DE19841165A1 - Process data validation model determination in technical plant, involves controlling model fine tuning remotely by model selection- and optimization module connected over proxy-/adapter module with validation tool - Google Patents
Process data validation model determination in technical plant, involves controlling model fine tuning remotely by model selection- and optimization module connected over proxy-/adapter module with validation toolInfo
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Abstract
Description
Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Bestimmung eines Prozeßdatenva lidierungsmodells, das insbesondere im Rahmen der Kraftwerksleittechnik, aber auch für andere technische Prozesse zur Durchführung von Prozeßdatenvalidie rungsrechnungen einsetzbar ist.The invention relates to a method for determining a process data lidation model, but especially in the context of power plant control technology also for other technical processes to carry out process data validation calculation can be used.
In dem Beitrag "Datenvalidierung im Rahmen eines fortgeschrittenen Prozeßdaten managements im Kraftwerk", E. Schulze, J. Janicka und H. Sonnenschein, in: Infor mationserfassung und -verarbeitung in der Energietechnik, Herausgeber: VDI, VDI Berichte 1210, Düsseldorf, VDI-Verlag, sind Aufgabe und Ablaufschema einer Pro zeßdatenvalidierung beschrieben.In the article "Data validation as part of an advanced process data managements in the power plant ", E. Schulze, J. Janicka and H. Sonnenschein, in: Infor mation acquisition and processing in energy technology, publisher: VDI, VDI Reports 1210, Düsseldorf, VDI-Verlag, are the task and flowchart of a pro time data validation described.
In technischen Anlagen, wie beispielsweise einer Kraftwerksanlage wird eine Viel zahl unterschiedlicher Meßdaten erfaßt und ausgewertet, und zur Steuerung, Rege lung und Überwachung der Anlage herangezogen. Die erfaßten Meßwerte sind je doch statistisch oder systematisch mit Fehlern behaftet, so daß ein direkt auf dieser Grundlage gesteuerter Prozeß in der Regel nicht optimal laufen wird.In technical systems, such as a power plant, there is a lot number of different measured data recorded and evaluated, and for control, control system and monitoring. The measured values recorded are each but statistically or systematically with errors, so that one directly on this Basically controlled process will usually not run optimally.
Es werden daher in der Praxis als Prozeßdatenvalidierung (englisch: data reconci liation) bezeichnete mathematische Verfahren verwendet, um Meßwerte (Rohdaten) untereinander so abzugleichen, daß schlüssige Massen- und Energiebilanzen erzielt werden. Damit lassen sich u. a. auch Schwachstellen (z. B. Leckagen oder fehlerhaf te Sensoren) der technischen Anlage aufdecken. Mittels solcher Verfahren validierte Meßwerte stellen u. a. eine gesicherte Grundlage für Applikationen wie Monitoring, Betriebsoptimierung, Simulation oder wartungsbezogene Zustandsüberwachung dar.In practice, therefore, as process data validation (English: data reconci liation) called mathematical methods used to measure values (raw data) compare with each other so that conclusive mass and energy balances are achieved become. This can u. a. also weak points (e.g. leaks or faulty sensors) of the technical system. Validated using such procedures Set measured values u. a. a secure basis for applications such as monitoring, Optimization of operations, simulation or maintenance-related condition monitoring.
Kommerziell erhältliche Tools zur Prozeßdatenvalidierung für Kraftwerke (Vali/Jota, Ebsilon/Sofbid, EfficiencyMap/Enter) liefern einen Satz korrigierter Werte, die Mas sen- und Energiebilanzen erfüllen. Um diese korrigierten Werte zu erhalten, ist es notwendig, ein Rechnermodell des betreffenden Kraftwerkes zu erstellen. Jeder Sensor muß mit seinem zugehörigen Konfidenzintervall berücksichtigt werden. In die Festlegung des Konfidenzintervalls fließen Sensortyp, -güte und Plazierung ein. Obwohl Prozeßdatenvalidierungsmodelle aus vorhergehenden Projekten teilweise benutzt werden können, beträgt der Engineeringaufwand für ein Kraftwerk bis zu 6 Monaten. Die meiste Zeit wird dabei für das sogenannte Feintuning des Modells verwendet. Das heißt, daß ein geeignetes thermodynamisches Modell für jede Kraftwerkskomponente zu wählen und ggf. anzupassen ist. Je nach Software- Werkzeug erfordert das Feintuning des Modells typische 40 bis 65% des Engi neeringaufwands.Commercially available tools for process data validation for power plants (Vali / Jota, Ebsilon / Sofbid, EfficiencyMap / Enter) provide a set of corrected values, the Mas meet energy and energy balances. To get these corrected values, it is necessary to create a computer model of the power plant concerned. Everyone Sensor must be taken into account with its associated confidence interval. In the Determining the confidence interval takes into account the sensor type, quality and placement. Although process data validation models from previous projects partially the engineering effort for a power plant is up to 6 Months. Most of the time is used for the so-called fine tuning of the model used. That is, a suitable thermodynamic model for everyone Power plant component to be selected and adjusted if necessary. Depending on the software Tool requires the fine tuning of the model typical 40 to 65% of the Engi neering effort.
Davon ausgehend liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Be stimmung eines aktuellen Validierungsmodells für die Prozeßdatenvalidierung anzu geben, das zu einem insgesamt verminderten Engineeringaufwand führt.Proceeding from this, the object of the invention is to develop a method for loading agree on a current validation model for process data validation give, which leads to an overall reduced engineering effort.
Diese Aufgabe wird durch ein im Anspruch 1 angegebenes Verfahren zur Bestim mung eines Prozeßdatenvalidierungsmodells gelöst. Ausgestaltungen sind in weite ren Ansprüchen angegeben.This object is achieved by a method specified in claim 1 Solution of a process data validation model solved. Refinements are wide ren claims specified.
Das Verfahren bewirkt eine Automatisierung des aufwendigen Modellfeintunings. Dies wird hauptsächlich durch gespeichertes Expertenwissen bezüglich der Einflüs se auf Konfidenzen und durch Vorgehensweisen zur Modellparametervariation und Optimierung des Gesamtmodells erreicht.The process automates the complex model fine tuning. This is mainly due to stored expert knowledge regarding the influences on confidence and through approaches to model parameter variation and Optimization of the overall model achieved.
Eine weitere Beschreibung des Verfahrens erfolgt nachstehend anhand von Ausfüh rungsbeispielen und zugehörigen Zeichnungsfiguren. A further description of the method is given below using Ausfüh Example and associated drawing figures.
Es zeigen:Show it:
Fig. 1 eine vereinfachte schematische Darstellung des verfahrensgemäßen Ge samtkonzepts, Fig. 1 is a simplified schematic representation of the method according Ge samtkonzepts,
Fig. 2 als Beispiel einen Auszug aus der Ebsilon- Wärmetauscherparametrierung, Fig. 2 as an example an excerpt of the Ebsilon- Wärmetauscherparametrierung,
Fig. 3 ein Ablaufschema gemäß einer bekannten Vorgehensweise, Fig. 3 is a flow scheme according to a known procedure,
Fig. 4 ein grundsätzlich automatisiert ablauffähiges Verfahren zur Erarbeitung eines einsetzbaren Prozeßdatenvalidierungsmodells. FIG. 4 shows a basically automated process for developing an applicable process data validation model.
Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung des erfindungsgemäßen Konzepts. Fig. 1 shows a schematic representation of the inventive concept.
In einer Komponentenmodell-Bibliothek sind zu allen Anlagenkomponenten, wie bei spielsweise Turbine oder Wärmetauscher, mehrere Varianten von mathemathischen Modellen gespeichert.A component model library contains all system components, as with for example turbine or heat exchanger, several variants of mathematic Models saved.
In einem Datenspeicher für die Konfidenzen, ausgeführt z. B. als Spreadsheet oder als Datenbanksystem, sind zu Meßaufnehmern erfaßte standardisierte Konfidenzen gespeichert, wobei die Konfidenzen gebildet sind unter Berücksichtigung von Ein flüssen, wie Sensortyp, Meßbereich, Meßprinzip, Sensorplazierung und aufgrund von Expertenwissen bekannten Einflüssen, wie Alterungsverhalten, Verschmut zungsverhalten und Zuverlässigkeit. Die Sensoren werden beispielsweise durch das KKS (Kraftwerk-Kennzeichensystem) identifiziert, so daß Typ und Plazierung in ei ner einzigen Kennzeichnung zusammenfließen. Der Datenspeicher ist elektronisch über einen Proxy/Adapter verbunden: So können die Konfidenzen direkt in das Va lidierungsmodell geladen und an die korrespondierenden Meßstellen angehängt werden. Dieser Datenspeicher wird für alle Projekte verwendet. Dadurch wird ver mieden, daß die Korrelierung zwischen Sensoren und Konfidenzen für jedes Projekt von neuem manuell ausgeführt werden muß.In a data store for the confidence, z. B. as a spreadsheet or as a database system, are standardized confidences recorded for sensors stored, the confidence is formed taking into account flows, such as sensor type, measuring range, measuring principle, sensor placement and due influences known from expert knowledge, such as aging behavior, pollution behavior and reliability. The sensors are, for example, by the KKS (power plant identification system) identified, so that type and placement in a a single label. The data storage is electronic connected via a proxy / adapter: This way the confidence can be directly transferred to the Va lidation model loaded and attached to the corresponding measuring points become. This data storage is used for all projects. This ver avoided that correlation between sensors and confidence levels for each project must be carried out manually again.
Das hier vorgeschlagene Verfahren baut auf marktübliche Standardtools zur Pro
zeßdatenvalidierung auf. Ein solches Tool ist dadurch gekennzeichnet, daß es min
destens die folgenden Funktionen zur Verfügung stellt:
The method proposed here builds on standard market tools for process data validation. Such a tool is characterized in that it provides at least the following functions:
- - Modellbibliothek für die wesentlichen Anlagenkomponenten- Model library for the essential system components
- - Modelleditor - Model editor
- - Eingabemöglichkeit für Konfidenzen / Gewichte für die Instrumentierung- Input options for confidence / weights for the instrumentation
- - Ausgleichsrechnung unter Nebenbedingungen- Compensation calculation under additional conditions
- - Import von Rohdaten, Ausgabe von validierten Daten, Visualisierung der Ergeb nisse- Import of raw data, output of validated data, visualization of the results nits
Solche Standard-Prozeßdatenvalidierungstools sind z. B. Vali, Ebsilon oder Efficien cy-Map.Such standard process data validation tools are e.g. B. Vali, Ebsilon or Efficien cy map.
Die Standard-Prozeßdatenvalidierungstools werden durch ein Modellselektions- und -optimierungsmodul ferngesteuert. Das Modellselektions- und -optimierungsmodul bestimmt das richtige Modell für jede ausgeführte Komponente des Prozesses aus der Menge der möglichen Modellvarianten (z. B. bietet Vali 3 vier Standardwärme tauschermodelle an). Des weiteren bestimmt es die Werte für die kontinuierlichen Parameter (Skalierungsfaktoren in den Komponentenmodellen) durch die Anwen dung (numerischer) Optimierungsverfahren. Eine gleichzeitige Optimierung der Mo dellauswahl und -parametrierung kann z. B. durch gemischt-ganzzahlige Algorith men ausgeführt werden.The standard process data validation tools are supported by a model selection and - Remote control optimization module. The model selection and optimization module determines the correct model for each component of the process executed the number of possible model variants (e.g. Vali 3 offers four standard heat exchanger models). It also determines the values for the continuous Parameters (scaling factors in the component models) by the user (numerical) optimization process. Simultaneous optimization of the Mo dell selection and parameterization can z. B. by mixed integer algorithm men can be executed.
Zu den Begriffen "Fernsteuerung" und "Modellvarianten" wird anhand des einsetzba
ren Software-Werkzeugs Ebsilon nachstehend weiter erläutert:
Das Modell ist als Ascii-Datei kodiert, die für den Server als Binärdatei kompiliert
wird. Um ein Modell ferngesteuert zu ändern, kann die Ascii-Datei geändert und
kompiliert werden, bevor der Prozeßserver für einen neuen Lauf gestartet wird. Der
Server greift weiterhin auf eine Datei mit Systemparametern (Konvergenzgrenzen,
Anzahl an Iterationen etc.) und eine mit den Meßdaten zu. Das GUI von Ebsilon wird
nicht genutzt.The terms "remote control" and "model variants" are further explained below using the software tool Ebsilon:
The model is encoded as an ASCII file that is compiled as a binary file for the server. To change a model remotely, the Ascii file can be modified and compiled before the process server is started for a new run. The server also accesses a file with system parameters (convergence limits, number of iterations, etc.) and one with the measurement data. The Ebsilon GUI is not used.
Es gibt in den Validierungstools für jede Komponente verschiedene Modelle, die von Kraftwerk zu Kraftwerk neu zugeordnet werden müssen. Z. B. bietet Ebsilon 15 ver schiedene Typen von Wärmetauschern an, die in ihrer Struktur, Berechnungs- und Betriebsweise (mit/ohne Enthitzer, mit/ohne Unterkühler) variieren. Die Wahl des Typs wird durch Parameter wie KTYP, KBRT angezeigt. In Fig. 2 sind mehrere Vari anten dieses Typs aufgelistet. There are different models in the validation tools for each component, which must be reassigned from power plant to power plant. For example, Ebsilon offers 15 different types of heat exchangers, which vary in their structure, calculation and operating mode (with / without desuperheater, with / without subcooler). The choice of type is indicated by parameters such as KTYP, KBRT. In Fig. 2 several Vari antennas of this type are listed.
Der verfahrensgemäße Ablauf eines zur Datenvalidierung einsetzbaren Prozeßda tenvalidierungsmodells wird nachstehend anhand der Fig. 3 und 4 weiter erläu tert.The procedure according to the method of a process data validation model that can be used for data validation is further explained below with reference to FIGS . 3 and 4.
Fig. 3 bezieht sich auf die bekannte Vorgehensweise zur Erarbeitung eines aktuel len Rechenmodells, wobei Vorgänge wie "Modellfeintuning" und "Zuweisung von Sensorkonfidenzen" vom Engineering-Personal durchgeführt werden müssen. Fig. 3 relates to the known procedure for developing a current computational len model, operations such as "model fine tuning" and "assignment of sensor confidence" must be carried out by the engineering staff.
Fig. 4 zeigt dagegen beispielhaft eine erfindungsgemäße Vorgehensweise, bei der die Bestimmung eines aktuellen Modells grundsätzlich automatisiert abläuft. Das schließt nicht aus, daß für den Fall, daß mit den gespeicherten Informationen, z. B. Komponentenmodellen kein geeignetes Ergebnismodell erzielbar ist, eine Ergän zung oder Änderung durch Experten erforderlich sein kann. Fig. 4 shows the other hand, an example of a procedure of the invention, in which the determination of a current model runs generally automated. This does not exclude that in the event that with the stored information, for. B. Component models no suitable result model can be achieved, an addition or change by experts may be required.
Der Prozeß der Rechenmodell-Erstellung wird vom System abgebrochen, wenn ermittelte Abweichungen in einem vorgegebenen Toleranzbereich liegen oder wenn der Variationsspielraum ausgeschöpft ist und daher kein Ergebnis erzielbar ist.The system terminates the process of computing model creation if determined deviations are within a predetermined tolerance range or if the scope for variation is exhausted and therefore no result can be achieved.
Die einzelnen Blöcke der Fig. 4 erklären sich selbst durch ihre Bezeichnung. Es versteht sich, daß die Blöcke teilweise für relativ komplexe Vorgänge stehen. Bei spielsweise bedeutet Modellparametervariation, daß im System nachgehalten wer den muß, welche Modellvarianten bereits geprüft wurden; es muß ein Algorithmus für die Auswahl und Festlegung einer neuen Modellvariante vorhanden sein und es muß vorgegeben sein, wie der Erfolg der Parametervariation gemessen wird.The individual blocks of FIG. 4 are self-explanatory by their designation. It is understood that some of the blocks stand for relatively complex processes. For example, model parameter variation means that whoever has to keep track of which model variants have already been checked; there must be an algorithm for the selection and definition of a new model variant and it must be specified how the success of the parameter variation is measured.
Claims (3)
- a) in einer Datenverarbeitungseinrichtung bereitgestellt werden:
- 1. eine Komponentenmodell-Bibliothek, die zu allen in der technischen Anlage vorhandenen Komponenten (wie z. B. Turbine, Wärmetauscher), jeweils meh rere unterschiedliche mathematische Komponentenmodelle enthält,
- 2. ein Datenspeicher für Konfidenzen, in dem zu Meßaufnehmern erfaßte Konfi denzen gespeichert sind, wobei die Konfidenzen gebildet sind unter Berück sichtigung von Einflüssen, wie Sensortyp, Meßbereich, Meßprinzip, Sensor plazierung und aufgrund von Expertenwissen bekannten Einflüssen, wie Alte rungsverhalten, Verschmutzungsverhalten und Zuverlässigkeit,
- 3. ein Standard-Prozeßdatenvalidierungstool zur Durchführung von Validie rungsläufen,
- 4. ein Modellselektions- und Optimierungsmodul, das dafür eingerichtet ist, aus der Komponentenmodell-Bibliothek jeweils zur in der technischen Anlage vor handenen Komponente das zugehörige Komponentenmodell abzurufen, au ßerdem die Werte für die kontinuierlichen Parameter (Skalierungsfaktoren in den Komponentenmodellen) durch Anwendung numerischer Optimierungsver fahren zu bestimmen,
- b) der Datenverarbeitungseinrichtung Meßwerte (Rohdaten aus dem in der techni schen Anlage laufenden Prozeß) zugeführt werden,
- c) ein Grobmodell auf der Grundlage der Anlagenstruktur einschließlich Plazierung und Spezifizierung der Meßaufnehmer erstellt wird,
- d) zur Modell-Feinabstimmung ferngesteuert durch das Modellselektions- und Op
timierungsmodul
- 1. Konfidenzen-Zuweisungen zu den Meßaufnehmern erfolgen,
- 2. Validierungsläufe initiiert werden,
- 3. in Abhängigkeit von Ergebnissen durchgeführter Ausgleichsrechnungen Mo dellparameter variiert und Konfidenzen geändert werden, bis ein Abbruchkri terium, z. B. Toleranzbereich oder maximale Anzahl von Validierungsläufen, erfüllt ist, und
- e) ein Proxi-/Adaptermodul, das Modellselektions- und Optimierungsmodul mit dem Standardprozeßdatenvalidierungstool verbindet.
- a) are provided in a data processing device:
- 1. a component model library that contains several different mathematical component models for all components present in the technical system (such as turbines, heat exchangers),
- 2. a data store for confidence, in which recorded confi dence to transducers, the confidence is formed taking into account influences such as sensor type, measuring range, measuring principle, sensor placement and due to expert knowledge known influences such as aging behavior, pollution behavior and Reliability,
- 3. a standard process data validation tool for carrying out validation runs,
- 4. A model selection and optimization module that is set up to call up the associated component model for the component in the technical system from the component model library, as well as the values for the continuous parameters (scaling factors in the component models) by using numerical optimization methods driving to determine
- b) the data processing device is supplied with measured values (raw data from the process running in the technical system),
- c) a rough model is created on the basis of the plant structure, including the placement and specification of the sensors,
- d) for fine-tuning the model remotely controlled by the model selection and optimization module
- 1. Confidences are assigned to the sensors,
- 2. Validation runs are initiated,
- 3. depending on the results of compensatory calculations performed, model parameters are varied and confidence is changed until an abort criterion, e.g. B. tolerance range or maximum number of validation runs is fulfilled, and
- e) a proxy / adapter module that connects the model selection and optimization module with the standard process data validation tool.
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