(57)【要約】      （修正有）【課題】改善したプラント制御システムおよび方法を提供する。【解決手段】システムは、助言システムを含み、助言システムは、第１の工業プラント構成要素内に位置する第１のセンサ、および、第１の工業プラント構成要素の第１の物理モデル１１０に基づいて、工業プラントの総システム損失を導出するように構成された損失計算エンジン１１２を含む。助言システムは、さらに、コスト関数１１６を使用して、総システム損失に基づいてコストを導出するように構成されたコストモデルと、コストに基づいて、助言レポート１０６、制御補正係数、またはこれらの組み合わせを導出するように構成された制御戦略システム１１８とを含み、制御システムが、制御補正係数１０４を用いて、工業プラント内のプロセスを制御するように構成される。【選択図】図３
2014174993.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
助言システムを含むシステムであって、
前記助言システムが、
第１の工業プラント構成要素内に位置する第１のセンサ、および、前記第１の工業プラント構成要素の第１の物理モデルに基づいて、工業プラントの総システム損失を導出するように構成された損失計算エンジンと、
コスト関数を使用して、前記総システム損失に基づいてコストを導出するように構成されたコストモデルと、
前記コストに基づいて、助言レポート、制御補正係数、またはこれらの組み合わせを導出するように構成された制御戦略システムと、を含み、制御システムが、前記制御補正係数を用いて、前記工業プラント内のプロセスを制御するように構成されている、システム。
【請求項２】
前記総システム損失が、老化、劣化、計画外のイベント、計画的なイベント、計画外の保守、計画的な保守、またはこれらの組み合わせによる損失を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
劣化が、センサ読み取り値と、国際標準化機構（ＩＳＯ）の定格値との比較を含む、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記第１のセンサが、温度センサ、流量センサ、圧力センサ、燃料利用率センサ、化学分析センサ、速度センサ、クリアランスセンサ、またはこれらの組み合わせを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
第２の工業プラント構成要素内に位置する第２のセンサに基づいて、流量、圧力、速度、クリアランス、またはこれらの組み合わせに関する推定測定値を導出するように構成された推定器システムを備え、前記損失計算エンジンが、前記第１のセンサおよび前記推定測定値に基づいて前記総システム損失を導出するように構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記第１の工業プラント構成要素が、熱回収蒸気発生（ＨＲＳＧ）システム、ガスタービン、蒸気タービン、凝縮器、ガス化器、合成ガス洗浄システム、炭素捕捉システム、バルブ、ポンプ、圧縮機、冷却器、またはこれらの組み合わせを備える、請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記コスト関数が、前記工業プラントのための電力を生産するコストを含む少なくとも１つの目的関数を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項８】
前記制御システムが、前記コスト関数を解くのに適した、線形計画（ＬＰ）ソルバー、二次錐計画（ＳＯＣＰ）ソルバー、半正定値計画（ＳＤＰ）ソルバー、錐計画ソルバー、非線形計画ソルバー、制約充足ソルバー、ヒューリスティックソルバー、またはこれらの組み合わせを有するコントローラを備える、請求項１記載のシステム。
【請求項９】
前記助言システムが、ｋ最近傍（ｋ−ＮＮ）システム、エキスパートシステム、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、状態ベクトルマシン、またはこれらの組み合わせを備える、請求項１記載のシステム。
【請求項１０】
前記工業プラントが、第１の燃焼器段を有するタービンシステムを備え、前記制御戦略システムが、第１の燃焼器段の温度、前記タービンシステムの構成要素の劣化の速度、またはこれらの組み合わせに基づいて、タービン寿命の消費がより少なくなるように導出された、前記タービンシステムの部分負荷での動作点を選択するように構成されている、請求項１記載のシステム。
【請求項１１】
工業プラントの第１の構成要素に関する第１の損失を導出するように構成された第１の構成要素損失モデルを作成する工程と、
工業プラントの第２の構成要素に関する第２の損失を導出するように構成された第２の構成要素損失モデルを作成する工程と、
前記第１および第２の損失モデルを、総損失をモデル化するように構成された総損失モデルに結合する工程と、
前記第１の構成要素の動作に関連する第１のデータ、および、前記第２の構成要素の動作に関連する第２のデータを受信する工程と、
前記第１および第２のデータを前記総損失モデルへの入力として使用して、前記総損失を計算する工程と
を含む、方法。
【請求項１２】
前記第１の損失を使用することによって、前記第１の構成要素の動作に関する第１のコストを導出するように構成された第１のコストモデルを構築する工程と、
前記第２の損失を使用することによって、前記第２の構成要素の動作に関する第２のコストを導出するように構成された第２のコストモデルを構築する工程と、
前記第１および第２のコストモデルを、商業的入力に基づいて総コストを導出するように構成された総コストモデルに結合する工程と、
前記総コストを導出する工程と
を含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記総コストモデルが、前記工業プラントのための電力を生産するコストを含む少なくとも１つの目的関数を含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
前記総コストを導出するために、前記目的コスト関数に数学的な最適化を適用する工程を含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記目的関数を解くために、線形計画（ＬＰ）ソルバー、二次錐計画（ＳＯＣＰ）ソルバー、半正定値計画（ＳＤＰ）ソルバー、錐計画ソルバー、非線形計画ソルバー、制約充足ソルバー、ヒューリスティックソルバー、またはこれらの組み合わせを使用する工程を含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
工業プラントの第１の構成要素に関する第１の損失を導出するように構成された第１の構成要素損失モデルを作成し、
工業プラントの第２の構成要素に関する第２の損失を導出するように構成された第２の構成要素損失モデルを作成し、
前記第１および第２の損失モデルを、総損失をモデル化するように構成された総損失モデルに結合し、
前記第１の構成要素の動作に関連する第１のデータ、および、前記第２の構成要素の動作に関連する第２のデータを受信し、
前記第１および第２のデータを前記総損失モデルへの入力として使用して、前記総損失を計算するように構成されたコードを含む非一時的なコンピュータ可読媒体を含むメモリを備える、システム。
【請求項１７】
前記コードが、
前記第１の損失を使用することによって、前記第１の構成要素の動作に関する第１のコストを導出するように構成された第１のコストモデルを構築し、
前記第２の損失を使用することによって、前記第２の構成要素の動作に関する第２のコストを導出するように構成された第２のコストモデルを構築し、
前記第１および第２のコストモデルを、商業的入力に基づいて総コストを導出するように構成された総コストモデルに結合し、
前記総コストを導出する
ように構成されたコードを含む、請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
前記総コストモデルが、前記工業プラントのための電力を生産するコストを含む少なくとも１つの目的関数を含む、請求項１６記載のシステム。
【請求項１９】
前記コードが、前記総コストを導出するために、前記目的コスト関数に数学的な最適化を適用するように構成されたコードを含む、請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記コードが、前記目的関数を解くために、線形計画（ＬＰ）ソルバー、二次錐計画（ＳＯＣＰ）ソルバー、半正定値計画（ＳＤＰ）ソルバー、錐計画ソルバー、非線形計画ソルバー、制約充足ソルバー、ヒューリスティックソルバー、またはこれらの組み合わせを使用するように構成されたコードを含む、請求項１８記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、工業プラントの動作に関し、より具体的には、工業プラントの動作を改善するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電プラントなど工業プラントは、複数の相互に関係のある機器およびプロセスを含む。例えば、発電プラントは、タービンシステム、並びに、タービンシステムを動作および維持するプロセスを含むことができる。プラント動作中、機器およびプロセスは、全体的なプラント効率に潜在的に影響を与える、機械の実世界での使用法に関係する電力発生システムの損失、機械の老化など、損失を発生する可能性がある。プラントの性能を改善するために、このような問題に対処することが有益であろう。
【０００３】
出願時に特許請求されている本発明の範囲で相応する特定の実施形態が、以下に要約される。これらの実施形態は、特許請求される発明の範囲を限定することを意図するものではなく、これらの実施形態は、本発明の可能な形態の簡潔な要約を提供することのみを意図するものである。実際、本発明は、以下に述べる実施形態と同様であってよい、またはそれらと異なってよい、様々な形態を包含することができる。
【発明の概要】
【０００４】
第１の実施形態では、システムは、助言システムを含み、助言システムは、第１の工業プラント構成要素内に位置する第１のセンサ、および、第１の工業プラント構成要素の第１の物理モデルに基づいて、工業プラントの総システム損失を導出するように構成された損失計算エンジンを含む。助言システムは、さらに、コスト関数を使用して、総システム損失に基づいてコストを導出するように構成されたコストモデルと、コストに基づいて、助言レポート、制御補正係数、またはこれらの組み合わせを導出するように構成された制御戦略システムとを含み、制御システムが、制御補正係数を用いて、工業プラント内のプロセスを制御するように構成される。
【０００５】
第２の実施形態では、方法は、工業プラントの第１の構成要素に関する第１の損失を導出するように構成された第１の構成要素損失モデルを作成する工程と、第２の損失を使用することによって、第２の構成要素の動作に関する第２のコストを導出するように構成された第２のコストモデルを構築する工程とを含む。方法は、さらに、第１および第２のコストモデルを、商業的な入力に基づいて総コストを導出するように構成された総コストモデルに結合する工程と、第１の構成要素の動作に関連する第１のデータ、および、第２の構成要素の動作に関連する第２のデータを受信する工程とを含む。方法は、加えて、第１および第２のデータを総損失モデルへの入力として使用して、総損失を計算する工程を含む。
【０００６】
第３の実施形態では、システムは、非一時的なコンピュータ可読媒体を含むメモリを含み、非一時的なコンピュータ可読媒体は、第１の損失を使用することによって第１の構成要素の動作に関する第１のコストを導出するように構成された第１のコストモデルを構築し、第２の損失を使用することによって第２の構成要素の動作に関する第２のコストを導出するように構成された第２のコストモデルを構築するように構成されたコードを含む。
【０００７】
本発明のこれらおよび他の特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明が、図面を通じて同様の符号が同様の部分を表す添付図面を参照して読まれると、よりよく理解されるようになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示の態様による、助言システムを有する発電プラントの実施形態を示す図である。
【図２】本発明の態様による、図１の助言システムの実施形態の概略図である。
【図３】本開示の態様による、図１の発電プラントを最適化する上で有用なシステムの実施形態を示すブロック図である。
【図４】本開示の実施形態による、図１の助言システムのグラフィカルユーザインタフェースの実施形態の図である。
【図５】本開示の実施形態による、図１の発電プラントの性能を改善する上で有用なプロセスの実施形態を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の１つまたは複数の具体的な実施形態を、以下で説明する。これらの実施形態の簡潔な説明を提供するため、実際の実装のすべての特徴が、必ずしも本明細書では説明されない可能性がある。任意のエンジニアリングまたは設計プロジェクトでのように、任意のこのような実際の実装の開発では、ある実装と別の実装とで変化する可能性があるシステム関連およびビジネス関連の制約の遵守など開発者の特定の目標を達成するために、多数の実装固有の決定がなされなければならないことを理解されたい。さらに、このような開発努力は、複雑で時間が掛かる可能性があるが、それにもかかわらず、本開示の利益を有する当業者にとっての設計、製作、および製造の日常的な仕事であろうことを理解されたい。
【００１０】
本発明の様々な実施形態の要素を紹介するとき、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、および「前記」は、１つまたは複数の要素が存在することを意味することを意図するものである。「備える」、「含む」、および「有する」という用語は、包括的であり、列挙した要素以外の追加の要素が存在してよいことを意味することを意図するものである。
【００１１】
本開示の実施形態は、発電プラント、化学プラント、製造プラント、製油所などを含むがこれらに限定されない、様々な工業プラントに適用することができる。工業プラントは、様々な動作およびサービスを提供する上で有用な様々な機器およびプロセスを含むことができる。例えば、発電プラントの機器または機械は、電力を生成するのに適した動作を提供することができる。同様に、化学処理機械は、化学物質の製造および／または処理に有用な動作を提供することができる。同様に、製造機械は、物理的な物品を作る、または別の方法で再成形するのに適した動作を提供することができる。
【００１２】
発電プラントなど工業プラントは、多くの異なる構成要素およびプロセスを含むことができる。例えば、プラントは、タービンシステム（例えば、ガスタービン、蒸気タービン）、発電機、熱回収蒸気発生（ＨＲＳＧ）システム、ガス処理システム（例えば、酸性ガス除去システム）、給水システム、凝縮器、冷却システム、ミキサ、ボイラ、炉、ガス化器などを含むことができる。前述のシステムは、損失が発生する可能性がある。すなわち、システムは、定格のまたは基準の性能レベルまで機能していない可能性がある。例えば、システムは、老化、劣化、計画外の保守イベント、および他の問題のため、性能レベルの所望のレベルを生じていない可能性がある。損失は、圧力損失、熱損失、（例えば、回転構成要素および固定構成要素間の不整列による）アライメント損失、振動損失、漏れ、消耗損失、望ましくない燃料品質の損失、望ましくない動作パラメータによる損失、計画的または計画外保守イベントによる損失、計画的または計画外イベント（例えば、点検のためのオフライン化、天候）などを含むことができる。損失は、劣化によるものであってもよく、センサ読み取り値と、国際標準化機構（ＩＳＯ）の定格値との比較によって測定されてもよい。損失は、定常状態の動作中、または、過渡状態（例えば、起動、停止、試験、トリップ）中に発生する可能性がある。工業システムおよび構成要素に関する損失を、観測および予測することができ、プラント（または、任意のシステム）に関する総損失を、その後に表にすることができる。
【００１３】
したがって、本明細書に開示される技術は、プラント性能を改善するために、制御動作、助言動作、および計画作成動作（例えば、停止および／または保守動作の計画作成）を提供するために、構成要素および総損失を定量化し、損失測定を使用することによって、プラント性能への損失の影響に対処することができる。一実施形態では、制御動作は、以下により詳細に説明するように、自動停止動作および／またはオンライン訂正動作を含むことができる。代わりにまたは加えて、特定のプラント動作、停止動作、および／または保守動作を実行することの潜在的な利益および／またはコストを決定する上で、プラントオペレータを支援するために、助言を発することができる。さらに、発電プラントでは、本明細書に開示される技術は、定常状態および過渡状態の両方での「予備電力」を利用することのシミュレーションおよび／または結果を提供することができる。加えて、経済的入力およびコスト関数が、使用されてよく、プラント動作の経済的コストを導出するのに適する。その後、プラントをより効率的に動作させるため、並びに、動作の真のコストの可視性を提供するために、経済的コストを使用することができる。
【００１４】
損失を導出するために、圧力センサ、流量センサ、温度センサ、クリアランス（例えば、回転および固定構成要素間の差）センサ、振動センサ、速度センサ、排出物センサ（例えば、炭素酸化物、窒素酸化物、硫黄酸化物など）、燃焼ダイナミクスセンサなどを含む様々なセンサからの経験的データを分析することができる。センサデータに加えて、データは、現在のプラントデータ、過去のプラントデータ、技術的および商業的データ、環境データ、劣化データ、最適化基準などを含むこともできる。商業的データは、例えば、市場状況に基づいて、所望の電力生産の現在の量に関連するプラントパラメータを計算するために使用されてもよい。さらに、排出レベル、試験間隔、報告方法など動作パラメータを導出するために、連邦規制、コード、および／または標準（例えば、業界標準）を使用することができる。現在のプラントデータは、一般に、時間の経過とともに変化する可能性があるプラントの動作中にプラントによって生成されるデータを指す。例えば、センサ計装などプラント計装の使用を介して生成されたデータが、現在のプラントデータであってよい。過去のプラントデータは、一般に、プラント建設中に決定されたデータ、プラント構成データ、または、過去のプラントの運転および／もしくは傾向記録を含む、安定したデータを指す。
【００１５】
本明細書に記載のシステムおよび方法を使用することによって、構成要素ベースの損失ベースのモデル、および総損失（例えば、プラント損失）モデルを含む複数の損失ベースのモデルを構築するために、上記のデータを結合および操作することができ、プラント動作を改善する上で有用な情報を導出するために、複数の損失ベースのモデルを使用することができる。損失ベースのモデルは、損失を予測する上で有用な、物理ベースのモデル、統計モデル、およびヒューリスティックモデル（例えば、人工知能モデル）を含むことができる。例えば、物理ベースのモデル、統計モデル、ヒューリスティックモデル、またはそれらの組み合わせは、構成要素の老化、構成要素のタイプ、構成要素の保守などに基づいて、期待損失を予測することができる。
【００１６】
ここで図に戻り、図１は、動作制御および助言動作を提供するように構成された例示的な発電プラント１０（例えば、石炭ガス化複合発電［ＩＧＣＣ］）のブロック図である。図示のように、発電プラント１０は、合成ガスを生成するために使用される、固体供給物など燃料源１２によって動力供給される。燃料源１２は、石炭、石油コークス、バイオマス、木質系材料、農業廃棄物、タール、コークス炉ガス、およびアスファルト、または他の炭素を含有するものを含むことができる。燃料源１２の固体燃料は、供給材料準備ユニット１４に送られてよい。供給材料準備ユニット１４は、供給材料を生成するために、燃料源１２を、例えば、剪断、粗砕、粉砕、破砕、微粉砕、ブリケット化、またはペレット化することによって、燃料源１２をサイズ変更または再成形することができる。加えて、スラリ供給材料を作成するために、水または他の適当な液体が、供給材料準備ユニット１４内の燃料源１２に加えられてよい。他の実施形態では、燃料源１２に液体は加えられず、したがって、乾燥供給材料を得る。
【００１７】
供給材料準備ユニット１４からガス化器１６に、供給材料を渡すことができる。ガス化器１６は、供給材料を、一酸化炭素、二酸化炭素、水、および水素の組み合わせ、例えば、合成ガスに変換することができる。この変換は、供給材料を、高い圧力の制御された量の蒸気および酸素に作用させることによって達成することができる。ガス化プロセスは、熱分解プロセスを受ける供給材料を含むことができ、それによって、供給材料は、加熱され、固体、例えば、チャー、並びに、残留ガス、例えば、一酸化炭素および水素を生成する。
【００１８】
その後、ガス化器１６内で燃焼プロセスが発生することができる。燃焼は、酸素をチャーおよび残留ガスに導入することを含んでよい。チャーおよび残留ガスは、酸素と反応し、後続のガス化反応のための熱を提供する二酸化炭素および一酸化炭素を形成することができる。次に、ガス化ステップの間に、ガス化器１６内に蒸気を導入することができる。チャーは、約８００℃から１１００℃までの範囲の温度で、二酸化炭素および蒸気と反応し、一酸化炭素および水素を生成することができる。本質的に、ガス化器１６は、蒸気および酸素を利用し、供給材料の一部が「燃焼」され、二酸化炭素およびエネルギーを生成することを可能にし、エネルギーは、他の供給材料を水素および追加の二酸化炭素にさらに変換する第２の反応を駆動する。このようにして、結果として生じるガスが、ガス化器１６によって製造される。結果として生じるガスを、生合成ガスと呼ぶことができる。ガス化器１６は、湿灰材料であってよいスラグ１８など廃棄物も生成することができる。このスラグ１８を、ガス化器１６から除去し、例えば、路盤として、または別の建築材料として廃棄することができる。
【００１９】
ガス化器１６からの生合成ガスを、その後、ガス処理システム２０内で浄化することができる。例えば、ガス処理システム２０は、冷却した生（例えば、洗浄していない）合成ガスから硫黄２２および塩２４を分離することができる。その後、ガス処理システム２０からのガスは、清浄な（例えば、洗浄した）合成ガスを含むことができる。特定の実施形態では、ガス処理装置２６を利用し、清浄な（例えば、洗浄した）合成ガスから、アンモニア、メタノール、または任意の残留化学物質など残留ガス成分２８を除去することができる。加えて、特定の実施形態では、炭素捕捉システム３０が、合成ガスに含まれた炭素質ガス（例えば、容量で約８０〜１００パーセント純粋な二酸化炭素）を除去および処理することができる。洗浄した合成ガスを、その後、ガスタービンシステム３４の燃焼器３２、例えば、燃焼室に、可燃性燃料として送ることができる。
【００２０】
発電プラント１０は、さらに、空気分離ユニット（ＡＳＵ）３６を含むことができる。ＡＳＵ３６は、例えば、蒸留技術によって、空気を成分ガス内に分離するように動作することができる。ＡＳＵ３６は、ＡＳＵ圧縮機３８から供給される空気から酸素を分離することができ、ＡＳＵ３６は、分離した空気をガス化器１６に送ることができる。加えて、ＡＳＵ３６は、分離した窒素を、希釈窒素（ＤＧＡＮ）圧縮機４０に送ることができる。
【００２１】
ＤＧＡＮ圧縮機４０は、燃焼室内への適切な噴射のために、ＡＳＵ３６から受け取った窒素を、少なくとも、ガスタービンシステム３４の燃焼器３２内の窒素と等しい圧力レベルまで圧縮することができる。このように、ＤＧＡＮ圧縮機４０が、窒素を適切なレベルまで十分に圧縮した後、ＤＧＡＮ圧縮機４０は、圧縮した窒素を、ガスタービンシステム３４の燃焼器３２に送ることができる。窒素を、例えば、排出物の制御を容易にするために、希釈剤として使用することができる
ガスタービンシステム３４は、タービン４２、駆動シャフト４４、および圧縮機４６、並びに燃焼器３２を含むことができる。燃焼器３２は、燃料ノズルからの圧力下で噴射させることができる合成ガスなど燃料を受け取る。この燃料を、圧縮空気、並びに、ＤＧＡＮ圧縮機４０からの圧縮窒素と混合し、燃焼器３２内で燃焼させることができる。この燃焼は、高温の加圧燃焼ガスを生成することができる。燃焼器３２は、燃焼ガスをタービン４２の入口に向けて導くことができる。燃焼器３２からの燃焼ガスがタービン４２を通過するにつれて、燃焼ガスは、タービン４２内のタービンブレードに強制し、駆動シャフト４４をガスタービンシステム３４の軸に沿って回転させる。図示のように、駆動シャフト４４は、圧縮機４６を含むガスタービンシステム３４の様々な構成要素に接続される。駆動シャフト４４は、タービン４２を圧縮機４６に接続し、ロータを形成することができる。圧縮機４６は、駆動シャフト４４に結合されたブレードを含む。したがって、タービン４２内のタービンブレードの回転は、タービン４２を圧縮機４６に接続する駆動シャフト４４に、圧縮機４６内のブレードを回転させる。圧縮機４６内のブレードのこの回転は、圧縮機４６に、空気取り入れ口を介して圧縮機４６内に受け取られた空気を圧縮させる。圧縮した空気を、その後、より高い効率の燃焼を可能にするために、燃焼器３２に供給し、燃料および圧縮窒素と混合することができる。駆動シャフト４４は、第１の負荷４８に結合することもでき、第１の負荷４８は、例えば、発電プラント内の、電力を生成する発電機など定常負荷であってよい。実際に、第１の負荷４８は、ガスタービンシステム３４の回転出力によって動力供給される任意の適切な装置であってよい。
【００２２】
発電プラント１０は、蒸気タービンエンジン５０および熱回収蒸気発生（ＨＲＳＧ）システム５２を含むこともできる。蒸気タービンエンジン５０は、第２の負荷５４を駆動することができる。第２の負荷も、電力を生成する発電機であってよい。しかしながら、第１および第２の負荷４８、５４の両方は、それぞれ、ガスタービンエンジン３４および蒸気タービンエンジン５０によって駆動することができる他の形式の負荷であってよい。
【００２３】
加えて、ガスタービンシステム３４からの加熱排気ガスを、ＨＲＳＧ５２に輸送し、水を加熱して蒸気タービンエンジン５０に動力供給するために使用される蒸気を生成するために使用することができる。例えば、蒸気タービンエンジン５０の低圧部からの排気を、凝縮器５６内に導くことができる。凝縮器５６は、冷却塔５８を利用し、加熱水を冷却水と交換することができる。冷却塔５８は、蒸気タービンエンジン５０から凝縮器５６に送られた蒸気を凝縮するのを助けるために、冷却水を凝縮器５６に提供するように作用する。凝縮器５６からの凝縮液を、次に、ＨＲＳＧ５２に導くことができる。再び、ガスタービンエンジン３４からの排気も、凝縮器５６からの水を加熱して、蒸気を生成するために、ＨＲＳＧ５２に導くことができる。
【００２４】
図１に示す工業プラント１０は、燃料源１２、ガス化器１６、ガス処理システム２０、炭素捕捉システム３０、ガスタービンシステム３４、熱回収蒸気発生器５２、蒸気タービンエンジン５０など、様々なタスクを実行する様々な異なるシステムおよび構成要素を含む。これらの構成要素を、個々の構成要素の状態、属性、および動作に関する信号またはデータを交換する複数の計装６０（例えば、センサ、コントローラ、アクチュエータなど）に結合することができる。計装６０を、構成要素の動作および性能に関する複数のパラメータを監視するように構成することができる。例えば、複数の計装６０のうちの１つを、ガスタービンシステム３４に結合することができる。計装６０は、例えば、周囲温度および周囲圧力など環境条件、並びに、排気ガス温度、ロータ速度、エンジン温度、エンジン圧力、ガス温度、エンジン燃料流量、振動、回転構成要素および固定構成要素間のクリアランス、圧縮機吐出圧力、排気物質／汚染物質、およびタービン排気圧力など、ガスタービンシステム３４の動作および性能に関する複数のエンジンパラメータを測定することができる。さらに、計装６０は、バルブ位置、および、可変ジオメトリ構成要素（例えば、空気取り入れ口）の幾何学的位置などアクチュエータ情報も測定することができる。計装６０は、受信した制御信号にしたがって個々の構成要素の特定の側面を制御するコントローラとして機能することもできる。計装６０によって得られた測定値を、制御ネットワーク６２を介して送信することができ、プラント制御システム６４によって受信することができる。同様に、プラント制御システム６４からの制御信号などデータを、計装６０に送信することができる。
【００２５】
プラント制御システム６４は、分散制御システム（ＤＣＳ）６６、製造実行システム（ＭＥＳ）６８、ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）システム７０、並びに／または、監視制御およびデータ収集（ＳＣＡＤＡ）システム７２を含む、制御ステーションまたはコンピュータであってよい。プラント制御システム６４は、多変数制御システム、Ｈ無限大制御システム、Ｈ２制御システム、線形二次調節器、線形二次ガウシアン制御システムなど、いくつかのタイプの制御システムを用いることもできる。ＨＭＩシステム７０は、ディスプレイおよびインタフェースシステムを含むことができ、ディスプレイおよびインタフェースシステムは、オペレータがプラント制御システム６４および他のプラント構成要素と相互作用することを可能にすることができる。例えば、ディスプレイおよびインタフェースシステムは、情報を入力し、様々なデータを表示するのに適したスクリーンを含むこともできる。特定の実施形態では、ディスプレイおよびインタフェースシステムは、インターネット、およびインターネットまたはウェブアクセスなど、プラント１０の様々な構成要素へのリモートアクセスを可能にすることができる。
【００２６】
加えて、一実施形態では、制御システム６４を、助言システム７６に結合することができる。別の実施形態では、助言システム７６は、制御システム６４のサブシステムとして制御システム６４に含まれてよい。さらに、制御システム６４は、３つの処理コアを使用することによって冗長制御動作を提供するように構成した三重モジュール冗長（ＴＭＲ）コントローラを含むことができる。助言システム７６は、制御または保守に関連する助言を生成するために、制御システム６４からデータを受信し、特定の計算を実行することができる。助言システム７６は、現在のプラントデータ、過去のプラントデータ、環境因子および予測、市場因子および予測などを含む複数のデータに基づいて、推奨する制御動作および／または最適な保守計画を提供することができる。助言を得るためのこのようなデータ、および、このようなデータの操作を、以下でさらに詳細に説明する。助言システム７６は、推奨する手動制御動作をオペレータに出力することができ、および／または、チャネル７４を介して制御システム６４に信号を送信することによって、制御パラメータを自動的に実装することができ、制御システム６４は、その後、適切な制御信号を計装６０に送信することができる。手動制御動作は、例えば、警告、警報、およびメッセージを介して、オペレータに通信することができる。この通信は、推奨する制御動作のテキスト情報およびマルチメディア（例えば、画像、ビデオ、３Ｄ表示、音声）記述を含むことができる。助言システム７６は、プラントの現場のあるいは遠隔地の単一のコンピューティングデバイスとして実装することができ、または、助言システム７６は、異なる場所からアクセス可能な複数のコンピューティングデバイスであってよい。
【００２７】
図２は、助言システム７６の実施形態の概略図である。助言システム７６は、プロセッサ７８、メモリ８０、ディスプレイ８２、グラフィカルユーザインタフェース８４、１つまたは複数のＩ／Ｏポート８６、およびネットワーキングデバイス８８を含むことができる。プロセッサ７８は、助言システム７６の動作に関連する計算、決定、データ処理、および通信を実行するために、非一時的な機械可読コード（例えば、コンピュータ命令）を実行するように構成されてよい。このようなコードは、メモリ８０に含まれてよい。メモリ８０は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などを含むことができる。メモリ８０は、過去のプラントデータ、ビジネスおよび環境データ、物理データなどを含む複数のデータを格納することもできる。助言システム７６は、さらに、データ受信モジュール９０、モデル構築モジュール９２、計算モジュール９４、および助言生成モジュール９６を含むことができる。
【００２８】
データ受信モジュール９０は、計装６０からの現在のプラントデータ、並びに、過去のプラントデータ並びに技術的および商業的データ、環境データ、劣化データ、最適化基準、規制データなど、メモリからの任意の格納されたデータを受信することができる。特定の実施形態では、データ受信モジュール９０は、商業的データ（例えば、エネルギー市場データ、エネルギー先物データ、燃料市場データ、燃料先物データ）、環境データ（例えば、「グリーン」クレジットデータ、排出物抑制データ）、規制データ（例えば、許可される排出物のデータ、罰金、規制遵守コスト）、および最適化基準など特定のデータを、ネットワークまたはデータベースからダウンロードするように構成されてよい。このようなデータは、頻繁に更新される可能性がある。
【００２９】
前述のように、助言システム７６は、いくつかのタイプのデータを使用して、損失ベースの制御助言を生成することができる。計装６０から受信することができる現在のプラントデータは、計装６０に基づく測定値および派生物を含むことができる。例えば、データは、温度測定値、圧力測定値、流量測定値、クリアランス測定値（例えば、回転構成要素および固定構成要素間の距離を測定する）、振動測定値、位置測定値、化学的測定値、電力生産測定値、排気排出物測定値、応力または歪み測定値、漏れ測定値、速度測定値、燃料利用率測定値などを含むことができる。プラント機器データは、個々の機器に関連するデータを含むことができる。例えば、データは、プラント１０の機器の動作状態（例えば、速度、温度、圧力、振動、流量、燃料消費、電力生産、クリアランス）、保守履歴（例えば、保守記録）、性能履歴（例えば、電力生産記録）などを含むことができる。
【００３０】
ビジネスまたは市場データは、プラント１０に影響を与える可能性がある経済およびビジネス状況に関連するデータを含むことができる。例えば、データは、電力、製造品、燃料、原材料（例えば、金属、化学物質）、および／または加工済み材料（例えば、処理済み化学物質、精製油）の需要および供給に関する市場データを含むことができる。さらに、データは、先物市場、例えば、将来の電力出力、将来の商品、将来の原材料などの販売に関するデータを含むことができる。加えて、データは、キャップアンドトレード市場（すなわち、排出権市場）など調整市場での供給および需要データを含むことができる。さらに、データは、排出物制御に関する税額控除、特定の技術（例えば、炭素捕捉技術、炭素、炭素隔離技術）の使用に関する税額控除、特定の化学物質の排出物（例えば、硫黄排出物、ＣＯ2排出物）に関連する調整コストなどに関連するビジネスデータを含むことができる。環境データは、保守計画作成などに影響を与える可能性がある気象予測情報などデータを含むことができる。他のプラント１０の現在の使用、オフライン化、他のプラント１０の保守計画などを含む電力グリッドデータを使用することもできる。
【００３１】
助言システム７６は、故障モード解析およびリスクデータ、動作モデル、並びに、物理特性およびアルゴリズムを考慮する物理学関連のデータを用いることもできる。故障モード解析およびリスクデータは、プラント動作に関連する特定のリスクを導出する際に有用なデータを含むことができる。例えば、故障モード解析およびリスクデータは、機器故障のリスクまたは機器の保守の必要性を予測するために使用することができる低サイクル疲労（ＬＣＦ）寿命予測モデル、計算流体力学（ＣＦＤ）モデル、有限要素解析（ＦＥＡ）モデル、ソリッドモデル（例えば、パラメトリックおよび非パラメトリックモデリング）、並びに／または３次元から２次元へのＦＥＡマッピングモデルを含むことができる。故障モード解析と併せて、発電プラント１０および発電プラント１０の構成要素の動作をシミュレートするために、動作モードおよび物理特性を使用することができる。したがって、電力出力、燃料利用率、合成ガス生成、ＨＲＳＧ５２のエネルギー回収、タービン３４のエンジン速度などをシミュレートすることができる。
【００３２】
故障モード解析およびリスクデータ、並びに動作モデルは、回帰分析モデル、データマイニングモデル（例えば、クラスタリングモデル、分類モデル、会合モデル）など統計モデルを含むこともできる。例えば、クラスタリング技術は、ある意味で「同様」のデータ内のグループまたは構造を見つけることができる。分類技術は、データ点を、特定のグループ、例えば、計画外の保守イベントに遭遇するより高い確率を有する構成要素のメンバーとして分類することができる。回帰分析を、特定の誤差範囲内の将来の傾向をモデル化することができる関数を見つけるために使用することができる。会合技術を、変数間の関係を見つけるために使用することができる。例えば、相関ルール学習技術を使用することは、タービンシステムで、特定の冷間始動手順を、増加するブレードの摩耗に関連付けることに繋がる可能性がある。上述したデータタイプは、最適な制御動作および計画を決定する際に助言システム７６によって使用することができるデータの例であることに留意すべきである。助言システム７６の実施形態は、上述したデータタイプのサブセットのみを利用することができ、または、本明細書に記載の他のデータを含むことができる。
【００３３】
モデル構築モジュール９２は、データ受信モジュール９０から受信したデータを使用して、所望のモデルを構築するように構成することができる。モデルは、プラント１０の各機器に発生する可能性がある推定損失を計算するのに適した損失ベースのモデルを含むことができる。損失ベースのモデルの各々は、一般に、プラント１０の特定の構成要素またはシステムに関する損失（例えば、電力損失、熱損失、圧力損失、漏れ、エネルギー回収損失）の量をモデル化する。プラント１０内のすべての機器を、このようにモデル化することができる。次に、１つまたは複数の総損失モデルを、個々の損失モデルに基づいて構築することができる。例えば、一実施形態では、個々の損失モデルを、組み合わせ理論、合計、伝達関数などを介して結合し、結果としてシステムレベルの損失モデルをもたらすことができ、その後、システムレベルの損失モデルを結合し、結果としてプラントレベルの総損失モデルをもたらすことができる。
【００３４】
モデル構築モジュール９２によって、１つまたは複数のコスト関数をモデル化することもできる。各コスト関数は、プラント１０の機器のいずれかを動作させるコストを計算することができる。例えば、各損失ベースのモデルに関するコスト（会計、経済、および／またはエンジニアリングコスト）を計算することができる。次に、コスト、電力、熱発生率、予想需要、予想供給、調整コストなど、総システム損失および臨界パラメータの関数として、プラントレベルのコストモデルを作成することができる。構成要素システム損失および総システム損失間の経験的関係を開発することもでき、経験的関係は、コスト関数を、総システム損失、燃料コスト、電力コスト、収益などに関係付けるプラントレベルの伝達関数の構成要素であってよい。次に、制御アルゴリズムを使用し、コスト関数が最小化される点、収益が最大化される点、投資利益が最大化される点、またはそれらの組み合わせなど、より最適な制御点を導出することができる。次に、コントローラは、制御設定点のための補正係数を生成することができる。
【００３５】
一実施形態では、計算モジュール９４は、上述したモデル、入力、および、上述したデータの少なくともサブセットを使用して、より最適な制御パラメータを決定する。プラントがすでに許容可能な状態にある場合、計算モジュールは、そのようなことを示す値を返すことができる。そうでなければ、計算モジュール９４は、現在の制御パラメータおよびより最適な制御パラメータの間の差に対応する出力を返すことができる。助言生成モジュール９６を、計算モジュール９４からの出力を動作コマンドに変換するように構成することができ、動作コマンドを、オペレータによって実行することができ、または、自動的に実施することができる。このように、助言生成モジュール９６は、ディスプレイを介してオペレータに助言を出力することができる。助言生成モジュール９６は、改善した動作および／または保守計画を提供することもでき、保守計画は、オペレータに提供される。例えば、保守計画は、プラント機器の検査、特定の構成要素の交換、機器試験の実行などを含むことができる。同様に、動作スケジュールは、例えば、プラント動作および／または機器を始動または停止する際に有用な時間ベースの動作を含むことができる。例えば、タービン始動は、特定のタービン速度に到達するような、燃料の送出、燃料の点火、並びに、燃料および空気の供給の制御に基づく運用上の動作の計画を含む。助言生成モジュール９６の出力を、ディスプレイ８２上でオペレータに提示することができる。オペレータは、次に、ＧＵＩ８４を介して、特定の推奨する制御動作を実施することができる。出力を、ネットワーキングデバイス８８を介して他の制御ステーションまたはデバイスに送信することもでき、ネットワーキングデバイス８８は、無線ルータ、モデム、イーサネット（登録商標）カード、ゲートウェイなどを含むことができる。出力を、通信チャネル７４を介して伝達することもできる。
【００３６】
図３は、助言システム７６の実施形態のブロック図表現であり、助言７６によってデータ１０２を使用し、自動補正係数１０４および動作助言１０６を生成することができる。データは、説明したように、現在のプラントデータ、過去のプラントデータ、物理データおよび市場データ、環境データなどを含むことができる。データは、温度、流量、バルブ位置、燃料の種類、ロータ速度、クリアランス、圧力、要求される電力出力など経験的データも含むことができる。いくつかの状況では、データ１０２を、推定器システム１０８に提供することができる。推定器システム１０８は、直接測定することがより困難である可能性がある特定の測定値の推定値を提供することができる。例えば、ＨＲＳＧ５２は、１、５、１０、１５フィートの直径を有する蒸気受入口を含むことができ、蒸気受入口は、測定することがより困難である受入口を通る流量の測定値を結果としてもたらすことができる。したがって、推定器システム１０８は、直接の測定値ではなく、ＨＲＳＧ流量の推定測定値を提供することができる。他の実施形態では、推定器システム１０８を使用しなくてよく、直接の測定値を提供することができる。
【００３７】
図２を参照してより詳細に説明したモデル構築モジュール９２を使用することによって得られる物理ベースのモデルなど、１つまたは複数の物理ベースのモデル１１０を提供することもできる。実際に、モデル構築モジュール９２を使用することによって作成されるモデルのすべてを使用することができる。図示の実施形態では、データ入力１０２、推定器システム１０８によって得られる推定出力、および、物理ベースのモデル１１０を損失計算エンジン１１２によって使用して、ガスタービン３４、蒸気タービン５０、負荷４８、５４、ＨＲＳＧ５２、凝縮器５６、冷却塔５８、ＡＳＵ３６、空気圧縮機３８、ＤＧＡＮ圧縮機４０、ガス化器１６、合成ガス洗浄システム２０、ガス処理装置２６、炭素捕捉システム３０、またはこれらの組み合わせなど、プラント１０の構成要素のすべてに関する損失を計算することができる。加えて、損失計算エンジン１１２は、構成要素の損失を総システム損失関数に集約することができる。総システム損失関数は、一般に、プラント１０のすべての構成要素に関する損失を表すことができる。すなわち、定格圧力、電力生産、エネルギー回収、燃料使用量、エネルギー移動、温度、圧力、および／または流量からの偏差を、損失計算エンジン１１２によって導出し、結合して、プラント１０に関する総損失を生成することができる。
【００３８】
経済的入力１１４、並びに総損失および／または構成要素の損失を、コストモデルまたは関数１１６によって使用し、過渡的並びに定常状態の動作を含むプラント動作のコストを導出することができる。一実施形態では、プラントレベルの損失モデルは、一般に、生成される電力の量など所望の出力を達成するためにプラントに掛かるコストを決定することができる。プラントレベルのコストモデル１１６は、一般に、特定の所望の出力（例えば、生成された電力）、所望の出力（例えば、機器の圧力、熱発生率、温度、流量、動作速度、排出量、燃料のコストおよび量）を達成するための動作パラメータ、並びに、損失計算エンジン１１２によって導出される損失の関数である。このように、プラントレベルのコストモデル１１６は、所望の出力を生成するコスト（例えば、保守コスト、燃料コスト、リスク、動作コスト）を決定することができる。実世界の損失を組み込むことによって、プラントレベルのコストモデルおよび関連するサブモデル（例えば、物理ベースのモデル、統計モデル）は、プラント１０の動作および保守を改善することができる。
【００３９】
コストモデル１１６は、１つもしくは複数の目的コスト関数、１つもしくは複数の効用コスト関数、またはそれらの組み合わせを含むことができ、これらの関数を、Ａ内のすべてのｘについてｆ（ｘ0）≦ｆ（ｘ）（例えば、最小値）を見つけることによって、数学的に最適化することができ、ここで、Ａは、制約のセットである。線形計画（ＬＰ）ソルバー、二次錐計画（ＳＯＣＰ）ソルバー、半正定値計画（ＳＤＰ）ソルバー、錐計画ソルバー、非線形計画ソルバー、制約充足ソルバー、および／またはヒューリスティックソルバーを含むがこれらに限定されないソルバーを使用して、コストモデル１１６を解くことができる。別の実施形態ではコスト関数１１６を、本明細書に記載のソルバーを使用し、Ａ内のすべてのｘについてｆ（ｘ0）≧ｆ（ｘ）（例えば、最大値）を見つけることによって、数学的に最適化することができる。
【００４０】
次に、制御戦略システム１１８を使用して、所望の制御戦略に基づいて、助言１０６および補正係数１０４を導出することができる。例えば、一実施形態では、制御戦略は、プラント動作の全体的なコストを最小化することを含むことができる。したがって、補正係数１０４および助言１０６を、制御戦略システム１１８によって、コスト関数１１６がより最小限のコスト点を返すように導出することができる。別の実施形態では、悪天候または他の計画外のイベントのため、隣接するプラント１０が使用不能である場合などは、制御戦略システム１１８は、プラント１０の出力を最大化する制御戦略を提供することができるが、コスト超過および／または新しい保守計画の助言を発することができる。制御戦略システム１１８は、人工知能（ＡＩ）および／または機械学習システムを使用し、コスト関数１１６の出力および他のデータに基づいて、助言決定を行うことができる。他のデータは、ビジネス／市場データ、環境データ、規制データなどを含むことができる。このようなデータは、プラントの物理的状態に基づいていないが、制御決定に影響を与える可能性があるとして考慮する価値がある可能性がある。例えば、特定の規制は、プラントの排出量が特定のしきい値を下回る場合、プラントまたは親企業に信用または利益を与える可能性がある。しかしながら、目標電力出力を生成するために、プラントは、より多くの排出量を排出する可能性があり、潜在的に排出権を失う可能性がある。したがって、制御戦略システム１１８は、ＡＩまたは機械学習システムを介して、どちらのシナリオの利益および損失も計算することができ、より有利な制御決定を行うことができる。加えて、ＡＩまたは機械学習システムは、その意思決定を容易にするため、過去のデータを使用することもできる。これは、過去の決定、結果、および傾向にしたがって特定の決定しきい値を更新することまたは調整すること、並びに、より洗練された入出力の因果関係を得ることを含むことができる。例えば、制御戦略システム１１８は、収益を最大化し、損失を最小化する、より最適なプラント１０の停止計画を決定する際に、これらの方法を用いることができる。
【００４１】
上述した機能を実行するために使用するＡＩおよび／または機械学習システムは、ｋ−ＮＮ法を実装するｋ最近傍（ｋ−ＮＮ）システムを含むことができ、ｋ−ＮＮ法では、オブジェクトまたは状況が、最も近い既知の例または最近傍に基づいて分類される。ＡＩおよび／または機械学習システムは、エキスパートシステムを含むこともでき、エキスパートシステムは、人間のエキスパートの意思決定をエミュレートする。エキスパートシステムは、知識データベースを含むことができ、知識データベースは、一連の「ｉｆ．．．ｔｈｅｎ．．．」文などとして表すことができる。エキスパートシステムは、推論および意思決定を容易にするために、推論エンジンを用いることもできる。推論エンジンは、命題論理、時相論理、様相論理、ファジー理論などを含むことができる。説明したＫＮＮ法およびエキスパートシステムに加えて、制御戦略システム１１８は、遺伝的アルゴリズム、状態ベクトルマシン、ファジー理論、ニューラルネットワークなど、他のＡＩおよび／または機械学習システムを使用することもできる。
【００４２】
制御戦略システム１１８の結果は、産業用コントローラ１２０に伝達することができる補正係数１０４を含むことができる。したがって、コントローラ１２０は、より最適な着火温度、排気温度、燃料流量、圧力、速度、バルブ位置などを出力することができる。同様に、結果を使用して、オペレータへの助言１０６を生成することができ、オペレータへの助言１０６を、警告、警報、またはメッセージの形式でオペレータに提示することができる。オペレータへの助言１０６は、特定の制御動作を実行するための命令を含むことができる。オペレータへの助言１０６は、保守プランナを含むこともでき、保守プランナは、特定の制御または保守動作を行う最適な時間をオペレータに示し、特定の制御または保守動作のいくつかは、プラントまたはプラントの特定の構成要素をオフラインにすることを伴うことができる。説明したように、ビジネスおよび環境データを使用して、このような計画を構築することができる。例えば、本明細書に記載の技術は、予想される需要、コスト、収益性、気象条件、並びに、保守または停止の緊急度を考慮することができる。加えて、過去のプラントデータを使用して、計画を構築することもできる。加えて、特定の実施形態では、助言１０６は、ＧＵＩ８４を介して提供される助言表示またはインタフェースを含むことができ、オペレータは、図４を参照して以下でより詳細に説明するように、提案された推奨を視覚化するまたは直接実施するために、助言表示またはインタフェースと相互作用することができる。
【００４３】
図４は、ＧＵＩ８４上に表示することができるインタフェース１２２の実施形態を示す。この特定の実施形態では、インタフェースは、データウィンドウ１２４を含む。データウィンドウ１２４は、プラント動作１２６の複数の行、動作１２６に関連付けられた損失１２８、１３０、１３２、１３４、１３６、および１３８の行を提示することができる。損失１２８は、例えば、始動操作（例えば、プラント１０の始動、タービン３４の始動、ガス化器１６の始動、ＨＲＳＧ５２の始動）に関連する計算された最適の損失を含むことができる。損失１３０は、始動操作中に見つかった実際の損失を含むことができる。損失１３２は、例えば、定常状態または正常な動作に関連する計算された最適な損失を含むことができる。損失１３４は、定常状態または正常な動作中に見つかった実際の損失を含むことができる。損失１３６は、例えば、停止動作に関連する計算された最適な損失を含むことができる。損失１３８は、停止動作中に見つかった実際の損失を含むことができる。動作１２６に関連する損失１２８、１３０、１３２、１３４、１３６、および１３８の視覚的（グラフィックおよび／または数値）表現を提供することによって、画面１２２は、プラント１０の損失のより直感的で読み取り可能な視覚化を提供することができる。
【００４４】
図表１９０および１９２など、より詳細なグラフィカル表示を提供することもできる。例えば、ユーザは、１つまたは複数の動作１２６を選択することができ、次いで、選択した動作１２６に関連する詳細なグラフィカル表現を提供するために、図表１９０および１９２を動的に表示することができる。例えば、図表１９０は、選択した動作１２６に関連する始動損失の詳細なグラフィカルデータを提供することができ、図表１９２は、選択した動作１２６に関連する定常状態損失の詳細なグラフィカルデータを提供することができる。動作１２６に関する状態情報１４４を、動作１２６に関する性能メトリックを詳述する性能バー１４６とともに提示することもできる。
【００４５】
インタフェース１２２が提示するデータを格納または記録するために、ボタン１４８または他の適切な機構を設けることができる。同様に、インタフェース１２２が提示するデータの通知（例えば、電子メール、インスタントメッセージ、携帯電話通話、ショートメッセージサービス［ＳＭＳ］通知）を送信するために、ボタン１５０または他の適切な機構を設けることができる。制御戦略システム１１８が助言する特定の補正を詳述する設定点補正１５２を提示することもできる。したがって、設定点補正１５２を、例えば、コントローラ１２０によって作用されるように、コントローラ１２０に自動的に入力するために、ボタン１５４または他の適切な機構を設けることができる。
【００４６】
図５は、プラント１０、並びに、特定の実施形態では、コントローラ１２０および／または助言システム７６が用いることができるプロセス１６０を示す。プロセス１６０に関する、コントローラおよび／または助言システム７６によって実行可能な計算、決定、データ処理、および通信を実行するために、プロセス１６０を、非一時的な機械可読コード（例えば、コンピュータ命令）として実装することができる。プロセス１６０は、様々なソースからデータ１６２を受信することができる（ブロック１６４）。データ１６２は、計装６０（図１）から来る可能性がある現在のプラントデータ、過去のプラントデータ、ビジネスおよび環境データ、最適化基準、物理データなどを含むことができる。いくつかのデータを、メモリ８０から受信することができ、および／または、ネットワークもしくは別のマシン上に位置するデータベースからダウンロードすることができる。適切なデータを受信した（ブロック１６４）後、データ１６２を使用して、構成要素レベルの損失モデルを導出することができる（ブロック１６６）。上述したように、物理ベースのモデル、統計モデル、および／またはヒューリスティックモデルを使用して、構成要素の老化、検査データ、保守記録、フリート履歴記録などの入力に基づいて、構成要素の損失をモデル化することができる。
【００４７】
構成要素損失モデルを結合して、プラントの総損失モデルなど１つまたは複数の総損失モデルを構築することができる（ブロック１６８）。したがって、プラント１０に関する過渡および／または定常状態動作の総損失を、本明細書に記載の技術によって導出することができる。プロセス１６０は、次に、例えば、商業的データ（例えば、エネルギー市場データ、エネルギー先物データ、燃料市場データ、燃料先物データ）、環境データ（例えば、「グリーン」クレジットデータ、排出物抑制データ）、および／または規制データ（例えば、許可される排出物のデータ、罰金、規制遵守コスト）を組み込んで、構成要素コストモデルまたは関数を構築することができる（ブロック１７０）。１つまたは複数のプラントレベルのコストモデルを構築することもできる（ブロック１７２）。例えば、構成要素コストモデルを、プラントレベルのモデルに集約することができ、プラントレベルのモデルは、プラント１０の過渡および定常状態動作に関するコストをより正確に導出することができる。
【００４８】
したがって、プラントレベルのコストおよび構成要素レベルのコストなどコストを、動作中に導出することができる（ブロック１７４）。動作は、定常状態動作（例えば、正常動作）および／または過渡動作（例えば、始動、停止、トリップ）を含むことができる。導出したコストに基づいて、制御戦略を適用することができる（ブロック１７６）。例えば、制御戦略は、コストを最小にする、利益を最大にする、投資利回りを最大にする、生産を最大にするなどのように試みることができる。次に、補正係数１０４を、例えば、コントローラ１２０に発行し、制御戦略を自動化することができる。加えてまたは代わりに、プラントのオペレータが、プラント１０をより効率的に動作させることができるように、動作の方針を助言する上で有用な助言１０６を提供することができる。
【００４９】
単に例として、空気取り入れシステム圧力損失は、ガスタービン３４の出力および熱発生率を低下させる可能性があり、ΔＰ＝ｆ×（Ｌｉｆｔ／Ｄｒａｇ）×（Ｖ×Ｖ／（２×ｇ））として表すことができ、ここで、Ｖは、ガスタービンダクトへの空気入力（例えば、速度）であり、ｇは、重力である。同様に、ガスタービン排気システムの圧力損失は、基準温度および空気温度、並びにそれぞれの速度の平方の関数であってよい。給水システム損失は、後述するように導出することができる。
【００５０】
ＨＲＳＧ５２の中圧（ＩＰ）および高圧（ＨＰ）部に水または蒸気を供給するヒータおよびポンプを含む給水システムについて、ＨＰ／ＩＰエコノマイザの高温排気ガスは、給水出力部を通過することができ、ＨＰ／ＩＰドラムに供給することができる。給水ポンプは、ポンプ損失および圧力損失を有する可能性があり、ポンプ効率＝（Ｐ２−Ｐ１）／ｒｈｏ×（ｈ２−ｈ１）として表すことができ、ここで、Ｐ１は、第１の圧力であり、Ｐ２は、第２の圧力であり、ｒｈｏは、濃度測定値であり、ｈ１は、第１の圧力水頭であり、ｈ２は、第２の圧力水頭である。したがって、圧力損失＝ポンプ効率×（ｒｈｏ×（ｈ２−１ｈ１））である。端末温度差（ＴＴＤ）＝飽和温度−給水出口温度、ドレンクーラーアプローチ（ＤＣＡ）温度差＝ドレン出口温度−ＦＷ入口温度、温度上昇（ＴＲ）＝ＦＷ出口温度−ＦＷ入口温度だとすると、ＴＴＤを、伝熱量の指標とすることができ、ＤＣＡを、液漏れ、バッフルの亀裂、または他の損失の指標とすることができる。
【００５１】
蒸気抽出温度、入口流量、出口温度、圧力、および流量を測定することによって、プラント１０またはプラント１０に含まれる任意のシステムの上記パラメータを計算することができる。したがって、（例えば、給水システム、吸気システム、排気システムのみに関する）総システム損失＝［ｋ１×ポンプ効率＋ｋ２×ＴＴＤ＋ｋ３×ＤＣＡ＋ｋ４×ＴＲ＋ｋ５×ΔＰ入口＋ｋ６×ΔＰ出口］であり、ここで、ｋ１．．．ｋ６は、時刻、季節、過渡または定常状態などに依存する重要性の係数である。次いで、これらの損失を定量化するために、ＴＴＤ、ＤＣＡ、ＴＲ、およびポンプ効率に関するしきい値を定義することができる。したがって、給水、吸気、および排気システムを含む、プラントレベルのコスト関数を開発することができ、ここで、プラントレベルのコスト関数＝Ｃ１×［総システム損失］＋Ｃ２×燃料コスト＋Ｃ３×（供給〜需要）＋Ｃ４×（電力コスト）であり、ここで、Ｃ１．．．Ｃ４は、上記コスト関数を最小化するように正規化する重み係数である。
【００５２】
したがって、（例えば、コスト関数に基づく）目的関数を、｛目的関数：最適化（プラントレベルのコスト関数）：：制約→プラント／構成要素設計限界，ＴＴＤ＞しきい値＿ＴＴＤ，ＴＲ＜しきい値＿ＴＲ，ＤＣＡ＞しきい値＿ＤＣＡ，ΔＰ＞しきい値＿ΔＰ｝のように、コントローラ１２０に設定することができる。コントローラ１２０は、次に、出力流量およびバルブ設定を出力することができる。次に、総システム損失が、所望のプラント１０の性能に対してほぼ数学的に最適なままであり得るように、これらの設定を、排気温度および排気流量の値にマッピングすることができる。動作モードに応じて、補正係数１０４を使用することができる。例えば、プラント１０が過渡（例えば、始動）モードで動作している場合、電力増加が主目的であってよく、したがって、コントローラは、補正係数を受け入れなくてよいが、プラントの性能に影響を与える可能性がある損失の運転記録を含む助言を発することができる。プラント１０が動作の定常状態モードにある場合、コントローラ１２０は、補正係数１０４を使用することによって補正動作を提供することができる。本明細書に記載の技術を、ベース負荷、例えば、最大連続定格もしくは生成される電力の製造者が推奨するパーセンテージ、ピーク負荷、例えば、最大の製造者が推奨する連続定格もしくは生成される電力、部分負荷、例えば、基本負荷未満の負荷、または、これらの組み合わせで使用することができる。例えば、導出した損失に基づいて、本明細書に記載の技術は、部分負荷での改善した動作点を選択することができ、部分負荷は、第１の段の温度（例えば、構成要素が多段タービン３４である場合）および／または構成要素の劣化の速度の点から、寿命の消費が最も少なくように導出される。
【００５３】
本発明の技術的効果は、工業プラントおよびプラント構成要素の動作を改善するシステムおよび方法を提供することを含む。定常状態および過渡動作を含むプラント動作に関する総損失を、モデル（例えば、物理ベースのモデル、統計モデル、ヒューリスティックモデル）のセットを構成することに基づいて導出することができる。次いで、総損失を入力として使用し、プラント動作のより正確なコストを提供するのに適した１つまたは複数のコスト関数を導出することができる。次いで、コスト関数を使用し、より最適な動作戦略を見つけることができ、動作戦略に基づいて、助言および制御動作を発することができる。このように、システムおよび方法は、プラントをより効率的に制御することを可能にする。
【００５４】
本明細書は、最良の形態を含む本発明を開示するため、さらに、業者が、任意のデバイスまたは装置を形成および使用すること、並びに、任意の組み込み方法を実行することを含む、当本発明を実施することを可能にするために、例を使用する。本発明の特許性のある範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の例を含む。このような他の例は、それらが特許請求の範囲の文言と異ならない構造要素を有する場合、または、それらが特許請求の範囲の文言と実質的に違いのない等価な構造要素を有する場合、特許請求の範囲内にあるものとする。
【符号の説明】
【００５５】
１０  発電プラント
１２  燃料源
１４  供給材料準備ユニット
１６  ガス化器
１８  スラグ
２０  ガス処理システム
２２  硫黄
２４  塩
２６  ガス処理装置
２８  残留ガス成分
３０  炭素捕捉システム
３２  燃焼室
３４  ガスタービンシステム
３６  ＡＳＵ
３８  ＡＳＵ圧縮機
４０  ＤＧＡＮ圧縮機
４２  タービン
４４  駆動シャフト
４６  圧縮機
４８  第１の負荷
５０  蒸気タービンエンジン
５２  ＨＲＳＧシステム
５４  第２の負荷
５６  凝縮器
５８  冷却塔
６０  計装
６２  制御ネットワーク
６４  プラント制御システム
６６  ＤＣＳ
６８  ＭＥＳ
７０  ＨＭＩシステム
７２  ＳＣＡＤＡシステム
７４  チャネル
７６  助言システム
７８  プロセッサ
８０  メモリ
８２  ディスプレイ
８４  グラフィカルユーザインタフェース
８６  Ｉ／Ｏポート
８８  ネットワーキングデバイス
９０  データ受信モジュール
９２  モデル構築モジュール
９４  計算モジュール
９６  助言生成モジュール
１０２  データ
１０４  補正係数
１０６  動作助言
１０８  推定器システム
１１０  物理ベースのモデル
１１２  損失計算エンジン
１１４  経済的入力
１１６  コストモデル
１１８  制御戦略システム
１２０  コントローラ
１２２  インタフェース
１２４  データウィンドウ
１２６  プラント動作
１２８  損失
１３０  損失
１３２  損失
１３４  損失
１３６  損失
１３８  損失
１４４  状態情報
１４６  性能バー
１４８  ボタン
１５０  ボタン
１５２  設定点補正
１５４  ボタン
１６０  プロセス
１９０  図表
１９２  図表
【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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【外国語明細書】
2014174993000001.pdf