(57)【要約】  【課題】  適用対象となるガスタービンの適切なモデル同定のもとで的確な診断が得られるようにしたガスタービン診断方法及び装置を提供すること。  【解決手段】  診断対象のガスタービン２からセンサ３で検出した運転状態情報９を診断用の運転状態情報１０とモデル同定用の運転状態情報１１に分け、この運転状態情報１１に基づき、ガスタービン診断部６のモデル同定部７でガスタービン２の性能仕様を同定してモデル定数情報１６を生成し、診断用の運転状態情報１０を、性能診断部８によりモデル定数情報１６と比較してガスタービン２の健全性を診断し、必要に応じて保守計画情報が生成できるようにしたもの。  ここで、モデル定数情報１６の生成を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、時系列的に与えられる診断用の運転状態情報１０と時々刻々比較することにより、ガスタービン２の健全性が診断できることになる。  【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガスタービンから検出した運転状態情報を、予め設定してある当該ガスタービンの性能仕様情報と比較し、比較結果に基づいて前記ガスタービンの健全性を診断するガスタービン診断方法において、
前記ガスタービンから検出した運転状態情報に基づいて当該ガスタービンのモデル定数情報を同定し、当該モデル定数を前記性能仕様情報として前記ガスタービンの健全性を診断することを特徴とするガスタービン診断方法。
【請求項２】
請求項１に記載のガスタービン診断方法において、
前記モデル定数情報の同定のための演算処理部が、前記ガスタービンの健全性を診断するための演算処理部と共用されることを特徴とするガスタービン診断方法。
【請求項３】
ガスタービンから検出した運転状態情報を、予め設定してある当該ガスタービンの性能仕様情報と比較し、比較結果に基づいて前記ガスタービンの健全性を診断するガスタービン診断装置において、
前記ガスタービンから検出した運転状態情報に基づいてモデル定数情報を生成するモデル同定手段を設け、
該モデル同定手段により生成されたモデル定数情報を前記ガスタービンの性能仕様情報として前記ガスタービンの健全性を診断することを特徴とするガスタービン診断装置。
【請求項４】
請求項１に記載のガスタービン診断装置において、
前記モデル同定手段と前記ガスタービンの健全性を診断するための演算処理手段が共通の演算部を備え、
前記演算部が、モード切換えにより、前記モデル同定手段と前記演算処理手段に共用されることを特徴とするガスタービン診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガスタービンの機能診断のための方法と装置に係り、特に、発電用のガスタービンに好適な診断方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えば工場など一般の生産設備や建築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Ｏ＆Ｍ(Operation & Maintenance)事業、更には顧客の設備の運転と保守を一括して請負う事業など、各種のエネルギーサービス事業が注目されている。
【０００３】
ところで、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近年、注目されているが、このとき、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、しかも発電用として使用された場合は、電力確保の重要性の高さから、特に的確な保守(メンテナンス)が欠かせず、しかも、このことは、結果として上記した各種の事業において、その収益の向上にもつながっている。
【０００４】
そこで、従来技術では、ガスタービンの制御モデルを演算し、それを実際のガスタービンの運転情報と比較することにより、当該ガスタービンの性能を確認し異常を診断して、常に的確な保守が得られるようにしている(例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３参照。)。
【特許文献１】特開２００３−８３０８９号公報
【特許文献２】特開２００１−９０５５４号公報
【特許文献３】特開２００１−１７４３６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術は、適用対象となるガスタービンの性能が既知であることが条件になっている点に配慮がされておらず、適用対象が限定されたり、的確な保守が得られなくなってしまうという問題があった。
【０００６】
従来技術では、ガスタービンの制御モデルを演算しているが、このときの演算が適用対象となるガスタービンの性能に基づくものであり、従って、ガスタービンの性能が既知であることが条件になっている。
【０００７】
しかるに、上記したＥＳＣＯ事業やＯ＆Ｍ事業のようなエネルギーサービス事業においては、仕様詳細が不明な機器や、経年劣化して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。
【０００８】
特に、ガスタービンについては、通常、メーカー(製造者)が、その仕様や性能などの情報(メーカー情報)を開示することは殆ど無く、しかもガスタービンの性能は、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、経年劣化や故障履歴、保守、部品交換などに伴って当初の設計値(仕様値)と異なる値に変化していることもある。
【０００９】
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当該ガスタービンのモデル定数を調整したりする必要があり、このため膨大な保守記録を収集し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、それでも信頼に値するモデルが構築できるとは限らない。
【００１０】
従って、従来技術では、適用対象が性能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ないので的確な保守が得られなくなってしまうという問題が生じてしまうのである。
【００１１】
本発明の目的は、適用対象となるガスタービンの適切なモデル同定のもとで的確な診断が得られるようにしたガスタービン診断方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的は、ガスタービンから検出した運転状態情報を、予め設定してある当該ガスタービンの性能仕様情報と比較し、比較結果に基づいて前記ガスタービンの健全性を診断するガスタービン診断方法において、前記ガスタービンから検出した運転状態情報に基づいて当該ガスタービンのモデル定数情報を同定し、当該モデル定数を前記性能仕様情報として前記ガスタービンの健全性を診断するようにして達成される。
【００１３】
このとき、前記モデル定数情報の同定のための演算処理が、前記ガスタービンの健全性を診断するための演算処理と共用されるようにしても、上記目的を達成させることができる。
【００１４】
また、上記目的は、ガスタービンから検出した運転状態情報を、予め設定してある当該ガスタービンの性能仕様情報と比較し、比較結果に基づいて前記ガスタービンの健全性を診断するガスタービン診断装置において、前記ガスタービンから検出した運転状態情報に基づいてモデル定数情報を生成するモデル同定手段を設け、該モデル同定手段により生成されたモデル定数情報を前記ガスタービンの性能仕様情報として前記ガスタービンの健全性を診断するようにしても達成させる。
【００１５】
このとき、前記モデル同定手段と前記ガスタービンの健全性を診断するための演算処理手段が共通の演算部を備え、前記演算部が、モード切換えにより、前記モデル同定手段と前記演算処理手段に共用されるようにしえも、上記目的を達成させることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、自動的にモデル定数が同定されるので、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。
【００１７】
また、本発明によれば、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。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明によるガスタービン診断方法及び装置について、図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１９】
ここで、まず、本発明は、ガスタービン発電設備(以下、ガスタービンと記す)の運転条件に基づいて演算した予想性能と、実際のガスタービンの計測データから得られる性能とを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において、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、運転条件に応じた出力や効率などの予想性能が高精度に予測でき、性能劣化や異常を高い信頼性で実現できるようにしたものであり、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。
【００２０】
ここで、この図１のシステムは、実機設備１と運転データ管理部４、それにガスタービン診断部６に大別されている。そして、まず実機設備１には、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が備えられ、次に、運転データ管理部４には、ガスタービン２の運転状態情報１１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。
【００２１】
また、ガスタービン診断部６には、モデル同定部７と性能診断部８が備えられていて、まずモデル同定部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を同定する働きをする。ここで、このモデル定数情報１６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。
【００２２】
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を表わす運転状態情報１０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働きをする。
【００２３】
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、１０としてガスタービン２から出力されている。
【００２４】
そして、このうち、まず運転状態情報９は、情報経路１２、１３を介して運転データ管理部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、他方、運転状態情報１０は、情報経路１２、１４を介してモデル同定部７に伝達され、診断に使用されるようになっている。
【００２５】
ここで、この実施形態の場合、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。
【００２６】
そして、この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、以下、一方の動作モードをモデル同定モード、他方の動作モードは診断モードと呼ぶ。
【００２７】
まず、モデル同定モードのとき、モデル同定部７は、運転記録データベース５から複数の運転状態情報１１を抽出し、抽出した複数の運転状態情報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、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。
【００２８】
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には、大分して運転条件に関わるものと性能状態に関わるものが含まれている。
【００２９】
そして、一方の運転条件に関わる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(以下、大気条件情報)と、ガスタービンの燃料入熱量、冷媒噴射量などのガスタービンへの熱と物質の入力状態条件(以下、入力条件情報)とがある。以下、これらをまとめて運転条件情報と呼ぶ。
【００３０】
また、他方の性能状態に関わる情報の代表的な項目には、ガスタービンの発電電力量、排気温度、圧縮機吐出圧力がある。以下、これらの条件を総称して性能状態情報と呼ぶ。
【００３１】
なお、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。以下で排気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。
【００３２】
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、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。
【００３３】
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を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。
【００３４】
そして、この圧縮機の物理的形状の情報とは、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少なくとも１つを含むものである。
【００３５】
次に、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り、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少なくとも１つを含むものである。
【００３６】
そして、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。
【００３７】
しかし、上記したように、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。
【００３８】
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。
【００３９】
そこで、このため、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。
【００４０】
なお、前記の情報経路１２、１３、１４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。
【００４１】
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している運転状態情報１０に基づいて、性能診断部８によりガスタービン２の性能劣化や異常が診断される。
【００４２】
ここで、このモデル定数情報１６の生成は、後で図３により説明ように、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、このモデル定数情報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。
【００４３】
このとき、詳細は後で説明するが、性能診断部８は、始め運転状態情報１０を、運転条件に関する情報(仮に１０Ａとする)と性能状態に関する情報(同じく１０Ｂとする)に分離し、まず運転条件に関する情報１０Ａ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情報１０Ｂ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。
【００４４】
ここで、このような本発明の実施形態に係る診断方法と装置は、特に上記した省エネルギー化のためのＥＳＣＯ事業やＯ＆Ｍ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、これも上記したように、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。
【００４５】
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、上記したように、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かった。
【００４６】
これに対して、本発明の実施形態によれば、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。
【００４７】
更に、この実施形態によれば、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。
【００４８】
次に、上記実施形態におけるガスタービン診断部６の構成と処理手順について、図２により説明する。
【００４９】
ここで、この図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。
【００５０】
このため、この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、該主要演算部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、それに主要演算部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を備えている。
【００５１】
そして、以下、この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に分けて順次説明する。
【００５２】
＜モデル同定モードの場合＞
いま、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。そうすると、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。
【００５３】
そこで、運転条件情報抽出部２３は、記運転記録データベース５(図１)から情報経路１５を介して、複数運転条件下での代表的な運転状態情報１１を取り込む。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。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。
【００５４】
次に、モデル定数情報初期値生成部２７では、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。
【００５５】
そして、このモデル定数情報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。
【００５６】
ここで、この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。
【００５７】
なお、この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。
【００５８】
次に、演算入力部３０では、運転状態情報抽出部２３から出力された運転状態情報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。
【００５９】
そこで、主要演算部３１は、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性能情報と対比させるための情報として生成する。
【００６０】
このときの主要演算部３１による演算結果情報の生成手順の詳細は、図３に示す通りであり、ここで、まず、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、前述した運転条件に関わる情報と性能状態に関わる情報に分離させ、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運転状態情報５３として、後者は性能予測演算結果の検証用情報５４として、夫々仕分けされる。
【００６１】
そして、まず、性能予測演算入力用の運転条件情報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、ここで、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、実機の性能情報の検証用情報５４と対比させるための情報、つまり演算結果情報５７を生成する。
【００６２】
ここでの演算は、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よるものであれば良く、演算結果として得られる情報には、少なくともガスタービンによる発電電力とガスタービン圧縮機の吐出圧力(以下、圧縮機吐出圧力と記す)、ガスタービンの排気温度を含むものとする。
【００６３】
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、運転条件情報５３の数だけ、つまり圧縮機吐出圧力、排気温度、発電電力の各運転情報の条件数に応じて繰り返され、それら条件数全体での前記性能評価情報の対比結果が演算・実機対比情報５９として蓄積情報データベース６０の格納領域に格納され、全条件にわたる計算が終了後、演算・実機対比情報６３として、結果出力工程６２から演算出力部３２に出力されることになる。
【００６４】
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(仕様探索部)３４に受け渡される。なお、このモデル定数情報探索部３４は仕様探索部と呼ばれることもある。
【００６５】
モデル定数情報探索部３４では、図４に示すように、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、発電電力の順序で、前記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、それに発電電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８０からなる修正情報３５を生成する。
【００６６】
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は、次の通りである。まず圧縮機吐出圧力評価判定工程７２と圧縮機吐出圧力のモデル定数情報修正工程７３のループにより、圧力比又は圧縮機出口圧力については、計算プログラムの予測値と実機値の誤差が予め決めた一定範囲以下になるように、圧縮機の効率又は、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又は、圧縮機の吸気流量、或いは前記圧縮機仕様情報のうち少なくとも１つの数値の大きさを変化させることで、圧縮機吐出圧力の修正モデル定数情報７４が生成される。
【００６７】
次に、排気温度評価判定工程７５と排気温度のモデル定数情報修正工程７６のループにより、タービン排気温度については、計算プログラムの予測値と実機値の誤差が予め決めた一定範囲以下になるように、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、或いは前記タービン仕様情報のうち少なくとも１つの数値の大きさを変化させることで、排気温度の修正モデル定数情報７７が生成される。
【００６８】
最後に、発電電力評価判定工程７８と発電電力のモデル定数情報修正工程７９のループにより、発電出力については、計算プログラムの予測値と実機値の誤差が予め決めた一定範囲以下になるように、発電機及びタービンの機械損失、燃焼器或いは更にタービンでの放熱損失、或いは前記燃焼器仕様情報のうち少なくとも１つの数値の大きさを変化させることによって、発電電力の修正モデル定数情報８０が生成されることになる。
【００６９】
この修正情報３５は再度、演算入力部３０(図２)に入力され、主要演算部３１の演算による対比情報生成と評価を繰り返し、誤差が最小になるようにする収束計算が実行される。
【００７０】
そして、収束計算が終了したとき、つまり発電電力評価判定７８で結果がＯＫとなったときのモデル定数情報は、確定したモデル定数情報１６としてモデル定数情報データベース３７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、併せて外部にもモデル定数情報を出力させる。
【００７１】
＜診断モードの場合＞
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。
【００７２】
そこで、時系列運転状態情報取得部２５は、実機時系列データ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におけるガスタービン２の日々の運転状態情報を時系列データとして順次取り込む処理のことを示す。
【００７３】
なお、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であればよく、例えば、運転データ管理部４(図１)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。
【００７４】
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、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。
【００７５】
このようにして取得された実機運転状態情報２６と確定モデル定数情報１６は、演算入力部３０を経て主要演算部３１に入力されて処理される。そこで以下、その具体的手順について、図３を用いて説明する。
【００７６】
まず、演算入力部３０は、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。
【００７７】
次に、主要演算部３１は、実機運転状態情報２６に含まれるガスタービンの運転条件(前記運転条件情報)に対応するガスタービン２の予想性能を演算し、演算結果を、実機運転状態情報２６に含まれる実際の性能情報(前記性能状態情報)と対比させるための情報として生成する。
【００７８】
このときの主要演算部３１による演算結果情報の生成手順は、まず、情報分離工程５２は、演算入力部３０にある実機運転状態情報２６を取込み、前述した運転条件情報と性能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運転状態情報５３として、後者は性能予測演算結果と対比して性能の劣化度合を検証するための検証用情報５４として、夫々仕分けする。なお、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。
【００７９】
そして、まず、性能予測演算入力用の運転状態情報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、ここで、これらの入力情報５３、１６に基づいてガスタービン２の性能予測演算を実行し、前記の検証用の実機性能情報５４と対比させるための情報、つまり演算結果情報５７を生成する。
【００８０】
ここでの演算は、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よるものであれば良く、演算結果として得られる情報には、少なくともガスタービンによる発電電力とガスタービンの圧縮機吐出圧力、ガスタービンの排気温度を含むものとする。
【００８１】
このようなガスタービンの性能演算結果情報５７と検証用の実機性能情報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、実機運転状態情報２６の取得期間中に渡って、或いは該情報２６が取得済みの場合は該情報２６の対象期間に応じて繰り返され、この期間中の前記性能情報の対比結果が演算・実機対比情報５９として蓄積情報データベース６０の格納領域に格納され、全期間にわたる計算が終了後、結果出力工程６２から演算・実機対比情報６３として演算出力部３２に出力されることになる。
【００８２】
すなわち、診断モードのとき、主要演算部３１は、一定のモデル定数条件下で実機の時系列の運転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、この演算による性能状態の予測値を、実際の実機の性能状態情報と対比した演算・実機対比情報６３を出力する。
【００８３】
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。
【００８４】
そこで、傾向診断部３６は、演算・実機対比情報６３に示されるガスタービンの性能状態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。
【００８５】
この診断は、図５に示すように、演算・実機対比情報６３が傾向分析工程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として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。
【００８６】
ここでの、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。
【００８７】
・発電電力の実機値が予測値よりも低い場合や継続的な低下傾向
が見られる場合  →  ガスタービン全体としての出力性能が低
下している。
【００８８】
・圧縮機吸気流量の実機値が予測値よりも低い場合や継続的な低
下傾向が見られる場合  →  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。
【００８９】
・圧縮機出口温度の実機値が予測値よりも高い場合や継続的にそ
の偏差が増加している場合  →  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。
【００９０】
・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、継
続的にその偏差が増加している場合  →  タービンの効率が低
下している。
【００９１】
・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、継
続的にその偏差が減少している場合  →  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、燃焼器が劣化して燃
焼効率が低下している。
【００９２】
・圧縮機吐出圧力の実機値が予測値よりも低い場合や、継続的に
その偏差が減少している場合  →  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。
【００９３】
更に傾向分析工程９２では、以上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。
【００９４】
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に反映させ、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)、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性能を演算し、前述の図３と同様の手順によって、演算結果と実機対比情報６３を得、このときの該対比情報６３におけるガスタービン性能の演算値と実機値が同等になるように、前記の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)を変化させて調整する方法がある。
【００９５】
ここでの部位性能低下率の調整とは、圧縮機吐出圧力、タービン排気温度、発電電力の、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。
【００９６】
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、発電電力の順番に、演算結果と実測値の誤差が予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方法があるが、これに限る必要はない。
【００９７】
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)を予め複数種類用意しておき、該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性能を演算し、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。
【００９８】
この場合は、更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、これに、更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性能を演算し、演算・実機対比情報６３の演算結果と実測値の誤差が更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予め設定した所望の値以下になるまで繰り返すと更に効果的である。
【００９９】
或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など)を用いてもよいことはいうまでもない。
【０１００】
この傾向分析工程９２では、更に以上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。
【０１０１】
劣化進行の予測方法としては、例えば、予め該工程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。
【０１０２】
以上の傾向分析については、本システムの運用において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り、或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。
【０１０３】
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するだけでなく、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、従来の方法の場合、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。
【０１０４】
しかし、本発明によれば、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、上記した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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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、例えば、燃料の消費量に燃料単位量当たりＣＯ2 排出量(ＣＯ2 原単位)を乗じた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など、任意の目的であってよい。
【０１０８】
また、コストの最小化についても、上記した例では、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、或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もよく、上記の総費用の最小化に限らないことはいうまでもない。
【０１０９】
なお、以降の説明においても、総費用最小化を例に説明するが、情報処理手順は基本的に総費用最小化の場合と同じであっても、評価目的はこれに限るものでない。
【０１１０】
以下、この保守計画立案部３９の処理の詳細を、図５を用いて説明する。
【０１１１】
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９８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(劣化異常評価情報９８)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表わす。
【０１１２】
また、保守対策データベース３８は、保守内容と対応する保守費用、保守による性能回復等の情報が格納されており、具体的には、部位別の保守対策費用と保守実施時の部位性能の復帰度合の情報、定期点検の種類に応じた保守対策費用と全体性能及び或いは更に部位性能の復帰度合いの情報が格納されている。
【０１１３】
これらの情報は、事例情報であったり、一定の標準設定値、或いはこれらをガスタービンの機種や容量、運転年数などに応じて関数化したものであったりする。
【０１１４】
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を実行する。
【０１１５】
そして、この処理をループ始端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、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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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に蓄積されると共に、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。
【０１１８】
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)。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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、ライフ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。
【０１２１】
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基づいて、最適な保守対策計画が算定できることになる。
【０１２２】
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、或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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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、容易ではなかったが、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化され、かつ効率的に実行でき、更に診断工程においても、傾向分析から保守計画立案にいたる処理が迅速に実行されるため、上のような種種の保守計画検討目的に応じて、迅速かつ柔軟で、高精度な性能状態の劣化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立案することができる。
【０１２５】
従って、以上の実施形態によれば、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、更にその最適な保守計画を立案することができる。
【０１２６】
また、以上に説明したように、この実施形態によれば、例えば圧縮機出口空気温度、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精度が維持できる。
【０１２７】
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を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】本発明によるガスタービン診断方法及び装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態におけるガスタービン診断部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おける演算入力部と主要演算部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おけるモデル定数情報探索部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おける傾向診断部と保守計画立案部の詳細を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１２９】
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：運転状態情報
１２：情報回線
１３：情報回線
１４：情報回線
１５：情報回線
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
５２：性能予測演算入力用運転条件情報
５３：能予測演算結果検証用情報
【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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