專利名稱：用于電廠設(shè)備中的設(shè)備控制的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于電廠設(shè)備中的設(shè)備控制的方法，其中對于多組輸出值 (Stellwert)分別一方面從一組環(huán)境值、另一方面從各組輸出值，產(chǎn)生與基于物理模型的目標(biāo)函數(shù)的函數(shù)值對應(yīng)的各組，其中，選擇其對應(yīng)的函數(shù)值滿足預(yù)先給出的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)的那組輸出值用于傳輸?shù)诫姀S的控制裝置。
背景技術(shù)：
在電廠中，例如以化石燃料形式的非電能量被轉(zhuǎn)換為電能并且提供電網(wǎng)。根據(jù)使用的用于產(chǎn)生電能的原料的類型，人們區(qū)分例如燃煤電廠、核電廠、燃氣和蒸汽渦輪電廠寸。由于世界范圍內(nèi)對能量的需求增加和化石的原始能量載體減少，在此目前為產(chǎn)生電流而主要采用的原料的價格上升。此外存在越來越嚴(yán)重的關(guān)于粉塵、N0x、SA和(X)2的環(huán)境問題，因此，人們致力于提高電廠的效率、即其有效度。除了高成本地擴展和更新設(shè)備組件，還可以通過現(xiàn)代的過程控制技術(shù)在考慮當(dāng)前的邊界條件的情況下優(yōu)化過程控制。在此，可能期望不同的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，例如提高效率或避免有害物質(zhì)排放。在此，目前可以借助計算機和相應(yīng)的方法，根據(jù)對電廠過程數(shù)學(xué)建模的物理模型來作出傳統(tǒng)上基于操作人員的經(jīng)驗的決定。這樣的方法通常包括目標(biāo)函數(shù)，該目標(biāo)函數(shù)基于相應(yīng)的電廠設(shè)備的物理模型從一組過程值產(chǎn)生例如標(biāo)量的或矢量的函數(shù)值。在此，過程值一方面包括通過外部影響確定的 (環(huán)境值)，例如環(huán)境和冷卻水溫度，以及在進行著的運行中改變的那些值。即，環(huán)境值表示當(dāng)前的邊界條件，人們對其沒有影響，但是其對過程具有影響。另一方面，過程值還包括輸出值，例如執(zhí)行機構(gòu)或閥的位置或輸送的燃料的量，這些輸出值在電廠的進行著的運行中能夠由操作人員或自動控制裝置影響，即，是在一定的邊界中可自由選擇的過程或狀態(tài)參數(shù)。每一組輸出值結(jié)合環(huán)境值產(chǎn)生目標(biāo)函數(shù)的一個值， 該值可以被用于分析各個組并且通常選擇其對應(yīng)的函數(shù)值滿足預(yù)先給出的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)的那組輸出值用于傳輸?shù)诫姀S設(shè)備的控制裝置。在標(biāo)量函數(shù)值的情況下這例如可以是最大的或最小的函數(shù)值。為了找到用于控制電廠設(shè)備的最優(yōu)組輸出值，通常應(yīng)用梯度方法來尋找目標(biāo)函數(shù)的最小值或最大值。為此公知有不同的方法，例如最陡下降方法、(準(zhǔn))牛頓方法、順序平方編程或單形算法(Simplexalgorithmus)。在此，梯度方法通常是，從一個起始值出發(fā)尋找目標(biāo)函數(shù)的局部最大值或最小值。電廠設(shè)備的從中得到用于優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)的物理模型，通常不是線性的并且一般是非凸的。根據(jù)選擇的起始值由此梯度方法可以找到可能的局部最大值或最小值，即，電廠設(shè)備的局部最優(yōu)運行狀態(tài)，然而在此不能確保，由此也能找到全局最優(yōu)運行狀態(tài)。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，提供一種用于電廠設(shè)備的設(shè)備控制的方法以及一種用于電廠設(shè)備的控制裝置，其在盡可能小的控制技術(shù)的開銷的情況下關(guān)于給定的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)例如改善效率或降低排放，實現(xiàn)電廠設(shè)備的改善的運行。關(guān)于方法，按照本發(fā)明通過如下解決上述技術(shù)問題，輸出值的組的數(shù)量除了起始組和從該起始組和其對應(yīng)的函數(shù)值出發(fā)借助梯度方法確定的組之外還包括一個借助隨機發(fā)生器選擇的組。在此，本發(fā)明從如下考慮出發(fā)，當(dāng)在確定電廠設(shè)備的輸出值的情況下關(guān)于給出的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)、例如效率提高和/或排放降低還能夠全局地找到輸出值的優(yōu)化的組時，可以實現(xiàn)電廠設(shè)備的改善的運行。這點例如可以利用蒙特卡洛方法進行，該方法選擇基于隨機的輸出值并且比較其函數(shù)值并且必要時在下一個步驟中在最佳的輸出值組的范圍中檢查另外多個隨機選擇的輸出值。然而這樣的方法相對費時并且計算量大并且由此計算技術(shù)上的開銷相對大。因此，原則上應(yīng)該保留相對更快的梯度方法，但是要按照一種混合結(jié)構(gòu)的方式通過基于隨機的系統(tǒng)進行擴展，使得也可以找到輸出值的全局最優(yōu)。通過如下可以實現(xiàn)這點，在梯度方法期間附加地引入借助隨機發(fā)生器確定的一組輸出值和其對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)函數(shù)值，并且在比較該組輸出值和其各個函數(shù)值的情況下討論輸出值的該隨機的組。通過組合基于梯度的方法與隨機模型，一方面保證找到對于設(shè)備控制的輸出值的全局最優(yōu)，另一方面確保了優(yōu)化算法相對快速地收斂到合適的輸出值。因此，這樣構(gòu)造的算法也適合于電廠過程中的在線優(yōu)化，即，適合于在電廠設(shè)備的進行著的運行期間將輸出值匹配到各個優(yōu)化的運行狀態(tài)。為此，優(yōu)選以循環(huán)的形式周期地重復(fù)執(zhí)行該方法，其中一個周期的所選組輸出值是緊隨其后的周期的起始組。由此，還可以進一步改進在電廠的運行期間一次設(shè)置的并且找到的輸出值的組并且進行對全局最優(yōu)的連續(xù)搜索。這點特別是關(guān)于在運行中改變的環(huán)境參數(shù)特別有用。也就是說，例如，如果諸如冷卻水溫度的環(huán)境參數(shù)改變，則輸出值的設(shè)置的組可能不再是輸出值的最優(yōu)組。在這種情況下，借助連續(xù)執(zhí)行的梯度方法，這樣改變輸出值的組，使得又調(diào)整關(guān)于選擇的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)的新的最優(yōu)值。由于環(huán)境值與目標(biāo)函數(shù)的函數(shù)值的復(fù)雜關(guān)系，然而在環(huán)境值改變的情況下，還可以得到一個新的全局最優(yōu)值，其是利用純梯度算法不能找到的，因為其保留在局部最優(yōu)值中?；陔S機的系統(tǒng)與以周期執(zhí)行的梯度方法的結(jié)合，使得可以在運行中找到新的全局最優(yōu)值。然后該新的最優(yōu)值被傳輸?shù)诫姀S設(shè)備的控制裝置并且可以在那里顯示給操作人員并且實現(xiàn)快速反應(yīng)和由此電廠設(shè)備的特別有效的運行。電廠設(shè)備的設(shè)備控制中的在線優(yōu)化使得，可以在每個運行時刻確定輸出值的一個最優(yōu)組，其確保電廠設(shè)備的特別有效運行。為了使得輸出值的該組盡可能快地到達電廠設(shè)備的設(shè)備控制，優(yōu)選地在控制裝置中將所選組輸出值傳輸?shù)诫姀S設(shè)備的與各個輸出值分別對應(yīng)的調(diào)節(jié)裝置。通過將輸出值這樣直接傳輸?shù)较鄳?yīng)的調(diào)節(jié)裝置例如燃料輸送裝置，實現(xiàn)了電廠運行的特別快速的自動優(yōu)化。在此，不再需要操作人員的介入，從而一方面保證了電廠設(shè)備的自動運行、另一方面進行最優(yōu)輸出值到調(diào)節(jié)裝置的特別快速的傳輸。除了通過環(huán)境值導(dǎo)致的外部影響，電廠設(shè)備的運行還受到其他限制，必須在考慮這些限制的情況下進行控制和優(yōu)化。這樣的限制在最簡單的情況下可以是單個變量的邊界，例如冷卻水質(zhì)量流，或者也可以是復(fù)雜的關(guān)系。其可以在物理模型中例如通過在其中組合地出現(xiàn)多個變量的等式或不等式來表達。為了在優(yōu)化和設(shè)備控制時也合適地考慮這樣的限制，目標(biāo)函數(shù)優(yōu)選地包括罰函數(shù)。構(gòu)造這樣的罰函數(shù)，使得只要沒有破壞這些限制，則其提供零值，并且包含在由限制破壞造成的誤差和其函數(shù)值之間的單調(diào)上升的關(guān)系。通過目標(biāo)函數(shù)和罰函數(shù)的相加得到對其進行優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)的修改。通過在不允許范圍中目標(biāo)函數(shù)值的強制變差，該方法提供輸出值的一個其中沒有破壞限制的組。此外，該方法由此也能夠，從不允許的起始值來開始梯度方法并且由此開始優(yōu)化，這在用于結(jié)合限制的其他方法中并不總是這樣。這點使得可以進一步簡化該方法。在借助梯度方法確定輸出值的組的情況下，梯度被用作為用于如下方向的指示 在該方向上必須改變各個輸出值，以達到最優(yōu)的輸出值組。然而問題是，必須在什么程度上改變輸出值，即，在應(yīng)用梯度方法的情況下應(yīng)該采用哪個步幅。這點例如可以通過如下來進行，在每個迭代中沿著搜索方向進行一維的優(yōu)化并且由此找到看似的最優(yōu)步幅。然而這導(dǎo)致，搜索方向分別與前面的正交，因為按照前面的搜索方向?qū)Ξ?dāng)前的位置的偏導(dǎo)數(shù)通過一維的優(yōu)化在過去的迭代中被最小化到值零。該效應(yīng)在目標(biāo)函數(shù)的窄的谷底的情況下導(dǎo)致具有非常小的步幅的之字形的變化并且由此導(dǎo)致許多迭代。但是因為在在線優(yōu)化的情況下應(yīng)當(dāng)致力于快速的收斂，因為輸出值的這些組應(yīng)該直接應(yīng)用于電廠設(shè)備，所以優(yōu)選在組的各個確定之前借助梯度方法預(yù)先給出一個步幅。這樣預(yù)先給出的步幅使得可以快速執(zhí)行梯度方法并且應(yīng)該一直保持恒定直到一個迭代(在最小化情況下)提供一個比前面的更大的函數(shù)值。然后，減小步幅并且從最佳的值繼續(xù)執(zhí)行該方法。由此實現(xiàn)了該方法的特別快速的執(zhí)行和電廠運行的特別有效的在線優(yōu)化。關(guān)于控制設(shè)備，本發(fā)明通過一種用于電廠設(shè)備的控制設(shè)備解決上述技術(shù)問題，該控制設(shè)備具有隨機發(fā)生器模塊和梯度模塊，它們在數(shù)據(jù)輸出側(cè)與比較模塊相連，其中，控制設(shè)備被構(gòu)造為用于執(zhí)行提到的方法。優(yōu)選地，在具有控制裝置和與控制裝置在數(shù)據(jù)輸出側(cè)相連的這樣的控制設(shè)備的電廠設(shè)備中采用這樣的控制設(shè)備。利用本發(fā)明實現(xiàn)的優(yōu)點特別地在于，通過附加考慮借助隨機發(fā)生器選擇的輸出值的組，借助隨機發(fā)生器找到全局解的可能性與梯度方法的快速性相關(guān)聯(lián)。通過隨機發(fā)生器產(chǎn)生對于梯度方法的潛在的起始值，只要其(在目標(biāo)函數(shù)的物理模型的意義上)比由梯度方法至此所找到的局部最優(yōu)值更好，就采用它。通過周期地應(yīng)用該方法和應(yīng)用從過程控制系統(tǒng)可以直接獲得的當(dāng)前的環(huán)境值，該方法是可以在線執(zhí)行的。如果設(shè)備的運行狀態(tài)改變， 則這些信息在線地流入物理的過程模型并且優(yōu)化算法快速找到新的最優(yōu)值。在此，在電廠的過程控制技術(shù)中該方法可以首先用作對于操作人員的輔助調(diào)節(jié)，然而對于電廠控制技術(shù)的快速反應(yīng)為了自動傳輸還直接接通到相應(yīng)的執(zhí)行機構(gòu)。由此，在保持小的技術(shù)開銷的情況下實現(xiàn)了電廠設(shè)備的特別有效的運行。


以下借助附圖詳細解釋本發(fā)明的實施例。其中，圖1示意性示出了用于電廠設(shè)備的設(shè)備控制的方法。
具體實施例方式在圖1中示出的方法周期重復(fù)地優(yōu)化對于電廠設(shè)備的輸出值，以實現(xiàn)電廠的特別有效的運行。通過周期地重復(fù)，該方法可以在線執(zhí)行，即，可以直接集成在過程控制技術(shù)中并且在運行期間確定瞬時的最優(yōu)輸出值?？赡艿膽?yīng)用領(lǐng)域例如是在電廠設(shè)備的鍋爐中的吹煤煙過程及其持續(xù)時間和在煙道清洗中的過濾器的清潔間隔之間的間隔的優(yōu)化，在那里權(quán)衡短期的低功能和長期的效率提高。電廠領(lǐng)域的另外兩個優(yōu)化問題是，最優(yōu)的冷卻水質(zhì)量流的確定(只要冷卻水質(zhì)量流可以調(diào)節(jié))，以及，在燃燒的情況下在保持排放限制和設(shè)備導(dǎo)致的限制的條件下的過程管理。圖1以框圖示出了該方法的結(jié)構(gòu)。由存儲模塊5將起始值3傳輸給梯度模塊1，從中在多個步驟或迭代中借助數(shù)學(xué)微分找到最近的最優(yōu)值。該優(yōu)化的基礎(chǔ)是對于每組輸出值和環(huán)境值根據(jù)基于物理模型的目標(biāo)函數(shù)7所確定的函數(shù)值。在此，將對輸出值的限制通過罰函數(shù)附加地嵌入到目標(biāo)函數(shù)7中。只要保持該限制，則罰函數(shù)提供值零，從而不進行目標(biāo)函數(shù)7的修改。在破壞限制的情況下如果涉及最小化問題(最大化問題)，則罰函數(shù)提供一個大于(小于)零的值。通過在由破壞限制而產(chǎn)生的誤差，和罰函數(shù)的函數(shù)值之間的連續(xù)上升(下降)的關(guān)系，利用通過罰函數(shù)修改的目標(biāo)函數(shù)7工作的優(yōu)化方法自動地偏轉(zhuǎn)到有利的范圍的方向上，前提是罰函數(shù)具有一個在絕對值方面比目標(biāo)函數(shù)更大的斜率。為了保證這一點，使用明顯上升的罰函數(shù)，由此未修改的目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值僅在主動考慮限制的條件下在要求的精度內(nèi)變成目標(biāo)函數(shù)7的最優(yōu)值。在梯度模塊1中已經(jīng)進行了梯度方法的多次迭代，從而在此已經(jīng)能夠找到局部最優(yōu)值的輸出值的特別精確的組。找到的輸出值的組與目標(biāo)函數(shù)7的分別對應(yīng)的函數(shù)值一起被傳輸?shù)奖容^存儲模塊9。后者比較當(dāng)前的函數(shù)值與(在目標(biāo)函數(shù)7的意義上)至此最佳的并且在每個周期將具有較小的(較大的)函數(shù)值的那組接通到存儲模塊11，只要是涉及最小化(最大化)。梯度方法使得可以找到對于電廠設(shè)備的運行的輸出值的局部最優(yōu)值。特別是在不能通過操作人員影響的環(huán)境值改變的情況下，然而可能出現(xiàn)通過梯度方法不能找到的另一個全局最優(yōu)值。為了在這種情況下也能保證電廠設(shè)備的特別有效的運行，設(shè)置了隨機發(fā)生器模塊13，其在每個周期對于每個輸出值15產(chǎn)生在其各個定義域(Definitionsbereich) 內(nèi)近似相同分布的隨機值。隨機產(chǎn)生的輸出值15的組通過目標(biāo)函數(shù)7被分析并且與目標(biāo)函數(shù)7的函數(shù)值一起作為第一輸入組被傳輸?shù)奖容^模塊17，該比較模塊17從比較存儲模塊 11中獲得通過梯度方法確定的組作為第二輸入組。比較模塊17比較兩個輸入組的函數(shù)值并且在每個計算周期中將輸入組接通到輸出，當(dāng)進行最小化(最大化)時，該輸出具有更小的(更大的)函數(shù)值。在該系統(tǒng)的對于處理較大數(shù)量的輸出值15的一個擴展中，還可以考慮第二或其他隨機發(fā)生器模塊13。由此可以隨機地集中搜索利用多個輸出值15指數(shù)增加的優(yōu)化空間， 并且由此加速找到全局最優(yōu)值。比較模塊17的輸出與比較存儲模塊19相連，后者在梯度方法在其中被執(zhí)行的時間窗中，將最小的或最大的函數(shù)值與來自比較模塊17的對應(yīng)的輸出值一起存儲。如果該梯度方法收斂，則存儲的組被傳輸?shù)酱鎯δK5并且從那里傳輸?shù)诫姀S設(shè)備的控制裝置21， 其中，存儲模塊5連接在梯度模塊1之前并且向其提供其起始值3。同時，存在于在梯度模塊1之后連接的比較存儲模塊9中的新找到的最優(yōu)值被傳輸?shù)皆诒容^模塊17之前的存儲模塊11并且在下一個循環(huán)中重置比較存儲模塊9、19。
通過該結(jié)構(gòu)，找到的最優(yōu)值在循環(huán)中一直保持不變，直到或者來自隨機部分的更好的輸出值組代替梯度方法的最后的循環(huán)結(jié)果、或者最優(yōu)值的位置通過環(huán)境值的改變而移動。以下詳細描述該方法的各個模塊。隨機發(fā)生器模塊13具有八個模擬輸入端用于給出每個輸出值15(此處4)的上邊界(ULxi)和下邊界(LLxi)。在每個計算循環(huán)中從隨機變量\(1 = 1,2,3,4)產(chǎn)生一個組， 其施加于四個輸出端上，其中每個單個變量在其定義域內(nèi)近似均勻分布。由此應(yīng)該確保，覆蓋了變量的整個定義域，并且由此實現(xiàn)了全局優(yōu)化。每個單個變量的隨機發(fā)生器基于線性同余發(fā)生器(Kongruenzgenerator)并且是偽隨機發(fā)生器，因為在每個開始輸出相同的隨機數(shù)序列。因此如許多隨機發(fā)生器那樣， 線性同余發(fā)生器也利用模函數(shù)工作，該模函數(shù)輸出除法的余數(shù)。等式1和2描述隨機數(shù) .F； G Lo, Ij的遞歸形成準(zhǔn)則和隨機變量X^ft/Lbiii,j的遞歸形成準(zhǔn)貝1J。在表1中填充了對于在所述模塊中的四個隨機發(fā)生器使用的參數(shù)j廣二 ((等；+/々mod 爾)modi()γ1' - (JJfr Τ' \vt + f f τ( 2 )
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權(quán)利要求
1.一種用于電廠設(shè)備中的設(shè)備控制的方法，其中，對于多組輸出值(1 分別一方面從一組環(huán)境值、另一方面從各組輸出值(15)，產(chǎn)生與基于物理模型的目標(biāo)函數(shù)(7)的函數(shù)值對應(yīng)的各組，其中，選擇其對應(yīng)的函數(shù)值滿足預(yù)先給出的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)的那組輸出值(1 用于傳輸?shù)诫姀S的控制裝置(21)，其中，輸出值(1 的組的數(shù)量除了起始組和從該起始組和其對應(yīng)的函數(shù)值出發(fā)借助梯度方法確定的組之外還包括借助隨機發(fā)生器選擇的組。
2.根據(jù)用于電廠設(shè)備中的設(shè)備控制的方法，其中，以循環(huán)的形式周期地重復(fù)執(zhí)行按照權(quán)利要求1所述的方法，其中一個周期的所選組輸出值(1 是緊隨其后的周期的起始組。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，在所述控制裝置中將所選組輸出值 (15)傳輸?shù)剿鲭姀S設(shè)備的與各個輸出值分別對應(yīng)的調(diào)節(jié)裝置。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法，其中，所述目標(biāo)函數(shù)(7)包括罰函數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項所述的方法，其中，在組的各個確定之前借助梯度方法預(yù)先給出一個步幅。
6.一種用于電廠設(shè)備的控制設(shè)備，該控制設(shè)備具有隨機發(fā)生器模塊(1 和梯度模塊 (1)，它們在數(shù)據(jù)輸出側(cè)與比較模塊(17)相連，其中，所述控制設(shè)備被構(gòu)造為用于執(zhí)行按照權(quán)利要求1至5中任一項所述的方法。
7.一種電廠設(shè)備，具有控制裝置和與所述控制裝置(12)在數(shù)據(jù)輸出側(cè)相連的根據(jù)權(quán)利要求6所述的控制設(shè)備。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種用于電廠設(shè)備中的設(shè)備控制的方法，其中，對于多組輸出值(15)分別一方面從一組環(huán)境值、另一方面從各組輸出值(15)，產(chǎn)生與基于物理模型的目標(biāo)函數(shù)(7)的函數(shù)值對應(yīng)的各組，其中，選擇其對應(yīng)的函數(shù)值滿足預(yù)先給出的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)的那組輸出值(15)用于傳輸?shù)诫姀S的控制裝置(21)，其中，該方法在盡可能小的控制技術(shù)的開銷的情況下關(guān)于給定的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)例如改善效率或降低排放實現(xiàn)電廠設(shè)備的改善的運行。輸出值(15)的組的數(shù)量除了起始組和從該起始組和其對應(yīng)的函數(shù)值出發(fā)借助梯度方法確定的組之外還包括借助隨機發(fā)生器選擇的組。
文檔編號G05B19/418GK102177476SQ200980131819
公開日2011年9月7日 申請日期2009年5月28日 優(yōu)先權(quán)日2008年6月16日
發(fā)明者克勞斯.溫德爾伯格, 安德烈亞斯.克里斯蒂迪斯 申請人:西門子公司