発電プラントに対する対象パラメータを予測するための方法であって、発電プラントデータセット122および環境データセット148をプロセッサ102に対する入力として受け取ることであって、前記環境データセット148は、観測される環境データまたは予想される環境データの少なくとも一方を含む、受け取ることと、前記プロセッサ102上で、前記発電プラントデータセット122および前記環境データセット148を、1または複数のハイブリッド予測モデル150を用いて処理することと、前記プロセッサ102の出力として、前記対象パラメータの少なくとも1つの予測144を、前記1または複数のハイブリッド予測モデル150を用いて生成することと、を含む方法。前記発電プラントデータセット122および前記環境データセット148を、後続の処理の前に浄化することを含む請求項1に記載の方法。前記少なくとも1つの予測144を少なくとも1人のユーザに伝達することを含む請求項1に記載の方法。前記少なくとも1人のユーザは、発電プラント運転員53、発電プラント管理者55、または電力取引業者84のうちの1または複数を含む請求項3に記載の方法。前記発電プラントデータセット122は、前記発電プラントに対する運転データ126を含む請求項1に記載の方法。前記環境データセット148は、前記発電プラントに対する周囲温度、相対湿度、または大気圧のうちの1または複数を含む請求項1に記載の方法。前記対象パラメータは、前記発電プラントまたは前記発電プラントの部品の性能、可用性、または劣化の指標を含む請求項1に記載の方法。前記対象パラメータは、全体プラント性能の表示を含む請求項1に記載の方法。前記ハイブリッド予測モデル150は、静的モデル152および補正器モデル154を含む請求項1に記載の方法。前記静的モデル152は物理ベースモデルを含む請求項9に記載の方法。前記補正器モデル154は、プラント運転データ126を入力として受け取る請求項9に記載の方法。前記補正器モデル154は、前記静的モデル152の出力159を入力として受け取る請求項9に記載の方法。プロセッサ102上で実行されると基準線出力159を生成する静的な物理ベースモデル152と、前記プロセッサ102上で実行されると、前記基準線出力159を入力として受け取って補正出力を生成する動的なデータベースモデル154と、を含むプロセッサ実行の予測モデル130。前記静的な物理ベースモデル152または前記動的なデータベースモデル154の一方または両方は、対応する人工ニューラルネットワークを含む請求項13に記載のプロセッサ実行の予測モデル130。前記基準線出力159は、発電プラントまたは前記発電プラントの部品に対する基準線性能値を表わし、前記補正出力は、前記発電プラントまたは前記発電プラントの前記部品に対する前記予測性能値を、現在の運転データ126に基づいて表わす請求項13に記載のプロセッサ実行の予測モデル。このような経年劣化および付随して生じる予測モデルの不正確さを補償するために、発電プラントは定期的に機器の性能を再基準線化して、付随する物理ベースのモデルを新しい基準線に合わせて調整または較正することができる場合がある。しかしこのような調整は、時間がかかる場合があり、また整然とした実験作業その間、機器はオフラインであり得るを必要とする場合があり、その結果、収益が失われることがある。一実施形態においては、発電プラントに対する対象パラメータを予測するための方法が提供される。一実施形態においては、発電プラントは1または複数のガスタービンを備えることができる。本方法は、発電プラントデータセットと環境データセットとをプロセッサに対する入力として受け取る行為を含む。環境データセットは、観測される環境データまたは予想される環境データの少なくとも一方を含む。観測環境データには、測定天気データを含めることができる。予想環境データには、天気予報データを含めることができる。プロセッサ上で、発電プラントデータセットと環境データセットとが、1または複数のハイブリッド予測モデルを用いて処理される。プロセッサの出力として、対象パラメータの少なくとも1つの予測が、1または複数のハイブリッド予測モデルを用いて生成される。別の実施形態においては、ハイブリッド予測モデルを開発するための方法が提供される。本方法は、発電プラントデータセットと物理ベースの性能データセットとを受け取る行為を含む。1または複数のルーチンとして、実行されるとデータセグメンテーション、データ消去、またはメディアンフィルタリングのうちの1または複数を行なって、発電プラントデータセットまたは物理ベースの性能データセットの一方または両方をきれいにするルーチンを、プロセッサ上で実行する。1または複数のルーチンとして、実行されると少なくとも静的な部品および動的な部品を含む少なくとも1つのハイブリッド予測モデルを訓練するルーチンを、プロセッサ上で実行する。別の実施形態においては、プロセッサ実行の予測モデルが提供される。プロセッサ実行の予測モデルには、静的な物理ベースモデルが含まれている。物理ベースモデルは、プロセッサ上で実行されると、基準線出力を生成するものである。プロセッサ実行の予測モデルには、動的なデータベースモデルも含まれている。データベースモデルは、プロセッサ上で実行されると、基準線出力を入力として受け取って、補正出力を生成するものである。本発明のこれらおよび他の特徴、態様、および優位性は、以下の詳細な説明を添付図面を参照して読むことでより良好に理解される。なお図面の全体に渡って同様の文字は同様の部品を表わす。本開示は、予測モデリングアプローチであって、1または複数の発電プラントに適用して将来の発電能力および/または排出物発生をプラントのライフサイクルの全体に渡って予測することを、定期的にプラントの性能を再基準線化することを必要とせずに行ない得る予測モデリングアプローチに関する。特に、本アプローチによって、1または複数の発電プラントの性能能力、可用性、および/または劣化の頑強で正確な予測を行なうことが可能になる。予測変数の例としては、ピーク負荷、ベース負荷、ターンダウン負荷、蒸気タービン負荷、および/または排出量値を挙げても良いが、これらに限定されない。予測値は、電力取引、パワー管理、および/または排出制御に関する市場基盤の背景において用いても良い。加えて、本アプローチは、全体プラント管理および/または他の状況としてプラントもしくはプラント群の評価および/もしくは管理を漸次的にではなく全体的に行なう状況に関する背景において用いても良い。一実施形態においては、データ駆動型ニューラルネットワークであるハイブリッドモデルを用いる。このように実施する1つにおいては、モデルが正確に動作するのに機器特有の知識は必要ではない。したがって、このように実施する場合、ハイブリッドモデルを、任意の供給源によって与えられる発電機器とともに用いても良い。本明細書で説明するハイブリッドモデルは、人間の介入を伴うことなく正確な予測を安定してもたらすために、自己学習および自己保守である。開示内容の詳細を参照して、一般的に、発電プラントの性能は、部分的に以下のものに依存している。機器能力たとえば、定格、寿命、および保守、環境特性たとえば、周囲温度、湿度、および圧力、燃料特性たとえば、温度、およびエネルギー含量、ならびに他の因子。電力事業者が、電力の生産過剰または生産不足を伴うことなく電力消費者のエネルギー需要に応えるために、将来の発電プラント性能、可用性、および/または劣化を正確に予測できることが望ましい。後述するように、発電プラントまたは発電プラント群の性能を予測するためのある実施においては、これらの関連する因子の一部または全部を考慮するとともに、モデリング技術を用いて、1または複数の発電プラントを評価および/または管理する際に用いても良い正確で頑強な予測を開発している。このような開示されたモデルの1つにおいては、自己調整および自己監視システムを形成するハイブリッドアプローチを用いており、そのため、機器ダウンタイムおよび人間とのやり取りの必要性が最小限に抑えられている。特に、このようなハイブリッドアプローチの1つは、有用な予測モデルをもたらすために、人工ニューラルネットワークANNモデルを用いることに基づいている。このようなデータ駆動型のモデルは、明確な数学的アルゴリズムたとえば、学習アルゴリズムを用いて訓練可能であっても良い。すなわち、このようなモデルの開発を、測定すなわち、観測されたプロセスデータまたは他の経験的なプロセスデータに基づいてプロセス入力をプロセス出力上に正確にマッピングするようにモデルを訓練することによって実施しても良い。この訓練では通常、訓練アルゴリズムに付随する複数の入出力データベクトルレコードの多様なセットを用いる。訓練されたモデルは次に、基本的なプロセスの入出力挙動を正確に表わしても良い。このようなアルゴリズムに従って訓練される予測モデルたとえばANNモデルを用いて、システムたとえば発電プラントの特定の態様をモデリングおよび/または予測しても良い。したがって、発電プラント本開示が向けられているにおいて、将来の性能すなわち、出力能力、将来の可用性、および将来の劣化を予測する予測モデリング技術を用いることができる。たとえば、特定のタイプの発電プラントたとえば化石燃料発電プラント、風力発電プラント、原子力発電プラント、および/もしくは太陽発電プラント、またはこのようなプラントの群の性能を、このようにモデルリングして相応に管理しても良い。一例として、このようなタイプのプラントの1つは、化石燃料発電プラントである。化石燃料発電プラントでは、燃料たとえば、ガス、石炭、またはオイルの燃焼から出た熱エネルギーを回転エネルギーに変換し、回転エネルギーをさらに電気エネルギーに変換する。図を参照して、図1は、1または複数のボイラーおよびタービンまたはエンジンを備えて発電する代表的な化石燃料発電プラント10のフロー図である。本明細書で述べるように、発電プラント10および発電プラント内で具体化される個々の部品の性能をモデリングして、発電プラント10または示した発電プラントを含むより大きい発電プラント10群の管理を促進する場合があり、ならびに/または発電プラント、その構成部品、および/もしくは示した発電プラントを含む発電プラント群に関する性能関連の変数の予測を可能にする場合がある。化石燃料発電プラント10は、個々の発電システムであっても良いし、より大きい発電ステーションの一部または発電プラントもしくはステーションのネットワークの一部となることもできる。たとえば、化石燃料発電プラント10は、都市または地域所有の電力会社に属する特定の発電ステーションにおける複数のシステムのうちの1つであっても良い。その特定の発電ステーション自体も、ネットワークとして、やはり都市または地域所有の電力会社に属し、都市または地域の電力需要を支えるネットワークにおける複数のうちの単に1つであっても良い。図示した実施形態においては、典型的な化石燃料発電プラント10は蒸気タービン28の形態の原動機を用いている。代替的な化石燃料発電プラントデザインでは、原動機はガスタービンまたは内燃機関であっても良い。化石燃料発電プラント10はボイラー20を備える。ボイラー20は燃料源12から燃料14を受け取る。燃料14は、固体、液体、または気体の状態であっても良い。たとえば、燃料14は、とりわけ、天然ガス、石炭、石炭ガス、または石油オイルであっても良い。特に、燃料のタイプおよび付随する特性、たとえば燃料温度および燃料低位発熱量LHVエネルギー含量としても知られているは、ある実施形態により正確な発電プラント予測にとって重要である場合がある。ボイラー20は、炉の壁に沿って高圧鋼管の網が設けられたものであっても良い。ボイラー20の壁に沿って設けられた管によって、給水16が運ばれる。後述するように、給水16は、可燃燃料14に由来する熱エネルギーを回転する蒸気タービン28の回転エネルギーに移す手段である。給水16は、腐食を最小限に抑えるために高度に精製および脱塩されている水である。給水16は、供水源18多くの場合に、給水用のタンクまたは貯蔵容器から送られるものであり、ボイラー20に達する前に給水ヒーターによって予熱しても良い。燃料14は、ボイラー20内に供給されて燃焼され、多くの場合にボイラーの中央に火球を形成する。この炎は次に、ボイラー20の壁に沿って設けられた管網を通って移動する給水16を加熱する。煙道ガス22が、燃料14の燃焼から発生して、排気管24を通って空気中に排出される。煙道ガス22には、二酸化炭素、水蒸気、および他の物質たとえば窒素、窒素酸化物NOx、およびイオウ酸化物が含まれていても良い。ある実施においては、煙道ガス22を処理して、これらの成分の一部または全部を取り除くかまたは減らしても良い。燃料14の燃焼によって給水16が過熱蒸気26に転化される。過熱蒸気26はボイラー20を離れて蒸気タービン28に流れ込む。蒸気タービン28は、複数組の角度付きブレード列をロータ30に取り付けたものからなる。ブレードが、移動する過熱蒸気26と接触すると、ブレードおよびロータ30が回転して、風車と同様の動作となる。過熱蒸気26は、蒸気タービン28に入ってその中を移動するときに冷えて膨張し、その結果、過熱蒸気26の圧力が低下する。過熱蒸気26は、蒸気タービン28を通った後に、蒸気32として排出され、一部の構成においては凝縮器34内に入る。凝縮器34は、多数の長い管の中を循環する冷却水を含む熱交換器であっても良い。蒸気32は、冷却管上を流れることによって凝縮される。凝縮器34は、蒸気32を冷却し、戻り給水36に転化し直して、供水源18を補給する。蒸気タービン28は、回転ロータ30を介して発電機38に接続されている。発電機38は、一部の構成においては、回転ロータ30、静止ステータ、および何マイルもの巻き銅導体からなっていて電力40を発生させても良い。次に、形成された電力40は、伝送線によって電力網42に運ばれる。最後に、変圧器およびより多くの伝送線からなる電力網42によって、最終的に電力40が消費者に運ばれる。代替的な化石燃料発電プラント構成として、原動機が蒸気タービンではなくガスタービンである場合には、可燃燃料14から出た燃焼ガスが、個々のタービンの回転可能な部品を動かすための推進力であっても良い。このような構成では、ガスタービン内の燃焼ガスは、ロータ30の回転に対して、蒸気タービン28内の過熱蒸気26と同様の機能を果たすことができる。当業者であれば分かるように、発電プラントの性能、可用性、および劣化は、一つには、発電プラント10内に見られる異なる機器の種々の特性に影響される。これらの機器特性としては、個々の部品の能力、寿命、使用法、および保守を挙げても良い。したがって、種々の部品が古くなるか、そうでなくても時間とともに使い古されると、それらの個々の性能特性は変化し、通常は劣化する場合がある。さらに加えて、本開示モデルを用いて生成される予測は、プラント10に存在する具体的な運転特性に影響される場合がある。たとえば、ガスタービンベース負荷に対する予測を生成する場合、重要な因子として以下のものを挙げても良い。入口案内翼IGV角度ガスがタービンに入る角度、入口圧力降下タービンに入るときにガスが受ける圧力降下、および排気圧力降下タービンから離れるときのガスの圧力降下。他の外部因子たとえば周囲温度、周囲湿度、および大気圧も、正確な発電プラント予測に関係していても良い。図に戻って、発電プラントで生産した電力40を、指定箇所まで届ける供給として販売しても良い。図2は、電力40を分配するために用いる配電システム50内の異なる実体のやり取りを示すブロック図である。発電会社52は、発電システム54を用いて電力を発生させる。発電システム54にはたとえば以下のものが含まれる。化石燃料発電プラント10、原子力発電プラント56、地熱発電プラント58、バイオマス発電プラント60、太陽熱発電プラント62、太陽発電ステーション64、風力エネルギー発電ステーション66、水力発電ステーション68、および他の電力源70である。発電会社52は、単一の発電プラント、発電ステーション、または同じかもしくは異なるタイプの複数の発電プラントもしくはステーションを監督する単一の実体からなることができる。監督実体は、私営の電力会社、電気協同組合、または公営の電力会社、たとえば都市または地域所有の電力会社であっても良い。発電システム54には、管理者55および運転員53を含めることができる職員たとえば、現場作業員がいても良い。管理者55は、発電の監督および他の職員たとえば発電システム運転員53の管理を含めることができる仕事を行なっても良い。発電システム管理者55は、発電プラント管理者としても知られている場合がある。発電システムの運転員53は、発電用機器ボイラー、タービン、発電機、および反応器などの運転または制御などの仕事を、制御盤または半自動式機器を用いて行なっても良い。発電システム運転員53は、発電プラント運転員としても知られている場合がある。発電会社52から電力が1または複数の電力網42に供給される。前述したように、電力網42には、全国電力網74、地域電力網76、および/または局所電力網78内で組織された変圧器および伝送線が含まれている。ほとんどの場合、電力網所有者80が電力網42の全部または一部を所有している。電力網所有者80は、電力40を発電会社52から電力消費者82へ送電することに責任がある。電力消費者82産業界から家庭までのすべてのものを含むは、電力40を電力網42から取り出して、それを用いる。電力取引業者84も配電システム50に関与している場合がある。電力取引業者84は、電力供給業者86および/またはバランス供給者88の役割を担っていても良い。また、両方の役割が、同じかまたは異なる会社内に存在していても良い。電力取引業者84は、消費者と供給合意を結んで、電力の販売92が常に電力の購入94とバランス状態にあって消費をカバーすることを確実にする必要がある場合がある。一部の状況では、発電会社52は、電力取引業者84にその電力を販売すること94を、入札および/または競売プロセス96を通して行なう。電力96の入札および/または競売に対して組織化された市場があり、電力取引所90と言われる。電力取引所90内では、取引きを促進する仲介業者がいる。特に、どの一つの会社も配電システム50内において複数の役割を担っている。たとえば、1つの電力会社は、発電会社52として機能するたとえば、化石燃料発電プラントを運転する、電力網所有者80として機能するたとえば、局所電力網を所有する、および/または電力消費者82に対する電力供給業者86として機能する場合がある。したがって、これらの当事者のうち1または複数が、個々のおよび集合的な発電システム54の性能能力、可用性、および劣化を予測できることが重要な場合がある。前述したことを念頭において、図3に、発電システムの性能のモデリングおよび予測で用いる典型的なプロセッサベースのシステム100を示す。一実施形態においては、典型的なプロセッサベースのシステム100は、汎用コンピュータであって、種々のソフトウェア本開示の態様を実施するアルゴリズムを含むを実行するように構成されている。あるいは、他の実施形態においては、プロセッサベースのシステム100は、とりわけ、メインフレームコンピュータ、分散コンピューティングシステム、またはアプリケーション特有のコンピュータまたはワークステーションであって、システムの一部として提供される専用のソフトウェアおよび/またはハードウェアを用いて本開示の態様を実施するように具体的にデザインおよび構成されたものを含んでいても良い。さらに、プロセッサベースのシステム100は、本開示の機能性の実施を容易にするために単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを備えていても良い。一般的に、典型的なプロセッサベースのシステム100は、マイクロプロセッサ102たとえば中央演算処理装置CPUを備えている。これは、システム100の種々のルーチンおよび処理機能を実行するものである。たとえば、マイクロプロセッサ102は、種々のオペレーティングシステム命令とともにソフトウェアルーチンおよび/またはアルゴリズムを実行しても良い。これらは、メモリ104たとえばパーソナルコンピュータのランダムアクセスメモリRAMまたは1もしくは複数の大容量記憶装置106たとえば内部もしくは外部のハードドライブ、CD-ROM、DVD、または他の磁気もしくは光学記憶装置に記憶されるかまたはこれらによって提供される。加えて、マイクロプロセッサ102は、種々のルーチン、アルゴリズム、および/またはソフトウェアプログラムに対する入力として与えられるデータ、たとえば本開示のコンピュータベースの実施において与えられるデータを処理する。このようなデータは、メモリ104または大容量記憶装置106に記憶しても良いし、それらから提供されても良い。あるいは、このようなデータを、マイクロプロセッサ102に1または複数の入力装置108を介して提供しても良い。このような入力装置108としては、手動の入力装置、たとえばキーボード、マウス、などを挙げても良い。加えて入力装置108には、マイクロプロセッサ102に遠隔のプロセッサベースのシステムまたは別の電子装置からデータを与えるネットワークまたは他の電子通信インターフェースなどの装置が含まれていても良い。このようなネットワーク通信インターフェースは、当然のことながら、双方向性であっても良く、こうして、マイクロプロセッサ102から遠隔のプロセッサベースのシステムまたは他の電子装置へネットワークを介してデータ送信することも容易になっていても良い。マイクロプロセッサ102から生じた結果たとえば1または複数の記憶されたルーチンまたはアルゴリズムに従ってデータを処理することによって得られた結果を、運転員に、1または複数の出力装置たとえばディスプレイ110および/またはプリンタ112を介して与えても良い。表示またはプリントされた出力に基づいて、運転員は、付加的もしくは代替的な処理の要求、または付加的もしくは代替的なデータの提供を、たとえば入力装置108を介して行なっても良い。プロセッサベースのシステム100の種々の部品間での通信は通常、個々のチップセットと1または複数のバスまたは相互接続システム100の部品を電気的に接続するとを介して行なっても良い。特に、ある実施形態においては、典型的なプロセッサベースのシステム100は、本明細書で述べたような1または複数のアルゴリズムに従って発電プラントデータを処理し、1または複数の数学的モデルを実行して発電プラント性能、可用性、および/または劣化に対する予測を生成するように構成されている。これについては、図4~7に関して後に詳述する。図4に、発電プラント性能、可用性、または劣化に対する予測を生成するためのシステム120の例を例示する。いくつかの実施形態においては、システム120は、実際のプラントデータ122を1または複数の数学的モデルすなわち、アルゴリズムと組み合わせて用いて、発電プラント124の実際の将来の性能、可用性、または劣化をシミュレートしても良い。したがって、種々の現在の運転データ126および履歴データ128を、発電プラント124から収集して、入力から直接に1もしくは複数の数学的モデルたとえばコンピュータモデル130へ入力しても良いし、またはデータをプラントデータベース122に記憶して、将来このようなモデルとともに使用することに備えても良い。種々の実施形態においては、システム120を、発電プラント124の構成および運転に応じて広範囲の現在の運転データ126および履歴データ128を用いることに適合させても良い。たとえば、発電プラントガスタービンベース負荷のモデリングを容易にするために、現在の運転データには、IGV角度、入口圧力降下、排気圧力降下、燃料温度、および/または燃料LHVを含めても良い。この例では、履歴データ128には、一部または全部の上記因子とともに過去の測定されたベース負荷が含まれていても良い。データ126および128を、発電プラントから運転員が直接入力しても良いし、またはプラントデータベース122から取得しても良い。一実施形態においては、コンピュータモデル130は、1または複数の潜在的な運転変更の発電プラントへの影響をシミュレートすることができる。言い換えれば、コンピュータモデル130によって、発電プラント運転員53、発電プラント管理者55、電力取引業者84、または他のユーザ発電プラントの場所にいてもいなくてもが、機器の設定変更の発電プラント性能に対する影響をシミュレートすることが、発電プラント124における設定を何ら実際に変えることなく可能になる。ユーザが、発電プラント性能に付随する1または複数の対象パラメータを有していても良い。種々の実施形態においては、コンピュータモデル130を、物理ベースの性能データ132を受け取るように適合させても良い。物理ベースの性能データ132としては、発電プラントからの実際の運転情報の代わりにまたはそれに加えて、発電プラントの少なくとも1つの物理ベースモデルを用いて生成されるデータを挙げても良い。種々の実施形態においては、コンピュータモデル130は、前述した機能性を実現するために、分離した別個のハイブリッドモデルの配列134を備えていても良い。たとえば、ハイブリッドモデルの配列134には、モデリングされる発電プラントで用いる機器に基づいた複数のガスタービンまたは蒸気タービンに対するベース負荷モデルおよびピーク負荷モデルが含まれていても良い。各モデルは、コンピュータモデル130によって生成および更新される数学的アルゴリズムとして存在する。ある実施形態においては、コンピュータモデル130は、各ハイブリッドモデル150の形成、保守、および正確さを可能にするために、複数のモジュールを備えていても良い。たとえば、コンピュータモデル130は、データコンディショニングモジュール136、訓練モジュール138、再訓練モジュール142、およびハイブリッド予測モジュール140を備えていても良い。これらの各モジュールについては、後により詳細に説明する。また環境データ148を、予測結果144の生成においてコンピュータモデル130が用いても良い。環境データ148には、モデリングされる個々の機器またはプラントの場所に対して観測されるすなわち、現在のおよび/または予想されるすなわち、将来の環境データが含まれていても良い。理解されるように、このような予想または予測される環境データが有用であり得る実施は、将来を考慮したモデルまたは予測が望ましく、その結果、予想されるすなわち将来の発電能力に対する見識が得られる実施である。環境データ148としては、限定することなく、モデリングされる個々の機器またはプラントの場所における周囲温度、相対湿度、および/または大気圧を挙げても良い。予測結果144は、プラント運転員、エネルギー供給業者、電力取引業者などが用いるべきコンピュータモデル130からの出力であっても良い。さらに、予測結果144とともにハイブリッドモデルの配列134および環境データ148を、データベース146に記憶して、現在のコンピュータモデル130を更新するために用いても良い。ある実施形態では、プラントデータ122および/または物理ベースの性能データ132に基づくモデリングおよび予測において、異常値および著しいノイズが浄化されたデータを用いる。データコンディショニングモジュール136は、十分に均一なデータセットを訓練モジュール138が利用できるように、データセグメンテーションおよび除去アルゴリズムを含んでいても良い。たとえば、データコンディショニング136は、各入力変数を平滑化してデータ中の異常値の多くを取り除くメディアンフィルタリングを含んでいても良い。訓練モジュール138は、後述するように予測用に利用できるモデルを形成するために、ハイブリッド予測モジュール140に情報を提供する。さらに、ある実施形態においては、訓練モジュール138は、プラントデータ122か、または物理ベースの性能データ132とプラントデータ122との組み合わせを用いても良い。1つのアプローチにおいては、物理ベースの性能データ132とプラントデータ122とを組み合わせて、拡張されたモデル訓練および検証データセットを形成しても良い。物理ベースの性能データ132は、適切な物理ベースのモデルの組に対して実験計画法DOEを実行することを通して生成しても良い。このDOEアプローチによって生成される入出力値のマトリックス上で、ハイブリッド予測モジュール140を訓練および検証しても良い。さらに、ある実施形態においては、ドメイン知識およびデータ駆動型方法の両方を用いて、ハイブリッド予測モジュール140へ入力するための変数を選択する。たとえば、相関試験を訓練モジュール138間で行なって、入力変数X’と目標Y’との間の高い相関を確認しても良い。その後に、非常に相関性がある変数および目標を用いることによって、より正確な予測性能が得られる場合がある。いったん十分に訓練されれば、ハイブリッド予測モジュール140によってハイブリッドモデル150が生成される場合がある。図5は、本発明の実施形態による典型的なハイブリッド予測モジュール140のブロック図である。図5を参照して、ハイブリッド予測モジュール140では、物理ベースのANNモデル152たとえば熱力学的なモデルとともにプラントデータベースのANNモデル154を用いる。理解されるように、ニューラルネットワーク以外のモデルを用いても良い。ある実施形態においては、ハイブリッド予測モジュール140を用いてモデルを生成して予測する前に、物理ベースのANNモデル152を1回訓練する。他の実施形態においては、物理ベースのANNモデル152の2回以上の訓練をたとえば反復プロセスで行なうことを、ハイブリッド予測訓練プロセスで用いる前に行なっても良い。1つの実施においては、物理ベースのANNモデル152を、時間とともに更新することはせず、したがって静的なモデルと言われる。一例としては、プログラムを用いて物理ベースの性能データを生成して静的モデル152を訓練し、ガスタービンベース負荷予測を図っても良い。入力パラメータを決定および使用して、DOE試験マトリックスを形成しても良い。DOE試験マトリックスを実行し、出力は静的モデル訓練データセットになる。他のパラメータを、同じ機器またはシステムに対して決定して、さらなる静的モデル訓練データセットを形成しても良い。また異なるプログラムを用いて、異なるプラント機器またはシステムに対する静的モデル訓練データを生成しても良い。さらに加えて、物理ベースの性能データが利用できなかった場合には、プラント運転データの大きなセットを用いて静的モデル152を訓練することができる。この状況では、理想的には、訓練データセットが広範囲の入力パラメータをカバーして、運転領域の正確な表現が得られる。静的モデル152によって生成された予測は、予測されているパラメータに対する基準線を表わす。使用する訓練データに応じて、静的モデル152に基づく予測は実際の性能とは異なっている場合がある。基準線からのずれは、機器が劣化するにつれ、時間とともに増加する場合がある。そのため、基準線予測に補正を施す必要があり、したがってプラントデータベースのANNモデル補正器モデル154とも言われるが必要とされる。補正器モデル154は、最近のプラント運転データを用いて訓練しても良い。補正器モデル154に対する入力156には、静的モデル152に対する全ての入力158または下位集合の入力が含まれていても良い。加えて、補正器モデル154は、静的モデル152の出力159を入力として受け取る。その結果、施される補正は静的予測の関数となる。補正器モデル154は、プラントから収集される実際の最新データに基づいて性能予測を調整する。そのため、時間とともに補正器モデル154によって、ハイブリッド予測モジュール140が形成するハイブリッドモデル150が実際の性能を詳細に反映することができる。一方で基準線静的モデル152は変わらない。したがって、補正器モデル154を静的モデル152とともに用いることによって、静的モデル152を定期的に再基準線化して再調整する必要が軽減または除去され、その結果、プラント機器に対するダウンタイムが最小になる。結果として、ハイブリッドモデリングアプローチは、純粋な物理ベースまたは純粋なデータベースのニューラルネットワークアプローチよりも良好に機能する場合がある。静的モデル152を用いることによって最初は、従来のどんな訓練も行なうことなく予測基準線を設定することができる。また、静的モデル152を、全運転範囲に渡って性能基準線を形成する運転条件の予想範囲に渡って訓練しても良く、その結果、必要な外挿法が最小限になり、プラント運転データ希薄問題が相殺される。図5に戻って、一対の物理ベースのANN152およびデータベースのANNモデル154を、各性能予測に対するハイブリッドモデル150の形成において用いても良い。たとえば、単一対のモデルすなわち、単一のハイブリッドモデル150を用いて以下の予測を行なっても良い。ガスタービン負荷mW、ガスタービン燃料消費量、ガスタービン排出量NOx、CO、および/または蒸気タービン負荷mW。しかし、複数対のANNモデルすなわち、複数のハイブリッドモデル150を互いに関連させて用いて、たとえば1つの予測に対するモデルを形成しても良いし、または複雑なシステムをより効果的にモデリングしても良いたとえば全体プラント性能。実際には、いくつかの実施形態において、複数のハイブリッドモデルを用いてパラメータまたは全体的すなわち、全体論的な評価基準をモデリングすることが最良である場合がある。たとえば、異なるハイブリッドモデルの方が、ガスタービンのベース負荷および部分負荷運転モードをより良好に表わすということを決定しても良い。この場合、ガスタービンベース負荷および部分負荷予測は、ハイブリッド予測モジュール140を用いて形成される2つの別個のハイブリッドモデル150を用いて行なうことができるが、別個のハイブリッドモデル150の組み合わせ結果を合わせて、ガスタービン運転モードに関する所望の予測が得られる場合がある。さらに、より複雑な考え方たとえば、全体としてのプラントの性能または概念的にまとめて考えても良いサブシステム群の性能が対象となる場合がある限りでは、このような複雑な結果を、群すなわち、2つ以上のハイブリッドモデル150を用いてモデリングしても良い。たとえば、このようなモデル群を加重配列、未加重配列、階層的配列、および/または条件付き配列で組み合わせて、当該の複雑なパラメータたとえば全体プラント性能、全体発電機性能、全体タービン性能などを好適にモデリングしても良い。補正器モデル154は、モデルの再訓練およびその後の再調整を通して保守される。図4からの再訓練モジュール142は、この機能をコンピュータモデル130内で行なう。再訓練142は、性能に基づいて作動させても良いしたとえば、性能が許容閾値を下回ったときの監視精度および作動訓練、または時間間隔に基づいて作動させても良いたとえば、毎日、毎週、毎月、毎年などに1回。再訓練作動が性能ベースである場合、統計的検定を用いて、モデルの予測精度がいつ低下している場合があるかを診断しても良い。低下したモデルは、再調整して、より正確な予測が得られるようにしても良い。このプロセスによって、ハイブリッドモデル150のセルフモニタリングおよび自己更新が達成される。図6のフローチャート160を参照して、ハイブリッドモデル150を再訓練するための方法142がより良好に理解される場合がある。なお、フローチャート160に示した典型的なステップのうち1または複数を、プロセッサベースのシステム100によって、このような機能を行なうようにデザインされたソフトウェアアプリケーションのルーチンまたはアルゴリズムの実行を通して、行なっても良い。あるいは、アプリケーション特有のハードウェア、ファームウェア、または回路構成を用いて、同じ機能性を実現しても良い。方法160は、プラントデータ122の新しいウィンドウを受け取ることブロック162によって始まっても良い。プラントデータ122には、運転入力X’とともに出力Yが含まれる。プロセッサ102は、既存の訓練されたハイブリッドモデル150およびプラントデータ122を用いて、予測出力Y’166を計算するブロック164。予測誤差Ei170は、実際の出力Yと予測出力Y’166との間の差によって計算されるブロック168。ハイブリッドモデル試験データに対する予測誤差基本予測誤差Eo174とも言われるの計算ブロック172には、全長がD0w0の初期データセットを用いることが含まれる。最初のD0データ点は、初期ハイブリッドモデルを訓練して検証するために用いられ、データの最後のw0点は、ベース予測誤差174を試験して取得するために留保される。次に、プロセッサ102は、予測誤差Ei170およびベース予測誤差Eo174に対して統計的検定を行なうブロック176。どんな仮説検定も統計的検定として機能しても良い。たとえば、ウィルコクソンの順位和検定WRSTが、その優位性から提案される。統計的な試験結果ブロック178が、予測誤差EoおよびEiは統計的に著しく異なってはいないことを示した場合には184、プロセスは、新しいプラントデータ122を受け取るところブロック162から再び始まる。他方で、EoとEiとの間に統計的に著しい差があった場合には186、ハイブリッドモデルを、プラントデータ122運転および出力データを含むを用いて再訓練するブロック180。しかし、プラントデータセット122内のデータ点の数が圧倒的に大きい場合、最も古いデータ点の特定の部分をデータセットから取り除いても良い。モデル再訓練のために用いるデータ量は重要な因子である。良好なモデル表現を得るためには十分なデータが必要である。しかし機器の現在の状態を正確には反映していない古いデータの使用を回避することは不可欠である。ハイブリッド予測モデルを再訓練した後、ネットワークパラメータおよびベース予測誤差E0を両方とも再調整してブロック182、プラントデータ122の後続のウィンドウズ商標に対して用いる。前述したことから分かり得るように、ハイブリッドモデル150は、実施されると、その予測性能において連続的にモニタされる。注目すべきことは、再訓練方法160を、予測すべき異なるパラメータたとえば、ベース負荷、NOx、COに対して存在する各ハイブリッドモデル150に対して別個に行なっても良いことである。図7のフローチャート190を参照して、ハイブリッドモデル150を用いて発電プラント性能、可用性、または劣化に対する予測144を生成する方法は、より良好に理解される場合がある。なお、フローチャート190に示した典型的なステップのうち1または複数を、プロセッサベースのシステム100によって、このような機能を行なうように適合されたソフトウェアアプリケーションのルーチンまたはアルゴリズムの実行を通して、行なっても良い。あるいは、アプリケーション特有のハードウェア、ファームウェア、または回路構成を用いて、同じ機能性を実現しても良い。予測190を生成する方法は、プロセッサ102がプラントデータ122および環境データ148の両方を受け取ることブロック192から始まる。前述したように、環境データ148には、当該の場所に対して得られた気象データ、たとえば周囲温度、相対湿度、および/または大気圧が含まれていても良い。プロセッサ102は、ハイブリッドモデル150に対するデータセット196を用意するブロック194。プロセッサ102は、ハイブリッドモデル150を用いて予測結果144を計算するブロック198。そしてプロセッサ102は、予測結果144をシステムユーザに、ディスプレイ110またはプリンタ112を介して伝達するブロック200。ある実施形態においては、図7の方法を用いて、ネットワーク環境上で相互接続された複数の発電プラントの能力、可用性、および劣化を予測しても良い。予測出力94を用いて、個々の発電プラント、ネットワーク内の発電プラントの下位集合、および/または発電プラントのネットワーク全体の性能を、動的に観測および分析しても良い。本開示の技術的効果には、ハイブリッドモデルを生成および/または利用して、1または複数の発電プラントに付随する1または複数の性能的側面を予測することが含まれる。発電プラントの運転または管理は、開示したハイブリッドモデルの1または複数の出力に基づいても良い。ハイブリッドモデルは、1または複数のニューラルネットワークを構成していても良い。さらに、ハイブリッドモデルは静的モデルを構成しても良く、たとえば物理的原理および因子ならびに補正器または動的モデルに基づいても良く、たとえば測定または観測されるプラントデータに基づいても良い。このような実施形態においては、静的モデルの出力は、補正器モデルに対する入力であっても良い。この書面の説明では、実施例を用いて、本発明を、ベストモードも含めて開示するとともに、どんな当業者も本発明を実施できるように、たとえば任意の装置またはシステムを作りおよび用いること、ならびに取り入れた任意の方法を実行することができるようにしている。理解され得るように、実施例または実施形態が、本開示の説明を容易にするために与えられる限りにおいて、このような実施例および実施形態を、たとえ明白には述べられていなくても、組み合わせることを、たとえ互いに組み合わせた状態で明白に説明がされていなくても、行なっても良い。本発明の特許可能な範囲は、請求項によって定められるとともに、当業者に想起される他の実施例を含んでいても良い。このような他の実施例は、請求項の文字通りの言葉使いと違わない構造要素を有するか、または請求項の文字通りの言葉使いとの差が非実質的である均等な構造要素を含む場合には、請求項の範囲内であることが意図されている。