JP2003083089A - ガスタービンの性能診断方法 - Google Patents
ガスタービンの性能診断方法Info
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- JP2003083089A JP2003083089A JP2001278981A JP2001278981A JP2003083089A JP 2003083089 A JP2003083089 A JP 2003083089A JP 2001278981 A JP2001278981 A JP 2001278981A JP 2001278981 A JP2001278981 A JP 2001278981A JP 2003083089 A JP2003083089 A JP 2003083089A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 運転中のガスタービンから取得された計測デ
ータ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，
ＮＯｘ）から、ガスタービンの性能劣化を正確に把握す
ることができるガスタービンの性能診断方法を提供す
る。 【解決手段】（Ａ）ガスタービンの性能指標（Ｉ）とし
て、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率
（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくと
も１つを選択し、（Ｂ）選択した性能指標を、吸気温
度、圧縮機出口圧力、及びガスタービン出力の変化量と
ノイズ成分により、複数の未知パラメータを含む一次関
数でモデル化し、（Ｃ）運転中のガスタービンのガスタ
ービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機
出口圧力（ＣＤＰ）と選択したガスタービンの性能指標
（Ｉ）を所定の時間間隔で連続的に取得し、（Ｄ）前記
一次関数モデルの複数の未知パラメータを取得したデー
タを基に重回帰分析により推定し、これにより外的な変
動成分を取り除いた性能指標を得る。
ータ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，
ＮＯｘ）から、ガスタービンの性能劣化を正確に把握す
ることができるガスタービンの性能診断方法を提供す
る。 【解決手段】（Ａ）ガスタービンの性能指標（Ｉ）とし
て、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率
（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくと
も１つを選択し、（Ｂ）選択した性能指標を、吸気温
度、圧縮機出口圧力、及びガスタービン出力の変化量と
ノイズ成分により、複数の未知パラメータを含む一次関
数でモデル化し、（Ｃ）運転中のガスタービンのガスタ
ービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機
出口圧力（ＣＤＰ）と選択したガスタービンの性能指標
（Ｉ）を所定の時間間隔で連続的に取得し、（Ｄ）前記
一次関数モデルの複数の未知パラメータを取得したデー
タを基に重回帰分析により推定し、これにより外的な変
動成分を取り除いた性能指標を得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、運転条件が変化す
るガスタービンの性能劣化を監視するガスタービンの性
能診断方法に関する。
るガスタービンの性能劣化を監視するガスタービンの性
能診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】図６は、ガスタービンのモデル図であ
る。ガスタービンは、圧縮機、燃焼器、タービン、等か
らなる。また、ガスタービン発電設備の場合、ガスター
ビン主要性能データとして、発電端出力（ＰＷＲ）、吸
気温度（ＣＩＴ）、圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）、燃料流
量（ＷＧＦ）、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電
端効率（η）、排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）、等が通常
単位時間おきに取得され、これらによりガスタービンの
性能が評価される。
る。ガスタービンは、圧縮機、燃焼器、タービン、等か
らなる。また、ガスタービン発電設備の場合、ガスター
ビン主要性能データとして、発電端出力（ＰＷＲ）、吸
気温度（ＣＩＴ）、圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）、燃料流
量（ＷＧＦ）、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電
端効率（η）、排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）、等が通常
単位時間おきに取得され、これらによりガスタービンの
性能が評価される。
【０００３】すなわち、従来から、コジェネレーション
設備などに用いられているガスタービンの性能状態を把
握するためにガスタービンの各部に取り付けた計測器か
らの上述した計測データ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，Ｗ
ＧＦ，ＴＯＴ，η，ＮＯｘ）をモニタしている。また、
運用中のガスタービンの性能状態を把握する手段とし
て、タービン出口温度（ＴＯＴ）などをガスタービンの
吸気温度（ＣＩＴ）で修正し、時系列でグラフ化して性
能状態の推移（トレンド）を調べていた。
設備などに用いられているガスタービンの性能状態を把
握するためにガスタービンの各部に取り付けた計測器か
らの上述した計測データ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，Ｗ
ＧＦ，ＴＯＴ，η，ＮＯｘ）をモニタしている。また、
運用中のガスタービンの性能状態を把握する手段とし
て、タービン出口温度（ＴＯＴ）などをガスタービンの
吸気温度（ＣＩＴ）で修正し、時系列でグラフ化して性
能状態の推移（トレンド）を調べていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの計測
データは相互に影響しあい、かつガスタービンの実際の
運転条件は常に変化している。そのため、取得された計
測データには吸気温度、大気圧力、等の変化、ガスター
ビンの使用状況の変化（全負荷か部分負荷か）による出
力変化およびノイズなどが含まれており、単に取得した
計測データをプロットしたり、ガスタービン吸気温度の
みの修正（吸気温度の変化分だけを補正する）だけでは
ガスタービンの正確な性能状態を把握することは困難で
あった。
データは相互に影響しあい、かつガスタービンの実際の
運転条件は常に変化している。そのため、取得された計
測データには吸気温度、大気圧力、等の変化、ガスター
ビンの使用状況の変化（全負荷か部分負荷か）による出
力変化およびノイズなどが含まれており、単に取得した
計測データをプロットしたり、ガスタービン吸気温度の
みの修正（吸気温度の変化分だけを補正する）だけでは
ガスタービンの正確な性能状態を把握することは困難で
あった。
【０００５】一方、ガスタービン、蒸気タービンおよび
発電機を一軸に結合した発電プラントの性能劣化を管理
するために、「プラント性能劣化管理方法」（特開平５
−１９５７２０号）が開示されている。しかし、この発
明では、ガスタービン出力を軸の発電端出力の計測値か
ら蒸気タービン出力の計算値を減算して求めているにす
ぎないため、ガスタービンの正確な性能状態の把握はで
きなかった。
発電機を一軸に結合した発電プラントの性能劣化を管理
するために、「プラント性能劣化管理方法」（特開平５
−１９５７２０号）が開示されている。しかし、この発
明では、ガスタービン出力を軸の発電端出力の計測値か
ら蒸気タービン出力の計算値を減算して求めているにす
ぎないため、ガスタービンの正確な性能状態の把握はで
きなかった。
【０００６】本発明は、かかる問題点を解決するために
創案されたものである。すなわち、本発明は、運転中の
ガスタービンから取得された計測データ（ＰＷＲ，ＣＩ
Ｔ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，ＮＯｘ）から、ガス
タービンの性能劣化を正確に把握することができるガス
タービンの性能診断方法を提供することにある。
創案されたものである。すなわち、本発明は、運転中の
ガスタービンから取得された計測データ（ＰＷＲ，ＣＩ
Ｔ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，ＮＯｘ）から、ガス
タービンの性能劣化を正確に把握することができるガス
タービンの性能診断方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、（Ａ）
ガスタービンの性能指標（Ｉ）として、ガスタービン出
口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ
濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つを選択し、（Ｂ）
選択した性能指標を、吸気温度、圧縮機出口圧力、及び
ガスタービン出力の変化量とノイズ成分により、複数の
未知パラメータを含む一次関数でモデル化し、（Ｃ）運
転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸
気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、前
記選択したガスタービンの性能指標を所定の時間間隔で
連続的に取得し、（Ｄ）前記一次関数モデルの複数の未
知パラメータを取得したデータを基に重回帰分析により
推定し、これにより外的な変動成分を取り除いた性能指
標を得る、ことを特徴とするガスタービンの性能診断方
法が提供される。
ガスタービンの性能指標（Ｉ）として、ガスタービン出
口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ
濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つを選択し、（Ｂ）
選択した性能指標を、吸気温度、圧縮機出口圧力、及び
ガスタービン出力の変化量とノイズ成分により、複数の
未知パラメータを含む一次関数でモデル化し、（Ｃ）運
転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸
気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、前
記選択したガスタービンの性能指標を所定の時間間隔で
連続的に取得し、（Ｄ）前記一次関数モデルの複数の未
知パラメータを取得したデータを基に重回帰分析により
推定し、これにより外的な変動成分を取り除いた性能指
標を得る、ことを特徴とするガスタービンの性能診断方
法が提供される。
【０００８】本発明の好ましい実施形態によれば、前記
ガスタービンの性能指標（Ｉ）を式（１）でモデル化す
る。 Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ× （ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１）
ガスタービンの性能指標（Ｉ）を式（１）でモデル化す
る。 Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ× （ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１）
【０００９】また、ノイズ成分（Ｗ）は正規分布に従う
として除去する、ことが好ましい。
として除去する、ことが好ましい。
【００１０】上述した本発明の方法によれば、ガスター
ビン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガス
ＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つをガスター
ビンの性能指標（Ｉ）とし、これを複数の未知パラメー
タ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を含む一次関数でモデル化し、更
に、運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷ
Ｒ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤ
Ｐ）と選択したガスタービンの性能指標（Ｉ）を所定の
時間間隔で連続的に取得することにより、これらの運転
中のデータを基に、重回帰分析により一次関数モデルの
複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を推定するこ
とができる。従って、この推定を加味することにより、
計測データから運用中の出力変動や吸気温度変化や圧力
変化、ノイズなどの外的な変動成分を分離することがで
き、ガスタービンの性能状態を正確に把握することがで
きる。また、このロジックをガスタービンの監視システ
ムに組み込むことで、オンサイトでガスタービン性能状
態／健全性を容易かつ精度よくモニターすることがで
き、故障時の原因究明やオーバーホール（Ｏ／Ｈ）時期
の予測も可能となる。
ビン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は排ガス
ＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つをガスター
ビンの性能指標（Ｉ）とし、これを複数の未知パラメー
タ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を含む一次関数でモデル化し、更
に、運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷ
Ｒ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤ
Ｐ）と選択したガスタービンの性能指標（Ｉ）を所定の
時間間隔で連続的に取得することにより、これらの運転
中のデータを基に、重回帰分析により一次関数モデルの
複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を推定するこ
とができる。従って、この推定を加味することにより、
計測データから運用中の出力変動や吸気温度変化や圧力
変化、ノイズなどの外的な変動成分を分離することがで
き、ガスタービンの性能状態を正確に把握することがで
きる。また、このロジックをガスタービンの監視システ
ムに組み込むことで、オンサイトでガスタービン性能状
態／健全性を容易かつ精度よくモニターすることがで
き、故障時の原因究明やオーバーホール（Ｏ／Ｈ）時期
の予測も可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施形態
を具体的に説明する。図１は、ガスタービンの主要性能
パラメータの時系列変化の例を示す図である。この図に
おいて、横軸は運転時間、縦軸は、運転中のガスタービ
ンの発電端出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）、圧縮
機出口圧力（ＣＤＰ）、燃料流量（ＷＧＦ）、ガスター
ビン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）、排ガスＮ
Ｏｘ濃度（ＮＯｘ）である。この図に示すように、一般
にガスタービン発電設備の場合、ガスタービン主要性能
データが通常単位時間おき（例えば１時間毎）に取得さ
れ、これを連続的に表示して、ガスタービンの性能を評
価することが従来から行われている。しかし、この場
合、図からもわかるように、これらの計測データは相互
に影響しあい、かつガスタービンの実際の運転条件は常
に変化しているため、この図からガスタービンの性能劣
化を正確に把握することは非常に困難であった。
を具体的に説明する。図１は、ガスタービンの主要性能
パラメータの時系列変化の例を示す図である。この図に
おいて、横軸は運転時間、縦軸は、運転中のガスタービ
ンの発電端出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）、圧縮
機出口圧力（ＣＤＰ）、燃料流量（ＷＧＦ）、ガスター
ビン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）、排ガスＮ
Ｏｘ濃度（ＮＯｘ）である。この図に示すように、一般
にガスタービン発電設備の場合、ガスタービン主要性能
データが通常単位時間おき（例えば１時間毎）に取得さ
れ、これを連続的に表示して、ガスタービンの性能を評
価することが従来から行われている。しかし、この場
合、図からもわかるように、これらの計測データは相互
に影響しあい、かつガスタービンの実際の運転条件は常
に変化しているため、この図からガスタービンの性能劣
化を正確に把握することは非常に困難であった。
【００１２】図２は、本発明の方法を模式的に示す図で
ある。この図において、（Ａ）は運転中のガスタービン
から得られた計測データ（原データ）、（Ｂ）は外的変
数の影響分、（Ｃ）はノイズ成分、（Ｄ）はトレンド成
分である。（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）をなんらかの手段で正確
に把握することができれば、これらを用いて原データを
修正することにより、外的変数、ノイズ、及びトレンド
の影響を除去して、ガスタービンの性能劣化を正確に把
握することが可能となる。
ある。この図において、（Ａ）は運転中のガスタービン
から得られた計測データ（原データ）、（Ｂ）は外的変
数の影響分、（Ｃ）はノイズ成分、（Ｄ）はトレンド成
分である。（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）をなんらかの手段で正確
に把握することができれば、これらを用いて原データを
修正することにより、外的変数、ノイズ、及びトレンド
の影響を除去して、ガスタービンの性能劣化を正確に把
握することが可能となる。
【００１３】図３は、本発明のガスタービンの性能診断
方法を示すフロー図である。この図に示すように、本発
明の方法は、指標選択ステップ（Ａ）、モデル化ステッ
プ（Ｂ）、原データ取得ステップ（Ｃ）、重回帰分析ス
テップ（Ｄ）、ノイズ除去ステップ（Ｅ）及びトレンド
表示ステップ（Ｅ）からなる。
方法を示すフロー図である。この図に示すように、本発
明の方法は、指標選択ステップ（Ａ）、モデル化ステッ
プ（Ｂ）、原データ取得ステップ（Ｃ）、重回帰分析ス
テップ（Ｄ）、ノイズ除去ステップ（Ｅ）及びトレンド
表示ステップ（Ｅ）からなる。
【００１４】指標選択ステップ（Ａ）では、ガスタービ
ンの性能指標Ｉとして、ガスタービン出口温度（ＴＯ
Ｔ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯ
ｘ）のうち少なくとも１つを選択する。ＴＯＴ、η及び
ＮＯｘは、いずれもガスタービンの性能を最もよく表す
指標である。従って、好ましくは、これらすべてを性能
指標として選択するのがよい。
ンの性能指標Ｉとして、ガスタービン出口温度（ＴＯ
Ｔ）、発電端効率（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯ
ｘ）のうち少なくとも１つを選択する。ＴＯＴ、η及び
ＮＯｘは、いずれもガスタービンの性能を最もよく表す
指標である。従って、好ましくは、これらすべてを性能
指標として選択するのがよい。
【００１５】モデル化ステップ（Ｂ）では、選択した性
能指標Ｉを、吸気温度、圧縮機出口圧力、及びガスター
ビン出力の変化量とノイズ成分により、複数の未知パラ
メータを含む一次関数でモデル化する。この一次関数
は、例えば、以下の式（１）で表すことができる。 Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ× （ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１） ここで、Ｔは時刻、Ｗはノイズ成分であり、添字ｎは性
能データ（原データ）の取得番号（ｎ＝１，２，３，
４）である。また、この式でａ，ｂ，ｃ，ｄは、未知の
パラメータである。なお、性能指標Ｉは、ＴＯＴ、η及
びＮＯｘのいずれの場合でも、式（１）で表すことがで
きる。
能指標Ｉを、吸気温度、圧縮機出口圧力、及びガスター
ビン出力の変化量とノイズ成分により、複数の未知パラ
メータを含む一次関数でモデル化する。この一次関数
は、例えば、以下の式（１）で表すことができる。 Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ× （ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１） ここで、Ｔは時刻、Ｗはノイズ成分であり、添字ｎは性
能データ（原データ）の取得番号（ｎ＝１，２，３，
４）である。また、この式でａ，ｂ，ｃ，ｄは、未知の
パラメータである。なお、性能指標Ｉは、ＴＯＴ、η及
びＮＯｘのいずれの場合でも、式（１）で表すことがで
きる。
【００１６】原データ取得ステップ（Ｃ）では、運転中
のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸気温
度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、選択し
たガスタービンの性能指標Ｉ（ＴＯＴ、η、ＮＯｘ）を
所定の時間間隔で連続的に取得する。この時間間隔は、
例えば、０．５ｈｒ又は１ｈｒである。なお、この時間
間隔は、必ずしも一定でなくてもよい。
のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷＲ）、吸気温
度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤＰ）と、選択し
たガスタービンの性能指標Ｉ（ＴＯＴ、η、ＮＯｘ）を
所定の時間間隔で連続的に取得する。この時間間隔は、
例えば、０．５ｈｒ又は１ｈｒである。なお、この時間
間隔は、必ずしも一定でなくてもよい。
【００１７】重回帰分析ステップ（Ｄ）では、取得した
データを基に、一次関数モデルの複数の未知パラメータ
を重回帰分析により推定する。すなわち、重回帰分析法
または多変量時系列分析法により、未知のパラメータ
ａ，ｂ，ｃ，ｄは、これを一定とみなせる限り、隣接す
る４箇所の時刻における各計測データを用いて、連立方
程式を解くことにより求めることができる。
データを基に、一次関数モデルの複数の未知パラメータ
を重回帰分析により推定する。すなわち、重回帰分析法
または多変量時系列分析法により、未知のパラメータ
ａ，ｂ，ｃ，ｄは、これを一定とみなせる限り、隣接す
る４箇所の時刻における各計測データを用いて、連立方
程式を解くことにより求めることができる。
【００１８】なお、長時間にわたってパラメータａ，
ｂ，ｃ，ｄを一定とみなせる場合には、式（１）の代わ
りに式（２）を適用することもできる。 Ｉn−Ｉ0＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲ0）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴ0）＋ｃ×（ＣＤ Ｐn−ＣＤＰ0）＋ｄ×（Ｔn−Ｔ0）＋（Ｗn−Ｗ0）．．．（２） この場合、添字０は、ガスタービンの任意の安定運転時
を示している。
ｂ，ｃ，ｄを一定とみなせる場合には、式（１）の代わ
りに式（２）を適用することもできる。 Ｉn−Ｉ0＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲ0）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴ0）＋ｃ×（ＣＤ Ｐn−ＣＤＰ0）＋ｄ×（Ｔn−Ｔ0）＋（Ｗn−Ｗ0）．．．（２） この場合、添字０は、ガスタービンの任意の安定運転時
を示している。
【００１９】更に、ノイズ除去ステップ（Ｅ）では、ノ
イズ成分（Ｗ）は正規分布に従うとして除去する。この
除去には、周知のノイズ除去用プラグラムを用いること
ができる。
イズ成分（Ｗ）は正規分布に従うとして除去する。この
除去には、周知のノイズ除去用プラグラムを用いること
ができる。
【００２０】最後に、トレンド表示ステップ（Ｅ）にお
いて、原データから外的変数、ノイズ、及びトレンドの
影響を除去して、ＣＲＴ等に時系列的に表示することに
より、ガスタービンの性能劣化を正確に把握することが
可能となる。
いて、原データから外的変数、ノイズ、及びトレンドの
影響を除去して、ＣＲＴ等に時系列的に表示することに
より、ガスタービンの性能劣化を正確に把握することが
可能となる。
【００２１】
【実施例】以下、本発明の実施例を説明する。図４は、
ガスタービンの性能指標Ｉとして、ガスタービン出口温
度（ＴＯＴ）を選択した場合の実施例である。この図に
おいて、（Ａ）は原データ、（Ｂ）は原データから外的
変数及びノイズの影響を除去した図である。また、
（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）は、外的変数であるＰＷＲ，ＣＩＴ
及びＣＤＰの計測データとその影響分であり、（Ｆ）は
ノイズ成分である。なお、各図の横軸は同一の運転時間
であり、各データは同時に取得されている。この図か
ら、原データ（Ａ）のガスタービン出口温度（ＴＯＴ）
からは、ガスタービンの劣化の判断は困難であるが、こ
れを修正した修正データ（Ｂ）からは、修正出口温度が
上昇してきており、ガスタービンの性能が劣化してきて
いることが容易にわかる。
ガスタービンの性能指標Ｉとして、ガスタービン出口温
度（ＴＯＴ）を選択した場合の実施例である。この図に
おいて、（Ａ）は原データ、（Ｂ）は原データから外的
変数及びノイズの影響を除去した図である。また、
（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）は、外的変数であるＰＷＲ，ＣＩＴ
及びＣＤＰの計測データとその影響分であり、（Ｆ）は
ノイズ成分である。なお、各図の横軸は同一の運転時間
であり、各データは同時に取得されている。この図か
ら、原データ（Ａ）のガスタービン出口温度（ＴＯＴ）
からは、ガスタービンの劣化の判断は困難であるが、こ
れを修正した修正データ（Ｂ）からは、修正出口温度が
上昇してきており、ガスタービンの性能が劣化してきて
いることが容易にわかる。
【００２２】図５は、ガスタービンの性能指標Ｉとし
て、発電端効率（η）を選択した場合の実施例である。
この図において、（Ａ）〜（Ｅ）は、図４と同様であ
る。この図から、原データ（Ａ）の発電端効率（η）か
らは、ガスタービンの劣化の判断は困難であるが、これ
を修正した修正データ（Ｂ）からは、発電端効率が低下
（劣化傾向）にあることが容易にわかる。
て、発電端効率（η）を選択した場合の実施例である。
この図において、（Ａ）〜（Ｅ）は、図４と同様であ
る。この図から、原データ（Ａ）の発電端効率（η）か
らは、ガスタービンの劣化の判断は困難であるが、これ
を修正した修正データ（Ｂ）からは、発電端効率が低下
（劣化傾向）にあることが容易にわかる。
【００２３】上述したように本発明の方法によれば、ガ
スタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は
排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つをガ
スタービンの性能指標Ｉとし、これを複数の未知パラメ
ータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を含む一次関数でモデル化し、
更に、運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷ
Ｒ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤ
Ｐ）と選択したガスタービンの性能指標（Ｉ）を所定の
時間間隔で連続的に取得することにより、これらの運転
中のデータを基に、重回帰分析により一次関数モデルの
複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を推定するこ
とができる。従って、この推定を加味することにより、
計測データから運用中の出力変動や吸気温度変化や圧力
変化、ノイズなどの外的な変動成分を分離することがで
き、ガスタービンの性能状態を正確に把握することがで
きる。また、このロジックをガスタービンの監視システ
ムに組み込むことで、オンサイトでガスタービン性能状
態／健全性を容易かつ精度よくモニターすることがで
き、故障時の原因究明やオーバーホール（Ｏ／Ｈ）時期
の予測も可能となる。
スタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率（η）又は
排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくとも１つをガ
スタービンの性能指標Ｉとし、これを複数の未知パラメ
ータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を含む一次関数でモデル化し、
更に、運転中のガスタービンのガスタービン出力（ＰＷ
Ｒ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機出口圧力（ＣＤ
Ｐ）と選択したガスタービンの性能指標（Ｉ）を所定の
時間間隔で連続的に取得することにより、これらの運転
中のデータを基に、重回帰分析により一次関数モデルの
複数の未知パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を推定するこ
とができる。従って、この推定を加味することにより、
計測データから運用中の出力変動や吸気温度変化や圧力
変化、ノイズなどの外的な変動成分を分離することがで
き、ガスタービンの性能状態を正確に把握することがで
きる。また、このロジックをガスタービンの監視システ
ムに組み込むことで、オンサイトでガスタービン性能状
態／健全性を容易かつ精度よくモニターすることがで
き、故障時の原因究明やオーバーホール（Ｏ／Ｈ）時期
の予測も可能となる。
【００２４】なお、本発明は上述した実施形態に限定さ
れず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できる
ことは勿論である。
れず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できる
ことは勿論である。
【００２５】
【発明の効果】上述したように本発明は、統計的手法
（多変量時系列分析法）を利用し、計測データから外的
な変動成分を分離することでガスタービンの性能状態の
把握精度を向上させるものである。このロジックをコジ
ェネレーション設備の監視システムに組み込むことによ
り、オンサイトでのガスタービン健全性の把握／モニタ
ーを容易に行うことができる。
（多変量時系列分析法）を利用し、計測データから外的
な変動成分を分離することでガスタービンの性能状態の
把握精度を向上させるものである。このロジックをコジ
ェネレーション設備の監視システムに組み込むことによ
り、オンサイトでのガスタービン健全性の把握／モニタ
ーを容易に行うことができる。
【００２６】従って、本発明のガスタービンの性能診断
方法は、運転中のガスタービンから取得された計測デー
タ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，Ｎ
Ｏｘ）から、ガスタービンの性能劣化を正確に把握する
ことができる、等の優れた効果を有する。
方法は、運転中のガスタービンから取得された計測デー
タ（ＰＷＲ，ＣＩＴ，ＣＤＰ，ＷＧＦ，ＴＯＴ，η，Ｎ
Ｏｘ）から、ガスタービンの性能劣化を正確に把握する
ことができる、等の優れた効果を有する。
【図１】主要性能パラメータの時系列変化の例を示す図
である。
である。
【図２】本発明の方法を模式的に示す図である。
【図３】本発明のガスタービンの性能診断方法を示すフ
ロー図である。
ロー図である。
【図４】ＴＯＴに関して本発明の実施例を示す図であ
る。
る。
【図５】ηに関して本発明の実施例を示す図である。
【図６】ガスタービンのモデル図である。
ａ，ｂ，ｃ，ｄ 未知パラメータ、ＣＤＰ 圧縮機出口
圧力、ＣＩＴ 吸気温度、Ｉ ガスタービンの性能指
標、ｎ 原データの取得番号、ＰＷＲ ガスタービン出
力、Ｔ 時刻、ＴＯＴ ガスタービン出口温度、Ｗ ノ
イズ成分、η 発電端効率
圧力、ＣＩＴ 吸気温度、Ｉ ガスタービンの性能指
標、ｎ 原データの取得番号、ＰＷＲ ガスタービン出
力、Ｔ 時刻、ＴＯＴ ガスタービン出口温度、Ｗ ノ
イズ成分、η 発電端効率
Claims (3)
- 【請求項１】 （Ａ）ガスタービンの性能指標（Ｉ）と
して、ガスタービン出口温度（ＴＯＴ）、発電端効率
（η）又は排ガスＮＯｘ濃度（ＮＯｘ）のうち少なくと
も１つを選択し、（Ｂ）選択した性能指標を、吸気温
度、圧縮機出口圧力、及びガスタービン出力の変化量と
ノイズ成分により、複数の未知パラメータを含む一次関
数でモデル化し、（Ｃ）運転中のガスタービンのガスタ
ービン出力（ＰＷＲ）、吸気温度（ＣＩＴ）及び圧縮機
出口圧力（ＣＤＰ）と、前記選択したガスタービンの性
能指標を所定の時間間隔で連続的に取得し、（Ｄ）前記
一次関数モデルの複数の未知パラメータを取得したデー
タを基に重回帰分析により推定し、 これにより外的な変動成分を取り除いた性能指標を得
る、ことを特徴とするガスタービンの性能診断方法。 - 【請求項２】 前記ガスタービンの性能指標（Ｉ）を式
（１）でモデル化する、ことを特徴とする請求項１に記
載のガスタービンの性能診断方法。 Ｉn−Ｉn-1＝ａ×（ＰＷＲn−ＰＷＲn-1）＋ｂ×（ＣＩＴn−ＣＩＴn-1）＋ｃ× （ＣＤＰn−ＣＤＰn-1）＋ｄ×（Ｔn−Ｔn-1）＋（Ｗn−Ｗn-1）．．．（１） - 【請求項３】 ノイズ成分（Ｗ）は正規分布に従うとし
て除去する、ことを特徴とする請求項１に記載のガスタ
ービンの性能診断方法。
Priority Applications (1)
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