JP2004204780A

JP2004204780A - Device and method for monitoring irregularity of gas turbine

Info

Publication number: JP2004204780A
Application number: JP2002375219A
Authority: JP
Inventors: Masumi Nomura; 真澄野村; Kozo Toyama; 浩三外山
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2002-12-25
Filing date: 2002-12-25
Publication date: 2004-07-22

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To specify irregularity of a gas turbine device. <P>SOLUTION: A combustion stabilizing estimation model construction part 23 calculates a combustion stabilizing estimation model providing conditions for a burner to burn stably as a relation of a frequency analysis result and a process value according to the frequency analysis results provided by frequency analysis of inner pressure oscillation of the burner and the process value indicating at least air-fuel ratio and intake air quantity of the gas turbine device. An input part 21 provides an actual measured frequency analysis result by frequency analysis of actual measured inner pressure oscillation obtained by measuring inner pressure oscillation of the burner. A diagnostic part 24 provides a first comparison result by comparing the actual measured frequency analysis result and a first estimated frequency analysis result provided by the combustion stabilizing estimation model according to actual measured process value obtained by actually measuring a process value, changes one of process values as a specific process value according to the first comparison result, and diagnoses that irregularity corresponding to the specific process value occurs according to a second comparison result comparing actual measured frequency analysis result and a second estimated frequency analysis result provided by the combustion stabilizing estimation model. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ガスタービンの異常を監視するための異常監視装置に関し、特に、ガスタービンの異常状態を特定するためのガスタービン異常監視装置及び異常監視方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、発電プラント等で用いられるガスタービン装置においては、その構成機器の異常を監視して、安定的運用を行う必要があるが、ガスタービン装置の構成機器中でも、最も高温でしかも過酷な条件で運用される燃焼器の異常燃焼及び損傷を特に監視する必要がある。
【０００３】
従来、ガスタービン装置の燃焼器の異常を監視するための装置では、燃焼器の圧力変動を検出して、この圧力変動を周波数解析し、異常判定を行う際、燃焼ガスの性状、負荷等の運転状態を表すパラメータによって監視対象の周波数帯域を複数可変に設定して、その各周波数帯域毎に正常時の振幅値を使い分けることが行われている。
【０００４】
例えば、ガスタービンに設置されたセンサ（圧力センサ）から検出信号を受けて、この検出信号を周波数成分に分解して解析した後、ガスタービンの発電機出力及びその燃料供給量で規定されるパラメータに応じて、監視対象の周波数成分に関する基準データを可変設定する。そして、基準データに基づいて周波数成分の解析データから燃焼振動現象に起因する周波数成分を抽出して、当該抽出周波数成分の振幅値と監視対象の周波数成分に関するデータの正常時における振幅値とを比較して、ガスタービンの燃焼振動状態を判定するようにしている（特許文献１参照）
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−３２４７２５号公報（第３ページ及び第４ページ、第１図及び第３図）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、特許文献１に記載されたガスタービン異常監視装置では、ガスタービンの燃焼振動現象の異常事態を察知できるものの、ガスタービン装置、特に、燃焼器にどのような不具合が発生して、燃焼振動現象が生じたか判定することが難しいという課題がある。
【０００７】
この結果、特許文献１に記載されたガスタービン異常監視装置では、燃焼振動現象が生じた際に、ガスタービン（特に、燃焼器）の異常状態を特定することが難しいという課題がある。
【０００８】
本発明の目的は、ガスタービン装置の異常状態の特定をすることのできるガスタービン異常監視装置及び異常監視方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、燃焼器に燃料を供給するとともに前記燃焼器に圧縮空気を供給して前記燃焼器で発生する燃焼ガスによってタービンを回転させるガスタービン装置の異常を監視するためのガスタービン異常監視装置であって、前記燃焼器の内圧振動を周波数解析して得られた周波数解析結果と少なくとも前記ガスタービン装置の燃空比及び吸気流量を示すプロセス値に応じて前記燃焼器が安定的に燃焼するための条件を前記周波数解析結果と前記プロセス値との関係として規定する燃焼安定推定モデルを得るモデル構築手段と、前記燃焼器の内圧振動を計測して得られた実測内圧変動を周波数解析して実測周波数解析結果を得る周波数解析手段と、前記プロセス値を実測して得られた実測プロセス値に応じて前記燃焼安定推定モデルから得られる第１の推定周波数解析結果と前記実測周波数解析結果とを比較して第１の比較結果を得る比較手段と、該第１の比較結果に応じて前記プロセス値の一つを特定プロセス値として変化させて前記燃焼安定推定モデルから得られる第２の推定周波数解析結果と前記実測周波数解析結果とを比較した第２の比較結果に応じて前記特定プロセス値に応じた異常が発生したと診断する診断手段とを有することを特徴とするガスタービンの異常監視装置が得られる。
【００１０】
このようにして、プロセス値を実測して得られた実測プロセス値に応じて、燃焼安定推定モデルから得られる第１の推定周波数解析結果と実測周波数解析結果とを比較して第１の比較結果を得て、第１の比較結果に応じてプロセス値の一つを特定プロセス値として変化させて燃焼安定推定モデルから得られる第２の推定周波数解析結果と実測周波数解析結果とを比較した第２の比較結果に応じて特定プロセス値に応じた異常が発生したと診断するようにすれば、容易に異常箇所の特定を行うことができることになる。
【００１１】
例えば、前記燃焼器には、メイン燃料供給系及びパイロット燃料供給系からそれぞれメイン燃料及びパイロット燃料が供給されており、前記特定プロセス値として前記メイン燃料に係る燃空比をメイン燃空比として用い、前記比較手段で前記第１の比較結果が予め規定された閾値以上であるとされると、前記診断手段は前記メイン燃空比を減少又は増加させて前記第２の比較結果を得た際該第２の比較結果が前記閾値未満であると前記メイン燃空比の減少又は増加に対応する異常が発生したと診断する。また、前記特定プロセス値として前記パイロット燃料に係る燃空比をパイロット燃空比として用い、前記比較手段で前記第１の比較結果が予め規定された閾値以上であるとされると、前記診断手段は前記パイロット燃空比を減少又は増加させて前記第２の比較結果を得た際該第２の比較結果が前記閾値未満であると前記パイロット燃空比の減少又は増加に対応する異常が発生したと診断する。
【００１２】
このようにして、特定プロセス値としてメイン燃料に係る燃空比をメイン燃空比として用いて、メイン燃空比を減少又は増加させて第２の比較結果を得た際、第２の比較結果が閾値未満であるとメイン燃空比の減少又は増加に対応する異常が発生したと診断するようにしたから、メイン燃料に係る異常を容易に特定できる。例えば、メイン燃空比（メイン燃料流量）を減少させれば、メイン燃料流量過少又はメインノズル（メイン燃料を燃焼器に供給するノズル）の目詰まりと診断でき、メイン燃空比（メイン燃料流量）を増加させれば、メイン燃料流量過多又はメインノズルエロージョンであると判定できる。
【００１３】
同様に、特定プロセス値としてパイロット燃料に係る燃空比をパイロット燃空比として用い、パイロット燃空比を減少又は増加させて第２の比較結果を得た際第２の比較結果が閾値未満であるとパイロット燃空比の減少又は増加に対応する異常が発生したと診断するようにすれば、パイロット燃料に係る異常を容易に特定できる。例えば、パイロット燃空比（パイロット燃料流量）を減少させれば、パイロット燃料流量過少又はパイロットノズル（パイロット燃料を燃焼器に供給するノズル）の目詰まりと診断でき、パイロット燃空比（パイロット燃料流量）を増加させれば、パイロット燃料流量過多又はパイロットノズルエロージョンであると判定できる。
【００１４】
なお、本発明では、前記燃焼器は複数備えられており、該複数の燃焼器の一つについて前記比較手段で第１の比較結果が前記閾値以上であるとされると、前記診断手段が起動される。
【００１５】
加えて、本発明では、前記燃焼器は複数備えられており、該複数の燃焼器にはメイン燃料供給系及びパイロット燃料供給系からそれぞれメイン燃料及びパイロット燃料が供給されており、前記比較手段で前記複数の燃焼器の少なくとも二つについて前記第１の比較結果が予め規定された閾値以上であるとされると、前記診断手段は前記メイン燃料及び前記パイロット燃料のカロリーを特定プロセス値として変化させて前記第２の比較結果を得た上で該第２の比較結果が前記閾値未満であると前記メイン燃料及び前記パイロット燃料のカロリーに変動が生じたと診断する。また、前記比較手段で前記複数の燃焼器の少なくとも二つについて前記第１の比較結果が予め規定された閾値以上であるとされると、前記診断手段は前記吸気流量を特定プロセス値として変化させて前記第２の比較結果を得た上で該第２の比較結果が前記閾値未満であると前記吸気流量に対応する異常が発生したと診断するようにしてもよい。
【００１６】
このように、複数の燃焼器の少なくとも二つについて第１の比較結果が予め規定された閾値以上であるとされると、メイン燃料及びパイロット燃料のカロリーを特定プロセス値として変化させて第２の比較結果を得た際、第２の比較結果が閾値未満であるとメイン燃料及び前記パイロット燃料のカロリーに変動が生じたと診断するようにすれば、燃料カロリー計がなくても容易に燃料カロリーの変動を察知できることになり、吸気流量を特定プロセス値として変化させて第２の比較結果を得た際、第２の比較結果が前記閾値未満であると吸気流量に対応する異常が発生したと診断するようにすれば、容易に吸気流量に係る異常を特定できることになる。
【００１７】
なお、前記モデル構築手段及び前記診断手段を有する診断装置を備えて、該診断装置を前記周波数解析手段とネットワークを介して接続するようにしてもよい。このようにして、診断装置を周波数解析装置（入力部及び通信部）とネットワークを介して接続するようにしたので、複数のガスタービン装置についてそれぞれ周波数解析装置を配置するようにすれば、オンラインで複数のガスタービン装置の異常を監視できることになる。
【００１８】
さらに、本発明によれば、燃焼器に燃料を供給するとともに前記燃焼器に圧縮空気を供給して前記燃焼器で発生する燃焼ガスによってタービンを回転させるガスタービン装置の異常を監視するためのガスタービン異常監視方法であって、前記燃焼器の内圧振動を周波数解析して得られた周波数解析結果と少なくとも前記ガスタービン装置の燃空比及び吸気流量を示すプロセス値に応じて前記燃焼器が安定的に燃焼するための条件を前記周波数解析結果と前記プロセス値との関係として規定する燃焼安定推定モデルを得るモデル構築ステップと、前記燃焼器の内圧振動を計測して得られた実測内圧変動を周波数解析して実測周波数解析結果を得る周波数解析ステップと、前記プロセス値を実測して得られた実測プロセス値に応じて前記燃焼安定推定モデルから得られる第１の推定周波数解析結果と前記実測周波数解析結果とを比較して第１の比較結果を得る比較ステップと、該第１の比較結果に応じて前記プロセス値の一つを特定プロセス値として変化させて前記燃焼安定推定モデルから得られる第２の推定周波数解析結果と前記実測周波数解析結果とを比較した第２の比較結果に応じて前記特定プロセス値に応じた異常が発生したと診断する診断ステップとを有することを特徴とするガスタービンの異常監視方法が得られる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。但し、この実施の形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは特に特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
【００２０】
まず、図１を参照して、ガスタービン装置について説明する。ガスタービン装置には、燃料系統にはメイン燃料系及びパイロット燃料系が備えられ、メイン燃料系及びパイロット燃料系における燃料流量はそれぞれメイン燃料流量制御弁１１及びパイロット燃料流量制御弁１２で調整される。そして、メイン燃料流量制御弁１１及びパイロット燃料流量制御弁１２でメイン燃料系及びパイロット燃料系における燃料分配を調整して最適な燃焼状態とする。
【００２１】
メイン燃料系及びパイロット燃料系を介して燃焼器１３にはメイン燃料及びパイロット燃料が与えられる（図１には、一つの燃焼器１３のみが示されているが、実際には、複数（例えば、１６個）の燃焼器１３がある）。一方、空気圧縮機（単に圧縮機と呼ぶ）１４からは圧縮空気が燃焼器１３に与えられる。この際、圧縮機入口案内翼（ＩＧＶ：ＩｎｌｅｔＧｕｉｄｅＶａｎｅ）１５によって、圧縮機１４に流入する空気量が調整される。
【００２２】
図示のように、燃焼器１３に並列に燃焼器バイパス弁１６が配置されており、このバイパス弁１６によって燃焼器１３に流入する圧縮空気量が調整される。そして、燃焼器１３から排出される高温燃焼ガスによってタービン１７が回転駆動されて、タービン１７の回転駆動によって発電機（図示せず）が回転駆動されて発電が行われる。
【００２３】
図示のガスタービン装置においては、例えば、メイン燃料流量制御弁１１及びパイロット燃料流量制御弁１２の入口側で燃料温度が計測され、メイン燃料流量制御弁１１及びパイロット燃料流量制御弁１２の出口側で、燃料の流量及び圧力が計測される。一方、タービン１７の排ガス温度が計測されるとともに、ＩＧＶ１５の入口側で吸気温度、吸気圧力、及び吸気流量が計測される。そして、圧縮機１４の出口側において、圧縮空気温度及び圧縮空気圧力が計測される。さらに、燃焼器１３の内圧変動が計測される。そして、上述の計測データは、後述するようにして、データベースに蓄積され、データベースに蓄積されたデータに応じて燃焼安定推定モデルが構築される。
【００２４】
ここで、図２を参照して、燃焼器の具体例について説明すると、図示の燃焼器１３は、燃焼器外筒１３ａ及び燃焼器内筒１３ｂを備えており、燃焼器内筒１３ｂは車室１３ｃ内に配置されている。燃焼器内筒１３ｂ内には、空気と予混合されたメイン燃料が供給される燃料ノズル１３ｄ及び予混合されないパイロット燃料が供給されるパイロットノズル（図示せず）が配設されており、圧縮機吐出空気（圧縮空気）とメイン燃料とが混合されて、燃焼器内筒１３ｂにおいて燃焼によって火炎が発生する。そして、燃焼ガスが燃焼器尾筒１３ｅからタービンに送り出される。
【００２５】
燃焼器尾筒１３ｅにはバイパスエルボ管１３ｆが連結され、このバイパスエルボ管１３ｆには、前述のバイパス弁１６が備えられ、このバイパス弁１６はバイパス弁可変機構１３ｇによってその開度が調整される。
【００２６】
ここで、図３を参照して、図示のガスタービン異常監視装置は、前述のようにして計測された計測データをプロセス量として受ける。ガスタービン異常監視装置は、入力部２１、データベース２２、燃焼安定推定モデル構築部２３、診断部２４、及び出力部２５を備えている。まず、ガスタービンを運用中には、前述のプロセス量が入力部２１を介して実績値としてデータベース２２に蓄積される。
【００２７】
ここで、説明の便宜上（つまり、理解を容易にするため）、プロセス値として、メイン燃空比、車室圧力、圧縮機吸気流量、及びパイロット燃空比が計測されるとともに、燃焼器内圧変動が計測されているものとする（これら、プロセス値は、ガスタービン装置に備えられる全ての燃焼器について計測される）。なお、燃焼器内圧変動は、例えば、入力部２１で高速フーリエ変換（ＦＦＴ：周波数解析）されて、例えば、図４に示すように、周波数と内圧変動レベルの関係に変換されて、周波数−内圧変動レベルデータとしてデータベース２２に蓄積される。
【００２８】
いま、図４において、例えば、周波数軸に沿って周波数が複数（ｉ＝１０個程度）のバンド（帯域）に分割される。そして、各バンド毎のピーク値をｙ_ｉとし、メイン燃空比、車室圧力、圧縮機吸気流量、及びパイロット燃空比をそれぞれｘ_１、ｘ_２、ｘ_３、及びｘ_４とすると、ｙ_ｉ＝ａ_ｉ０＋ａ_ｉ１ｘ_１＋ａ_ｉ２ｘ_２＋ａ_ｉ３ｘ_３＋ａ_ｉ４ｘ_４で表される。なお、ａ_ｉ０、ａ_ｉ１、ａ_ｉ２、ａ_ｉ３、及びａ_ｉ４は係数である。
【００２９】
燃焼安定推定モデル構築部２３では、ガスタービンが安定燃焼している際における各燃焼器毎に各バンド毎のピーク値ｙ_ｉ、メイン燃空比ｘ_１、車室圧力ｘ_２、圧縮機吸気流量ｘ_３、及びパイロット燃空比ｘ_４を、データベース２２から読み込んで、例えば、最小二乗法に基づいて、前述の係数ａ_ｉ０、ａ_ｉ１、ａ_ｉ２、ａ_ｉ３、及びａ_ｉ４を確定して、ガスタービンが安定燃焼している際のピーク値（周波数解析結果）の予測式を求め、この予測式を燃焼安定推定モデルとする。つまり、図５に示すように、測定値（実績値）と予測値との関係が一次関数的に規定されることになる。
【００３０】
次に、図６を参照して、前述のようにして、プロセス量が入力されると（ステップＳ１）、燃焼器内圧変動について周波数解析が行われて（ステップＳ２）、燃焼安定推定モデルが構築される（ステップＳ３）。
【００３１】
診断部２４には入力部２１からプロセス値が与えられるとともに、燃焼安定推定モデルが与えられ、燃焼器毎に診断を行う。診断部２４では、プロセス値（実測値）であるメイン燃空比ｘ_１、車室圧力ｘ_２、圧縮機吸気流量ｘ_３、及びパイロット燃空比ｘ_４を、燃焼安定推定モデルに代入して、ピーク値（以下推定ピーク値と呼ぶ：推定周波数分析結果）を求める。一方、診断部２４には、入力部２１から燃焼器内圧変動のピーク値（実測ピーク値：実測周波数分析結果）が与えられており、診断部２４では、推定ピーク値と実測ピーク値とを周波数バンド毎に比較して、その偏差（第１の比較結果：絶対値）を求め、偏差が予め設定された閾値以上であるか否かを判定する（比較手段：ステップＳ４）。このステップＳ４は各燃焼器毎に行われる。なお、上記の閾値はガスタービンの安定燃焼を考慮して規定される。
【００３２】
いま、全ての燃焼器について、偏差（絶対値）＜閾値であると、診断部２４はガスタービンが正常であると診断・判定して、その旨出力部２５に、例えば、表示する等として報知する（ステップＳ５）。
【００３３】
一方、燃焼器の内一つ（ｎ＝１）について、偏差（絶対値）≧閾値であると（この際、図７に×印で示すように、予測値に対して、内圧変動がずれ、異常値となっている）、診断部２４では、仮想的に、つまり、計算上、メイン燃料流量を低減して（メイン燃空比を低減して）、燃焼安定推定モデルに基づいて再び推定ピーク値（再推定ピーク値）を求める（ステップＳ６）。そして、再推定ピーク値と実測ピーク値とを周波数バンド毎に比較して、その偏差（絶対値：第２の比較結果）を求め、偏差（再偏差）が予め設定された閾値未満であるか否かを判定する（診断手段：ステップＳ７）。このステップＳ７は各燃焼器毎に行われる。
【００３４】
再偏差＜閾値であると、診断部２４では、メイン燃料流量過少又はメインノズル詰まりと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ８）。一方、再偏差≧閾値であると、診断部２４では、メイン燃料流量過少でもメインノズル目詰まりでもないと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ９）。
【００３５】
また、ステップＳ４において、燃焼器の複数（ｎ≧２）について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、ステップＳ９を行うことになる。
【００３６】
次に、図８を参照して、図８において、図６に示すステップと同一のステップについて同一の参照番号を付す。いま、ステップＳ４で、ｎ＝１について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、計算上、メイン燃料流量を増加して（メイン燃空比を増加して）、燃焼安定推定モデルに基づいて再び推定ピーク値（再推定ピーク値）を求める（ステップＳ１０）。そして、再推定ピーク値と実測ピーク値とを周波数バンド毎に比較して、その偏差（絶対値）を求め、偏差（再偏差）が予め設定された閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。このステップＳ１１は各燃焼器毎に行われる。
【００３７】
再偏差＜閾値であると、診断部２４では、メイン燃料流量過多又はメインノズルエロージョンと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ１２）。一方、再偏差≧閾値であると、診断部２４では、メイン燃料流量過多でもメインノズルエロージョンでもないと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ１３）。
【００３８】
また、図８に示す例では、ステップＳ４において、燃焼器の複数（ｎ≧２）について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、ステップＳ１３を行うことになる。
【００３９】
次に、図９を参照して、図９において、図６に示すステップと同一のステップについて同一の参照番号を付す。いま、ステップＳ４で、ｎ＝１について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、計算上、パイロット燃料流量を減少して（パイロット燃空比を減少して）、燃焼安定推定モデルに基づいて再び推定ピーク値（再推定ピーク値）を求める（ステップＳ１４）。そして、再推定ピーク値と実測ピーク値とを周波数バンド毎に比較して、その偏差（絶対値）を求め、偏差（再偏差）が予め設定された閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。このステップＳ１５は各燃焼器毎に行われる。
【００４０】
再偏差＜閾値であると、診断部２４では、パイロット燃料流量過少又はパイロットノズル目詰まりと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ１６）。一方、再偏差≧閾値であると、診断部２４では、パイロット燃料流量過少でもパイロットノズル目詰まりでもないと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ１７）。
【００４１】
また、図９に示す例では、ステップＳ４において、燃焼器の複数（ｎ≧２）について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、ステップＳ１７を行うことになる。
【００４２】
図１０を参照して、図１０において、図６に示すステップと同一のステップについて同一の参照番号を付す。いま、ステップＳ４で、ｎ＝１について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、計算上、パイロット燃料流量を増加して（パイロット燃空比を増加して）、燃焼安定推定モデルに基づいて再び推定ピーク値（再推定ピーク値）を求める（ステップＳ１８）。そして、再推定ピーク値と実測ピーク値とを周波数バンド毎に比較して、その偏差（絶対値）を求め、偏差（再偏差）が予め設定された閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。このステップＳ１９は各燃焼器毎に行われる。
【００４３】
再偏差＜閾値であると、診断部２４では、パイロット燃料流量過多又はパイロットノズルエロージョンと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ２０）。一方、再偏差≧閾値であると、診断部２４では、パイロット燃料流量過多でもパイロットノズルエロージョンでもないと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ２１）。
【００４４】
また、図１０に示す例では、ステップＳ４において、燃焼器の複数（ｎ≧２）について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、ステップＳ２１を行うことになる。
【００４５】
図１１を参照して、図１１において、図６に示すステップと同一のステップについて同一の参照番号を付す。いま、ステップＳ４で、ｎ≧２について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、計算上、燃料カロリーを増減して（例えば、（メイン燃料流量／メイン空気流量）×（対象ガスタービン装置の燃料カロリー／標準カロリー）で規定される燃料カロリーを増減させる。つまり、メイン燃空比又はパイロット燃空比を実質的に増減させることになる）、燃焼安定推定モデルに基づいて再び推定ピーク値（再推定ピーク値）を求める（ステップＳ２２）。そして、再推定ピーク値と実測ピーク値とを周波数バンド毎に比較して、その偏差（絶対値）を求め、偏差（再偏差）が予め設定された閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。このステップＳ２３は各燃焼器毎に行われる。
【００４６】
再偏差＜閾値であると、診断部２４では、燃料カロリーに変動があったと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ２４）。一方、再偏差≧閾値であると、診断部２４では、燃料カロリー変動ではないと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ２５）。
【００４７】
また、図１１に示す例では、ステップＳ４において、燃焼器の一つ（ｎ＝１）について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、ステップＳ２５を行うことになる。
【００４８】
図１２を参照して、図１２において、図６に示すステップと同一のステップについて同一の参照番号を付す。いま、ステップＳ４で、ｎ≧２について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、計算上、圧縮機吸気流量を減らして、燃焼安定推定モデルに基づいて再び推定ピーク値（再推定ピーク値）を求める（ステップＳ２６）。そして、再推定ピーク値と実測ピーク値とを周波数バンド毎に比較して、その偏差（絶対値）を求め、偏差（再偏差）が予め設定された閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。このステップＳ２７は各燃焼器毎に行われる。
【００４９】
再偏差＜閾値であると、診断部２４では、圧縮機の劣化又は吸気フィルタに目詰まりがあると診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ２８）。一方、再偏差≧閾値であると、診断部２４では、圧縮機の劣化でも吸気フィルタの目詰まりでもないと診断・判定して、その旨出力部２５に表示する等として報知する（ステップＳ２９）。
【００５０】
また、図１２に示す例では、ステップＳ４において、燃焼器の一つ（ｎ＝１）について、偏差（絶対値）≧閾値であると、診断部２４では、ステップＳ２９を行うことになる。
【００５１】
このようにして、燃焼器の内圧振動を周波数解析して得られた周波数解析結果と少なくともガスタービン装置の燃空比及び吸気流量を示すプロセス値に応じて、燃焼器が安定的に燃焼するための条件を周波数解析結果とプロセス値との関係として規定する燃焼安定推定モデルを構築して、燃焼器の内圧振動を計測して得られた実測内圧変動を周波数解析して実測周波数解析結果を得て、プロセス値を実測して得られた実測プロセス値に応じて、燃焼安定推定モデルから得られる第１の推定周波数解析結果と実測周波数解析結果とを比較して第１の比較結果を得る。
【００５２】
そして、第１の比較結果に応じてプロセス値の一つを特定プロセス値として変化させて燃焼安定推定モデルから得られる第２の推定周波数解析結果と実測周波数解析結果とを比較した第２の比較結果に応じて、特定プロセス値に応じた異常が発生したと診断するようにしている。
【００５３】
このようにして、燃焼安定推定モデルと実測値とを比較した結果（偏差）と閾値とに応じて、計算上プロセス量を変化させた後、再び偏差を求めて、再偏差を閾値と比較するようにしたことによって、計算上のプロセス量に対する変化量に応じてガスタービンの不具合箇所を特定できることになる。
【００５４】
ところで、診断部２４では、図６及び図８〜図１２で説明した処理を連続的に行うようにしてもよい。この際には、ステップＳ９を行った後、ｎ＝１であると、ステップＳ１０に移行し、さらに、ステップＳ１３を行った後、ｎ＝１であると、ステップＳ１４に移行する。そして、ステップＳ１７を行った後、ｎ＝１であると、ステップＳ１８に移行することになる。
【００５５】
一方、ステップＳ９を行った後、ｎ≧２であると、ステップＳ２２に移行し、さらに、ステップＳ２５を行った後、ｎ≧２であると、ステップＳ２６に移行することになる。
【００５６】
図１３を参照して、図３に示すガスタービン異常監視装置では、ガスタービン装置が用いられる発電プラントにガスタービン異常監視装置を配置した例について説明したが、図１３に示すように、ガスタービン装置の異常を遠隔的に監視するようにしてもよい。
【００５７】
図示の例では、ガスタービン異常監視装置は、通信装置３１及び異常診断装置３２を有しており、通信装置３１には、前述の入力部２１が備えられるとともに、通信部３１ｂが備えられている。一方、異常診断装置３２には、通信部３２ａが備えられるとともに、前述のデータベース２２、燃焼安定推定モデル構築部２３、診断部２４、及び出力部２５が備えられている。そして、通信部３１ｂ及び３２ａは、例えば、ネットワーク（有線又は無線）で接続され、通信装置３１から前述のプロセス量等がネットワークを介して異常診断装置３２に与えられ、前述のようにして、異常診断が行われることになる。
【００５８】
このようにして、ネットワークを介してガスタービン装置の異常監視を行うようにすれば、遠隔的にガスタービン装置の異常監視を行うことができ、しかも、複数のガスタービン装置について、ガスタービン装置毎に通信装置３１を配置して、これら通信装置３１と異常診断装置３２とをネットワークで結べば、複数のガスタービン装置について、異常診断装置３２で集中的にしかも遠隔的に異常を監視することができる。
【００５９】
さらに、図６及び図８に示す例では、ｎ＝１の際、偏差（絶対値）≧閾値（ステップＳ４）であると、それぞれステップＳ６及びＳ１０を行うようにしたが、例えば、前述の燃焼安定推定モデルｙ_ｉ＝ａ_ｉ０＋ａ_ｉ１ｘ_１＋ａ_ｉ２ｘ_２＋ａ_ｉ３ｘ_３＋ａ_ｉ４ｘ_４において、係数ａ_ｉ１の正負を判定して、係数ａ_ｉ１が正であり、ｎ＝１の際に、偏差（絶対値ではなく推定ピーク値−実測ピーク値）≧閾値であると、ステップＳ６を行い、偏差（推定ピーク値−実測ピーク値）≦−閾値であるとステップＳ１０を行い、また係数ａ_ｉ１が負であり、ｎ＝１の際に、偏差（推定ピーク値−実測ピーク値）≧閾値であると、ステップＳ１０を行い、偏差（推定ピーク値−実測ピーク値）≦−閾値であるとステップ６を行うようにしてもよい。ただし、閾値は正の数である。このようにすれば、異常判定の際の計算負荷を低減することができる。
【００６０】
同様に、図９及び図１０に示す例では、ｎ＝１の際、偏差（絶対値）≧閾値（ステップＳ４）であると、それぞれステップＳ１４及びＳ１８を行うようにしたが、燃焼安定推定モデルｙ_ｉ＝ａ_ｉ０＋ａ_ｉ１ｘ_１＋ａ_ｉ２ｘ_２＋ａ_ｉ３ｘ_３＋ａ_ｉ４ｘ_４において、係数ａ_ｉ４の正負を判定して、係数ａ_ｉ４が正であり、ｎ＝１の際に、偏差（絶対値ではなく推定ピーク値−実測ピーク値）≧閾値であると、ステップＳ１４を行い、偏差（推定ピーク値−実測ピーク値）≦−閾値であるとステップＳ１８を行い、また係数ａ_ｉ４が負であり、ｎ＝１の際に、偏差（推定ピーク値−実測ピーク値）≧閾値であると、ステップＳ１８を行い、偏差（推定ピーク値−実測ピーク値）≦−閾値であるとステップＳ１４を行うようにしてもよい。ただし、閾値は正の数である。他のプロセス値についても、対応する係数の正負に応じて移行するステップを決定するようにすればよい。
【００６１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、プロセス値を実測して得られた実測プロセス値に応じて、燃焼安定推定モデルから得られる第１の推定周波数解析結果と実測周波数解析結果とを比較して第１の比較結果を得て、第１の比較結果に応じてプロセス値の一つを特定プロセス値として変化させて燃焼安定推定モデルから得られる第２の推定周波数解析結果と実測周波数解析結果とを比較した第２の比較結果に応じて特定プロセス値に応じた異常が発生したと診断するようにしたから、容易に異常箇所の特定を行うことができるという効果がある。
【００６２】
本発明では、特定プロセス値としてメイン燃料に係る燃空比をメイン燃空比として用いて、メイン燃空比を減少又は増加させて第２の比較結果を得た際、第２の比較結果が閾値未満であるとメイン燃空比の減少又は増加に対応する異常が発生したと診断するようにしたから、メイン燃料に係る異常を容易に特定できるという効果がある。
【００６３】
本発明では、特定プロセス値としてパイロット燃料に係る燃空比をパイロット燃空比として用い、パイロット燃空比を減少又は増加させて第２の比較結果を得た際第２の比較結果が閾値未満であるとパイロット燃空比の減少又は増加に対応する異常が発生したと診断するようにしたから、パイロット燃料に係る異常を容易に特定できるという効果がある。
【００６４】
本発明では、複数の燃焼器の少なくとも二つについて第１の比較結果が予め規定された閾値以上であるとされると、メイン燃料及びパイロット燃料のカロリーを特定プロセス値として変化させて第２の比較結果を得た際、第２の比較結果が閾値未満であるとメイン燃料及び前記パイロット燃料のカロリーに変動が生じたと診断するようにしたから、燃料カロリー計がなくても容易に燃料カロリーの変動を察知できるという効果がある。
【００６５】
本発明では、複数の燃焼器の少なくとも二つについて第１の比較結果が予め規定された閾値以上であるとされると、吸気流量を特定プロセス値として変化させて第２の比較結果を得た際、第２の比較結果が閾値未満であると吸気流量に対応する異常が発生したと診断するようにしたから、容易に吸気流量に係る異常を特定できるという効果がある。
【００６６】
本発明では、診断装置を周波数解析装置（入力部及び通信部）とネットワークを介して接続するようにしたから、複数のガスタービン装置についてそれぞれ周波数解析装置を配置するようにすれば、オンラインで複数のガスタービン装置の異常を監視できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】ガスタービン装置の一例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すガスタービン装置の燃焼器及びその付近を示す概要図である。
【図３】本発明によるガスタービン異常監視装置の一例を示すブロック図である。
【図４】燃焼器内圧変動の周波数解析結果の一例を示すグラフ図である。
【図５】安定性推定値（予測値）と実測値（測定値）との関係の一例を示すグラフ図である。
【図６】図３に示すガスタービン異常監視装置の動作の第１の例を示すフローチャートである。
【図７】異常内圧変動レベルに対する安定性推定値と実測値との関係の一例を示すグラフ図である。
【図８】図３に示すガスタービン異常監視装置の動作の第２の例を示すフローチャートである。
【図９】図３に示すガスタービン異常監視装置の動作の第３の例を示すフローチャートである。
【図１０】図３に示すガスタービン異常監視装置の動作の第４の例を示すフローチャートである。
【図１１】図３に示すガスタービン異常監視装置の動作の第５の例を示すフローチャートである。
【図１２】図３に示すガスタービン異常監視装置の動作の第６の例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明によるガスタービン異常監視装置の他の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１１メイン燃料流量制御弁
１２パイロット燃料流量制御弁
１３燃焼器
１４空気圧縮機
１５圧縮機入口案内翼（ＩＧＶ）
１６燃焼器バイパス弁
１７タービン
２１入力部
２２データベース
２３燃焼安定推定モデル構築部
２４診断部
２５出力部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an abnormality monitoring device for monitoring an abnormality of a gas turbine, and more particularly to a gas turbine abnormality monitoring device and an abnormality monitoring method for identifying an abnormal state of a gas turbine.
[0002]
[Prior art]
Generally, in a gas turbine device used in a power plant or the like, it is necessary to monitor the abnormality of the components and perform a stable operation. There is a particular need to monitor abnormal combustion and damage of the operated combustors.
[0003]
Conventionally, a device for monitoring an abnormality of a combustor of a gas turbine device detects a pressure variation of the combustor, performs a frequency analysis of the pressure variation, and performs a determination of an abnormality. A plurality of frequency bands to be monitored are variably set according to a parameter representing an operation state, and a normal amplitude value is properly used for each frequency band.
[0004]
For example, a detection signal is received from a sensor (pressure sensor) installed in a gas turbine, the detection signal is decomposed into frequency components and analyzed, and then a parameter defined by a generator output of the gas turbine and a fuel supply amount thereof. , The reference data regarding the frequency component to be monitored is variably set. Then, based on the reference data, a frequency component caused by the combustion vibration phenomenon is extracted from the analysis data of the frequency component, and the amplitude value of the extracted frequency component is compared with the amplitude value of the data on the monitored frequency component in a normal state. Thus, the combustion oscillation state of the gas turbine is determined (see Patent Document 1).
[0005]
[Patent Document 1]
JP-A-11-324725 (Pages 3 and 4; FIGS. 1 and 3)
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, although the gas turbine abnormality monitoring device described in Patent Document 1 can detect an abnormal situation of the combustion oscillation phenomenon of the gas turbine, any trouble occurs in the gas turbine device, particularly, the combustor, and the combustion oscillation occurs. There is a problem that it is difficult to determine whether a phenomenon has occurred.
[0007]
As a result, the gas turbine abnormality monitoring device described in Patent Document 1 has a problem that it is difficult to identify an abnormal state of a gas turbine (particularly, a combustor) when a combustion oscillation phenomenon occurs.
[0008]
An object of the present invention is to provide a gas turbine abnormality monitoring device and an abnormality monitoring method capable of specifying an abnormal state of a gas turbine device.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
According to the present invention, a gas turbine abnormality for monitoring an abnormality of a gas turbine device that supplies fuel to a combustor and supplies compressed air to the combustor to rotate a turbine by combustion gas generated in the combustor A monitoring device, wherein the combustor is stably operated according to a frequency analysis result obtained by frequency-analyzing the internal pressure oscillation of the combustor and at least a process value indicating a fuel-air ratio and an intake flow rate of the gas turbine device. Model construction means for obtaining a combustion stability estimation model that defines conditions for combustion as a relationship between the frequency analysis result and the process value, and frequency analysis of measured internal pressure fluctuation obtained by measuring internal pressure oscillation of the combustor. Frequency analysis means for obtaining an actually measured frequency analysis result, and obtaining from the combustion stability estimation model according to the actually measured process value obtained by actually measuring the process value. Comparing means for comparing a first estimated frequency analysis result to be measured and the actually measured frequency analysis result to obtain a first comparison result, and using one of the process values as a specific process value in accordance with the first comparison result It is diagnosed that an abnormality corresponding to the specific process value has occurred according to a second comparison result obtained by comparing a second estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model with the measured frequency analysis result by changing the result. An abnormality monitoring device for a gas turbine, characterized by having a diagnosis means, is obtained.
[0010]
In this way, the first estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model is compared with the actually measured frequency analysis result according to the actually measured process value obtained by actually measuring the process value, and the first comparison result is obtained. And a second estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model obtained by changing one of the process values as a specific process value in accordance with the first comparison result and a second measured frequency analysis result. By diagnosing that an abnormality corresponding to the specific process value has occurred in accordance with the comparison result, it is possible to easily identify the abnormal part.
[0011]
For example, the combustor is supplied with main fuel and pilot fuel from a main fuel supply system and a pilot fuel supply system, respectively, and uses the fuel-air ratio of the main fuel as the main fuel-air ratio as the specific process value. If the comparing means determines that the first comparison result is equal to or greater than a predetermined threshold value, the diagnostic means decreases or increases the main fuel-air ratio to obtain the second comparison result. If the second comparison result is less than the threshold value, it is diagnosed that an abnormality corresponding to a decrease or an increase in the main fuel-air ratio has occurred. Further, when the fuel-air ratio of the pilot fuel is used as the pilot fuel-air ratio as the specific process value, and when the first comparison result is equal to or more than a predetermined threshold value by the comparing means, the diagnostic means When the second comparison result is obtained by decreasing or increasing the pilot fuel-air ratio and the second comparison result is less than the threshold value, an abnormality corresponding to the decrease or increase of the pilot fuel-air ratio occurs Diagnose that you have done.
[0012]
In this way, when the fuel-air ratio relating to the main fuel is used as the specific process value as the main fuel-air ratio, and the main fuel-air ratio is reduced or increased to obtain the second comparison result, the second comparison result is obtained. Is smaller than the threshold value, it is determined that an abnormality corresponding to a decrease or an increase in the main fuel-air ratio has occurred, so that an abnormality relating to the main fuel can be easily specified. For example, if the main fuel-air ratio (main fuel flow rate) is reduced, it can be diagnosed that the main fuel flow rate is insufficient or the main nozzle (nozzle for supplying main fuel to the combustor) is clogged, and the main fuel-air ratio (main fuel flow rate) is determined. ), It can be determined that the main fuel flow rate is excessive or the main nozzle is eroded.
[0013]
Similarly, when the fuel-air ratio of the pilot fuel is used as the specific process value as the pilot fuel-air ratio, and when the pilot fuel-air ratio is decreased or increased to obtain the second comparison result, the second comparison result is less than the threshold. If it is diagnosed that an abnormality corresponding to a decrease or an increase in the pilot fuel-air ratio has occurred, an abnormality relating to the pilot fuel can be easily specified. For example, if the pilot fuel-air ratio (pilot fuel flow rate) is reduced, it can be diagnosed that the pilot fuel flow rate is low or the pilot nozzle (nozzle that supplies pilot fuel to the combustor) is clogged, ) Is increased, it can be determined that the pilot fuel flow rate is excessive or the pilot nozzle is eroded.
[0014]
In the present invention, a plurality of the combustors are provided, and when the first comparison result of one of the plurality of the combustors is equal to or larger than the threshold value, the diagnosis unit is activated. Is done.
[0015]
In addition, in the present invention, a plurality of the combustors are provided, and the plurality of combustors are supplied with a main fuel and a pilot fuel from a main fuel supply system and a pilot fuel supply system, respectively. If the first comparison result is equal to or greater than a predetermined threshold value for at least two of the plurality of combustors, the diagnostic means changes the calories of the main fuel and the pilot fuel as specific process values. After obtaining the second comparison result, if the second comparison result is less than the threshold value, it is diagnosed that the calories of the main fuel and the pilot fuel have changed. Further, when the comparison means determines that the first comparison result is equal to or greater than a predetermined threshold value for at least two of the plurality of combustors, the diagnosis means changes the intake flow rate as a specific process value. After obtaining the second comparison result, if the second comparison result is less than the threshold value, it may be diagnosed that an abnormality corresponding to the intake flow rate has occurred.
[0016]
As described above, when the first comparison result is equal to or more than the predetermined threshold value for at least two of the plurality of combustors, the calorie of the main fuel and the pilot fuel is changed as the specific process value to perform the second process. When the comparison result is obtained, if the second comparison result is less than the threshold value, it is diagnosed that the calories of the main fuel and the pilot fuel have changed, so that the fuel calories can be easily calculated without the fuel calorie meter. When the second comparison result is obtained by changing the intake flow rate as the specific process value and the second comparison result is less than the threshold value, it is diagnosed that an abnormality corresponding to the intake flow rate has occurred. By doing so, it is possible to easily specify the abnormality related to the intake air flow rate.
[0017]
Note that a diagnostic device having the model construction unit and the diagnostic unit may be provided, and the diagnostic device may be connected to the frequency analysis unit via a network. In this way, the diagnosis device is connected to the frequency analysis device (input unit and communication unit) via the network. Therefore, if the frequency analysis device is arranged for each of a plurality of gas turbine devices, it can be online. An abnormality of a plurality of gas turbine devices can be monitored.
[0018]
Further, according to the present invention, a gas for supplying a fuel to a combustor and supplying compressed air to the combustor to monitor an abnormality of a gas turbine device for rotating a turbine by combustion gas generated in the combustor is provided. A turbine abnormality monitoring method, wherein the combustor is stabilized according to a frequency analysis result obtained by frequency-analyzing the internal pressure oscillation of the combustor and at least a process value indicating a fuel-air ratio and an intake air flow rate of the gas turbine device. A model construction step of obtaining a combustion stability estimation model that defines the conditions for the periodic combustion as a relationship between the frequency analysis result and the process value, and the measured internal pressure fluctuation obtained by measuring the internal pressure oscillation of the combustor. A frequency analysis step of performing a frequency analysis to obtain an actually measured frequency analysis result; and the combustion stability according to an actually measured process value obtained by actually measuring the process value. A comparison step of comparing a first estimated frequency analysis result obtained from a constant model with the actually measured frequency analysis result to obtain a first comparison result, and, according to the first comparison result, one of the process values An abnormality corresponding to the specific process value occurs according to a second comparison result obtained by comparing a second estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model by changing the result as the specific process value with the actually measured frequency analysis result. And a diagnostic step of diagnosing that the abnormality has occurred.
[0019]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, and the like of the components described in this embodiment are not intended to limit the scope of the present invention thereto, unless otherwise specified. It is only an example.
[0020]
First, a gas turbine device will be described with reference to FIG. In the gas turbine device, a fuel system includes a main fuel system and a pilot fuel system, and the fuel flow rates in the main fuel system and the pilot fuel system are adjusted by a main fuel flow control valve 11 and a pilot fuel flow control valve 12, respectively. . Then, the fuel distribution in the main fuel system and the pilot fuel system is adjusted by the main fuel flow control valve 11 and the pilot fuel flow control valve 12, so that an optimum combustion state is obtained.
[0021]
The main fuel and the pilot fuel are supplied to the combustor 13 via the main fuel system and the pilot fuel system (only one combustor 13 is shown in FIG. 1, but actually, a plurality (for example, 16) combustors 13). On the other hand, compressed air is supplied to the combustor 13 from an air compressor (hereinafter simply referred to as a compressor) 14. At this time, the amount of air flowing into the compressor 14 is adjusted by a compressor inlet guide vane (IGV: Inlet Guide Vane) 15.
[0022]
As shown, a combustor bypass valve 16 is arranged in parallel with the combustor 13, and the amount of compressed air flowing into the combustor 13 is adjusted by the bypass valve 16. Then, the turbine 17 is rotationally driven by the high-temperature combustion gas discharged from the combustor 13, and the generator 17 (not shown) is rotationally driven by the rotational drive of the turbine 17 to generate power.
[0023]
In the illustrated gas turbine device, for example, the fuel temperature is measured at the inlet side of the main fuel flow control valve 11 and the pilot fuel flow control valve 12, and at the outlet side of the main fuel flow control valve 11 and the pilot fuel flow control valve 12, , Fuel flow and pressure are measured. On the other hand, the exhaust gas temperature of the turbine 17 is measured, and the intake temperature, the intake pressure, and the intake flow rate are measured at the inlet side of the IGV 15. Then, on the outlet side of the compressor 14, the compressed air temperature and the compressed air pressure are measured. Further, the internal pressure fluctuation of the combustor 13 is measured. Then, the above-described measurement data is stored in a database as described later, and a combustion stability estimation model is constructed according to the data stored in the database.
[0024]
Here, a specific example of the combustor will be described with reference to FIG. 2. The illustrated combustor 13 includes a combustor outer cylinder 13 a and a combustor inner cylinder 13 b, and the combustor inner cylinder 13 b is provided in the vehicle interior. 13c. A fuel nozzle 13d for supplying main fuel premixed with air and a pilot nozzle (not shown) for supplying pilot fuel not premixed are provided in the combustor inner cylinder 13b. The discharged air (compressed air) and the main fuel are mixed, and a flame is generated by combustion in the combustor inner cylinder 13b. Then, the combustion gas is sent out from the combustor transition piece 13e to the turbine.
[0025]
A bypass elbow pipe 13f is connected to the combustor transition piece 13e, and the bypass elbow pipe 13f is provided with the aforementioned bypass valve 16, and the degree of opening of the bypass valve 16 is adjusted by a bypass valve variable mechanism 13g. .
[0026]
Here, referring to FIG. 3, the illustrated gas turbine abnormality monitoring device receives the measurement data measured as described above as a process amount. The gas turbine abnormality monitoring device includes an input unit 21, a database 22, a combustion stability estimation model construction unit 23, a diagnosis unit 24, and an output unit 25. First, during operation of the gas turbine, the above-described process amount is accumulated in the database 22 as an actual value via the input unit 21.
[0027]
Here, for convenience of explanation (that is, for easy understanding), the main fuel-air ratio, the vehicle interior pressure, the compressor intake air flow rate, and the pilot fuel-air ratio are measured as process values, and the internal pressure fluctuation of the combustor is measured. (These process values are measured for all the combustors provided in the gas turbine device). The internal pressure fluctuation of the combustor is, for example, subjected to a fast Fourier transform (FFT: frequency analysis) at the input unit 21 and, for example, is converted into a relationship between the frequency and the internal pressure fluctuation level as shown in FIG. The data is accumulated in the database 22 as fluctuation level data.
[0028]
Now, in FIG. 4, for example, the frequency is divided into a plurality of (i = about 10) bands along the frequency axis. Then, the peak value of each band is represented by y _i And the main fuel-air ratio, the passenger compartment pressure, the compressor intake flow rate, and the pilot fuel-air ratio are each x ₁ , X _2, x ₃ , And x ₄ Then y _i = A _i0 + A _i1 x ₁ + A _i2 x ₂ + A _i3 x ₃ + A _i4 x ₄ Is represented by Note that a _i0 , A _i1, a _i2, a _i3, And a _i4 Is a coefficient.
[0029]
In the combustion stability estimation model construction unit 23, the peak value y for each band for each combustor when the gas turbine is performing stable combustion. _i , Main fuel-air ratio x ₁ , Cabin pressure x ₂ , Compressor intake flow x ₃ , And pilot fuel-air ratio x ₄ Is read from the database 22 and, for example, based on the least squares method, _i0, a _i1, a _i2, a _i3, And a _i4 Is determined, and a prediction formula for a peak value (frequency analysis result) when the gas turbine is performing stable combustion is obtained, and this prediction formula is used as a combustion stability estimation model. That is, as shown in FIG. 5, the relationship between the measured value (actual value) and the predicted value is defined as a linear function.
[0030]
Next, referring to FIG. 6, when the process amount is input as described above (step S1), a frequency analysis is performed on the fluctuation of the internal pressure of the combustor (step S2), and a combustion stability estimation model is constructed. Is performed (step S3).
[0031]
The diagnosis unit 24 is given a process value from the input unit 21 and a combustion stability estimation model, and performs diagnosis for each combustor. In the diagnosis unit 24, the main fuel-air ratio x which is a process value (actually measured value) _1, Cabin pressure x _2, Compressor intake flow rate x _3, And pilot fuel / air ratio x ₄ Is substituted into the combustion stability estimation model to obtain a peak value (hereinafter referred to as an estimated peak value: an estimated frequency analysis result). On the other hand, the diagnostic unit 24 is provided with a peak value (measured peak value: measured frequency analysis result) of the combustor internal pressure fluctuation from the input unit 21, and the diagnostic unit 24 compares the estimated peak value and the measured peak value with the frequency. A comparison is made for each band to determine the deviation (first comparison result: absolute value), and it is determined whether the deviation is equal to or greater than a preset threshold (comparing means: step S4). This step S4 is performed for each combustor. Note that the above threshold is defined in consideration of stable combustion of the gas turbine.
[0032]
If deviation (absolute value) <threshold value is satisfied for all the combustors, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the gas turbine is normal, and notifies the output unit 25 of the diagnosis, for example, by displaying it. (Step S5).
[0033]
On the other hand, if one of the combustors (n = 1) satisfies the deviation (absolute value) ≧ threshold (in this case, as shown by a cross in FIG. 7, the internal pressure fluctuation deviates from the predicted value, The diagnostic unit 24 reduces the main fuel flow rate virtually (that is, reduces the main fuel-air ratio) virtually, that is, reduces the main fuel-air ratio, and returns the estimated peak again based on the combustion stability estimation model. A value (re-estimated peak value) is obtained (step S6). Then, the re-estimated peak value and the actually measured peak value are compared for each frequency band, and the deviation (absolute value: second comparison result) is obtained. Whether the deviation (re-deviation) is less than a preset threshold value It is determined whether or not it is (diagnosis means: step S7). This step S7 is performed for each combustor.
[0034]
If re-deviation <threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the main fuel flow rate is insufficient or the main nozzle is clogged, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S8). On the other hand, if re-deviation ≧ threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that neither the main fuel flow rate is too low nor the main nozzle is clogged, and notifies the output unit 25 to that effect (step S9).
[0035]
In step S4, if the deviation (absolute value) ≧ the threshold value is satisfied for a plurality of combustors (n ≧ 2), the diagnostic unit 24 performs step S9.
[0036]
Next, referring to FIG. 8, in FIG. 8, the same steps as those shown in FIG. 6 are denoted by the same reference numerals. Now, in step S4, if n = 1, deviation (absolute value) ≧ threshold, the diagnosis unit 24 calculates and increases the main fuel flow rate (increases the main fuel-air ratio) to stabilize combustion. An estimated peak value (re-estimated peak value) is obtained again based on the estimation model (step S10). Then, the re-estimated peak value and the actually measured peak value are compared for each frequency band, the deviation (absolute value) thereof is obtained, and it is determined whether the deviation (re-deviation) is less than a preset threshold value ( Step S11). This step S11 is performed for each combustor.
[0037]
If re-deviation <threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the main fuel flow rate is excessive or the main nozzle erosion, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S12). On the other hand, if re-deviation ≧ threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that neither the main fuel flow rate nor the main nozzle erosion is present, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S13).
[0038]
In the example illustrated in FIG. 8, if the deviation (absolute value) ≧ the threshold value is satisfied for a plurality (n ≧ 2) of the combustors in step S4, the diagnostic unit 24 performs step S13.
[0039]
Next, referring to FIG. 9, in FIG. 9, the same steps as those shown in FIG. 6 are denoted by the same reference numerals. If it is determined in step S4 that the deviation (absolute value) ≧ threshold for n = 1, the diagnostic unit 24 calculates and reduces the pilot fuel flow rate (reduces the pilot fuel-air ratio) to stabilize combustion. An estimated peak value (re-estimated peak value) is obtained again based on the estimation model (step S14). Then, the re-estimated peak value and the actually measured peak value are compared for each frequency band, the deviation (absolute value) thereof is obtained, and it is determined whether the deviation (re-deviation) is less than a preset threshold value ( Step S15). This step S15 is performed for each combustor.
[0040]
If the re-deviation is less than the threshold value, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the pilot fuel flow rate is insufficient or the pilot nozzle is clogged, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S16). On the other hand, if re-deviation ≧ threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the pilot fuel flow rate is not too low or the pilot nozzle is not clogged, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S17).
[0041]
In the example illustrated in FIG. 9, if the deviation (absolute value) ≧ the threshold value is satisfied for a plurality (n ≧ 2) of the combustors in step S4, the diagnostic unit 24 performs step S17.
[0042]
Referring to FIG. 10, in FIG. 10, the same steps as those shown in FIG. 6 are denoted by the same reference numerals. Now, in step S4, if n = 1, deviation (absolute value) ≧ threshold, the diagnosis unit 24 calculates and increases the pilot fuel flow rate (increases the pilot fuel-air ratio) to stabilize combustion. An estimated peak value (re-estimated peak value) is obtained again based on the estimation model (step S18). Then, the re-estimated peak value and the actually measured peak value are compared for each frequency band, the deviation (absolute value) thereof is obtained, and it is determined whether the deviation (re-deviation) is less than a preset threshold value ( Step S19). This step S19 is performed for each combustor.
[0043]
If re-deviation <threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the pilot fuel flow rate is excessive or the pilot nozzle erosion, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S20). On the other hand, if the re-deviation is greater than or equal to the threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the pilot fuel flow rate is neither excessive nor the pilot nozzle erosion, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S21).
[0044]
In the example illustrated in FIG. 10, if the deviation (absolute value) ≧ the threshold value is satisfied for a plurality (n ≧ 2) of the combustors in step S4, the diagnostic unit 24 performs step S21.
[0045]
Referring to FIG. 11, in FIG. 11, the same steps as those shown in FIG. 6 are denoted by the same reference numerals. Now, in step S4, if the deviation (absolute value) ≧ threshold for n ≧ 2, the diagnostic unit 24 increases or decreases the fuel calories in calculation (for example, (main fuel flow rate / main air flow rate) × ( The fuel calories specified by (fuel calories / standard calories of the target gas turbine device) are increased or decreased. That is, the main fuel-air ratio or the pilot fuel-air ratio is substantially increased or decreased. The estimated peak value (re-estimated peak value) is obtained again (step S22). Then, the re-estimated peak value and the actually measured peak value are compared for each frequency band, the deviation (absolute value) thereof is obtained, and it is determined whether the deviation (re-deviation) is less than a preset threshold value ( Step S23). This step S23 is performed for each combustor.
[0046]
If re-deviation <threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that there has been a change in fuel calories, and notifies the output unit 25 of the change (step S24). On the other hand, if re-deviation ≧ threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the fuel calorie does not fluctuate, and notifies the output unit 25 to that effect (step S25).
[0047]
Further, in the example shown in FIG. 11, if the deviation (absolute value) ≧ the threshold value is satisfied for one of the combustors (n = 1) in step S4, the diagnostic unit 24 performs step S25.
[0048]
Referring to FIG. 12, in FIG. 12, the same steps as those shown in FIG. 6 are denoted by the same reference numerals. If it is determined in step S4 that the deviation (absolute value) ≧ threshold for n ≧ 2, the diagnosis unit 24 reduces the compressor intake flow rate in calculation, and again calculates the estimated peak value ( The re-estimated peak value is obtained (step S26). Then, the re-estimated peak value and the actually measured peak value are compared for each frequency band, the deviation (absolute value) thereof is obtained, and it is determined whether the deviation (re-deviation) is less than a preset threshold value ( Step S27). This step S27 is performed for each combustor.
[0049]
If re-deviation <threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that the compressor is deteriorated or the intake filter is clogged, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S28). On the other hand, if re-deviation ≧ threshold, the diagnosis unit 24 diagnoses / determines that neither the compressor is deteriorated nor the intake filter is clogged, and notifies the output unit 25 of the diagnosis (step S29). .
[0050]
In the example illustrated in FIG. 12, if the deviation (absolute value) ≧ the threshold value is satisfied for one of the combustors (n = 1) in step S4, the diagnostic unit 24 performs step S29.
[0051]
In this manner, the combustor burns stably in accordance with the frequency analysis result obtained by performing frequency analysis of the internal pressure vibration of the combustor and at least the process value indicating the fuel-air ratio and the intake air flow rate of the gas turbine device. A combustion stability estimation model that defines the conditions of the above as the relationship between the frequency analysis result and the process value, and frequency-analyzes the measured internal pressure fluctuation obtained by measuring the internal pressure oscillation of the combustor to obtain the measured frequency analysis result Then, a first comparison result is obtained by comparing the first estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model with the actually measured frequency analysis result according to the actually measured process value obtained by actually measuring the process value.
[0052]
Then, a second comparison in which one of the process values is changed as the specific process value in accordance with the first comparison result and the second estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model is compared with the actually measured frequency analysis result According to the result, it is diagnosed that an abnormality corresponding to the specific process value has occurred.
[0053]
In this way, after changing the process amount in the calculation according to the result (deviation) of comparing the combustion stability estimation model with the actually measured value and the threshold, the deviation is obtained again, and the re-deviation is compared with the threshold. By doing so, it is possible to specify a defective portion of the gas turbine in accordance with the amount of change in the calculated process amount.
[0054]
By the way, the diagnosis unit 24 may continuously perform the processing described with reference to FIGS. 6 and 8 to 12. At this time, after performing step S9, if n = 1, the process proceeds to step S10. After performing step S13, if n = 1, the process proceeds to step S14. After performing step S17, if n = 1, the process proceeds to step S18.
[0055]
On the other hand, after performing step S9, if n ≧ 2, the process proceeds to step S22. After performing step S25, if n ≧ 2, the process proceeds to step S26.
[0056]
With reference to FIG. 13, in the gas turbine abnormality monitoring device shown in FIG. 3, an example in which the gas turbine abnormality monitoring device is arranged in a power generation plant using the gas turbine device has been described. An abnormality of the device may be monitored remotely.
[0057]
In the illustrated example, the gas turbine abnormality monitoring device includes a communication device 31 and an abnormality diagnosis device 32. The communication device 31 includes the input unit 21 and the communication unit 31b. . On the other hand, the abnormality diagnosis device 32 includes a communication unit 32a, and also includes the database 22, the combustion stability estimation model construction unit 23, the diagnosis unit 24, and the output unit 25 described above. The communication units 31b and 32a are connected, for example, via a network (wired or wireless), and the above-described process amount and the like are provided from the communication device 31 to the abnormality diagnosis device 32 via the network. A diagnosis will be made.
[0058]
By monitoring the abnormality of the gas turbine device via the network in this way, it is possible to remotely monitor the abnormality of the gas turbine device. If the communication device 31 is arranged in the network and the communication device 31 and the abnormality diagnosis device 32 are connected to each other via a network, the abnormality diagnosis device 32 can collectively and remotely monitor the abnormality of a plurality of gas turbine devices. it can.
[0059]
Further, in the examples shown in FIGS. 6 and 8, when n = 1, deviation (absolute value) ≧ threshold (step S4) is performed in steps S6 and S10, respectively. Stability estimation model y _i = A _i0 + A _i1 x ₁ + A _i2 x ₂ + A _i3 x ₃ + A _i4 x ₄ Where the coefficient a _i1 And the coefficient a _i1 Is positive and when n = 1, if deviation (estimated peak value−actual peak value instead of absolute value) ≧ threshold, step S6 is performed, and deviation (estimated peak value−actual peak value) ≦ −threshold , Step S10 is performed, and the coefficient a _i1 Is negative and when n = 1, if deviation (estimated peak value−actual peak value) ≧ threshold, step S10 is performed, and if deviation (estimated peak value−actual peak value) ≦ −threshold, step S10 is performed. 6 may be performed. However, the threshold is a positive number. By doing so, it is possible to reduce the calculation load at the time of abnormality determination.
[0060]
Similarly, in the example shown in FIGS. 9 and 10, when n = 1, the deviation (absolute value) ≧ the threshold (step S4) is performed in steps S14 and S18, respectively. y _i = A _i0 + A _i1 x ₁ + A _i2 x ₂ + A _i3 x ₃ + A _i4 x ₄ Where the coefficient a _i4 And the coefficient a _i4 Is positive and when n = 1, if deviation (estimated peak value-actual peak value instead of absolute value) ≧ threshold, step S14 is performed, and deviation (estimated peak value−actual peak value) ≦ −threshold , Step S18 is performed, and the coefficient a _i4 Is negative and when n = 1, if deviation (estimated peak value−actually measured peak value) ≧ threshold, step S18 is performed, and if deviation (estimated peak value−actually measured peak value) ≦ −threshold, step S18 is performed. S14 may be performed. However, the threshold is a positive number. With respect to other process values, the step to be shifted may be determined according to the positive or negative of the corresponding coefficient.
[0061]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the first estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model is compared with the actually measured frequency analysis result in accordance with the actually measured process value obtained by actually measuring the process value. A first comparison result is obtained, and a second estimated frequency analysis result and an actually measured frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model by changing one of the process values as a specific process value in accordance with the first comparison result. Is diagnosed that an abnormality corresponding to the specific process value has occurred in accordance with the second comparison result of the comparison, there is an effect that an abnormal portion can be easily specified.
[0062]
In the present invention, when the fuel-air ratio of the main fuel is used as the specific process value as the main fuel-air ratio, and the second fuel-air ratio is decreased or increased to obtain the second comparison result, the second comparison result is If it is less than the threshold value, it is diagnosed that an abnormality corresponding to the decrease or increase of the main fuel-air ratio has occurred, so that there is an effect that the abnormality relating to the main fuel can be easily specified.
[0063]
In the present invention, the fuel-air ratio of the pilot fuel is used as the specific process value as the pilot fuel-air ratio, and when the pilot fuel-air ratio is decreased or increased to obtain the second comparison result, the second comparison result is less than the threshold value. In this case, since it is determined that an abnormality corresponding to a decrease or increase in the pilot fuel-air ratio has occurred, it is possible to easily identify an abnormality related to the pilot fuel.
[0064]
According to the present invention, when the first comparison result is equal to or more than the predetermined threshold value for at least two of the plurality of combustors, the calorie of the main fuel and the pilot fuel is changed as the specific process value and the second process is performed. When the comparison result is obtained, if the second comparison result is less than the threshold, it is diagnosed that the calories of the main fuel and the pilot fuel have changed, so that the fuel calories can be easily calculated without a fuel calorie meter. There is an effect that the fluctuation can be detected.
[0065]
In the present invention, the second comparison result is obtained by changing the intake flow rate as the specific process value when the first comparison result is equal to or more than the predetermined threshold value for at least two of the plurality of combustors. At this time, if the second comparison result is less than the threshold value, it is diagnosed that an abnormality corresponding to the intake flow rate has occurred, so that an effect relating to the intake flow rate can be easily specified.
[0066]
In the present invention, since the diagnostic device is connected to the frequency analyzing device (the input unit and the communication unit) via the network, if the frequency analyzing device is arranged for each of the plurality of gas turbine devices, a plurality of online diagnostic devices can be connected online. There is an effect that abnormality of the gas turbine device can be monitored.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a gas turbine device.
FIG. 2 is a schematic diagram showing a combustor of the gas turbine device shown in FIG. 1 and its vicinity.
FIG. 3 is a block diagram showing an example of a gas turbine abnormality monitoring device according to the present invention.
FIG. 4 is a graph showing an example of a frequency analysis result of a fluctuation in a combustor internal pressure.
FIG. 5 is a graph showing an example of a relationship between an estimated stability value (predicted value) and an actually measured value (measured value).
FIG. 6 is a flowchart showing a first example of the operation of the gas turbine abnormality monitoring device shown in FIG.
FIG. 7 is a graph showing an example of a relationship between an estimated stability value and an actually measured value with respect to an abnormal internal pressure fluctuation level.
8 is a flowchart showing a second example of the operation of the gas turbine abnormality monitoring device shown in FIG.
FIG. 9 is a flowchart showing a third example of the operation of the gas turbine abnormality monitoring device shown in FIG.
FIG. 10 is a flowchart showing a fourth example of the operation of the gas turbine abnormality monitoring device shown in FIG.
FIG. 11 is a flowchart showing a fifth example of the operation of the gas turbine abnormality monitoring device shown in FIG.
FIG. 12 is a flowchart showing a sixth example of the operation of the gas turbine abnormality monitoring device shown in FIG.
FIG. 13 is a block diagram showing another example of the gas turbine abnormality monitoring device according to the present invention.
[Explanation of symbols]
11 Main fuel flow control valve
12 Pilot fuel flow control valve
13 Combustor
14 Air compressor
15 Compressor inlet guide vane (IGV)
16 Combustor bypass valve
17 Turbine
21 Input section
22 Database
23 Combustion stability estimation model construction unit
24 Diagnosis unit
25 Output section

Claims

A gas turbine abnormality monitoring device for supplying fuel to a combustor and supplying compressed air to the combustor to monitor an abnormality of a gas turbine device that rotates a turbine by combustion gas generated in the combustor, Conditions for stable combustion of the combustor according to a frequency analysis result obtained by frequency analysis of the internal pressure oscillation of the combustor and at least a process value indicating a fuel-air ratio and an intake air flow rate of the gas turbine device. A model construction means for obtaining a combustion stability estimation model that defines the relationship between the frequency analysis result and the process value,
Frequency analysis means for performing frequency analysis of the measured internal pressure fluctuation obtained by measuring the internal pressure vibration of the combustor, to obtain a measured frequency analysis result,
A first comparison result is obtained by comparing a first estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model with the actually measured frequency analysis result in accordance with an actually measured process value obtained by actually measuring the process value. Means of comparison;
One of the process values is changed as a specific process value according to the first comparison result, and a second estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model is compared with the actually measured frequency analysis result. Diagnostic means for diagnosing that an abnormality corresponding to the specific process value has occurred in accordance with the comparison result of (2).

The combustor is supplied with main fuel and pilot fuel from a main fuel supply system and a pilot fuel supply system, respectively, and uses a fuel-air ratio of the main fuel as the specific process value as a main fuel-air ratio. If the comparison means determines that the first comparison result is equal to or greater than a predetermined threshold, the diagnosis means decreases or increases the main fuel-air ratio and obtains the second comparison result when the second comparison result is obtained. 2. The gas turbine abnormality monitoring device according to claim 1, wherein if the comparison result of (2) is less than the threshold value, it is diagnosed that an abnormality corresponding to the decrease or increase of the main fuel-air ratio has occurred.

The combustor is supplied with main fuel and pilot fuel from a main fuel supply system and a pilot fuel supply system, respectively, and uses the fuel-air ratio of the pilot fuel as the specific process value as a pilot fuel-air ratio. If the comparison means determines that the first comparison result is equal to or greater than a predetermined threshold, the diagnosis means decreases or increases the pilot fuel-air ratio and obtains the second comparison result when obtaining the second comparison result. 2. The gas turbine abnormality monitoring device according to claim 1, wherein if the comparison result of (2) is less than the threshold value, it is diagnosed that an abnormality corresponding to the decrease or increase of the pilot fuel-air ratio has occurred.

A plurality of the combustors are provided, and when the first comparison result of one of the plurality of combustors is determined to be equal to or larger than the threshold, the diagnostic means is activated. The gas turbine abnormality monitoring device according to claim 2 or 3, wherein:

A plurality of the combustors are provided, and the plurality of combustors are supplied with a main fuel and a pilot fuel from a main fuel supply system and a pilot fuel supply system, respectively. If the first comparison result is equal to or greater than a predetermined threshold value for the two, the diagnostic means changes the calories of the main fuel and the pilot fuel as a specific process value to change the second comparison result. 2. The gas turbine abnormality according to claim 1, wherein when obtaining the second comparison result, if the second comparison result is less than the threshold value, it is diagnosed that a change has occurred in the calories of the main fuel and the pilot fuel. Monitoring device.

A plurality of the combustors are provided, and when the comparison means determines that the first comparison result is equal to or greater than a predetermined threshold value for at least two of the plurality of combustors, the diagnosis means sets the intake air When the flow rate is changed as a specific process value and the second comparison result is obtained, if the second comparison result is less than the threshold, it is diagnosed that an abnormality corresponding to the intake flow rate has occurred. The gas turbine abnormality monitoring device according to claim 1, wherein:

7. The diagnostic device according to claim 1, further comprising a diagnostic device having the model constructing device and the diagnostic device, wherein the diagnostic device is connected to the frequency analyzing device via a network. Gas turbine abnormality monitoring device.

A gas turbine abnormality monitoring method for monitoring an abnormality of a gas turbine device that supplies fuel to a combustor and supplies compressed air to the combustor to rotate a turbine by combustion gas generated in the combustor,
Conditions for stable combustion of the combustor according to a frequency analysis result obtained by frequency analysis of the internal pressure oscillation of the combustor and at least a process value indicating a fuel-air ratio and an intake air flow rate of the gas turbine device. A model construction step of obtaining a combustion stability estimation model that defines the relationship between the frequency analysis result and the process value,
A frequency analysis step of performing a frequency analysis on an actually measured internal pressure fluctuation obtained by measuring the internal pressure oscillation of the combustor to obtain an actually measured frequency analysis result,
A first comparison result is obtained by comparing a first estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model with the actually measured frequency analysis result in accordance with an actually measured process value obtained by actually measuring the process value. A comparison step;
According to the first comparison result, a second estimated frequency analysis result obtained from the combustion stability estimation model obtained by changing one of the process values as a specific process value is compared with the actually measured frequency analysis result. A diagnosis step of diagnosing that an abnormality corresponding to the specific process value has occurred in accordance with the comparison result of (2).