[发明专利]用于电厂设备中的设备控制的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于电厂设备中的设备控制的方法，其中对于多组输出值(Stellwert)分别一方面从一组环境值、另一方面从各组输出值，产生与基于物理模型的目标函数的函数值对应的各组，其中，选择其对应的函数值满足预先给出的优化标准的那组输出值用于传输到电厂的控制装置。

背景技术

在电厂中，例如以化石燃料形式的非电能量被转换为电能并且提供电网。根据使用的用于产生电能的原料的类型，人们区分例如燃煤电厂、核电厂、燃气和蒸汽涡轮电厂等。

由于世界范围内对能量的需求增加和化石的原始能量载体减少，在此目前为产生电流而主要采用的原料的价格上升。此外存在越来越严重的关于粉尘、NO_x、SO₂和CO₂的环境问题，因此，人们致力于提高电厂的效率、即其有效度。

除了高成本地扩展和更新设备组件，还可以通过现代的过程控制技术在考虑当前的边界条件的情况下优化过程控制。在此，可能期望不同的优化标准，例如提高效率或避免有害物质排放。在此，目前可以借助计算机和相应的方法，根据对电厂过程数学建模的物理模型来作出传统上基于操作人员的经验的决定。

这样的方法通常包括目标函数，该目标函数基于相应的电厂设备的物理模型从一组过程值产生例如标量的或矢量的函数值。在此，过程值一方面包括通过外部影响确定的(环境值)，例如环境和冷却水温度，以及在进行着的运行中改变的那些值。即，环境值表示当前的边界条件，人们对其没有影响，但是其对过程具有影响。

另一方面，过程值还包括输出值，例如执行机构或阀的位置或输送的燃料的量，这些输出值在电厂的进行着的运行中能够由操作人员或自动控制装置影响，即，是在一定的边界中可自由选择的过程或状态参数。每一组输出值结合环境值产生目标函数的一个值，该值可以被用于分析各个组并且通常选择其对应的函数值满足预先给出的优化标准的那组输出值用于传输到电厂设备的控制装置。在标量函数值的情况下这例如可以是最大的或最小的函数值。

为了找到用于控制电厂设备的最优组输出值，通常应用梯度方法来寻找目标函数的最小值或最大值。为此公知有不同的方法，例如最陡下降方法、(准)牛顿方法、顺序平方编程或单形算法(Simplexalgorithmus)。在此，梯度方法通常是，从一个起始值出发寻找目标函数的局部最大值或最小值。

电厂设备的从中得到用于优化的目标函数的物理模型，通常不是线性的并且一般是非凸的。根据选择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，电厂设备的局部最优运行状态，然而在此不能确保，由此也能找到全局最优运行状态。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题是，提供一种用于电厂设备的设备控制的方法以及一种用于电厂设备的控制装置，其在尽可能小的控制技术的开销的情况下关于给定的优化标准例如改善效率或降低排放，实现电厂设备的改善的运行。

关于方法，按照本发明通过如下解决上述技术问题，输出值的组的数量除了起始组和从该起始组和其对应的函数值出发借助梯度方法确定的组之外还包括一个借助随机发生器选择的组。

在此，本发明从如下考虑出发，当在确定电厂设备的输出值的情况下关于给出的优化标准、例如效率提高和/或排放降低还能够全局地找到输出值的优化的组时，可以实现电厂设备的改善的运行。这点例如可以利用蒙特卡洛方法进行，该方法选择基于随机的输出值并且比较其函数值并且必要时在下一个步骤中在最佳的输出值组的范围中检查另外多个随机选择的输出值。然而这样的方法相对费时并且计算量大并且由此计算技术上的开销相对大。因此，原则上应该保留相对更快的梯度方法，但是要按照一种混合结构的方式通过基于随机的系统进行扩展，使得也可以找到输出值的全局最优。通过如下可以实现这点，在梯度方法期间附加地引入借助随机发生器确定的一组输出值和其对应的目标函数函数值，并且在比较该组输出值和其各个函数值的情况下讨论输出值的该随机的组。

通过组合基于梯度的方法与随机模型，一方面保证找到对于设备控制的输出值的全局最优，另一方面确保了优化算法相对快速地收敛到合适的输出值。因此，这样构造的算法也适合于电厂过程中的在线优化，即，适合于在电厂设备的进行着的运行期间将输出值匹配到各个优化的运行状态。为此，优选以循环的形式周期地重复执行该方法，其中一个周期的所选组输出值是紧随其后的周期的起始组。由此，还可以进一步改进在电厂的运行期间一次设置的并且找到的输出值的组并且进行对全局最优的连续搜索。