JP2002146366A - Self-learning fuzzy controlling method for coal gasification unit - Google Patents
Self-learning fuzzy controlling method for coal gasification unitInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は石炭ガス化装置の制
御方法に係わり、特にガス化炉の温度を一定に維持し安
定したスラグ排出を行なうため、ガス化炉に供給する酸
素量を決定するのに好適な自己学習ファジィ制御方法に
関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for controlling a coal gasifier, and more particularly, to an amount of oxygen to be supplied to a gasifier in order to maintain a constant temperature of the gasifier and perform stable slag discharge. And a self-learning fuzzy control method suitable for
【０００２】[0002]
【従来の技術】図４は石炭ガス化プラントの一例を示す
系統構成図である。石炭１は石炭前処理装置２で粉砕さ
れ微粉炭１２となり、空気分離装置５で分離された酸素
１３とともにガス化炉３に供給される。ガス化炉３で生
成したガス、灰及びチャーは熱回収ボイラ６で熱回収さ
れ、脱じん装置７で脱じんされ、ガス精製装置８で浄化
され、ガスタービン９で燃焼し、その排ガスは排熱回収
ボイラ１０で熱回収され、排熱回収ボイラ１０で発生し
た蒸気は蒸気タービン１１で仕事をする。なお、ガスタ
ービン９の排ガスの一部は空気分離装置５に回収され
る。2. Description of the Related Art FIG. 4 is a system configuration diagram showing an example of a coal gasification plant. The coal 1 is pulverized by the coal pretreatment device 2 to become pulverized coal 12 and supplied to the gasifier 3 together with the oxygen 13 separated by the air separation device 5. The gas, ash and char generated in the gasification furnace 3 are recovered in a heat recovery boiler 6, removed in a dust removal device 7, purified in a gas purification device 8, burned in a gas turbine 9, and the exhaust gas is discharged. The heat recovered by the heat recovery boiler 10 and the steam generated by the exhaust heat recovery boiler 10 works in a steam turbine 11. A part of the exhaust gas from the gas turbine 9 is collected by the air separation device 5.
【０００３】このような石炭ガス化プラントにおいて、
ガス化炉３には、微粉炭（石炭）１２と酸素１３が供給
されるが、石炭中の灰はスラグとなって炉壁に付着す
る。このスラグの熱抵抗は大きいので、ガス化炉のガス
温度に大きな影響を及ぼす。なお、スラグの炉壁への付
着量はガス温度、すなわちスラグの温度により大きな影
響を受ける。In such a coal gasification plant,
The pulverized coal (coal) 12 and oxygen 13 are supplied to the gasifier 3, and the ash in the coal becomes slag and adheres to the furnace wall. Since the thermal resistance of this slag is large, it has a large effect on the gas temperature of the gasifier. The amount of slag adhering to the furnace wall is greatly affected by the gas temperature, that is, the slag temperature.
【０００４】したがって、ガス化炉３に供給する酸素／
石炭比を適切に制御することにより、負荷変動時におい
ても炉壁に付着するスラグの厚さの変動を抑えて、ガス
化炉のガス温度をほぼ一定の値に保持し、安定したスラ
グの排出を確保するとともに、安定したガス化性能を維
持することが必要不可欠である。Accordingly, the oxygen / gas supplied to the gasifier 3
Appropriate control of the coal ratio suppresses fluctuations in the thickness of slag adhering to the furnace wall even when the load fluctuates, maintains the gas temperature of the gasifier at a nearly constant value, and ensures stable slag discharge. It is indispensable to secure a stable gasification performance while maintaining the gasification performance.
【０００５】この酸素／石炭比は、従来技術において
は、基本的には図５に示すような制御方法が、採用され
ていた。この方式は、石炭量デマンド２０に対して、関
数発生器２１において酸素／石炭比２７を設定し、これ
に乗算器２３で石炭量デマンド２０に系数器２２を介し
た信号を掛け合わせて酸素流量デマンド２８を求める。In the prior art, the control method for the oxygen / coal ratio is basically the one shown in FIG. In this method, an oxygen / coal ratio 27 is set in a function generator 21 with respect to a coal amount demand 20, and a multiplier 23 multiplies the coal amount demand 20 by a signal via a coefficient unit 22 to obtain an oxygen flow rate. Demand 28 is requested.
【０００６】減算器２５では、酸素流量デマンド２８と
酸素流量計２４の出力信号との間の偏差を演算し、調節
計２９で信号処理して酸素流量調整弁２６を開閉するこ
とにより酸素流量を調節している。なお、関数発生器２
１では、酸素／石炭比を炭種毎に設定する。The subtractor 25 calculates the deviation between the oxygen flow demand 28 and the output signal of the oxygen flow meter 24, processes the signal with the controller 29, and opens and closes the oxygen flow control valve 26 to reduce the oxygen flow. I am adjusting. Note that the function generator 2
At 1, the oxygen / coal ratio is set for each coal type.
【０００７】上記した従来の酸素／石炭比制御方式で
は、定常状態においては、ガス化炉出口のガス温度を目
標値近傍に維持できるが、フィードバック機構がないた
め、負荷の変動及び炭種の性情変化等の外乱に対して
は、ガス化炉出口におけるガス温度の変動を抑えること
ができないので、温度が低下した場合に、ガス化炉炉壁
に石炭中の灰分がスラグとして大量に付着して安定した
スラグの排出が困難な状態となる可能性があるという問
題があった。In the above-described conventional oxygen / coal ratio control system, in a steady state, the gas temperature at the gasifier outlet can be maintained near the target value. For disturbances such as changes, fluctuations in gas temperature at the gasifier outlet cannot be suppressed, so when the temperature drops, a large amount of ash in the coal adheres to the gasifier furnace wall as slag. There has been a problem that stable discharge of slag may be difficult.
【０００８】このように、従来技術においては、ガス化
炉運転上の外乱に対しても安定した運転を確保するとい
う点については配慮されていなかった。As described above, in the prior art, no consideration has been given to ensuring stable operation even with disturbances in the operation of the gasifier.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、負荷
変動時等においてガス化炉出口のガス温度を目標値に維
持することができないので、スラグの付着等によるトラ
ブルの発生という点について考慮されていなかった。In the above prior art, since the gas temperature at the gasification furnace outlet cannot be maintained at a target value when the load fluctuates, etc., consideration is given to the problem of occurrence of trouble due to slag adhesion and the like. I didn't.
【００１０】本発明の目的は、負荷変動時等の運転上の
外乱に対しても、ガス化炉出口ガス温度の変動を抑えて
安定したスラグの排出を維持できる石炭ガス化装置の自
己学習ファジィ制御方法を提供することにある。An object of the present invention is to provide a self-learning fuzzy fuzzy coal gasifier that can maintain stable slag discharge by suppressing fluctuations in the gas temperature at the outlet of the gasifier even when operating disturbances such as load fluctuations. It is to provide a control method.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の石炭ガス化装置の自己学習ファジィ制御方
法は、石炭と酸素を供給してガスを生成する石炭ガス化
装置の制御方法において、所定の酸素／石炭比に基づき
石炭供給量デマンドに対する酸素供給量デマンドを求
め、該酸素供給量デマンドを、石炭ガス化炉出口ガス温
度と該出口ガス温度設定値との間の偏差及び該偏差の変
化率を用いて自己学習ファジィ制御器により補正して、
石炭ガス化炉に供給する酸素量を決定することを特徴と
する。To achieve the above object, a self-learning fuzzy control method for a coal gasifier according to the present invention comprises a method for controlling a coal gasifier which supplies coal and oxygen to generate gas. Calculating an oxygen supply demand relative to a coal supply demand based on a predetermined oxygen / coal ratio, and calculating the oxygen supply demand as a deviation between a coal gasifier outlet gas temperature and the outlet gas temperature set value and the oxygen gas demand. Corrected by the self-learning fuzzy controller using the rate of change of the deviation,
It is characterized in that the amount of oxygen supplied to the coal gasifier is determined.
【００１２】そして、自己学習ファジィ制御器は、ファ
ジィルールに基づいて、石炭ガス化炉出口ガス温度と該
出口ガス温度設定値との間の偏差に対するメンバーシッ
プ関数値：μj、偏差の変化率に対するメンバーシップ
関数値：μiとし、条件部変数(Wij)に対するメンバーシ
ップ関数値：μij＝μi・μjと定義し、 Wij(n)＝K・e(n)・μij(n)Δt＋ Wij(n-1) (1) e(n)＝(Tg(n)− Tg(set))／ Tg(set)) (2) u(n)＝Σ(μij(n)・ Wij(n))／Σμij(n) (3) ここで、Ｋ：学習ゲイン、e(n)：n時刻点におけるガス
化炉出口温度偏差、Δt：サンプリング周期、Tg(n)：n
時刻点におけるガス化炉出口温度、Tg(set)：ガス化炉
出口温度設定値、u(n)：自己学習ファジィ制御器出力 上記式(1)、(2)及び(3)を学習則とすることが好まし
い。Then, the self-learning fuzzy controller, based on a fuzzy rule, sets a membership function value: μj for a deviation between the outlet gas temperature of the coal gasifier and the set value of the outlet gas temperature: Membership function value: μi, Membership function value for conditional part variable (Wij): μij = μi · μj, Wij (n) = K · e (n) · μij (n) Δt + Wij (n− 1) (1) e (n) = (Tg (n) −Tg (set)) / Tg (set)) (2) u (n) = Σ (μij (n) · Wij (n)) / Σμij ( n) (3) where K: learning gain, e (n): gasifier outlet temperature deviation at time point n, Δt: sampling period, Tg (n): n
Gasifier outlet temperature at time point, Tg (set): Gasifier outlet temperature set value, u (n): Self-learning fuzzy controller output The above equations (1), (2) and (3) are defined as learning rules. Is preferred.
【００１３】上記のような自己学習ファジィ制御器を用
いて、フィードバック制御して酸素供給量、換言すれば
酸素／石炭比を調整するので、運転状態の変化に対して
も適応して、ガス化炉出口ガス温度を目標値近傍に維持
でき、安定した運転を確保できる。The self-learning fuzzy controller as described above is used to perform feedback control to adjust the oxygen supply amount, in other words, the oxygen / coal ratio. Furnace outlet gas temperature can be maintained near the target value, and stable operation can be ensured.
【００１４】[0014]
【発明の実施の形態】本発明になる石炭ガス化装置の自
己学習ファジィ制御方法の実施の形態について、図１に
より説明する。図１において、ガス温度計測器３０に
は、ガス化炉から生成するスラグ及びチャー等の付着の
影響を受けない、例えば、音波を利用したガス温度計等
を用いる。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of a self-learning fuzzy control method for a coal gasifier according to the present invention will be described with reference to FIG. In FIG. 1, as the gas temperature measuring device 30, for example, a gas thermometer using a sound wave, which is not affected by the adhesion of slag and char generated from the gasification furnace, is used.
【００１５】本発明による自己学習ファジィ制御におい
ては、図1に示すように、ガス温度計測器３０の出力信
号とガス温度設定値３１の偏差を減算器２５ａで求め、
この偏差信号３５と微分器３３で求まる偏差の変化率信
号３６をファジィ制御器３４に入力する。ファジィ制御
器３４では、以下の演算を行う。In the self-learning fuzzy control according to the present invention, as shown in FIG. 1, a difference between an output signal of a gas temperature measuring device 30 and a gas temperature set value 31 is obtained by a subtractor 25a.
The deviation signal 35 and the deviation change rate signal 36 obtained by the differentiator 33 are input to a fuzzy controller 34. The fuzzy controller 34 performs the following calculation.
【００１６】ファジィラベルとしては、一例として、NB
（Negative Big）、NM（Negative Medium）、NS（Negati
ve Small）、Z0（Zero）、PS（Positive Small）、PM
（Positive Medium）、PB（Positive Big）の7つとす
る。これらのメンバーシップ関数の一例を図２に示す。As a fuzzy label, for example, NB
(Negative Big), NM (Negative Medium), NS (Negati
ve Small), Z0 (Zero), PS (Positive Small), PM
(Positive Medium) and PB (Positive Big). An example of these membership functions is shown in FIG.
【００１７】制御ルールの例を図３に示す。この表中、
ｚは偏差、Δｚは偏差の変化率であり、条件部変数Wij
は確定値とし、このWijを自己学習して、最適な値に調
整していく。FIG. 3 shows an example of a control rule. In this table,
z is the deviation, Δz is the rate of change of the deviation, and the condition part variable Wij
Is a definite value, and self-learns this Wij to adjust to an optimal value.
【００１８】ｚに対するファジィラベルのメンバーシッ
プ関数値をμjとし、Δｚに対するファジィラベルのメ
ンバーシップ関数値をμiとすると、Wijに対するメンバ
ーシップ関数値μijは次式で定義される。If the membership function value of the fuzzy label for z is μj and the membership function value of the fuzzy label for Δz is μi, the membership function value μij for Wij is defined by the following equation.
【００１９】 μij＝μi・μj (1) 学習則を次式のように与える。すなわち、 Wij(n)＝K・e(n)・μij(n)Δt＋ Wij(n-1) (2) e(n)＝(Tg(n)− Tg(set))／ Tg(set)) (3) ここで、Ｋ：学習ゲイン、e(n)：n時刻点におけるガス
化炉出口温度偏差、Δt：サンプリング周期、Tg(n)：n
時刻点におけるガス化炉出口温度、Tg(set)：ガス化炉
出口温度設定値 したがって、制御出力は次式となる。 u(n)＝Σ(μij(n)・ Wij(n))／Σμij(n) (4)Μij = μi · μj (1) The learning rule is given by the following equation. That is, Wij (n) = K · e (n) · μij (n) Δt + Wij (n−1) (2) e (n) = (Tg (n) −Tg (set)) / Tg (set)) (3) where K: learning gain, e (n): gasifier outlet temperature deviation at time point n, Δt: sampling period, Tg (n): n
Gasifier outlet temperature at time point, Tg (set): Gasifier outlet temperature set value Therefore, the control output is as follows. u (n) = Σ (μij (n) · Wij (n)) / Σμij (n) (4)
【００２０】このファジィ制御器３４の制御出力信号u
(n)を加算器３２に入力する。加算器３２では、石炭量
デマンド２０より、関数発生器２１で決まる酸素／石炭
比を前記ガス温度フィードバック信号u(n)と加算して酸
素／石炭比２７を求める。以下の信号処理については、
従来技術と同様であり、この酸素／石炭比２７に、乗算
器２３で石炭量デマンド２０に係数器２２を介した信号
を掛け合わせて酸素流量デマンド２８を求め、減算器２
５ｂで酸素流量デマンド２８と酸素流量計２４の出力信
号との間の偏差を演算し、調節計２９で信号処理して酸
素流量調整弁２６を開閉することにより、酸素供給量を
制御する。なお、関数発生器２１では、炭種毎に異なっ
た酸素石炭比を設定する。The control output signal u of the fuzzy controller 34
(n) is input to the adder 32. The adder 32 calculates the oxygen / coal ratio 27 by adding the oxygen / coal ratio determined by the function generator 21 to the gas temperature feedback signal u (n) from the coal quantity demand 20. For the following signal processing,
As in the prior art, the oxygen / coal ratio 27 is multiplied by a signal via the coefficient unit 22 to the coal amount demand 20 by the multiplier 23 to obtain an oxygen flow rate demand 28, and the subtracter 2
At 5b, the deviation between the oxygen flow demand 28 and the output signal of the oxygen flow meter 24 is calculated, and the signal is processed by the controller 29 to open and close the oxygen flow control valve 26, thereby controlling the oxygen supply amount. In the function generator 21, different oxygen-coal ratios are set for each coal type.
【００２１】要するに、本発明は、ガス化炉出口ガス温
度を計測して、このガス温度に基づいた自己学習ファジ
ィによるフィードバック補正を加えて酸素供給量を決定
するものである。In short, the present invention measures the gas temperature at the outlet of the gasifier and determines the amount of oxygen supply by performing feedback correction by self-learning fuzzy based on the gas temperature.
【００２２】したがって、本発明によると、負荷変動時
及び石炭の性情が変動した場合においても、ガス化炉出
口ガス温度を目標値近傍に維持できるので、安定したス
ラグの排出を確保でき、炉壁に付着するスラグ量の変動
を防止して安定した運転が可能となる。また、ガス温度
の変動が小さくなるので、ガス化炉壁に設置される耐火
材の損傷を軽減できる。さらにガス化炉出口のガス温度
の変動が抑えられるので、ガス組成の変動が小さくな
り、後流に設置されるガスタービンの燃料としての発熱
量の変動が少なく、プラント全体の運用性が向上する。Therefore, according to the present invention, the gas temperature at the gasifier outlet can be kept close to the target value even when the load fluctuates and when the characteristics of the coal fluctuate. It is possible to prevent a change in the amount of slag adhering to the vehicle and to perform a stable operation. In addition, since the fluctuation of the gas temperature is reduced, damage to the refractory material installed on the gasification furnace wall can be reduced. Further, since the fluctuation of the gas temperature at the gasification furnace outlet is suppressed, the fluctuation of the gas composition is reduced, the fluctuation of the calorific value as the fuel of the gas turbine installed downstream is reduced, and the operability of the entire plant is improved. .
【００２３】[0023]
【発明の効果】本発明によれば、ガス化炉の負荷変動時
等の運転上の外乱に対しても、ガス化炉出口ガス温度の
変動を抑えて安定したスラグの排出を維持できる。According to the present invention, a stable discharge of slag can be maintained by suppressing the fluctuation of the gas temperature at the gasification furnace outlet even when the load of the gasification furnace changes during operation.
【図１】本発明の実施の形態になる石炭ガス化装置の自
己学習ファジィ制御方法を採用する制御系統図である。FIG. 1 is a control system diagram adopting a self-learning fuzzy control method of a coal gasifier according to an embodiment of the present invention.
【図２】ファジィルールに基づくメンバーシップ関数の
一例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a membership function based on fuzzy rules.
【図３】制御ルールの一例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating an example of a control rule.
【図４】石炭ガス化プラントの機器構成を示す概略図で
ある。FIG. 4 is a schematic diagram showing the equipment configuration of a coal gasification plant.
【図５】従来技術になる制御方式を示す制御系統図であ
る。FIG. 5 is a control system diagram showing a control method according to the related art.
１ 石炭 ２ 石炭前処理装置 ３ ガス化炉 ４ 空気 ５ 空気分離装置 ６ 熱回収ボイラ ７ 脱じん装置 ８ ガス精製装置 ９ ガスタービン １０ 排熱回収ボイラ １１ 蒸気タービン １２ 微粉炭 １３ 酸素 ２０ 石炭量デマンド ２１ 関数発生器 ２２ 係数器 ２３ 乗算器 ２４ 酸素流量計 ２５ 減算器 ２６ 酸素流量調整弁 ２７ 酸素／石炭比 ２８ 酸素流量デマンド ２９ 調節計 ３０ ガス温度計測器 ３１ ガス温度設定値 ３２ 加算器 ３３ 微分器 ３４ 自己学習ファジィ制御器 ３５ ガス温度偏差信号 ３６ ガス温度偏差の変化率信号 REFERENCE SIGNS LIST 1 coal 2 coal pretreatment device 3 gasifier 4 air 5 air separation device 6 heat recovery boiler 7 dust removal device 8 gas purification device 9 gas turbine 10 waste heat recovery boiler 11 steam turbine 12 pulverized coal 13 oxygen 20 coal amount demand 21 Function generator 22 Coefficient unit 23 Multiplier 24 Oxygen flow meter 25 Subtractor 26 Oxygen flow control valve 27 Oxygen / coal ratio 28 Oxygen flow demand 29 Controller 30 Gas temperature measuring device 31 Gas temperature set value 32 Adder 33 Differentiator 34 Self-learning fuzzy controller 35 Gas temperature deviation signal 36 Change rate signal of gas temperature deviation
Claims (2)
炭ガス化装置の制御方法において、所定の酸素／石炭比
に基づき石炭供給量デマンドに対する酸素供給量デマン
ドを求め、該酸素供給量デマンドを、石炭ガス化炉出口
ガス温度と該出口ガス温度設定値との間の偏差及び該偏
差の変化率を用いて自己学習ファジィ制御器により補正
して、石炭ガス化炉に供給する酸素量を決定することを
特徴とする石炭ガス化装置の自己学習ファジィ制御方
法。1. A method for controlling a coal gasifier for generating gas by supplying coal and oxygen, wherein an oxygen supply demand relative to a coal supply demand is determined based on a predetermined oxygen / coal ratio. Is corrected by the self-learning fuzzy controller using the deviation between the coal gasifier outlet gas temperature and the outlet gas temperature set value and the rate of change of the deviation, so that the amount of oxygen supplied to the coal gasifier is corrected. A self-learning fuzzy control method for a coal gasifier characterized by determining.
ス化炉出口ガス温度と該出口ガス温度設定値との間の偏
差に対するメンバーシップ関数値：μj、偏差の変化率
に対するメンバーシップ関数値：μiとし、条件部変数
(Wij)に対するメンバーシップ関数値：μij＝μI・μj
と定義し、 Wij(n)＝K・e(n)・μij(n)Δt＋ Wij(n-1) (1) e(n)＝(Tg(n)− Tg(set))／ Tg(set)) (2) u(n)＝Σ(μij(n)・ Wij(n))／Σμij(n) (3) ここで、Ｋ：学習ゲイン、e(n)：n時刻点におけるガス
化炉出口温度偏差、 Δt：サンプリング周期、Tg(n)：n時刻点におけるガス
化炉出口温度、 Tg(set)：ガス化炉出口温度設定値、u(n)：自己学習フ
ァジィ制御器出力 上記式(1)、(2)及び(3)を学習則とすることを特徴とす
る請求項１記載の石炭ガス化装置の自己学習ファジィ制
御方法。2. The self-learning fuzzy controller includes: a membership function value for a deviation between a coal gasifier outlet gas temperature and the outlet gas temperature set value: μj; a membership function value for a change rate of the deviation: μi and the conditional variable
Membership function value for (Wij): μij = μI · μj
Wij (n) = K · e (n) · μij (n) Δt + Wij (n−1) (1) e (n) = (Tg (n) −Tg (set)) / Tg (set )) (2) u (n) = Σ (μij (n) · Wij (n)) / Σμij (n) (3) where K: learning gain, e (n): gasifier at time point n Outlet temperature deviation, Δt: sampling cycle, Tg (n): gasifier outlet temperature at time point n, Tg (set): gasifier outlet temperature set value, u (n): self-learning fuzzy controller output The self-learning fuzzy control method for a coal gasifier according to claim 1, wherein (1), (2) and (3) are defined as learning rules.
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