(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
作動流体を用いるプラントの動作をシミュレートするシミュレーション方法であって、
前記プラントから所望の出力結果を得るために必要となる設備機器の出力値と、前記出力値に対応する当該設備機器に入力される入力値とを、前記プラントが運転されることにより得られた運転データから取得し、
前記プラントを構成する複数の前記設備機器の各々が前記作動流体に行う所定の処理に対してパラメータを用いてシミュレーションモデル化した複数の設備モデルを、前記プラントの前記作動流体の下流側に配置される前記設備機器の前記設備モデルから前記作動流体の上流側へと遡って順に前記パラメータを前記プラントの実際の挙動にフィッティングするにあたり、前記出力値と前記入力値とに基づいて各々の前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするシミュレーション方法。
【請求項２】
前記運転データを所定時間間隔で取得したビッグデータとして保存できる大きさの容量の格納手段に、前記運転データを前記ビッグデータとして格納させ、
前記ビッグデータは、前記設備機器に対応する前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするための前記出力値と、前記入力値とする請求項１に記載のシミュレーション方法。
【請求項３】
前記プラントは、複数の運転パターンが設定され、前記設備モデルは、前記運転パターンに応じて設定されるものとし、前記プラントで選定される前記運転パターンに対してのみ、前記設備モデルのフィッティングを行う請求項１または請求項２に記載のシミュレーション方法。
【請求項４】
作動流体を用いるプラントの動作をシミュレートするシミュレーションプログラムであって、
前記プラントから所望の出力結果を得るために必要となる設備機器の出力値と、前記出力値に対応する当該設備機器に入力される入力値とを、前記プラントが運転されることにより得られた運転データから取得する処理と、
前記プラントを構成する複数の前記設備機器の各々が前記作動流体に行う所定の処理に対してパラメータを用いてシミュレーションモデル化した複数の設備モデルを、前記プラントの前記作動流体の下流側に配置される前記設備機器の前記設備モデルから前記作動流体の上流側へと遡って順に前記パラメータを前記プラントの実際の挙動にフィッティングするにあたり、前記出力値と前記入力値とに基づいて前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングする処理と
をコンピュータに実行させるためのシミュレーションプログラム。
【請求項５】
作動流体を用いるプラントの動作をシミュレートするシミュレーション装置であって、
前記プラントを構成する複数の設備機器の各々が前記作動流体に行う所定の処理に対して、パラメータを用いてシミュレーションモデル化された複数の設備モデルと、
前記プラントの前記作動流体の下流側に配置される前記設備機器の前記設備モデルから作動流体の上流側へと遡って順に前記パラメータを前記プラントの実際の挙動にフィッティングするにあたり、前記設備モデルは、前記プラントにおいて所望の出力結果を得るために必要となる前記設備機器の出力値と、該出力値に対応する当該設備機器に入力される入力値とを、前記プラントが運転されることにより得られた運転データから取得し、前記出力値と前記入力値とに基づいて前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするパラメータフィッティング手段と
を具備するシミュレーション装置。
【請求項６】
前記プラントが運転することにより得られる前記運転データを格納する格納手段と情報を通信可能に接続され、
前記格納手段は、前記運転データを所定時間間隔で取得したビッグデータとして保存できる大きさの容量とし、前記運転データを前記ビッグデータとして格納し、
前記ビッグデータは、前記設備機器に対応する前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするための前記出力値と、前記入力値とする請求項５に記載のシミュレーション装置。
【請求項７】
前記プラントは、複数の運転パターンが設定され、前記設備モデルは、前記運転パターンに応じて設定されるものとし、
前記パラメータフィッティング手段は、前記プラントで選定される前記運転パターンに対してのみ、前記設備モデルのフィッティングを行う請求項５または請求項６に記載のシミュレーション装置。
【請求項８】
作動流体を用いるプラントと、
請求項５から請求項７のいずれかに記載の前記プラントの動作をシミュレートするシミュレーション装置と、
を備えるシミュレーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シミュレーション方法、シミュレーションプログラム、及びシミュレーション装置、並びにそれを備えたシミュレーションシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、発電装置等のプラントの運転シミュレータにおいて、プラントの運転シミュレータは、プラントを形成する各設備機器のシミュレーションモデルである各設備モデルを組み合わせることで構成される。この各設備モデルに設定される各パラメータのパラメータフィッティングは、諸条件が考慮された設計条件を基に事前に調整されるとともに、実プラントの運転データに基づいて微調整することで、実用的なプラントの運転シミュレータとされている。しかしながら、シミュレーションモデルは、プラント納入時に実際の挙動に併せて各パラメータが設定されていても、プラント特性は経年変化するものであり、年月の経過とともに各設備モデルと、実際のプラントの各設備機器の実際の挙動とが乖離する場合がある。そのため、各設備モデルのパラメータのパラメータフィッティングは、シミュレーションモデルと実際の挙動との乖離を極力少なくするように経年変化等を考慮して調整することが必要となり、専門知識を有する経験豊富な技術者によって各パラメータ値の調整を行う必要がある。
【０００３】
パラメータフィッティングの方法において、対象の設備モデルの入力と出力が１対１の場合には比較的容易にパラメータの導出ができる。しかしながら、対象モデルの入力に対する出力が複数存在する場合には、実際のプラントの挙動との整合性をどこまで確保できたかのフィッティング結果が技術者の経験に依存するところが大きい状況にあった。このため、パラメータフィッティングの調整を行う技術者の技量によりフィッティングにかかる時間やフィッティング結果にばらつきが生じていた。従来、こうしたフィッティングにかかる時間や結果のばらつきを低減する方法が提案されている。
【０００４】
下記特許文献１には、プラントの計測データを用いて、シミュレーションモデルのパラメータを調整し、不適切な計測データを抽出、除去する装置について記載されている。
下記特許文献２には、所定の負荷帯のプラント時系列データと、対応する性能計算結果データとを計算機システムが認識できるデータに変換し、データベースに保存するシミュレーションシステムが記載されている。
下記特許文献３には、所定期間内におけるプラントの各設備機器の信頼性と故障時の影響性等から、プラント全体のリスク費用を算出し、リスク費用を用いてプラントの収益を算出し、収益が最大となる設備運用計画を作成するシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３１０６７４号公報
【特許文献２】特開２０１３−２２２４１５号公報
【特許文献３】特開２００５−８５１７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１の方法では、パラメータフィッティングの工程を自動的に行うことが記載されているものの、パラメータフィッティング作業の工程自体に効率化が図られておらず、プラント全体をパラメータフィッティングさせるには従来と同様に長い作業時間を要するという問題は解決できなかった。また、上記特許文献２及び特許文献３の方法においても、パラメータフィッティング作業を効率化する技術は記載されていない。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、パラメータフィッティングに要する時間を低減し、かつ、効率的にパラメータフィッティングができるシミュレーション方法、シミュレーションプログラム、及びシミュレーション装置、並びにそれを備えたシミュレーションシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、作動流体を用いるプラントの動作をシミュレートするシミュレーション方法であって、前記プラントから所望の出力結果を得るために必要となる設備機器の出力値と、前記出力値に対応する当該設備機器に入力される入力値とを、前記プラントが運転されることにより得られた運転データから取得し、前記プラントを構成する複数の前記設備機器の各々が前記作動流体に行う所定の処理に対してパラメータを用いてシミュレーションモデル化した複数の設備モデルを、前記プラントの前記作動流体の下流側に配置される前記設備機器の前記設備モデルから前記作動流体の上流側へと遡って順に前記パラメータを前記プラントの実際の挙動にフィッティングするにあたり、前記出力値と前記入力値とに基づいて各々の前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするシミュレーション方法を提供する。
【０００９】
本発明によれば、プラントを構成する複数の設備機器の各々が作動流体に行う所定の処理に対してパラメータを用いたシミュレーションモデル化されて設備モデルとして表され、プラントが運転されることにより得られた運転データから、所望の出力結果を得るために必要となる設備機器の出力値と、出力値に対応する設備機器に入力される入力値とが取得される。取得された出力値と入力値とに基づいて、プラントの作動流体の下流側に配置される設備モデルから作動流体の上流側へと遡って順に、パラメータがプラントの実際の挙動にフィッティングされる。
このように、作動流体の下流側となるプラントの出力側から作動流体の上流側に配置される設備機器へと遡ってプラントを構成する設備機器毎に設備モデルを演算しながら設備モデルのパラメータ調整を行っていく。これにより、プラントの出力など確定した結果をもとに設備モデルを演算してパラメータの調整を行うので、効率的に作業でき、パラメータフィッティングの高精度化につながり、かつ、フィッティングにかかる時間を低減できる。また、本発明は、パラメータフィッティングをプラントの下流側から自動化して行うので、作業者の経験や力量に左右されず、一定の品質の設備モデルを提供できる。
運転データとは、例えば、設備機器の各所で計測される温度値、圧力値、蒸気流量、水流量、高さ水位レベル等の計測データを含む。
【００１０】
上記シミュレーション方法は、前記運転データを所定時間間隔で取得したビッグデータとして保存できる大きさの容量の格納手段に、前記運転データを前記ビッグデータとして格納させ、前記ビッグデータは、前記設備機器に対応する前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするための前記出力値と、前記入力値としてもよい。
【００１１】
従来は、所定時間間隔で取得した運転データは、所定期間（例えば、１ヶ月）以上前の運転データは間引き、過去のデータほど長い時間間隔で間引いて蓄積することがあったが、本発明によれば、運転データを間引くことなく、所定時間間隔で取得した運転データそのものが格納され、格納された運転データそのものに基づいてパラメータフィッティングを行うので、より正確なプラントモデルを提供できる。こうした間引かずに格納されたビッグデータから出力値、入力値を取得するので、設備モデルのパラメータフィッティングの高精度化につながる。
【００１２】
上記シミュレーション方法において、前記プラントは、複数の運転パターンが設定され、前記設備モデルは、前記運転パターンに応じて設定されるものとし、前記プラントで選定される前記運転パターンに対してのみ、前記設備モデルのフィッティングを行ってもよい。
【００１３】
選定される運転パターンの設備モデルのフィッティングのみを行うことにより、選定されない運転パターンのフィッティングを省略するので、フィッティング作業時間が短縮できる。
【００１４】
本発明は、作動流体を用いるプラントの動作をシミュレートするシミュレーションプログラムであって、前記プラントから所望の出力結果を得るために必要となる設備機器の出力値と、前記出力値に対応する当該設備機器に入力される入力値とを、前記プラントが運転されることにより得られた運転データから取得する処理と、前記プラントを構成する複数の前記設備機器の各々が前記作動流体に行う所定の処理に対してパラメータを用いてシミュレーションモデル化した複数の設備モデルを、前記プラントの前記作動流体の下流側に配置される前記設備機器の前記設備モデルから前記作動流体の上流側へと遡って順に前記パラメータを前記プラントの実際の挙動にフィッティングするにあたり、前記出力値と前記入力値とに基づいて前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングする処理とをコンピュータに実行させるためのシミュレーションプログラムを提供する。
【００１５】
本発明は、作動流体を用いるプラントの動作をシミュレートするシミュレーション装置であって、前記プラントを構成する複数の設備機器の各々が前記作動流体に行う所定の処理に対して、パラメータを用いてシミュレーションモデル化された複数の設備モデルと、前記プラントの前記作動流体の下流側に配置される前記設備機器の前記設備モデルから作動流体の上流側へと遡って順に前記パラメータを前記プラントの実際の挙動にフィッティングするにあたり、前記設備モデルは、前記プラントにおいて所望の出力結果を得るために必要となる前記設備機器の出力値と、該出力値に対応する当該設備機器に入力される入力値とを、前記プラントが運転されることにより得られた運転データから取得し、前記出力値と前記入力値とに基づいて前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするパラメータフィッティング手段とを具備するシミュレーション装置を提供する。
【００１６】
上記シミュレーション装置において、前記プラントが運転することにより得られる前記運転データを格納する格納手段と情報を通信可能に接続され、前記格納手段は、前記運転データを所定時間間隔で取得したビッグデータとして保存できる大きさの容量とし、前記運転データを前記ビッグデータとして格納し、前記ビッグデータは、前記設備機器に対応する前記設備モデルの前記パラメータをフィッティングするための前記出力値と、前記入力値としてもよい。
【００１７】
上記シミュレーション装置において、前記プラントは、複数の運転パターンが設定され、前記設備モデルは、前記運転パターンに応じて設定されるものとし、前記パラメータフィッティング手段は、前記プラントで選定される前記運転パターンに対してのみ、前記設備モデルのフィッティングを行ってもよい。
【００１８】
本発明は、作動流体を用いるプラントと、上記いずれかに記載の前記プラントの動作をシミュレートするシミュレーション装置と、を備えるシミュレーションシステムを提供する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、パラメータフィッティングに要する時間を低減し、かつ、効率よく高精度なパラメータフィッティングができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明に係るシミュレーションシステムの概略構成図である。
【図２】本発明に係るプラントモデル装置でのパラメータフィッティングの演算方向とプラントモデルの演算方向を説明するための図である。
【図３】本発明に係るデータ収集システムの概略構成図である。
【図４】本発明に係るプラントモデル装置とプラントモデル装置が配置される環境を概略的に示した図である。
【図５】本発明に係るプラントモデル装置のハードウェア構成の概略図である。
【図６】本発明に係るプラントモデル装置の機能ブロック図である。
【図７】（ａ）本発明に係るプラントモデル装置の動作フローである。（ｂ）プラントモデル装置の動作を説明するための図である。
【図８】（ａ）（ｂ）燃料流量に応じて変化するプラント特性を説明するための図である。
【図９】正規化データを説明するための図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に、本発明に係るシミュレーション方法、シミュレーションプログラム、及びシミュレーション装置、並びにそれを備えたシミュレーションシステムについて、図面を参照して説明する。以下の実施形態では、作動流体を用いて発電するプラントが火力発電プラントである場合を例に挙げて説明するが、プラントの種類はこれに限定されない。
図１は本実施形態のプラントモデル装置（シミュレーション装置）を備えたシミュレーションシステム１の概略図が示されている。シミュレーションシステム１は、データ収集システム１０と、火力発電プラント２０とを備えている。
火力発電プラント２０は、主要機器の例としてボイラ２１と、タービン２２と、発電機２３とを備えていて、作動流体である蒸気の一部の系統を代表として次に説明をする。
【００２２】
ボイラ２１は、燃料調整弁２８ａで調整された流量の燃料が、燃料供給ライン２７を介してバーナ２６に供給されることにより燃焼され、給水調整弁２８ｂで調整された流量の水が、給水ライン２４を介して供給される。ボイラ２１は、供給された水が、バーナ２６により燃料を燃焼させて得られる高温の燃焼ガスと熱交換を行うことによって蒸気を発生させ、蒸気管２５に蒸気を供給する。ガバナ２９で流量を調整されて蒸気管２５を流通した蒸気は、タービン２２に供給される。タービン２２は、供給された蒸気によって回転駆動され、発電機２３によって発電される。
【００２３】
ガバナ２９は、弁開度を調整することによってボイラ２１から必要とされる流量の蒸気をタービン２２に供給し、発電機２３の負荷を低下させる場合にはボイラ２１からタービン２２に供給される蒸気の流量を低減させるために弁開度が適宜絞られる。
タービン２２は、高圧タービン２２ａと、中圧タービン２２ｂと、低圧タービン２２ｃとを備えている。
【００２４】
高圧タービン２２ａには、蒸気管２５を介してボイラ２１からの蒸気が供給され、これにより高圧タービン２２ａが回転駆動される。
中圧タービン２２ｂには、高圧タービン２２ａから排気され、一旦ボイラ２１で再熱された後の蒸気が供給され、これにより中圧タービン２２ｂは回転駆動される。
低圧タービン２２ｃには、中圧タービン２２ｂから排気された蒸気が供給され、これにより低圧タービン２２ｃが回転駆動される。
【００２５】
このように、火力発電プラント２０は、給水された水と燃料によってボイラ２１において発生した蒸気を作動流体とし、蒸気がタービン２２に送られ、タービン２２が回転駆動されることにより発電される系統になるので（図２の「プラントモデルの演算方向」参照）、本実施形態における作動流体の最下流側は、発電機２３によって発電されるタービン２２となり、タービン２２からボイラ２１へと遡る方向が作動流体の上流側となる。
【００２６】
火力発電プラント２０を構成する設備機器は、タービン２２、ガバナ２９、ボイラ２１を構成する各熱交換器（図示を省略するが、節炭器、再熱器、過熱器、蒸発器等）、及び各バーナの元圧を設定するバルブ等を含んでおり、設備機器毎に設備モデルが設定される。本実施形態においては、図を簡略化しているが、設備機器は上記に限定されず、設備モデルを設定できる設備機器は、例えば、配管等を含めて火力発電プラント２０を構成し、作動流体の性状（温度、圧力、流量、その他物性）に影響するもの全てを対象としている。
主要な設備機器には、それぞれセンサや操作端が設けられており、火力発電プラント２０を運転することにより、センサや操作端を介して運転データが収集される。収集された運転データは、センサや操作端にそれぞれ対応する制御装置キャビネット内の制御装置７１１〜７１ｎ（図３参照）に出力されるようになっている。
【００２７】
図３は、データ収集システム１０の概略構成図を示している。図３に示されるように、データ収集システム１０は、制御装置７１１〜７１ｎと、実機オペレーションシステム６０と、ビッグデータ構築解析用計算機５１とを備えており、それぞれが相互に情報を授受可能に接続されている。データ収集システム１０は、各設備機器の計測パラメータを収集し、管理する。
制御装置７１１〜７１ｎは、例えば、計算機室７０に設けられ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および入出力モジュールを含んでおり、火力発電プラント２０が設置されている現場の各設備機器のセンサや操作端等と接続されている。制御装置７１１〜７１ｎは、現場の各設備機器との入出力処理を行い、プラントの運転状態の監視を行うとともに、運転指令に対する自動制御及び実機オペレーションシステム６０との情報の入出力処理を行う。
【００２８】
実機オペレーションシステム６０は、例えば、プラント設備等の中央操作室に設けられており、例えば、第１オペレータ計算機６１と、データロガー計算機６２と、プリンタ６３等とを備えている。第１オペレータ計算機６１と、データロガー計算機６２と、プリンタ６３とはそれぞれ情報を授受可能に接続されている。
第１オペレータ計算機６１は、プラントの実機を操作するオペレータにより操作され、火力発電プラント２０の監視及び操作を行う計算機である。
プリンタ６３は、第１オペレータ計算機６１等からの指令に基づいて、印刷をする。
データロガー計算機６２は、現場の各設備機器の各種センサや操作端等から収集された実機運転の計測値を制御装置７１１〜７１ｎから取得するとともに、ビッグデータ構築解析用計算機５１に出力する。
【００２９】
ビッグデータ構築解析用計算機５１は、システム同定用データロガーであり、実機オペレーションシステム６０から各設備機器の運転に関する計測値等の運転データを取得するとともに、取得した運転データからビッグデータを構築し、解析する。また、ビッグデータ構築解析用計算機５１は、ビッグデータを周知技術の変換ソフト等を用いてプラントモデル装置３０（図４参照）で読み込み可能なファイル形式に変換するとともに、変換後のビッグデータをプラントモデル装置３０に出力する。また、本実施形態におけるビッグデータは、所定時間間隔（例えば、１秒から１０秒毎）でサンプリングした長期間（例えば、１年間）の運転データに基づいて生成される。
【００３０】
図４は、プラントモデル装置３０が配置されるシミュレータ室５０を概略的に示した図である。シミュレータ室５０には、ビッグデータ構築解析用計算機５１と、プラントモデル装置３０と、第２オペレータ計算機５２と、プリンタ５３と、インストラクタ用計算機５５と、疑似制御装置３５１〜３５ｎ等を備えている。
符号５４ａ，５４ｂは、ＨＵＢである。ＨＵＢ５４ａは、ビッグデータ構築解析用計算機５１と、プラントモデル装置３０と、第２オペレータ計算機５２と、インストラクタ用計算機５５と、プリンタ５３等とを接続する集線装置として用いており、ビッグデータ構築解析用計算機５１、プラントモデル装置３０、第２オペレータ計算機５２、及びインストラクタ用計算機５５がそれぞれプリンタ５３によって出力結果の印刷を実行するためのネットワークとして構成されている。
【００３１】
ＨＵＢ５４ｂは、ビッグデータ構築解析用計算機５１と、プラントモデル装置３０と、疑似制御装置３５１〜３５ｎと、インストラクタ用計算機５５等とを接続する集線装置として用いており、ビッグデータ構築解析用計算機５１と、プラントモデル装置３０と、疑似制御装置３５１〜３５ｎと、インストラクタ用計算機５５がそれぞれ相互に情報を授受するためのネットワークとして構成されている。
なお、本実施形態ではＨＵＢ５４ａとＨＵＢ５４ｂをそれぞれ出力結果の印刷用と情報の授受用のネットワークとして説明したが、この構成に限定されるものではなく、例えば、ＨＵＢ５４ａに疑似制御装置３５１〜３５ｎと、インストラクタ用計算機５５等とを接続することで、出力結果の印刷用のネットワークの機能を備えたまま、情報の授受用のネットワークとして併用することができる。また、同様にＨＵＢ５４ｂに第２オペレータ計算機５２と、インストラクタ用計算機５５と、プリンタ５３等とを接続することで、情報の授受用のネットワークの機能を備えたまま、出力結果の印刷用のネットワークとして併用することができる。
【００３２】
ビッグデータ構築解析用計算機５１は、上述したように、システム同定用データロガーであり、実機オペレーションシステム６０から各設備機器の運転データを取得するとともに、ビッグデータを構築し、解析する。また、ビッグデータ構築解析用計算機５１は、プラントモデル装置３０で読み込み可能なファイル形式に変換後、プラントモデル装置３０に出力する。
プリンタ５３は、オペレータ計算機５２及びプラントモデル装置３０等からの指令に基づいて、印刷をする。
【００３３】
第２オペレータ計算機５２は、プラントの実機を操作するオペレータにより操作され、火力発電プラント２０の監視及び操作の訓練を行うための計算機である。例えば、後述するプラントモデル装置３０から得られる結果に応じて、プラントの設備モデルＭを操作する場合には第２オペレータ計算機５２を介してプラントの設備モデルＭを操作することができる。
【００３４】
エミュレータ収納ボックス４０には、プラントモデル装置３０及び疑似制御装置３５１〜３５ｎが収納されている。
疑似制御装置３５１〜３５ｎは、火力発電プラント２０を構成する各設備機器をエミュレートする装置である。疑似制御装置３５１〜３５ｎは、例えば、図示しないＣＰＵ（中央演算装置）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体等から構成されている。後述の各種機能を実現するための一連の処理の過程は、プログラムの形式で記録媒体等に記録されており、このプログラムをＣＰＵがＲＡＭ等に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、後述の各種機能が実現される。
【００３５】
具体的には、疑似制御装置３５１〜３５ｎは、実機制御装置に具備されている機能を模擬することで、プラントモデル装置３０が演算して得た各設備モデルＭの情報を取得して、各操作端への操作指令を疑似的に実行し、その結果をプラントモデル装置３０に出力することによって、プラント運転の模擬を行う。
疑似制御装置３５１〜３５ｎは、切替器３７を介して入出力装置（例えば、ディスプレイ、キーボード、マウス等）３６と接続されている。これにより、切替器３７によって切り替えを行うことで、入出力装置３６を介して疑似制御装置３５１〜３５ｎの画面表示や操作を行うことができる。
【００３６】
図５は、本実施形態に係るプラントモデル装置３０（図４参照）の概略構成を示したブロック図である。図５に示すように、本実施形態に係るプラントモデル装置３０は、コンピュータシステム（計算機システム）であり、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の主記憶装置１２、補助記憶装置１３、キーボードやマウス等の入力装置１４、及びディスプレイやプリンタ等の出力装置１５、外部の機器と通信を行うことにより情報の授受を行う通信装置１６等を備えている。
補助記憶装置１３は、コンピュータ読取可能な記録媒体であり、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等である。この補助記憶装置１３には、各種プログラム（例えば、シミュレーションプログラム）が格納されており、ＣＰＵ１１が補助記憶装置１３から主記憶装置１２にプログラムを読み出し、実行することにより種々の処理を実現させる。
【００３７】
図６は、プラントモデル装置３０が備える機能を展開して示した機能ブロック図である。図６に示されるように、プラントモデル装置３０は、格納部（格納手段）３１と、設備モデル（各設備モデル）Ｍと、パラメータフィッティング部（パラメータフィッティング手段）３３とを備えている。
【００３８】
格納部３１は、火力発電プラント２０の運転データが、ビッグデータ構築解析用計算機５１によってプラントモデル装置３０で読み込み可能に変換後に出力されたビッグデータを格納する。格納部３１のビッグデータは、所定時間間隔で取得された運転データそのものであり、格納部３１は所定時間間隔で取得された運転データをビッグデータとして保存できる大きさの容量とする。例えば、１年程度の期間の運転データを格納する場合には、従来は、過去の運転データほどデータを間引くことがあったが、本実施形態においては、サンプリングした運転データをそのまま蓄積する。
設備モデルＭは、火力発電プラント２０を構成する各設備機器が実機との整合性を得るためにパラメータを用いて、作動流体の性状変化や各設備機器からの入力値と出力値等を演算式でシミュレーションモデル化されたものである。例えば、設備モデルＭは、各設備機器の各々が作動流体に行う所定の処理により発生する物理現象をパラメータを用いた演算式で表されるものであり、各設備機器において各運転データの入力値と出力値との複数の組み合わせを演算式に適用しながら調整することにより、パラメータのフィッティング作業が行われる。
【００３９】
パラメータフィッティング部３３は、火力発電プラント２０の作動流体の下流側に配置される設備機器の設備モデルＭから作動流体の上流側へ順にパラメータをフィッティングする。例えば、パラメータフィッティング部３３は、火力発電プラント２０において所望の出力結果としての発電量を得るために必要となる設備機器の出力値として発電機２３の発電量を設定する。該出力値に対応する当該設備機器に入力される入力値を運転データから読み出す。こうして、出力値と入力値とに基づいて設備モデルのパラメータをフィッティングする。
また、パラメータフィッティング部３３は、ある設備機器の設備モデルＭのパラメータフィッティングを完了後に、パラメータフィッティングを行った設備機器よりも作動流体の流れ方向とは逆側（つまり、図２の「システム同定時の演算方向」に示されるように下流側から上流側の方向）の設備機器の設備モデルＭのパラメータフィッティングをする。
例えば、発電機２３を回転駆動させる上流側のタービン２２（低圧タービン２２ｃ）の設備モデルＭのパラメータフィッティングを行う。
【００４０】
なお、火力発電プラント２０に複数の運転パターンが設定され、各設備モデルＭは運転パターンに応じて設定される場合に、パラメータフィッティング部３３は、火力発電プラント２０の導入先（顧客）で頻繁に選定される運転パターンに対してのみ、設備モデルＭのフィッティングを行うこととしてもよい。これにより、導入先で選定されない運転パターンを含む全ての設備モデルＭに対して実施する場合と比較して、設備モデルＭのパラメータフィッティングにかかる時間を短縮できる。
なお、火力発電プラント２０の導入先で頻繁に選定される運転パターンとは、例えば、タービン２２からの蒸気の抽気の有無や、燃料の配分（例えば、石炭、または重油、或いは石炭と重油の組み合わせ）等である。
【００４１】
以下に、本実施形態に係るプラントモデル装置３０の作用について説明する。なお、図６に示した各部により実現される後述の各種処理は、ＣＰＵ１１が補助記憶装置１３に記憶されているシミュレーションプログラムを主記憶装置１２に読み出して実行することにより実現されるものである。以下の説明では、火力発電プラント２０は、ｎ個の設備機器を備えて構成されていると仮定して説明をする。
図７（ａ）に示されるように、プラントモデル装置３０には、火力発電プラント２０を構成する設備機器毎に設備モデルＭ（１）〜Ｍ（ｎ）が設定されている。設備モデルＭ（１）〜Ｍ（ｎ）は、パラメータを含み、設備機器に入力値が入力されると、入力値とパラメータとに基づいて出力値が得られる演算式として設定されている。
【００４２】
火力発電プラント２０を運転させることにより、実プラントの運転データが、各設備機器の操作端及びセンサ等で検出され、対応する制御装置７１１〜７１ｎに出力される（図７（ａ）のステップＳＡ１）。制御装置７１１〜７１ｎに取得された運転データの情報は、ビッグデータ構築解析用計算機５１に送信される（図７（ａ）のステップＳＡ２）。
ビッグデータ構築解析用計算機５１において、各設備機器に対応する各設備モデルＭのシステム同定に必要なビッグデータが形成されるとともに、形成されたビッグデータがプラントモデル装置３０に出力される（図７（ａ）のステップＳＡ３）。
【００４３】
本実施形態の火力発電プラント２０における作動流体の最下流はタービン２２であり、発電所の最終端は発電機２３である。火力発電プラント２０が所定の発電量（例えば、８０ＭＷ）を発電していると仮定した場合に、該発電量を発電するのに必要とされるタービン２２の出力値（例えば、タービン回転数）と、該出力値に対応するタービン２２へ供給される入力値（例えば、高圧・中圧・低圧タービン２２ａ，２２ｂ，２２ｃに供給される蒸気流量や圧力値等）の情報が運転データ（ビッグデータ）から抽出され（図７（ａ）のステップＳＡ４）、抽出された運転データに基づいて、タービン２２に関する設備モデルＭ（１）（もしくは高圧・中圧・低圧タービン２２ａ，２２ｂ，２２ｃに関する設備モデルＭ（１），Ｍ（２），Ｍ（３））のパラメータがフィッティングされる（図７（ａ）のステップＳＡ５）。
【００４４】
より具体的には、図７（ｂ）に示されるように、プラントモデル装置３０の格納部３１に格納されているビッグデータからパラメータフィッティングの対象とする各設備機器の入力値と出力値が抽出され、該設備機器の設備モデルＭのパラメータフィッティング（システム同定計算）が行われる（図７（ｂ）のステップＳＢ１）。設備モデルＭに必要なパラメータ設定値が決定され（図７（ｂ）のステップＳＢ２）、決定されたパラメータが適用された新たな設備モデルＭ（１）〜Ｍ（ｎ）を稼働させることで（プラントシミュレータへ落し込み）、プラントモデル装置３０全体の同定が完了する（図７（ｂ）のステップＳＢ３）。
【００４５】
すなわち、プラントモデル装置３０は、例えば、タービン２２に関する新たな設備モデルＭ（１）を設定すると、続いて、タービン２２よりも上流側のガバナ２９の設備モデルＭ（２）のパラメータフィッティング作業に移行する。
以降、上述したように、設備機器毎に設備モデルＭ（１）〜Ｍ（ｎ）のパラメータフィッティングを上流方向へ順次進める。
最上流側の設備機器の設備モデルＭ（ｎ）においては、運転データから入力値（例えば、ボイラ２１に投入される燃料や給水の流量）と、出力値とを読み出し、該入力値及び該出力値とに基づいて、設備モデルＭ（ｎ）のパラメータフィッティングを行う。
【００４６】
なお、本実施形態のプラントモデル装置３０は、火力発電プラント２０が整定中（静特性データ）に用いることが好適である。図８（ａ）は、時間経過に伴う火力発電プラント２０の出力値の変化を示し、図８（ｂ）は、図８（ａ）の時間経過に伴う燃料流量の変化を示した図である。例えば、燃料流量の変動等の負荷変化中（動特性データ）においては、熱容量や作動流体の流路容積等による時間遅れ等がある機器のパラメータフィッティング作業は、実プラントと同等の運転データと比較を行うとよい。
【００４７】
また、プラントモデル装置３０におけるパラメータフィッティングは、プラント納入時のみでなく、火力発電プラント２０の特性が経年変化することに対応するよう、年月の経過とともに定期的に設備機器毎に設備モデルＭ（１）〜Ｍ（ｎ）のパラメータフィッティングを実施することが好ましい。これにより、実際のプラントの各設備機器の実際の挙動との乖離を抑制することが可能となる。
【００４８】
上記説明してきたように、本実施形態に係るシミュレーション方法、シミュレーションプログラム、及びプラントモデル装置３０、並びにそれを備えたシミュレーションシステム１によれば、火力発電プラント２０を構成する各設備機器がパラメータを用いたシミュレーションモデル化されて設備モデルＭ（１）〜Ｍ（ｎ）として表され、火力発電プラント２０を運転することにより得られた運転データから、所望の発電量を得るために必要となる各設備機器の出力値と、出力値に対応する設備機器に入力される入力値とが読み出される。読み出された出力値と入力値とに基づいて、火力発電プラント２０の作動流体の下流側に配置される設備モデルＭから、作動流体の上流側に配置される設備モデルへとパラメータが順にフィッティングされる。
【００４９】
このように、作動流体の下流側となるプラントの出力側から作動流体の上流側に配置される設備機器へと遡って、プラントを構成する設備機器毎に設備モデルＭを演算しながら設備モデルＭのパラメータの調整を行っていく。このため、プラントの出力等確定した結果をもとに設備モデルＭを演算してパラメータの調整を行うので、パラメータフィッティングの高精度化につながり、かつ、フィッティングにかかる時間を低減できる。
また、本発明は、発電機から所望の出力が得られるという条件を勘案し、パラメータフィッティングをプラントの下流側から自動化してもよい。パラメータフィッティングを自動的に行うことにより、作業者の経験や力量に左右されず、一定の品質の設備モデルで構成されたプラントモデル装置３０を提供できる。
【００５０】
また、火力発電プラント２０の出力側から作動流体の上流側に遡ってプラントを構成する設備機器毎に設備モデルＭを演算しながら設備モデルＭのパラメータ調整を行っていくことで、フィッティングの高精度化及びフィッティングの所要時間を低減できる。
従って、本実施形態に係るプラントモデル装置３０は、火力発電プラント２０の特性が経年変化することに対応して、定期的に設備機器毎に設備モデルＭ（１）〜Ｍ（ｎ）のパラメータフィッティングを容易に実施することが可能となり、実際のプラントの各設備機器の実際の挙動との乖離を抑制したプラントモデル装置３０を常時保持することが可能となり、火力発電プラント２０の運転シミュレーションが必要な際に則して利用が可能となる。
【００５１】
また、運転データはサンプリングによって得られた所定間隔のデータをビッグデータとして格納して用いる。これにより、正常な運転データの集合を構築でき、この集合データとの照合を行うことにより採取されたデータが特異か否か、想定される運転状況下のものであるか否かを判定し、フィッティングへの採用可否の判定を可能にする。
例えば、図９に示されるように、静特性データ（例えば、燃料流量）をサンプル数の度数の分布を正規分布で表示させ、すなわち正規化することで、正規化データの中心から所定範囲（例えば、±１０％程度）をシステム同定用データとして利用し、突発的なエラーデータのような所定領域から外れている燃料流量の情報はシステム同定に用いない、といったフィルタ処理の設定をすることにより、より精度の高いパラメータフィッティングに繋がる。
【００５２】
本実施形態に係るプラントモデル装置３０、およびシミュレーションシステム１の利用は、火力発電プラント２０の運転方法や運転パターンを変更する場合や、火力発電プラント２０の一部の設備機器の構造や構成を変更する場合等、火力発電プラント２０の運転状況を変更する前に事前に的確な変更内容の選定とその結果予想を有効に確認することができる。
なお、本実施形態において、制御装置７１１〜７１ｎ、実機オペレーションシステム６０、ビッグデータ構築解析用計算機５１、プラントモデル装置３０等の相互で情報を授受するために相互接続する通信媒体は、無線、有線を問わない。また、ウェブやクラウド等を介した遠隔操作によって行われることとしてもよい。
【００５３】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、上記実施形態においては、ビッグデータを格納する格納部が、プラントモデル装置３０に設けられることとして説明していたが、これに限定されず、プラントモデル装置３０とは異なる他の装置に設けられていて、他の装置から通信媒体を介してビッグデータを読み出して取得するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１  シミュレーションシステム
１０  データ収集システム
２０  火力発電プラント
３０  プラントモデル装置
３１  格納部
３３  パラメータフィッティング部
Ｍ、Ｍ（１）〜Ｍ（ｎ）  設備モデル
【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】
0006636354.tif 000008
【図８】
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【図９】
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