JPH0127337B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は火力プラントにおける蒸気温度の制御
方法に係り、特に石炭ミルを備える場合の制御方
法に関する。

〔発明の背景〕

すでによく知られているように火力プラントの
ボイラには動特性が存在し、例えば燃料投入から
これによる蒸気温度の変化までの時間が十数分か
ら数十分の範囲で変化し、また燃料量に対する蒸
気温度のゲインも数倍から十数倍の範囲で変動す
る。このためボイラの蒸気温度制御に際してはボ
イラ動特性の把握が不可欠であるが実際問題とし
て動特性を把握して制御に生かすことは非常に困
難である。

一方、最近の火力プラントでは石炭を燃料とす
ることが多く、石炭を微粉化して燃焼させる。こ
の場合ボイラの動特性遅れに加えてミル動特性遅
れが加わり、制御をさらに困難なものにしてい
る。さらに、微粉炭は空気によつて搬送するのが
一般的であるが、この場合、油焚のように燃料流
量を直接に、正確に測定する方法が開発されてい
ない。そのため、石炭ミルへの供給量を燃料流量
信号として使用するのが通例であり、そのことが
石炭焚火力プラントの制御をより一そう困難なも
のにしている。

第１図に従来の火力プラントの構成の概略図
を、第２図ａ，ｂに石炭ミルの構成の概略図を
夫々示す。第１図において、ボイラ４、タービン
５および発電機６からなる主機は補機とともにプ
ラント自動制御装置１によつて制御される。プラ
ント自動制御装置１には、負荷要求信号２、中央
操作盤３からオペレータによつて与えられる信号
およびプラントの各種のデータが与えられる。ボ
イラ４には石炭ミル１０から微粉炭が供給され
る。尚、第１図において、７は貯炭槽、８は給炭
機モータ、９は給炭機ベルト、１１は燃料輸送
管、１２はバーナ、１３はボール、１４は回転テ
ーブル、１５は押込通風フアン、１６は１次空気
フアン、１７はスロートギヤツプ、１８はガス再
循環フアン、１９は給水ポンプ、２０は給炭機で
ある。石炭ミルの詳細を示す第２図において、２
１はミル差圧発信器、２２は１次空気差圧発信
器、２３はオリフイス、２４は給炭指令信号、２
５はサイリスタ、２６は給炭機ベルト速度検出
値、２７は給炭機ベルト荷重検出値、２８は乗算
器、２９は給炭量検出値である。この第２図ａ，
ｂにより石炭ミルの機能を簡単に説明する。貯炭
槽７からの石炭は給炭機ベルト９により選ばれ、
ミル内部の回転テーブル１４上に乗る。回転テー
ブル１４の遠心力により外周方向にはじかれた石
炭はボール１３によりかみ込まれて粉砕される。
粉砕された粉炭は搬送用の１次空気によりミル内
部バンク１、バンク２を通り、分級器及びホツパ
ーにて選別され200メツシユ程度の細かい粉炭の
みが燃料管１１へ選ばれる。ここで、規定粒度に
達しない粗い粉炭は再び回転テーブル１４上にも
どされる。この粉砕プロセスがかなりの回数繰り
返され規定粒度に達する。

ここで給炭量の調節は、給炭指令信号により給
炭機モータ８の回転速度を変える事により行なつ
ている。また給炭量の検出は、ロードセル３０に
より給炭機ベルト９上にかかる重量TONを測定
し、これに給炭機ベルト回転速度RPMを乗算す
る事により給炭量を検出している。

第３図にこのような火力プラントにおける従来
の燃料制御等のブロツク図を示す。

同図において負荷要求信号に対して関数発生器
３１により燃料量（給炭量）要求信号を作成す
る。ここで関数発生器３１では負荷に見合つた燃
料量をプログラムしている。一方、信号発生器３
２にて第１図に示すタービン５の入口蒸気温度を
設定し、蒸気温度検出値と加算器４１で比較しそ
の偏差を比例器３３、積分器３４にて演算し加算
器４２で温度マスタ信号を作成する。この温度マ
スタ信号により次に作成した燃料量要求信号を加
算器４３で補正し、燃料量要求補正信号とする。
この燃料量要求補正信号を給炭量検出値と加算器
４４でつき合せし、この結果を比例器３５、積分
器３６により演算し、加算器４５で給炭指令信号
として第２図に示すサイリスタ２５を制御し、給
炭機モータ８の電圧を変える事により給炭機ベル
ト９の速度を調節し給炭量を制御している。また
給炭機ベルト速度の定位化を図る為、燃料量要求
補正信号に対し、給炭機ベルト速度RPMに給炭
機ベルトにかかる荷重TONを乗算して給炭量検
出値としてフイードバツクしている。

第３図から明らかなように、従来の制御系は石
炭ミル、ボイラのいずれについても動特性遅れに
ついても考慮しておらず、前述したような問題点
を有するものであつた。

この問題点を解決するために、従来、直線予測
法あるいはボイラ全体モデルを用いた予測手法に
よる動特性遅れの対策が行なわれていた。前者
は、過去の蒸気温度の履歴から将来の蒸気温度の
予測値を直線近似法により求めるものであり、そ
の実現手段は簡単であるが、蒸気温度の動特性に
見合つた精度の良い予測が困難であつた。例え
ば、蒸気温度が実際は飽和状態になるのにもかか
わらず、それが予測に反映されないので、予測時
間の範囲が限られてしまう限界があつた。

また、後者は蒸気温度を決める全てのプラント
量をデータとして用い、大型計算機によりこれら
のデータから将来の蒸気温度を演算して求める手
法であり、対象となるボイラが決まれば精度の高
い予測が期待できるが、ボイラモデル同定のため
に多くの時間がかかる点、ボイラの経年変化によ
るモデル修正に多大の手数がかかる点、大規模な
演算を必要とする点等、改善すべき問題点があつ
た。

〔発明の効果〕

本発明の目的は、火力プラントの動特性を考慮
して蒸気温度を制御するにあたり、長期にわたる
予測が精度良く、比較的簡単な演算により実現す
ることのできる制御方法を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明においては、プラントの動特性モデルを
備えることにより、上記課題を解決する。

より具体的に言えば、火力プラントのタービン
を駆動するための蒸気温度の設定値とその帰還信
号との偏差に比例積分演算して求めた信号により
ボイラへの投入燃料量を定める火力プラントの蒸
気温度制御方法において、過熱器に入る側の蒸気
の熱量を表わすプロセス量と、過熱器を出る側の
蒸気の熱量を表わすプロセス量と、過熱器と過熱
気外部との交換熱量を表わすプロセス量を入力
し、前記過熱器を出る側の蒸気温度を推定すると
共に、前記推定値から求められる推定蒸気温度と
検出器を介して求めた蒸気温度とから蒸気温度の
最尤推定値を求める予測適応制御モデルを備え、
前記最尤推定値に応じた信号を前記蒸気温度の帰
還信号として使用する点にある。

〔発明の実施例〕

第４図は本発明の実施例を示す。第３図に示す
ものと同一又は同等物には同一符号を付した。本
発明の実施例は第４図と第３図を対照して明らか
なように、石炭ミルがボイラのバーナへ供給する
微粉炭量を正しく導出するための石炭ミル動特性
モデル２０２と、ボイラの動特性遅れを補償した
燃料量修正信号を作るための予測適応制御モデル
２０１が、夫々採用されている点において従来の
制御系と異なる。

同図において従来、温度マスタ信号１０６を作
成する際、主蒸気温度設定値１０１のフイードバ
ツク信号として現時点の検出値を用いているのに
対し本実施例ではプラントから主蒸気温度１１
２、主蒸気流量１１３、２次過熱器入口ガス温度
１１４、２次過熱器入口蒸気温度１１５、２次過
熱器内部、メタル温度１１６、その他のプロセス
量１１７、石炭ミル動特性モデル２０２で演算さ
れたバーナ入口微粉炭量予測値１０５を入力し予
測適応制御モデル２０１でボイラ各部の状態量の
現在値及び予測値を演算する事により所定時間後
の主蒸気温度１０２、比例ゲイン最適設定値１０
３、積分時間最適設定値１０４を出力する。これ
によりボイラ入力燃料量に対する蒸気温度の動的
遅れを改善する事が可能となる。

さらに燃料要求信号１０７に温度マスタ信号１
０６を加えた補正後燃料要求指令信号のフイード
バツク量として、石炭ミルからの検出値であるミ
ル差圧１１０、１次空気圧１１１および給炭指令
信号１０９などのパラメータを入力し、石炭ミル
動特性モデル２０２で運動量保存の法則および質
量保存の法則に従い演算を行なう事によつてバー
ナ入口微粉炭量１０５、比例ゲイン最適設定値１
０３、積分時間最適設定値１０４を出力する。こ
れにより現時点のバーナ入口微粉炭量を正確に計
算できるとともに石炭ミルの応答遅れが改善され
る。

まず予測適応制御モデルによる蒸気温度の予測
について説明し、次に石炭ミル動特性モデルによ
るバーナ入口微粉炭量の導出手法について説明す
る。

予測適応制御モデル。

ここでは、蒸気温度を予測する具体的実施例
のひとつとしてボイラ各部の熱交換器の内２次
過熱器の動特性モデルを用いた場合を例にとり
蒸気温度予測について説明する。

−１ ２次過熱器の熱伝達モデル（第７図２０
７）。

本発明では、ボイラの各部の伝熱配管を代
表する２次過熱器における熱伝達に着目して
おり、第５図は２次過熱器配管の横断面図
を、第６図は２次過熱器配管の縦断面図を示
している。これらの図では、以下に使用する
各記号のものが２次過熱器とその周辺のどの
部位に属するものであるかを示している。こ
の図において、主蒸気温度θ_S2SHは、ガスとメ
タルとの間の伝熱と、メタルと蒸気との間の
伝熱によつて定まり、前者と後者の伝熱関係
についてエネルギー保存の法則により夫々(1)
式と(3)式の熱伝達方程式が成立する。この２
つの熱伝達方程式を解くことは、ボイラの動
特性を考慮したことを意味する。

V_S2SH・γ_S2SHdH_S2SH／dt ＝（H_S1SH−H_S2SH）・F_S2SH ＋A_S2SH・α_nS2SH（θ_n2SH−θ_S2SH） …(1) ここに、 V_S2SH；２次過熱器内部流体の容積（定数） γ_S2SH；２次過熱器内部流体のの比重量 H_S2SH；２次過熱器出口流体のエンタルピ F_S2SH；２次過熱器内部流体の流量 θ_S2SH；２次過熱器出口内部流体温度（主蒸気
温度） θ_n2SH；２次過熱器メタルの平均温度 A_S2SH；２次過熱器伝熱面積（定数） α_nS2SH；２次過熱器メタルから内部流体への
熱伝達率 α_nS2SH＝α_nS2SH,r（F_S2SH／F_S2SH,r）^0.8…(2) α_nS2SH,r；定格状態におけるメタルから内部
流体への熱伝達率（定数） F_S2SH,r；定格状態における２次過熱器内部流
体の流量（定数） H_S1SH；２次過熱器入口内部流体エンタルピ M_n2SH・C_n2SHdθ_n2SH／dt ＝A_S2SH・α_gn2SH（θ_gS2S−θ_nS2SH） −A_S2SH・α_nS2SH（θ_n2SH−θ_S2SH） …(3) ここに M_n2SH；２次過熱器メタルの重量（定数） C_n2SH；２次過熱器メタルの比熱 θ_g2SH；２次過熱器外部ガス温度 α_gn2SH；２次過熱器外部ガスからメタルへの
熱伝達率 α_gn2SH＝α_gn2SH,r（F_gBF／F_gBF,r）^0.8 …(4) α_gn2SH,r；定常状態におけるガスからメタル
への熱伝達率（定数） F_gBF；ボイラガス流量 F_gBF,r；ボイラ定格ガス流量（定数） また、２次過熱器ガス温度θ_g2SHは θ_g2SH＝H_u・F_f＋H_a・F_a＋H_grf・F_grfK₁／F_fK₂｛（
H_u・F_f／C_Pg・F_gBr＋273）／100｝⁴／C_Pg・F_gBF…(5) ここに H_u；燃料発熱量（燃料エンタルピ）
…（定数） F_f；燃料流量 H_a；空気エンタルピ（定数） F_a；空気流量 H_grf；再循環ガスエンタルピ（定数） F_grf；再循環ガス流量 C_Pg；ガス比熱 K₁、K₂；定数 このように、２次過熱器の熱伝達特性は
(1)、(3)式に(2)、(4)、(5)式を代入した形で表わ
される。この式を整理し展開する際に、２次
過熱器の温度変化分∂θに対する蒸気エンタ
ルピ変化分∂Hの比∂H／∂θが蒸気圧力Ｐ一
定のとき定圧比率C_Pに等しく(6)式が成立す
る。

C_P＝（∂H／∂θ）_P …(6) この(6)式を用いて蒸気・ガスの温度につい
て整理すると(7)、(8)式が導びける。

dx₁／dt＝A₁₁x₁＋A₁₂x₂＋B₁₁u₁ …(7) dx₂／dt＝A₂₁x₁＋A₂₂x₂＋B₂₂u₁ …(8) ここに(7)、(8)式の記号は下記のものを表わ
す。

x₁；２次過熱器出口内部流体温度（θ_S2SH） x₂；２次過熱器メタル平均温度（θ_n2SH） u₁；１次過熱器出口内部流体温度 u₂；２次過熱器外部ガス温度（θ_g2SH） A₁₁、A₁₂、B₁₁、A₂₁、A₂₂、B₂₂；蒸気流量
およびボイラガス流量の関数であり、具体
的には次式で表わされる。

A₁₁＝−｛C_FF_S＋Aα_nSR（F_S／F_SR）^0.8｝／Vr_SC_P…
(9) A₁₂＝Aα_nSR（F_S／F_SR）^0.8／VrC_P …(10) A₂₁＝Aα_nSR（F_S／F_SR）^0.8／M_nC_n …(11) A₂₂＝−｛Aα_gnR（F_SBF／F_SBPR）^0.6＋Aα_nSR（F_S／F_SR
）^0.8｝／M_nC_n…(12) B₁₁＝C_PF_S／Vr_SC_P …（13） B₂₂＝Aα_gnR（F_SBF／F_SBFR）^0.6／M_nC_n …（14） (7)、(8)式の連立微分方程式をマトリクス表
示とし、かつこの微分方程式を計算機内での
デイジタル処理に有効な差分方程式で表示し
たものが次の（15）式である。

（15）式で、x₁、x₂、u₁、u₂に付した
（０）は現在時点のデータを意味し、 x₁、x₂に付した（τ）はτ時間後のデータ
であることを意味している。但し、（15）式
において、λ₁、λ₂は次のものである。

この（15）式が、本発明で実行する２次過
熱器の蒸気伝達モデルであり、表現を簡単に
するために、以下においては各マトリクスを
次のように表現する。

φ（ｉ−１）；Ｘ（ｉ−１）に乗じられるマト
リクス Ｈ（ｉ−１）；Ｕ（ｉ−１）に乗じられるマト
リクス これらの置換により（15）式は（16）式の
ように表わされる。

Ｘ（ｉ）＝φ（ｉ−１）・Ｘ（ｉ−１） ＋Ｈ（ｉ−１）・ｕ（ｉ−１） …（16） ここに、 Ｘ（ｉ）：ｎ次元状態ベクトルのｉ時点での
値。

Φ（ｉ）：ｎ×ｎ次元状態推移行列。

Ｈ（ｉ）：ｎ×ｒ元駆動行列。

Ｕ（ｉ）：システムノイズ表わすｒ次元の確率
変数ベクトル。

この式から明らかなように、φ（ｉ−１）・
Ｈ（ｉ−１）、ｕ（ｉ−１）、Ｘ（ｉ−１）が定
まれば、Ｘ（ｉ）が求まり、この式において、
φ（ｉ−１）は、Ｘ（ｉ−１）が次の時点のＸ
（ｉ）に与える影響の度合いを意味し、Ｈ（ｉ
−１）はｕ（ｉ−１）が次の時点のＸ（ｉ）に
与える影響の度合いを意味する。つまり、ｕ
（ｉ−１）はＸ（ｉ）にとつては外乱としての
意味合いのものである。

本発明の一実施例を示す第７図において、
２０７が上記（16）式を実行する２次過熱器
の熱伝達モデルであり、ボイラ４より計測器
２０５を介して外乱に相当するデータｕ（ｉ）
を入力し、Ｈ（ｉ）との積により（16）式第
２項のＨ（ｉ）・ｕ（ｉ）を求める。尚、Ｈ
（ｉ）の算出には後述する石炭ミル動特性モ
デル２０２からの燃料流量F_fをも使用する。
（16）式第１項の演算に当り、Ｘ（ｉ−１）と
しては、次に述べるカルマンフイルタの考え
方を用いて導出した最尤推定値X^（ｉ）を用
い、φ（ｉ）との積によりφ（ｉ）、Ｘ（ｉ）を
求める。

−２ カルマンフイルタ（第７図２０３，２０
９，２１１，２０７，１０００，１００１） カルマンフイルタとは、要するに外乱を含
んだ検出器出力の中から、真値に近い値（以
下最尤推定値という）をとり出すための１つ
の手法である。

以下この考え方について説明する。

第７図において、２０３は例えば主蒸気温
度についての測定器であり、ボイラ４の複数
のプリント値X〓（ｉ）（主蒸気温度も含む）の
中から観測行列Ｃ（ｉ）によつて主蒸気温度
の信号のみを抽出する。その際、検出に伴な
う観測ノイズベクトルＷ（ｉ）をも含むもの
となる。測定器２０３の出力ｙ（ｉ）とプラ
ント値X〓（）との間に次の関係が成立する。

ｙ（ｉ）＝Ｃ（ｉ）・X〓（ｉ）＋Ｗ（ｉ）…（17
） ここに、 ｙ（ｉ）：ｍ次元観測ベクトル Ｃ（ｉ）：ｍ×ｎ元観測行列 Ｗ（ｉ）：ｍ次元観測ノイズベクトル 一方、モデル２０７の出力Ｘ（ｉ）は観測
ノイズベクトルＷ（ｉ）を含んでおらず、観
測行列２１１によつてＸ（ｉ）の中の例えば
主蒸気温度の情報のみが抽出される。減算器
１０００は２０３と２１１の偏差を求めるが
この偏差は主蒸気温度検出器２０３の観測ノ
イズベクトルとモデル２０７のモデル誤差と
を含んでいる。２０９は誤差分散の演算器で
あり、簡単に言うと、測定器２０３の出力と
モデル２０７の出力のうちどちらがより信頼
性が高いかを判断する。つまり、Ｐ（ｉ）は
後述式で示すように、モデル出力の誤差分散
を求め、Ｗ（ｉ）は測定器２０３出力の誤差
分散を求めており、Ｐ（ｉ）・W^-1（ｉ）はそ
の比を意味する。C′（ｉ）は観測行列Ｃ（ｉ）
の転置行列である。１００１は誤差ベクトル
e_iとモデル２０７の出力Ｘ（ｉ）との加算器
である。２０９の出力e_iは測定器２０３の観
測ノイズベクトルＷ（ｉ）が小さいときにＰ
（ｉ）、C′（ｉ）、W^-1（ｉ）が“１”となり、
加算器１００１の出力X^（ｉ）はｙ（ｉ）で定
まる。Ｗ（ｉ）が大きいときにはＰ（ｉ）、
C′（ｉ）、W^-1（ｉ）が“０”に近くなり、加
算器１００１の出力Ｘ（ｉ）はＸ（ｉ）により
定まる。Ｐ（ｉ）、C′（ｉ）、W^-1（ｉ）が“１”
と“０”の間の値となるとき、Ｘ（ｉ）はｙ
（ｉ）とＸ（ｉ）の中間値的に定まる。以上の
ようにして求めたX^（ｉ）をプラント値X〓
（ｉ）の最尤推定値として採用し、前記２次
過熱器モデル２０７のモデル式（（16）式）
のＸ（ｉ−１）として使用する。

モデルと測定器出力とから以上のようにし
て最尤推定値X^（ｉ）を求めるのがカルマン
フイルタの考え方であり、X^（ｉ）を数式で
示すと次のようになる。

X^（ｉ）＝Ｘ（ｉ）＋ｅ ＝Ｘ（ｉ）＋Ｐ（ｉ）C′（ｉ）W^-1〔ｙ（ｉ） −｛Ｃ（ｉ）×（ｉ）＋（））｝〕…（18） ここに、ｅは誤差ベクトル、Ｘ（ｉ）はモ
デルの推定量である。

Ｘ（ｉ）＝Φ（ｉ−１）×（ｉ−１） ＋Ｈ（ｉ−１）（−１） …（19） Ｐ（ｉ）＝｛M^-1（ｉ）＋C′（ｉ）W^-1C（ｉ）｝^-1
…（20） Ｍ（ｉ）＝Φ（ｉ−１）Ｐ（ｉ−１）Φ′（ｉ−１）＋
Ｈ（ｉ−１）Ｕ（ｉ−１）H′（ｉ−１）…（21） 初期条件 Ｘ（Ｏ）＝（） Ｍ（Ｏ）＝Ｘ（Ｏ） …（22） 尚、以上の例は主蒸気温度に対して行なうこと
を述べたが、これはＸ（ｉ）の他の要素について
も行なうことよりが良いことは言うまでもない。

−３ 将来値予測（第７図２１３） 前記のように、ボイラの応答（現在の投入
燃料量に対してこれが主蒸気温度の変化とな
つて表われるまでの時間）は長い。このため
現在の主蒸気温度の帰還信号と設定信号との
差に応じて燃料量制御するのでは安定なボイ
ラ制御が行なえない。このために、ここでは
主蒸気温度の将来値を予測し、これを帰還信
号として燃料量を制御する。

この実現の為に、２次過熱器のモデル２１
３を備える。このモデルは、モデル２０７と
本質的に同一であるが、現時点（ｉ）におけ
る最尤推定値X^（ｉ）に代えて、ｎサンプリ
ング先における最尤推定値X^（ｉ、ｎ）を出
力するものとされる。即ち現在の外乱ｕ
（ｉ）、および予測偏差修正量ｅ（ｉ）がＴ分
後まで継続すると仮定すると、蒸気温度予測
演算ブロツク２１３ではT_S時間後の値を順
次求めることにより、 Ｘ（ｉ、１）＝Φ（ｉ）・Ｕ（ｉ、ｎ−１） ＋Ｈ（ｉ）ｕ（ｉ） となり、Ｔ分後の予測値X^（ｉ、ｎ）は X^（ｉ、１）＝Ｘ（ｉ、ｎ）＋ｅ（ｉ） として求める事ができる。

ここに、 Ｔ＝T_S・ｎ Ｔ；予測時間 T_S；制御演算周期 ｎ：予測サンプル数 以上の蒸気温度予測法において第７図の演
算ブロツク２１３の部分に２次過熱器の動特
性モデルを適用することにより、Ｔ分後の主
蒸気温度を正確に予測する事が可能となる。

−４ 比例積分器の修正（第８図） ボイラの時間遅れ特性については、−３
の対応により解決できるが、ボイラのゲイン
（燃料変化量に対する主蒸気温度変化量の比）
もまた大きく変化する。このため比例調節器
３３の比例ゲイン、積分器３４の積分ゲイン
も適宜修正する必要がある。この修正は、主
蒸気温度の予測値に基づいて行なわれる。

まず、デイジタル的に構成される比例積分
器は第９図のようにされている。つまり、比
例綻節器３３と積分器３４は予測偏差値ｅ
（ｉ、ｎ）を入力として例えば速度形の演算
（３３の演算式を（23）式、３４の演算式を
（24）式で示す）を行ない、加算器４２の出
力として出力１０６（加算器４２の出力を
（25）式で示す）を与える。

ΔP₁（ｉ）＝K_P（ｉ）｛ｅ（ｉ、ｎ） −ｅ（ｉ−１、ｎ）｝ …（23） ΔP₂（ｉ）＝K_I（ｉ）ｅ（ｉ、ｎ） …（24） Ｐ（ｉ）＝ΔP₁（ｉ）＋ΔP₂（ｉ） ＝K_P（ｉ）｛ｅ（ｉ、ｎ）−ｅ（ｉ−１、ｎ）｝ ＋K_I（ｉ）＋ｅ（ｉ、ｎ） …（25） ここに Ｐ（ｉ）；ｉサンプル時の比例・積分制御出力 K_P（ｉ）；ｉサンプル時の比例制御ゲイン K_I（ｉ）；ｉサンプル時の積分制御ゲイン ｅ（ｉ、ｎ）；ｉサンプル時に求めたｎサンプ
ル先の主蒸気温度の予測偏差＝T_SP−T_SnSP
（ｉ、ｎ）＝ΔT_SMS（ｉ） T_SP；主蒸気温度設定値 T_SnSP；ｉサンプル時に求めたｎサンプル先
の主蒸気温度予測値であり、第７図の主蒸
気温度予測演算ブロツク２１３の出力X^
（ｉ、ｎ）の一部として導出される。

（25）式の比例制御ゲインK_P（ｉ）、積分
制御ゲインK_I（ｉ）が適宜修正されるわけで
あり、この修正のために第８図に示すよう
に、燃料量の変化ΔF_fに対する主蒸気温度の
予測偏差ΔT_SMSを用い、両者の間に１次遅れ
の関係があると仮定すると、 ΔT_SMS（ｉ）＝K_g（ｉ）／１＋T_g（ｉ）・Ｓ・ΔF_f（ｉ
） …（26） が成立する。

この時のプロセスのゲインK_g（ｉ）及び時
定数T_g（ｉ）により最適な制御ゲインK_P
（ｉ）、K_I（ｉ）は、（23）、（24）及び（26）
式を、K_I（ｉ）、K_P（ｉ）について解くことに
より、 K_I（ｉ）＝１／K_g（ｉ）｛e〓^t/Tg(i)−１｝ …（27） K_P（ｉ）＝１−β／K_g（ｉ）｛１−e^-〓^t/Tg(i)｝ と与えられる。

ここに、 Ｓ；ラプラス演算子 β；定数 −５ モデル修正機能（第７図２１７） ２１７はモデル２０７の修正機能であり、
カルマンフイルタとして知られる数学的手法
を利用してプラントを制御する際、より精度
のよい制御を行なうため、常時モデルを修正
するためのものである。このモデル修正状態
の実施例を第１０図で説明する。

第１０図で横軸は時刻を示し、t_i、t_i+1、
t_i+2は夫々時間Δtだけ隔つた観測ベクトルＸ
のサンプリング時刻を示す。縦軸は観測ベク
トルの実測値、予測値である。今、プラント
の状態推移方程式は前述の（16）式で示され
るように次の通りであるから現時刻t_iに、時
刻t_i+1、t_i+2における予測値、即ちベクトル
X_P（ｉ、１）、X_P（ｉ、２）は、夫々次のよう
になる。

X_P（ｉ、１）＝Φ（ｉ）Ｘ（ｉ） ＋Ｈ（ｉ）ｕ（ｉ） …（28） X_P（ｉ、２）＝Φ（ｉ）Ｘ（ｉ、１） ＋Ｈ（ｉ）ｕ（ｉ） …（29） 一方、夫々の時刻における、プラントからの実
観測値をX_a（ｉ＋１）、X_a（ｉ＋２）とすると、
夫々の誤差ベクトルｅは ｅ（ｉ＋１）＝X_a（ｉ＋１）−X_P（ｉ、１） …（30） ｅ（ｉ＋２）＝X_a（ｉ＋２）−X_P（ｉ、２） …（31） （31）−（30）を作り、（28）、（29）を代入すると ｅ（ｉ＋２）−ｅ（ｉ＋１）＝X_a（ｉ＋２）−X_a（ｉ＋
１）−Φ（ｉ）｛Ｘ（ｉ、１）−Ｘ（ｉ）｝…(32) ∴Φ（ｉ）＝ｅ（ｉ＋１）−ｅ（ｉ＋２）＋｛X_a（ｉ＋
２）−X_a（ｉ＋１）｝／Ｘ（ｉ、１）−Ｘ（ｉ）…（33
） 状態推移行列Φ（ｉ）が最適であれば、（33）式
のｅ（ｉ＋１）−ｅ（ｉ＋２）は零になつた筈であ
り、このときの状態推移移行列をΦ_MSとおくと、 Φ_MS（ｉ）＝X_a（ｉ＋２）−X_a（ｉ＋１）／Ｘ（ｉ
、１）−Ｘ（ｉ） …（34） このΦ_MSで予測したときの誤差ベクトルｅ
（ｉ＋１）は次のようになる。

e_MS（ｉ＋１）＝X_a（ｉ＋１）−Φ_MS（ｉ）Ｘ（ｉ） −Ｈ（ｉ）・ｕ（ｉ） …（35） 駆動行列Ｈ（ｉ）が最適であれば、この誤
差ベクトルｅ（ｉ＋１）は零になつた筈であ
り、このときの駆動行列をH_MS（ｉ）とおく
と H_MS（ｉ）＝X_a（ｉ＋１）−Φ_MS（ｉ）Ｘ（ｉ）／Ｕ（
ｉ） …（36） である。

即ち、観測ベクトルの毎サンプリング時
に、実測値と予測値とを比較し、（34）式、
（36）式を満足する状態推移行列Φ_MS（ｉ）、
駆動行列H_MS（ｉ）をモデル２０７，２１３
に導入してゆけば、より精度の良い最尤推定
値X^（ｉ）、最尤推定値X^（ｉ、ｊ）を得るこ
とができる。

なお、X^（ｉ、ｊ）とは、ｉサンプル時に
おけるｊサンプリング後の最尤予測値であ
る。

（34）式、（36）式を解くためには、繰返
し計算が必要となり、計算機が大形であるこ
とが必要とはるばかりでなく、計算に時間も
かかる。これを簡略化するためには、夫々の
行列のなかで、最もモデル化の際に誤差を伴
いやすいものに着目して、これを修正するよ
うにするのが良い。例えば、ボイラシステム
について考えると、状態推移行列Φ（ｉ）中
の各種の熱伝達率α、駆動行列Ｈ（ｉ）中の
発熱量H_uを、夫々、次のように積分演算で
修正するものとする。

α＝∫｛ｅ（ｉ＋２）−ｅ（ｉ＋１）｝dt
…（37） H_u＝∫e_MS（ｉ＋１）dt …（38） 上述のモデル修正は予測値によるものであ
るが、これは、推定値によつても、次のよう
に実行できる。

即ち、毎サンプリング時に推定値と実測値
とから誤差ベクトルを演算し、これを（37）
式、（38）式における誤差ベクトルと同様に
扱つて熱伝達率α発熱量H_uを修正するので
ある。予測演算を必要としないモデルは、こ
のようにした方が予測のための計算時間を節
約できて良い。この場合の推定値X_n（ｉ−
１）、Ｘ（ｉ）、誤差ベクトルは、次のようで
あり、前述の考え方と同様に処理できる。

X_n（ｉ−１）＝Φ（ｉ−２）Ｘ（ｉ−２） ＋Ｈ（ｉ−２）ｕ（ｉ−２） X_n（ｉ）＝Φ（ｉ−２）Ｘ（ｉ−１） ＋Ｈ（ｉ−２）ｕ（ｉ−２） ｅ（ｉ−１）＝X_a（ｉ−１）−X_n（ｉ−１） ｅ（ｉ）＝X_a（ｉ）−X_n（ｉ） 予測適応制御モデル２０１は以上のように構
成されている。

次にミルシステムに適用する石炭ミル動特性モ
デルについて説明する。ミルシステムでは、本来
は、バーナに供給される給炭量を正しく推定する
ことが必要である。しかし、給炭量を精度良く測
定することはできないことから、比較的精度良く
測定できる一次空気量、ミル差圧（ミルへの供給
空気圧とミル内空気圧との差）を推定し、これに
よつてモデル修正を行い、所望の給炭量推定値を
得る。

石炭ミル動特性モデル この石炭ミル動特性モデルも、第７図、第９
図と同様の構成により実現できることを以下説
明する。

−１ 石炭ミルの動特性モデル 第１１図に簡略化したミル構成を示す。こ
の図で３１１はミルテーブル、３１３はミル
ボールであり、これらの間にすきまに石炭が
かみこまれ微粉化される。ミルにはF_Cfなる
石炭量が供給され、F_Cbなる石炭量がバーナ
へ導びかれる。また空気量F_aがミルへ供給
される。ミルテーブル３１１とミルボール３
１３の間には石炭量F_Cgがかみこまれ、F_Cnな
る石炭量がミル内に滞留しており、石炭量
F_Crが規格粒度以下のまま再循環している。

ミル内各部の石炭量等は以上述べた関係に
あり、このうち微粉炭化されていない石炭の
ミル内の高さh_Cに着目すると、質量保存の法
則により次の（39）式が成立し、これはさら
に（40）式で表わされる。またミル内石炭密
度γ_Cに着目すると同法則により（41）式が成
立し、（42）式のように書き替えられる。

Ａdh_C／dt＝F_Cf＋F_Cr−F_Cg …（39） ここに F_Cg＝β_g・N² _n・h_C F_Cr＝α_g・F_Cg＝α_g・β_g・N² _n・h_C ∴Ａdh_C／dt＝F_Cf＋（αβN² _n−βN² _n）h_C …（40） F_Cr：ミルへの給炭量 h_C：ミル内の石炭高さ F_Cg：ボールとテーブルとの間にかみ込まれ
る石炭量 F_Cr：再循環する石炭量 β_g：ボールとテーブルとの間に石炭をかみ込
む率 α_g：再循環する率 N_n：テーブル回転速度（一定） Ａ：テーブル面積（一定） Ｖdγ_C／dt＝F_Cn−F_Cb …（41） ここに F_Cn＝（１−α_g）F_Cg＝（１−α_g）β_g・N² _n・h_C F_Cb＝γ_C・F_a ∴Ｖdγ_C／dt＝ （１−α_g）β_g・N² _n・h_C−F_a,r ・γ_C−γ_C,r・F_a Ｋ・γ_C・F_a＝ΔP_n dΔp_n／dt＝Ｋ・F_a,r・dγ_C／dt （但しＫ：ｉ、ｉ＋１間では一定） ∴dΔp_n／dt ＝Ｋ・F_a,r・（１−α_g）β_g・N² _n／Ｖh_C −F_a,r・ΔP_n／Ｖ−Ｋ・F_a,rγ_C,r／Ｖ・F_a …（42） F_Cn：ミル内に滞留する石炭量 F_Cb：バーナへ供給される石炭量 γ_C：ミル内石炭密度 F_a：ミルへ供給される空気量 ΔP_n：ミル差圧（ミル入口空気圧−ミル内空
気圧） γ_C,r：定格運転時のγ_C（一定） F_a,r：定格運転時のF_a（一定） Ｖ：ミル内容積（一定） （40）式、（42）式を整理すると、 dx₂／dt＝a₂₁x₁＋a₂₂x₂＋b₂₂u₂ …（43） a₂₁＝０ a₂₂＝α_g・β_gN² _n−β_g・N² _n／Ａ b₂₂＝１／Ａ dx₁／dt＝a₁₁x₁＋a₁₂x₂＋b₁₁u₁ …（44） a₁₁＝−F_a,r／Ｖ a₁₂＝（１−α_g）P_gN² _n・KF_a,r／Ｖ b₁₁＝−γ_C,r・Ｋ・F_a,r／Ｖ この（43）式、（44）式を(8)式、(7)式に対
応させれば、前述した（16）式と同様にミル
システムについてモデルを対応させることが
できるのは明らかであろう。参考までの両者
の間での変数の対応関係を説明すると次のよ
うになる。

x₁：ΔP_n……θ_S2SH x₂：h_C……θ_n2SH u₂：F_Cf……θ_g2SH u₁：F_a……θ_S1SH 以上述べたように、第７図で述べた２次過
熱器の動特性モデルと同一形態のモデルを石
炭ミルの場合にも構成することができる。

尚、ミルに入力される石炭量F_CFは給炭指
令信号より求めるのがよく、第５図には図示
していない給炭機を１次遅れ特性と仮定した
場合Q_C1は F_CF＝Ｋ・A_CF／１＋T_CF・Ｓ …（45） の如き数式で算定される。

ここに F_CF：石炭ミル入力石炭量 A_CF：給炭指令値 T_CF：給炭機時定数 Ｓ：ラプラス演算子 以上のようにして求められた情報のうちx₁
はミル差圧ΔP_n（ミル入口空気圧−ミル内空
気圧）であり、バーナ入口微粉炭量F_Cbがミ
ル差圧により正確に求まることはすでによく
知られたことである。

−２ カルマンフイルタ ミルの実プロセス量（ミル差圧、一次空気
差圧）とモデルから算出した同プロセス量と
の間の偏差ｅにより逐次モデルを修正する。
このようにミルの特性を適合するようモデル
を補正する事により正確なバーナ入口微粉炭
量を計算することが可能となり、カルマンフ
イルタを構成できる。

−３将来値予測、−４比例積分器の修正、
−５モデル修正は夫々、−３、−４、−
５と同様に行なえるので説明を省略する。

〔発明の効果〕

本発明によれば、比較的少ない種類のプロセス
量を入力とし、長期にわたる予測が精度良く行な
うことができる火力プラントの蒸気温度制御方法
が実現できる。更に、本発明によれば、石炭ミル
モデルを制御系に内蔵する事により現在実測でき
ないバーナ入口微粉炭量が正確に検出できるよう
になりミルの応答遅れが改善される。さらには、
ボイラの各出力帯において燃料を変化した場合主
蒸気温度変化の時定数、むだ時間、ゲインが変化
するため従来のPI制御では良好な温度制御は期
待できなかつたが、本方式によるボイラモデルに
よる予測適応制御方式ではプラントの状態変化に
見合つた将来の蒸気温度が予測可能となるととも
に制御ゲイン自動設定機能を有するため、良好な
蒸気温度が可能となる。これにより従来ボイラの
蓄熱量に見合つて燃料量を調整するオーバアンダ
フアイアリング量も適切に自動設定できる事にな
る。また、この制御モデルを用いる事により炭種
の相違によるカロリー変動を結果的に補正できる
効果をもたらす。別の言い方をすれば、従来大き
な負荷変化の際、燃料偏差が大きくなり、蒸気温
度の変動を招き、自動運転の継続が困難となる事
が予想されるが、ボイラ動特性モデルおよび石炭
ミル動特性モデルを内蔵するとともに、逐次実機
特性とモデルによる演算値とを比較照合してモデ
ルの最適化を図つているため外乱によるプラント
の状態変化にも十分追従可能となる。この為負荷
追従性の向上が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明で対象とする石炭焚火力プラン
トの制御システム構成を示す。第２図は石炭ミル
の構成の１例を示す。第３図は従来の石炭焚火力
プラントで用いられている蒸気温度制御方式を示
す。第４図は本発明による蒸気温度制御方式を示
す。第５図と第６図は２次過熱器伝熱モデルの考
え方を示す。第７図は予測適応制御モデルを示
す。第８図は燃料量変化に対する主蒸気温度変化
特性を示す。第９図は本発明の予測適応制御方式
の修正方式を示す図である。第１０図はモデル修
正の考え方を示す図である。第１１図は石炭ミル
モデルの考え方を示す図である。 １……プラント自動制御装置、３……中央操作
盤、４……ボイラ、５……タービン、６……発電
機、１０……石炭ミル、２０１……予測適応制御
モデル、２０２……石炭ミル動特性モデル。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ ボイラの蒸気温度の設定値とその帰還信号と
   の偏差に比例積分演算して求めた信号によりボイ
   ラへの投入燃料量を定める火力プラントの蒸気温
   度制御方法において、ボイラ最終段過熱器におけ
   る入力蒸気、管、燃焼ガス相互の熱量の授受につ
   いての動特性を表わすモデルを有し、該過熱器に
   入る側の蒸気の熱量についてのプロセス量と、該
   過熱器を出る側の蒸気の熱量についてのプロセス
   量と、該過熱器と過熱器外部との交換熱量につい
   てのプロセス量を入力してこれらに応じた蒸気温
   度を推定し、推定した蒸気温度と検出器を介して
   求めた蒸気温度とから蒸気温度の最尤推定値を求
   める予測適応制御モデルを備え、最尤推定値に応
   じた信号を前記蒸気温度の帰還信号として使用す
   ることを特徴とする火力プラントの蒸気温度制御
   方法。 ２ 第１項の制御方法において、帰還信号として
   使用する蒸気温度の最尤推定値に応じた信号と
   は、前記ボイラ最終段過熱器の動特性を表わすモ
   デルに最尤推定値を導入して求めた蒸気温度の将
   来値とすることを特徴とする火力プラントの蒸気
   温度制御方法。 ３ ボイラの蒸気温度の設定値とその帰還信号と
   の偏差に比例積分演算して求めた信号によりボイ
   ラへの投入燃料量を定める火力プラントの蒸気温
   度制御方法において、ボイラ最終段過熱器におけ
   る入力蒸気、管、燃焼ガス相互の熱量の授受につ
   いての動特性を表わすモデルを有し、該過熱器に
   入る側の蒸気の熱量についてのプロセス量と、該
   過熱器を出る側の蒸気の熱量についてのプロセス
   量と、該過熱器と過熱器外部との交換熱量につい
   てのプロセス量を入力してこれらに応じた蒸気温
   度を推定し、推定した蒸気温度と検出器を介して
   求めた蒸気温度とから蒸気温度の最尤推定値を求
   める予測適応制御モデルを備え、最尤推定値に応
   じた信号を前記蒸気温度の帰還信号として使用す
   るとともに、最尤推定値に応じた信号とボイラへ
   の投入燃料量とに応じて前記比例積分演算機能の
   制御定数を修正することを特徴とする火力プラン
   トの蒸気温度制御方法。 ４ 第３項の制御方法において、帰還信号として
   使用する蒸気温度の最尤推定値に応じた信号と
   は、前記ボイラ最終段過熱器の動特性を表わすモ
   デルに最尤推定値を導入して求めた蒸気温度の将
   来値とすることを特徴とする火力プラントの主蒸
   気温度制御装置。 ５ ボイラの蒸気温度の設定値とその帰還信号と
   の偏差に比例積分演算して求めた信号によりボイ
   ラへの投入燃料量を定める火力プラントの蒸気温
   度制御方法において、ボイラ最終段過熱器におけ
   る入力蒸気、管、燃焼ガス相互の熱量の授受につ
   いての動特性を表わすモデルを有し、該過熱器に
   入る側の蒸気の熱量についてのプロセス量と、該
   過熱器を出る側の蒸気の熱量についてのプロセス
   量と、該過熱器と過熱器外部との交換熱量につい
   てのプロセス量を入力してこれらに応じた蒸気温
   度を推定し、推定した蒸気温度と検出器を介して
   求めた蒸気温度とから蒸気温度の最尤推定値を求
   める予測適応制御モデルを備え、最尤推定値に応
   じた信号を前記蒸気温度の帰還信号として使用す
   るとともに、前記最尤推定値は前記検出器出力と
   前記ボイラ最終段過熱器の動特性を表わすモデル
   出力とのと誤差に応じた信号を前記ボイラ最終段
   過熱器の動特性を表わすモデル出力に加算したも
   のとして得られ、該誤差に応じた信号により前記
   ボイラ最終段過熱器の動特性を表わすモデルを修
   正することを特徴とする火力プラントの蒸気温度
   制御方法。 ６ 負荷要求に対応した給炭量とその帰還信号と
   の偏差に比例積分演算して求めた信号により石炭
   ミルを介してボイラへ投入する石炭量を介してボ
   イラへ投入する石炭量を定める火力プラントの蒸
   気温度制御方法において、石炭ミルの動特性を表
   わすモデルを備えてボイラへ投入する石炭量を推
   定し、推定して求めた投入石炭量と検出器を介し
   て求めた投入石炭量とから投入石炭量の最尤推定
   値を求め、最尤推定値に応じた信号を前記給炭量
   の帰還信号として使用することを特徴とする火力
   プラントの蒸気温度制御方法。 ７ 負荷要求に対応した給炭量とその帰還信号と
   の偏差に比例積分演算して求めた信号により石炭
   ミルを介してボイラへ投入する石炭量を介してボ
   イラへ投入する石炭量を定める火力プラントの蒸
   気温度制御方法において、石炭ミルの動特性を表
   わすモデルを備えてボイラへ投入する石炭量を推
   定し、推定して求めた投入石炭量と検出器を介し
   て求めた投入石炭量とから投入石炭量の最尤推定
   値を求め、最尤推定値に応じた信号を前記給炭量
   の帰還信号として使用するとともに最尤推定値に
   応じた信号によりボイラへの投入石炭量を修正す
   ることを特徴とする火力プラントの蒸気温度制御
   方法。