(57)【要約】【課題】ガスタービンの性能診断において、精度を十分高く保ちつつ、より多くのデータを抽出できる方法を提供する。【解決手段】ガスタービンの運転データに基づいて、吸気温度を入力に含む関数として性能指標を特性モデル化し、得られた特性モデルに基づいて、ガスタービンの性能指標を予め定めた吸気温度における値に換算するガスタービンの性能診断システムにおいて、時系列の各時刻の運転データと参照期間の複数の運転データとの間の統計距離を計算し、計算した統計距離が予め定められた上下範囲にあるデータを特性モデル化手段に入力するようにした。【選択図】図１
2008088961.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガスタービンの運転データに基づいて、吸気温度を入力に含む関数として性能指標を特性モデル化する特性モデル化手段を備え、得られた特性モデルにガスタービンの運転データを入力して得られる出力値に基づいてガスタービンの性能を診断するガスタービンの性能診断システムにおいて、
時系列の運転データの各時刻（以下、当該時刻）に対応して予め定められた期間内（以下、参照期間）から予め定められた方法で過去の複数時刻の運転データ（以下、参照データ）を選択し、選択した該参照データの実測値の分布又は実測値に基づいて計算された少なくとも１種類の指標値の分布に対する当該時刻運転データの実測値又は実測値に基づいて計算された指標値の接近度を示す統計距離を計算して、該統計距離が予め定められた上下限範囲内にある場合に当該時刻運転データを前記特性モデル化の運転データとして選択する処理を前記時系列の運転データの各時刻又は予め定めた複数の時刻に対して繰り返し、繰り返し処理によって選択された運転データを前記特性モデル化手段への入力とする運転データ選択手段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において、前記運転データ選択手段における参照データの選択は、前記参照期間中の各時刻運転データの実測値又は実測値に基づいて計算された指標値の値が予め設定された上下限のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定し、全ての指標の判定結果が真である場合に該時刻の運転データを参照データとして選択する、という処理を前記参照期間に含まれる全時刻又は予め定めた複数の時刻に対して繰り返すことによって行われ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】
ガスタービンの運転データに基づいて、吸気温度を入力に含む関数として性能指標を特性モデル化する特性モデル化手段を備え、得られた特性モデルにガスタービンの運転データを入力して得られる出力値に基づいてガスタービンの性能を診断するガスタービンの性能診断システムにおいて、
時系列の運転データの各時刻（以下、当該時刻）に対応して、予め定められた期間内（以下、参照期間）から予め定められた方法で過去の複数時刻の運転データ（以下、参照データ）を選択し、
前記時系列の運転データの各時刻における実測値又は実測値に基づいて計算された少なくとも１種類の指標値の値が、前記参照データの実測値又は実測値に基づいて計算された少なくとも１種類の指標値について設定された上下限のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定し、全ての指標の判定結果が真である場合に該時刻の運転データを選択し、選択された該運転データを前記特性モデル化手段の入力とする運転データ選択手段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４】
請求項１または３において、前記運転データ選択手段における前記指標値を計算する手段は、
（１）  吸気温度と吸気圧力を入力に含み、発電出力を出力する、前記時系列の運転データに基づいて同定された関数に、各時刻の吸気温度と吸気圧力の運転データを代入して出力される該時刻の発電出力の予測値に対する実測値の比を計算する手段、または、
（２）  前記（１）で計算された前記比の各時刻の値と、該時刻を含む或る期間の移動平均値または統計学で用いられる特定のパーセンタイル値との比を計算する手段を備えてい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】
請求項１または３において、前記運転データ選択手段における前記指標値を計算する手段は、
（１）  吸気温度を入力に含み、このときの該ガスタービンの最大出力における排気温度またはタービンの中間段ガス温度、または制御用の燃焼温度管理指標の上限値（以下まとめて排気温度指標値と記す）を出力する関数に、各時刻の吸気温度の運転データを代入して出力される、排気温度指標値の最大出力での予測値に対する実測値の偏差を計算する手段、または、
（２）  前記（１）で計算された前記偏差の各時刻の値と、該時刻を含む或る期間の移動平均値または統計学で用いられる特定のパーセンタイル値との偏差を計算する手段を備えてい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６】
請求項１または３において、前記運転データ選択手段における前記指標値を計算する手段は、
（１）  吸気温度を入力に含み、ガスタービンの最大出力時の入力燃料エネルギー量または該ガスタービンの燃焼器への入力エネルギーの総量（以下、入熱量と総称）を出力する関数に、各時刻の吸気温度の運転データを代入して出力される、最大出力での入熱量の予測値に対する実測値の比を計算する手段、または、
（２）  前記各時刻の値と、該時刻を含む或る期間の移動平均値または統計学で用いられる特定のパーセンタイル値との比を計算する手段を備えてい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７】
ガスタービンの運転データに基づいて、発電出力、発電効率、圧縮機圧力比、燃料流量、圧縮機効率、タービン効率、吸気流量のうち少なくとも１つの性能指標を、少なくとも吸気温度と吸気圧力を入力に含む関数として特性モデル化し、得られた特性モデルにガスタービンの運転データを入力して得られる出力値によりガスタービンの性能を診断するガスタービンの性能診断方法において、
前記特性モデル化に使われる運転データを、実測値又は該実測値に基づいて計算された少なくとも１種類の指標値を判定することによって選択し、
前記判定の方法は、時系列の運転データの各時刻（当該時刻）に対応して定められた参照期間から予め定めた方法で過去の複数時刻の運転データを選択し、該複数時刻の運転データの実測値又は実測値から計算された少なくとも１種類の指標値の分布に対する当該時刻運転データの実測値又は指標値の統計距離を計算し、該統計距離が予め定められた上下限値のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定して、範囲内にあれば運転データを選択するという処理を前記時系列の各時刻のデータに対して繰り返すものであ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】
ガスタービンの運転データに基づいて、発電出力、発電効率、圧縮機圧力比、燃料流量、圧縮機効率、タービン効率、吸気流量のうち少なくとも１つの性能指標を、少なくとも吸気温度と吸気圧力を入力に含む関数として特性モデル化し、得られた特性モデルにガスタービンの運転データを入力して得られる出力値からガスタービンの性能を診断するガスタービンの性能診断方法において、
前記特性モデル化に使われる運転データを、実測値又は該実測値に基づいて計算された少なくとも１種類の指標値を判定することによって選択し、
前記実測値又は指標値が予め設定した上下限のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定して、全て真であれば前記特性モデルへ入力する運転データとして選択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９】
請求項１又は３に記載のガスタービン性能診断システムに備えられる表示画面であって、
診断対象期間中の複数時点における運転データ（以下、元データ）の時系列変化を表示するグラフ（以下、元グラフ）と、
クリックや画面上の選択によって、前記運転データ選択手段で前記元データからベースロード運転データの抽出が開始される、ボタン又は表示メニューのオブジェクトと、
前記運転データ選択手段で抽出されたベースロード運転データ（以下、抽出データ）の時系列変化を表示するグラフ（以下、抽出グラフ）、もしくは前記元グラフと前記抽出グラフの代わりに、前記元データと抽出データを区別できるようにプロットの記号や色を変えて１つのグラフに重ねて表示したグラフと、
前記ベースロード運転データを前記特性モデル化手段に入力した結果得られる出力値を表示するグラフを備えたことを特徴とするガスタービン性能診断システムの表示画面。
【請求項１０】
請求項１または３において、前記特性モデル化手段は、ガスタービンの運転条件の予め定めた標準条件値からのずれによる影響を補正する運転条件補正関数と、前記標準条件値におけるガスタービンの性能指標値の累積稼働時間あるいは等価運転時間に応じた経時的低下を表す経時低下関数の和として表した特性モデルの前記運転条件補正関数と経時低下関数を、前記運転データの選択手段で選択された運転データにもとづいて同定する手段を備えていることを特徴とするガスタービンの性能診断システム。
【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と診断方法に関する。また、ガスタービン性能診断システムにおける表示画面に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンの性能は、燃料流量などの操作条件だけでなく、吸気温度などの大気条件によっても大きく変化する。発電出力の計測値は吸気温度の年間変動によって年内周期で大きく波打っているだけでなく、運転時の負荷率の変動や吸気温度の日変動によっても変動しているため、常に大きい上下変動幅をもっており、このままでは性能の劣化の異常を全く判別できない。これに対応するため、従来、様々な診断方法が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、運転条件による性能の変動を除外するために、実機のデータを一定の共通条件に揃えて評価することを提案している。また、特許文献２は、いくつかの性能因子を特定の複数の運転条件と組み合わせてモデル化し、この結果に基づいて運転条件の変化による変動を除外する方法を提案している。また、特許文献３は、性能因子と運転条件を組み合わせてモデル化した上で、さらに変動の影響を除外するための移動平均処理方法を提案している。
【０００４】
一方、多次元の情報の分布状態に基づいて、データの正常や異常などをグループ分けする方法として、マハラノビス・タグチ法（以下、ＭＴ法）がある（非特許文献１，２）。ＭＴ法は、もともと、多次元の計測値について、予め基準となる正常データのグループを定め（このグループは単位空間と呼ばれる）、この正常データのグループ（単位空間）に対する評価対象データのマハラノビス距離を計算し、計算された統計距離がある一定のしきい値以下かどうかで、当該評価対象データが正常か異常かを判定する方法である。
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−１５５１６号公報
【特許文献２】特開２００３−８３０８９号公報
【特許文献３】特許第３５３８６７０号公報
【非特許文献１】田口玄一：「ＭＴシステムにおける技術開発」、日本規格協会、（２００２）
【非特許文献２】鴨下隆志他：「おはなしＭＴシステム」、日本規格協会、（２００４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述の性能診断方法には、高精度化を目指すとデータの抽出率（抽出されるデータの割合）が低下するという課題がある。ガスタービンの性能は、負荷によって特性が大きく異なり、特に部分負荷での特性は非線形で複雑になる。このため、精度のよいモデルを構築して高精度に性能評価をするためには、ベースロード運転データ（部分負荷を除外した定格負荷近傍の運転データ）をいかに高精度に抽出するかが重要となる。
【０００７】
しかし、これは、モデルの精度を高めるためにしきい値の範囲を狭めることになるためデータの抽出率が低下する。反対に、抽出率が低くならないようにしきい値の範囲を広げるとモデルの精度が低下する。データの抽出率が低下すると、以下に述べるような問題の原因になりうる。
（１）性能モデル構築のための運転条件やデータの点数が不足して、性能モデルの精度が低くなり、その結果、性能評価の精度が低下する。
（２）データの抽出状況にむらが発生し、抽出段階で除外されて評価できない時間が生じてくる。このような時間が増加し、性能評価できない運転期間が虫食い状に断続的に生じることになり、継続的な性能評価の支障になる。
（３）性能モデルを構築するのに必要な実機データの期間が長くなるため、性能評価システムを導入しても、実際に実機の性能モデルを構築して性能評価を開始するのに要する期間が長くなる。また、信頼性を確保して評価を確定するのに必要なデータ期間が長くなり、診断が遅くなる。
（４）診断結果のデータを利用して、さらに別の解析をしようとするときに、元になるデータ数が減少するために、詳細解析の十分な精度が確保できなくなる。
【０００８】
本発明の目的は、高精度の診断を可能にするために、精度を十分高く保ちつつ、より多くのデータを抽出できるようにした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】
【０００９】
本発明は、ガスタービンの運転データに基づいて、吸気温度を入力に含む関数として性能指標を特性モデル化する特性モデル化手段を備え、ガスタービンの運転データを前記特性モデル化手段へ入力して得られる出力値に基づいてガスタービンの性能を診断するガスタービンの性能診断システムにおいて、前記特性モデル化手段へ入力する運転データを以下の手段によって選択するようにしたものである。
【００１０】
第１の発明は、時系列運転データの実測値又は該実測値に基づいて計算された少なくとも１種類以上の指標値を判定することによって、ガスタービンの性能特性をモデル化するための運転データを選択する手段であり、（１）前記時系列運転データの各時刻に対応して定められた参照期間から予め定められた方法で複数時刻の運転データを選択する手段と、（２）該複数時刻の運転データの実測値又は該実測値から計算された指標値の分布に対して、当該時刻運転データの前記指標値の統計距離を計算し、該統計距離が予め定められた上下限値のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定し、範囲内にある場合に運転データを選択する手段と、（３）前記（１）、（２）の手段による処理を前記時系列データの各時刻に対して繰り返す手段を備えた運転データ選択手段を設ける。
【００１１】
第２の発明は、前記第１の発明における、前記運転データ選択手段が備える前記（１）の複数時刻の運転データ選択手段として、（１）該時系列の運転データに含まれる前記参照期間中の各時刻の運転データに対して、前記少なくとも１種類以上の各指標値の値が予め設定された上下限のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定して、全ての指標の判定結果が真である場合に該時刻の運転データを選択する手段と、（２）前記（１）の手段による処理を前記参照期間の時系列データに含まれる全時刻のデータに対して繰り返す手段を備えた運転データ選択手段を設ける。
【００１２】
第３の発明は、時系列の運転データの各時刻（以下、当該時刻）に対応して、予め定められた期間内（以下、参照期間）から予め定められた方法で過去の複数時刻の運転データ（以下、参照データ）を選択し、前記時系列の運転データの各時刻における実測値又は実測値に基づいて計算された少なくとも１種類の指標値の値が、前記参照データの実測値又は実測値に基づいて計算された少なくとも１種類の指標値について設定された上下限のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定し、全ての指標の判定結果が真である場合に該時刻の運転データを選択し、選択された該運転データを前記特性モデル化手段の入力とする運転データ選択手段を設ける。
【００１３】
第４の発明は、前記第１、第２及び第３の発明における運転データ選択手段であって、少なくとも１種類以上の指標値を計算する以下の（１）または（２）の手段、すなわち、
（１）  吸気温度Ｔｃｉと吸気圧力Ｐｃｉを入力に含み、発電出力Ｗｅを出力する、前記時系列運転データに基づいて同定された関数
Ｗｅ  ＝  ｆ＿Ｗｅ（Ｔｃｉ，  Ｐｃｉ）
に各時刻の吸気温度Ｔｃｉと吸気圧力Ｐｃｉの運転データを代入して出力される該時刻の発電出力の予測値Ｗｅｃａｌｃに対する実測値Ｗｅａｃｔの比
ＬｏａｄＡ  ＝  Ｗｅａｃｔ／Ｗｅｃａｌｃ
を計算する手段、あるいは、
（２）  前記指標値ＬｏａｄＡの各時刻の値と、該時刻を含むある期間の移動平均値またはパーセンタイル値ＬｏａｄＡｍａｖとの比
ＬｏａｄＢ  ＝  ＬｏａｄＡ／ＬｏａｄＡｍａｖ
を計算する手段を備えた運転データ選択手段を設ける。
【００１４】
第５の発明は、前記第１、第２又は第３の発明における運転データ選択手段であって、少なくとも１種類以上の指標値を計算する以下の（１）または（２）の手段、すなわち、
（１）  吸気温度Ｔｃｉを入力に含み、このときの該ガスタービンの最大出力における排気温度またはタービンの中間段ガス温度、制御用の燃焼温度管理指標の上限値（以下まとめて排気温度指標値Ｔｍｘと記す）を出力する関数
Ｔｍｘ  ＝  ｆ＿Ｔｍｘ  （Ｔｃｉ）  
に各時刻の吸気温度Ｔｃｉの運転データを代入して出力される、排気温度指標値の最大出力での予測値Ｔｍｘｃａｌｃに対する実測値Ｔｍｘａｃｔの偏差
ΔＴｍｘＡ  ＝  Ｔｍｘａｃｔ  −  Ｔｍｘｃａｌｃ
を計算する手段、あるいは、
（２）  前記指標値ΔＴｍｘＡの各時刻の値と、該時刻を含むある期間の移動平均値またはパーセンタイル値ΔＴｍｘＡｍａｖとの偏差
ΔＴｍｘＢ  ＝  ΔＴｍｘＡ  −  ΔＴｍｘＡｍａｖ
を計算する手段を備えた運転データ選択手段を設ける。
【００１５】
第６の発明は、前記第１、第２又は第３の発明における運転データ選択手段であって、前記少なくとも１種類以上の指標値を計算する以下の（１）または（２）の手段、すなわち、
（１）  吸気温度Ｔｃｉを入力に含み、ガスタービンの最大出力時の入力燃料エネルギー量または該ガスタービンの燃焼器への入力エネルギーの総量（以下、入熱量と総称）を出力する関数
ＧＦ  ＝  ｆ＿ＧＦ（Ｔｃｉ）
に各時刻の吸気温度Ｔｃｉの運転データを代入して出力される、最大出力での入熱量の予測値ＧＦｃａｌｃに対する実測値ＧＦａｃｔの比
ＬｏａｄＡ  ＝  ＧＦａｃｔ  ／  ＧＦｃａｌ 
を計算する手段、あるいは、
（２）  前記指標値ＬｏａｄＡの各時刻の値と、該時刻を含むある期間の移動平均値またはパーセンタイル値ＬｏａｄＡｍａｖとの比
ＬｏａｄＢ  ＝  ＬｏａｄＡ  ／  ＬｏａｄＡｍａｖ
を計算する手段を備えた運転データ選択手段を設ける。
【００１６】
第７の発明は、前記第１〜第６の発明における運転データ選択手段と、
（１）  ガスタービンの性能指標Ｙを、少なくとも１つ以上の運転条件ｘｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）のそれぞれを、予め定めた標準運転条件値ｘｉ０からのずれによる影響を補正する運転条件補正関数ｆ＿ｏｐｒ（ｘｉ）と、標準条件値における性能値の累積稼働時間あるいは等価運転時間ｔに応じた経時的低下を表す経時低下関数ｆ＿ｄｇｒ（ｔ）の和として表した特性モデル式
Ｙ  ＝  ｆ＿ｏｐｒ（ｘｉ）  ＋  ｆ＿ｄｇｒ（ｔ）
における前記運転条件補正関数ｆ＿ｏｐｒ（ｘｉ）と、経時低下関数ｆ＿ｄｇｒ（ｔ）を、前記運転データ選択手段で選択された運転データにもとづいて同定する性能特性モデル化手段と、
（２）  前記（１）で同定された前記運転条件補正関数ｆ＿ｏｐｒ（ｘｉ）を使って次式
Ｙ０  ＝  Ｙ  −  ｆ＿ｏｐｒ（ｘｉ）
により、ガスタービンの運転データの性能指標値Ｙを予め定めた吸気温度と吸気圧力における値Ｙ０（標準化データ）に換算する標準条件換算手段からなるガスタービン診断システムとする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、高精度化を図るとデータ抽出率が低下するという問題を解決でき、また、複数のベースロード抽出方式を効果的に組み合わせてさらに高精度な抽出することができる。これにより、従来の方法よりも高精度にガスタービンの性能劣化または保守による性能回復を評価できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１に、本発明によるガスタービン診断システムの実施形態の１例を示す。
【００１９】
本システムでは、ガスタービン１０１について一定時間周期で採取された時系列の運転データが、送信手段１１１から送信され、通信回線１１２を経て、受信手段１１３にて受信される。そして、受信された情報が計算手段１０２で処理され、性能の評価結果が出力手段１０３に出力される。
【００２０】
ここで通信回線１１２と送信手段１１１及び受信手段１１３は、公知の情報伝送手段とその送受信手段であればよく、例えばインターネットや、有線・無線の情報回線とその送受信手段など任意の通信手段を用いることができる。
【００２１】
計算手段１０２の内部構成と処理システムは以下に述べるようになっている。
【００２２】
入力手段１３０は、前記受信手段１１３から受けた情報を次に示すベースロードデータ抽出手段１３１に受け渡す。
【００２３】
ベースロードデータ抽出手段１３１は、前記入力手段１３０から入力された実機の運転データからベースロード運転データを抽出する。ベースロード運転データとは、ガスタービンの部分負荷を除いた、定格負荷近傍、即ち、ガスタービンの吸気温度・吸気圧力に応じた最大出力近傍の運転データを指す。ただし、対象ガスタービンの運転計画で負荷率が１００％でなく、例えば負荷率９０％で連続運転するような場合や、あるいは夜間は負荷率７０％で運転するような場合は、これらの一定の負荷率近傍での運転データをベースロード運転データの代わりに抽出するものとする。本発明では、このような一定負荷率近傍の部分負荷データもベースロード運転データと総称する。
【００２４】
このベースロードデータ抽出手段１３１は、典型的には同図に示すように、入力手段１３０から引き渡された時系列の運転データの中からベースロード運転データを選択するために見本のように参照する、過去の或る期間（以下、参照期間）のベースロードデータをどの期間から採用するか、予め定められた手順で決定する参照期間設定手段１３４を持っている。更に、こうして決められた参照期間から、予め定められた方法に従って参照用のベースロード運転データ（以下、参照データ）を識別して選択する参照データ選定手段１３５と、このように選定された参照データからなるグループに対して、評価対象となる時系列運転データの各時刻のデータが統計的にどの程度接近しているかを示す統計距離を計算する統計距離計算手段１３６と、このように各時刻の運転データに対して計算された統計距離が、予め定めたしきい値以下であれば当該運転データをベースロード運転データと判定して選択し、しきい値を超過すれば当該運転データはベースロード運転データでないと判定して選択しない処理をする判定・選択手段１３７を備えている。
【００２５】
これらの参照期間決定手段１３４〜判定・選択手段１３７における具体的な処理方法の例は、後出の図２及び図３で詳述する。なお、参照期間設定手段１３４は図２の工程７、参照データ選定手段１３５は図３の工程２１、統計距離計算手段１３６は図２の工程８及び図３の工程２２、判定・選択手段１３７は図２の工程１３に対応する。
【００２６】
モデル化手段１３２は、ベースロードデータ抽出手段１３１で出力されたベースロード運転データを入力情報として受け、ガスタービンの性能特性をモデル化する。具体的には性能特性モデルのモデル定数を決定する。ここで、性能特性モデルは、ガスタービンの運転条件を入力として、性能の予測値を計算して出力する計算モデルであり（詳細は図７で後述）、プログラムモジュールとして実装されている。またモデル定数は、これらのプログラムモジュールにおいて設定される対象ガスタービンに固有の定数を指す。なお、本発明において、モデル及びモデル定数とは、以下同様に、データの入力を受けて計算し結果を出力するプログラムモジュールと、このプログラムモジュールで設定される定数を指す。
【００２７】
また、ここでいう性能とは例えば、発電出力、発電効率、圧縮機又はタービンの圧力比、吸気流量又は排気流量、排熱利用効率、燃料流量などである。これらは、運転状態の変化にともなって値が変わって行くような指標全般をさし、ここに上げたものに限定されない。また、運転条件は、必要最小限として吸気の温度と圧力を含み、この他に吸気の湿度、燃料流量、燃焼器への蒸気や水の噴射量などの運転環境や運転操作の条件全般から適宜含められたものとする。
【００２８】
性能評価手段１３３は、モデル化手段１３２で決定されたモデルとモデル定数に基づいて、ガスタービンの運転データを評価して、経時的な性能低下や、保守実施による性能回復などの推移を定量評価する。このような、性能の経時低下や、保守時の回復など推移の評価を、本発明では性能評価と呼ぶ。
【００２９】
性能評価の方法は、標準条件に換算する方式と、実測と予測の差を計算する方式の２通りがある。
【００３０】
標準条件に換算する方式では、ベースロードデータ抽出手段１３１で抽出したベースロード運転データの性能実測値を、標準条件に直したときの相当値（標準化データ）に変換する。標準条件とは、例えばＩＳＯで定められた標準大気条件（吸気の温度１５℃，気圧１ａｔｍ，相対湿度６０％）などの一定に固定された運転条件のことである。これにより、実機の性能の時系列データを、運転条件の変動の影響を補正して、一定条件下に揃えたときの性能の時系列データに変換する。このようにして生成された標準化データの値の時系列的な減少量は劣化や異常による性能の低下量を示し、増加量は保守実施などによる性能の回復量を示す。
【００３１】
この方法の長所は、年間の運転条件の変動にかかわらず、一定の運転条件での性能に換算していることより、季節性などのバイアスなしに、標準化データの上下変動をそのまま性能の上下変動とみなせることである。
【００３２】
実測と予測の差を計算する方式では、ベースロードデータ抽出手段１３１で抽出されたベースロード運転データ中に含まれる運転条件のデータを、モデル化手段１３２でモデル定数が決定されたガスタービンの性能特性モデルに入力して、該運転条件に応じたガスタービンの性能を予測計算し、この予測結果に対する実測値の偏差を計算して、偏差の時系列の推移から、性能の低下状況や、保守による回復効果を評価する。例えば、偏差が拡大していれば該偏差の値により性能の低下量を、偏差が減少していれば、その減少量により性能の回復量を評価する。この方法の長所は、標準条件換算が不要で、簡便なことである。
【００３３】
このように、ベースロードデータ抽出手段１３１でベースロード運転データだけを選定することにより、後続のモデル化手段１３２ではガスタービンの部分負荷性能の非線形性によるモデルの精度低下を回避して高精度にモデル化でき、性能評価手段１３３では高精度な評価結果が得られる。
【００３４】
なお、以上のベースロードデータ抽出手段１３１とモデル化手段１３２及び性能評価手段１３３の機能は、ガスタービン１０１に付属するデータ採取手段から最終的な出力手段１０３に至る情報経路上の任意の場所に分散していてよい。例えば、ベースロード運転データを抽出するベースロードデータ抽出手段１３１を、送信手段１１１で情報を送信する前の段階に備えることが可能である。このようにすると、通信回線１１２を経て伝送される情報は抽出後のベースロードデータのみになるため情報通信量を軽減でき、また計算手段側でのベースロードデータ抽出手段１３１の実行が不要になるので計算負荷を下げることができる。
【００３５】
以上のようにして計算手段１０２で処理された結果は、情報回線１１４を介して出力手段１０３に伝達されて出力される。出力手段１０３は具体的には、計算機のディスプレイなどの表示装置や、ハードディスクやメモリなどの電子データ格納手段、印刷機などの情報印字・描画手段など、公知の任意の手段を用いることができる。出力手段１０３における出力データは、標準化データの時系列の推移を示すトレンドグラフや、時系列レコードデータとして出力される。
【００３６】
本例における、ガスタービン１０１、計算手段１０２、出力手段１０３の設置場所の位置関係は、計算手段１０２と出力手段１０３がガスタービン１０１の設置サイトとは別の場所にあるものとする。
【００３７】
このようにすると、多数の設備の劣化状況を遠隔監視センターなどで集中的に監視して把握できる。また、計算手段１０２を自らの管理化において運用し、また、計算手段の新型機器への更新や計算方法の改良などが実機サイトの情報管理系統に変更を加えることなくできるため、長期的にみて柔軟かつ効率的に運用できる。
【００３８】
ただし、これは一例にすぎず、設置場所の位置関係はこれに限らず、任意でよい。例えば、出力手段１０３をガスタービン１０１の設置サイトに設置してもよい。これは、ガスタービン１０１を設置しているサイトの事業者（ここではサイト事業者と呼ぶ）が、ガスタービン１０１についての性能診断サービスを別の事業者（診断事業者と呼ぶ）から受ける場合に好適な形態である。前記サイト事業者側では、計算手段１０２などの設備を自ら設置して維持管理することなく、最終的に必要な、劣化の診断結果の情報のみを入手することができる。
【００３９】
あるいは例えば、出力手段１０３を、ガスタービン１０１の設置サイトとも、計算手段１０２の設置場所とも異なる別の場所、例えばガスタービン１０１の設置事業者（サイト事業者）の本社に配置してもよい。これは、ガスタービン１０１の劣化状況の診断結果情報にもとづく、保守計画の立案・検討を行う部署がサイト事業者の本社など、サイトと別の場所にある場合に好適である。
【００４０】
図２に、前述の図１のベースロードデータ抽出手段１３１における内部処理手順を示す。大きく分けて、評価対象となる各時刻のデータが、参照期間のデータの分布に対して持つ統計距離を計算する統計距離計算工程４と、計算された各時刻の統計距離が一定のしきい値の範囲内にあるかどうかを判定して、範囲内にあればデータを選択するしきい値判定・データ選択工程５からなる。それぞれ以下に説明する。
【００４１】
統計距離計算工程４は、評価対象期間の各時刻のデータに対する、工程６を起点とする繰返し処理となっており、該繰返し処理は、各時刻のデータの統計距離を計算するために参照する過去のデータの期間（参照期間）を設定する参照期間設定工程７と、該参照期間設定工程７で選択された過去のデータのグループに対して当該時刻のデータの統計距離を計算する工程８と、このようにして工程７，８で行った統計距離の計算を評価対象期間の運転データの全時刻に対して完了したかどうか判定する工程９と、未完了の場合に次の時刻のデータに進む工程１０からなる。
【００４２】
前記参照期間設定工程７における参照期間の設定方法は、予め定められた一定の方法であればよく、評価対象期間中における任意の時刻のデータに対して、当該時刻以前の或る期間の複数データを特定できるようなものであればよい。例としては、各時刻に対応して一定日数もしくは時間数分の過去のデータを参照期間として設定する方法がある。この場合の参照期間の長さは１週間程度がよい。ガスタービンの運転は発電需要が低下する週末には負荷が低めになることがあり、１週間は運用周期の１つの目安になるため、このようにすると後で統計距離を評価するという目的に対して好適である。あるいは同じように運用周期の目安から考えるならば、吸気温度や運転条件が一巡する参照期間の長さとして一日が設定されてもよい。あるいはまた、過去の一定期間のデータから、吸気温度や発電出力が予め定めた範囲内にあるデータを抽出するなどの方法であってもよい。また例えば、夜間は電力の需要が低下して、ガスタービンの負荷率も低下することがあるが、このような日変化特性を考慮して夜間を除外したり、あるいは日中の一定時刻のみを抽出したり、あるいは週末のデータを除外したりするなど、様々な選択基準を組み合わせて一定の選択条件を構成し、これによってデータを特定して選択するような方法であってもよい。
【００４３】
前記の工程８（各時刻のデータの統計距離計算工程）での統計距離の計算方法としては、参照期間から選択された前記過去データのグループについての、ガスタービンの負荷状態を反映する少なくとも１つ以上の指標、例えば発電出力、発電効率、圧力比、燃料流量、排気温度、吸気流量、あるいは後述する図４、図５、図６の方法で計算された負荷指標のうちの少なくとも１つ以上の指標からなる多次元空間（例えば指標が４つなら４次元空間）の分布に対する、当該時刻のデータの統計学的距離、例えばマハラノビス距離が計算される。
【００４４】
前記の工程９の判定結果が偽（Ｆａｌｓｅ，未完了）となり、工程１０で次の時刻のデータに進んだ場合は、再び工程７，８を繰り返す。これを繰り返して評価期間全体に対する処理が完了すると、工程９の判定は真（Ｔｒｕｅ）になり、処理は後半の工程５に移る。
【００４５】
しきい値判定・データ選択工程５は、評価対象期間の各時刻のデータに対する、工程１１を起点とする繰返し処理となっている。該繰返し処理は、統計距離計算工程４で計算された当該時刻のデータの参照期間データに対する統計距離があらかじめ定めた方法に基づいて設定したしきい値の上下限範囲内にあるかどうかを判定するしきい値判定工程１２と、前記しきい値判定工程１２の結果が真（ＴＲＵＥ）であれば当該時刻のデータを選択し、偽（ＦＡＬＳＥ）であれば選択しないようにする選択工程１３と、このようなしきい値判定と判定結果に応じた選択が評価対象期間の運転データの全時刻に対して完了したかどうかを判定する判定工程１４と、該判定の結果が偽（ＦＡＬＳＥ，未完了）の場合に次の時刻のデータに進む工程１５からなる。
【００４６】
前記判定工程１４の判定結果が偽（ＦＡＬＳＥ，未完了）で、工程１５で次の時刻のデータに進んだ場合、前記しきい値判定工程１２の判定と、該判定結果が真の場合に選択する前記選択工程１３が、全時刻のデータに対して終了するまで繰り返される。これが全時刻に対して終了すると、判定工程１４の判定結果は真になり、データの抽出処理は終了となる。以上のしきい値判定・データ選択工程５の繰り返し処理において選択工程１３で選択された時刻のデータのグループが、ベースロード運転データとして抽出されたデータになる。
【００４７】
なお、しきい値判定工程１２でのしきい値の設定方法としては、統計距離の上下限値が、あらかじめ設定された固定値に設定されていたり、あるいはデータのばらつきの関数として逐次的に計算して設定されたりする方式であってもよい。
【００４８】
本方法では、このようにして、運転データの多次元の評価指標についての、過去の参照期間に対する統計距離についてしきい値判定がなされる。このように多次元の指標の統計距離を使うことにより、例えば、特定の１つの指標がノイズや突変的な値であったような場合に、他の指標との相関が統計的に考慮される。そして、その指標の変動や突変が他の指標においても同時に生起しているような相関性があるものの場合には統計距離は相対的に小さくなり、他の指標では生起していない当該指標だけのノイズの場合には統計距離が相対的に大きくなり、このようにして分布の中心への近さが複数指標のばらつきを考慮して定量化される。このため、しきい値判定工程１２と選択工程１３において、ベースロード運転データを統計的にばらつきの大きい部分を除外して変動の中心付近から選択できる。したがって、これらのデータに基づいて構築される性能モデルの精度が高くなり、性能の低下や回復の評価精度が高くなる。
【００４９】
なお、以上の説明では、参照期間設定工程７における過去データ参照期間の決定のタイミングは、工程６〜９の繰返し処理のたびに実行しているが、このように参照期間を毎回更新せず、例えば、一定時間数ごとや日数ごと、あるいは、運転状態や環境の変化を評価する予め定めた関数の計算値が、事前に設定したしきい値を超過するかどうかによって更新のタイミングを決めてもよい。このようにすると、参照データの更新処理の演算量が削減されるので、診断の演算処理を高速化できる。
【００５０】
図３に、各時刻のデータに対する統計距離の計算フローの１例を示す。これは前述の図２における各時刻の統計距離計算を行う工程８（或いは、図１の参照データ選定手段１３5及び統計距離計算手段１３６）の詳細手順例である。全体は、参照期間から複数時刻の過去データを選択する工程（単位空間設定工程２１）と、該工程により選択されたデータのグループと当該時刻データの統計距離を計算する工程（各時刻データの参照期間から選択されたデータへの統計距離の計算工程２２）からなる。工程２１は図１の参照データ選定手段１３５に対応する。工程２２は図１の統計距離計算手段１３６及び図２の工程8に対応する。それぞれ以下に説明する。
【００５１】
参照期間から複数時刻の過去データを選択する工程（単位空間設定工程２１）は、前述の参照期間設定工程７（図２）で選択された参照期間の各時刻のデータに対する工程２３を起点とする繰り返し処理になっている。該繰返し処理は、以下に述べる工程２４〜工程３０にて行なわれる。まず、各時刻の対象データについて、ガスタービンの負荷状態を反映する少なくとも１つの指標、すなわち図２の工程８で設定された、発電出力、発電効率、圧力比、燃料流量、排気温度、吸気流量あるいは後述する図４、図５の方法で計算された負荷率指標などのうちの少なくとも１つの指標（以下、負荷率指標と総称する）の各々に対して、指標ごとに予め定めた上下限範囲内にあるかどうか真偽判定する（指標別しきい値判定工程２４〜２６）。該指標別しきい値判定工程２４〜２６で実行された各指標のしきい値判定結果に基づいて、これらの全指標の判定結果が真であるか、そうでないか（１つでも偽の指標であれば偽）を真偽判定する（全指標の論理積判定工程２７）。全指標の論理積判定工程２７の判定結果が真であれば、参照期間中のその時刻の運転データを選択する（選択工程２８）。以上の工程２４〜２８まで（工程２７の結果が偽の場合、工程２８は無し）の処理が、過去の参照期間の全データ（すなわち前述の工程７の全データ）に対して実行されたか判定（完了判定工程２９）し、該完了判定の結果が偽（ＦＡＬＳＥ、未完了）の場合に次の時刻のデータに進む（工程３０）。
【００５２】
記完了判定工程２９の結果が偽（全データに対して完了しておらず）で、工程３０で参照期間中の次の時刻データに進んだ場合は、工程２４〜２８（あるいは２７）までの処理を、工程２９の判定が真になるまで（参照期間の運転データの全時刻に対して完了するまで）繰り返す。このようにして工程２９の判定が真になると、処理は次の工程２２に移る。
【００５３】
なお、前記指標別しきい値判定工程２２〜２４のしきい値判定は、図３では３個の指標の判定例を示したが、指標の数がｎ個の場合も同様にｎ個の指標に対してしきい値判定処理を実行する。
【００５４】
また、前記選択工程２８で選択されたデータのグループの分布は、ＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）の単位空間に相当する。この点で、以下適宜、このグループのデータを単位空間と呼ぶ。
【００５５】
続く工程２２では、上の工程２３〜２９の繰り返し処理において工程２８で選択されたデータのグループを参照し、このグループと評価対象時刻のデータの統計距離を計算する。統計距離の計算方法としては、公知のマハラノビス距離などを用いるとよく、なかでも好適な方法として、次の（１）式で示すタグチの定義によるマハラノビス距離Ｄがある。
【００５６】
【数１】
2008088961.tif 000003
本方法には以下の効果がある。
【００５７】
（ア）  工程２４〜２６のように複数指標からの観点を使って判定することにより、ベースロード判定の基準となる単位空間のデータを高精度に抽出できる。また、全指標の論理積判定工程２７にて全指標での判定結果が真のデータのみを単位空間データに選択するため、単位空間のデータに含まれるデータは統計的に見た外れ値がきわめて少なくなる。この結果、工程２２で計算される距離は、ベースロード運転域に対する距離の高精度な評価値になり、後続のしきい値判定・データ選択工程５（図２）でのベースロードデータの抽出精度が高くなる。これにより、続くモデル化手段１３２（図１）の性能特性モデルが高精度化し、最終の性能評価手段１３３（図１）での性能の低下や回復の評価精度が高精度化する。
【００５８】
（イ）  多次元の指標間の相関が高い場合に距離が小さく、相関が低い場合に距離が大きくなるマハラノビス距離の特性を利用しているので、単独の指標の判定では除外されるデータであっても、他の指標との相関が高い場合は、マハラノビス距離がしきい値の範囲内となり、ベースロードデータとして抽出することが出来る。この抽出範囲の広げ方は、多次元空間でのデータの分布状況、すなわち、密集しているか、ちらばっているか、あるいは密集はどのような方向に偏っているか、などの分布特性を考慮して、データが密集している重心付近から周囲方向に向かって、分布密度の濃い部分から薄い部分へと、濃さが等しい部分を均等に順次選択していくようになっている。したがって、抽出の精度を極端に落とすことなくほぼ同等に保ったまま、データ抽出率を増加させて行ける範囲が確保できる。
【００５９】
（ウ）  本図で述べたように評価対象の各時刻のデータごとに、単位空間を逐次的に更新しているので、運転状態の季節性の変動や、経年劣化による性能特性の変動の影響を考慮できる。すなわち、これらの状態変化に追従して単位空間が設定されるため、ベースロードデータの抽出において、季節変動や経年劣化の影響を加味して、高精度な抽出が可能である。
【００６０】
以上により、本発明では、高精度化を図るとデータ抽出率が低下するという問題を解決できる。また、複数のベースロード抽出方式を効果的に組み合わせてさらに高精度な抽出する方法を提供できる。
【００６１】
図４に、前述の図３における工程２４（または工程２５，２６）で判定される負荷率指標値の計算処理フローの１例を示す。この処理手順による計算方法を以下、出力回帰法と呼ぶ。その手順は、吸気温度と吸気圧力に応じた発電出力の変化を表す出力特性モデルを実機時系列運転データにもとづいて同定する出力特性モデル同定工程４１と、該出力特性モデルに吸気温度と吸気圧力の実測値を代入して出力される発電出力の計算値と発電出力の実測値にもとづいて負荷率指標の値を計算する負荷率計算工程４２と、該負荷率計算工程４２で計算された負荷指標の値の変動を抑えるように変換する負荷率計算工程４３からなる。各工程の詳細を以下に説明する。
【００６２】
前記出力特性モデル同定工程４１の出力特性モデルとは、吸気温度Ｔｃｉ、吸気圧力Ｐｃｉを入力に含み、発電出力Ｗｅを出力する次式で示されるような関数である。
Ｗｅ  ＝  ｆ＿Ｗｅ（Ｔｃｉ，  Ｐｃｉ）          …（２−１）
この関数ｆ＿Ｗｅは具体的には例えば次式のようにすると好適である。
Ｗｅ  ＝  ａｅ×（Ｔｃｉ−Ｔｃｉ０）  ＋  ｂｅ×（Ｐｃｉ−Ｐｃｉ０）  ＋αｅ×ｔ  ＋  Ｗｅ０        …（２−２）
ここで、ｔは稼働時間を表し、Ｔｃｉ０、Ｐｃｉ０は吸気温度と吸気圧力の標準条件値である。稼動時間ｔは時間経過を表すものであればよく、例えばガスタービンの稼動時間に燃焼温度や起動停止による寿命への影響を考慮して変換した等価運転時間など、劣化に影響する要因を加味して補正した時間を使ってもよい。以下の説明においても稼働時間ｔはこのような換算時間を含むものとする。稼働時間ｔの項は、評価する時系列の運転データの期間において、経時劣化の影響が無視できるほど小さいと考えられる場合は省略可能であるが、前述したようにデータ収集期間中に経時的に性能劣化していることが無視できない場合は、この項を含めておくことが望ましい。
【００６３】
経時劣化の影響がこの項とその係数αｅに分離されることにより、出力の運転条件特性の項ａｅ，ｂｅに経時劣化によるバイアスが含まれることを避けることができ、出力特性を高精度にモデル化できる。
【００６４】
また、式（２−２）で、ａｅ、ｂｅ、αｅ、Ｗｅ０はモデル定数を示す。出力特性モデル同定工程４１におけるモデル同定とは、これらのモデル定数値を決定することである。ａｅ、ｂｅは、吸気温度と圧力の標準条件からのずれによって、発電出力を補正する係数である。αｅは時間の経過ｔにともなう発電出力の低下率を示す（以下、劣化係数と呼ぶ）。劣化係数αｅは、出力特性モデル同定工程４１で使う実機時系列運転データの期間中の性能劣化がほとんどないと考えられる場合は省略可能である。Ｗｅ０は、Ｔｃｉ０、Ｐｃｉ０が標準条件値のときの初期（期間中の劣化がはじまる前）の発電出力を示す。
【００６５】
また、式（２−２）で計算される項目として、蒸気などの冷媒を噴射するガスタービン（以下、冷媒噴射型、蒸気噴射型などと記す）の場合は、冷媒噴射量Ｇｓの標準条件での値Ｇｓ０との偏差に応じて補正する項Ｃｅ×（Ｇｓ−Ｇｓ０）を加えたものであってもよい。ここでＣｅはモデル定数である。このようにすると、冷媒噴射型のガスタービンで特に噴射される冷媒の流量や温度などの変化が大きい場合に、その影響を考慮して負荷率を高精度に定量化できる。
【００６６】
これらのモデル定数ａｅ、ｂｅ、αｅ、Ｗｅ０の決定方法としては、実機の時系列運転データに含まれる運転条件を式（２−２）の右辺に代入して計算される発電出力の時系列の計算結果と、実機時系列運転データに含まれる発電出力の時系列データとの誤差が、データの期間を通じて最小になるように決定するとよい。これは最小二乗法などの公知の手法によって求めることができる。このような方法の１例を後に図８で述べる。
【００６７】
あるいは、モデル定数ａｅ、ｂｅ、αｅ、Ｗｅ０の設計値や計画仕様値、経験値（以下、先験値と総称する）がある場合はこれを使ってもよい。この方法は、運転開始後間もなく実機データ数が少ない場合や、部分負荷運転が多くベースロードデータの数が十分確保できない場合などには、不正確なモデル回帰をするよりも値が正確なことも多く、有効である。また、データ数が少ない運転開始後の初期はこのような先験値を設定し、その後運転データが一定量蓄積された時点でデータから回帰した値で更新したり、両者を運転開始後の時間数に応じて重み付け加重平均して、徐々に実機データからの回帰値に移行させたりする方法も有効である。なお、以後の説明においても、各種モデル定数の同定は最小二乗法などの公知の方法を例に説明するが、ここでの説明と同じように先験値があれば利用してもよい。
【００６８】
なお、出力特性モデル同定工程４１では、実機時系列運転データの代わりに、吸気温度などの運転条件を種々に変化させて採取した実機データを使用してもよい。この場合、データの採取期間が短期間であれば、上述したのと同様に劣化係数αｅは省略可能である。
【００６９】
前記工程４２（負荷率計算工程Ａ）における負荷率指標の値の計算とは、式（３−１）に示すように、前記出力特性モデル同定工程４１でモデル定数を決定した出力特性モデル（例えば式（２−２））に評価対象期間の実機運転条件（上の例では吸気温度と圧力の計測値）の時系列データを入力して出力される発電出力の予測値Ｗｅｃａｌｃに対して、実機の発電出力実測値Ｗｅａｃｔの比（負荷率ＬｏａｄＡと呼ぶ）を計算することである。
ＬｏａｄＡ  ＝  Ｗｅａｃｔ  ／  Ｗｅｃａｌｃ        …（３−１）
前記工程４３（負荷率計算工程Ｂ）における負荷率指標の値の計算とは、式（３−２）に示すように、ある時刻での前記負荷率ＬｏａｄＡの値を、当該時刻を含む或る期間の移動平均値ないし特定パーセンタイル値ＬｏａｄＡｍａｖで除した比（負荷率ＬｏａｄＢ）を計算することである。ここでいう、移動平均値とは、前記した、その時点を含む或る期間の値の単純移動平均値や重み付き移動平均値を指す。また、特定パーセンタイル値とは、その期間の値の分布における累積パーセント値を示す（例えば５０％値（中央値）、下位からの累積７０％値など）。以下、他の説明においても、これらの移動平均値やパーセンタイル値のことを総称して移動平均値と呼ぶ。このように移動平均値との比をとることにより、プラント性能の経時劣化と季節的な性能変動の影響を除外して、負荷率指標の誤差変動幅を十分小さくして、一定値を中心とした上下変動に変換できる。
ＬｏａｄＢ  ＝  ＬｏａｄＡ  ／  ＬｏａｄＡｍａｖ        …（３−２）
この場合の、移動平均期間の取り方としては、例えば対象となっている時刻までの直前の１週間、あるいは１００−２００点程度のデータ期間を取ると好適である。これには以下の理由がある。例えば、典型的な計測記録として１時間間隔の運転データを保存しているような場合、１日〜２日（２４〜４８点）の期間で移動平均化すると、例えば週末休日の土曜日・日曜日のように電力需要が低下して負荷率が下がるような場合に、移動平均期間の大半がこの間に含まれることになり、式（２−２）での負荷率の計算結果が過大評価になる危険性がある。このようになると、実際には週末に負荷率が低下しているのに、計算上は負荷率が低下していないことになり、負荷率を正確に評価できなくなる。反対に、１ヶ月以上の期間で移動平均化すると、期間が長すぎるために一週間単位での性能の低下を捉えられなくなる危険性がある。これらを考えると、１時間間隔のデータにもとづいて処理をする場合は、上述のような期間あるいはデータ点数で移動平均化すると、種々の運転条件変動や経時劣化の影響をほどよく反映することができ、好適である。
【００７０】
このようにして前記工程４２で計算されたＬｏａｄＡと前記工程４３で計算されたＬｏａｄＢのうち、通常は、工程４３で計算されたＬｏａｄＢを負荷率のしきい値判定（図３の工程２４〜２６）に使う。ただし、前記工程４３については、工程４２の式（２−１）による負荷率ＬｏａｄＡの計算結果の変動幅が十分小さいか、負荷率ＬｏａｄＡの値が１に十分近い場合などは省略可能である。この場合、負荷率ＬｏａｄＡの値を負荷率指標値とするとよい。
【００７１】
このようにして出力回帰法で計算された負荷率指標値を、前述の工程２４（または工程２５，２６）でしきい値判定する際に、しきい値の設定は例えば次のようにするとよい。すなわち、負荷率ＬｏａｄＡまたはＬｏａｄＢの上下限値を１００±Ｐ％と設定し（この場合、負荷率ＬｏａｄＡの値が１００−Ｐ％以上、１００＋Ｐ％以下の範囲が判定で真になる）、Ｐの値としてはベースロード運転時間帯が比較的多い産業用などのガスタービンでは１〜３％程度に、負荷率の変動が比較的大きい発電事業用ガスタービンでは最大１０％程度にするとよい。あるいは上下限値をこのように１００％の上下に対称に設定せず、例えば下限は９７％、上限は１０２％、というように別々に設定してもよい。
【００７２】
なお、前記工程４２〜４３で負荷率を計算するときの実機時系列データの期間と、前述の工程４１でモデル定数を決定するときに使う実機時系列データの期間は異なっていてもよい。例えば、工程４１では実機時系列データのうちの或る一定の期間で出力特性モデル（式（２−１），式（２−２））の定数を決定し、工程４２〜４３ではこのモデル定数を、負荷率を評価したい期間全体に適用することができる。このようにすると、劣化評価の対象期間の全データを使うことなく、少ないデータで効率的にモデル定数を決定できる。
【００７３】
この出力回帰法の式（２−１）〜（３−２）で示した方法では、吸気温度、圧力、発電出力という３つの情報だけで負荷率を計算している。また式（２−２）では出力の運転条件補正と劣化による補正を分離している。したがって、運転条件の変動や経年劣化を加味した負荷率の算定を、少ない情報量と計算量で効率的に実施できる。また、出力回帰法では、負荷率を、予想される全負荷での発電出力（いわば期待される最大出力）に対する実際の出力の比として、運転結果から直接的に評価するので、負荷率指標を、プラントの出力指令や計画の観点でなく、出力結果の観点から定量化できる特徴がある。
【００７４】
図５に、前述の図３における工程２４（または工程２５，２６）で判定される負荷率指標値の計算処理フローの別の１例を示す。この処理手順による計算方法を以下、排気温度法と呼ぶ。排気温度方法では、負荷率の指標値を計算するために、ガスタービンの全負荷状態での排気温度またはタービンの中間段ガス温度、または制御用の燃焼温度管理指標の上限値を使う。以下これらをまとめて排気温度指標値Ｔｍｘと記す。排気温度法による負荷率指標の計算手順は、排気温度指標値の吸気温度との関係を表す特性モデルの定数を実機の時系列運転データにもとづいて決定する排気温度指標モデル同定工程４４と、該排気温度指標モデル同定工程４４に実機の吸気温度を入力して出力される排気温度指標値の予測値と実際の値から負荷率の指標値を計算する負荷率指標計算工程４５と、該工程４５で計算された負荷率指標値の変動を抑えるように変換する負荷率指標計算工程４６からなる。各工程の詳細を以下に説明する。
【００７５】
排気温度指標の特性モデル同定工程である排気温度指標モデル同定工程４４における排気温度指標の特性モデルは、次式に示すように、吸気温度Ｔｃｉを入力として、このときの排気温度指標値Ｔｍｘを或る関数関係に従って計算して出力するものである。
Ｔｍｘ  ＝  ｆ＿Ｔｍｘ  （Ｔｃｉ）        …（４−１）
この排気温度指標の特性モデルすなわち式（４−１）の関数ｆ＿Ｔｍｘは、一般にはガスタービンの運転制御ロジックに組み込まれている関係式を使うことができる。ガスタービンの運転制御は一般に、吸気温度と、燃焼器への冷媒噴射量などいくつかの運転条件が与えられたときに、サイクル最高温度が高温材料の耐熱温度を超えないよう保護するために管理する指標値がある。この指標値は、運転条件によらずに守られるべき上限温度が運転条件や計測値の関数として設定されている。そして、運転においては、指標値がこの上限値以下になるように燃料の投入量などが制御されている。従って、上限温度に対して実際の指標値がどれだけ近いかは、設備が最高運転温度にどれだけ近いか、すなわち全負荷状態にどれだけ近いか、言い換えると、ベースロード運転域にどれだけ近いかの目安になる。そこで、この関係式を式（４−１）のモデル式として使うと、実際の制御状態をそのまま反映して、正確にベースロード運転時の指標値を予測できる。これにより、より高精度にベースロード運転データを抽出でき、最終的に高精度に劣化診断ができる。
【００７６】
また、排気温度指標の特性モデルとして、このように制御ロジックが利用できない場合は、単純に次式のように表して、実機運転データや計画仕様値などに基づいて排気温度をモデル化することで代替してもよい。
Ｔｔｏ  ＝  ａｔｏ×（Ｔｃｉ−Ｔｃｉ０）  ＋  ｂｔｏ×（Ｇｓ−Ｇｓ０）  ＋Ｔｔｏ０        …（４−２）
ここで、Ｇｓは燃焼器への冷媒噴射量で、Ｇｓ０はその標準条件（吸気条件として温度１５℃、１気圧、相対湿度６０％）での値である。但し、ガスタービンが冷媒噴射しない型式の場合、あるいは冷媒噴射の影響が吸気温度と比較して比較的小さい場合は、右辺第２項は省略される。また、吸気温度以外の運転操作条件として、排気温度への影響が強いものがあれば、Ｇｓの代わりにこれを使うか、あるいはその項を第１、第２項と同様の標準条件からの偏差をモデル定数で補正する項として追加するとよい。このような条件の例としては、圧縮機出口温度、タービン中間段のガス温度などがある。また、上式のａｔｏ、ｂｔｏ  、Ｔｔｏｏはモデル定数であり、とくにＴｔｏｏは前記標準条件での排気温度である。これらのモデル定数は、複数の実機運転データ、あるいは計画仕様値、試験運転データなどにもとづいて、フィッティングして決定できる。すなわち、吸気温度と冷媒噴射量に応じた排気温度の複数組のデータを使って、右辺に吸気温度と冷媒噴射量を代入して計算した排気温度の値と、実データの排気温度との誤差の二乗和が最小になるように、これらのモデル定数の値を決めるとよい。これには最小二乗法などの公知の方法を使うことができる。本方法によれば、排気温度制御ロジックの情報がなくても、吸気温度と冷媒噴射量に応じた排気温度の変化についての、運転データや計画仕様値などの情報さえあれば簡単にモデル化が可能である。
【００７７】
なお、式（４−２）は、さらに上述したように単純化して冷媒噴射量の項を省き、次式（４−３）のようにしてもよい。蒸気噴射ガスタービンであっても、燃料流量と蒸気噴射流量の比率を一定に保つ制御方式の設備では、この方式でも排気温度と吸気温度の関係を十分高精度にモデル化できる。この場合の利点は、より少ない変数で簡便に排気温度を推定できることである。
Ｔｔｏ  ＝  ａｔｏ×（Ｔｃｉ−Ｔｃｉ０）  ＋Ｔｔｏｏ        …（４−３）
前記工程４５（負荷率指標計算工程）における負荷率の指標値の計算とは、工程４４で特定された吸気温度Ｔｃｉを入力に含み、排気温度指標値Ｔｍｘを出力する関数（式（４−１））に、評価対象期間における各時点の吸気温度Ｔｃｉの運転データを代入して出力される排気温度指標値の予測値Ｔｍｘｃａｌｃと、これに対する実測値Ｔｍｘａｃｔの偏差ΔＴｍｘＡの、次式による計算である。このΔＴｍｘＡは負荷率の指標値となり、この値が０の場合は負荷率１００％、値が正の場合は負荷率１００％超、値が負の場合は負荷率１００未満であることを示す。
ΔＴｍｘＡ  ＝  Ｔｍｘａｃｔ  −  Ｔｍｘｃａｌｃ        …（５−１）
負荷率指標計算工程４６における負荷率の指標値の計算とは、前の工程４５で計算された負荷率指標値ΔＴｍｘＡについての、評価対象期間中の各時点での値と、該時点を含む或る期間の移動平均値または特定パーセンタイル値ΔＴｍｘＡｍａｖとの偏差の、次式による計算である。このΔＴｍｘＢは、移動平均との偏差をとることにより、ΔＴｍｘＡが周期的変動などを持つ場合に、この変動を除外して一定値の周辺の上下変動に変換したものとなる。なお、移動平均とパーセンタイル値については出力回帰法の手順と同様に設定される。
ΔＴｍｘＢ  ＝  ΔＴｍｘＡ  −  ΔＴｍｘＡｍａｖ        …（５−２）
このようにして計算された前記工程４５で計算されたΔＴｍｘＡと前記工程４６で計算されたΔＴｍｘＢのうち、通常は工程４６で計算されたΔＴｍｘＢを負荷指標のしきい値判定（図３の工程２４〜２６）に使う。ただし、工程４６については、工程４５の式（５−１）による負荷率指標ΔＴｍｘＡの計算結果の変動幅が十分小さいか、その値が０に十分近い場合（例えば変動が１℃以内の場合）などは省略可能である。この場合、負荷率指標ΔＴｍｘＡの値を負荷率指標値とするとよい。
【００７８】
このようにして計算された排気温度法の負荷率指標を用いて、前述の工程２４（あるいは工程２５，２６）でしきい値判定をする場合、そのしきい値は、例えばΔＴｍｘＡあるいはΔＴｍｘＢの値が、−Ｐ℃以上＋Ｐ℃以下の範囲内にあれば真、範囲外ならば偽と判定すればよく、Ｐの具体的な値としては標準的には１〜３℃程度が好適であるが、部分負荷運転時間が比較的多い場合や、計測データの精度やガスタービンサイクル・燃焼器の形式によっては最大１０℃程度まで広げてもよい。また、特に負荷率指標の実測値が予測値よりも低い場合は、さらに偏差の許容範囲を狭くすると好適である。このような場合は、運転状態が出力低下や燃料発熱量の減少などにより部分負荷状態の側にあるためである。このようにして部分負荷側のデータを極力除くと、負荷率１００％近傍でより高精度に運転データを抽出でき、最終的により高精度に劣化を診断できる。
【００７９】
また、工程４６で使用する移動平均値ΔＴｍｘＡｍａｖは、代わりに保守によって挟まれた運転期間ごとに一定の固定値を使用してもよい。このような期間毎の固定値は、プラント保守時の試運転調整時の設定情報に含まれていることも多く、取得可能な場合はこれを利用するとよい。取得できない場合は、各期間の排気温度指標値の実測値Ｔｍｘａｃｔの分布を取り、このなかの分布密度の最も高い値を選定するとよい。ベースロード運転時間が多い実機の場合、その値の目安は累積分布５０％値付近である。夜間や週末に負荷が低下しているような場合は、例えば７０％値、あるいは最大で９０％値程度までの範囲で調整するとよい。
【００８０】
本方法（排気温度法）の特徴としては、まず、ガスタービンの高温部品保護のための温度管理指標をそのまま使うため、比較的精度が高いことである。また、図４で説明した出力回帰法のように負荷率の複雑な特性を実機データからモデル化する必要がない。すなわち、出力回帰法による負荷率の計算モデルは、ガスタービンの１００％負荷出力が、吸気温度や燃料流量、冷媒噴射量などの条件によって代わるため、モデル構築には一定の計算量と処理手順を要するものであったが、これに対して、排気温度法では、排気温度と吸気温度の関係が、通常は、制御ロジックや、制御に使われる簡単な関係式が定まっていることが多いため、工程４４においては特別なモデルを独自に構築することなく、これらの既存の関係式を流用することが出来る。したがって、省力的にモデル構築でき、かつ、はじめから精度の高いモデル（実際に制御に使われているので、実機の運転データはその値通りに制御されて運用されているのが通常である）を使うことができる。また、これにより、診断システムを迅速に構築し、効率的に運用できる。
【００８１】
また、式（４−１）〜式（５−２）で示した方法で使用する情報は、吸気温度と排気温度、あるいはさらに冷媒噴射量と、２〜３個だけである。この方法では、種々の運転条件のさまざまな違いが負荷率にどのように影響するかを、これら数個の条件で代表させて負荷率が定常負荷近傍にあるかどうかを判定できる。したがって、運転条件の違いを加味したベースロード運転データの抽出を、出力回帰法の場合とは別に少ない情報量と計算量で効果的に実施できる。
【００８２】
排気温度法において、このように少ない変数量で、効果的にベースロード運転データを抽出できるのは、排気温度が次のような特性を持つためである。すなわち、排気温度は、熱力学的には、主として吸気流量と燃料流量と冷媒噴射流量という３つの要因によって決まっている。そして、これらの３要因は共通して、ガスタービンの排気温度制御の結果から決まっている。そして、排気温度制御はガスタービンの負荷率が最大近辺になるように制御されている。したがって、排気温度制御の主な入出力である吸気温度と排気温度の関係は、負荷率に影響する上記の３要因の影響を集約した入出力関係になっているといえる。排気温度法は、この特性に着目することによって、負荷率を判定するための入力変数を上記の２〜３項目に減らすことができている。このことにより、排気温度法は比較的安定的かつ高精度にガスタービンの負荷率状態を定量化できる。
【００８３】
また、排気温度法は、排気温度管理指標（排気温度または制御指標）といういわば制御側の観点から、負荷率を評価している。このことは、劣化や季節条件などの運転条件変動の影響があるもとで、プラントがこれらの影響が反映された運転データに基づいてどのように制御されているか、という観点から負荷率を評価していることになる。この際に、排気温度指標の制御設定値（あるいは制御指令値を計測値から計算する関数）などは、劣化や吸気温度などの運転条件変動によらず、一定に保たれることが一般的である。このため、本方式による負荷率指標値は、劣化や季節条件などの運転条件変動の影響を受けず、一定値の周囲の上下変動として評価され、このため、負荷状態を比較的高精度に定量化できる長所がある。
【００８４】
図６に、前述の図３における工程２４（または工程２５，２６）で判定される負荷率指標値の計算処理フローの別の１例を示す。この処理手順による計算方法を以下、入熱回帰法と呼ぶ。その手順は吸気温度と吸気圧力に応じたガスタービンへの入熱量の変化を表す入熱特性モデルを実機時系列運転データに基づいて同定する入熱特性モデル同定工程４７と、入熱特性モデルに実機の吸気温度と吸気圧力を代入して出力される入熱量の予測値と実際の入熱量に基づいて負荷指標の値を計算する負荷率計算工程４８と、該工程４８で計算された負荷指標の値の変動を抑えるように変換する負荷率計算工程４９からなる。
【００８５】
ここで、前記入熱量とは、ガスタービンへの投入燃料のエネルギーのことである。但し、ガスタービンに蒸気などの冷媒を噴射している場合は、この冷媒の熱量を含めた総入熱量を含むものであってもよい。あるいは燃料の発熱量や密度がほぼ一定と考えられる場合は、燃料の流量であってもよい。
【００８６】
以下に前記工程４７〜４９の詳細を説明する。
【００８７】
入熱特性モデル同定工程４７の入熱特性モデルとは、吸気温度Ｔｃｉ、吸気圧力Ｐｃｉを入力に含み、入熱量ＧＦを出力する次式で示されるような関数である。
ＧＦ  ＝  ｆ＿ＧＦ（Ｔｃｉ，  Ｐｃｉ）          …（６−１）
この関数ｆ＿ＧＦは具体的には例えば次式のようにすると好適である。
ＧＦ  ＝  ａＦ×（Ｔｃｉ−Ｔｃｉ０）  ＋  ｂＦ×（Ｐｃｉ−Ｐｃｉ０）  ＋αＦ×ｔ  ＋  ＧＦ０        …（６−２）
ここで、ｔは稼働時間を表し、Ｔｃｉ０、Ｐｃｉ０は吸気温度と吸気圧力の標準条件値である。稼働時間ｔの項は、評価する時系列の運転データの期間において、経時劣化の影響が無視できるほど小さいと考えられる場合は省略可能であるが、前述したようにデータ収集期間中に経時的に性能劣化していることが無視できない場合は、この項を含めておくことが望ましい。経時劣化の影響がこの項とその係数αＦに分離されることにより、出力の運転条件特性の項ａｅ，ｂｅに経時劣化によるバイアスが含まれることを避けることができ、入熱特性を高精度にモデル化できる。
【００８８】
また、式（６−２）で、ａＦ、ｂＦ、αＦ、ＧＦ０はモデル定数を示す。本工程４７におけるモデル同定とは、これらのモデル定数値を決定することである。ａＦ、ｂＦは、吸気温度と圧力の標準条件からのずれによって、発電出力を補正する係数であり、αＦは時間の経過ｔにともなう発電出力の低下率を示す（以下、劣化係数）。劣化係数αＦは、本工程４７で使う実機時系列運転データの期間中の性能劣化がほとんどないと考えられる場合は省略可能である。ＧＦ０は、Ｔｃｉ０、Ｐｃｉ０が標準条件値における初期の（期間中に劣化がはじまる前の）入熱量を示す。
【００８９】
また、式（６−２）で計算される項目として、蒸気などの冷媒を噴射するガスタービン（以下、冷媒噴射型、蒸気噴射型などと記す）の場合は、冷媒噴射量Ｇｓの標準条件での値Ｇｓ０との偏差に応じて補正する項  ＣＦ×（Ｇｓ−Ｇｓ０）を加えたものであってもよい。ここでＣＦはモデル定数である。このようにすると、冷媒噴射型のガスタービンで特に噴射される冷媒の流量や温度などの変化が大きい場合に、その影響を考慮して負荷率を高精度に定量化できる。
【００９０】
これらのモデル定数ａＦ、ｂＦ、αＦ、ＧＦ０の決定方法としては、実機の時系列運転データに含まれる運転条件を式（６−２）の右辺に代入して計算される発電出力の時系列の計算結果と、実機時系列運転データに含まれる発電出力の時系列データとの誤差が、データの期間を通じて最小になるように決定するとよい。これは最小二乗法などの公知の手法によって求めることができる。このような方法の１例を後に図８で述べる。あるいは、モデル定数ａＦ、ｂＦ、αＦ、ＧＦ０の設計値や計画仕様値、経験値（以下、先験値と総称する）がある場合はこれを使ってもよい。この方法は、運転開始後間もなく実機データ数が少ない場合や、部分負荷運転が多くベースロードデータの数が十分確保できない場合などには、不正確なモデル回帰をするよりも値が正確なことも多く、有効である。また、データ数が少ない運転開始後の初期はこのような先験値を設定し、その後運転データが一定量蓄積された時点でデータから回帰した値で更新したり、両者を運転開始後の時間数に応じて重み付け加重平均して、徐々に実機データからの回帰値に移行させたりする方法も有効である。
【００９１】
なお、前記工程４７では、実機時系列運転データの代わりに、吸気温度などの運転条件を種々に変化させて採取した実機データを使用してもよい。この場合、データの採取期間が短期間であれば、上述したのと同様に劣化係数αＦは省略可能である。
【００９２】
前記工程４８（負荷率計算工程Ａ）における負荷率指標の値の計算とは、式（７−１）に示すように、前記入熱特性モデル同定工程４７でモデル定数を決定した入熱特性モデル（式（６−１）あるいは式（６−２））に評価対象期間の実機運転条件（上の例では吸気温度と圧力の計測値）の時系列データを入力して出力される入熱量の予測値ＧＦｃａｌｃに対する実機の計測値から計算される入熱量ＧＦａｃｔの比（負荷率ＬｏａｄＡと呼ぶ）を計算することである。
ＬｏａｄＡ  ＝  ＧＦａｃｔ  ／  ＧＦｃａｌｃ        …（７−１）
前記工程４８（負荷率計算工程Ｂ）における負荷率指標の値の計算とは、式（７−２）に示すように、ある時刻での前記負荷率ＬｏａｄＡの値を、当該時刻を含む或る期間の移動平均値ないし特定パーセンタイル値ＬｏａｄＡｍａｖで除した比（負荷率ＬｏａｄＢ）を計算することである。ここでいう移動平均値とは、図４の負荷率計算工程４３で説明したのと同様に、その時点を含む或る期間の値の単純移動平均値や重み付き移動平均値を指す。また、特定パーセンタイル値とは、その期間の値の分布における累積パーセント値を示す。このように移動平均値との比をとることにより、プラント性能の経時劣化と季節的な性能変動の影響を除外して、負荷率指標の誤差変動幅を十分小さくして、一定値を中心とした上下変動に変換できる。
ＬｏａｄＢ  ＝  ＬｏａｄＡ  ／  ＬｏａｄＡｍａｖ        …（７−２）
この場合の、移動平均期間の取り方は、図４の負荷率計算工程４３で説明したのと同様に、例えば１時間間隔のデータにもとづいて処理をする場合は、対象となっている時刻までの直前の１週間、あるいは１００−２００点程度のデータ期間をとると、種々の運転条件変動や経時劣化の影響をほどよく加味することができ、好適である。
【００９３】
このようにして前記工程４８で計算されたＬｏａｄＡと前記工程４９で計算されたＬｏａｄＢのうち、通常は工程４９で計算されたＬｏａｄＢを負荷指標のしきい値判定（図３の工程２４〜２６）に使う。ただし、工程４９については、工程４８の式（６−１）または式（６−２）による負荷率指標ＧＦの計算結果の変動幅が十分小さいか、その値が１に十分近い場合（例えば０．９５以上の場合など）は省略可能である。この場合、負荷率指標ＬｏａｄＡの値を負荷率指標値とするとよい。
【００９４】
このようにして負荷率指標を計算する入熱回帰法は、出力回帰法と同様に比較的少ないデータ項目に基づいてガスタービンの負荷状態を効率的に評価できる。また、出力回帰法による負荷状態の評価が、発電出力という出力側（運転結果側）の観点からの評価であったのに対して、入熱回帰法ではプラントへの入熱量といういわば入力側（運転指令側）の観点からの入力エネルギーを基準にした評価になっている。このため、入熱回帰法による負荷率評価では、プラントへの入力エネルギー状態の推移の観点から負荷率を評価できる特徴がある。ガスタービンの異常の発生時などにおいては、運転指令と実際の運転状態が異なることがあるために、このように出力側の出力回帰法と別に、入力側の入熱法の視点を活用できることは有用である。
【００９５】
図１７に、前述の図１における前記ベースロードデータ抽出手段１３１内部の計算処理フローの別の１例を示す。この処理手順による計算方法を以下、両立法と呼ぶ。その手順は、評価対象となる時系列データの各時刻に対する繰返し処理になっており、該繰返し処理は各時刻のデータに対して、ガスタービンの負荷状態を反映する少なくとも１つ以上の指標、すなわち図２の工程８で設定された、発電出力、発電効率、圧力比、燃料流量、排気温度、吸気流量あるいは後述する図４、図５の方法で計算された負荷率指標のうちの少なくとも１つ以上の指標（負荷率指標）の各々に対して、指標ごとに予め定めた上下限範囲内にあるかどうか真偽判定する指標別しきい値判定工程２４〜２６と、該判定工程２４〜２６で実行された各指標のしきい値判定結果にもとづいて、これらの全指標の判定結果が真か、そうでないか（１つでも偽の指標であれば偽）真偽判定する工程（全指標での論理積判定工程１５２）と、前記工程１５２の判定結果が真であれば、その時刻の運転データを選択する選択工程１５３と、以上の工程２４〜２６、工程１５２、工程１５３（工程１５２の判定が偽の場合、工程１５３は無し）の処理が、評価対象となる時系列データの全時刻のデータに対して実行されたか判定する完了判定工程１５４と、該完了判定の結果が偽（ＦＡＬＳＥ、未完了）の場合に次の時刻のデータに進む工程１５５からなる。
【００９６】
前記完了判定工程１５４の判定結果が偽（ＦＡＬＳＥ、未完）となり、工程１５５で時系列データの次の時刻のデータに進んだ場合、前記工程２４〜２６から工程１５２を経て、工程１５２が真の場合はさらに選択工程１５３を経て、完了判定工程１５４に至るまでを再度実行する。この一連の処理を完了判定工程１５４での判定が真（ＴＲＵＥ，時系列データの全時刻に対して完了）になるまで繰り返す。
【００９７】
このようにして前記完了判定工程１５４の判定が真（ＴＲＵＥ）となったときに、以上の繰返し処理の前記選択工程１５３で選択されていた運転データがベースロードとした抽出されたデータとなる。
【００９８】
本方法には以下の効果がある。
【００９９】
（ア）  工程２４〜２６のように複数指標の観点を使い、全指標の判定結果が真のデータのみをベースロードデータとして選択するため、ベースロードデータの抽出精度が高くなり、これにより、続くモデル化手段１３２（図１）の性能特性モデルが高精度化し、最終の性能評価手段１３３（図１）での性能の低下や回復の評価精度が高精度化する。
【０１００】
（イ）  出力回帰法・排気温度法・入熱回帰法のうち最も高精度な方式と同等以上のベースロードデータの抽出精度が得られる。これは、両立法では、出力回帰法・排気温度法・入熱回帰法などの複数指標のＡＮＤ条件（すべてを満たすかどうかの論理積）を取り、一指標でもしきい値判定を外れるデータは除外しており、これは各指標で抽出した範囲を重ね合わせ、重なる部分に抽出範囲を絞り込んでいることになっているためである（この具体例を後に図１１に示す）。
【０１０１】
（ウ）出力回帰法と排気温度法と入熱回帰法のどの方法が適しているかの事前情報や、これを確かめるための手間が不要となるので、迅速かつ効率的に高精度な結果が得られる。例えば、出力回帰法と排気温度法と入熱回帰法のうち、どの方式のベースロード抽出の精度が高いかは、サイトの各計測項目の精度やガスタービンの機種型式によって異なる。このようにどのベースロード抽出方式が適しているか事前に分からない場合、通常は、出力回帰法と排気温度法と入熱回帰法の全方式を実施し、精度を比較してから、いずれかの方式を選択する必要がある。しかし、両立法では、これらの複数方式をまとめて実施し、かつその結果を自動的に織り込んで、上述のようにこれらの方式の中で最も高精度な方式と同等以上の抽出精度を得ることができるためである。
【０１０２】
以下に、前述の図１のモデル化手段１３２における処理手順の例を説明する。モデル化手段１３２では、前述したように、ベースロードデータ抽出手段１３１で抽出されたベースロード運転データに基づいて、ガスタービンの性能特性モデルのモデル定数を決定する。
【０１０３】
この際、対象ガスタービンが、エネルギーサービス事業用に用いられているものや、経年機などの場合、設備の保有事業者や運転保守の実施事業者には、対象機の性能モデルやモデル定数が未知であることが一般的である。特にモデル定数は、メーカーの設計情報であり、一般にはほとんど開示されておらず、仮に開示されていても、経年機では度重なる保守や部品交換などによって、性能特性が当初の設計時とは異なっていることも多い。
【０１０４】
このような場合、性能特性モデルは実機の運転データから構築する必要がある。このためには、代表的な運転条件である吸気温度、すなわち大気温度の範囲が運転範囲の全体を含むようにデータを採取する必要がある。例えば、年間の最高・最低気温の範囲を含めるために、望ましくは１年周期、少なくとも最高気温と最低気温の間の期間として約半年程度の期間が必要になる。これは連続運転設備の場合、稼働時間が約４０００〜８０００時間に相当する。
【０１０５】
しかし、このような期間中にもガスタービンの性能は劣化する。例えば運転開始後の５０００時間において発電出力が約３％低下することが典型例として報告されている（Ｈａｒｒｙ  Ｇ．Ｓｔｏｌｌ，Ｃｒｅａｔｉｎｇ  Ｏｗｎｅｒ’ｓ  Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ  Ａｄｖａｎｔａｇｅ  ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｃｏｎｔｒａｃｔｕａｌ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，ＧＥ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，ＧＥＲ４２０８，Ｐ．１０，（２００１））。これによる問題点は、設備が劣化する前の正常状態のモデルを構築するために収集したデータのなかに劣化の影響が含まれてしまうことである。したがって、経時劣化の影響が含まれた実機運転データからでも、劣化前の性能特性モデルを同定できる方法が必要となる。
【０１０６】
これに対応するため、劣化の影響を加味して実機データの性能特性をモデル化した後に、このモデルから劣化の計算を除外することによって、劣化進行前の初期の性能特性モデルを同定する方法を以下に示す。
【０１０７】
図７は、初期性能特性モデルの同定に使う性能特性モデルの模式図である。この性能特性モデルは、大気条件などの運転条件６４と設計条件によって決まる対象機固有のモデル定数６２を性能特性モデル６１に入力し、性能の計算結果（性能計算値６５）を出力するものであり、この際に、劣化の進行を性能計算に反映させるためのモデル定数（以下、特に劣化係数６３と呼ぶ）を入力に加えるようになっている。はじめに、前記運転条件６４に、前述のベースロードデータ抽出手段１３１（図１）で抽出した実機のベースロード運転の時系列データに含まれる運転条件データを入力し、このときに性能特性モデル６１から出力される性能計算値６５が、同じベースロード運転の時系列データに含まれる性能の値との誤差が予め定めた許容範囲内になるように、最小二乗法などの公知の未知パラメータ決定手法により、前記モデル定数６２と前記劣化係数６３を同定する。このようにして同定された該性能特性モデル６１から、劣化係数６３及びこれを使った性能計算部分が除かれるようにし、これを性能劣化前の初期性能特性モデルとする。
【０１０８】
具体的な例を以下に示す。式（８−１）及び（８−２）、（８−３）は、本発明が提供するモデル化方法の１例である（以下、これらをまとめて式（８）と呼ぶ）。式（８−１）は、性能Ｙを、運転条件が標準条件のときの性能Ｙ０に、標準条件からのずれによる性能の補正量ΔＹを加えて計算する。このさいに、式（８−２）は、補正量ΔＹを、少なくとも１つ以上の運転条件ｘｉ（ｉ＝１，２，…）の関数ｆ＿ｏｐｒ（以下、運転条件補正関数と呼ぶ）として計算する。この運転条件補正関数ｆ＿ｏｐｒの中に使用される係数や定数項の中に前述の図７のモデル定数６２が含まれる。また、式（８−３）は、標準条件での性能Ｙ０を、劣化の進行に応じて変えるように関数ｆ＿ｄｇｒ（以下、経時低下関数と呼ぶ）によって計算する。経時低下関数ｆ＿ｄｇｒは、変数として稼働時間ｔを含み、この他に、劣化が起こる前の当初の性能値（標準条件での値であり、定数）と、稼働時間ｔの経過による性能低下の進行を模擬するための少なくとも１つ以上の定数係数（図７の劣化係数６３）をモデル定数として含んでいる。
【０１０９】
ここで、性能Ｙは、例えば、発電出力、発電効率、圧縮機圧力比、燃料流量などである。Ｙはこれらに限定されるものではなく、性能が劣化すると値が変化するような運転データであれば対象となる。また、運転条件とは前述した大気温度・圧力などの環境条件や、燃料流量などの操作条件を示し、標準条件とは例えばＩＳＯで定められた標準大気条件や、この大気条件に対応する操作条件の値を示す。
Ｙ  ＝  ΔＹ  ＋  Ｙ０              …（８−１）
ΔＹ  ＝  ｆ＿ｏｐｒ（ｘｉ）        …（８−２）
Ｙ０  ＝  ｆ＿ｄｇｒ（ｔ）          …（８−３）
これらの式（８）の特徴は、劣化による性能特性の変化の影響を、標準条件での性能を示す経時低下項（式（８−１）の右辺第２項、式（８−３））に集約したことである。厳密には、劣化による性能特性の変化は、補正項ΔＹ（式（８−１）の右辺第１項）の運転条件補正関数ｆ＿ｏｐｒ（式（８−２））にも及ぶ。しかし、発明者らはガスタービンの性能特性を分析した結果、補正項ΔＹへの影響は、標準条件換算性能Ｙ０の経時変化への影響に比べて、相対的に小さいことを見出した。そこで、性能の経時劣化を、このように標準条件での性能値Ｙ０について、値を劣化に応じて変化させる経時低下関数ｆ＿ｄｇｒのようにしてモデル化し、一方で、標準条件からのずれによって性能を補正する運転条件補正関数ｆ＿ｏｐｒは劣化によらず一定とするモデル化方法を考案した。この方式は、ガスタービンの性能劣化の複雑な影響を、上のように標準条件での出力値の経時低下だけに着目してモデル化し、運転条件の違いによる性能補正への影響を省略している。この単純化によって、本方式では省力的かつ効率的に、ガスタービン性能の経時劣化と、運転条件による性能変化の複雑な特性を分離して評価できる。
【０１１０】
この式（８）の性能特性モデル６１のモデル式についての具体的な一例を示すと次式（９−１）の通りである。この式で、ｘｉ０は少なくとも１つ以上の運転条件ｘｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）の標準条件での値を示す。記号Σは項ａｉ×（ｘｉ−ｘｉ０）をｉ＝１，２，…ｎまで加算することを示す（Σの説明は以下同様とする）。係数ａｉ（ｉ＝１，２，…）は、ｉ番目の運転条件ｘｉの標準条件ｘｉ０との偏差に応じた、性能Ｙの補正係数である。αは稼働時間に応じた性能Ｙの劣化係数である。定数項Ｙ００は標準条件での性能値Ｙ０についての、性能が劣化する前の当初の値を示す。なお、本発明で、性能劣化前の当初の値とは、対象期間中における当初の値を指すものである。
Ｙ  ＝  Σａｉ×（ｘｉ−ｘｉ０）  ＋  （α×ｔ  ＋  Ｙ００  ）      …（９−１）
Ｙ  ＝  Σａｉ×（ｘｉ−ｘｉ０）  ＋  Ｙ００          …（９−２）
式（９−１）において、係数ａｉ（ｉ＝１，２，…）と定数項Ｙ００は図７のモデル定数６２に相当し、αは劣化係数６３に相当する。これらａｉ、α、Ｙ００の値の決定方法としては、ベースロードデータ抽出手段１３２で抽出したベースロードの実機時系列運転データを使って、公知の重回帰分析の最小二乗法などで計算するとよい。
【０１１１】
式（９−１）において、このようにしてモデル定数を決定したら、式（９−２）に示すように経時劣化の項を取り去ることで、劣化進行前の性能特性を示すモデル式ができる。この方式では、式（９−１）に示す極めて単純な形で、性能の経時劣化と、運転条件変動の項を分離していることにより、ガスタービンの運転条件変動と劣化による性能の変化を、簡便に模擬することができる。
【０１１２】
表１に、式（９−１）で性能特性をモデル化する際の性能評価指標Ｙと運転条件の変数ｘｉの好適な対応例を示す。表１で、二重丸印は対象となる性能指標をモデル化するための運転条件として特に使うことが望ましいもの、一重丸印はモデルの精度が不十分な場合にさらに追加して使うことができるものである。
【０１１３】
【表１】
2008088961.tif 000004
表１に示すように、性能指標Ｙのうち、発電出力、発電効率、燃料流量は次式のように表すことで十分高精度にモデル化できる。圧縮機圧力比は、変数ｘｉに吸気圧力を使わずに吸気温度のみの関数とすることでよいが、吸気温度と湿度の関数にするとさらに特性モデルを高精度化できる。
Ｙ  ＝  ａ１×（Ｔｃｉ−Ｔｃｉ０）  ＋  ａ２×（Ｐｃｉ−Ｐｃｉ０）  ＋  α×ｔ  ＋  Ｙ００        …（９−３
なお、表１の一重丸印の変数の使い方としては、上述のようにモデル化の式に組み込むのではなく、前述のベースロードデータ抽出手段１３１のデータ抽出条件として組み合わせてもよい。すなわち、前述したベースロードデータ抽出手段１３１においてデータを抽出するかどうか判定する工程２４〜２６（図３）の判定は、これら一重丸印の変数の値についての上下限許容範囲の条件がさらに付け加えられたものであってもよい。このようにすると、性能指標の特性モデルに影響は及ぼすものの、支配的に影響はしないこれらの変数の変動による影響を、特性モデルを構築前のデータ抽出の段階（ベースロードデータ抽出手段１３１）で予め除外することができる。したがって、本モデル化手段１３２で性能特性をモデル化する際に、主要な影響を及ぼす運転条件に絞って、高精度にモデル化できる。
【０１１４】
なお、性能特性モデル式が式（９−１）〜（９−３）のように線形でない場合は、図８に示すような手順でモデル定数を決定するとよい。すなわち、前記モデル定数６２（図７）と前記劣化係数６３（図７）の初期値を、モデル定数と劣化係数の初期値設定工程７１で設定し、つづいて、これらの初期値を設定した前記性能特性モデル６１（図７）に前記運転条件６４（図７）を入力して性能を計算した性能計算値６５（図７）を性能計算工程７２で出力し、該性能計算値６５が実測値に対して予め定めた一定の誤差範囲内にあるか誤差判定工程７３で真偽判定し、偽の場合は前記モデル定数６２と前記劣化係数６３を設定値修正工程７４で修正して前記性能計算工程７２を再度実行し、これを誤差判定工程７３の判定結果が前記の許容誤差範囲内になるまで繰り返すとよい。誤差判定工程７３の終了条件が満たされたときの前記モデル定数６２と前記劣化係数６３の値がそれぞれの最終的に決定される値である。このような場合は、前述したように設計値、計画仕様値、経験値などの先験値を前記工程７１の初期値に使うと好適である。これにより、繰返し計算の収束が高速化するだけでなく、機械的な収束計算で生じることのある、現実にありえない値で解が探索される危険性を減らすことができる。
【０１１５】
図９を用いて、前述の図１の性能評価手段１３３における処理内容を説明する。ここでは、性能の時系列データを標準条件での値に換算する場合を例に説明する。
【０１１６】
これを行うモデル（以下、標準条件換算モデル８２と呼ぶ）は、図９に示すように、モデル定数６２と運転データ８１の入力を受け、運転条件によって変動している実機の性能値を、前述したＩＳＯの標準条件に直したときの換算値（以下、標準化データ８３、あるいは標準条件換算値と呼ぶ）を出力するものである。
【０１１７】
前記モデル定数６２は前述のモデル化手段１３２で決定した値（図７、８）を使うことができる。前記運転データ８１は、実機の運転条件６４（図７）とこのときの実機性能Ｙの実測値からなるデータである。
【０１１８】
前記標準条件換算モデル８２のモデル式は式（１０−１）のようになり、標準化データＹ０を、性能値Ｙと先に式（８−２）で述べた運転条件補正関数ｆ＿ｏｐｒ（Ｘｉ）に基づいて計算する。具体的には例えば、前述の式（９−１）に対応する形では式（１０−２）のように、式（９−３）に対応する形では式（１０−３）のようにするとよい。これらの場合、モデル定数ａｉは、先に式（９−１）で求めたものを使うことができる。このようにすると、標準条件換算モデルを新たにはじめから作ることなく、前段階のモデル化手段１３２で決定したモデル定数１２を使って効率的に標準条件換算を実行できる。
Ｙ０  ＝  Ｙ  −  ｆ＿ｏｐｒ（Ｘｉ）            …（１０−１）
Ｙ０  ＝  Ｙ  −  Σａｉ×（ｘｉ−ｘｉ０）        …（１０−２）
Ｙ０  ＝  Ｙ  −  ａ１×（Ｔｃｉ−Ｔｃｉ０）  −  ａ２×（Ｐｃｉ−Ｐｃｉ０）        …（１０−３）
なお、以上で述べたモデル化手段１３２でのモデル定数決定に使う実機時系列データの期間と、性能評価手段１３３で実機データを標準条件に換算する実機時系列データの期間は異なっていてもよい。例えば、モデル化手段１３２では実機時系列データのうち一部の期間で性能特性モデルのモデル定数を決定し、性能評価手段１３３ではこのモデル定数を性能劣化や保守による性能回復の傾向を評価したい期間全体に適用することができる。このようにすると、劣化評価の対象期間の全データを使うことなく、少ないデータで効率的にモデル定数を決定できる。これは特に、保守によって性能が復帰しているときを含むような期間を評価するときに必須である。例えば、性能が経時的に低下している設備で保守を実施して、その直後から性能が一度に大幅に回復したような場合、性能の不連続期間を含む実機運転データにもとづいて性能特性をモデル化することになるため、モデルの精度が悪くなる。このような場合、例えば、保守実施の前（あるいは後）の期間で性能特性モデルのモデル定数を決定し（モデル化手段１３２）、性能を標準条件に換算（性能評価手段１３３）する際には、このモデル定数を保守実施の前後で値を変えず、同じ値を使って性能の標準化データを計算すると、保守による性能の回復効果を高精度に定量化できる。
【０１１９】
以下、図１０〜１４を用いて、先に図１５で示した運転データの実機を対象に、出力回帰法と、排気温度法、両立法、ＭＴ法の４方式で性能劣化評価を実施した事例を述べる。
【０１２０】
図１０は、先に図１５で示した運転データを対象に、出力回帰法と、排気温度法、両立法、ＭＴ法の４方式で性能劣化評価を実施した場合の、モデル予測精度とデータ抽出率の関係を比較した例である。ここでＭＴ法とは、前述の図２、図３で説明した方式であり、統計距離の計算は前述のマハラノビス・タグチ法（ＭＴ法）の式（１）によった。
【０１２１】
ここで、各ベースロード抽出方式のしきい値は以下のように設定した。出力回帰法と排気温度法は、抽出率が６０−７０％程度の範囲で、精度が同等になるしきい値を設定した。両立法は、これら両方式のしきい値をそのまま用いて、両方の判定で真となったものをベースロードデータと判定した。ＭＴ法は、両立法の選択データを単位空間とし、単位空間データの分布に対する対象データのマハラノビス距離をしきい値３で判定した。なお、ＭＴ法の単位空間は、過去１週間を参照期間として、時刻の進行に応じて逐次更新している。
【０１２２】
結果をみると、両立法は、出力回帰法と排気温度法のうちで精度の高い方の、排気温度法と同等の精度になっている。本実機データの例では、排気温度法が出力回帰法よりも精度が高いが、これら２方式のうちどちらの精度が高いかは、サイトの計測項目の精度や機種型式によって異なる。このような状況に対して、両立法では、これら両方式の精度を個別に確かめて比較することなく、自動的に精度の高い方の方式と同等以上の精度を得ることができる。これは、先に図１７で説明したように、両立法での抽出範囲の決定は、排気温度法と出力回帰法の抽出範囲の重なり合う範囲への絞込みになっているためである。
【０１２３】
また、ＭＴ法については、他の３方式と同程度以上の精度を維持しながら、最も抽出率が高い結果となっている。とりわけ、両立法との比較では、両立法の抽出率が５１％であるのに対して、ＭＴ法は７３％と、データを約２０％多く抽出し、かつ精度も同等である。また、排気温度法と比べてもＭＴ法は精度が同等かつ抽出率が４％高い。このように、ＭＴ法では、出力回帰法や排気温度法を単独で実施したり、あるいは両立法のように単純に組み合わせたりするよりも、同じ精度でもより多くのデータを抽出できる。
【０１２４】
図１１は、上述の図１０の例における、各方式によるベースロードデータ抽出の様子を示している。図は、出力回帰法の負荷率指標である前記負荷率ＬｏａｄＢと、排気温度法の負荷率指標ΔＴｍｘＢをそれぞれ横軸・縦軸にプロットし、ＭＴ法による抽出範囲を他の３方式と対比して示している。
【０１２５】
出力回帰法では、しきい値は１００±２％であり、図に示すこれらのしきい値の２本の実線（縦線）に挟まれた領域のデータがベースロードデータと判定される。
【０１２６】
排気温度法では、しきい値は０±１℃であり、図に示すこれらのしきい値の２本の実線（横線）に挟まれた領域のデータがベースロードデータと判定される。
【０１２７】
両立法では、出力回帰法と排気温度法の両方の条件を満たす長方形に囲まれた領域のデータがベースロードデータと判定される。両立法では、このように出力回帰法と排気温度法の抽出範囲の重なる領域に絞り込んで抽出しているため、元になる出力回帰法と排気温度法でどちらの精度が高いかにかかわらず、そのような事前情報がなくても、精度の高い方の方式と同等以上の精度が実現できる。
【０１２８】
ＭＴ法では、両立法の領域のデータを単位空間として、ここより楕円形状に分布の周辺へ拡張した範囲がベースロードデータと判定されている。図から、ＭＴ法は出力回帰法と排気温度法の相関を反映し、分布の中心から密度の低い方向へと、分布状況に応じて等価に均等に抽出されていることがわかる。これにより、ＭＴ法は、他の３方式と同等の精度を保ちつつ、より多くのデータを抽出できている（抽出率が高い）。
【０１２９】
なお、この例では、出力回帰法の方が排気温度法よりも精度が低いが、反対に排気温度法の方が出力回帰法よりも精度が低いような場合もある。このように単独の方式の良し悪しは、実機の型式や各項目の計測精度によって左右されるが、このいかんによらず高精度な結果が得られるのが両立法とＭＴ法である。このうち両立法の精度が高い理由は上述の通りである。一方、ＭＴ法では、単独の各方式（出力回帰法、排気温度法）のうち精度の優れた方法で精度の劣る方法を補強し、かつ、それぞれ単独の場合よりも良い結果を得ることができる。すなわち、両方式の良さを生かして最も高精度かつ抽出率の高い結果を安定的に得ることができる。これは複数の負荷率指標についての分布の相関を考慮して、統計距離の近いところから抽出する、というＭＴ法を使った方式の特性によるものである。
【０１３０】
図１２は、前述の図１１に対して各方式のベースロード判定のしきい値を変化させたときの、抽出率とモデル予測精度の変化を比較したものである（予測精度は平均誤差で示している）。この図ではしきい値は媒介変数となっているため、直接グラフには表示されていない。グラフは抽出率とモデル予測精度の関係を示している。
【０１３１】
結果について述べる前に、各方式を比較するためのしきい値の標準化と、各方式の設定を以下に記す。出力回帰法と排気温度法ではしきい値の単位が異なり、このままでは方式別に比較するには不便である。このため、それぞれの負荷率指標値について、平均値の周囲ばらつきを標準偏差σの定数倍として正規化した。すなわち、しきい値を変化させるときは、このように標準偏差で正規化したｎを変化させた。
負荷率  １００±ｎσ  ［％］
排気温度管理指標値偏差  ０±ｎσ  ［％］
両立法のしきい値は、出力法と排気温度法の両方のしきい値に依存する。これらを同時に変化させる方法として、上述のように標準偏差で正規化したｎを変化させて、各方式のしきい値を設定した。ＭＴ法では、単位空間には両立法でベースロードとして判定されたデータを用いた。ＭＴ法の元になる出力回帰法と排気温度法の各しきい値は、抽出率が各６８％程度になる点を設定し、ＭＴ法のしきい値は式（１）で計算したマハラノビス距離をしきい値判定した。
【０１３２】
結果をみると、ＭＴ法はどの抽出率範囲においても安定的に他の３方式よりも、平均誤差率が低い。特に、抽出率が上昇するとともに誤差率が急激に増大しはじめる抽出率８０％以上の領域でも、他の３方式よりも一貫して誤差率が低い。このように、ＭＴ法は抽出率の範囲によらず安定的に高い精度が得られる。
【０１３３】
これは上述したように、本発明で提案するＭＴ法を応用した本方法では、仮負荷率と排気温度管理指標偏差という複数の指標の相関を考慮し、これらの分布の重心からの統計的なばらつき度合いが均等になるように、しきい値が定められるためである。このようにしきい値が設定されるため、しきい値を変化させた際にも、ＭＴ法では、負荷率指標の相関に沿って、より分布の中心に近い値が優先的に選択されることになる。その結果、同程度の抽出率であっても、出力回帰法や排気温度法などの単独の方法や、これを単純に組み合わせた両立法よりも、複数指標の観点から複眼的にみて、よりふさわしいと察せられるデータが選択されているといえる。
【０１３４】
図１３は、前述の図１１に対して、各方式の実際のしきい値の変化に対応する、抽出率とモデル予測精度の変化を個別に示している。
【０１３５】
結果をみると、出力回帰法、排気温度法、両立法の３方式では、正規化されたしきい値が１〜１０の範囲で、抽出率が約８０〜１００％へと変化し、同時に９５％誤差率が約１％前後から１１％まで急激に上昇している。したがって、これら３方式においては、しきい値の設定がモデル予測精度に及ぼす影響の感度が大きく、しきい値の設定には注意が必要である。
【０１３６】
これに対して、ＭＴ法では、しきい値を１〜１０まで変化させても、９５％誤差率は約１％のまま大きな変化がなく、さらに１０〜１００まで変化させても、９５％誤差率は約３％まで増加するが、その変化は緩やかである。
【０１３７】
このようになっているのは、ＭＴ法ではしきい値を、負荷率指標のもとの尺度から、統計的ばらつきの尺度であるマハラノビス距離に変換しているためである。この変換では、値が密集している付近では統計距離が近く、密集度が薄まるにつれて距離の大きい割合で増大するようになっている。この結果、出力回帰法、排気温度法、両立法のようにもとの値の尺度を使う方法では、分布の密集部分から薄くなる部分への推移が短い区間で急激に変化しているのに対して、ＭＴ法では統計的ばらつき度合いの変化に応じてしきい値が変わるため、しきい値の変化に対する抽出率の傾きが他の３方式よりも緩やかになっている。このようにＭＴ法は、統計距離を尺度に使うことにより、抽出率が大きく変化する区間を拡大して緩やかに捉えることができている。これにより、しきい値の設定による精度への影響が、急激にならず緩やかに抑えられている。
【０１３８】
以上のように、ＭＴ法はしきい値の設定による精度への影響の感度が低い。このため、ベースロード抽出の運用上も安定してしきい値設定ができる。
【０１３９】
図１４は、先に図１５で示した運転データを対象に、これら４方式をそれぞれ用いて劣化傾向を評価した結果である。
【０１４０】
ここで、各方式のしきい値は前述の図１０、１１とは異なり、以下に述べるようにして定めたものを用いている。
【０１４１】
すなわち、図１０、図１１では、出力回帰法と排気温度法のしきい値を、そのまま両立法のしきい値と、ＭＴ法の単位空間に用いた。しかし、図１２で示したように各方式の抽出率と精度にトレードオフがある関係を考慮すると、方式ごとに最も適切なしきい値を設定する基準を統一する必要がある。このためにトレードオフの傾向をみると、図１２の例では抽出率が０％からおよそ８０％程度までの間は、精度はほぼ一定水準であるが、８０％前後を越えると急激に精度が低下することがわかる。このことは、本例では、抽出率が０〜８０％程度の領域では、運転データの選択範囲が、ベースロード運転域であり、その分布の中心から周縁方向に向かって選択範囲を拡大しているが、一方で、抽出率が８０％前後を超えると部分負荷域のデータを含まれるようになっていることを示している。
【０１４２】
したがって、しきい値の選定基準として、抽出率をなるべく大きく取りながらも、部分負荷データが含まれて精度が低下する領域を避けることが望まれる。このような点は、図１２のようなグラフ上では、精度がほぼ一定で誤差が低い水準を保って、横這いに推移しながら、抽出率が上がって或る点から誤差が上昇し始めるような直前の点である。このような点を以下、誤差率の変曲点と呼ぶ。ここでは平均誤差率についての各方式の変曲点でのしきい値設定による劣化度評価結果を示している。なお、図中の縦線は、エンジンや部品の交換などの保守が実施された時期を示している。
【０１４３】
結果をみると、いずれの方式でも、保守に挟まれた稼動期間では経時的に性能低下が進行するが、保守を実施する毎に性能が回復している傾向を明らかにすることができている。特に、図中（２）と（５）は、圧縮機・燃焼器・タービンを含むコアエンジン全体の交換保守であるが、このような全体的な交換では、図中（１）のタービン動翼交換、（３）の燃料制御弁交換、（４）の熱電対交換のような部分的な保守に比べて性能の回復幅が大きいことも確認できる。（なお、図中（６）は保守でなく点検のみのため、性能変動がない。また（６）付近以降では実機で特殊な負荷配分運転をしたため性能は変化している）。また、標準化データの時々刻々の上下変動幅も均等であるため、先に保守時の性能回復の例を述べたのと同じように経時的な性能低下についても識別可能といえる。先に示したもとの発電出力計測値の時系列推移（図１５）では、吸気温度の年間変動と、運転時の負荷率の変動や吸気温度の日変動により、常に大きい上下変動幅があり、劣化の有無や、保守による回復効果を全く判別できなかったが、本発明の方式によりベースロードデータを抽出し、モデル化して標準条件に換算することにより、運転・保守状況に応じた性能の推移が明らかにできていることが分かる。
【０１４４】
さらに、これらの方式による結果を仔細に比較すると、本例では出力回帰法の精度が相対的に低く、排気温度法と比べて、分布の中央付近から外れた値が散見される。これに対して、両立法ではこのような分布を外れた値が少なくなっており、ＭＴ法ではさらに少なくなっている。
【０１４５】
これは、先に図１１で述べたように、両立法では出力回帰法と排気温度法の抽出範囲の重なり合う領域に絞り込んで抽出し、重ならない領域を除外しているためであり、ＭＴ法は出力回帰法と排気温度法の相関を考慮し、これらの２次元分布からのはずれ値が除外しているためである。この例では、出力回帰法でいったん選択されたデータに対して、両立法では排気温度指標のしきい値判定で偽（予め定めた上下限範囲外）のデータが除外され、またＭＴ法では排気温度指標との相関からみてはずれ値になるデータが、分布の周辺から除外されることにより、このようにはずれ値がより少ない結果が得られているといえる。
【０１４６】
図１６に、本発明のガスタービン性能診断システムに備えておくと好適な表示画面の例を示す。
【０１４７】
表示画面１４０は、前記出力手段１０３（図１）を示す表示装置の１画面例である。この表示画面１４０は、前記性能指標についての、診断対象期間中の運転データ（前記元データ）の時系列変化を表示する元データグラフ４１と、該表示画面上に配されたボタン又は表示メニューなどのオブジェクトで、画面上でクリックまたは選択されることにより、前記ベースロード運転データ抽出手段において元データからベースロード運転データの抽出が開始されるようなオブジェクト（以下、抽出実行ボタン１４２と呼ぶ）と、前記ベースロードデータ抽出手段１３１で抽出されたベースロード運転データ（以下、抽出データ）の時系列変化を表示する抽出データグラフ１４３と、あるいは前記元データグラフと前記抽出データグラフの代わりに、前記元データと抽出データを区別できるようにプロットの記号や色を変えて１つのグラフに重ねて表示したグラフ（以下、抽出重ねグラフ）と、あるいはさらに前記標準条件換算手段から出力された標準化データの時系列変化を表示するグラフ（標準化データグラフ１４４）を備えている。
【０１４８】
なお、前記抽出実行ボタン１４２は図では１個としたが、これに限る必要はなく、前述の出力回帰法や、排気温度法、両立法など、種々のベースロード運転データ抽出方法に対応する複数個のボタンを配置して、抽出方法を選択できるようにしてもよい。この際に、該複数個のボタンは、複数同時選択を許容するものとし、選択された複数通りの抽出方法に応じた各しきい値の値をユーザが入力して設定する画面が併せて表示されるものとする。また、複数通りのベースロードの抽出結果について、ＡＮＤ条件を組み合わせて、１つの結果に集約するかどうかユーザが指定できるオプションボタンが設けられているものとする。
【０１４９】
ベースロード運転データの抽出は、性能診断の精度に大きく影響するため極めて重要であり、このことは先行発明でも詳細に事例で説明した通りである。本表示画面１４０は、上述のように抽出実行ボタン１４２と、元データグラフ１４１、抽出データグラフ１４３、あるいは抽出重ねグラフを備えているので、診断にとって重要なベースロード運転データの抽出がどのようになされたか、ユーザが確認したいときに、迅速に表示して、結果を確認したり、新しい条件を試したりすることを効率的に支援できる。
【０１５０】
さらに標準条件に換算した標準化データグラフ１４４も備えられている場合は、ユーザが、ベースロード抽出の状況を、標準条件換算グラフに示される性能推移の状況と対比させて見ることができる。これによって、ユーザが、性能劣化の状況と、これに影響するベースロード抽出の状況を総合的に判断して、直観的かつ高精度に診断業務を遂行するのに役立つ。
【０１５１】
また、前述のように抽出実行ボタン１４２が、抽出方法に応じて複数個備えられている場合、本システムのユーザは、例えば、ベースロードデータの抽出状況を画面で観察していて好ましくないと判断した場合に、抽出の方法や組み合わせを変更したりできる。この変更に応じた抽出の結果と劣化診断結果はただちに抽出データグラフ１４３と標準化データグラフ１４４に反映されるので、ユーザは種々の抽出方法やその組み合わせを画面上で手軽に試して、表示される結果（抽出グラフ、標準化グラフ）を比較検討することができる。本システムはこのように、抽出方法に応じたベースロード抽出状況をユーザ入力に応じて対話的に表示できるので、最も精度の高い抽出方法をユーザが選定するのを効率的に支援できる。
【０１５２】
なお、以上の全実施例で述べたガスタービンの性能劣化の診断方法においては、さらに次のようにすることで診断の精度を向上することができる。すなわち、ベースロードデータ抽出手段１３１での処理において、事前に運転条件が一定の範囲内にあるデータに絞り込んで（ＡＮＤ条件で）から前述の抽出を実施するとよい。このような運転条件としては、例えば、排ガス中の窒素酸化物濃度の低減や発電出力の増大のために燃焼器に噴霧される蒸気や水などの冷媒の噴射流量またはその温度・圧力・熱量、あるいは再熱サイクルの温度・流量・圧力条件などの、ガスタービンのプロセスの入力に関わる条件が該当する。
【０１５３】
また、同様に、ベースロードデータ抽出手段１３１における出力回帰法の計算や、モデル化手段１３２における性能特性モデルの決定において、モデル化を複数の吸気温度条件範囲に分けて、実施することも有効な方法である。ガスタービンは吸気温度が低下すると出力が向上するが、実際には発電機の容量に併せて、吸気温度が低い領域での出力を抑える運転をすることも多く、このような場合に、この低吸気温度域では性能特性が変わることがある。本方法ではこのような特性変化に柔軟に対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】本発明による性能劣化診断装置を用いた診断システムの一例の構成図。
【図２】本発明のベースロード運転データ抽出方法における、統計距離の計算のための参照期間のデータの選択方法の一例を示すフロー図。
【図３】本発明のベースロード運転データ抽出方法における、参照期間のデータとの統計距離の計算方法の一例を示すフロー図。
【図４】本発明の性能劣化診断方法における、ベースロード運転データの抽出方法の一例を示す出力回帰法のフロー図。
【図５】本発明の性能劣化診断方法における、ベースロード運転データの抽出方法の一例を示す排気温度法のフロー図。
【図６】本発明の性能劣化診断方法における、ベースロード運転データの抽出方法の一例を示す入熱回帰法のフロー図。
【図７】本発明の性能劣化診断方法における、性能特性モデルの入出力の一例を示す図。
【図８】本発明の性能劣化診断方法における、性能特性モデルのモデル定数の同定手順の一例を示すフロー図。
【図９】本発明の性能劣化診断方法における、標準条件換算モデルの入出力の一例を示す図。
【図１０】実機を対象に、出力回帰法と、排気温度法、両立法、ＭＴ法の各ベースロード抽出方式を適用して、性能劣化評価を実施した際の、モデル予測精度とデータ抽出率の関係を比較した例。
【図１１】出力回帰法と、排気温度法、両立法、ＭＴ法の各方式によるベースロードデータの抽出範囲を示す図。
【図１２】出力回帰法と、排気温度法、両立法、ＭＴ法の各方式のベースロード判定のしきい値を変化させたときの、抽出率とモデル予測精度の変化の比較図。
【図１３】出力回帰法、排気温度法、両立法、ＭＴ法の各方式における実際のしきい値の変化に対応する、抽出率とモデル予測精度の変化を示す図。
【図１４】出力回帰、排気温度法、両立法、ＭＴ法の各方式を使って抽出したベースロードデータにより性能特性モデル化し、時系列の出力データを標準条件換算した結果を示すトレンド図。
【図１５】ガスタービン性能（出力）の経時変化の生データを示すトレンド図。
【図１６】本発明を用いた診断システムの表示画面例を示す図。
【図１７】本発明の性能劣化診断方法における、ベースロード運転データの抽出方法の一例を示す両立法のフロー図。
【符号の説明】
【０１５５】
４…統計距離計算工程、５…しきい値判定・データ選択工程、２１…単位空間設定工程、２２…各時刻データの参照期間から選択されたデータへの統計距離の計算工程、２４〜２６…指標別しきい値判定工程、２７…全指標の論理積判定工程、４１…出力特性モデル同定工程、４２…負荷率計算工程、４３…負荷率計算工程、４４…排気温度指標モデル同定工程、４５…負荷率指標計算工程、４６…負荷率指標計算工程、４７…入熱特性モデル同定工程、４８…負荷率計算工程、４９…負荷率計算工程、６１…性能特性モデル、６２…モデル定数、６３…劣化係数、６４…運転条件、６５…性能計算値、７１…モデル定数と劣化係数の初期値設定工程、７２…性能計算工程、７３…誤差判定工程、７４…設定値修正工程、８１…運転データ、８２…標準条件換算モデル、８３…標準化データ、１０１…ガスタービン、１０２…計算手段、１０３…出力手段、１３１…ベースロードデータ抽出手段、１３２…モデル化手段、１３３…性能評価手段、１３４…参照期間設定手段、１３５…参照データ選定手段、１３６…統計距離計算手段、１３７…判定・選択手段、１４０…表示画面、１４１…元データグラフ、１４２…抽出実行ボタン、１４３…抽出データグラフ、１４４…標準化データグラフ、１５２…全指標の論理積判定工程、１５３…選択工程。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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