(57)【要約】【課題】プラントの性能に対する任意の要因の影響を評価することができる性能評価装置を提供する。【解決手段】性能評価装置は、プラントの性能と一つまたは複数のパラメータとの関係を示す関数に基づいて、前記パラメータの各々が所定の値をとるときの前記性能を示す点を、前記関数が示す多次元曲面に沿って、前記パラメータの少なくとも一つが所定の基準値となるように移動させることによって、当該パラメータが前記基準値となったときの前記性能を算出する性能評価部、を備える。【選択図】図２
2020024119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの性能と一つまたは複数のパラメータとの関係を示す関数に基づいて、前記パラメータの各々が所定の値をとるときの前記性能を示す点を、前記関数が示す多次元曲面に沿って、前記パラメータの少なくとも一つが所定の基準値となるように移動させることによって、当該パラメータが前記基準値となったときの前記性能を算出する性能評価部、
を備える性能評価装置。
【請求項２】
前記性能評価部は、
前記プラントから収集した運転データに含まれる制御できない要因である所与要因パラメータとそれに対応する前記性能を示す点を、前記所与要因パラメータの少なくとも一つが所定の基準値となるように移動させることによって、当該所与要因パラメータの前記基準値に基づいて標準化した前記性能を算出する、
請求項１に記載の性能評価装置。
【請求項３】
前記運転データを取得する運転データ取得部と、
前記運転データに含まれるパラメータについての設定を受け付ける設定受付部と、
前記運転データに含まれる複数の前記パラメータと前記性能との関係を示す関数を生成する関数生成部と、
をさらに備え、
前記設定受付部は、前記運転データに含まれる前記所与要因パラメータの選択を受け付け、第１所与要因パラメータ群を形成し、
前記関数生成部は、前記運転データに含まれる前記性能と前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータとの関係を示す第１関数を生成し、
前記性能評価部は、前記第１関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した第１性能値を算出する、
請求項２に記載の性能評価装置。
【請求項４】
前記設定受付部は、前記第１所与要因パラメータ群のうち、機器の劣化の影響を受けるパラメータの設定を受け付け、当該パラメータを除外して第２所与要因パラメータ群を形成し、
前記関数生成部は、前記運転データに含まれる前記性能と前記第２所与要因パラメータ群の各パラメータとの関係を示す第２関数を生成し、
前記性能評価部は、前記第２関数に基づいて前記第２所与要因パラメータ群の各パラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記第２所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した第２性能値を算出し、
前記性能評価部において、前記第１性能値と前記第２性能値の差分を算出し、前記機器の劣化量をさらに算出する、
請求項３に記載の性能評価装置。
【請求項５】
前記設定受付部は、前記運転データに含まれる制御可能な要因である制御要因パラメータのうち、その影響度を評価する一つまたは複数の保守パラメータの設定を受け付け、
前記関数生成部は、前記第１所与要因パラメータ群に前記保守パラメータを加えた複数のパラメータと前記性能との関係を示す第３関数を生成し、
前記性能評価部は、前記第３関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータに前記保守パラメータを加えた前記複数のパラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記複数のパラメータの影響を除外した第３性能値を算出する、
請求項３または請求項４に記載の性能評価装置。
【請求項６】
前記性能評価部が算出した前記所与要因パラメータの影響を除外した後の性能値を出力する性能出力部、
をさらに備える請求項３から請求項５の何れか１項に記載の性能評価装置。
【請求項７】
前記性能評価部は、前記第１関数に基づいて算出した前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した前記第１性能値と、前記第３関数に基づいて算出した前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響および前記保守パラメータの影響を除外した前記第３性能値との差に基づいて、前記保守パラメータの前記性能に対する影響の大きさを算出する、
請求項５に記載の性能評価装置。
【請求項８】
前記性能評価部は、所定の期間における前記第１関数に基づく前記第１性能値の第１変化量が、当該期間における前記第３関数に基づく前記第３性能値の第２変化量より大きい場合、前記第１変化量から前記第２変化量を減じた値に基づいて、前記保守パラメータの影響度を算出する、
請求項７に記載の性能評価装置。
【請求項９】
前記保守パラメータに対応する改善策と、前記保守パラメータの影響度に基づく前記改善策の効果を出力する効果出力部、
をさらに備える請求項８に記載の性能評価装置。
【請求項１０】
プラントの性能と一つまたは複数のパラメータとの関係を示す関数に基づいて、前記パラメータの各々が所定の値をとるときの前記性能を示す点を、前記関数が示す多次元曲面に沿って、前記パラメータの少なくとも一つが所定の基準値となるように移動させることによって、当該パラメータが前記基準値となったときの前記性能を算出する、
性能評価方法。
【請求項１１】
プラントの状態を示す複数のパラメータと性能の情報を含む運転データを取得するステップと、
前記パラメータに含まれる制御できない要因である所与要因パラメータの選択を受け付け、第１所与要因パラメータ群を形成するステップと、
前記運転データに含まれる前記性能と前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータとの関係を示す第１関数を生成するステップと、
前記第１関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した第１性能値を算出するステップと、
を有する性能評価方法。
【請求項１２】
前記運転データに含まれる制御可能な要因である制御要因パラメータのうち、その影響度を評価する一つまたは複数の保守パラメータの設定を受け付けるステップと、
前記第１所与要因パラメータ群に前記保守パラメータを加えた複数のパラメータと前記性能との関係を示す第３関数を生成するステップと、
前記第３関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群に前記保守パラメータを加えた前記複数のパラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記複数のパラメータの影響を除外した第３性能値を算出するステップと、
をさらに有する請求項１１に記載の性能評価方法。
【請求項１３】
請求項１２の性能評価方法によって算出した影響度とともに前記保守パラメータの前記性能に対する影響を改善する改善策の情報を出力する、
性能影響度出力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントの性能評価を行う場合、プラントの運転環境が性能に与える影響を考慮する必要がある。例えば、同じプラントの現在と半年前の運転効率を比較する場合、気温、湿度などを同じ条件にして比較することが望ましい。
【０００３】
特許文献１には、発電効率等のガスタービンの性能の変化を、２つの時刻における吸気温度、圧縮機出口圧力、ガスタービン出力の変化量と、２つの時刻の時間差（経過時間）を変数とする一次関数でモデル化することや、一次関数に基づいて算出した性能指数から、運転中のガスタービン出力、吸気温度、圧縮機出口圧力などの影響やノイズなどを除外して、ガスタービンの性能を評価することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８３０８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の１次関数モデルは、経過時間が変数として組み込まれており、運転時間の累積による性能劣化の影響を反映した性能を推定するモデルである。しかし、プラントの性能評価を行う場合、経年劣化を考慮した性能の把握だけでなく、どのような要因が性能に影響を与え、その要因を変化させた場合にプラントの性能がどのように変化するかを把握したい場合がある。例えば、ある気温Ａ℃で運転しているプラントが、気温Ｂ℃の環境でどのような性能を示すかを評価したい場合がある。また、例えば、プラントのある部品の性能がメンテナンスによって向上することが分かっている場合、現在のプラントにそのメンテナンスを行うと、プラント全体でどのような性能になるかを知りたい場合がある。特許文献１に記載の１次関数モデルでは、このような性能を推定することができない。
【０００６】
そこで本発明は、上述の課題を解決することのできる性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、性能評価装置は、プラントの性能と一つまたは複数のパラメータとの関係を示す関数に基づいて、前記パラメータの各々が所定の値をとるときの前記性能を示す点を、前記関数が示す多次元曲面に沿って、前記パラメータの少なくとも一つが所定の基準値となるように移動させることによって、当該パラメータが前記基準値となったときの前記性能を算出する性能評価部、を備える。
【０００８】
本発明の一態様によれば、前記性能評価部は、前記プラントから収集した運転データに含まれる制御できない要因である所与要因パラメータとそれに対応する前記性能を示す点を、前記所与要因パラメータの少なくとも一つが所定の基準値となるように移動させることによって、当該所与要因パラメータの前記基準値に基づいて標準化した前記性能を算出する。
【０００９】
本発明の一態様によれば、前記性能評価装置は、前記運転データを取得する運転データ取得部と、前記運転データに含まれるパラメータについての設定を受け付ける設定受付部と、前記運転データに含まれる複数の前記パラメータと前記性能との関係を示す関数を生成する関数生成部と、をさらに備え、前記設定受付部は、前記運転データに含まれる前記所与要因パラメータの選択を受け付け、第１所与要因パラメータ群を形成し、前記関数生成部は、前記運転データに含まれる前記性能と前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータとの関係を示す第１関数を生成し、前記性能評価部は、前記第１関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した第１性能値を算出する。
【００１０】
本発明の一態様によれば、前記設定受付部は、前記第１所与要因パラメータ群のうち、機器の劣化の影響を受けるパラメータの設定を受け付け、当該パラメータを除外して第２所与要因パラメータ群を形成し、前記関数生成部は、前記運転データに含まれる前記性能と前記第２所与要因パラメータ群の各パラメータとの関係を示す第２関数を生成し、前記性能評価部は、前記第２関数に基づいて前記第２所与要因パラメータ群の各パラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記第２所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した第２性能値を算出し、前記性能評価部において、前記第１性能値と前記第２性能値の差分を算出し、前記機器の劣化量をさらに算出する。
【００１１】
本発明の一態様によれば、前記設定受付部は、前記運転データに含まれる制御可能な要因である制御要因パラメータのうち、その影響度を評価する一つまたは複数の保守パラメータの設定を受け付け、前記関数生成部は、前記第１所与要因パラメータ群に前記保守パラメータを加えた複数のパラメータと前記性能との関係を示す第３関数を生成し、前記性能評価部は、前記第３関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群に前記保守パラメータを加えた前記複数のパラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記複数のパラメータの影響を除外した第３性能値を算出する。
【００１２】
本発明の一態様によれば、前記性能評価装置は、前記性能評価部が算出した前記所与要因パラメータの影響を除外した後の性能値を出力する性能出力部をさらに備える。
【００１３】
本発明の一態様によれば、前記性能評価部は、前記第１関数に基づいて算出した前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した前記第１性能値と、前記第３関数に基づいて算出した前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響および前記保守パラメータの影響を除外した前記第３性能値との差に基づいて、前記保守パラメータの前記性能に対する影響の大きさを算出する。
【００１４】
本発明の一態様によれば、前記性能評価部は、所定の期間における前記第１関数に基づく前記性能値の第１変化量が、当該期間における前記第３関数に基づく前記性能値の第２変化量より大きい場合、前記第１変化量から前記第２変化量を減じた値に基づいて、前記保守パラメータの影響度を算出する。
【００１５】
本発明の一態様によれば、前記保守パラメータに対応する改善策と、前記保守パラメータの影響度に基づく前記改善策の効果を出力する効果出力部をさらに備える。
【００１６】
本発明の一態様によれば、性能評価方法は、プラントの性能と一つまたは複数のパラメータとの関係を示す関数に基づいて、前記パラメータの各々が所定の値をとるときの前記性能を示す点を、前記関数が示す多次元曲面に沿って、前記パラメータの少なくとも一つが所定の基準値となるように移動させることによって、当該パラメータが前記基準値となったときの前記性能を算出する。
【００１７】
本発明の一態様によれば、性能評価方法は、プラントの状態を示す複数のパラメータと性能の情報を含む運転データを取得するステップと、前記パラメータに含まれる制御できない要因である所与要因パラメータの選択を受け付け、第１所与要因パラメータ群を形成するステップと、前記運転データに含まれる前記性能と前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータとの関係を示す第１関数を生成するステップと、前記第１関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した第１性能値を算出するステップと、を有する。
【００１８】
本発明の一態様によれば、前記性能評価方法は、前記運転データに含まれる制御可能な要因である制御要因パラメータのうち、その影響度を評価する一つまたは複数の保守パラメータの設定を受け付けるステップと、前記第１所与要因パラメータ群に前記保守パラメータを加えた複数のパラメータと前記性能との関係を示す第３関数を生成するステップと、前記第３関数に基づいて前記第１所与要因パラメータ群に前記保守パラメータを加えた前記複数のパラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより前記複数のパラメータの影響を除外した第３性能値を算出するステップと、をさらに有する。
【００１９】
本発明の一態様によれば、性能影響度出力方法は、上記の性能評価方法によって算出した影響度とともに前記保守パラメータの前記性能に対する影響を改善する改善策の情報を出力する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、プラントの性能に対する任意の要因の影響を評価したり、それらの要因の影響を除外したプラント本来の性能を評価したりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態における性能評価の対象とするプラントの模式図である。
【図２】本発明の一実施形態における性能評価装置のブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態における所与要因の影響を除外する処理の一例を説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態における制御要因の影響度を算出する処理の一例を説明する第１の図である。
【図５】本発明の一実施形態における制御要因の影響度を算出する処理の一例を説明する第２の図である。
【図６】本発明に係る一実施形態における制御要因に関係する性能劣化への改善策と改善効果の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態における性能評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態における性能評価装置の第２のブロック図である。
【図９】本発明の一実施形態における性能評価処理の一例を示す第２のフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施形態における性能評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
＜第一実施形態＞
以下、本発明の一実施形態によるプラントの性能評価方法について図１〜図７を参照して説明する。
図１は、本発明に係る一実施形態における性能評価の対象とするプラントの模式図である。
図１に示すように、本実施形態において性能評価の対象とするプラント１は、例えば、ガスタービン１０と、排熱回収ボイラー２０と、復水器２１と、蒸気タービン２２と、ガスタービン１０および蒸気タービン２２のロータと接続された発電機４０と、これら各機器を制御する制御装置１５と、を備えるガスタービンコンバインドサイクル発電プラントである。
【００２３】
ガスタービン１０は、圧縮機１１と、燃焼器１２と、タービン１３と、を備えている。圧縮機１１が空気を吸入する流れの上流側には、劣化の原因となる空気中の物質を取り込まないようにフィルター１６が設けられ、空気の吸入量を調整するためにＧＴ（ガスタービン）入口案内弁（ＩＧＶ：inlet guide vane）１７が設けられる。燃焼器１２には、燃料供給源１４からの燃料を燃焼器１２に供給する燃料ラインが接続されている。圧縮機１１は外気を圧縮して圧縮空気を生成する。燃焼器１２は、燃料ガスと圧縮機１１が生成した圧縮空気を混合して燃焼させ高温の燃焼ガスを生成する。タービン１３は、燃焼ガスにより回転駆動する。タービン１３の排気口は排熱回収ボイラー２０と接続されている。排熱回収ボイラー２０は、タービン１３から排出される排熱と、復水器２１から供給された水を利用して蒸気を生成し、この蒸気で蒸気タービン２２を回転駆動させる。タービン１３と蒸気タービン２２の回転により、発電機４０が発電する。蒸気タービン２２から排出された蒸気は復水器２１で水に戻され、この水は、排熱回収ボイラー２０へ供給される。
【００２４】
制御装置１５は、プラント１の運転データを取得し、発電機４０の負荷が所望の値となるように、ガスタービン１０および蒸気タービン２２の制御を行う。プラント１の運転データとは、例えば、ガスタービン１０の負荷、気温、湿度などの計測値である。また、運転データには、制御装置１５が、プラント１を制御するために生成した制御値（ＩＧＶ１７の開度指令値など）が含まれる。また、運転データは、計測値や制御値に基づいて演算された値（直接計測できない状態量の推定値や、プラント１の性能など）を含む。
【００２５】
なお、運転データには、気温、湿度などの環境要因や、プラント１の負荷などプラントを運用するユーザ側で制御することができない要因（これらをまとめて所与要因と呼ぶ）と、ユーザ側で制御することができる要因（制御要因または保守要因と呼ぶ）が含まれている。
【００２６】
所与要因とは、例えば、プラント１の負荷、ガスタービン１０の負荷、燃焼器１２に供給される燃料ガスの燃料カロリー、蒸気タービン２２からの蒸気を冷却するために復水器２１へ供給する水の温度（復水器流入水温）、圧縮機１１が吸入する空気の大気圧、温度、湿度等である。後述するように性能評価装置３０は、これらの所与要因がプラント１の性能に与える影響を除外して、プラント１の性能評価を行うことができる。
【００２７】
制御要因とは、例えば、ＧＴ入口圧損、ＧＴ排気圧損、ＧＴ入口案内弁角度、圧縮機効率、燃料ガス温度、ＴＣＡ（turbine cooling air）クーラ（圧縮機１１から抽気してタービン１３に供給する冷却空気を冷却するクーラ）の熱交換率、復水器２１の真空度や復水温度などである。ＧＴ入口圧損は、例えば、フィルター１６の交換により改善が可能である。ＧＴ排気圧損は、排熱回収ボイラー２０の清掃により改善が可能である。ＧＴ入口案内弁角度は、制御装置１５の制御により制御可能である。圧縮機効率は、圧縮機１１の翼の洗浄等により改善が可能である。燃料ガス温度は、制御装置１５の制御により制御可能である。ＴＣＡクーラの熱交換率はＴＣＡクーラの熱交換器の清掃などにより改善が可能である。復水器２１の真空度や復水温度は復水器２１の清掃により改善が可能である。後述するように本実施形態の性能評価装置３０は、これらの制御要因が、プラント１の性能に与える影響度を評価することができる。
【００２８】
図１に示すように制御装置１５と性能評価装置３０とは、ネットワーク（ＮＷ）を介して接続されている。制御装置１５は、所与要因と制御要因とプラント１の性能情報を含む運転データを、ＮＷを介して性能評価装置３０へ送信する。性能評価装置３０は、運転データを取得すると、性能情報から所与要因の影響を除外した機器本来の性能情報を算出する。また、性能評価装置３０は、性能情報から制御要因の影響を除外した性能情報と、除外前の性能情報の差を算出して制御要因のプラント１の性能への影響度を算出する。次に図２を用いて、性能評価装置３０について説明する。
【００２９】
図２は、本発明に係る一実施形態における性能評価装置のブロック図である。
性能評価装置３０は、運転データ取得部３１と、関数生成部３２と、所与要因評価部３３と、制御要因評価部３４と、出力部３５と、記憶部３６と、通信部３７とを備えている。
【００３０】
運転データ取得部３１は、制御装置１５が送信した運転データを取得し、その運転データを記憶部３６に記録する。
関数生成部３２は、運転データを用いて、性能情報と、所与要因および制御要因との関係を示す関数やモデルを生成する。関数生成部３２は、重回帰分析やニューラルネットワークなどの統計的手法により関数を生成する。
【００３１】
（所与要因の影響の除外）
所与要因評価部３３は、運転データに含まれるプラント１の性能情報から、所与要因の影響を除外する。具体的には、所与要因Ｘ１、Ｘ２、・・・、Ｘｎがある値ｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎをとるときに性能値Ｙ１の値がｙ１だった場合、所与要因評価部３３は、（ｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎ、ｙ１）の関係を示す点を、所与要因Ｘ１〜Ｘｎの各々の値が、所与要因Ｘ１〜Ｘｎの各々について定められた基準値となるように、関数生成部３２が生成した関数が示す多次元曲面に沿って移動させ、移動後の点における性能値Ｙ１の値を算出する。これにより、例えば、運転データに含まれる様々な所与要因の条件下で達成された複数の性能情報の値が、基準となる１つの条件下における性能情報に揃えられ、所与要因の差を気にすることなく比較可能となる。換言すれば、複数の性能情報から、所与要因の影響が除外され、標準化された性能情報を得ることができる。ここで、図３を用いて上記の標準化処理の一例について説明する。
【００３２】
図３は、本発明に係る一実施形態における所与要因の影響を除外する処理の一例を説明する図である。
図３に性能情報の一例としてプラント１の効率、所与要因の一例として圧縮機１１が吸入する空気の温度（気温）を取り上げ、これらの関係を示す。説明の便宜のため、性能情報と１つの所与要因の関係を例に説明を行うが、所与要因パラメータの種類は複数あってよい。なお、効率は、プラント１の出力を燃焼器１２への燃料の投入量（燃料流量）および燃料カロリーで除算することで演算することができる。
【００３３】
図３（ａ）は、効率（縦軸）と温度（横軸）の関係を示すグラフである。図中、四角印の点は、異なる時点に取得された運転データに含まれる気温と、運転データに含まれる燃料の流量および燃料カロリーおよびプラント１の出力を用いて演算により求めた効率との関係をプロットしたものである。曲線Ｌ１は、関数生成部３２が、四角印の点から単回帰分析などにより生成した関数を示す。なお、所与要因が複数存在する場合には、重回帰分析により関数を生成することができる。一般にプラント１は、気温が低い程、高効率の運転が可能となり、気温が上昇すると効率が低下する。曲線Ｌ１は、このような気温とプラント１の効率の関係を含んでおり、プラント１単体の性能を必ずしも示していない。例えば、点Ｐ１と点Ｐ３を比較すると、点Ｐ１の時点の方が、効率が高い。しかし、点Ｐ１の時点のプラント１の性能が、点Ｐ３の時点のプラント１の性能よりも高いとは限らない。例えば、点Ｐ１の時点のプラント１の性能は点Ｐ３時点の性能に比べ劣化しているが、運転環境が良い（気温が低い）ために点Ｐ１の効率が高くなっている可能性がある。そこで、所与要因評価部３３は、所与要因（気温）の影響を除外する標準化処理を行う。例えば、気温Ｔ１を基準値として、様々な気温下で達成された効率を、気温Ｔ１の下での効率に換算することにより標準化を行う。この場合、所与要因評価部３３は、全ての四角印の点のそれぞれを、各点に対応する気温の値がＴ１となるように、曲線Ｌ１に沿って移動させる。例えば、点Ｐ１の場合、破線矢印のように点Ｐ１を移動させる。その結果、点Ｐ１は星印の点Ｐ１´へ移動する。点Ｐ１´における効率の値が、標準化後の（気温Ｔ１下での）効率である。点Ｐ２、点Ｐ３の場合も同様に、各点から曲線Ｌ１に沿って伸びる破線矢印に従って、それぞれ星印の点Ｐ２´、点Ｐ３´まで移動させる。移動後の点Ｐ２´における効率の値が、点Ｐ２時点における標準化後の効率である。移動後の点Ｐ３´における効率の値が、点Ｐ３時点における標準化後の効率である。このように同じ気温下での効率に揃えることで、気温の影響を受けずに効率の比較が可能になる。
【００３４】
図３（ｂ）は、効率（縦軸）とその効率が得られた時間（横軸）の関係を示すグラフである。図３（ｂ）のグラフは、上記処理により得られた標準化後の各時点における効率の値を、その効率を達成した時間と効率の関係を示すグラフ上にプロットしなおしたものである。曲線Ｌ２は、関数生成部３２が、星印の点から回帰分析などにより生成した近似曲線である。曲線Ｌ２は、時間の経過に従って効率が徐々に低下していることを示している。例えば、点Ｐ１´〜Ｐ３´が、この順番で１か月ごとに得られた運転データに基づく点であるとすると、時間の経過とともに点Ｐ１´〜Ｐ３´の順で性能が劣化していることが分かる。つまり、曲線Ｌ２は、この間の気温の変動に関係なくプラント１の性能が、時間の経過とともに劣化していることを示している。
このように所与要因の影響を除外することによって、環境要因などに影響されないプラント１自体の性能の評価が可能になる。例えば、図３（ｂ）に示すように性能情報の経時的な変化を算出することで、プラント１自体の性能の経年変化をとらえることが可能になる。
【００３５】
また、基準となる所与要因の値を、性能評価をしたい条件にすることで、所望の条件下での性能を推定することができる。例えば、年間の気温が５℃〜３５℃の環境で運転しているプラントの運転データが蓄積されている場合、同じ種類のプラントを、年間を通じて気温が２５℃〜３０℃の地域で新たに導入する場合など、上記の処理によって、５℃〜３５℃の環境で達成された性能情報を、２５℃〜３０℃における所定の基準値における性能情報に標準化することで、当該地域でのプラントの性能を推定することができる。
【００３６】
（制御要因の影響度）
制御要因評価部３４は、制御要因の影響度を算出する。図４を用いて制御要因の影響度の算出処理について説明する。
図４は、本発明に係る一実施形態における制御要因の影響度を算出する処理の一例を説明する第１の図である。
図４（ａ）に所与要因の影響を除外した後の性能情報を時系列に沿ってプロットしたグラフを示す。これは図３（ｂ）の曲線Ｌ２と同じグラフである。
【００３７】
まず、関数生成部３２が、一つまたは複数の制御要因と図３で説明した工程で除外したパラメータを含む所与要因と性能情報との関係を示す関数を重回帰分析などの手法により生成する。上記の説明の通り、所与要因評価部３３は、重回帰分析の結果から所与要因の影響を除外する標準化処理を行う。また、制御要因評価部３４が、制御要因の影響を除外する処理を行う。説明の便宜のため、図４（ｂ）に重回帰分析した結果得られた多次元曲面から、ＧＴ入口圧損（制御要因）と効率の関係を抽出したグラフを示す（曲線Ｌ３）。制御要因評価部３４は、この関数（曲線Ｌ３）に基づいて、所与要因評価部３３と同様にして、制御要因と性能情報の関係で表される点Ｑ１〜Ｑ３を、制御要因パラメータの値が基準値（Ｐｒ１）となるまで、関数の曲面（曲線Ｌ３）に沿って移動させて制御要因について標準化する処理を行う。点Ｑ１´〜Ｑ３´における効率が標準化後の値、つまり、ＧＴ入口圧損の値がＰｒ１だとした場合の効率である。ＧＴ入口圧損が大きいと効率も低下する。例えば点Ｑ３の効率は、点Ｑ１が示す効率に比べて、より大きなＧＴ入口圧損による性能低下を含んだ効率である。ＧＴ入口圧損について設定された所定の基準値Ｐｒ１に標準化することで、点Ｑ１〜Ｑ３が示す効率から、ＧＴ入口圧損の影響を除外した点Ｑ１´〜Ｑ３´を算出することができる。
【００３８】
次に図４（ｃ）に、環境要因および制御要因の影響を除外した性能値を時系列に沿ってプロットしたグラフを示す。曲線Ｌ４は、関数生成部３２が、プロットした点から回帰分析などにより生成した近似曲線である。
次に制御要因評価部３４は、所与要因の影響だけを除外して得られる曲線Ｌ２と所与要因に加え制御要因の影響を除外して得られる曲線Ｌ４の差を比較して、制御要因（例えばＧＴ入口圧損）の影響度を算出する。図４（ｄ）に曲線Ｌ２と曲線Ｌ４を比較したグラフを示す。曲線Ｌ２は、ＧＴ入口圧損の影響を含んでいる。プラント１の運転時間の増加に伴い、フィルター１６の目詰まりなどによりＧＴ入口圧損は増大する。曲線Ｌ２の効率には、ＧＴ入口圧損の増大による低下分が含まれるため、時間Ｔ１における効率と時間Ｔ２における効率を比較すると、曲線Ｌ２における効率の低下は、曲線Ｌ４に比べ大きい。この効率の差は、ＧＴ入口圧損による差である。上記のようにＧＴ入口圧損は制御要因であり、制御可能であるから、例えば、時間Ｔ１の時点でフィルター１６の交換等を行ってＧＴ入口圧損を改善するならば、プラント１の効率を、例えば曲線Ｌ４が示す効率に向上できる可能性がある。制御要因評価部３４は、制御要因の影響除外前における２つの時点（Ｔ１、Ｔ２）の間で生じる性能の変化量と、制御要因の影響除外後における同じ２つの時点の間で生じる性能の変化量とを比較して、その差を算出する。算出された差が、当該制御要因の影響度である。
【００３９】
図５は、本発明に係る一実施形態における制御要因の影響度を算出する処理の一例を説明する第２の図である。
図５に所与要因の影響のみを除外して得られる性能曲線（実線）と所与要因および制御要因（ＧＴ入口圧損）の影響を除外して得られる性能曲線（破線）の一例を示す。この例では、所与要因の影響のみを除外した場合、１月から３月の３か月間でＧＴ効率が０．５％低下している。一方、所与要因および制御要因の影響を除外した場合、１月から３月の３か月間でＧＴ効率が０．２％低下している。これは、仮に３月のＧＴ入口圧損が１月のはじめのＧＴ入口圧損と同じであれば、０．３％効率が改善する可能性があることを意味している。例えば、３か月前にフィルター１６を交換することにより、この間の性能の向上を見込むことができる。制御要因評価部３４は、０．５と０．２の差を計算し、０．３をＧＴ入口圧損の影響度とする。また、制御要因評価部３４は、この効率低下に対する改善策がフィルター１６の交換であることを特定し、その改善効果を算出した影響度と同じ値０．３とする。あるいは、制御要因評価部３４は、０．３％に燃料価格などを積算して、この間に節約できるコスト（燃料費）を算出してこのコストを影響度としてもよい。
【００４０】
なお、制御要因ごとに改善策は予め定められている。ＧＴ入口圧損以外の制御要因に対する改善策は、上記した通り、例えば、ＧＴ排気圧損に対する改善策は排熱回収ボイラー２０の清掃であり、圧縮機効率に対する改善策は圧縮機１１の翼の洗浄等である。
【００４１】
制御要因評価部３４は、複数の制御要因のそれぞれに対して上記のような影響度の算出処理、改善策の特定処理を行い、各制御要因の影響度を算出し、改善策と改善策の導入による改善効果の特定を行う。
【００４２】
なお、複数の制御要因の間に強い相関がある場合、制御要因評価部３４は、複数の制御要因を１つのグループとして、このグループ単位で、影響度の算出処理、改善策の特定処理を行ってもよい。複数の制御要因の間に強い相関があるとは、例えば、空気中の粉塵が多く含まれている場合、ＧＴ入口圧損と圧縮機効率との間に、フィルター１６の目詰まりしやすく（ＧＴ入口圧損が上昇する）、圧縮機も汚れやすい（圧縮機効率が低下する）との相関があり、さらに効率の観点から、単にＧＴ入口圧損が上昇した場合や、圧縮機１１の効率が低下した場合よりも、ＧＴ入口圧損の上昇と圧縮機効率の低下が同時に生じた場合に、より大きな影響がＧＴに効率に及ぶような場合のことである。このような相関がある制御要因の組み合わせについては、まず、関数生成部３２が、ＧＴ入口圧損と圧縮機効率の２つのパラメータと性能情報との関係を含む関数を生成する。また、制御要因評価部３４が２つのパラメータについて同時に標準化する処理を行って、ＧＴ入口圧損と圧縮機効率の２つのパラメータの値を基準値に揃えたときの性能情報と標準化前の性能情報の差を算出するようにして制御要因の影響度を評価する。もし、プラントの運転環境の空気が、粉塵を多く含むようであれば、この影響度の値は大きくなる。ユーザは、この評価結果に基づいて、フィルター１６の交換や圧縮機１１の洗浄を計画することができる。なお、フィルター１６の交換や圧縮機１１の洗浄以外に、ＧＴ入口圧損と圧縮機効率が同時に低下するような事態に対する有効な改善策があれば、制御要因評価部３４は、この２つの組合せに特有の改善策を提示してもよい。また、プラントの運転環境の空気が、ＧＴ入口圧損と圧縮機効率の相関関係に強く働きかけるような空気の状態（粉塵を多く含む等）ではない場合、制御要因評価部３４が、この２つの制御要因の組み合わせについて算出する影響度は大きな値とはならない。その場合、ユーザは、他の影響度の大きな改善策の実行を検討する。
【００４３】
（評価結果の出力）
出力部３５は、所与要因の影響を除外した後の性能情報のグラフ（例えば図３（ｂ））を出力する。ユーザは、所与要因の影響を除外した性能曲線を見て、プラント１の機器本来の性能や、性能の変化（劣化の程度など）を把握することができる。また、出力部３５は、図５に例示する所与要因の影響のみを除外したグラフと、所与要因および制御要因の影響を除外したグラフとの対比出力などを行う。
また、出力部３５は、制御要因評価部３４が特定した改善策とその改善効果の一覧を、例えば改善効果が大きいものから順にランキングして表示する。
【００４４】
図６は、本発明に係る一実施形態における制御要因に関係する性能劣化への改善策と改善効果の一例を示す図である。
図６に改善策と改善効果の一覧を示す。図６に示す例では、性能改善効果が高い改善策から順に、ＧＴ入口フィルター（フィルター１６）取替、ＨＲＳＧ（排熱回収ボイラー２０）チューブ清掃等が、それぞれの改善効果とともに左から順に並べて表示されている。ユーザは、この一覧を見て、制御要因に対する手当てによってどの程度プラント１の性能を向上することができるかを把握することができる。なお、改善効果とは、それぞれの影響度に基づく値であって、図５の例であれば、ＧＴ入口圧損の影響度の０．３％をそのままＧＴ入口フィルターの改善効果としても良いし、０．３％に対応するコスト（燃料費）を改善効果としてもよい。
なお、出力部３５は、例えば、改善効果の棒グラフの横に、改善策導入に要するコスト（諸々の費用、導入に係る時間、導入時の発電停止による損失など）を併せて表示するようにしてもよい。ユーザは、コストを考慮しながら、より総合的に、改善策の導入を検討することができる。
【００４５】
記憶部３６は、運転データや、関数生成部３２が生成した関数、所与要因の影響を除外した後のグラフ、所与要因および制御要因の影響を除外した後のグラフ、制御要因ごとの影響度、制御要因と改善策の対応表などを記憶する。
【００４６】
通信部３７は、制御装置１５とのデータ通信を行う。通信部３７によって、リアルタイムにプラント１から運転データを取得することができるので、性能評価装置３０は、最新の運転データに基づいて、適宜、現在のプラント１の性能評価を行うことができる。例えば、所与要因の影響を除外したプラント１の性能の変化を日々把握することができる。また、制御要因による性能の劣化をリアルタイムに把握することができるので、適切なタイミングで改善策を導入し、性能の維持を図ることができる。
【００４７】
図７は、本発明の一実施形態における性能評価処理の一例を示すフローチャートである。図７を用いて性能評価処理の流れについて説明する。
まず、運転データ取得部３１が、通信部３７を介して、制御装置１５から運転データを取得する（ステップＳ１１）。運転データには、プラント１の負荷、気温などの所与要因のパラメータと、ＧＴ入口圧損などの制御要因のパラメータと、ガスタービン１０の効率などのプラント１に関する性能情報が含まれている。なお、性能情報については、性能情報の演算に必要な運転データを取得して性能評価装置３０側で演算して求めてもよい。運転データ取得部３１は、取得した運転データを記憶部３６に記録する。
【００４８】
次に関数生成部３２が、関数を生成する（ステップＳ１２）。関数生成部３２は、記憶部３６から、同じ時点における複数の所与要因、複数の制御要因、１つの性能情報をセットとする運転データを多数セット読み出して、これらの関係を示す関数を生成する。関数の生成には、重回帰分析やニューラルネットワーク等の手法を用いることができる。関数生成部３２は、生成した関数を記憶部３６に記録する。
【００４９】
次に所与要因評価部３３が、重回帰分析等により求めた関数を用いて、性能情報から所与要因の影響を除外する（ステップＳ１３）。具体的には、図３を用いて説明したように、所与要因評価部３３は、プラント１の負荷、ガスタービン１０の負荷、燃料カロリー、復水器流入水温、大気圧、気温、湿度等の所与要因パラメータのうちの任意のパラメータについて標準化する処理を行って、所与要因パラメータの値の違いが性能情報に与える影響を除外する。所与要因評価部３３は、標準化した各所与要因の値と、制御要因の値と、標準化後の性能情報とを対応付けて記憶部３６に記録する。
【００５０】
出力部３５は、所与要因の影響を除外した、機器本来の性能情報を表示する（ステップＳ１４）。出力部３５は、記憶部３６から所与要因の影響を除外した後の性能情報を取得し、例えば、図３（ｂ）で例示したグラフを表示し可視化する。これにより、ユーザは、プラント１の機器本来の性能、劣化度などを把握することができる。例えば、機器の一部が損傷しているような場合に、その損傷による性能の変化が所与要因の変動などにより確認しにくいような状況でも、所与要因の影響を除外した後の性能情報の表示を行うことにより、性能の変化を的確に検出することができる。
【００５１】
次に重回帰分析等により求めた関数を用いて、性能情報から各所与要因と制御要因の影響を除外する処理を行う（ステップＳ１５）。具体的には、図３、図４を用いて説明したように、所与要因評価部３３が、所与要因パラメータのそれぞれについて標準化する処理を行う。また、制御要因評価部３４が、制御要因のうちの１つについて、当該制御要因パラメータについて標準化する処理を行う。制御要因評価部３４は、例えば、ＧＴ入口圧損、ＧＴ排気圧損、ＧＴ入口案内弁角度、圧縮機効率、燃料ガス温度、ＴＣＡクーラ熱交換率、復水器真空度の各々について、個別に標準化処理を行う。制御要因評価部３４は、各々の制御要因ごとに、当該制御要因と所与要因の性能情報に対する影響を除外した性能情報を、標準化した各所与要因の値と、標準化した各制御要因の値と、他の制御要因の値とを対応付けて記憶部３６に記録する。
【００５２】
次に制御要因評価部３４は、各制御要因の影響度を算出する（ステップＳ１６）。例えば、制御要因評価部３４は、ＧＴ入口圧損の影響度を算出する場合、ステップＳ１５にて算出した所与要因による影響とＧＴ入口圧損の性能に対する影響を除外した性能情報（性能Ａ）と、ステップＳ１３で算出した所与要因の性能に対する影響を除外した性能情報（性能Ｂ）との差を計算して、影響度を算出する。より具体的には、図５を用いて説明したように、制御要因評価部３４は、２つの時点における性能Ａの変化量と性能Ｂの変化量の差を計算する。制御要因評価部３４は、ＧＴ入口圧損だけでなく、ＧＴ排気圧損、ＧＴ入口案内弁角度、圧縮機効率などの他の制御要因についてもそれぞれ影響度を算出する。制御要因評価部３４は、算出した影響度を制御要因別に記憶部３６に記録する。なお、もし制御要因と性能劣化に関係がある場合、その制御要因の影響度はより大きな値となり（例えば、制御要因の影響除外後の性能情報の経時的変化が除外前の性能情報の経時的変化よりもより小さくなる）、性能劣化に影響がない場合には、影響度は小さな値となる。
【００５３】
次に出力部３５が、改善策を表示する（ステップＳ１７）。具体的には、出力部３５は、図６に例示したような改善策を影響度順（改善効果順）にランキングしたグラフを表示する。これによりユーザは、どの制御要因が性能に影響するか、その影響の程度がどの程度かを把握することができる。
【００５４】
＜第二実施形態＞
以下、本発明の第二実施形態による性能評価装置について図８〜図１０、図５、図６を参照して説明する。
図８は、本発明に係る一実施形態における性能評価装置の第２のブロック図である。
第二実施形態に係る構成のうち、第一実施形態に係る性能評価装置３０を構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それらの説明を省略する。
性能評価装置３０ａは、運転データ取得部３１と、関数生成部３２と、所与要因評価部３３ａと、制御要因評価部３４ａと、出力部３５と、記憶部３６と、通信部３７と、設定受付部３８ａとを備えている。
【００５５】
設定受付部３８ａは、性能評価に関係するパラメータの設定を受け付ける。例えば、設定受付部３８ａは、性能への影響を除外したい所与要因のパラメータ（第１所与要因パラメータ群）の設定を受け付ける。また、設定受付部３８ａは、第１所与要因パラメータ群のうち、プラント１を構成する機器の劣化の影響を受けるパラメータの設定を受け付ける。また、設定受付部３８ａは、性能への影響を把握したい制御要因のパラメータ（保守パラメータ）の設定を受け付ける。
【００５６】
関数生成部３２は、運転データに含まれるプラント１の性能と、運転データに含まれる所与要因との関係を示す関数を生成する。例えば、関数生成部３２は、第１所与要因パラメータ群の各パラメータと性能との関係を示す第１関数を生成する。また、関数生成部３２は、第１所与要因パラメータ群から機器の劣化の影響を受けるパラメータを除いた第２所与要因パラメータ群の各パラメータとプラント１の性能との関係を示す第２関数を生成する。また、関数生成部３２は、第１所与要因パラメータ群に保守パラメータを加えた複数のパラメータとプラント１の性能との関係を示す第３関数を生成する。
【００５７】
所与要因評価部３３ａは、関数生成部３２が生成した性能と第１所与要因パラメータ群の各パラメータの関係を示す第１関数に基づいて、第一実施形態と同様にして、各パラメータの値をそれぞれについて定められた基準値とすることにより、各パラメータの影響を除外したプラント１の性能を算出する。同様に、所与要因評価部３３ａは、第２関数に基づいて、第２所与要因パラメータ群の各パラメータの値をそれぞれの基準値とすることにより、各パラメータの影響を除外したプラント１の性能を算出する。
【００５８】
制御要因評価部３４ａは、関数生成部３２が第１所与要因パラメータ群に保守パラメータを追加して生成した第３関数に基づいて、第一実施形態と同様にして、第１所与要因パラメータ群および追加した保守パラメータの値をそれぞれについて定められた基準値とすることにより、第１所与要因パラメータ群の各パラメータおよび保守パラメータの影響を除外したプラント１の性能を算出する。また、制御要因評価部３４ａは、第１所与要因パラメータ群の各パラメータおよび保守パラメータの影響を除外したプラント１の性能と、第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外したプラント１の性能との差に基づいて、保守パラメータの影響度を算出する。
【００５９】
次に図９を用いて第二実施形態における性能評価処理について説明する。
図９は、本発明の一実施形態における性能評価処理の一例を示す第２のフローチャートである。図７と同様の処理については簡単に説明する。
まず、運転データ取得部３１が、通信部３７を介して、制御装置１５から時系列の運転データを取得する（ステップＳ２１）。運転データには、プラント１の負荷、気温、フィルター１６差圧（フィルター１６の前後での圧力差）などの所与要因のパラメータと、ＧＴ入口圧損などの制御要因のパラメータと、プラント１の効率などのプラント１に関する性能情報が所定期間分（例えば、３か月分）含まれている。
【００６０】
次にユーザが、任意の所与要因を選択して（ステップＳ２２）、性能評価装置３０ａに入力する。また、ユーザは、選択した所与要因の中から、調べたいプラント１の性能の劣化に影響のある機器に関する所与要因を特定し、特定した所与要因を性能評価装置３０ａに入力する。例えば、ユーザは、任意の所与要因として「負荷」、「大気圧」、「気温」、「湿度」、「フィルター１６差圧」を選択して入力し、これらのうち性能の劣化に影響のある機器に関するパラメータとして「フィルター１６差圧」を特定して性能評価装置３０ａに入力する。なお、性能の劣化に影響のある機器に関する所与要因とは、当該機器（フィルター１６）の劣化の影響を受けるパラメータでもある。設定受付部３８ａは、ユーザが入力した所与要因の各パラメータを取得する。設定受付部３８ａは、ユーザが選択した任意の所与要因を、第１所与要因パラメータ群として形成する。
【００６１】
次に所与要因評価部３３ａが、関数生成部３２にステップＳ２２で選択した所与要因と性能との関係を示す関数を生成するように指示する。関数生成部３２は、第１所与要因パラメータ群の各パラメータ（上記例では「負荷」、「大気圧」、「気温」、「湿度」、「フィルター１６差圧」）と性能（例えば、「効率」）とを運転データから抽出する。関数生成部３２は、抽出したデータに基づいて、第１所与要因パラメータ群の各パラメータと性能との関係を示す関数（第１関数）を生成する（ステップＳ２３１）。例えば、関数生成部３２は、目的変数を「効率」、説明変数を「負荷」、「大気圧」、「気温」、「湿度」、「フィルター１６差圧」として、重回帰分析を行って第１関数ｆ１を算出する。
【００６２】
次に、所与要因評価部３３ａは、ステップＳ２２で選択した第１所与要因パラメータ群の各パラメータについて標準化処理を行って、各所与要因の影響を除外する（ステップＳ２４１）。例えば、プラント１の効率が、負荷に応じて大きく変動する場合（例えば、定格負荷で運転する場合は性能が良く、部分負荷で運転する場合は性能が低下する等）、第１関数ｆ１が示す３か月分の性能（例えば、プラント１の出力を燃料カロリーと燃料流量で除算して得られるプラント１の効率）は、この負荷の変動の影響を受けるため、負荷変動の影響を除外しなければ、プラント１の本来の性能が把握できない。そこで、所与要因評価部３３ａは、第１関数ｆ１のパラメータ「負荷」について、例えば、３か月間の負荷の平均値などを基準値とする標準化処理を行う。同様に第１所与要因パラメータ群の他のパラメータについても標準化処理を行うことにより、第１所与要因パラメータ群に含まれる全てのパラメータについての影響を除外したときの第１所与要因パラメータ群の各パラメータとプラント１の性能を示すモデル（Ｍｏｄｅｌ１）を算出する（ステップＳ２５１）。Ｍｏｄｅｌ１は、標準化処理後の第１所与要因パラメータ群の各パラメータと性能を含む。
【００６３】
性能評価装置３０ａは、ステップＳ２３１〜ステップＳ２５１の処理とは別に、以下のステップＳ２２２〜ステップＳ２５２の処理を実行する。
つまり、設定受付部３８ａは、ステップＳ２２でユーザが選択した所与要因のうち性能への影響を調べたい機器（劣化を調べたい機器）に関する要因を除く（ステップＳ２２２）。上記例であれば、設定受付部３８ａは、「負荷」、「大気圧」、「気温」、「湿度」、「フィルター１６差圧」から「フィルター１６差圧」を除く。設定受付部３８ａは、第１所与要因パラメータ群から機器に関するパラメータを除いたパラメータ群を、第２所与要因パラメータ群として形成する。
【００６４】
次に所与要因評価部３３ａが、関数生成部３２にステップＳ２２２で選択した所与要因（第２所与要因パラメータ群）と性能との関係を示す関数を生成するように指示する。関数生成部３２は、第２所与要因パラメータ群の各パラメータ（上記例では「負荷」、「大気圧」、「気温」、「湿度」）と性能（例えば、「効率」）とを運転データから抽出する。関数生成部３２は、抽出したデータに基づいて、第２所与要因パラメータ群の各パラメータと性能との関係を示す関数（第２関数）を生成する（ステップＳ２３２）。例えば、関数生成部３２は、目的変数を「効率」、説明変数を「負荷」、「大気圧」、「気温」、「湿度」として、重回帰分析を行って第２関数ｆ２を算出する。
【００６５】
次に、所与要因評価部３３ａは、第２所与要因パラメータ群の各パラメータの値について標準化処理を行うことにより、各所与要因の影響を除外する（ステップＳ２４２）。なお、ステップＳ２４２では、各パラメータに対して、ステップＳ２４１と同じ値の基準値を用いて標準化処理を行う。次に所与要因評価部３３ａは、第２所与要因パラメータ群に含まれる全てのパラメータについての影響を除外したときの第２所与要因パラメータ群の各パラメータと性能を含むモデル（Ｍｏｄｅｌ２）を算出する（ステップＳ２５２）。
【００６６】
次に所与要因評価部３３ａは、Ｍｏｄｅｌ１とＭｏｄｅｌ２の差分から、機器に関する要因の性能への影響（劣化量）を特定する（ステップＳ２６）。上記のようにＭｏｄｅｌ１は「フィルター１６差圧」を含む第１所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した効率を含み、Ｍｏｄｅｌ２は「フィルター１６差圧」を除く第２所与要因パラメータ群の各パラメータの影響を除外した効率を含む。従って、所与要因評価部３３ａは、Ｍｏｄｅｌ１が示す効率とＭｏｄｅｌ２が示す効率との差分を算出して、この差分を機器に関する要因（「フィルター１６差圧」）が性能に与える影響として特定する。性能への影響を特定すると、次に所与要因評価部３３ａは、特定した性能への影響（劣化量）を、所定の閾値と比較する（ステップＳ２７）。劣化量が閾値内の場合、本フローチャートの処理を終了する。
【００６７】
劣化量が閾値外の場合、制御要因評価部３４ａは、劣化量が閾値外となった所与要因のパラメータに関係する機器を特定し、当該機器に関連する制御要因とステップＳ２２で選択した所与要因を選択する（ステップＳ２８）。上記例では、劣化量が閾値外となった所与要因のパラメータ（「フィルター１６差圧」）に関係する機器は「フィルター１６」であり、機器に関連する制御要因は「ＧＴ入口圧損」である。性能の劣化に影響のある所与要因と、機器と、機器に関連する制御要因の対応関係は予め定められている。
【００６８】
次に制御要因評価部３４ａは、関数生成部３２にステップＳ２８で選択した制御要因（保守パラメータ）および所与要因（第１所与要因パラメータ群の各パラメータ）と性能の関数を生成するように指示する。関数生成部３２は、「ＧＴ入口圧損」のパラメータを、ステップＳ２２で選択した第１所与要因パラメータ群に追加して、追加後の複数のパラメータとプラント１の性能との関係を示す関数（第３関数）を生成する（ステップＳ２９）。例えば、関数生成部３２は、目的変数を「効率」、説明変数を「負荷」、「大気圧」、「気温」、「湿度」、「フィルター１６差圧」、「ＧＴ入口圧損」として、重回帰分析を行って第３関数ｆ３を算出する。
【００６９】
次に制御要因評価部３４ａは、第１所与要因パラメータ群の各パラメータに加え、保守パラメータの値のそれぞれを所定の基準値にすることにより、各パラメータの影響を除外する。例えば、プラント１の性能が「ＧＴ入口圧損」に応じて変動する場合、プラント１の３か月間の性能は、ＧＴ入口圧損の増大（プラント１の運転時間の増加に伴いフィルター１６に詰まり等が生じ、徐々に圧損が大きくなる）の影響を受ける。例えば、第１関数ｆ１によって算出される性能値は、ＧＴ入口圧損の増大によるプラント１の性能低下の影響を含んでいる。そこで、ＧＴ入口圧損の性能に対する影響度を把握するため、ＧＴ入口圧損をパラメータに含んだ第３関数ｆ３において、制御要因評価部３４ａは、第１所与要因パラメータ群に含まれる全てのパラメータおよび保守パラメータについての影響を除外したときの各パラメータと性能を含むモデル（Ｍｏｄｅｌ３）を算出する（ステップＳ３０）。なお、ステップＳ３０では、第１所与要因パラメータ群の各パラメータに対して、ステップＳ２４１と同じ値の基準値を用いて標準化処理を行う。
【００７０】
次に、制御要因評価部３４ａは、機器の改善効果を特定する（ステップＳ３１）。例えば、制御要因評価部３４ａは、制御要因（保守パラメータ）の影響度を算出し、影響度に基づいて改善効果を特定する。制御要因評価部３４ａは、Ｍｏｄｅｌ１とＭｏｄｅｌ３の差分を、影響度として算出してもよい。また、例えば、制御要因評価部３４ａは、所定期間（１月から３月の３か月間）における第１関数ｆ１に基づいて第１所与要因パラメータ群の各パラメータについて標準化処理を行って算出した第１性能値（性能Ｂ：例えば、図５の実線のグラフＬ５）の変化量と、第３関数ｆ３に基づいて第１所与要因パラメータ群および保守パラメータについて標準化処理を行って算出した第３性能値（性能Ａ：例えば、図５の破線のグラフＬ６）の変化量との差を算出してもよい。なお、機器とは、ステップＳ２２で入力された「性能の劣化に影響のある機器に関する所与要因」に対応する機器である。
【００７１】
図５の例では、上述のようにグラフＬ５が示す効率の低下（０．５％）は、この間のＧＴ入口圧損の変動の影響を含んだものであり、グラフＬ６が示す効率の低下（０．２％）は、この間のＧＴ入口圧損の変動の影響を除外したものである。グラフＬ５とグラフＬ６の性能低下の差（０．３％）は、ＧＴ入口圧損の影響分である。この結果は、例えば、１月のＧＴ入口圧損よりも３月のＧＴ入口圧損が大きく、プラント１の出力効率は、ＧＴ入口圧損の影響によって１月よりも３月の方が大きく低下していることを示していると考えられる。また、ＧＴ入口圧損は制御要因であるから、必要なメンテナンス（フィルター１６の交換）を行ってＧＴ入口圧損を改善すれば、この間の効率の劣化をグラフＬ６が示す程度の低下に抑えられる可能性がある。制御要因評価部３４ａは、０．５と０．２の差を計算し、０．３をＧＴ入口圧損の影響度とする。また、制御要因評価部３４ａは、この効率低下に対する改善策がフィルター１６の交換であることを特定し、その改善効果を算出した影響度と同じ値０．３であると特定する。あるいは、制御要因評価部３４ａは、０．３％に燃料価格などを積算して、この間に節約できるコスト（燃料費）を算出してこのコストを影響度や改善効果として特定してもよい。
【００７２】
次に出力部３５が、改善策を表示する（ステップＳ３２）。具体的には、出力部３５は、図６に例示したような改善策を影響度順（改善効果順）にランキングしたグラフを表示する。これによりユーザは、どの制御要因が性能に影響するか、その影響の程度がどの程度かを把握することができる。また、通信部３７を通じてプラント１から最新の運転データを随時取得し、ステップＳ２１〜ステップＳ３２の処理を行うことで、現在のプラントに必要な保守作業を把握することができる。
【００７３】
なお、ステップＳ２２にて、ユーザが性能への影響を調べたい他の所与要因を特定し、同様の処理を繰り返すことにより、他の制御要因についても改善効果を算出することができる。例えば、制御要因評価部３４ａは、ＧＴ排気圧損、ＧＴ入口案内弁角度、圧縮機効率などのＧＴ入口圧損以外の他の保守パラメータについても同様に、２つの時点（例えば１月と３月）における第１性能値（性能Ｂ）の変化量と第３性能値（性能Ａ）の変化量の差を計算する。制御要因評価部３４ａは、算出した影響度を制御要因別に記憶部３６に記録する。上記例のように、もし制御要因と性能の劣化に関係がある場合、その制御要因の影響を除外した後の性能の経時的変化（第２変化量）は、除外前の性能の経時的変化（第１変化量）よりも小さくなる。
【００７４】
また、ステップＳ２８にて、プラント１の性能への影響度の相関が強い制御要因のグループが存在する場合、そのグループ単位で説明変数に追加して、ステップＳ２８以降の処理を行ってもよい。例えば、ＧＴ入口圧損と圧縮機効率の相関が強い場合、第１所与要因パラメータ群に加えてＧＴ入口圧損と圧縮機効率を追加して重回帰分析を行う。そして、第１所与要因パラメータ群に加え、保守パラメータ「ＧＴ入口圧損」および「圧縮機効率」についても標準化処理を行って、「ＧＴ入口圧損」および「圧縮機効率」の影響度を算出する。
【００７５】
なお、所与要因、制御要因は、上記例示したものに限定されない。例えば、性能への寄与が未知である制御要因について、影響度を算出する処理を行うことで、どのような制御要因パラメータが性能に寄与するかを発見する目的にも活用することができる。また、制御要因に限らず、所与要因についても、その所与要因の性能への影響を除外する前と後の性能情報を比較することで、その所与要因がどの程度、性能に影響するかを確認することができる。
【００７６】
例えば、関数生成部３２が、「大気圧」、「湿度」、「負荷」と「効率」との関係を示す関数ｆ４を生成する。次に所与要因評価部３３ａが、「負荷」の値をそれぞれの基準値にしたときの効率（性能Ｂ）を算出する。次に関数生成部３２が、所与要因のパラメータ「気温」を追加し、「大気圧」、「湿度」、「負荷」、「気温」と「効率」との関係を示す関数ｆ４´を生成する。次に所与要因評価部３３ａが、「負荷」および「気温」の値をそれぞれの基準値にしたときの効率（性能Ａ）を算出する。所与要因評価部３３ａが、３か月間における性能Ａの変化量と、性能Ｂの変化量との差を算出することにより、所与要因「気温」が性能に与える影響度を算出することができる。
【００７７】
また、上記処理では、所与要因の影響を除外した後の性能情報について、さらに制御容認の影響度を調べる処理とした。このような処理方法であれば、所与要因の影響が排除された、より純粋な制御要因の影響度および改善策による改善効果を算出することができる。例えば、負荷の変動などの外乱があったとしても外乱の影響を低減した状態で制御要因の影響度を算出することができる。これにより、改善策を講じた場合の費用対効果を正確に把握することができる。
【００７８】
しかし、制御情報の影響度を算出する処理はこれに限定されない。例えば、夏に収集した運転データと冬に収集した運転データのそれぞれについて、所与要因の影響を除外せずに、制御要因の影響度を算出し、それらを比較することで、気温が高い環境（夏）で有効な（影響度が大きい）制御要因と、気温が低い環境（冬）で有効な制御要因とを区別することができる。また、例えば、フィルター１６は、湿度が高いと目詰まりが早くなる。湿度が高い時期の運転データに基づいて、ＧＴ入口圧損の影響度を算出することで、フィルター１６の交換タイミングなどを計画することができる。
【００７９】
また、出力部３５は、所与要因と同様に制御要因についても、影響を除外した後のグラフ（例えば、図５のグラフＬ６）を出力してもよい。これにより、ユーザは、制御要因の影響を除外した後の性能の変化などを確認することができる。また、例えば、ＧＴ入口圧損が高い環境にプラントを導入するような場合、性能データを、ＧＴ入口圧損が高い基準値に標準化することで、導入後の性能を推定することができる。
【００８０】
従来、プラントの性能を評価する場合、環境要因の影響を算出する理論に基づく補正式などを作成して、この補正式によって環境要因の影響などを除外することが一般的である。このような評価処理の場合、気温、湿度などの要因ごとに補正式が必要となったり、プラントごとにその環境に合わせた補正式にカスタマイズする必要があったりするために処理コストが大きくなることが多い。これに対し、第一実施形態、第二実施形態の性能評価方法によれば、性能への影響が予測される各種パラメータ（所与要因、制御要因）を含む運転データを取得し、性能へ影響する要因を特定すれば、パラメータごとの補正式の作成を行うことなく、環境要因などの影響を除外したプラントの性能評価が可能となる。また、プラントごとに補正式のカスタマイズなどを行うことなく、汎用的な性能評価が可能である。また、性能への影響が未知な各種パラメータ（所与要因、制御要因）について標準化処理を行うことで、そのパラメータの性能への感度を調べることができる。
【００８１】
図１０は、本発明の一実施形態における性能評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える例えばＰＣ（Personal Computer）やサーバ端末装置である。上述の性能評価装置３０，３０ａは、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶部３６に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。
【００８２】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、入出力インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００８３】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
所与要因評価部３３，３３ａ、制御要因評価部３４，３４ａは、性能評価部の一例である。図５で例示したプラント１の効率の０．５％の低下は第１変化量、０．２％の低下は第２変化量の一例である。出力部３５は、性能出力部および効果出力部の一例である。ＧＴ入口圧損は保守パラメータの一例である。
【符号の説明】
【００８４】
１・・・プラント
１０・・・ガスタービン
１１・・・圧縮機
１２・・・燃焼器
１３・・・タービン
１４・・・燃料供給源
１５・・・制御装置
１６・・・フィルター
１７・・・ＧＴ入口案内弁
２０・・・排熱回収ボイラー
２１・・・復水器
２２・・・蒸気タービン
３０・・・性能評価装置
３１・・・運転データ取得部
３２・・・関数生成部
３３、３３ａ・・・所与要因評価部
３４、３４ａ・・・制御要因評価部
３５・・・出力部
３６・・・記憶部
３７・・・通信部
３８ａ・・・設定受付部
４０・・・発電機
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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