(57)【要約】      （修正有）【課題】タービンは運転時、装荷速度によっては大きな温度勾配が生じ、高い応力および不均一な熱膨張が生じ、タービン間隙が変化する可能性があるため、タービン間隙条件および構成要素の膨張を動的に監視および予測し、タービンを最も効率的な範囲で運転する必要がある。【解決手段】タービンの間隙を制御するための方法は、少なくとも１つの運転パラメータを入力として少なくとも１つのニューラルネットワークモデルに適用する段階７０４と、ニューラルネットワークモデルを介して少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化する段階７０６と、１つ又はそれ以上のタービン構成要素のモデル化熱膨張に少なくとも部分的に基づき制御動作を行う段階７０８とを含むことができる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タービン（５００）の間隙を制御するための方法であって、前記方法が、
少なくとも１つの運転パラメータを入力として少なくとも１つのニューラルネットワークモデル（６００）に適用する段階（７０４）と、
前記少なくとも１つのニューラルネットワークモデル（６００）を介して少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化する段階（７０６）と、
前記少なくとも１つのタービン構成要素のモデル化熱膨張に少なくとも部分的に基づいて制御動作を実施する段階（７０８）と、
を含む方法。
【請求項２】
前記タービン（５００）に関連する外側シェル温度を決定する段階（７０２）と、
前記タービン（５００）に関連するロータ温度を決定する段階（７０２）と、
を更に含み、
前記少なくとも１つの運転パラメータが、前記外側シェル温度及び前記ロータ温度を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記外側シェル温度を決定する段階（７０２）が、前記外側シェル温度を測定する段階を含む、
請求項２又は３に記載の方法。
【請求項４】
前記ロータ温度を決定する段階（７０２）が、前記ロータ温度をモデル化する段階を含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ロータ温度をモデル化する段階が、
前記タービンの少なくとも１つの点から蒸気温度を得る段階（８０４）と、
前記蒸気温度をロータ熱モデルに適用する段階（８０８）と、
前記ロータ熱モデルを介してロータ温度パラメータをモデル化する段階（８１４）と、
を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのニューラルネットワークモデル（６００）を介して前記少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化する段階（７０６）が、
前記タービンに関連するシェルの熱膨張をモデル化する段階（８２０）と、
前記タービンに関連するロータの熱膨張をモデル化する段階（８２２）と、
を含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記モデル化ロータ熱膨張と前記モデル化シェル熱膨張との間の差違に少なくとも部分的に基づいた膨張差を決定する段階（８２４）を更に含む、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つのタービン構成要素のモデル化熱膨張をフィードバック入力（６１０）として前記少なくとも１つのニューラルネットワークモデル（６００）に適用する段階を更に含む、
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記制御動作を実施する段階（７０８）が、前記タービン（５００）の運転を停止する段階、前記タービン（５００）の運転を調整する段階、警報をトリガする段階、通知メッセージを送信する段階、又は前記タービン（５００）の間隙を変化させる段階のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記制御動作を実施する段階（７０８）が、前記タービン（６００）がその一部である発電プラント（１２）を制御するための予測モデル制御に前記少なくとも１つのタービン構成要素のモデル化熱膨張を入力として適用する段階を含む、
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、タービン制御システムに関し、更に詳細には、タービン構成要素のニューラルネットワークモデリングを可能にする方法及びシステムに関する。
（関連出願の相互参照）
本出願は、２００５年９月６日に出願された米国特許出願番号１１／２２０，１０１号の一部継続であり、これは引用により全体が本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
産業用及び発電用タービンは、その運転を監視し制御する制御システムを有する。これらの制御システムは、タービンの一部又は全ての運転状況を規定することができる制御アルゴリズムを含む。
【０００３】
現在の制御アルゴリズムは、安全運転を可能にする限界を超えることなく装荷設定点の変化時に可能な限り迅速に適用できるように、タービン、発電機、及び種々の他の構成要素を装荷（又は装荷解除）しようと試みる。しかしながら、このような従来のシステム及び方法では、装荷速度は通常、寿命消費並びにタービンの回転部品と非回転部品との間の間隙のような他の運転制約を調節するために、蒸気タービンのロータに許容される最高応力のような構造的制約によって制限される。種々のタービンの装荷速度が極めて大きい場合、タービンに大きな温度勾配が生じ、高い応力及び不均一な熱膨張が生じる可能性があり、これによって静止部品と回転部品との間が接触するか摩擦が生じる可能性がある。一方、装荷速度が小さければ、安全運転は促進されるが燃料コストが増大し、設備利用率は低下する。プラント内の状態を正確に予測することはできないので、典型的な制御方法では過度に遅い標準プロファイルを用いて安全運転を促進させる。例えば、始動の初期に測定した金属温度に応じて、電流制御装置はこの始動を高温、常温、又は低温に分類することができる。これらの始動状態の各々では、同じカテゴリ内のどのような始動に対しても安全運転を促進させるのに十分である遅い装荷速度を用いる。その結果、このような制御方法では準最適の性能となり、運転コストが高くなる可能性がある。
【０００４】
例えば、高出力ガスタービンのようなタービンの効率の１つの要因は、タービンのブレード先端とケーシングとの間のタービン間隙である。タービン間隙が最小レベルに維持される場合には、ブレード先端とケーシングとの間に最小量の空気／排気ガスが漏出することになるので、タービンはより効率的に運転されることになる。従って、タービンに入る空気及びガスのより大きな割合を用いてタービンブレードを駆動し、仕事を生成することになる。
【０００５】
タービンロータ組立体及びタービンケーシングの熱的及び機械的成長特性が異なることに起因して、タービンが初期始動からベース負荷安定状態までのような運転の様々な段階の間を移行するときにタービン間隙が有意に変化する可能性がある。間隙制御システムをタービンに実装して、タービン運転中のタービン間隙条件に対処することができる。しかしながら、タービン間隙条件及び構成要素の膨張を動的に監視及び予測し、タービンを最も効率的な範囲で運転させることが可能な制御システムを提供することが有利とすることができる。
【０００６】
従って、タービンの間隙を予測するためのニューラルネットワークに基づくモデルを提供するシステム及び方法、並びに過渡運転中の間隙を調節する制御システムを実装することに対する要求がある。更に、タービン構成要素のニューラルネットワークモデリングのためのシステム及び方法に対する必要性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第６，７７５，５９７号公報
【特許文献２】米国特許第６，７４５，１０９号公報
【特許文献３】米国特許第６，８５３，９４５号公報
【特許文献４】米国特許第６，８６８，３６３号公報
【特許文献５】米国特許第６，７８６，６３５号公報
【特許文献６】米国特許第５，８５７，３２１号公報
【特許文献７】米国特許第５，８３２，４２１号公報
【特許文献８】米国特許出願公開第２００７／００５５３９２号公報
【特許文献９】米国特許出願公開第２００６／０２８２１７７号公報
【特許文献１０】米国特許出願公開第２００５／００１５４２１号公報
【発明の概要】
【０００８】
本発明の例示的な１つの実施形態によれば、タービンの間隙を制御するための方法が提供される。本方法は、少なくとも１つの運転パラメータを入力として少なくとも１つのニューラルネットワークモデルに適用する段階と、ニューラルネットワークモデルを介して少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化する段階と、１つ又はそれ以上のタービン構成要素のモデル化熱膨張に少なくとも部分的に基づいて制御動作を実行する段階とを含むことができる
本発明の別の例示的な実施形態によれば、タービンを制御するためのシステムが提供される。本システムは、コントローラを含むことができる。コントローラは、少なくとも１つの運転パラメータを決定し、１つ又はそれ以上の運転パラメータを入力としてニューラルネットワークモデルに適用し、ニューラルネットワークモデルを介して少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化して、１つ又はそれ以上のタービン構成要素のモデル化熱膨張に少なくとも部分的に基づいて制御動作を行うように動作することができる。
【０００９】
本発明の更に別の例示的な実施形態によれば、タービン間隙をモデル化する方法が提供される。本方法は、第１及び第２の運転パラメータを感知する要素と、第１の感知運転パラメータに少なくとも部分的に基づき少なくとも１つのシェル温度パラメータをモデル化する要素と、第２の感知運転パラメータに少なくとも部分的に基づき少なくとも１つのロータ温度パラメータをモデル化する要素とを含むことができる。本方法は更に、１つ又はそれ以上のシェル温度パラメータを１つ又は複数の入力としてシェル膨張ニューラルネットワークモデルに適用することによりシェル熱膨張を求める要素と、１つ又はそれ以上のロータ温度パラメータを１つ又は複数の入力としてロータ膨張ニューラルネットワークモデルに適用することによりロータ熱膨張を求める要素と、ロータ熱膨張とシェル熱膨張との間の差違に少なくとも部分的に基づいて膨張差を求める要素とを含むことができる。
【００１０】
本発明の実施形態のこれら及び他の特徴は、複数の図面及び添付の請求項と共に以下の詳細な説明を検討すれば明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】複合サイクル発電プラントの制御のための従来技術の例示的なシステムの概略図。
【図２】本発明の１つの実施形態による発電プラントコントローラの動作の概略図。
【図３】本発明の１つの実施形態による複合サイクル発電プラントのモデルに基づきシステム制御を改善する例示的なプロセスを示すフローチャート。
【図４】本発明の実施形態によるコントローラの例示的な概略図。
【図５】本発明の実施形態によるタービンの例示的な概略図。
【図６】本発明の実施形態により実行されるニューラルネットワークモデルの例示的な図。
【図７】本発明の実施形態による構成要素のニューラルネットワークモデルをタービン制御システムに組み入れる例示的なプロセスを示すフローチャート。
【図８】本発明の実施形態によるタービンの軸方向間隙を予測するための構成要素のニューラルネットワークモデルの例示的な構成を示す機能ブロック図。
【図９】本発明の実施形態による蒸気タービン用途の構成要素のニューラルネットワークモデルを実行するための例示的なプロセスを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施形態は、モデル予測制御システム及び方法、並びにこれらの制御システム及び方法により実施されるニューラルネットワークモデルを含むことができる。このようなシステム及び方法の実施形態は、発電プラント制御システムにおける種々のシステム、サブシステム及び構成要素を装荷及び装荷解除するのに用いられる準最適入力プロファイルのリアルタイム計算及び実施を改善し、制御システムにおける適切なモデル、最適化、目的関数、制約事項及び／又はパラメータを強化し、制御システムが現在の発電プラント条件を前提としてできる限り多くの性能及び／又は作動性を取り戻すための改善行動を迅速にとることができるようにする。
【００１３】
本発明の例示的な実施形態では、限定ではないが、発電プラント自体、ガス経路及びガス経路の動特性；アクチュエータ、エフェクタ、又はあらゆるタービン又は発電機の挙動を修正又は変更する他の制御装置；センサ、モニタ、又は感知システム；燃料又は蒸気計量システム；燃料供給システム；潤滑システム；及び／又は油圧システムを含む、あらゆる物理的システム、制御システム又は発電プラントの特性或いはあらゆる発電プラントサブシステムをモデル化することができる。これらの構成要素及び／又はシステムのモデルは、物理ベースモデル（その線形近似を含む）とすることができる。付加的に又は代替として、モデルはまた、線形及び／又は非線形システム識別、ニューラルネットワーク、及び／又はこれら全ての組み合わせに基づくことができる。
【００１４】
本発明の別の例示的な実施形態では、タービンの間隙を制御するための方法及びシステムを提供することができる。本方法は、限定ではないが、少なくとも１つの運転パラメータを少なくとも１つのニューラルネットワークに入力として適用する段階を含むことができる。本方法は更に、１つ又は複数のニューラルネットワークモデルを介して少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化する段階を含むことができる。加えて、本方法は、モデル化された熱膨張に少なくとも部分的に基づいた制御動作を実施する段階を含むことができる。同様の例示的な実施形態では、タービンを制御するためのシステムを提供することができる。本システムは、少なくとも１つの運転パラメータを決定し、その１つ又は複数の運転パラメータを１つ又は複数の入力として少なくとも１つのニューラルネットワークモデルに適用するように作動可能とすることができる。本システムは更に、１つ又は複数のニューラルネットワークモデルを介して少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化し、モデル化熱膨張に少なくとも部分的に基づいた制御動作を生じるように作動可能とすることができる。
【００１５】
本発明の実施形態は、限定ではないが、発電プラント制御システムにおける種々のシステム、サブシステム、及び構成要素を装荷及び装荷解除するのに用いられる入力プロファイルのリアルタイム又は準リアルタイムの計算及び実施を改善することを含む、特定の技術的作用を実現し又は促進することができる。これらの改善入力プロファイルは、制御システムが、現在の発電プラント条件を前提として与えられる性能及び／又は作動性を取り戻すための改善行動をとることができる技術的作用をもたらすことができる。加えて、本発明の別の実施形態では、少なくとも１つのニューラルネットワークモデルを介して、少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張を求める技術的作用、例えば、構成要素の回転を求める技術的作用を実現又は促進することができる。このモデル化熱膨張は、発電プラント又はその構成要素の運転に対して制御を行い又は影響を及ぼすことができる制御動作をモデル化熱膨張に少なくとも部分的に基づいて生じさせる作用をもたらすことができる。例えば、回転する構成要素又は回転する構成要素に関連する構成要素のモデル化熱膨張を利用して、軸方向間隙のような予測又はモデル化された構成要素の間隙に応じてタービン運転を制御又は行うことができる。
【００１６】
発電プラントは、種々の方法で駆動される発電機により電気が生成される機械的構造及び設備であり、最も一般的には蒸気タービンである。通常蒸気タービンでは、熱を用いて水を蒸気に変え、これがタービンのブレードを通過して回転運動を生じさせる。その結果、タービンがシャフトを駆動して発電機を回転させる。熱源に関係なく電力発生の原理は同じである。種々の他の例では、石炭、石油、天然ガス、バイオマス、原子力のような他の供給源を蒸気タービンに用いることができる。また、水力発電所のような他の何らかの既知の電気供給源もタービンを用いており、この場合、タービンブレードは、水の運動エネルギーによって回転する。他の典型的な例では、ガスタービンが使用され、このガスタービンは、天然ガス又は石油の燃焼により生成される高温ガスを直接タービンに通過させることにより運転される。ディーゼル発電機のような内燃エンジンは、緊急時及び貯蔵用に用いられる可搬性の即時的な他の電気供給源である。他の例では、発電ユニットは、例えば石炭又は天然ガスなど２種類以上の燃料を用いることができ、これらのプラントは、二系統燃焼ユニットとして公知であり、順次的に又は同時に燃焼することができる。順次的プラントでは、１つの燃料を他の燃料の後に用い、同時プラントでは、２つの燃料を同時に用いることができる。発電プラントの他の何らかの非限定的な例には、化石発電プラント、複合サイクル発電プラント、原子力発電プラント、又は同様のものが含まれる。
【００１７】
次に、図１〜図９に示される実施形態を参照する。
（発電プラントのモデル予測制御）
図１は、例示的な複合サイクル発電プラント１２を制御するための例示的なシステム１０の概略図である。図示の複合サイクル発電プラント１２は、熱回収蒸気発生器１４、ガスタービン１６、及び蒸気タービン１８を含むことができる。蒸気タービン１８は通常、その各々に優勢な異なる圧力条件に応じて３つのセクションを有する。この実施形態では、高圧セクション２２、中圧セクション２４、及び低圧セクション２６が存在する。加えて、発電プラント１２は通常、発電機２８、変圧器３２、及び凝縮器３４を含む。複合サイクル電気発電プラント１２を運転する間、ガスタービン１８からの高温排気ガスは通常、ボイラ又は蒸気発生器に供給されて、蒸気を生成するための熱を提供することができ、この蒸気が、３つの異なるセクション、すなわち高圧セクション２２、中圧セクション２４及び低圧セクション２６を通って蒸気タービン１８を駆動する。タービン１６、２２、２４及び２６は、１つ又はそれ以上の発電機２８を駆動し、変圧器３２と共に利用可能な電気を生成することができる。ガスタービン１６は、熱回収蒸気発生器１４と関連付けられ、蒸気タービン１８の凝縮器３４から凝縮された蒸気を受け取る。このようにして生成された電気は、電気事業系統により種々の産業、商業及び住宅用の顧客に供給することができる。
【００１８】
他の複合サイクルプラントでは、付加的又は補助的な燃焼機構を介して蒸気発生器に更なる熱を供給することができる。何れの場合においても、このような典型的な複合サイクルプラント１２は、本質的に比較的複雑であり、種々のタービン、発電機及び燃焼器ユニット、並びにこれらに通常関連する他の補助機器の運転を調整、調節及び監視するために、圧力トランスデューサ、近接センサ及びアクチュエータ機構のような比較的多数のセンサが設けられる。複合サイクル発電プラントの更に別の例では、ガス及び蒸気タービン、蒸気発生源、並びに廃熱回収装置の構成を用いることができる。
【００１９】
図１を参照すると、制御システム１０はまた、熱回収蒸気発生器１４、ガスタービン１６、蒸気タービン１８の３つのセクションである高圧セクション２２、中圧セクション２４、及び低圧セクション２６、発電機２８、変圧器３２、並びに凝縮器３４といった、発電プラント１２のシステム、サブシステム、及び構成要素の一部又は全ての動作を制御及び協働させ、これによって複合サイクル発電プラント１２の全体的な機能を協働するコントローラ３６を含むことができる。図１では、コントローラ３６は、概念的に明確にするために、発電プラント１２の全てのシステム、構成要素及びサブ構成要素の外部に物理的に位置付けられている。別の例示的な実施形態では、コントローラ３６は、発電プラント１２の内部に収容することもでき、発電プラント１２の一部として統合してもよい。構造的には、コントローラ３６は、通信ネットワークにおいて全ての発電プラントシステム、サブシステム及び構成要素と通信するように構成されたマイクロコントローラ又は半導体スイッチを含むことができる。
【００２０】
コントローラ３６と熱回収蒸気発生器１４との間の通信は、通信回線４２を用いて行うことができる。このような通信は通常、コントローラ３６に伝達される感知信号及びコントローラ３６から生成されたコマンド信号の両方を含む。同様に、コントローラ３６とガスタービン１６との間の通信は、通信回線４４を用いて行うことができ、コントローラ３６と蒸気タービン１８の高圧セクション２２との間の通信は、通信回線４６を用いて行うことができ、コントローラ３６と蒸気タービン１８の中圧セクション２４との間の通信は通信回線４８を用いて行うことができ、コントローラ３６と蒸気タービン１８の低圧セクション２６との間の通信は通信回線５２を用いて行うことができる。同様に、コントローラ３６と凝縮器３４との間の通信は、通信回線５４を用いて行うことができ、コントローラ３６と発電機２８との間の通信は、通信回線５６を用いて行うことができ、コントローラ３６と変圧器３２との間の通信は、通信回線５８を用いて行うことができる。
【００２１】
運転時には、コントローラ３６は、発電プラント制御システム１０の運転パラメータを監視し制御する。１つの例示的な実施形態では、コントローラ３６は、発電プラント制御システム１０に配置された熱回収蒸気発生器１４、ガスタービン１６、蒸気タービン１８の３つのセクションである高圧セクション２２、中圧セクション２４、及び低圧セクション２６、発電機２８、変圧器３２、並びに凝縮器３４といった、発電プラント１２の種々のシステム、サブシステム及び構成要素からの感知信号に少なくとも部分的に基づいて発電プラント制御システム１０の種々の運転パラメータを決定し解釈する。コントローラ３６による決定及び解釈は、予め設定された基準に従って行うことができる。例えば、ある場合には、予め設定された基準は、熱回収蒸気発生器１４のような発電プラント構成要素の温度と予め設定された参照温度値とのバイナリ比較を含むことができる。別の例では、予め設定された基準は、同じ熱回収蒸気発生器１４の温度と予め設定された最大温度値との比較を含むことができる。更に別の例では、予め設定された基準は、熱回収蒸気発生器１４の温度と予め設定された最小温度値との比較を含むことができる。
【００２２】
上記で説明されたような発電プラント１２の種々の感知点で感知され求められたあらゆる数の運転パラメータに応じて、コントローラ３６は、熱回収蒸気発生器１４、ガスタービン１６、蒸気タービン１８の３つのセクションである高圧セクション２２、中圧セクション２４及び低圧セクション２６、発電機２８、変圧器３２、並びに凝縮器３４といった、発電プラント１２の種々のサブシステム及び構成要素の入力装荷及び装荷解除プロファイルを監視及び制御して、発電プラント１２並びにそのサブシステム及び構成要素全ての適切な運転条件が、発電プラント１２及び発電プラント制御システム１０の典型的な運転サイクルの間に維持されるようにする。
【００２３】
比較の基準に関係なく、発電プラント１２のシステム、サブシステム又は構成要素の何れかの装荷又は装荷解除の速度が、安全に関する予め設定された基準範囲に含まれない場合には、コントローラ３６は、関連のサブシステム又は構成要素の装荷又は装荷解除状態が許容可能ではなく、更にサブシステム又は構成要素が付加的な補正制御動作を必要とすると判断することができる。この場合、コントローラ３６は、適切なコマンド信号を関連サブシステム又は構成要素に送り、関連サブシステム又は構成要素の装荷又は装荷解除のための入力プロファイルを調節することができる。従って、関連サブシステム又は構成要素の結果として得られる装荷又は装荷解除速度は、安全且つ正確であるように補正することができる。別の例示的な実施形態では、コントローラ３６が、特定のサブシステム又は構成要素には更に補正制御動作を必要とすると感知した場合、コントローラ３６は、警報信号を警報システムに送ることができ、次いで、警報システムは、遠隔位置にあるプロセスオブザーバに対して適切な行動をとるように適切な警報を生成することができる。
【００２４】
１つの実施形態は、発電プラント１２並びに関連システム、サブシステム及び構成要素におけるリアルタイムでの最適な装荷又は装荷解除プロファイル入力に適応する体系的手法に関する。これは、１つには、モデル予測制御システムのモデルの状態及びパラメータをセンサ測定値に少なくとも部分的に基づいて更新することによって達成することができる。典型的なモデル予測制御システムにおける状態更新は、燃料流量の増大に起因する蒸気温度上昇のような、プラント運転の変化を考慮することができる。典型的なモデル予測制御システムにおけるパラメータ更新では、タービン又は発電機、或いはタービン又は発電機の構成要素の何れかに対する構成要素間のばらつき、劣化、機械的、電気的もしくは化学的欠陥、故障、又は損傷、並びに制御システム及び／又はその構成要素に対する機械的、電気的もしくは化学的欠陥、故障又は損傷を考慮することができる。
【００２５】
図２は、本発明の１つの例示的な実施形態による、図１の複合サイクル発電プラント１２に対するシステム２０及びその関連コントローラの機能の例示的な概略図である。コントローラ６２は、種々のハードウェア構成要素及びモデル予測ソフトウェアアルゴリズムを備え、発電プラント１２のシステム、サブシステム及び構成要素を最適に装荷及び装荷解除可能にすることができる。コントローラ６２の機能は、単一の機能ブロック内の一連のブロック６６、６８、７２、７４で表わされ、機能ブロック６４は、複合サイクル発電プラント１２の種々のシステム、サブシステム及び構成要素に結合された複数のセンサの動作を示す。センサからの感知信号に少なくとも部分的に基づいて、機能ブロック６６に示すようにコントローラ６２が複合サイクル発電プラント１２の状態推定を行うことができる。
【００２６】
状態推定に少なくとも部分的に基づいて、複合サイクル発電プラント１２のシステムモデルは、機能ブロック６８に示すように、コントローラ６２により構築することができる。同時に、機能ブロック６８に示すようなシステムモデルを構築するため、機能ブロック７２に示すように複合サイクル発電プラント１２のシステム制約を考慮することができる。機能ブロック７４では、オンラインオプティマイザが、複合サイクル発電プラント１２の入力装荷及び装荷解除プロファイルのリアルタイムモデル予測最適化を行うことができる。モデル予測最適化アルゴリズムの詳細は、本明細書で更に説明される。最後に、機能ブロック７６では、複合サイクル発電プラント１２の制御サイクルは、コントローラ６２により指令される適切な制御動作で完了することができる。
【００２７】
本明細書に記載する対象は、上記で全体として具体的に述べた複合サイクル発電プラント１２に限定されない。他の実施形態では、あらゆる数の推定器及び／又はオプティマイザが、モデル予測制御で用いられる他のシステム、サブシステム及び構成要素の種々の目的関数、制約条件、及びモデルを決定することができる。図２のシステム２０の典型的な論理関数は、診断機能及びオペレータもしくは監視コントローラの両方から情報を受け取ることができる。次に、この情報を処理して、関連する目的関数、制約条件、及びモデルの適切な形態を決定することができる。論理機能は、本明細書では完全な発電プラント１２に関して記載されるが、以下で説明する関連のシステム、サブシステム及び構成要素の一部又は全てについての最適装荷及び装荷解除のリアルタイム制御及び管理に一般化することができる。
【００２８】
１つの例示的な実施形態では、コントローラ６２は、１つ又はそれ以上のアナログ入力ポートを通してアクセス可能なアナログデジタル変換器を含むことができる。別の実施形態では、コントローラ６２は、読み出しディスプレイ、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、及び従来のデータバスを含むことができる。１つの実施形態では、発電プラント１２のシステム、サブシステム及び構成要素上に設置されたセンサは通常、シリアル又はイーサネット（商標）通信プロトコルのような少なくとも１つの標準通信プロトコルを用いてコントローラ６２と通信する。
【００２９】
コントローラ６２は、幾つかの他の方法で具現化することができる。例示的な１つの実施形態では、コントローラ６２は、論理プロセッサ、閾値検出回路、及び警報システムを含むことができる。典型的には、論理プロセッサは、演算タスクを行う処理ユニットである。これは、ソフトウェアアプリケーションプログラム又はオペレーティングシステムリソースを含むソフトウェア構成体とすることができる。他の例では、論理プロセッサはまた、１つ又はそれ以上の物理プロセッサが２つ以上の単一の実行スレッドに対する処理タスクをスケジューリングし、これによって２つ以上の物理的な処理ユニットをシミュレートすることによってシミュレートすることができる。コントローラ６２は、熱回収蒸気発生器１４、ガスタービン１６、蒸気タービン１８の３つのセクションである高圧セクション２２、中圧セクション２４及び低圧セクション２６、発電機２８、変圧器３２、並びに凝縮器３４といった発電プラント１２のシステム、サブシステム及び構成要素の温度、圧力、応力レベル、疲労レベルのような様々な運転パラメータを推定する際の閾値検出回路を支援する。
【００３０】
例示的な１つの実施形態では、発電プラント１２全体の運転に関して、蒸気タービンのバルブの動作に関する運転パラメータ、又は熱回収蒸気発生器の水供給バルブ動作に関する運転パラメータ、或いは典型的なロータ応力は、コントローラ６２により追跡することができる。別の実施形態では、ガスタービン１６に関して、燃料流量、蒸気タービン１８の入口ガイドベーン動作に関する運転パラメータを追跡することができる。更に、ガスタービン１６の装荷及び装荷解除に対する入力プロファイルは、高度な温度勾配が組み込まれないように調整することができる。コントローラ６２は、ガスタービン１６、蒸気タービン１８、及び他のこのような構成要素からあらゆる数の感知信号を連続的に追跡することができ、構成要素及び全体としての発電プラント１２のこれらの運転パラメータが安全且つ最適制御の限界内にあるように作動することができる。
【００３１】
モデル予測制御を用いることに関する１つの態様は、数秒から数時間の範囲の時間間隔にわたる性能のモデル予測を用いて、現在のシステムの始動状態から開始して、条件付き最適化により何らかの初期装荷から何らかの最終装荷までの入力装荷プロファイルを最適化することである。一般に、モデル予測制御は、少なくとも１つの性能基準を最大にしながら、物理的、運転上、安全上、及び／又は環境上の制約を明確に扱う制御プロセスに用いられる制御パラダイムである。
【００３２】
制御システム２０のモデルは、モデルの状態、変数、品質パラメータ、制約条件、制限事項又は他のあらゆる適合可能パラメータを修正して、モデルの性能及び制限が、パラメータ変化後の物理的タービン又は発電機のものに一致又は近似するようにする、あらゆる適切な方法を用いて構築することができる。あらゆる検出された変化に関する情報を更新モデルと共に用いると、モデル予測制御システム２０は、発電プラント１２及びそのシステム、サブシステム並びに構成要素の現在及び未来の条件を評価し、モデルが更新されてない場合及びこのような情報が制御システムに渡されていない場合に実施可能であるものよりも更に最適化された制御動作を実施することができる。このようなシステム及び方法の１つの態様は、これらをリアルタイムで更新することができるので、制御システムに既にプログラムされた準最適の標準装荷プロファイルの単なる有限のセットではなく、構成要素の初期状態のあらゆる範囲に対して最適な装荷計算を可能にすることができることである。例示的な状況において、始動中の予測区間は通常、約５分から約２時間の範囲とすることができる。
【００３３】
図１の複合サイクル発電プラント１２の性能及び／又は作動性を制御する段階は、複数の変数を分析し、所望の結果をもたらすのに必要とされる適切な制御値を求める段階を含むことができる。これらの複数の変数は、非線形的に互いに影響を及ぼす可能性があり、従って、これに応じて操作する必要がある。特定のシステム内で複数の変数が互いに及ぼす種々の動作を表すモデルを生成することは、最新の発電システムのように精度及び応答速度が重要である場合には困難である可能性がある。起こり得るあらゆる事柄がこのようなモデルでカバーされる訳ではない可能性が高いので、このようなモデルは、タービン又は発電機センサデータに基づいて予測又は補正するように再構成、適合、及び学習を行うことが望ましい。例示的な１つの実施形態では、状態推定器がこのような通常の又は準最適の装荷及び装荷解除条件に対する適合性を実行し、蒸気温度、圧力、金属温度、又は同様のもののモデルのような種々のモデルの現在の状態を計算することができる。別の実施形態では、診断アルゴリズム又はシステムが適合性を実行し、発電プラント１２のセンサ、アクチュエータ又は他のあらゆる構成要素の欠陥又は機能不良を検出することができる。別の実施形態では、準最適な装荷及び装荷解除条件に対するこのような適合性は、センサベースの診断を用いて行うこともでき、この診断は、異なるモデルから選択して、モデル入力、出力、又は内部パラメータを修正することができ、或いは制御における最適化、目的関数、制約条件、及び／又はパラメータを修正することができる。次に、修正モデル、最適化、目的関数、制約条件及び／又はパラメータが与えられると、計算処理的に効率的なオプティマイザを用いて、性能及び／又は作動性の改善が得られるようにすることができる。
【００３４】
運転条件及び運転中に生じるパワーレベルの範囲が大きいことに起因して、発電プラント１２の種々のサブシステム及び構成要素には強い非線形性が存在する可能性がある。また、発電プラント１２の運転は通常、種々の機械的、空力的、熱的及び流量の限界により制限される可能性がある。１つの実施形態では、モデル予測制御は、非線形性、並びに多変数の入力及び出力制約の両方を全て単一の制御定式化で特に扱うことができるので、このような環境に用いるのに理想的とすることができる。モデル予測制御は通常、プロセス／システム／構成要素のモデルを用いて、システムに対する入力及び直近のプロセス測定値に基づき特定の時点までの出力を予測するフィードバック制御である。
【００３５】
モデル予測制御のモデルは、過渡的及び定常状態の両方の性能を再現するように設計される。これらのモデルは、非線形の形式で用いることもでき、又は異なる運転条件に対して線形化又はパラメータ化することもできる。典型的なモデル予測制御技術は、モデルが直接測定されないパラメータ又は物理的測定値にアクセスすることを利用する。これらの制御は、制御ループの相互作用に対処する多入力多出力（ＭＩＭＯ）とすることもでき、モデルベース又は物理ベースとすることもでき、各制限に対するコントローラモード又はループの設計を排除するために、制御定式化及び最適化の一体部分として構築された制限又は制約条件を有することもできる。本発明の１つの実施形態は、選択した最適化目標の一部として用いることができる目的関数のセット及び制約のセットに少なくとも部分的に基づいたコントローラ６２の動作を計算する段階を含む。典型的な目的関数は、始動時間の最小化、燃料コストの最小化、エミッションの最小化、プラント作動性の最大化、及び同様のものなどの種々の性能基準を含むことができる。考慮される典型的な制約は、複合サイクル発電プラント１２の軸受における推進力、アクチュエータ飽和、種々の回転部品間の半径方向間隙、種々の隣接する部品間の膨張差、蒸気品質の維持、ボイラの水レベルの維持、及び異なる部位又は構成要素での蒸気及び金属の温度及び蒸気圧といった、発電プラント１２の異なるシステム、サブシステム及び構成要素で生じる機械的制約、熱的応力、及び他の応力を含むことができる。
【００３６】
より小さな準最適運転条件を検出し、制御決定を強化するために、制御システム２０は、制御している発電プラント１２及びそのサブシステム並びに構成要素に関してできるだけ多くの入力情報を有することが好ましい。システムに関するこの入力情報を得る１つの方法は、動的モデルを用いることであり、この動的モデルは、現在の周囲条件及びアクチュエータ指令、システムのパラメータ間の関係、測定パラメータと非測定パラメータとの間の関係、並びに発電プラント１２の始動状況全体を示すパラメータが与えられたときに発電プラント１２の様々な運転パラメータがどのように応答するかに関する情報を提供することができる。モデルが動的である場合、この情報の一部又は全ては、定常状態及び過渡状態ベースの両方で見ることができる。また、このモデルを用いて、過去の測定値又は現在の性能のプロファイルを分析することもでき、或いは、発電プラント１２が特定の時間区間にわたってどのような挙動を示すかを予測することもできる。
【００３７】
例示的な１つの実施形態では、モデルは、物理ベース、及び／又はシステム識別ベースとすることができる。別の実施形態では、モデルは、例えば、付加的な燃焼ユニットを備えるか備えない場合がある熱回収蒸気発生器１４、ガスタービン１６、蒸気タービン１８の高圧セクション２２、蒸気タービン１８の中圧セクション２４、蒸気タービン１８の低圧セクション２６、発電機２８、変圧器３２、凝縮器３４、及び同様のものを含む発電プラント１２の主要構成要素の各々をシステムレベルで表すことができる。更に別の実施形態では、公称タービン又は発電機もしくはサブシステムの定常状態及び過渡的性能は、モデル予測制御及びその推定器（図示せず）又はオプティマイザの内部で再現して用いることができる。他の実施形態では、単一又は多重モデルの最適診断システムにおいて欠陥、故障、又は準最適運転特性を有するモデルを用いることができる。
【００３８】
発電プラント１２の各構成要素が異なっており、異なるレベルの最適又は準最適条件で運転することができるときには、モデルは、このような変化を追跡しこれに追従するよう自己適合できる必要がある。モデルは、好ましくは、特定の構成要素が所定の時間、特に始動時にどのように稼働しているかに関する現在の情報を明らかにする必要がある。これにより、発電プラント１２の挙動をより正確に予測することができ、発電プラント１２のより小さな準最適性をも検出できるようになる。発電プラント１２の種々のパラメータ及び状態は、発電プラント１２のモデルを現在の状況に一致させるように修正することができる２つの領域のモデルである。パラメータ推定器は、コントローラ６２と共に用いてタービン又は発電機のパラメータを決定することができ、状態推定器を用いて状態を決定することができる。
【００３９】
別の実施形態では、状態推定器を更に用いて、ガスタービン１６のモデル又は他のあらゆるシステム又はサブシステムもしくは構成要素或いは発電プラント１２全体を追跡するのを助けることができる。また、状態情報を用いて、各時間間隔でモデル予測コントローラ６２を初期化することもできる。モデル予測コントローラ６２は、初期化されて正しく機能するように、タービン又は発電機の現在の状態の推定を用いることができるので、状態推定器の１つの目的は、モデル動特性が与えられたときに実際のシステムと比較してより小さな誤差でモデルの状態を推定することである。発電プラント１２の動特性及び種々のセンサからの雑音に関する情報を含むことができる状態推定器を用いることにより、実際の位置に対する比較的正確な値を求めることができる。この同じ種類の結果は、定常状態及び過渡状態でのタービン又は発電機運転の両方の間に、リアルタイムでガスタービン１６又は他のあらゆるシステム又はサブシステムもしくは構成要素或いは発電プラント１２全体に適用することができる。
【００４０】
最適化問題の必要性に応じてオプティマイザを導入する様々な方法が存在する。例示的な１つの実施形態では、アクティブセット法を用いて２次計画定式化を解くことができる。この方法は通常、制約の数が少なく比較的問題が小さいため極めて効率的である。別の例示的な実施形態では、逐次２次計画（ＳＱＰ）法を用いることができ、この場合、関連システムを予想区間内で周期的に線形化し、最適化の各段階において一定であるが必ずしも等しい必要はない実現要素に関する問題の変形形態を生成することができる。次に、結果として得られる問題の解を用いて同じ予測区間内で再線形化することができ、プロセスは、収束して満足解が現れるまで繰り返される。
【００４１】
別の実施形態では、モデル予測制御デザインに生じる制約２次計画問題を解くため、内点（ＩＰ）法を用いることができる。典型的には、内点定式化は、多数の（不等式）制約が存在する場合に比較的高速で実施される。このような１つの実施形態では、反復プロセスのあらゆる所与の段階で、内点アルゴリズムにより適度に短い時間内で実行解を得ることができ、システムにリアルタイム応答及び制御の利点をもたらす。別の例では、何らかの理由でアルゴリズムが完了できない場合に、最適ではないが制約を満たすことができる制御動作を生じることになる。このような実施形態では、問題のあらゆる事例に対して所与の精度範囲内で解を得るのに通常用いられる反復数について理論的限界がある。これらの限界は通常、対応するアルゴリズムに多項式の複雑性を関連付け、すなわち、２次計画問題を解くための計算量は、この問題の大きさの多項式以上の速さで増大することはない。加えて、これらの理論的限界は、状況因子の数に応じた解区間内に良好に含めることができる。これらの因子には通常、最適化問題の性質、システム動特性、モデルの帯域幅、選択した特定のアルゴリズム、問題に関連する制約、及び同様のものを含むことができる。典型的には、効率的な問題定式化は、解をリアルタイムで用いるのに好適にし、モデル予測アルゴリズムの基本的な有用性は、リアルタイムで用いるのに容易で且つ妥当であることに起因することができる。
【００４２】
運転時には、全ての異なる代替のモデル予測制御定式化において、問題の等式制約は、最適化問題を解く間に明示的に用いられるか、変数を消去するのに用いられ、結果として得られる２次計画定式化が最適性の有意に劣る変数を有するようになる。この変数消去の一部としての典型的なマトリクス及びベクトル変換により、元の問題のデータの構造が変わる可能性があり、実施可能な計算量の節約に影響を及ぼす。しかしながら、１つの定式化が別の定式化よりも好都合であることは、特定の問題、利用する２次計画アルゴリズム法、及び関連問題構造を活用する能力によって決まる。
【００４３】
内点法は、解が収束するまで連続的ステップをとることを含む反復プロセスである。各反復では、適切な検索方法を見出すために線形方程式を解く計算量を費やすことができる。内点アルゴリズムとして分類される種々のアルゴリズムが存在し、これらは、同様の又は同様に近い性能尺度を有することができる。特定のアルゴリズムを用いることは、必要とされる解のスケール、精度及び速度により決定されることが多い。
【００４４】
例示的な１つの実施形態では、状態変数、従って等式制約が消去されない場合には、典型的なモデル予測制御定式化に用いられる係数行列が疎であるとすることができる。この疎である特性を利用して、計算を大幅に短縮することができる。典型的には、リアルタイムでの最適装荷及び装荷解除のための入力プロファイルを決定するような発電プラント制御問題は、本質的に高度に構造化された最適化問題である。これらの最適化問題の構造は、主として問題データの疎構造にあり、これを用いて計算量を大幅に低減することができる。迅速に解を得るために展開することができる種々のレベルの疎構造が存在する。１つの実施形態では、最適化問題データが疎であることを網羅的に活用して最適な解の計算を促進し、必要なメモリを低減させる。
【００４５】
モデル予測制御最適化問題の目的関数は、制御システムの目的を定義する数学的方法とすることができる。目的関数は最適と定義されるものを決定する。幾つかの汎用の目的関数は、燃料消費を最小にすること、タービン又は発電機寿命を最大にすること、基準圧力に従うこと、予め設定された電力レベルを達成する時間を最小にすること、圧力比の基準に従うこと、汚染物質のエミッションを最小にすること、基準電力に従うこと、基準速度に従うこと、１つ又はそれ以上のアクチュエータ指令を最小又は最大にすること、あらゆる数の基準流れに従うこと、コストを最小にすること、又は同様のことである。種々の実施形態では、上述のように、モデル予測コントローラ６２の内部で用いられる最適化アルゴリズムは、制約されることもあり、制約されないこともある。
【００４６】
推定を用いるモデル予測制御では、構成要素間のばらつき、準最適装荷又は装荷解除、スケジュール近似、及び発電プラント構成要素の構成変化を考慮することにより、従来の制御に優る性能及び／又は作動性の利益を得ることができる。例えば、性能及び／又は作動性利益は、以下の：（１）非線形及びＭＩＭＯ（多数のアクチュエータの協働的動作をもたらし、プラント運転を改善する）であることから；（２）モデルベース（更新モデルパラメータになることにより必要なマージンが小さくなる）であることから；（３）予測性質（全ての制約を遵守しながら性能を改善するような形状にされた装荷経路をもたらす）から；及び（４）更新可能な制約（作動性を高める）から一部又は全てから得ることができる。
【００４７】
本明細書に記載する例示的な実施形態に従って運転される図１の典型的な複合サイクル発電プラント１２の制御システムは、ロータ応力及び間隙又は同様のもの等、関心のある変数を間接的に制御するのではなく直接制御することができる。これらは、付加的な複雑な論理を必要とすることなく制約を明示的に取り扱い、検出された問題のＭＩＭＯ性質に明示的に対応する。
【００４８】
モデル予測制御問題に用いられるアルゴリズムによっては、実現要素が固定された形式の制約付き２次計画問題の解は、モデル予測制御の１つの態様とすることができる。本明細書に記載する例示的な１つの実施形態では、制約付き２次計画問題を解き、自動リアルタイム又は近リアルタイム方式でコントローラ６２においてモデル予測制御を実施するために種々のソフトウェアツールを用いることができる。モデル予測制御を実行するために開発したソフトウェアツールの実施形態は、高速リアルタイム又は近リアルタイム実施に好適な効率的コードを生成する発電プラント用途に関連して、高度に構造化された問題データを利用することができる。
【００４９】
ソフトウェア実施の１つの実施形態は、上述の疎構造を活用することができる。問題に共通する疎構造は、問題の大きさ、同様な制約の数、及び予測区間にのみ依存するので確定可能とすることができる。しかしながら運転時には、疎構造は、特定の問題によって決まる可能性があり、全ての問題に対して初期化段階の間に自動的に決定することができる。精緻化するために、システムは、初期化の間に線形化し、高密度実行列を計算する。この段階では、典型的に用いられる係数行列の全ての成分の大きさが閾値（すなわち約１０〜１４）と比較してゼロであるか非ゼロであるかを判断する。次いで、このようにして見出された疎構造をモデル予測制御法全体に用いて、計算量を低減することができる。
【００５０】
図３は、本発明の例示的な１つの実施形態による複合サイクル発電プラントのモデルに少なくとも部分的に基づいた入力プロファイルを装荷及び装荷解除するためのシステム制御を改善する例示的なプロセスを示すフローチャートである。方法３０は、機能ブロック１０２に示すような一連の状態推定要素から開始される。機能ブロック１０６に示すように、蒸気及びガス温度、圧力及び流量、燃料及び空気流、金属温度、アクチュエータ位置のような種々の運転パラメータを測定することができる。ブロック１０６の次に１０８が続き、ここでは直接測定することが容易ではないパラメータの大きさを計算する。このようなパラメータの実施例には、蒸気タービンシェル及びロータの金属温度を含むことができる。ブロック１０８の次にブロック１１２が続き、ここではアルゴリズムは、現在のステップを１として次に進み、ガスタービン装荷の動特性及び蒸気タービン制約に対するその影響を表すモデルを構築し線形化する。ブロック１１４の次に１１６に続き、ここでは、実行列を収集して最適化問題を構築する。ブロック１１６の次に１１８に続き、ここでは、モデルは、更に最適化問題に統合され、システム状態を予測する。
【００５１】
ブロック１１８の次に判断ブロック１２２に続き、ここでアルゴリズムは、最適化問題の予め定義された予測区間に対応し且つ「Ｎ」として数えられるステップに達したかどうかを確認するよう内部チェックする。Ｎ番目のステップに達した場合には、「はい」分岐を辿ってブロック１２４に行き、そこで現在のステップを１だけ増分する。方法３０は、次の反復において、上述のブロック１１４で継続する。
【００５２】
ブロック１２２を参照すると、内部チェックによって「Ｎ」番目ステップにまだ達していないことが確認された場合、「いいえ」分岐を辿ってブロック１０４に行き、そこでオンライン最適化関数を実行する。ブロック１０４では、種々のオンライン最適化関数を実行することができる。ブロック１２８では、収集した実行列で２次計画問題を構築することができる。ブロック１２８の次に１３２が続き、ここでは、オンラインオプティマイザが最適化問題を解決することができる。ブロック１３２の次にブロック１３４が続き、ここでは、最良の現在制御動作を実施することができる。ブロック１３４の次にブロック１３６が続き、ここでは、最適化問題を準備し、次の測定値のセットを受け取ることができる。ブロック１３６に続いて、方法３０は、次の反復において上述のブロック１０６から継続する。
【００５３】
一般に図３を参照すると、制御シーケンスの一部又は全ては、典型的には多数の状況に従う機能要素の汎用セットを表す。しかしながら、ある特定の例において、制御シーケンスの適切なセットは、一般に、図３の例示的な実施形態に示すような発電プラント１２の最適化問題を対応する最適化アルゴリズムを解くことができる形式に変換することにより求めることができる。１つの実施形態では、例えば、典型的な実現要素は、予測区間内で一定と想定することができ、予測区間全体にわたって事前に計算することができる。この近似では、結果として得られる最適化問題は、等式及び不等式制約付きの２次計画問題であり、効率的な解法となる。別の実施形態では、最適化問題は、線形計画法を用いて解くことができる。
【００５４】
発電プラント１２の現在の状態に関する情報は、タービン又は発電機自体、タービン又は発電機構成要素、タービン又は発電機システム、タービン又は発電機システム構成要素、タービン又は発電機制御システム、タービン又は発電機制御システム構成要素、タービン又は発電機のガス／蒸気経路、ガス／蒸気経路動動特性、アクチュエータ、エフェクタ、タービン又は発電機の挙動を修正する制御装置、センサ、モニタ、感知システム、燃料調量システム、燃料供給システム、潤滑システム、油圧システム、構成要素間のばらつき、劣化、機械的欠陥、電気的欠陥、化学的欠陥、機械的故障、電気的故障、化学的故障、機械的損傷、電気的損傷、化学的欠陥、システム故障、及び／又はシステム損傷に関する情報を含むことができる。これらのシステム及び方法のモデルは、物理ベースモデル、線形システム識別モデル、非線形システム識別モデル、ニューラルネットワークモデル、単一又は他変数簡易化パラメータモデル、単一入力単一出力モデル、多入力多出力モデル、及び／又はこれらのモデルのあらゆる組み合わせを含むことができる。更新段階は、定常状態及び／又は過渡状態運転中のモデル又は制御の状態、変数、パラメータ、品質パラメータ、スカラー、加算器、制約、目的関数、制限、及び／又はあらゆる適合可能パラメータを更新、適合、又は再構成する段階を含むことができる。診断は、発見的手法、知識ベース手法、モデルベース手法、及び／又は多重モデル仮説を用いて行う。モデルは、線形推定器、非線形推定器、線形状態推定器、非線形状態推定器、線形パラメータ推定器、非線形パラメータ推定器、線形フィルタ、非線形フィルタ、線形追跡フィルタ、非線形追跡フィルタ、線形論理、非線形論理、線形発見的論理、非線形発見的論理、線形知識ベース、及び非線形知識ベース又は他の好適な方法を用いることにより更新／適合することができる。制御指令は、線形最適化、非線形最適化、凸最適化、非凸最適化、線形計画、２次計画、半正定値計画、計算量を低減させるために問題データの疎構造を用いる方法、及び／又は勾配降下最適化法を含む制約又は非制約最適化により決定することができる。運転は、コンピュータ又はコンピュータ装置により自動的に実行され、タービン又は発電機の性能及び／又は作動性の何れかを最適化することが好ましい。
【００５５】
本明細書に記載される対象は、発電プラント１２の始動中に装荷及び装荷解除入力プロファイルを最適化することのような上述のコントローラ６２の機能のみに限定されない。他の例示的な実施形態では、コントローラ６２の機能には、発電プラント１２の種々のシステム、サブシステム及び構成要素のあらゆるレベルの劣化、欠陥、故障又は損傷の予測、検出及び防止といった、他のリアルタイム動作を含むことができる。別の例では、コントローラ６２のリアルタイム実行速度は、様々な大きさのモデルに適合するように構成可能である。別の例では、コントローラ６２のリアルタイム実行速度はまた、種々の他の最適化アルゴリズムに適合するように構成可能である。
【００５６】
システムの別の実施形態では、発電プラント１２の種々のシステム、サブシステム及び構成要素を直接制御及び監視する代わりに、コントローラ６２は、発電プラント１２の種々のシステム、サブシステム及び構成要素に設置された幾つかのローカルのコントローラ及びプロセッサと通信することができる。このようなローカルコントローラ及びプロセッサの実施例には、限定ではないが、ガスタービンコントローラ、蒸気タービンコントローラ、熱回収システム発電機コントローラ、ガスタービンコントローラと通信するスタンドアロンのプロセッサ、蒸気タービンコントローラと通信するスタンドアロンのプロセッサ、又は熱回収システム発電機コントローラと通信するスタンドアロンのプロセッサを含むことができる。
【００５７】
本発明の更に別の例示的な実施形態では、発電プラント１２は、化石プラント又は原子力プラントとすることができる。発電プラント１２の構成に関係なく、典型的には複合サイクル発電プラント又は原子力プラントもしくは化石プラントの何れかによる蒸気タービンプラントは、ロータの応力制約を受ける可能性がある。このような応力制約は、典型的にはロータボア及びロータ表面に達し、ロータの軸方向の膨張差制約が軸方向摩擦を防止し、半径方向間隙制約がロータに垂直な方向の膨張差による半径方向摩擦を防止することができる。また、原子力及び化石プラントの典型的な運転では、蒸気発生器の水位を維持する際にも同様の制約を受ける可能性がある。加えて、化石プラントはまた、エミッション制約も考慮する必要がある。化石プラントに固有の他の制約は、スラグ形成又はスラグ蓄積を防止するための温度制限を含むことができる。化石プラントの典型的な推定問題では、オンライン燃料組成又は品質推定、並びに水／蒸気管への熱伝導性に大きく影響する恐れがある炉心管の閉塞及び汚染のレベルの表示が必要とされる可能性がある。化石又は原子力プラントの場合に適用可能な目的関数は、複合サイクル発電プラントに適用可能なものと類似することができる。例示的な実施形態では、化石プラントに対する制御動作は、総燃料流量、総空気流量又は燃料／空気比、個々のバーナー又はバーナーのセットでの個々の燃料及び空気流量、及び同様のものを含むことができる。別の例では、特に原子力発電プラントに関連して、侵食を防止又は最低限にするための蒸気品質制限が存在する可能性がある。
（タービン構成要素のニューラルネットワークモデリング）
例示的な１つの実施形態では、ニューラルネットワークモデルを用いて、タービン構成要素の膨張差を予測することができると共に、運転中のタービン構成要素間の間隙を有利に制御するようにタービン構成要素の膨張をモデル化することができる。タービン構成要素の間隙に対する機械的限界を超えずに始動時間を短縮すること、すなわち装荷を加速することは、少なくとも部分的にはタービン構成要素の膨張を予測するためにニューラルネットワークモデルを組み込むシステム及び方法を用いることによって達成することができる。更に具体的には、本発明の実施形態は、ロータ及びシェルのような１つ又はそれ以上のタービン構成要素の状態を示す運転パラメータを受け取り、これらの運転パラメータを入力としてニューラルネットワークモデルに適用し、その結果該モデルがこの構成要素の膨張率をモデル化し予測することが可能になるシステム及び方法を提供することができる。従って、膨張率を予測することにより、タービン制御システムは、タービンを最も効率的な状態で運転するよう適切に応答することができるようになる。例えば、タービンは、構成要素の摩擦から生じるタービン機能不良の過度なリスクを冒すことなく迅速な装荷時間及びより長い高装荷運転期間で運転することができる。以下でより完全に説明するように、シェル膨張、ロータ膨張、及び／又は膨張差のようなニューラルネットワークモデルの種々の出力は、上述のモデル予測制御システムへの入力パラメータとして働くことができる。
【００５８】
図４は、本発明の実施形態による、例示的なニューラルネットワークモデルを実施するのに用いられる例示的なコントローラ４００のブロック図を示す。コントローラ４００は、図１〜図３を参照して上記で説明されたコントローラ３６、又はその構成要素とすることができ、或いは、コントローラは、図１〜図３を参照して上述され、及び／又は以下の図４〜図９を参照して説明される機能の一部又は全てを実行する別のコントローラであってもよい。コントローラ４００は、プログラムドロジック４０４（例えばソフトウェア）を記憶し、感知した運転パラメータ、モデル表現、コスト関数、トレーニングデータ、又は同様のもののようなデータ４０６を記憶することが可能なメモリ４０２を含むことができる。メモリ４０２はまた、オペレーティングシステム４０８も含むことができる。プロセッサ４１０は、オペレーティングシステム４０８を用いてプログラムドロジック４０４を実行することもでき、その際に、データ４０６を利用することもできる。データバス４１２により、メモリ４０２とプロセッサ４１０との間で通信することが可能になる。ユーザは、コントローラ４００との間でデータを通信できるようにするキーボード、マウス、コントロールパネル、又は他のあらゆる装置のようなユーザインターフェースデバイス４１４を介してコントローラ４００と対話することができる。コントローラ４００は、Ｉ／Ｏインタフェース４１６を介して蒸気タービン１８又はガスタービン１６の一方又は両方と通信することができる。Ｉ／Ｏインタフェース４１６は、Ｉ／Ｏインタフェースを介して発電プラントのタービン、タービン構成要素、又は他の構成要素と通信することができ、Ｉ／Ｏインタフェースは、ガスタービン１６及び蒸気タービン１８と通信するために通信回線（例えば通信回線４４、４６、４８、５２）と通信することができる。より具体的には、コントローラ４００の１つ又はそれ以上が、限定ではないが、１つ又はそれ以上のタービンセンサが提供することができる運転パラメータを決定する段階、パラメータを入力としてニューラルネットワークモデルに適用する段階、１つ又はそれ以上のタービン構成要素の膨張をモデル化する段階、膨張に少なくとも部分的に基づき制御動作を生じる段階、及びニューラルネットワークモデルをトレーニングする段階といった、ニューラルネットワークモデリングの実行を実施することができる。更に、１つ又はそれ以上のコントローラ４００は、タービン制御システムにおいて知られるように、他のモデリングツールの実行を行い制御論理を実施することができる。加えて、本明細書で説明するニューラルネットワークモデルは、上記で開示した予測モデル制御と同様に、他のモデリングツールなどの他の制御論理を含むより大きな制御システムの１つの構成要素とすることができる。図示の実施形態では、コントローラ４００は、タービン１８に対して遠隔に配置することができるが、タービン１８と同じ場所に配置するか、一体化することもできる。更に、このように実施されるコントローラ４００及びプログラムドロジック４０４は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又はそのあらゆる組み合わせを含むことができ、本明細書で説明したあらゆる方式で動作するように構成することができる。また、複数のコントローラ４００を用いることができ、これによって本明細書に記載された様々な特徴を１つ又はそれ以上の異なるコントローラ４００上で実行することができる点は理解されたい。
【００５９】
図５は、本発明の実施形態による図４のコントローラ４００のようなコントローラと共に用いることができる例示的なタービン５００の断面図である。本明細書で言及するタービン５００は、図１を参照して上記で更に完全に説明されたものと同様の蒸気タービン１８とすることができる。しかしながら、代替的に、本発明の実施形態においてガスタービン１６のようなガスタービンは、４００のようなコントローラに従って用いることもできる点も理解される。図５に示すように、タービン５００は、タービンケーシング又はタービンシェル５０２を含むことができる。タービンシェル５０２は、タービン５００のタービンセクション５０４のような主要部分を内包することができる。タービンセクション５０４は、シャフト５０６と、回転及び静止タービンブレードの複数のセットとを含むことができる。運転時には、例えば図１を参照して上述された燃焼器１４である燃焼器からの膨張する高温ガスは、ステータ又はノズル５０８、５１０、５１２とも呼ばれる静止タービンブレードにより配向され、回転タービンブレード又はロータブレード５１４、５１６、５１８を駆動することができる。ノズル５０８、５１０、５１２は、タービンシェル５０２の内部表面に固定することができ、タービン５００内に内方に延びることができる。加えて、シャフト５０６及びロータブレード５１４、５１６、５１８は、総称的にロータ組立体とよぶことができる。図５のタービン５００は、ノズル及びロータブレードの３つのセットを示しているが、本発明の態様に従って用いられるタービン５００においてはノズル及びロータブレードのあらゆる数のセットが存在できる点は当業者には理解される。
【００６０】
更に、ノズル及びロータブレードの各セットは、タービン５００の段と呼ぶことができる点は理解されるであろう。例えば、図５に示すように、第１のノズル５０８及びロータブレード５１４は、タービン５００の第１の段と呼ぶことができ、第２のノズル５１０及びロータブレード５１６は、タービン５００の第２の段と呼ぶことができ、第３のノズル５１２及びロータブレード５１８は、タービン５００の第３の段と呼ぶことができる。本発明の実施形態に従って用いられるタービン５００は、あらゆる数の段を含むことができる。
【００６１】
また、実施形態によっては、ロータブレード５１４、５１６、５１８はバケットと呼ばれることがある点は理解されるであろう。或いは、バケットという用語は、シャフト５０６から延びるブレードの露出部分と、シャフト５０６に延びるブレードの部分との両方を説明するのに用いることができる。このような状況では、ロータブレードという用語は、バケットの露出部分を説明するのに用いることができる。本開示において、バケットという用語は、ブレードの露出部分と、シャフト５０６内に延びるブレードの部分又はブレードシャフト部分との両方を含むブレード全体を指すのに用いることができる。ロータブレードという用語は、ブレード又はバケットの露出部分を指すのに用いることができる。バケット先端及びロータブレード先端は、同じ構成要素を指す同義語として用いることができる。
【００６２】
タービンの運転は、タービン及び周囲環境の種々の観察可能条件を検出する幾つかのセンサで測定することができる。多くの場合、複数の冗長センサが同じ測定条件を測定することができる。例えば、１つ又はそれ以上のセンサは、例えばタービンシェル５０２のようなタービン構成要素と通信して、該タービン構成要素の温度を監視することができる。同様に、温度センサは、タービンを囲む周囲温度、コンプレッサ吐出温度、タービン排気温度、ガスタービンを通るガス流の他の関連する温度測定値、又は当技術分野で公知の他のタービンパラメータを監視することができる。本明細書で用いる「パラメータ」とは、タービン内の規定位置での温度、圧力、及びガス流量のようなタービンの運転条件を定めるのに用いることができる項目を指す。記載されたセンサは、当技術分野で公知のタービン５００の１つ又はそれ以上の構成要素と通信することができる。例えば、蒸気タービンでは、圧力及び温度センサは、タービン５００の入口及び吐出点で一体化され、入口及び吐出蒸気条件を測定することができる。蒸気タービンのようないずれかの例示的なタービン用途では、ロータ及び／又はシェル金属構成要素の膨張を直接測定するための付加的な１つ又は複数のセンサは、入口点、吐出点の何れか又はその両方で一体化することができる。何れの場合においても、センサの一部又は全ては、通信回線又は他のいずれかの装置又は方法によりコントローラ４００のようなコントローラと通信することができる。
【００６３】
図６は、本明細書に記載され、本明細書で説明される本発明の実施形態によるコントローラが実行することができるニューラルネットワークモデル６００の例示的な実施形態を示している。ニューラルネットワークモデル６００は、当技術で公知のように、例えば、フィードフォワードニューラルネットワーク、単層パーセプトロン、多層パーセプトロン、動径基底関数ネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、モジュラーニューラルネットワーク、又は同様のものなどの当技術分野で公知のあらゆるタイプの人工ニューラルネットワークモデルとすることができる。ニューラルネットワーク６００は、ヒトの脳に酷似した１つ又はそれ以上のノード又はノード群を含むことができる。一般に、ニューラルネットワーク６００は、選択した範囲の１つ又は複数の入力信号をマップし、１つ又は複数の入力信号と対応して変動する所望の１つ又は複数の出力パラメータを生成するように設計しトレーニングすることができる推定器、モデラー、又は予測器である。本明細書で更に説明される例示的な実施形態では、２つ以上のニューラルネットワークモデル６００が存在することができ、各々がタービン内で生じる膨張差をモデル化するのに既知であることが望ましい特定の出力パラメータをモデル化又は予測するようにする。例えば、２つのニューラルネットワークモデル６００が存在することができ、第１のニューラルネットワークモデル６００はがシェルの膨張をモデル化又は予測するように構成され、第２のニューラルネットワークモデル６００がロータ組立体の膨張をモデル化又は予測するように構成される。或いは、単一のニューラルネットワーク６００が複数の入力を受け取り、単一のニューラルネットワーク６００からの出力として膨張差を直接モデル化又は予測するように構成することができることは理解される。
【００６４】
更に具体的には、１つの実施形態では、各ニューラルネットワークモデル６００は、入力ニューロン層６０２、少なくとも１つの隠れニューロン層６０４、及び出力ニューロン層６０６において少なくとも３つの群のニューロン又はノードを含むことができる。また、これらの層の各々は、本明細書では同義的にニューロンと呼ぶこともできる。入力ニューロン層６０２は、例えば上述の１つ又はそれ以上のセンサにより測定されるシェル温度を入力として、及び／又はモデル化パラメータを入力としてとり、ロータ膨張を求めることができる。以下の図８を参照して更に完全に説明されるように、幾つかのパラメータは、タービン環境のいて実際にはモデル化することができず、数学的モデルを用いてより良好に予測又はモデル化することができる点は理解される。従って、ニューラルネットワークモデル６００は、本明細書で説明するように、直接測定が可能な運転パラメータ及び／又は直接測定を行うことができないか又は実用的ではない運転パラメータを表すモデル化パラメータを入力としてとることができる。任意選択的に、入力は、当技術分野で公知のように正規化され、数学的スケーリング操作を行うこともできる。
【００６５】
例示的な１つの実施形態では、隠れニューロン層６０４は、フィードフォワード論理を実施するように構成することができ、これによって信号が計算されて、ノード間に後方又は横方向通信を実施することなく、次のノードに「前方」に入力される。隠れニューロン層６０４ノードは、当技術分野で公知のように１つ又はそれ以上の方程式で構成することができる。図６に示される特定の実施例は、双曲線正接関数（例えばｙ＝ｔａｎｈ（ｕ））に与えられる入力層のベクトル入力を合計する一連の合計機能を示す。しかしながら、ニューラルネットワーク層パラメータを解くために既知の他の方程式を用いることができる点は理解される。別の実施形態では、１つ又は複数のニューラルネットワークの隠れニューロン層６０４は、ニューロン層間の付加的なフィードバック接続及び／又は単一層内のニューロン間の横方向フィードバック接続を有するリカレントネットワークとして構成することができる。
【００６６】
隠れニューロン層６０４により行われた演算結果は、入力として出力ニューロン層６０６に与えられる。出力ニューロン層は、結果として得られた１つ又はそれ以上の出力を含むことができる。次いで、出力は、合計関数により加算されて、望ましい出力、例えばロータの１つ又はそれ以上の膨張、タービンシェルの膨張、又はタービンシェルに比較したロータの膨張差を提供することができる。更に、出力ニューロン層６０６の出力には、任意選択的に、当技術分野で公知の非正規化演算又は数学的スケーリング演算を行うことができる。例示的な１つの実施形態では、図８に更に図示され説明されるように、１つのニューラルネットワークモデルがシェル膨張を予測することができ、別のニューラルネットワークモデルがロータ膨張を予測することができる。この実施形態では、典型的には加法関数又は減法関数によりシェル膨張及びロータ膨張出力を比較して、膨張差を求める。次に、膨張差を少なくとも部分的に用いて、タービン運転中に制御動作を起こすか、又は他の制御動作に関する演算を行うことができる。
【００６７】
加えて、１つの実施例では、出力ニューロン層６０６は、フィードバック信号６１０として入力ニューロン層６０２に第３の入力として戻すことができる。図６は、入力ニューロン層６０２に直接与えられる例示的な単純フィードバック信号６１０を示しているが、フィードバック信号６１０は、任意選択的に他の演算を行うこともできる。例えば、フィードバック信号６１０は、任意選択的に、入力として入力ニューロン層６０２に与えられる前に単位遅延を通して与えることができる。加えて、任意選択的にバイアス手段をニューラルネットワーク６００の１つ又はそれ以上の層に結合し、１つ又はそれ以上の層の重み付け又は内部パラメータ化の何れかを調節可能にすることができる。バイアス手段は、例えば、種々の隠れ層の重み付け関数及び／又は内部パラメータ化を調節できる安定電源、可変電源及び確定可能電源を提供する電力供給源とすることができる。
【００６８】
入力ニューロン層６０２、測定及び／又はモデル化された運転パラメータの入力ニューロン層６０２へのマッピング、各隠れニューロン層６０４、及び出力ニューロン層６０６を含むニューラルネットワークモデル６００の設計（「選択」ともいう）は、マサチューセッツ州Ｎａｔｉｃｋ所在のＭａｔｈＷｏｒｋｓ，Ｉｎｃが提供するＭＡＴＬＡＢのような計算及びモデリングソフトウェアアプリケーションを用いて構成することができる。計算及びモデリングソフトウェアアプリケーションは、本発明の実施形態によるコントローラ４００に実装する前に各ニューラルネットワークモデル６００を構築、試験及び／又はトレーニングするためのグラフィカルインタフェースを提供することができる。
【００６９】
図７は、本発明の実施形態による例示的な方法を示す。タービン（例えばタービン５００）の運転中にタービン構成要素の膨張をモデル化し、タービン構成要素の膨張差を予測するのに用いられるコントローラ４００によって実行することができるニューラルネットワークモデルの基本演算の例示的な方法７００が提供される。
【００７０】
機能ブロック７０２では、コントローラ４００は、タービン５００の運転状態を示す１つ又はそれ以上の運転パラメータを受け取ることができる。測定した運転パラメータは、限定ではないが、シェル温度、周囲温度、タービン回転速度、及びタービン圧力を含むことができる。また、測定されない可能性がある他のパラメータを他の測定パラメータに基づいてモデル化することができる点も理解される。更に、測定パラメータの１つ又はそれ以上をモデル化し、精度及びシステム冗長性を高めることもできる。例示的な１つの実施形態では、ロータ温度は、タービン運転中に特定の時点で蒸気温度を測定し、既知又は得られた熱モデルに基づいて、測定蒸気温度を入力としてロータ温度を予測するモデルに適用することによりモデル化することができる。
【００７１】
機能ブロック７０４では、機能ブロック７０２で測定及び／又はモデル化された運転パラメータは、入力として１つ又はそれ以上のニューラルネットワークモデルに適用することができる。機能ブロック７０６では、ニューラルネットワークモデルは、上の図６及び次の図８の説明に従い、タービン構成要素の１つ又はそれ以上の膨張をモデル化することができる。膨張差は、例えば、タービンシェルの膨張をロータの膨張に比較することができ、一般に：
膨張差＝ロータ膨張−シェル膨張
として表すことができる。他の実施形態では、膨張差は、当技術分野で公知のように他のタービン構成要素間の膨張を比較するようにモデル化することができる点は理解される。図７は、運転中の実施形態を全体的に示すが、ニューラルネットワークモデルは、選択（又は設計）後、運転中に入力を供給する前にトレーニングする必要がある点は理解される。ニューラルネットワーク選択及びトレーニングプロセスの実施例を図９に関連して以下で説明する。
【００７２】
機能ブロック７０８では、コントローラ４００は、機能ブロック７０６で求められたモデル化膨張に少なくとも部分的に基づいて制御動作を行うことができる。制御動作は、例えば、バルブ又は装荷速度の調整のような当技術分野で公知の手段でタービンの運転を調整することとすることができる。例えば、制御動作は、モデル化膨張差が特定の予め定義された閾値を下回る場合にはタービン速度を増大させ、モデル化膨張差が特定の予め定義された閾値を上回る場合にはタービン速度を低下させる信号を生成することができる。予め定義された閾値は、タービンの大きさ及び目的とする運転に固有のものである点は理解される。従って、個々のタービン用途に基づいてこれらの予め定義された例示的な閾値に対する値を識別することができる。或いは、制御動作は、タービン又はタービンの構成要素の運転を停止し、警報をトリガするか、ユーザ通知メッセージを送信することとすることができる。更に、制御動作は、他の運転パラメータ、現在の運転速度、タービンの装荷段、及び同様のもののようなタービン運転の他の態様を考慮に入れることができる。加えて、コントローラ４００は、タービン運転又はタービン構成要素の膨張の何れかを変化させる制御動作を起こす前に、膨張差が存在する可能性がある範囲を識別する特定の設定点又は閾値を有することができる。更に、機能ブロック７０６のモデル化出力は、図１〜図３を参照して上記で更に完全に説明されたようにモデル予測制御システムへの入力として働くことができ、機能ブロック７０８の制御動作は、モデル予測制御システムの制御動作に応答することができる点は理解される。
【００７３】
図８は、タービン構成要素の膨張差をモデル化又は予測するためにコントローラ４００により行われる実施形態を動作することができる例示的な機能的方法８００を示す。入力８０２及び入力８０４では、排気蒸気温度及び主蒸気温度を測定することができる。幾つかの実施例では、測定値は直接得ることができないので、直接測定するのではなく特定のパラメータをモデル化することが必要となる可能性がある。例えば、蒸気タービンでは、回転構成要素及び内部表面の温度を測定することは困難であるか実行可能ではない可能性がある。従って、直接測定可能な蒸気温度のような他のパラメータを１つ又はそれ以上のモデルに適用し、次いで、所望のパラメータを推定することができる。モデルは、単純な１次元集中モデル（集中構成要素モデルとしても知られる）とすることができる。例示的な集中構成要素モデルはまた、代数方程式又は差分方程式と呼ぶことができる。或いは、パラメータモデルは、代数又は有限差分方程式をコンピュータ収集することにより実現することができる。
【００７４】
ブロック８０６及び８０８は、例示的な実施形態の単純化モデルを表す。ブロック８０６は、シェル熱モデルを表しており、排気蒸気温度入力８０２及び主蒸気温度入力８０４を入力としてシェル熱モデルに供給する。シェル熱モデルは、それぞれ出力８１０及び８１２として示される外側シェル内側表面温度及び排気セクションシェル金属温度をモデル化することができる。同様に、ブロック８０８では、ロータ熱モデルは、主蒸気を入力８０４として、出力８１４で示されるようなボウル金属温度をモデル化することができる。図８は、例示的な実施形態に過ぎず、異なる入力を用いて他の構成要素をモデル化することができる点は理解される。例えば、別の実施形態では、主蒸気温度を入力とし、又は主蒸気温度と排気蒸気温度を入力として、ニューラルネットワークモデルを介してシェル膨張及びロータ膨張を個々にモデル化することもでき、或いは膨張差を直接モデル化することもできる。
【００７５】
ブロック８１６及び８１８は、図６を参照して説明されるように、シェル膨張及びロータ膨張をそれぞれモデル化するのに用いることができる２つのニューラルネットワークモデルを示している。この場合も同様に、本図のブロック８１６及び８１８に示すようなニューラルネットワークモデルは、選択され、設計され、トレーニングされる必要があることは理解される。選択及びトレーニングは、以下で図９を参照して更に完全に説明する。
【００７６】
次に、この実施例では出力８２０及び８２２で示すことができるニューラルネットワークモデルからの出力が、コンパレータ又は同様の何らかの操作を用いて比較され、出力間の差違（コンパレータ８２４で示される）を求めることができる。シェル膨張出力８２０とロータ膨張出力８２２との間の差違が比較及び／又は求められると、特に、タービンブレードの軸方向間隙をその時存在する環境で動作しているタービンシェルに対して比較すると、タービンの膨張差が得られることになる。膨張差出力は経時的にモデル化することができ、その結果を経時的に分析し、現在及び／又は過去の運転条件がタービンの構成要素に及ぼす影響を決定することができる。例えば、コールドスタートのような特定の運転状態では、構成要素の限界を良好に理解するためにタービンを装荷する間に経時的に膨張差をモデル化（又は予測）することが有利とすることができる。また、膨張差をモデル化すると、様々な運転状態の間にタービン構成要素の条件の更に完全な実態がもたらされ、摩擦又は同様の条件に起因する構成要素の故障のリスクを回避しながら、オペレータ及び／又は制御システムが最も効率的な状態でタービンを運転できるようになる。
【００７７】
図９は、本発明の実施形態が、図６〜図８を参照して説明されたように実施するために各ニューラルネットワークモデル６００をトレーニングするように運転することができる例示的な方法９００を示す。ニューラルネットワークモデル６００は、隠れニューロン層６０４により実行される最も代表的な１つ又は複数の関数と、測定運転パラメータ入力信号に応答して比較的正確な出力を生成するために最良のノード重み付けとを求めるようにトレーニングすることができる。１つ又は複数の学習アルゴリズムは、ニューラルネットワークのノードの１つ又はそれ以上に対して適切な重み係数を生成するためにトレーニング中に用いることができる。更に、学習アルゴリズムを用いて、ネットワーク層の１つ又はそれ以上に適用する適切なバイアス信号を求めることができる。学習アルゴリズムは、ニューラルネットワークの出力を既知の正しい観測値又はトレーニングデータに比較する誤差要因が最小化されるか収束するまで反復して実行することができる。このプロセスはまた、ニューラルネットワークモデル６００の最適化と呼ぶこともできる。最適化の間に行われる学習アルゴリズムの実施例は、２乗平方誤差アルゴリズム、逆伝搬アルゴリズム、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔアルゴリズム、又は当技術分野で公知の誤差関数を利用する他の統計的方法とすることができる。
【００７８】
最初に、機能ブロック９０２に示されるように、タービン構成要素膨張の既知の値を検索し、トレーニングデータ又はトレーニングの間にニューラルネットワークモデル６００を最適化する目標データを生成する。機能ブロック９０４で、図７の機能ブロック７０２と同様に、タービン構成要素運転パラメータが測定又はモデル化され、機能ブロック９０６で、入力としてニューラルネットワークモデル６００に適用される。機能ブロック９０８で、機能ブロック９０６からの入力は、上記の図６を参照して説明されたように隠れニューロン層関数により演算されて、ロータ膨張、シェル膨張、又は膨張差のような出力を求める。機能ブロック９１０では、機能ブロック９０８からのモデル化膨張を機能ブロック９０２で検索した既知のタービン構成要素膨張と比較する。この比較は、上述のように既知のデータと比較して出力に対し誤差関数演算を行うためのトレーニングアルゴリズムを用いて行うことができる。機能ブロック９１０で求めた誤差項が、既知の出力でモデル化出力が収束したことを証明するように十分に最小にされた場合には、機能ブロック９１２に示すように、ニューラルネットワークモデルは、トレーニングされたとみなすことができ、重み付け及びパラメータの更なる調整を行う必要がない。しかしながら、機能ブロック９１０で求められた誤差項が満足に収束したと示さない場合には、機能ブロック９１４で示すように、隠さ層の１つ又はそれ以上のパラメータの１つ又はそれ以上の重み付けを調整することができる。入力ニューロン層及び／又は隠れニューロン層を調整した後、機能ブロック９０８と同様に、ニューラルネットワークモデルを再び実行し、モデル膨張出力を生成する。機能ブロック９０８、９１０、及び９１４に示す要素は、機能ブロック９１０での決定がモデル化膨張出力と既知の膨張データとの間に満足な収束を示すまで反復的に繰り返し、重み付け及び隠れニューロン層に微調整を行う。更に、これに加えて又は代替として、ネットワーク層の何れかの１つ又はそれ以上のノードに適用されるバイアス信号を機能ブロック９１４で行われる調整と同様に調整できる点は理解される。
【００７９】
本明細書で用いる用語は、説明のためのものであり、限定するものではない。本明細書で開示される特定の構造及び機能の詳細は、限定ではなく、本発明の例示的な実施形態を教示するための代表的な基礎となる請求項の根拠として解釈されるべきである。図示したモデル予測制御システム及び方法のあらゆる変更形態又は変形形態、並びに本明細書に示す原理のこのような別の用途は、本発明の範囲に含まれるものとみなす。
【００８０】
例示的な実施形態は、本明細書に記載した少なくとも１つの実施形態によるシステム、方法、装置、及びコンピュータプログラム製品のブロック図を参照する。ブロック図の各ブロック、及びブロック図のブロックの組み合わせはそれぞれ、少なくとも部分的にはコンピュータプログラム命令により実施することができる点は理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、専用ハードウェアベースのコンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置にロードして機械を形成し、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上で実行される命令が、議論したブロック図の各ブロック又はブロック図のブロックの組み合わせの機能性を実施するための手段をもたらすようにすることができる。
【００８１】
また、これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ読み取り可能なメモリに記憶することもでき、該メモリは、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置が特定の方式で機能し、コンピュータ読み取り可能メモリに記憶された命令が、１つ又は複数のブロックで指定された機能を実施する命令手段を含む製造物品を生成するように指示することができる。また、コンピュータプログラム命令がコンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上にロードされ、一連の演算ステップがコンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行されて、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行される命令が１つ又は複数のブロックで指定された機能を実施するための要素を生成するようなコンピュータ実行プロセスを形成できるようにする。
【００８２】
本明細書で記載したシステム及び方法は、コンピュータのオペレーティングシステム上で動作するアプリケーションプログラムにより実施することができる。これらはまた、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベース、又はプログラム可能家電製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、その他を含む別のコンピュータシステム構成で実施することもできる。
【００８３】
本明細書に記載するシステム及び方法の構成要素であるアプリケーションプログラムは、特定の抽象データ型を実施して特定のタスク又は動作を実行するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造、その他を含むことができる。分散コンピューティング環境、アプリケーション環境（全体又は部分的）は、ローカルメモリ又は他の記憶装置に配置することができる。これに加えて又は代替として、アプリケーションプログラム（全体又は部分的）は、リモートメモリ又は記憶装置に配置し、通信ネットワークを通じてリンクされたリモート処理デバイスによりタスクが行われる環境を可能にすることができる。
【００８４】
従って、本明細書に記載するようなシステム及び方法を提供することで、タービン及びプラント運転を更にフレキシブルに制御することができ、その運転効率を高めることができるようになる。更に、ニューラルネットワークを形成して、運転中のタービン構成要素の膨張差をモデル化し、従って予測すると、予め定義された限界及び安全運転ゾーン内で運転しながら、始動中のタービン装荷及び／又は装荷解除速度をその限界まで押し上げることによって、できるだけ迅速にタービンを最も効率的な状態で運転することができるようになる。更に、ニューラルネットワークモデルは、タービン又は複合サイクル発電プラントで運転するタービンの始動及び運転プロファイルのリアルタイムモデル予測最適化を行うより大きなオンラインオプティマイザ内の単なる単一の構成要素とすることができる。
【００８５】
上記事項は、本発明の種々の実施形態に関するものであり、当業者であれば、添付の請求項により定義される一般的範囲から逸脱することなく本明細書で多くの変更形態及び修正形態を実施することができる点は理解されたい。
【符号の説明】
【００８６】
１０  システム
１２  複合サイクル発電プラント
１４  熱回収蒸気発生器
１６  ガスタービン
１８  蒸気タービン
２０  システム
２２  高圧セクション
２４  中圧セクション
２６  低圧セクション
２８  発電機
３０  ブロック
３２  変圧器
３４  凝縮器
３６  コントローラ
４２  通信回線
４４  通信回線
４６  通信回線
４８  通信回線
５２  通信回線
５４  通信回線
５６  通信回線
５８  通信回線
６２  コントローラ
６４  機能ブロック
６６  機能ブロック
６８  機能ブロック
７２  機能ブロック
７４  機能ブロック
７６  機能ブロック
１０２  機能ブロック
１０４  機能ブロック
１０６  機能ブロック
１０８  機能ブロック
１１２  機能ブロック
１１４  機能ブロック
１１６  機能ブロック
１１８  機能ブロック
１２２  機能ブロック
１２４  機能ブロック
１２８  機能ブロック
１３２  機能ブロック
１３４  機能ブロック
１３６  機能ブロック
４００  コントローラ
４０２  メモリ
４０４  プログラムドロジック
４０６  データ
４０８  オペレーティングシステム
４１０  プロセッサ
４１２  データバス
４１４  ユーザインターフェースデバイス
４１６  Ｉ／Ｏインタフェース
５００  タービン
５０２  タービンシェル
５０４  タービンセクション
５０６  シャフト
５０８  ノズル
５１０  ノズル
５１２  ノズル
５１４  ロータブレード
５１６  ロータブレード
５１８  ロータブレード
６００  ニューラルネットワークモデル
６０２  入力ニューロン層
６０４  隠れニューロンン層
６０８  出力
６１０  フィードバック信号
７００  方法
７０２  機能ブロック
７０４  機能ブロック
７０６  機能ブロック
７０８  機能ブロック
８００  方法
８０２  入力
８０４  入力
８０６  機能ブロック
８０８  機能ブロック
８１０  出力
８１２  出力
８１４  出力
８１６  機能ブロック
８１８  機能ブロック
８２０  出力
８２２  出力
８２４  コンパレータ
９００  方法
９０２  機能ブロック
９０４  機能ブロック
９０６  機能ブロック
９０８  機能ブロック
９１０  機能ブロック
９１２  機能ブロック
９１４  機能ブロック
【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７】
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【図９】
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【図６】
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【図８】
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