JPH064110A - Optimization control method for process - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To apply the optimization control method to a large-scale press and to facilitate optimum control over the process by performing optimum calculation without correcting measurement data, and eliminating an error due to linearization and then shortening the time for output value determination. CONSTITUTION:The plant consists normally of a nonlinear model, and a nonlinear model calculation part 2 holds a detailed model as a nonlinear model which is previously generated as a plant model and also inputs specific data to calculate an output value. A linear model generation part 3 expands the detailed model nearby an operation value to find an approximate model (linear model). At this time, the output (various measurement data) of the plant 1 is referred to. A restriction range generation part 5 generates a restriction range applied by a linear optimization calculation part 6 according to restriction values set by a restriction setting part 4 and the operation state of the process. The linear optimization calculation part 6 makes the linear model. obtained by the generation part 3, relative to perform the optimum calculation.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、石油精製プラント，石
油化学プラント又はこれらの混合プラント等におけるプ
ロセスの最適化制御方法に関し、特に、大規模なプロセ
スに容易に適用することができるプロセスの最適化制御
方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a process optimization control method in a petroleum refining plant, a petrochemical plant, a mixture plant thereof, or the like, and more particularly to a process optimization method that can be easily applied to a large-scale process. Control method.

【０００２】[0002]

【従来の技術】石油精製プラント，石油化学プラント又
はこれらの混合プラント等において、プラントの運転を
実時間で最適化する方法としては、従来図３に示すよう
な手順で行なう方法が知られている。すなわち、この方
法は、 プラントの最適化制御に必要な各種測定データを採取
する（３０１）。 最少二乗法により測定データの誤差修正を行なう（３
０２）。 誤差修正した測定データを用いてバランスデータを作
成する（３０３）。 制御対象となるプラントを通常非線形の詳細モデルに
よって数式化し、非線形探索法（非線形最適化法）を用
いてプラントモデル群の最適値を探索する（３０４）。 求めた最適化データを、上記で誤差修正した分だけ
補正して最終的な出力データを求める（３０５）。 というものである。2. Description of the Related Art In a petroleum refining plant, a petrochemical plant, a mixed plant thereof, or the like, as a method for optimizing the operation of the plant in real time, a method of performing the procedure shown in FIG. 3 is conventionally known. . That is, this method collects various measurement data necessary for the optimization control of the plant (301). The error of the measured data is corrected by the least squares method (3
02). Balance data is created using the error-corrected measurement data (303). The plant to be controlled is usually mathematically expressed by a non-linear detailed model, and the optimum value of the plant model group is searched using a non-linear search method (non-linear optimization method) (304). The obtained optimized data is corrected by the amount of the error corrected above to obtain the final output data (305). That is.

【０００３】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
の制御方法には次のような問題があった。 イ．測定データの誤差修正を行なう必要がある。 ロ．プロセスが有する運転可能な種々の制約範囲につい
ても測定データの誤差修正に応じて修正を行なう必要が
あるが、有効な修正方法がない。このため、算出された
最適値と実装置が有する真の最適値とに差が生じ、その
差をなくすことが困難である。 ハ．直接、非線形モデルを解くため最適値を決定するの
に長時間を要する。特に、大規模プロセスの場合には収
束しにくくなり調整が困難である。 ニ．求めた最適値データを実際の出力値データとするた
めに、複雑な方法で逆変換を行なう必要がある。 本発明は、上記問題点にかんがみてなされたものであ
り、線形化の誤差とモデルの本質的な誤差を打ち消しな
がら、測定データの誤差修正の問題や、プロセスの種々
の制約範囲についての修正の問題がなく、大規模なプロ
セスの場合でも最適値の決定を短時間のうちに行なうよ
うにしたプロセスの最適化制御方法の提供を目的とす
る。However, the conventional control method described above has the following problems. I. It is necessary to correct the error in the measurement data. B. It is necessary to correct various operable constraint ranges of the process according to the error correction of the measurement data, but there is no effective correction method. Therefore, a difference occurs between the calculated optimum value and the true optimum value of the actual device, and it is difficult to eliminate the difference. C. Since it directly solves the nonlinear model, it takes a long time to determine the optimum value. Especially in the case of a large-scale process, it is difficult to converge and adjustment is difficult. D. In order to use the obtained optimum value data as the actual output value data, it is necessary to perform the inverse conversion by a complicated method. The present invention has been made in view of the above problems, and eliminates the error correction error of measurement data and the correction of various constraint ranges of the process while canceling out the linearization error and the essential error of the model. It is an object of the present invention to provide an optimization control method for a process that has no problem and determines the optimum value in a short time even in the case of a large-scale process.

【０００４】[0004]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明におけるプロセスの最適化制御方法は、次の
（１）〜（７）の工程からなるようにしてある。 （１）プロセスから測定データを採取する工程、（２）
プロセスの詳細モデルを運転値近傍で展開して線形モデ
ルを求める工程、（３）プロセスの運転可能な制約範囲
を求める工程、（４）前記線形モデルを相対化して相対
モデルを求めるとともに、前記制約範囲を相対化して制
約距離を求める工程、（５）前記制約距離の下に前記相
対モデルを線形計画法により最適化して最適の出力値を
求める工程、（６）前記出力値を前記線形モデルに入れ
て求められる解と、前記出力値を前記詳細モデルに入れ
て求められる解とを比較する工程、（７）比較結果が所
定の範囲内のときに、上記出力値にもとづいてプロセス
を制御する工程。そして必要に応じ、比較結果が所定の
範囲外のときに、制約距離を設定し直して（５）〜
（７）の工程を繰り返す工程を付加するようにし、ま
た、上記各工程を、プロセスの遅れ時間に対応した周期
で行なうようにしてある。In order to achieve the above object, the process optimization control method of the present invention comprises the following steps (1) to (7). (1) A step of collecting measurement data from the process, (2)
Developing a detailed model of the process in the vicinity of operating values to obtain a linear model; (3) obtaining an operable constraint range of the process; and (4) obtaining a relative model by relativizing the linear model and the constraint. (5) optimizing the relative model with a linear programming method under the constraint distance to obtain an optimum output value, and (6) converting the output value into the linear model. Comparing the solution obtained by inserting it with the solution obtained by inserting the output value in the detailed model, (7) controlling the process based on the output value when the comparison result is within a predetermined range. Process. Then, if necessary, when the comparison result is out of the predetermined range, the constraint distance is reset and (5)-
A step for repeating the step (7) is added, and each of the above steps is performed at a cycle corresponding to the delay time of the process.

【０００５】[0005]

【実施例】以下、本発明の一実施例について説明する。
図１は本発明のプロセスの最適化制御方法を実施するた
めの一装置例のブロック構成図を示している。図１にお
いて、１は制御対象となるプロセスであり、石油精製プ
ラント，石油化学プラント又はこれらの混合プラント、
さらには各種分野におけるいろいろなプラントが対象と
なる。EXAMPLES An example of the present invention will be described below.
FIG. 1 shows a block diagram of an example of an apparatus for carrying out the process optimization control method of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 is a process to be controlled, which is a petroleum refining plant, a petrochemical plant or a mixed plant thereof,
Furthermore, various plants in various fields are targeted.

【０００６】これらのプラントの挙動を忠実に表現した
ものが詳細モデルである。詳細モデルは通常非線形モデ
ルで構成されるので、以下、特にことわりのない限り、
非線形モデルとは詳細モデルをいうものとする。２は非
線形モデル計算部であり、プラントモデルとして予め作
成された非線形モデルである詳細モデルを保持するとと
もに、所定のデータを入力して出力値計算を行なう。３
は線形モデル発生部であり、詳細モデルを運転値近傍で
展開して近似モデル（線形モデル）を求める。このとき
プラント１の出力（各種測定データ）及び後述する最適
化制御部７からの出力（操作量）を参考にする。４は制
約設定部であり、プラントの制約値の設定を行なう。５
は制約範囲発生部であり、制約設定部４で設定された制
約値とプロセスの運転状態とから、後述する線形最適化
計算部６で適用される制約範囲を発生させる。６は線形
最適化計算部であり、線形モデル発生部３で得られた近
似モデルである線形モデルを相対化して線形の相対モデ
ルを求め、最適化計算を行なう。この計算は、制約範囲
発生部５で求めた制約範囲をさらに相対化して求めた制
約距離の範囲内で行なわれる。７は最適化制御部であ
り、線形最適化計算部６で得られた最適値にもとづいて
アドバンス制御またはＰＩＤ制御などの制御方法により
プロセス１を制御する。A detailed model is a faithful representation of the behavior of these plants. Detailed models are usually composed of nonlinear models, so unless otherwise specified,
The non-linear model is a detailed model. Reference numeral 2 denotes a non-linear model calculation unit, which holds a detailed model, which is a non-linear model created in advance as a plant model, and inputs predetermined data to calculate an output value. Three
Is a linear model generator, which develops a detailed model in the vicinity of operating values to obtain an approximate model (linear model). At this time, the output (various measurement data) of the plant 1 and the output (manipulation amount) from the optimization control unit 7 described later are referred to. A constraint setting unit 4 sets constraint values for the plant. 5
Is a constraint range generation unit, and generates a constraint range applied by a linear optimization calculation unit 6 described later from the constraint value set by the constraint setting unit 4 and the operating state of the process. Reference numeral 6 denotes a linear optimization calculation unit that performs relative calculation on the linear model that is the approximate model obtained by the linear model generation unit 3 to obtain a linear relative model, and performs optimization calculation. This calculation is performed within the range of the constraint distance obtained by further relativizing the constraint range obtained by the constraint range generating unit 5. An optimization control unit 7 controls the process 1 by a control method such as advance control or PID control based on the optimum value obtained by the linear optimization calculation unit 6.

【０００７】次に、本実施例方法を図２のフローチャー
トにしたがって説明する。 （１）測定データの採取（２０１） プラントから測定データを採取する。この場合の測定デ
ータ（ｘ_j ，ｙ_i ）としては、プラントの随所に発生す
る温度，圧力，流量及び組成等がある。なお、測定デー
タとしては、所定時間ごとに採取した複数のデータを平
均化して得られる値を用いることもできる。Next, the method of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. (1) Collection of measurement data (201) Collection of measurement data from the plant. The measured data (x _j , y _i ) in this case includes temperature, pressure, flow rate, composition, etc. generated at various points in the plant. Note that, as the measurement data, a value obtained by averaging a plurality of data collected at every predetermined time can also be used.

【０００８】（２）プロセスの線形モデルの作成（２０
２） 非線形モデル計算部２に保持されている、プラントの詳
細モデルである非線形モデルの集合体から線形モデル発
生部３で、プラントの近似モデルである線形モデルを作
成する。ここで、詳細モデルは、次のような非線形モデ
ルから一般に構成されている。なお、不等式ＥＱ３は制
約範囲発生部５から発生する制約範囲である。(2) Creation of linear model of process (20
2) The linear model generation unit 3 creates a linear model, which is an approximate model of the plant, from a group of nonlinear models, which are detailed models of the plant, which are held in the nonlinear model calculation unit 2. Here, the detailed model is generally composed of the following non-linear models. The inequality EQ3 is a constraint range generated by the constraint range generation unit 5.

【数１】 [Equation 1]

【０００９】線形モデルの作成は次のように行なう。The linear model is created as follows.

【数２】 [Equation 2]

【００１０】線形モデルから相対モデルを作成するに
は、最初に、次のような相対化を行なう。この過程で、
測定データに含まれていた測定誤差はキャンセルされ、
従来のような測定データの誤差修正は不要となる。To create a relative model from a linear model, the following relativization is first performed. In the process,
The measurement error included in the measurement data is canceled,
It is not necessary to correct the error in the measured data as in the conventional case.

【数３】 [Equation 3]

【００１１】（３）係数行列の生成（２０３） 非線形関数であるＥＱ２から得られる近似式の線形関数
ＥＱ１４における各係数Ａ_ij を求める。非線形関数で
あるＥＱ４の近似式である線形関数ＥＱ１７の各係数も
求める。(3) Generation of coefficient matrix (203) Each coefficient A _ij in the linear function EQ14 of the approximate expression obtained from EQ2 which is a non-linear function is obtained. Each coefficient of a linear function EQ17 which is an approximate expression of EQ4 which is a non-linear function is also obtained.

【数４】 [Equation 4]

【００１２】（４）相対モデルの生成（２０４） 求められた係数Ａ_ijをＥＱ７に入れて相対モデルを線形
関数群で表わす。ここで、相対モデルにおける△ｙ_j ，
△ｘ_j をｙ_j ，ｘ_j （＝ｘ₀ ＋△ｘ_j ）に変換すること
によって、ＥＱ９で表わされる線形モデル（近似モデ
ル）及び出力値を生成することができる。(4) Generation of Relative Model (204) The obtained coefficient A _ij is put into EQ7 to represent the relative model by a group of linear functions. Where Δy _j in the relative model,
△ The x _j by converting y _j, the x _j (= x ₀ + △ x _j), can generate a linear model (approximation model) and the output value represented by EQ9.

【００１３】（５）制約距離の計算（２０５） 制約範囲発生部５において、ＥＱ６で表される運転可能
な範囲を相対化して得たＥＱ１０から各制約距離△ｙ_i
を算出する。この制約距離の下で次の線形計画法による
最適化は行なわれる。ＥＱ１２で示される制約距離を確
定する下限制約値も上限制約値も誤差がキャンセルさ
れ、誤差修正を行なう必要はない。(5) Calculation of constraint distance (205) In the constraint range generator 5, each constraint distance Δy _i from EQ10 obtained by relativizing the operable range represented by EQ6.
To calculate. The following linear programming optimization is performed under this constraint distance. The error is canceled in both the lower limit constraint value and the upper limit constraint value that determine the constraint distance indicated by EQ12, and it is not necessary to correct the error.

【００１４】（６）線形計画法による解放（２０６） 線形最適化計算部６において、以上のように相対モデル
と制約距離を求め、さらに最適化すべき対象（単位製品
重量当たりの生産コストなど）をＰとする目的関数ＥＱ
１を相対化してＥＱ１３で近似を行なう。次いで、線形
関数△Ｐの最小値，及びそのときの△ｘ_j の値を、相対
モデルＥＱ１８（従属関数ＥＱ２を線形化した関数をさ
らに相対化して求められる関数、等式関数ＥＱ４を線形
化した関数をさらに相対化して求められる関数），制約
距離ＥＱ１５（上下限制約範囲ＥＱ３を相対化した関
数）の下で線形計画法により求める。(6) Release by linear programming (206) In the linear optimization calculation unit 6, the relative model and the constraint distance are obtained as described above, and the object to be further optimized (production cost per unit product weight, etc.) is determined. Objective function EQ to be P
1 is made relative and approximation is performed by EQ13. Then, the minimum value of the linear function ΔP and the value of Δx _{j at} that time are linearized the relative model EQ18 (a function obtained by further relativizing a function obtained by linearizing the dependent function EQ2, and the equality function EQ4 is linearized). Function obtained by further relativizing the function) and constraint distance EQ15 (function that relativizes upper and lower limit constraint range EQ3) are obtained by linear programming.

【００１５】（７）誤差評価（２０７） 線形モデルを用いて得られた解ｙ₁ と非線形モデルから
得られる解ｙ₁ ^*とを比較し、比較結果が予め設定してお
いた誤差の範囲内にあるかどうかを判定する。ｙ₁ は線
形計画法により求められる△ｘ_j の値から出力値ｘ_j
（＝ｘ₀ ＋△ｘ_j ）を求め、ＥＱ１４（近似モデル）に
代入して算出する。ｙ₁ ^*は前記ｘ_j の値をＥＱ２（詳細
モデル）に入れて求める。比較結果が所定の範囲内にあ
れば、ブロック「出力」へ、また、所定の範囲内になけ
ればブロック「計算範囲の設定」に移る。 誤差評価方法 以上の手順で求めた誤差評価を行なう。(7) Error evaluation (207) The solution y ₁ obtained using the linear model is compared with the solution y ₁ ^* obtained from the non-linear model, and the comparison result is within the preset error range. To determine if. y ₁ is the output value x _j from the value of Δx _j obtained by the linear programming method.
(= X ₀ + Δx _j ) is calculated and is substituted into EQ14 (approximate model) for calculation. y ₁ ^* is obtained by inserting the value of x _j into EQ2 (detailed model). If the comparison result is within the predetermined range, the process proceeds to the block “output”, and if it is not within the predetermined range, the process proceeds to the block “calculation range setting”. Error evaluation method Perform the error evaluation obtained by the above procedure.

【表１】 [Table 1]

【００１６】線形近似限界区間を△ｘ_{1 s}，△ｘ_{2 s}とす
れば区間△ｘ_{1 s}と△ｘ_{2 s}で求められる解ｙ₁ と非線形
モデルｙ₁ ^*を比較する。誤差は、具体的には次の式によ
り求める。[0016] The linear approximation limit interval _{△ x 1 s, △ x 2} s Tosureba interval △ x _{1 s} and △ x solution obtained in _{2 s} y ₁ and the nonlinear model y ₁ ^* Compare. The error is specifically calculated by the following equation.

【数５】 [Equation 5]

【００１７】（８）出力（２０８） 近似モデルを用いて得られた解ｙ₁ と詳細モデルから得
られる解ｙ₁ ^*の比較結果が所定の範囲内にあるときは、
線形モデルから得た出力値にもとづいて、最適化制御部
７は、アドバンスト制御又はＰＩＤ制御等によってプラ
ントの制御を行なう。(8) Output (208) When the result of comparison between the solution y ₁ obtained using the approximate model and the solution y ₁ ^* obtained from the detailed model is within a predetermined range,
Based on the output value obtained from the linear model, the optimization control unit 7 controls the plant by advanced control, PID control, or the like.

【００１８】（９）計算範囲の設定（２０９） 近似モデルを用いて得られた解ｙ₁ と詳細モデルから得
られる解ｙ₁ ^*の比較結果が所定の範囲外にあるときは、
ＥＱ２１以下の式に従って、線形計画法による最適化を
行なう範囲［△ｘ_s］の設定をし直す。なお、最適化を
行なう範囲は、範囲を広くしても誤差評価の段階で所定
の範囲内に納まる場合もある。このため、最適化計算を
行なう範囲を拡大することもある。(9) Setting of calculation range (209) When the comparison result of the solution y ₁ obtained using the approximate model and the solution y ₁ ^* obtained from the detailed model is outside the predetermined range,
EQ21 The range [Δx _s ] for optimization by the linear programming is reset according to the following equation. The optimization range may fall within a predetermined range at the error evaluation stage even if the range is widened. Therefore, the range for performing optimization calculation may be expanded.

【００１９】この誤差許容値ε_0iをあらかじめ設定して
おく。誤差許容値ε_0iは、さきに得られた誤差ε_i と比
較され、具体的には次のようにして線形近似区間［△ｘ
_s ］の調整が行なわれる。The allowable error value ε _0i is set in advance. The error tolerance ε _0i is compared with the error ε _i obtained earlier, and specifically, the linear approximation interval [Δx
_[s ] is adjusted.

【数６】 [Equation 6]

【００２０】線形計画法による最適化を行なう範囲を設
定し直すと、再度上述した制約距離の計算（２０５），
線形計画法による解放（２０６）及び誤差評価（２０
７）の各工程を行なう。上記各工程をプロセスの遅れ時
間に対応した周期、例えば１分〜１２０分の短周期で行
なうことにより、線形化の誤差とモデルの本質的な誤差
を打ち消しながら逐次最適化を行ない、モデルと実プロ
セスの制約誤差を生まないようにする。When the range to be optimized by the linear programming is set again, the above-mentioned calculation of the constraint distance (205),
Release by linear programming (206) and error estimation (20
Perform each step of 7). By performing each of the above steps at a cycle corresponding to the delay time of the process, for example, a short cycle of 1 minute to 120 minutes, the linearization error and the essential error of the model are canceled to perform sequential optimization. Avoid process constraint errors.

【００２１】[0021]

【発明の効果】本発明によれば、従来のように測定デ−
タの誤差修正を行なうことなく、またこれに応じたプラ
ントの種々の制約範囲の修正をすることなく最適化計算
を行なうことができ、しかも線形化の誤差とモデルの本
質的な誤差を消去することができるとともに、モデルと
実プロセスの制約誤差を消去することができるので、出
力値の決定を短時間で行なうことが可能となる。これに
より、大規模プロセスへの適用も可能となり、大規模プ
ロセスの最適制御を容易に行なうことができる。According to the present invention, the measurement data as in the prior art is used.
Data can be optimized without modifying the error of the plant, and without modifying the various constraint ranges of the plant corresponding to it, and eliminates the linearization error and the intrinsic error of the model. In addition, since the constraint error between the model and the actual process can be eliminated, the output value can be determined in a short time. As a result, it can be applied to a large-scale process, and optimum control of the large-scale process can be easily performed.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明方法を実施するための一装置例のブロッ
ク構成図。FIG. 1 is a block diagram of an example of an apparatus for carrying out the method of the present invention.

【図２】本発明の一実施例方法の手順を示すフローチャ
ート。FIG. 2 is a flowchart showing a procedure of an embodiment method of the present invention.

【図３】従来の最適化方法の一例を説明するためのフロ
ーチャート。FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of a conventional optimization method.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ プロセス ２ 非線形モデル計算部 ３ 線形モデル発生部 ４ 制約設定部 ５ 制約範囲発生部 ６ 線形最適化計算部 ７ 最適化制御部 1 Process 2 Non-linear model calculation part 3 Linear model generation part 4 Constraint setting part 5 Constraint range generation part 6 Linear optimization calculation part 7 Optimization control part

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 次の（１）〜（７）の工程からなるプロ
セスの最適化制御方法。 （１）プロセスから測定データを採取する工程、（２）
プロセスの詳細モデルを運転値近傍で展開して線形モデ
ルを求める工程、（３）プロセスの運転可能な制約範囲
を求める工程、（４）前記線形モデルを相対化して相対
モデルを求めるとともに、前記制約範囲を相対化して制
約距離を求める工程、（５）前記制約距離の下に前記相
対モデルを線形計画法により最適化して最適の出力値を
求める工程、（６）前記出力値を前記線形モデルに入れ
て求められる解と、前記出力値を前記詳細モデルに入れ
て求められる解とを比較する工程、（７）比較結果が所
定の範囲内のときに、上記出力値にもとづいてプロセス
を制御する工程。1. A process optimization control method comprising the following steps (1) to (7): (1) A step of collecting measurement data from the process, (2)
Developing a detailed model of the process in the vicinity of operating values to obtain a linear model; (3) obtaining an operable constraint range of the process; and (4) obtaining a relative model by relativizing the linear model and the constraint. (5) optimizing the relative model with a linear programming method under the constraint distance to obtain an optimum output value, and (6) converting the output value into the linear model. Comparing the solution obtained by inserting it with the solution obtained by inserting the output value in the detailed model, (7) controlling the process based on the output value when the comparison result is within a predetermined range. Process. 【請求項２】 比較結果が所定の範囲外のときに、制約
距離を設定し直して（５）〜（７）の工程を繰り返す工
程を付加した請求項１記載のプロセスの最適化制御方
法。2. The process optimization control method according to claim 1, further comprising a step of resetting the constraint distance and repeating the steps (5) to (7) when the comparison result is out of a predetermined range. 【請求項３】 上記各工程を、プロセスの遅れ時間に対
応した周期で行なう請求項１又は２記載のプロセスの最
適化制御方法。3. The process optimization control method according to claim 1, wherein each of the steps is performed in a cycle corresponding to a process delay time.