(57)【要約】      （修正有）【課題】特定の動作パラメータの変動に対する発電プラントの応答の予測を改善をする。【解決手段】電気目標設定値（２００）を発電プラントコントローラ（１００）へ供給し、発電プラントの第１の動作パラメータの設定値を求め、設定された電気出力と、発電プラントを動作させ、第２の動作パラメータの測定を行い、発電プラントモデル（５０１）により第２の動作パラメータの期待値を求め、第２の動作パラメータの期待値と、第２の動作パラメータの測定値とを比較し、その偏差により発電プラントモデルを修正し、第２の動作パラメータの期待値を再計算するステップとを有し、さらに、第２の動作パラメータの期待値と測定された値との最良の一致に達するまで、較正ループを繰り返すことにより較正された発電プラントモデル（５０１，５０２）を得る。【選択図】図２
2017041253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電プラント（１）の動作方法であって、
電気目標設定値（２００）を発電プラントコントローラ（１００）へ供給するステップと、
前記電気目標設定値（２００）に依存して、発電プラントの少なくとも１つの第１の動作パラメータの設定値を求めるステップと、
設定された電気出力（ＰＧＴ，ＰＳＴ）と、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの前記設定値に調整された前記少なくとも１つの第１の動作パラメータと、によって、前記発電プラントを動作させるステップと、
少なくとも１つの第２の動作パラメータの実際の値を求めるために測定を行うステップと、
前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの期待値を求めるために、理論的な発電プラントモデル（５０１）を適用するステップと、
を有する動作方法において、
前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの前記期待値と、前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの測定された前記値と、を比較するステップと、
前記理論的な発電プラントモデル（５０１）に較正ループを適用するステップと、
を有し、
前記較正ループは、
前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの前記期待値と、前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの前記測定された値と、の偏差を求めるため、比較ステップを行うステップと、
前記理論的な発電プラントモデルを修正するステップと、
前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの期待値を再計算するステップと、
を有し、
前記動作方法はさらに、
前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの前記期待値と、前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの前記測定された値と、の最良の一致に達するまで、前記較正ループを繰り返すステップと、これにより、前記較正ループの終了後、較正された発電プラントモデル（５０１，５０２）を得るステップと、を含むことを特徴とする、
動作方法。
【請求項２】
前記動作方法はさらに、
前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの複数の値と、少なくとも前記設定された電気出力（ＰＧＴ，ＰＳＴ）とにおける前記少なくとも１つの第２の動作パラメータを予想するために、前記較正された発電プラントモデル（５０１，５０２）を適用するステップと、
前記較正された発電プラントモデル（５０１，５０２）の適用に際し、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの変動に対する発電プラント動作状態の応答を予測するステップと、
発電プラントオペレータ動作目標と一致させるため前記発電プラント動作状態を調整すべく、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの設定値を調整するステップと、
前記設定された電気出力（ＰＧＴ，ＰＳＴ）と、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの調整された前記設定値に合わせて調整された前記少なくとも１つの第１の動作パラメータとによって、前記発電プラントを動作させるステップと、
を有する、
請求項１記載の動作方法。
【請求項３】
前記発電プラント動作状態は、
電気出力あたりの稼働コスト、
環境への影響、
発電プラントの信頼性、
発電プラントの電力予備力、
発電プラントの周波数応答能力、
のうち少なくとも１つを含む、
請求項２記載の動作方法。
【請求項４】
前記電気出力あたりの稼働コストは、
電気出力あたりの燃料消費量、
燃料コスト、
メンテナンスコスト、
電気出力あたりのライフタイム消費量、
電気出力あたりの水消費量、
水コスト、
電気出力あたりの資本コスト、
エミッション税、
のうち少なくとも１つを含む、
請求項３記載の動作方法。
【請求項５】
前記環境への影響は、
電気出力あたりの窒素酸化物エミッション、
電気出力あたりの二酸化炭素エミッション、
電気出力あたりの一酸化炭素エミッション、
電気出力あたりの未燃炭化水素、
電気出力あたりの水消費量、
のうち少なくとも１つを含む、
請求項３または４記載の動作方法。
【請求項６】
前記発電プラントオペレータ動作目標に合わせて前記発電プラント動作状態を調整するステップは、
配電にかかる実際の市場価格、
配電にかかる予想市場価格展開、
電力予備力提供にかかる実際の市場価格、
電力予備力提供にかかる予想市場価格、
周波数応答能力提供にかかる実際の市場価格、
周波数応答能力提供にかかる予想市場価格、
のうち少なくとも１つを考慮するステップを含む、
請求項２から５までのいずれか１項記載の動作方法。
【請求項７】
前記動作方法は、
複数の負荷設定値における時間単位あたりの実際の稼働コストを算出するステップと、
複数の負荷設定値における時間単位あたりの実際の収益を算出するステップと、
時間単位あたりの最大マージンの負荷設定値を求めるステップと、
最大マージンの前記負荷設定値を電気目標設定値（２００）として発電プラントコントローラ（１００）へ供給するステップと、
を有する、
請求項６記載の動作方法。
【請求項８】
前記動作方法は、
所与の期間中の複数の段階における複数の負荷設定値での前記所与の期間についての時間単位あたりの稼働コストの予想を求めるステップと、
所与の期間中の複数の段階における複数の負荷設定値での前記所与の期間についての時間単位あたりの収益の予想を求めるステップステップと、
前記期間中の最大マージンを生成する電気供給フォワードカーブを求めるステップと、
を有する、
請求項６記載の動作方法。
【請求項９】
前記動作方法は、
前記電気供給フォワードカーブを送電コントローラ（１０００）へ転送するステップと、
前記期間中のいずれかの時点において、前記電気供給フォワードカーブによる電気目標設定値（２００）を前記発電プラントコントローラ（１００）へ供給するステップと、
を有する、
請求項８記載の動作方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの第１の動作パラメータを発電プラントの動作コンセプトから得るステップと、
前記較正された発電プラントモデル（５０１，５０２）の適用に際し、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの変動に対する発電プラント動作状態の応答を予測するステップと、
前記発電プラントの動作コンセプトの対応する複数の入力値に対する前記発電プラントオペレータ目標との一致を実現する、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの複数の最適な設定値を求めるステップと、
を有し、
前記入力値は、複数の発電プラント動作状態を表すものであり、
前記動作方法はさらに、
前記発電プラント動作状態における前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの制御出力値（２１０）が、前記複数の発電プラント動作状態に対応する最適な設定値に相当するように、前記発電プラントの動作コンセプトを修正するステップを有する、
請求項１から９までのいずれか１項記載の動作方法。
【請求項１１】
発電プラント動作状態は、発電プラント電気出力（ＰＧＴ，ＰＳＴ）を含み、
前記動作コンセプトは、前記発電プラント電気出力に対する前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの設定を含む、
請求項１から１０までのいずれか１項記載の動作方法。
【請求項１２】
発電プラント（１）用の制御システム（６０，４００）であって、
前記制御システムは、請求項１から１１までのいずれか１項に記載の動作方法により前記発電プラントを動作させるように構成されている、
ことを特徴とする制御システム（６０，４００）。
【請求項１３】
請求項１２記載の制御システム（６０，４００）を備えた発電プラント（１）。
【請求項１４】
請求項１から１１までのいずれか１項記載の動作方法のステップを実施するために構成されたコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
請求項１から１１までのいずれか１項に記載の動作方法により動作する発電プラント（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１に記載の発電プラントの動作方法に関する。本発明はさらに、当該方法の複数の実施形態にも関する。
【背景技術】
【０００２】
関連分野において、事前規定された動作コンセプトを適用して発電プラントを動作させることが知られている。たとえば、負荷に対する可変入口案内翼の所定の設定（いわゆる「ＶＩＧＶ設定」）でガスタービンを動作させること、または、ガスタービン排気温度（いわゆる「ＴＡＴ」）またはタービン入口温度（いわゆる「ＴＩＴ」）を表すパラメータを制御することが知られている。さらに、動作中のバーナの制御、または、排気エミッション制御のために噴射される流体、たとえば蒸気もしくは水の制御を、エンジン負荷に対して制御することもできる。その限りにおいては、負荷制御パラメータを求めるために周囲条件を考慮することが有利である。有利には、タービンの他の動作制御、たとえば吸気予熱も制御することができる。また、たとえば燃焼温度等の一部の制御対象の動作パラメータは直接測定できないことも、当業者に非常に認められている。ガスタービンの入口温度（いわゆる「ＴＩＴ」）を表すパラメータはたとえば、いわゆるＴＩＴ数式を適用して、圧縮器圧力比および排気温度等の値に基づいて算出された態様に従うが、これらの値に限定されない。このＴＩＴ数式は通常、エンジンの製造中に熱収支に基づいて求められる。コンバインドサイクル発電プラントの場合、たとえば、プラント目標負荷設定と蒸気タービンの出力パワーとの差によって、ガスタービン目標負荷設定を求めることができる。
【０００３】
関連分野において知られている一部のシステムでは、エンジン動作コンセプトは設計段階および／または開発段階および／または製造段階中に１回だけ規定され、発電プラントの動作中は一定に維持され、発電プラントの各構成要素特性の利用し得る最良の知識とオペレータ要求とを考慮する。たとえば、出力パワーあたりの燃料消費量と、関連するライフタイム消費量と、メンテナンスコストとの間のトレードオフ、および、推測上の燃料コストと電気出力あたりの収益との間のトレードオフに合わせて、動作コンセプトを調整することができる。
【０００４】
欧州特許出願公開第２０７１１５７号明細書に、発電プラントのオペレータに使用可能な多数の動作コンセプトを作成することが記載されており、これらは、上述の多数のＴＩＴ設定およびＴＡＴ設定に基づくものである。これはたとえば、可変の燃料コストを考慮するものである。たとえば燃料コストが低い場合には、温度制御設定をより低温に設定して、ライフタイム消費量およびメンテナンスコストの削減という利点を享受するために効率を犠牲にして出力パワーあたりの燃料消費量の増加を受け入れることができる。
【０００５】
欧州特許出願公開第２６５７４６８号明細書から、発電プラント用のライフサイクルコスト強化システムが公知であり、かかるシステムでは、計算装置が
発電プラントの第１のパラメータを監視し、
発電プラントの所望の電気出力を表す目標負荷を受け取り、
発電プラントの動作をシミュレートするための当該発電プラントの第１のモデルであって、当該発電プラントの少なくとも１つの性能指標を含む当該第１のモデルの出力を求めるための第１のモデルと、
発電プラントの動作パラメータの初期設定値と、
発電プラントの少なくとも監視対象のパラメータに応答する当該発電プラントの推定ライフサイクルコストと
を使用し、
ライフサイクルコストベースの目的関数に応答する第１のモデルの出力を用いて、削減されたライフサイクルコストに対するライフサイクルコストベースの目的関数が求められ、これにより動作パラメータの強化された設定値が生成されるように、動作パラメータを強化し、
さらに、前記強化された設定値を用いて、発電プラントの電気出力に対する発電コストを含む少なくとも１つの曲線を生成する
ように構成されている。同刊行物の記載では第１のモデルは、目標負荷に応答する発電プラントの少なくとも物理的詳細に基づいて初期設定値を求めるために構成された当該発電プラントの制御モデルを含むことができる。初期設定値は、発電プラントのガスタービンの入口温度とすることができる。第１のモデルはさらに、発電プラントの監視対象のパラメータに応答する性能指標の値を、当該発電プラントの少なくとも物理的詳細に基づいて求めるために構成された当該発電プラントの性能モデルも含むことができる。性能指標は、発電プラントの効率とすることができる。第１のモデルは、発電プラントの推定ライフサイクルコストを、当該発電プラントに係る少なくともコスト情報に基づいて求めるために構成された当該発電プラントのライフサイクルコストモデルを含むことができる。コスト情報は、メンテナンスコスト情報を含むことができる。計算装置はさらに、上述の強化の出力を行う前記第１のモデルを使用することにより、前記第１のモデルの使用と強化とを繰り返すように構成することもできる。
【０００６】
これに対応して、欧州特許出願公開第２６５７４６８号明細書には、上掲の各ステップを用いる発電プラントの動作方法が開示されている。
【０００７】
しかし、欧州特許出願公開第２６５７４６８号明細書の発明において使用され、性能指標を求めるために供給される、発電プラントの上述の性能モデルは、発電プラントの動作パラメータの変動に対する当該発電プラントの応答特性についての仮定的前提に基づく静的性能モデルである。これは特に、ライフタイム全期間における発電プラント劣化に起因する上記応答の変動を考慮しない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の課題は、特定の動作パラメータの変動に対する発電プラントの応答の予測の改善を可能とする、冒頭に述べた形式の方法を実現することである。本発明の具体的な課題は、制御対象である特定の動作パラメータの変動に対する発電プラントの応答の予測の改善を可能とする、冒頭に述べた形式の方法を実現することである。本発明はさらに、発電プラントの劣化および経時変化に起因する前記応答の変動を考慮する、冒頭に述べた形式の方法を実現することも課題とする。他の側面では、製造および組立のばらつきを考慮することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題は、請求項１に記載の発明によって解決される。
【００１０】
本願の開示対象の他の効果および利点については、明示的に記載されているか否かにかかわらず、下記の開示内容を参酌すれば明らかである。
【００１１】
本発明は発電プラントの動作方法であって、電気目標設定値を発電プラントコントローラへ供給するステップと、電気目標設定値に依存して、少なくとも１つの第１の発電プラント動作パラメータの設定値を求めるステップとを含む動作方法を開示するものである。前記少なくとも１つの第１の発電プラント動作パラメータは、可変入口案内翼設定、タービン排気温度の設定温度、タービン入口温度を表すパラメータ、燃料流量、バーナ設定、エミッション制御蒸気もしくはエミッション制御水の流量、圧縮器入口予熱設定および／または当業者に公知の他の発電プラント制御パラメータのうちいずれか１つまたは複数を含むことができるが、これらは限定列挙ではない。上掲の制御設定は、特に、発電プラント動作コンセプトからの出力とすることができる。本方法はさらに、前記少なくとも１つの動作パラメータの各設定値に調整された前記少なくとも１つの第１の動作パラメータと、設定された電気出力とで、発電プラントを動作させるステップも有する。当業者であれば、電気目標設定値が発電プラント最大電気出力以下である場合には設定電気出力は電気目標設定値に等しくなること、および、電気目標設定値が発電プラント最大電気出力を上回る場合には設定電気出力は当該発電プラント最大電気出力に等しくなることを、容易に理解できる。この限りにおいては「最大電気出力」とは、たとえば、ガスタービンの最大入口温度かつ最大作動流体質量流量において達成される電気出力をいうことができる。本方法はさらに、少なくとも１つの第２の動作パラメータの実際値を求めるために測定を行うステップを含む。たとえば、入口案内翼制御領域においてガスタービンを動作させる場合、すなわち、排気温度および入口温度の双方が許容値を下回る場合、第１の動作パラメータを可変入口案内翼設定とし、かつ第２の動作パラメータは排気温度とすることができる。ガスタービンを温度制御領域において動作させる場合、すなわち、排気温度および入口温度のいずれか一方が最大許容値である場合、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータは当該温度値を含み、かつ、前記少なくとも１つの第２の値は、可変入口案内翼位置を含むことができる。さらに、前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの期待値を求めるために、理論的な発電プラントモデルが適用される。この少なくとも１つの第２の動作パラメータの期待値は、当該少なくとも１つの第２の動作パラメータの測定された値と比較される。本方法は、理論的な発電プラントモデルに対して較正ループを適用することを含み、較正ループは、
前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの期待値と前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの測定された値との偏差を求める比較ステップを行い、
理論的な発電プラントモデルを修正し、
前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの前記期待値を再計算する
ことを含む。較正ループは、前記少なくとも１つの第２の動作パラメータの期待値と当該少なくとも１つの第２の動作パラメータの測定された値との最良の一致に達するまで繰り返され、当該較正ループの終了後、較正された発電プラントモデルが得られる。
【００１２】
有利には、「最良の一致」とは理想的には、少なくとも１つの第２の動作パラメータの期待値と当該少なくとも１つの第２の動作パラメータの測定値とが等しいことである。たとえば、較正された発電プラントモデルは、所与の発電プラント電気出力および所与の値の排気温度において理想的には、実際の可変入口案内翼位置を正確に算出するものとなる。当業者であればかかる点について、入口案内翼位置は圧縮器流入方向に対する可変入口案内翼の角度位置であることが、容易に理解できる。しかし、複数の第２の動作パラメータの最良の一致が達成されるように、たとえば、ガスタービンの所与の排気温度における可変入口案内翼位置、排気エミッションまたは圧縮器圧力比等の最良の一致が達成するように、発電プラントモデルを較正することができる。よって、複数の第２の動作パラメータの実際値または測定値と、その期待値または計算値との最良の一致を達成するためには、複数の最適化問題を解く必要がある場合がある。よって「最良の一致」とは、第２の動作パラメータの測定値と期待値との総偏差が最小になること、と定義することができる。たとえば、かかる多次元の最適化問題を解くために、非線形最小二乗法、ベイズ干渉、モンテカルロ標本化、カルマンフィルタ、または、他の任意の決定論的もしくは確率論的機械学習手法を適用することができるが、これらの手法に限定されない。発電プラントモデルはさらに、発電プラントのサブシステムを表す複数のサブモデルを組み合わせたものとすることができる。このサブシステムはたとえば、エミッションモデル、蒸気タービンモデル、脈動モデル、サージモデルおよびガスタービンならびに／もしくは蒸気タービン熱力学的モデル等であるが、これらに限定されない。各サブモデルはたとえば、物理ベースモデル、代理モデルおよび／またはこれらの混成物が該当し得るが、これらに限定されない。代理ネットワークはたとえば、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、ツリー、クリギング、コ・クリギングモデル、勾配増大クリギング、応答曲面、多項モデルおよび／またはガウス過程を含むことができる。
【００１３】
モデル出力の不確かさの推定は、測定不確かさおよび発電プラントモデル不確かさの統計的解析により行うことができる。また、エンジン製造者によって事前の知識に基づき、不確かさ寄与要素、不確かさ度の事前規定されたセットを設けることも可能である。
【００１４】
較正ループの開始は、ユーザ要求と動作条件と考慮対象のサブシステムとに依存する特定の周波数で行うことができる。たとえば、エミッションが動作条件の僅かな変化に強く応答し得る領域でガスタービンが動作している場合には、エミッションモデルの較正を数秒ごとに行うことができる。他方、同一動作条件において、熱力学的モデルの較正は数分ごとにのみ行うことが可能である。
【００１５】
このようにして較正された発電プラントモデル、または当該発電プラントモデルからの出力は、製造者により提供された較正されない発電プラントモデル、またはその出力とそれぞれ対比すると、エンジンの健康状態についての情報を供給することができる。よって、誤った測定信号である可能性があることについて報告するために使用することもできる。
【００１６】
発電プラントモデルは、測定不能なモデルパラメータを測定結果から導出して算出することができる。たとえば、ガスタービン入口温度は直接測定することができないが、入口温度（いわゆるＴＩＴ）を表すパラメータは、アルゴリズムを適用して排気温度と圧縮器圧力比と他のパラメータとに基づいて算出することができる。一例では、較正ループは実際の燃料組成についての情報、または、燃料低発熱量、排気温度、圧縮器より下流の作動流体の温度、および、作動流体の特定の熱力学的特性を使用して、熱収支を適用して入口温度を求めることができる。これに応じて、ＴＩＴ値を求めるためのアルゴリズムを適応調整および較正することができる。他の一例では、入口温度を求めるために熱収支を適用しやすくするため、ＴＩＴを求めるためのアルゴリズムを省略することができる。
【００１７】
本願の方法の特定の実施形態では、本方法は、発電プラント動作コンセプトから少なくとも１つの第１の動作パラメータを得るステップと、較正された発電プラントモデルを適用して前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの変動に対する発電プラント動作状態の応答を予測するステップと、当該発電プラント動作コンセプトの対応する複数の入力値に対する発電プラントのオペレータの目標との一致を実現する、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの複数の最適な設定値を求めるステップとを有し、当該入力値は、複数の発電プラント動作状態を表すものであり、本方法はさらに、発電プラント動作状態における前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの制御出力値が、前記複数の発電プラント動作状態に対応する最適な設定値に相当するように、発電プラント動作コンセプトを修正するステップを有する。上述の発電プラント動作コンセプトは、発電プラントコントローラに記憶することができる。発電プラント動作状態は発電プラント電気出力を含むことができ、動作コンセプトは、発電プラント電気出力に対する前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの設定を含むことができる。当業者であれば、上述の動作コンセプトは特定の周囲条件および／または発電プラント電気出力に依存し得ることが容易に理解でき、また周知の事項である。特にガスタービン電気出力は、参照周囲条件に対して正規化することができ、動作コンセプトは、この正規化された電気出力に対する前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの設定を含む。
【００１８】
特定の実施形態では、本方法はさらに、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの複数の値と少なくとも設定電気出力とに対応する前記少なくとも１つの第２の動作パラメータを予想するために、較正された発電プラントモデルを適用するステップと、較正された発電プラントモデルの適用における前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの変動に対する発電プラント動作状態の応答を予測するステップと、発電プラントオペレータ動作目標と一致させるために発電プラント動作状態を調整すべく、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの設定値を適応調整するステップと、前記少なくとも１つの第１の動作パラメータの調整された設定値に合わせて適応調整された当該少なくとも１つの第１の動作パラメータで、設定電気出力において、発電プラントを動作させるステップとを有する。
【００１９】
オペレータ動作目標は、稼働コストに対する、販売される電気出力による最大収益と、発電プラントの高信頼性の動作または供給される電気出力の高信頼性の提供と、環境に対する影響の低減と、他の目標とのうちいずれか１つもしくは複数、または、これらのバランスの取れた組み合わせを含むことができる。さらに、オペレータ動作目標の規定に際して、許容リスクレベルと、想定時間範囲とを考慮することもできる。
【００２０】
かかる点において発電プラント動作状態は、
電気出力あたりの稼働コスト、
環境に対する影響、
発電プラント信頼性、
発電プラント電力予備力、
発電プラント周波数応答能力
のうち少なくとも１つを含むことができる。
【００２１】
ここで「電気出力あたり」とは、たとえばＭＷまたはＭＷ／ｈで表し得る「単位電気出力あたり」を意味すると解すべきである。これに対応して、稼働コストは通貨単位で表すことができ、生成されたエネルギーを時間単位で積算したもの、たとえば単位ＭＷ／ｈで測定したものに関連付けることができ、または、時間単位あたりの通貨単位で表すことができ、ＭＷの電気出力に関連付けることができる。
【００２２】
環境に対する影響は特に、二酸化炭素、窒素酸化物、一酸化炭素および／または未燃焼の炭化水素のエミッションを含むことができ、また、特に乾燥した環境等における水消費量、または、たとえばプラントの冷却に使用される河川にかかる熱負荷を考慮することも可能である。
【００２３】
さらに、たとえばエンジンが動作する温度レベル等の発電プラント動作状態は、発電プラントまたはその一部の信頼性およびライフタイム消費量に影響を及ぼすことも明らかとなっている。また発電プラントの種々の動作パラメータは、発電プラント電力予備力、追加の電気をグリッドに供給できる時間、および、発電プラント周波数応答能力にも影響を及ぼし得る。
【００２４】
電気出力あたりの稼働コストは、
電気出力あたりの燃料消費量、
燃料コストすなわち単位消費燃料量あたりのコスト、
メンテナンスコスト、
電気出力あたりのライフタイム消費量、
電気出力あたりの水消費量、
水コストすなわち単位消費水量あたりのコスト、
電気出力あたりの資本コスト、
電気出力あたりのエミッション税
のうち少なくとも１つを含むことができる。
【００２５】
電気出力あたりの稼働コストはたとえば、発電プラントのアベイラビリティを考慮するコストパラメータを含むこともできる。すなわち、発電プラントの動作状態の変動は、発電プラントの重要部品の寿命および劣化に影響を及ぼし、損耗を増大もしくは低減して、ひいては、計画されたオーバーホール間の時間間隔とオーバーホールコストにも影響を及ぼし得る。これはたとえば、スペア部品のコスト、保守要員にかかるコスト、補充エネルギーにかかるコスト、およびプラントダウン時間中の固定コストを含む。適切なコストパラメータにより考慮すべき稼働コストの他の側面は、計画外のメンテナンスのリスクにもなり得るものであり、これは金銭的リスクにもなる。計画外のメンテナンスは、重要部品が想定外の損耗、劣化または不具合を示した場合に行われる。かかる点においては、一般的に計画外のプラントダウン時間のリスクは、計画されたプラントダウン時間にかかるコストより高いと仮定することができる。当該コストファクタは、メンテナンス関連および／またはライフタイム消費量関連のコストの一部とみなすことができる。
【００２６】
本発明の方法の他の１つの側面では、特定の動作パラメータまたは複数の動作パラメータの組み合わせが、設計値からの特定の閾値より大きい場合、メンテナンス要求または警報を発することが可能である。このことにより、損耗や損傷等を知ることができる。
【００２７】
電気出力あたりの稼働コストは、稼働コストモデルによって考慮することができる。この稼働コストモデルは、ビジネスモデルの一部とすることができる。
【００２８】
電気出力あたりの燃料消費量は、ＭＷ出力あたりの燃料質量流量として、または単位ＭＷ／ｈで消費された燃料質量として表すことができる。電気出力あたりの水消費量は、ＭＷ出力あたりの水質量流量として、または単位ＭＷ／ｈで消費された水質量として表すことができる。メンテナンスコストは、動作状態に依存して変化し得る。たとえば一般的な経験則として、より高い温度レベルで動作すると電気出力あたりのメンテナンスコストは上昇し、温度レベルの上昇とともにアベイラビリティは減少する傾向にあると仮定することができる。電気出力あたりのライフタイム消費量は、ＭＷ／ｈ出力あたりで消費されたライフタイムとして表現することができる。この限りにおいて、消費されたライフタイムに通貨値も対応付けるべきであることは明らかである。資本コストは、利率の仮定下においていかなる時間単位でも一定であると仮定することができ、電気出力あたりの資本コストは、ＭＷ電気出力に対して反比例する。資本コストはとりわけ、ダウン時間コストを検討するときに考慮すべきファクタである。たとえば操作員の給与コストについても、資本コストの場合と実質的に同じ事項が当てはまり得る。電気出力あたりのエミッション税は、ＭＷ／ｈ電気出力あたりの通貨単位として、または、時間単位あたりかつＭＷ電気出力あたりの通貨単位として表すことができる。
【００２９】
稼働コストに関しては、複数の特定の影響ファクタが、互いに逆の影響を有し得るということができる。たとえば、一般的な経験則として、温度レベルが高くなるにつれて発電プラント効率が上昇し、これにより電気出力あたりの燃料消費量が低減すると仮定することができる。他方、電気出力あたりのライフタイム消費量および電気出力あたりのメンテナンスコストは、温度レベルの上昇につれて増大すると仮定するのが合理的となり得る。
【００３０】
発電プラント動作状態を発電プラントオペレータ目標に調整するステップは、
配電にかかる実際の市場価格、
配電にかかる予想市場価格展開、
電力予備力提供にかかる実際の市場価格、
電力予備力提供にかかる予想市場価格、
周波数応答能力提供にかかる実際の市場価格、
周波数応答能力提供にかかる予想市場価格、
の少なくとも１つを考慮することを含むことができる。
上述のファクタは収益を表すものであり、収益モデルにて考慮することができる。この収益モデルは、ビジネスモデルの一部とすることができる。
【００３１】
配電にかかる市場価格が高くなるほど、高電気出力での動作がより有利となる。また、これは電力予備力提供または周波数応答能力提供にかかる市場価格によって相殺することもできる。これにより、発電プラントを最大定格電気出力未満で動作させることが有利となり得る。予想は、所定の時間枠にわたる電気出力スケジュールを作成する際に有利となり得る。この限りにおいては、コストモデルは上述の所定の時間枠にわたる燃料価格の予想を考慮することもできる。予想はまた、たとえば周囲温度等の周囲条件の予想も含むことができ、これにより、所定のＭＷ電気出力における動作状態を予測することができる。たとえばガスタービンを動作させる場合、ガスタービンの正規化された電気出力または負荷は、所与のＭＷ電気出力の場合、低い周囲温度のときよりも高い周囲温度のときの方が高くなり、これにより複数の異なる動作状態が実現される。
【００３２】
上記にて概説したコストモデルおよび収益モデルの適用に際しては、本方法は、複数の負荷設定値における時間単位あたりの実際の稼働コストを算出するステップと、複数の負荷設定値における時間単位あたりの実際の収益を算出するステップと、時間単位あたりの最大マージンの負荷設定値を求めるステップと、最大マージンの当該負荷設定値を電気目標設定値として発電プラントコントローラへ供給するステップとを有することができる。具体的には、時間単位あたりの稼働コストに対する時間単位あたりの最大剰余収益の負荷設定値を求め、この最大剰余の負荷設定値で発電プラントを動作させる。
【００３３】
本方法はさらに、所与の期間中の複数の段階における複数の負荷設定値での当該所与の期間についての時間単位あたりの稼働コストの予想を求めるステップと、所与の期間中の複数の段階における複数の負荷設定値での当該所与の期間についての時間単位あたりの収益の予想を求めるステップと、前記期間中の最大マージンを生成する電気供給フォワードカーブを求めるステップとを有することもできる。かかる場合、本方法はさらに、上述の電気供給フォワードカーブを送電コントローラへ転送するステップと、前記期間中のいずれかの時点において、当該電気供給フォワードカーブによる電気目標設定値を発電プラントコントローラへ供給するステップとを含むことができる。
【００３４】
本方法は、発電プラント動作の商業分析のすべての関連する情報を含むビジネスモデルを適用することを含むことができる。燃料のコスト、電気の販売にかかる収益、および、適用可能である場合には蒸気の販売もしくは使用にかかるコストおよび／または電力予備力提供ならびに／もしくは周波数応答能力提供からの収益を、ビジネスモデルの一部とし、かつビジネスモデルにおいて考慮することができる。メンテナンスコスト、減価償却コスト、投資された資本に対する利益、水コスト、許容リスクレベル、複数の異なる動作状態におけるライフタイム消費量に関する情報、および／または、発電プラントオペレータの業務範囲等の他の影響ファクタも、ビジネスモデルの一部とし、かつビジネスモデルにおいて考慮することができるが、これらは限定列挙ではない。ビジネスモデルの最適値は、短期的、中期的または長期的に規定することができる。ビジネスモデル入力の予想プロフィールを使用して、発電プラントオペレータ動作目標および需要に一致させるように発電プラント動作状態の最適化を行うことができる。リスクレベル最適化は、較正された発電プラントモデルの出力の不確かさが得られる場合に行うことができる。さらに、ビジネスモデルは発電プラントの信頼性およびライフタイムについての情報を用いて、可能性のあるダウン時間も含めて、メンテナンスコストを算出することも可能である。かかる信頼性予測と、計画された停電ならびに予想外の停電にかかる補充電力供給のコストおよび／または停電のコストについての情報とを用いて、稼働リスクならびに稼働リスクのコストを算出することができ、および／または、メンテナンスコストに追加することができる。これらはビジネスモデルによって生成されるものであり、発電プラント動作を最適化するために適用することができる。
【００３５】
発電プラントライフタイムモデルは、ビジネスモデルへ入力を供給するために適用することができる。このライフタイムモデルは、発電プラントの特定の構成要素のライフタイム消費量、たとえばブレード、翼、燃焼器、ヒートシールドおよび／またはロータのライフタイム消費量を、当該発電プラントの動作プロフィールに基づいて算出することができるが、これらは限定列挙ではない。ライフタイムモデルは、統計的または決定論的モデルとすることができる。たとえばライフタイム消費量計算は、エンジン製造者によって行われる、電力システムの部品の損耗および／または劣化の統計的分析に基づくことができる。これは、顧客のエンジン部品の履歴データを含むことができ、また、他の発電プラントからの履歴データを含むこともできる。構成要素の損耗は、たとえば圧力、温度および可変入口案内翼位置等の動作プロフィールと相関づけることができる。また、たとえば負荷変化の勾配を考慮することもできる。これらの各データは、同様のエンジン群全体について、製造者により、修復、スクラップ処理および検査済みのすべての部品のステータスを有するデータベースに記憶することができ、これにより、高信頼性のデータベースが実現される。これにより、発電プラントの各構成要素固有のライフタイム予測を、動作履歴に基づいて実現することができ、また、発電プラント動作状態に依存するライフタイム消費量を求めることができる。ライフタイムモデルは、従来技術の動作時間ベースおよび負荷サイクルベースのライフタイムカウンタとインタラクションし、またはかかるライフタイムカウンタに代えて使用することができ、またはかかるライフタイムカウンタに置き換えることができる。ライフタイムモデルへの入力は、較正された発電プラントモデルによって供給される。ライフタイムモデルからの出力は、ビジネスモデルへ転送される。
【００３６】
さらに、ビジネスモデルへの入力を供給するために信頼性モデルを適用することもできる。信頼性モデルは、特定の動作条件における構成要素の不具合または発電プラント停電の確率に関する使用可能な統計的情報をすべて含むことができる。信頼性モデルは、較正された発電プラントモデルによって供給されたデータを入力として使用する。信頼性モデルからの出力はビジネスモデルによって、動作リスクを求めるために適用することができる。
【００３７】
本方法はさらに、予想モデルを適用することもできる。予想モデルには、たとえば温度予想、実際のおよび想定または予想される電力需要量および配電にかかる収益等の市場条件等の、想定される周囲条件についての情報を記憶し、負荷スケジュールを規定することができる。予想モデルはまた、ビジネスモデルの入手不能な入力パラメータの最良の推定値を供給するため、機械学習アルゴリズムを含むこともできる。たとえば予想モデルは、グリッド挙動の履歴を使用して、可能性のある将来の挙動を予測することができる。たとえばこれは、所要電力増大または減少で、グリッド周波数の所定の変化速度を充足できるように、動作設定を修正するために使用することができる。たとえば、システムが特定の確率をもって、特定の時間枠以内にグリッド周波数が０．１Ｈｚ／ｓの最大グリッド周波数勾配で最大１Ｈｚ低下し得ると予測した場合、これをビジネスモデルへの入力として使用し、ビジネスモデルは、予想周波数低下勾配での最大周波数低下を補償するために所要電力予備力を提供するように、動作状態または動作設定を命じることができる。また、特定の設定でグリッド要求を満たさない確率を算出することもできる。ビジネスモデルにて採用されるリスクレベルに依存して、電力予備力の供給に代えて、より高い効率かつ収益マージンで発電プラントを動作させることの恩恵を受けるため、グリッド要求を満たさない特定のリスクをとるように、動作設定を選択することができる。
【００３８】
本方法はさらに、プロセス条件信号の未処理値ならびに処理後の値、発電プラント健康状態、および、オンライン最適化ステップならびにオフライン最適化ステップのモデル設定を記憶することができるクラウドデータベースを含むこともできる。かかるデータは、ユーザアクセス権に従い、サービスプロバイダのサポートセンタへ転送されることが可能である。
【００３９】
本方法の他の特徴は、モデル調整と、サービスプロバイダによる管理とすることができる。特に発電プラントモデル、較正アルゴリズム、ライフタイムモデル、信頼性モデルおよび１つもしくは複数の最適化部は、発電プラントのアベイラビリティの信頼性、停電確率または発電量の不足の予測と、動作条件に依存するライフタイム消費量とを改善するため、サービスプロバイダによって調整することができる。
【００４０】
本方法の他の１つの特徴は、較正プロセスをオペレータが確認し、これに影響を及ぼすことができることとすることができる。
【００４１】
本方法はさらに、自動マッピングプロセスを含むこともできる。この自動マッピングプロセスは、オペレータからの要求により、またはオペレータからの要求なしで、所定の頻度で実行することができる。たとえば入口温度、可変入口案内翼位置、冷媒流、連続する燃焼器間の燃料の分割、１つの燃焼器内における各個別のバーナへの、もしくは複数の各個別の燃焼器の各異なる燃料排出ポートへの燃料の分配、蒸気圧力および／または蒸気温度等の変数を修正することができるが、これらは限定列挙ではない。
【００４２】
本方法は定常状態動作条件で、または負荷勾配で適用することができる。本方法は、燃料ガス、燃料油またはこれらの組み合わせでの動作に適用することができる。とりわけ本方法は、燃料の選定により影響を受ける他の稼働コストに対する燃料コストに依存して、使用される燃料の種類を決定することができる。本願にて開示した方法による発電プラント動作の最適化は、たとえばハイ・フォギング、蒸発冷却器、氷結防止、ガスタービン吸気予熱、燃料予熱および蒸気抽出等の他の発電プラントサブシステムの作動を含むことができるが、これらは限定列挙ではない。
【００４３】
制御システムによって最適化されることにより修正され得る設定、すなわち前記少なくとも１つの第１の動作パラメータは、可変入口案内翼位置、入口温度ならびに／もしくは排気温度の設定、１つの所定のバーナまたは複数のバーナにおける複数の異なる燃料排出ポートへの燃料分配もしくは複数の各個別のバーナへの総燃料供給量、触媒動作、冷却空気温度設定、冷却空気制御弁設定、（空気予熱器によって外部から、またはガスタービンからの氷結防止空気を介しての）入口冷却もしくは入口加熱、シャフト速度（可変速発電機により動作する場合）、蒸気注入流量、水注入流量、水／蒸気サイクル内における蒸気圧および温度を含むことができるが、これらに限定されない。
【００４４】
ここではさらに、本願にて記載した方法で発電プラントを動作させるように構成された、発電プラント用の制御システムも開示する。これに対応して本願では、かかる制御システムを備えた発電プラントも開示する。
【００４５】
本願発明の他の１つの側面では、上記にて記載された方法の各ステップを実施するために構成されたコンピュータプログラム製品も開示する。
【００４６】
本願発明のさらに他の１つの側面では、上記にて記載された方法により動作する発電プラントも開示する。
【００４７】
他の一側面では、本願にて開示している方法を用いて決定された設定と、静的動作コンセプトとのいずれかにより、発電プラント、発電プラントの構成要素および／または発電プラントのサブシステムを動作させる手段を提供することができる。静的動作コンセプトの方は、製造者により提供された元の動作コンセプト、または、上記の反復される最適化ステップにより得られた最新の動作コンセプトとすることができる。また、発電プラント、発電プラントの構成要素および／または発電プラントのサブシステムを静的動作コンセプトで、とりわけ、製造者により提供された元の動作コンセプトまたは制限動作コンセプトにより動作させる、フォールバックオプションを設けることも可能である。これは、たとえば本願にて記載された方法が収束解を提供することに失敗した場合、または非一貫性の解を提供する場合の、セーフバックアップコンセプトとして使用することができる。これはたとえば、特定の測定の誤りに起因して、または、構成要素もしくはサブシステムの過剰な損耗もしくは劣化に起因して生じ得る。他の一例では、動作状態を実際に能動的に変更することなく、または、発電プラント制御に他の態様により介入することなく、本願の方法をバックグラウンドで実行させることができる。算出され向上された設定により発電プラントを動作させる場合に達成し得る潜在的な性能利得、収益利得、コスト利益または他の利益を、オペレータに対して表示することができる。オペレータは、発電プラントまたは当該発電プラントの特定の構成要素もしくはサブシステムを、本願にて記載されている方法により算出された動作パラメータにより動作させる、向上された動作状態に、当該発電プラント、発電プラントの構成要素または発電プラントのサブシステムを切り替えるオプションを有することができる。
【００４８】
もちろん、上記の各構成および実施形態を互いに組み合わせることが可能である。また、当業者に自明である他の実施形態や、明らかである他の実施形態も、本発明の範囲と特許請求の範囲に記載の対象の範囲内に含まれ得ることは、明らかである。
【００４９】
以下、添付の図面に示された一部の実施例を参照して、本願の開示対象を詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】コンバインドサイクル発電プラントの実施例を簡略化して示す図である。
【図２】本願にて記載されている方法を実施することができる制御システムの一実施例のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
もちろん、図面は非常に概略的であり、説示に不要である詳細は、読みやすくするため、見やすくするために省略している場合がある。また、図面は一部の実施例を示しているに過ぎず、図示されていない実施形態も、本願の開示対象および／または特許請求の範囲の対象の範囲内に十分になり得ると解すべきである。
【００５２】
図１はコンバインドサイクル発電プラント１の一実施形態を非常に簡略化して示す図であり、このコンバインドサイクル発電プラント１は、ガスタービン発電機２０を駆動するガスタービンエンジン１０を備えている。ガスタービン発電機２０は電気出力ＰＧＴを生成する。ガスタービンエンジン１０は、圧縮器１１と、燃焼器１２と、膨張タービン１３と、を備えている。ガスタービンエンジン１０はさらに、可変入口案内翼１４も備えている。可変入口案内翼１４の各翼は、圧縮器１１の入口にピボット回転可能に配置されている。入口案内翼を異なる位置またはピボット角にピボット回転すると、圧縮器の吸入質量流量を変化させることができる。圧縮器１１は吸気１６を圧縮し、この圧縮された吸気は燃焼器１２内にて加熱される。燃焼器１２から出たこの加熱された圧縮流体または燃焼ガスは、膨張タービン１３にて膨張される。膨張タービン１３によって圧縮器１１とガスタービン発電機２０とが駆動される。膨張タービン１３からの排ガスは排熱回収ボイラ１５を通過し、排ガス１７として排出される前に、蒸発器／過熱器３１において給水ポンプ３４によって供給された供給水を蒸発させる。蒸発器／過熱器３１において生成された蒸気は蒸気タービン３０へ供給され、ここで膨張されて蒸気タービン３０を駆動し、ひいては蒸気タービン発電機４０を駆動する。蒸気タービン発電機４０は電気出力ＰＳＴを生成する。蒸気タービン３０から出た膨張された蒸気は、復水器３３へ供給される。復水器３３から出た復水は給水ポンプ３４によって、上記にて概説したように蒸発器／過熱器３１へ送られる。復水器３３はたとえば、河川５０からの冷却水を使用することができる。制御システム６０が、電気出力ＰＧＴおよびＰＳＴ表す信号と、たとえば周囲圧力ｐａおよび周囲温度Ｔａ等の周囲条件と、膨張タービン１３より下流の温度ＴＡＴと、圧縮器１１より下流の圧力ｐｃと、を受け取る。制御システム６０は、他の複数の信号を受け取ることもでき、たとえば、可変入口案内翼ＶＩＧＶの位置、燃料質量流量ｍＦおよび排ガス組成等を表す信号を受け取ることができるが、これらに限定されない。制御システム６０は、たとえば可変入口案内翼の位置、燃料制御弁１８または蒸気制御弁３２を制御するための制御信号等の複数の制御信号を出力することができるが、これらに限定されない。ガスタービン発電機２０からの電気出力と蒸気タービン発電機４０からの電気出力との組み合わせにより、組み合わされた発電プラント電気出力が得られる。蒸気タービンとガスタービンとが同一の発電機を駆動するプラントは、関連分野において公知である。複数の２つ以上のガスタービンが排ガスを同一の排熱回収ボイラへ供給するプラントは公知である。ガスタービンエンジン１０は、複数の燃焼器と、２つの燃焼器間に設けられた中圧タービンと、を備えることができる。一般的には、コンバインドサイクル発電プラントは、同図にて簡略的に示したものより格段に複雑となり得る。たとえば、１つのガスタービンエンジンに、燃料制御弁および／または水制御弁または蒸気制御弁を複数設けることができる。蒸気タービンは、それぞれ異なる圧力レベルで動作する複数の蒸気タービンユニットを備えることができる。排熱回収ボイラ１５には、種々のさらなる過熱器、エコノマイザ、および、排ガスから水／蒸気サイクルへ熱を伝達するための熱交換装置を設けることができる。当業者であれば、コンバインドサイクル発電プラントの種々の可能な構成や想定可能な構成を知っている。
【００５３】
制御システム６０は熱経済性最適化モジュール４００を含み、および／またはこれに接続されている。もちろん、熱経済性最適化モジュール４００の一部を制御システム６０に組み込むことができ、または組み込まないことも可能であり、また、適切な通信路を介して他の一部を制御システム６０外部に設けて制御システム６０と通信させることも可能である。最適化モジュール４００の実施例を、図２に示す。送電コントローラ１０００が電気目標設定値２００を発電プラントコントローラ１００へ供給する。発電プラントコントローラ１００は、電気目標設定値２００に対する１つまたは複数の発電プラント第１動作パラメータ設定を記憶し、複数の各発電プラント制御信号２１０を発電プラントへ供給する。発電プラントコントローラ１００はまた、発電プラントから測定およびフィードバック信号２１１を受け取る。制御信号２１０により、複数の発電プラントシステムを開ループ制御または閉ループ制御で制御することができる。発電プラント動作データが、発電プラントモデル５０１の入力２１２として供給される。発電プラントモデル５０１は、複数の発電プラント動作パラメータを計算するものである。これらの発電プラント動作パラメータは、たとえば温度、圧力、流量、組成および排気エミッション等の測定可能なプロセスパラメータを含むことができる。発電プラントモデル５０１はまた、たとえばガスタービン入口温度を表すパラメータ等、関心対象の測定不能な動作パラメータも計算する。これは、上記にて概説したように、発電プラントサブシステムを表すサブモデルの組み合わせとすることができる。測定されたパラメータ値と計算されたパラメータ値２１３とが、較正モジュール５０２へ転送される。較正モジュール５０２は、特定のパラメータの測定値と計算値とを比較する。測定値と計算値との偏差に基づき、較正モジュール５０２は補正係数２１４を発電プラントモデル５０１へ供給する。発電プラントモデル５０１にて適用されるアルゴリズムが、この補正係数２１４に応じて補正される。ここで再度、発電プラントモデル５０１は発電プラント動作パラメータのセットを計算し、測定されたデータと計算されたデータとを較正モジュール５０２へ転送する。かかる較正ループは、測定値と計算値との最良の一致に達するまで繰り返される。上記にて概説したように、最良の一致に達するためには、多次元最適化問題を解くことを考慮する必要がある。よって、検討対象のすべてのパラメータの測定値と計算値との最小偏差を求めるためには、最良な一致の検討は、幾つかの数学的アルゴリズムを適用することを要する場合がある。というのも、検討対象のすべてのパラメータについて同時に偏差を０にすることは、不可能である場合があるからである。このようにして、較正された発電プラントモデルが得られる。この較正された発電プラントモデルの出力は、ビジネスモデル５０５へ供給される。ビジネスモデル５０５は、複数の商業関連フォーメーションを記憶する。これは、燃料コストおよび電気料金、適用可能である場合には配給される蒸気の料金、メンテナンスコスト、資本コスト、電力予備力価格、水コスト、許容リスクレベル、および、稼働に係る他のあらゆるコストまたは収益を含むことができる。ビジネスモデルはたとえば、発電プラントオペレータにより受け入れられるリスクレベルについての情報を含むこともできる。さらに、較正された発電プラントモデルの出力に基づき、ビジネスモデルはライフタイムモデル５０３および信頼性モデル５０４からの入力を受け取ることができる。ビジネスモデル５０５はさらに、予想モジュール１０１からも入力を受け取ることができる。この予想モジュール１０１は、周囲条件および市場条件等を可能な限り高信頼性で予想するためのものである。かかる点においてはビジネスモデルは、予想を提供する時間範囲を含むことができる。ビジネスモデル５０５は稼働コストおよび収益を計算し、またたとえば、メンテナンスコスト、ライフタイムコスト、資本コスト等も計算し、また予想モジュール１０１からの入力を用いて、現在の瞬時の各データと、特定の時間範囲にわたる予測、たとえば将来の数時間にわたる予測との双方を供給することができる。オンライン最適化部５０６がビジネスモデル５０５からの入力を用いて、たとえばメンテナンスコストやエンジンの性能および効率等の、プラントオペレータ動作目標による複数の競合する要求間の最適なトレードオフを求める。オンライン最適化部５０６は、最適解２１８を発電プラントモデルへフィードバックする。発電プラントモデルはこの最適解での発電プラントパラメータを再計算し、得られた出力をビジネスモデル５０５へ再度転送する。この最適化ループにより解が収束すると、得られた最適化された動作設定２２０が発電プラントコントローラ１００へ転送される。発電プラントコントローラ１００はこれに従って、最適化された設定値で発電プラントを動作させるために制御信号２１０を調整する。ここから、上述のオンライン最適化プロセスを再開し得る。発電プラントモデル５０１と、較正モジュール５０２と、ビジネスモデル５０５と、ライフタイムモデル５０３と、信頼性モデル５０４と、最適化部５０６と、はオンライン最適化モジュール５００を構成するということができる。さらに、オフライン最適化モジュール５５０を設けることもできる。オフライン最適化モジュール５５０は、予測モジュール５５６を有することができる。予測モジュール５５６は、オンラインモジュールおよびオフラインモジュールの情報を整合させるため、通信ポート２２５を介してオンラインモジュール５００と通信することができる。オフライン最適化モジュール５５０は電気供給フォワードカーブを生成するため、予想モジュール１０１からの情報とオンラインモジュール５００からの情報との双方を使用することができる。この電気供給フォワードカーブは、通信路２３０を介して送電コントローラ１０００へ供給される。たとえば信頼性モデルならびにライフタイムモデルの統計的特性等に関する、ビジネスモデルへの入力の情報の不確かさと、たとえば予想周囲条件および予想市場条件等の予想データの信頼性とを利用することにより、所定の信用レベルを有する複数の電気供給フォワードカーブを送電コントローラ１０００へ供給することができる。送電コントローラ１０００の方は、電気目標設定値信号２００を発電プラントコントローラ１００へ供給することができる。
【００５４】
ライフタイムモデルは、発電プラントの動作プロフィールに基づいて発電プラントの主要構成要素のライフタイム消費量を算出するためのものである。これは、統計的または決定論的モデルまたはこれらの組み合わせとすることができる。また信頼性モデル５０４も、特定の動作条件における不具合の確率に関する統計的情報を含む予測モデルである。プラント製造者は、スクラップ処理または修復された構成要素の履歴から情報を収集することができ、また、３０２で示されているように、オフラインライフタイム解析を行うことができる。かかるデータは、クラウドデータベース３００に収集することができる。さらに、最適化モジュール５００および５５０からの情報２４０も、クラウドデータベース３００にて収集することができる。クラウドデータベースからの情報２５０は、最適化モジュールへの入力として使用することができ、特にライフタイムモジュールおよび信頼性モジュールへの入力として使用することができる。
【００５５】
図１の実施形態を参照すると、動作パラメータのいかなる変化であっても、電気出力あたりの増加燃料コストが、低効率での動作に関連するメンテナンスコストおよびライフタイムコストの削減分を超えると、システムは最大効率で発電プラントを動作させることを決定することができる。ここで、効率は動作温度と相関関係にあり得る。他の一例では、燃料コストが低い場合、システムは、僅かに制限された設定でガスタービンを動作させることを決定することができる。この点については、本発明の思想と欧州特許出願公開第２０７１１５７号明細書の思想とを組み合わせることができる。また、周波数応答能力を提供するための市場価格設定が、低減したプラント効率に関連する増加コストと、販売されるエネルギーによる収益不足とを相殺するために十分に高い場合、システムは図１の蒸気制御弁３２を僅かに閉弁し、かつ、蒸気タービンの電気出力および効率を制限することにより、周波数応答能力を提供することを決定することも可能である。また、たとえば降水量が少ない時期に河川５０における冷却水の水位が低い場合、システムは、ガスタービン効率の増加の恩恵を得るため、低下した排気温度でガスタービンを動作させ、かつ、蒸気タービンの電気出力を低減させることを決定することもできる。発電プラント動作に作用する他の態様も十分に受入可能であり、本願の記載内容により明らかである。他の一例では、１つの同じ排熱回収ボイラへ高温ガスを供給する２つ以上のガスタービンを設けることも可能である。本方法は、発電プラント全体の達成し得る最良の動作状態に最も適したガスタービン電気出力および他の動作パラメータで各ガスタービンを動作させるために、各ガスタービンを個別に制御するために適用することができる。上述の最良の動作状態はたとえば、高効率と、メンテナンスコストと、損耗と、ライフタイム消費量と、環境への影響との最良のトレードオフ等である。よって、損耗および組立許容誤差等が異なることに起因する複数のガスタービンのそれぞれ異なる性能特性を考慮し、なおかつ、発電プラントオペレータにとって最良の全体的な恩恵を達成することもできる。
【００５６】
実施例を参照して本願の開示対象について説明したが、これらの実施例は決して、本願に係る発明の範囲を限定するものではないと解すべきである。特許請求の範囲は、本願にて明示的に示されていないまたは開示されていない実施形態も包含すること、および、本願発明の思想を実施する実施例にて開示された実施形態とは異なる実施形態も、特許請求の範囲に包含されることは明らかである。
【符号の説明】
【００５７】
１        発電プラント
１０      ガスタービンエンジン
１１      圧縮器
１２      燃焼器
１３      膨張タービン
１４      可変入口案内翼
１５      排熱回収ボイラ
１６      吸気
１７      排ガス
１８      燃料制御弁
２０      ガスタービン発電機
３０      蒸気タービン
３１      蒸発器／過熱器
３２      蒸気制御弁
３３      復水器
３４      給水ポンプ
４０      蒸気タービン発電機
５０      河川
６０      制御システム
１００    発電プラントコントローラ
１０１    予想モジュール
２００    電気目標設定値
２１０    発電プラント制御信号、制御出力
２１１    発電プラント測定およびフィードバック信号
２１２    発電プラントの入力
２１３    発電プラントモデルから出力されるパラメータ値
２１４    補正係数
２１８    最適解
２２０    最適化された動作設定
２２５    通信ポート
２３０    通信路
２４０    最適化モジュールからクラウドデータベースへの情報
２５０    クラウドデータベースから最適化モジュールへの情報
３００    クラウドデータベース
３０２    オフラインライフタイム解析
４００    最適化モジュール
５００    オンライン最適化モジュール
５０１    発電プラントモデル
５０２    較正モジュール
５０３    ライフタイムモデル
５０４    信頼性モデル
５０５    ビジネスモデル
５０６    オンライン最適化部
５５０    オフライン最適化モジュール
５５６    予測モジュール
１０００  送電コントローラ
ｍＦ       燃料質量流量
ｐａ       周囲圧力
ｐｃ       圧縮器より下流の圧力
ＰＧＴ      ガスタービン電気出力
ＰＳＴ      ガスタービン電気出力
Ｔａ       周囲温度
ＴＡＴ    膨張タービンより下流の周囲温度
ＶＩＧＶ  可変入口案内翼の位置
【図１】
2017041253.tif 000003
【図２】
2017041253.tif 000004
【外国語明細書】
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