発電計画支援装置および発電計画支援方法

本発明の実施形態は、発電計画支援装置および発電計画支援方法に関する。

近年、蒸気タービンは、最適起動と呼ばれる方法で起動されることが多い。最適起動では、蒸気タービンの蒸気温度、蒸気圧力、熱伝達係数などを逐次予測し、タービンロータの熱応力が過大にならない範囲内で蒸気タービンの昇速率や負荷上昇率が最大になるように起動動作を制御することで、蒸気タービンが起動される。

また、最適起動の適用時において蒸気タービンの起動に要する時間(起動時間)を予測する方法も研究されている。しかしながら、最適起動の適用時の起動時間を高精度に予測することは困難であり、起動時間の予測結果を実際の蒸気タービン(実機)に適用することには課題が残る。高精度の起動時間の予測には、発電プラントの運用側にとって、電力需要要求に正確に応えられるという利点や、発電プラントのオペレーションコストを削減できるという利点がある。そのため、起動時間の予測に対する運用側のニーズは高い。

特開2011−111959号公報

特許第4723884号公報

最適起動の適用時の起動時間を予測する際には例えば、蒸気タービンの主要部の温度、圧力、熱応力などの状態値を予測し、これらの状態値から最適な昇速率や負荷上昇率を予測し、これらの昇速率や負荷上昇率から起動時間を予測する。しかしながら、この予測起動時間を実機の起動時間と比較した場合、実機では蒸気温度や蒸気圧力が予測通りに推移せず、予測起動時間と実機の起動時間との間に誤差が生じることがある。同様の問題は、蒸気タービン以外のタービン(例えばガスタービン)でも起こり得る。

そこで、本発明は、タービンの起動時間の予測精度を向上させることが可能な発電計画支援装置および発電計画支援方法を提供することを課題とする。

一の実施形態によれば、発電計画支援装置は、タービンの起動条件を表す物理量を取得する取得部を備える。さらに、前記装置は、前記タービンの起動スケジュールと前記物理量との関係を示す第1情報を格納する第1格納部を備える。さらに、前記装置は、前記取得部により取得された前記物理量と、前記第1格納部に格納された前記第1情報とに基づいて、前記タービンの前記起動スケジュールを予測する予測部を備える。さらに、前記装置は、前記予測部により予測された前記起動スケジュールを出力する出力部を備える。

第1実施形態の発電計画支援装置の構成を示す概略図である。

第1実施形態の発電プラントの例を示す概略図である。

第1実施形態のタービンの起動方法の例を説明するためのグラフである。

第1実施形態の発電計画支援方法を示すフローチャートである。

第2実施形態の発電計画支援装置の構成を示す概略図である。

第2実施形態の発電計画支援方法を示すフローチャートである。

第3実施形態の発電計画支援装置の構成を示す概略図である。

以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。

(第1実施形態) (1)第1実施形態の発電計画支援装置の構成 図1は、第1実施形態の発電計画支援装置の構成を示す概略図である。図1の発電計画支援装置の例は、パーソナルコンピュータやワークステーションである。

図1の発電計画支援装置は、メタル温度受信部101と、外気温度受信部102と、起動時間予測部103と、予測時間データベース104と、予測時間出力部105とを備えている。メタル温度受信部101と外気温度受信部102は、取得部の例である。起動時間予測部103は、予測部の例である。予測時間データベース104は、第1格納部の例である。予測時間出力部105は、出力部の例である。

図1の発電計画支援装置はさらに、パラメータ調整部106と、実機情報保持部107と、パラメータ選択部108と、起動時間計算部109とを備えている。パラメータ調整部106、実機情報保持部107、パラメータ選択部108、および起動時間計算部109は、導出部の例である。パラメータ調整部106は、調整部の例である。実機情報保持部107は、保持部の例である。

以下、これらの構成要素101〜109の詳細を順番に説明する。

(1.1)構成要素101〜102 メタル温度受信部101と外気温度受信部102は、タービンの起動条件を表す物理量である温度を受信し、受信した温度を起動時間予測部103に入力する。具体的には、メタル温度受信部101は、タービンに接続されたタービンロータのメタル温度を受信し、外気温度受信部102は、タービンの外気温度を受信する。タービンロータは、タービンの所定部分の例である。

タービンの例は、蒸気タービンやガスタービンである。本実施形態の発電計画支援装置は、メタル温度のみを起動時間予測部103に入力してもよいし、メタル温度と外気温度を起動時間予測部103に入力してもよい。例えば、ガスタービンを備えるコンバインドサイクル型の発電プラントを本実施形態の適用対象とする場合、本実施形態の発電計画支援装置は、メタル温度と外気温度を起動時間予測部103に入力する。

図2は、第1実施形態の発電プラントの例を示す概略図である。

図2の発電プラントは、タービン1と、発電機2と、タービン1および発電機2に接続されたタービンロータ3と、タービン1を収容するタービン車室4とを備えている。図2の発電プラントはさらに、タービン1に作動流体を供給する作動流体配管5と、作動流体配管5に設けられた制御弁6と、タービンロータ3のメタル温度を測定するメタル温度センサ7と、タービン1の外気温度を測定する外気温度センサ8とを備えている。作動流体の例は、蒸気やガスである。

メタル温度センサ7は、測定したメタル温度をメタル温度受信部101に送信する。これにより、メタル温度受信部101は、メタル温度を取得することができる。外気温度センサ8は、タービン1の外気温度を外気温度受信部102に送信する。これにより、外気温度受信部102は、外気温度を取得することができる。

図3は、第1実施形態のタービン1の起動方法の例を説明するためのグラフである。

図3は、タービン1の起動開始からタービン1が発電運転状態に到達するまでの各イベントに要する時間(イベント時間)t₁〜t₅を示している。曲線C₁は、タービン1の回転数を表す。曲線C₂は、タービン1の出力を表す。

時間t₁は、タービン1の起動開始から低速ヒートソークに至るまでに要する時間を表す。時間t₂は、低速ヒートソークに要する時間を表す。時間t₃は、タービン1の低速ヒートソーク完了から高速ヒートソークに至るまでに要する時間を表す。時間t₄は、高速ヒートソークに要する時間を表す。時間t₅は、タービン1の高速ヒートソーク完了からタービン1が所定の出力に至るまでの時間を表す。時間t₁〜t₅の長さは、タービン1の起動条件に応じて変化する。なお、符号R₁は、低速ヒートソーク時の回転数を表し、符号R₂は、高速ヒートソーク時の回転数を表す。

時間t(=t₁+t₂+t₃+t₄+t₅)は、タービン1の起動に要する時間(起動時間)を表す。タービン1を最適起動により起動する場合には、起動時間tを通常の起動方法に比べて短縮することができる。

再び図1を参照し、発電計画支援装置の説明を続ける。

(1.2)構成要素103〜105 起動時間予測部103は、メタル温度受信部101により取得されたメタル温度と、外気温度受信部102により取得された外気温度と、予測時間データベース104に格納された情報とに基づいて、タービンの起動スケジュールを予測する。本実施形態のタービンの起動スケジュールは、上述のイベント時間t₁〜t₅や起動時間tにより表現することができる。よって、本実施形態の起動時間予測部103は、タービンの起動スケジュールとして、イベント時間t₁〜t₅や起動時間tを予測する。

具体的には、本実施形態の起動時間予測部103は、予測時間データベース104を利用して次のような処理を行う。

予測時間データベース104には、タービンのメタル温度および外気温度と、タービンの起動スケジュールとの関係を示す情報(以下「第1情報」と呼ぶ)が格納されている。符号K₁〜K₄は、第1情報の例に相当するグラフを表す。

グラフK₁〜K₄はそれぞれ、外気温度がT₁〜T₄の場合のメタル温度と時間t₁との関係を表す。予測時間データベース104には、様々な外気温度において、メタル温度と時間t₁との関係を表すグラフが格納されている。同様に、予測時間データベース104には、様々な外気温度において、メタル温度と時間t₂、t₃、t₄、t₅との関係を表すグラフが格納されている。予測時間データベース104にはさらに、様々な外気温度において、メタル温度と起動時間tとの関係を表すグラフが格納されている。本実施形態の予測時間データベース104は、これらのグラフをテーブルの形で保持している。

本実施形態の予測時間データベース104には、タービンを最適起動で起動する際の時間t₁〜t₅が格納されている。これらの時間t₁〜t₅は、起動時間計算部109により計算される。具体的には、起動時間計算部109は、タービンの起動中にタービンロータに生じる熱応力を予測し、熱応力を規定値以下に抑えつつ起動時間tが最短となるタービンの回転数および負荷の上昇過程を予測することで、これらの時間t₁〜t₅を計算する。起動時間計算部109は、時間t₁〜t₅の計算結果を、グラフK₁〜K₄のような形で予測時間データベース104に格納する。よって、本実施形態では、予測時間データベース104を使用することで、最適起動の適用時におけるイベント時間t₁〜t₅や起動時間tを予測することができる。

起動時間予測部103は、メタル温度と外気温度を取得すると、取得した温度に一致する時間t₁〜t₅を予測時間データベース104から検索する。起動時間予測部103は、取得した温度に一致する時間t₁〜t₅が予測時間データベース104の第1情報にない場合には、取得した温度に最も近い時間t₁〜t₅を予測時間データベース104の第1情報をもとに算出する。こうして得られた時間t₁〜t₅が、最適起動の適用時におけるイベント時間の予測値(予測イベント時間)である。予測イベント時間は、予測時間出力部105に出力される。

起動時間予測部103はさらに、時間tの値を算出する。こうして得られた時間tが、最適起動の適用時における起動時間の予測値(予測起動時間)である。予測起動時間は、予測時間出力部105に出力される。

予測時間出力部105は、取得した予測イベント時間t₁〜t₅と予測起動時間tを出力する。予測イベント時間t₁〜t₅と予測起動時間tは例えば、発電計画支援装置のディスプレイへの表示、発電計画支援装置の外部へのデータ送信、発電計画支援装置の内部のストレージへの保存などの形で出力される。本実施形態の予測時間出力部105は、予測イベント時間t₁〜t₅と予測起動時間tをパラメータ調整部106に出力する。

なお、起動時間予測部103は、メタル温度、外気温度、および第1情報に基づいて起動スケジュールを予測してもよいし、外気温度を使用せずに、メタル温度および第1情報に基づいて起動スケジュールを予測してもよい。

(1.3)構成要素106〜109 実機情報保持部107は、タービンを最適起動により実際に起動した際に測定されたメタル温度、外気温度、起動時間、イベント時間などの実機情報を保持している。実機情報に含まれる起動時間やイベント時間は、実機起動スケジュールの例である。実機情報保持部107は例えば、メタル温度をメタル温度受信部101から取得し、外気温度を外気温度受信部102から取得する。実機情報保持部107は、このような実機情報をパラメータ調整部106に出力する。

パラメータ調整部106、パラメータ選択部108、および起動時間計算部109は、予測時間出力部105から取得した起動スケジュールと、実機情報保持部107から取得した実機情報とに基づいて、メタル温度および外気温度とイベント時間t₁〜t₅との関係を示す新たな第1情報を導出する。そして、起動時間計算部109は、新たな第1情報を予測時間データベース104に格納する。このようにして、予測時間データベース104内の第1情報が更新される。その結果、例えばグラフK₁〜K₄の形状が変化する。

具体的には、本実施形態のパラメータ調整部106、パラメータ選択部108、および起動時間計算部109は、次のような処理を行う。

パラメータ調整部106は、最適起動の適用時のイベント時間t₁〜t₅を計算するための数式を保持している。この数式は、様々なパラメータを含んでいる。パラメータ調整部106は、予測時間出力部105から予測起動時間tと予測イベント時間t₁〜t₅を取得すると、この数式を用いて、予測起動時間tと予測イベント時間t₁〜t₅とは別に、起動時間tとイベント時間t₁〜t₅を計算する。以下、数式を用いて計算された起動時間tとイベント時間t₁〜t₅を、計算起動時間tと計算イベント時間t₁〜t₅と呼ぶ。

この計算の際、パラメータ調整部106は、計算イベント時間t₁〜t₅と実機のイベント時間との誤差が、予測イベント時間t₁〜t₅と実機のイベント時間との誤差より小さくなるように、数式中のパラメータの値を調整する。具体的には、パラメータ調整部106は、各計算イベント時間t₁〜t₅と実機のイベント時間との差が規定の時間以下になり、かつ、計算起動時間tと実機の起動時間との差が規定の時間以下になるまで、パラメータの値を繰り返し調整する。このようにして、パラメータ調整部106は、予測イベント時間t₁〜t₅より誤差の小さい計算イベント時間t₁〜t₅が得られるように、パラメータの値を調整することができる。なお、パラメータ調整部106の処理の具体例は、図4を参照して後述する。

パラメータ調整部106が使用する数式は、最適起動の適用時のイベント時間t₁〜t₅に影響を与えるパラメータと、最適起動の適用時のイベント時間t₁〜t₅に影響を与えないパラメータとを含んでいる。パラメータ選択部108は、この数式の全パラメータの情報を保持している。パラメータ選択部108は、これらの全パラメータの中からイベント時間t₁〜t₅に影響を与える幾つかのパラメータを自動的に選択し、選択したパラメータの情報をパラメータ調整部106に提供する。このようなパラメータの例は、タービンの昇速率や負荷上昇率に影響を与えるパラメータであり、例えば最大昇速率や最大負荷上昇率である。パラメータ選択部108は例えば、タービンの昇速率や負荷上昇率への影響が大きいパラメータを自動的に選択する。

パラメータ調整部106は、パラメータ選択部108により選択されたパラメータの値を、計算イベント時間t₁〜t₅の誤差が予測イベント時間t₁〜t₅の誤差より小さくなるように調整する。そして、パラメータ調整部106は、これらのパラメータの調整結果を起動時間計算部109に入力する。

こうして、起動時間計算部109は、予測起動時間tや予測イベント時間t₁〜t₅に基づいて調整されたパラメータの値を取得する。そして、起動時間計算部109は、これらのパラメータの値と上記の数式とを用いてイベント時間t₁〜t₅を計算することで、メタル温度および外気温度とイベント時間t₁〜t₅との関係を示す新たな第1情報を導出する。さらに、起動時間計算部109は、導出した新たな第1情報を予測時間データベース104に格納する。新たな第1情報はさらに、メタル温度および外気温度と起動時間tとの関係を示す情報を含んでいてもよい。

(2)第1実施形態の発電計画支援装置の作用 引き続き図1を参照し、本実施形態の発電計画支援装置の作用について説明する。

予測時間データベース104は、起動時間計算部109により事前に導出された第1情報を保持している。起動時間計算部109は、実機情報保持部107が実機情報を保持していない場合には、パラメータの値を仮定して第1情報を導出し、この第1情報を予測時間データベース104に格納する。一方、起動時間計算部109は、実機情報保持部107が実機情報を保持している場合には、パラメータ調整部106が実機情報に基づいて調整したパラメータの値を用いて第1情報を導出し、この第1情報を予測時間データベース104に格納する。

起動時間予測部103は、取得したメタル温度に一致する時間t₁〜t₅を予測時間データベース104から検索する。起動時間予測部103は、このメタル温度に一致する時間t₁〜t₅が予測時間データベース104の第1情報にない場合には、このメタル温度に最も近い時間t₁〜t₅を予測時間データベース104の第1情報をもとに算出する。

例えば、起動時間予測部103が取得したメタル温度が150℃の場合、起動時間予測部103は、メタル温度が150℃のときの時間t₁〜t₅を予測時間データベース104から検索する。この場合、メタル温度が150℃のときの時間t₁が検索によりヒットした場合には、ヒットした時間t₁が予測時間出力部105に出力される。一方、メタル温度が150℃のときの時間t₁が検索によりヒットしなかった場合には、150℃に最も近い高温側の温度における時間t₁と、150℃に最も近い低温側の温度における時間t₁とが選択される。そして、起動時間予測部103は、これらのメタル温度を内挿して1次の近似式により150℃における時間t₁を算出する。この場合、算出された時間t₁が予測時間出力部105に出力される。これは、時間t₂〜t₅についても同様である。

パラメータ調整部106は、タービンが最適起動により1回以上起動された場合には、後述する図4のアルゴリズムを用いてパラメータの値を調整する。パラメータ選択部108は、時間t₁に影響を与えるパラメータ、時間t₂に影響を与えるパラメータ、時間t₃に影響を与えるパラメータ、時間t₄に影響を与えるパラメータ、時間t₅に影響を与えるパラメータを個々に選択する。例えば、パラメータ選択部108は、最大昇速率を増大または減少させた際に時間t₁〜t₅のうちのどの時間に影響があるかを調べる。そして、時間t₁に影響がある場合には、時間t₁に影響を与えるパラメータとして最大昇速率が選択される。

図4は、第1実施形態の発電計画支援方法を示すフローチャートである。図4は、パラメータ調整部106の処理の具体例を示している。

パラメータ調整部106はまず、予測時間出力部105から予測起動時間tと予測イベント時間t₁〜t₅とを取得する(ステップS1)。図4のステップS3に示す符号T、T₀はそれぞれ、イベント時間t₁〜t₅の誤差の閾値と、起動時間tの閾値とを表す。また、図4のステップS3に示す符号ΔTは、閾値Tの減少量を表す。本実施形態の閾値Tは、T=T₀−ΔTで与えられる。

ステップS1の後、パラメータ調整部106は、閾値Tの減少量ΔTを0に設定することで、閾値Tを閾値T₀と同じ値に設定する(ステップS2、S3)。閾値T₀の例は5分である。後述するように、減少量ΔTは1分、2分、3分、・・・と増加していくため、閾値Tは5分、4分、3分、・・・と減少していくことになる(ステップS4を参照)。

次に、パラメータ調整部106は、予測イベント時間t₁と実機のイベント時間t₁との誤差が閾値Tよりも大きいか否かを判定する(ステップS11)。この誤差が閾値T以下の場合には、ステップS21に進む。この誤差が閾値Tよりも大きい場合には、パラメータ調整部106は、1つ以上のパラメータA₁、B₁、・・・の値を調整し(ステップS12)、調整されたパラメータA₁、B₁、・・・の値を用いて計算イベント時間t₁を計算する(ステップS13)。次に、パラメータ調整部106は、計算イベント時間t₁と実機のイベント時間t₁との誤差が閾値Tよりも大きいか否かを判定する(ステップS11)。パラメータ調整部106は、ステップS11〜S13の処理を、誤差が閾値T以下になるまで繰り返す。

次に、パラメータ調整部106は、予測イベント時間t₂や計算イベント時間t₂についてステップS11〜S13と同様の処理を行う(ステップS21〜S23)。ステップS21〜S23の処理は、予測(または計算)イベント時間t₂と実機のイベント時間t₂との誤差が閾値T以下になるまで繰り返される。ステップS22の際、パラメータ調整部106は、ステップS12で調整されていないパラメータA₂、B₂、・・・の値を調整する。理由は、ステップS12で調整されたパラメータが再び調整されると、計算イベント時間t₁の誤差が再び閾値Tよりも大きくなる可能性があるからである。

次に、パラメータ調整部106は、予測イベント時間t₃や計算イベント時間t₃についてステップS11〜S13と同様の処理を行う(ステップS31〜S33)。ステップS32の際、パラメータ調整部106は、ステップS12、S22で調整されていないパラメータA₃、B₃、・・・の値を調整する。

次に、パラメータ調整部106は、予測イベント時間t₄や計算イベント時間t₄についてステップS11〜S13と同様の処理を行う(ステップS41〜S43)。ステップS42の際、パラメータ調整部106は、ステップS12、S22、S32で調整されていないパラメータA₄、B₄、・・・の値を調整する。

次に、パラメータ調整部106は、予測イベント時間t₅や計算イベント時間t₅についてステップS11〜S13と同様の処理を行う(ステップS51〜S53)。ステップS52の際、パラメータ調整部106は、ステップS12、S22、S32、S42で調整されていないパラメータA₅、B₅、・・・の値を調整する。

なお、本実施形態のパラメータ調整部106は、計算イベント時間の計算をt₁、t₂、t₃、t₄、t₅の順番で行う。理由は、各イベント中の熱応力の変化が、前のイベントの熱応力に依存しているためである。

次に、パラメータ調整部106は、ステップS11〜S53で計算された計算イベント時間t₁〜t₅を用いて計算起動時間tを計算し、計算起動時間tと実機の起動時間tとの誤差が閾値T₀よりも大きいか否かを判定する(ステップS61)。この誤差が閾値T₀以下の場合には、ステップS62に進む。この誤差が閾値T₀よりも大きい場合には、パラメータ調整部106は、閾値Tを1分減少させて(ステップS3、S4)、ステップS11〜S61の処理を繰り返す。閾値Tを減少させる理由は、閾値Tを減少させて計算イベント時間t₁〜t₅の誤差を減少させることにより、計算起動時間tの誤差を減少させるためである。

パラメータ調整部106は、計算起動時間tの誤差が閾値T₀以下になると、ステップS11〜S53で調整されたパラメータA₁〜A₅、B₁〜B₅、・・・の値を起動時間計算部109に出力する(ステップS62)。こうして、起動時間計算部109は、パラメータ調整部106により調整されたパラメータの値を取得することができる。

(3)第1実施形態の発電計画支援装置の効果 以上のように、本実施形態の発電計画支援装置は、メタル温度や外気温度などの物理量と、イベント時間t₁〜t₅や起動時間tなどの起動スケジュールとの関係を示す第1情報を、予測時間データベース104に格納しておく。そして、本実施形態の起動時間予測部103は、メタル温度受信部101により取得されたメタル温度と、外気温度受信部102により取得された外気温度と、予測時間データベース104に格納された第1情報とに基づいて、タービンの起動スケジュールを予測する。

よって、本実施形態によれば、タービンの起動スケジュールを予測する際に、予測のたびに複雑な計算を行わずに、予測時間データベース104を利用して簡単に起動スケジュールを予測することができる。タービンの起動スケジュールを理論的に予測すると、予測のたびに複雑な計算が必要になるが、本実施形態によればこのような複雑な計算を回避することができる。また、本実施形態によれば、予測時間データベース104の第1情報の精度を高めることで、タービンの起動時間tやイベント時間t₁〜t₅の予測精度を向上させることが可能となる。

また、本実施形態の発電計画支援装置は、予測時間出力部105から出力された予測起動時間tや予測イベント時間t₁〜t₅に基づいて新たな第1情報を導出し、導出された新たな第1情報を予測時間データベース104に格納する。この際、予測時間出力部105から出力された予測起動時間tや予測イベント時間t₁〜t₅は、メタル温度受信部101や外気温度受信部102により起動時に取得された実際のメタル温度や外気温度を反映している。よって、本実施形態によれば、タービンの起動回数が増加することで、予測時間データベース104内の第1情報の精度を高めることができ、その結果、タービンの起動時間tやイベント時間t₁〜t₅の予測精度を向上させることができる。また、本実施形態によれば、実機情報保持部107の実機情報の精度を高めることによっても、タービンの起動時間tやイベント時間の予測精度t₁〜t₅を向上させることができる。

また、本実施形態の発電計画支援装置は、個々のイベント時間t₁〜t₅ごとの第1情報を予測時間データベース104に格納する。よって、本実施形態によれば、予測時間データベース104を参照することで、予測時間データベース104内のどのイベント時間の第1情報の誤差が大きいかを把握することができる。また、本実施形態によれば、起動時間計算部109により新たな第1情報を導出する前に、上述の数式のパラメータの値を個々のイベントごとに適切に調整することができ、これにより、個々のイベント時間t₁〜t₅の予測精度を向上させることができる。また、本実施形態によれば、パラメータ選択部108によりパラメータを選択することで、パラメータ調整部106で調整するパラメータを限定することができる。

本実施形態において、タービンの起動回数が少なく、第1情報に含まれる情報量が少ない場合には、メタル温度受信部101により取得されたメタル温度や、外気温度受信部102により取得された外気温度に対応する第1情報が、予測時間データベース104に含まれていない場合がある。しかしながら、本実施形態によれば、パラメータ調整部106により調整されたパラメータの値を利用して予測時間データベース104内の第1情報を更新することで、このような場合にも高精度にイベント時間t₁〜t₅や起動時間tを予測することが可能となる。

なお、本実施形態の発電計画支援装置は、パラメータ調整部106、実機情報保持部107、パラメータ選択部108、および起動時間計算部109とは別の構成要素により、予測時間データベース104の第1情報を更新してもよい。

(第2実施形態) (1)第2実施形態の発電計画支援装置の構成 図5は、第2実施形態の発電計画支援装置の構成を示す概略図である。

図5の発電計画支援装置は、図1の構成要素に加えて、起動完了要求時刻入力部111と、メタル温度予測量格納部112と、起動開始時刻出力部113とを備えている。起動完了要求時刻入力部111は、入力部の例である。メタル温度予測量格納部112は、第2格納部の例である。

メタル温度受信部101は、タービンに接続されたタービンロータの現在のメタル温度を受信し、受信したメタル温度を起動時間予測部103に入力する。一般に、タービンロータのメタル温度は、タービン停止後の数日の期間は高温に保たれ、この期間内に徐々に低下していく。本実施形態のメタル温度受信部101は、この期間内のメタル温度を受信する。また、ガスタービンを備えるコンバインドサイクル型の発電プラントを本実施形態の適用対象とする場合、外気温度受信部102は、タービンの現在の外気温度を受信し、受信した外気温度を起動時間予測部103に入力する。

本実施形態のユーザは、タービンが発電運転状態に到達する要求時刻(起動完了要求時刻)を発電計画支援装置のユーザインタフェースに入力することができる。起動完了要求時刻入力部111は、起動完了要求時刻の入力を受け付け、起動完了要求時刻と現在時刻とを起動時間予測部103に入力する。

メタル温度予測量格納部112には、メタル温度が時間に応じて変化する変化過程を示す情報(以下「第2情報」と呼ぶ)が格納されている。本実施形態の第2情報は、タービン停止後に実際に測定されたメタル温度と時間との関係を示している。よって、本実施形態では、メタル温度予測量格納部112を使用することで、タービン停止から所定の時間後のメタル温度を予測することができる。本実施形態の第2情報は、様々な外気温度におけるメタル温度の変化過程の情報を含んでいてもよい。

起動時間予測部103は、メタル温度受信部101により取得されたメタル温度と、起動完了要求時刻入力部111に入力された起動完了要求時刻および現在時刻と、メタル温度予測量格納部112に格納された第2情報とに基づいて、起動完了要求時刻を満たすタービンの起動開始時刻を予測する。

例えば、メタル温度が高い場合には、タービンを短時間で発電運転状態に移行させることができる。よって、起動時間予測部103により予測される起動開始時刻は、起動完了要求時刻から短時間前の時刻となる。一方、メタル温度が低い場合には、タービンを発電運転状態に移行させるために長時間を要する。よって、起動時間予測部103により予測される起動開始時刻は、起動完了要求時刻から長時間前の時刻となる。

起動時間予測部103により予測された起動開始時刻は、起動開始時刻出力部113に出力される。なお、起動時間予測部103は、起動開始時刻を予測する際に、外気温度受信部102により取得された外気温度を考慮に入れてもよい。

起動開始時刻出力部113は、起動時間予測部103から取得した起動開始時刻を出力する。起動開始時刻は例えば、発電計画支援装置のディスプレイへの表示、発電計画支援装置の外部へのデータ送信、発電計画支援装置の内部のストレージへの保存などの形で出力される。

(2)第2実施形態の発電計画支援装置の作用 図6は、第2実施形態の発電計画支援方法を示すフローチャートである。図6は、起動時間予測部103の処理の具体例を示している。

まず、起動時間予測部103は、現在時刻から起動完了要求時刻までの時間N₀を算出する(ステップS101)。ステップS102に示す符号Nは、現在時刻からの経過時間を表す。経過時間Nの単位は分である。ステップS102において、起動時間予測部103は、経過時間Nを1分に設定する。

次に、起動時間予測部103は、メタル温度予測量格納部112を参照して、現在時刻からN分後(1分後)のメタル温度を取得する(ステップS103)。次に、起動時間予測部103は、予測時間データベース104を参照して、このメタル温度に対応する起動時間tを予測する(ステップS104)。次に、起動時間予測部103は、この起動時間tと時間N₀とを比較する(ステップS105)。

起動時間tが時間N₀以上の場合、起動時間予測部103は、起動開始時刻として「現在時刻+(N−1)分」を出力する(ステップS106)。ここではN=1であるため、起動時間予測部103は、起動開始時刻として現在時刻を出力する。これは、タービンをただちに起動するという予測結果に相当する。

一方、起動時間tが時間N₀より小さい場合には、タービンを現在時刻に起動すると、タービンの起動が起動完了要求時刻よりも前に完了してしまう。よって、起動時間予測部103は、経過時間Nを1分増加させて(ステップS107)、ステップS103〜S105の処理を再度実行する。ステップS103〜S105の処理は、起動時間tが時間N₀以上になるまで同様に繰り返される。経過時間Nは、2分、3分、4分、・・・のように増加していくことになる。

(3)第2実施形態の発電計画支援装置の効果 以上のように、本実施形態の発電計画支援装置は、メタル温度の変化過程を示す第2情報を、メタル温度予測量格納部112に格納しておく。そして、本実施形態の起動時間予測部103は、メタル温度受信部101により取得されたメタル温度と、起動完了要求時刻入力部111に入力された起動完了要求時刻および現在時刻と、メタル温度予測量格納部112に格納された第2情報とに基づいて、起動完了要求時刻を満たすタービンの起動開始時刻を予測する。

そのため、本実施形態においては、メタル温度予測量格納部112を参照することで、現在のメタル温度から未来のメタル温度を予測することができる。よって、本実施形態によれば、タービンの停止後にタービンロータが高温の場合にも、タービンの起動開始時刻を予測することが可能となる。この予測結果は例えば、タービンを短期間停止させた後にタービンを再起動する場合などに有効である。

未来のメタル温度の予測は、一般的なミスマッチチャートを使用した起動処理でも行われる場合がある。しかしながら、一般的なミスマッチチャートによる起動処理では、起動モードがコールド、ウォーム、またはホットに定義され、予測起動時間は3種類に限られるため、複雑な計算をせずに起動開始時刻を算出可能である。しかしながら、最適起動による起動処理では、メタル温度や外気温度は様々な値をとり、予測起動時間も様々な値に変化する。本実施形態によれば、このような最適起動の適用時においても起動開始時刻を簡単に算出することができる。

(第3実施形態) (1)第3実施形態の発電計画支援装置の構成 図7は、第3実施形態の発電計画支援装置の構成を示す概略図である。

図7の発電計画支援装置は、図5の構成要素に加えて、起動方法選択部121と、ミスマッチチャートデータベース122とを備えている。起動方法選択部121は、選択部の例である。ミスマッチチャートデータベース122は、第3格納部の例である。

ミスマッチチャートデータベース122には、予測時間データベース104と同様に、タービンのメタル温度および外気温度と、タービンの起動スケジュールとの関係を示す情報(以下「第3情報」と呼ぶ)が格納されている。ただし、予測時間データベース104には、タービンを最適起動により起動する際のイベント時間t₁〜t₅や起動時間tが格納されているのに対し、ミスマッチチャートデータベース122には、タービンをミスマッチチャートにより起動する際のイベント時間t₁〜t₅や起動時間tが格納されている。ミスマッチチャートでは、イベント時間t₁〜t₅や起動時間tが、メタル温度や外気温度に応じてあらかじめ一定値に設定されている。

本実施形態のユーザは、タービンのイベント時間t₁〜t₅や起動時間tを第1情報に基づいて予測するか第3情報に基づいて予測するかを、発電計画支援装置のユーザインタフェースにより選択することができる。例えば、発電計画支援装置のディスプレイに「最適起動ボタン」「ミスマッチチャートボタン」を表示してもよい。この場合、ユーザが最適起動ボタンを押すと、第1情報を用いた最適起動による起動方法が選択される。一方、ユーザがミスマッチチャートボタンを押すと、第3情報を用いたミスマッチチャートによる起動方法が選択される。このようなユーザインタフェースは、起動方法選択部121により提供される。起動方法選択部121は、ユーザによる選択操作を受け付け、ユーザにより選択された起動方法を起動時間予測部103に通知する。

起動時間予測部103は、最適起動が選択されたとの通知を受けた場合、メタル温度受信部101により取得されたメタル温度と、外気温度受信部102により取得された外気温度と、予測時間データベース104に格納された第1情報とに基づいて、イベント時間t₁〜t₅や起動時間tを予測する。予測されたイベント時間t₁〜t₅や起動時間tは、予測時間出力部105に出力される。また、起動時間予測部103は、この起動時間tを使用して起動開始時刻を予測し、この起動開始時刻を起動開始時刻出力部113に出力してもよい。

一方、起動時間予測部103は、ミスマッチチャートが選択されたとの通知を受けた場合、メタル温度受信部101により取得されたメタル温度と、外気温度受信部102により取得された外気温度と、ミスマッチチャートデータベース122に格納された第3情報とに基づいて、イベント時間t₁〜t₅や起動時間tを予測する。予測されたイベント時間t₁〜t₅や起動時間tは、予測時間出力部105に出力される。また、起動時間予測部103は、この起動時間tを使用して起動開始時刻を予測し、この起動開始時刻を起動開始時刻出力部113に出力してもよい。

(2)第3実施形態の発電計画支援装置の効果 以上のように、本実施形態の発電計画支援装置は、第1および第3情報のうちユーザにより選択された方の情報に基づいて、イベント時間t₁〜t₅や起動時間tなどの起動スケジュールを予測する。

よって、本実施形態によれば、最適起動を適用する際の起動スケジュールだけでなく、ミスマッチチャートを適用する際の起動スケジュールも予測することができる。ミスマッチチャートによる起動スケジュールは例えば、タービンのメンテナンス後やタービンの異常発生時に、発電プラントの運用側がミスマッチチャートによる起動を選択する場合などに使用される。

以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置および方法は、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置および方法の形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。添付の特許請求の範囲およびこれに均等な範囲は、発明の範囲や要旨に含まれるこのような形態や変形例を含むように意図されている。

1:タービン、2:発電機、3:タービンロータ、4:タービン車室、 5:作動流体配管、6:制御弁、7:メタル温度センサ、8:外気温度センサ、 101:メタル温度受信部、102:外気温度受信部、 103:起動時間予測部、104:予測時間データベース、 105:予測時間出力部、106:パラメータ調整部、 107:実機情報保持部、108:パラメータ選択部、 109:起動時間計算部、111:起動完了要求時刻入力部、 112:メタル温度予測量格納部、113:起動開始時刻出力部、 121:起動方法選択部、122:ミスマッチチャートデータベース