| 業種 | 電力会社 |
| ソリューション | 燃焼プロセスの最適化モデルの数学的操作 |
| 使用された製品 | nAG Fortran ライブラリ |
| 使用された関数 | 数値演算 |
PowerGen、nAGアルゴリズムを使用し発電プラントの性能を最適化！
日に日に競争の高まる電力供給市場と厳しさの増す環境基準を前に、世界規模の電力供給企業であるPowerGenにとって 発電プラントの性能を最適化することは大きなチャレンジとなってきました。
発電所における最適化に重要な役割を担っているのがPowerGenの電力技術センタ（Nottingham）、ソフトウェア技術グ ループ主任技師のDr Ian Mayesです。 物理学に素養のあるDr Mayesはエンジニアリングプロセスの数学的モデルを開発しており、これらのモデルを性能の 最適化に使用しています。
Dr Mayesは次のようにコメントしています。 「今日の商業的、環境的圧力のもとでは、発電プラントを最適化する上での基準は通常、ボイラ灰中の残留未燃燃料 （炭素）の量を抑制しつつNOxの排出量を最小化するか、NOx排出に制限を設けつつ未燃燃料の量を最小化するかのいず れかになります。」
未燃の炭素とNOxを双方同時に削減することは非常に難しいため、これらの基準に基づき発電プラントの性能を最適化 するのは大きなチャレンジと言えます。
解決策
石炭火力発電プラント内の燃焼プロセスは複雑であり、数多くのパラメータによって性能が左右されます。 これらにはボイラ内における石炭の分布具合、ボイラ内の空気の量と分布の他、ときには石炭試料（いくつかの異なる 炭鉱からのものが混在することがあります）の粒子サイズが含まれます。
しかしこれらのパラメータを調整し最適化を図る際には制約条件も伴います。 例えば発電量を一定に保つためには燃料の流れは維持されなくてはなりません。 この制約を外してしまったらモデルは単にプラントをシャットダウンするでしょう -- NOx排出の削減には絶大な効果 がありますが、これでは電力も収益も生まれません。
稼動範囲を規制することになる蒸気の温度に対しても制約が付きます。 また制御変数の上下限を操作する場合にも制約が存在します。
全体の性能に対し従属変数、独立変数双方が重要な影響を及ぼすという複雑なプロセスを考えるなら、最適化が至難の チャレンジであることは明らかです。 しかし商業的な目標と環境的な目標とをバランスさせるためには避けて通れないチャレンジでもあります。
前進を図る効果的な方法は一つしかありませんでした -- 石炭火力発電プラントのボイラ中における燃焼プロセスの ソフトウェアモデル（すべての可変要素を表現できるもの）を開発することです。
お客様の声
Dr Mayesは次のように説明しています。 「絶えず変化する環境規制と商業的圧力のもとでは、発電用ボイラに対する連続的な最適化が必要です。 伝統的な燃焼テストはスナップショットを提供するに過ぎません。 また実際のプラント上で頻繁にテストを繰り返すことは余りに高くつき、実行できるものではありません。 そこで我々は一定の基準に基づきプロセスの最適化を可能にする数学的モデルを開発しました -- この考え方は種々の 産業システムにも適用できる一般的なものです。 キーとなるのはより良い解を探索するための最適化技術を使用可能にするプロセスモデルが必要であるという点です。」
モデルの開発に際し、PowerGenは彼らの専用アプリケーションにインテグレートできる数学解析ソフトウェアを求めて nAGにコンタクトしました。
Dr Mayesは次のように語っています。 「性能を左右する変数やパラメータが多数あるため、我々のモデルにおいては大量の数値演算が必要となります。 我々は自分たちのアプリケーション用の専用ソフトウェアの開発に専念し、モデル内での数学的データ操作については nAG Fortranライブラリを使用することにしました。 つまるところ、良いものがあるのに自分たちでそれを再開発するのは無意味なことです。 既にあるものをさがし、nAG社が必要なものをすべて持っていることがわかりました。」
「それに留まらず、ドキュメントが充実し、第一級の技術サポートが受けられるnAG社の高信頼ソフトウェアには定評 があります。 実際、少しでも複雑な数学演算操作が必要となった場合には該当するnAGルーチンが存在していないかどうかをチェック するようにしています。」
今日PowerGenは、特定の基準に基づき発電プラントの性能の最適化を可能にするボイラモデリングソフトウェアをnAGア ルゴリズムを組み込む形で開発しました。 規制や商業的圧力が変化した場合には性能最適化のための基準が変わることになり、パラメータの変更が必要となりま す。 重要なのはこのモデルにより、実際の発電プラントに変更を加える前にその影響をチェックできる点にあります。 テストは迅速に、かつコストをかけずに実行できるので、特定の基準に基づき性能を最適化できるパラメータの設定が 可能です。
nAGの利点とPowerGenにもたらされたその寄与についてDr Mayesは次のように語っています。 「nAG製品の使用によって、複雑な数学演算を伴うソフトウェアアプリケーションの開発に要する時間は大幅に削減され ました。 またnAGソフトウェアの操作は快適に感じられます。 nAG社の製品は正確であり信頼性が高く頑健であることがわかりました。」