WO2019159601A1 - プラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法 - Google Patents

プラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2019159601A1
WO2019159601A1 PCT/JP2019/001511 JP2019001511W WO2019159601A1 WO 2019159601 A1 WO2019159601 A1 WO 2019159601A1 JP 2019001511 W JP2019001511 W JP 2019001511W WO 2019159601 A1 WO2019159601 A1 WO 2019159601A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
monitoring
plant equipment
plant
equipment
data
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/001511
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
侑士 大谷
Original Assignee
三菱日立パワーシステムズ環境ソリューション株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱日立パワーシステムズ環境ソリューション株式会社 filed Critical 三菱日立パワーシステムズ環境ソリューション株式会社
Priority to CN201980011495.9A priority Critical patent/CN111684377B/zh
Priority to US16/967,886 priority patent/US11314236B2/en
Publication of WO2019159601A1 publication Critical patent/WO2019159601A1/ja
Priority to PH12020551308A priority patent/PH12020551308A1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B03—SEPARATION OF SOLID MATERIALS USING LIQUIDS OR USING PNEUMATIC TABLES OR JIGS; MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C—MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C3/00—Separating dispersed particles from gases or vapour, e.g. air, by electrostatic effect
    • B03C3/02—Plant or installations having external electricity supply
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B03—SEPARATION OF SOLID MATERIALS USING LIQUIDS OR USING PNEUMATIC TABLES OR JIGS; MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C—MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C3/00—Separating dispersed particles from gases or vapour, e.g. air, by electrostatic effect
    • B03C3/34—Constructional details or accessories or operation thereof
    • B03C3/66—Applications of electricity supply techniques
    • B03C3/68—Control systems therefor
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B03—SEPARATION OF SOLID MATERIALS USING LIQUIDS OR USING PNEUMATIC TABLES OR JIGS; MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C—MAGNETIC OR ELECTROSTATIC SEPARATION OF SOLID MATERIALS FROM SOLID MATERIALS OR FLUIDS; SEPARATION BY HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS
    • B03C3/00—Separating dispersed particles from gases or vapour, e.g. air, by electrostatic effect
    • B03C3/34—Constructional details or accessories or operation thereof
    • B03C3/74—Cleaning the electrodes
    • B03C3/76—Cleaning the electrodes by using a mechanical vibrator, e.g. rapping gear ; by using impact
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4185—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to a plant equipment monitoring control system and a plant equipment monitoring control method for monitoring and controlling plant equipment.
  • the present invention relates to monitoring of an electrostatic precipitator that processes soot contained in exhaust gas from a plant.
  • each device for example, in a plant such as a thermal power plant and a steel plant, the operation status of each device (referred to as “plant device”) provided in the plant is monitored in a central operation room provided at the site. Since each plant equipment is located in a vast site, the measurement values from the sensors provided in each equipment are collected in the central operation room, and the operator in the central operation room grasps the operation status of each equipment from these, Necessary control is performed. These measured values include data related to the operation status of the plant (for example, input amount of fuel, materials, etc., power generation amount, production amount, etc.), operation parameters of each device (current value, voltage value supplied to each device, etc.) ), Data on the concentration of regulated substances contained in exhaust gas, waste water, waste, etc. are included.
  • Patent Document 1 As the moving speed of the dust collecting electrode plate is increased, dust accumulation can be suppressed. On the other hand, if the moving speed is high, the components are significantly worn and the life is shortened. Therefore, it is disclosed that the charge state of the discharge electrode and the dust collection electrode plate is determined for each period of the dust collection electrode plate, and the moving speed of the dust collection electrode plate is adjusted according to the charge state.
  • Patent Document 2 the performance value of the device is analyzed by continuously monitoring the measured value from the sensor provided in the device, and compared with the target performance property. Thereby, it becomes possible to grasp
  • Patent Document 1 is intended to perform optimum control of the moving electrode based on the charge characteristics, but there are many factors that affect the performance of the electrostatic precipitator, and it is not optimized with some of the components. It is necessary to grasp the operating tendency of the system and optimize the entire system. Further, Patent Document 2 aims to detect an abnormality of the device at an early stage, and does not disclose reflecting knowledge from sensor measurement values or the like in the daily operation of the device.
  • a plant equipment monitoring control system includes a plurality of plant equipment including a first plant equipment, a plurality of monitoring control devices provided corresponding to each of the plurality of plant equipment, and a plurality of plants.
  • Monitoring control corresponding to plant equipment by continuously monitoring sensor measurement values aggregated in a plurality of sensors provided in equipment, sensor measurements from a plurality of sensors of a plurality of plant equipment, and sensor equipment.
  • the apparatus receives first monitoring data including the sensor measurement value and the operation value from the central control device that instructs the operation value in real time according to the sensor measurement value, and the monitoring device and the central control device.
  • the operating state of the first plant equipment is analyzed, and the optimum operating value of the first plant equipment is analyzed based on the analysis result of the operating state of the first plant equipment.
  • a device state monitoring unit for determining.
  • the optimal value of the operating value of plant equipment, especially auxiliary equipment is determined to reduce the soundness and operating costs of the plant equipment and Realize optimal driving instructions.
  • FIG. 1 shows a configuration example of an environmental protection device for a thermal power plant that is an example of a plant.
  • Reference numeral 100 denotes a device group corresponding to the main machine.
  • the turbine 102 is rotated by the steam generated in the boiler 101 and electricity is generated by turning the generator 103.
  • the steam used to rotate the turbine 102 is returned to the water by being introduced into the condenser 104 and supplied to the boiler 101 again. Since the boiler 101 converts water into steam by using fossil fuel, the exhaust gas discharged from the boiler 101 contains various regulated substances.
  • an environmental protection device 110 is provided.
  • Representative devices of the environmental protection device 110 include a denitration device 111, an electrostatic precipitator 113, and a desulfurization device 114.
  • the denitration device 111 is a device for reducing nitrogen oxides (NO x ) contained in the exhaust gas.
  • NO x nitrogen oxides
  • selective catalyst that injects ammonia (NH 3 ) into the exhaust gas and decomposes NO x into nitrogen and water on the catalyst. Reduction denitration technology and the like are known.
  • the electric dust collector 113 is a device for reducing the dust particles contained in the exhaust gas, which will be described later.
  • the desulfurization device 114 is a device for reducing sulfur oxide (SO x ) contained in the exhaust gas.
  • the exhaust gas and limestone slurry are brought into gas-liquid contact to react calcium (Ca) and sulfurous acid gas (SO 2 ).
  • Ca calcium
  • SO 2 sulfurous acid gas
  • FIG. 2A shows a schematic configuration diagram of the electric dust collector 113.
  • two flues 201 and 202 are provided, and the exhaust gas introduced from each of the flues passes through the device, and the dust contained in the exhaust gas is collected. Further, the exhaust gas passes through the three dust collection sections 203 to 205 while passing through the electric dust collector 113.
  • a dust collecting electrode for adhering soot is disposed (see FIG. 2B described later). The dust that has adhered and deposited on the dust collecting electrode is peeled off and collected in the hopper 206.
  • the electric dust collector 113 is designed according to the required dust collection performance, and the number of flues and the number of dust collection sections are determined accordingly, and are not limited to a specific number.
  • each dust collection section a plurality of pairs of discharge electrodes 211 and dust collection electrodes 212 shown in FIG. 2B are arranged, and exhaust gas passes between them.
  • corona discharge is generated by applying a high voltage between the discharge electrode 211 and the dust collecting electrode 212.
  • ions 213 are generated.
  • the dust contained in the exhaust gas is charged by the ions 213, attracted to the dust collecting electrode 212 facing the discharge electrode by electrostatic attraction, and attached and deposited, so that the dust contained in the exhaust gas is reduced. If the soot dust continues to accumulate on the dust collecting electrode 212, the dust collecting performance deteriorates.
  • the deposited soot dust needs to be separated from the dust collecting electrode 212.
  • the dust collecting electrode 212 is beaten to give vibration
  • the fixed electrode type device for separating the accumulated dust or the dust collecting electrode 212 is configured to be movable, and the dust collecting electrode is moved and deposited.
  • An apparatus of a system such as a moving electrode type apparatus that removes dust with a brush is known. Either or both types of devices can be applied to the electric dust collector 113.
  • FIG. 3 shows a plant equipment monitoring control system in the first embodiment.
  • the controlled object is plant equipment as shown in FIG. 1, and in this example, the main machine 301, the electrostatic precipitator 303, and the auxiliary machine 305 are illustrated.
  • These plant devices are provided with a plurality of sensors 302, 304, and 306, and the measured values of these sensors are input in real time to monitoring control devices 311, 312, and 313 that monitor and control the respective plant devices.
  • a part of the sensor measurement value is also input to the monitoring device 321 of the central operation room 320 in real time.
  • the central controller 322 controls each plant device according to the target value and regulation value of the plant while continuously monitoring the sensor measurement values from each plant device collected in the monitoring device 321. I do.
  • the instruction from the central control device 322 is transmitted to the monitoring control devices 311, 312, and 313 of each plant equipment, and the control of the plant equipment based on the instructions of the central control device 322 is executed in each monitoring control device.
  • the operation value for each plant device set by the monitoring control devices 311, 312, 313 is also grasped by the central control device 322.
  • the type and number of sensors provided in the plant equipment are not particularly limited. Sensors are installed according to the items necessary for monitoring and controlling the equipment.
  • examples of the target to be measured by the sensor 304 provided in the electrostatic precipitator 303 include a charging current, a charging voltage, and the number of sparks of the electrostatic precipitator.
  • the plant equipment monitoring control system further includes a equipment state monitoring device 331 for monitoring the operation state of these plant equipment.
  • the central control room performs equipment monitoring control for the purpose of controlling the daily operation of plant equipment
  • the equipment status monitoring device 331 improves the performance of plant equipment, maintains soundness, reduces operating costs, etc. Perform analysis for the purpose of determining the optimum operating value.
  • the equipment state monitoring device 331 is disposed outside the central operation room 320, but may be provided inside the central operation room 320, or conversely, may be provided outside the plant site.
  • the monitoring device 321, the central control device 322, and the device status monitoring device 331 are connected through a network, but the network may be a public line or a dedicated line.
  • Sensor storage values collected from each plant device are stored in the storage device 401 of the monitoring device 321. For example, it accumulates in the form of monitoring data 410 and stores the time when the sensor measurement value reaches the monitoring device 321 and the sensor measurement value as a set.
  • FIG. 4 it is described that all sensor measurement values reach the monitoring device 321 at the same timing for simplification of explanation, but the sensor measurement values reach the monitoring device 321 at each timing. do it.
  • the monitoring device 321 displays a sensor measurement value related to the target value or regulation value of the plant from the monitoring data 410 or data calculated from the sensor measurement value as an index on the monitor 403 of the monitoring device 321 in time series (waveform 404). ).
  • the operator of the central operation room 320 executes necessary control in real time from the central controller 322 to each plant device while continuously monitoring the indicators.
  • the equipment state monitoring device 331 monitors the state of the plant equipment based on the monitoring data 411 processed and created from the monitoring data 410, and performs analysis for determining the optimum operating value of the plant equipment. For this reason, the monitoring data does not need to be real-time, and it is only necessary to discard the fine fluctuations in the operation status and to understand the tendency. For this reason, the monitoring data 411 is leveled by averaging from the monitoring data 410 for a predetermined time, excluding disturbances and noises that occur during daily operations.
  • the waveform 406 based on the monitoring data 411 corresponding to the waveform 404 is created, the disturbance 405 included in the waveform 404 is removed, and the fine fluctuations of the waveform 404 are equalized and leveled.
  • the control in the device state monitoring device 331 is performed by batch processing. For this reason, if the control information such as the sensor measurement value from the monitoring device 321 and the set operation value of each plant device from the central control device 322 is transferred to the device state monitoring device 331 at a timing of once / day, for example. Good.
  • the target for determining the optimum operating value of the electrostatic precipitator includes at least one of the following three.
  • the dust collection performance of the electrostatic precipitator is greatly affected by the properties of the dust. For example, when exhaust gas contains a lot of soot with high electrical resistivity, dielectric breakdown occurs in the soot layer deposited on the dust collecting electrode, and positive ions are released from the dust collecting electrode (called “reverse ionization”) In this case, the dust collection performance is significantly reduced. In such a case, the occurrence of reverse ionization can be suppressed by intermittently charging the electrodes. In this way, depending on the characteristics of the dust and the operation state of the plant, whether the charging method for the electrode is continuous charging, intermittent charging (and charge rate in that case), or pulse charging is the maximum performance (optimum operating value). Determine.
  • the power consumption of the charging device that applies a negative voltage between the discharge electrode and the dust collecting electrode is determined by the applied current, voltage, and charging method. An optimum charging device power consumption is determined so as to save power consumption while maintaining dust collection performance.
  • FIG. 5 shows a hardware configuration example of a computer 500 that realizes the device state monitoring device 331.
  • the computer 500 includes a processor 501, a main memory 502, an auxiliary memory 503, an input / output interface 504, a display interface 505, and a network interface 506, which are coupled by a bus 507.
  • the input / output interface 504 is connected to an input device 509 such as a keyboard and a mouse, and the display interface 505 is connected to the display 508 to realize a GUI.
  • a network interface 506 is an interface for connecting to the monitoring device 321 and the central control device 322.
  • the auxiliary storage 503 is usually composed of a nonvolatile memory such as an HDD or a flash memory, and stores a program executed by the computer 500, data to be processed by the program, and the like.
  • the main memory 502 is composed of a RAM, and temporarily stores a program, data necessary for executing the program, and the like according to instructions from the processor 501.
  • the processor 501 executes a program loaded from the auxiliary memory 503 to the main memory 502.
  • the auxiliary storage 503 includes first monitoring data 5031 including environmental data, device operation values, and sensor measurement values transmitted from the central control room to the device state monitoring device 331, and optimum operation of the plant equipment (here, the electric dust collector). Second monitoring data 5032 obtained by processing the first monitoring data 5031 to perform value determination, and an electrostatic precipitator (EP) monitoring program 5033 for monitoring the operation state of the electrostatic precipitator .
  • first monitoring data 5031 including environmental data, device operation values, and sensor measurement values transmitted from the central control room to the device state monitoring device 331, and optimum operation of the plant equipment (here, the electric dust collector).
  • Second monitoring data 5032 obtained by processing the first monitoring data 5031 to perform value determination, and an electrostatic precipitator (EP) monitoring program 5033 for monitoring the operation state of the electrostatic precipitator .
  • EP electrostatic precipitator
  • the first monitoring data 5031 includes the set operation value of the electrostatic precipitator acquired from the central control device 322 (the above-described dust removal operation, charging method) , Power consumption) and environmental data that affect the performance of the electrostatic precipitator, such as the type of coal used when using coal as fossil fuel.
  • the data generation unit 5033a of the EP monitoring program 5033 processes the first monitoring data 5031 to generate second monitoring data 5032.
  • An example of the second monitoring data 5032 is shown in FIG.
  • a sensor measurement value 601, environmental data 602, disturbance data 603, and device operation value 604 are included along the time axis 600.
  • the time axis 600 is collected in a predetermined time width (for example, in units of one hour).
  • the environmental data 602 selects information that systematically affects the value. This can be input by an operator or obtained from sensor measurements from other plant equipment.
  • the properties of the coal used affect the properties of the exhaust gas.
  • the type of coal used is entered by the operator.
  • the boiler load affects the amount of exhaust gas. This can be obtained from the sensor measurement value of the main machine.
  • the disturbance 603 is information for determining whether the temporary change in the sensor measurement value is due to the disturbance or not.
  • the waveform 404 shown in FIG. 4 is the dust concentration at the outlet of the electrostatic precipitator, it is information for determining whether the waveform 405 is due to disturbance or not. Judgment is possible by estimating possible disturbances from the operation of the environmental protection device. For example, a temporary increase in the dust concentration like the waveform 405 can occur when dust cleaning is performed upstream of the electrostatic precipitator. Specifically, when suit blower is performed in the air preheater 112 (see FIG.
  • the data generation unit 5033a obtains second monitoring data 5032 by processing data of the first monitoring data 5031 (determination of occurrence of disturbance event, averaging of sensor measurement values, etc.) according to the data generation algorithm.
  • the data processing unit 5033b analyzes the operation status of the electrostatic precipitator based on the second monitoring data 5032.
  • the second monitoring data 5032 is obtained by storing sensor measurement values 601, environmental data 602, disturbances 603, and device operation values 604 for the electrostatic precipitator linked to the time axis 600. Filtering is possible according to the environment, presence / absence of disturbance, and device control state. For example, by filtering the data in which the cleaning of the disturbance 603 is turned ON, the operation state of the electrostatic precipitator using only the sensor measurement value during the period when the cleaning is not performed upstream of the electrostatic precipitator. Can be analyzed.
  • the data processing unit 5033b not only monitors each of predetermined data (sensor measurement values, parameters, etc.), but also performs data processing so as to monitor the mutual relationship of a plurality of data. For example, the data processing unit 5033b generates a biaxial graph with two data as axes, and displays the generated biaxial graph on the display 508 by the data display unit 5033c. Examples thereof are shown in FIGS.
  • FIG. 7 is a biaxial graph 701 showing a charge state in a dust collection section (here, the first section) with an electric dust collector.
  • the electric dust collector is charged by a transformer rectifier provided for each section.
  • a transformer rectifier is a device that converts a low-voltage power supply and supplies charged voltage and current to electrodes.
  • a biaxial graph 701 is a graph in which the horizontal axis represents the charging voltage of the transformer rectifier and the vertical axis represents the charging current of the transformer rectifier.
  • FIG. 2A when the electrostatic precipitator has a plurality of flues, a plurality of transformer rectifiers are provided, and each transformer rectifier supplies a charging current and a voltage to the electrodes of the flues, respectively. Yes.
  • the biaxial graph 701 uses different plot marks for each transformer rectifier. Further, in order to make the plot marks 702 and 703 of the latest data easily visible, they are displayed separately from other data.
  • the data processing unit 5033b can filter the time width displayed on the biaxial graph 701.
  • the environmental data of the second monitoring data 5032 for example, by dividing the coal type and boiler load into several load ranges and filtering, changes in operating conditions under the same or similar conditions It becomes easy to confirm the presence or absence.
  • FIG. 8 is a biaxial graph 801 showing the dust collection performance of the electric dust collector and the power consumption of the transformer rectifier.
  • a biaxial graph 801 is a graph in which the horizontal axis represents the power consumption of the transformer rectifier and the vertical axis represents the dust concentration at the outlet of the electrostatic precipitator. By taking the relationship between the power consumption of the transformer rectifier and the dust concentration, the dust collection efficiency of the electric dust collector can be analyzed. As described above, there are a plurality of charging methods. For this reason, different plot marks are used for each charging method (continuous charging, intermittent charging, or pulse charging). Further, in order to make it easy to see the plot mark 802 of the latest data, it is displayed separately from other data. Similar to FIG. 7, the data processing unit 5033 b can filter the time displayed on the biaxial graph 801.
  • FIG. 9 and FIG. 10 are biaxial graphs 901 and 1001 showing the relationship between the device operation value and the dust concentration, respectively.
  • the dust collecting electrode strike interval is used as the device operation value as shown in FIG. 9, and when the electrostatic precipitator is a moving electrode type device, as shown in FIG.
  • the plot marks 902 and 1002 of the most recent data are displayed so as to be distinguished from other data in order to make it easy to visually recognize. Similar to FIG. 7, the data processing unit 5033b displays a biaxial graph 901, The time width displayed in 1001 can be filtered.
  • the optimum value for the set value of the device operation value For example, if the dust concentration at the outlet of the electrostatic precipitator can be considered to be sufficiently low on a regular basis, the progress of equipment deterioration is delayed by increasing the strike interval or slowing the moving speed of the moving dust collecting electrode. be able to. Similarly, it is possible to determine the optimum value of the set value of the device operation value for each environmental condition.
  • FIG. 11 shows a plant equipment monitoring control system according to the second embodiment.
  • the state monitoring apparatus according to the second embodiment is provided for each plant device.
  • an electrostatic precipitator state monitoring device 1101 is provided for the electrostatic precipitator.
  • the electrostatic precipitator state monitoring device 1101 obtains the sensor measurement value received by the monitoring control device 312 regarding the measurement value of the sensor 304 provided in the electrostatic precipitator 303.
  • measured values of all the devices provided in the plant equipment are not necessarily collected. For this reason, it is possible to obtain all sensor measurement values measured for the plant equipment by obtaining the sensor measurement values collected by the monitoring control device 312 (in the example of FIG. 11, the sensor measurement values are obtained).
  • the value b 4 can be newly obtained as compared with the first embodiment). For this reason, it becomes possible to obtain more detailed information about the plant equipment than the system of the first embodiment.
  • the electrostatic precipitator state monitoring device 1101 can obtain the sensor measurement value and device operation value related to the electrostatic precipitator 303 from the monitoring control device 312.
  • environmental data in the plant, sensor measurement values related to other plant equipment, and equipment operation values need to be obtained from the monitoring device 321 and the central control device 322.
  • the analysis similar to Example 1 can be performed in more detail using many types of sensor measured values.
  • the sensor measurement value related to the electric dust collector 303 received by the monitoring device 321 is shifted in time from the sensor measurement value received by the monitoring control device 312.
  • the sensor measurement value data from the monitoring device 321 may include the sensor measurement value data from the electrostatic precipitator, and the time may be corrected by matching between the measurement value data. Alternatively, if the time error is within a certain range, the time correction may be unnecessary.
  • SYMBOLS 100 Main machine apparatus group, 101: Boiler, 102: Turbine, 103: Generator, 104: Condenser, 110: Environmental protection apparatus, 111: Denitration apparatus, 112: Air preheater, 113, 303: Electric dust collector , 114: desulfurizer, 115: chimney, 116: heat exchanger, 201, 202: flue, 203-205: dust collection compartment, 206: hopper, 211: discharge electrode, 212: dust collection electrode, 213: ion, 301: Main machine, 305: Auxiliary machine, 302, 304, 306: Sensor, 311, 312, 313: Monitoring control device, 320: Central operation room, 321: Monitoring device, 322: Central control device, 331: Equipment status monitoring device 501: Processor 502: Main memory 503: Auxiliary memory 504: Input / output interface 505: Display interface 506: Network interface , 507: bus, 508: Display, 509: input

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Electrostatic Separation (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

プラントにおいて中央操作室の負荷を増すことなく、プラント機器の運転値の設定値の最適値を判定することにより、プラント機器の健全性や運転コストの低減などを図りつつ、日々のオペレーションの最適運転指南を実現する。このため、所定期間における第１のプラント機器３０３の動作状態を解析する機器状態監視装置３３１を設け、機器状態監視装置３３１は、第１のプラント機器３０３の動作状態を解析し、その解析結果により最適運転値の判定を行う。

Description

プラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法
　本発明は、プラント機器を監視、制御するプラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法に関する。特に、プラントからの排ガスに含まれる煤塵を処理する電気集塵装置の監視に関する。
　例えば火力発電所、製鉄所といったプラントでは、サイトに設けられた中央操作室にてプラントに設けられた各機器（「プラント機器」という）の運転状況を監視している。各プラント機器は広大なサイトに配置されているため、各機器に設けられたセンサからの計測値は中央操作室に集められ、中央操作室のオペレータはこれらから各機器の運転状況を把握し、必要な制御を行っている。これらの計測値には、プラントの稼働状況に関するデータ（例えば、燃料、材料等の投入量、発電量や生産量等）、各機器の動作パラメータ（各機器に供給される電流値、電圧値等）、排ガス、排水、廃棄物等に含まれる規制物質の濃度等のデータが含まれている。
　世界的な環境意識の高まりに伴い、各国、地域でプラントから排出される排ガス、排水、廃棄物等について様々な環境規制が定められている。このため、プラントには排ガス、排水、廃棄物等に含まれる規制物質を所定値以下に除去するための環境保全装置が設けられている。このような環境保全装置の一つとして電気集塵装置がある。電気集塵装置は排ガス中に含まれる煤塵を捕集する装置である。電気集塵装置の最適化を実現する公知技術として特許文献１がある。特許文献１は移動電極形電気集塵装置に関し、集塵極板の移動速度が大きいほどダストの堆積を抑制することができる一方、移動速度が大きいと構成部品が著しく摩耗し、寿命が短くなることから、集塵極板の周期ごとに放電極と集塵極板における荷電状況を判断し、荷電状況に応じて集塵極板の移動速度を調整することを開示する。
　一方、特許文献２には機器に設けられたセンサからの計測値を継続的に遠隔監視することにより、機器の性能特性を分析し、目標とする性能特性と比較する。これにより、機器の性能の劣化を早期に把握することが可能になる。
特開２０００－１４０６８９号公報 米国特許第８７３８３２６号
　プラントの中央操作室には各プラント機器に設けられたセンサから膨大なデータが集められている。一方で、省力化の進むプラントでは、中央操作室で少数のオペレータがプラント全体を制御する必要があるため、集められた膨大なデータを活用し切ることは難しい。例えば、火力発電所であれば、環境規制を守りつつ、電力需要に応じて発電量を制御するため、ボイラやタービンといったプラント機器（これらを「主機」という）への燃料等の投入量や発電量、あるいは環境保全装置から排出される排ガスや排水等における規制物質の量などについては、これらのデータをモニタし、目標値や規制値にあわせてリアルタイムに必要な制御が行われる。これに対して、特許文献１に記述されるようなプラントの運転における目標値や規制値とは直接的には関係しない、例えば補機（主機以外のプラント機器をいう）の運転の最適化といった制御はプラント全体の運転を管理する中央操作室では行わない。このため、補機の据え付け時に設定した設定値がそのまま用いられ、補機の運転状態をチェックするのは、実質的には年単位で実施される定期点検のみということも少なくない。この場合、長期間にわたって効率の下がった状態で補機の運転が継続されるおそれがある。
　特許文献１は荷電特性に基づいて移動電極の最適制御を行うとするものであるが、電気集塵装置の性能に影響する因子は多く、一部の構成要素で最適化するのではなく、過去の運転傾向なども把握して、装置全体の最適化を図る必要がある。また、特許文献２には早期に機器の異常を検知することを目的としており、センサ計測値等からの知見を機器の日々のオペレーションに反映させることについて開示されていない。
　本発明の一実施態様であるプラント機器監視制御システムは、第１のプラント機器を含む複数のプラント機器と、複数のプラント機器のそれぞれに対応して設けられる複数の監視制御装置と、複数のプラント機器に設けられる複数のセンサと、複数のプラント機器の複数のセンサからのセンサ計測値を集約する監視装置と、監視装置に集約されるセンサ計測値を連続監視し、プラント機器に対応する監視制御装置に、センサ計測値に応じてリアルタイムに運転値を指示する中央制御装置と、監視装置及び中央制御装置から、センサ計測値及び運転値を含む第１のモニタリングデータを受信し、所定期間における第１のプラント機器の動作状態を解析し、前記第１のプラント機器の動作状態の解析結果により第１のプラント機器の最適運転値の判定を行う機器状態監視装置とを有する。
　その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかにされる。
　中央操作室の負荷を増すことなく、プラント機器、特に補機の運転値の設定値の最適値を判定することにより、プラント機器の健全性や運転コストの低減などを図りつつ、日々のオペレーションの最適運転指南を実現する。
火力発電所の環境保全装置の構成例である。 電気集塵装置の概略構成図である。 電気集塵装置の原理を説明する図である。 プラント機器監視制御システムの構成例である。 監視装置で使用されるセンサ計測値と機器状態監視装置で使用されるセンサ計測値との関係を説明する図である。 機器状態監視装置の構成例である。 機器状態監視装置で使用するモニタリングデータの例である。 データ処理部が生成する２軸グラフの例である。 データ処理部が生成する２軸グラフの例である。 データ処理部が生成する２軸グラフの例である。 データ処理部が生成する２軸グラフの例である。 プラント機器監視制御システムの別の構成例である。
　図１にプラントの一例である火力発電所の環境保全装置の構成例を示す。１００が主機に該当する装置群である。ボイラ１０１で発生させた蒸気によりタービン１０２を回転させ、発電機１０３を回すことにより電気を発生させる。タービン１０２を回転させるのに使用された蒸気は復水器１０４に導入されることにより水に戻され、再びボイラ１０１に供給される。ボイラ１０１は化石燃料により水を蒸気に変換するため、ボイラ１０１から排出される排ガスには様々な規制物質が含まれることになる。これらを除去するため、環境保全装置１１０が設けられている。環境保全装置１１０の代表的な装置には、脱硝装置１１１、電気集塵装置１１３、脱硫装置１１４が含まれる。脱硝装置１１１は排ガスに含まれる窒素酸化物（ＮＯｘ）を低減するための装置であり、例えば排ガスにアンモニア（ＮＨ３）を吹き込み、触媒上でＮＯｘを窒素と水に分解する選択的触媒還元脱硝技術等が知られている。電気集塵装置１１３は排ガスに含まれる煤塵粒子を低減するための装置であり、これについては後述する。脱硫装置１１４は排ガスに含まれる硫黄酸化物（ＳＯｘ）を低減するための装置であり、例えば排ガスと石灰石スラリを気液接触させ、カルシウム（Ｃａ）と亜硫酸ガス（ＳＯ２）とを反応させることにより、ＳＯ２を吸収するとともに副生品として石膏を回収する湿式石灰石膏法等が知られている。
　図２Ａに電気集塵装置１１３の概略構成図を示す。図２Ａの例では、２本の煙道２０１，２０２が設けられ、それぞれの煙道から導入された排ガスは装置を通過する過程で、排ガスに含まれる煤塵が捕集される。また、排ガスが電気集塵装置１１３を通過する間に３つの集塵区画２０３～２０５を通過するようにされている。各集塵区画には、煤塵を付着させる集塵極が配置されている（後述する図２Ｂを参照）。集塵極に付着、堆積した煤塵を剥離させ、ホッパ２０６内に捕集する。なお、電気集塵装置１１３は要求集塵性能に応じて設計され、煙道の数や集塵区画の数はそれに応じて定められるものであり、特定の数に限定されるものではない。
　図２Ｂを用いて電気集塵装置の原理を説明する。各集塵区画には、図２Ｂに示す放電極２１１と集塵極２１２との対が複数配置され、その間を排ガスが通過するように構成されている。電気集塵装置の動作時には、放電極２１１と集塵極２１２との間に高電圧を印加することにより、コロナ放電を発生させる。これによりイオン２１３が発生する。排ガスに含まれる煤塵はイオン２１３により帯電し、静電引力によって放電極に対向する集塵極２１２にひきつけられ、付着、堆積することで、排ガスに含まれる煤塵が低減される。煤塵が集塵極２１２に堆積し続けると集塵性能が低下するため、堆積した煤塵は集塵極２１２から剥離させる必要がある。このため、集塵極２１２を槌打ちして振動を与えることにより、堆積した煤塵を剥離させる固定電極式装置、あるいは集塵極２１２を移動可能に構成し、集塵極を移動させて堆積した煤塵をブラシで払い落とす移動電極式装置といった方式の装置が知られている。電気集塵装置１１３にはいずれか一方、または双方の方式の装置を適用することが可能である。
　図３に実施例１におけるプラント機器監視制御システムを示す。制御対象は図１に示したようなプラント機器であり、本例では主機３０１、電気集塵装置３０３、補機３０５を例示している。これらプラント機器にはそれぞれ複数のセンサ３０２，３０４，３０６が設けられており、これらセンサの測定値はそれぞれのプラント機器を監視、制御する監視制御装置３１１，３１２，３１３にリアルタイムに入力される。また、そのセンサ計測値の一部は中央操作室３２０の監視装置３２１にもリアルタイムに入力されている。中央操作室３２０では、監視装置３２１に集約される各プラント機器からのセンサ計測値を連続監視しながら、中央制御装置３２２はプラントの目標値、規制値に応じて各プラント機器に対しての制御を行う。中央制御装置３２２からの指示は各プラント機器の監視制御装置３１１，３１２，３１３に伝達され、各監視制御装置において中央制御装置３２２の指示に基づくプラント機器の制御を実行する。監視制御装置３１１，３１２，３１３により設定された各プラント機器への運転値は、中央制御装置３２２にても把握されている。
　プラント機器に設けられるセンサの種類や数は特に限定されない。センサは機器の監視、制御に必要な項目に応じて設置される。例えば、電気集塵装置３０３に設けられるセンサ３０４が計測する対象としては、例えば電気集塵装置の荷電電流、荷電電圧、火花回数などが挙げられる。
　本実施例のプラント機器監視制御システムにおいては、さらに、これらプラント機器の動作状態を監視する機器状態監視装置３３１を有している。中央操作室がプラント機器の日々のオペレーションの制御を目的とする機器監視制御を行うのに対して、機器状態監視装置３３１はプラント機器の性能向上や健全性の維持や運転コストの低減等を実現する最適運転値の判定を目的とするための解析を行う。なお、図３では、機器状態監視装置３３１は中央操作室３２０外に配置されているが、中央操作室３２０内に設けてもよく、逆にプラントのサイト外に設けてもよい。監視装置３２１、中央制御装置３２２と機器状態監視装置３３１とはネットワークを通じて接続されるが、ネットワークは公衆回線であってもよく、専用回線であってもよい。
　監視装置３２１で使用されるセンサ計測値と機器状態監視装置３３１で使用されるセンサ計測値との関係について、図４を用いて説明する。監視装置３２１の記憶装置４０１には各プラント機器から収集されたセンサ計測値が蓄積されている。例えば、モニタリングデータ４１０のような形で蓄積され、センサ計測値が監視装置３２１に到達した時間とセンサ計測値とを組にして記憶する。なお、図４では説明の簡素化のためにすべてのセンサ計測値が同じタイミングで監視装置３２１に到達しているように記載しているが、センサ計測値はそれぞれのタイミングで監視装置３２１に到達すればよい。監視装置３２１は、モニタリングデータ４１０からプラントの目標値や規制値に関係するセンサ計測値、あるいはセンサ計測値から算出されるデータを指標として監視装置３２１のモニタ４０３に時系列に表示する（波形４０４）。中央操作室３２０のオペレータは、指標を連続監視しながら、中央制御装置３２２から各プラント機器に対してリアルタイムに必要な制御を実行する。
　一方、機器状態監視装置３３１ではモニタリングデータ４１０から加工して作成するモニタリングデータ４１１に基づきプラント機器の状態を監視し、プラント機器の最適運転値の判定のための解析を行う。このため、監視データにはリアルタイム性は必要なく、動作状況の細かい変動は捨象して傾向が分かればよい。このため、モニタリングデータ４１１は、モニタリングデータ４１０から、日々のオペレーション中に生じる外乱やノイズを除き、所定時間で平均化することにより平準化されている。例えば、波形４０４に相当するモニタリングデータ４１１に基づく波形４０６を作成したとすれば、波形４０４に含まれる外乱４０５が除去され、波形４０４の細かい変動が均され平準化されたものとなっている。また、プラント機器の運転の最適運転値の判定のためには、リアルタイムな変動よりも、一定期間以上蓄積された運転データから把握される傾向や同等の条件下での運転データの比較の方が重要である。このため、機器状態監視装置３３１での制御はバッチ処理で行われる。このため、監視装置３２１からのセンサ計測値、中央制御装置３２２からの各プラント機器の設定運転値のような制御情報は、例えば１回／日のタイミングで機器状態監視装置３３１に転送されればよい。
　以下、補機の一つである電気集塵装置を例として、本実施例におけるプラント機器監視制御システムにより電気集塵装置の最適運転値を判定する例について説明する。電気集塵装置の最適運転値判定の対象は少なくとも以下の３つのいずれかを含むものとする。
　（１）煤塵払い落とし運用
　図２Ｂで説明したように、煤塵が集塵極に堆積し過ぎないよう、煤塵がある程度堆積した段階で剥離させる必要がある。一方で、煤塵の払い落としを過剰に行うと設備の早期の摩耗、劣化につながるおそれがある。このため、集塵極槌打ちサイクル、放電極槌打ちサイクルあるいは移動電極回転速度の設定値の最適値を判定する。
　（２）電極の荷電方法
　電気集塵装置の集塵性能は煤塵の性状に大きな影響を受ける。例えば、排ガスに電気抵抗率の高い煤塵が多く含まれている場合、集塵極に堆積した煤塵層で絶縁破壊が起こり、集塵極より正イオンが放出される現象（「逆電離」という）が生じやすくなることが知られており、この場合、集塵性能は著しく低下する。このような場合、電極への荷電方法を間欠化することで、逆電離の発生を抑えることができる。このように煤塵の特性やプラントの運転状態に応じて、電極への荷電方法を連続荷電、間欠荷電（及びその場合の荷電率）、パルス荷電のどれが性能最大（最適運転値）となるかを判定する。
　（３）荷電装置の消費電力
　放電極・集塵極間に負電圧を印加する荷電装置の消費電力は、印加する電流、電圧及び荷電方法により定まる。集塵性能を維持しつつ、消費電力を節減するよう最適な荷電装置の消費電力を判定する。
　図５に機器状態監視装置３３１を実現する計算機５００のハードウェア構成例を示す。計算機５００は、プロセッサ５０１、主記憶５０２、補助記憶５０３、入出力インタフェース５０４、表示インタフェース５０５、ネットワークインタフェース５０６を含み、これらはバス５０７により結合されている。入出力インタフェース５０４は、キーボードやマウス等の入力装置５０９と接続され、表示インタフェース５０５は、ディスプレイ５０８に接続され、ＧＵＩを実現する。ネットワークインタフェース５０６は監視装置３２１や中央制御装置３２２と接続するためのインタフェースである。補助記憶５０３は通常、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、計算機５００が実行するプログラムやプログラムが処理対象とするデータ等を記憶する。主記憶５０２はＲＡＭで構成され、プロセッサ５０１の命令により、プログラムやプログラムの実行に必要なデータ等を一時的に記憶する。プロセッサ５０１は、補助記憶５０３から主記憶５０２にロードしたプログラムを実行する。
　補助記憶５０３には、中央操作室から機器状態監視装置３３１に送信される環境データ、機器運転値、センサ計測値を含む第１モニタリングデータ５０３１、プラント機器（ここでは電気集塵装置）の最適運転値判定を行うために第１モニタリングデータ５０３１を加工して得た第２モニタリングデータ５０３２、電気集塵装置の動作状態を監視するための電気集塵装置（ＥＰ：Electrostatic Precipitator）監視プログラム５０３３を含む。
　前述の通り、機器状態監視装置３３１ではリアルタイム性を必要としないため、第１モニタリングデータも例えば、１回／１日の頻度のバッチ処理で中央操作室から送信され、補助記憶５０３に格納する。第１モニタリングデータ５０３１にはセンサ計測値（図４に示したモニタリングデータ４１０）の他に、中央制御装置３２２から取得される電気集塵装置の設定運転値（前述の煤塵払い落とし運用、荷電方法、消費電力）や化石燃料として石炭を使用する場合の炭種など電気集塵装置の性能に影響を及ぼす環境データが含まれる。
　ＥＰ監視プログラム５０３３のデータ生成部５０３３ａは、第１モニタリングデータ５０３１を加工して、第２モニタリングデータ５０３２を生成する。第２モニタリングデータ５０３２の例を図６に示す。時間軸６００に沿って、センサ計測値６０１、環境データ６０２、外乱データ６０３、機器運転値６０４を含んでいる。時間軸６００は所定時間幅（例えば１時間単位）で纏められている。中央操作室でオペレーションのために監視するセンサ計測値が電気集塵装置出口の煤塵濃度であるとすると、環境データ６０２はその値に対して系統的な影響を及ぼす情報が選択される。これには、オペレータが入力するものと、他のプラント機器からのセンサ計測値から得られるものとがありうる。化石燃料として石炭を用いる場合、使用する石炭の性状は排ガスの性状に影響を及ぼす。使用されている炭種はオペレータが入力する。また、ボイラの負荷は排ガス量に影響する。これは主機のセンサ計測値から得ることができる。外乱６０３はセンサ計測値の一時的な変化が外乱によるものかそうでないかを判定するための情報である。例えば、図４に示した波形４０４が電気集塵装置出口の煤塵濃度であったとすると、その波形４０５が外乱によるものかそうでないかを判定するための情報である。起こりうる外乱を環境保全装置のオペレーション等から推定しておくことで判定が可能になる。例えば、波形４０５のような一時的な煤塵濃度の上昇は、電気集塵装置の上流においてダスト清浄化を行った場合に生じうる。具体的には、空気予熱器１１２（図１参照）においてスーツブロアを行うと、一時的に煤塵を多く含んだ排ガスが電気集塵装置１１３に流入し、電気集塵装置出口の煤塵濃度も一時的に上昇する。このような外乱による変動は機器の最適運転値判定の観点からは無視してよいため、プロセス機器（この場合は、空気予熱器１１２）のセンサ計測値、あるいは機器運転値から外乱の発生６０５を判定する。データ生成部５０３３ａはそのデータ生成アルゴリズムにしたがって、第１モニタリングデータ５０３１のデータの加工（外乱イベント発生の判定、センサ計測値の平均化等）を実施して第２モニタリングデータ５０３２を得る。
　データ処理部５０３３ｂでは、第２モニタリングデータ５０３２に基づき、電気集塵装置の動作状況の解析を行う。図６に示すように、第２モニタリングデータ５０３２は、電気集塵装置についてのセンサ計測値６０１、環境データ６０２、外乱６０３、機器運転値６０４が、時間軸６００にリンクされて記憶されることにより、環境、外乱の有無、機器制御状態によるフィルタリングが可能にされている。例えば、外乱６０３の清浄化ＯＮとなっているデータをフィルタリングすることにより、電気集塵装置の上流において清浄化が行われていない期間のセンサ計測値のみを使用して電気集塵装置の動作状況を解析することが可能になる。
　データ処理部５０３３ｂでは、所定のデータ（センサ計測値やパラメータ等）のそれぞれを監視するのみでなく、複数のデータの相互関係を監視するようにデータ処理を行う。例えば、データ処理部５０３３ｂは２つのデータを軸として２軸グラフを生成し、生成した２軸グラフをデータ表示部５０３３ｃによりディスプレイ５０８に表示する。以下、その例を図７～１０に示す。
　図７は電気集塵装置のある集塵区画（ここでは第１区）における荷電状態を示す２軸グラフ７０１である。電気集塵装置への荷電は区画ごとに設けられた変圧整流器により行われる。変圧整流器は、低圧電源を変換して電極に荷電電圧、電流を供給する装置である。２軸グラフ７０１は横軸に変圧整流器の荷電電圧、縦軸に変圧整流器の荷電電流をとったグラフである。図２Ａに示したように電気集塵装置が煙道を複数有する場合には、複数の変圧整流器が設けられ、それぞれの変圧整流器がそれぞれ煙道の電極に対して荷電電流、電圧を供給している。それを区別するため、２軸グラフ７０１では変圧整流器ごとに異なるプロットマークを使用している。また、直近のデータのプロットマーク７０２，７０３を視認しやすくするため、他のデータとは区別して表示している。
　データ処理部５０３３ｂは、２軸グラフ７０１に表示させる時間幅をフィルタリングすることができる。また、時間でフィルタする他、第２モニタリングデータ５０３２の環境データ、例えば炭種やボイラ負荷をいくつかの負荷幅に区切ってフィルタリングすることにより、同等または類似の条件下での動作状況における変化の有無を確認することが容易になる。
　図８は電気集塵装置の集塵性能と変圧整流器の消費電力を示す２軸グラフ８０１である。２軸グラフ８０１は横軸に変圧整流器の消費電力、縦軸に電気集塵装置出口の煤塵濃度をとったグラフである。変圧整流器の消費電力と煤塵濃度との関係をとることにより、電気集塵装置の集塵効率を解析できる。先に説明したように荷電方法は複数種類ある。このため、荷電方法（連続荷電あるいは間欠荷電、またはパルス荷電）ごとに異なるプロットマークを使用している。また、直近のデータのプロットマーク８０２を視認しやすくするため、他のデータとは区別して表示している。図７と同様に、データ処理部５０３３ｂは、２軸グラフ８０１に表示させる時間をフィルタリングすることができる。
　図９、図１０はそれぞれ機器運転値と煤塵濃度との関係を示す２軸グラフ９０１，１００１である。電気集塵装置が固定電極式装置の場合は、図９のように機器運転値として集塵極槌打間隔を用いて、電気集塵装置が移動電極式装置の場合は、図１０のように機器運転値として移動集塵極の回転速度を用いて、グラフ化する。これにより、煤塵の払い落とし頻度が電気集塵装置出口の煤塵濃度との関係で適正に保たれているかどうかの解析が可能となる。これらのグラフにおいても直近のデータのプロットマーク９０２，１００２を視認しやすくするため、他のデータとは区別して表示しており、図７と同様に、データ処理部５０３３ｂは、２軸グラフ９０１，１００１に表示させる時間幅をフィルタリングすることができる。
　これらの解析を踏まえ、機器運転値の設定値の最適値を判定することが可能になる。例えば、電気集塵装置出口の煤塵濃度が定常的に十分低いとみなすことができれば、槌打間隔を伸ばす、あるいは移動集塵極の移動速度を遅くすることにより、設備の劣化の進行を遅くすることができる。同様に、環境条件ごとに機器運転値の設定値の最適値を判定することも可能である。
　図１１に実施例２におけるプラント機器監視制御システムを示す。実施例２における状態監視装置は個々のプラント機器に対応して設けられている。図１１は電気集塵装置に対して電気集塵装置状態監視装置１１０１が設けられている。電気集塵装置状態監視装置１１０１は、電気集塵装置３０３に設けられたセンサ３０４の計測値に関しては、監視制御装置３１２が受信したセンサ計測値を得るようにする。中央操作室にはプラント機器に設けられている全ての機器の計測値が収集されているとは限らない。このため、監視制御装置３１２で収集されているセンサ計測値を得ることにより、プラント機器に対して計測されている全てのセンサ計測値を得ることが可能になる（図１１の例では、センサ計測値ｂ４が実施例１に比べて新たに得ることが可能になる）。このため、実施例１のシステムよりもプラント機器についてのより詳細な情報を得ることが可能になる。
　電気集塵装置状態監視装置１１０１は、電気集塵装置３０３に関するセンサ計測値、機器運転値について、監視制御装置３１２から得ることができる。一方、プラントにおける環境データ、他のプラント機器に関するセンサ計測値、機器運転値については、監視装置３２１、中央制御装置３２２から得る必要がある。これにより、実施例１と同様の解析を、より多種類のセンサ計測値を用いてより詳細に実行することができる。この場合、監視装置３２１で受信する電気集塵装置３０３に関するセンサ計測値は監視制御装置３１２で受信するセンサ計測値との時間にずれが生じる。このため、監視装置３２１からのセンサ計測値データには電気集塵装置からのセンサ計測値データも含ませておき、計測値データ間のマッチングをとって時間の補正を行うようにすればよい。あるいは時間の誤差がある程度の範囲に収まるようであれば、特に時間の補正も不要としてもよい。
１００：主機装置群、１０１：ボイラ、１０２：タービン、１０３：発電機、１０４：復水器、１１０：環境保全装置、１１１：脱硝装置、１１２：空気予熱器、１１３，３０３：電気集塵装置、１１４：脱硫装置、１１５：煙突、１１６：熱交換器、２０１，２０２：煙道、２０３～２０５：集塵区画、２０６：ホッパ、２１１：放電極、２１２：集塵極、２１３：イオン、３０１：主機、３０５：補機、３０２，３０４，３０６：センサ、３１１，３１２，３１３：監視制御装置、３２０：中央操作室、３２１：監視装置、３２２：中央制御装置、３３１：機器状態監視装置、５０１：プロセッサ、５０２：主記憶、５０３：補助記憶、５０４：入出力インタフェース、５０５：表示インタフェース、５０６：ネットワークインタフェース、５０７：バス、５０８：ディスプレイ、５０９：入力装置、１１０１：電気集塵装置状態監視装置。

Claims (15)

  1. 　第１のプラント機器を含む複数のプラント機器と、
    　前記複数のプラント機器のそれぞれに対応して設けられる複数の監視制御装置と、
    　前記複数のプラント機器に設けられる複数のセンサと、
    　前記複数のプラント機器の前記複数のセンサからのセンサ計測値を集約する監視装置と、
    　前記監視装置に集約される前記センサ計測値を連続監視し、前記プラント機器に対応する前記監視制御装置に、前記センサ計測値に応じてリアルタイムに運転値を指示する中央制御装置と、
    　前記監視装置及び前記中央制御装置から、前記センサ計測値及び前記運転値を含む第１のモニタリングデータを受信し、所定期間における前記第１のプラント機器の動作状態を解析し、前記第１のプラント機器の動作状態の解析結果により前記第１のプラント機器の最適運転値の判定を行う機器状態監視装置とを有するプラント機器監視制御システム。
  2. 　請求項１において、
    　前記機器状態監視装置は、前記監視装置及び前記中央制御装置から受信した前記第１のモニタリングデータを加工して生成される前記所定期間における第２のモニタリングデータに基づき、前記第１のプラント機器の動作状態を解析するプラント機器監視制御システム。
  3. 　請求項２において、
    　前記第２のモニタリングデータは、平準化された前記センサ計測値、前記センサ計測値に系統的な影響を及ぼす環境データ、前記センサ計測値に一時的な影響を及ぼす外乱データ、前記第１のプラント機器の運転値が時間軸にリンクして記憶されているプラント機器監視制御システム。
  4. 　請求項３において、
    　前記機器状態監視装置は、前記第２のモニタリングデータを、時間幅、前記環境データ、前記外乱データ、前記第１のプラント機器の運転値に基づきフィルタリングを行い、前記第１のプラント機器の動作状態を解析するプラント機器監視制御システム。
  5. 　請求項３において、
    　前記機器状態監視装置は、前記第２のモニタリングデータに含まれる２つのデータをそれぞれ軸として２軸グラフを作成するプラント機器監視制御システム。
  6. 　請求項３～５のいずれか１項において、
    　前記第１のプラント機器は火力発電所の電気集塵装置であり、
    　前記電気集塵装置の監視運転値として、前記電気集塵装置の煤塵払い落とし運用、前記電気集塵装置の電極の荷電方法、前記電極に電圧を印加する荷電装置の消費電力の少なくともいずれかを含むプラント機器監視制御システム。
  7. 　請求項３～５のいずれか１項において、
    　前記第１のプラント機器は火力発電所の電気集塵装置であり、
    　前記環境データとして、前記火力発電所のボイラに使用される炭種、前記ボイラのボイラ負荷を含み、
    　前記外乱データとして、前記電気集塵装置の上流におけるダスト清浄化の実施を含むプラント機器監視制御システム。
  8. 　請求項１において、
    　前記第１のプラント機器に設けられる前記複数のセンサには、そのセンサ計測値が前記第１のプラント機器に対応して設けられる第１の監視制御装置には受信される一方、前記監視装置には集約されないセンサを含み、
    　前記機器状態監視装置は、前記第１の監視制御装置で受信したセンサ計測値を受信し、前記第１の監視制御装置で受信したセンサ計測値及び前記第１のモニタリングデータを加工して生成される前記所定期間における第２のモニタリングデータに基づき、前記第１のプラント機器の動作状態を解析するプラント機器監視制御システム。
  9. 　第１のプラント機器を含む複数のプラント機器に複数のセンサを設け、前記複数のセンサからのセンサ計測値に基づき前記複数のプラント機器を制御するプラント機器制御方法であって、
    　監視装置は、前記複数のセンサからの前記センサ計測値を集約し、
    　中央制御装置は、前記監視装置に集約される前記センサ計測値を連続監視し、前記プラント機器の監視制御装置に、前記センサ計測値に応じてリアルタイムに運転値を指示し、
    　機器状態監視装置は、前記センサ計測値及び前記運転値を含む第１のモニタリングデータに基づき、所定期間における前記第１のプラント機器の動作状態を解析し、前記第１のプラント機器の動作状態の解析結果により前記第１のプラント機器の最適運転値の判定を行うプラント機器監視制御方法。
  10. 　請求項９において、
    　前記機器状態監視装置は、前記第１のモニタリングデータを加工して生成される前記所定期間における第２のモニタリングデータに基づき、前記第１のプラント機器の動作状態を解析するプラント機器監視制御方法。
  11. 　請求項１０において、
    　前記第２のモニタリングデータは、平準化された前記センサ計測値、前記センサ計測値に系統的な影響を及ぼす環境データ、前記センサ計測値に一時的な影響を及ぼす外乱データ、前記第１のプラント機器の運転値が時間軸にリンクして記憶されているプラント機器監視制御方法。
  12. 　請求項１１において、
    　前記機器状態監視装置は、前記第２のモニタリングデータを、時間幅、前記環境データ、前記外乱データ、前記第１のプラント機器の運転値に基づきフィルタリングを行い、前記第１のプラント機器の動作状態を解析するプラント機器監視制御方法。
  13. 　請求項１１において、
    　前記機器状態監視装置は、前記第２のモニタリングデータに含まれる２つのデータをそれぞれ軸として２軸グラフを作成するプラント機器監視制御方法。
  14. 　請求項１１～１３のいずれか１項において、
    　前記第１のプラント機器は火力発電所の電気集塵装置であり、
    　前記電気集塵装置の監視運転値として、前記電気集塵装置の煤塵払い落とし運用、前記電気集塵装置の電極の荷電方法、前記電極に電圧を印加する荷電装置の消費電力の少なくともいずれかを含むプラント機器監視制御方法。
  15. 　請求項１１～１３のいずれか１項において、
    　前記第１のプラント機器は火力発電所の電気集塵装置であり、
    　前記環境データとして、前記火力発電所のボイラに使用される炭種、前記ボイラのボイラ負荷を含み、
    　前記外乱データとして、前記電気集塵装置の上流におけるダスト清浄化の実施を含むプラント機器監視制御方法。
PCT/JP2019/001511 2018-02-16 2019-01-18 プラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法 WO2019159601A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201980011495.9A CN111684377B (zh) 2018-02-16 2019-01-18 工厂设备监视控制系统以及工厂设备监视控制方法
US16/967,886 US11314236B2 (en) 2018-02-16 2019-01-18 Plant equipment monitoring control system and plant equipment monitoring control method
PH12020551308A PH12020551308A1 (en) 2018-02-16 2020-08-14 Plant equipment monitoring control system and plant equipment monitoring control method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018025646A JP7011486B2 (ja) 2018-02-16 2018-02-16 プラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法
JP2018-025646 2018-02-16

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019159601A1 true WO2019159601A1 (ja) 2019-08-22

Family

ID=67619323

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/001511 WO2019159601A1 (ja) 2018-02-16 2019-01-18 プラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11314236B2 (ja)
JP (1) JP7011486B2 (ja)
CN (1) CN111684377B (ja)
PH (1) PH12020551308A1 (ja)
TW (1) TWI697748B (ja)
WO (1) WO2019159601A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111045363A (zh) * 2019-12-16 2020-04-21 北京中大科慧科技发展有限公司 信息通信网络智能化运维管控云平台

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI819318B (zh) * 2021-06-17 2023-10-21 台達電子工業股份有限公司 機台監控裝置以及方法
CN114185303B (zh) * 2021-11-02 2024-05-24 北京安控油气技术有限责任公司 一种可快速修复的plc可编程控制器
WO2023113070A1 (ko) * 2021-12-16 2023-06-22 (주)열린기술 공장내 전력설비의 에너지 모니터링 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09179604A (ja) * 1995-09-13 1997-07-11 Toshiba Corp プラントの運転制御システム及び方法
JP2011110440A (ja) * 2009-11-24 2011-06-09 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 脱硫設備の運転制御システム
JP2012071280A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Chugoku Electric Power Co Inc:The 電気集塵システム及び電気集塵方法
JP2017176922A (ja) * 2016-03-28 2017-10-05 Ｊｘ金属株式会社 脱硫剤添加制御方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5873251A (en) 1995-09-13 1999-02-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Plant operation control system
JP3484687B2 (ja) 1998-11-09 2004-01-06 日立プラント建設株式会社 移動電極形電気集塵装置の制御方法
US9565275B2 (en) * 2012-02-09 2017-02-07 Rockwell Automation Technologies, Inc. Transformation of industrial data into useful cloud information
GB2459594B (en) * 2007-03-12 2012-02-08 Emerson Process Management Method and apparatus for generalized performance evaluation of equipment using achievable performance derived from statistics and real-time data
US10648888B2 (en) * 2008-02-27 2020-05-12 Mitsubishi Hitachi Power Systems, Ltd. Plant state monitoring method, plant state monitoring computer program, and plant state monitoring apparatus
US8738326B2 (en) 2011-03-23 2014-05-27 General Electric Company Performance characteristic calculation and comparison
JP6211468B2 (ja) * 2014-06-12 2017-10-11 株式会社日立製作所 監視制御システム及び監視制御方法
JP6382892B2 (ja) 2016-07-27 2018-08-29 三菱日立パワーシステムズ株式会社 運転情報分析装置
US10416660B2 (en) * 2017-08-31 2019-09-17 Rockwell Automation Technologies, Inc. Discrete manufacturing hybrid cloud solution architecture

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09179604A (ja) * 1995-09-13 1997-07-11 Toshiba Corp プラントの運転制御システム及び方法
JP2011110440A (ja) * 2009-11-24 2011-06-09 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 脱硫設備の運転制御システム
JP2012071280A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Chugoku Electric Power Co Inc:The 電気集塵システム及び電気集塵方法
JP2017176922A (ja) * 2016-03-28 2017-10-05 Ｊｘ金属株式会社 脱硫剤添加制御方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111045363A (zh) * 2019-12-16 2020-04-21 北京中大科慧科技发展有限公司 信息通信网络智能化运维管控云平台
CN111045363B (zh) * 2019-12-16 2021-01-05 北京中大科慧科技发展有限公司 信息通信网络智能化运维管控云平台

Also Published As

Publication number Publication date
US20210055713A1 (en) 2021-02-25
CN111684377B (zh) 2023-08-08
TW201935160A (zh) 2019-09-01
TWI697748B (zh) 2020-07-01
US11314236B2 (en) 2022-04-26
JP7011486B2 (ja) 2022-01-26
CN111684377A (zh) 2020-09-18
PH12020551308A1 (en) 2021-08-16
JP2019144624A (ja) 2019-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019159601A1 (ja) プラント機器監視制御システム及びプラント機器監視制御方法
Yang et al. Challenge of SO3 removal by wet electrostatic precipitator under simulated flue gas with high SO3 concentration
CN109290057B (zh) 用于清洁静电除尘器的方法及装置
KR101453341B1 (ko) 정전 복합 습식 스크러버 시스템
CN108954671A (zh) 一种新风系统的空气质量预警方法及装置
WO2020078008A1 (zh) 一种智慧化电除尘节能方法
CN102095204B (zh) 基于烟道飞灰质量流量的锅炉吹灰控制装置
Nicol Recent developments in particulate control
Misaka et al. Recent application and running cost of moving electrode type electrostatic precipitator
CN103256825B (zh) 水泥生产及余热发电系统烟尘排放的监测方法
CN103712195B (zh) 一种烟气温度调节方法、装置及系统
CN102641785B (zh) 高压静电除尘器尾部电场智能刷扫振打装置
CN108031556A (zh) 一种旋转极板电除尘装置及电除尘器
CN101995531A (zh) 电除尘器高压直流输出回路的故障检测方法
CA1198472A (en) Method and apparatus for electrostatic dust precipitation
JP6790382B2 (ja) 電気集塵装置の調整方法
WO2017099776A1 (en) Method and system for data capture for electrostatic precipitator control
JP5996267B2 (ja) 集じん効率最適化システムおよび集じん効率最適化方法
CN207170020U (zh) 远程调控电除尘器
CN110796334A (zh) 一种超低排放要求下除尘设施的性能评价方法
JP5876537B2 (ja) 発電所運用システム
Chauke et al. Effect of high frequency power supplies on the electrostatic precipitator collection efficiency as compared to conventional transformer rectifiers
CN118482020A (zh) 一种除尘风机节能控制方法及系统
CN117282542A (zh) 煤炭机组除尘系统和煤炭机组的清灰控制方法
CN116764436B (zh) 一种水泥窑烟气处理设备和处理工艺

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19755045

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19755045

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1