DE19841165A1 - Verfahren zur Bestimmung eines Prozeßdatenvalidierungsmodells - Google Patents

Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Bestimmung eines auf eine bestimmte technische Anlage abgestimmten und zur Prozeßdatenvalidierung einsetzbaren Prozeßdatenvalidierungsmodells. Zur Reduzierung des Engineering-Aufwands wird eine Automatisierung der Modellverarbeitung vorgeschlagen. Dazu werden in einer Datenverarbeitungseinrichtung bereitgestellt: DOLLAR A - eine Komponentenmodell-Bibliothek, die zu allen in der technischen Anlage vorhandenen Komponenten jeweils mehrere unterschiedliche methematische Komponentenmodelle enthält, DOLLAR A - ein Konfidenzen-Datenspeicher, in dem zu Meßaufnehmern erfaßte Konfidenzen gespeichert sind, DOLLAR A - ein Standard-Prozeßdatenvalidierungstool zur Durchführung von Validierungsläufen, und DOLLAR A - ein Modellselektions- und Optimierungsmodul, das dafür eingerichtet ist, aus der Komponentenmodell-Bibliothek jeweils zur in der technischen Anlage vorhandenen Komponente das zugehörige Komponentenmodell abzurufen, außerdem die Werte für die kontinuierlichen Parameter (Skalierungsfaktoren in den Komponentenmodellen) durch Anwendung numerischer Optimierungsverfahren zu bestimmen. DOLLAR A Der Datenverarbeitungseinrichtung werden Meßwerte (Rohdaten aus dem in der technischen Anlage laufenden Prozeß) zugeführt. DOLLAR A Es wird ein Grobmodell auf der Grundlage der Anlagenstruktur einschließlich Plazierung und Spezifizierung der Meßaufnehmer erstellt, und eine Modell-Feinabstimmung ferngesteuert durch das Modellselektions- und Optimierungsmodul durchgeführt.

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.

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 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.

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.

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.

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.

Diese Aufgabe wird durch ein im Anspruch 1 angegebenes Verfahren zur Bestim­ mung eines Prozeßdatenvalidierungsmodells gelöst. Ausgestaltungen sind in weite­ ren Ansprüchen angegeben.

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.

Eine weitere Beschreibung des Verfahrens erfolgt nachstehend anhand von Ausfüh­ rungsbeispielen und zugehörigen Zeichnungsfiguren.

Es zeigen:

Fig. 1 eine vereinfachte schematische Darstellung des verfahrensgemäßen Ge­ samtkonzepts,

Fig. 2 als Beispiel einen Auszug aus der Ebsilon- Wärmetauscherparametrierung,

Fig. 3 ein Ablaufschema gemäß einer bekannten Vorgehensweise,

Fig. 4 ein grundsätzlich automatisiert ablauffähiges Verfahren zur Erarbeitung eines einsetzbaren Prozeßdatenvalidierungsmodells.

Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung des erfindungsgemäßen Konzepts.

In einer Komponentenmodell-Bibliothek sind zu allen Anlagenkomponenten, wie bei­ spielsweise Turbine oder Wärmetauscher, mehrere Varianten von mathemathischen Modellen gespeichert.

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.

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:

• - Modellbibliothek für die wesentlichen Anlagenkomponenten
• - Modelleditor
• - Eingabemöglichkeit für Konfidenzen / Gewichte für die Instrumentierung
• - Ausgleichsrechnung unter Nebenbedingungen
• - Import von Rohdaten, Ausgabe von validierten Daten, Visualisierung der Ergeb­ nisse

Solche Standard-Prozeßdatenvalidierungstools sind z. B. Vali, Ebsilon oder 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.

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.

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.

Der verfahrensgemäße Ablauf eines zur Datenvalidierung einsetzbaren Prozeßda­ tenvalidierungsmodells wird nachstehend anhand der Fig. 3 und 4 weiter erläu­ tert.

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. 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.

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.

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.

Claims (3)

1. Verfahren zur Bestimmung eines auf eine bestimmte technische Anlage abgestimmten und zur Prozeßdatenvalidierung einsetzbaren Prozeßdatenvalidie­ rungsmodells, bei dem

• 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.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß verwendete numerische Optimierungsverfahren ausgewählt sind aus genetischen Algorithmen, evolutionären Strategien, gemischt-ganzzahligen Algorithmen.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß Meßwerte mit einer zusätzlichen Gewichtung in der Ausgleichsrechnung berücksichtigt werden, wobei die jeweiligen Gewichtungen Konfidenzen zugeordnet und im Konfiden­ zen-Datenspeicher gespeichert sind.