(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）ガスタービンの性能指標（Ｉ）として、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つを選択し、（Ｂ）選択した性能指標を、吸気温度、圧縮機出口圧力、及びガスタービン出力の変化量とノイズ成分により、複数の未知パラメータを含む一次関数でモデル化し、（Ｃ）運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、前記選択したガスタービンの性能指標を所定の時間間隔で連続的に取得し、（Ｄ）前記一次関数モデルの複数の未知パラメータを、取得したデータを基に重回帰分析により推定し、これにより外的な変動成分を取り除いた性能指標を得る、ことを特徴とするガスタービンの性能診断方法。
【請求項２】
前記ガスタービンの性能指標（Ｉ）を式（１）でモデル化し、
式（１）において、
「ｎ」は、前記ガスタービン出力（ＰＷＲ）、前記吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、前記選択したガスタービンの性能指標の取得番号を示し、
「ａ」，「ｂ」，「ｃ」，「ｄ」は、それぞれ、前記未知パラメータを示し、
「Ｔ」は、時刻を示し、
「Ｗ」は、ノイズ成分を示す、ことを特徴とする請求項１に記載のガスタービンの性能診断方法。
Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ×（ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１）
【請求項３】
ノイズ成分（Ｗ）は正規分布に従うとして除去する、ことを特徴とする請求項１に記載のガスタービンの性能診断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、運転条件が変化するガスタービンの性能劣化を監視するガスタービンの性能診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図６は、ガスタービンのモデル図である。ガスタービンは、圧縮機、燃焼器、タービン、等からなる。また、ガスタービン発電設備の場合、ガスタービン主要性能データとして、発電端出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）、圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）、燃料流量（ＷＧＦ）、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）、排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）、等が通常単位時間おきに取得され、これらによりガスタービンの性能が評価される。
【０００３】
すなわち、従来から、コジェネレーション設備などに用いられているガスタービンの性能状態を把握するためにガスタービンの各部に取り付けた計測器からの上述した計測データ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，ＮＯｘ）をモニタしている。
また、運用中のガスタービンの性能状態を把握する手段として、タービン出口温度（ＴＯＴ）などをガスタービンの吸気温度（ＣＩＴ）で修正し、時系列でグラフ化して性能状態の推移（トレンド）を調べていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、これらの計測データは相互に影響しあい、かつガスタービンの実際の運転条件は常に変化している。そのため、取得された計測データには吸気温度、大気圧力、等の変化、ガスタービンの使用状況の変化（全負荷か部分負荷か）による出力変化およびノイズなどが含まれており、単に取得した計測データをプロットしたり、ガスタービン吸気温度のみの修正（吸気温度の変化分だけを補正する）だけではガスタービンの正確な性能状態を把握することは困難であった。
【０００５】
一方、ガスタービン、蒸気タービンおよび発電機を一軸に結合した発電プラントの性能劣化を管理するために、「プラント性能劣化管理方法」（特開平５−１９５７２０号）が開示されている。しかし、この発明では、ガスタービン出力を軸の発電端出力の計測値から蒸気タービン出力の計算値を減算して求めているにすぎないため、ガスタービンの正確な性能状態の把握はできなかった。
【０００６】
本発明は、かかる問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明は、運転中のガスタービンから取得された計測データ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，ＮＯｘ）から、ガスタービンの性能劣化を正確に把握することができるガスタービンの性能診断方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、（Ａ）ガスタービンの性能指標（Ｉ）として、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つを選択し、（Ｂ）選択した性能指標を、吸気温度、圧縮機出口圧力、及びガスタービン出力の変化量とノイズ成分により、複数の未知パラメータを含む一次関数でモデル化し、（Ｃ）運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、前記選択したガスタービンの性能指標を所定の時間間隔で連続的に取得し、（Ｄ）前記一次関数モデルの複数の未知パラメータを、取得したデータを基に重回帰分析により推定し、これにより外的な変動成分を取り除いた性能指標を得る、ことを特徴とするガスタービンの性能診断方法が提供される。
【０００８】
本発明の好ましい実施形態によると、前記ガスタービンの性能指標（Ｉ）を式（１）でモデル化し、式（１）において、「ｎ」は、前記ガスタービン出力（ＰＷＲ）、前記吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、前記選択したガスタービンの性能指標の取得番号を示し、「ａ」，「ｂ」，「ｃ」，「ｄ」は、それぞれ、前記未知パラメータを示し、「Ｔ」は、時刻を示し、「Ｗ」は、ノイズ成分を示す。
Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ×（ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１）
【０００９】
また、ノイズ成分（Ｗ）は正規分布に従うとして除去する、ことが好ましい。
【００１０】
上述した本発明の方法によれば、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つをガスタービンの性能指標（Ｉ）とし、これを複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を含む一次関数でモデル化し、更に、運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と選択したガスタービンの性能指標（Ｉ）を所定の時間間隔で連続的に取得することにより、これらの運転中のデータを基に、重回帰分析により一次関数モデルの複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を推定することができる。
従って、この推定を加味することにより、計測データから運用中の出力変動や吸気温度変化や圧力変化、ノイズなどの外的な変動成分を分離することができ、ガスタービンの性能状態を正確に把握することができる。
また、このロジックをガスタービンの監視システムに組み込むことで、オンサイトでガスタービン性能状態／健全性を容易かつ精度よくモニターすることができ、故障時の原因究明やオーバーホール（Ｏ／Ｈ）時期の予測も可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施形態を具体的に説明する。
図１は、ガスタービンの主要性能パラメータの時系列変化の例を示す図である。この図において、横軸は運転時間、縦軸は、運転中のガスタービンの発電端出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）、圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）、燃料流量（ＷＧＦ）、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）、排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）である。
この図に示すように、一般にガスタービン発電設備の場合、ガスタービン主要性能データが通常単位時間おき（例えば１時間毎）に取得され、これを連続的に表示して、ガスタービンの性能を評価することが従来から行われている。しかし、この場合、図からもわかるように、これらの計測データは相互に影響しあい、かつガスタービンの実際の運転条件は常に変化しているため、この図からガスタービンの性能劣化を正確に把握することは非常に困難であった。
【００１２】
図２は、本発明の方法を模式的に示す図である。この図において、（Ａ）は運転中のガスタービンから得られた計測データ（原データ）、（Ｂ）は外的変数の影響分、（Ｃ）はノイズ成分、（Ｄ）はトレンド成分である。（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）をなんらかの手段で正確に把握することができれば、これらを用いて原データを修正することにより、外的変数およびノイズの影響を除去して、ガスタービンの性能劣化を正確に把握することが可能となる。
【００１３】
図３は、本発明のガスタービンの性能診断方法を示すフロー図である。この図に示すように、本発明の方法は、指標選択ステップ（Ａ）、モデル化ステップ（Ｂ）、原データ取得ステップ（Ｃ）、重回帰分析ステップ（Ｄ）、ノイズ除去ステップ（Ｅ）及びトレンド表示ステップ（Ｅ）からなる。
【００１４】
指標選択ステップ（Ａ）では、ガスタービンの性能指標Ｉとして、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つを選択する。ＴＯＴ、η及びＮＯｘは、いずれもガスタービンの性能を最もよく表す指標である。従って、好ましくは、これらすべてを性能指標として選択するのがよい。
【００１５】
モデル化ステップ（Ｂ）では、選択した性能指標Ｉを、吸気温度、圧縮機出口圧力、及びガスタービン出力の変化量とノイズ成分により、複数の未知パラメータを含む一次関数でモデル化する。
この一次関数は、例えば、以下の式（１）で表すことができる。
Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ×（ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１）
ここで、Ｔは時刻、Ｗはノイズ成分であり、添字ｎは性能データ（原データ）の取得番号（ｎ＝１，２，３，４）である。また、この式でａ，ｂ，ｃ，ｄは、未知のパラメータである。
なお、性能指標Ｉは、ＴＯＴ、η及びＮＯｘのいずれの場合でも、式（１）で表すことができる。
【００１６】
原データ取得ステップ（Ｃ）では、運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、選択したガスタービンの性能指標Ｉ（ＴＯＴ、η、ＮＯｘ）を所定の時間間隔で連続的に取得する。この時間間隔は、例えば、０．５ｈｒ又は１ｈｒである。なお、この時間間隔は、必ずしも一定でなくてもよい。
【００１７】
重回帰分析ステップ（Ｄ）では、取得したデータを基に、一次関数モデルの複数の未知パラメータを重回帰分析により推定する。すなわち、重回帰分析法または多変量時系列分析法により、未知のパラメータａ，ｂ，ｃ，ｄは、これを一定とみなせる限り、隣接する４箇所の時刻における各計測データを用いて、連立方程式を解くことにより求めることができる。
【００１８】
なお、長時間にわたってパラメータａ，ｂ，ｃ，ｄを一定とみなせる場合には、式（１）の代わりに式（２）を適用することもできる。
Ｉn−Ｉ0＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲ0）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴ0）＋ｃ×（ＣＤＰn−ＣＤＰ0）＋ｄ×（Ｔn−Ｔ0）＋（Ｗn−Ｗ0）．．．（２）
この場合、添字０は、ガスタービンの任意の安定運転時を示している。
【００１９】
更に、ノイズ除去ステップ（Ｅ）では、ノイズ成分（Ｗ）は正規分布に従うとして除去する。この除去には、周知のノイズ除去用プラグラムを用いることができる。
【００２０】
最後に、トレンド表示ステップ（Ｅ）において、原データから外的変数およびノイズの影響を除去して、ＣＲＴ等に時系列的に表示することにより、ガスタービンの性能劣化を正確に把握することが可能となる。
【００２１】
【実施例】
以下、本発明の実施例を説明する。
図４は、ガスタービンの性能指標Ｉとして、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）を選択した場合の実施例である。この図において、（Ａ）は原データ、（Ｂ）は原データから外的変数及びノイズの影響を除去した図である。また、（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）は、外的変数であるＰＷＲ，ＣＩＴ及びＣＤＰの計測データとその影響分であり、（Ｆ）はノイズ成分である。なお、各図の横軸は同一の運転時間であり、各データは同時に取得されている。
この図から、原データ（Ａ）のガスタービン出口温度（ＴＯＴ）からは、ガスタービンの劣化の判断は困難であるが、これを修正した修正データ（Ｂ）からは、修正出口温度が上昇してきており、ガスタービンの性能が劣化してきていることが容易にわかる。
【００２２】
図５は、ガスタービンの性能指標Ｉとして、発電端効率（η）を選択した場合の実施例である。この図において、（Ａ）〜（Ｅ）は、図４と同様である。
この図から、原データ（Ａ）の発電端効率（η）からは、ガスタービンの劣化の判断は困難であるが、これを修正した修正データ（Ｂ）からは、発電端効率が低下（劣化傾向）にあることが容易にわかる。
【００２３】
上述したように本発明の方法によれば、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つをガスタービンの性能指標Ｉとし、これを複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を含む一次関数でモデル化し、更に、運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と選択したガスタービンの性能指標（Ｉ）を所定の時間間隔で連続的に取得することにより、これらの運転中のデータを基に、重回帰分析により一次関数モデルの複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を推定することができる。
従って、この推定を加味することにより、計測データから運用中の出力変動や吸気温度変化や圧力変化、ノイズなどの外的な変動成分を分離することができ、ガスタービンの性能状態を正確に把握することができる。
また、このロジックをガスタービンの監視システムに組み込むことで、オンサイトでガスタービン性能状態／健全性を容易かつ精度よくモニターすることができ、故障時の原因究明やオーバーホール（Ｏ／Ｈ）時期の予測も可能となる。
【００２４】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論である。
【００２５】
【発明の効果】
上述したように本発明は、統計的手法（多変量時系列分析法）を利用し、計測データから外的な変動成分を分離することでガスタービンの性能状態の把握精度を向上させるものである。
このロジックをコジェネレーション設備の監視システムに組み込むことにより、オンサイトでのガスタービン健全性の把握／モニターを容易に行うことができる。
【００２６】
従って、本発明のガスタービンの性能診断方法は、運転中のガスタービンから取得された計測データ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，ＮＯｘ）から、ガスタービンの性能劣化を正確に把握することができる、等の優れた効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】主要性能パラメータの時系列変化の例を示す図である。
【図２】本発明の方法を模式的に示す図である。
【図３】本発明のガスタービンの性能診断方法を示すフロー図である。
【図４】ＴＯＴに関して本発明の実施例を示す図である。
【図５】ηに関して本発明の実施例を示す図である。
【図６】ガスタービンのモデル図である。
【符号の説明】
ａ，ｂ，ｃ，ｄ  未知パラメータ、
ＣＤＰ  圧縮機出口圧力、ＣＩＴ  吸気温度、
Ｉ  ガスタービンの性能指標、ｎ  原データの取得番号、
ＰＷＲ  ガスタービン出力、
Ｔ  時刻、ＴＯＴ  ガスタービン出口温度、
Ｗ  ノイズ成分、η  発電端効率
【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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