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エネルギー転換は世界的に徐々に導入されており、複合サイクル発電所（CCPP）は島嶼でも柔軟な運用を採用するよう推進されています。 CCPP は、系統への断続的な再生可能電力入力に対応するために、負荷を増減させます。 これらの操作は運用の安定性を損ない、プラントの可用性を危険にさらします。 本土の大規模な送電網と相互接続されていない中小規模の島での発電所の出張は、島全体ではないにせよ、大規模な停止につながります。 ADEX セルフチューニング AI (人工知能) システムは、プラントのパフォーマンスを最適化しながら運転の安定性を高め、信頼性を損なうことなく柔軟な運転を可能にします。

島嶼送電網は、多くの場合、本土の電力会社と相互接続されていない独立した電力システムであり、送電網の周波数安定性を提供するために、ごく少数、または単一の化石燃料発電所に依存しています。 これらのプラントは、この目的を達成するために、発電量と需要をリアルタイムで照合します。 これを怠ると、システムのサービス品質が悪影響を受け、極端な場合にはグリッド全体が崩壊する可能性があります。 その結果、安定した系統周波数を提供できる発電所が不足しているため、電力供給が危険にさらされています。

この固有の送電網の脆弱性にも関わらず、現在の公共政策は、周波数を安定させる島の発電機の能力にさらに挑戦しています。 エネルギー移行目標は、化石燃料発電所に柔軟な運用を課し、送電網への断続的な再生可能電力入力に対応し、変動する需要にも対応するために負荷を変更することを強制します。 CCPP は、このタスクを実行するために通常選択される最も柔軟で効率的な発電技術であり、実際に使用されていますが、困難や挫折がないわけではありません。 多くの場合、厳しい操縦要件によりプラントが不安定になり、トリップや計画外の停止が発生し、施設の設備に大きな負担がかかります。 柔軟で気候に優しい世代を受け入れることは、伝統的でありながら依然として最優先の業界目標である信頼性を危険にさらします。

諸島の電力システムのオペレーターは、自分たちの状況をよく知っています。 サポートを提供するために本土の電力システムとの相互接続が利用できないため、限られた予算の中で、追加の予備容量によって送電網の信頼性、安定性、回復力を確保しようとしています。 これらの努力にもかかわらず、発電所のトリップやその他の事故は依然としてより急速に送電網に連鎖し、島の電力システムに悪い結果をもたらしています。

この負担により、CCPP 運用は、柔軟性と信頼性という相反する目標をうまくやりくりしながら、成功率は変動します。 島々では、これらの競合する目的から生じる影響はいくら強調してもしすぎることはありません。

発電所では、いくつかのよく知られた繰り返しの問題により、部分的または全体的な計画外の停止が発生する可能性があります。 おそらく最も一般的なトリップの原因はドラムレベルの不安定です。 この記事では、ドラム レベルが不安定になるという繰り返しの問題と、ADEX Drum Level Optimizer がユーザーのためにこれらの問題をどのように解決したかに焦点を当てます。

比例・積分・微分 (PID) コントローラーは 1 世紀以上にわたって使用されてきました。 これらは人間の介入を減らして長期間にわたって業界の変数を設定値付近に維持できるため、1950 年代に多くの重工業で大規模に採用されました。 そうすることで、分散制御システム (DCS) と自動化された産業運用の基礎を築きました。

当時としては画期的なことでしたが、従来の PID アルゴリズムが依然として、CCPP のドラム レベルを含むあらゆる業界のプロセス変数の大部分を制御するために現在も使用されている主要なツールであることには、頭がくらくらします。 PID コントローラーは、制御する変数の設定値付近で発振を引き起こすことがよく知られており、場合によっては共振や動作の不安定性を引き起こし、経験豊富な人間のオペレーターによる手動介入を必要とするため、これは特に興味深いことです。 化石燃料発電所では、人間のオペレーターが重要なプロセス変数を適切に安定化できなかった場合、ユニットがトリップする可能性があります。