JP5819251B2 - Operation control system for circulating fluidized bed boiler. - Google Patents

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Description

本発明は、循環流動層ボイラの運転制御システムに関するものである。   The present invention relates to an operation control system for a circulating fluidized bed boiler.

従来、下記特許文献1に記載の循環流動層ボイラの蒸気圧力制御装置が知られている。この制御装置では、循環流動層ボイラの蒸気圧力を検出し、予め定めた目標圧力に対する当該蒸気圧力の偏差を算出する。そして、この偏差値に基づいて、火炉への燃料供給量を調節することにより、蒸気圧力を目標圧力に維持する。   Conventionally, a steam pressure control device for a circulating fluidized bed boiler described in Patent Document 1 below is known. In this control device, the steam pressure of the circulating fluidized bed boiler is detected, and the deviation of the steam pressure from a predetermined target pressure is calculated. Then, the steam pressure is maintained at the target pressure by adjusting the fuel supply amount to the furnace based on the deviation value.

特開平4―6304号公報Japanese Patent Laid-Open No. 4-6304

循環流動層ボイラは、運転状態の指標となる複数の指標項目を有する。そして、これら複数の指標項目を所定の目標値に維持するように、それぞれの指標項目に関連する設定項目に対する入力値を調整する。   The circulating fluidized bed boiler has a plurality of index items that are indicators of the operating state. And the input value with respect to the setting item relevant to each index item is adjusted so that these several index items may be maintained at a predetermined target value.

しかしながら、循環流動層ボイラの指標項目と、指標項目に関連する設定項目とは複雑に関連し合っている。このため、例えば、一つの指標項目を所定の目標値に維持する制御装置を複数組み合わせた場合には、制御対象である指標項目は制御可能であるが、別の指標項目を適切に制御できなくなる場合がある。この種の循環流動層ボイラの制御にあっては、複数の指標項目の目標値を同時に達成するように複数の設定項目を最適化する制御を行うことが望まれる。   However, the index item of the circulating fluidized bed boiler and the setting item related to the index item are intricately related to each other. For this reason, for example, when a plurality of control devices that maintain one index item at a predetermined target value are combined, the index item to be controlled can be controlled, but another index item cannot be appropriately controlled. There is a case. In the control of this type of circulating fluidized bed boiler, it is desired to perform control to optimize a plurality of setting items so as to simultaneously achieve target values of a plurality of index items.

そこで、本発明は、複数の設定項目により循環流動層ボイラの複数の指標項目を最適化する制御が可能な循環流動層ボイラの運転制御システムを提供することを目的とする。   Accordingly, an object of the present invention is to provide an operation control system for a circulating fluidized bed boiler capable of performing control for optimizing a plurality of index items of the circulating fluidized bed boiler by a plurality of setting items.

本発明の運転制御システムは、循環流動層ボイラの運転制御システムであって、循環流動層ボイラの運転に関する複数の設定項目の各々の入力値と、循環流動層ボイラの運転状態を示す複数の指標項目の各々の実測値と、の比較に基づいて決定される操作量で循環流動層ボイラの操作を行うボイラ調節部と、複数の設定項目から一部を選択すると共に、選択された選択設定項目の入力値を調整するための調整値を算出する調整値演算部と、選択設定項目の外部から入力される値である外部入力値と、調整値演算部で得られた調整値と、の関数である調整入力値を、選択設定項目の入力値としてボイラ調節部に渡す入力値調整部と、を備え、調整値演算部は、指標項目の各々の実測値を、設定項目の各々を親ノードとし指標項目の各々を子ノードとするベイジアンネットワークに入力して、設定項目の各々の推定設定値を算出し、指標項目の各々の目標値を、ベイジアンネットワークに入力して、指標項目の目標値を達成するための設定項目の設定値を示す各々の対目標設定値を算出し、推定設定値と対目標設定値との差の大きさに基づいて選択設定項目を選出すると共に、当該選択設定項目の対目標設定値を、当該選択設定項目の調整値とすることを特徴とする。   The operation control system of the present invention is an operation control system for a circulating fluidized bed boiler, and each of input values of a plurality of setting items related to the operation of the circulating fluidized bed boiler, and a plurality of indicators indicating the operating state of the circulating fluidized bed boiler. A boiler control unit that operates the circulating fluidized bed boiler with an operation amount determined based on a comparison with the actual measurement value of each item, and a part of the plurality of setting items and a selected selection setting item Functions of an adjustment value calculation unit that calculates an adjustment value for adjusting the input value of the input, an external input value that is a value input from the outside of the selection setting item, and an adjustment value obtained by the adjustment value calculation unit An input value adjustment unit that passes the adjustment input value to the boiler adjustment unit as an input value of the selected setting item, and the adjustment value calculation unit sets the measured value of each index item to the parent node. Each of the index items is a child To calculate the estimated setting value of each setting item, and input each target value of the index item to the Bayesian network to achieve the target value of the index item. Each target setting value indicating the setting value is calculated, and the selection setting item is selected based on the magnitude of the difference between the estimated setting value and the target setting value, and the target setting value of the selection setting item is The adjustment value of the selection setting item is used.

この運転制御システムによれば、基本的には、外部から入力される設定項目の外部入力値に基づき、ボイラ調節部が、循環流動層ボイラの運転状態を示す指標項目の実測値と外部入力値との比較に基づいて操作量を決定し循環流動層ボイラの操作を行う。ここで、上記の外部入力値を調整する手段として、上記運転制御システムは、調整値演算部と、入力調整部とを有している。調整値演算部は、目標とすべき指標項目の目標値から、ベイジアンネットワークによって、当該目標値を達成するための対目標設定値を算出する。また、指標項目の現実を示す実測値から、ベイジアンネットワークによって、当該実測値に対応する推定設定値を算出する。そして、推定設定値と対目標設定値との差の大きさに基づいて設定項目の中から一部の設定項目を選択し、選択された選択設定項目については、対目標設定値を、調整値とする。   According to this operation control system, basically, on the basis of the external input value of the setting item input from the outside, the boiler adjustment unit performs the actual measurement value and the external input value of the index item indicating the operation state of the circulating fluidized bed boiler. The operation amount is determined based on the comparison with the circulating fluidized bed boiler. Here, as the means for adjusting the external input value, the operation control system includes an adjustment value calculation unit and an input adjustment unit. The adjustment value calculation unit calculates a target setting value for achieving the target value by the Bayesian network from the target value of the index item to be the target. Further, an estimated setting value corresponding to the actual measurement value is calculated from the actual measurement value indicating the reality of the index item by the Bayesian network. Then, some setting items are selected from the setting items based on the magnitude of the difference between the estimated setting value and the target setting value, and the target setting value is selected as the adjustment value for the selected selection setting item. And

入力値調整部は、外部入力値に対し上記の調整値の影響を含ませた調整入力値を、ボイラ調節部への入力値とする。ここで、ベイジアンネットワークを用いた演算によれば、複数の指標項目の目標値を達成するための設定値(対目標設定値)を、組み合わせで最適化することができる。このように最適化された対目標設定値を調整値とし、その調整値によって外部入力値を調整しているので、複数の設定項目により循環流動層ボイラの複数の指標項目を最適化する制御が可能になる。   The input value adjustment unit sets an adjustment input value including the influence of the adjustment value to the external input value as an input value to the boiler adjustment unit. Here, according to the calculation using the Bayesian network, it is possible to optimize the set values (target set values) for achieving the target values of the plurality of index items in combination. Since the target set value optimized in this way is used as an adjustment value, and the external input value is adjusted based on the adjustment value, control for optimizing a plurality of index items of the circulating fluidized bed boiler using a plurality of setting items is possible. It becomes possible.

本発明の運転制御システムは、循環流動層ボイラの運転制御システムであって、循環流動層ボイラの運転に関する複数の設定項目の各々の入力値と、循環流動層ボイラの運転状態を示す複数の指標項目の各々の実測値と、の比較に基づいて決定される操作量で循環流動層ボイラの操作を行うボイラ調節部と、複数の設定項目から一部を選択すると共に、選択された選択設定項目の適正な設定値を示す適正設定値を算出する適正設定値演算部と、選択設定項目の外部から入力される値である外部入力値と、適正設定値演算部で得られた適正設定値と、の差が所定の閾値を超えるような設定項目が存在する場合には、警告を発する警告処理部と、を備え、適正設定値演算部は、指標項目の各々の実測値を、設定項目の各々を親ノードとし指標項目の各々を子ノードとするベイジアンネットワークに入力して、設定項目の各々の推定設定値を算出し、指標項目の各々の目標値を、ベイジアンネットワークに入力して、指標項目の目標値を達成するための設定項目の設定値を示す各々の対目標設定値を算出し、推定設定値と対目標設定値との差の大きさに基づいて選択設定項目を選出すると共に、当該選択設定項目の対目標設定値を、当該選択設定項目の適正設定値とすることを特徴とする。   The operation control system of the present invention is an operation control system for a circulating fluidized bed boiler, and each of input values of a plurality of setting items related to the operation of the circulating fluidized bed boiler, and a plurality of indicators indicating the operating state of the circulating fluidized bed boiler. A boiler control unit that operates the circulating fluidized bed boiler with an operation amount determined based on a comparison with the actual measurement value of each item, and a part of the plurality of setting items and a selected selection setting item An appropriate setting value calculation unit that calculates an appropriate setting value indicating an appropriate setting value, an external input value that is a value input from the outside of the selected setting item, and an appropriate setting value obtained by the appropriate setting value calculation unit When there is a setting item whose difference exceeds a predetermined threshold, a warning processing unit that issues a warning is provided, and the appropriate setting value calculation unit calculates the measured value of each of the index items as the setting item. Each index item is a parent node To enter each Bayesian network with each as a child node, calculate the estimated setting value of each setting item, and input each target value of the index item to the Bayesian network to achieve the target value of the index item Each target setting value indicating the setting value of the setting item is calculated, and the selection setting item is selected based on the magnitude of the difference between the estimated setting value and the target setting value. The setting value is an appropriate setting value for the selected setting item.

この運転制御システムによれば、基本的には、外部から入力される設定項目の外部入力値に基づき、ボイラ調節部が、循環流動層ボイラの運転状態を示す指標項目の実測値と外部入力値との比較に基づいて操作量を決定し循環流動層ボイラの操作を行う。ここで、上記の外部入力値が適正でない場合に警告を発する手段として、上記運転制御システムは、適正設定値演算部と、警告処理部とを有している。適正設定値演算部は、目標とすべき指標項目の目標値から、ベイジアンネットワークによって、当該目標値を達成するための対目標設定値を算出する。また、指標項目の実際の実測値から、ベイジアンネットワークによって、当該実測値に対応する推定設定値を算出する。そして、推定設定値と対目標設定値との差の大きさに基づいて設定項目の中から一部の設定項目を選択し、選択された選択設定項目については、対目標設定値を、適正設定値とする。   According to this operation control system, basically, on the basis of the external input value of the setting item input from the outside, the boiler adjustment unit performs the actual measurement value and the external input value of the index item indicating the operation state of the circulating fluidized bed boiler. The operation amount is determined based on the comparison with the circulating fluidized bed boiler. Here, as a means for issuing a warning when the external input value is not appropriate, the operation control system includes a proper set value calculation unit and a warning processing unit. The appropriate set value calculation unit calculates a target set value for achieving the target value from the target value of the index item to be set by the Bayesian network. Further, an estimated set value corresponding to the actual measurement value is calculated from the actual actual measurement value of the index item by the Bayesian network. Then, some setting items are selected from the setting items based on the magnitude of the difference between the estimated setting value and the target setting value, and the target setting value is appropriately set for the selected selection setting item. Value.

警告処理部は、外部入力値を適正設定値と比較し、その差が大きい場合に警告を発する。ここで、ベイジアンネットワークを用いた演算によれば、複数の指標項目の目標値を達成するための設定値(対目標設定値)を、組み合わせで最適化することができる。このように最適化された対目標設定値を適正設定値とし、その適正設定値を比較対象として外部入力値の適否を判定し警告を発することになるので、作業者は、複数の設定項目の適否について精度が高い情報を得ることができる。その結果、複数の設定項目について最適の値を設定することができ、循環流動層ボイラの複数の指標項目を最適化する制御が可能になる。   The warning processing unit compares the external input value with the appropriate set value, and issues a warning when the difference is large. Here, according to the calculation using the Bayesian network, it is possible to optimize the set values (target set values) for achieving the target values of the plurality of index items in combination. Since the target set value optimized in this way is set as a proper set value, and the proper set value is used as a comparison target, the suitability of the external input value is determined and a warning is issued. It is possible to obtain highly accurate information about suitability. As a result, optimal values can be set for a plurality of setting items, and control for optimizing the plurality of index items of the circulating fluidized bed boiler is possible.

本発明によれば、複数の設定項目により循環流動層ボイラの複数の指標項目を最適化する制御が可能な循環流動層ボイラの運転制御システムを提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide an operation control system for a circulating fluidized bed boiler capable of performing control for optimizing a plurality of index items of the circulating fluidized bed boiler by a plurality of setting items.

本発明の実施形態に係る運転制御システムが対象とするCFBボイラの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the CFB boiler which the operation control system which concerns on embodiment of this invention makes object. 本発明の第1実施形態に係る運転制御システムを示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating an operation control system according to a first embodiment of the present invention. ベイジアンネットワークのモデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the model of a Bayesian network. 図2のコンピュータ装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the computer apparatus of FIG. 2. 図2の運転制御システムによる処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process by the operation control system of FIG. 本発明の第2実施形態に係る運転制御システムを示すブロック図である。It is a block diagram which shows the operation control system which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 図6の運転制御システムによる処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process by the operation control system of FIG.

以下、添付図面を参照しながら本発明の運転制御システムの実施の形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of an operation control system of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

(第1実施形態)
図1を参照し、まず、本実施形態の運転制御システムが対象とするボイラについて説明する。ボイラ2は、外部循環型(Circulating Fluidized Bed型)の循環流動層ボイラである。このボイラ2は、縦長の筒形状をなす流動層型の火炉3を備えている。火炉3の中間部には、燃料を投入する燃料投入口3aと、上部には燃焼ガスを排出するガス出口3bと、が設けられている。燃料投入装置5からこの火炉3に供給される燃料は、燃料投入口3aを介して火炉3の内部に投入される。
(First embodiment)
With reference to FIG. 1, the boiler which the operation control system of this embodiment makes object is demonstrated first. The boiler 2 is a circulating fluidized bed boiler of the external circulation type (Circulating Fluidized Bed type). The boiler 2 includes a fluidized bed furnace 3 having a vertically long cylindrical shape. A middle portion of the furnace 3 is provided with a fuel inlet 3a for introducing fuel and a gas outlet 3b for discharging combustion gas at the upper portion. The fuel supplied to the furnace 3 from the fuel input device 5 is input into the furnace 3 through the fuel input port 3a.

火炉3のガス出口3bには固気分離装置として機能するサイクロン7が接続されている。サイクロン7の排出口7aはガスラインを介して後段のガス処理系に接続されている。また、サイクロン7の底部出口からはダウンカマーと称されるリターンライン9が下方に延びており、リターンライン9の下端は火炉3の中間部側面に接続されている。   A cyclone 7 that functions as a solid-gas separator is connected to the gas outlet 3 b of the furnace 3. The discharge port 7a of the cyclone 7 is connected to a downstream gas processing system via a gas line. A return line 9 called a downcomer extends downward from the bottom outlet of the cyclone 7, and the lower end of the return line 9 is connected to the intermediate side surface of the furnace 3.

火炉3内では、下部の給気ライン3cから導入される燃焼・流動用の空気により、燃料投入口3aから投入された燃料を含む固形物が流動し、燃料は流動しながら約800〜900℃で燃焼する。サイクロン7には、火炉3で発生した燃焼ガスが固体粒子を同伴しながら導入される。サイクロン7は、遠心分離作用により固体粒子と気体とを分離し、リターンライン9を介して分離された固体粒子を火炉3に戻すと共に、固体粒子が除かれた燃焼ガスを排出口7aからガスラインを通じて後段のガス処理系に送出する。   In the furnace 3, the combustion / flowing air introduced from the lower air supply line 3 c causes the solid matter including the fuel input from the fuel input port 3 a to flow, and the fuel flows to about 800 to 900 ° C. while flowing. Burn with. A combustion gas generated in the furnace 3 is introduced into the cyclone 7 with accompanying solid particles. The cyclone 7 separates solid particles and gas by a centrifugal separation action, returns the solid particles separated via the return line 9 to the furnace 3, and removes the combustion gas from which the solid particles have been removed from the discharge port 7 a to the gas line. To the subsequent gas processing system.

この火炉3では「炉内ベット材」と呼ばれる固形物が発生し底部に溜まるが、この炉内ベット材で不純物(低融点物質等)が濃縮されて起こるベット材の焼結及び溶融固化、或いは不燃夾雑物による動作不良を抑制することが必要である。このため、火炉3では、底部の排出口3dから炉内ベット材が定期的に外部に排出されている。排出されたベット材は、循環ライン(図示せず)上で金属などの不適物を取り除いた後、再び火炉3に投入される。   In this furnace 3, a solid material called “in-furnace bed material” is generated and collected at the bottom, and the bed material is sintered and melted and solidified by the concentration of impurities (low melting point materials, etc.) in the in-furnace bed material, or It is necessary to suppress malfunctions caused by incombustible impurities. For this reason, in the furnace 3, the in-furnace bed material is discharged | emitted regularly outside from the discharge port 3d of the bottom part. The discharged bed material is put into the furnace 3 again after removing unsuitable materials such as metal on a circulation line (not shown).

上記のガス処理系は、サイクロン7の排出口7aにガスラインを介して接続されたガス熱交換装置13と、このガス熱交換装置13の排出口13aにガスラインを介して接続されたバグフィルタ(集塵器)15とを備えている。ガス熱交換装置13には、排ガスの流路を横切るように水を流動させるボイラチューブ13bが設けられている。サイクロン7から送られた高温の排ガスがこのボイラチューブ13bに接触することで、排ガスの熱がチューブ内の水に回収され、発生した高温の水蒸気がボイラチューブ13bを通じて発電用のタービンに送られる。バグフィルタ15は、この可燃性ガスに未だ同伴している飛灰等の微粒子を除去する。バグフィルタ15の排出口15aから排出された清浄なガスはガスライン及びポンプ17を経由して煙突19から外部に排出される。   The gas treatment system includes a gas heat exchange device 13 connected to the discharge port 7a of the cyclone 7 via a gas line, and a bag filter connected to the discharge port 13a of the gas heat exchange device 13 via a gas line. (Dust collector) 15. The gas heat exchanger 13 is provided with a boiler tube 13b that allows water to flow across the exhaust gas flow path. When the high-temperature exhaust gas sent from the cyclone 7 comes into contact with the boiler tube 13b, the heat of the exhaust gas is recovered in the water in the tube, and the generated high-temperature steam is sent to the turbine for power generation through the boiler tube 13b. The bag filter 15 removes fine particles such as fly ash that are still accompanying the combustible gas. The clean gas discharged from the discharge port 15a of the bag filter 15 is discharged from the chimney 19 via the gas line and the pump 17 to the outside.

続いて、図2を参照し、循環流動層ボイラ2の運転制御を行う運転制御システム21について説明する。   Next, an operation control system 21 that performs operation control of the circulating fluidized bed boiler 2 will be described with reference to FIG.

図2に示す運転制御システム21は、コントローラ23と、コンピュータ装置25とを備えている。コントローラ23は、ボイラ2の操作を行うボイラ調節計(ボイラ調節部)27等を有し、ボイラの実際の操作を行う部分である。   The operation control system 21 illustrated in FIG. 2 includes a controller 23 and a computer device 25. The controller 23 includes a boiler controller (boiler control unit) 27 and the like that operate the boiler 2 and is a part that performs actual operation of the boiler.

コントローラ23は、ボイラ2の各部に設置された複数のセンサ29aと、設定項目入力部31と、調整入力値算出部33と、ボイラ調節計27と、を備えている。センサ29aは、例えば、ボイラ2の所定の部位の温度を測定する温度センサ、排ガス又は水の流量を測定する流量センサ、排ガス中の所定の物質の濃度を測定する濃度センサ等が含まれる。以下、これら多数のセンサ29aをまとめてセンサ群29と称する。センサ群29で得られた測定値PVは、ボイラ調節計27及びコンピュータ装置25に送出される。   The controller 23 includes a plurality of sensors 29 a installed in each part of the boiler 2, a setting item input unit 31, an adjustment input value calculation unit 33, and a boiler controller 27. The sensor 29a includes, for example, a temperature sensor that measures the temperature of a predetermined part of the boiler 2, a flow sensor that measures the flow rate of exhaust gas or water, a concentration sensor that measures the concentration of a predetermined substance in the exhaust gas, and the like. Hereinafter, these many sensors 29a are collectively referred to as a sensor group 29. The measured value PV obtained by the sensor group 29 is sent to the boiler controller 27 and the computer device 25.

設定項目入力部31は、ボイラ運転のための各設定項目の入力を受け付ける部分である。ボイラ運転の作業者は、当該設定項目入力部31を通じて、各設定項目に対する所望の入力値を入力する。設定項目には、例えば、ブロワの運用回数、空気流量、大気解放弁の解放回数、水注入量、バルブ開度、給炭量(火炉3に供給される石炭の供給量)、砂供給量、ブロー流量等が含まれる。以下、設定項目入力部31で作業者が入力した設定項目の入力値を「作業者入力値SV1」と称する。   The setting item input unit 31 is a part that receives input of each setting item for boiler operation. The boiler operation worker inputs a desired input value for each setting item through the setting item input unit 31. The setting items include, for example, the number of times the blower is operated, the air flow rate, the number of times the air release valve is released, the water injection amount, the valve opening, the coal supply amount (the supply amount of coal supplied to the furnace 3), the sand supply amount, Blow flow rate etc. are included. Hereinafter, the input value of the setting item input by the operator using the setting item input unit 31 is referred to as “worker input value SV1”.

調整入力値算出部33は、上記作業者入力値(外部入力値)SV1と、後述する差分算出部47から渡された値と、を加算して調整入力値SV3を算出する。算出された調整入力値SV3はボイラ調節計27に送出される。ボイラ調節計27は、上記の調整入力値SV3と、センサ群29からの測定値PVと、の差分に基づいて、操作量MVを決定しボイラ2の操作を行う。すなわち、例えば、ボイラ調節計27は、調整入力値SV3から得られるべき運転状態(センサ群29の測定値)と実際にセンサ群29から得られた測定値PVとの差を小さくするように、ボイラ2に施す操作の操作量MVを算出し、操作を実行する。これにより、ボイラ2のフィードバック制御が実行される。   The adjustment input value calculation unit 33 calculates the adjustment input value SV3 by adding the worker input value (external input value) SV1 and a value passed from the difference calculation unit 47 described later. The calculated adjustment input value SV3 is sent to the boiler controller 27. The boiler controller 27 determines the operation amount MV based on the difference between the adjustment input value SV3 and the measurement value PV from the sensor group 29, and operates the boiler 2. That is, for example, the boiler controller 27 reduces the difference between the operating state (measured value of the sensor group 29) to be obtained from the adjusted input value SV3 and the measured value PV actually obtained from the sensor group 29. The operation amount MV of the operation applied to the boiler 2 is calculated and the operation is executed. Thereby, feedback control of the boiler 2 is performed.

コンピュータ装置25は、目標値入力部37と、ベイジアンネットワーク推論部(調整値演算部)39と、差分算出部47と、を備えている。   The computer device 25 includes a target value input unit 37, a Bayesian network inference unit (adjustment value calculation unit) 39, and a difference calculation unit 47.

目標値入力部37は、ボイラ2の運転状態の指標となる複数の指標項目について、作業者からの目標値の入力を受け付ける部分である。指標項目には、例えば、圧力偏差、熱量、ボイラ効率、又はCOやNOXといった環境負荷物質排出濃度等が含まれる。これらの指標項目の値は、センサ群29で得られる測定値PVから導出可能なものである。この目標値入力部37では、例えば、目標とすべき理想的な運転状態を示す各指標項目の目標値A1が、作業者によって入力される。   The target value input unit 37 is a part that receives input of target values from an operator for a plurality of index items that are indicators of the operating state of the boiler 2. The index items include, for example, pressure deviation, calorie, boiler efficiency, or environmentally hazardous substance discharge concentrations such as CO and NOX. The values of these index items can be derived from the measured values PV obtained by the sensor group 29. In the target value input unit 37, for example, a target value A1 of each index item indicating an ideal driving state to be set as a target is input by an operator.

ベイジアンネットワーク推論部39は、対目標設定値算出部41と、推定設定値算出部43と、調整値導出部45と、を有している。また、ベイジアンネットワーク推論部39は、前述の設定項目の各々を親ノードとし前述の指標項目の各々を子ノードとするベイジアンネットワークモデルを保持しており、当該ベイジアンネットワークを用いて種々の演算を行う。このようなベイジアンネットワークモデルは、ボイラ2の過去の運転データを基にして事前に作成され、ベイジアンネットワーク推論部39に事前に格納される。このようなベイジアンネットワークBNの一例を図3に示す。この図3のベイジアンネットワークBNは、ボイラ2の設定項目であるブロワ運用回数、空気流量、大気解放弁、水注入量、バルブ開度、給炭量、砂供給量、及びブロー流量を親ノードN1とし、ボイラ2の指標項目である圧力偏差、熱量、排ガスCO濃度、及びボイラ効率を子ノードN2としている。   The Bayesian network inference unit 39 includes a target setting value calculation unit 41, an estimated setting value calculation unit 43, and an adjustment value derivation unit 45. The Bayesian network inference unit 39 holds a Bayesian network model in which each of the setting items is a parent node and each of the index items is a child node, and performs various operations using the Bayesian network. . Such a Bayesian network model is created in advance based on past operation data of the boiler 2 and stored in advance in the Bayesian network inference unit 39. An example of such a Bayesian network BN is shown in FIG. The Bayesian network BN of FIG. 3 sets the setting items of the boiler 2 such as the number of blower operations, the air flow rate, the air release valve, the water injection amount, the valve opening, the coal supply amount, the sand supply amount, and the blow flow rate. The pressure deviation, the amount of heat, the exhaust gas CO concentration, and the boiler efficiency, which are index items of the boiler 2, are defined as the child node N2.

対目標設定値算出部41は、目標値入力部37で入力された指標項目の各々の目標値A1を、ベイジアンネットワークBN(図3参照)の結果変数として入力する。そして、ベイジアンネットワークBNの原因変数として、上記の目標値A1を達成するための設定項目の値を示す各々の対目標設定値A2を出力する。この対目標設定値A2は、例えば、目標とするボイラ2の理想的な運転状態を達成するために必要な設定項目の値を意味することになる。例えば、図3に例示したベイジアンネットワークBNを用いる場合、目標とすべき理想的な圧力偏差、熱量、排ガスCO濃度、及びボイラ効率を目標値A1として入力し、これらの目標値A1を達成するためのブロワ運用回数、空気流量、大気解放弁、水注入量、バルブ開度、給炭量、砂供給量、及びブロー流量の値が対目標設定値A2として出力される。但しこれらの入出力の値は、計算機の処理能力の制約により、離散値とする。   The target set value calculation unit 41 inputs each target value A1 of the index item input by the target value input unit 37 as a result variable of the Bayesian network BN (see FIG. 3). Then, each set target value A2 indicating the value of the setting item for achieving the target value A1 is output as a cause variable of the Bayesian network BN. This target set value A2 means, for example, a value of a setting item necessary to achieve an ideal operation state of the target boiler 2. For example, when the Bayesian network BN illustrated in FIG. 3 is used, an ideal pressure deviation, heat quantity, exhaust gas CO concentration, and boiler efficiency to be targeted are input as target values A1 to achieve these target values A1. The blower operation frequency, air flow rate, air release valve, water injection amount, valve opening, coal supply amount, sand supply amount, and blow flow rate are output as the target set value A2. However, these input / output values are assumed to be discrete values due to restrictions on the processing capability of the computer.

推定設定値算出部43は、センサ群29から得られた測定値PVから、現在のボイラ2の運転状態を示す指標項目の実測値を算出し、当該実測値を、ベイジアンネットワークBN(図3参照)の結果変数として入力する。そして、ベイジアンネットワークBNの原因変数として、推定設定値A3を出力する。この推定設定値A3は、現在のボイラ2の運転状態から推定される設定項目の値を意味することになる。なお、ベイジアンネットワークの子ノードに結果変数を入力し親ノードの原因変数を出力させるといった演算手法は、公知のものであるので、詳細な説明は省略する。   The estimated set value calculation unit 43 calculates an actual measurement value of an index item indicating the current operation state of the boiler 2 from the measurement value PV obtained from the sensor group 29, and uses the actual measurement value as a Bayesian network BN (see FIG. 3). ) As a result variable. Then, the estimated set value A3 is output as a cause variable of the Bayesian network BN. This estimated set value A3 means the value of the set item estimated from the current operation state of the boiler 2. The calculation method of inputting the result variable to the child node of the Bayesian network and outputting the cause variable of the parent node is well known, and thus detailed description thereof is omitted.

調整値導出部45は、推定設定値A3と、対目標設定値A2との差が大きい設定項目を選択する。ここで選択された設定項目を「選択設定項目」と称する。例えば、推定設定値A3と対目標設定値A2との差が所定の閾値よりも大きいものを選択設定項目としてもよい。また、推定設定値A3と対目標設定値A2との差が大きい順に並べたとき、順位が高い方から所定個数の設定項目を選出して選択設定項目としてもよい。そして、調整値導出部45は、選択設定項目の対目標設定値A2を、当該選択設定項目の調整値SV2として採用する。   The adjustment value deriving unit 45 selects a setting item having a large difference between the estimated setting value A3 and the target setting value A2. The setting item selected here is referred to as “selected setting item”. For example, an item having a difference between the estimated setting value A3 and the target setting value A2 that is greater than a predetermined threshold may be selected as a selection setting item. Further, when the estimated setting value A3 and the target setting value A2 are arranged in the descending order, a predetermined number of setting items may be selected from the ones with higher ranks as selection setting items. Then, the adjustment value deriving unit 45 employs the target setting value A2 of the selection setting item as the adjustment value SV2 of the selection setting item.

差分算出部47は、調整値導出部45から入力される調整値SV2と、設定項目入力部31から入力される作業者入力値SV1と、の差を取り、更に重みα(例えばαは、0≦α≦1の値)を乗じて調整入力値算出部33に送出する。前述したとおり、調整入力値算出部33は、作業者入力値SV1と、差分算出部47から渡されたα(SV2−SV1)との値と、を加算して調整入力値SV3を算出する。すなわち、調整入力値SV3は、
SV3=SV1+α(SV2−SV1)
で表される。このように、差分算出部47と調整入力値算出部33とを合わせて、入力値調整部51が構成される。すなわち、入力値調整部51は、作業者入力値SV1と調整値SV2との関数である調整入力値SV3を、ボイラ調節計27に渡す機能を有している。上記重みαの値は事前に設定され、例えば、コンピュータ装置25の記憶領域に記憶される。
The difference calculation unit 47 calculates a difference between the adjustment value SV2 input from the adjustment value deriving unit 45 and the worker input value SV1 input from the setting item input unit 31, and further calculates a weight α (for example, α is 0). (Value of ≦ α ≦ 1) and the result is sent to the adjustment input value calculation unit 33. As described above, the adjustment input value calculation unit 33 calculates the adjustment input value SV3 by adding the worker input value SV1 and the value of α (SV2−SV1) passed from the difference calculation unit 47. That is, the adjustment input value SV3 is
SV3 = SV1 + α (SV2-SV1)
It is represented by Thus, the input value adjustment unit 51 is configured by combining the difference calculation unit 47 and the adjustment input value calculation unit 33. That is, the input value adjustment unit 51 has a function of passing the adjustment input value SV3, which is a function of the worker input value SV1 and the adjustment value SV2, to the boiler controller 27. The value of the weight α is set in advance and stored in a storage area of the computer device 25, for example.

なお、調整値導出部45で選択設定項目として選出されなかった設定項目(非選択設定項目)については、入力値調整部51による調整は実行されない。従って、非選択設定項目については、作業者入力値SV1がそのままボイラ調節計27に入力される。   Note that the adjustment by the input value adjustment unit 51 is not executed for setting items (non-selection setting items) that are not selected as selection setting items by the adjustment value deriving unit 45. Therefore, for the non-selection setting item, the operator input value SV1 is input to the boiler controller 27 as it is.

図4に示すコンピュータ100は、本実施形態のコンピュータ装置25を構成するハードウエアの一例である。コンピュータ100は、CPUを具備しソフトウエアによる処理や制御を行なうサーバ装置、パーソナルコンピュータ等の各種データ処理装置を含む。コンピュータ100は、CPU101、主記憶装置であるRAM102及びROM103、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置104、ディスプレイ等の出力装置106、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール107、ハードディスク等の補助記憶装置108などを含むコンピュータシステムとして構成されている。   A computer 100 shown in FIG. 4 is an example of hardware constituting the computer device 25 of the present embodiment. The computer 100 includes a CPU and various data processing devices such as a server device that performs processing and control by software and a personal computer. The computer 100 includes a CPU 101, a RAM 102 and a ROM 103 which are main storage devices, an input device 104 such as a keyboard and a mouse which are input devices, an output device 106 such as a display, a communication module 107 which is a data transmission / reception device such as a network card, a hard disk, etc. The auxiliary storage device 108 is configured as a computer system.

図2に示すようなコンピュータ装置25の機能的な各構成要素は、図4に示すCPU101、RAM102等のハードウエア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU101の制御のもとで入力装置104、出力装置106、通信モジュール107を動作させるとともに、RAM102や補助記憶装置108におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、コントローラ23(図2)が備えるボイラ調節計27、調整入力値算出部33、設定項目入力部31も、コンピュータ100のようなハードウエアをプログラムに従って動作させることによりソフトウエア的に実現されてもよい。   Each functional component of the computer device 25 as shown in FIG. 2 is an input device under the control of the CPU 101 by loading predetermined computer software on the hardware such as the CPU 101 and the RAM 102 shown in FIG. 104, the output device 106, and the communication module 107 are operated, and data is read and written in the RAM 102 and the auxiliary storage device 108. Note that the boiler controller 27, the adjustment input value calculation unit 33, and the setting item input unit 31 included in the controller 23 (FIG. 2) are also realized by software by operating hardware such as the computer 100 according to a program. Also good.

続いて、図5を参照しながら、運転制御システム21で行われる処理について説明する。まず、目標値入力部37から作業者による目標値A1が入力されると共に、差分算出部47で使用する重み係数αが事前に入力設定される(S101)。次に、ベイジアンネットワーク推論部39が、センサ群29から測定値PVを取得し、差分算出部47が、設定項目入力部31から作業者入力値SV1を取得する(S103)。次に、ベイジアンネットワーク推論部39が、目標値A1と測定値PVとに基づいて調整値SV2を算出する(S105)。そして、差分算出部47及び調整入力値算出部33により調整入力値SV3が算出されボイラ調節計27に送出される(S107)。ボイラ調節計27では、調整入力値SV3を新たな設定値とし、センサ群29からの測定値PVに基づくフィードバック制御が行われる(S109)。その後、所定の終了条件が満たされるまで、上記S103〜S109の処理が繰り返される(S111)。   Next, processing performed by the operation control system 21 will be described with reference to FIG. First, the target value A1 by the operator is input from the target value input unit 37, and the weighting coefficient α used by the difference calculation unit 47 is input and set in advance (S101). Next, the Bayesian network inference unit 39 acquires the measurement value PV from the sensor group 29, and the difference calculation unit 47 acquires the operator input value SV1 from the setting item input unit 31 (S103). Next, the Bayesian network inference unit 39 calculates the adjustment value SV2 based on the target value A1 and the measured value PV (S105). Then, the difference calculation unit 47 and the adjustment input value calculation unit 33 calculate the adjustment input value SV3 and send it to the boiler controller 27 (S107). In the boiler controller 27, the adjustment input value SV3 is set as a new set value, and feedback control based on the measured value PV from the sensor group 29 is performed (S109). Thereafter, the processes of S103 to S109 are repeated until a predetermined end condition is satisfied (S111).

以上説明した運転制御システム21による作用効果について説明する。   The effect by the operation control system 21 demonstrated above is demonstrated.

この運転制御システム1によれば、基本的には、外部(作業者)から入力される設定項目の作業者入力値SV1に基づき、ボイラ調節計27が、ボイラ2の運転状態を示す指標項目の実測値と外部入力値SVとの比較に基づいて操作量MVを決定しボイラ2の操作を行う。ここで、上記の作業者入力値SV1を調整する手段として、運転制御システム1は、ベイジアンネットワーク推論部(調整値演算部)39と、入力値調整部51とを有している。ベイジアンネットワーク推論部39は、目標とすべき指標項目の目標値A1から、ベイジアンネットワーク演算によって、当該目標値A1を達成するための対目標設定値A2を算出する。また、指標項目の実際の実測値(測定値PVに由来)から、ベイジアンネットワーク演算によって、当該実測値に対応する推定設定値A3を算出する。そして、推定設定値A3と対目標設定値A2との差の大きさに基づいて設定項目の中から一部の設定項目を選択し、選択された選択設定項目については、対目標設定値A2を、調整値SV2とする。   According to this operation control system 1, basically, the boiler controller 27 is an index item indicating the operation state of the boiler 2 based on the worker input value SV <b> 1 of the setting item input from the outside (worker). The operation amount MV is determined based on the comparison between the actually measured value and the external input value SV, and the boiler 2 is operated. Here, the operation control system 1 includes a Bayesian network reasoning unit (adjustment value calculation unit) 39 and an input value adjustment unit 51 as means for adjusting the worker input value SV1. The Bayesian network inference unit 39 calculates a target set value A2 for achieving the target value A1 by Bayesian network calculation from the target value A1 of the index item to be targeted. Further, an estimated set value A3 corresponding to the actual measurement value is calculated from the actual actual measurement value (derived from the measurement value PV) of the index item by Bayesian network calculation. Then, some setting items are selected from the setting items based on the magnitude of the difference between the estimated setting value A3 and the target setting value A2, and the target setting value A2 is selected for the selected selection setting item. The adjustment value is SV2.

入力値調整部51は、作業者入力値SV1に対し上記の調整値SV2の影響を含ませた調整入力値SV3を、ボイラ調節計27への入力値とする。ここで、ベイジアンネットワークを用いた演算によれば、複数の指標項目の目標値A1を達成するための設定値(対目標設定値A2)を、組み合わせで最適化することができる。このように最適化された対目標設定値A2を調整値SV2とし、その調整値SV2によって作業者入力値SV1を調整しているので、結果として、運転制御システム21によれば、複数の設定項目によりボイラ2の複数の指標項目を最適化する制御が可能になる。   The input value adjustment unit 51 sets an adjustment input value SV3 including the influence of the adjustment value SV2 to the worker input value SV1 as an input value to the boiler controller 27. Here, according to the calculation using the Bayesian network, it is possible to optimize the set value (versus target set value A2) for achieving the target value A1 of the plurality of index items in combination. Since the target set value A2 optimized in this way is set as the adjustment value SV2, and the operator input value SV1 is adjusted by the adjustment value SV2, as a result, according to the operation control system 21, a plurality of setting items are set. Thus, it is possible to perform control for optimizing a plurality of index items of the boiler 2.

(第2実施形態)
図6を参照しながら、本発明の第2実施形態に係る運転制御システム221について説明する。なお、当該運転制御システム221において、第1実施形態の運転制御システム21と同一又は同等の構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
(Second Embodiment)
An operation control system 221 according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In addition, in the said operation control system 221, about the component same or equivalent to the operation control system 21 of 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and the overlapping description is abbreviate | omitted.

運転制御システム221のコントローラ223は調整入力値算出部33(図2参照)を備えておらず、設定項目入力部31で作業者から入力された作業者入力値SV1が、直接ボイラ調節計27に入力される。   The controller 223 of the operation control system 221 does not include the adjustment input value calculation unit 33 (see FIG. 2), and the operator input value SV1 input from the operator by the setting item input unit 31 is directly input to the boiler controller 27. Entered.

運転制御システム221のコンピュータ装置225は、差分算出部47(図2参照)に代えて、差分判定部(警告処理部)226と警告出力部(警告処理部)228とを有している。差分判定部226には、ベイジアンネットワーク推論部39からの選択設定項目の調整値SV2と、設定項目入力部31からの各設定項目の作業者入力値SV1とが入力される。ここで、調整値SV2の意味するところを考えると、当該調整値SV2は、目標値A1を達成するための適正な選択設定項目の設定値であると言える。よって、以下、ベイジアンネットワーク推論部39から出力される調整値SV2を、「適正設定値SV2」と称する。換言すれば、ベイジアンネットワーク推論部39は、指標項目の目標値A1を達成するための選択設定項目の適正設定値SV2を算出する適正設定値演算部としての機能を有している。   The computer device 225 of the operation control system 221 includes a difference determination unit (warning processing unit) 226 and a warning output unit (warning processing unit) 228 instead of the difference calculation unit 47 (see FIG. 2). The difference determination unit 226 receives the adjustment value SV2 of the selection setting item from the Bayesian network inference unit 39 and the operator input value SV1 of each setting item from the setting item input unit 31. Here, considering the meaning of the adjustment value SV2, it can be said that the adjustment value SV2 is a setting value of an appropriate selection setting item for achieving the target value A1. Therefore, hereinafter, the adjustment value SV2 output from the Bayesian network inference unit 39 is referred to as “appropriate setting value SV2”. In other words, the Bayesian network inference unit 39 has a function as an appropriate setting value calculation unit that calculates the appropriate setting value SV2 of the selection setting item for achieving the target value A1 of the index item.

差分判定部226は、各選択設定項目の中で、適正設定値SV2と作業者入力値SV1との差が所定の閾値を超えるようなものが存在する場合には、警告出力部228に対して発報信号を送出する。警告出力部228は、発報信号に応じて、作業者に対する警告を発する。ここで発せられる警告の手法としては、コンピュータ装置225に含まれるディスプレイモニタへの警告画面の表示や、スピーカからの警告音声の発音等が例として挙げられる。   The difference determination unit 226 determines whether the difference between the appropriate setting value SV2 and the worker input value SV1 exceeds a predetermined threshold among the selection setting items, with respect to the warning output unit 228. Send an alert signal. The warning output unit 228 issues a warning to the worker according to the notification signal. Examples of the warning technique issued here include display of a warning screen on a display monitor included in the computer device 225, pronunciation of warning sound from a speaker, and the like.

続いて、図7を参照しながら、運転制御システム21で行われる処理について説明する。まず、目標値入力部37から作業者による目標値A1が入力設定される(S201)。次に、ベイジアンネットワーク推論部39が、センサ群29から測定値PVを取得し、差分判定部226が、設定項目入力部31から作業者入力値SV1を取得する(S103)。次に、ベイジアンネットワーク推論部39が、目標値A1と測定値PVとに基づいて適正設定値SV2を算出する(S205)。   Next, processing performed by the operation control system 21 will be described with reference to FIG. First, the target value A1 by the operator is input and set from the target value input unit 37 (S201). Next, the Bayesian network inference unit 39 acquires the measurement value PV from the sensor group 29, and the difference determination unit 226 acquires the operator input value SV1 from the setting item input unit 31 (S103). Next, the Bayesian network inference unit 39 calculates an appropriate setting value SV2 based on the target value A1 and the measured value PV (S205).

差分判定部226が、適正設定値SV2と作業者入力値SV1との差を算出し(S207)、この差の値が所定の閾値を超えているか否かを判定する(S209)。S209でYesの判定がなされた場合には、差分判定部226が発報信号を送出し、警告出力部228が作業者に対する警告を発する(S211)。S209でNoの判定がなされた場合には発報信号処理は行われない。その後、所定の終了条件が満たされるまで、上記S203〜S211の処理が繰り返される(S213)。   The difference determination unit 226 calculates a difference between the appropriate setting value SV2 and the worker input value SV1 (S207), and determines whether or not the difference value exceeds a predetermined threshold value (S209). If the determination of Yes is made in S209, the difference determination unit 226 sends an alarm signal, and the warning output unit 228 issues a warning to the worker (S211). When No is determined in S209, the alarm signal processing is not performed. Thereafter, the processes of S203 to S211 are repeated until a predetermined end condition is satisfied (S213).

以上説明した運転制御システム221による作用効果について説明する。   The effect by the operation control system 221 demonstrated above is demonstrated.

この運転制御システム21によれば、基本的には、外部(作業者)から入力される設定項目の作業者入力値SV1に基づき、ボイラ調節計27が、ボイラ2の運転状態を示す指標項目の実測値と作業者入力値SV1との比較に基づいて操作量MVを決定しボイラ2の操作を行う。ここで、上記の作業者入力値SV1が適正でない場合に警告を発する手段として、上記運転制御システム221は、ベイジアンネットワーク推論部(適正設定値演算部)39と、警告処理部とを有している。ベイジアンネットワーク推論部39は、目標とすべき指標項目の目標値A1から、ベイジアンネットワークによって、当該目標値A1を達成するための対目標設定値A2を算出する。また、指標項目の実際の実測値(測定値PVに由来)から、ベイジアンネットワークによって、当該実測値に対応する推定設定値A3を算出する。そして、推定設定値A3と対目標設定値A2との差の大きさに基づいて設定項目の中から一部の設定項目を選択し、選択された選択設定項目については、対目標設定値を、適正設定値SV2とする。   According to this operation control system 21, basically, the boiler controller 27 is an index item indicating the operation state of the boiler 2 based on the worker input value SV <b> 1 of the setting item input from the outside (worker). The operation amount MV is determined based on the comparison between the actually measured value and the worker input value SV1, and the boiler 2 is operated. Here, as a means for issuing a warning when the worker input value SV1 is not appropriate, the operation control system 221 includes a Bayesian network inference unit (appropriate set value calculation unit) 39 and a warning processing unit. Yes. The Bayesian network inference unit 39 calculates a target setting value A2 for achieving the target value A1 by the Bayesian network from the target value A1 of the index item to be targeted. Further, an estimated set value A3 corresponding to the actual measurement value is calculated from the actual actual measurement value (derived from the measurement value PV) of the index item by the Bayesian network. Then, some setting items are selected from the setting items based on the difference between the estimated setting value A3 and the target setting value A2, and the target setting value is selected for the selected selection setting item. The appropriate setting value SV2.

警告処理部は、作業者入力値SV1を適正設定値SV2と比較し、その差が大きい場合に警告を発する。ここで、ベイジアンネットワークを用いた演算によれば、複数の指標項目の目標値A1を達成するための設定値(対目標設定値A2)を、組み合わせで最適化することができる。このように最適化された対目標設定値A2を適正設定値SV2とし、その適正設定値SV2を比較対象として作業者入力値SV1の適否を判定し警告を発することになるので、作業者は、複数の設定項目の適否について精度が高い情報を得ることができる。その結果、複数の設定項目について最適の値を設定することができ、ボイラ2の複数の指標項目を最適化する制御が可能になる。   The warning processing unit compares the worker input value SV1 with the appropriate set value SV2, and issues a warning when the difference is large. Here, according to the calculation using the Bayesian network, it is possible to optimize the set value (versus target set value A2) for achieving the target value A1 of the plurality of index items in combination. Since the target set value A2 optimized in this way is set as the appropriate set value SV2, and the appropriate set value SV2 is used as a comparison target, whether the worker input value SV1 is appropriate is determined and a warning is issued. It is possible to obtain highly accurate information regarding the suitability of a plurality of setting items. As a result, optimal values can be set for a plurality of setting items, and control for optimizing the plurality of index items of the boiler 2 becomes possible.

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形したものであってもよい。   Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and may be modified without changing the gist described in each claim.

2…循環流動層ボイラ、21,221…運転制御システム、27…ボイラ調節計(ボイラ調節部)、39…ベイジアンネットワーク推論部(設定値演算部、適正設定値演算部)、51…入力値調整部、226…差分判定部(警告処理部)、228…警告出力部(警告処理部)、A1…目標値、A2…対目標設定値、A3…推定設定値、BN…ベイジアンネットワーク、PV…測定値、MV…操作量、SV1…作業者入力値(外部入力値)、SV2…調節値、SV3…調整入力値。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 2 ... Circulating fluidized bed boiler, 21,221 ... Operation control system, 27 ... Boiler controller (boiler control part), 39 ... Bayesian network reasoning part (setting value calculating part, appropriate setting value calculating part), 51 ... Input value adjustment 226 ... difference determination unit (warning processing unit), 228 ... warning output unit (warning processing unit), A1 ... target value, A2 ... target setting value, A3 ... estimated setting value, BN ... bayesian network, PV ... measurement Value, MV ... manipulated variable, SV1 ... worker input value (external input value), SV2 ... adjustment value, SV3 ... adjustment input value.

Claims (2)

循環流動層ボイラの運転制御システムであって、
前記循環流動層ボイラの運転に関する複数の設定項目の各々の入力値と、前記循環流動層ボイラの運転状態を示す複数の指標項目の各々の実測値と、の比較に基づいて決定される操作量で前記循環流動層ボイラの操作を行うボイラ調節部と、
複数の前記設定項目から一部を選択すると共に、選択された選択設定項目の前記入力値を調整するための調整値を算出する調整値演算部と、
前記選択設定項目の外部から入力される値である外部入力値と、前記調整値演算部で得られた前記調整値と、の関数である調整入力値を、前記選択設定項目の前記入力値として前記ボイラ調節部に渡す入力値調整部と、
を備え、
前記調整値演算部は、
前記指標項目の各々の前記実測値を、前記設定項目の各々を親ノードとし前記指標項目の各々を子ノードとするベイジアンネットワークに入力して、前記設定項目の各々の推定設定値を算出し、
前記指標項目の各々の目標値を、前記ベイジアンネットワークに入力して、前記指標項目の前記目標値を達成するための前記設定項目の設定値を示す各々の対目標設定値を算出し、
前記推定設定値と前記対目標設定値との差の大きさに基づいて前記選択設定項目を選出すると共に、当該選択設定項目の前記対目標設定値を、当該選択設定項目の前記調整値とすることを特徴とする循環流動層ボイラの運転制御システム。
An operation control system for a circulating fluidized bed boiler,
A manipulated variable determined based on a comparison between input values of a plurality of setting items related to the operation of the circulating fluidized bed boiler and measured values of a plurality of index items indicating the operating state of the circulating fluidized bed boiler. A boiler adjusting unit for operating the circulating fluidized bed boiler,
An adjustment value calculation unit that selects a part from the plurality of setting items and calculates an adjustment value for adjusting the input value of the selected selection setting item;
An adjustment input value that is a function of an external input value that is a value input from the outside of the selection setting item and the adjustment value obtained by the adjustment value calculation unit is used as the input value of the selection setting item. An input value adjusting unit to be passed to the boiler adjusting unit;
With
The adjustment value calculator is
The measured value of each of the index items is input to a Bayesian network in which each of the setting items is a parent node and each of the index items is a child node, and an estimated setting value of each of the setting items is calculated.
Each target value of the index item is input to the Bayesian network, and each target setting value indicating a setting value of the setting item for achieving the target value of the index item is calculated.
The selection setting item is selected based on the magnitude of the difference between the estimated setting value and the target setting value, and the target setting value of the selection setting item is used as the adjustment value of the selection setting item. An operation control system for a circulating fluidized bed boiler.
循環流動層ボイラの運転制御システムであって、
前記循環流動層ボイラの運転に関する複数の設定項目の各々の入力値と、前記循環流動層ボイラの運転状態を示す複数の指標項目の各々の実測値と、の比較に基づいて決定される操作量で前記循環流動層ボイラの操作を行うボイラ調節部と、
複数の前記設定項目から一部を選択すると共に、選択された選択設定項目の適正な設定値を示す適正設定値を算出する適正設定値演算部と、
前記選択設定項目の外部から入力される値である外部入力値と、前記適正設定値演算部で得られた前記適正設定値と、の差が所定の閾値を超えるような前記設定項目が存在する場合には、警告を発する警告処理部と、
を備え、
前記適正設定値演算部は、
前記指標項目の各々の前記実測値を、前記設定項目の各々を親ノードとし前記指標項目の各々を子ノードとするベイジアンネットワークに入力して、前記設定項目の各々の推定設定値を算出し、
前記指標項目の各々の目標値を、前記ベイジアンネットワークに入力して、前記指標項目の前記目標値を達成するための前記設定項目の設定値を示す各々の対目標設定値を算出し、
前記推定設定値と前記対目標設定値との差の大きさに基づいて前記選択設定項目を選出すると共に、当該選択設定項目の前記対目標設定値を、当該選択設定項目の前記適正設定値とすることを特徴とする循環流動層ボイラの運転制御システム。

An operation control system for a circulating fluidized bed boiler,
A manipulated variable determined based on a comparison between input values of a plurality of setting items related to the operation of the circulating fluidized bed boiler and measured values of a plurality of index items indicating the operating state of the circulating fluidized bed boiler. A boiler adjusting unit for operating the circulating fluidized bed boiler,
An appropriate setting value calculating unit that selects a part from the plurality of setting items and calculates an appropriate setting value indicating an appropriate setting value of the selected selection setting item;
The setting item exists such that a difference between an external input value that is a value input from the outside of the selection setting item and the appropriate setting value obtained by the appropriate setting value calculation unit exceeds a predetermined threshold. A warning processing unit that issues a warning,
With
The appropriate set value calculator is
The measured value of each of the index items is input to a Bayesian network in which each of the setting items is a parent node and each of the index items is a child node, and an estimated setting value of each of the setting items is calculated.
Each target value of the index item is input to the Bayesian network, and each target setting value indicating a setting value of the setting item for achieving the target value of the index item is calculated.
The selection setting item is selected based on the magnitude of the difference between the estimated setting value and the target setting value, and the target setting value of the selection setting item is selected as the appropriate setting value of the selection setting item. An operation control system for a circulating fluidized bed boiler.

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