[发明专利]估计整体煤气化联合循环（IGCC）厂中的变量的方法和系统

说明书

关于联邦资助的开发的声明

本发明用政府支持、根据由美国能源部授予的合同号DE-FC26-07NT43094做出。因此，美国政府在本发明中具有某些权利。

相关申请的交叉引用

该申请与同此同时提交并且通过引用而全部合并于此的题为“Model Predictive Control System And Method For Integrated Gasification Combined Cycle Power Generation（整体煤气化联合循环发电的模型预测控制系统和方法）”的美国专利申请号13/053731（律师案号250557-1）有关。

技术领域

本发明一般涉及整体煤气化联合循环（IGCC）发电，并且更特定地涉及用于估计IGCC发电厂中的变量的方法和系统。

背景技术

整体煤气化联合循环（IGCC）技术作为清洁和高效发电的有吸引力的技术而持续发展，例如可从大量含碳物质（例如煤或其他相对低成本的燃料）生成。在IGCC的前端是称为煤气化的工艺，其是将燃料（例如，煤）转变成可燃合成气体（合成气）流的部分氧化工艺。因为污染引起的排放（例如，SO_X、NO_X、汞、微粒，等）可大致上在发生燃烧之前从合成气流去除，IGCC是环境友好的。尽管IGCC技术固有地保持清洁和高效发电的明显可能性，还要利用机会以对于增强的可靠性、可用性、效率和灵活性来改进IGCC发电。

已知用于操作IGCC电厂的本技术趋于基于过分简单的控制程序，如可通过严格且繁琐的操作者指南而传达给操作者，而不必设计成实现任何有意义的优化策略，例如可由于用于监测并且控制IGCC厂的有限的在线信息而引起。例如，IGCC厂的煤气化段可经受相对恶劣的操作环境并且因此有限的在线传感器可用于监测和控制。

还已知基于模型的估计实现可有助于估计厂变量。然而，存在因为在这样的估计实现中可通常未适当地解释建模和/或感测不确定性而可能出现的挑战。

鉴于前面的考虑，制定其中可将厂测量（如可通过传感器套件获得的）与基于模型的估计组合用于估计厂变量的估计策略，可对于建模和/或感测不确定性适当地校正这些厂变量而不增加任何相当大的计算负担并且同时实现相当大的估计准确度，这将是可期望的。

发明内容

一般地，本发明的至少一些方面可由用于估计整体煤气化联合循环（IGCC）发电厂中的变量的系统实现，该系统可包括传感器套件，其耦合来感测指示相应的厂输入变量和厂输出变量的信号。该系统可进一步包括扩展卡尔曼滤波器（EKF），其耦合来接收感测的厂输入变量并且包括厂的动态模型，用于在离散时间处生成多个厂状态估计和对这些状态估计的协方差矩阵。抢先约束处理器可配置成抢先地将状态估计和协方差矩阵约束为无约束违规。测量-校正处理器可配置成基于感测的厂输出变量的处理来校正受约束的状态估计和受约束的协方差矩阵。该测量-校正处理器耦合以用校正的状态估计和校正的协方差矩阵来更新动态模型。更新的动态模型可配置成估计起初未被传感器套件感测的至少一个厂变量的值。

本发明的至少一些额外的方面可由用于估计整体煤气化联合循环（IGCC）发电厂中的变量的方法实现。该方法可包括下面的动作：使传感器套件耦合来感测指示相应的厂输入变量和厂输出变量的信号；向扩展卡尔曼滤波器（EKF）供应感测的厂输入变量，该扩展卡尔曼滤波器包括厂的动态模型，用于在离散时间处生成多个状态估计和对这些状态估计的协方差矩阵；抢先地将状态估计和协方差矩阵约束为无约束违规；基于感测的厂输出变量的处理来校正受约束的状态估计和受约束的协方差矩阵；用校正的状态估计和校正的协方差矩阵来更新动态模型；以及用更新的动态模型来估计起初未被传感器套件感测的至少一个厂变量。

本发明的再另外的方面可由具有计算机可执行指令的非暂时性有形计算机可读介质实现，这些计算机可执行指令在由处理器执行时配置成执行下面的动作：测量来自传感器套件的信号，这些信号指示相应的厂输入变量和厂输出变量；向扩展卡尔曼滤波器供应感测的厂输入变量，该扩展卡尔曼滤波器包括厂的动态模型，用于在离散时间处生成多个状态估计和对这些状态估计的协方差矩阵；抢先地将状态估计和协方差矩阵约束为无约束违规；基于感测的厂输出变量的处理来校正受约束的状态估计和受约束的协方差矩阵；用校正的状态估计和校正的协方差矩阵来更新动态模型；以及用更新的动态模型来估计起初未被传感器套件感测的至少一个厂变量。

附图说明