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技術 原料選定支援装置、及び原料選定支援方法

出願人 株式会社日立製作所
発明者 関合孝朗林喜治前田達矢定江和貴今野博充村上正博
出願日 2016年6月23日 (5年7ヶ月経過) 出願番号 2016-124078
公開日 2017年12月28日 (4年1ヶ月経過) 公開番号 2017-228102
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機 流体燃料の燃焼1 廃ガスボイラ・燃焼式ボイラの制御
主要キーワード 正規化範囲 外部出力インターフェイス 選択サブシステム 原料データ 外部入力インターフェイス 濃度計測器 エアーヒータ 圧力計測器
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2017年12月28日)のものです。
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図面 (11)

課題

発電に必要な発熱量を確保した上で、高効率、低環境負荷となる燃料選定支援する原料選定支援装置を提供する。

解決手段

発電プラント収集した運転データ原料データに基づいて、発電プラントで燃料として使用する原料の種類の選定を支援する原料選定支援装置において、原料選定支援装置は、関連付け記憶手段と画像表示情報生成手段と信号データベースを備える。関連付け記憶手段は、前記運転データに基づいて算出する効率、環境負荷物質又はプラント運用コストの内少なくとも一つを含むプラント性能と、前記原料データを関連付けることで、発電プラントで使用する原料候補の外部入力に対して、関連付けられたプラント性能情報を出力する機能を有する。信号データベースは、関連付け記憶手段から出力されたプラント性能情報を保存し、画像表示情報生成手段は、信号データベースの情報に基づいて画像表示情報を生成する。

概要

背景

燃料石炭を用いて発電する火力発電プラントにおいては、一酸化炭素(CO)、窒素酸化物(NOx)などの環境負荷物質の排出量低減や、燃料コストの削減が求められている。また、発電所では、石炭の在庫状況を考慮して使用する石炭種類(炭種)を選定しており、本選定業務に要する工数を削減することも求められている。

このような背景から、特許文献1には、石炭火力プラントにおいて、プラント運転効率最大化を目的としてミル操作条件を決定する制御装置公開されている。

また、特許文献2には所望の発電量に必要となる石炭の購入費用および輸送費用を算出するとともに、発生する各排出物発生量を計算して各排出物の処理費用を算出、単位発電量当たりに要する総コスト最低となるように購入する石炭の炭種やその混合比を決定し、発生した排出物資源として有効利用することにより得られる資源利用収益や環境課税額をも加味することでより最適な石炭の購入計画立案支援する発電用石炭種選定方法が公開されている。

概要

発電に必要な発熱量を確保した上で、高効率、低環境負荷となる燃料の選定を支援する原料選定支援装置を提供する。発電プラント収集した運転データ原料データに基づいて、発電プラントで燃料として使用する原料の種類の選定を支援する原料選定支援装置において、原料選定支援装置は、関連付け記憶手段と画像表示情報生成手段と信号データベースを備える。関連付け記憶手段は、前記運転データに基づいて算出する効率、環境負荷物質又はプラントの運用コストの内少なくとも一つを含むプラント性能と、前記原料データを関連付けることで、発電プラントで使用する原料候補の外部入力に対して、関連付けられたプラント性能情報を出力する機能を有する。信号データベースは、関連付け記憶手段から出力されたプラント性能情報を保存し、画像表示情報生成手段は、信号データベースの情報に基づいて画像表示情報を生成する。

目的

本発明は上記状況を鑑みて、発電に必要な発熱量を確保した上で、高効率、低環境負荷となる燃料の選定を支援する原料選定支援装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

発電プラント収集した運転データ原料データに基づいて、発電プラントで燃料として使用する原料の種類の選定支援する原料選定支援装置において、前記原料選定支援装置は関連付け記憶手段と画像表示情報生成手段と信号データベースを備え、前記関連付け記憶手段は、前記運転データに基づいて算出する効率、環境負荷物質、又はプラント運用コストの内少なくとも一つを含むプラント性能と前記原料データを関連付けることで、発電プラントで使用する原料候補の外部入力に対して、関連付けられたプラント性能情報を出力する機能を有し、前記信号データベースは、前記関連付け記憶手段から出力されたプラント性能情報を保存し、前記画像表示情報生成手段は、前記信号データベースの情報に基づいて画像表示情報を生成することを特徴とする原料選定支援装置。

請求項2

請求項1に記載の原料選定支援装置は、原料の在庫情報電力需要及び前記プラント性能の情報に基づいて燃料として使用する原料の候補情報を生成する候補生成手段を更に備え、前記信号データベースは、前記関連付け記憶手段から出力されたプラント性能情報と前記候補生成手段で生成した使用する原料の候補情報を保存することを特徴とする原料選定支援装置。

請求項3

請求項1又は2の何れかに記載した原料選定支援装置において、前記関連付け記憶手段は、データ分類手段と性能評価手段を備え、前記データ分類手段は、発電プラントで使用する石炭に関する情報として、低位発熱量高位発熱量揮発分、灰分、全水分燃料比固定炭素、C、H、O、N、S、又は粉砕性能の内少なくとも1つを含む原料データをカテゴリ分類し、前記性能評価手段では、前記データ分類手段にて分類したカテゴリに、効率、NOx又はCOを含む環境負荷物質、又は運転コストの内少なくとも1つのプラント性能を運転データに基づいて算出して関連付けることを特徴とする原料選定支援装置。

請求項4

請求項2に記載した原料選定支援装置において、前記候補生成手段は、電力需要に基づいた石炭発熱量の制約条件、又は燃料供給量の制約条件を含む制約条件に基づいて、プラント性能が所望の特性となる石炭の組み合わせを探索することを特徴とする原料選定支援装置。

請求項5

請求項3又は4の何れかに記載した原料選定支援装置において、前記データ分類手段におけるデータ分類結果が既存カテゴリの場合は関連付けられたプラント性能を出力し、新規カテゴリの場合はモデル活用してプラント性能を出力することを特徴とする原料選定支援装置。

請求項6

請求項3に記載した原料選定支援装置において、前記画像表示情報生成手段は、前記データ分類手段の分類結果と、前記性能評価手段のプラント性能を関連付けした結果と、プラント性能の予測結果と操作量の情報を画像表示情報として出力することを特徴とする原料選定支援装置。

請求項7

請求項4に記載した原料選定支援装置において、前記画像表示情報生成手段では、各ミルで使用する石炭の推奨情報、石炭の推奨情報に関連付けられた操作量、及びプラント性能の情報を画像表示情報として出力することを特徴とする原料選定支援装置。

請求項8

請求項1に記載した原料選定支援装置において、前記原料選定支援装置を保有する石炭購入支援業者と複数の発電所炭鉱、又は市場の内少なくとも一つと相互にネットワークで接続されており、前記原料選定支援装置における関連付け記憶手段では、発電所にて計測した運転データ、炭鉱で採掘している石炭の種類と生産量、市場から電力需要、電力価格、又は石炭価格の情報の内少なくとも一つの情報に基づいて、プラント性能情報を出力する機能を有すること、を特徴とする原料選定支援装置。

請求項9

請求項1乃至8の何れかに記載した原料選定支援装置において、前記原料データは、石炭、バイオマス、又は石油コークスの内少なくとも1つに対応するデータであることを特徴とする原料選定支援装置。

請求項10

発電プラントで収集した運転データと原料データに基づいて、発電プラントで燃料として使用する原料の種類の選定を支援する原料選定支援方法において、前記運転データに基づいて算出する効率、環境負荷物質、又はプラントの運用コストの内少なくとも一つを含むプラント性能と前記原料データを関連付けることで、発電プラントで使用する原料候補の外部入力に対して、関連付けられたプラント性能情報を出力し、前記出力した情報に基づいて画像表示情報を生成することを特徴とする原料選定支援方法。

技術分野

0001

本発明は、発電プラントで使用する燃料種類選定支援する原料選定支援装置、及び原料選定支援方法に関する。

背景技術

0002

燃料石炭を用いて発電する火力発電プラントにおいては、一酸化炭素(CO)、窒素酸化物(NOx)などの環境負荷物質の排出量低減や、燃料コストの削減が求められている。また、発電所では、石炭の在庫状況を考慮して使用する石炭種類(炭種)を選定しており、本選定業務に要する工数を削減することも求められている。

0003

このような背景から、特許文献1には、石炭火力プラントにおいて、プラント運転効率最大化を目的としてミル操作条件を決定する制御装置公開されている。

0004

また、特許文献2には所望の発電量に必要となる石炭の購入費用および輸送費用を算出するとともに、発生する各排出物発生量を計算して各排出物の処理費用を算出、単位発電量当たりに要する総コスト最低となるように購入する石炭の炭種やその混合比を決定し、発生した排出物資源として有効利用することにより得られる資源利用収益や環境課税額をも加味することでより最適な石炭の購入計画立案を支援する発電用石炭種選定方法が公開されている。

先行技術

0005

特開2013−224799号公報
特開2007−209076号公報

発明が解決しようとする課題

0006

発電プラントにおいては、中央給電指令所からの発電指令追従して発電出力を変化させる必要がある。また、高効率となるように運転することで、単位発電量当たりの燃料消費量を削減することも求められている。
特許文献1に記載されている制御装置を用いることで、炭種に応じて高効率、低環境負荷となる運転制御が可能であるが、炭種を選定する方法については記載されていない。そのため、石炭の発熱不足のために発電指令に追従した運転ができない可能性がある。
また、特許文献2に記載されている発電用石炭種の選定方法を用いることで、コストを考慮した炭種の選定が可能となるが、発熱量、効率を考慮する方法については記載されていない。また、各排出物の発生量を計算する際に運転データを用いていないため、最新運転状態を考慮した排出物の発生量を計算できない可能性がある。

0007

そこで本発明は上記状況を鑑みて、発電に必要な発熱量を確保した上で、高効率、低環境負荷となる燃料の選定を支援する原料選定支援装置を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0008

本発明は、発電プラントで収集した運転データと原料データに基づいて、発電プラントで燃料として使用する原料の種類の選定を支援する原料選定支援装置において、前記原料選定支援装置は関連付け記憶手段と画像表示情報生成手段と信号データベースを備え、前記関連付け記憶手段は、前記運転データに基づいて算出する効率、環境負荷物質、又はプラントの運用コストの内少なくとも一つを含むプラント性能と前記原料データを関連付けることで、発電プラントで使用する原料候補の外部入力に対して、関連付けられたプラント性能情報を出力する機能を有し、前記信号データベースは、前記関連付け記憶手段から出力されたプラント性能情報を保存し、前記画像表示情報生成手段は、前記信号データベースの情報に基づいて画像表示情報を生成することを特徴とする。

発明の効果

0009

発電に必要な発熱量を確保した上で、高効率、低環境負荷となる燃料の選定を支援できる。また、発電プラントにおける燃料の原料選定に要する労力を低減できる。

図面の簡単な説明

0010

本発明の第1の実施例である原料選定支援装置を説明するブロック図である。
本発明の第1の実施例における原料選定支援装置の動作を説明するフローチャート図である。
本発明の第1の実施例における発電プラントの実施例を説明する図である。
本発明の第1の実施例における分類手段に適応共鳴理論を用いた場合のブロック図を説明する図である。
本発明の第1の実施例におけるデータの分類結果を説明する図である。
本発明の第1の実施例における信号データベースに保存されるデータの態様を説明する図である。
本発明の第1の実施例における関連付け手段記憶手段の動作を説明する図である。
本発明の第1の実施例における候補生成手段の動作を説明する図である。
本発明の第2の実施例である原料選定支援装置を説明するブロック図である。
本発明の第2の実施例における表示画面の実施例を説明する図である。

0011

以下、本発明の実施に好適な実施例について説明する。尚、下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図する趣旨ではない。

0012

図1は本発明の第1の実施例である原料選定支援装置を説明するブロック図である。原料選定支援装置250は、データセンタ200と外部装置900と接続している。

0013

データセンタ200は、少なくとも運転データデータベース210と原料情報データベース220で構成する。運転データデータベース210には、発電プラントで計測した計測データが保存されている。原料情報データベース220には、発電プラントで使用する石炭に関する情報として、低位発熱量高位発熱量揮発分、灰分、全水分燃料比固定炭素、C、H、O、N、S、粉砕性能が保存されている。

0014

原料選定支援装置250は、演算装置として関連付け記憶手段300、候補生成手段700、画像表示情報生成手段290を備えている。関連付け記憶手段300では、発電プラントで使用した原料情報と、運転データから算出する効率、NOx、CO等のプラント性能を関連付けして記憶する。本実施例では、関連付け記憶手段300は、性能評価手段400、データ分類手段500、制約条件評価手段600を備える場合について述べるが、原料情報とプラント性能を関連付けして記憶する装置であれば、前述の構成に限定されない。

0015

候補生成手段700では、信号データベース280に保存されている電力需要、石炭在庫情報、及び関連付け記憶手段300から出力される関連付け結果情報11に基づき、使用する石炭の候補情報10、12を生成する。

0016

画像表示情報生成手段290は、信号データベース280に保存されている信号データベース情報4を画像表示情報5に変換する。
また、原料選定支援装置250はデータベースとして信号データベース280を備える。尚、図1ではデータベースをDBと略記している。信号データベース280には、電子化された情報が保存されており、通常電子ファイル(電子データ)と呼ばれる形態で情報が保存される。

0017

また、原料選定支援装置250は、外部とのインターフェイスとして外部入力インターフェイス260及び外部出力インターフェイス270を備えている。
そして、外部入力インターフェイス260を介してデータセンタ200に収録されている入力データ1と、外部装置900に備えられている外部入力装置910(キーボード910及びマウス920)の操作で作成する外部入力信号2が原料選定支援装置250に取り込まれる。原料選定支援装置250に取り込まれた信号データベース情報3は、信号データベース280に保存する。
また、外部出力インターフェイス270を介して、画像表示情報6を画面表示装置940に出力する。尚、画像表示装置940には、信号データベース情報50を表示することも可能である。

0018

原料選定支援装置250は、記憶モード評価モードと候補生成モードの3種類の処理モードを持つ。各処理モードの動作、及び原料選定支援装置250に備えられている演算装置の動作については、図2引用しながら後述する。
なお、本実施例の原料選定支援装置250においては、演算装置、およびデータベースが原料選定支援装置250の内部に備えられているが、これらの一部の装置を原料選定支援装置250の外部に配置し、データのみを装置間で通信するようにしてもよい。
また、信号データベース250に保存されている信号データベース情報50は、その全ての情報を外部出力インターフェイス270を介して画面表示装置940に表示でき、これらの情報は外部入力装置910を操作して生成する外部入力信号2で修正することができる。
本実施例では、外部入力装置910をキーボード920とマウス930で構成しているが、音声入力のためのマイク、タッチパネルなど、データを入力するための装置であれば良い。

0019

また、本発明の実施形態として、原料選定支援方法、原料選定支援装置250を動作させて得られた情報を提供する情報提供サービスとしても実施可能であることは言うまでもない。

0020

図2は原料選定支援装置250の動作フローチャート図である。図2(a)は記憶モード、図2(b)は評価モード、図2(c)は候補生成モードのフローチャート図である。

0021

まず、図2(a)を用いて記憶モードについて説明する。ステップ1000では、データセンタ200から入力データ1を取得し、信号データベース情報3を信号データベース280に保存する。ステップ1010では、関連付け記憶手段300にて、原料情報とプラント性能の関連を記憶する。
次に、図2(b)を用いて評価モードの動作を説明する。ステップ1100では外部装置900から外部入力信号2を取り込む。外部入力信号2には、原料情報が含まれる。ステップ1110では、関連付け記憶手段300を動作させて、プラント性能を評価する。ステップ1120では、画像表示情報生成手段280を動作させて画像表示情報5を生成する。その後、外部出力インターフェイス270を介して画像表示情報6を画像表示装置940に送信して画面モニタ)上に情報を表示する。

0022

最後に図2(c)を用いて候補生成モードの動作を説明する。

0023

ステップ1200ではデータセンタ200から入力データ1を取得、また外部装置900から外部入力信号2を取得し、信号データベース情報3を信号データベース280に保存する。信号データベース280には、運転データ、原料情報データ、電力需要、石炭在庫情報などが蓄積される。

0024

ステップ1210では、関連付け記憶手段300に備えられている制約条件評価手段600を動作させ、候補生成手段700にて候補を生成する際の制約条件を抽出する。制約条件としては、電力需要を満足するために必要な発熱量、所定期間供給可能な石炭(在庫が充分ある石炭かどうか)などの条件が挙げられる。この制約条件を関連付け結果情報11として、候補生成手段700に送信する。

0025

ステップ1220では候補生成手段700を動作させて、発電プラントで使用する石炭の候補情報12を生成し、関連付け記憶手段300に送信すると同時に信号データベース280に送信して情報を保存する。候補生成手段700は、強化学習遺伝的アルゴリズムなどのアルゴリズム実装し、プラント性能が所望の特性となる候補情報を生成する。

0026

ステップ1230では、関連付け記憶手段300に備えられている性能評価手段400を動作させて、ステップ1220で生成した候補情報に対するプラント性能を評価する。関連付け評価結果情報11は、候補生成手段700に送信すると同時に信号データベース280に送信して情報を保存する。

0027

ステップ1240では終了判定を実施する。ステップ1220とステップ1230の繰り返し回数が予め定められた所定の回数を超えた場合、あるいは制約を満足している候補が生成できている場合などの終了判定を満足しない場合はステップ1220に戻り、満足した場合はステップ1250に進む。
ステップ1250では、画像表示情報生成手段280を動作させて画像表示情報5を生成する。その後、外部出力インターフェイス270を介して画像表示情報6を画像表示装置940に送信して画面(モニタ)上に情報を表示する。
各モードを動作させるタイミングは、任意に設定できる。例えば、記憶モードは発電プラントの試運転が完了し、複数の炭種での運転データが蓄積された時に動作させることで、幅広い炭種とプラント性能の関係を記憶できる。また、記憶モードをプラント運開後に定期的に動作させることで、最新の運転実績に基づいたプラント性能と炭種の関係を記憶させることが可能となる。

0028

図3は本発明の実施例1に係わる原料選定支援装置250の適用対象の候補である石炭火力プラント100の構成を示す概略図である。先ず、石炭火力プラント100による発電の仕組みについて簡単に説明する。

0029

図3において、石炭火力プラント100を構成するボイラ101には、ミル134で石炭を細かく粉砕した燃料である微粉炭と、微粉炭搬送用の1次空気及び燃焼調整用の2次空気とを供給する複数のバーナ102が設けられており、このバーナ102を通じて供給した微粉炭を、ボイラ101の内部で燃焼させる。バーナ102の構造は、図示しているようにボイラ101の前後に複数段配置され、各段は複数のバーナが1列に配置される。図3に示されたバーナ構造、配置により、ボイラ101の内部ではボイラの前面(以降、缶前表記)と背面(以降、後と表記)から微粉炭を燃焼させる。缶前後のバーナ燃焼バランスを改善することにより、ボイラの熱回収効果が向上し、プラントの熱効率も改善する。

0030

尚、微粉炭と1次空気は配管139から、2次空気は配管141から夫々バーナ102に導かれる。1次空気は、ファン120から配管130に導かれ、途中でボイラ101の下流側に設置されたエアーヒーター104を通過する配管132と、エアーヒーター104を通過せずにバイパスする配管131とに分岐するが、エアーヒーター104の下流側に配設した配管133となって再び合流し、バーナ102の上流側に設置された微粉炭を製造するミル134に導かれる。エアーヒーター104を通過する1次空気は、ボイラ101を流下する燃焼ガス熱交換することによって加熱される。この加熱された1次空気と共に、エアーヒーター104をバイパスした1次空気は、ミル134において粉砕した微分炭をバーナ102に搬送する。
ミル134は各バーナ段に対応するように配置され(図3では4台)、各段を構成するバーナへ微粉炭と1次空気を供給する。すなわち、発電出力低下時など石炭供給量を低下させる場合にはミルを停止してバーナ段毎にバーナ休止させることができる。ミル134では、ボイラ101の燃焼性を考慮し、使用する石炭の性質に応じて望ましい粒度の微粉炭が得られるよう、ミルの回転数を調整する。また、石炭バンカ136に貯蔵された石炭は石炭コンベア137を経由して給炭機135へ導かれ給炭機135によって供給量を調整される。その後、石炭コンベア138を介してミル134に供給される。

0031

また、ボイラ101には、2段燃焼用の空気をボイラ101に投入するアフタエアポート103が設けられている。2段燃焼用の空気は、配管142からアフタエアポート103に導かれる。図3に示したボイラ101において、ファン121を用いて配管140から投入された空気は、エアーヒーター104で同様にして加熱された後に、2次空気用の配管141とアフタエアポート用の配管142とに分岐して、夫々、ボイラ101のバーナ102とアフタエアポート103とに導かれる。この、バーナ102及びアフタエアポート103へ供給される空気流量は、夫々の配管141及び142に設置された空気ダンパ(図示せず)の操作によって調整できる。

0032

ボイラ101の内部で微粉炭を燃焼することによって発生した高温の燃焼ガスは、ボイラ101の内部の経路に沿って下流側に流下して、ボイラ101の内部に配置された熱交換器106で給水と熱交換して蒸気を発生させた後に、排ガスとなってボイラ101の下流側に設置されたエアーヒーター104に流入し、このエアーヒーター104で熱交換してボイラ101に供給する空気を昇温する。

0033

そして、このエアーヒーター104を通過した排ガスは、図示していない排ガス処理を施した後に、煙突から大気に放出される。

0034

ボイラ101の熱交換器106を循環する給水は、給水ポンプ105を介して熱交換器106に供給され、熱交換器106においてボイラ101を流下する燃焼ガスによって過熱され、高温高圧の蒸気となる。尚、本実施例では熱交換器の数を1つとしているが、熱交換器を複数配置するようにしてもよい。

0035

熱交換器106で発生した高温高圧の蒸気は、タービンガバナ107を介して蒸気タービン108に導かれ、蒸気の持つエネルギーによって蒸気タービン108を駆動して発電機109で発電する。

0036

上記第1実施例の石炭火力プラント100には、石炭火力プラントの運転状態を示す状態量を検出する様々な計測器が配置されている。

0037

前記石炭火力プラント100に配置された計測器から取得された石炭火力プラントの計測信号は、図1に示すよう運転データデータベース210に保存される。

0038

計測器としては、例えば図3に示すように、熱交換器106から蒸気タービン108に供給される高温高圧の蒸気の温度を計測する温度計測器151、蒸気の圧力を計測する圧力計測器152、発電機109で発電される電力量を計測する発電出力計測器153がある。

0039

蒸気タービン108の復水器(図示せず)によって蒸気を冷却して生じた給水は、給水ポンプ105によってボイラ101の熱交換器106に供給されるが、この給水の流量は流量計測器150によって計測されている。

0040

ボイラ101から排出する燃焼ガスである排ガス中に含まれている成分(窒素酸化物(NOx)、一酸化炭素(CO)、及び硫化水素(H2S)など)の濃度に関する状態量の計測信号は、ボイラ101の下流側に設けた濃度計測器154によって計測される。

0041

また、給炭系統に関する計測器としては、配管133を通ってミル134へ供給される1次空気の流量を計測する1次空気流量計155、給炭機135より石炭コンベア138を通りミル134へ供給される石炭の給炭量を計測する給炭量計156、及びミル134の回転数を計測する回転数計157があり、夫々のミル及び給炭機について上記情報を計測できる構成となっている。

0042

即ち、本発明の運転データデータベース210には、上記各計測器によって計測した石炭火力プラント100の状態量であるボイラ101に供給される石炭流量、ミル134の回転数、ボイラ101に供給される1次及び2次空気流量、ボイラ101の熱交換器106に供給される給水流量、ボイラ101の熱交換器106で発生して蒸気タービン108に供給される蒸気温度、ボイラ101の熱交換器106に供給される給水の給水圧力、ボイラ101から排出される排ガスのガス温度、前記排ガスのガス濃度、及びボイラ101から排出される排ガスの一部をボイラ101に再循環させる排ガス再循環流量等が含まれる。

0043

尚、一般的には図3に図示した以外にも多数の計測器が石炭火力プラント100に配置されるが、ここでは図示を省略する。
図4は、データ分類手段500の実施例として、適応共鳴理論(ART)を用いた場合のブロック図を説明する図である。
ARTには、運転データ、及び原料情報データを設定した正規化範囲に基づいて0から1の範囲に正規化したデータNxi(n)及び正規化したデータの補数CNxi(n)(=1−Nxi(n))を含むデータを入力データIi(n)として入力する。

0044

ARTモジュール510は、F0レイヤー511、F1レイヤー512、F2レイヤー513、メモリ514及び選択サブシステム515を備え、これらは相互に結合している。F1レイヤー512及びF2レイヤー513は、重み係数を介して結合している。重み係数は、入力データが分類されるカテゴリプロトタイプ原型)を表している。ここで、プロトタイプとは、カテゴリの代表値を表すものである。

0045

次に、ART510のアルゴリズムについて説明する。

0046

ART510に入力データが入力された場合のアルゴリズムの概要は、下記の処理1〜処理5のようになる。
処理1:F0レイヤー511により入力ベクトルを正規化し、ノイズを除去する。
処理2:F1レイヤー512に入力された入力データと重み係数との比較により、ふさわしいカテゴリの候補を選択する。
処理3:選択サブシステム515で選択したカテゴリの妥当性パラメータρとの比により評価される。妥当と判断されれば、入力データはそのカテゴリに分類され、処理4に進む。一方、妥当と判断されなければ、そのカテゴリはリセットされ、他のカテゴリからふさわしいカテゴリの候補を選択する(処理2を繰り返す)。パラメータρの値を大きくするとカテゴリの分類が細かくなる。すなわち、カテゴリサイズが小さくなる。逆に、ρの値を小さくすると分類が粗くなる。カテゴリサイズが大きくなる。このパラメータρをビジランス(vigilance)パラメータと呼ぶ。先に述べた分解能設定部430では、ビジランスパラメータの値を設定している。
処理4:処理2において全ての既存のカテゴリがリセットされると、入力データが新規カテゴリに属すると判断され、新規カテゴリのプロトタイプを表す新しい重み係数を生成する。

0047

処理5:入力データがカテゴリJに分類されると、カテゴリJに対応する重み係数WJ(new)は、過去の重み係数WJ(old)及び入力データp(又は入力データから派生したデータ)を用いて数1により更新される。

0048

(数1)
WJ(new)=Kw・p+(1−Kw)・WJ(old)
ここで、Kwは、学習率パラメータ(0<Kw<1)であり、入力ベクトルを新しい重み係数に反映させる度合いを決定する値である。

0049

尚、数1及び後述する数2乃至数12の各演算式は前記ART510に組み込まれている。

0050

ART510のデータ分類アルゴリズムの特徴は、上記の処理4にある。

0051

処理4においては、学習した時のパターンと異なる入力データが入力された場合、記録されているパターンを変更せずに新しいパターンを記録することができる。このため、過去に学習したパターンを記録しながら、新たなパターンを記録することが可能となる。

0052

このように、入力データとして予め与えた運転データを与えると、ART510は与えられたパターンを学習する。したがって、学習済みのART510に新たな入力データが入力されると、上記アルゴリズムにより、過去におけるどのパターンに近いかを判定することができる。また、過去に経験したことのないパターンであれば、新規カテゴリに分類される。

0053

図4(b)は、F0レイヤー511の構成を示すブロック図である。F0レイヤー511では、入力データIiを各時刻で再度正規化し、F1レイヤー512、及び選択サブシステム515に入力する正規化入力ベクトルui0作成する。
始めに、入力データIiから、数2に従ってWi0を計算する。ここでaは定数である。

0054

0055

次に、Wi0を正規化したXi0を、数3を用いて計算する。ここで、||W0||は、W0のノルムを表す。

0056

0057

そして、数4を用いて、Xi0からノイズを除去したVi0を計算する。ただし、θはノイズを除去するための定数である。数4の計算により、微小な値は0となるため、入力データのノイズが除去される。

0058

0059

最後に、数5を用いて正規化入力ベクトルui0を求める。ui0はF1レイヤーの入力となる。

0060

0061

図4(c)は、F1レイヤー512の構成を示すブロック図である。F1レイヤー512では、数5で求めたui0を短期記憶として保持し、F2レイヤー513に入力するPiを計算する。F2レイヤーの計算式をまとめて数6乃至数12に示す。ただし、a、bは定数、f(・)は数4で示した関数、TjはF2レイヤー513で計算する適合度である。

0062

0063

0064

0065

0066

0067

0068

但し、

0069

0070

図5はデータ分類手段500におけるデータの分類結果を説明する図である。
図5(a)は、原料情報データを、カテゴリに分類した分類結果の一例を示す図である。

0071

図5(a)は、一例として、原料情報データのうちの2項目を表示したものであり、2次元グラフで表記した。また、縦軸及び横軸は、それぞれの項目の原料情報データを規格化して示した。
原料情報データは、ARTモジュール510によって複数のカテゴリ519(図5(a)に示す円)に分割される。1つの円が、1つのカテゴリに相当する。

0072

本実施例では、原料情報データは4つのカテゴリに分類されている。カテゴリ番号1は、項目Aの値が大きく、項目Bの値が小さいグループ、カテゴリ番号2は、項目A、項目Bの値が共に小さいグループ、カテゴリ番号3は項目Aの値が小さく、項目Bの値が大きいグループ、カテゴリ番号4は項目A、項目Bの値が共に大きいグループである。

0073

図5(b)は、原料情報データをカテゴリに分類した結果、及び運転データの例を説明する図である。横軸は、時間、縦軸は計測信号、カテゴリ番号である。

0074

図5(b)に示すように、原料情報データはカテゴリ1〜4に分類された。原料の特性が変化すると、効率、NOxのプラント性能が変化する。本発明の関連付け記憶手段300では、少なくとも原料情報を分類した結果(カテゴリ番号)と、プラント性能の関係を関連付けして記憶する。

0075

図6は信号データベース280に保存されるデータの態様を説明する図である。
図6(a)に示すように、信号データベース280には、原料情報データ、及び運転データ(図では、データ項目A、B、Cを記載)の値が、サンプリング周期(縦軸の時刻)毎に保存される。表示画面801において縦横に移動可能なスクロールボックス802及び803を用いることにより、広範囲のデータをスクロール表示することができる。
図6(b)(c)に示すように、信号データベース280にはデータ分類手段500で用いる設定値と分類結果(カテゴリ番号)が保存される。
図7は、関連付け手段記憶手段300の動作を説明する図である。以下では、関連付け記憶手段300の動作について、図2との関連性についても述べる。

0076

図7(a)は、各ミルで使用した原料情報、及び操作量のデータを分類した結果とプラント性能の関係である。図2におけるステップ1010では、関連付け手段記憶手段300ではカテゴリ番号と性能の関係を図7(a)に示すフォーマットで整理し、信号データベース280に保存する。図2におけるステップ1110、ステップ1230では、原料情報の入力に対するプラント性能の予測結果を出力する。すなわち、原料情報の入力データをデータ分類手段500にてカテゴリに分類し、分類されたカテゴリに関連付けられたプラント性能値を出力する。

0077

図2におけるステップ1100では、外部装置900を用いて図7(b)に示す画面から原料情報に関する条件を入力する。また、図2におけるステップ1220では、図7(b)に示す情報を含む候補情報12を候補生成手段700が生成し、関連付け手段記憶手段300に送信する。

0078

図2におけるステップ1120では、図7(c)に示すように入力した原料情報に関連付けられたプラント性能情報、及び関連付けられたプラント性能を得るための操作量情報が画面表示装置940に表示される。図7(a)(c)では、プラント性能として効率、NOx、COを図示しているが、石炭灰品質、単位発電量当たりの燃料コストなど、プラント性能に関する情報であれば情報の内容に対する限定はない。また、図7(a)(c)では、操作量として火炉空気比バーナ空気比、空気量の缶前と缶後の比率(前後比)を図示しているが、プラント操作量に関する情報であれば情報の内容に対する限定はない。
また、データ分類手段におけるデータ分類結果が既存カテゴリの場合は関連付けられたプラント性能を出力し、新規カテゴリの場合はモデル活用してプラント性能を出力させることも可能である。過去に経験がない原料の組み合わせは新規カテゴリに分類されるため、この場合は発電プラントの特性を模擬する燃焼モデル別途構築し、燃焼モデルで計算した結果をプラント性能として出力する。
図8は、候補生成手段700の動作を説明する図である。以下では、候補生成手段700の動作について、図2との関連性についても述べる。

0079

図2におけるステップ1200では、外部入力装置900を用いて図8(a)に示す画面から石炭の特徴量と発電所にて貯蔵している石炭の情報を入力する。図8(a)では石炭の特徴量として発熱量と燃料比を図示しているが、低位発熱量、高位発熱量、揮発分、灰分、全水分、燃料比、固定炭素、C、H、O、N、S、粉砕性能など、石炭の特徴を示す情報であれば表示内容に対する限定はない。
候補生成手段700では、発電出力と石炭発熱量の関係を保持しており、発電出力の指令に対して必要な石炭発熱量Cを導出できる。候補生成手段700では、数13、数14の制約条件を満足する範囲で、効率、NOx、COなどのプラント性能が所望の特性となる石炭の組み合わせを探索する。

0080

(数13)
C ≧ ΣCiFi

0081

(数14)
Fmax ≧ Fi
ここで、iはミル番号、Ciは単位石炭あたりの発熱量、Fiは石炭流量、Fmaxはミルで処理できる石炭流量の上限である。

0082

探索方法としては強化学習や遺伝的アルゴリズムなど、最適化アルゴリズムであれば手法に限定はない。

0083

図2におけるステップ1250では、図8(b)に示すように、各ミルで使用する石炭の推奨情報と、石炭の推奨情報に関連付けられた操作量、プラント性能の情報が画像表示装置940に表示される。

0084

このように、本発明の原料選定支援装置を用いることで、各ミルで使用する石炭の推奨情報が自動的に表示されるため、発電プラントにおける燃料の原料選定に要する労力を低減できる。また、発電に必要な発熱量を確保した上で、高効率、低環境負荷となる燃料の選定を支援できる。

0085

尚、本実施例では発電プラントで使用する燃料が石炭である場合について述べたが、石炭以外の燃料として、バイオマス石油コークスなどを用いる場合もある。このような場合でも、原料情報データベースにバイオマス、石炭コークスの発熱量、着火性能などの情報を保存し、これらの情報を制約条件に反映させることで、本発明の原料選定支援装置を適用できる。

0086

図9は、本発明の第2の実施例である原料選定支援装置を説明するブロック図である。

0087

本実施例では、発電所2000、炭鉱2100、市場2200、石炭購入支援業者2300がネットワーク2400で接続されており、石炭購入支援業者2300が本発明の原料選定支援装置を用いて、発電所2000で購入する石炭の種類を決定することを支援する場合について説明する。尚、図では発電所2000、炭鉱2100の数は1つであるが、複数の発電所、炭鉱とネットワーク接続するように構成するのが一般的である。

0088

石炭購入支援業者2300は、発電所2000にて計測した運転データ、炭鉱2100で採掘している石炭の銘柄(炭種)と生産量、市場2200から電力需要、電力価格石炭価格の情報を取得して、データセンタ200に保存する。原料選定支援装置250は、実施例1に記載した内容と同等の機能を有し、各発電所で燃料として使用する原料の種類選定を支援する情報を出力する。

0089

図10は、本発明の第2の実施例である原料選定支援装置における表示画面の実施例を説明する図である。尚、表示画面の情報はネットワーク2400を介して発電所2000、炭鉱2100にて確認できる。

0090

図10(a)は、各発電所における石炭購入の推奨情報、電力需要(発電出力)の予測値、及び各ミルで使用する炭種の推奨情報である。石炭購入の推奨情報は、原料選定支援装置250にて、各ミルで使用する炭種の推奨情報と使用期間を乗じることで計算する。

0091

また、炭鉱に対しては、図10(b)に示すように、炭種毎の貯蔵量、生産量、及び発電所に対する石炭販売量予想情報を提供できる。

実施例

0092

このように、複数の発電所、炭鉱をネットワークで接続して、各発電所で用いる炭種を最適化することにより、複数の発電所から排出される環境負荷物質の総量を最小化できる。

0093

本発明は、発電出力の指令値環境性能、コストを考慮して、発電プラントで使用する原料を選定する原料選定支援装置として適用可能である。

0094

1 入力データ
2外部入力信号
3信号データベース情報
4 信号データベース情報
5画像表示情報
6 画像表示情報
7 信号データベース情報
8関連付け結果情報
9 信号データベース情報
10候補情報
11 関連付け結果情報
12 候補情報
50 信号データベース情報
200データセンタ
210運転データデータベース
220原料情報データベース
250原料選定支援装置
260外部入力インターフェイス
270外部出力インターフェイス
280 信号データベース
290 画像表示情報生成手段
300 関連付け記憶手段
400性能評価手段
500データ分類手段
600制約条件評価手段
700 候補生成手段
900 外部装置
910外部入力装置
920キーボード
930マウス
940 画像表示装置

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