JP6475926B2 - プラント制御装置の制御ゲイン最適化システム - Google Patents

Description

本発明は、プラントの制御装置を構成するＰＩＤ制御器に対し、要求される制御特性が得られるように制御ゲインの最適値を評価し、評価した値を制御装置に設定する機能を有したプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムを対象とする。

火力発電プラントでは、ボイラの後段に蒸気タービンを配置する機器構成になっており、ボイラ出口蒸気である主蒸気温度の変動を抑制することが蒸気タービンの熱的負荷を低減する点で重要である。このため、ボイラには蒸気温度に応じて低温水のスプレイ噴射量を調整して温度変動を抑制するスプレイ装置が設置されている。

特に、プラントの負荷変化時には主蒸気温度が変動する。この変動を低減するのに有効な一つの方法は、主蒸気温度に関連するスプレイ制御系や燃料制御系の制御ゲインを最適化することである。制御ゲインはプラントの試運転時に調整されるが、近年は、試運転時間の削減要求により、ゲイン調整に時間的な余裕を割くことができない。また、試運転時にゲインを最適な状態に調整したとしても、運転時間の経過と共にプラントの特性が変化することにより、ゲインが本来の最適な状態から逸脱する。

以上に述べた背景から、プラントの運転データを基に、自動的に制御ゲインの最適値を算出するシステムが有効である。実際にプラントで得られた運転データを用いて、制御ゲインの最適値を算出する方法としては、例えば、特許文献１に記載された方法がある。この方法では、プラントのステップ応答を取得し、この応答データから経験式によってゲインの最適値を算出している。また、非特許文献１に記載されたＦＲＩＴ（Fictitious Reference Iterative Tuning）法は、ステップ応答などの運転データに対して、ユーザが目標となる応答（規範モデル）を定義することによりゲインを算出する。また、特許文献２では、プラントの応答を一般化出力の形で同定し、この出力が参照モデル（規範モデル）に近づくように各係数を調整することにより、ゲインを算出する。以上のように、プラントで得られた運転データから制御ゲインの最適値を計算する方法は複数提案されている。

また、ボイラの負荷変化時を対象に制御設定値を最適化するシステムとして、特許文献３に記載がある。これは、負荷変化に合わせて燃料や給水の操作指令信号に対して先行信号を加算する動的先行制御信号が最適化の対象である。つまり、制御ゲインに関する最適化ではない。

特開平10-116102号公報 特開2012-190364号公報 特開平7-167402号公報

金子修、吉田恭子、松本和之、藤井隆雄：１回の閉ループ実験データを用いた最小二乗法に基づく制御器パラメータチューニング−ＦＲＩＴの拡張、システム制御情報学会論文誌、18, 11, pp.400-409(2005)

火力プラントに限らず、ＰＩＤ制御器を用いた制御方式としてはフィードバック制御が一般的である。これは、制御対象となる計測値が設定値に追従するように、設定値偏差を入力として制御する方式である。

一方、ボイラなどの火力プラントの制御方式では、負荷変化時における制御性能を向上させるため、フィードバック制御とフィードフォワード制御を組み合わせて制御ロジックを構成しているケースが多い。ここでのフィードフォワード制御とは、各負荷に応じた最適な操作信号値をあらかじめ用意しておき、これをフィードバック制御が出力する操作信号に加算する制御ロジックである。さらに、負荷によるプラントの応答の違いを考慮し、ＰＩＤ制御ゲインを負荷によって変える可変ゲイン型の制御ロジックを組み込んでいるプラントもある。

以上のように、ボイラなどの火力プラントでは、主蒸気温度などの主要パラメータの変動を低減するために、フィードフォワード制御、また、可変ゲインを用いた制御ロジックが採用されているケースが多い。前記の公知例の場合、このような制御ロジックに対してゲインの最適値を計算するのは困難である。前記の公知例では、フィードフォワード制御信号を作成するための関数は最適化の対象となっていない。また、前記の公知例では、制御ゲインの最適化の結果としては、１組のゲインを算出するのみであり、負荷に応じて変化する可変ゲインの最適値を算出することはできない。

本発明の目的は、可変ゲインまたはフィードフォワード信号を有する制御ロジックを有するプラントの制御装置に対し、可変ゲインまたはフィードフォワード信号の最適値を求めることである。

前述の問題を鑑み、本発明のプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムは、制御ゲインが可変値を取るＰＩＤ制御器を有しフィードフォワード制御を行うプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、前記フィードフォワード制御の入力信号はプラント負荷であり、前記プラント制御装置のデータを取得するデータ取得部と、前記データ取得部で取得したデータを用いて制御の入力信号値ごとにフィードフォワード信号の最適値を計算する制御設定値決定部と、前記フィードフォワード信号の最適値が、前記フィードフォワード制御の入力信号値と対応させて格納されるデータベースと、を備え、前記プラント制御装置は、前記データベースの情報をもとに前記PID制御器に設定するゲイン値を算出する関数発生器と、前記データベースからの情報と前記負荷設定部の負荷指令をもとに、現在の制御の入力信号値に応じたフィードフォワード信号を演算する関数発生器と、を有し、前記PID制御器は操作信号を出力し、前記操作信号に前記フィードフォワード信号を演算する関数発生器の出力信号を加算することを特徴とする。

本発明になるシステムによれば、発電負荷などの運転条件によって変化するフィードフォワード信号、または、運転条件によって変化する可変ゲインを備えた制御器を有する制御ロジックに対し、制御ゲインの最適化、または、フィードフォワード信号の最適化を実施できる。これにより、制御装置の調整作業が効率化すると共に、プラントの制御性能が向上し、温度変動が低減するなどの安定した運転を実現できる。

本発明の第一実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムの構成。 負荷指令の変更方法を示す概念図。 制御ゲインの最適化に使用するデータを示す概念図。 制御設定値データベースに格納された制御ゲインのデータを示す概念図。 関数発生器によって負荷指令に応じた制御ゲインを演算する方法を示す概念図。 制御設定値データベースに格納されたフィードフォワード信号のデータを示す概念図。 関数発生器によって負荷指令に応じたフィードフォワード信号を演算する方法を示す概念図。 可変ゲインを設定するときの入出力装置の表示画面例。 フィードフォワード信号を設定するときの入出力装置の表示画面例。 本発明の第一実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムが対象とするプラントの機器構成を示す図。 本発明の第二実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムの構成。 制御ゲインの最適化に使用するデータを示す概念図。 本発明の第二実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムが対象とするプラントの機器構成を示す図。 本発明の第三実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムの構成。 本発明の第四実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムの構成。 本発明の第五実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムの構成。 本発明の第五実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムが対象とするプラントの機器構成を示す図。

本発明によるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムの構成について図面を参照して以下に説明する。

図１０は、本発明の実施例になる制御ゲイン最適化システムを適用するプラントの一例である。図は、コンバインド発電プラントにおける排熱回収ボイラを表している。コンバインド発電プラントは、ガスタービンの高温排ガスを利用して排熱回収ボイラで生成した高温蒸気を蒸気タービンに送る構成となっている。図に示す排熱回収ボイラにおいて、給水は先ず低圧節炭器１０１で加熱され、低圧ドラム１０２に送られる。低圧ドラムに入った水は下部に設置された低圧蒸発器１０３で加熱され、一部が蒸気になる。ここで生成した蒸気は低圧主蒸気として蒸気タービンに送られる。また、低圧ドラムの一部の水は昇圧ポンプで１１０で昇圧された後、高圧節炭器１０４で過熱され、高圧ドラム１０５に送られる。高圧ドラムに入った水は下部に設置された高圧蒸発器１０６で加熱されて全量が蒸気となり、高圧過熱器１０７に送られる。高圧過熱器で過熱昇温された蒸気は蒸気タービンへ送られる。

排熱回収ボイラの最終段に位置する高圧過熱器で過熱された蒸気は高圧主蒸気と呼ばれ、蒸気タービンの熱的負荷を抑えるためにスプレイ１１１によって一定温度に調整される。スプレイ１１１は、給水から分岐した低温水を昇圧ポンプ１０９で昇圧し、高圧過熱器入口で高温蒸気に噴霧する。このとき、スプレイの噴霧量は高圧主蒸気温度の計測センサ１０８が設定温度に追従するようにスプレイ弁１１２の開度を調整することで制御される。

本発明の実施例は、図１０に示す排熱回収ボイラのスプレイ流量の制御ロジックに適用した場合について説明する。

図１は、本発明の一実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムを示す図である。１が制御ゲイン最適化システムである。２がプラントの制御装置である。ただし、制御装置は本発明の処理に関連する部分のみを示している。３が制御ゲイン最適化システムの入出力装置を示す。

図１を参照して、本発明になる制御ゲイン最適化システムの対象となる制御装置２の構成を示す。本システムは、ＰＩＤ制御器を有するフィードバック制御系が対象であるが、特に、プラントの負荷指令によって制御設定値を変えている制御ロジックに対して有効である。図に示す制御ロジックは、制御変数となる蒸気温度をスプレイによって設定値に追従させる制御ロジックである。蒸気温度の設定値は、負荷指令を入力とする関数発生器２２によって決定される。ＰＩＤ制御器２３には、蒸気温度の設定値と測定値との偏差が入力され、偏差に応じたスプレイ弁開度の操作信号を出力する。ただし、本制御ロジックでは、ＰＩＤ制御器２３が出力する操作信号に、関数発生器２１が出力する操作信号を加算した信号をスプレイ弁の開度指令とする。関数発生器２１は、負荷指令を入力として、後述する制御ゲインデータベースに格納された計算結果を基に操作信号を出力する。ボイラプラントでは、負荷ごとに熱バランスの静特性が異なる。このため、スプレイに関しても蒸気温度が設定値に追従するときのスプレイ流量は負荷によって異なる。この点を踏まえ、負荷変化時には、蒸気温度の設定値偏差が発生する前に、あらかじめ負荷に応じた操作信号を加算しておく制御ロジックを採用している。このような制御ロジックをフィードフォワード制御と呼び、蒸気温度の計測値と設定値との偏差を用いたフィードバック制御とは区別される。フィードフォワード制御はフィードバック制御と共に使われることが多く、フィードフォワード制御が出力した操作信号に対し、フィードバック制御の出力で補正を加えて、制御変数(この場合は蒸気温度)の計測値を設定値に追従させる。

また、図１に示す制御装置２では、ＰＩＤ制御器２３の制御ゲインは固定値ではなく、関数発生器２５が負荷指令を入力として演算した値を使用する。したがって、ＰＩＤ制御器２３の制御ゲインは負荷によって変わる可変ゲインの機能を有する。関数発生器２５は、後述する制御ゲインデータベースに格納された計算結果を基にＰＩＤに制御器に設定するゲインの値を演算する。本実施例では、ＰＩＤ制御器を使用しているので、設定される制御ゲインは比例ゲイン、積分ゲイン、微分ゲインの３つで構成される。

以上に説明した機能をもつ制御装置が本実施例になる制御ゲイン最適化システムの対象となる。図１を参照しながら、制御ゲイン最適化システム１の処理方法を説明する。

制御ゲイン最適化システム１を構成する負荷設定部１１は、制御ゲインの最適化処理に使用するデータを取得するために、制御装置２の負荷指令を変更する。図２に負荷指令を変更したときの一例を示す。図では、負荷を２５％、５０％、７５％、１００％の順に段階的に変えている。ここで、２５％〜５０％の領域を負荷帯１、５０％〜７５％の領域を負荷帯２、７５％〜１００％の領域を負荷帯３とする。

制御ゲイン最適化システム１を構成するデータ取得部１２は、制御ゲインの最適化処理に使用する計測信号及び制御信号について、負荷設定部１１が負荷を変えたときのデータを取得する。例えば、図３に取得したデータを示している。図では、制御変数となる蒸気温度の計測値と設定値、制御ロジック内のフィードフォワード信号、スプレイ弁開度指令信号である。

次に、制御ゲイン最適化システム１を構成する制御設定値決定部１３が取得したデータを用いて制御ゲインの最適値を算出する。制御設定値決定部は、前記の図３で示した取得データを負荷帯ごとに分けて、各負荷帯における制御ゲインの最適値を算出する。

ゲインを算出するためのデータは、前記の図３で示したように、制御変数となる蒸気温度の設定値及び計測値、制御ロジック内のフィードフォワード信号、操作信号となるスプレイ弁開度指令信号のトレンドである。本発明になる装置において、制御設定値決定部が行う制御ゲインの最適値を算出するための手法は特に限定しない。本実施例では、ゲイン算出手法の例としてＦＲＩＴ法を適用したときの処理を説明する。ＦＲＩＴ法では、ユーザが制御変数の設定値R(t)から計測値Y(t)への応答に対して規範モデル(目標応答)となる伝達関数M(s)を定義する。sはラプラス演算子である。設定値から計測値への応答が規範モデルM(s)と等価となる制御ゲインを以下の手順で求める。

ＰＩＤ制御器の比例ゲインをKp、積分ゲインをKi、微分ゲインをKdとすると、制御器の伝達関数C(s)は以下の式で表せる。

C(s)を用いて、以下の式で表される疑似参照信号Rt(t)を計算する。

ここで、Y(t)は蒸気温度の計測値、F(t)は制御ロジック内のフィードフォワード信号、U(t)はスプレイ弁開度指令信号である。

疑似参照信号Rt(t)を入力としたときの規範モデルM(s)による出力Yt(t)は以下の式で表せる。

ここで、以下の評価関数Jを定義する。

非線形最適化処理により、評価関数Ｊが最小となるKp、Ki、Kdの組み合わせを求めたとき、これらの値が制御ゲインの最適値となる。

制御設定値決定部１３は、負荷帯ごとに制御ゲインの最適値を算出し、制御設定値データベース１４に格納する。図４は、制御設定値データベースの構成を示している。負荷帯ごとに比例ゲイン、積分ゲイン、微分ゲインの値を格納している。

図１に示すプラントの制御装置２において、関数発生器２５は、制御設定値データベース１４に格納された値を基に負荷指令に応じた制御器ゲインを演算する。図５は、関数発生器２５でのゲインの演算処理の概念を示している。関数発生器２５は、制御設定値データベースに格納された各負荷帯におけるゲインの最適値を用いて、内挿処理によって負荷指令に応じたゲインを演算する。ＰＩＤ制御器２３は、関数発生器２５が演算したゲインの値を取り込み処理を実施する。

以上が、可変ゲインを有するＰＩＤ制御器２３に対する制御ゲイン最適化システム１の処理内容である。

次に、フィードフォワード信号に対する最適化処理を説明する。

この処理において、制御設定値決定部１３は、データ取得部１２が取得したデータのうち、制御ロジック内の操作信号であるスプレイ弁開度指令値を使用する。前記の図３に示したスプレイ弁開度指令値のトレンドにおいて、負荷が２５％、５０％、７５％、１００％で整定した状態におけるスプレイ弁の開度指令値がフィードフォワード信号として適している。制御設定値決定部１３は、これを制御設定値データベース１４に格納する。

図６は、制御設定値データベース１４に格納されたフィードフォワード信号のデータを示している。負荷ごとにスプレイ弁開度指令値を格納している。関数発生器２１は、制御設定値データベース１４に格納された値を基に負荷指令に応じたフィードフォワード信号を演算する。図７は、関数発生器２１でのフィードフォワード信号の演算処理の概念を示している。関数発生器２１は、制御設定値データベースに格納された各負荷におけるフィードフォワード信号の最適値を用いて、内挿処理によって負荷指令に応じた信号値を演算する。

以上が、フィードフォワード信号を有する制御装置に対する制御ゲイン最適化システム１の処理内容である。

次に、本実施例になる装置の入出力装置３における表示画面について説明する。制御ゲインを修正する作業は、プラントに与える影響が大きいため、試運転作業員が算出されたゲインの妥当性を確認した上で、ゲインの修正処理が実施される。図８、及び図９は、作業員がゲインの妥当性を確認するための表示画面を示している。

図８は、可変ゲインに関する表示画面である。画面の最適化処理開始ボタンを押下すると、前述した制御ゲインの計算処理が実行される。処理が完了すると、制御ゲインの計算に用いたプラントデータである負荷指令、蒸気温度の設定値と計測値、スプレイ弁開度指令のトレンドが表示される。また、制御ゲインの現在設定値と計算値が比較して表示される。試運転作業員は、画面に表示されたデータを見て、計算された制御ゲインが妥当であるかを確認し、ゲイン変更ボタンを押下することにより、システムが計算した制御ゲインが制御装置に反映される。一方、図９は、フィードフォワード信号を作成するための関数に対する最適化の結果である。前記の図と同様に、関数値の現行値と計算値が比較して表示される。これらの表示されたデータを基に、試運転作業員は、システムが計算した関数値の妥当性を確認し、関数値変更ボタンを押下することにより、制御装置に反映させる。

本発明になる制御ゲイン最適化システムは、プラントの制御装置と接続され、プラントの負荷指令を変えたときのデータを取得して制御ゲインの最適値を算出し、算出した制御ゲインを制御装置に設定する機能を有している。このシステムの例では、制御ゲイン最適化システムはプラントの制御装置と接続してゲインの最適化処理を行っているが、シミュレータと接続しても同様の処理でゲインの最適化処理を実現できる。制御ゲインは、試運転で実際にプラントを動かして調整するが、出荷時にシミュレータを利用して制御装置に設定しておく制御ゲインの初期値を求めることがある。本発明になる制御ゲイン最適化システムを用いれば、シミュレータと接続することにより自動的に制御ゲインの最適値を算出することが可能になる。このとき、前記した図１における制御装置２がシミュレータとなる。

以上に説明したように、本発明になる制御ゲイン最適化システムは、可変ゲインまたはフィードフォワード信号を有する制御装置に対しても、プラントまたはシミュレータから取得したデータを用いて、制御ゲインまたはフィードフォワード信号の最適値を自動的に算出できる。さらに、算出した制御ゲインまたはフィードフォワード信号はプラントまたはシミュレータの制御装置に関数の形で自動的に設定することができる。

図１３は、本発明の実施例になる制御ゲイン最適化システムを適用するプラントの一例である。図は、石炭ボイラ発電プラントを示している。２０１が石炭ボイラであり、石炭ボイラで生成された高温の蒸気は高圧タービン２０２に送られる。高圧タービンの排気はボイラに戻されて再過熱された後、中圧タービン２０３に送られる。中圧タービンの排気は低圧タービン２０４に送られ、その排気は復水器に送られる。石炭ボイラ２０１への給水は、復水器から低圧給水過熱器２０５を通して、次いで、給水ポンプ２０７で昇圧された後、高圧給水過熱器２０６を通して供給される。低圧給水過熱器２０５、及び高圧給水過熱器２０６では、蒸気タービン２０２〜２０４からの抽気によって給水を加熱する。

給水ポンプ２０７は給水ポンプ駆動用の蒸気タービン２０８を動力源とする。給水ポンプ駆動用の蒸気タービン２０８も蒸気タービンからの抽気を利用する。給水ポンプ駆動用の蒸気タービン２０８に流れる蒸気の流量は蒸気流量調節弁２０９で調節され、これにより給水ポンプ２０７が吐出する給水流量が制御される。本実施例における制御ゲイン最適化の対象は、給水流量を制御する蒸気流量調節弁２０９とする。

図１１は、本発明の第二実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムを示す図である。ここでは、第一実施例と異なる処理のみを説明する。図において、最適化の対象となる制御装置２では、給水流量設定値を入力としてフィードフォワード信号と可変ゲインを演算する。第一実施例では負荷指令値を入力としていたが、本実施例のように負荷以外の信号を入力とする場合でも、本発明になる制御ゲイン最適化システムを適用することができる。

制御ゲイン最適化システム１を構成するデータ取得部１２は、制御ゲインの最適化処理に使用する計測信号及び制御信号について、負荷設定部１１が負荷を変えたときのデータを取得する。本実施例での取得したデータを図１２に示している。図では、制御変数となる給水流量の計測値と設定値、制御ロジック内のフィードフォワード信号、蒸気流量調節弁開度指令信号である。石炭ボイラ発電プラントでは、負荷が上昇するのに応じて給水流量も増えるため、負荷設定部１１が負荷を段階的に変えることで、給水流量も段階的に変わる。

以降の処理は同様であり、データ取得部１２が取得したデータを基に、制御設定値決定部１３が、給水流量の高流量域、中流量域、低流量域ごとに制御ゲインの最適値、及びフィードフォワード信号の最適値を算出し、制御設定値データベース１４へ出力する。

本実施例で説明したように、ＰＩＤ制御器の可変ゲイン、及び、フードフォワード信号を決定するための入力信号は、第一実施例で示したプラントの負荷のみならず、給水流量などの任意の信号に対して適用することができる。本実施例では入力信号として流量を選んで説明しているが、温度でも同様の処理で実現できる。

図１４は、本発明の第三実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムを示す図である。ここでは、第二実施例と異なる処理のみを説明する。図において、本実施例が第二実施例と異なるのは、制御ゲイン最適化システム１にプラントデータベース１５が設置されている点である。第一実施例がプラントの試運転時での使用を想定し、試運転作業員が入出力装置３を通して最適化処理を開始すると、プラントの負荷指令値が段階的に変更され、そのときのデータを基にゲインの最適値を計算する。一方、本実施例では、試運転終了後の通常運転時においてもプラントの計測信号及び制御信号をプラントデータベース１５に格納しておき、このデータを用いてゲインの最適値を計算する。プラントデータベースには起動停止時、負荷変更時におけるプラントデータが格納されており、データ取得部１２がプラントデータベースからゲインの最適化処理に必要なデータを取り出す。取り出すデータとしては、前記実施例において、システムがプラントの負荷を段階的に変えて最適化処理用のデータを取得したように、本実施例となるシステムにおいても運転中に負荷を段階的に変えたときのデータが適している。データ取得部１２は、このような運転をしているときのデータを検索する。次いで、制御設定値決定部１３がデータ取得部１２が取り出したデータを用いて制御ゲインを計算する。以降の処理は、実施例１と同様である。

本実施例によれば、通常運転時のプラントデータを蓄積しておき、蓄積されたデータを使用することで、試運転時のみならず、通常運転時においてもゲインの最適化処理が可能になる。さらに、様々な運転条件におけるプラントデータを蓄積し、これを利用してゲインの最適化処理を行うことで、学習機能を実現することができる。試運転時に制御ゲインを調整しても、プラントの経年劣化の影響により、ゲインの最適値は徐々に変化していく。本実施例になる装置では、通常運転時に蓄積されたプラントデータを使用するので、経年劣化にも対応できる。

図１５は、本発明の第四実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムを示す図である。ここでは、第三実施例と異なる処理のみを説明する。図において、本実施例が第三実施例と異なるのは、対象となる制御装置２においてＰＩＤ制御器２３の可変ゲインが設定値偏差で決定される点である。つまり、可変ゲインを演算する関数発生器２５は、設定値偏差を入力としている。

このような制御ロジックを有する制御装置に対しても、本発明になる制御ゲイン最適化システムでは、運転データを蓄積したプラントデータベース１５から、設定値偏差の大小に応じてデータを取り出し、制御設定値決定部１３がゲインの最適値を計算する。すなわち、設定値偏差が大きい状態におけるゲインの最適値、設定値偏差が小さい状態におけるゲインの最適値など、設定値偏差に応じた制御ゲインを評価できる。算出されたゲインは、制御設定値データベース１４に格納される。以降の処理は、前記の実施例と同様である。

本実施例によれば、ＰＩＤ制御器の可変ゲインが設定値偏差で決まる制御ロジックを有する制御装置に対しても、本発明になる制御ゲイン最適化システムを適用し、ゲインの最適値を算出することができる。

図１７は、本発明の実施例になる制御ゲイン最適化システムを適用するプラントの一例である。前記の実施例では、対象となるプラントは発電プラントであったが、本実施例では化学プラントとしている。

図は、排ガスから二酸化炭素を回収する設備を示している。この設備では、二酸化炭素を吸収する機能をもつ吸収液により、排ガスから二酸化炭素を取り出す。吸収液は約４０℃程度の低温状態で二酸化炭素を吸収し、約１００℃程度の高温状態で吸収した二酸化炭素を放出する特性をもつ。

排ガスは吸収塔３０１に送られ、吸収液と接することによりガス中の二酸化炭素を吸収液に溶け込ませる。二酸化炭素を取り込んだ吸収液はポンプ３０３によって、熱交換器３０４を通して加熱された後、再生塔３０２に送られる。再生塔３０２にはリボイラ３０７が設置されている。ポンプ３０９によって、再生塔３０２の吸収液がリボイラ３０７へ送られる。リボイラ３０７は外部からの高温蒸気を用いて、リボイラ内に実装された熱交換器で吸収液を加熱し、液温を１００℃以上にする。前記したように吸収液は１００℃以上になると、吸収した二酸化炭素を放出する性質をもつため、再生塔３０２で二酸化炭素が回収できる。二酸化炭素を放出した後の吸収液は、ポンプ３０５によって、熱交換器３０４に送られる。熱交換器では吸収液は約４０℃付近まで冷却された後、再び吸収塔３０１に送られ、排ガス中の二酸化炭素を吸収液に溶け込ませる。

以上に説明したプロセスによって、吸収液が吸収塔３０１と再生塔３０２の間を循環することにより排ガス中の二酸化炭素を連続的に回収することができる。

前述したリボイラ３０７では吸収液を外部の蒸気で加熱することにより、二酸化炭素が放出される温度域まで吸収液を昇温するが、あまり高温にすると吸収液が変質し、二酸化炭素を吸収する機能を失ってしまう。したがって、本設備では吸収液の温度管理が重要となる。このため、図に示す温度センサ３０６の計測値が設定値に追従するように、リボイラに送る高温蒸気の流量を流量調節弁３０８によって制御する。本実施例は、この制御ロジックを制御ゲイン最適化の対象とする。

図１６は、本発明の第五実施例であるプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムを示す図である。ここでは、第一実施例と異なる処理のみを説明する。

本設備では、吸収塔３０１と再生塔３０２を循環する吸収液の循環量は、処理する排ガスの量に応じて決まる。したがって、制御装置２では、排ガス処理量を入力としてフィードフォワード信号、及び可変ゲインの値を演算する。制御ゲイン最適化システム１の排ガス処理量設定部１６は、設備の排ガス処理量を段階的に変えるための信号を制御装置２に出力する。排ガス処理量が変わることにより、吸収液の循環量も変わり、それに応じてリボイラに送る高温蒸気の流量も変わる。

データ取得部１２は、排ガス処理の大小に応じたデータを取得し、制御設定値決定部１３が各条件での制御ゲインの最適値を算出する。算出したゲインの値は制御設定値データベース１４に格納される。以降の処理は、前記の実施例と同様であり、制御設定データベース１４に格納されている排ガス処理量に応じたフィードフォワード信号、及び制御ゲインの最適値データを用いて、関数発生器４１及び４５がフィードフォワード信号、及びゲインの値を演算する。以降の処理は、前記の実施例と同様である。

本実施例によれば、発電プラントのみならず、化学プラントに対しても本発明になる制御ゲイン最適化システムを適用し、フィードフォワード信号及び可変ゲインの最適化を自動的に行うことができる。

本発明になるシステムによれば、発電プラント、化学プラントを始めとするＰＩＤ制御器を有するプラント全般に利用できる。

１：制御ゲイン最適化システム、２：制御装置、３：入出力装置、１１：負荷設定部、１２：データ取得部、１３：制御設定値決定部、１４：制御設定値データベース、１５：プラントデータベース、２１：関数発生器、２２：関数発生器、２３：ＰＩＤ制御器、２４：駆動装置、２５：関数発生器

Claims (7)

1. 制御ゲインが可変値を取るPID制御器を有しフィードフォワード制御を行うプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、
   前記フィードフォワード制御の入力信号はプラント負荷であり、前記プラント制御装置の負荷指令値を変更する負荷設定部と、
   前記プラント制御装置のデータを取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部で取得したデータを用いて制御の入力信号値ごとにフィードフォワード信号の最適値を計算する制御設定値決定部と、
   前記フィードフォワード信号の最適値が、前記フィードフォワード制御の入力信号値と対応させて格納されるデータベースと、を備え、
   前記プラント制御装置は、前記データベースの情報をもとに前記PID制御器に設定するゲイン値を算出する関数発生器と、前記データベースからの情報と前記負荷設定部の負荷指令をもとに、現在の制御の入力信号値に応じたフィードフォワード信号を演算する関数発生器と、を有し、
   前記PID制御器は操作信号を出力し、前記操作信号に前記フィードフォワード信号を演算する関数発生器の出力信号を加算するプラント制御装置の制御ゲイン最適化システム。
2. 請求項１に記載のプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、
   前記フィードフォワード制御の入力信号値は流量、温度または制御設定値偏差であることを特徴とするプラント制御装置の制御ゲイン最適化システム。
3. 請求項１または２に記載のプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、
   プラントの負荷を段階的に変えるときは、最低負荷から定格負荷までの間を複数の負荷帯に区分し、各負荷帯において、負荷上昇または低下の操作を行い、次に、一定時間の負荷維持の操作を行うことを特徴とするプラント制御装置の制御ゲイン最適化システム。
4. 請求項３に記載のプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、
   最低負荷から定格負荷までの間を区分した複数の負荷帯に対し、各負荷帯で制御ゲインまたはフィードフォワード信号の最適値を計算することを特徴とするプラント制御装置の制御ゲイン最適化システム。
5. 請求項１から４の何れか１項に記載のプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、
   プラントデータが蓄積されるプラントデータベースを有し、
   前記データ取得部が、前記プラントデータベースからデータを取得することを特徴とするプラント制御装置の制御ゲイン最適化システム。
6. 請求項１から５の何れか１項に記載のプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、
   前記プラント制御装置はシミュレータであることを特徴とするプラント制御装置の制御ゲイン最適化システム。
7. 請求項１から６の何れか１項に記載のプラント制御装置の制御ゲイン最適化システムにおいて、
   表示画面に、前記プラント制御装置の処理に関連するプラントデータのトレンドと、該トレンドに対して処理を実施したときのデータ区分を併せて表示し、システムがデータ区分ごとに計算した制御設定値と、現在の制御設定値を比較して表示する信号を送信することを特徴とするプラント制御装置の制御ゲイン最適化システム。