JP2674640B2 - Optimization control device - Google Patents

Optimization control device

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JP2674640B2
JP2674640B2 JP61179154A JP17915486A JP2674640B2 JP 2674640 B2 JP2674640 B2 JP 2674640B2 JP 61179154 A JP61179154 A JP 61179154A JP 17915486 A JP17915486 A JP 17915486A JP 2674640 B2 JP2674640 B2 JP 2674640B2
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JP
Japan
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plant
data
value
time
evaluation
Prior art date
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JP61179154A
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義和 福島
陽平 塩越
勝 西村
泰充 黒崎
利之 井床
志郎 中林
和幸 飯塚
龍一 桑田
亜夫 熊木
篤 村松
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Toshiba Corp
Kawasaki Motors Ltd
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Toshiba Corp
Kawasaki Jukogyo KK
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Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、例えば紙パルプ製造プラントなどに利用さ
れる最適化制御装置に係わり、特にプラントに最適なプ
ログラムモデル無しの状態でプラントの最適化制御を行
う最適化制御装置に関する。 (従来の技術) 通常、プラントの最適化制御方式としては、そのプラ
ントのモデルを作成しモデル上でプラントの最適操作量
を見出して最適化制御を行う方式と、モデル無しでプラ
ントへの操作量を変化させながら評価を行って最適点に
近づける最適化制御方式とがある。この後者のモデル無
し最適化制御は、実験的最適化法とも呼ばれ、従来、第
5図および第6図に示すような手段を用いて行ってい
る。即ち、このモデル無し最適化制御は、プラント1の
プロセスデータPVに基づいて演算により探索点を決定す
るとともに、ここで決定された探索点データSPを実際に
プラント1に与えてプラントの時定数以上の時間だけ遅
延された後、前記プラント1からプロセスデータPVつま
りプラントの評価値を読み取る。そして、この評価値そ
のもの、またはその評価値に基づいて演算処理を行って
得た結果を評価関数とし、これが収束しているか否かを
判断する。収束していると判断した場合には前記決定探
索点データを用いてプラントの制御を続行させ、収束し
ていないと判断した場合には更に前記探索点を変更して
前述と同様な制御および処理を繰返して最適探索点を見
つけだすといった最適化制御を行っている。 (発明が解決しようとする問題点) しかし、以上述べた最適化制御は、プラント1に探索
点データを与えた後、少なくともプラント時定数の時間
だけ遅延してプラント1を評価するものであるために、
次のような問題が生じる。例えば探索点XnからXn+1と
決定した時、第6図に示すように評価値はPnからPn+1
へ移行する。この時、これらの評価値はPn<Pn+1の関
係にあればプラント1が最適化方向に向っているので問
題はないが、例えばPn>Pn+1の関係にある場合にはプ
ラント1は悪化方向にあるにも拘らずプラント時定数T
の時間の間中運転を継続しているために、探索点データ
Xn+1を得たときには既に探索点Xnの状態よりも更に悪
い状態でプラント1を運転していることになる。その結
果、プラント1は、エネルギーを無駄に消費して運転コ
ストの上昇をもたらし、また生産性および各種効率の低
下等をきたすほか、最悪な場合にはプラント1の制約値
条件外で運転している場合があり、プラントとしては非
常に危険な状態で運転していると考えられる。このこと
は、例えば紙パルプ製造プラントに使用される回収ボイ
ラのようにプラント時定数の長い(この回収ボイラでは
数10分)プラントの場合には特に深刻な問題である。 本発明は以上のような点に鑑みてなされてもので、プ
ラントにおける悪化傾向の運転時間を極力短くして収束
までの時間を早め、運転コストの低減化並びに製品の品
質、生産性の向上に寄与させ得る最適化制御装置を提供
することを目的とする。 (問題点を解決するための手段) そこで、本発明は、以上のような目的を達成するため
に、プラントより得られるプラントデータに基づき探索
点を求め、この探索点をプラント時定数以上の時間で前
記プラントに与え、最適な探索点を決定する最適化制御
装置において、前記時定数よりも短い時間内で所定時間
で前記プラントから読取ったプラントデータがプラント
条件に適合しているか否かを判断し、プラント条件に適
合していない場合にはカウントアップを行い、このカウ
ント値が所定値に達した場合には前記プラントが悪化傾
向にあると判断し、その時点までのプラントデータに基
づき新たな探索点を求めてその探索点をプラント時定数
以上の時間をまたずにプラントに与えるようにしたもの
である。 (作用) 従って、本発明は以上のような手段としたことによ
り、プラント時定数の時間内でプラントからプラントデ
ータを読み取りながら評価値、制約値を求め、これらの
値がプラント条件である評価値偏差許容範囲または制約
値条件を複数回にわたって逸脱している場合にはプラン
トが悪化方向にあると判断し、速やかにプラントの評
価、制約判断を切り上げて最適化制御に移行させるよう
にしたので、プラント時定数の時間内でプラントの悪化
傾向が判断でき、この判断結果に基づいて探索点の方向
を換えて最適化制御を行うことが可能となるために速か
にプラントを収束させ得、よって適正にプラントを運転
することによりエネルギーの節減が図れ、製品の品質お
よび生産性を向上させることができるものである。 (実施例) 以下、本発明の一実施例について図面を参照して説明
する。即ち、本発明装置は、マイクロコンピュータを用
いて所定のプログラムに基づいて最適化制御を実行する
ものであるが、機能的には第1図に示すようなブロック
により模式的に表わすことができる。同図において1は
例えば紙パルプ製造プラント等に見られる回収ボイラな
どのプラントを示し、これは常時は最適化制御ユニット
11により最適化制御がなされている。この最適化制御ユ
ニット11は、通常時はプラント1からのプラントデータ
aに基づいて探索点を決定するとともに、この探索点デ
ータbをプラント1に与えてプロセス時定数の時間だけ
遅延させた後プラント1の運転状態を評価し、これを繰
返して最適点を決定するものであるが、プラント1が悪
化傾向にあると判断されたときには今までのプラントデ
ータに基づき新たな探索点を求めてプラントに与えて制
御する機能をもっている。 10は悪化傾向判定機能ブロックであって、これは悪化
傾向判定起動制御手段12を有してる。この悪化傾向判定
起動制御手段12は最適化制御ユニット11からプラント1
へ探索点データを与えた後に起動され、前記プロセス時
定数内の悪化判定のためのスタート指令出力および判定
周期の制御を行うとともに、カウンタ13を初期化する機
能をもっている。14は起動制御手段12からスタート指令
を受けてプラント1から悪化傾向判定(評価、制約)に
関するプラントデータcを取込むデータ取込み演算手段
を示し、これは必要によりノイズ除去のためのフイルタ
リング処理や評価、制約のためのプラントデータcに基
づいて各種演算処理を行って評価値、制約値データを求
めている。15はデータ取込み演算手段14から評価値、制
約値データc′を受けてプラント条件(制約値条件,評
価値偏差許容範囲)と比較して悪化方向にあるか否かを
判断する比較判断手段であって、これは具体的には制約
値条件の判断の場合には現在制約値データとメモリ16に
予め記憶されている制約値条件と比較し、また評価値の
判断の場合には前記最適化演算ユニット11からメモリ16
を経由して読取った前回評価値データと今回評価値デー
タとの偏差が同じく予めメモリ16に記憶されている評価
値偏差許容範囲内にあるか否かを判断するものである。
そして、比較判断手段15において悪化方向にあれば計数
判断手段としてのカウント13をカウントアップする信号
を出力するようになっている。17はトリガ発生手段であ
って、これはカウンタ13のカウント値がプリセット値に
達した時、プラント時定数における遅延中の前記最適化
制御ユニット11へ起動トリガ信号dを送出する機能を持
っている。この最適化制御ユニット11は、起動トリガ信
号dを受けると、今迄のプラントデータに基づき新たな
探索点を求め、その探索点をプラント時定数以上の時間
をまたずにプラント11に与えるものである。 次に、以上のように構成された装置の動作について第
2図のフローチャートを参照しながら説明する。最適化
制御ユニット11は、プラントデータaに基づいて探索点
を決定し、この探索点データbをプラント1に与えてプ
ラント時定数の時間だけ遅延してプラント1からプラン
トデータaを読取りプラント1の評価を行っているが、
前記プラント1へ探索点データbを与えるとほぼ同時に
悪化傾向判定機能ブロック10へ悪化傾向判定のためのス
タート信号を送出する。この悪化傾向判定機能ブロック
10はプラント時定数の時間内でプラント1の悪化傾向を
判定するものである。即ち、スタート信号を受けると悪
化傾向判定起動制御手段12はステップS1においてカウン
タ13を初期化するとともに、データ取込み演算手段14を
起動する。ここで、データ取込み演算手段14はステップ
S2に示すようにプラント1から評価、制約に関するプラ
ントデータcを読み取り、必要によりノイズ除去のため
のフィルタリング処理や各種演算処理によりプラント1
の現在評価値,現在制約値を求める。しかる後、これら
の評価値および制約値は比較判断手段15に送られてチェ
ックに付される。先ず、ステップS3において現在制約値
(gi,i=1〜n)はメモリ16から読み出された制約値条
件(gli,i=1〜n)と比較され、 gi−(gli=αi)≧0 i=1〜m (上限制約) gk−(glk=αk)≦0 k=m+1〜n (下限制約) となった場合には悪化傾向にあると判断して前記カウン
タ13を1つカウントアップさせる。αは予め設定される
許容値である。現在制約値が悪化傾向にないと判断した
場合には次にステップS4に移行して評価値の判定を行
う。この評価値判断ステップS4は、現在評価値(fi,i=
1〜n)とメモリ16に格納されている前回評価値▲f
j-1 i▼と比較され、 の関係に有る場合には悪化傾向にあると判断し、前記カ
ウンタ13をカウントアップさせる(ステップS5)。現在
評価値が悪化傾向にない場合にはステップS6に示すよう
にカウンタ13をクリアするとともに、ステップS7に示す
ようにプラント時定数Tに対してその1/n分割されたt
時間(第3図a参照)だけ遅延させ、その遅延時間後の
時間がプラント時定数Tに達していない場合にはステッ
プS2に戻ってプラント1から再度評価値および制約値に
関係するプラントデータcを読取り、制約値条件および
評価値偏差許容範囲と比較しプラント1の運転傾向を判
断する。 しかして、以上のようなプラント1の運転傾向判断に
おいて、例えばステップS2で求めた現在制約値がステッ
プS3において制約値条件をオーバしてカウンタ13をカウ
ントアップさせ、それがステップS9の如きプリセット値
に達するとステップS10に移って前記最適化制御ユニッ
ト11へ起動信号を送出する。また、ステップS4において
評価値判断手段において現在評価値と前回評価値との差
が許容範囲外となってカウント13をカウントアップさ
せ、それがプリセット値に達した場合には前述同様に最
適化制御ユニット11へ起動信号を送出するとともに、前
記悪化傾向判定起動制御手段12にプラント1の運転傾向
の判断を停止させる旨の信号を送出する。前記カウンタ
13のプリセット値の意味は制約値条件のオーバまたは現
在評価値の悪化がプリセット値に相当する回数だけ連続
して続いたとき、真にプラント1が悪化傾向にあると判
断することにある。そして、ステップ10において最適化
制御ユニット11に起動信号を与えると、同制御ユニット
11は前記プラント時定数Tの時間以内であっても現在続
行中の最適化制御を解除するとともに、今迄のプラント
データに基づき新たな探索点を決定し、この探索点デー
タをプラント1与えた後、再び前記悪化傾向起動制御手
段12に起動信号を送出する。このときの探索点データで
ある評価値は前記メモリ16に記憶され、前回評価値デー
タとして使用される。 即ち、本発明装置は、例えばカウンタ13のプリセット
値が[4]であると仮定すると、第3図(a)に示すよ
うにプラント時定数Tの時間内において所定時間tごと
にプラント1から同図(b)のプラント操作量に対する
評価値データ(同図c参照)および制約値データ(同図
d参照)を読取り、例えば評価値データが4回とも悪化
方向であると判断したとき、最適化演算ユニット11に移
行させてプラント操作量を図示点線から図示実験のよう
に今迄とは逆方向の操作量をプラント1に与え、その時
点から再度最適化制御ユニット11でプラント時定数Tの
時間後にプラント1の評価を行うとともに、第2図に示
すフローチャートにしたがってプラント時定数内で時間
tごとに制約値条件オーバおよび評価値悪化状態を判断
するものである。 従って、以上のような実施例の構成によれば、プラン
ト時定数Tでプラントの評価を行いかつプラント時定数
Tの時間内で時間tごとにプラント1の制約値オーバお
よび評価値悪化傾向を判断しているので、例えば時間t
ごとの悪化傾向判断でプラント1が悪化傾向と判断され
なくても最適化制御ユニット11でプラントの評価を行っ
ているので、プラント1の最適化制御が確保されること
になる。また、プラント1がプラント時定数Tの時間内
で制約値条件オーバか否かを判断しているので、仮に評
価値データが悪化方向になくてもプラント1の運転上好
ましくないと判断でき、例えば紙パルプ製造プラントに
使用する回収ボイラから排出される排気ガスの規定値以
下の制御等に寄与させることができる。また、制約値条
件オーバに該当しない場合でもプラント1の評価値が悪
化方向にあればそれを速やかに検知してプラント1の操
作量を変えて最適化制御を実施させることが可能であ
る。さらに、プラントに応じてカウンタ13のプリセット
値を定めれば、プラント時定数の時間内であっても確実
にプラントの悪化方向を判断でき、それにより速やかに
最適化方向へ移行させることができる。しかも、本装置
は、プラント1の悪化方向での運転時間を短縮できるた
め、プラントの運転エネルギーを節約することができ、
製品の品質も向上させることができる。 なお、上記実施例は制約値条件判断がプラント安全状
重要であるという観点から先に行っているが、これらの
判断の順番は逆であってもよく、あるいは制約値条件オ
ーバの判断を行わずに評価値悪化の判断だけでもよい。
また、制約値条件オーバと評価値悪化の論理和によりプ
ラントの悪化方向を判断しているが、論理積により判断
してもよい。また、カウンタ13は制約および評価の両判
断結果のカウントアップに共用しているが、それぞれ個
別に設けてもよい。特に、探索点データのプラント付与
後にプラントの過度状態の現われ方が制約値データと評
価値データとで異るようなプラントの場合には誤動作防
止の観点から有効である。さらに、評価値悪化判断は、
前回評価値データを用いているが、例えば前回評価値で
はなく1回のサイクルの最適化探索中においても最も良
好な評価値データを用いてもよく、あるいは数回のサイ
クルを通して最も良好な評価値データを用いてもよい。
これは、例えばプラント1が比較的安定しており、かつ
ある程度再現性が期待できるような場合に探索の効率を
上げる点で有利である。 次に、第4図は本発明装置を例えば回収ボイラの燃焼
最適化制御システムに適用した系統図である。即ち、こ
のシステムは、チップ蒸解工程で廃液として排出される
黒液を回収ボイラで燃焼用に利用してチップ蒸解工程で
使用するスメルト(薬剤原料)のほか、蒸気等を回収す
る回収ボイラにおいて、この黒液の燃焼に際しその燃焼
効率を高めるために空気流量の調節を行うものである。
本発明装置は、この空気流量の調節のために適用するも
のである。同図において21は黒液を燃焼原料としてチッ
プ蒸解用薬剤原料であるスメルトや上記を発生させる回
収ボイラであって、チップ蒸解工程よりパルプを製造す
ることにより廃液として排出される黒液が黒液噴射ライ
ンL1を通って送り込まれ、噴射黒液22として噴射ガン23
によりボイラ内に噴射されるようになっている。 24は噴射黒液22が乾燥して堆積されたチャーベッドで
あり、このチャーベッド24の燃焼により還元反応されて
硫化ナトリウムなどのスメルト25がスパウトロ26から回
収される。また、この回収ボイラ21には燃焼用空気ライ
ンL2から空気が送り込まれて、回収ボイラの下段、中段
および上段に吹き込まれるようになっている。さらに、
回収ボイラ21には給水ラインL3に設置された給水ポンプ
27により給水28が送り込まれる。なお、回収ボイラ21内
において29は節炭器、30はドラム、31は過熱器、32はボ
イラ伝熱管、33はバンクチューブであって、ボイラ21の
燃焼により燃焼ガス34がボイラ伝熱管32等を得て排ガス
35として排出される。この過程で給水ポンプ27により給
水された水は節炭器29において排ガス35により加熱され
て温水とされ、引き続きドラム30のバンクチューブ33に
よって加熱されて蒸気とされた後に過熱器31に送り込ま
れ、ここで過熱して主蒸気36として主蒸気ラインL4から
系外へ取出される構成となっている。 ところで、以上のような回収ボイラにおいてボイラ効
率は、噴射黒液の密度41および流量42を用いて黒液入力
熱量演算部43によって求めた黒液入力熱量S1と、給水28
の流量44および温度45の各信号S2、S3と主蒸気36の流量
46、圧力47および温度48を用いて出力熱量演算部49で求
めた出力熱量S4とをボイラ効率推定演算部50に導入し、
ここで両信号S1とS4とを除算してボイラ効率推定値S5を
求め、これを極値コントローラ51に供給し、ボイラ効率
推定値S5が最大となるように各燃焼用空気S6、S7の各配
分指令値S8,S9を出力するものがある。52,53は空気流量
調節部(図示せず)の出力流量44に各配分指令値S8,S9
を乗算して例えば、下段用流量調節部55、中段用流量調
節部56の燃焼流量指令値を得る乗算部である。 しかして、本発明装置は、以上のようなシステムにお
いて極値コントローラ51に組込まれるもので、この極値
コントローラ51には評価値に関係する前記プラントデー
タcとして排気ガス35から検知したSO2濃度信号S10およ
び制約値に関係するプラントデータcとしてNOx濃度信
号S11が入力され、前述したようにNOx濃度がNOx濃度条
件値をオーバしたときに前記カウンタ13のカウントをア
ップさせ、また今回SO2濃度値と前回SO2濃度値の偏差が
許容範囲を越えた時にカウントアップさせ、このカウン
タ13がプリセット値に達したとき、現在流量を上げる方
向に制御した場合には極値コントローラ51によりそれを
下げる方向に流量制御しながら最適化制御を行うもので
ある。従って、この回収ボイラの燃焼最適化制御システ
ムにおいてはSO2濃度およびNOxを適正な値にして排気す
ることができる。 (発明の効果) 以上詳記したように本発明によれば、あるプラント時
定数を持ったプラントであってもそのプラント時定数内
でプラントの悪化方向を検出してプラント操作量方向を
変える等して制御を行うので、運転時間を短縮して速や
かに最適化制御を実施でき、エネルギーの節減化、製品
の品質の向上等が図れ、プラントの生産性を高め得る最
適化制御装置を提供できる。
Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to an optimization control device used in, for example, a pulp and paper manufacturing plant, and particularly to optimization of a plant without a program model suitable for the plant. The present invention relates to an optimization control device that performs control. (Prior art) Normally, as a plant optimization control method, a model of the plant is created and the optimum operation amount of the plant is found on the model to perform optimization control. There is an optimization control method in which the evaluation is performed while changing the value to approach the optimum point. This latter model-less optimization control is also called an experimental optimization method, and is conventionally performed using the means shown in FIGS. 5 and 6. That is, this model-less optimization control determines a search point by calculation based on the process data PV of the plant 1, and actually gives the search point data SP determined here to the plant 1 to obtain a time constant of the plant or more. After being delayed by the time, the process data PV, that is, the evaluation value of the plant is read from the plant 1. Then, the evaluation value itself or a result obtained by performing arithmetic processing based on the evaluation value is used as an evaluation function, and it is determined whether or not the evaluation function is converged. When it is determined that it has converged, the control of the plant is continued using the determined search point data, and when it is determined that it has not converged, the search point is further changed to perform the same control and processing as described above. The optimization control is performed by iteratively finding the optimum search point. (Problems to be Solved by the Invention) However, the above-described optimization control evaluates the plant 1 after delaying at least the time of the plant time constant after giving the search point data to the plant 1. To
The following problems arise. For example, when the search points Xn to Xn + 1 are determined, the evaluation value is Pn to Pn + 1 as shown in FIG.
Move to. At this time, if these evaluation values are in the relationship of Pn <Pn + 1, there is no problem because the plant 1 is in the direction of optimization, but for example, in the case of the relationship of Pn> Pn + 1, the plant 1 is in the worsening direction. Nevertheless, the plant time constant T
Since the operation is continued during the time of
When Xn + 1 is obtained, it means that the plant 1 is already operating in a state worse than the state of the search point Xn. As a result, the plant 1 wastes energy, raises the operating cost, lowers productivity and various efficiencies, and, in the worst case, operates outside the constraint conditions of the plant 1. In some cases, the plant is operating in a very dangerous state. This is a particularly serious problem in the case of a plant having a long plant time constant (several tens of minutes in this recovery boiler) such as a recovery boiler used in a pulp and paper manufacturing plant. Since the present invention has been made in view of the above points, the operating time of the deterioration tendency in the plant is shortened as much as possible to accelerate the time until convergence, the operating cost is reduced, and the product quality and productivity are improved. An object is to provide an optimization control device that can contribute. (Means for Solving Problems) Therefore, in order to achieve the above-mentioned object, the present invention obtains a search point based on plant data obtained from a plant, and determines this search point for a time equal to or longer than a plant time constant. In the optimization control device for determining the optimum search point given to the plant in, determine whether the plant data read from the plant in a predetermined time within a time shorter than the time constant conforms to the plant conditions However, if it does not meet the plant conditions, it counts up, and when this count value reaches a predetermined value, it is determined that the plant is in a deterioration tendency, and a new data is added based on the plant data up to that point. The search points are obtained and the search points are given to the plant without taking time longer than the plant time constant. (Operation) Therefore, by adopting the above means, the present invention obtains the evaluation value and the constraint value while reading the plant data from the plant within the time of the plant time constant, and these values are the evaluation values which are the plant conditions. When the deviation allowable range or the constraint value condition is deviated more than once, it is determined that the plant is in the worsening direction, and the plant evaluation and the constraint determination are rounded up and the control is shifted to the optimization control. It is possible to judge the deterioration tendency of the plant within the time of the plant time constant, and it is possible to change the direction of the search point based on the result of this judgment and perform optimization control, so the plant can be converged quickly. By operating the plant properly, energy can be saved, and product quality and productivity can be improved. Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. That is, the device of the present invention executes optimization control based on a predetermined program by using a microcomputer, but it can be functionally represented schematically by blocks as shown in FIG. In the figure, 1 indicates a plant such as a recovery boiler found in, for example, a pulp and paper manufacturing plant, which is normally an optimization control unit.
Optimization control is performed by 11. The optimization control unit 11 normally determines a search point based on the plant data a from the plant 1 and supplies the search point data b to the plant 1 to delay the time by a process time constant, and then the plant. 1 is evaluated, and this is repeated to determine the optimum point. However, when it is determined that the plant 1 is in a worsening tendency, a new search point is obtained based on the plant data up to now and the plant is selected. It has the function of giving and controlling. Reference numeral 10 is a deterioration tendency judgment function block, which has a deterioration tendency judgment activation control means 12. This deterioration tendency determination start control means 12 is provided from the optimization control unit 11 to the plant 1
It is activated after the search point data is given to the control circuit, and has a function of controlling the output of the start command and the determination cycle for determining the deterioration within the process time constant and the initialization of the counter 13. Reference numeral 14 denotes a data acquisition calculation means that receives a start command from the start control means 12 and acquires the plant data c related to the deterioration tendency determination (evaluation, restriction) from the plant 1, and if necessary, this is a filtering process for noise removal or a filtering process for noise removal. Various calculation processes are performed based on the plant data c for evaluation and constraint to obtain evaluation value and constraint value data. Reference numeral 15 is a comparison / judgment means for receiving the evaluation value and the constraint value data c'from the data fetching operation means 14 and comparing it with the plant condition (constraint value condition, allowable evaluation value deviation range) to judge whether or not there is a worsening direction. Therefore, this is specifically comparing the current constraint value data with the constraint value conditions stored in advance in the memory 16 in the case of the determination of the constraint value condition, and the optimization in the case of the determination of the evaluation value. Memory unit 16 to memory 16
It is determined whether or not the deviation between the previous evaluation value data and the current evaluation value data read via the same is within the evaluation value deviation allowable range prestored in the memory 16.
If the comparison / determination means 15 is in the worsening direction, a signal for counting up the count 13 as the counting / determination means is output. Reference numeral 17 denotes a trigger generating means, which has a function of sending a start trigger signal d to the optimization control unit 11 during the delay of the plant time constant when the count value of the counter 13 reaches a preset value. . Upon receiving the activation trigger signal d, the optimization control unit 11 obtains a new search point based on the plant data so far, and gives the search point to the plant 11 without a time longer than the plant time constant. is there. Next, the operation of the apparatus configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. The optimization control unit 11 determines a search point based on the plant data a, gives this search point data b to the plant 1 and delays it for the time of the plant time constant, reads the plant data a from the plant 1 and reads the plant data a. I am evaluating,
When the search point data b is given to the plant 1, a start signal for judging a deterioration tendency is sent to the deterioration tendency judging function block 10 almost at the same time. This deterioration tendency judgment function block
Reference numeral 10 is for judging the deterioration tendency of the plant 1 within the time of the plant time constant. That is, when the start signal is received, the deterioration tendency determination activation control means 12 initializes the counter 13 and activates the data acquisition calculation means 14 in step S1. Here, the data acquisition calculation means 14
As shown in S2, the plant data c regarding the evaluation and constraints is read from the plant 1, and if necessary, the plant 1 is subjected to filtering processing for noise removal and various arithmetic processing.
The current evaluation value and current constraint value of are obtained. Thereafter, the evaluation value and the constraint value are sent to the comparison / judgment means 15 to be checked. First, in step S3, the current constraint value (gi, i = 1 to n) is compared with the constraint value condition (gli, i = 1 to n) read from the memory 16, and gi− (gli = αi) ≧ 0 i = 1 to m (upper limit constraint) gk− (glk = αk) ≦ 0 k = m + 1 to n (lower limit constraint) When it is determined that the tendency is worse, the counter 13 is incremented by one. . α is a preset allowable value. When it is determined that the constraint value does not tend to deteriorate at present, the process proceeds to step S4 and the evaluation value is determined. This evaluation value determination step S4 is performed in the present evaluation value (fi, i =
1 to n) and the previous evaluation value ▲ f stored in the memory 16
j-1 i ▼, If there is a relation of (2), it is determined that there is a tendency of deterioration, and the counter 13 is counted up (step S5). If the current evaluation value does not tend to deteriorate, the counter 13 is cleared as shown in step S6, and the plant time constant T is divided by 1 / n as shown in step S7.
Delayed by the time (see FIG. 3a), and if the time after that delay time has not reached the plant time constant T, the process returns to step S2 and the plant data c related to the evaluation value and the constraint value is returned from the plant 1 again. Is read and the operating tendency of the plant 1 is judged by comparing with the constraint value condition and the evaluation value deviation allowable range. Then, in the operation tendency judgment of the plant 1 as described above, for example, the current constraint value obtained in step S2 exceeds the constraint value condition in step S3 and the counter 13 is counted up, which is the preset value as in step S9. When it reaches, the process moves to step S10 and sends a start signal to the optimization control unit 11. Further, in step S4, the evaluation value determination means causes the difference between the current evaluation value and the previous evaluation value to be out of the allowable range and counts up 13, and if it reaches the preset value, the optimization control is performed as described above. A start signal is sent to the unit 11, and at the same time, a signal for stopping the judgment of the operation tendency of the plant 1 is sent to the deterioration tendency judgment start control means 12. The counter
The meaning of the preset value 13 is to judge that the plant 1 is truly in a tendency to deteriorate when the constraint value condition is exceeded or the current evaluation value is deteriorated continuously for the number of times corresponding to the preset value. When a start signal is given to the optimization control unit 11 in step 10, the control unit
11 indicates that the optimization control which is currently continuing is canceled even within the time of the plant time constant T, a new search point is determined based on the plant data so far, and this search point data is given to the plant 1. After that, the activation signal is sent again to the deterioration tendency activation control means 12. The evaluation value which is the search point data at this time is stored in the memory 16 and used as the previous evaluation value data. That is, assuming that the preset value of the counter 13 is [4], for example, the device of the present invention will remove the same value from the plant 1 every predetermined time t within the time of the plant time constant T as shown in FIG. 3 (a). Optimization is performed when the evaluation value data (see c in the same figure) and the constraint value data (see d in the same figure) in FIG. By shifting to the operation unit 11, the operation amount of the plant is given to the plant 1 from the dotted line in the opposite direction as shown in the experiment shown in the figure, and from that time, the optimization control unit 11 again sets the time of the plant time constant T. The plant 1 is evaluated later, and the constraint value condition over and the evaluation value deterioration state are determined at each time t within the plant time constant according to the flowchart shown in FIG. Therefore, according to the configuration of the embodiment as described above, the plant is evaluated with the plant time constant T, and the constraint value excess and the evaluation value deterioration tendency of the plant 1 are determined every time t within the time of the plant time constant T. Since, for example, time t
The optimization control unit 11 evaluates the plant even if it is not determined that the plant 1 is in a worsening tendency by the deterioration tendency determination for each, so that the optimization control of the plant 1 is ensured. Further, since the plant 1 determines whether or not the constraint value condition is exceeded within the time of the plant time constant T, it can be determined that the operation of the plant 1 is not preferable even if the evaluation value data does not deteriorate. It is possible to contribute to the control of the exhaust gas discharged from the recovery boiler used in the pulp and paper manufacturing plant to the specified value or less. Further, even when the constraint value condition is not exceeded, if the evaluation value of the plant 1 is in a deteriorating direction, it can be promptly detected and the operation amount of the plant 1 can be changed to perform the optimization control. Furthermore, if the preset value of the counter 13 is determined according to the plant, the deterioration direction of the plant can be reliably determined even within the time of the plant time constant, and thus the optimization direction can be swiftly changed. Moreover, since the present apparatus can shorten the operating time of the plant 1 in the worsening direction, it is possible to save the operating energy of the plant,
Product quality can also be improved. In the above embodiment, the constraint value condition determination is performed first from the viewpoint that plant safety is important, but the order of these determinations may be reversed, or the constraint value condition over determination is not performed. It is also possible to just judge the deterioration of the evaluation value.
Moreover, although the deterioration direction of the plant is determined by the logical sum of the constraint value condition over and the evaluation value deterioration, it may be determined by the logical product. Further, the counter 13 is commonly used for counting up the judgment results of both the constraint and the evaluation, but it may be provided individually. In particular, in the case of a plant in which the appearance of the transient state of the plant is different between the constraint value data and the evaluation value data after the search point data is assigned to the plant, this is effective from the viewpoint of preventing malfunction. Furthermore, the evaluation value deterioration judgment is
Although the previous evaluation value data is used, for example, the best evaluation value data may be used during the optimization search of one cycle instead of the previous evaluation value, or the best evaluation value may be obtained through several cycles. Data may be used.
This is advantageous, for example, in increasing the efficiency of the search when the plant 1 is relatively stable and reproducibility can be expected to some extent. Next, FIG. 4 is a system diagram in which the device of the present invention is applied to, for example, a combustion optimization control system for a recovery boiler. That is, this system uses the black liquor discharged as waste liquid in the chip digestion process for combustion in the recovery boiler in addition to the smelt (chemical raw material) used in the chip digestion process, as well as in the recovery boiler for recovering steam, etc. When the black liquor is burned, the air flow rate is adjusted to increase the burning efficiency.
The device of the present invention is applied for adjusting the air flow rate. In the figure, 21 is a recovery boiler that generates the above-mentioned smelt which is a raw material for chip cooking chemicals using black liquor as a combustion raw material, and the black liquor discharged as waste liquid by producing pulp from the chip cooking step is black liquor. It is sent through the injection line L1 and the injection gun 23 as the injection black liquor 22
Is to be injected into the boiler. Reference numeral 24 is a char bed in which the jet black liquor 22 is dried and accumulated, and a reduction reaction is caused by the combustion of the char bed 24, and a smelt 25 such as sodium sulfide is recovered from the spoutro 26. Further, air is sent to the recovery boiler 21 from the combustion air line L2 and blown into the lower, middle and upper stages of the recovery boiler. further,
The recovery boiler 21 has a water supply pump installed on the water supply line L3.
Water supply 28 is sent by 27. In the recovery boiler 21, 29 is a economizer, 30 is a drum, 31 is a superheater, 32 is a boiler heat transfer tube, 33 is a bank tube, and combustion gas 34 from the combustion of the boiler 21 causes the boiler heat transfer tube 32, etc. Get exhaust gas
Emitted as 35. In this process, the water supplied by the water supply pump 27 is heated by the exhaust gas 35 in the economizer 29 to become hot water, and subsequently heated by the bank tube 33 of the drum 30 to be steam and then sent to the superheater 31, Here, it is heated and taken out as main steam 36 from the main steam line L4 to the outside of the system. By the way, the boiler efficiency in the recovery boiler as described above is determined by the black liquor input heat quantity S1 obtained by the black liquor input heat quantity calculation unit 43 using the density 41 and the flow rate 42 of the injected black liquor and the water supply 28
Flow rate 44 and temperature 45 signals S2, S3 and main steam 36 flow rate
Introducing the output heat amount S4 obtained by the output heat amount calculation unit 49 using the 46, the pressure 47 and the temperature 48 into the boiler efficiency estimation calculation unit 50,
Here, both signals S1 and S4 are divided to obtain a boiler efficiency estimated value S5, which is supplied to the extreme value controller 51, so that the boiler efficiency estimated value S5 is maximized for each combustion air S6, S7. Some output distribution command values S8 and S9. 52 and 53 are the distribution command values S8 and S9 for the output flow rate 44 of the air flow rate control unit (not shown).
Is a multiplication unit that obtains, for example, a combustion flow rate command value for the lower stage flow rate adjusting unit 55 and the middle stage flow rate adjusting unit 56. Therefore, the device of the present invention is incorporated in the extreme value controller 51 in the system as described above, and the extreme value controller 51 has the SO 2 concentration detected from the exhaust gas 35 as the plant data c related to the evaluation value. The NOx concentration signal S11 is input as the plant data c related to the signal S10 and the constraint value. As described above, when the NOx concentration exceeds the NOx concentration condition value, the counter 13 counts up, and this time the SO 2 concentration is increased. When the difference between the value and the previous SO 2 concentration value exceeds the allowable range, it is counted up, and when this counter 13 reaches the preset value, if it is controlled to increase the current flow rate, it will be lowered by the extreme value controller 51. The optimization control is performed while controlling the flow rate in the direction. Therefore, in the combustion optimization control system of this recovery boiler, the SO 2 concentration and NOx can be exhausted with appropriate values. (Effects of the Invention) As described in detail above, according to the present invention, even in a plant having a certain plant time constant, the deterioration direction of the plant is detected within the plant time constant, and the direction of the plant operation amount is changed. Since the control is performed in accordance with the above, the optimizing control can be performed promptly by shortening the operating time, energy can be saved, the quality of the product can be improved, etc., and it is possible to provide the optimizing control device capable of increasing the productivity of the plant. .

【図面の簡単な説明】 第1図ないし第3図は本発明装置の一実施例を説明する
ためのもので、第1図は本発明装置を模式的に表わした
機能ブロック図、第2図は装置の動作を説明する流れ
図、第3図はプラント時定数とプラント操作量等の関係
を示す図、第4図は本発明装置を回収ボイラの燃焼最適
化制御システムに適用した系統図、第5図は従来装置を
説明する模式図、第6図は従来装置の不具合を説明する
図である。 1……プラント、10……悪化傾向判定機能ブロック、11
……最適化制御ユニット、12……悪化傾向判定起動制御
手段、13……カウンタ、14……データ取込み演算手段、
15……比較判断手段、16……メモリ、17……トリガ発生
手段。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 to FIG. 3 are for explaining one embodiment of the device of the present invention, and FIG. 1 is a functional block diagram schematically showing the device of the present invention, and FIG. Is a flow chart for explaining the operation of the device, FIG. 3 is a diagram showing the relationship between the plant time constant and the plant manipulated variable, and FIG. 4 is a system diagram in which the device of the present invention is applied to a combustion optimization control system for a recovery boiler. FIG. 5 is a schematic diagram for explaining a conventional device, and FIG. 6 is a diagram for explaining a defect of the conventional device. 1 ... plant, 10 ... deterioration tendency determination function block, 11
...... Optimization control unit, 12 …… Deterioration tendency judgment start control means, 13 …… Counter, 14 …… Data acquisition calculation means,
15 …… Comparison judgment means, 16 …… Memory, 17 …… Trigger generation means.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 福島 義和 八代市十条町1丁目1番地 十條製紙株 式会社八代工場内 (72)発明者 塩越 陽平 八代市十条町1丁目1番地 十條製紙株 式会社八代工場内 (72)発明者 西村 勝 大阪市此花区島屋4丁目1番35号 川崎 重工業株式会社大阪工場内 (72)発明者 黒崎 泰充 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 井床 利之 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 中林 志郎 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 飯塚 和幸 東京都港区芝浦1丁目1番1号 株式会 社東芝本社事務所内 (72)発明者 桑田 龍一 東京都府中市東芝町1番地 株式会社東 芝府中工場内 (72)発明者 熊木 亜夫 東京都府中市東芝町1番地 株式会社東 芝府中工場内 (72)発明者 村松 篤 東京都府中市東芝町1番地 株式会社東 芝府中工場内 (56)参考文献 特開 昭50−42281(JP,A) 特開 昭60−93507(JP,A) 特開 昭58−40616(JP,A) 特開 昭50−53780(JP,A) 特開 昭56−17404(JP,A) 特開 昭58−5807(JP,A) 実開 昭57−103506(JP,U) 実開 昭58−15206(JP,U) 実開 昭58−97608(JP,U)   ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page    (72) Inventor Yoshikazu Fukushima               1-1, Jujo-cho, Yatsushiro-shi Tojo Paper Co., Ltd.               Inside the Yatsushiro Factory (72) Inventor Yohei Shiogoshi               1-1, Jujo-cho, Yatsushiro-shi Tojo Paper Co., Ltd.               Inside the Yatsushiro Factory (72) Inventor Masaru Nishimura               4-135 Shimaya, Konohana-ku, Osaka City Kawasaki               Heavy Industry Co., Ltd.Osaka Factory (72) Inventor Yasumitsu Kurosaki               1-1 Kawasaki-cho, Akashi-shi Kawasaki Heavy Industries Ltd.               Company Akashi factory (72) Inventor Toshiyuki Ibedo               1-1 Kawasaki-cho, Akashi-shi Kawasaki Heavy Industries Ltd.               Company Akashi factory (72) Inventor Shiro Nakabayashi               1-1 Kawasaki-cho, Akashi-shi Kawasaki Heavy Industries Ltd.               Company Akashi factory (72) Inventor Kazuyuki Iizuka               1-1-1 Shibaura, Minato-ku, Tokyo Stock market               Company Toshiba Head Office (72) Inventor Ryuichi Kuwata               No. 1 Toshiba Town, Fuchu City, Tokyo Higashi Co., Ltd.               Inside the Shiba Fuchu factory (72) Inventor Ao Kumaki               No. 1 Toshiba Town, Fuchu City, Tokyo Higashi Co., Ltd.               Inside the Shiba Fuchu factory (72) Inventor Atsushi Muramatsu               No. 1 Toshiba Town, Fuchu City, Tokyo Higashi Co., Ltd.               Inside the Shiba Fuchu factory                (56) References Japanese Patent Laid-Open No. 50-42281 (JP, A)                 JP 60-93507 (JP, A)                 JP 58-40616 (JP, A)                 Japanese Patent Laid-Open No. 50-53780 (JP, A)                 JP-A-56-17404 (JP, A)                 JP 58-5807 (JP, A)                 57-103506 (JP, U)                 Actual development Sho 58-15206 (JP, U)                 58-97608 (JP, U)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】 1.プラントより得られるプラントデータに基づき探索
点を求め、この探索点データを前記プラントに与えてプ
ラント時定数以上の時間後に運転状態を評価し、最適な
探索点を決定する最適化制御装置において、 前記プラントに前記探索点データを与えた後に動作し、
前記プラント時定数よりも短い時間内の所定周期ごとに
逐次前記プラントからプラントデータを読み取り、この
プラントデータがプラント条件に適合しているか否かを
判断し、プラント条件に適合していない場合にはカウン
トアップ信号を出力するプラント傾向判断手段と、 予め前記プラントの運転上の悪化傾向から定められるプ
リセット値が設定され、前記プラントに前記探索点デー
タを与えた後にクリアされ、前記プラント傾向判断手段
からカウントアップ信号を受けるごとにカウントアップ
し、このカウント値が前記プリセット値に達したとき、
前記プラントが悪化傾向にあると判断する計数判断手段
と、 この計数判断手段が悪化傾向にあると判断した場合には
その時点までの前記プラントデータに基づき新たな探索
点を求め、その探索点データを前記プラント時定数以上
の時間をまたずに前記プラントに与える実行手段と を備えたことを特徴とする最適化制御装置。 2.プラント条件は、プラントの評価値偏差許容範囲デ
ータおよび制約値条件データのうち何れかを用いるもの
である特許請求の範囲第1項記載の最適化制御装置。 3.プラントデータがプラント条件に適合しているか否
かのプラント傾向判断手段は、今回評価のプラントデー
タと前回評価のプラントデータとを比較し、その偏差が
前記プラント条件である前記評価値偏差許容範囲内にあ
るか否かを判断する評価値判断手段を有するものである
特許請求の範囲第1項記載の最適化制御装置。 4.プラントデータがプラント条件に適合しているか否
かのプラント傾向判断手段は、今回評価のプラントデー
タが前記プラント条件である制約値条件をオーバしてい
るか否かを判断する制約値条件判断手段と、前記今回評
価のプラントデータと前回評価のプラントデータとを比
較し、その偏差が評価値許容範囲内にあるか否かを判断
する評価値判断手段とを有するものである特許請求の範
囲第1項記載の最適化制御装置。
(57) [Claims] Obtaining a search point based on the plant data obtained from the plant, the search point data is given to the plant to evaluate the operating state after a time equal to or longer than the plant time constant, and in the optimization control device for determining the optimum search point, It operates after the search point data is given to the plant,
Sequentially read the plant data from the plant at each predetermined cycle within a time shorter than the plant time constant, determine whether or not this plant data conforms to the plant conditions, and if the plant conditions do not conform, A plant tendency judging means for outputting a count-up signal, a preset value set in advance from a deterioration tendency in the operation of the plant is set, and is cleared after giving the search point data to the plant, from the plant tendency judging means. It counts up each time it receives a count-up signal, and when this count value reaches the preset value,
Count determination means for determining that the plant is in a deterioration tendency, and if this count determination means is in a deterioration tendency, a new search point is obtained based on the plant data up to that point, and the search point data And an execution means for giving the above-mentioned plant to the plant without exceeding a time longer than the plant time constant. 2. The optimization control device according to claim 1, wherein the plant condition uses one of the evaluation value deviation allowable range data and the constraint value condition data of the plant. 3. The plant tendency determining means of whether or not the plant data conforms to the plant condition compares the plant data of the present evaluation with the plant data of the previous evaluation, and the deviation is within the evaluation value deviation allowable range which is the plant condition. The optimization control device according to claim 1, further comprising an evaluation value determination means for determining whether or not 4. The plant tendency determining means of whether or not the plant data conforms to the plant condition, a constraint value condition determining means of determining whether or not the plant data of the present evaluation exceeds the constraint value condition which is the plant condition, Claim 1 which has an evaluation value judgment means which compares the plant data of this time evaluation with the plant data of the last time evaluation, and judges whether the deviation is within an evaluation value tolerance range. The described optimization control device.
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