JPS6346303A - 火力発電ボイラの蒸気温度制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、火力発電ボイラの蒸気温度制御装置に係り、
特に頻繁な起動停止や大幅且つ高速負荷変化運用を要求
される火力発電ボイラに好適な蒸気温度制御装置に関す
る。

〔従来の技術〕

従来の蒸気温度制御方法は、制御対象である蒸気温度の
変動に対し、その設定値との偏差に見合って操作量を補
正するフィードバック制御が主流であった。しかし、こ
の従来方式では、ボイラ時定数による修正動作の遅れに
より制御性能に限界があり、ボイラ起動停止の増加・高
速負荷追従運転など運用の多様化に伴い対応が困難にな
ってきた。

そこで、近年では高度なデジタル技術を駆使し、且つ制
御装置の一部として収納可能なボイラ３次過熱器モデル
を持った予測制御手法が導入されるようになり、実機プ
ラントにおいて大幅な制御性向上が確認されている。

尚、この種の予測制御手法には例えば、雑誌マイコン２
−８　（１９８３増刊号）のＰ１１３〜１１５、および
特開昭５７−１６７１９号が挙げられる。

第２図と第３図を用いて、以下に」二記公知の従来制御
方式の概要を述べる。

第２図は、代表例として貫流ボイラの概略構成図を示す
。第２図において、旦はボイラシステム、並はタービン
・発電機システムである。ボイラシスチムニは給水ポン
プ１０１．炭節器（第２図では略す）、蒸気器１０２．
１次過熱器１０３．２次過熱器１０４．３次過熱器１０
５゜１次再熱器１０６，２次再熱器１０７．燃焼用バー
ナ１０８．燃料、１ｌＩＢ弁１０９．ガス再循環ファン
１１０．同人ロダンバ１１】より構成される。

給水ポンプ１０１より供給された圧縮水は節炭器を経て
蒸発器１０２で蒸気化され、１次、２次および３次過熱
器１０３，１０４，１０５で過熱蒸気である主蒸気とな
り、後述するタービン・発電機システム並に供給される
。タービン・発電機システム２０からの排気は一部ボイ
ラ側に戻され、１次再熱器１０６，２次再熱器１０７で
過熱されて再熱蒸気として再びタービン・発電機システ
ム並に供給される。燃焼用バーナ１０８を通してボイラ
へ供給される熱量は、蒸発器１０２で給水を蒸発させ、
各種過熱器で蒸気を過熱するのに使用されるとともに、
一部は排出ガスと供に煙突から空気中に逃げる。煙突へ
排出される燃焼ガスの一部はガス再循環ファン１１０に
よりボイラ内へ再＠環される。

タービン・発電機システム並は、タービン制御弁２０１
．高圧タービン２０２．中・低圧タービン２０３および
タービンロータに直結された発電機２０４より構成され
る。タービン制御弁２０１の開度に応じて主蒸気流量が
調節され、高圧タービン２０２および中・低圧タービン
２０３で蒸気の熱エネルギーが機械エネルギーに変換さ
れ、更に発電機で電気エネルギーに変換される。

ボイラ蒸気温度制御の目的は、ボイラの発生する主蒸気
或いは再熱蒸気の温度を負荷変化等の外乱に対して影響
されないように規定値に制御することにある。

第３図は、３次過熱器予測モデルを用いた従来の蒸気温
度制御装置を示し、ボイラの蒸気温度応答遅れによる制
御修正動作の遅れを補償する手段として、３次過熱器予
測モデルから求められるｎ分先の蒸気温度予測値により
燃料を先行的に修正する方式である。すなわち、この従
来の蒸気温度制御装置は、３次過熱器の伝熱特性を数式
化したモデル３０１を制御装置内に有している。主蒸気
温度１２４．３次過熱器入口温度１２３、および外乱を
含む他のパラメータから推定した主蒸気温度のｎ分先予
測値と目標温度設定回路３０２から得られる目擦値との
偏差に応じて比例＋積分調節器３０４で燃焼量補正信号
（燃料バイアス）を作成する０次いで、ボイラ入力指令
３０５を基に関数発生器３０６で作成されたプログラム
信号に加算して燃焼量指令３０８とし、更に燃料流Ｍ１
２７を燃焼量指令３０８に見合って比例＋積分調節器３
１０により燃料調節弁１０９の操作信号を作成して制御
を行う。

〔発明が解決しようとする問題点〕

第１３図に従来方式による主蒸気温度の予測特性図の例
を示す。

上記従来技術は、主蒸気温度の予測方法において以下の
点が配慮されておらず、予測精度に問題があった。

１）操作量である燃料の変化は蒸発器、１次過熱器、２
次過熱器、３次過熱器と伝達されて主蒸気温度の変化と
なって生じるにも関わらず、モデル化の範囲が３次過熱
器に限定されているため、主蒸気温度の予測に当って３
次過熱器入口温度の将来に於ける変化が考慮できない。

２）１）と同様、負荷変化時の主蒸気流量、主蒸気圧力
等外乱の変化も考慮することが不可能である。

このように従来方式では、上記１）２）の変化は将来に
亘って一定と仮定して主蒸気温度の予測値を求めている
。

すなわち、第１３図に示すように、現時点（ｉ）におい
てＮ（秒）後の予測値を求める場合、３次過熱器入口温
度、外乱である主蒸気流量、圧力および燃料流量等のパ
ラメータは予測過程で大きく変化しているにもかかわら
ず、一定（すなわち、変化しないもの）と仮定している
。それゆえ、予測精度が低く、予測可能時間は１分程度
が限界であった。

更に、従来方式では主蒸気温度の予測値をフィードバッ
クする古典的な比例＋積分制御を採用していたため、そ
の制御性に限界があった。

本発明の目的は、大幅且つ高速な負荷変化時においても
高精度で蒸気温度の予測を行うことができ、従来と比べ
てより一層の制御性の向上を図りうる火力発電ボイラの
蒸気温度制御装置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記問題点を解決するために、本発明は、ボイラ熱交換
器の動特性モデルを備え、この動特性モデルに基づき所
定のボイラ入力パラメータを入力としてボイラ蒸気温度
の一定時間後の予測温度値を演算し、この予測温度値を
用いてボイラ蒸気温度を制御する火力発電ボイラの蒸気
温度制御装置において、蒸気温度制御に対して外乱とし
て作用するパラメータの動特性を予測演算する外乱予測
モデルと、前記予測温度値および外乱予測値を入力とし
て最適操作量を演算する最適操作量演算部と、を備えた
ことを特徴とするものである。

〔作用〕

上記本発明の構成によれば、蒸気温度の最適操作量を演
算するに当って、蒸気温度予測モデルのモデル化範囲を
外乱についてまで拡大してモデル化したことにより、現
時点から将来に亘っての最終段過熱器入口温度の変化お
よび外乱の変化を考慮した予測演算が可能となり、予測
精度を飛界的に向上させることができる（第１３図参照
）、ちなみに、従来方式では最終段過熱器入口温度を一
定と仮定したものであることは前述の通りである。

また、予測可能時間が長くなるため、より一層優れた先
行制御が可能となる。

〔実施例〕

次に、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

要約 まず１本発明における蒸気温度制御を要約して説明する
。

第一に、蒸気温度予測モデルのモデル化範囲を拡大する
。主蒸気温度の予測では、モデル化範囲を３次過熱器に
限定せず、その前段に位置する過熱器、蒸発器もモデル
化範囲に含め、３次過熱器入口温度を予測する。更に、
蒸気温度制御に対して外乱となるパラメータについてモ
デル化を行い、外乱の変化を予測する。

第二に、上記オーのモデル化の方法として、全てを従来
技術で用いた物理式に基づく物理モデルで構成する方法
、又は全てを統計的手法を用いる統計モデルで構成する
方法、或いはモデル化の方法として、蒸気温度制御の主
要な対象である最終段過熱器は物理モデルを用いて構成
し、その前段過熱器・蒸発器は統計的手法を用いる統計
モデルを用いて構成し、更に、外乱モデルは負荷指令を
入力とする簡単化したモデルにて構成する。

第三に、蒸気温度予測値に対して操作量を決定する方法
として、古典的比例＋積分制御に代えて、蒸気温度制御
に有効な状態量の予測値と操作量の関数で表わされ、制
御性能を示す評価関数を設定。

前記評価関数を最適化する操作量を演算する最適制御を
採用する。評価関数に用いる状ａｍには。

最終段過熱器出口温度のみならず前段過熱器の各出口温
度も考慮する。

上記技術手段の作用を以下に説明する。

第一に、蒸気温度予測モデルのモデル化範囲を拡大し、
更に外乱についてもモデル化することにより、従来技術
では予測演算に於いて、現時点から将来に亘って一定と
仮定していた最終段過熱器入口温度の変化、及び外乱の
変化を考慮した予測演算が可能となり、予測精度が飛躍
的に向上する（第１３図参照）、又、予測可能時間が長
くなり。

より一層の先行制御が可能となる。

第二に、モデル化の方法として、全てを物理的モデルを
用いて構成すれば広い負荷範囲に亘って精度の高いモデ
ルが得られる。又、全てを統計モデルを用いて構成すれ
ば、統計的手法を用いることにより、予めモデルを確立
する必要が無くモデル開発が容易となる。又、物理モデ
ルと統計モデ　１ルの長所を取り入れた次のモデル化の
方法がある。

即ち、最終段過熱器は従来同様物理モデルにてモデル化
し、大幅な負荷変化に対しても精度の良いモデルを実現
、前段過熱器・蒸発器はその動特性を統計的ダイナミカ
ルシステムとしてとらえ、統計的手法を用い線形ダイナ
ミックシステムでモデル化したａｌＡ計的手法を用いる
ことにより、予めモデルを確立する必要が無く、プラン
ト試験時の試運転データを用いてモデルパラメータを同
定して得られ、モデル開発、調整が非常に容易となる。

更に、外乱モデルは負荷指令に対し静的特性を演算する
部分と動的特性を演算する部分から構成される簡単化さ
れたモデルにより構成し、コンパクトで実用的なモデル
とした。

第三に、蒸気温度制御に有効な状態量と操作量の関数で
表わされ、制御性能を示す評価関数を最適化する操作量
は、繰り返し法を用いて、或いは動的計画法等の最適制
御理論を用いて演算することができる。前記評価関数を
最適化する操作量である最適操作量は、蒸気温度制御の
安定性、速溶性等の制御性を飛躍的に向上させることが
できる。

又、評価関数に最終段過熱器出口温度だけでなく。

前段過熱器の各出口温度も状態量として考慮することに
より、外乱の影響が各過熱器を経て最終段過熱器出口温
度への変動となって生じる前に速やかに検出し、外乱の
影響を打消す操作を先行的に加えることができ、制御性
向上が図れる。

失皇■ 次に、本発明の実施例を第１図により説明する。

第１図に本発明を主蒸気温度制御に適用した蒸気温度制
御装置を示す１本制御装置は、主蒸気温度１２４、各段
過熱器出口温度（３次過熱器を除く）１２１〜１２３、
及び外乱予測値を入力としてボイラ状態量（温度）予測
値を出力する主蒸気温度子側モデル４０１．負荷指令４
０２を入力として外乱予測値を出力する外乱予測モデル
４０３．状態量予測値と外乱予測値を入力として最適燃
料バイアスを出力する最適操作量演算部４０４．ボイラ
入力指令３０５を入力として燃料プログラム信号を出力
する関数発生器３０６、燃料プログラム信号と最適燃料
バイアスを加算して燃焼量指令３０８を出力する加算器
３０７、燃焼量指令３０８と燃料流量１２７の偏差を演
算する減算器３０９゜前記燃料流量偏差を入力として燃
料調節弁１．０９開度指令を出力する比例＋積分調節器
３１０より構成される。

主蒸気温度予測モデル４０１．主蒸気温度１２４゜各段
過熱器出口温度（３次過熱器を除＜）１．２１〜１２３
の現在値（観測値）を入力して、その将来値（予測値）
を演算する。その場合、蒸気流量・蒸気圧力等のパラメ
ータは外乱として、外乱予測モデルより与えられ、外乱
の将来における変化を考慮した蒸気温度予測値を演算す
ることにより、予測精度の高い予測値が得られる。

第４図（ａ）に主蒸気温度予測モデルの構成を示す。主
蒸気温度予測モデルは、物理モデルで構成される３次過
熱器予測モデル４０］１と統計モデルで構成され、節炭
器〜２次過熱器を含む予測モデル４０１２で構成される
。３次過熱器予ＨＩＩＪモデル４０１１は、主蒸気温度
観測値を基に２次週　１熱器出口温度、過熱器入力（外
乱）、燃料量（操作量）の各将来値を入力して主蒸気温
度予測値を演算する。３次過熱器予測モデル４０１１は
、従来技術と同じ物理モデルで構成され、カルマン・　
。

フィルター理論を適用して予測精度を向上させている。

以下にその構成方法を示す。

第６図に簡易化された過熱器の構造図を示す。

過熱器のメタルを介して燃焼ガスから内部流体へ熱量が
伝達する過程に対し、エネルギー保存則を適用すると、
過熱器出口蒸気エンタルピＨｓｏとメタル温度θＮの変
化は次式で表わされる。

ｔ ｔ ここに、 Ｖ：過熱器流路容積 γ：　〃　流体比重量 Ｈｓｏ：　　Ｗ　　出ロ流体エンタルピＦｓ：過熱器流
体流量 θｓ：　＃　流体温度 θＭ：　〃　メタル温度 θＧ二　〃　燃焼ガス温度 Ａ：　〃　伝熱面積 αＩｌｓ：〃　　メタルから流体への熱伝達率Ｈｓｌ：
　　７２　　人口流体エンタルピＭ＠：　　＃　　メタ
ル重量 ｃｍ：　　＃　　メタル比熱 αｇ、：〃　　ガスからメタルへの熱伝達率ここで、過
熱器燃焼ガス温度θＧは燃焼実験に基づく下記の経験式
で与える。

ＣＰ＃・Ｆｕｒｙ ・・・（３） ここに、 Ｈｕ：燃料発熱量 Ｆｌ：燃料流量 Ｈａ：空気エンタルピ Ｆａ：空気流量 Ｈ＃ｒ＝再循環ガスエンタルピ Ｆａｒ：再循環ガス流量 Ｃｐ　ｗ　：ガス比熱 Ｆｅａｒ：ボイラガス流量 に１．に２：定数 一方、過熱器の伝熱過程を定圧変化として定圧比熱Ｃｐ
　を用いると、 ８　θ 以上、（１）式から（４）式を整理し、過熱器出口流体
温度ＸＩとメタル温度Ｘ２についてまとめると。

ｔ ｔ の連立式が得られる。（５）、（６）式が過熱器の特性
を示す状態方程式である。

ここに、 Ｕｌ：過熱器入口流体温度 Ｕｚ：過熱器燃焼ガス温度（＝θ０） ＡｔｚＰ′Ａｘｉｓ　Ｂｔｔｙ　Ｂｘｚ：　　（１）、
（２）および（４）式を（５）。

（６）式に整理する過程で得られ、蒸気流量およびガス
流量の関数となる。

更に、（５）、（６）式をデジタル計算機で処理し易い
ように、サンプリング時間でで離散化することにより、
過熱器出口流体温度とメタル温度に関する下記の離散形
状層方程式が得られる。

Ｘ　（ｊ）　＝Φ（ｉ−１）・Ｘ（ｉ−１）＋Ｈ（ｉ−
１）・Ｕ（ｉ−１）・・・、（７） （７）式は、現時点（ｉ）　（７）状ｊａ！ｆｔＸ（ｉ
）が、１サンプリング時間前（ｉ−１）の状態量Ｘ（ｉ
−１）と入力Ｕ（ｉ−１）により求まることを表わすも
のである。ここで、状態量Ｘ　（ｉ）は過熱器出口流体
温度Ｘ１（ｔ）とメタル温度Ｘｚ（ｔ）からなるベクト
ルを表わし、入力Ｕ（１）は過熱器入口流体温度Ｕ１（
＋）と燃焼ガス温度Ｕ２（１）からなるベクトルを表わ
し、Φ（ｉ−１）　、　Ｈ（ｉ−１）は（ｉ−１）時点
の推移行列と駆動行列で、（５）。

（６）に於ける係数Ａｔｔ〜Ａｚｚｙ　Ｂ１１１　Ｂｚ
ｚおよびサンプリング時間でより求まる。

次に、カルマンフィルターを用いて状ａ量の予測を高精
度に行う方法について、第７図により説明する。５０１
０はモデルを構成する対象であり、その動特性は次の状
態方程式で表わされるものとする。

Ｘ　（ｉ）　＝Φ（ｉ−１）・Ｘ（ｉ−１）十Ｈ（ｉ−
１）・ｕ　（ｉ−１）・・・（８） ここに。

Ｘ（ｉ）：状態ベクトル Φ（ｉ）：状態推移行列 Ｈ（ｉ）：駆動行列 ｕ　（ｉ）　ニジステムノイズを表わす確率変数ベクト
ル ノイズベクトルｕ　（ｉ）は、白色ランダム系列、即ち
平均値と分散が次のように与えられるものと仮定する。

ここに、 Ｕ：正定値行列 ５０１１は、測定器であり次のような観測方程式を持つ
ものとする。

Ｙ　（ｉ）＝Ｃ（ｉ）・Ｘ（ｉ）＋Ｗ（ｉ）　　　　　
　　・＝（１０）ここに、 Ｙ　（ｉ）　：観測ベクトル Ｃ（ｉ）：観測行列 Ｗ（ｉ）：ｗｔ８１１１ノイスヘクトル［測ノイズベク
トルＷ（ｉ）も白色ランダム系列であり、前記（９）式
と同様の性質を持つとする。又、観測ノイズベクトルＷ
（ｉ）はシステムノイズベクトルｕ　（ｉ）及び初期値
ベクトルＸ（０）と独立であると仮定する。ノイズベク
トルｕ　（ｉ）は、別な言い方をすればシステムに作用
する各種の外乱である。

５０１２は対象ボイラの数式モデルであり、状態方程式
は上記（８）式で表現される。

以上より、カルマンフィルターによる状ＷＡ量Ｘ　（ｉ
）の最尤推定値Ｘ、ｏ（ｉ）　　は次式で与えられる。

Ｘｏ（ｉ）＝ＸＭ（ｉ）＋　ｓ　（ｉ）＝Ｘｓ（ｉ）＋
Ｐ（ｉ）・Ｃ’　（ｉ）Ｗ−”（Ｙ（ｉ）−（ＣＱ）Ｘ
ｘ（ｉ）＋Ｗ（ｉ））　）・・・（１１） ここに、ａ　（ｉ）は誤差ベクトル、ＸＭ（ｉ）はモデ
ル推定値である。

５０１３．５０１４は、上記（１１）式を計算するため
の誤差分散、及び１Ｉ８１１Ｊ行列である。観測行列５
０１４のＣ（ｉ）と測定器５０１１のＣ（ｉ）とは同一
である。

５０１５は、予測演算ブロックであり、現時点（ｉ）に
おいてｊサンプリング先における最尤予測値Ｘｏ（ｘｔ
ｊ）は次式で表わされる。

Ｘｏ（ｉ、ｊ）＝Ｘｓ（ｉ、ｊ）十ｅ（ｉ）　　　−（
１３）ここに、Ｘｏ　（ｉ、０）＝Ｘｏ（ｉ）、ｕ（ｉ
、０）＝ｕ（ｉ）、Φ（ｉ、Ｏ）＝Φ（１）、　Ｈ（ｉ
　、　Ｏ）　＝Ｈ（ｉ） ＸＭ（ＩＴＪ）＝Φ（Ｌ　ｊ−１）　・Ｘｏ（Ｌｊ−１
）＋Ｈ（ｘｔｊ−１）・ｕ（ｉ、、ｊ−１）・・・（１
４） 、、＝１．２．・・・・・・、ｎ ｎ；予測サンプリング数 従来技術では、状態方程式（１４）式の推移行列Φと駆
動行列）■、及び過熱器入力＋１の値が予測過程に於い
て、現時点（ｉ）の値に固定されていたが５本発明では
、３次週熱器入口温度・過熱器入力等その予測値を入力
しているため、前記Φ、Ｈ，ｕが、予測過程に於いて更
新され、予測精度の高い予測値が得られる。

第４（ａ）に示される節炭器〜２次過熱器モデル（以下
、前段過熱器モデルと略す）４０１２は、各段過熱器出
口温度（３次過熱器を除く）ｗ４測値に基づいて、過熱
器入口（外乱）、燃料量（操作量）の各将来値を入力し
て各段過熱器出口温度の予測値を演算する。前段過熱器
予測モデルは、統計的手法を用いて多次元自己回復モデ
ル（ＡＲモデル）のあてはめを行い、状態方程式を導く
統計モデルで構成される。以下にその構成方法を示す。

１）システムを代表する状態変数と入力変数を決定する
１本実施例では、状態変数に各段過熱器出力温度を、入
力変数に過熱器入力である主蒸気流量と主蒸気圧力、及
び操作量である燃料流量を適用する。

２）定常状態で主蒸気流量に一致する給水流量（実際に
は給水流量指令）と燃料流量（実際には燃料流量指令）
に試験用の同定信号（Ｍ系列の様なランダム信号が適す
る）を加えて、システム（対象ボイラ）を励振し、上記
システム変数についてその時系列データを一定のサンプ
リング周期で計測し、データとして記録する。

３）前記２）システム同定実験で集取した各変１　　数
の時系列データから統計的手法を用いて、即ち各変数デ
ータを平均値に対する偏差に変換し、変数それ自身と変
数相互間の共分散関数の推定値を求め、この結果に多次
元ＡＲモデルを当てはめて、次式に示すＡＲモデルを求
める。

Ｘ　（ｉ）　＝ΣＡ（ｍ）・Ｘ（ｉ−＋ｓ）＋Ｕ（ｉ）
　　　−（Ｉｓ）ｍ＝１ ここで、Ｘ（ｉ）は、状態変数ベクトル（各段過熱器出
口温度）　ｘ　（ｉ）と入力変数ベクトル（主蒸気流量
、主蒸気圧カ、燃料流量）ｙ　（ｉ）からなるシステム
変数ベクトル。

Ｕ　（ｉ）は、各変数固有の雑音成分を要素とするベク
トル、Ａ（ｍ）は係数行列１Ｍはシステムの次数である
。

４）ＡＲ表現より状態方程式に変換する。（１５）式に
おいてＺｏ　＝Ｘ　（ｉ）とおき、更にｊ＝１ （Ｐ＝０．　１．　　・・・す・、Ｍ−１）で定義され
るベクトルを考えると。

の表現が得られる０次にＺｐ（ｉ）を新たに状態変数ベ
クトルＺ　ｐ　（ｉ）と入力変数ベクトルｙＰ（ｉ）に
分け、同時にＡ（ｍ）の要素も各々に対応する部分に分
けると、 Ｚｏ（ｉ）”　Ｘ（１）　（Ｐ　＝　Ｏｐ　１　ｅ””
”ｔＭ−１）申：不要部分 以上により、状態方程式は次式で表わされる。

ここに。

Ｃ＝［ＩＯ・・・・・・０］ ５）本予測モデルに於いてもカルマンフィルターを適用
し、予測精度を高める。主蒸気温度予測モデルで用いた
カルマンフィルター第７図と同様、状態方程式（１９）
式にカルマンフィルターを適用して最尤推定値Ｚｏ（１
）は、次式で表わされる。

Ｚｏ（ｉ）＝ＺＭ（ｉ）＋Ｐ−Ｃ’　　・Ｗ−”（Ｙ（
ｉ）−ＣａＺｘ（ｉ））　−（２１）　　１ここに。

以上より、現時点（ｉ）に於いてｊサンプリング先の最
尤予測値ＺＯ（ＩＴＪ）は次式で表わされる。

ここに、 ＺＭ（ＩＦＪ）＝Φ−Ｚｏ（ｉ、ｊ−１）＋「・ｙ（ｉ
ｔｊ−１）＝（２４）Ｚｏ（ｘｐ　０）＝Ｚｏ（ｘ）、
ｙｃｉ＊　０）＝ｙ（ｘ）ｓ（ｉ）＝Ｐ−Ｃ’　　・Ｗ
−”１Ｙ（ｉ）−Ｃ−ＺＨ（ｉ））　　　　　・・・（
２５）Ｊ＝１＊２＋・・・・・・、ｎ ｎ：予測サンプリング数 第１図に示される外乱予測モデル４０３の構成を第４図
（ｂ）に示す、外乱予測モデル４０３は、発電量指令予
測モデル４０３１．ボイラ静特性モデル４０３２．ボイ
ラ動特性補正回路４０３３より構成される。又、各モデ
ルの出力特性の例を第１０図に示すや発電量指令真値モ
デル４０３１は。

負荷指令と負荷変化率を入力として発電量指令予測値を
出力する。即ち、現時点（ｉ）に於いて、ｊサンプリン
グ先の予測値ＭＷＭ　（１＋　ｊ）　　は、現時点の発
電量指令真値ＭＷ（ｉ）を初期値として。

次式で表わされる。

■ＤＭＷ（ｉ、ｊ−１）＝Ｕ　Ｄ　（ｉ）−ＭＷＭ（Ｌ
ｊ−１）　　・・・（２６）■ｌ　ＤＭＷ（ｉ、ｊ　　
１）　ｌ　＞　ｉの時。

ＭＷＭ（ｉ、ｊ）　＝　ＭＷｘ（ｉ　、ｊ−１）　＋　
ｓｎｇ（Ｄ　Ｍ　Ｗ　ｃｉ、　ｊ−１））・ＫＭＫ／ｃ
ｉ）　　　　　　　　・・・（２７）■ｌ　ＤＭＷ（ｉ
、ｊ　　１）　ｌ　＜　ｔの時、ＭＷｘ（ｉ、Ｊ）＝Ｍ
Ｗｘ（ｉ、ｊ−１）　　　　　　　・・・（２８）ｉ＝
１，２．・・・・・・、ｎ ｎ：予測サンプリング数 ここに、 ｔＪ　Ｄ　（ｉ）　：負荷指令 ＫＭＷ（ｉ）：負荷変化率 ＭＷＭ（ｉ−ｊ）　：発電量指令予測値（ＭＷｓ（ｉ、
　Ｏ）＝ＭＷ（ｉ）） ボイラ静特性モデル４０３２は、発電量指令予測値を入
力として過熱器入力（外乱）に対する静的状態量（定常
値）を出力する。ボイラ静特性モデルは、各負荷帯に於
ける燃焼試験データ、或いはボイラ・パフォーマンスデ
ータ（熱計算データ）に基づき、発電量ＭＷに対する関
数で表わされる。

第１１図に各関数の例を示す、（２９）式より。

現時点（ｉ）に於いてｊサンプリング先の予測値は１発
電量指令予測値Ｍ　Ｗｓ（ｘ　ｒ　Ｊ　）を入力とする
次式で表わされる。

ｊ＝１ｒ２＋・・・・・・、ｎ ｎ：予測サンプリング数 ボイラ動特性補正回路４０３３は、ボイラ静特性モデル
４０３２で演算される各変数に対し、発１１！量指令に
対する遅れを補正し、その動特性を観測値（真値）に一
致させる目的をもつ（第１０図参照）、ボイラ動特性補
正回路４０３３は、各変数毎に無駄時間＋遅れ要素で構
成され１次式で表わされる。

ここに、 ｙ　（ｉ）　：補正回路出力 ｕ（ｉ）：　　　”　　　入力 ａｋｇｂｋ＊定数 ｎ、ｍ：補正回路の次数 補正回路の定数ａｈ、ｂｈは、実機試験或いはシミュレ
ーションにおけるステップ試験又は負荷変化試験結果か
ら、各変数での無駄時間と遅れ時定数を推定・し調整す
る。　　（３１）式より、現時点（ｉ）に於いてｊサン
プリング先の予測値ｙＭ（ｉ＋ｊ）は次式で表わされる
。

Ｊ＝１−＊２ｔ　　・・・・・・、　ｎｎ：予測サンプ
リング数 第１図に示される最適操作量演算部４０４は、主蒸気温
度予測モデル４０１で演算される状態量（各段過熱器出
口温度）予測値と外乱予測モデル４０３で演算される外
乱予測値を入力して、最適操作量（燃料バイアス）を出
力する。最適操作量は、状態量Ｘ　（ｉ）の将来値と操
作量ｕ　（ｉ）に関する１次の二次形式評価関数を最小
にする操作量の時系列で与える。

Ｊ＝ΣＥＸ’　（ｋ）’Ｑ（ｋ）４（ｋ）＋ｕ’　（ｋ
）・Ｒ（ｋ）・ｕ（ｋ）］　　・・（３３）ｋ＝０ ここに、 Ｊ：二次形式評価関数 Ｑ　（ｋ）・Ｒ（ｋ）：重み行列（調整パラメータ）Ｎ
：予測期間 上記（３３）式評価関数Ｊの意味する所は、第１項が状
態Ｘ　（ｉ）の変動量、第２項が操作量に基づく損失の
大きさを示しており、予測期間Ｎに亘って積分した値を
評価関数Ｊとし、Ｊを最小にする操作量の時系列を最適
操作量とする。

第５図に最適操作量演算部での演算フローを示す。以下
にその動作を説明する。ステップ４０４１は、以下の演
算に必要な初期設定を行うと供に操作量Ｕを前回（１サ
ンプリング時間前）の最適操作量ｕｏで初期設定する。

ステップ４０４２は、主蒸気温度予測モデルと外乱予測
モデルの初期設定を行う、各変数の観測値（現在値）を
入力して、予測値の初期値とする。予測時間ｋをＯとす
る。ステップ４０４３は、外乱予測モデル４０３を起動
し１サンプリング先の外乱予測値を演算する。ステップ
４０４４は、主蒸気温度予測モデル４０１を起動し１サ
ンプリング先の主蒸気温度及び各段過熱器出口温度の予
測値を演算する。その場合、ステップ４０４３で演算し
た外乱予測値を入力する。

ステップ４０４５は、ステップ４０４４で演算した。主
蒸気及び各段過熱器出口温度の予測値を要素とする状態
量ベクトルＸ　（ｋ−４）を用いて。

二次形式評価関数Ｊ　（（３３）式）の積分演算を行う
。

Ｊ（ｋ）＝Ｊ（ｋ−１）＋Ｘ’　（ｋ−１）・Ｑ（ｋ−
１）・Ｘ（ｋ−１）＋ｕ’　（ｋ−１）・Ｒ（ｋ−１）
・ｕ（ｋ−１）　　　・＝（３４）重み行列Ｑ（ｋ−１
）、Ｒ（ｋ−１）は、シミュレーション試験等により予
め初期設定しておき、制御結果により調整する。ステッ
プ４０４６は、予測時間ｋが予測期間Ｎに達したかどう
かの判定を行い、ｋ＜Ｎの時はステップ４０４７へ、ｋ
＞Ｎの時はステップ４０４８へ分岐する。ステップ４０
４７は、予測時間ｋを１ステップ更新し、ステップ４０
４３へ進む、ステップ４０４８は、操作量Ｕに対し予測
期間Ｎに亘って積分演算（（３４）式）された評価関数
Ｊ　（Ｎ）が最小値であるかどうか。

最適性の判定を行う。第１２図にその演算フローを示し
、以下にその処理内容を説明する。

１）最適点探索方向の決定（ステップ４０４８１）最適
操作量の探索方向を決定する。初めに本ステップ４０４
８の処理が何回目であるか判定し。

次の処理に分岐する。

■初回・・・操作量更新中Δｕ＝−１Δｕ　ｌ　ｔｕｏ
＝ｕとしステップ４０４９へ進む。

■２回目・・・評価関数Ｊ　（Ｎ）を初回の評価関数Ｊ
ｏ　（Ｎ）　と比較し。

■３回目以降・・・次の処理２）へ進む。

２）最適性の判定（ステップ４０４８２）評価関数Ｊ　
（Ｎ）を最小にする最適操作量を決定する。今回演算し
た評価関数Ｊ　（Ｎ）を前回の評価関数Ｊｏ（Ｎ）と比
較し、 ■Ｊ　（Ｎ）＜　Ｊ　ｏ　（Ｎ）の時、操作量Ｕが予め
設定された制限条件の範囲内に存在するかどうかチエツ
クし、存在する場合はｕｏ＝ｕとしステップ４０４９へ
進む、存在しない場合はＵ＝＝ｕｏとし■へ進む。

■Ｊ　（Ｎ）＞　Ｊ　ｏ（Ｎ）の時、ｕ　＝　ｕ　ｏと
し■へ進む。

■最適操作：ｔｕｏｐｔ＝ｕとし、処理を終る。

最後に、ステップ４０４９は、操作Ｊｔｕを更新中ΔＵ
で更新し、ステップ４０４２へ進む。

第１図における最適操作量演算部４０４で出力される最
適燃料バイアスは、ボイラ入力指令３０５を基に関数発
生器３０６で作成されたプログラム信号に加算して燃料
量指令３０８とし、更に燃料流量１２７を燃焼量指令３
０８に見合って比例十積分調節器３１０により燃料調節
弁１０９の操作信号を作成して制御される。

本実施例によれば、主蒸気温度制御に対し外乱として作
用するパラメータの将来における変化を考慮した主蒸気
温度の予測が可能となり、予測精度が飛躍的に向上する
。更に、最適な操作量を決定でき、主蒸気温度制御の安
定性、連応性が向上できる。

第８図は本発明の他の実施例を示すもので、第１図と異
なるのは主蒸気温度予測値に対する燃料バイアスの演算
方法で、第３図に示される従来方式と同じ方法を採用し
ている。そのため、第１図と比較して制御装置の演算容
量が小さくて済むという利点がある。更に９本実施例に
よれば、主蒸気温度の予測精度は従来に比較して飛躍的
に向上しているため、主蒸気温度の制御性も向」二して
おり、マイクロコンピュータ制御の様に小規模な制御装
置に適している。

〔発明の効果〕

本発明によれば、大巾且つ高速な負荷変化時に於いても
予測精度が高い蒸気温度の予測が可能となり、更に操作
量の最適化により、従来方式に比較して蒸気温度の制御
性を数段向上させることができる。

第９図に１本発明を再熱蒸気温度制御に適用した場合の
予測精度の向上に対する効果を負荷変化時のシミュレー
ション解析により定量的に示す。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す制御ブロック図、第２
図は貫流ボイラの概略構成図、第３図は従来技術を示す
制御ブロック図、第４図は第１図の主蒸気温度予測モデ
ルと外乱予測モデルの構成図、第５図は第１図の最適操
作量演算部での演算フロー図、第６図は過熱器の構造図
、第７図はカルマンフィルター構成図、第８図は本発明
の他の実施例を示す制御ブロック図、第９図は本発明の
効果を示す波形図、第１０図は第４図の外乱予測モデル
の出力特性図、第１１図は第４図のボイラ静特性モデル
の特性図、第１２図は第５図のステップ４０４８の演算
フロー図、第１３図は第３図の従来技術での主蒸気温度
予測特性図である。 ４０１・・・主蒸気温度予測モデル、４０３・・・外乱
予測モデル、４０４・・・最適操作量演算部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、ボイラ熱交換器の動特性モデルを備え、この動特性
   モデルに基づき所定のボイラ入力パラメータを入力とし
   てボイラ蒸気温度の一定時間後の予測温度値を演算し、
   この予測温度値を用いてボイラ蒸気温度を制御する火力
   発電ボイラの蒸気温度制御装置において、 蒸気温度制御に対して外乱として作用するパラメータの
   動特性を予備演算する外乱予測モデルと、前記予測温度
   値および外乱予測値を入力として最適操作量を演算する
   最適操作量演算部と、を備えたことを特徴とする火力発
   電ボイラの蒸気温度制御装置。 ２、特許請求の範囲第１項記載の装置において、外乱予
   測モデルは発電量に対する外乱の静的特性を演算する演
   算部と、外乱の動的特性を補正する補正部と、を有する
   ことを特徴とする火力発電ボイラの蒸気温度制御装置。 ３、特許請求の範囲第１項記載の装置において、最適操
   作量演算部はボイラ蒸気温度および当該蒸気温度に有効
   な変数を状態量とし、この状態量の予測値と操作量の関
   数で表わされた制御性能を示す評価関数を設定し、この
   評価関数を最適化する操作量を演算するものであること
   を特徴とする火力発電ボイラの蒸気温度制御装置。 ４、特許請求の範囲第３項記載の装置において、ボイラ
   蒸気温度制御が主蒸気温度制御である場合に、最適操作
   量演算部は主蒸気温度制御に有効な状態量として主蒸気
   温度、１次および２次過熱器出口蒸気温度、火炉水冷壁
   出口蒸気温度および節炭器出口給水温度を用い、操作量
   として燃料量を用い、前記状態量予測値の設定値からの
   偏差と操作量に関する二次形式評価関数を最小とする最
   適操作量を演算することを特徴とする火力発電ボイラの
   蒸気温度制御装置。