフィードバック制御およびフィードフォワード制御により決定する場合であっても、最適な先行量は運転状態やその経時変化により変わる。よって、運転状態等に応じて先行量を算出する必要がある。

上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも一実施形態は、プラントの制御量のフィードフォワード制御のための先行量をより適切に決定することが可能な制御装置を提供することを目的とする。

本発明の少なくとも一実施形態に係る制御装置は、
プラントの制御量を制御可能な対象操作端の操作量を規定タイミング毎に決定する制御装置であって、
前記プラントの運転状態を特定するためのプロセスパラメータと前記制御量の変動値との関係性を学習した学習モデルを用いて、前記プロセスパラメータの入力に応じた前記制御量の予測変動値を出力するよう構成された変動予測部と、
前記予測変動値に基づいて、前記制御量の計測値と制御設定値との偏差に応じて算出される第１操作量を修正するための先行量を算出するよう構成された先行量算出部と、を備え、
前記先行量算出部は、
前記制御量を変化させるイベントの発生時に、前記イベントの継続時間に応じた規定先行量を算出するよう構成された第１算出部と、
前記予測変動値および前記偏差に基づいて、前記規定先行量を修正するための先行指標を算出するよう構成された第２算出部と、
前記規定先行量および前記先行指標に基づいて、前記先行量を算出するよう構成された第３算出部と、を有する。

本発明の少なくとも一実施形態によれば、プラントの制御量のフィードフォワード制御のための先行量をより適切に決定することが可能な制御装置が提供される。

本発明の一実施形態に係るプラント７が備えるボイラの構成を概略的に示す図である。 本発明の一実施形態に係る制御装置の構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る第１算出部および第３算出部の構成を示す図であり、図２のＡで示す部分の詳細である。 本発明の一実施形態に係る第１算出部によって算出される規定先行量とイベントの継続時間との関係を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る規定先行指標算出部によって算出される規定先行指標値と予測変動値との関係を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る評価部の構成を示す図である。

以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。

図１は、本発明の一実施形態に係るプラント７が備えるボイラ７１の構成を概略的に示す図である。
制御装置１は、自装置が制御対象とするプラント７の状態量（以下、制御量）を制御可能な操作端（以下、対象操作端９）の操作量ＭＶ（指令値）を、例えば周期的などの規定タイミング毎に決定可能な装置である。一般にプラント７には、例えば外部から与えられた操作量ＭＶに従って例えば弁体（弁開度）などの可動部を変化させることが可能な複数の操作端や、温度や圧力、流量などの各種の状態量を計測するための複数のセンサが設置されている。制御装置１は、プラント７に設置された複数の操作端のうちの１以上となる対象操作端９の操作量ＭＶを、上記のセンサを用いて得られる制御量の計測値ＰＶが制御設定値ＳＶ（目標値）になるように、フィードバック制御およびフィードフォワード制御により決定する。また、制御装置１は、決定した操作量ＭＶを外部に出力（送信）することで、対象操作端９の制御を行うことが可能となる。

図１に示すプラント７は、例えばボイラ・タービン発電設備（ＢＴＧ）などのボイラ７１を備えた発電プラントである。発電プラントは、ボイラ７１で生成した過熱蒸気（主蒸気）を例えば蒸気タービンＴに供給してその回転軸を回転駆動させることで、蒸気タービンＴの回転軸に連結した発電機Ｇを回転駆動して発電を行う。このようなボイラ７１を備えるプラント７において、制御装置１は、主蒸気温度や主蒸気圧力、再熱蒸気温度、脱硝装置の出口におけるＮＯｘ濃度などの状態量の少なくとも１つを制御量としても良い。これらの制御量を制御するための対象操作端９は、それぞれ、後述するようなスプレイ弁７ｖや燃料供給装置７２ｖ、ガス再循環ファン８６の入口に設置されたガス再循環ファン入口ダンパ８７あるいはバーナ角度調節器（不図示）、アンモニア流量制御弁８１ｖなどとなる。

図１に示す実施形態では、ボイラ７１は、例えば石炭を粉砕した微粉炭燃料を火炉７１ｆの内部で燃焼させることにより発生させた熱を給水や蒸気と熱交換して、蒸気タービンＴなどに供給する過熱蒸気（主蒸気）を生成するよう構成された微粉炭焚きボイラである。ただし、ボイラ７１は、使用燃料や燃焼方式の異なるソーダ回収ボイラなどの廃熱回収ボイラ、流動床、流動層ボイラなどであっても良い。

まず、ボイラ７１について、図１に示す微粉炭炊きボイラを例に詳細に説明する。図１に示すように、ボイラ７１（ボイラ本体）は、火炉７１ｆと、火炉７１ｆに設置された燃焼装置７２と、ボイラ７１に接続された煙道７３と、を有する。

火炉７１ｆは、内部に燃焼室を有し、例えば四角筒の中空形状をなして鉛直方向に沿って設置される（図１参照）。燃焼室を形成する火炉７１ｆの壁（火炉壁）の内壁面は、水から蒸気を生成するための炉壁蒸発管７１ｐ（伝熱管）と、炉壁蒸発管７１ｐを接続するフィンとで構成される。具体的には、例えば鉛直方向に沿って配置される炉壁蒸発管７１ｐが水平方向に並んで複数配置されると共に、これら複数の炉壁蒸発管７１ｐにおける隣接する炉壁蒸発管７１ｐと炉壁蒸発管７１ｐとの間をフィンが閉塞するように配置される。火炉７１ｆは、炉底に傾斜面が設けられており、傾斜面にも炉壁蒸発管７１ｐ（炉底蒸発管）が設けられて底面となる。また、燃焼室の内部には、炉壁蒸発管７１ｐの表面に付着する灰や未燃分など付着物を除去するよう構成された不図示のスートブロアなどの除灰装置が設けられている。

燃焼装置７２は、上記の火炉７１ｆの内部に燃料を供給して燃焼させるための装置であり、火炉壁に設置される１以上の燃焼バーナ７４と、風箱７７ｅと、ボイラ７１に供給する燃料量を調整するための燃料供給装置７２ｖと、を備える。具体的には、火炉７１ｆの内部に燃焼バーナ７４を介して燃料を供給すると共に、風箱７７ｅを介して燃焼用空気（２次空気）を供給することにより、燃料を燃焼させるように構成される。この燃焼バーナ７４に供給される燃料量は、主蒸気圧力の計測値ＰＶ（制御量）が制御設定値ＳＶになるように、燃料供給装置７２ｖ（操作端）が制御されることで調整される。図１に示す実施形態では、炉壁蒸発管７１ｐで生成された蒸気は蒸気管７ｐを流れる際に過熱器７９ａで過熱された後に蒸気タービンＴに送られるが、主蒸気圧力は、蒸気管７ｐにおけるボイラ出口に設置された圧力センサ７ｓによって検出されるようになっている。

この燃焼装置７２は、図１に示すように、火炉壁に設置されるアディショナルエア（ＡＡ）を供給するためのＡＡポート７７ｐを、さらに備えていても良い。この場合、燃焼バーナ７４に燃料を供給するための後述する搬送用空気（１次空気）、及び風箱７７ｅを介して火炉７１ｆに供給される燃焼用空気（２次空気）によって、燃焼用空気の供給量が微粉炭燃料の供給量に対して理論空気量未満となるように設定されることで、内部が還元雰囲気に保持されて、微粉炭燃料を還元燃焼した後、新たに燃焼用空気（ＡＡ）を供給して微粉炭燃料の酸化燃焼が完結され、燃焼バーナ７４側でのＮＯｘ発生量の低減が可能となっている（２段燃焼方式）。

本実施形態では、燃焼装置７２は複数の燃焼バーナ７４を備えている。そして、火炉壁には、火炉７１ｆの周方向または、対向位置に例えば均等間隔などで１以上（図１では複数）の燃焼バーナ７４が設置されると共に、このような周方向または対向位置に設置された１以上の燃焼バーナ７４が鉛直方向に沿って１以上の段数（図１では７４ａ〜７４ｅの５段）で設置されている。これら複数の燃焼バーナ７４は、それぞれ、微粉炭供給管７５を介して複数の粉砕機７６（図１では７６ａ〜７６ｅ。微粉炭機／ミル）のいずれかに連結されており、各粉砕機７６で生成された微粉炭が搬送用空気（１次空気）によって、上記の燃料供給装置７２ｖが設置された微粉炭供給管７５を介して燃焼バーナ７４に供給されるようになっている。なお、上記の粉砕機７６は、図示しない原炭搬送系統により供給される石炭を所定の微粉の大きさに粉砕することで、微粉炭を生成するようになっている。

また、上記の風箱７７ｅは、火炉７１ｆにおける各燃焼バーナ７４の設置位置に設けられており、空気（燃焼用空気）を導く空気ダクト７７ａの一端部が連結されている。この空気ダクト７７ａの他端部は送風機７８に接続されており、送風機７８によって押し込まれた空気が空気ダクト７７ａを通って風箱７７ｅに供給されるようになっている。また、空気ダクト７７ａに設けられた分岐部７７ｂから分岐ダクト７７ｃが分岐して上記のＡＡポート７７ｐに接続されることで、分岐ダクト７７ｃに設置されたＡＡダンパ７７ｄの開度に応じたＡＡをＡＡポート７７ｐ（火炉７１ｆの内部）に供給することが可能に構成されている。つまり、送風機７８から空気ダクト７７ａに供給された空気は、エアヒータ８２（後述）で温められた後、分岐部７７ｂにおいて風箱７７ｅへ導かれる２次空気と、分岐ダクト７７ｃを経由してＡＡポート７７ｐへと導かれるＡＡとに分配されるようになっている。

煙道７３は、火炉７１ｆにおける燃料の燃焼により生じた燃焼ガスを導くダクトであり、図１に示すように火炉７１ｆの鉛直方向上方に連結される。この煙道７３には、蒸気の生成や、蒸気の加熱（過熱）するための複数の熱交換器７９（図１では、過熱器７９ａ（ＳＨ）、再熱器７９ｂ（ＲＨ）、節炭器７９ｃ（ＥＣＯ））や、熱交換器７９の伝熱面に付着する付着物（灰など）を除去するために各熱交換器７９に対してそれぞれ設けられる除灰装置（不図示）が設置される。そして、火炉７１ｆから煙道７３に流入した燃焼ガスにより火炉壁及び熱交換器７９を流れる給水や蒸気を加熱して、主蒸気などを生成するようになっている。

より詳細には、例えば貫流型ボイラの場合には、炉壁蒸発管７１ｐの内部の水が沸騰して生成された水（飽和水）と蒸気（飽和蒸気）が混合した気液混合流体が湿分（汽水）分離器（不図示）に流入し、気液混合流体が蒸気（気相）と水（液相）に分離される。その後、湿分（汽水）分離器で水と分離された蒸気（主蒸気）は、蒸気の流路を形成する蒸気管７ｐ（過熱蒸気管）を通って蒸気タービンＴなどに送られる際に、蒸気管７ｐに設置された過熱器による加熱と、温度低減器７ｃ（過熱低減器）による必要に応じた冷却とを受けて、主蒸気温度（制御量）は制御設定値ＳＶで一定になるように調整がなされる。

図１に示す実施形態では、上記の温度低減器７ｃには、冷却媒体７ｗを供給する冷却媒体供給管７Ｌが接続されており、スプレイ弁７ｖ（操作端）によって、温度低減器７ｃに供給する冷却媒体７ｗの流量が調整可能になっている。そして、蒸気管７ｐに設置された温度計（ボイラ出口温度計測センサ７ｔ）の計測値ＰＶ（制御量）が制御設定値ＳＶになるように、スプレイ弁７ｖ（操作端）の弁開度が調整されるようになっている。
一方、再熱器７９ｂにより加熱された蒸気温度（再熱蒸気温度）については、再熱蒸気温度（制御量）の計測値ＰＶが制御設定値ＳＶになるように、ガス再循環ファン入口ダンパ８７（操作端）や、バーナノズル角度を調整可能な不図示のバーナ角度調節器（操作端）が制御される。

また、煙道７３の下流側には排ガス処理装置が接続されることにより、上記の熱交換器７９を通過した後の燃焼ガス（排ガス）は、排ガス処理装置により無害化された後、大気に放出される。より詳細には、排ガス処理装置は、煙道７３に連結される排ガス通路８と、排ガス通路８に設置される複数の機器で構成される。図１に示す実施形態では、排ガス通路８には、排ガスの上流側から下流側に向けて、順番に、脱硝装置８１、送風機７８から空気ダクト７７ａへ供給される空気と排ガス通路８を流れる排ガスとの間で熱交換を行うエアヒータ８２、煤塵処理装置８３、誘引送風機８４などが設けられ、下流端部に煙突８５が設けられている。

上記の脱硝装置８１は、内部に設置された触媒にアンモニア８ｗ等を供給することで、触媒を通過する排ガスに含まれるＮＯｘを浄化する。具体的には、脱硝装置８１には、アンモニア８ｗを供給するための配管（アンモニア供給配管８１ｐ）が接続されており、アンモニア流量制御弁８１ｖ（操作端）の弁開度を調整することで、脱硝装置８１へのアンモニア８ｗの供給量を制御可能になっている。そして、脱硝装置８１の出口には、ＮＯｘ濃度を検出可能なセンサ（ＮＯｘセンサ８１ｓ）が設置されており、ＮＯｘセンサ８１ｓによる計測値ＰＶが制御設定値ＳＶになるように、アンモニア流量制御弁８１ｖ（操作端）が制御される。

以上の通り、プラント７は、各々が複数の機器で構成されるボイラ７１や排ガス処理装置、蒸気タービンＴ、操作端、センサなどの複数の機器を備えている。そして、プラント７（ボイラ７１）の例えば電力需要などに基づく出力要求を満たしつつ、プラント７の運転が最適となるように、上記の制御装置１などによる制御量の制御がなされる。具体的には、上記の制御装置１などによって、フィードバック制御に加えて、フィードフォワード制御による制御が行われる。

ここで、フィードフォワード制御は、制御量のフィードバック制御における外乱を生じされるイベントの発生による影響を抑制するために行われる。例えば主蒸気温度の計測値ＰＶが制御設定値ＳＶとなるように、スプレイ弁７ｖに対して、フィードバック制御により求まる操作量（以下、第１操作量Ｆｂ）が規定タイミングで決定される。この際、炉壁蒸発管７１ｐの除灰装置が稼働すると（イベントの発生）、その付着物が除去されることで、火炉７１ｆでの燃焼により生じた熱と蒸発管７１ｐ内の流体（水）との間の熱交換量が急激に増大する。これがフィードバック制御に対する外乱となって、煙道７３に向けて流れる燃焼ガスの温度がその分だけ大きく低下し、主蒸気温度の急激な低下及び蒸気圧力の急激な上昇を招来する。また、過熱器７９ａの除灰装置が稼働すると（イベントの発生）、その熱交換量が急激に増大するため、これがフィードバック制御に対する外乱となって、主蒸気に対する加熱が過剰になり、主蒸気温度の急激な上昇を招来する。

同様に、再熱蒸気温度の計測値ＰＶが制御設定値ＳＶとなるように、ガス再循環ファン入口ダンパ８７あるいはバーナ角度調節器（不図示）の少なくとも一方に対する第１操作量Ｆｂが規定タイミングで決定される。この際、炉壁蒸発管７１ｐの除灰装置の稼働（イベントの発生）が上記の外乱となって、再熱蒸気温度は急激に低下する。また、再熱器７９ｂの除灰装置の稼働が上記の外乱となって、再熱蒸気温度は急激に上昇する。

主蒸気圧力については、主蒸気圧力の計測値ＰＶが制御設定値ＳＶになるように、燃料供給装置７２ｖに対する第１操作量Ｆｂが規定タイミングで決定されるが、炉壁蒸発管７１ｐの稼動（イベントの発生）が上記の外乱となって、主蒸気圧は急激に上昇する。

また、脱硝装置８１の出口におけるＮＯｘ濃度については、そのＮＯｘ濃度の計測値ＰＶが制御設定値ＳＶになるように、アンモニア流量制御弁８１ｖに対する第１操作量Ｆｂが規定タイミングで決定されるが、燃焼バーナ７４の点火または消火（イベントの発生）が上記の外乱となって、蒸気のＮＯｘ濃度が急激に上昇する。

そして、上述したような制御量のフィードバック制御における外乱に対して、フィードフォワード制御によって外乱の発生に応じて先行的に与える操作量（以下、先行量Ｆｆ）を演算するが、その最適値は、プラント７（ボイラ７１）の運転状態やその経時変化により変わる。よって、制御装置１は、プラント７(ボイラ７１)の運転状態等に応じた適切な先行量Ｆｆを算出するために、次に説明するように先行量Ｆｆを算出（演算）する。

以下、上記の制御装置１について、図２〜図６を用いて詳細に説明する。
図２は、本発明の一実施形態に係る制御装置１の構成を示すブロック図である。図３は、本発明の一実施形態に係る第１算出部３１および第３算出部５の構成を示す図であり、図２のＡで示す部分の詳細である。図４は、本発明の一実施形態に係る第１算出部３１によって算出される規定先行量Ｑａとイベントの継続時間ｔとの関係を例示す図である。図５は、本発明の一実施形態に係る規定先行指標算出部４２によって算出される規定先行指標値Ｑ１と予測変動値Ｖとの関係を例示する図である。また、図６は、本発明の一実施形態に係る評価部４３の構成を示す図である。

図２に示すように、制御装置１は、変動予測部２と、先行量算出部３と、を備える。これらの機能部（回路）についてそれぞれ説明する。
なお、制御装置１は、コンピュータで構成されても良い。ＣＰＵなどのプロセッサ１１や、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリなどの記憶部１２を備えている。そして、メモリ（主記憶部）にロードされたプログラム（制御プログラム１０）の命令に従ってプロセッサ１１が動作（データの演算など）することで、上記の各機能部を実現する。例えば、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）などで実現しても良いし、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ）など１つの集積回路（チップ）に実装しても良い。また、上記のプログラムは、コンピュータに後述する各機能部を実現させるためのソフトウェアであり、コンピュータによる読み込みが可能な記憶媒体に記憶されても良い。

変動予測部２は、プラント７の運転状態を特定するためのプロセスパラメータＰと制御量の変動値との関係性を学習した学習モデルＭを用いて、プロセスパラメータＰの入力に応じた制御量の予測変動値Ｖを出力するよう構成された機能部である。プロセスパラメータＰは、状態量の計測値と、操作端の操作量との少なくとも一方を含む。状態量の計測値は図示あるいは不図示のセンサによって計測可能であり、操作端の操作量は、操作端あるいは操作端の制御部から取得可能である。

例えば、プロセスパラメータＰは、ａ）主蒸気圧力、ｂ）節炭器７９ｃの出口における排ガス温度、ｃ）スプレイ弁７ｖの弁開度、ｄ）燃料石炭流量（トン／時間）、ｅ）給水流量（トン／時間）、ｆ）主蒸気温度、ｇ）前回の先行指標Ｑｂ（後述）、ｈ）発電機出力（負荷指標）、ｉ）再熱蒸気温度、ｊ）過熱器７９ａ（１次過熱器など）の入口蒸気温度、Ｋ）過熱器７９ａ（１次過熱器など）の出口蒸気温度、ｌ）ガス再循環ファン入口ダンパ８７の開度、ｍ）燃焼バーナ７４のバーナノズル角度（バーナ角度調節器による設定角度）、ｎ）燃料ガス流量、ｏ）燃料油流量、ｐ）主蒸気流量、ｑ）全空気流量（上記の分岐部７７ｂに流入する総流量）、ｒ）再熱器７９ｂの出口温度のうちの少なくとも１つのパラメータ値を含む。なお、上記のｃ）、ｇ）、ｌ）、ｍ）が操作端の操作量であり、それ以外が状態量である。

また、上記の学習モデルＭは、上述した１以上のパラメータのパラメータ値を含むプロセスパラメータＰと、このプロセスパラメータＰの下で計測された制御量の変動値との関係性を学習（機械学習）することにより作成される。この学習は、学習データ（教師データ）に対して周知な機械学習の手法により行われれば良い。学習データは、例えば過去にプラント７（ボイラ７１）を運転（実運転、試運転）した際に得られたプロセスパラメータＰの各パラメータ値と、これが得られた際の制御量の変動値の計測結果とを対応（関連）付けた複数のデータで構成されても良い。あるいは、学習データは、文献あるいは数値解析（材料シミュレーション）などから得られるプロセスパラメータＰの各パラメータ値と制御量の変動値とを対応付けた複数のデータで構成されても良い。これらのデータを組み合せても良い。こうして作成された学習モデルＭは、入力されたプロセスパラメータＰに対して、上記の関係性から得られる制御量の変動値を予測変動値Ｖとして出力する。

先行量算出部３は、上述した予測変動値Ｖに基づいて、制御量の計測値ＰＶと制御設定値ＳＶとの偏差Ｄに応じて算出される第１操作量Ｆｂを修正するための先行量Ｆｆを算出するよう構成された機能部である。第１操作量Ｆｂは、上記の偏差Ｄに基づいて、フィードバック制御により算出されるフィードバック操作量である。先行量Ｆｆによって修正された値が最終的な操作量ＭＶとして、この操作量ＭＶによって操作される対象操作端９に出力される（図２参照）。

詳述すると、上記の先行量算出部３は、図２に示すように、上記の先行量Ｆｆを算出するために、第１算出部３１（図３参照）と、第２算出部４と、第３算出部５（図３参照）との３つの機能部（回路）を有する。これらの機能部について、イベントが除灰装置の稼働であり、制御量が主蒸気温度、対象操作端９がスプレイ弁７ｖである場合を例に説明する。

第１算出部３１は、制御量を変化させる例えば上述した除灰装置の稼働、燃焼バーナ７４の点火、消火などのイベントの発生時に、イベントの継続時間ｔに応じた規定先行量Ｑａを算出するよう構成された機能部（関数発生器）である。より詳細には、図３に示すように、第１算出部３１には、イベントの継続時間ｔとして過熱器７９ａの除灰装置（本実施形態ではスートブロア）の作動時間が入力される。そして、入力されたイベントの継続時間ｔから一意に規定先行量Ｑａを算出可能な例えば制御理論や経験などに基づいて作成された関数（図４参照）やテーブルなどの関係を用いて、規定タイミング毎に進むイベントの継続時間ｔに応じた規定先行量Ｑａを算出する。

図２〜図６に示す実施形態では、図３に示すように、第１算出部３１は、互いに異なる複数（図３では３つ）の関数を用いて、入力されたイベントの継続時間ｔに対する規定先行量Ｑａをそれぞれ算出するようになっている。

第２算出部４は、上述した変動予測部２から出力される予測変動値Ｖと、上述したフィードバック制御に用いられる上記の偏差Ｄ（例えばＰＶ−ＳＶ）に基づいて、上記の規定先行量Ｑａを修正するための先行指標Ｑｂを算出するよう構成された機能部である。つまり、第２算出部４は、予測変動値Ｖおよび偏差Ｄを入力値として、先行指標Ｑｂの演算結果を出力する。

より詳細には、幾つかの実施形態では、図２に示すように、第２算出部４は、上記の予測変動値Ｖに応じた値を有し、上記の先行指標Ｑｂの値の基になる規定先行指標値Ｑ１を算出する規定先行指標算出部４２（関数発生器）と、上記の偏差Ｄに基づいて、上記の規定先行指標値Ｑ１を調整するための調整値Ｑ２を算出する評価部４３（図６参照）と、上記の規定先行指標値Ｑ１および調整値Ｑ２に基づいて先行指標Ｑｂを算出する先行指標算出部４４と、を備えても良い。

上記の規定先行指標算出部４２は、図５に示すような、入力値から一意な値を算出可能な関数などの関係を用いて各々の算出を行っても良い。図５では、横軸が予測変動値Ｖとしての主蒸気温度の変動値（℃）であり、他軸が上記の規定先行指標値Ｑ１であり、このような関係を示す関数を用いて、入力された予測変動値Ｖに応じた規定先行指標値Ｑ１を算出する。

また、上記の調整値Ｑ２は、上述した予測変動値Ｖに基づいて算出した先行量Ｆｆを実際に対象操作端９に適用した結果として得られる偏差Ｄに基づいて、直前に適用した先行量Ｆｆを評価したものであり、規定先行指標値Ｑ１よりも小さい値を有する（Ｑ１＞Ｑ２）。そして、規定先行指標値Ｑ１を調整値Ｑ２によって調整することで、先行指標Ｑｂをより適切な値に調整する役割を有する。要するに、学習モデルＭから求めた予測変動値Ｖに基づいて直接的に先行指標Ｑｂを算出するのではなく、この予測変動値Ｖに基づいて算出した規定先行指標値Ｑ１を、その直前に求めた先行量Ｆｆを対象操作端９に適用した結果によりフィードバック制御的に調整する。

具体的には、上記の評価部４３は、図６に示すように、上記の調整値Ｑ２の基になる、入力された偏差Ｄに応じた値を有する規定調整値Ｑ３を算出する規定調整値算出部４３ａ（関数発生器）と、この規定調整値算出部４３ａの後段に接続され、規定されたイベントの発生時（図６ではＳＨスートブロアの稼動時）のみ規定調整値Ｑ３を後段に出力する出力切替部４３ｂと、この出力切替部４３ｂの後段に接続され、規定タイミング毎に入力される規定調整値Ｑ３を積算した積算値Ｉを算出する積算値算出部４３ｃと、この積算値Ｉに応じた調整値Ｑ２を算出する調整値算出部４３ｄ（関数発生器）と、を有しても良い。上記の規定調整値算出部４３ａおよび調整値算出部４３ｄは、それぞれ、入力値から一意な値を算出可能な関数などの関係を用いて各々の算出を行っても良い。

図２〜図６に示す実施形態では、図６に示すように、出力切替部４３ｂは、イベントの発生信号ＥがＯＮを示す場合には、規定調整値算出部４３ａの出力値を後段の積算値算出部４３ｃに出力し、ＯＦＦを示す場合には０（％）を後段に出力するようになっている。このように、積算値Ｉを算出することで、規定先行指標算出部４２（図２）の関数などを修正して先行指標Ｑｂを求めるのではなく、調整値Ｑ２の算出を通した適切な先行指標Ｑｂの算出が可能となる。

また、図２〜図６に示す実施形態では、図２に示すように、第２算出部４は、入力される予測変動値Ｖを保持するための保持部４１をさらに備えており、規定先行指標算出部４２は、保持部４１に保持された予測変動値Ｖを入力として、規定先行指標値Ｑ１を算出するようになっている。この保持部４１は、イベントの発生直前時の予測変動値Ｖの値を保持するために設けられている。イベント発生中の過渡的な状態量の変化で予測変動値Ｖも変化するため、保持部４１によって、イベントの発生直前の予測変動値Ｖで先行量Ｆｆを決定することが可能となる。

第３算出部５は、上述した規定先行量Ｑａおよび先行指標Ｑｂに基づいて、先行量Ｆｆを算出するための機能部である（図３参照）。換言すれば、学習モデルＭから求めた予測変動値Ｖに基づいて直接的に先行量Ｆｆを算出するのではなく、第２算出部４により予測変動値Ｖに基づいて求められた先行指標Ｑｂによって、第１算出部３１により演算された規定先行量Ｑａをより適切なものに修正することで、先行量Ｆｆを算出する。つまり、第３算出部５は、規定先行量Ｑａおよび先行指標Ｑｂを入力値として、先行量Ｆｆを出力する。

図２〜図６に示す実施形態では、図３に示すように、第３算出部５には、第１算出部３１が有する複数の関数によってそれぞれ算出された規定先行量Ｑａと、第２算出部４によって算出された先行指標Ｑｂとが入力されるようになっている。そして、第３算出部５においては、入力された先行指標Ｑｂの値によって、入力された複数の規定先行量Ｑａのいずれかが選択されるようになっており、選択された規定先行量Ｑａが第３算出部５から出力される。なお、本実施形態ではボイラ７１の負荷値を考慮して先行量Ｆｆを算出するが、これについては後述する。

このようにして先行量算出部３から出力された先行量Ｆｆは、フィードバック制御部６に入力されることで、加算部６３において上述した第１操作量Ｆｂに加算されるようになっており、この加算結果が操作量ＭＶとして対象操作端９に送信（出力）される。対象操作端９が操作量ＭＶで操作されることで制御量の計測値ＰＶが変化するが、この変化後の制御量の計測値ＰＶおよび制御設定値ＳＶが偏差算出部６１に入力されて、上記の偏差Ｄがコントローラ６２に入力される。コントローラ６２では、偏差Ｄが０となるように、対象操作端９の第１操作量Ｆｂを演算し、この演算結果を上述した加算部６３に出力する。なお、図２では、コントローラ６２はＰＩ制御を行うが、ＰＩＤ制御であっても良い。そして、加算部６３において第１操作量Ｆｂと先行量Ｆｆとに基づいて操作量ＭＶが演算される。このような制御が繰り返されることで、フィードバック制御が行われる。また、上記の偏差算出部６１によって算出された偏差Ｄは、イベントの発生信号Ｅがオンの時に第３算出部５に入力されるようになっている。

上記の構成によれば、プラント７の制御量のフィードバック制御により求まる第１操作量Ｆｂを修正する先行量Ｆｆを、過去のプラント７の運転（実運転、試運転）等で得られた運転データなどからプロセスパラメータＰと制御量の変動値との関係性を学習した学習モデルＭにより得られる予測変動値Ｖに基づいて算出する。具体的には、制御理論や経験などに基づいて定めた、除灰装置の稼働、燃焼バーナ７４の点火あるは消火といったイベントの継続時間に応じた規定先行量Ｑａを、予測変動値Ｖ、および制御量の計測値ＰＶと制御設定値ＳＶとの偏差Ｄに基づいて算出した先行指標Ｑｂを用いて修正することで、先行量Ｆｆを算出する。これによって、プラント７の運転状態やその経時変換に応じたより適切な先行量Ｆｆを求めることができ、対象操作端９の操作量の適正化を通して、制御量の演算をより適切に行うことができる。

次に、上述したプロセスパラメータＰと制御量との関係について詳細に説明する。
幾つかの実施形態では、プロセスパラメータＰは、１以上の状態量の計測値と、１以上の操作端の設定済みの操作量（上記のＣ）、ｌ）、ｍ））と、先行指標Ｑｂ（上記ｇ））と、を含んでいる。そして、上述した変動予測部２はこのようなプロセスパラメータＰに基づいて予測変動値Ｖを算出する。

具体的には、制御量が主蒸気温度である場合には、プロセスパラメータＰは、上記のｂ）、ｃ）、ｄ）、ｆ）、ｇ）、ｈ）、およびｊ）を含んでも良い。そして、先行量算出部３は、主蒸気温度の予測変動値Ｖに基づいて、その対象操作端９となるスプレイ弁７ｖに対する先行量Ｆｆを算出する。また、この算出結果は、スプレイ弁７ｖの弁開度のフィードバック制御部６に入力される。これによって、上記の外乱による主蒸気温度の急激な上昇または低下が抑制されるようにフィードフォワード制御をより適切に行うことができる。

制御量が再熱蒸気温度である場合には、プロセスパラメータＰは、上記のｂ）、ｃ）、ｄ）、ｆ）、ｇ）、ｈ）、ｉ）、ｌ）、ｍ）、およびｒ）を含んでも良い。そして、先行量算出部３は、再熱蒸気温度の予測変動値Ｖに基づいて、その対象操作端９となるガス再循環ファン入口ダンパ８７の開度およびバーナ角度調節器（不図示）によるバーナノズル角度に対する先行量Ｆｆをそれぞれ算出する。また、この算出結果は、上記のガス再循環ファン入口ダンパ８７の開度およびバーナノズル角度の各々のフィードバック制御部６に入力される。これによって、上記の外乱による再熱蒸気温度の急激な上昇または低下が抑制されるようにフィードフォワード制御をより適切に行うことができる。

制御量が主蒸気圧力である場合には、プロセスパラメータＰは、上記のａ）、ｂ）、ｃ）、ｄ）、ｆ）、ｇ）、ｈ）、ｊ）、ｋ）、ｌ）、ｍ）、およびｐ）を含んでも良い。そして、先行量算出部３は、主蒸気圧力の予測変動値Ｖに基づいて、その対象操作端９となるボイラマスタ（燃料供給装置７２ｖ）に対する先行量Ｆｆをそれぞれ算出する。また、この算出結果は、燃料供給装置７２ｖの弁開度のフィードバック制御部６に入力される。これによって、上記の外乱による主蒸気圧力の急激な上昇が抑制されるようにフィードフォワード制御をより適切に行うことができる。

また、制御量が脱硝装置８１の出口におけるＮＯｘ濃度である場合には、プロセスパラメータＰは、上記のｄ）、ｈ）、ｇ）、ｌ）、ｍ）、ｎ）、ｏ）、ｐ）、およびｑ）を含んでも良い。そして、先行量算出部３は、上記のＮＯｘ濃度の予測変動値Ｖに基づいて、その対象操作端９となるアンモニア流量制御弁８１ｖに対する先行量Ｆｆを算出する。また、この算出結果は、アンモニア流量制御弁８１ｖの弁開度のフィードバック制御部６に入力される。これによって、上記の外乱によるＮＯｘ濃度の急激な上昇が抑制されるようにフィードフォワード制御をより適切に行うことができる。

なお、変動予測部２および先行量算出部３は、規定タイミング毎に先行量Ｆｆの算出を行うが、図３に示すように、イベントの継続時間ｔが０の場合には規定先行量Ｑａは０となるので、先行量Ｆｆも０となる。

次に、上記の先行量Ｆｆの算出をボイラ７１の負荷を考慮して行う場合の実施形態について説明する。
幾つかの実施形態では、図２に示すように、上記の先行量Ｆｆの算出はボイラ７１の負荷を考慮して行っても良い。

具体的には、幾つかの実施形態では、図２に示すように、制御装置１は、プラント７が有するボイラ７１の負荷値を取得する負荷取得部３２をさらに備える。そして、上述した変動予測部２は、ボイラ７１の複数の負荷帯に応じて設けられた複数の学習モデルＭの各々の予測変動値Ｖに基づいて、予測時において上記の負荷取得部３２によって取得されたボイラ７１の負荷値（以下、現負荷値Ｌ）に応じた予測変動値Ｖを出力するように構成されても良い。さらに、上述した先行量算出部３は、上記の複数の負荷帯に応じてそれぞれ設けられた上述した第１算出部３１、第２算出部４および第３算出部５を有し、上記の現負荷値Ｌに応じた先行量Ｆｆを算出するよう構成されても良い。

より詳細には、上記の複数の学習モデルＭは、それぞれ、各負荷帯を代表する負荷値（以下、代表負荷値）でボイラ７１が運転されている際に得られる上述の関係性（学習データ）を学習することで作成される。図２に示す実施形態では、ボイラ７１の負荷を４つの負荷帯に分けると共に、各負荷帯に属する３０％、５０％、７５％、１００％をそれぞれ代表負荷値とすることで、合計で４つの学習モデルＭを作成している。

また、上述したプロセスパラメータＰは、これらの複数の学習モデルＭの各々にそれぞれ並列に入力される。そして、変動予測部２は、このプロセスパラメータＰの入力値に対して複数の学習モデルＭの各々からそれぞれ得られる出力値と、負荷取得部３２によって取得された現負荷値Ｌとに基づいて、第２算出部４に対して出力する予測変動値Ｖを算出する。

具体的には、現負荷値Ｌと代表負荷値とが同じ場合には、現負荷値Ｌと同じ値を有する代表負荷値で作成された学習モデルＭの出力が、予測変動値Ｖとして出力される。現負荷値Ｌと代表負荷値とが同じではない場合には、現負荷値Ｌを挟む代表負荷位置で作成された２つの学習モデルＭの出力値の間を補間することで、現負荷値Ｌに応じた算出値を求めて、予測変動値Ｖとして出力する。図２に示す実施形態において、例えば現負荷値Ｌ（例えば９０％）に対して、これを挟む値の代表負荷値をそれぞれＬ１（例えば７５％）、Ｌ２（例えば１００％）とする２つの学習モデルＭの出力値がそれぞれＶ１、Ｖ２とすると、現負荷値Ｌに対応する予測変動値Ｖは、（Ｖ１、Ｌ１）、（Ｖ２、Ｌ２）の２つの座標点を結ぶ直線上に位置することになる。

同様に、第２算出部４および第３算出部５も、図２に示すように、学習モデルＭと同じように負荷値を分割した負荷帯に応じて、学習モデルＭの数と同じ数だけそれぞれ設けられる。具体的には、変動予測部２から出力された予測変動値Ｖは、各負荷帯に対して設けられた複数の第２算出部４にそれぞれ入力されると共に、その各々から規定先行指標値Ｑ１が出力される。これらの複数の第２算出部４は、互いに異なる関数を用いて、負荷帯に応じた規定先行指標値Ｑ１を算出する。

また、評価部４３は、図２に示すように、複数の第２算出部４に対してそれぞれ設けられており、負荷帯毎に算出された規定先行指標値Ｑ１が、負荷帯毎に算出された調整値Ｑ２によってそれぞれ調整される。この際、各評価部４３は、負荷帯に応じた調整値Ｑ２を算出すると共に、負荷帯毎にそれぞれ求めた調整後の規定先行指標値Ｑ１および現負荷値Ｌが切替部４５に入力される。そして、切替部４５によって上記と同様に線形補間などされることで、先行指標Ｑｂが出力される。

この先行指標Ｑｂは、負荷帯毎に設けられた複数の第３算出部５にそれぞれ入力される。また、各第３算出部５に対して設けられた第１算出部３１は、負荷帯の応じた規定先行量Ｑａを算出するようになっており、第３算出部５の後段に接続された切替部５２によって、負荷帯に応じた先行量Ｆｆが出力される。

上記の構成によれば、先行量Ｆｆは、その算出時におけるプラント７（ボイラ７１）の負荷を考慮して算出される。これによって、負荷に応じた適切な先行量Ｆｆを求めることができる。

本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。

＜付記＞
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る制御装置（１）は、
プラント（７）の制御量を制御可能な対象操作端（９）の操作量（ＭＶ）を規定タイミング毎に決定する制御装置（１）であって、
前記プラント（７）の運転状態を特定するためのプロセスパラメータ（Ｐ）と前記制御量の変動値との関係性を学習した学習モデル（Ｍ）を用いて、前記プロセスパラメータ（Ｐ）の入力に応じた前記制御量の予測変動値（Ｖ）を出力するよう構成された変動予測部（２）と、
前記予測変動値（Ｖ）に基づいて、前記制御量の計測値（ＰＶ）と制御設定値（ＳＶ）との偏差（Ｄ）に応じて算出される第１操作量（Ｆｂ）を修正するための先行量（Ｆｆ）を算出するよう構成された先行量算出部（３）と、を備え、
前記先行量算出部（３）は、
前記制御量を変化させるイベントの発生時に、前記イベントの継続時間（ｔ）に応じた規定先行量（Ｑａ）を算出するよう構成された第１算出部（３１）と、
前記予測変動値（Ｖ）および前記偏差（Ｄ）に基づいて、前記規定先行量（Ｑａ）を修正するための先行指標（Ｑｂ）を算出するよう構成された第２算出部（４）と、
前記規定先行量（Ｑａ）および前記先行指標（Ｑｂ）に基づいて、前記先行量（Ｆｆ）を算出するよう構成された第３算出部（５）と、を有する。

上記（１）の構成によれば、プラント（７）の制御量（制御対象の状態量）のフィードバック制御により求まる第１操作量（Ｆｂ）を修正する先行量（Ｆｆ）（フィードフォワード操作量）を、過去のプラント（７）の運転（実運転、試運転）等で得られた運転データなどからプロセスパラメータ（Ｐ）と制御量の変動値との関係性を学習した学習モデル（Ｍ）により得られる制御量の変動値の予測結果（Ｖ）に基づいて算出する。例えばボイラ（７１）を有するプラント（７）においては、除灰装置の稼働や、バーナの点火や消火といったイベントの発生は、主蒸気温度や主蒸気圧力、再熱蒸気温度、ＮＯｘ濃度などの状態量（制御量）のフィードバック制御にとって外乱となるが、この外乱の制御量への影響を抑制するための先行量（Ｆｆ）を上記の学習モデル（Ｍ）に基づいて得られる予測変動値（Ｖ）に基づいて算出する。

具体的には、制御理論や経験などに基づいて作成した関数などを用いて、例えば除灰装置の作動時間（イベントの継続時間（ｔ））に応じた規定先行量（Ｑａ）を算出する。そして、この規定先行量（Ｑａ）を、予測変動値（Ｖ）、および制御量の計測値（ＰＶ）と制御設定値（ＳＶ）との偏差（Ｄ）に基づいて算出した先行指標（Ｑｂ）を用いてより適切なものに修正することで、先行量（Ｆｆ）を算出する。つまり、学習モデル（Ｍ）から求めた予測変動値（Ｖ）に基づいて直接的に先行量（Ｆｆ）を算出するのではなく、この予測変動値（Ｖ）に基づいて算出した算出値を、その直前に求めた先行量（Ｆｆ）を対象操作端（９）に適用した結果によりフィードバック制御的に調整すると共に、このようにして算出した先行指標（Ｑｂ）で、上記の規定先行量（Ｑａ）を修正するようにして、先行量（Ｆｆ）を算出する。

上述したような学習モデル（Ｍ）を用いたとしても予測変動値（Ｖ）と実際の偏差（Ｄ）との間には誤差が生じる可能性があり、予測変動値（Ｖ）からのみ先行指標（Ｑｂ）を求める場合には誤差がある状態で予測変動値（Ｖ）を求めることになってしまうが、予測変動値（Ｖ）および実際の偏差（Ｄ）に基づいて先行指標（Ｑｂ）を求めることで、予測変動値（Ｖ）と実際の偏差（Ｄ）との誤差が小さくされたことに相当するような先行指標（Ｑｂ）を求めることができる。よって、プラント（７）の運転状態やその経時変換に応じたより適切な先行量（Ｆｆ）を求めることができ、対象操作端（９）の操作量（ＭＶ）の適正化を通して、制御量の演算をより適切に行うことができる。

（２）幾つかの実施形態では、上記（１）の構成において、
前記第２算出部（４）は、
前記予測変動値（Ｖ）に応じた規定先行指標値（Ｑ１）を算出する規定先行指標算出部（４２）と、
前記偏差（Ｄ）に基づいて、前記規定先行指標値（Ｑ１）を調整するための調整値（Ｑ２）を算出する評価部（４３）と、
前記規定先行指標値（Ｑ１）および前記調整値（Ｑ２）に基づいて、前記先行指標（Ｑｂ）を差出する先行指標算出部（４４）と、を有する。

上記（２）の構成によれば、予測変動値（Ｖ）に応じて算出される修正前指標を、偏差（Ｄ）に基づいて算出される調整値（Ｑ２）で調整することで、先行指標（Ｑｂ）を算出する。これによって、より適切な先行量（Ｆｆ）を求めることができる。

（３）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（２）の構成において、
前記プロセスパラメータ（Ｐ）は、１以上の状態量の計測値と、前記プラント（７）に設置された１以上の操作端の操作量と、前記先行指標（Ｑｂ）と、を含む。

上記（３）の構成によれば、予測時における状態量の計測値と、操作端の操作量と、先行指標（Ｑｂ）（前回値）とを含む。状態量の計測値と操作端の操作量とを含むことで、プロセスパラメータ（Ｐ）によって、プラント（７）の運転状態を適切に特定することができる。また、先行指標（Ｑｂ）を含むことで、学習モデル（Ｍ）が前回の規定タイミングにおける先行指標（Ｑｂ）を考慮した予測変動値（Ｖ）を出力することができ、学習データの収集時間を含めた学習時間や、この学習データを得るための例えばボイラ（７１）の試運転時間を短縮することができる。

（４）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（３）の構成において、
前記プラント（７）が有するボイラ（７１）の負荷値（Ｌ）を取得する負荷取得部（３２）をさらに備え、
前記変動予測部（２）は、前記ボイラ（７１）の複数の負荷帯に応じて設けられた複数の前記学習モデル（Ｍ）の各々の前記予測変動値（Ｖ）に基づいて、前記負荷値（Ｌ）に応じた前記予測変動値（Ｖ）を出力するように構成されており、
前記先行量算出部（３）は、前記複数の負荷帯に応じてそれぞれ設けられた前記第１算出部（３１）、前記第２算出部（４）および前記第３算出部（５）を有し、前記負荷値（Ｌ）に応じた前記先行量（Ｆｆ）を算出するよう構成されている。

上記（４）の構成によれば、先行量（Ｆｆ）は、その算出時におけるプラント（７）（ボイラ（７１））の負荷を考慮して算出される。これによって、負荷に応じた適切な先行量（Ｆｆ）を求めることができる。

１ 制御装置
１０ 制御プログラム
１１ プロセッサ
１２ 記憶部
２ 変動予測部
３ 先行量算出部
３１ 第１算出部
３２ 負荷取得部
４ 第２算出部
４１ 保持部
４２ 規定先行指標算出部
４３ 評価部
４３ａ 規定調整値算出部
４３ｂ 出力切替部
４３ｃ 積算値算出部
４３ｄ 調整値算出部
４４ 先行指標算出部
４５ 切替部
５ 第３算出部
５２ 切替部
６ フィードバック制御部
６１ 偏差算出部
６２ コントローラ
６３ 加算部
７ プラント
７Ｌ 冷却媒体供給管
７ｃ 温度低減器
７ｐ 蒸気管
７ｓ 圧力センサ
７ｔ ボイラ出口温度計測センサ
７ｖ スプレイ弁
７ｗ 冷却媒体
７１ ボイラ
７１ｆ 火炉
７１ｐ 炉壁蒸発管
７２ 燃焼装置
７２ｖ 燃料供給装置
７３ 煙道
７４ 燃焼バーナ
７５ 微粉炭供給管
７６ 粉砕機
７７ａ 空気ダクト
７７ｂ 分岐部
７７ｃ 分岐ダクト
７７ｄ ダンパ
７７ｅ 風箱
７７ｐ ポート
７８ 送風機
７９ 熱交換器
７９ａ 過熱器
７９ｂ 再熱器
７９ｃ 節炭器
８ 排ガス通路
８１ 脱硝装置
８１ｐ アンモニア供給配管
８１ｓ ＮＯｘセンサ
８１ｖ アンモニア流量制御弁
８ｗ アンモニア
８２ エアヒータ
８３ 煤塵処理装置
８４ 誘引送風機
８５ 煙突
８６ 再循環ファン
８７ ガス再循環ファン入口ダンパ
９ 対象操作端
Ｔ 蒸気タービン
Ｇ 発電機
Ｐ プロセスパラメータ
Ｍ 学習モデル
Ｖ 予測変動値
Ｆｆ 先行量
Ｆｂ 第１操作量
ＰＶ 制御量の計測値
ＳＶ 制御設定値
ＭＶ 操作量
Ｄ 偏差
Ｅ 発生信号
Ｉ 積算値
Ｌ 現負荷値
Ｑａ 規定先行量
Ｑｂ 先行指標
Ｑ１ 規定先行指標値
Ｑ２ 調整値
Ｑ３ 規定調整値
ｔ イベントの継続時間

Claims (4)

1. プラントの制御量を制御可能な対象操作端の操作量を規定タイミング毎に決定する制御装置であって、
   前記プラントの運転状態を特定するためのプロセスパラメータと前記制御量の変動値との関係性を学習した学習モデルを用いて、前記プロセスパラメータの入力に応じた前記制御量の予測変動値を出力するよう構成された変動予測部と、
   前記予測変動値に基づいて、前記制御量の計測値と制御設定値との偏差に応じて算出される第１操作量を修正するための先行量を算出するよう構成された先行量算出部と、を備え、
   前記先行量算出部は、
   前記制御量を変化させるイベントの発生時に、前記イベントの継続時間に応じた規定先行量を算出するよう構成された第１算出部と、
   前記予測変動値および前記偏差に基づいて、前記規定先行量を修正するための先行指標を算出するよう構成された第２算出部と、
   前記規定先行量および前記先行指標に基づいて、前記先行量を算出するよう構成された第３算出部と、を有する制御装置。
2. 前記第２算出部は、
   前記予測変動値に応じた規定先行指標値を算出する規定先行指標算出部と、
   前記偏差に基づいて、前記規定先行指標値を調整するための調整値を算出する評価部と、
   前記規定先行指標値および前記調整値に基づいて、前記先行指標を差出する先行指標算出部と、を有する請求項１に記載の制御装置。
3. 前記プロセスパラメータは、１以上の状態量の計測値と、前記プラントに設置された１以上の操作端の操作量と、前記先行指標と、を含む請求項１または２に記載の制御装置。
4. 前記プラントが有するボイラの負荷値を取得する負荷取得部をさらに備え、
   前記変動予測部は、前記ボイラの複数の負荷帯に応じて設けられた複数の前記学習モデルの各々の前記予測変動値に基づいて、前記負荷値に応じた前記予測変動値を出力するように構成されており、
   前記先行量算出部は、前記複数の負荷帯に応じてそれぞれ設けられた前記第１算出部、前記第２算出部および前記第３算出部を有し、前記負荷値に応じた前記先行量を算出するよう構成されている請求項１〜３のいずれか１項に記載の制御装置。
   

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