JP7259963B2 - 制御システム - Google Patents

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Description

本開示は、制御システムに関する。
本開示は、２０１９年７月１６日に日本に出願された特願２０１９－１３０９２４号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
下記特許文献１には、火力発電所のボイラから排出される排気ガス中の窒素酸化物（ＮＯｘ）を除去する脱硝装置が開示されている。脱硝装置は、触媒を有する反応器に排ガスを導入し、還元剤（例えば、アンモニア（ＮＨ３））を用いて触媒の働きにより、排ガス内の窒素酸化物を無害な窒素（Ｎ２）と水（Ｈ２Ｏ）に分解する。
日本国特開２０１４－２１１２４９号公報
ボイラから排出される排気ガスの流量は、常に一定ではなく大きく変動する場合がある。そのため、火力発電所の運転員は、火力発電所から排出されるＮＯｘの濃度が規制値を超えないように、排ガス中に注入する還元剤の量（以下、「注入量」という。）を多めの値に設定することがある。そのため、過剰な量の還元剤が排出ガス中に注入される場合があり、排気ガスの流量が変動した場合であっても還元剤の注入量を適切に制御することが望まれている。
本開示は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、排気ガスの流量が変動した場合であっても還元剤の注入量を適切に制御可能な制御システムを提供することである。
本開示の第１の態様の制御システムは、火力発電設備内の石炭焚ボイラから脱硝装置内の脱硝反応器に向かう排ガス中に注入する還元剤の注入量を制御する制御システムであって、前記火力発電設備の運転データである第１運転データに基づいて、前記脱硝反応器に向かう前記排ガス中の窒素酸化物の濃度である第１濃度を予測する第１予測部と、前記第１予測部で予測された前記第１濃度の予測値に基づいて前記注入量を制御する制御装置と、を備え、前記第１運転データは、前記火力発電設備内に設けられている一つ以上の微粉炭機の運転データである第２運転データ及び一つ以上の微粉炭機の運転状況の変動が影響を及ぼす前記石炭焚ボイラの運転データである第３運転データの少なくともいずれかを含む。
本開示の第２の態様は、上記第１の態様の制御システムにおいて、前記火力発電設備は、複数の微粉炭機を備えており、前記第２運転データは、前記各微粉炭機の運転状況を示すデータを含む。
本開示の第３の態様は、上記第２の態様の制御システムにおいて、前記第２運転データは、前記複数の微粉炭機に供給される各石炭の供給量と前記各石炭の炭種と、をさらに含む。
本開示の第４の態様は、上記第１から第３の態様のいずれかの態様の制御システムが、過去に得られた前記第１運転データ及び前記第１濃度の計測値のデータセットを学習データとして機械学習することにより前記第１濃度の予測値を出力する予測モデルを構築する第１学習部を備え、前記第１予測部は、所定時刻の前記第１運転データを含むデータを、前記第１学習部で構築した前記予測モデルに入力することで、前記所定時刻から所定時間後の前記第１濃度を予測する。
本開示の第５の態様は、上記第１から第４の態様のいずれかの態様の制御システムにおいて、前記制御装置は、前記第１予測部で予測した前記第１濃度の窒素酸化物が前記脱硝装置に導入された場合に当該窒素酸化物の濃度を目標値以下に脱硝するために必要な前記還元剤の流量である第１の必要流量を算出する第１算出部と、前記第１算出部で算出された第１の必要流量に基づいて前記注入量を制御する制御部と、を備える。
本開示の第６の態様は、上記第１から第４の態様のいずれかの態様の制御システムが、前記脱硝反応器における脱硝反応に関する第４運転データに基づいて、前記脱硝反応器を通過した前記排ガス中の窒素酸化物の濃度である第２濃度を予測する第２予測部をさらに備え、前記制御装置は、前記第１予測部で予測した前記第１濃度の窒素酸化物が前記脱硝装置に導入された場合に当該窒素酸化物の濃度を目標値以下に脱硝するために必要な前記還元剤の流量である第１の必要流量を算出する第１算出部と、前記第２濃度の予測値と、前記目標値との差分値を求める減算器と、前記減算器で求められた前記差分値の窒素酸化物がすべて除去するために必要な前記還元剤の流量である第２の必要流量を算出する第２算出部と、前記第１の必要流量と前記第２の必要流量とを加算することで第３の必要流量を算出する加算器と、前記加算器で算出された第３の必要流量に基づいて前記注入量を制御する制御部と、を備える。
本開示の第７の態様は、上記第６の態様の制御システムが、過去に得られた前記第４運転データ及び前記第２濃度の計測値のデータセットを学習データとして機械学習することにより前記第２濃度の予測値を出力する第２予測モデルを構築する第２学習部を備え、前記第２予測部は、所定時刻の前記第４運転データを含むデータを、前記第２学習部で構築した前記第２予測モデルに入力することで、前記所定時刻から所定時間後の前記第２濃度を予測する。
以上説明したように、本開示によれば、排気ガスの流量が変動した場合であっても還元剤の注入量を適切に制御することができる。
第１の実施形態に係る制御システムを備える火力発電所１の概略構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る火力発電設備２及び制御システム３の概略構成図である。 第１の実施形態に係る予測装置５０の概略構成図である。 第１の実施形態に係る制御装置５１の概略構成図である。 第２の実施形態に係る制御システム３Ｂを備える火力発電所１Ｂの概略構成図である。 第２の実施形態に係る予測装置８０の概略構成図である。 第２の実施形態に係る制御装置９０の概略構成図である。 予測装置５０及び予測装置８０をコンピュータ等の情報処理装置で構成した場合のハードウェア構成の一例を示す図である。
以下、本実施形態に係る制御システムを、図面を用いて説明する。
図１は、第１の実施形態に係る制御システムを備える火力発電所１の概略構成の一例を示す図である。
火力発電所１は、火力発電設備２及び制御システム３を備える。
火力発電設備２は、石炭焚ボイラ５での燃料の燃焼により、石炭焚ボイラ５の内部に設置された伝熱管などを流れる流体を加熱して生成した蒸気を蒸気タービン（不図示）に供給して回転駆動させる。そして、火力発電設備２は、上記蒸気タービンの回転駆動によって発電機（不図示）を駆動させて発電電力を得る。
制御システム３は、火力発電設備２内の石炭焚ボイラ５から脱硝装置３１内の脱硝触媒に向かう排ガス中に注入する還元剤の注入量Ｆを制御する。
以下に、第１の実施形態に係る火力発電設備２の概略構成を、図２を用いて説明する。図２は、第１の実施形態に係る火力発電設備２及び制御システム３の概略構成図である。
図２に示すように、火力発電設備２は、複数の微粉炭供給装置４（微粉炭供給装置４－１～４－ｎ（ｎは二以上の整数））、石炭焚ボイラ５及び排ガス処理設備６を備える。ただし、火力発電設備２は、微粉炭供給装置４を一つのみ備えてもよい。
複数の微粉炭供給装置４－１～４－ｎは、石炭から微粉炭を製造し、当該微粉炭を石炭焚ボイラ５に燃料として供給する。各微粉炭供給装置４－１～４－ｎは、それぞれ同様の構成を備えているが、互いを区別する目的として、微粉炭供給装置４－１の各構成の符号の末尾に「－１」を付し、微粉炭供給装置４－２の各構成の符号の末尾に「－２」を付し、微粉炭供給装置４－ｎの各構成の符号の末尾に「－ｎ」を付して説明する場合がある。なお、複数の微粉炭供給装置４－１～４－ｎのそれぞれを区別しない場合には、単に「微粉炭供給装置４」と標記する。
以下に、第１の実施形態に係る微粉炭供給装置４の概略構成を説明する。
微粉炭供給装置４は、石炭バンカ１０、給炭機１１及び微粉炭機１２を備える。
石炭バンカ１０は、石炭を貯蔵する筒状の容器である。なお、第１の実施形態において、微粉炭供給装置４－１～４－ｎのそれぞれの石炭バンカ１０（１０－１～１０－ｎ）に貯蔵されている石炭の炭種は、それぞれ異なる。
給炭機１１は、石炭バンカ１０に貯蔵されている石炭を微粉炭機１２に供給する。例えば、給炭機１１は、石炭バンカ１０より供給された石炭を計量しながら所定量の石炭を微粉炭機１２に供給する。所定量（以下、「供給量」という。）は、火力発電設備２の負荷に応じて定められてもよい。なお、各給炭機１１－１～１１－ｎの供給量の情報は、制御システム３にも送信される。
微粉炭機１２は、給炭機１１から供給された石炭を粉砕して微粉炭を製造する。そして、微粉炭機１２は、生成した微粉炭を、一次空気を用いて石炭焚ボイラ５へ搬送する。一次空気は、周知の技術であるため、詳述な説明を省略するが、石炭焚ボイラ５の後段に設けられた空気予熱器（ＧＡＨ）により排ガスとの熱交換で予熱された空気である。一次空気は、一次空気ファンによって微粉炭機１２に供給される。すなわち、一次空気ファンは、微粉炭機１２－１～１２－ｎごとに設けられている。そして、各一次空気ファンは、対応する微粉炭機１２に対して一次空気を供給する。
各微粉炭機１２は、一次空気の流量（以下、「一次空気流量」という。）を計測する計測センサ（以下、「一次空気流量センサ」という。）を有し、一次空気流量センサで計測した一次空気流量の情報を制御システム３に有線又は無線で送信する。
石炭焚ボイラ５は、火炉２０、複数の燃焼装置２１、過熱器２２、再熱器２３及び節炭器２４を備える。
火炉２０は、垂直かつ筒状に設けられた炉壁によって構成され、燃料を燃焼させて燃焼熱を発生させる炉体である。火炉２０では、複数の燃焼装置２１によって燃料が燃焼されることで高温の燃焼ガス（排ガス）が発生する。
複数の燃焼装置２１は、複数の微粉炭機１２と一対一で接続している。複数の燃焼装置２１は、火炉２０に設置され、外気（燃焼用空気）及び燃料を取り込んで当該燃料を燃焼させることで排ガスを生成する。燃焼装置２１は、例えばバーナである。
具体的には、燃焼装置２１－１は、微粉炭機１２－１から一次空気及び微粉炭を取りこみ、燃焼用空気（二次空気）を上記空気予熱器から取りこみ、微粉炭を燃焼させることで排ガスを生成する。燃焼装置２１－２は、微粉炭機１２－２から一次空気及び微粉炭を取りこみ、燃焼用空気（二次空気）を上記空気予熱器から取りこみ、微粉炭を燃焼させることで排ガスを生成する。燃焼装置２１－ｎは、微粉炭機１２－ｎから一次空気及び微粉炭を取りこみ、燃焼用空気（二次空気）を上記空気予熱器から取りこみ、微粉炭を燃焼させることで排ガスを生成する。なお、各燃焼装置２１－１～２１－ｎは、周知である三次空気をさらに取り込んでもよい。
過熱器２２は、複数の伝熱管から構成されており、排ガスが有する燃焼熱を上記伝熱管内の水と熱交換させることにより水蒸気を発生させる熱交換器である。過熱器２２は、火炉２０内に設けられている。例えば、過熱器２２は、直列に設けられた一次過熱器、二次過熱器、及び最終過熱器を備える。なお、一次過熱器、二次過熱器、及び最終過熱器が配置される位置は、火炉２０内であって、排ガスが流通する経路である排気ガス流路１００内であれば、特に限定されない。なお、過熱器２２の段数については特に限定されない。
再熱器２３は、複数の伝熱管から構成されており、排ガスが有する燃焼熱を当該伝熱管内の蒸気と熱交換させることにより蒸気を過熱する熱交換器である。例えば、再熱器２３は、直列に設けられた一次再熱器、二次再熱器、及び最終再熱器を備える。なお、一次再熱器、二次再熱器、及び最終再熱器が配置される位置は、火炉２０内であって、排気ガス流路１００内であれば、特に限定されない。なお、再熱器２３の段数については特に限定されない。
節炭器２４は、複数の伝熱管から構成されており、排ガスが有する燃焼熱を当該伝熱管内の水と熱交換させる熱交換器である。節炭器２４は、復水器（不図示）から供給される水（復水）を、排ガスが有する燃焼熱で加熱する。節炭器２４で過熱された復水は、過熱器２２に供給され、過熱器２２にて上記蒸気に状態変化する。
排ガス処理設備６は、石炭焚ボイラ５から煙突（不図示）に向けて排出される排ガスを処理する設備であり、石炭焚ボイラ５と上記煙突とを結ぶ煙道２００に備えられている。排ガス処理設備６は、第１のＮＯｘ濃度計測部３０、脱硝装置３１、第２のＮＯｘ濃度計測部３２、貯蔵部３３及び調節弁３４を備える。
第１のＮＯｘ濃度計測部３０は、石炭焚ボイラ５から排出された排ガス、すなわち節炭器２４を通過した排ガス中の窒素酸化物（ＮＯｘ）の濃度（以下、「第１のＮＯｘ濃度」という。）を計測する。例えば、第１のＮＯｘ濃度計測部３０は、ＮＯｘセンサである。例えば、第１のＮＯｘ濃度計測部３０は、節炭器２４と脱硝装置３１との間に設けられており、脱硝装置３１に入る排ガス中におけるＮＯｘの濃度を第１のＮＯｘ濃度として計測する。そして、第１のＮＯｘ濃度計測部３０は、第１のＮＯｘ濃度の計測値を一定周期ごとに制御システム３に有線又は無線で送信する。なお、第１のＮＯｘ濃度は、本開示の「第１濃度」に相当する。
脱硝装置３１は、貯蔵部３３に貯蔵されている還元剤（例えば、アンモニア（ＮＨ３））が供給され、当該還元剤を用いて石炭焚ボイラ５から排出される排気ガス中のＮＯｘを除去する。
脱硝装置３１は、注入部４０及び脱硝反応器４１を備える。
注入部４０は、脱硝反応器４１の上流側に設けられている。注入部４０は、貯蔵部３３から供給された還元剤を、脱硝反応器４１の上流側を通る排ガス中に注入する。例えば、注入部４０は、排ガス中に還元剤を注入するための複数のノズルを備え、複数のノズルから排ガス中に還元剤を注入する。還元剤の注入量Ｆは、制御システム３により制御される。還元剤が注入された排ガスは、脱硝反応器４１に導入される。
脱硝反応器４１は、脱硝触媒を備えている。例えば、脱硝反応器４１は、アンモニアを還元剤としてＮＯｘを窒素に分解する選択触媒還元法（Selective catalytic reduction：SCR）によって脱硝を行う。ただし、脱硝反応器４１は、選択触媒還元法に限定されず、周知の方法によって脱硝してもよい。
注入部４０によって還元剤であるアンモニア（ＮＨ３）が注入された排ガスが脱硝触媒を通過するときに、以下の化学反応式に従って、ＮＯｘとＮＨ３とが反応し、無害な窒素（Ｎ２）と水蒸気（Ｈ２Ｏ）に分解される。
４ＮＯ＋４ＮＨ３＋Ｏ２→４Ｎ２＋６Ｈ２Ｏ
ＮＯ＋ＮＯ２＋２ＮＨ３→２Ｎ２＋３Ｈ２Ｏ
第２のＮＯｘ濃度計測部３２は、脱硝反応器４１を通過した後の排ガス中のＮＯｘの濃度（以下、「第２のＮＯｘ濃度」という。）を計測する。例えば、第２のＮＯｘ濃度計測部３２は、ＮＯｘセンサである。例えば、第２のＮＯｘ濃度計測部３２は、脱硝装置３１の下流側に設けられており、脱硝装置３１で脱硝された後の排ガス中におけるＮＯｘの濃度を第２のＮＯｘ濃度として計測する。そして、第２のＮＯｘ濃度計測部３２は、第２のＮＯｘ濃度の計測値を一定周期ごとに制御システム３に有線又は無線で送信する。なお、第２のＮＯｘ濃度は、本開示の「第２濃度」に相当する。
貯蔵部３３は、上記還元剤としてのアンモニア（ＮＨ３）を貯蔵している。ただし、還元剤は、アンモニアに限定されず、ＮＯｘを還元できれば、アンモニア以外の還元剤（例えば、尿素）であってもよい。
調節弁３４は、貯蔵部３３から注入部４０に還元剤を供給するための流路の途中に設けられており、弁開度が制御システム３により制御される。すなわち、制御システム３により制御される調節弁３４の弁開度によって貯蔵部３３から注入部４０に供給される還元剤の流量、すなわち還元剤の注入量Ｆが制御される。
次に、第１の実施形態に係る制御システム３の構成について、説明する。
制御システム３は、予測装置５０及び制御装置５１を備える。
予測装置５０は、コンピュータ等の情報処理装置である。例えば、予測装置５０は、ＣＰＵ又はＭＰＵなどのマイクロプロセッサ、ＭＣＵなどのマイクロコントローラ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージ、入出力インターフェースを備えてもよい。
予測装置５０は、火力発電設備２の運転データである第１運転データに基づいて、脱硝反応器４１に向かう排ガス中のＮＯｘの濃度、すなわち第１のＮＯｘ濃度を予測する。第１運転データとは、火力発電設備２の各所に設置した各種センサなどから得られた測定データや当該測定データが加工されたデータ（以下、「加工データ」という。）であって、第１のＮＯｘ濃度よりも先行して変動するデータである。第１運転データは、当然のことながら、第１のＮＯｘ濃度の計測値を含んでいない。加工データとは、例えば、正規化や標準化された値であってもよいし、最大値や最小値であってもよい。また、加工データは、積算値やフィルタリングされた値であってもよい。
ここで、第１運転データは、火力発電設備２内に設けられている一つ以上の微粉炭機１２の運転データ（以下、「第２運転データ」という。）及び一つ以上の微粉炭機１２の運転状況の変動が影響を及ぼす石炭焚ボイラ５の運転データ（以下、「第３運転データ」という。）のうち、少なくともいずれかを含む。微粉炭機１２の運転状況とは、微粉炭機１２の運転の起動、運転の停止及び運転状態の変動の少なくともいずれかを含んでいればよく、全てを含んでもよい。これらの微粉炭機１２の運転状況の変動は、微粉炭機１２の出力、すなわち微粉炭機１２から石炭焚ボイラ５に供給される燃料（微粉炭）の流量や一次空気の流量が変動し、石炭焚ボイラ５の運転データに影響を及ぼす。
本実施形態では、火力発電設備２は、複数の微粉炭機１２－１～１２－ｎを備えている。したがって、第１の実施形態に係る第２運転データは、各微粉炭機１２－１～１２－ｎの運転データである。なお、第１運転データは、第２運転データ及び第３データのいずれかを含んでいればよく、第１運転データが第２運転データであってもよいし、第１運転データが第３運転データであってもよいし、第１運転データが第２運転データ及び第３データであってもよい。
第２運転データは、第１のＮＯｘ濃度の計測値よりも先行して変動する変数または先行して制御される制御パラメータであって、石炭焚ボイラ５の前段のプロセスに起因するデータである。具体的には、第２運転データは、各微粉炭機１２－１～１２－ｎの運転状況を示すデータ（以下、「運転状況データ」という。）である。運転状況データは、起動データ、停止データ及び出力データの全てを含むデータであってもよいし、少なくともいずれかを含むデータであってもよい。起動データは、微粉炭機１２が起動したか否かを示すデータである。停止データは、微粉炭機１２が停止したか否かを示すデータである。出力データは、微粉炭機１２の出力の変動を示すデータである。例えば、運転状況データは、一次空気流量のデータであってもよいし、一次空気ファンの駆動電流のデータであってもよい。例えば、出力データは、微粉炭機１２から石炭焚ボイラ５に供給される微粉炭の流量や一次空気流量の計測データであってもよいし、微粉炭の流量や一次空気流量と相関のあるデータ（以下、「相関データ」という。）であってもよい。例えば、相関データは、一次空気ファンの駆動電流のデータであってもよい。また、相関データは、各微粉炭機１２－１～１２－ｎに供給される各石炭の供給量及び各石炭の炭種の情報を含んでもよい。
第３運転データは、第１のＮＯｘ濃度の計測値よりも先行して変動する変数または先行して制御される制御パラメータであって、石炭焚ボイラ５の前段のプロセスに起因して変動する石炭焚ボイラ５の運転データである。例えば、第３運転データは、第２運転データが変動したことに起因して変動する石炭焚ボイラ５の運転データである。ここで、本実施形態では。微粉炭機１２から石炭焚ボイラ５に供給される燃料（微粉炭）の流量や一次空気の流量は、第２運転データに含まれるが、石炭焚ボイラ５に供給されるものであるという観点から石炭焚ボイラ５の運転データ、すなわち、第３運転データに含まれるとしてもよい。例えば、第３運転データは、微粉炭流量や搬送用空気流量に関するデータである。
以下に、第１の実施形態に係る予測装置５０の構成について、図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態に係る予測装置５０の概略構成図である。
図３に示すように、予測装置５０は、学習部６０及び予測部６１を備える。なお、学習部６０及び予測部６１は、一つの装置として一体で構成されてもよいし、別体で構成されてもよい。学習部６０は、本開示の「第１学習部」に相当する。予測部６１は、本開示の「第１予測部」に相当する。
学習部６０は、過去に得られた第１運転データ及び第１のＮＯｘ濃度の計測値のデータセットを学習データとして用いて機械学習することにより、第１運転データから第１のＮＯｘ濃度を予測する予測モデル（学習モデル）を構築する。すなわち、学習部６０は、学習データから第１運転データと第１のＮＯｘ濃度との関係を機械学習することにより予測モデルを構築する。したがって、この予測モデルは、第１運転データが入力されると第１のＮＯｘ濃度の予測値を出力する。なお、第１運転データは、上述したように、第１のＮＯｘ濃度と相関関係又は因果関係を持つ運転データである。なお、例えば、上記予測モデルは、いわゆるニューラルネットワークである。
上記学習データは、複数の微粉炭機１２－１～１２－ｎのうち、一つ以上の微粉炭機１２の運転状況が変化した時刻から所定時間Δｔだけ経過するまでの第１運転データ及び第１のＮＯｘ濃度の計測値のデータセットを含んでいる。微粉炭機１２の運転状況の変化とは、例えば、微粉炭機１２が起動したときや微粉炭機１２が停止したとき、微粉炭機１２の出力が所定値以上変動したとき等である。上記所定時間Δｔとは、上記運転状況が変化してから、当該変化によって第１のＮＯｘ濃度が変化するまでの時間である。
予測部６１は、学習部６０が構築した予測モデル（学習済みモデル）を、学習部６０から取得する。そして、予測部６１は、学習データではない第１運転データから学習済みモデルにより第１のＮＯｘ濃度を予測する。具体的には、予測部６１は、所定時刻ｔ１の第１運転データを含むデータを学習済みモデルに入力することで、所定時刻ｔから所定時間Δｔ後の時刻ｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）の第１のＮＯｘ濃度を予測する。
予測部６１は、予測した第１のＮＯｘ濃度の予測値を制御装置５１に出力する。
制御装置５１は、コンピュータ等の情報処理装置である。例えば、制御装置５１は、ＣＰＵ又はＭＰＵなどのマイクロプロセッサ、ＭＣＵなどのマイクロコントローラ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージ、入出力インターフェースを備えてもよい。
制御装置５１は、予測部６１で予測された第１のＮＯｘ濃度の予測値に基づいて、調節弁３４の弁開度を制御することで、還元剤であるアンモニアの注入量Ｆを制御する。
以下に、第１の実施形態に係る制御装置５１の構成について説明する。図４は、第１の実施形態に係る制御装置５１の概略構成図である。
図４に示すように、制御装置５１は、算出部７０及び制御部７１を備える。
算出部７０は、予測部６１で予測された第１のＮＯｘ濃度の予測値と同一の濃度のＮＯｘが脱硝装置３１に導入された場合に、脱硝装置３１で規制値ＲｔｈまでＮＯｘの濃度を脱硝するために必要なアンモニア（還元剤）の流量（以下、「必要流量」という。）を求める。規制値Ｒｔｈは、第２のＮＯｘ濃度の目標値である。この規制値Ｒｔｈは、予め制御装置５１内の記憶部（不図示）に格納されていてもよい。また、制御装置５１は、外部装置から規制値Ｒｔｈを受信してもよい。
上記必要流量は、公知の方法を用いることにより算出することができるため、具体的な説明は省略するが、算出部７０は、節炭器２４の出口の排ガスの流量と、節炭器２４の出口のＮＯｘ濃度（第１のＮＯｘ濃度の予測値）に基づいて排ガス中のＮＯｘ総量を算出する。なお、節炭器２４の出口の排ガスの流量は、予測値であってもよいし、計測値であってもよい。次に、算出部７０は、酸素濃度６％に換算した場合の節炭器２４の出口のＮＯｘ濃度と、脱硝装置３１の出口のＮＯｘの設定値（上記規制値）に基づいて、脱硝率を満たすためのＮＯｘ量に対する還元剤の量のモル比を求める。そして、算出部７０は、ＮＯｘ総量とモル比とを乗算することで還元剤の必要流量を求める。
制御部７１は、注入部４０の注入量Ｆが、算出部７０で算出された還元剤の必要流量になるように調節弁３４の弁開度を制御する。
次に、第１の実施形態に係る制御システム３の動作の流れについて説明する。
予測装置５０は、所定時刻ｔ１の第１運転データを含むデータを学習済みモデルに入力することで、所定時刻ｔから所定時間Δｔ後の時刻ｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）の第１のＮＯｘ濃度を予測する。所定時刻ｔ１の第１運転データを含むデータとは、所定時刻ｔ１の第１運転データを含んでいればよく、所定時刻ｔ１以前の時刻の第１運転データをさらに含んでもよい。ここで、第１運転データは、各微粉炭機１２－１～１２－ｎの運転データである第２運転データを含んでいる。第２運転データは、第１のＮＯｘ濃度の計測値よりも先行して変動する変数または先行して制御される制御パラメータであって、各微粉炭機１２－１～１２－ｎの運転状況を示す運転状況データである。したがって、第２運転データは、複数の微粉炭機１２－１～１２－ｎのうち、どの微粉炭機１２が起動したのか又はどの微粉炭機１２が停止したのかを把握可能な情報を含んでいる。
複数の微粉炭機１２－１～１２－ｎのうち、微粉炭機１２－１のみが停止している定常状態において、微粉炭機１２－１が起動した場合には、排ガス量が増大して、所定時間Δｔ後に第１のＮＯｘ濃度が増大する。すなわち、微粉炭機１２の起動や停止は、排ガスの流量が大きく変動する要因であり、換言すれば、第１のＮＯｘ濃度が大きく変動する要因である。そのため、予測装置５０は、第２運転データの計測値と第１のＮＯｘ濃度の計測値との関係を機械学習することにより予測モデルを構築し、その構築した予測モデルを用いて所定時間後の時刻ｔ２の第１のＮＯｘ濃度を予測する。これにより、予測装置５０は、排ガスの流量が大きく変動した場合であっても、第１のＮＯｘ濃度を正確に予測することができる。
予測装置５０は、時刻ｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）の第１のＮＯｘ濃度の予測値を制御装置５１に出力する（ステップＳ１０２）。
制御装置５１は、時刻ｔ２の第１のＮＯｘ濃度の予測値に基づいて、時刻ｔ２における還元剤の必要流量を求め、注入部４０の注入量Ｆが当該必要流量になるように調節弁３４の弁開度を制御する。
上述したように、第１の実施形態に係る制御システム３は、火力発電設備２内に設けられている一つ以上の微粉炭機１２の運転データである第２運転データ及び一つ以上の微粉炭機の運転状況の変動が影響を及ぼす前記石炭焚ボイラの運転データである第３運転データの少なくともいずれかに基づいて第１のＮＯｘ濃度を予測し、その予測値に基づいて還元剤の注入量Ｆを制御する。
このような構成により、制御システム３は、排気ガスの流量の変動要因である微粉炭機１２の運転状況を考慮して第１のＮＯｘ濃度を予測することができ、還元剤の注入量Ｆを適切に制御することができる。
さらに、制御システム３は、第２運転データの計測値及び第３運転データの少なくともいずれかを含む第１運転データの計測値と第１のＮＯｘ濃度の計測値との関係を機械学習することにより予測モデルを構築し、その構築した予測モデルを用いて所定時間後の時刻ｔ２の第１のＮＯｘ濃度を予測してもよい。
このような構成により、制御システム３は、排気ガスの流量の変動要因である微粉炭機１２の運転状況を考慮して第１のＮＯｘ濃度をより正確に予測することができる。
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る制御システム３Ｂについて説明する。図５は、第２の実施形態に係る制御システム３Ｂを備える火力発電所１Ｂの概略構成図である。第２の実施形態に係る火力発電所１Ｂは、第１の実施形態と比較して、制御システムＢの構成が異なる点で相違し、その他の構成については第１の実施形態と同様である。なお、図面において、同一又は類似の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省く場合がある。
火力発電所１Ｂは、火力発電設備２及び制御システム３Ｂを備える。
制御システム３Ｂは、火力発電設備２内の石炭焚ボイラ５から脱硝装置３１内の脱硝触媒に向かう排ガス中に注入する還元剤の注入量Ｆを制御する。
以下において、第２の実施形態に係る制御システム３Ｂの構成について説明する。
制御システム３Ｂは、予測装置５０、予測装置８０及び制御装置９０を備える。なお、予測装置５０及び予測装置８０は、一つの情報処理装置として一体で構成されていてもよいし、別体で構成されてもよい。
予測装置８０は、コンピュータ等の情報処理装置である。例えば、予測装置８０は、ＣＰＵ又はＭＰＵなどのマイクロプロセッサ、ＭＣＵなどのマイクロコントローラ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージ、入出力インターフェースを備えてもよい。
予測装置８０は、脱硝装置３１における脱硝反応に関するデータを含む第４運転データに基づいて、脱硝反応器４１を通過した後の排ガス中のＮＯｘの濃度、すなわち第２のＮＯｘ濃度を予測する。第４運転データは、発電設備２の各所に設置した各種センサなどから得られた測定データや当該測定データの加工データを含んでもよい。例えば、第４運転データは、脱硝反応器４１内の温度の計測値、還元剤の濃度の計測値、注入量Ｆ及び第１のＮＯｘ濃度の計測値の少なくともいずれかを含み、すべてを含んでもよい。また、第４運転データは、脱硝触媒の特性データをさらに含んでもよい。ただし、第４運転データは、第２運転データや第３運転データを含まなくてもよい。
以下に、第２の実施形態に係る予測装置８０の構成について、図６を用いて説明する。図６は、第２の実施形態に係る予測装置８０の概略構成図である。
図６に示すように、予測装置８０は、学習部８１及び予測部８２を備える。なお、学習部８１及び予測部８２は、一つの装置として一体で構成されてもよいし、別体で構成されてもよい。学習部８１は、本開示の「第２学習部」に相当する。予測部８２は、本開示の「第２予測部」に相当する。
学習部８１は、第１の実施形態に係る制御システム３で還元剤の注入量Ｆを制御している場合に得られた第４運転データ及び第２のＮＯｘ濃度の計測値のデータセットを学習データとして用いて機械学習することにより、第４運転データから第２のＮＯｘ濃度を予測する予測モデル（学習モデル）を構築する。このように、第４運転データは、第１の実施形態に係る制御システム３で還元剤の注入量Ｆを制御している場合に得られた脱硝装置３１における脱硝反応に関するデータである。
なお、以下において、説明が煩雑になることを防ぐ目的として、学習部６０が構築する予測モデル（学習モデル）を第１予測モデルと称し、学習部８１が構築する予測モデル（学習モデル）を第２予測モデルと称する。すなわち、上述した第１の実施形態において学習部６０が構築する予測モデル（学習モデル）は、第２の実施形態において学習部６０が構築する第１予測モデルに相当する。
第４運転データは、上述したように、第２のＮＯｘ濃度と相関関係又は因果関係を持つデータである。したがって、学習部８１は、学習データから第４運転データと第２のＮＯｘ濃度との関係を機械学習することにより第２予測モデルを構築する。第２予測モデルは、第４運転データが入力されると第２のＮＯｘ濃度の予測値を出力する。なお、例えば、上記第２予測モデルは、いわゆるニューラルネットワークである。
予測部８２は、学習部８１が構築した第２予測モデル（学習済みモデル）を、学習部８１から取得する。そして、予測部８２は、学習データではない第４運転データから第２予測モデル（学習済みモデル）により第２のＮＯｘ濃度を予測する。具体的には、予測部８２は、所定時刻ｔ１の第４運転データを含むデータを学習済みモデルに入力することで、所定時刻ｔから所定時間Δｔ後の時刻ｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）の第２のＮＯｘ濃度を予測する。
予測部８２は、予測した第２のＮＯｘ濃度の予測値を制御装置９０に出力する。
制御装置９０は、コンピュータ等の情報処理装置である。例えば、制御装置９０は、ＣＰＵ又はＭＰＵなどのマイクロプロセッサ、ＭＣＵなどのマイクロコントローラ、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージ、入出力インターフェースを備えてもよい。
以下に、第２の実施形態に係る制御装置９０の構成について、図７を用いて説明する。図７は、第２の実施形態に係る制御装置９０の概略構成図である。
図７に示すように、制御装置９０は、算出部７０（第１算出部）、減算器９１、算出部９２（第２算出部）、加算器９３及び制御部９４を備える。
算出部７０は、第１の実施形態で説明した通り、予測部６１で予測された第１のＮＯｘ濃度の予測値と同一の濃度のＮＯｘが脱硝装置３１に導入された場合に、脱硝装置３１で規制値ＲｔｈまでＮＯｘの濃度を脱硝するために必要な還元剤の必要流量を求める。なお、以下において、説明が煩雑になることを防ぐ目的として、算出部７０が算出した還元剤の必要流量を第１の必要流量と称する。規制値Ｒｔｈは、予め制御装置９０内の記憶部（不図示）に格納されていてもよい。また、制御装置９０は、外部装置から規制値Ｒｔｈを受信してもよい。
算出部７０は、第１の必要流量を加算器９３に出力する。
減算器９１は、予測部８２で予測された第２のＮＯｘ濃度の予測値と、規制値Ｒｔｈとの差分値（以下、「ＮＯｘ差分」という。）を求める。そして、減算器９１は、求めたＮＯｘ差分を算出部９２に出力する。
算出部９２は、減算器９１で求められたＮＯｘ差分がすべて除去されるために必要な還元剤の流量である第２の必要流量を算出する。すなわち、第２の必要流量は、ＮＯｘ差分と同一の濃度のＮＯｘが脱硝装置３１に導入された場合に、そのＮＯｘを脱硝装置３１ですべて脱硝するために必要な還元剤の流量である。
算出部９２における第２の必要流量の算出方法は、算出部７０における第１の必要流量の算出方法と同様である。
例えば、算出部９２は、節炭器２４の出口の排ガスの流量と、節炭器２４の出口のＮＯｘ濃度（ＮＯｘ差分）に基づいて排ガス中のＮＯｘ総量を算出する。なお、節炭器２４の出口の排ガスの流量は、予測値であってもよいし、計測値であってもよい。次に、算出部９２は、酸素濃度６％に換算した場合の節炭器２４の出口のＮＯｘ濃度と、脱硝装置３１の出口のＮＯｘの設定値（上記規制値Ｒｔｈ）に基づいて、脱硝率を満たすためのＮＯｘ量に対する還元剤の量のモル比を求める。そして、算出部９２は、ＮＯｘ総量とモル比とを乗算することで還元剤の第２の必要流量を求める。
算出部９２は、算出した第２の必要流量を加算器９３に出力する。
加算器９３は、第１の必要流量と第２の必要流量とを加算することで第３の必要流量を求める。そして、加算器９３は、第３の必要流量を制御部９４に出力する。
制御部９４は、加算器９３で算出された第３の必要流量に基づいて注入量Ｆを制御する。具体的には、制御部９４は、注入部４０の注入量Ｆが、加算器９３で算出された第３の必要流量になるように調節弁３４の弁開度を制御する。
次に、第２の実施形態に係る制御システム３Ｂの動作の流れについて説明する。
予測装置５０は、所定時刻ｔ１の第１運転データを含むデータを第１予測モデル（学習済みモデル）に入力することで、所定時刻ｔから所定時間Δｔ後の時刻ｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）の第１のＮＯｘ濃度を予測する。予測装置５０は、予測した時刻ｔ２の第１のＮＯｘ濃度の予測値を制御装置９０に出力する。
予測装置８０は、所定時刻ｔ１の第４運転データを含むデータを第２予測モデル（学習済みモデル）に入力することで、時刻ｔ２の第２のＮＯｘ濃度を予測する。所定時刻ｔ１の第４運転データを含むデータとは、所定時刻ｔ１の第４運転データを含んでいればよく、所定時刻ｔ１以前の時刻の第４運転データをさらに含んでもよい。
ここで、第２予測モデルは、第４運転データの計測値と第２のＮＯｘ濃度の計測値との関係を機械学習することにより構築された学習モデルである。第２予測モデルの構築で用いられた学習データは、第１の実施形態の制御システム３で注入量Ｆを制御しているときに得られた第４運転データと第２のＮＯｘ濃度の計測値のデータセットである。すなわち、第２予測モデルの学習データは、算出部９２の機能を無効化し、算出部７０で算出された第１の必要流量が第３の必要流量として制御部９４に出力されているときの第４運転データと第２のＮＯｘ濃度の計測値とのデータセットである。
予測装置８０は、予測した時刻ｔ２の第２のＮＯｘ濃度の予測値を制御装置９０に出力する。
制御装置９０は、時刻ｔ２の第１のＮＯｘ濃度の予測値に基づいて、時刻ｔ２における還元剤の第１の必要流量を求める。また、制御装置９０は、規制値Ｒｔｈと第２のＮＯｘ濃度の予測値との差であるＮＯｘ差分を求め、ＮＯｘ差分から第２の必要流量を求める。そして、制御装置９０は、第１の必要流量と第２の必要流量とを加算して第３の必要流量を求め、注入部４０の注入量Ｆが第３の必要流量になるように調節弁３４の弁開度を制御する。
上述したように、第２の実施形態に係る制御システム３Ｂは、第２運転データ及び第３運転データを含む第１運転データに基づいて第１のＮＯｘ濃度を予測し、その予測値に基づいて還元剤の注入量Ｆを制御する。
このような構成により、制御システム３Ｂは、排気ガスの流量の変動要因である微粉炭機１２の運転状況を考慮して第１のＮＯｘ濃度を予測することができ、還元剤の注入量Ｆを適切に制御することができる。
さらに、制御システム３Ｂの制御装置９０は、第１のＮＯｘ濃度の予測値から脱硝に必要な流量である必要流量を求め、その必要流量にしたがって注入量Ｆを制御する。その際、制御システム３Ｂは、脱硝反応器４１における脱硝反応に関する第４運転データに基づいて第２のＮＯｘ濃度を予測し、その予測値と規制値Ｒｔｈとの差分であるＮＯｘ差分に基づいて上記必要流量を補正する。
このような構成により、第２の実施形態に係る制御システム３Ｂは、第１の実施形態と比較して、より適切に注入量Ｆを制御することができる。
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
例えば、上述した第１及び第２の実施形態においては、微粉炭供給装置４－１～４－ｎのそれぞれの石炭バンカ１０（１０－１～１０－ｎ）に貯蔵されている石炭の炭種は、それぞれ異なるとしたが、一部またはすべての炭種が同一であってもよい。
（変形例１）
第１の実施形態及び第２の実施形態において、第２運転データは、一次空気流量や一次空気ファンの駆動電流である場合を例として説明したが、これに限定されない。第２運転データは、各微粉炭機１２－１～１２－ｎの運転状況を示すデータであればよく、各微粉炭機１２－１～１２－ｎのダンパ開度、一次空気温度、一次空気圧力、下部室圧力、上部室圧力、ミル差圧（微粉炭機１２の入口と内部の圧力差）、外郭温度、回転分離器速度等であってもよい。なお、第２運転データは、各微粉炭機１２－１～１２－ｎの識別情報を含んでおり、各微粉炭機１２－１～１２－ｎの識別情報と各微粉炭機１２－１～１２－ｎの運転状況とが紐づけられもよい。
（変形例２）
第１の実施形態及び第２の実施形態において、第１運転データは、以下に示す（ａ）及び（ｂ）のデータを含んでもよい。これにより、第１のＮＯｘ濃度を予測するにあたって、フューエルＮＯｘだけでなくサーマルＮＯｘの変動も考慮することが可能となり、第１のＮＯｘ濃度の予測精度が向上する。
(ａ) 脱硝反応器４１の反応温度及び石炭焚ボイラ５の燃焼温度に関するデータ（例：各過熱器２２の出口温度，各過熱器２２のスプレ流量）
(ｂ)Ｏ２濃度に関するデータ（例：各節炭器２４の出口のＯ２濃度）
（変形例３）
第１の実施形態及び第２の実施形態において、第１運転データは、空気比の情報を含んでもよい。空気比とは、（実際に石炭焚ボイラ５へ投入した空気量）／（燃料の燃焼に必要な最低限の空気量（理論空気量））である。
（変形例４）
図８は、予測装置５０及び予測装置８０をコンピュータ等の情報処理装置で構成した場合のハードウェア構成の一例を示す図である。予測装置５０及び予測装置８０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）周辺部と、入出力部と、レガシー入出力部とを備える。ＣＰＵ周辺部は、ホスト・コントローラ８０１により相互に接続されるＣＰＵ８０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）８０３、グラフィック・コントローラ８０４、及び表示装置８０５を有する。入出力部は、入出力コントローラ８０６によりホスト・コントローラ８０１に接続される通信インターフェース８０７、ハードディスクドライブ８０８、及びＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ８０９を有する。レガシー入出力部は、入出力コントローラ８０６に接続されるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８１０、フレキシブルディスク・ドライブ８１１、及び入出力チップ８１２を有する。
ホスト・コントローラ８０１は、ＲＡＭ８０３と、高い転送レートでＲＡＭ８０３をアクセスするＣＰＵ８０２、及びグラフィック・コントローラ８０４とを接続する。ＣＰＵ８０２は、ＲＯＭ８１０、及びＲＡＭ８０３に格納されたプログラムに基づいて動作して、各部の制御をする。グラフィック・コントローラ８０４は、ＣＰＵ８０２等がＲＡＭ８０３内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得して、表示装置８０５上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ８０４は、ＣＰＵ８０２等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
入出力コントローラ８０６は、ホスト・コントローラ８０１と、比較的高速な入出力装置であるハードディスクドライブ８０８、通信インターフェース８０７、ＣＤ－ＲＯＭドライブ８０９を接続する。ハードディスクドライブ８０８は、ＣＰＵ８０２が使用するプログラム、及びデータを格納する。通信インターフェース８０７は、ネットワーク通信装置８９１に接続してプログラム又はデータを送受信する。ＣＤ－ＲＯＭドライブ８０９は、ＣＤ－ＲＯＭ８９２からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ８０３を介してハードディスクドライブ８０８、及び通信インターフェース８０７に提供する。
入出力コントローラ８０６には、ＲＯＭ８１０と、フレキシブルディスク・ドライブ８１１、及び入出力チップ８１２の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ８１０は、予測装置５０及び予測装置８０が起動時に実行するブート・プログラム、あるいは予測装置５０及び予測装置８０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ８１１は、フレキシブルディスク８９３からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ８０３を介してハードディスクドライブ８０８、及び通信インターフェース８０７に提供する。入出力チップ８１２は、フレキシブルディスク・ドライブ８１１、あるいはパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
ＣＰＵ８０２が実行するプログラムは、フレキシブルディスク８９３、ＣＤ－ＲＯＭ８９２、又はＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。記録媒体に格納されたプログラムは圧縮されていても非圧縮であってもよい。プログラムは、記録媒体からハードディスクドライブ８０８にインストールされ、ＲＡＭ８０３に読み出されてＣＰＵ８０２により実行される。ＣＰＵ８０２により実行されるプログラムは、予測装置５０を、図１から図８に関連して説明した学習部６０及び予測部６１として機能させ、予測装置８０を、図１から図８に関連して説明した学習部８１及び予測部８２として機能させる。
以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク８９３、ＣＤ－ＲＯＭ８９２の他に、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）又はＰＤ（Ｐｈａｓｅ Ｄｉｓｋ）等の光学記録媒体、ＭＤ（ＭｉｎｉＤｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークあるいはインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶媒体を記録媒体として使用して、ネットワークを介したプログラムとして提供してもよい。
本開示は、排気ガスに対する還元剤の注入量を適切に制御可能な制御システムに利用できる。
２ 火力発電設備
５ 石炭焚ボイラ
１２ 微粉炭機
３，３Ｂ 制御システム
３１ 脱硝装置
４０ 注入部
４１ 脱硝反応器
５０，８０ 予測装置
５１，９０ 制御装置
７０ 算出部
９１ 減算器
９２ 算出部
９３ 加算器
９４ 制御部

Claims (7)

  1. 火力発電設備内の石炭焚ボイラから脱硝装置内の脱硝反応器に向かう排ガス中に注入する還元剤の注入量を制御する制御システムであって、
    前記火力発電設備の運転データである第１運転データに基づいて、前記脱硝反応器に向かう前記排ガス中の窒素酸化物の濃度である第１濃度を予測する第１予測部と、
    前記第１予測部で予測された前記第１濃度の予測値に基づいて前記注入量を制御する制御装置と、
    を備え、
    前記第１運転データは、前記火力発電設備内に設けられている一つ以上の微粉炭機の運転データである第２運転データを含む、制御システム。
  2. 前記火力発電設備は、複数の微粉炭機を備えており、
    前記第２運転データは、前記各微粉炭機の運転状況を示すデータを含む、請求項１に記載の制御システム。
  3. 前記第２運転データは、前記複数の微粉炭機に供給される各石炭の供給量と前記各石炭の炭種と、をさらに含む、請求項２に記載の制御システム。
  4. 過去に得られた前記第１運転データ及び前記第１濃度の計測値のデータセットを学習データとして機械学習することにより前記第１濃度の予測値を出力する予測モデルを構築する第１学習部を備え、
    前記第１予測部は、所定時刻の前記第１運転データを含むデータを、前記第１学習部で構築した前記予測モデルに入力することで、前記所定時刻から所定時間後の前記第１濃度を予測する、請求項１から３のいずれか一項に記載の制御システム。
  5. 前記制御装置は、
    前記第１予測部で予測した前記第１濃度の窒素酸化物が前記脱硝装置に導入された場合に当該窒素酸化物の濃度を目標値以下に脱硝するために必要な前記還元剤の流量である第１の必要流量を算出する第１算出部と、
    前記第１算出部で算出された第１の必要流量に基づいて前記注入量を制御する制御部と、
    を備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の制御システム。
  6. 前記脱硝反応器における脱硝反応に関する第４運転データに基づいて、前記脱硝反応器を通過した前記排ガス中の窒素酸化物の濃度である第２濃度を予測する第２予測部をさらに備え、
    前記制御装置は、
    前記第１予測部で予測した前記第１濃度の窒素酸化物が前記脱硝装置に導入された場合に当該窒素酸化物の濃度を目標値以下に脱硝するために必要な前記還元剤の流量である第１の必要流量を算出する第１算出部と、
    前記第２濃度の予測値と、前記目標値との差分値を求める減算器と、
    前記減算器で求められた前記差分値の窒素酸化物を前記脱硝装置にてすべて脱硝するために必要な前記還元剤の流量である第２の必要流量を算出する第２算出部と、
    前記第１の必要流量と前記第２の必要流量とを加算することで第３の必要流量を算出する加算器と、
    前記加算器で算出された第３の必要流量に基づいて前記注入量を制御する制御部と、
    を備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の制御システム。
  7. 過去に得られた前記第４運転データ及び前記第２濃度の計測値のデータセットを学習データとして機械学習することにより前記第２濃度の予測値を出力する第２予測モデルを構築する第２学習部を備え、
    前記第２予測部は、所定時刻の前記第４運転データを含むデータを、前記第２学習部で構築した前記第２予測モデルに入力することで、前記所定時刻から所定時間後の前記第２濃度を予測する、請求項６に記載の制御システム。
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