[发明专利]设备的控制装置和火力发电设备的控制装置

说明书

技术领域

本发明涉及设备(plant)的控制装置，特别涉及使用煤炭等化石燃料进行发电的火力发电设备(thermal power plant)的控制装置。

背景技术

设备的控制装置对从作为控制对象的设备得到的状态量的测量信号进行处理，计算提供给控制对象的控制信号并传送至控制对象。在设备的上述控制装置中装有算法，以设备的状态量的测量信号满足其目标值的方式计算控制信号。

作为用于设备控制的控制算法，有PI(比例·积分)控制算法。在PI控制中，在设备的状态量的测量信号与其目标值的差值上乘以比例增益，在乘积结果上加上对差值进行时间积分之后的值，从而导出提供给控制对象的控制信号。

采用PI控制的控制算法由于能够以方框图等描述输入输出关系，因此容易了解输入与输出之间的因果关系，有较多的应用实效。但是，在设备的运转状态变更或环境变化等事先没有想到的条件下运转设备时，则需要变更控制逻辑等的作业。

在适应设备的运转状态和环境的变化来变更控制逻辑的控制方法中，存在采用对控制算法和参数值进行自动修正的适应控制和学习型算法的控制方法。

作为采用学习型算法导出设备的控制装置的控制信号的方法，一般是如下的方法，即：使用对基于设备的测量数据和数值解析构筑的数据进行统计处理后的结果、以及使用物理式等对设备内部引起的现象进行模型化的结果，将该设备特性计算功能推定出的设备的运转特性作为对象自主地学习最佳的控制逻辑(基于模型学习控制方法)。

另一方面，从近年来的地球环境保护的观点出发，在以设备为首的产业系统中，进行着用于降低氮氧化物(NOx)和一氧化碳(CO)这种的环境负荷物质的排出量的探究。此外，从节能的观点出发，进行着用于提高系统的运转效率、尽可能低地抑制能耗的探究。

鉴于这种背景，在专利文献1记载的技术中公开了如下技术，即：在能量消耗型产业系统中，以从当前的系统运转状态测量出的信息为基础，利用神经网络自主学习使系统排出的环境负荷物质的量、以及系统消耗的能耗最优化的系统运转方法。

专利文献1：JP特开2000-105603号公报

将专利文献1公开的技术应用于设备的控制装置时，由于能够自主地学习使设备排出的环境负荷物质的量和设备的能耗最优化的控制逻辑，因此能够降低设备带给环境的影响以及成本，能够实施提高了运转效率的高效的运转控制。

另一方面，在设备的运转中，基于能量供需和运转率调整的观点、以及资源调配上的原因，在从月为单位至小时为单位的多种范围中计划运转条件，并实施基于此的运转条件的变更。然而，在上述公知技术中，由于仅根据从当前设备的运转状态测量出的信息来学习控制方法，因此并不属于对应于将来预测的设备运转状态的变化的控制方法的学习。因此，在由于上述原因设备的运转状态变更的情况下，不仅无法获得希望的控制效果，而且还有可能对设备的运转状态带来深刻的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种设备的控制装置和火力发电设备的控制装置，在自主地学习设备的控制逻辑的控制装置中，使其具备将未来预测的设备运转状态的变化也考虑在内的、自主地学习实现设备的环境负荷物质降低和运转效率改善的控制逻辑的功能，从而能够针对设备运转条件变更实现有效的控制。

本发明的设备的控制装置具备控制装置，该控制装置从设备取入作为该设备的状态量的测量信号，使用所述测量信号运算控制所述设备的控制信号，所述设备的控制装置中：包括运转信息数据库和运转特性计算部的组合或者机器信息数据库和机器特性计算部的组合的任意一种，运转信息数据库，保存与设备的运转计划相关的信息、和推定设备的运转特性所需的信息；运转特性计算部，利用所述运转信息数据库所保存的数据，计算向所述设备提供控制信号时相当于作为该设备的状态量的所述测量信号的运转特性值；机器信息数据库，保存推定与设备的机器寿命和更换成本相关的特性所需的信息；机器特性计算部，利用所述机器信息数据库所保存的数据，计算向所述设备提供控制信号时相当于该设备的机器寿命和更换成本的机器特性值，还具有：成本评价部，利用所述运转特性计算部或机器特性计算部计算出的特性值评价设备的运用成本；成本评价信息数据库，保存相当于所述成本评价部中的成本评价的实行条件的成本评价信息数据；操作方法学习部，利用所述运转特性计算部、机器特性计算部的任意一个以及成本评价部，按照所述成本评价部输出的成本评价值为最佳的方式学习提供给设备的控制信号的生成方法；和学习信息数据库，保存与所述操作方法学习部中的学习的制约条件和学习结果相关的学习信息数据。