(57)【要約】  【課題】  対象ガスタービン設備の詳細仕様情報が不詳な状況であっても、その仕様情報や性能状態情報の効率的で高精度に同定し、的確な診断を行えるガスタービンの性能診断システムを提供することにある。  【解決手段】  ガスタービン診断部６の性能診断部８は、ガスタービンの運転条件情報及び機器仕様情報を入力してガスタービンの性能の予測値を出力し、この予測値を、実際の運転中のガスタービンから計測したガスタービン性能の実測値と比較して、性能およびその劣化を評価する。モデル同定部７は、前記機器仕様情報として、圧縮機吐出圧力，タービン排気温度，燃料入熱量についての予測値と実測値との誤差が一定範囲以下になるように、前記ガスタービンの一定期間中の運転状態情報に基づいて調整して前記ガスタービンのモデルを同定するともに、この調整に際して、最初に前記圧縮機吐出圧力を調整する。  【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガスタービンの運転条件情報及び機器仕様情報を入力してガスタービンの性能の予測値を出力し、この予測値を、実際の運転中のガスタービンから計測したガスタービン性能の実測値と比較して、性能およびその劣化を評価する性能診断部を有するガスタービンの性能診断システムであって、
前記機器仕様情報として、圧縮機吐出圧力，タービン排気温度，燃料入熱量についての予測値と実測値との誤差が一定範囲以下になるように、前記ガスタービンの一定期間中の運転状態情報に基づいて調整して前記ガスタービンのモデルを同定するともに、この調整に際して、最初に前記圧縮機吐出圧力を調整するモデル同定部を備えたことを特徴とするガスタービンの性能診断システム。
【請求項２】
請求項１記載のガスタービンの性能診断システムにおいて、
前記モデル同定部は、前記圧縮機吐出圧力の調整時に、圧縮機から抽気されてタービンに導入されるタービン冷却空気の流量の圧縮機吸込空気流量に対する割合（冷却空気流量比）を、圧縮機の圧力比（圧縮機出口圧力と入口圧力の比）又は出口圧力の予測値と実測値の誤差があらかじめ設定された一定範囲以下になった時の値を圧縮機仕様情報として決定することを特徴とするガスタービンの性能診断システム。
【請求項３】
請求項２記載のガスタービンの性能診断システムにおいて、
前記モデル同定部は、前記タービン排気温度の調整時に、前記圧縮機仕様情報を、前記ガスタービンの性能計算のための入力条件として設定した上で、タービンの形状又は、寸法，仕事効率，前記冷却空気による冷却の効果を示す係数のうち少なくとも１つの値を、タービン排気温度の予測値と実測値の誤差があらかじめ設定された一定範囲以下になった時のこれらの値の組合せをタービン仕様情報として決定することを特徴とするガスタービンの性能診断システム。
【請求項４】
請求項３記載のガスタービンの性能診断システムにおいて、
前記モデル同定部は、前記燃料入熱量の調整時に、前記圧縮機仕様情報と前記タービン仕様情報とを、前記ガスタービンの性能計算のための入力条件として設定した上で、発電機またはギアボックスの機械損失，前記燃焼器仕様情報またはその他の部位の放熱損失，あるいはさらに燃料の比重または発熱量，温度のうち少なくとも１つの値を、計算プログラムによる燃料入熱量の予測値と実測値の誤差があらかじめ設定された一定範囲以下になった時のこれらの値の組合せを、前記圧縮機及びタービン以外のガスタービン仕様情報として決定することを特徴とするガスタービンの性能診断システム。
【請求項５】
ガスタービンの運転条件情報及び機器仕様情報を入力してガスタービンの性能の予測値を出力し、この予測値を、実際の運転中のガスタービンから計測したガスタービン性能の実測値と比較して、性能およびその劣化を評価するガスタービンの性能診断方法であって、
前記機器仕様情報として、圧縮機吐出圧力，タービン排気温度，燃料入熱量についての予測値と実測値との誤差が一定範囲以下になるように、前記ガスタービンの一定期間中の運転状態情報に基づいて調整して前記ガスタービンのモデルを同定するともに、この調整に際して、最初に前記圧縮機吐出圧力を調整することを特徴とするガスタービンの性能診断方法。
【請求項６】
請求項５記載のガスタービンの性能診断方法において、
前記モデルの同定に際して、前記圧縮機吐出圧力の調整時に、圧縮機から抽気されてタービンに導入されるタービン冷却空気の流量の圧縮機吸込空気流量に対する割合（冷却空気流量比）を、圧縮機の圧力比（圧縮機出口圧力と入口圧力の比）又は出口圧力の予測値と実測値の誤差があらかじめ設定された一定範囲以下になった時の値を圧縮機仕様情報として決定することを特徴とするガスタービンの性能診断方法。
【請求項７】
請求項６記載のガスタービンの性能診断方法において、
前記モデルの同定に際して、前記タービン排気温度の調整時に、前記圧縮機仕様情報を、前記ガスタービンの性能計算のための入力条件として設定した上で、タービンの形状又は、寸法，仕事効率，前記冷却空気による冷却の効果を示す係数のうち少なくとも１つの値を、タービン排気温度の予測値と実測値の誤差があらかじめ設定された一定範囲以下になった時のこれらの値の組合せをタービン仕様情報として決定することを特徴とするガスタービンの性能診断方法。
【請求項８】
請求項７記載のガスタービンの性能診断方法において、
前記モデルの同定に際して、前記燃料入熱量の調整時に、前記圧縮機仕様情報と前記タービン仕様情報とを、前記ガスタービンの性能計算のための入力条件として設定した上で、発電機またはギアボックスの機械損失，前記燃焼器仕様情報またはその他の部位の放熱損失，あるいはさらに燃料の比重または発熱量，温度のうち少なくとも１つの値を、計算プログラムによる燃料入熱量の予測値と実測値の誤差があらかじめ設定された一定範囲以下になった時のこれらの値の組合せを、前記圧縮機及びタービン以外のガスタービン仕様情報として決定することを特徴とするガスタービンの性能診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガスタービンの性能診断システム及び診断方法に係り、特に、発電用のガスタービンの診断に用いるに好適なガスタービンの性能診断システム及び診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えば工場や建築物のエネルギー設備において省エネルギー化を請け負うＥＳＣＯ(Energy Service Company)と呼ばれる事業や、電力と蒸気などのエネルギーを顧客の工場に設置した設備で発生させ、顧客に販売するＢＯＯ(Build, Own, and Operate)事業、更には顧客の設備の運転と保守を一括して請負うＯ＆Ｍ（Operation and Maintenance）事業など、各種のエネルギーサービス事業が注目されている。
【０００３】
このようなエネルギーサービス事業においては、コージェネレーションの見地から、ガスタービンを原動機とした発電設備が多いが、ガスタービンは、劣化を伴う機械設備の代表的存在であり、しかも発電用の場合は、電力確保の重要性の高さから、特に的確な保守が欠かせないだけでなく、さらに、その保守内容が、燃費効率改善による運転コストと、保守コストとして事業収益に大きく影響する性質をもつものである。
【０００４】
ガスタービンやエネルギー設備の性能診断については、従来、例えば、特開２００１−９０５５４号公報，特開２００３−８３０８９号公報，特開２００１−１７４３６６号公報，特開２００３−２２２００２号公報，特開２００３−１１４２９４号公報に記載のように、設備の性能モデルを使って性能を演算し、この計算結果を、実際の計測値と比較して、性能状態を診断する方法が一般的である。また、設備の劣化や運転条件変化等にともなう性能状態の推移にあわせて性能モデルを調整することもなされている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−９０５５４号公報
【特許文献２】特開２００３−８３０８９号公報
【特許文献３】特開２００１−１７４３６６号公報
【特許文献４】特開２００３−２２２００２号公報
【特許文献５】特開２００３−１１４２９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上述のエネルギーサービス事業は、その発電設備が分散型と呼ばれることがあるように、従来の典型的な大規模設備による発電事業とは、規模や事業形態が大きく異なる。このため、設備の診断に求められる内容や、水準，投下可能なコストも異なる側面がある。例えば、設備の設計性能仕様や、運用開始前の性能試験の記録，運用開始後の運転状態の計測記録，保守記録などの設備関連情報の収集と管理について述べると、大規模発電設備の場合、事業は１箇所の発電設備から大多数の需要先に電力を供給する形態であるため、これらの設備関連情報は、一般には発電事業者が一括集中的に取得し管理しているが、これは需要先の数に比べて発電設備数が圧倒的に少ないために、規模の経済面から可能になっている側面がある。これに対して、分散型発電設備では、１箇所の発電設備からの電力や熱エネルギーの供給先の数は通常は１箇所から数箇所程度、大きいものでも数百箇所程度のものが多く、供給規模が相対的に小さいために、設備関連情報は、内容が簡素化されて詳細さが抑えられていることが多い。
【０００７】
殊に、設備内部の寸法形状諸元や内部構成部品毎の効率の設計値を含むような詳細な設計性能仕様や、運用開始前の性能試験記録の情報については、設備の運用事業者（分散型の場合は通常、エネルギーサービス事業者）が当該設備の製造事業者でない場合は、設備製造事業者から開示を受ける情報の詳細度は、事業規模の経済性が反映された結果、大規模発電事業者の場合と比べて限定されたものになることが多い。運用開始後の運転状態の計測記録，保守記録などの情報についても、分散型設備の場合は、運用・保守にかかわる管理経費を抑えるために、情報量とその詳細度が、大規模発電設備の場合と比べて圧倒的に少ないのが一般的である。ここで重大な課題となるのは、これらのために、特に設備の経年的劣化や、部品交換などの保守履歴，異常発生などによって、設備の性能仕様状態は変化するが、この場合に、これを明確にするために必要となる、設備の初期の設計仕様や性能状態の詳細情報や、異常発生前の性能状態の詳細情報がないことに起因して、設備の性能状態変化の正確な把握が困難になることが少なくないことである。しかも、ガスタービンの性能は、ここで述べたような経年劣化や故障履歴，保守，部品交換などに伴う、当初の設計値(仕様値)からのずれだけでなく、大気条件などの運転条件の変動によっても性能が大きく変化する特性をもっており、このことが性能状態の正確な評価をさらに困難にしている。
【０００８】
したがって、これらのエネルギーサービス事業においては、少ない設備関連情報から、より高精度な性能モデルを構築して設備を診断することが求められ、なかでも特に、不確定要素の多い設計仕様情報や性能状態情報の明確な把握が重要な課題となる。
【０００９】
しかし、前述したような従来の方法は、いずれも、適用対象となるガスタービンの性能仕様情報が既知であることが前提条件になっており、ここで述べたような、エネルギーサービス事業に適用する際の、詳細な設備関連情報が不詳な場合に対応するための方法と情報処理手順は示されていない。このため、従来の技術では、適用対象設備が限定されたり、的確な診断結果が得られなくなるという限界があった。
【００１０】
例えば、特開２００１−９０５５４号公報記載のものでは、運転中のデータに基づいて性能計算モデルの性能状態を評価する方法を示しているが、この方法は対象設備についての、基準となる性能状態の係数の値が既知であることを前提にしており、この情報に基づいて運転中の性能状態の性能係数を評価している。ここでは、性能仕様情報が十分にない状態から性能計算モデルを構築することが必要な場合の対策方法は示されていない。
【００１１】
また、特開２００３−８３０８９号公報記載のもので述べられている性能計算モデルは、ガスタービンの性能指標を、運転条件及び、発電出力、経過時間の一次関数としてモデル化学するさいに、入力条件となる運転条件及び発電出力を、基準条件との偏差として与えているが、これは、基準条件における対象設備の性能計算の入出力値の相関関係が既知であることが前提になっており、ここでは、性能仕様情報が十分にない状態で、性能計算モデルの基準条件下での入出関係を決める方法は示されていない。
【００１２】
また、特開２００１−１７４３６６号公報記載の診断方法は、公称値が既知情報として存在することが前提となっており、公称値が初期状態で不詳の場合の対策方法は示されていない。
【００１３】
また、特開２００３−２２２００２号公報記載の診断方法は、はじめに、設備の仕様書原本の情報に基づいて性能計算モデルを構築しており、これも性能仕様の詳細情報が欠落していたり、詳細が不確定であったりする場合の対応方法を述べているものではない。
【００１４】
また、特開２００３−１１４２９４号公報記載のものでは、性能劣化状態の推定方法について、流動抵抗の推定によるリークなどの異常量の同定と、エネルギーバランスモデルを使った熱効率診断に言及しているが、これも性能仕様の詳細情報が欠落していたり、詳細が不確定な場合の対応方法を述べてはおらず、またガスタービンを対象とした場合の診断方法の具体的方法は述べていない。
【００１５】
したがって、前述したエネルギーサービス事業において、対象設備が、性能仕様の詳細が不明であったり、経年劣化により性能仕様状態が初期状態から変化していて分かりにくいような場合に、従来技術で対応するには、性能計算モデルを定める性能仕様情報を決定するために、経験値を用いたり、人手による試行錯誤により当該ガスタービンの性能計算のための諸定数やパラメータを調整したりする必要があり、このために膨大な運転記録や保守記録を整理し探索して仕様情報を幾度も訂正して評価を繰り返す必要があるので、手間がかかり、且つ、それでも信頼に値する性能計算モデルが構築できるとは限らないものである。
【００１６】
このように、従来技術では、適用対象が性能仕様情報が既知であるガスタービンに限定され、そうでない場合には、信頼に値するモデルが構築できるとは限らないので、的確な診断ができなくなるという問題があった。
【００１７】
本発明の目的は、対象ガスタービン設備の詳細仕様情報が不詳な状況であっても、その仕様情報や性能状態情報の効率的で高精度に同定し、的確な診断を行えるガスタービンの性能診断システム及び診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明が提供する解決手段を示すに先立って、はじめに、前述の諸課題に対応するために発明者らが種々検討した結果、得た知見は以下の通りであり、発明者らはこれらの知見にもとづいて発明に至ったものである。
【００１９】
第1に、性能情報の詳細が不確定な状況で、実測データにもとづいて性能計算モデルを確定（同定）するためには、ガスタービンの性能計算の出力として少なくとも、圧縮機吐出圧力，タービン排気温度，燃料入熱量を選定し、これらの３指標についての性能計算モデルによる予測結果と実測値が、予め定めた一定の誤差以下になるようにする必要がある。ここで、これら３指標のうちでも、特に、はじめに、圧縮機吐出圧力の計算結果と実測値が一定の誤差以下になるようにした上で、残りの２指標の予測結果と実測値が一定誤差以下になるようにする（調整する）ことが、高精度なモデル同定のために重要である。これは、これら３指標のうちのどれをはじめに調整するかに応じて、残りの２指標の値は影響されるが、これらの指標の調整による相互の影響度の感度を検討した結果、特に、圧縮機吐出圧力の調整が他の２指標に及ぼす影響が大きいことを見出した。これは、圧縮機吐出圧力が正しく調整されていない状態でガスタービンの性能計算を行うと、圧縮機の後段にある燃焼器，タービンの全体での温度・圧力条件が、実機とずれた状態で扱われることになり、このような条件で残りの指標を調整しても、実態と乖離した状態を模擬していることになるためである。
【００２０】
第２に、上述のように圧縮機の吐出圧力を調整するに当たって、圧縮機の吐出圧力は、圧縮機が単体で存在するのでなく実際にはガスタービンに組み込まれて存在していることを考慮すると、物理現象としては、圧縮機単体の流体力学的・熱力学的条件でなく、その後段の燃焼器，タービンでの、流体力学的・熱力学的条件も含めた、ガスタービンの系全体の均衡の上で決まるものであり、これを十分な設計詳細情報が十分に無い状況下で実機運転データから理論的に厳密に再現するモデルを構築することは困難である。それに対して、これを解決するために、圧縮機から抽気されてタービンに導入されるタービン冷却空気の流量の圧縮機吸込空気流量に対する割合（冷却空気流量比）を、圧縮機の圧力比（圧縮機出口圧力と入口圧力の比）の関数として定義して、この関数関係を実機データから同定することによって、大気条件などの運転条件に応じて計算した圧縮機吐出圧力の予測値と実機値の誤差を最小限に保って、圧縮機仕様情報としてモデル化できることを見出した。
【００２１】
第３に、タービン排気温度を調整するに当たって、前述の調整によって決定された前記冷却空気流量比を含む圧縮機仕様情報を、前記ガスタービンの性能計算のための入力条件として設定した上で、タービンの形状又は、寸法、仕事効率、前記冷却空気による冷却の効果を示す係数のうち少なくとも１つの値を、計算プログラムによるタービン排気温度の予測値と実測値の誤差があらかじめ設定された一定範囲以下になるまで調整することを繰り返し、誤差が前記一定範囲以下になった時のこれらの値の組合せをタービン仕様情報として決定するようにする。
【００２２】
第４に、性能計算モデルを同定するために使う３指標のうち、燃料入熱量については、圧縮機吐出圧力とタービン排気温度の計算値と実測値が一定の誤差以下になるようにした上で、調整することが望ましい。これは、３指標の計測データの誤差や精度に着目すると、燃料入熱量は、他の２指標に比べて最も、計測できない不確定性や変動要因が大きく、また、それが性能計算全体に及ぼす影響が大きいためである。すなわち、圧縮機吐出圧力とタービン排気温度は、それぞれ圧力センサーと温度センサーで直接計測される値であり、誤差要因もセンサー自身の計測誤差とセンサー設置場所による影響の他には、時系列的な変動要因が殆どないのに対して、燃料入熱量については、直接計測することは不可能なため、一般には燃料流量を計測し、これに燃料発熱量を乗じて得られるものである。このため、燃料入熱量を取得する過程では、燃料流量の実際の変動や計測誤差だけでなく、燃料発熱量や燃料比重の変動などが介在し、誤差要因が多い。実際に、ガスタービン発電所での供給燃料の性状は、燃料調達先の変更や、季節の温度条件による燃料の粘性や比重の物性変化によって、発熱量や比重、流量計測誤差などが、計画時の基準の状態とは変動することが少なくない。したがって、このようにして得た燃料入熱量にもとづいて、通常の熱力学的な手法によるガスタービンサイクルの性能計算を行うと、燃料入熱量の誤差要因の影響が、ガスタービン全系の性能評価に波及し、評価精度が低下する。そこで、このような燃料入熱量データの不確実性に起因する性能計算の評価誤差の増大を防止するために、上述したように、燃料入熱量は、圧縮機吐出圧力とタービン排気温度の計算値と実測値が一定の誤差以下になるようにした上で、調整するようにする。
【００２３】
以上の検討結果による知見に基づいた本発明は、以下のような解決手段を備えたものである。
【００２４】
（１）上記目的を達成するために、本発明は、ガスタービンの運転条件情報及び機器仕様情報を入力してガスタービンの性能の予測値を出力し、この予測値を、実際の運転中のガスタービンから計測したガスタービン性能の実測値と比較して、性能およびその劣化を評価する性能診断部を有するガスタービンの性能診断システムであって、前記機器仕様情報として、圧縮機吐出圧力，タービン排気温度，燃料入熱量についての予測値と実測値との誤差が一定範囲以下になるように、前記ガスタービンの一定期間中の運転状態情報に基づいて調整して前記ガスタービンのモデルを同定するともに、この調整に際して、最初に前記圧縮機吐出圧力を調整するモデル同定部を備えるようにしたものである。  
かかる構成により、対象ガスタービン設備の詳細仕様情報が不詳な状況であっても、その仕様情報や性能状態情報の効率的で高精度に同定することができ、したがって、的確な診断を行えるものとなる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、対象ガスタービン設備の詳細仕様情報が不詳な状況であっても、その仕様情報や性能状態情報の効率的で高精度に同定し、的確な診断を行えるものとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図１〜図５を用いて、本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムの構成及び動作について説明する。
【００２７】
本発明は、ガスタービン発電設備(以下、「ガスタービン」と称する)の運転状態を計測し、この計測データから得られるガスタービンの実際の性能を、同じく計測データから抽出した運転時の条件情報に基づいて演算した予想性能と比較することにより、性能の劣化度や異常を診断する方法と装置を提供する。そして、この際に、たとえ対象となるガスタービンの仕様情報が不明であっても、運転条件に応じた効率等の性能を高精度に予測でき、性能劣化や異常を高い信頼性で実現できるようにしており、このため、本発明の一実施形態では、診断を実施する場合、図１に示すシステム構成で対応するようになっている。
【００２８】
最初に、図１を用いて、本実施形態によるガスタービンの性能診断システムを用いたガスタービンシステムの全体構成について説明する。  
図１は、本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムを用いたガスタービンシステムのシステム構成を示すブロック図である。
【００２９】
本実施形態のガスタービンシステムは、実機設備１と、運転データ管理部４と、ガスタービン診断部６とから構成されている。実機設備１は、ガスタービン２と、このガスタービンに設置されている各種のセンサ３とを備えている。運転データ管理部４は、センサ３によって取得されたガスタービン２の運転状態に関する情報（運転状態情報）９が格納されている運転記録データベース５が備えられている。なお、運転状態情報９とは、ガスタービンの性能情報だけでなく、ガスタービンの供給される空気の温度・圧力・湿度や、燃料の温度など、ガスタービンの運転状態に影響する計測項目全般を指すものであり、以降の説明において述べられる運転状態情報もすべて同様である。また、ここでの計測項目とは、直接的な計測に限らず、間接的な指標の情報から推定されるものも含む。例えば、大気の湿度について、あらかじめ大気温度と一定の相関関係や関数関係を仮定しておいて、大気温度から推定した場合や、また、燃料の密度や発熱量について、あらかじめ季節に応じた数値を設定しておき、季節情報にもとづいてこれらの燃料の情報を想定する場合などを挙げることができる。このような工夫をすると、より少ない情報から多くの運転状態情報を得ることができる。
【００３０】
また、ガスタービン診断部６は、モデル同定部７と、性能診断部８とが備えられている。モデル同定部７は、運転記録データベース５から供給される運転状態情報１１に基づいて、モデル定数情報１６を同定する。ここで、モデル定数情報１６とは、ガスタービン２の仕様情報などからなり、ガスタービン２の運転条件に応じた性能を予想演算をするのに必要な情報のことである。
【００３１】
次に、性能診断部８は、ガスタービン２の実際の日々の運転状態情報９とモデル定数情報１６に基づいて、ガスタービン２の性能の劣化や異常を診断する。このとき、ガスタービン２の実際の日々の運転状態を表わす運転状態情報９は、ガスタービン２に備えられられている複数のセンサ３により検出され、運転状態情報９としてガスタービン２から出力されている。
【００３２】
そして、このうち、まず運転状態情報９は、運転データ管理部４に伝達され、そこで運転状態の履歴として運転記録データベース５に蓄積されるとともに、ガスタービン診断部６の中のモデル同定部７に伝達され、診断に使用されるようになっている。また、モデル同定部７は、運転記録データベース５に蓄積された運転状態情報１０に基づいて診断することもできる。
【００３３】
なお、上述のガスタービン診断部６において、モデル同定部７と性能診断部８は、図示のように独立した部分に区切られて存在するのではなく、実際には、後述するように、ガスタービン診断部６の中で同一の主要演算部を共有し、計算モードに応じた情報処理系統の切換によりモデル同定と診断の機能をそれぞれ実現する構造になっている。
【００３４】
そして、ガスタービン診断部６においては、モデル同定と診断の各機能に対応して各々別の動作モードがあり、これをモード切換によって実現している。そこで、モデル同定の動作モードをモデル同定モードと称し、診断の動作モードは診断モードと称する。
【００３５】
モデル同定モードにおいては、モデル同定部７は、運転記録データベース５から抽出された複数の運転状態情報１１を取得し、この運転状態情報１１に基づいてガスタービン２のモデル定数情報を同定して、モデル定数情報１６として出力する。なお、このときのモデル同定部７の処理手順と内容の詳細については後述する。
【００３６】
ここで、このモデル同定部７が運転記録データベース５から抽出した運転状態情報１１は、後述するように、性能の予測と検証・評価に用いられる。このため、運転状態情報１１は、大分して、性能の予測演算のための入力条件に相当する条件情報と、この演算による性能予測結果を評価するための対比に使う性能状態の状態情報が含まれている。以降の説明においても、運転状態情報と記す場合は同様に、情報の内容はこれらの条件情報と状態情報の区分をもつ。
【００３７】
そして、条件情報の代表的な項目には、ガスタービンの吸気温度、吸気圧力、湿度などの大気条件情報と、ガスタービンへの物質と熱の入力状態条件のうち、燃料入熱量情報を除いた、冷媒噴射量などの温度・圧力・流量等の物理状態の入力条件情報と、ガスタービンの発電出力情報がある。ここで、大気条件情報は、ガスタービンの吸気を冷却している場合は、冷却前の大気でなく、冷却後の空気に関する情報を示すものとする。また、入力条件情報では燃料入熱量情報を除いたが、これは後述するように、本発明においては発電出力の情報に基づいて燃料入熱量を算出し、これを評価するためである。またここでの、燃料入熱量情報の内容は、直接的には、ガスタービンへ供給される燃料がもつ熱量をさすが、情報内容としてはこれを算定するに十分な情報の組み合わせであってもよく、例えば燃料の流量と単位量当たり発熱量の情報があれば、これらを乗算して燃料全体の熱量を得ることができるので、このような形態を含むものとする。
【００３８】
一方、後者の状態情報の代表的な項目には、ガスタービンへの燃料入熱量、タービン排気温度、圧縮機吐出圧力がある。ここで燃料入熱量の情報の内容は前述したとおりである。また、（タービン）排気温度については、タービンが複数段の場合、任意の段の出口温度であっても良い。以下でタービン出口温度と記す場合も同様である。また、圧縮機吐出圧力については、圧縮機又はタービンの出口圧力と入口圧力の比を示す圧力比であってもよい。以下で圧力比と記す場合も同様である。
【００３９】
次に、モデル同定部７が出力するモデル定数情報１６とは、一義的には、ガスタービンの圧縮機効率、タービン効率、燃焼温度、機械的・熱的損失エネルギー量などの情報であり、従って、これらは、ガスタービンの設計仕様又は性能因子そのものである。
【００４０】
これらの情報は、具体的には、例えば、圧縮機仕様情報、タービン仕様情報、及び、燃焼器仕様情報などである。
【００４１】
ここで、圧縮機仕様情報は、圧縮機の吸気流量及び、圧縮機の効率、又は大気条件情報と吸気流量情報と組み合わせて空力計算することにより圧縮機効率が算出可能な圧縮機の物理的形状の情報である。圧縮機の物理的形状の情報は具体的には、例えば、圧縮機の段数、代表径、各段の動翼・静翼の寸法径や形状、空気の通過経路の寸法・形状、空気と翼で形成される速度三角形の設計値、のうち少なくとも１つを含むものである。
【００４２】
タービン仕様情報は、タービン効率又は、タービン流入ガスの温度・圧力・比熱の情報と組み合わせて空力計算することによりタービン効率が算出可能なタービンの物理的形状の情報である。タービンの物理的形状の情報は具体的には、例えば、タービンの段数、代表径、各段の動翼・静翼の寸法径や形状、燃焼ガスの通過経路の寸法・形状、空気と翼で形成される速度三角形の設計値、冷却空気流量の設計値のうち少なくとも１つを含むものである。
【００４３】
燃焼器仕様情報は、燃焼器の燃焼効率及び燃焼温度、冷媒噴射量等の情報である。
【００４４】
しかし、前述したように、通常、メーカー(製造者)がこれら全ての情報(メーカー情報)を開示することは殆ど無く、しかも、これらの性能因子には、大気条件などの運転条件の変動によって値が変動したり、経年劣化や保守・部品交換等に伴って当初の設計値と異なる値に変化していることもある。
【００４５】
従って、これらの性能因子を、ガスタービンの性能予想のための演算の入力情報として使用することを想定した場合、一定値に固定された仕様値として扱うよりも、運転条件や経年劣化などの機器状態の変化に応じた値の変化の関数関係を含むものとして扱う方が、性能予測演算の精度を高くすることができる。
【００４６】
そこで、以下の説明では、これらの性能因子の情報を、前述のような関数関係の係数などの定数情報を含む意味で、モデル定数情報１６と呼ぶことにする。
【００４７】
なお、実機設備１と、運転データ管理部４と、ガスタービン診断部６の間で情報をやりとりするための情報経路は、具体的には有線又は無線の情報通信回線或いは同一装置内の情報処理プロセスにおける情報の受け渡しを指すものであり、従って、以下の例においても、情報経路とは、特に断りのない限り、同様の一般的な通信回線手段を指すものとする。
【００４８】
次に、診断モードでは、モデル定数情報１６と、ガスタービン２の運転に伴う日々の時系列の運転状態を表す運転状態情報９若しくは運転記録データベース５に蓄積された運転状態情報１０とに基づいて、性能診断部８によりガスタービン２の性能の劣化状態や異常を診断する。
【００４９】
ここで、モデル定数情報１６の生成は、図３にて後述するように、或る期間に渡って行なっておくことにより、ガスタービン２の性能仕様が同定できるので、モデル定数情報１６と、時系列的に与えられる運転状態情報９若しくは運転記録データベース５に蓄積された運転状態情報１０とに基づいて、性能診断部８で時々刻々の性能状態の解析をすることにより、ガスタービン２の健全性が診断できることになる。
【００５０】
このとき、詳細は後述するが、性能診断部８は、始め運転状態情報９，１０を、運転条件に関する運転条件情報と、性能状態に関する性能状態情報に分離し、まず運転条件に関する運転条件情報とモデル定数情報１６とに基づいてガスタービン２の性能を予測演算し、次いで、この予測演算した結果を性能状態に関する性能状態情報と対比し、比較することによりガスタービン２の性能の劣化の程度や異常の有無、それに劣化や異常に対する予兆の有無などを診断するようになっている。
【００５１】
ここで、このような本発明の実施形態に係る診断システムは、特に上記した省エネルギー化のためのＥＳＣＯ事業やＯ＆Ｍ（Operation & Maintenance）事業のようなエネルギーサービス事業において有効である。何故なら、このような事業では、上述したように、特に仕様詳細が不明な機器や、経年劣化の結果、性能仕様状態が初期状態から変化していて分かりにくい機器を対象とする場合が多いからである。
【００５２】
このようにガスタービンについてのメーカー情報が入手できず不確定であった場合、従来技術では、経験値を用いたり、人手による試行錯誤によりモデル定数を調整したり、膨大な保守記録を収集・探索して仕様情報を訂正したりしなくてはならないので、手間がかかり、且つ信頼性にたるモデルが構築できないものであった
これに対して、本実施形態によれば、モデル定数が自動的に同定されるので、高精度で信頼性の高い診断が省力化され、短時間で効率的に診断が可能になる上、モデル定数の同定が自動化されるので、人の経験や習熟度に左右されず、再現性と信頼性に優れたモデル同定が可能になる。
【００５３】
更に、本実施形態によれば、経年的に運転状態が変化した場合でも、モデル同定をやり直すことにより有効な診断が可能になるのみならず、経年劣化、補修、部品交換、定期点検、オーバーホール、故障履歴などにより初期性能状態から大きく性能が変化している設備についても高精度で確実な診断ができる。
【００５４】
次に、図２を用いて、本実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の構成と処理手順について説明する。  
図２は、本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の詳細を示すブロック図である。
【００５５】
図２に示したガスタービン診断部６は、演算部分を共用し、前述したモデル同定モードと診断モードの各々の処理に切換えて使用することができるようにしたもので、このときのモデル同定モードと診断モードの切換えは、モード入力部２１に対するオペレータからのモード指示情報により与えられるようになっているものである。
【００５６】
ガスタービン診断部６は、モード指示情報が与えられるモード入力部２１と、各モードに共用される主要演算部(演算値対実機値対比情報生成部)３１と、主要演算部３１に対する入力情報をモード指示情報に応じて生成させるための情報処理分岐を行うモード判定部２２と、主要演算部３１の演算結果である出力情報をモード指示情報に応じて処理するための情報処理分岐を行うモード判定部３３とを備えている。
【００５７】
以下、ガスタービン診断部６による処理手順について、モデル同定モードの場合と、診断モードの場合とに分けて順次説明する。
＜モデル同定モード＞
ここで、オペレータからモデル同定モードを示すモード指示情報がモード入力部２１に与えられたとする。すると、モード判定部２２は、運転条件情報抽出部２３に向う情報処理経路を選択し、モード判定部３３はモデル定数情報探索部３４に向う情報処理経路を選択する。
【００５８】
運転条件情報抽出部２３は、運転記録データベース５(図１)から、運転状態情報１１を取り込み、複数運転条件下での代表的な運転状態情報１１’を抽出する。このときの複数運転条件下での代表的な運転状態情報１１’とは、例えば、前述した大気条件について、吸気温度が０℃，１５℃，３０℃の場合の代表的な運転状態情報のことであるが、これに限る必要は無いものである。なお、ここで運転状態情報の具体的項目は、前述した通りである。
【００５９】
次に、モデル定数情報初期値生成部２７は、運転状態情報抽出部２３で処理した運転状態情報のうちのガスタービンの発電出力情報の代表的情報に基づいて、このときの発電出力に最も近い発電出力のガスタービンのモデル定数情報２８をモデル定数情報データベース３７から抽出する。
【００６０】
ここで、モデル定数情報２８は、モデル定数情報２８自身の妥当性が、この後の情報処理により検証され、必要に応じて修正される処理が繰り返されることにより、妥当性が高まるよう収束計算処理されるための初期値として与えられるものである。
【００６１】
また、モデル定数情報データベース３７は、対象ガスタービン２とは異なる別機種や、同型でも製品番号の異なる設備などモデル定数情報が一部でも異なるものについて、定格発電出力情報とモデル定数情報を対比させて格納し、データベースとしたものである。
【００６２】
なお、モデル定数情報データベース３７は、発電出力情報からモデル定数情報を出力することができるものであれば、例えば、発電出力情報とモデル定数情報の関係を関数関係で保有しており、発電出力情報の入力からモデル定数情報を出力するようなモデル定数情報推定手段などの形態であってもよいものである。
【００６３】
次に、演算入力部３０は、運転状態情報抽出部２３から出力された複数ケースの運転状態情報１１’と、モデル定数情報初期値生成部２７から出力されたモデル定数情報２８の初期値を受け入れ、これらを次の主要演算部３１に対する入力情報とする。
【００６４】
主要演算部３１は、運転状態情報１１’に対応する複数運転条件下でのガスタービン２の予想性能を演算し、演算結果情報を、運転状態情報１１’に含まれる実機の実際の状態情報と対比させるための情報として生成する。
【００６５】
ここで、図３を用いて、本実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の主要演算部３１による予想性能の演算の手順について説明する。  
図３は、本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の演算入力部３０と主要演算部３１の詳細を示すブロック図である。
【００６６】
情報分離工程５２は、演算入力部３０にある複数運転条件における運転状態情報１１’を取込み、前述した条件情報と状態情報とに分離させ、前者は後続の性能演算工程５６における性能予測演算の入力に使うための条件情報５３として、後者はこの性能予測演算の結果を検証するための検証用情報（状態情報）５４として、夫々仕分けする。
【００６７】
このうち、性能予測演算入力用の条件情報５３は、モデル定数情報初期値２８と合わせて性能演算工程５６に供給される。性能演算工程５６では、これらの入力情報５３，２８に基づいてガスタービン２の性能予測演算を実行し、演算結果情報５７を生成する。
【００６８】
ここでの性能演算は、ガスタービンサイクルの熱力学的計算または流体力学的計算の少なくとも一方に基づくものであれば良い。但し、本実施形態ではガスタービンの性能状態について、ガスタービンの発電出力及びその他の運転状態データにもとづいて、これに対応する燃料入熱量を演算推定し、この燃料入熱量の推定結果を、ガスタービンの運転状態情報中の燃料入熱量データと比較して、性能状態を評価する方法を主に用いる。
【００６９】
このような評価方法をとる理由は、燃料入熱量の計測誤差や変動要因がガスタービンの性能計算全体に及ぼす影響を小さくしたいためである。ガスタービン設備の計測データにおける、発電出力と、燃料入熱量を比べると、発電出力は直接的に電力を計測したものであるが、燃料入熱量は燃料流量を計測した上で、これに燃料発熱量を乗じたものである。このため、燃料入熱量を得る過程では、燃料流量の計測誤差と、実際の燃料流量の変動及び、燃料発熱量の変動、燃料比重の変動などが介在し、燃料入熱量の誤差要因が多い。実際に、ガスタービン発電所での供給燃料の性状は、季節や燃料調達先による、発熱量や比重の変動が少なくない。したがって、このようにして得た燃料入熱量にもとづいて、通常の熱力学的な手法によるガスタービンサイクルの性能計算を行うと、燃料入熱量の誤差要因の影響が、ガスタービン全系の性能評価に波及し、評価精度が低下する。本発明では、このような燃料入熱量データの不確実性に起因する性能計算の評価誤差の増大を防止するために、上に述べたような手順によって、ガスタービンの発電出力の情報から逆に燃料入熱量を求める方法をとっている。すなわち、発電出力の情報を出発点として燃料入熱量を求めることによって、本実施形態では、燃料入熱量の多くの不確定要素が性能計算全体に及ぼす悪影響を防いでおり、このため、本発明の方法は高精度な性能評価が可能となっている。
【００７０】
このように、本実施形態で採用する性能の評価方法では、発電出力の情報を入力条件に使って燃料入熱量を評価する手順（以下、「燃料入熱量評価方式」と称する）が最も望ましいが、実際の計測条件によっては、発電出力よりも燃料入熱量の方が高精度に評価できる場合もある。このような場合には、燃料入熱量方式ではなく、燃料入熱量の情報を出発点として発電出力を求める手順（以下、「発電出力評価方式」と称する）を用いるほうがよいものである。そして、この場合の性能演算に使う情報区分は、条件情報５３の内容としては、発電出力の情報を除いて、代わりに燃料入熱量を含め、一方で、状態情報５４の内容としては、燃料入熱量の情報を除き、代わりに発電出力の情報を含めたものとする。
【００７１】
また、別の実現形態としては、性能演算工程５６を、オペレータの入力設定によって、燃料入熱量評価方式と発電出力評価方式とで切替可能なものとしてもよい。これは運転状態情報１１’又は２６に関する条件情報５３と状態情報５４の情報分離区分を、ユーザー入力情報または予めの設定によって、燃料流量評価方式か発電出力評価方式かに応じて変更する情報処理工程（以下、「評価方式選択工程」と称する）を演算入力部３０の直前に設け、この評価方式選択工程で得た条件情報５３に基づいて、その条件情報の種類（燃料流量評価方式か発電出力評価方式か）に応じた性能演算によって状態情報を予測演算して（５３）、この予測演算結果５７をもとの状態情報５４と対比することによって実現される。このような、性能評価方式が切り替え可能な実現形態の場合においては、ガスタービンの運転状態情報１１’又は２６の取得環境や精度が、具体的にはこのうちの燃料入熱量情報と発電出力情報の誤差（又は不確定度）がどちらが高いかが、同定モード時と診断モード時とで変わるような場合であっても、例えば、燃料入熱量情報の誤差や変動が、同定モード時の運転状態情報１１’では小さいが、診断モード時の運転状態情報２６では大きいような場合には、同定モード時には発電出力評価方式で、診断モード時には燃料流量評価方式で、それぞれ性能演算工程５６を中心とする主要演算部３１が運用されることによって、柔軟かつ少ない労力で高精度な性能評価を行うことができる。
【００７２】
なおここで、燃料入熱量評価方式の場合の、燃料入熱量の演算推定の方法を例示的に説明すると以下のようになる。まず、ガスタービンの出力Ｅoutは、式（１）に示すように、タービン軸出力Ｅt及び、圧縮機動力Ｅc、出力損失Ｅlossの差し引きで表される。  
Ｅout ＝Ｅt−Ｅc−Ｅloss  …(１)
そして、タービン軸出力Ｅtは、式（２）に示すように、タービン効率ηt及び、燃焼温度Ｔmax、タービン通過ガス質量流量Ｇtの関数で表される。  
Ｅt ＝ｆ１（ηt, Ｔmax，Ｇt）…(２)
圧縮機動力Ｅcは、式（３）に示すように、圧縮機効率ηc及び、吸気温度Ｔatm、吸気質量流量Ｇcの関数で表される。  
Ｅc ＝ｆ２（ηc, Ｔatm，Ｇc）  …(３)
また、出力損失Ｅlossは、式（４）に示すように、機器の仕様（例えばギアボックス機械損失、発電機効率、熱損失など）や機器の劣化度の情報ＳＰＣに応じて決まる。  
Ｅloss ＝ｆ３（SPC）              …(４)
ここで、燃焼温度Ｔmax、吸気温度Ｔatmなどの温度は絶対温度である。また、上の式（２）〜（４）におけるｆ１（）、ｆ２（）、ｆ３（）という表記は関数関係を表すが、以下の説明においてもｆ４、ｆ５、…という表記は同様に関数関係を表すものとする。
【００７３】
そこで、式（１）に、式（２）〜（４）を代入して、式（５）のように、発電出力Ｅoutの情報から燃焼温度Ｔmaxを求める逆関数ｆ４を求めることができる。  
Ｔmax  ＝ｆ４（Ｅout）  …(５)
ここで、逆関数ｆ４の入力情報は、実際には発電出力Ｅoutの他に、上述した、タービン効率ηt、タービン通過ガス質量流量Ｇt、圧縮機効率ηc、吸気質量流量Ｇc、吸気温度Ｔatmなどがあるが、これらは実際には計測または設計仕様情報により与えることができるため、ここでは代表的な情報として発電出力Ｅoutのみを右辺に示した。
【００７４】
そして、このようにして求めたＴmaxの情報があれば、さらに、式（６）に示すようにして、燃料入熱量Ｑfuelを算定することができる。  
Ｑfuel  ＝ｆ５（Ｔmax）
＝Ｑcombex−Ｑcd  −Ｑsw  …(６)
ここで、関数ｆ５はガスタービンの燃焼器での熱収支計算を示しており、その内容は、燃焼器出口ガスの保有熱量Ｑcombexから、圧縮機出口空気の持込熱量Ｑcdと、燃焼器への噴射冷媒の持込熱量Ｑswを差し引くことによって、燃料入熱量Ｑfuelを求めている。そして、ここで、燃焼器出口ガスの保有熱量Ｑcombexは、燃焼温度Ｔmaxに、燃焼器流出ガスの質量流量と、温度Ｔmaxでの比エンタルピを乗じて求めることができ、圧縮機出口空気からの持込熱量Ｑcdも同様に、圧縮機出口空気の絶対温度と、圧縮機出口からの流入空気の質量流量と、圧縮機出口空気温度での比エンタルピを乗じて求めることができ、噴射冷媒の持込熱量Ｑswは、噴射冷媒の標準組成と温度・圧力より求められる噴射冷媒の比エンタルピと、噴射冷媒の質量流量を乗じて求めることができる。
【００７５】
上述した、これらの計算に必要な上記の各情報の内、式（５）で求めたＴmax以外は、計測データ又は設計仕様情報にもとづいて与えることができる。したがって、以上の手順によって、発電出力Ｅoutおよびその他の計測データや設計仕様情報（後述するモデル定数情報）から取得可能な情報にもとづいて、燃料入熱量Ｑfuelを求めることができる。
【００７６】
したがって、このような性能演算の結果として得られる演算結果情報５７は、前述した状態情報に関する予測結果の情報であり、項目として少なくとも、圧縮機吐出圧力と、タービン排気温度、ガスタービンへの燃料入熱量を含んでいる。
【００７７】
以上のようにして得られた演算結果情報５７は、続く対比工程５８において、前述のようにあらかじめ検証用に仕分けされていた実機の状態情報（検証用情報）５４と対比される。なお、ここでの情報対比のうち、燃料入熱量情報については、前述したように、燃料入熱量が算出可能な情報として、燃料流量と燃料発熱量、あるいはさらに燃料比重の情報を含むものであればよいので、例えばこのような形で情報を保有している場合は、上述の式（１）〜（６）のようにして求めた燃料入熱量Ｑfuelを燃料発熱量で除して、燃料流量として評価するとよい。またこの際に、燃料流量を質量基準か体積基準のいずれで評価するかによって、必要に応じて燃料比重の情報によって換算することはいうまでもないものである。
【００７８】
以上説明したガスタービンの性能演算結果情報５７と検証用情報５４の対比は、図３のループ始端５１からループ終端６１までの間で、条件情報５３のケース数だけ、つまり圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量の各状態情報の条件数に応じて繰り返され、これらの全ケースでの状態情報の対比結果が演算・実機対比情報５９として逐次、蓄積情報データベース６０の格納領域に格納され、全ケースにわたる計算が終了後、結果出力工程６２から演算出力部３２に、演算・実機対比情報６３として出力されることになる。
【００７９】
ここで、図２の説明に戻り、以上のようにして演算出力部３２に出力された演算・実機対比情報６３は、現在の処理モードがモデル同定モードであることから、モード判定部３３からモデル定数情報探索部３４に受け渡される。
【００８０】
次に、図４を用いて、本実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６のモデル定数情報探索部３４によるモデル定数の修正確定の手順について説明する。  
図４は、本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６のモデル定数情報探索部３４の詳細を示すブロック図である。
【００８１】
図４に示すように、モデル定数情報探索部３４は、受け渡された演算・実機対比情報６３から圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量の順序で、対比結果の誤差が小さくなるように、それぞれを調整するためのモデル定数の値を修正した情報、すなわち圧縮機吐出圧力の演算結果と実機の誤差を小さくするための修正モデル定数情報７４と、排気温度の演算結果と実機の誤差を小さくするための修正モデル定数情報７７、それに燃料入熱量の演算結果と実機の誤差を小さくするための修正モデル定数情報８０からなる修正情報３５を生成する。そして、圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量のそれぞれについて、演算結果と実機値の誤差が予め定められた一定範囲以下になるまでこの処理を繰り返すことによって、最終的にガスタービンの全系のモデル定数情報すなわち機器仕様情報を確定させる。このとき、各修正モデル定数情報の具体的な修正手順と修正項目及び確定方法は、次のとおりである。
【００８２】
まず、圧縮機吐出圧力については、はじめに、圧縮機吐出圧力評価判定工程７２で、主要演算部３１による圧縮機吐出圧力の予測演算値と実機値の誤差（これは演算・実機対比情報６３に示される）が、予め決めた一定範囲以下かどうかが比較評価される。一定範囲を超過している場合は、これが該一定範囲以下になるように、圧縮機吐出圧力を調整するためのモデル定数情報修正工程７３で、少なくとも圧縮機から抽気されてタービンの冷却に用いられる冷却空気流量の割合（冷却空気流量比）と、あるいはさらに圧縮機の効率、又は、圧縮機の吸気流量のうちの少なくとも１つの値の大きさを変化させた、圧縮機吐出圧力の修正モデル定数情報７４が生成される。つづいて、修正モデル定数情報７４にもとづいてモデル定数情報２８のうちの該当情報（圧縮機仕様情報）が更新された上での性能演算が主要演算部３１によって再度実行されて演算・実機対比情報６３が生成され、演算・実機対比情報６３に示される圧縮機吐出圧力の演算結果と実機情報の対比結果が予め決められた一定範囲以下かどうかが圧縮機吐出圧力評価判定工程７２で再度比較評価され、一定範囲を超過している場合は前述と同様にしてモデル定数情報修正工程７３で修正モデル定数情報７４が生成される。このように、モデル定数情報の修正処理が圧縮機吐出圧力の演算結果と実機情報の対比結果が予め決められた一定範囲以下になるまで繰り返され、誤差が該一定範囲以下になった時の修正モデル定数情報７４が圧縮機仕様情報として決定される。
【００８３】
このようにして圧縮機のモデル定数情報を調整する際に、仕様情報を一つの値に固定すると、複数の実機運転状態情報の一部に対しては、上の収束条件（予測演算値と実機値の誤差が予め定めた一定範囲以下になること）を満たせるが、すべてに対して満たせない場合がある。このような場合の方策としては、調整している仕様情報を、前述の条件情報のいずれかに依存している関数として定式化するとよいものである。例えば、冷却空気流量比を圧力比の関数として定式化し、このモデル式に含まれる定数係数を、複数の実機運転状態情報に対する上の収束条件が満たせるように調整する。このような方法を用いると、複数の実機運転状態情報における種々の条件変化の影響をこの関数関係で吸収することができるため、幅広い範囲で高精度に収束させることができる。
【００８４】
次に、タービン排気温度については、モデル定数情報２８の初期値のうち圧縮機の仕様情報が、上述の圧縮機吐出圧力評価判定工程７２とモデル定数情報修正工程７３からなる調整ループを通じて決定された冷却空気流量比を含む圧縮機仕様情報７４で差し替えられて、運転状態情報１１’とともに、ガスタービン性能の主要演算部３１に入力される。はじめに、排気温度評価判定工程７５で、主要演算部３１によるタービン排気温度の予測演算値と実機値の誤差（これは演算・実機対比情報６３に示される）が、予め決めた一定範囲以下かどうかが比較評価される。一定範囲を超過している場合は、これが該一定範囲以下になるように、タービン排気温度を調整するためのモデル定数情報修正工程７６で、タービンの形状又は、寸法、仕事効率、冷却空気による冷却の効果を示す係数のうち少なくとも１つの値の大きさを変化させた、排気温度の修正モデル定数情報７７が生成され、つづいて、該修正モデル定数情報７７にもとづいてモデル定数情報２８のうちの該当情報（タービン仕様情報に相当）が更新された上での性能演算が主要演算部３１によって再度実行されて演算・実機対比情報６３が生成され、該演算・実機対比情報６３に示されるタービン排気温度の演算結果と実機情報の対比結果が予め決められた一定範囲以下かどうかが工程７５で再度比較評価され、一定範囲を超過している場合は前述と同様にしてモデル定数情報修正工程７６で修正情報７７が生成される。このように、モデル定数情報の修正処理がタービン排気温度の演算結果と実機情報の対比結果が予め決められた一定範囲以下になるまで繰り返され、誤差が該一定範囲以下になった時の修正モデル定数情報７７がタービン仕様情報として決定される。
【００８５】
最後に、燃料入熱量については、モデル定数情報２８の初期値のうち、圧縮機とタービンの仕様情報が、それぞれ、上述の圧縮機吐出圧力評価判定工程７２とモデル定数情報修正工程７３からなる調整ループを通じて決定された圧縮機仕様情報７４と、上述の排気温度評価判定工程７５とモデル定数情報修正工程７６とからなる調整ループ７５を通じて決定されたタービン仕様情報７７とで差し替えられて、運転状態情報１１’とともに、ガスタービン性能の主要演算部３１に入力される。はじめに、燃料入熱量評価判定工程７８で、主要演算部３１による燃料入熱量の予測演算値と実機値の誤差（これは演算・実機対比情報６３に示される）が、予め決めた一定範囲以下かどうかが比較評価され、一定範囲を超過している場合は、これが該一定範囲以下になるように、燃料入熱量を調整するためのモデル定数情報修正工程７９で、発電機またはギアボックスの機械損失、燃焼器仕様情報または燃焼器の放熱損、あるいはさらに燃料の比重または発熱量、温度のうち少なくとも１つの値の大きさを変化させた、燃料入熱量の修正モデル定数情報８０が生成される。つづいて、該修正モデル定数情報８０によってモデル定数情報２８のうちの該当情報が更新された上での性能演算が主要演算部３１によって再度実行されて演算・実機対比情報６３が生成され、該演算・実機対比情報６３に示される燃料入熱量の演算結果と実機情報の対比結果が予め決められた一定範囲以下かどうかが工程７８で再度比較評価され、一定範囲を超過している場合は前述と同様にしてモデル定数情報修正工程７９で修正情報８０が生成される。このように、モデル定数情報の修正処理が燃料入熱量の演算結果と実機情報の対比結果が予め決められた一定範囲以下になるまで繰り返され、誤差が該一定範囲以下になった時の修正モデル定数情報８０が、前に決定された圧縮機仕様情報及びタービン仕様情報を除く、その他の機器仕様情報として決定される。
【００８６】
なお、ここで示したようなモデル調整の調整手順においては、例えば、燃料入熱量の調整結果によって、前段のタービン排気温度の調整結果に影響が出て、排気温度の計算結果と実機値の誤差が、予め定められていた一定範囲を超過したりするような、後段での調整結果が前段での調整結果に悪影響を及ぼす場合がある。このような場合には、以下の２つの対策方法がある。
【００８７】
第１の方法は、圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量の各演算結果と実機値の誤差の許容範囲についての、前述した予め定められた一定範囲の水準（以下、調整目標水準）を、はじめは、最終的な目標水準よりも許容誤差を広く設定して、圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量の各評価誤差が、これ以下になるまで前述の手順で収束計算を行い、次に、圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量の調整目標水準をはじめよりも狭く設定して収束計算を再度実行する、という形で段階的に収束計算を重ねることで、最終的な目標調整水準に到達する方法である。この方法は、モデル定数情報を局所最適でなく、全般的に堅牢に調整できる長所がある。またこの方式の変形として、圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量の調整目標水準をそれぞれ異なる水準（例えば異なる誤差率）に設定する方法がある。この方法は、各計測項目や、モデル定数の初期値の精度に関する知見がある場合に、柔軟かつ効率的に現実的な誤差範囲を想定してモデル定数が同定できる長所がある。
【００８８】
第２の方法は、圧縮機吐出圧力、排気温度、燃料入熱量の３指標のうち、後で調整した指標の影響で、前に調整した指標の演算と実機の誤差が調整目標水準を超過した（満たさなくなった）ような場合には、調整目標水準を超過した当該指標を調整するためのモデル定数修正段階に再度戻り、再度調整目標水準を満たすように、前述のモデル定数情報を修正するループを繰り返す方法である。この方法は、より確実に、モデル定数を同定できる長所がある。また、これら第１、第2の方法を組み合わせて、さらに効率的で高精度な同定方式にしてもよいことはいうまでもない。
【００８９】
さて、以上に示した一連の繰返し計算が終了したとき、つまり燃料入熱量評価７８での演算値と実機値の誤差の評価結果が、予め決められた一定範囲以下となったときのこれらの、各モデル定数情報（圧縮機仕様情報、タービン仕様情報、燃焼器仕様情報、及びその他の機器仕様情報）が、確定したモデル定数情報１６として最終的に決定され、モデル定数情報データベース３７（図２）に格納され、ここでモデル同定モードによる処理を終了する。また、このとき、これらのモデル定数情報は併せて外部にも出力してもよいものである。
＜診断モード＞
ここで、図２に戻り、次に、オペレータから診断モードを示すモード指示情報がモード入力部２１に与えられたとすると、モード判定部２２は、時系列運転状態情報取得部２５に向かう情報処理経路を選択する。
【００９０】
時系列運転状態情報取得部２５は、実機の運転状態情報９若しくは運転記録データベース５に蓄積された運転状態情報１０の取込み処理を実行し、実機運転状態情報２６として演算入力部３０に入力する。これは、実機設備１（図１）におけるガスタービン２の日々の運転状態情報９，１０を時系列データとして順次、取り込む処理のことを示す。この処理は必ずしもリアルタイムである必要はなく、ガスタービン２の一定期間中の運転状態情報の時系列データを取得するものであればよく、例えば、運転データ管理部４に備えられた運転記録データベース５から、過去の一定期間中の運転状態情報を取得するものであってもよい。
【００９１】
また、このとき、モデル定数取得部２９は、モデル定数情報データベース３７から、前述したモデル同定モードで得られた確定モデル定数情報１６を取込み、同じく演算入力部３０に入力する。
【００９２】
次に、演算入力部３０は、時系列データである実機運転状態情報２６と確定モデル定数情報１６を受け入れ、これらを次の主要演算部３１に対する入力情報とする。
【００９３】
主要演算部３１は、実機運転状態情報２６に含まれる情報のうち、前述した条件情報を用いて、ガスタービン２の予想性能を演算し、その演算結果情報を、実機運転状態情報２６に含まれる実際の性能状態の状態情報と対比させるための情報として生成する。
【００９４】
ここで、図３を用いて、本実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の主要演算部３１による演算結果情報の生成手順について説明する。  
情報分離工程５２では、演算入力部３０にある実機運転状態情報２６を取込み、前述した条件情報と状態情報に分離させ、前者は後続の性能演算工程５６における性能予測演算用の入力に使うための条件情報５３として、後者はこの性能予測演算の結果と対比して性能の劣化度合等を検証するための対照用の検証用情報５４として、夫々仕分けする。なお、この検証用情報５４は実機の性能状態を表すものであることから、実機値と呼ぶことがある。
【００９５】
そして、このように仕分けた情報のうち、性能予測演算入力用の条件情報５３は、確定モデル定数情報１６と合わせて性能演算工程５６に供給される。性能演算工程５６では、これらの条件情報５３と確定モデル定数情報１６に基づいてガスタービン２の性能予測演算を実行し、演算結果情報５７を生成する。ここでの性能演算は、通常のガスタービンサイクルにおける熱力学的計算と流体力学的計算の少なくとも一方に基づくものであれば良い。また、演算結果として得られる情報５７は、前述の実機運転状態情報２６に含まれる実機の状態情報に関する予測結果の情報であり、項目として少なくとも、圧縮機吐出圧力と、タービン排気温度、ガスタービンへの燃料入熱量を含んでいる。
【００９６】
このようなガスタービンの性能演算結果情報５７と検証用の実機状態情報５４の対比は、図３のループ始端５１からループ終端６１までの間で、時系列実機運転状態情報２６の対象期間中に渡って繰り返され、この期間中の状態情報の対比結果が演算・実機対比情報５９として逐次、蓄積情報データベース６０の格納領域に格納され、対象期間全体にわたる計算が終了後、結果出力工程６２から演算出力部３２に、演算・実機対比情報６３として出力されることになる。
【００９７】
すなわち、診断モードのとき、主要演算部３１は、あらかじめ決めた一定のモデル定数条件下で、実機の時系列の条件情報を入力してガスタービンの性能状態を予測演算し、この演算による予測値を実際の実機の状態情報と対比した演算・実機対比情報６３を出力する。
【００９８】
ここで、図２の説明に戻り、以上のようにして演算出力部３２に出力された演算・実機対比情報６３は、現在の処理モードが診断モードであることから、モード判定部３３から傾向診断部３６に受け渡される。
【００９９】
傾向診断部３６は、前述の演算・実機対比情報６３に示されるガスタービンの状態情報の予測値と実機値の対比情報に基づいて性能劣化や異常の有無・予兆等を診断する。
【０１００】
ここで、図５を用いて、本実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の傾向診断部３６における診断手順について説明する。  
図５は、本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の傾向診断部３６及び保守計画立案部３９の詳細を示すブロック図である。
【０１０１】
図５に示すように、演算・実機対比情報６３は傾向分析工程９２に入力され、傾向分析工程９２で、予測値と実機値の比較及びその時間経過にともなう傾向の変化の情報が以下に述べるような手順で解析されることによって、劣化・異常の評価情報９３として出力される。
【０１０２】
すなわち、性能演算による予測値と実機値の比較情報と、性能劣化や異常の有無・予兆等の診断の関係は、例えば以下に列挙するようなものとなる。  
・燃料入熱量の実機値が予測値よりも高い場合や、その傾向が強まっている場合→ガスタービン全体としての出力性能が低下している。  
・圧縮機吸気流量の実機値が予測値よりも低い場合や、その傾向が強まっている場合→ガスタービンの中でも特に圧縮機の吸気能力が低下している。  
・圧縮機出口温度の実機値が予測値よりも高い場合や、その傾向が強まっている場合→ガスタービンの中でも特に圧縮機の効率が低下している。  
・ガスタービン排気温度の実機値が予測値よりも高い場合や、その傾向が強まっている場合→タービンの効率が低下している。  
・ガスタービン排気温度の実機値が予測値よりも低い場合や、その傾向が強まっている場合→タービン翼の冷却口が劣化し冷却空気流量が増加しているか、燃焼器周辺が劣化して燃焼効率が低下している。  
・圧縮機吐出圧力の実機値が予測値よりも低い場合や、その傾向が強まっている場合→圧縮機又はタービンの少なくとも一方の効率が低下している。
【０１０３】
傾向分析工程９２では、さらに、上述のようにして得られた、ガスタービン全体としての性能劣化や、圧縮機やタービン、燃焼器などの部位の劣化に関する情報を総合して、ガスタービン全体の性能低下率と、その中での各部位別の性能低下要因と性能低下率を推定する。この推定方法としては、例えば、上述した各部位の性能低下率の推定内容（例：吸気流量の低下率、圧縮機効率の低下率、タービン効率の低下率、冷却空気流量の増加率、燃焼効率の低下率など）を、前述の確定モデル定数情報１６に反映して、該確定モデル情報１６を劣化を想定した内容に修正し（以下、「修正モデル定数情報１６」と称する）、この修正モデル定数情報１６を、前述の実機運転状態情報２６とあわせて主要演算部３１に入力してガスタービンの状態を演算し、前述の図３と同様の手順によって、状態情報に関する演算結果と実機対比情報６３を得る。このときの該対比情報６３におけるガスタービン状態情報の演算値と実機値が同等になるように、各部位の性能低下率の推定内容の数値（以下、「部位性能低下率」と称する）を変化させて調整する。
【０１０４】
ここで、部位性能低下率の調整とは、性能状態のうち、圧縮機吐出圧力、タービン排気温度、燃料入熱量の、各演算結果が実機値と同等になるように部位性能低下率を調整することである。その調整方法としては、例えば、優先順位として、圧縮機吐出圧力、タービン排気温度、燃料入熱量の順番に、演算結果と実測値の誤差があらかじめ設定した目標値以下になるように、各部位の部位性能低下率の値を機械的に増減させて探索することを繰り返すとよいが、これに限る必要はない。例えば、全体の性能低下に対する各部位の寄与割合の組み合わせ、すなわち部位性能劣化率の組み合わせ（以下、「劣化パターン」と称する）をあらかじめ複数種類用意しておき、複数劣化パターンに応じた複数の修正モデル定数情報１６を生成して、前述と同じように運転状態情報２６とあわせて主演算部３１に入力してガスタービンの状態情報を演算し、演算・実機対比情報６３の演算結果と実測値を対比した誤差が最も小さくなる劣化パターンを選択してもよい。この場合はさらに、選択された最も誤差の小さいパターンの部位性能低下率を基準として、さらに部位低下率の全部又は一部の数値に一定割合の値を乗算、または一定値を加算ないし減算して、少なくとも１つ以上の別の劣化パターンを新たに生成し、該劣化パターンに応じて前述と同様に修正モデル定数情報１６を生成し、運転状態情報２６とともに主要演算部３１に入力してガスタービンの状態情報を演算し、演算・実機対比情報６３の演算結果と実測値の誤差がさらに最小となるパターンを選択し、この操作を、演算結果と実測の誤差があらかじめ設定した所望の値以下になるまで繰り返すと、劣化状態の高精度な推定が可能となり、更に効果的である。あるいはこれら方法に限らず、目的とする評価関数の値（この場合は誤差）が最小となるような複数変数の組み合わせを自動探索する公知の多変数最適化手法（例えば遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークなど）を用いても簡便で好適である。
【０１０５】
傾向分析工程９２はさらに、上述のようにして推定された、ガスタービンの全体及び部位毎の性能の劣化状況の情報に基づいて、今後の劣化の進行を予測する。劣化進行の予測方法としては、例えば、あらかじめ、該工程９２内に、ガスタービンの全体性能及び部位毎性能低下の経時的な進行を示す性能低下曲線を関数化したモデル情報を少なくとも１種類以上用意しておき、前述のようにして推定した、各時点でのガスタービン全体の性能低下率と各部位の性能低下率の経時変化を、この関数モデルに最小二乗法などの手法によりフィッテングして、ガスタービン全体の性能と各部位の性能の経時変化にともなう劣化の計算式を決定し、この計算式に将来の日時情報を外挿入力することで、今後のガスタービン全体と各部位の性能の低下の進行を予測することができる。
【０１０６】
以上の傾向分析については、本システムの運用においては、様々な局面での使用方法がある。その例としては、定期点検や保守・部品交換によって機器の性能特性が変化した場合や、突発的な異常や故障によってある時点を境に機器の性能特性が変化した場合などに、それ以後の性能傾向を評価するケースがある。あるいは、過去の一定期間のデータを特定の目的で分析したい場合もある。このように、傾向分析を行う必要が生じるのは、単に日々の運転状態を監視だけでなく、過去の任意の期間のデータ解析を含めて様々であり、これらに対応して効率的に劣化状況を診断するのは、従来の方法ではその都度データの取得からモデル定数の同定までに試行錯誤的に労力を要し、容易ではなかった。しかし本発明では評価システム全体において、主要演算部を共用してモード切替可能な同定部と診断部を有し、かつ同定部の処理が前述の図４を用いて説明したように自動的に効率的かつ高精度に実行できるため、上のような種種の解析目的に応じて、迅速かつ柔軟に、高精度に性能状態の劣化を診断することができる。
【０１０７】
図２に戻り、続く保守計画立案部３９は、現在の性能低下状況と今後の劣化予測を示す劣化・異常評価情報９３を反映して、この劣化進行条件下での最適な保守計画を立案する。ここでの、最適な保守計画とは、例えばコストの最小化が目的である場合、今後のガスタービンの性能劣化進行を考慮して、どの時期のどのような保守対策をすることが、保守に要する費用と、保守対策による性能回復により運用費用が低減する効果を勘案した総費用を最も小さくできるかを、保守対策の内容に応じた保守費用と性能回復効果の情報を格納した保守対策データベース３８の情報に基づいて評価演算し、保守実施時期と保守内容を含む保守計画情報４０として出力することである。なお、ここではコストの最小化を例に挙げたが、最適化の目的はコストに限る必要はなく、環境負荷の最小化など任意の目的であってよい。環境負荷最小化の例としては、燃料の消費量に燃料単位量当たりCO2排出係数（CO2原単位）を乗じて求めたCO2排出量の一定期間中の累積値が最小になることを目的とする場合や、電気や燃料の消費量を、エネルギー単位の換算係数や、原油量との換算係数を乗じることで換算した、エネルギー量について、一定期間中の累積値が最小になることを目的とする場合などが挙げられる。コストの最小化についても上記説明は保守費用と運用費用を足した総費用の最小化を前提に説明したが、実際の運用時の評価目的によっては、保守費用の最小化や、運用費用の最小化、あるいはガスタービンの運用事業者の視点からみた当該事業者の累積負担費用の最小化であってよく、上記の総費用の最小化に限らない。以降の説明では簡単のため、総費用最小化を例に説明するが、評価目的とする費用や環境負荷等の指標が、これ以外であったとしても、情報処理の手順は基本的に同様のものである。
【０１０８】
ここで、図５を用いて、保守計画立案部３９の処理の詳細について説明する。
【０１０９】
まず、保守対策シナリオ生成処理工程９４は、劣化・異常評価情報９３に示される現在の劣化状態及び将来の劣化予想の状況下において、保守対策データベース３８を参照して、先の劣化の診断結果情報（以下、「劣化異常評価情報３８」と称する）に基づいて、０回以上の保守時期候補と、０個以上の保守対策内容候補を組み合わせて、劣化状況に対応する保守対策シナリオ９６を少なくとも１事例、生成する。ここで保守実施時期０回とは、保守を実施せず現状のままにするシナリオのことをあらわす。また、保守対策データベース３８は、保守内容と、これに対応する保守費用または保守による性能回復等の少なくとも一方の情報が格納されている。これらは具体的には、部位別の保守対策内容のメニューと、この対策内容に応じた費用の情報、部位性能の復帰度合の情報、定期又は不定期の点検の種類に応じた保守対策費用と全体性能及びあるいはさらに部位性能の復帰度合いの情報などである。これらの情報は、事例にもとづくものであり、ガスタービンの機種や容量、設置環境、運転年数、稼働率、保守履歴などに応じて、情報が検索・抽出して出力できることが、高精度な保守計画を実現する上で望ましいが、事例情報に偏りがあったり、情報量や精度が十分でない場合などは、一定の標準値や計画値、仕様などに基づくものであってもよい。
こうして各事例毎の保守対策シナリオ９６が生成されたら、それぞれの保守対策シナリオ９６に対して、まずライフサイクル収益演算処理工程９８で保守対策シナリオ９６を処理し、その結果を演算結果評価処理９９で判定し、判定結果に応じて最適シナリオ更新処理１００を実行し、これをループ始端９７からループ終端１０１までの間、保守対策シナリオ９６の各事例毎に繰り返えした後、保守計画出力処理１０２を実行して目的に応じた最適な保守計画情報４０を出力するのである。
【０１１０】
すなわち、まずライフサイクル収益演算９８では、保守対策シナリオ９６に応じた、保守費用と性能回復による運転費用低減を含む総費用（保守費用と運転費用の和）を、運転期間中の任意の期間までの累積損益として演算(ライフサイクル損益計算)する。各保守対策シナリオ９６に応じたライフサイクル損益の演算結果の情報は、情報格納手段１０３に蓄積されるとともに、後続の演算結果評価工程９９と最適シナリオ更新工程１００で処理される。演算結果評価工程９９は、保守シナリオがライフサイクル損益演算される毎に、該損益（コスト）の演算結果がそれまでに演算された損益(コスト)の最小値よりも低いかどうかを大小比較し、該演算結果のコストがそれまでの最小値よりも小さい場合は、最適シナリオ更新工程１００に進む（なお、ここで、１番目の保守シナリオの場合は比較対象がないため、当該シナリオの損益が最小とみなす）。最適シナリオ更新工程１００は、保守対策シナリオに応じたライフサイクル損益の評価の繰返し処理中において、その時点で最も最適なシナリオがどれであるか（コスト最小化が目的の場合はコストが最小のシナリオ）を示す最適シナリオ情報を保持しており、前段の演算結果評価工程９９の結果に応じて最適シナリオ情報を更新処理する。このような処理を全シナリオに対してループ端９７，１０１の間で繰り返すことによって、結果的に、ライルサイクル損益が最小コストとなる保守シナリオが決定され、その保守時期と保守内容が保守計画提案情報４０として出力される。以上のようにして劣化要因と保守対策時の効果の定量評価結果にもとづいて、最適な保守対策計画が算定できることになる。
【０１１１】
以上の保守計画立案については、本システムの運用においては、様々な局面での使用方法がある。その例としては、ガスタービンが概ね正常に運転を継続している場合に、次の定期点検時期の保守内容の繰り延べの可能性をガスタービンの部位ごとに予測評価する場合や、あるいは逆にガスタービンの運転状態が急速に劣化している場合に、その劣化因子を推定し、ガスタービンプラントの休止可能な日程の制約条件を勘案した可及的速やかに、いつ、どのような保守を実施するのがよいかを対策評価する場合がある。このような目的に応じて保守計画立案を検討する場合、診断対象となるデータの期間の選択もおのずと異なることになる。このように、単に日々の運転状態の監視からだけでなく、過去の任意の様々な期間のデータを対象に保守計画を立案しようとする場合、モデル定数の同定から、傾向の分析、保守計画の立案、という手順は、一連の切り離すことのできない工程である。この点で、従来の方法は、保守計画立案が必要な都度にデータの取得からモデル定数の同定、傾向分析の解析、保守計画の立案までに試行錯誤的に労力を要し、容易ではなかった。しかし、本発明の評価システムは、主要演算部を共用してモード切替可能なモデル同定部７と性能診断部８を有しており、かつ同定部７の処理が前述の図４を用いて説明したように自動化されており、さらに診断部８においても、先の同定部７で得た結果をそのまま用いて、傾向分析から保守計画立案にいたる一連の処理が図５に示すように一気通貫で実行されるため、上のような種種の保守計画検討目的に応じて、高精度かつ迅速、柔軟に、性能の劣化状態の把握・診断と、この診断結果に立脚した、劣化状況に応じた適切な保守対策をすることができる。
【０１１２】
以上説明したように、本実施形態によれば、仕様が不明であっても、通常の運転データから簡単にモデル構築・調整ができ、仕様を推定するための特別な計器などを設置することなく、高精度なモデル同定が得られ、仕様不明のガスタービンでも信頼性の高い診断を行ない、さらにその最適な保守計画を立案することができる。
【０１１３】
また、例えば圧縮機出口空気温度、タービン排気温度、発電電力、燃焼入熱量など、診断対象となるガスタービンの周囲で１０数点の計測を行うだけで、当該ガスタービンの内部状態が推定できるので、診断に必要な監視計器を減らしても高い精度での性能診断・保守対策が維持できる。
【０１１４】
そして、このように高精度が維持できることから、例えば診断対象となるガスタービンの運転状態が一定のときは監視データの送信頻度を抑え、変化が生じたときは頻度を増すなど、監視データの送信頻度を診断状態に応じて調整することができ、この結果、遠隔監視する場合の情報送信量とそのコストをさらに低減することができる。
【０１１５】
以上、本発明によれば、対象設備の設計時や運用開始時期などの初期における、性能仕様情報の詳細が不詳であったり、情報が不十分なために、性能診断のための性能評価モデルを構築することが困難な場合にあっても、前述した同定手順によって測定データから自動的に性能評価モデルを同定できるので、人の経験や習熟度に左右されることなく、信頼性に優れたモデルが再現性良く同定でき、この結果、適切なモデル定数に基づいた的確な診断が省力化のもとで効率的に得ることができる。
【０１１６】
また、本発明によれば、経年劣化や、故障、部品交換、保守などの結果によって、性能状態が初期状態から大きく変化しているために、性能診断のための性能評価モデルを構築することが困難な場合であっても、同上の同定手順を実行することで、測定データから自動的に性能評価モデルを迅速かつ高精度に同定できるので、有効な診断が可能になるのみならず、現時点での劣化を加味した状態を前提として、設備をさらに有効に保守して運用してゆくための保守の立案にも、評価精度を維持し、かつ、迅速、柔軟に対応することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムを用いたガスタービンシステムのシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の詳細を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の演算入力部３０と主要演算部３１の詳細を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６のモデル定数情報探索部３４の詳細を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態によるガスタービンの性能診断システムに用いるガスタービン診断部６の傾向診断部３６及び保守計画立案部３９の詳細を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１８】
１…実機設備、
２…ガスタービン
３…センサ
４…運転データ管理部
５…運転記録データベース
６…ガスタービン診断部
７…モデル同定部
８…性能診断部
９…運転状態情報
１０…運転状態情報
１１，１１’…運転状態情報
１６…確定モデル定数情報
２１…モード入力部
２２…モード判定部
２３…運転条件データ抽出部
２７…モデル定数情報初期値生成部
２８…モデル定数情報
３０…演算入力部
３５…修正情報
３７…モデル定数情報データベース
３１…主要演算部(演算値対実機値対比情報生成部)
５２…情報分離工程
５３…性能予測演算入力用運転条件情報（条件情報）
５４…性能予測演算結果検証用情報（状態情報）
【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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