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JPH08128304A - 火力発電プラント自律適応制御システム - Google Patents

火力発電プラント自律適応制御システム

Info

Publication number
JPH08128304A
JPH08128304A JP27087194A JP27087194A JPH08128304A JP H08128304 A JPH08128304 A JP H08128304A JP 27087194 A JP27087194 A JP 27087194A JP 27087194 A JP27087194 A JP 27087194A JP H08128304 A JPH08128304 A JP H08128304A
Authority
JP
Japan
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schedule
power plant
thermal power
control system
startup
Prior art date
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Granted
Application number
JP27087194A
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English (en)
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JP3666035B2 (ja
Inventor
Hiroshi Matsumoto
弘 松本
Akira Osawa
陽 大澤
Yoshio Sato
美雄 佐藤
Masae Takahashi
正衛 高橋
Kosei Akiyama
孝生 秋山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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.)
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Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP27087194A priority Critical patent/JP3666035B2/ja
Publication of JPH08128304A publication Critical patent/JPH08128304A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3666035B2 publication Critical patent/JP3666035B2/ja
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Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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    • 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
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Control Of Steam Boilers And Waste-Gas Boilers (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】機器寿命や排出ＮＯｘなど機器保護基準や環境
規制値など複数の運転制限条件を同時に満足するととも
に、プラントの運用条件の変化に対して柔軟に適応しな
がら、起動所要時間を最短化する起動スケジュールの自
動作成と実行制御可能とする制御システムを提供するこ
とにある。 【構成】実際の起動スケジュールを作成する際の、ファ
ジイ推論によるスケジュール修正量決定手段から得られ
るスケジュールと、ニューラルネットワークによる適応
知識修得手段から得られるスケジュールとの採用比率を
可変とし、起動を繰り返すに連れて後者の比率を拡大さ
せるようにした。 【効果】機器寿命や排出ＮＯｘなど機器保護基準や環境
規制値など複数の運転制限条件を同時に満足しながら起
動時間を最短化する起動スケジュールの自動作成が可能
となる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、火力発電プラントの制
御システムに係り、特に、種々の運転制限条件を満足し
つつ、かつ短時間でプラントを起動させるのに好適な起
動スケジュールを作成するための火力発電プラントの制
御システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】火力発電プラントを急速起動しようとす
る場合、問題となるのが多くの運転制限条件と入出力間
の非線形特性と時間遅れの存在である。即ち、作成され
る起動スケジュールは燃料流量や給水流量等の操作量に
関しては勿論のこと、機器に発生する熱応力やボイラ排
出ＮＯｘなど多くのプロセス状態値は運転制限条件を満
たすものでなければならない。また、タービン昇速パタ
ーンや負荷上昇パターン即ち起動スケジュールを規定す
る操作量であるタービン昇速率や負荷上昇率と上記プロ
セス状態値の間には大きな非線形性と時間遅れがあるた
め、起動中に単なるフィードバック制御では高精度に運
転制限条件を満足しながら急速な起動を実現することが
不可能であった。このようなことから、従来の第１の方
式では、特開昭63-94009号公報に記載のように、制御シ
ステムにプラントの全系動特性モデルを内蔵させ、実際
のプラント起動前に、これを用いた起動シミュレーショ
ンの反復による起動特性予測により起動スケジュールの
最適化を図っていた。即ち、テ−ブル情報や物理式とし
て上記非線形性をモデル化し、起動スケジュールの作成
に用いていた。また、従来の第２の方式としては、特開
平3−164804 号公報に記載のように、実際の運転結果に
基づいて起動特性を評価し、この評価結果からファジィ
推論により起動スケジュールの修正量を算出する手段を
有し、起動の度に得られる修正量をニューラルネットワ
ークに学習させると共に、運転目標をニューラルネット
ワークに入力したときにニューラルネットワークから出
力される値をもって前回起動時のスケジュールを修正す
ることにより起動スケジュールの最適化を図っていた。
即ち、制御システムにプラント全系の動特性モデルを持
つことなく、ファジィ推論により専門家の持つ定性的知
識とニューラルネットワークの学習能力を活用して起動
スケジュールを作成していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来技術によると、次の点が問題となる。
【０００４】(1) 従来の第１の方式によると、起動特性
予測に用いる全系動特性モデルは、プラントを取り巻く
気温，湿度，水温や起動前のプラント機器の温度状態な
どの運用条件が考慮されたものにすることが必要であ
り、これを作成するのに多大な時間を要し、しかも対象
プラント毎に作成しなければならないこと。さらに、ボ
イラにおける伝熱や脱硝装置における脱硝反応などの不
確定要素が多く、動特性予測精度に限界があること。ま
た、従来の第２の方式においては、上記運用条件の変動
や不確定要素も勘案してファジィ推論用知識ベースを構
築することは、その因果関係の複雑さゆえに困難であ
り、多大な時間を要するだけでなく知識ベースの信頼性
が問題となる。
【０００５】(2) 従来の第１の方式によると、プラント
の全系動特性モデルを用いて実用時間内に最適起動スケ
ジュールを求めるためには、演算処理能力が高く、メモ
リ容量の大きな高性能計算機システムを必要とするこ
と。
【０００６】(3) 起動前のプラント初期状態や気温等の
運用条件が異なると、過去に作成した起動スケジュール
を活用することが困難で、その都度、最適解を求めなけ
ればならないこと。即ち、制御システムは上記運転条件
の変化に対して適応能力がないため、起動の度に上記高
性能計算機のフル稼動が必要となること。また、従来の
第２の方式においては、上述したように、運用条件の変
動や不確定要素も勘案してファジィ推論用知識ベースを
構築することは困難であるので、従来の第１の方式と同
様に運転条件の変化に対して適応能力がない。
【０００７】本発明は、上記の問題点に鑑みて為された
発明であって、その目的は、(1) 発電プラントの複雑大
規模な全系動特性モデルを使用することなく運転制限要
因を監視評価できること。即ち、運転制限要因を監視す
るための必要最小限の動特性モデルとすること、(2) 初
回起動時から最適起動スケジュールを求めることなく、
実際の起動を繰り返す過程で起動スケジュールを最適化
できること、(3) プラント初期状態や気温等の運用条件
が異なっても、過去に作成した起動スケジュールが適応
的に活用できること、が可能な火力発電プラント自律適
応制御システムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明に係る火力発電プラント自律適応性御システム
は、蒸気を発生させるためのボイラと、該ボイラにより
発生された蒸気により駆動される蒸気タービンとを有す
る火力発電プラントの制御システムであっては、下記の
手段を具備することを特徴とする。
【０００９】(1) 前記ボイラの点火から起動完了までの
起動スケジュールを、前記火力発電プラントの起動前に
おける温度状態に基づいて作成する基本スケジュール作
成手段、(2) 前記火力発電プラントの起動過程における
所定の運転制限要因を監視する運転制限要因監視手段、
(3) 該運転制限要因監視手段により求められた運転制限
要因の運転制限条件に対する余裕値を評価する余裕値評
価手段、(4) 該余裕値評価手段により得られた余裕値に
基づいて、前記起動スケジュールの修正量をファジィ推
論を用いて算出するスケジュール修正量算出手段と、
(5) 前記火力発電プラントの過去の起動スケジュールと
運用条件とをニューラルネットワークに入力値として与
えたとき、出力値として前記スケジュール修正量算出手
段より求められたスケジュール修正量が得られるよう
に、該入出力の対応関係を記憶する適応知識修得手段、
(6) 前記スケジュール修正量算出手段より求められたス
ケジュール修正量に基づいて作成された第１の起動スケ
ジュールと、前記適応知識修得手段により得られたスケ
ジュール修正量に基づいて作成された第２の起動スケジ
ュールとを用いて実際の起動スケジュールを作成すると
共に、該実際の起動スケジュールを作成する際の前記第
１及び第２の起動スケジュールの採用比率を規定する自
律係数λを、起動を繰り返すにつれて大きくすることに
よって、前記第２の起動スケジュールの採用比率を拡大
させる自律性管理手段、(7) 該自律性管理手段によって
作成された起動スケジュールに従って前記火力発電プラ
ントを起動制御するスケジュール実行制御手段。
【００１０】また、上記スケジュール修正量算出手段
は、前記余裕値評価手段により得られた余裕値の大きさ
に対応した前記起動スケジュールのスケジュール修正量
を規定する複数のファジィルールを記憶する知識ベース
から、該ファジィルールを取り込んでスケジュール修正
量を算出するものであってもよい。
【００１１】更に、上記(1)〜(7)に、前記適応知識修得
手段におけるニューラルネットワークの内部接続状態を
決定することにより前記入出力対応関係を学習する学習
管理手段を付加しても構わない。
【００１２】ガスタービンと、該ガスタービンの排ガス
を用いて蒸気を発生させるための排熱回収ボイラと、該
排熱回収ボイラで発生した蒸気により駆動される蒸気タ
ービンとを有するコンバインドサイクル発電プラントの
制御システムであっても、上記(1)〜(7)の手段もしくは
学習管理手段を設けることによって本発明の目的を達成
することができる。
【００１３】また、前記所定の運転制限要因は、前記ボ
イラの過熱器出口蒸気ヘッダの応力，前記蒸気タービン
の応力，前記ボイラから排出されるＮＯｘのうち、少な
くとも１つ以上であってもよいし、コンバインドサイク
ル発電プラントにおいては、前記排熱回収ボイラの過熱
器出口蒸気ヘッダの応力，前記蒸気タービンの応力，前
記排熱回収ボイラから排出されるＮＯｘのうち、少なく
とも１つ以上であってもよい。
【００１４】更に、前記コンバインドサイクル発電プラ
ントにおける起動スケジュールは、前記ガスタービンの
起動スケジュールと前記蒸気タービンの起動スケジュー
ルとからなり、かつ前記ガスタービンの起動スケジュー
ルは、該起動スケジュールを規定する所定のパラメータ
により構成され、該所定のパラメータは、昇速率，定格
速度保持時間，初負荷，初負荷保持時間，負荷上昇率，
負荷保持時間のうち少なくとも１つ以上であり、前記蒸
気タービンの起動スケジュールは、該起動スケジュール
を規定する所定のパラメータにより構成され、該所定の
パラメータは、高圧タービンバイパス弁操作速度，中圧
タービンバイパス弁操作速度，低圧タービンバイパス弁
操作速度，高圧加減弁操作速度，中圧加減弁操作速度，
低圧加減弁操作速度のうち少なくとも１つ以上であって
もよい。
【００１５】前記所定の運転制限要因は、前記排熱回収
ボイラの過熱器出口蒸気ヘッダ応力，前記蒸気タービン
の応力，前記排熱回収ボイラから排出されるＮＯｘと
し、前記余裕値評価手段は、前記排熱回収ボイラの過熱
器出口蒸気ヘッダ応力と前記蒸気タービン応力に対して
は前記火力発電プラントの起動過程を複数区間に分割し
た各区間毎に前記運転制限値に対する最小余裕値を求
め、前記排熱回収ボイラから排出されるＮＯｘに対して
は、瞬時値と移動平均値を求めて前記火力発電プラント
の起動過程を複数区間に分割した各区間毎に前記運転制
限値に対する最小余裕値を求めるものであってもよい。
【００１６】更にまた、前記スケジュール修正量算出手
段は、前記余裕値評価手段から得られる排熱回収ボイラ
過熱器出口蒸気ヘッダ応力の最小余裕値及び蒸気タービ
ン応力の最小余裕値に基づく蒸気タービン主計画(ＳＴ
ＰＳ)用ファジィ推論と、ガスタービン広域調整(ＧＴＧ
Ｔ)用ファジィ推論と、該排熱回収ボイラ排出ＮＯｘの
最小余裕値に基づくガスタービン主計画(ＧＴＰＳ)用フ
ァジィ推論と蒸気タービン局部調整(ＳＴＬＴ)用ファジ
ィ推論を行い、前記ＳＴＰＳは前記ＳＴＬＴと比較し
て、より広範囲のスケジュールパラメータを修正対象と
し、前記ＧＴＰＳは前記ＧＴＧＴと比較して、より緻密
な修正を行い、前記ＧＴＧＴは前記ＧＴＰＳと比較し
て、より大局的な修正を行うものであってもよい。
【００１７】更にまた、前記スケジュール修正量算出手
段は、前記ＳＴＰＳ用，ＳＴＬＴ用，ＧＴＰＳ用，ＧＴ
ＧＴ用の各ファジィ推論より得られた同一スケジュール
パラメータに対する複数の修正量の中から、優先値決定
手段により昇速率，負荷変化率，弁操作速度に関するパ
ラメータは低値を選択し、速度保持時間，負荷保持時間
に関するパラメータは高値を選択するものであってもよ
い。
【００１８】更にまた、前記適応知識修得手段にて使用
するニューラルネットワークは、信号変換機能を有する
ユニットを複数個集めて少なくとも入力層と出力層から
なる多層構造を成し、前層ユニットの出力部と次層ユニ
ットの入力部との接続部に設けられた内部接続強度を設
定可能とし、入力層には前記起動スケジュールパラメー
タと運用条件に対応した数のユニットが配置され、出力
層には該起動スケジュールパラメータに対応した数のユ
ニットが配置され、入力層へ入力された信号は前記学習
管理手段により予め設定され該内部接続強度に従って変
換され出力層から出力されるものであってもよい。
【００１９】更にまた、前記学習管理手段は、前記火力
発電プラントの起動が繰り返される度に前記スケジュー
ル修正量算出手段より得られる新たな修正量を累積計算
するための累積修正量算出手段と、該累積修正量算出手
段より得られた累積修正量を格納するための累積修正量
格納手段と、過去における実際の起動に適用した起動ス
ケジュールを格納するためのスケジュール格納手段と、
過去における実際の起動時の運用条件を格納するための
運用条件格納手段と、前記スケジュール格納手段と前記
運用条件格納手段からそれぞれ該過去の起動スケジュー
ルと運用条件を取り出し、これを前記適応知識修得手段
における前記ニューラルネットワークの入力部に入力し
たときに出力部から得られる出力値が、前記累積修正量
格納手段に格納された累積修正量と一致するように該ニ
ューラルネットワークの該内部接続強度を決定するため
の学習手段と、を有するものであってもよい。
【００２０】更にまた、前記運用条件格納手段に格納す
る運用条件は、前記火力発電プラントの停止期間，プラ
ントの機器温度，圧力，復水器冷却用水温，大気の温
度，湿度，プラント運転制限条件のうち少なくとも１つ
以上であってもよい。
【００２１】更にまた、前記自律性管理手段は、前記ス
ケジュール修正量算出手段から得られる修正量により定
まる起動スケジュールＸ1 を第１の起動スケジュールと
し、初回起動時スケジュールＸ0に前記自律係数λを掛
けて得られた値λＸ0と前記第１の起動スケジュールＸ1
に該自律係数の補数(１−λ)を掛けて得られた値(１−
λ)Ｘ1とを加算して得られる起動スケジュールＸINを該
ニューラルネットワークに前記運用条件と共に入力した
とき出力部から得られる前記修正量ΔＸOUT と前記初回
起動時スケジュールＸ0を加算して得られる起動スケジ
ュールＸ2を第２の起動スケジュールとしたとき、前記
第１の起動スケジュールＸ1 に前記自律係数の補数(１
−λ)を掛けて得られた値(１−λ)Ｘ1 と前記第２の起
動スケジュールＸ2に前記自律係数λを掛けて得られた
値λＸ2を加算して得られた起動スケジュールＸR をも
って実際の起動スケジュールとして採用し、前記スケジ
ュール実行制御手段に転送するものであってもよい。
【００２２】更にまた、前記自律性管理手段は、前記自
律係数λを可変とするための自律係数発生手段を有し、
初回起動時はλ＝０とし、起動回数ｉもしくは前記スケ
ジュール修正量算出手段により得られる該スケジュール
修正量に対応して、起動回数を重ねるにつれて０≦λ≦
１の範囲でλを大きくしていくものであってもよい。更
にまた、前記運転制限要因は、少なくとも前記蒸気ター
ビンのロータとケーシングの伸び差，前記排熱回収ボイ
ラのドラム等に発生する応力，前記排熱回収ボイラから
排出されるＳＯまたはＣＯであってもよい。
【００２３】更にまた、上記の構成を備える火力発電プ
ラント自律適応制御システムを、ガス化複合サイクル発
電プラント，常圧及び加圧流動層ボイラ発電プラントの
起動制御システムに用いてもよい。
【００２４】更にまた、本発明に係る火力発電プラント
自律適応制御システムにおける起動スケジュール作成の
該一連の手段を、プラント運転訓練用シミュレータにお
ける起動スケジュール作成もしくは修正のためのガイダ
ンス提示手段として用いてもよい。
【００２５】更にまた、本発明に係る火力発電プラント
自律適応制御システムに、前記実際の起動スケジュール
を表示する手段を設けてもよい。
【００２６】
【作用】本発明によれば、前記スケジュール修正量算出
手段より求められたスケジュール修正量に基づいて作成
された第１の起動スケジュールと、前記適応知識修得手
段により得られたスケジュール修正量に基づいて作成さ
れた第２の起動スケジュールとを用いて実際の起動スケ
ジュールを作成すると共に、該実際の起動スケジュール
を作成する際の前記第１及び第２の起動スケジュールの
採用比率を規定する自律係数λを、起動を繰り返すにつ
れて大きくすることによって、前記第２の起動スケジュ
ールの採用比率を拡大させる自律性管理手段を備えてい
るので、実際の起動スケジュールを決定する際に、起動
を繰り返すに連れてファジイ推論からの結論よりも、前
記適応知識修得手段により得られたニューラルネットワ
ークからの結論に依存する度合を強められることにな
り、プラントの運用条件の変化に対応した好適な起動ス
ケジュールを作成することができる。
【００２７】即ち、上記適応知識修得手段は、プラント
起動毎にスケジュール及びプラントの運用条件と、前記
スケジュール修正量決定手段により得られた修正量との
対応関係が記憶されるニューラルネットワークを有して
いるので、実際の起動スケジュールを作成する際に、前
記ファジィ推論によるスケジュール修正量決定手段から
の修正量により作成される第１のスケジュールと、前記
適応知識修得手段からの修正量により作成される第２の
スケジュールの採用比率(自律係数λ)を、起動を繰り返
すに連れて後者の比率を大きくすれば、実際の起動スケ
ジュールは、プラントの運用条件に対応して作成された
第２のスケジュールの割合が高くなり、プラントの起動
回数が多くなる程プラントの運用条件の変化に対応した
好適な起動スケジュールを作成することが可能となる。
【００２８】また、上述した本発明の各手段(1)〜(7)及
び知識ベース並びに学習管理手段の機能について以下に
説明する。
【００２９】(1) 基本スケジュール作成手段では、プラ
ントの温度状態と比較的相関性が高い停止期間に着目し
て、停止期間別にテーブル情報として予め準備された複
数のスケジュールの中から、中央給電指令所から指令さ
れた起動時刻に対応して該当するスケジュールを選択
し、これをもって基本スケジュールとする。これによ
り、必ずしも最適ではないがプラントを安全に起動でき
るスケジュールが作成される。
【００３０】(2) 運転制限要因監視手段では、上記スケ
ジュール実行制御手段によりプラントが起動される過程
で、直接計測が可能なプロセス状態については計測器か
ら得られる信号により監視し、直接計測が困難なプロセ
ス状態については計測可能なプロセス状態を動特性モデ
ルに入力することにより運転制限要因の挙動を推定監視
する。
【００３１】(3) 余裕値評価手段では、上記運転制限要
因監視手段により得られる運転制限要因について制限値
に対する余裕値を全起動過程において評価する。
【００３２】(4) スケジュール修正量算出手段では、上
記余裕値評価手段で得られた余裕値の大きさに応じてス
ケジュールの修正量を算出する。このとき、後述する知
識ベースを用いてファジィ推論により算出する。
【００３３】(5) 適応知識修得手段では、ニューラルネ
ットワークを用いて適応知識を修得する。ここで、適応
知識とは単に前記ファジィルールで表されたスケジュー
ル修正方策だけでなく、プラント運用条件の変化にも対
処できる適応力をもつ知識である。この知識を獲得する
ためにニューラルネットワークには、プラント起動毎に
スケジュール及びプラント運用条件と、前記スケジュー
ル修正量決定手段により得られた修正量との対応関係が
記憶される。
【００３４】(6) 自律性管理手段では、実際の起動スケ
ジュールを決定する際に、起動を繰り返すに連れてファ
ジイ推論からの結論よりも、前記適応知識を修得する能
力があるニューラルネットワークからの結論に依存する
度合を強めてゆく働きをする。即ち、前記ファジィ推論
によるスケジュール修正量決定手段からの修正量により
作成されるスケジュールと前記適応知識修得手段からの
修正量により作成されるスケジュールの採用比率(自律
係数λ)を可変とし、起動を繰り返すに連れて後者の比
率を拡大させることにより前記運用条件の変化に対する
適応能力と自律性を高める働きをする。
【００３５】(7) スケジュール実行制御手段では、後述
の自律性管理手段により作成される起動スケジュールに
従って、タービン昇速制御，負荷上昇制御，蒸気圧力制
御などプラント起動に必要なプロセス状態の制御を実施
する。
【００３６】また、知識ベースは、上記余裕値評価手段
で得られた余裕値との因果関係においてスケジュール修
正方策を定めた複数のルールの集合体であり、各ルール
は余裕値の大きさに応じたスケジュールの修正方法に関
する専門家の知見を計算機で処理可能な表現にした断片
的知識として機能する。
【００３７】更に、学習管理手段では、上記適応知識修
得手段に対して上記対応関係を学習させる。そのため
に、上記プラント起動毎のスケジュール及びプラント運
用条件と、前記スケジュール修正量決定手段により得ら
れた修正量との対応関係を学習サンプルとしてニューラ
ルネットワークに順次提示し、学習させる。即ち、本学
習管理手段は、ニューラルネットワークに前者を入力し
たときに後者が出力されるようにニューラルネットワー
クの内部接続状態を決定する働きをする。
【００３８】
【実施例】以下、本発明の実施例を説明する。
【００３９】図１は、本発明の火力発電プラント自律適
応制御システム１０００の基本構成を示す。本システム
は、中央給電指令所２０００からの起動指令である起動
時刻ＴRi（ｉは起動次回を示し、例えばｉ＝１は初回起
動を示す）を受けて作動し、システム内のスケジュール
実行制御手段３００により火力発電プラント３０００が
実際に起動される。
【００４０】本システム１０００は、基本スケジュール
作成手段１００，スケジュール修正手段１５０，スケジ
ュール実行制御手段３００，運転制限要因監視手段４０
０，余裕値評価手段５００，スケジュール修正量算出手
段６００，知識ベース７００，修正量格納手段６５０，
適応知識修得手段８００，学習管理手段９００，自律性
管理手段２００より構成されている。
【００４１】基本スケジュール作成手段１００では、テ
ーブル情報として停止期間別に予め準備された複数のス
ケジュールの中から、中央給電指令所から指令された起
動時刻ＴRiに対応して該当するスケジュールを選択し、
これをもって基本スケジュールＸ0iとする。ここで、Ｘ
はスケジュールを規定する複数のパラメータ値からなる
ベクトル量であり、詳細については後述する。これによ
り、最適ではないがプラント起動上安全かつ確実なスケ
ジュールが作成される。
【００４２】スケジュール修正手段１５０では、後述の
ファジィ推論を用いたスケジュール修正量算出手段６０
０より得られ、修正量格納手段６５０に格納されている
修正量ΔＸi-1 と、後述の学習管理手段９００に記憶さ
れた前回の起動スケジュールＸi-1を用いて新たなスケ
ジュールＸiを作成する。ここで、初回起動時(ｉ＝１)
には、ΔＸ0＝０，Ｘ0＝Ｘ01である。
【００４３】スケジュール実行制御手段３００では、後
述の自律性管理手段２００により作成される起動スケジ
ュールＸRiに従って、火力発電プラント３０００におけ
るタービン速度，負荷，蒸気圧力など起動に伴うプロセ
ス状態の制御を実施する。
【００４４】運転制限要因監視手段４００では、上記ス
ケジュール実行制御手段３００によりプラントが起動さ
れる過程で、直接計測が困難なプロセス状態については
計測可能なプロセス状態を動特性モデルに入力すること
により運転制限要因の挙動を推定監視する。また、直接
計測が可能なプロセス状態については計測器から得られ
る信号により監視する。ここで監視の対象とする運転制
限要因については、後に別途具体的に述べる。
【００４５】余裕値評価手段５００では、上記運転制限
要因監視手段４００により得られる運転制限要因につい
て制限値に対する余裕値を全起動過程において評価す
る。この余裕値の定義についても後に具体的に示す。
【００４６】スケジュール修正量算出手段６００では、
上記余裕値評価手段５００で得られた余裕値の大きさに
応じてスケジュールの修正量ΔＸi を算出する。このと
き、次に述べる知識ベース７００を用いてファジィ推論
により算出する。
【００４７】知識ベース７００は、上記余裕値評価手段
５００で得られた余裕値との因果関係においてスケジュ
ール修正方策を定めた複数のルールの集合体であり、各
ルールは余裕値の大きさに応じたスケジュールの修正方
法について専門家の知見を計算機で処理可能な表現にし
た断片的知識として機能する。
【００４８】修正量格納手段６５０では、上記スケジュ
ール修正量算出手段６００より得られる修正量ΔＸ1〜
ΔＸiを過去のプラント起動毎に対応させて格納してお
く。
【００４９】適応知識修得手段８００では、ニューラル
ネットワークを用いて適応知識を修得する。ここで、適
応知識とは単に前記ファジィルールで表されたスケジュ
ール修正方策だけでなく、プラント運用条件の変化にも
対処できる適応力をもつ知識である。この知識を獲得す
るためにニューラルネットワークには、プラント起動毎
にスケジュール及びプラント運用条件と、前記スケジュ
ール修正量算出手段６００により得られた修正量ΔＸ1
〜ΔＸiとの対応関係が記憶される。ここで、プラント
運用条件として、本発明の実施例ではプラントの起動時
温度状態に最も影響する停止期間ＴSi（前回停止時刻と
指令起動時刻ＴRiとの経過時間を意味する）を用いる。
【００５０】学習管理手段９００では、上記適応知識修
得手段８００に対して上記対応関係を学習させる。その
ために、上記プラント起動毎のスケジュールＸRi及びプ
ラント運用条件である停止期間ＴSiと、前記スケジュー
ル修正量算出手段６００により得られている修正量ΔＸ
i の累積値との対応関係を学習サンプルとして順次提示
し、学習させる。即ち、本学習管理手段９００は、適応
知識修得手段８００として使用するニューラルネットワ
ークの入力層にＸRk(ｋ＝１〜ｉ−１)とＴSk(ｋ＝１〜
ｉ−１)を入力したときに出力層からの出力値ΔＸOUTk
がΔＸi の累積修正量ΔＸQk(ｋ＝１〜ｉ−１)に一致す
るようにニューラルネットワーク内の接続状態を決定す
る働きをする。上記累積修正量ΔＸQkに関しては別途具
体的に後述する。
【００５１】自律性管理手段２００では、実際の起動ス
ケジュールを決定する際に、起動を繰り返すに連れてフ
ァジイ推論からの結論ΔＸi よりもニューラルネットワ
ークからの結論ΔＸOUTiに依存する度合を強めてゆく働
きをする。即ち、前記ファジィ推論によるスケジュール
修正量算出手段６００から得られる修正量により作成さ
れるスケジュールと前記適応知識修得手段８００から得
られる修正量により作成されるスケジュールの採用比率
を自律係数λで表し、これを可変とし、起動を繰り返す
に連れて後者の比率を大きくすることにより前記運用条
件の変化に対する適応能力と自律性を高める働きをす
る。上記の自律係数λに関しては別途具体的に説明す
る。
【００５２】以上、本発明の概要を説明したが、以下、
本発明の適用対象である火力発電プラントとして、ガス
タービン，排熱回収ボイラ及び蒸気タービンから成る複
合サイクル発電プラントを例に実施例を説明する。
【００５３】図２は、複合サイクル発電プラント３００
０の機器構成とスケジュール実行制御手段３００との関
係を示す。スケジュール実行制御手段３００は、更にガ
スタービン制御システム３３０と蒸気タービン制御シス
テム３６０から成る。ガスタービン設備３２００では、
燃料２２を燃焼器２３に注入し、燃焼用空気２４をコン
プレッサ２０により圧入することにより燃焼で発生する
エネルギーは、ガスタービン２６で機械エネルギーに変
換され、これにより、共通軸２８に接続された発電機３
５を駆動し電気エネルギーに変換するとともに一部はコ
ンプレッサ２０の駆動力となる。起動時にはガスタービ
ン制御システム３３０からの燃料調節弁開度指令３１１
により燃料調節弁２１を操作し、燃料流量を調節するこ
とでガスタービン設備３２００及び共通軸２８に接続さ
れた蒸気タービン設備３３００と発電機３５が昇速され
る。
【００５４】また、ガスタ−ビン２６からの排ガス２７
は排熱回収ボイラ設備３１００に導かれ、排ガス２７の
持つ熱エネルギーが回収される。このとき、排ガス２７
により排熱回収ボイラ設備３１００の煙道１４に配置さ
れた各種熱交換器内の流体が熱を受け蒸発し、過熱され
る。本実施例の排熱回収ボイラ設備３１００では３つの
圧力レベルを持つ蒸気系統から成り、それぞれから発生
する蒸気が高圧蒸気３４１，中圧蒸気３４２，低圧蒸気
３４３である。これらの蒸気が持つ熱エネルギーにより
蒸気タービン設備３３００において、それぞれ高圧ター
ビン３１，中圧タービン３２，低圧タービン３３が駆動
され、共通軸２８に接続された発電機３５による発電の
一翼を担う。
【００５５】起動時には、排熱回収ボイラ設備３１００
から発生する上記の高圧主蒸気341,中圧主蒸気３４２，
低圧主蒸気３４３をそれぞれ高圧バイパス弁３３４，中
圧バイパス弁３３５，低圧バイパス弁３３６を介してバ
イパスさせることにより個々の圧力を所定値に制御する
とともに、高圧加減弁３３１，中圧加減弁３３２，低圧
加減弁３３３を操作することにより高圧タービン３１，
中圧タービン３２，低圧タービン３３の出力上昇がなさ
れる。従って、高圧バイパス蒸気３４４，中圧バイパス
蒸気３４５，低圧バイパス蒸気３４６の流量は、それぞ
れのバイパス弁３３４，３３５，３３６の開度を大きく
すれば増加し、加減弁３３１，３３２，３３３の開度を
大きくすると蒸気タービンへの蒸気流入量が増加し、そ
の分減少する。これらのバイパス弁への開度指令３２
４，３２５，３２６及び加減弁への開度指令３２１，３
２２，３２３はいずれも蒸気タービン制御システム３６
０より出力される。また、プラントの起動中に中圧過熱
蒸気１と高圧タービン排気２の温度偏差が所定値内に入
ったとき中圧止弁３３７を開操作する。このときの操作
信号３２７も蒸気タービン制御システム３６０より指令
される。また、復水器３４からの復水３７は、低圧給水
ポンプ１６，中圧給水ポンプ１７，高圧給水ポンプ１８
により、それぞれ低圧ドラム６，中圧ドラム７，高圧ド
ラム８の水位を所定値内に保つように、それぞれ低圧給
水３，中圧給水４，高圧給水５として流量制御される。
【００５６】ここで、運転制限要因となるのは、高圧タ
ービン３１と中圧タービン３２のロータに発生する応力
と、高圧過熱器１１と中圧過熱器１２の出口にあるヘッ
ダに発生する応力と、排熱回収ボイラ設備３１００の煙
道出口１５から大気へのNOx排出量である。上記の各応
力は、ガスタービン排ガス２７から熱交換器のメタルへ
の伝熱，メタルから内部流体への伝熱，内部流体から着
目部メタルへの伝熱という大きな時間遅れを伴う動的過
程の結果として表れる。さらに、ロータについては遠心
力，ヘッダについては蒸気圧力に対応した機械的応力が
加算される。以下、特にことわらない場合は、これらを
含めて単に応力と呼ぶ。また、ボイラからのＮＯｘ排出
量もガスタービン自体のＮＯｘ排出特性と煙道中に設置
された脱硝装置１３の温度特性に大きく依存する。その
ため、これらの運転制限要因を精度よく管理するには、
上記各制御操作の協調性と整合性が必要となる。よっ
て、既に述べたように、本発明の火力発電プラント自律
適応制御システム１０００では、これらの動的挙動を監
視評価するための運転制限要因監視手段４００と余裕値
評価手段５００を設けた。
【００５７】図３は、本発明の適用対象である複合サイ
クル発電プラントの起動過程と起動スケジュールパラメ
ータの関係を示す。
【００５８】本図に示すように、ガスタービン関係のス
ケジュールパラメータとしては、昇速率（ＤＮ），定格
速度保持時間（ＤＴNL），初負荷(ＬI），初負荷保持時
間（ＤＴLI），第１負荷上昇率(ＤＬ1），負荷保持時間
（ＤＴHL），第２負荷上昇率（ＤＬ2），第３負荷上昇
率（ＤＬ3）である。これらにより規定される起動スケ
ジュールを制御目標として、操作端である燃料調節弁２
１の開度を調整することによりガスタービンが起動され
る。また、蒸気タービン関係の操作端としては既に述べ
たように、高圧バイパス弁（ＨＰＢＶ）３３４，中圧バ
イパス弁（ＩＰＢＶ）３３５，低圧バイパス弁（ＬＰＢ
Ｖ）３３６，高圧加減弁（ＨＰＣＶ）３３１，中圧加減
弁（ＩＰＣＶ）３３２，低圧加減弁（ＬＰＣＶ)３３
３，中圧止弁(ISHV)３３７があり、スケジュールパラメ
ータとしての高圧バイパス弁操作速度（ＤＡHBV），中
圧バイパス弁操作速度（ＤＡIBV），低圧バイパス弁操
作速度（ＤＡLBV），低圧バイパス弁操作待期時間（Ｄ
ＴLBV），高圧加減弁第１操作速度（ＤＡHCV1），高圧
加減弁第２操作速度（ＤＡHCV2），低圧加減弁操作速度
(ＤＡLCV）に従って制御される。これらのスケジュール
パラメータ以外の制御目標及び操作タイミングは図示の
通りである。ここで、蒸気条件としてのＴMSは高圧主蒸
気温度、ＰMSは高圧主蒸気圧力、ＰCRP は高圧タービン
排気圧力、ＰISは中圧主蒸気圧力、ＰLSは低圧主蒸気圧
力、ΔＴは中圧過熱器蒸気温度と高圧タービン排気温度
との偏差である。また、図中、各弁の％表示は開度を示
す。
【００５９】次に、図４とこれに続く図を用いて制御シ
ステムの詳細構成と各手段について順を追って説明す
る。
【００６０】図４は、本発明の実施例である複合サイク
ル発電プラントを対象とした火力発電プラント自律適応
制御システムの詳細構成を示す。
【００６１】本システムは、中央給電指令所２０００か
らの起動指令である起動時刻ＴRi（ｉは起動次回を示
し、例えばｉ＝１は初回起動を示す）を受けて作動し、
システム内のスケジュール実行制御手段３００により複
合サイクル発電プラント3000が実際に起動される。本シ
ステム１０００は、基本スケジュール作成手段１００，
スケジュール修正手段１５０，スケジュール実行制御手
段３００，運転制限要因監視手段４００，余裕値評価手
段５００，スケジュール修正量算出手段６００，知識ベ
ース７００，修正量格納手段６５０，適応知識修得手段
８００，学習管理手段９００，自律性管理手段２００よ
り構成されている。以下、上記各手段について順を追っ
て説明する。
【００６２】図５は、基本スケジュール作成手段１００
における基本スケジュール作成方式を示す。ここでは、
中央給電指令所２０００からの起動時刻ＴRiが指令され
ると、まず、前回のプラント停止時刻ＴSTPiからの経過
時間である停止期間ＴSiを、
【００６３】
【数１】 ＴSi＝ＴRi−ＴSTPi …（１） により求める。次に、テーブル情報として停止期間別に
予め準備された複数のスケジュールの中から、上記停止
期間ＴSiに対応して該当するスケジュールを選択し、こ
れをもって基本スケジュールＸ0iとする。従って、Ｘ0i
はスケジュールを規定する複数のパラメータ値からなる
ベクトル量である。
【００６４】スケジュール修正手段１５０では、後述の
ファジィ推論を用いたスケジュール修正量算出手段６０
０より得られ、修正量格納手段６５０に格納されている
修正量ΔＸi-1 と、後述の学習管理手段９００に記憶さ
れた前回の起動スケジュールＸi-1を用いて新たなスケ
ジュールＸiを
【００６５】
【数２】 Ｘi＝Ｘi-1＋ΔＸi-1 …（２） により作成する。ここで、初回起動時(ｉ＝１)には、Δ
Ｘ0＝０，Ｘ0＝Ｘ01である。
【００６６】スケジュール実行制御手段３００では、後
述の自律性管理手段２００により作成される起動スケジ
ュールＸRiに従って、複合サイクル発電プラント３００
０におけるタービン速度，負荷，蒸気圧力など起動に伴
うプロセス状態の制御を前述の方法で実施する。
【００６７】運転制限要因監視手段４００では、上記ス
ケジュール実行制御手段３００によりプラントが起動さ
れる過程で、直接計測が困難なプロセス状態である蒸気
タービン応力及びボイラ応力については計測可能なプロ
セス状態を動特性モデルに入力することにより動的挙動
を推定監視する。また、直接計測が可能なプロセス状態
である排熱回収ボイラからの排出ＮＯｘについては計測
器から得られる信号により監視する。
【００６８】図６は、運転制限要因監視手段４００にお
ける蒸気タービン応力の監視方式を示すもので、運転制
限要因として着目監視すべき個所である高圧タービン及
び中圧タービンのロータ表面とロータボアに発生する応
力に関する動特性モデルとして構成した。即ち、タービ
ンの入口蒸気条件と速度及び負荷からタービン内部の蒸
気条件（温度，圧力）及びロータ表面の熱伝達率を推定
し、ロータメタル内部の非定常温度分布を求め、ロータ
の表面とボアの熱応力を算出するとともに、遠心応力を
加算して総合応力を求める方式とした。また、排熱回収
ボイラに発生する応力についても同様の方法で監視す
る。即ち、運転制限要因として着目監視すべき個所であ
る高圧過熱器出口ヘッダと中圧過熱器出口ヘッダの内部
熱伝達率を蒸気条件（温度，圧力）と流量より推定し、
上記蒸気タービンの場合と同様にメタル内部の非定常温
度分布を求めて、ヘッダメタルの内部及び外面の熱応力
を算出するとともに、蒸気圧力による応力を加算して総
合応力を求める方式とした。次に、上記運転制限要因監
視手段４００により得られた運転制限要因の制限値に対
する余裕値を評価するための余裕値評価手段５００につ
いて説明する。
【００６９】図７は、蒸気タービン応力の制限値に対す
る余裕値評価方式を示す。まず、タービン起動開始から
起動完了後の所定時間経過するまでの時間帯（ｔ1〜
ｔ6）を複数区間に分割（本例では５分割の場合を示
す）し、第ｉ区間における最小応力余裕値ｍ(ｉ)を求め
る。ここで、応力余裕値ｍは、制限値をＳL ，上記運転
制限要因監視手段４００により得られた値をＳとし、次
式で定義する。
【００７０】
【数３】 ｍ＝ＳL−Ｓ …（３） なお、応力値が正の場合は引っ張り応力，負の場合は圧
縮応力を意味する。既に述べたように、実際には応力着
目個所が高圧タービンのロータ表面とボア及び中圧ター
ビンのロータ表面とボアの４個所であるので、求めるべ
き最小応力余裕値は区間毎に４つあり、これらをそれぞ
れ下記とする。
【００７１】ｍHS(ｉ)：区間ｉにおける高圧タービンロ
ータ表面最小応力余裕値 ｍHB(ｉ)：区間ｉにおける高圧タービンロータボア最小
応力余裕値 ｍIS(ｉ)：区間ｉにおける中圧タービンロータ表面最小
応力余裕値 ｍIB(ｉ)：区間ｉにおける中圧タービンロータボア最小
応力余裕値 排熱ボイラ応力の余裕値評価方式も、基本的には上記タ
ービン応力の余裕値評価方式と同様である。但し、着目
すべき個所は高圧過熱器出口と中圧過熱器出口のヘッダ
外面の２個所である。これは、ヘッダの場合、外面に発
生する応力が内面のそれと比較して大きいためである。
従って、求めるべき最小応力余裕値は区間毎に２つあ
り、それぞれ下記とする。
【００７２】ｍHHD(ｉ)：区間ｉにおける高圧過熱器ヘ
ッダ外面最小応力余裕値 ｍIHD(ｉ)：区間ｉにおける中圧過熱器ヘッダ外面最小
応力余裕値 図８は、排出ＮＯｘ特性の制限値に対する余裕値評価方
式を示す。本方式もタービン応力の場合と同様に、ま
ず、ガスタービン起動開始からプラント起動完了後の所
定時間経過するまでの時間帯（ｔ1〜ｔ7）を複数区間に
分割（本例では６分割の場合を示す）し、第ｉ区間にお
ける最小排出ＮＯｘ瞬時値余裕値ｍPS(ｉ)と最小排出Ｎ
Ｏｘ平均値余裕値ｍPA(ｉ)を求める。ここで、排出ＮＯ
ｘ瞬時値余裕値ｍPS及び排出ＮＯｘ平均値余裕値ｍ
PAは、それぞれの制限値をＰSL，ＰAL，計測値をＰS，
ＰAとすると、次式で定義する。
【００７３】
【数４】 ｍPS＝ＰSL−ＰS …（４）
【００７４】
【数５】 ｍPA＝ＰAL−ＰA …（５） 図９は、余裕値評価手段５００から得られた評価結果で
あるｍHS，ｍHB，ｍIS，ｍIB，ｍHHD，ｍIHD，ｍPS，ｍ
PAを受けて、スケジュール修正量算出手段６００におけ
るスケジュール修正量算出方式の全体概要を示す。スケ
ジュール修正量算出手段６００では、上記余裕値評価手
段５００で得られた余裕値の大きさに応じてスケジュー
ルの修正量ΔＸｉ を算出する。本スケジュール修正量
算出手段600は、さらに蒸気タービン応力調整手段６１
０，ボイラ応力調整手段６２０，排出ＮＯｘ調整手段６
３０，優先値決定手段６４０から構成されている。上記
各調整手段は、それぞれ低値選択手段６１１，６２１，
６３１を有し、低値選択手段６１１は余裕値ｍHS，
ｍHB，ｍIS，ｍIBの中から、低値選択手段６２１は余裕
値ｍHHD．ｍIHDの中から、低値選択手段６３１は余裕値
ｍPS，ｍPAの中から、それぞれ最小余裕値を選択し、こ
れらをそれぞれｍT，ｍB，ｍPとする。即ち、ｍT，
ｍB，ｍPは次式により定義する。
【００７５】
【数６】 ｍT＝Min（−ｍHS，ｍHB，−ｍIS，ｍIB） …（６）
【００７６】
【数７】 ｍB＝Min（ｍHHD，ｍIHD） …（７）
【００７７】
【数８】 ｍP＝Min（ｍPS，ｍPA） …（８） 次に、上記ｍT，ｍB，ｍPを用いてファジィ推論６１２,
６１３,６２２,６２３，６３２，６３３によりスケジュ
ール修正量ΔＸT(ｉ)，ΔＸB(ｉ)，ΔＸP(ｉ)が算出さ
れる。ここで、添字のＴ，Ｂ，Ｐは、それぞれ修正量が
蒸気タービン応力，ボイラ応力，排出ＮＯｘの余裕値に
応じて決定されることを示している。
【００７８】図１０は、このときファジィルールで使用
するメンバーシップ関数を示す。図１０(１)に示すメン
バーシップ関数は、前記タービン応力余裕値ｍT 及びボ
イラ応力余裕値ｍB から蒸気系のスケジュールを修正す
ることにより応力を調整するための蒸気タービン主計画
(ＳＴＰＳ)用としての修正係数ｋS と、ガスタービン系
のスケジュールを修正することにより応力を調整するた
めのガスタービン広域調整(ＧＴＧＴ)用としてのスケジ
ュール修正係数ｋG を規定したものである。また、図１
０(２)に示すメンバーシップ関数は、前記排出ＮＯｘ余
裕値ｍP からガスタービン系のスケジュールを修正する
ことにより排出ＮＯｘを調整するためのガスタービン主
計画(ＧＴＰＳ)用としての修正係数ｋG と、蒸気系のス
ケジュールを修正することにより排出ＮＯｘを調整する
ための蒸気タービン局部調整（ＳＴＬＴ）用としてのス
ケジュール修正係数ｋS を規定したものである。さら
に、具体的に説明すると、図１０(１)(ａ)は、応力評価
用としてファジィルールの条件部で用いるメンバーシッ
プ関数を示し、４つの関数（ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＢ）
より成り、(ｂ)は結論部で用いるスケジュール修正係数
決定用メンバーシップ関数を示し、５つの関数（ＮＢ，
ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＢ）より成る。ここで、各メンバ
ーシップ関数の意味付けは、ＮＢ：Negative Big，Ｎ
Ｓ：NegativeSmall ，ＺＯ：Zero，ＰＳ：Positive Sma
ll，ＰＢ：Positive Bigである。図１０(２)(ａ)は、排
出ＮＯｘ評価用としてファジィルールの条件部で用いる
メンバーシップ関数を示し、４つの関数（ＮＳ，ＺＯ，
ＰＳ，ＰＢ）より成り、(ｂ)は結論部で用いるスケジュ
ール修正係数決定用メンバーシップ関数を示し、５つの
関数（ＮＢ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＢ）より成る。ここ
で、各メンバーシップ関数の意味付けは、上記図９(１)
の場合と同じである。
【００７９】次に、上記メンバーシップ関数を用いたフ
ァジィルールについて説明する。
【００８０】図１１は、蒸気タービン主計画(ＳＴＰＳ)
で用いるタービン応力調整ルールを示す。ここでは、４
つの修正用スケジュールパラメータとして高圧バイパス
弁操作速度(ＤＡHBV)，中圧バイパス弁操作速度(ＤＡ
IBV)，高圧加減弁第１操作速度(ＤＡHCV1)，高圧加減弁
第２操作速度(ＤＡHCV2)を、図７で示した５つの着目区
間のうち第２，３，４，５区間におけるタービン応力余
裕値ｍT との関係において修正するためのファジィルー
ルを示す。即ち、第２と第３の区間における余裕値ｍ
T(２)とｍT(３)の関係においてＤＡHCV1とＤＡHCV2の修
正量を定義したルールテーブルと、第３と第４の区間に
おける余裕値ｍT(３)とｍT(４)の関係においてＤＡHCV1
とＤＡHCV2の修正量を定義したルールテーブルと、第４
と第５の区間における余裕値ｍT(４)とｍT(５)の関係に
おいてＤＡHBV，ＤＡIBV，ＤＡHCV1及びＤＡHCV2の修正
量を定義したルールテーブルから成る。但し、ルールテ
ーブルの空白部は、上記各応力余裕値とスケジュールパ
ラメータの因果関係が小さいか殆ど無いことを意味す
る。
【００８１】図１２は、ガスタービン広域調整(ＧＴＧ
Ｔ)で用いるタービン応力調整ルールを示す。ここで
は、６つの修正用スケジュールパラメータとして昇速率
(ＤＮ)，初負荷保持時間(ＤＴLI)，第１負荷上昇率(Ｄ
Ｌ1)，負荷保持時間(ＤＴHL），第２負荷上昇率(Ｄ
Ｌ2)，第３負荷上昇率(ＤＬ3)を、図７で示した５つの
着目区間におけるタービン応力余裕値ｍT との関係にお
いて修正するためのファジィルールを示す。即ち、第１
と第２の区間における余裕値ｍT(１)とｍT(２)の関係に
おいてＤＮ，ＤＴLI及びＤＬ1 の修正量を定義したルー
ルテーブルと、第２と第３の区間における余裕値ｍ
T(２)とｍT(３)の関係においてＤＴLI，ＤＬ1，ＤＴHL
及びＤＬ2 の修正量を定義したルールテーブルと、第３
と第４の区間における余裕値ｍT(３)とｍT(４)の関係に
おいてＤＬ1，ＤＴHL，ＤＬ2及びＤＬ3 の修正量を定義
したルールテーブルと、第４と第５の区間における余裕
値ｍT(４) とｍT(５)の関係においてＤＴHL，ＤＬ2及び
ＤＬ3 の修正量を定義したルールテーブルから成る。本
ルールテーブルにおいても空白部は、上記各応力余裕値
とスケジュールパラメータの因果関係が小さいか殆ど無
いことを意味する。
【００８２】以上、図１１，図１２に示したファジィル
ールはボイラ応力余裕値に基づくＳＴＰＳ用及びＧＴＧ
Ｔ用としても共用する。
【００８３】図１３は、ガスタービン主計画(ＧＴＰＳ)
で用いる排出ＮＯｘ調整ルールを示す。ここでは、８つ
の修正用スケジュールパラメータとして昇速率(ＤＮ)，
定格速度保持時間(ＤＴNL)，初負荷(ＬI），初負荷保持
時間(ＤＴLI)，第１負荷上昇率(ＤＬ1)，負荷保持時間
(ＤＴHL)，第２負荷上昇率(ＤＬ2)，第３負荷上昇率(Ｄ
Ｌ3)を、図８で示した６つの着目区間における排出ＮＯ
ｘ余裕値ｍPとの関係において修正するためのファジィ
ルールを示す。
【００８４】即ち、第１と第２の区間における余裕値ｍ
P(１)とｍP(２)の関係においてＤＮ，ＤＴNL，ＬI 及び
ＤＴLIの修正量を定義したルールテーブルと、第２と第
３の区間における余裕値ｍP(２)とｍP(３)の関係におい
てＤＴNL，ＬI，ＤＴLI 及びＤＬ1 の修正量を定義した
ルールテーブルと、第３と第４の区間における余裕値ｍ
P(３)とｍP(４)の関係においてＤＴLI，ＤＬ1，Ｄ
ＴHL，ＤＬ2及びＤＬ3 の修正量を定義したルールテー
ブルと、第４と第５の区間における余裕値ｍP(４）とｍ
P(５）の関係においてＤＬ1，ＤＴHL，ＤＬ2及びＤＬ3
の修正量を定義したルールテーブルから成る。本ルール
テーブルにおいても空白部は、上記各応力余裕値とスケ
ジュールパラメータの因果関係が小さいか殆ど無いこと
を意味する。
【００８５】図１４は、蒸気タービン局部調整(ＳＴＬ
Ｔ)で用いる排出ＮＯｘ調整ルールを示す。ここでは、
３つの修正用スケジュールパラメータとして高圧バイパ
ス弁操作速度(ＤＡHBV)，中圧バイパス弁操作速度(ＤＡ
IBV)，高圧加減弁第１操作速度(ＤＡHCV1)を、図８で示
した６つの着目区間のうち第１，２，３区間における排
出ＮＯｘ余裕値ｍP との関係において修正するためのフ
ァジィルールを示す。即ち、第１と第２の区間における
余裕値ｍP(１)とｍP(２)の関係においてＤＡHBV,ＤＡ
IBV 及びＤＡHCV1の修正量を定義したルールテーブル
と、第２と第３の区間における余裕値ｍP(２)とｍP(３)
の関係においてＤＡHBV，ＤＡIBV及びＤＡHCV1の修正量
を定義したルールテーブルから成る。
【００８６】以上述べたＳＴＰＳはＳＴＬＴと比較し
て、より広範囲のスケジュールパラメータを修正対象と
し、ＧＴＰＳはＧＴＧＴと比較して、より緻密な修正を
行い、ＧＴＧＴはＧＴＰＳと比較して、より大局的な修
正を行う働きをする。
【００８７】図１５は、ファジィ推論によるスケジュー
ル修正量算出方式を示す。本図は、一例として、蒸気系
スケジュール修正係数ｋS の算出について示す。この例
では、或るスケジュールパラメータについて、４つのル
ールからの結論としてのメンバーシップ関数とメンバー
シップ値がそれぞれ（ＮＳ，０.６），(ＺＯ，０.８),
(PS,0.４），（ＰＢ，０.２）が得られた場合を示す。
総合評価値は、それぞれのメンバーシップ値で定まる台
形部の重さＷ(ｉ)と修正係数ｋS(ｉ）の重心ｋSGで定義
する。即ち、Ｗ(１)＝０.１６８，Ｗ(２)＝０.０９６，
Ｗ(３)＝０.０９６，Ｗ(４)＝０.０９であり、ｋS(１)
＝−０.２，ｋS(２)＝０，ｋS(３)＝０.１５，ｋS(４)
＝０.３５ であるから、ｋSGは次のように算出される。
【００８８】
【数９】
【００８９】従って、この起動スケジュールパラメータ
に対する修正量ｋSGは０.０２７３である。この結果を
用いて、次式に従ってスケジュール修正量ΔＸTiが算出
される。
【００９０】
【数１０】 ΔＸT＝ｋSG(ＸMax−ＸMin) …（１０） ここで、ＸMax，ＸMinはＸの上，下限値を示す。
【００９１】以上述べたような方式によると、前記ＳＴ
ＰＳ，ＧＴＧＴ,ＳＴＰＳ,ＳＴＬＴのファジィ推論によ
り同一スケジュールパラメータに対しても複数の修正量
が算出される。そこで、全ての運転制限要因を確実に制
限値内に抑えるために、図９に示す優先値決定手段６４
０で最終的修正量ΔＸ(ｉ)を決定する。即ち、昇速率，
負荷変化率，弁操作速度に関するパラメータは図中の低
値選択手段ＬＶＧにより、安全側の低値が選択される。
また、速度保持時間，負荷保持時間に関するパラメータ
は高値選択手段ＨＶＧにより、安全側の高値が選択され
る。
【００９２】修正量格納手段６５０では、上記スケジュ
ール修正量算出手段６００より得られる修正量ΔＸ1〜
ΔＸiを過去のプラント起動毎に対応させて格納してお
く。
【００９３】学習管理手段９００では、ニューラルネッ
トワークで構成された適応知識修得手段８００に対して
前記プラント起動毎のスケジュールＸRk(ｋ＝１〜ｉ−
１)及びプラント運用条件である停止期間ＴSk(ｋ＝１〜
ｉ−１)と、スケジュール修正量ΔＸi の累積値である
累積修正量ΔＸQk(ｋ＝１〜ｉ−１)との対応関係を学習
サンプルとして順次提示し、学習させる。
【００９４】図１６は、ニューラルネットワークに提示
する学習サンプルを示す。ここでｎ回目まで起動が完了
しているとすると、教師データとしての累積修正量ΔＸ
Qiは次式で定義された値である。
【００９５】
【数１１】
【００９６】即ち、ΔＸQiは、起動が繰り返される度に
得られる新たな修正量を累積修正量算出手段９１０に
て、上記（１１）式に従って累積計算されることにより
得られる。また、この累積修正量ΔＸQiは累積修正量格
納手段９２０に格納される。
【００９７】本学習管理手段９００は、ニューラルネッ
トワークの入力層にＸRk（ｋ＝１〜ｉ−１）とＴSk(ｋ
＝１〜ｉ−１)を入力したときに出力層からの出力値Δ
ＸOUTk(ｋ＝１〜ｉ−１)が累積修正量ΔＸQk(ｋ＝１〜
ｉ−１)に一致するようにニューラルネットワーク内の
接続状態を決定する働きをする。
【００９８】次に、ニューラルネットワークとその学習
方式について説明する。
【００９９】このニューラルネットワークは、入力層，
中間層，出力層の３層構造からなるもので、この基本構
造に関しては、ザ エム アイ ティー プレス，ニュ
ーロコンピューティング ファンデーションズ オブ
リサーチ，１９８８年，第３１８頁から３６２頁(The M
IT Press, Neurocomputing Foundations of research,
1988, pp318−362）に詳しく述べられている。また、本
論文では、或る入力信号パターンが入力層に与えられた
とき、出力信号パターンが所望する信号パターン、即ち
教師データと一致するように、両者の誤差に応じて中間
層及び出力層の各ユニットへの入力部の接続強度を修正
する学習アルゴリズム（バックプロパゲーションと称し
ている）が示されている。本発明の実施例においても、
ニューラルネットワークの構造及び学習アルゴリズムそ
のものは上記論文に示されたものを用いる。
【０１００】図１７は、ニューラルネットワークの構造
と入出変数の関係を示す。入力変数は起動スケジュール
パラメータＸと停止期間ＴS である。Ｘとしては、学習
時には過去の起動スケジュールを格納してあるスケジュ
ール格納手段９５０より読み出したＸRk(ｋ＝１〜ｉ−
１)が、起動スケジュール作成時には後述の自律性管理
手段２００で決定されるスケジュールパラメータＸINi
が入力される。また、ＴSとしては、学習時には過去の
プラント停止期間を格納してある停止期間格納手段９４
０より読み出したＴSk(ｋ＝１〜ｉ−１)が、起動スケジ
ュール作成時にはＴSiが入力される。ニューラルネット
ワークにＸINi が入力されたとき、学習により決定され
ている内部の接続強度により定まるΔＸOUTiが出力変数
として出力される。学習時には、ΔＸOUTk(ｋ＝１〜ｉ
−１)がΔＸQk(ｋ＝１〜ｉ−１)に一致するように学習
する。
【０１０１】次に、自律性管理手段２００について具体
的に説明する。自律性管理手段200では、実際の起動ス
ケジュールＸRiを決定する際に、起動を繰り返すに連れ
てファジイ推論からの結論ΔＸi よりもニューラルネッ
トワークからの結論ΔＸOUTiに依存する度合を強めてゆ
く働きをする。即ち、前記ファジィ推論によるスケジュ
ール修正量算出手段６００から得られる修正量ΔＸi に
より作成されるスケジュールと前記適応知識修得手段８
００から得られる修正量ΔＸOUTiにより作成されるスケ
ジュールの採用比率である自律係数λを可変とし、起動
を繰り返すに連れて後者の比率を拡大させることにより
前記運用条件の変化に対する適応能力と自律性を高める
働きをする。この自律係数λは自律係数発生手段２１０
にて決定される。具体的には、次式で定義される起動ス
ケジュールＸRiが実際の起動に採用される。
【０１０２】
【数１２】 ＸRi＝λ(Ｘ0i＋ΔＸOUTi)＋(１−λ)Ｘi …（１２） また、上式において、ニューラルネットワークからの出
力であるΔＸOUTiを得るための必要な入力ＸINiは、次
式で定義される。
【０１０３】
【数１３】 ＸINi＝λＸ0i＋(１＋λ)Ｘi …（１３） ここで、自律係数λは、０≦λ≦１とすると、λ＝０の
とき、ＸRi＝Ｘi であり、λ＝１のとき、ＸRi＝Ｘ0i＋
ΔＸOUTiとなる。即ち、前者はファジイ推論からの結論
のみが採用され、ニューラルネットワークからの出力が
利用されていない起動スケジュールである。後者は基本
スケジュールをニューラルネットワークからの出力で補
正しているため、前述のように運用条件の変化に対する
適応能力を１００％活用した起動スケジュールである。
従って、λの値が大きくなるにつれ、本制御システムは
自律性が高く成る。しかしながら、ニューラルネットワ
ークが十分な起動経験を積む前に（学習による十分な適
応能力をつける前に）この自律係数λを大きくすると、
作成される起動スケジュールの最適性や高い信頼性は期
待できなくなる。従って、この自律係数λを如何に選ぶ
かが重要となる。本実施例における自律性管理手段２０
０では、下記の方式を適用する。
【０１０４】図１８は、自律性管理手段２００における
自律係数λを決定するための自律管理方式を示す。本実
施例では、本図に示すように自律係数λの決め方により
３方式の適用を可能としている。第１の方式は、本図
（１）に示す飛躍成長型自律性管理方式であり、起動回
数ｉが所定値ｉA に達するまではλ＝０とし、ニューラ
ルネットワークは唯ひたすら学習し、適応能力を高めて
おき、ｉ≧ｉA でλ＝１とすることで、一気に自律性を
上げる方式である。第２の方式は、本図（２）に示す線
形連続成長型自律性管理方式であり、ｉ＜ｉB ではλ＝
０とし、ニューラルネットワークは学習によりある程度
適応能力を高めておき、ｉB≦ｉ≦ｉCでは適応能力を高
めながら徐々に一定速度で自律性を上げてゆき、ｉ≧ｉ
C でλ＝１とする方式である。第３の方式は、本図
（３）に示す非線形連続成長型自律性管理方式であり、
λをファジィ推論によるスケジュール修正量算出手段６
００から得られる修正量ΔＸiの関数とする方式であ
る。本方式は修正量ΔＸiの減少に応じてλを上げてゆ
く方式である。λを定義する関数は具体的には、次式と
する。
【０１０５】
【数１４】
【０１０６】または、次式としても同様の機能を果たす
ことができる。
【０１０７】
【数１５】
【０１０８】図１９は、本発明の自律適応制御システム
による最適値収束性の改善効果を示す。本図（１）は、
自律制御によらない場合、即ちファジィ推論のみにより
起動スケジュールの最適化を図る場合であり、（２）
は、自律適応制御による場合、即ちファジィ推論とニュ
ーラルネットワークを組み合わせることによりシステム
に適応能力を持たせ、起動スケジュールの最適化を図る
場合である。いずれも、プラントが起動を繰り返すにつ
れて初期のスケジュールから最適値に向けて収束してゆ
く様子を示すものである。しかし、（１）の場合は、前
述のように運用条件の変化に対する適応能力がないた
め、非収束領域が存在し、収束限界以上の収束性は期待
できない。一方、（２）の場合は、ニューラルネットワ
ークが運用条件と起動スケジュールの因果性も含めてス
ケジュール修正方法を修得するという適応能力があるた
め、限り無く最適値に収束することができる。このこと
を、別の角度から評価すると次のようになる。
【０１０９】図２０は、本発明の自律適応制御システム
によるプラントの起動特性の改善効果を示すもので、自
律適応制御によらない場合と対比して示す。上記のよう
に、自律適応制御によらない場合は非収束領域が存在す
るため、作成される起動スケジュールは幅を持つことに
なる。そのため、運転制限要因である応力や排出NOxも
幅を持つことになる。従って、全てにおいて制限条件を
満足するには、作成されるスケジュールは予め十分なマ
ージンを持たせることが必要で、その分、起動時間が長
くなってしまう。これに対して、自律適応制御による場
合は、前述のように運用条件の変化にも柔軟に適応でき
るため、常に最適なスケジュールを作成できる。従っ
て、運転制限条件に対しても精度良く満足できる起動ス
ケジュールにより、必要最短時間の起動が可能となる。
【０１１０】以上述べた本発明の実施例では、複合サイ
クル発電プラントを対象として具体的に説明したが、本
発明はその他のプラント、例えば、ボイラ，蒸気タービ
ン，発電機から成る通常の発電プラントや、石炭ガス化
発電プラント，常圧あるいは加圧流動層ボイラ発電プラ
ントにも適用可能なことは勿論である。また、使用燃料
としても，石炭，石油，ＬＮＧなどを限定しないことも
明らかである。
【０１１１】また、本発明の実施例では、蒸気タービン
及び排熱回収ボイラヘッダの応力と排出ＮＯｘを運転制
限要因として扱ったが、適用プラントの特質に応じて、
他の要因、例えば、蒸気タービンのロータとケーシング
の伸び差，排熱回収ボイラのドラム等他部所の応力，排
出ＳＯｘやＣＯ等を考慮した方式とすることも可能であ
る。また、応力を必ずしも動特性モデルとして推定しな
くても、蒸気温度やメタル温度の変化率や変化幅などの
間接的な制限値管理とすることも本発明の本質を変える
ことなく実施できることは明らかである。
【０１１２】また、本発明の実施例では、運用条件とし
てプラントの停止期間のみを示したが、その外に、機器
の温度，圧力，水温，大気の湿度，温度，気圧などプラ
ント起動特性に係る種々の状態量を追加することも本発
明の本質を基本原理を変えることなく実施できる。さら
に、起動毎に運転制限条件を変更しながらプラントを運
用する場合は、この運転制限条件も上記運用条件の一部
として扱うことも本発明の基本原理を変えることなく実
施できる。
【０１１３】さらに、本発明の実施例では、修正の対象
とする起動スケジュールパラメータをガスタービン関係
で８個，蒸気タービン関係で４個としたが、必ずしもこ
れらに限定する必要はなく、図３に示した他のパラメー
タ，加減弁の開操作タイミング条件や蒸気圧力制御用設
定値など、プラント起動パターンを規定するパラメータ
であれば本発明は基本原理を変えることなく実施できる
ことは明らかである。なお、本発明の実施例では、中央
給電指令所から指令される起動開始時刻を正確に守り、
かつ最短時間の起動スケジュールを作成できるが、中央
給電指令所から指令される起動完了時刻の代わりに、ガ
スタービン点火時刻，負荷併入時刻，目標負荷到達時刻
などであっても、基準時刻をシフトするのみで本発明の
原理を変えることなく実施できることは明らかである。
【０１１４】
【発明の効果】本発明の第１の効果は、火力発電プラン
トの起動制御システムにおいて、前記従来方式では不可
能であった機器寿命や排出ＮＯｘなど機器保護基準や環
境規制値など複数の運転制限条件を同時に満足しながら
起動時間を最短化する起動スケジュールの自動作成と実
行を可能とすることにある。これにより、運転員の負担
が大幅に軽減されるとともに、起動時間の短縮に伴うエ
ネルギー損失も低減できるためプラント運用コストを大
幅に低減することが可能となる。
【０１１５】本発明の第２の効果は、火力発電プラント
の起動制御システムにおいて、機器寿命や排出ＮＯｘな
ど機器保護基準や環境規制値など複数の運転制限条件を
同時に満足しながら、中央給電指令所から指定される時
刻通りに起動を完了できることにある。これにより、電
力需要の変動に伴いプラントの頻繁な起動停止が必要と
なる電力系統への安定かつ正確な電力供給が可能とな
る。
【０１１６】本発明の第３の効果は、火力発電プラント
の起動制御システムにおいて、中央給電指令所より運転
制限値が変更されたり、起動指令時刻が変更された場合
にも、起動スケジュールの再作成とこれの実行が可能な
ことである。これにより、柔軟かつ安全なプラント運用
及び電力系統運用が可能となる。
【０１１７】本発明の第４の効果は、火力発電プラント
の起動制御システムにおいて、運用条件の変動に対する
適応能力を有するため、プラントの起動特性予測のため
の大規模複雑な動特性モデルを構築し、起動制御システ
ムに内蔵する必要がないことである。このため、システ
ムの設計，構築の時間を大幅に削減でき、計算機負荷の
低減と起動スケジュール作成の高速化が可能となる。
【０１１８】本発明の第５の効果は、火力発電プラント
の起動制御システムにおいて、ファジィ推論とニューラ
ルネットワークの特徴を活かして、運用条件の変動に対
する適応能力を有する起動スケジュール最適化機能を実
現したことにより、ファジィ推論で使用する知識ベース
の簡素化が可能なことである。これにより、知識ベース
構築に要する時間を大幅に削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の火力発電プラント自律適応制御システ
ムの基本構成を示す。
【図２】本発明の適用対象である複合サイクル発電プラ
ントの機器構成と起動スケジュール実行制御との関係を
示す。
【図３】本発明の適用対象である複合サイクル発電プラ
ントの起動過程と起動スケジュールパラメータの関係を
示す。
【図４】本発明の実施例である複合サイクル発電プラン
トを対象とした火力発電プラント自律適応制御システム
の詳細構成を示す。
【図５】本発明の実施例における基本スケジュール作成
方式を示す。
【図６】本発明の実施例である複合サイクル発電プラン
トの運転制限要因としての蒸気タービン応力の監視方式
を示す。
【図７】本発明の実施例である複合サイクル発電プラン
トの運転制限要因としての蒸気タービン応力の余裕値評
価方式を示す。
【図８】本発明の実施例である複合サイクル発電プラン
トの運転制限要因としての排出ＮＯｘの余裕値評価方式
を示す。
【図９】本発明の実施例における全運転制限要因を考慮
したスケジュール修正量算出方式の全体概要を示す。
【図１０】本発明の実施例におけるファジィルールで使
用するメンバーシップ関数を示す。
【図１１】本発明の実施例におけるスケジュール修正量
算出手段にて蒸気タービン主計画（ＳＴＰＳ）用として
使用する蒸気タービン応力調整ルールを示す。
【図１２】本発明の実施例におけるスケジュール修正量
算出手段にてガスタービン広域調整（ＧＴＧＴ）用とし
て使用する蒸気タービン応力調整ルールを示す。
【図１３】本発明の実施例におけるスケジュール修正量
算出手段にてガスタービン主計画（ＧＴＰＳ）用として
使用する排出ＮＯｘ調整ルールを示す。
【図１４】本発明の実施例におけるスケジュール修正量
算出手段にて蒸気タービン局部調整（ＳＴＬＴ）用とし
て使用する排出ＮＯｘ調整ルールを示す。
【図１５】本発明の実施例におけるファジィ推論による
スケジュール修正量算出方式を示す。
【図１６】本発明の実施例におけるニューラルネットワ
ークへの学習サンプルを示す。
【図１７】本発明の実施例におけるニューラルネットワ
ークの構造と入出力変数の定義を示す。
【図１８】本発明の実施例における自律性管理方式を示
す。
【図１９】本発明の自律適応制御システムによる最適値
収束性の改善効果を示す。
【図２０】本発明の自律適応制御システムによる複合サ
イクル発電プラントの起動特性の改善効果を示す。
【符号の説明】
１００…基本スケジュール作成手段、１５０…スケジュ
ール修正手段、２００…自律性管理手段、３００…スケ
ジュール実行制御手段、４００…運転制限要因監視手
段、５００…余裕値評価手段、６００…スケジュール修
正量算出手段、６５０…修正量格納手段、７００…知識
ベース、８００…適応知識修得手段、９００…学習管理
手段、１０００…火力発電プラント自律適応制御システ
ム、２０００…中央給電指令所。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｎ 9131−3Ｈ Ｌ 9131−3Ｈ 13/04 9131−3Ｈ 23/02 Ｘ 7618−3Ｈ ３０１ Ｊ 7618−3Ｈ Ｇ０６Ｆ 17/60 (72)発明者 高橋 正衛 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 秋山 孝生 茨城県日立市幸町三丁目１番１号 株式会 社日立製作所日立工場内

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】蒸気を発生させるためのボイラと、該ボイ
    ラにより発生された蒸気により駆動される蒸気タービン
    とを有する火力発電プラントの制御システムであって、 前記ボイラの点火から起動完了までの起動スケジュール
    を、前記火力発電プラントの起動前における温度状態に
    基づいて作成する基本スケジュール作成手段と、 前記火力発電プラントの起動過程における所定の運転制
    限要因を監視する運転制限要因監視手段と、 該運転制限要因監視手段により求められた運転制限要因
    の運転制限条件に対する余裕値を評価する余裕値評価手
    段と、 該余裕値評価手段により得られた余裕値に基づいて、前
    記起動スケジュールの修正量をファジィ推論を用いて算
    出するスケジュール修正量算出手段と、 前記火力発電プラントの過去の起動スケジュールと運用
    条件とをニューラルネットワークに入力値として与えた
    とき、出力値として前記スケジュール修正量算出手段よ
    り求められたスケジュール修正量が得られるように、該
    入出力の対応関係を記憶する適応知識修得手段と、 前記スケジュール修正量算出手段より求められたスケジ
    ュール修正量に基づいて作成された第１の起動スケジュ
    ールと、前記適応知識修得手段により得られたスケジュ
    ール修正量に基づいて作成された第２の起動スケジュー
    ルとを用いて実際の起動スケジュールを作成すると共
    に、該実際の起動スケジュールを作成する際の前記第１
    及び第２の起動スケジュールの採用比率を規定する自律
    係数λを、起動を繰り返すにつれて大きくすることによ
    って、前記第２の起動スケジュールの採用比率を拡大さ
    せる自律性管理手段と、 該自律性管理手段によって作成された起動スケジュール
    に従って前記火力発電プラントを起動制御するスケジュ
    ール実行制御手段と、を具備したことを特徴とする火力
    発電プラントの自律適応制御システム。
  2. 【請求項２】蒸気を発生させるためのボイラと、該ボイ
    ラにより発生された蒸気により駆動される蒸気タービン
    とを有する火力発電プラントの制御システムであって、 前記ボイラの点火から起動完了までの起動スケジュール
    を、前記火力発電プラントの起動前における温度状態に
    基づいて作成する基本スケジュール作成手段と、 前記火力発電プラントの起動過程における所定の運転制
    限要因を監視する運転制限要因監視手段と、 該運転制限要因監視手段により求められた運転制限要因
    の運転制限条件に対する余裕値を評価する余裕値評価手
    段と、 該余裕値評価手段により得られた余裕値の大きさに対応
    した前記起動スケジュールのスケジュール修正量を規定
    する複数のファジィルールを記憶する知識ベースと、 該知識ベースに記憶されたファジィルールを用いて前記
    スケジュール修正量をファジィ推論により算出するスケ
    ジュール修正量算出手段と、 前記火力発電プラントの過去の起動スケジュールと運用
    条件とをニューラルネットワークに入力値として与えた
    とき、出力値として前記スケジュール修正量算出手段よ
    り求められたスケジュール修正量が得られるように、該
    入出力対応関係を記憶する適応知識修得手段と、 該適応知識修得手段におけるニューラルネットワークの
    内部接続状態を決定することにより前記入出力対応関係
    を学習する学習管理手段と、 前記スケジュール修正量算出手段より求められたスケジ
    ュール修正量に基づいて作成された第１の起動スケジュ
    ールと、前記適応知識修得手段により得られたスケジュ
    ール修正量に基づいて作成された第２の起動スケジュー
    ルとを用いて実際の起動スケジュールを作成すると共
    に、該実際の起動スケジュールを作成する際の前記第１
    及び第２の起動スケジュールの採用比率を規定する自律
    係数λを、起動を繰り返すにつれて大きくすることによ
    って前記第２の起動スケジュールの採用比率を拡大させ
    る自律性管理手段と、 該自律性管理手段によって作成された起動スケジュール
    に従って前記火力発電プラントを起動制御するスケジュ
    ール実行制御手段と、を具備したことを特徴とする火力
    発電プラントの自律適応制御システム。
  3. 【請求項３】ガスタービンと、該ガスタービンの排ガス
    を用いて蒸気を発生させるための排熱回収ボイラと、該
    排熱回収ボイラで発生した蒸気により駆動される蒸気タ
    ービンとを有する火力発電プラントの制御システムであ
    って、 前記ガスタービンの点火から起動完了までの起動スケジ
    ュールを、前記火力発電プラントの起動前における温度
    状態に基づいて作成する基本スケジュール作成手段と、 前記火力発電プラントの起動過程における所定の運転制
    限要因を監視する運転制限要因監視手段と、 該運転制限要因監視手段により求められた運転制限要因
    の運転制限条件に対する余裕値を評価する余裕値評価手
    段と、 該余裕値評価手段により得られた余裕値に基づいて、前
    記起動スケジュールの修正量をファジィ推論を用いて算
    出するスケジュール修正量算出手段と、 前記火力発電プラントの過去の起動スケジュールと運用
    条件とをニューラルネットワークに入力値として与えた
    とき、出力値として前記スケジュール修正量算出手段よ
    り求められたスケジュール修正量が得られるように、該
    入出力の対応関係を記憶する適応知識修得手段と、 前記スケジュール修正量算出手段より求められたスケジ
    ュール修正量に基づいて作成された第１の起動スケジュ
    ールと、前記適応知識修得手段により得られたスケジュ
    ール修正量に基づいて作成された第２の起動スケジュー
    ルとを用いて実際の起動スケジュールを作成すると共
    に、該実際の起動スケジュールを作成する際の前記第１
    及び第２の起動スケジュールの採用比率を規定する自律
    係数λを、起動を繰り返すにつれて大きくすることによ
    って前記第２の起動スケジュールの採用比率を拡大させ
    る自律性管理手段と、 該自律性管理手段によって作成された起動スケジュール
    に従って前記火力発電プラントを起動制御するスケジュ
    ール実行制御手段と、を具備したことを特徴とする火力
    発電プラントの自律適応制御システム。
  4. 【請求項４】ガスタービンと、該ガスタービンの排ガス
    を用いて蒸気を発生させるための排熱回収ボイラと、該
    排熱回収ボイラで発生した蒸気により駆動される蒸気タ
    ービンとを有する火力発電プラントの制御システムであ
    って、 前記ガスタービンの点火から起動完了までの起動スケジ
    ュールを、前記火力発電プラントの起動前における温度
    状態に基づいて作成する基本スケジュール作成手段と、 前記火力発電プラントの起動過程における所定の運転制
    限要因を監視する運転制限要因監視手段と、 該運転制限要因監視手段により求められた運転制限要因
    の運転制限条件に対する余裕値を評価する余裕値評価手
    段と、 該余裕値評価手段により得られた余裕値の大きさに対応
    した前記起動スケジュールのスケジュール修正量を規定
    する複数のファジィルールを記憶する知識ベースと、 該知識ベースに記憶されたファジィルールを用いて前記
    スケジュール修正量をファジィ推論により算出するスケ
    ジュール修正量算出手段と、 前記火力発電プラントの過去の起動スケジュールと運用
    条件とをニューラルネットワークに入力値として与えた
    とき、出力値として前記スケジュール修正量算出手段よ
    り求められたスケジュール修正量が得られるように、該
    入出力対応関係を記憶する適応知識修得手段と、 該適応知識修得手段におけるニューラルネットワークの
    内部接続状態を決定することにより前記入出力対応関係
    を学習する学習管理手段と、 前記スケジュール修正量算出手段より求められたスケジ
    ュール修正量に基づいて作成された第１の起動スケジュ
    ールと、前記適応知識修得手段により得られたスケジュ
    ール修正量に基づいて作成された第２の起動スケジュー
    ルとを用いて実際の起動スケジュールを作成すると共
    に、該実際の起動スケジュールを作成する際の前記第１
    及び第２の起動スケジュールの採用比率を規定する自律
    係数λを、起動を繰り返すにつれて大きくすることによ
    って前記第２の起動スケジュールの採用比率を拡大させ
    る自律性管理手段と、 該自律性管理手段によって作成された起動スケジュール
    に従って前記火力発電プラントを起動制御するスケジュ
    ール実行制御手段と、を具備したことを特徴とする火力
    発電プラントの自律適応制御システム。
  5. 【請求項５】請求項１及び２のいずれかに記載の火力発
    電プラント自律適応制御システムにおいて、前記所定の
    運転制限要因は、前記ボイラの過熱器出口蒸気ヘッダの
    応力，前記蒸気タービンの応力，前記ボイラから排出さ
    れるＮＯｘのうち、少なくとも１つ以上であることを特
    徴とする火力発電プラントの自律適応制御システム。
  6. 【請求項６】請求項３及び４のいずれかに記載の火力発
    電プラント自律適応制御システムにおいて、前記所定の
    運転制限要因は、前記排熱回収ボイラの過熱器出口蒸気
    ヘッダの応力，前記蒸気タービンの応力，前記排熱回収
    ボイラから排出されるＮＯｘのうち、少なくとも１つ以
    上であることを特徴とする火力発電プラントの自律適応
    制御システム。
  7. 【請求項７】請求項３及び４のいずれかに記載の火力発
    電プラント自律適応制御システムにおいて、前記起動ス
    ケジュールは、前記ガスタービンの起動スケジュールと
    前記蒸気タービンの起動スケジュールとからなり、かつ
    前記ガスタービンの起動スケジュールは、該起動スケジ
    ュールを規定する所定のパラメータにより構成され、該
    所定のパラメータは、昇速率，定格速度保持時間，初負
    荷，初負荷保持時間，負荷上昇率，負荷保持時間のうち
    少なくとも１つ以上であり、前記蒸気タービンの起動ス
    ケジュールは、該起動スケジュールを規定する所定のパ
    ラメータにより構成され、該所定のパラメータは、高圧
    タービンバイパス弁操作速度，中圧タービンバイパス弁
    操作速度，低圧タービンバイパス弁操作速度，高圧加減
    弁操作速度，中圧加減弁操作速度，低圧加減弁操作速度
    のうち少なくとも１つ以上であることを特徴とする火力
    発電プラント自律適応制御システム。
  8. 【請求項８】請求項３及び４のいずれかに記載の火力発
    電プラント自律適応制御システムにおいて、前記所定の
    運転制限要因は、前記排熱回収ボイラの過熱器出口蒸気
    ヘッダ応力，前記蒸気タービンの応力，前記排熱回収ボ
    イラから排出されるＮＯｘとし、前記余裕値評価手段
    は、前記排熱回収ボイラの過熱器出口蒸気ヘッダ応力と
    前記蒸気タービン応力に対しては前記火力発電プラント
    の起動過程を複数区間に分割した各区間毎に前記運転制
    限値に対する最小余裕値を求め、前記排熱回収ボイラか
    ら排出されるＮＯｘに対しては、瞬時値と移動平均値を
    求めて前記火力発電プラントの起動過程を複数区間に分
    割した各区間毎に前記運転制限値に対する最小余裕値を
    求めることを特徴とする火力発電プラント自律適応制御
    システム。
  9. 【請求項９】請求項３及び４のいずれかに記載の火力発
    電プラント自律適応制御システムにおいて、前記スケジ
    ュール修正量算出手段は、前記余裕値評価手段から得ら
    れる排熱回収ボイラ過熱器出口蒸気ヘッダ応力の最小余
    裕値及び蒸気タービン応力の最小余裕値に基づく蒸気タ
    ービン主計画(ＳＴＰＳ)用ファジィ推論と、ガスタービ
    ン広域調整(ＧＴＧＴ)用ファジィ推論と、該排熱回収ボ
    イラ排出ＮＯｘの最小余裕値に基づくガスタービン主計
    画(ＧＴＰＳ)用ファジィ推論と蒸気タービン局部調整
    (ＳＴＬＴ)用ファジィ推論を行い、前記ＳＴＰＳは前記
    ＳＴＬＴと比較して、より広範囲のスケジュールパラメ
    ータを修正対象とし、前記ＧＴＰＳは前記ＧＴＧＴと比
    較して、より緻密な修正を行い、前記ＧＴＧＴは前記Ｇ
    ＴＰＳと比較して、より大局的な修正を行うことを特徴
    とする火力発電プラント自律適応制御システム。
  10. 【請求項１０】請求項３及び４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムにおいて、前記知識
    ベースは、前記ＳＴＰＳ用，ＳＴＬＴ用,ＧＴＰＳ用,Ｇ
    ＴＧＴ用のファジィ推論に対応して構成されることを特
    徴とする火力発電プラント自律適応制御システム。
  11. 【請求項１１】請求項３及び４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムにおいて、前記スケ
    ジュール修正量算出手段は、前記ＳＴＰＳ用，ＳＴＬＴ
    用，ＧＴＰＳ用，ＧＴＧＴ用の各ファジィ推論より得ら
    れた同一スケジュールパラメータに対する複数の修正量
    の中から、優先値決定手段により昇速率，負荷変化率，
    弁操作速度に関するパラメータは低値を選択し、速度保
    持時間，負荷保持時間に関するパラメータは高値を選択
    することを特徴とする火力発電プラント自律適応制御シ
    ステム。
  12. 【請求項１２】請求項１乃至４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムにおいて、前記適応
    知識修得手段にて使用するニューラルネットワークは、
    信号変換機能を有するユニットを複数個集めて少なくと
    も入力層と出力層からなる多層構造を成し、前層ユニッ
    トの出力部と次層ユニットの入力部との接続部に設けら
    れた内部接続強度を設定可能とし、入力層には前記起動
    スケジュールパラメータと運用条件に対応した数のユニ
    ットが配置され、出力層には該起動スケジュールパラメ
    ータに対応した数のユニットが配置され、入力層へ入力
    された信号は前記学習管理手段により予め設定され該内
    部接続強度に従って変換され出力層から出力されること
    を特徴とする火力発電プラント自律適応制御システム。
  13. 【請求項１３】請求項２及び４のいずれか記載の火力発
    電プラント自律適応制御システムにおいて、前記学習管
    理手段は、 前記火力発電プラントの起動が繰り返される度に前記ス
    ケジュール修正量算出手段より得られる新たな修正量を
    累積計算するための累積修正量算出手段と、 該累積修正量算出手段より得られた累積修正量を格納す
    るための累積修正量格納手段と、 過去における実際の起動に適用した起動スケジュールを
    格納するためのスケジュール格納手段と、 過去における実際の起動時の運用条件を格納するための
    運用条件格納手段と、 前記スケジュール格納手段と前記運用条件格納手段から
    それぞれ該過去の起動スケジュールと運用条件を取り出
    し、これを前記適応知識修得手段における前記ニューラ
    ルネットワークの入力部に入力したときに出力部から得
    られる出力値が、前記累積修正量格納手段に格納された
    累積修正量と一致するように該ニューラルネットワーク
    の該内部接続強度を決定するための学習手段と、を有す
    ることを特徴とする火力発電プラント自律適応制御シス
    テム。
  14. 【請求項１４】請求項１３に記載の火力発電プラント自
    律適応制御システムにおいて、前記運用条件格納手段に
    格納する運用条件は、前記火力発電プラントの停止期
    間，プラントの機器温度，圧力，復水器冷却用水温，大
    気の温度，湿度，プラント運転制限条件のうち少なくと
    も１つ以上であることを特徴とする火力発電プラント自
    律適応制御システム。
  15. 【請求項１５】請求項１乃至４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムにおいて、前記自律
    性管理手段は、前記スケジュール修正量算出手段から得
    られる修正量により定まる起動スケジュールＸ1 を第１
    の起動スケジュールとし、初回起動時スケジュールＸ0
    に前記自律係数λを掛けて得られた値λＸ0と前記第１
    の起動スケジュールＸ1に該自律係数の補数(１−λ)を
    掛けて得られた値(１−λ)Ｘ1 とを加算して得られる起
    動スケジュールＸINを該ニューラルネットワークに前記
    運用条件と共に入力したとき出力部から得られる前記修
    正量ΔＸOUT と前記初回起動時スケジュールＸ0を加算
    して得られる起動スケジュールＸ2を第２の起動スケジ
    ュールとしたとき、前記第１の起動スケジュールＸ1 に
    前記自律係数の補数(１−λ)を掛けて得られた値(１−
    λ)Ｘ1と前記第２の起動スケジュールＸ2に前記自律係
    数λを掛けて得られた値λＸ2 を加算して得られた起動
    スケジュールＸR をもって実際の起動スケジュールとし
    て採用し、前記スケジュール実行制御手段に転送するこ
    とを特徴とする火力発電プラント自律適応制御システ
    ム。
  16. 【請求項１６】請求項１乃至４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムにおいて、前記自律
    性管理手段は、前記自律係数λを可変とするための自律
    係数発生手段を有し、初回起動時はλ＝０とし、起動回
    数ｉもしくは前記スケジュール修正量算出手段により得
    られる該スケジュール修正量に対応して、起動回数を重
    ねるにつれて０≦λ≦１の範囲でλを大きくしていくこ
    とを特徴とする火力発電プラント自律適応制御システ
    ム。
  17. 【請求項１７】請求項３及び４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムにおいて、前記運転
    制限要因は、少なくとも前記蒸気タービンのロータとケ
    ーシングの伸び差，前記排熱回収ボイラのドラム等に発
    生する応力，前記排熱回収ボイラから排出されるＳＯま
    たはＣＯであることを特徴とする火力発電プラント自律
    適応制御システム。
  18. 【請求項１８】請求項３及び４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムを、ガス化複合サイ
    クル発電プラント，常圧及び加圧流動層ボイラ発電プラ
    ントの起動制御システムに用いることを特徴とする火力
    発電プラント自律適応制御システム。
  19. 【請求項１９】請求項１乃至４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムにおける起動スケジ
    ュール作成の該一連の手段を、プラント運転訓練用シミ
    ュレータにおける起動スケジュール作成もしくは修正の
    ためのガイダンス提示手段として用いることを特徴とす
    る火力発電プラント自律適応制御システム。
  20. 【請求項２０】請求項１乃至４のいずれかに記載の火力
    発電プラント自律適応制御システムに、前記実際の起動
    スケジュールを表示する手段を設けたことを特徴とする
    火力発電プラント自律適応制御システム。
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