JP2022101041A - ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システム - Google Patents
ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022101041A JP2022101041A JP2020215393A JP2020215393A JP2022101041A JP 2022101041 A JP2022101041 A JP 2022101041A JP 2020215393 A JP2020215393 A JP 2020215393A JP 2020215393 A JP2020215393 A JP 2020215393A JP 2022101041 A JP2022101041 A JP 2022101041A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- boiler
- firing rate
- support device
- value
- fuel
- 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.)
- Pending
Links
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims abstract description 50
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims abstract description 35
- 239000002028 Biomass Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000010344 co-firing Methods 0.000 claims description 72
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 41
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 39
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 73
- 230000008569 process Effects 0.000 description 73
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 11
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 9
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 8
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 6
- 239000000567 combustion gas Substances 0.000 description 5
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 description 2
- 239000004071 soot Substances 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 239000003610 charcoal Substances 0.000 description 1
- 238000009841 combustion method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010298 pulverizing process Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000004449 solid propellant Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F22—STEAM GENERATION
- F22B—METHODS OF STEAM GENERATION; STEAM BOILERS
- F22B35/00—Control systems for steam boilers
- F22B35/18—Applications of computers to steam boiler control
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F22—STEAM GENERATION
- F22B—METHODS OF STEAM GENERATION; STEAM BOILERS
- F22B37/00—Component parts or details of steam boilers
- F22B37/02—Component parts or details of steam boilers applicable to more than one kind or type of steam boiler
- F22B37/38—Determining or indicating operating conditions in steam boilers, e.g. monitoring direction or rate of water flow through water tubes
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F22—STEAM GENERATION
- F22G—SUPERHEATING OF STEAM
- F22G5/00—Controlling superheat temperature
- F22G5/12—Controlling superheat temperature by attemperating the superheated steam, e.g. by injected water sprays
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23C—METHODS OR APPARATUS FOR COMBUSTION USING FLUID FUEL OR SOLID FUEL SUSPENDED IN A CARRIER GAS OR AIR
- F23C1/00—Combustion apparatus specially adapted for combustion of two or more kinds of fuel simultaneously or alternately, at least one kind of fuel being either a fluid fuel or a solid fuel suspended in a carrier gas or air
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23C—METHODS OR APPARATUS FOR COMBUSTION USING FLUID FUEL OR SOLID FUEL SUSPENDED IN A CARRIER GAS OR AIR
- F23C1/00—Combustion apparatus specially adapted for combustion of two or more kinds of fuel simultaneously or alternately, at least one kind of fuel being either a fluid fuel or a solid fuel suspended in a carrier gas or air
- F23C1/06—Combustion apparatus specially adapted for combustion of two or more kinds of fuel simultaneously or alternately, at least one kind of fuel being either a fluid fuel or a solid fuel suspended in a carrier gas or air lump and pulverulent fuel
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23G—CREMATION FURNACES; CONSUMING WASTE PRODUCTS BY COMBUSTION
- F23G5/00—Incineration of waste; Incinerator constructions; Details, accessories or control therefor
- F23G5/02—Incineration of waste; Incinerator constructions; Details, accessories or control therefor with pretreatment
- F23G5/033—Incineration of waste; Incinerator constructions; Details, accessories or control therefor with pretreatment comminuting or crushing
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N1/00—Regulating fuel supply
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N5/00—Systems for controlling combustion
- F23N5/26—Details
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Thermal Sciences (AREA)
- Regulation And Control Of Combustion (AREA)
- Feeding And Controlling Fuel (AREA)
- Combustion Of Fluid Fuel (AREA)
Abstract
【課題】バイオマスや低品位炭の混焼率をより増加させてボイラを運転すること。【解決手段】ボイラの運転支援装置であって、混焼率を増加させたい第1種燃料の混焼率及びボイラ又はボイラの補機の操作端の設定値を入力パラメータとし、混焼率を相対的に増加させた場合に大きく変化する制約パラメータを出力パラメータとする予測モデルを構築し、混焼率を上昇させたときの予測値を予測モデルから求め、制約パラメータの種類に対応した設備仕様面から決まる基準値と比較し、比較結果に基づいて操作端の設定を調整して制約パラメータを基準値に対して裕度がある方向に変更し混焼率の上限値を推定する。【選択図】図2
Description
本発明は、ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システムに係り、特に石炭やバイオマスなどを微粉化しバーナ燃焼する微粉燃料焚きのボイラの運転支援装置及び運転制御装置に関する。
火力発電プラントに設置されるボイラでは、石炭性状や汚れなどボイラ特性の変化に対応しながら操作端に設定する設定値を補正し、多炭種に対するボイラの制御性を向上させる多炭種制御ロジックが用いられる。多炭種制御ロジックでは、種々のプロセス値(例えばミルモータ電流、ミルテーブル差圧)に基づいて、予め定められたロジックで制約パラメータ(回転分級機の回転数、油圧等)をフィードバック制御している。
また異種の燃料を混焼する場合の運転制御例として、特許文献1には、異種の燃料を混焼させるボイラにおいて、混焼比が変化した時にも火炉蒸発管出口の流体温度が許容範囲を超えないようにするボイラの蒸気温度制御装置が開示されている。
ボイラで石炭にバイオマスを混ぜて混焼運転をする場合、多炭種制御ロジックを流用して通常の運転制御を行っている。
しかし、バイオマスや低品位炭の混焼率を増加させた場合、通常の石炭の燃焼時ではあまり変動しない特定のプロセス値が大きく変化し、設備設計上の制限に到達して、それが要因となって混焼率を増加できないという実情がある。
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、バイオマスや低品位炭の混焼率をより増加させてボイラを運転するための運転支援装置及び運転支援システムを提供することを目的とする。
上記課題を達成するために、本発明は特許請求の範囲に記載の構成を備える。その一例をあげるならば、 複数種類の燃料を混焼させるボイラの運転支援装置であって、混焼率を増加させたい第1種燃料と当該第1種燃料とは異種の第2種燃料との混焼率と、前記ボイラ又は前記ボイラの補機の少なくとも一つ以上の操作端の設定値とを入力パラメータとし、前記第1種燃料の混焼率を相対的に増加させた場合に大きく変化する制約パラメータを出力パラメータとする予測モデルであって、前記第1種燃料及び前記第2種燃料を前記ボイラで混焼させたときの運転データを教師データとして機械学習させた予測モデルを記憶するモデル記憶部と、前記制約パラメータの種類に対応した基準値であって、設備仕様面から決まる基準値を記憶する基準値記憶部と、前記混焼率を増加させるために用いる最適化部、又は混焼率の上限を推定するために用いる混焼率上限推定部と、前記最適化部又は前記混焼率上限推定部での演算結果を出力する出力部と、を含むボイラの運転支援装置であって、前記最適化部は、前記予測モデルに対して入力する仮想混焼率を増加させて前記制約パラメータの予測値を演算し、予測値と前記基準値との比較結果に基づいて、前記操作端の設定を調整して前記制約パラメータを前記基準値と同等またはそれよりも裕度がある方向に変化させる演算を行い、前記混焼率上限推定部は、前記予測モデルに対して入力する仮想混焼率を増加させて前記制約パラメータの予測値を演算し、前記制約パラメータの予測値が当該制約パラメータの基準値と同等またはそれよりも裕度がある範囲での前記混焼率の上限値を推定する演算を行い、前記出力部は、前記最適化部での演算から得られた前記操作端の設定値、又は前記混焼率上限推定部での演算から得られた前記混焼率の上限値を出力する。
本発明によれば、バイオマスや低品位炭の混焼率をより増加させてボイラを運転するための運転支援装置及び運転制御装置を提供できる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
以下に添付図面を参照して、本発明に係る好適な実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含む。全図を通じて同一の構成、ステップには同一の符号を付し、重複説明を省略する。
図1は、ボイラ1の概略構成図である。本実施形態のボイラ1は、石炭やバイオマスなどの固体燃料を微粉化し、石炭の専焼運転、及び石炭とバイオマス等、複数種類の燃料の混焼運転が可能なボイラ1である。
ボイラ1は、火炉11と燃焼装置12と煙道13を有している。火炉11は、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ている。火炉11は、壁面が、蒸発管(伝熱管)と蒸発管を接続するフィンとで構成され、蒸発管内を流れる給水や蒸気と火炉11内の燃焼ガスとが熱交換することにより火炉壁の温度上昇を抑制している。具体的には、火炉11の側壁面には、複数の蒸発管が例えば鉛直方向に沿って配置され、水平方向に並んで配置されている。フィンは、蒸発管と蒸発管との間を閉塞している。火炉11は、炉底に傾斜面62が設けられており、傾斜面62に炉底蒸発管70が設けられて底面となる。
燃焼装置12は、この火炉11を構成する火炉壁の鉛直下部側に設けられている。本実施形態では、この燃焼装置12は、火炉壁に装着された複数の燃焼バーナ(例えば21,22,23,24,25)を有している。例えば、この燃焼バーナ(バーナ)21,22,23,24,25は、火炉11の周方向に沿って均等間隔で複数配設されている。但し、火炉の形状、バーナの配置や一つの段における燃焼バーナの数、段数はこの実施形態に限定されるものではない。
この各燃焼バーナ21,22,23,24,25は、微粉炭供給管26,27,28,29,30を介して粉砕機(微粉炭機/ミル:補機に相当する。)31,32,33,34,35に連結されている。石炭が図示しない搬送系統で搬送されて、この粉砕機31,32,33,34,35に投入されると、ここで所定の微粉の大きさに粉砕され、搬送用空気(1次空気)と共に微粉炭供給管26,27,28,29,30から燃焼バーナ21,22,23,24,25に粉砕された石炭(微粉炭)を供給することができる。
また、火炉11は、各燃焼バーナ21,22,23,24,25の装着位置に風箱36が設けられており、この風箱36に空気ダクト37bの一端部が連結されて、他端部は空気を供給する空気ダクト37aに連結点37dにおいて連結される。
また、火炉11の鉛直方向上方には煙道13が連結されており、この煙道13に蒸気を生成するための複数の熱交換器(41,42,43,44,45,46,47)が配置されている。そのため、燃焼バーナ21,22,23,24,25が火炉11内に微粉化燃料と燃焼用空気との混合気を噴射することで火炎が形成され、燃焼ガスを生成されて煙道13に流れる。そして、燃焼ガスにより火炉壁及び熱交換器(41~47)を流れる給水や蒸気を加熱して過熱蒸気が生成され、生成された過熱蒸気を供給して図示しない蒸気タービンを回転駆動させ、蒸気タービンの回転軸に連結した図示しない発電機を回転駆動して発電を行うことができる。また、この煙道13は、排ガス通路48が連結され、燃焼ガスの浄化を行うための脱硝装置50、送風機38から空気ダクト37aへ送気する空気と排ガス通路48を送気する排ガスとの間で熱交換を行うエアヒータ49、煤塵処理装置51、誘引送風機52などが設けられ、下流端部に煙突53が設けられている。なお、脱硝装置50は排ガス基準を満足できれば設けなくてもよい。
本実施形態の火炉11は、微粉炭の搬送用空気(1次空気)及び風箱36から火炉11に投入される燃焼用空気(2次空気)による燃料過剰燃焼後、新たに燃焼用空気(アフタエア)を投入して燃料希薄燃焼を行わせる、所謂2段燃焼方式の火炉である。そのため、火炉11にはアフタエアポート39が備えられ、アフタエアポート39に空気ダクト37cの一端部が連結され、他端部は連結点37dにおいて空気を供給する空気ダクト37aに連結される。なお、2段燃焼方式を採用しない場合、アフタエアポート39は設けなくてもよい。
送風機38から空気ダクト37aに送気された空気は、エアヒータ49で燃焼ガスと熱交換により温められ、連結点37dにおいて空気ダクト37bを経由して風箱36へ導かれる2次空気と、空気ダクト37cを経由してアフタエアポート39へと導かれるアフタエアとに分岐する。
図2は、ボイラ1の運転支援システム10の概略説明図である。運転支援システム10は、ボイラ1と、ボイラ1の運転支援装置100と、ボイラ1の運転制御装置120とを含んで構成される。
運転支援装置100は、ボイラ1が石炭の専焼運転、又は異種燃料の混焼運転を行ったときに生じる各種プロセス値を予測するための予測モデルを機械学習により構築し、その予測モデルを用いて燃料性状にあった運転条件の最適化、又は混焼率の上限値の算出を行う。異種燃料として相対的に含有水分量が多い高水分炭(低品位炭)やバイオマス燃料は、混焼率を上昇させたい燃料であるので、第1種燃料に相当する。また高水分炭やバイオマス燃料と混焼させる高品位炭は、第2種燃料に相当する。運転支援装置100は、第1種燃料の混焼率を上昇させた運転の支援を目的とする。
運転支援装置100は、データ取得部110、運転データ記憶部112、データ抽出部114、ソフトセンサ値計算部116、RTC118、モデル構築部220、モデル記憶部222、最適化部230、基準値記憶部232、混焼率上限推定部240、運転条件評価部242、出力部250を含む。各部の機能は後述する。
図3は、運転支援装置100のハードウェア構成を示す図である。運転支援装置100は、プロセッサ301、RAM(Random Access Memory)302、ROM(Read Only Memory)303、HDD(Hard Disk Drive)304、入力I/F305、出力I/F306、及び通信I/F307を含み、これらがバス308を介して互いに接続されたコンピュータを用いて構成される。プロセッサ301は、GPU(Graphics Processing Unit)でもCPU(Central Processing Unit)でもよく、演算機能を実行するデバイスであれば種類を問わない。また、運転支援装置100のハードウェア構成は上記に限定されず、制御回路と記憶装置との組み合わせにより構成されてもよい。運転支援装置100は、運転支援装置100の各機能を実現する運転支援プログラムをプロセッサ301が実行する、又は制御回路が演算することにより構成される。
入力I/F305には、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力装置311が接続される。
出力I/F306には、LCD等からなるディスプレイ312が接続される。
通信I/F307には、ボイラ1及び運転制御装置120のそれぞれが接続される。
図4は、ボイラ1の運転支援システム10によるモデル構築から運用までの主な流れを示すフローチャートである。
<S1:予測モデルの構築>
運転支援装置100のモデル構築部220は、混焼率を入力パラメータ(回帰モデルでは説明変数)に追加して、制約プロセス値をモデル化する、すなわち制約プロセス値の予測モデルを構築する(S1)。構築された予測モデルは、モデル記憶部222に記憶される。図5は、運転データの取得から予測モデル構築までの処理の詳細を示すフローチャートである。
運転支援装置100のモデル構築部220は、混焼率を入力パラメータ(回帰モデルでは説明変数)に追加して、制約プロセス値をモデル化する、すなわち制約プロセス値の予測モデルを構築する(S1)。構築された予測モデルは、モデル記憶部222に記憶される。図5は、運転データの取得から予測モデル構築までの処理の詳細を示すフローチャートである。
データ取得部110は、ボイラ1から運転データを取得し、運転データ記憶部112に記憶する(S101)。データ取得部110は、各センサ1,2,・・・,Mが実運転中に計測した実プロセス値と、運転制御装置120が各操作端1,2,・・・,Nの其々に設定した操作端パラメータ(操作端設定値)、及び混焼運転時の第1種燃料と第2種燃料との実混焼率を取得し、プロセス値、操作端パラメータ及び混焼率を関連付けた運転データを生成し、運転データ記憶部112に記憶する。
上記プロセス値には、制約プロセス値の他、例えば火力発電プラントから排出されるガスに含まれる窒素酸化物濃度などの微量成分、伝熱管のメタル温度なども含まれる。
データ取得部110は、操作端パラメータ及び実プロセス値の其々にRTC118からの時刻情報を付加して時系列データからなる運転データを生成してもよい。
本実施形態で取得された運転データは、制約プロセス値や他のプロセス値の予測値を演算する予測モデルを構築するための教師データとなる。教師データは、実プロセス値及びそれが得られた際の運転条件(操作端パラメータ及び混焼率)に限らず、ボイラ1を解析して得られた計算値を用いてもよい。
データ抽出部114による前処理が実行される(S102)。データ抽出部114は、運転データ記憶部112に既述された運転データを読み出し、欠損データはソフトセンサ値計算部116に変数の計算を実行させてソフトセンサ値を得ることで補う。また、運転データから混焼率を含む運転条件を読み込み、整定データを抽出する。
ソフトセンサ値計算部116は、実際にセンサ1,2,・・・,Mにより計測して得られた実プロセス値を用いて、ボイラ1には実装されていないセンサ(ソフトセンサ)の値を計算し、計測値からなるソフトセンサ値をデータ取得部110に出力する。
モデル構築部220は、データ抽出部114が抽出した整定データを取得して学習データを生成し(S103)、学習条件を設定する(S104)。
モデル構築部220は、学習データ、および設定した学習条件により、機械学習モデルを構築する。
図6は、制約プロセス値例を示す図である。制約プロセス値とは高水分炭(所謂、低品位炭)やバイオマス燃料を混焼させて運転した際に大きく変化するプロセス値である。制約プロセス値の挙動を抑えることで、混焼率を上げることができる。ここで、制約プロセス値とは、混焼率を増加させた場合に、適正範囲を超えて管理限界値に到達することで運転の継続が困難になる可能性のあるプロセス値のことである。制約プロセス値の一例として、微粉燃料乾燥・搬送用空気温度や微粉炭機(ミル)のモータ電流がある。
図7は、モデル構築部220が作成する予測モデルの例を示す図である。モデル構築部220は、図6に示す制約プロセス値のそれぞれに対応する予測モデルを構築する。具体的には、モデル構築部220は、操作端1~Nに設定される制御値(操作端パラメータ)、ソフトセンサ値、及び第1種燃料の混焼率を入力パラメータとし、その入力パラメータをボイラ1に設定して実運転して得られた各制約プロセス値(実測値)を出力パラメータとする教師データを用いて、各制約プロセス値に対応した予測モデルを機械学習し、予測モデルを構築する。
モデル構築部220は、回帰モデルを用いて予測モデルを構築する場合、図7の予測モデル1の例では、操作端パラメータ、燃料パラメータ(混焼率を含む)、その他パラメータ(例えば気温等の環境条件等)を説明変数とし、微粉燃料乾燥・搬送用空気温度を目的変数として回帰モデルを機械学習させる。構築された予測モデルはモデル記憶部222に記憶される。図7の例では本例では微粉炭機(ミル)のモータ電流の予測値を演算する予測モデル2を含む複数の予測モデルを構築したが、最も注目すべき一つの制約プロセス値をモデリングした一つの予測モデルを構築してもよい。
<S2:運転条件の最適化>
最適化部230は、制約プロセス値の改善を行う(S2)。図8は、S2の最適化の詳細からS5までの流れを示すフローチャートである。
最適化部230は、制約プロセス値の改善を行う(S2)。図8は、S2の最適化の詳細からS5までの流れを示すフローチャートである。
最適化部230は、最適化条件の設定を行う(S201)。具体的には、どの運転モードで混焼運転を行う際の運転条件を最適化するかを設定する。更に最適化部230は、最適化条件の設定の一つとしてスコア設定も行う。本実施形態では、健全性モードに設定、制約プロセス値が改善するよう(他の健全性プロセス値より加点を大きくする)スコア設定を調整する。
最適化部230が最適化を実行する(S202)。最適化部230は、混焼率を増加させたときに大きく変動する制約プロセス値を改善するために、制約プロセス値の重みづけを変えて制約プロセス値に裕度を持たせる処理を実行する。
最適化部230が最適化処理を行うタイミングは、
a) 特定の制約プロセス値の裕度がなくなった時点、
b) 学習していない領域の混焼率になった時点(モデル構築時の学習データの混焼率の範囲を超えた時点)、
のいずれか一つ、又は両方を充足した時に行う。
a) 特定の制約プロセス値の裕度がなくなった時点、
b) 学習していない領域の混焼率になった時点(モデル構築時の学習データの混焼率の範囲を超えた時点)、
のいずれか一つ、又は両方を充足した時に行う。
最適化部230が上記のタイミングで行う対策は、
c) 裕度が少ない特定のプロセス値に対して重みづけを見直し、裕度を増やす。ここでは、個々のプロセス値について、スコア設定を見直す、
d) 再度健全性モードで最適化を行う(制約プロセス値全般の裕度を増加させる)、
のいずれか一つ、又は両方を行う。そのために、最適化部230は、予測モデルから求めた制約プロセス値の予測値と基準値との比較結果に基づいて、操作端パラメータの設定を調整して、制約プロセス値が基準値に対して裕度がある方向に変化させる。
c) 裕度が少ない特定のプロセス値に対して重みづけを見直し、裕度を増やす。ここでは、個々のプロセス値について、スコア設定を見直す、
d) 再度健全性モードで最適化を行う(制約プロセス値全般の裕度を増加させる)、
のいずれか一つ、又は両方を行う。そのために、最適化部230は、予測モデルから求めた制約プロセス値の予測値と基準値との比較結果に基づいて、操作端パラメータの設定を調整して、制約プロセス値が基準値に対して裕度がある方向に変化させる。
「基準値」は、設備仕様面から定まる各制約プロセス値の限界値である。また変形例として限界値よりも裕度はあるが、警報が発出される警報値であってもよい。
最適化部230は、制約プロセス値が最適化により改善したかを確認する(S203)。またS202の最適設定が設備設計の考え方や過去の運転実績と齟齬がないことを確認する。基準値記憶部232には、予め個々の制約プロセス値と比較する基準値が記憶されている。最適化部230は、基準値との比較結果に基づいて改善の有無を確認する。十分改善していない場合は(S203:No)ステップS201に戻り最適化条件を見直す。十分改善している場合は(S203:Yes)混焼率の推定処理に進む。
<S3:混焼率の推定処理>
混焼率上限推定部240は、ステップS105で構築した予測モデル、及びステップS107の最適設定を用いて、混焼率を上げた場合の制約プロセス値を求め、基準値に到達するまでの最大混焼率を推定する(S3)。
混焼率上限推定部240は、ステップS105で構築した予測モデル、及びステップS107の最適設定を用いて、混焼率を上げた場合の制約プロセス値を求め、基準値に到達するまでの最大混焼率を推定する(S3)。
混焼率上限推定部240は、予測モデルに対して入力する運転条件のうち、仮想混焼率を増加させて制約プロセス値の予測値を演算する。そして、制約プロセス値の予測値が当該制約プロセス値の基準値以下となる範囲での混焼率の上限値を推定する。
運転条件評価部242は、S3で得られた制約プロセス値の予測値に基づいて、混焼率増加時の運転バランス評価や経済性評価を行い、目標混焼率を設定する(S4)。運転条件評価部242は、ステップS201で設定されたスコア設定に従って運転条件を評価する。各制約プロセス値の予測値からレーダチャートを作成し、その形状から運転バランスの評価を行ってもよい。
運転条件評価部242は運転バランス評価や経済性評価を基に、運転条件の評価演算を行い、その演算結果(高評価の運転条件や、増加させた混焼率)を出力部250に出力する。
<S5:実機で混焼開始>
出力部250は、最適化部230での演算から得られた操作端の設定値、又は混焼率上限推定部240での演算から得られた混焼率の上限値を運転制御装置120に出力し、実機での混焼を開始する(S5)。図9は、S5の詳細な流れを示すフローチャートである。
出力部250は、最適化部230での演算から得られた操作端の設定値、又は混焼率上限推定部240での演算から得られた混焼率の上限値を運転制御装置120に出力し、実機での混焼を開始する(S5)。図9は、S5の詳細な流れを示すフローチャートである。
出力部250は、第1条件及び第2条件を両方充足する場合は(S501:Yes)、実機での混焼率増加運転を開始するために、運転制御装置120に対して混焼率増加開始の指示信号を出力する(S505)。
e)実際の混焼率が学習範囲内(第1条件)。
f)全ての制約プロセス値に裕度がある(第2条件)。
e)実際の混焼率が学習範囲内(第1条件)。
f)全ての制約プロセス値に裕度がある(第2条件)。
一方、出力部250は、上記第1条件及び第2条件のいずれか、又は両方がNoの場合(S501:No)、最適化部230に対して最適化の要求を行う。
最適化部230は、ステップS502からステップS504において、ステップS201からステップS203と同様の最適化処理を行う。ステップS504で制約プロセス値が改善していないと判定する(S504:No)と、ステップS502へ戻り最適化条件を再設定する。
一方、最適化部230は、ステップS504で制約プロセス値が改善したと判定する(S504:Yes)とその結果を出力部250へ返す。これを受けて出力部250は、実機での混焼率増加運転を開始するための指示信号を運転制御装置120へ出力する(S505)。
図10は、運転支援システム10を用いたボイラ1の運用プロセスフローを示す図である。
運転支援装置100は運転データを取得すると前処理を行い、学習データを生成する。その学習データを用いて予測モデルを構築する。その予測モデルを用いて、健全性モードの最適化を行った結果、制約プロセス値が下がり、制約プロセス値の上限値に対する裕度が確保される(t1時)。
次いで運転支援装置100は混焼率の上限の推定処理を行い、予測モデルから推定される混焼率上限での運転バランス評価に基づき、実機で混焼率を増加させる(t2時)。混焼率の増加に伴い制約プロセス値も増加する。そこで、運転支援装置100は制約プロセス値の挙動を確認し、最適化のスコア設定を見直した最適設定を実機に反映した結果、再度、制約プロセス値が下がり、制約プロセス値の上限値に対する裕度が確保される(t3時)。
実機の混焼率増加後の運転データを再学習・最適化して、最適設定を実機に反映すると、混焼率をt2以前よりも増加させつつも、制約プロセス値の上限値に対する裕度が確保される(t4時)。
本実施形態によれば、バイオマス燃料や低品位炭を高品位炭と混焼させた場合、従来は大きく変動する制約プロセス値が混焼率の増加に対する制約要因となっていた。本実施形態によれば、運転支援装置100により、混焼率を増加させたときの制約プロセス値の裕度が増加するように操作端の設定値を決めるので、制約プロセス値が警報値に至らない範囲で混焼率の増加が行える。
上記実施形態は本発明を限定するものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲での様々な変更態様がある。例えば、上記運転支援装置100では最適化部230と混焼率上限推定部240とを両方備えた例を示したが、どちらか一方のみを備えてもよい。例えば、最適化部230のみを備え、運転条件を最適化し、そのときの混焼率を増加させたときの操作端パラメータを出力部250に渡してもよい。また、混焼率上限推定部240のみを備え、混焼率上限値を推定するためのシミュレーションを行った結果得られた混焼率上限値を出力部250に渡してもよい。
1 :ボイラ
10 :運転支援システム
11 :火炉
12 :燃焼装置
13 :煙道
21~25:燃焼バーナ
26~30:微粉炭供給管
31~35:粉砕機
36 :風箱
37a~37c:空気ダクト
37d :連結点
38 :送風機
39 :アフタエアポート
48 :排ガス通路
49 :エアヒータ
50 :脱硝装置
51 :煤塵処理装置
52 :誘引送風機
53 :煙突
62 :傾斜面
70 :炉底蒸発管
100 :運転支援装置
110 :データ取得部
112 :運転データ記憶部
114 :データ抽出部
116 :ソフトセンサ値計算部
118 :RTC
120 :運転制御装置
220 :モデル構築部
222 :モデル記憶部
230 :最適化部
232 :基準値記憶部
240 :混焼率上限推定部
242 :運転条件評価部
250 :出力部
301 :プロセッサ
305 :入力I/F
306 :出力I/F
307 :通信I/F
308 :バス
311 :入力装置
312 :ディスプレイ
10 :運転支援システム
11 :火炉
12 :燃焼装置
13 :煙道
21~25:燃焼バーナ
26~30:微粉炭供給管
31~35:粉砕機
36 :風箱
37a~37c:空気ダクト
37d :連結点
38 :送風機
39 :アフタエアポート
48 :排ガス通路
49 :エアヒータ
50 :脱硝装置
51 :煤塵処理装置
52 :誘引送風機
53 :煙突
62 :傾斜面
70 :炉底蒸発管
100 :運転支援装置
110 :データ取得部
112 :運転データ記憶部
114 :データ抽出部
116 :ソフトセンサ値計算部
118 :RTC
120 :運転制御装置
220 :モデル構築部
222 :モデル記憶部
230 :最適化部
232 :基準値記憶部
240 :混焼率上限推定部
242 :運転条件評価部
250 :出力部
301 :プロセッサ
305 :入力I/F
306 :出力I/F
307 :通信I/F
308 :バス
311 :入力装置
312 :ディスプレイ
Claims (6)
- 複数種類の燃料を混焼させるボイラの運転支援装置であって、
混焼率を増加させたい第1種燃料と当該第1種燃料とは異種の第2種燃料との混焼率と、前記ボイラ又は前記ボイラの補機の少なくとも一つ以上の操作端の設定値とを入力パラメータとし、
前記第1種燃料の混焼率を相対的に増加させた場合に大きく変化する制約パラメータを出力パラメータとする予測モデルであって、
前記第1種燃料及び前記第2種燃料を前記ボイラで混焼させたときの運転データを教師データとして機械学習させた予測モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記制約パラメータの種類に対応した基準値であって、設備仕様面から決まる基準値を記憶する基準値記憶部と、
前記混焼率を増加させるために用いる最適化部、又は混焼率の上限を推定するために用いる混焼率上限推定部と、
前記最適化部又は前記混焼率上限推定部での演算結果を出力する出力部と、を含むボイラの運転支援装置であって、
前記最適化部は、前記予測モデルに対して入力する仮想混焼率を増加させて前記制約パラメータの予測値を演算し、予測値と前記基準値との比較結果に基づいて、前記操作端の設定を調整して前記制約パラメータを前記基準値と同等またはそれよりも裕度がある方向に変化させる演算を行い、
前記混焼率上限推定部は、前記予測モデルに対して入力する仮想混焼率を増加させて前記制約パラメータの予測値を演算し、前記制約パラメータの予測値が当該制約パラメータの基準値と同等またはそれよりも裕度がある範囲での前記混焼率の上限値を推定する演算を行い、
前記出力部は、前記最適化部での演算から得られた前記操作端の設定値、又は前記混焼率上限推定部での演算から得られた前記混焼率の上限値を出力する、
ボイラの運転支援装置。 - 請求項1に記載のボイラの運転支援装置であって、
前記モデル記憶部は、前記混焼率及び前記操作端に設定する設定値を説明変数とし、前記制約パラメータを目的変数とする回帰モデルを用いた予測モデルを記憶する、
ボイラの運転支援装置。 - 請求項1に記載のボイラの運転支援装置であって、
前記最適化部は、前記予測モデルから出力される制約パラメータの予測値の一つが当該制約パラメータの基準値よりも裕度が小さくなる、又は前記ボイラに適用する運転条件に含まれる混焼率が過去に前記予測モデルで学習された範囲を超えると再度最適化を行う、
ボイラの運転支援装置。 - 請求項1に記載のボイラの運転支援装置であって、
前記補機は、前記第1種燃料を粉砕するミルであり、
前記制約パラメータは、微粉燃料乾燥・搬送用空気温度、及び前記ミルのモータ電流の少なくとも1つ以上である、
ボイラの運転支援装置。 - 請求項1に記載のボイラの運転支援装置であって、
前記第1種燃料は、バイオマス燃料又は相対的に含有水分量が多い低品位炭であり、前記第2種燃料は相対的に含有水分量が低い高品位炭である、
ボイラの運転支援装置。 - 複数の燃料を混焼させるボイラの運転支援システムであって、
請求項1から5のいずれか一つに記載のボイラの運転支援装置と、
前記ボイラの操作端に設定値を設定する運転制御装置と、を備え、
前記ボイラの運転制御装置は、
前記運転支援装置から前記第1種燃料の目標混焼率を示す情報を取得し、当該目標混焼率に基づいて前記ボイラ及び前記ボイラの補機の各操作端に操作端パラメータを設定する、
ボイラの運転支援システム。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020215393A JP2022101041A (ja) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システム |
PCT/JP2021/039466 WO2022137785A1 (ja) | 2020-12-24 | 2021-10-26 | ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システム |
TW110142918A TW202225881A (zh) | 2020-12-24 | 2021-11-18 | 鍋爐的運轉支援裝置及鍋爐的運轉支援系統 |
KR1020210184429A KR102627013B1 (ko) | 2020-12-24 | 2021-12-22 | 보일러의 운전 지원 장치 및 보일러의 운전 지원 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020215393A JP2022101041A (ja) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022101041A true JP2022101041A (ja) | 2022-07-06 |
Family
ID=82159004
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020215393A Pending JP2022101041A (ja) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2022101041A (ja) |
KR (1) | KR102627013B1 (ja) |
TW (1) | TW202225881A (ja) |
WO (1) | WO2022137785A1 (ja) |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0989208A (ja) | 1995-09-22 | 1997-04-04 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ボイラの蒸気温度制御装置 |
JP5051721B2 (ja) * | 2008-05-16 | 2012-10-17 | 川崎重工業株式会社 | バイオマス混焼微粉炭焚きボイラ |
JP2010281536A (ja) * | 2009-06-08 | 2010-12-16 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 配合計算装置及びプログラム |
JP5854620B2 (ja) | 2011-04-01 | 2016-02-09 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | ボイラ及びボイラの運転方法 |
JP2014214942A (ja) * | 2013-04-24 | 2014-11-17 | Jfeスチール株式会社 | ボイラの燃焼制御装置及び燃焼制御方法 |
JP7053244B2 (ja) | 2017-12-15 | 2022-04-12 | 三菱重工業株式会社 | 燃焼炉の燃焼条件決定装置、燃焼条件決定方法、および燃焼システム |
-
2020
- 2020-12-24 JP JP2020215393A patent/JP2022101041A/ja active Pending
-
2021
- 2021-10-26 WO PCT/JP2021/039466 patent/WO2022137785A1/ja active Application Filing
- 2021-11-18 TW TW110142918A patent/TW202225881A/zh unknown
- 2021-12-22 KR KR1020210184429A patent/KR102627013B1/ko active IP Right Grant
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20220092408A (ko) | 2022-07-01 |
TW202225881A (zh) | 2022-07-01 |
WO2022137785A1 (ja) | 2022-06-30 |
KR102627013B1 (ko) | 2024-01-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI705316B (zh) | 鍋爐之運轉支援裝置、鍋爐之運轉支援方法、及鍋爐之學習模型之作成方法 | |
Magnanelli et al. | Dynamic modeling of municipal solid waste incineration | |
Taler et al. | Mathematical model of a supercritical power boiler for simulating rapid changes in boiler thermal loading | |
Gao et al. | Exergy and exergoeconomic analyses with modeling for CO2 allocation of coal-fired CHP plants | |
WO2019159883A1 (ja) | モデル作成方法、プラントの運転支援方法、モデル作成装置、モデル、プログラム、及びプログラムを記録した記録媒体 | |
JP6732676B2 (ja) | シミュレーション結果の評価装置及び方法 | |
Ibrahimoglu et al. | Numerical modeling of repowering of a thermal power plant boiler using plasma combustion systems | |
Taler et al. | The flexible boiler operation in a wide range of load changes with considering the strength and environmental restrictions | |
Zhang et al. | A dynamic nonlinear model used for controller design of a 600 MW supercritical circulating fluidized bed boiler-turbine unit | |
JP6851501B2 (ja) | 運転条件評価装置、運転条件評価方法、及びボイラの制御システム | |
WO2022137785A1 (ja) | ボイラの運転支援装置及びボイラの運転支援システム | |
De Meulenaere et al. | Quantifying the impact of furnace heat transfer parameter uncertainties on the thermodynamic simulations of a biomass retrofit | |
JP2023108772A (ja) | ボイラ制御装置、ボイラ制御方法、及び、プログラム | |
JP2022157118A (ja) | ボイラの運転支援装置、ボイラの運転制御システム、ボイラの運転支援方法、及びボイラの運転支援プログラム | |
Wejkowski | Triple-finned tubes–Increasing efficiency, decreasing CO2 pollution of a steam boiler | |
TW202032302A (zh) | 廠房的運轉支援裝置 | |
Tugov et al. | Experience of implementation of in-furnace methods of decreasing NO x in E-320-13.8-560GM boilers: Problems and ways for their solution | |
JP7516117B2 (ja) | 運転支援装置、灰流通支援システム | |
JP2022157124A (ja) | ボイラの運転支援装置、ボイラの運転制御システム、ボイラの運転支援方法、及びボイラの運転支援プログラム | |
JP2024093523A (ja) | ボイラ制御装置、ボイラ、ボイラ制御方法およびボイラ制御プログラム | |
TW202338262A (zh) | 氨燃料鍋爐系統 | |
JP2022144706A (ja) | ボイラ制御システム及び発電プラント、並びにボイラ制御方法 | |
JP2023108773A (ja) | ボイラ制御装置、ボイラ制御方法、及び、プログラム | |
JP2022097122A (ja) | ボイラ及びその制御方法 | |
JP2023106935A (ja) | ボイラ制御装置、ボイラ制御方法、及び、プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20220113 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20220217 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20231201 |