(57)【要約】      （修正有）【課題】複合サイクル発電プラントの最適化のための方法およびシステムを提供する。【解決手段】複合サイクル発電プラント１０の動作設定点を決定するための方法であって、本方法は、発電プラントの動作をシミュレートするステップと、発電プラントの動作のシミュレーションを補正するステップと、異なる動作設定値における動作をシミュレートすることにより動作のシミュレーションを最適化し、動作設定値のうちの少なくとも１つを最適なものとして選択するステップと、発電プラントの最適化されたシミュレーションに基づいて動作設定点を生成するステップと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複合サイクル発電プラント（１０）の動作設定点を決定するための方法であって、
前記発電プラント（１０）の動作をシミュレートするステップと、
前記発電プラント（１０）の前記動作の前記シミュレーションを補正するステップと、
異なる動作設定値における前記動作をシミュレートすることにより前記動作の前記シミュレーションを最適化し、前記動作設定値のうちの少なくとも１つを最適なものとして選択するステップと、
前記発電プラント（１０）の前記最適化されたシミュレーションに基づいて前記動作設定点を生成するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記複合サイクル発電プラント（１０）は、ガスタービン（３２）、熱回収蒸気発生器（ＨＲＳＧ）（１６）、蒸気タービン（５０）、チラーシステム（１８）、および前記ＨＲＳＧ（１６）のダクト点火システム（１９）のうちの少なくとも１つを含み、
前記発電プラント（１０）の前記動作の前記シミュレーションは、前記ガスタービン（３２）、前記蒸気タービン（５０）、前記チラーシステム（１８）、および前記ダクト点火システム（１９）の各々をデジタル的にモデル化し、人工ニューラルネットワーク（６２）を用いて前記デジタルモデルを相関させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記発電プラント（１０）の実際の動作に関するデータを受信して前記シミュレーションに関するデータと比較するカルマンフィルタ（２８）を用いて、前記発電プラント（１０）の前記動作の前記シミュレーションを調整するステップをさらに含み、前記カルマンフィルタ（２８）は、前記シミュレーションに適用される調整を生成する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記シミュレートされた動作の前記最適化は、前記異なる動作設定値の各々において前記プラントを運転するコストを決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記シミュレーションの前記補正は第１の期間に発生し、前記最適化は前記第１の期間と重複しない第２の期間に発生する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ガスタービン（３２）、チラーシステム（１８）、蒸気タービン（５０）、およびダクト点火装置（１９）を含む複合サイクル発電プラント（１０）の最適な動作設定値を決定するための方法であって、
前記ガスタービン（３２）、前記チラーシステム（１８）、前記蒸気タービン（５０）、および前記ダクト点火システム（１９）の熱力学的性能をモデル化するステップと、
前記ガスタービン（３２）、前記チラーシステム（１８）、前記蒸気タービン（５０）、および前記ダクト点火システム（１９）の前記モデル化を相関させることによって、前記発電プラント（１０）の前記熱力学的性能をシミュレートするステップと、
前記シミュレートされた熱力学的性能を前記発電プラント（１０）の実際の熱力学的性能と比較して、前記シミュレートされた熱力学的性能と前記実際の熱力学的性能との差を決定するステップと、
前記比較に基づいて前記モデル化を調整して前記差を低減するステップと、
様々な動作設定値において前記発電プラント（１０）の前記熱力学的性能をシミュレートし、前記動作設定値のうちの少なくとも１つを最適なものとして選択することにより、前記熱力学的性能の前記シミュレーションを最適化するステップと、
前記選択された動作設定値を表示するステップと、を含む方法。
【請求項７】
前記シミュレートされた熱力学的性能と前記発電プラント（１０）の前記実際の熱力学的性能との前記比較は第１の期間に発生し、前記最適化は前記第１の期間と重複しない第２の期間に発生する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記チラーシステム（１８）の前記熱力学的性能の前記モデル化は、前記チラーシステム（１８）を駆動するのに必要な電力を前記ガスタービン（３２）に流入する吸気の所望の温度に対応付けるアルゴリズムを含み、前記アルゴリズムは、前記吸気の露点（２２４）の上および下にある所望の温度を考慮に入れる、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記比較するステップおよび前記調整するステップは、カルマンフィルタ（２８）により実行される、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記最適化するステップは、前記様々な動作設定値の各々における前記発電プラント（１０）の動作に対応する燃料コストを決定するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
ガスタービン（３２）、熱回収蒸気発生器（ＨＲＳＧ）（１６）、蒸気タービン（５０）、チラーシステム（１８）、および前記ＨＲＳＧ（１６）のダクト点火システム（１９）のうちの少なくとも１つを含む複合サイクル発電プラント（１０）のための熱経済的コントローラ（１２）であって、
前記熱経済的コントローラ（１２）は、デジタル命令を記憶する非一時的メモリにアクセスするプロセッサを含み、前記デジタル命令は、前記プロセッサにより実行される場合に、前記コントローラ（１２）に対して、
前記ガスタービン（３２）、前記チラーシステム（１８）、前記蒸気タービン（５０）、および前記ダクト点火システム（１９）の各々の熱力学的性能をモデル化させ、
前記ガスタービン（３２）、前記チラーシステム（１８）、前記蒸気タービン（５０）、および前記ダクト点火システム（１９）の前記モデル化を相関することによって前記発電プラント（１０）の熱力学的性能をシミュレートさせ、
前記シミュレートされた熱力学的性能を前記発電プラント（１０）の実際の熱力学的性能と比較させて、前記シミュレートされた熱力学的性能と前記実際の熱力学的性能との差を決定させ、
前記比較に基づいて前記モデル化を調整させて前記差を低減させ、
様々な動作設定値において前記発電プラント（１０）の前記熱力学的性能をシミュレートし、前記動作設定値のうちの少なくとも１つを最適なものとして選択することにより、前記熱力学的性能の前記シミュレーションを最適化させ、
ユーザーインターフェースデバイス（３０）に選択された動作設定値を表示させる熱経済的コントローラ（１２）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複合サイクル発電プラントのための制御システム、およびこのような発電プラントの性能を最適化するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複合サイクル発電プラントは、一般的に、送電網に供給される電力を生成するのに使用される。電力は、送電網によって、例えば住宅、企業および他の電力消費者などの消費者に分配される。複合サイクル発電プラントは、送電網に供給される電力について支払われる。
【０００３】
送電網に供給される電力に対して支払われる価格は、電力需要に基づいて変化する。通常の営業時間中に供給される電力は、深夜に供給される電力よりも価格を高くすることができる。同様に、夏および冬の間の価格は、秋および春の間よりも高くすることができる。通常、価格は日、週、または月毎に周期的に設定される。価格は発電プラントに与えられる。
【０００４】
プラントの事業者は、どの程度の電力を生成し送電網に供給するかを決定するために価格を用いる。事業者はさらに、各自の発電プラントにより電力を生成するためのコストを考える。電力価格と発電コストとの差は、発電プラントの収益性の尺度である。発電プラントの収益性は、プラントの経済的実行可能性に対する重要な指標である。
【０００５】
発電コストを決定することは、燃料コストおよび外部の温度や湿度など環境条件などのいくつかの要因を含む。また、発電プラントにおけるガスタービンおよび蒸気タービンの動作状態も、発電コストに影響を与える要因である。プラントの発電コストおよび電力出力容量に影響を及ぼす他の要因は、ガスタービンに入る空気を冷却するチラーおよび蒸気タービン用の蒸気の発生を補足するダクト点火システムなどの電力増強装置によって導入されるコストを含む。これらの要因間の関係は複雑である。発電コストを最小にし、プラントの収益性を最大にするように、電力増強装置を用いて複合サイクル発電プラントを動作させることは、長い間困難であった。
【０００６】
同様に、電力需要の長期的および短期的変動は、複合サイクル発電プラントにおける蒸気タービンおよびガスタービンの負荷の設定に影響を与える要因である。蒸気タービンは、通常は、定常状態で動作して一定量の電力を生成する。ガスタービンは、例えば１日のうちの特定の時間のピーク電力のような変化する量の電力を生成するのに適する。
【０００７】
発電コストの決定、電力価格の変動、および燃料コストの変動の複雑さに起因して、複合サイクル発電プラントを制御し、発電プラントの最適な動作設定を決定する際に、事業者を支援するシステムおよび方法が長い間求められている。最適な動作設定は、発電プラントの収益性を向上させ、送電網による電力要求を満たす際の発電プラントの有効性を高めるのに有用である。エアチラーおよびダクト点火装置などの電力増強システムが発電プラントに追加された場合には、最適な動作設定を決定する際の複雑さは大幅に拡大する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第８，４２３，１６１号明細書
【発明の概要】
【０００９】
方法は、複合サイクル発電プラントの動作設定点を決定するために考えられたものであって、本方法は、発電プラントの動作をシミュレートするステップと、発電プラントの動作のシミュレーションを補正するステップと、異なる動作設定値における動作をシミュレートすることにより動作のシミュレーションを最適化し、動作設定値のうちの少なくとも１つを最適なものとして選択するステップと、発電プラントの最適化されたシミュレーションに基づいて動作設定点を生成するステップと、を含む。
【００１０】
本方法では、複合サイクル発電プラントは、１つもしくは複数のガスタービン、１つもしくは複数の熱回収蒸気発生器（ＨＲＳＧ）、１つもしくは複数の蒸気タービン、１つもしくは複数のチラーシステム、およびＨＲＳＧの１つもしくは複数のダクト点火システムを含み、発電プラントの動作のシミュレーションは、ガスタービン、蒸気タービン、チラーシステム、およびダクト点火システムの各々をデジタル的にモデル化し、人工ニューラルネットワークを用いてデジタルモデルを相関させることを含む。
【００１１】
本方法は、発電プラントの実際の動作に関するデータを受信してシミュレーションに関するデータと比較するカルマンフィルタを用いて、発電プラントの動作のシミュレーションを調整するステップをさらに含むことができ、カルマンフィルタはシミュレーションに適用される調整を生成する。シミュレートされた動作の最適化は、異なる動作設定値の各々においてプラントを運転するコストを決定するステップを含むことができる。シミュレーションの補正は第１の期間に発生してもよく、最適化は第１の期間と重複しない第２の期間に発生する。
【００１２】
方法は、ガスタービン、チラーシステム、ＨＲＳＧ、蒸気タービン、およびＨＲＳＧのダクト点火装置のうちの少なくとも１つを含む複合サイクル発電プラントの最適な動作設定値を決定するために考えられたものであって、本方法は、ガスタービン、チラーシステム、蒸気タービン、およびダクト点火システムの各々の熱力学的性能をモデル化するステップと、ガスタービン、チラーシステム、蒸気タービン、およびダクト点火システムのモデル化を相関させることによって、発電プラントの熱力学的性能をシミュレートするステップと、シミュレートされた熱力学的性能を発電プラントの実際の熱力学的性能と比較して、シミュレートされた熱力学的性能と実際の熱力学的性能との差を決定するステップと、比較に基づいてモデル化を調整して差を低減するステップと、様々な動作設定値において発電プラントの熱力学的性能をシミュレートし、動作設定値のうちの少なくとも１つを最適なものとして選択することにより、熱力学的性能のシミュレーションを最適化するステップと、選択された動作設定値を表示するステップと、を含む。プラントの事業者は、ディスプレイに表示される選択された動作設定に基づいてプラントの設定を調整することができる。
【００１３】
本方法は、シミュレートされた熱力学的性能と発電プラントの実際の熱力学的性能との比較を第１の期間に含むことができ、最適化は第１の期間と重複しない第２の期間に発生する。チラーシステムの熱力学的性能のモデル化は、チラーシステムを駆動するのに必要な電力をガスタービンに流入する吸気の所望の温度に対応付けるアルゴリズムを含むことができ、アルゴリズムは吸気の露点の上および下にある所望の温度を考慮に入れる。比較および調整は、カルマンフィルタによって実行することができる。最適化は、様々な動作設定値の各々における発電プラントの運転コストを決定するステップを含むことができる。
【００１４】
熱経済的コントローラは、ガスタービン、チラーシステム、ＨＲＳＧ、蒸気タービン、およびＨＲＳＧのダクト点火装置のうちの少なくとも１つを含む複合サイクル発電プラントのために考えられたものであって、熱経済的コントローラは、デジタル命令を記憶する非一時的メモリにアクセスするプロセッサを含み、デジタル命令は、プロセッサにより実行される場合に、コントローラに対して、ガスタービン、チラーシステム、蒸気タービン、およびダクト点火システムの各々の熱力学的性能をモデル化させ、ガスタービン、チラーシステム、蒸気タービン、およびダクト点火システムのモデル化を相関することによって発電プラントの熱力学的性能をシミュレートさせ、シミュレートされた熱力学的性能を発電プラントの実際の熱力学的性能と比較させて、シミュレートされた熱力学的性能と実際の熱力学的性能との差を決定させ、比較に基づいてモデル化を調整させて差を低減させ、様々な動作設定値において発電プラントの熱力学的性能をシミュレートし、動作設定値のうちの少なくとも１つを最適なものとして選択することにより、熱力学的性能のシミュレーションを最適化させ、ユーザーインターフェースデバイスに選択された動作設定値を表示させる。
【００１５】
添付の図面は、本明細書の本文と併せて、本発明の実施形態について説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】複合サイクル発電プラントの図である。
【図２】複合サイクル発電プラント、人工ニューラルネットワーク、最適化システム、およびカルマンフィルタのコンピュータモデルの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
方法およびシステムは、プラントの最適な動作設定を決定し、プラントの収益性を向上させ、発電に対する送電網の要求を満たすために、複合サイクル発電プラントの事業者を支援するように考えられている。考えられた方法およびシステムは、複合サイクル発電プラントにおける主要な構成要素のコンピュータモデル、発電プラント全体をシミュレートするモデルと相互作用する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、プラントシミュレーションに基づいて発電プラントの動作を最適化するオプティマイザ、電力価格および発電コスト、ならびにカルマンフィルタを用いるプラントシミュレーションの自動較正を含む。カルマンフィルタは、システムが、発電プラントの物理的および熱力学的動作条件のデータに基づいて、主要な構成要素のコンピュータモデルおよびプラント全体のシミュレーションを自動的に較正することを可能にする閉ループ制御を提供する。複合サイクル発電プラントの設定を最適化するための方法およびシステムは、コジェネレーション発電プラントなどの他のタイプのプラントに適用可能である。
【００１８】
図１は、熱経済的コントローラ１２を有する複合サイクル発電プラント１０の概略図である。発電プラント１０の主要な発電装置は、ガスタービンシステム１４と蒸気タービンシステム１６である。発電は、チラーシステム１８およびダクト点火システム１９によって増強されてもよい。チラーシステムは、ガスタービンに入る空気を冷却してガスタービンの発電能力を高める。ダクト点火システムは、燃料を燃焼させて、蒸気タービンに流入する蒸気の生産および加熱を補足するために用いる熱を生成する。ダクト点火システムは、蒸気を加熱するために用いられるガスタービンからの高温排気ガスを増強させる。
【００１９】
熱経済的なコントローラ１２は、複合サイクル発電プラント１０全体の動作をシミュレートする。熱経済的コントローラは、ガスタービンモデル２０、チラーモデル２２、および蒸気タービンモデル２４などのデジタルモデルを含むか、またはこれらと通信する。これらのデジタルモデルを使用して、熱経済的コントローラ１２は、複合サイクル発電プラント１０全体の実際の動作、例えば熱力学的性能をシミュレートする。
【００２０】
熱経済的なコントローラ１２は、複合サイクル発電プラントを動作させるための最適な設定を求める。最適化システム、例えばデジタルソフトウェア最適化プログラムは、様々な動作設定でデジタルモデルを実行し、１つまたは複数の最適な動作設定を識別することができる。動作設定の変動は、１つまたは複数の動作設定の値に適用される摂動によって生成することができる。１つまたは複数の最適設定は、プラントによる最小発電コストまたはプラントの最大収益性に基づいて決定することができる。
【００２１】
価格と収益性を決定するために、熱経済的コントローラ１２は、電力価格ならびにガスタービンおよびダクト点火システムで用いられる燃料コストなどの特定のコストを追跡する経済モデル２６を含み、それと通信する。経済モデルは、コントローラにより生成された１つまたは複数の動作設定のうちのいずれが最小コストまたは最大収益性の点で最良であるかを判定するために、熱経済的コントローラによって用いられるデータを提供する。
【００２２】
熱経済的コントローラ１２は、デジタルモデルが発電プラントの熱力学的動作を正確にシミュレートするように、デジタルモデルの調整および較正を支援するために、カルマンフィルタ２８を含む。デジタルモデルの調整および較正が行われるデジタルモデルの動作設定は、実際の発電システムの動作設定と同じものである。カルマンフィルタは、例えば毎時、毎日、または毎週に、実時間またはほぼ実時間でモデルおよび人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を調整または較正するために用いることができる。
【００２３】
熱経済的コントローラ１２は、発電プラントの提案された動作設定値、例えばガスタービンの電力出力（メガワット−ＭＷ）、チラーの温度および水のマスフロー、ならびにダクト点火量などを生成する。これら提案された動作設定値は、コンピュータディスプレイ画面、プリンタ、またはスピーカなどのユーザーインターフェースデバイス３０を介してオペレータに提供される。提案された動作設定値を知ることにより、オペレータは、プラントまたはガスタービン、チラー、ＨＲＳＧ、蒸気タービン、およびダクト点火システムなどプラント構成要素の制御システムに、動作設定値を入力する。制御情報によって、発電プラントは、オペレータにより指定された方法で制御情報が示すように動作する。あるいは、熱経済的コントローラ１２は、提案された動作設定において、提案された動作設定値を複合サイクル発電プラントに直接入力することができる。
【００２４】
ガスタービンシステムは、ガスタービン３２およびガスタービンの制御システム３４を含む。燃料３６は、ガスタービンに流れ、ガスタービンを駆動する。ガスタービンは、発電機（図示せず）を駆動して、送電網４０に供給される電気エネルギー３８を生成する。ガスタービンの制御システム３４は、ガスタービン専用であってもよい。制御システム３４は、燃料流量に関するガスタービン用コマンドを設定し、吸気温度および湿度、発電出力、シャフト速度、ならびに排気ガス温度などのガスタービンからのデータを受信することができる。また制御システム３４は、圧力センサおよび温度センサ、流量制御装置、ならびにガスタービンを監視する他の装置から実際の動作データを収集することができる。この動作データ２９の一部は、カルマンフィルタ２８に送信される。
【００２５】
ガスタービンに入る空気は、チラーシステム１８から吸気ダクト４２に供給される冷却水により冷却され得る。ガスタービンに入る空気を冷却することによって、ガスタービンの発電容量を増強する。
【００２６】
チラーシステム１８は、水を冷却するための冷却システム４４および制御システム４６を含む。制御システム４６は、冷却水４８の温度に関する情報および吸入空気の所望の冷却に関するコマンドを受信する。これらのコマンドは、ガスタービンコントローラ３４から得ることができる。またチラーシステムの制御システム４６は、冷却システム４４に特定の温度および流量の冷却水４８を生成させるためのコマンドを発行することができる。制御システム４６は、チラーシステム１８の動作に関するデータを熱経済的コントローラ１２に送信する。
【００２７】
蒸気タービンシステム１６、例えばＨＲＳＧは、蒸気タービン５０および炉などのダクト点火装置１９を含む。ガスタービン３２からの高温排気ガス５４は、ダクト点火装置１９によりさらに加熱または再加熱され、蒸気５８に追加の熱エネルギーを供給する。蒸気は、蒸気タービン５０を駆動し、発電機（図示せず）を駆動して送電網４０に供給される電気エネルギー３８を生成する。場合によっては、ガスタービンおよび蒸気タービンは、同一の発電機を駆動する同一のシャフトに結合される。
【００２８】
蒸気タービンの制御システム６０は、ダクト点火装置１９により燃焼される燃料５６の流量を設定する。ダクト点火装置から発生する熱は、ガスタービンからの排気ガスにより生成される蒸気の量を超えて蒸気５８の生成を増加させる。制御システム６０は、蒸気システムの動作に関するデータを熱経済的コントローラ１２に送信する。
【００２９】
コントローラ１２は、オペレータ３０および外部情報源６２と通信を行い、例えば、送電網４０に供給される電力の価格および需要についてのデータを受信する。熱経済的コントローラ１２は、ガスタービンシステム１４、チラーシステム１８、および蒸気システム１６に対する所望の動作設定に関する推奨値をオペレータに発行する。またコントローラは、これらのシステム１４、１８、１６の動作に関するデータを受信し、記憶する。
【００３０】
熱経済的コントローラ１２は、プロセッサおよびデータを記憶する非一時的メモリ、デジタルモデル２０、２２、２４および２６、最適化プログラム６４、カルマンフィルタ２８、ならびに他のコンピュータプログラムを有するコンピュータシステムである。コンピュータシステムは、単一の物理または仮想コンピューティングデバイスで実現されてもよいし、あるいはローカルまたはリモート・コンピューティング・デバイスに分散されてもよい。
【００３１】
デジタルモデル２０、２２、２４は、システムの各々の動作パラメータに関連する、例えば伝達関数などの一組のアルゴリズムとして実現することができる。モデル２０、２２、２４は、物理学に基づく空気熱力学コンピュータモデル、回帰適合モデル、ニューラルネットモデル、またはモデルによって表される他の適切なシステムのコンピュータモデルであってもよい。
【００３２】
モデル２０、２２、２４、２６は、カルマンフィルタ２８を用いて、定期的に、自動的に、およびリアルタイムもしくはほぼリアルタイムに調整または較正されてもよい。カルマンフィルタ２８は、複合サイクル発電プラント１０の実際の物理的および熱力学的動作条件に関するデータ入力を受信する。データ入力は、発電プラントの動作中に、リアルタイムまたはほぼリアルタイムに、例えば１５分毎、毎時、毎日、毎週のように定期的に、カルマンフィルタに供給されてもよい。
【００３３】
カルマンフィルタは、発電プラントの実際の動作条件に関するデータ入力を、発電プラントの動作をシミュレートするモデルおよび人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）６２により予測された同一の動作条件と比較する。実際の条件のデータと予測されたデータとの差は、ＡＮＮおよびデジタルモデルを調整するために、カルマンフィルタによって用いられる。例えば、カルマンフィルタは、デジタルモデルおよびＡＮＮの入力もしくは出力に適用される性能乗数を生成することができ、あるいはＡＮＮとデジタルモデルで使用される論理ユニットおよびアルゴリズムに適用される重みを変更することができる。カルマンフィルタによるこれらの動作は、実際の条件のデータと予測されたデータとの差を減少させる。カルマンフィルタ２８は、実際の条件のデータと予測された条件のデータとの差を減少させる動作を継続する。
【００３４】
例として、カルマンフィルタは、ガスタービンのコンプレッサ吐出圧力および温度、ガスタービンおよび蒸気タービンの効率、ならびにガスタービンおよびダクト点火システムへの燃料の流れに関する予測されたデータのための性能乗数を生成することができる。これらのタイプのデータ、例えばコンプレッサ吐出圧力および温度、効率、ならびに燃料の流れを表すデータは、時間の経過とともに発電プラントの性能の劣化を受ける動作条件を反映する。これらのタイプのデータに対して性能乗数を提供することにより、カルマンフィルタは、発電プラントの性能劣化を考慮に入れるためにモデルおよびＡＮＮを調整する際に特に有用である。
【００３５】
図２は、熱経済的コントローラ１２の概略図である。複合サイクル発電プラントの構成要素のデジタルモデル２０、２２、２４、２６の各々は、対応するシステムをモデル化するために用いられるアルゴリズムを示すグラフで表現される。モデルは、ＡＮＮ６２と対話し通信する。ＡＮＮは、プラントの熱力学的動作をシミュレートする複合サイクル発電プラント全体のモデルを形成するために、デジタルモデルを互いに接続する。ＡＮＮは、デジタルモデルによって出力されたデータを収集し、デジタルモデルにより入力として用いられるデータを提供する。
【００３６】
また熱経済的コントローラ１２は、ガスタービン、チラー、蒸気タービン、およびダクト点火装置の最適設定値を検索して、定義された目標を達成するために、ＡＮＮと対話する最適化コンピュータプログラムなどの最適化システム６４を含む。目標は、複合サイクル発電プラントの収益性を最大にすることができる。最適化システムは、ＡＮＮに対して、様々な動作設定値でデジタルモデル２０、２２、２４を実行させることができる。最適化システムは、モデルの動作設定値を変化させることを助ける摂動アルゴリズムを有してもよい。摂動アルゴリズムは、デジタルモデルおよびＡＮＡによって提供される複合サイクル発電プラントのシミュレーションを、プラントの現在の動作設定値とは異なる設定値で動作させる。異なる設定値でプラントの動作をシミュレートすることによって、最適化システムは、プラントをより経済的に動作させる動作設定値を検索する。
【００３７】
経済デジタルモデル２６は、発電プラントのどの設定値が最も収益性が高いかを決定するために最適化システム６４によって使用されるデータ（情報）を提供する。経済モデル２６は、例えば、燃料コストを１年の各季節などの時間に対応付けるチャート２６０のようにフォーマットされた燃料コストデータを受信し、記憶することができる。別のチャート２６２は、電力（キロワット−ｋＷ）に対して受け取った価格を日、週または月の異なる時間に対応付ける。経済モデルは、電力に対して受け取った価格および燃料コスト（ガスタービン燃料およびダクト点火燃料）に関するデータを提供する。経済モデルによるこのデータは、複合サイクル発電プラントの動作状態の各々を評価するために、オプティマイザによって用いられる。オプティマイザは、所望の目標を最も良く満たす発電プラントの動作状態を識別することができる。
【００３８】
デジタルモデルは、ガスタービン、チラーシステム、または蒸気タービンの熱力学的動作をモデル化するように、発電プラントの構成要素の動作をそれぞれシミュレートする。モデルは、特定の入力条件に対する構成要素の応答をシミュレートする数学的方程式およびルックアップテーブルなどのアルゴリズムを含むことができる。
【００３９】
ガスタービンのデジタルモデル２０は、ガスタービンに流入する吸気の温度の影響をガスタービンの発電出力（ＭＷ）に対応付けるアルゴリズム２００を含むことができる。アルゴリズムは、吸気温度がしきい値２０２温度よりも上昇すると、電力出力が最大値２０１、例えばベース負荷から減少することを示すことができる。
【００４０】
ガスタービンのモデル２０は、ガスタービンのコントローラ３４からデータを受信することができる。このコントローラ３４は、ガスタービンのデジタルモデルを含むことができる。
【００４１】
またガスタービンのデジタルモデルは、ガスタービンの熱消費率（ＨＲ）をガスタービンの異なる電力出力レベル（ＭＷ）に対応付けるアルゴリズム２０４を含んでもよい。熱消費率は、ガスタービンまたはその他の発電システムの効率を表す。熱消費率は効率に反比例する。より低い熱消費率は、ガスタービンのより高い熱力学的性能効率を示す。
【００４２】
チラーシステムのデジタルモデル２２は、ガスタービンに冷却空気を提供する際の、このシステムの熱力学的動作をシミュレートする。モデル２２は、冷却システム４４を実行するために適用されるエネルギー（補助電力）に基づいて生成される冷却能力の量を対応付けるアルゴリズム２２０を含むことができる。冷却能力は、ガスタービンに入る空気に適用される冷却の量を示す。チラーによって達成することができる最大冷却能力値２２１があり得る。関連するアルゴリズム２２２は、冷却システム４４を動作させるために適用されるエネルギー（チラー補助電力）をガスタービンに入る冷却空気の温度に対応付ける。チラーを動作させるために必要な電力は、ガスタービンに入る空気の温度を周囲の空気の露点２２４より低くするために劇的に増大する。
【００４３】
ＨＲＳＧのダクト点火システム１９のデジタルモデル２４は、蒸気タービンの電力出力（ＳＴ出力）を、ダクト点火によって消費される燃料量などのダクト点火により加えられたエネルギーに対応付けるアルゴリズム２４０を含むことができる。ダクト点火システムによって達成することができる、蒸気タービン出力の増加に対する上限しきい値レベル２４２があり得る。
【００４４】
ＡＮＮ６２は、発電プラントの物理的構成要素のデジタルモデル２０、２２および２４の各々と対話し、それらの間の通信を提供する。この対話は、モデルから出力データを収集すること、および出力データを生成するためにモデルによって用いられる入力データを生成することを含む。ＡＮＮは、接続された論理素子のデジタルネットワークであってもよい。論理素子は、１つまたは複数のデータ出力を生成するためのデータ入力を受け付けるアルゴリズムをそれぞれ実現することができる。簡単な論理素子は、入力の値を合計して出力データを生成することができる。他の論理素子は、入力の値を乗算し、または入力データに他の数学的関係を適用することができる。
【００４５】
ＡＮＮの論理素子の各々へのデータ入力は、例えば１と０との間の乗数などの重みが割り当てられてもよい。重みは、複合サイクル発電プラントの性能をより良好にモデル化するようにＡＮＮを調整する学習モード中に変更されてもよい。また重みは、カルマンフィルタによって提供されるコマンドに基づいて調整されてもよい。ＡＮＮの論理ユニットへのデータ入力の重みを調節することは、ＡＮＮが複合サイクル発電プラントの動作中に動的に変更され得る手段の一例である。他の例は、蒸気タービン、チラー、およびガスタービンの熱力学的デジタルモデルの各々のアルゴリズム（論理ユニットの一例である）へのデータ入力の重みを変更することを含む。熱経済的コントローラ１２は、オプティマイザおよびカルマンフィルタにより提供されるデータに基づいて、論理ユニットおよびアルゴリズムに対する調整などの他の方法で変更されてもよい。
【００４６】
熱経済的コントローラ１２は、複合サイクル発電プラントの推奨設定点６６を生成して、ユーザーインターフェース３０に出力することができる。これらの推奨設定点６６は、チラーにより生成され、ガスタービンに入る空気を冷却するために用いられる冷却水の温度および質量流量（Ｔ＆Ｍ）、ベース負荷に設定されていない場合のガスタービンの電力出力（ＭＷ）、ならびにＨＲＳＧのダクト点火レートを含むことができる。
【００４７】
例として、熱経済的コントローラ１２は、チラーシステム１８の設定を適切に最適化するために用いることができる。冷却ダクト４２がガスタービン吸気を露点２２４より下に冷却するように設定されている場合には、冷却システム４４を駆動するのに必要な電力は劇的に増大する。この電力増加は、ガスタービン吸気温度とチラーシステムに必要な電力との関係２２２で説明される。この関係２２２は熱経済的コントローラ１２に組み込まれているので、コントローラによるプラントのシミュレーションの最適化は、ガスタービン吸気を露点より下に冷却することがチラーシステムによって必要とされる電力を劇的に増加させることを考慮に入れている。
【００４８】
現在最も実際的で好ましい実施形態であると考えられるものに関して本発明を記載しているが、本発明は開示された実施形態に限定されるものではなく、逆に、添付した特許請求の範囲の趣旨および範囲内に含まれる好ましい変更および等価な構成を包含することを意図していることを理解すべきである。
【符号の説明】
【００４９】
１０  複合サイクル発電プラント
１２  熱経済的コントローラ
１４  ガスタービンシステム
１６  蒸気タービンシステム
１８  チラーシステム
１９  ダクト点火システム
２０  ガスタービンモデル
２２  チラーモデル
２４  蒸気タービンモデル
２６  経済モデル
２８  カルマンフィルタ
２９  データ入力
３０  オペレータのためのユーザーインターフェース
３２  ガスタービン
３４  ガスタービンの制御
３６  ガスタービンの燃料
３８  ガスタービンにより生成された電気エネルギー
４０  送電網
４２  冷却ダクト
４４  冷却システム
４６  チラーの制御システム
４８  冷却水
５０  蒸気タービン
５４  ガスタービンからの排気ガス
５６  ダクト点火装置の燃料
５８  蒸気
６０  蒸気システムの制御システム
６２  人工ニューラルネットワーク
６４  オプティマイザ
６６  所望設定点
２００  グラフ−ガスタービン電力出力ＭＷ対ガスタービン入口温度
２０１  最大ガスタービン電力出力
２０２  これより上でＧＴ電力が低下するしきい値空気温度
２０４  グラフ−ガスタービン熱回収対ＧＴ電力出力
２２０  グラフ−補助電力対チラー能力
２２１  最大冷却能力値
２２２  グラフ−チラーへの補助電力対ガスタービン入口温度
２２４  露点
２４０  グラフ−蒸気タービン出力対ダクト点火
２４２  最大ＳＴ出力
２６０  チャート−燃料コスト対季節
２６２  チャート−時間対電力価格
【図１】
2015158199.tif 000003
【図２】
2015158199.tif 000004
【外国語明細書】
2015158199000001.pdf