JP2006090173A - 自家発電システムの傾向診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自家発電システムのエンジン側の検出器を少なくし、測定値の変動にも左右されない高信頼性の自家発電システムの傾向診断方法を提供する。
【解決手段】エンジン及び発電機からなる発電装置と前記発電装置の状態を監視する監視装置より構成される自家発電システムの傾向診断方法において、前記監視装置で前記発電装置のエンジン排ガス温度、エンジンの潤滑油の温度、冷却水の温度等の自家発電システムに関する各種被測定物の測定変化量の傾向変化を検出することにより、前記発電装置の異常を早期に検知して事故を防止する予知保全を行うことが可能となるので、高信頼化とコストの削減及び安全性を向上させることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、自家発電システムの傾向診断方法に係わり、特に測定値の変動にも左右されない自家発電システムの状態が正常か否かを診断する傾向診断方法に関する。

現状の自家発電システム、例えば特許文献１に示す熱電併給プラントでは、効率の良い運転を支援・制御するための最適運転制御システムが採用され、信頼性の高い運転が行われている。また、その遠隔監視は、現地の発電設備の各種測定データを定期的に監視室に収集し、排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物の測定値に異常が有るか無いか（許容値以内であるか）を人間系で定量的に確認することで監視している。しかしながら、実際には自家発電システムの運転状況や周囲条件などにより測定データが時々刻々と変化しているため、自家発電システムの正常か否かを判断することは極めて難しい状況となっている。

ところで、発電システムの日々の測定データを収集し監視しているにも関わらず、突然故障が発生し対応が後手となるケースがあり、また、監視員の能力により異常と気づかないこともある。さらに、多くの発電システムを同時に監視する場合は、膨大な測定データを監視する作業となることから人間系での判断では測定データの監視洩れが発生する可能性が極めて高くなってくる。そのため、測定データを自動的に分析し、故障発生の前にシステムの傾向予知を行い予防予知保全が実現できる傾向診断方法が必要となる。

次に、現状のディーゼルエンジンを含む自家発電システムにおける排ガス発生のメカニズムを図４の構成図を参照して説明する。

図４に示す自家発電システムでは、吸気管１から吸気された空気はコンプレッサ２により圧縮され、インタークーラー３に導入される。インタークーラー３ではコンプレッサ２により圧縮された空気を冷却空気で冷やされる。この冷却された圧縮空気はインテークマニホールド４を経て高密度高圧空気となりエンジン５に供給される。一方、燃料は図示しない燃料噴射器からエンジン５に送り込まれ、高密度高圧空気と混合しエンジン５を回転駆動する。この回転駆動するエンジン５によって発電機は駆動される。このエンジン５から排出された直後の排ガス温度を測定する。例えばエンジンの各シリンダーから排出される排気ガスを集合するエキゾストマニホールド６等に温度検出素子を設け、排ガス温度を測定する。排気ガスはエキゾストマニホールド６から排気管７を経てタービン８を駆動した後、次の排気管７を経て外部に排出される。

従来、排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物の測定値を、人間系あるいは自動系により監視装置に入力して管理しているため、発電負荷が低いとき、あるいは周囲温度が低いときは、排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物の測定値は、相対的に低くなるため異常な兆候があるにも関わらず容易に検出できなかつた。そのため、測定データから故障傾向が判らず、結果として自家発電システムの寿命を縮めるという問題があった。
特開２００１−２７３００８号公報

上述したように、従来の発電設備では監視装置は備えているものの、測定データは人間系で定量的に確認しているため、実際に日々の測定データを収集し監視しているにも関わらず、突然故障が発生し対応が後手となるケースがあり、また監視員の能力により異常と気づかないことがある。また、多くの監視対象物を同時に監視する場合等は膨大な監視作業となることから、人間系での判断では測定データの監視洩れが発生する可能性が極めて高くなってくる。そのため、監視対象物の測定データを自動的に分析し故障発生の前に異常を検知する異常傾向診断方法、特に、常時異常傾向を診断するために、発電機基準値に換算した異常傾向診断方法が必要となる。

しかしながら、人間の目視による監視では、誤認識してしまうことがあることは容易に想像できる。また、従来の監視装置では性能が十分でなく、監視状況により単機能やノイズによる誤確認も多くあり、実用的に有効であるとは言えなかった。このように発電システムの故障が正確に検出されないことにより、それが原因で大きな事故につながることが危惧されており、その改善が求められいる。

本発明は、上記状況に対処するためになされたもので、その課題は自家発電システムのエンジン側の検出器を少なくし、測定値の変動にも左右されない高信頼性の自家発電システムの傾向診断方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明の請求項１記載の発明は、エンジン及び発電機からなる発電装置と前記発電装置の状態を監視する監視装置より構成される自家発電システムの傾向診断方法において、前記監視装置で前記発電装置のエンジン排ガス温度、エンジンの潤滑油の温度、冷却水の温度等の自家発電システムに関する各種被測定物の測定変化量の傾向変化を検出することにより、前記発電装置の異常を早期に検知して事故を防止する予知保全を行うことを特徴とする。

本発明の請求項２記載の発明は、請求項１記載の自家発電システムの傾向診断方法において、常時変動している測定変化量を発電機の定格に換算した測定量に変換することを特徴とする。

本発明の請求項３記載の発明は、請求項１又は請求項２記載の自家発電システムの傾向診断方法において、前記監視装置で前記発電装置のエンジン排ガス温度、等の自家発電システムに関する各種測定物の測定データが定格出力でない定格出力以下の状態で運転される状態で検出される状態データ１からその時のエンジン排ガス温度等の自家発電システムに関する各種被測定物の測定データを、定格出力時の自家発電システムに関する各種被測定物の定格出力補正データに補正して傾向変化を検出することを特徴とする。

本発明の請求項４記載の発明は、請求項３記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ１は発電出力であり、次の式の
定格出力補正データ＝測定データ＋（定格出力値−発電出力データ）＊補正係数１
により定格出力補正データが算出され、補正係数１は過去の所定期間の実績データから算出されることを特徴とする。

本発明の請求項５記載の発明は、エンジン及び発電機からなる発電装置と前記発電装置の状態を監視する監視装置より構成される自家発電システムにおいて、前記監視装置で前記発電装置のエンジン排ガス温度、等の自家発電システムに関する各種測定物の測定データが所定の基準温度以外の状態で運転される状態で検出される状態データ２からその時の定格出力補正データを算出し、さらに所定の基準温度時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物の測定データに補正して傾向変化を検出することを特徴とする。

本発明の請求項６記載の発明は、請求項５記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ２は周囲温度であり、次の式の
補正データ＝定格出力補正データ＋（周囲温度データ−基準温度値）＊補正係数５
ただし、補正係数５は定格出力時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物データと周囲温度データから算出
により補正データが算出されることを特徴とする。

本発明の請求項７記載の発明は、請求項５記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ２は過給機給気温度であり、次の式の
補正データ＝定格出力補正データ＋（過給機給気温度データ−基準温度値）＊補正係数６
ただし、補正係数６は定格出力時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物データと過給機給気温度データから算出
により補正データが算出されることを特徴とする。

本発明の請求項８記載の発明は、請求項５記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ２はインタークーラー出口温度であり、次の式の
補正データ＝定格出力補正データ＋（インタークーラー出口測定温度データ−基準温度値）＊補正係数７
ただし、補正係数７は定格出力時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物データとインタークーラー出口測定温度データから算出
により補正データが算出されることを特徴とする。

本発明によると、自家発電システムの異常検出が、人工管理やノイズによる原因で誤確認することも無く、各測定値の傾向状況が確実に把握できるので、故障拡大による大きな事故になる前に異常な測定値の傾向診断により部品の異常（故障）を正確に見つけ出すことが可能となる。このように、自家発電システム用部品のメンテナンスがあらかじめ計画できるので、メンテナンス費用を削減することができる。

以上の様に監視装置に傾向診断を取り入れることによりより高信頼化とコストの削減及び安全性を向上させることの可能な自家発電システムを構築することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を図を参照して説明する。
図１は本発明の第１実施例の自家発電システムの傾向診断方法を示すフロー図である。図において、本実施例の自家発電システムの傾向診断方法が既に説明した従来の傾向診断方法と異なる点は、下記項目を条件として構成されていることである。

(1) 監視日の前日から所定期間の運転データをトレンド表示する。
(2) 発停時のデータは例外扱いとして傾向監視には反映しない。
(3) 毎時のデータで発電装置運転中でないデータは使用しない。
(4) 監視データは日単位毎に前日分を収集し、指定時間毎の平均値を算出してこれを使用する。

(5) 出力補正係数については図２のように発電電力要素より補正係数を算出する。
(6) 温度補正係数については、下記３種類より算出し、各々計算する。
温度要素（過給機給気温度）より補正係数を算出する。
温度要素（ＩＣ出口温度）より補正係数を算出する。
温度要素（周囲温度）より補正係数を算出する。
を設けた点にある。

次に、本実施例の遠隔監視方法を図１のフロー図を参照して説明する。
まず、遠隔監視による傾向診断開始指令が出されると、時単位データ／日単位毎に前日分の各実測データの読み込みを行う（ステップ１）。次に、温度要素が過給機給気温度の場合は補正係数３を取得（ステップ２）する。温度要素がインタークーラー（ＩＣ）出口温度の場合は補正係数４を取得（ステップ３）する。また過去の実測データより補正係数１の演算（ステップ４）を行う。これらの補正係数は1次方程式（ｙ＝ｍｘ＋ｂ）で算出する。ただし、

とする。

次に、指定時間分の平均値算出のために、まず発停条件を運転中（ステップ５）であるか否か（ステップ６）の判断を行う。運転中であれば（図３）の出力要素（定格出力ベース）補正係数の取得を行う。このように、定格出力補正と基準温度補正を行いある一定の条件で常に傾向診断データを演算する（ステップ７）。この場合の補正は、Ｙ＝Ｘ＋（定格−Ａ）＊補正係数 なる１次式で行う。ここで、Ｙは定格ベースに補正した値、Ｘは任意の出力時のデータ読値、Ａは発電機出力読値である。しかし、運転中でない（ステップ６）ならばデータ除外により誤差考慮を行いながら平均値の算出（ステップ８）を行う。

過去指定数サンプルより判定基準値に到達する日時数を演算することで判定基準値到達点を算出する（ステップ９）。日時数を演算した結果、設定日数内に到達しているか否かを判定（ステップ10）し、所定の設定に到達検知していたら監視画面に警告を出力する（ステップ11）。所定の設定に到達していなければ（ステップ12）なにも行わない。

本実施の形態は、上記のような遠隔監視方法により、図３に示すような傾向診断グラフ画面がえられる。この画面ではＸ軸にはプロットの日付及び更新時刻を表示し、各号機の演算後のグラフと管理値のグラフを表示する。ただし予測グラフは表示しないこととする。また、日単位の最大値及び最小値をプロットする。
このように温度と出力の補正により最良の自家発電システムの傾向診断を実施することができる。

なお、上記実施例は被測定物として排ガス温度の場合であるが、排ガス温度の他にエンジンの潤滑油の温度、冷却水の温度などがある。また、エンジンの他に発電機の温度、振動、騒音なども測定対象としてもよい。つまりこのような各種被測定物の通常の定常値を常時監視し、その変化状況を把握して故障等が生じる前に異常を検出しようとするものである。

吸込み空気量は、周囲温度や過給機の仕事量、インタークーラーでの冷却などの影響を受ける。したがって、排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物は吸込み空気温度（または室内温度を代用可）に影響される。このことから排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物は、燃料噴射量と吸込み空気量の影響で変化することが分かる。

本発明の一実施例の傾向診断方法を示すフロー図 図１における各データの定格出力補正演算式 図１による傾向診断を示すグラフ 従来の自家発電システムにおける排ガス発生までの概略構成図

符号の説明

１…吸気管、２…コンプレッサ、３…インタークーラー、４…インテークマニホールド、５…エンジン、６…エキゾストマニホールド、７…排気管、８…タービン。

Claims (8)

1. エンジン及び発電機からなる発電装置と前記発電装置の状態を監視する監視装置より構成される自家発電システムにおいて、前記監視装置で前記発電装置のエンジン排ガス温度、エンジンの潤滑油の温度、冷却水の温度等の自家発電システムに関する各種被測定物の測定変化量の傾向変化を検出することにより、前記発電装置の異常を早期に検知して事故を防止する予知保全を行うことを特徴とする自家発電システムの傾向診断方法。
2. 請求項１記載の自家発電システムの傾向診断方法において、常時変動している測定変化量を発電機の定格に換算した測定量に変換することを特徴とする自家発電システムの傾向診断方法。
3. エンジン及び発電機からなる発電装置と前記発電装置の状態を監視する監視装置より構成される自家発電システムにおいて、前記監視装置で前記発電装置のエンジン排ガス温度、等の自家発電システムに関する各種測定物の測定データが定格出力以下の状態で運転される状態で検出される状態データ１からその時のエンジン排ガス温度等の自家発電システムに関する各種被測定物の測定データを、定格出力時の自家発電システムに関する各種被測定物の定格出力補正データに補正して傾向変化を検出することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の自家発電システムの傾向診断方法。
4. 請求項３記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ１は発電出力であり、次の式の
   定格出力補正データ＝測定データ＋（定格出力値−発電出力データ）＊補正係数１
   により定格出力補正データが算出され、補正係数１は過去の所定期間の実績データから算出されることを特徴とする自家発電システムの傾向診断方法。
5. エンジン及び発電機からなる発電装置と前記発電装置の状態を監視する監視装置より構成される自家発電システムにおいて、前記監視装置で前記発電装置のエンジン排ガス温度、等の自家発電システムに関する各種測定物の測定データが所定の基準温度以外の状態で運転される状態で検出される状態データ２からその時の定格出力補正データを算出し、さらに所定の基準温度時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物の測定データに補正して傾向変化を検出することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の自家発電システムの傾向診断方法。
6. 請求項５記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ２は周囲温度であり、次の式の
   補正データ＝定格出力補正データ＋（周囲温度データ−基準温度値）＊補正係数５
   ただし、補正係数５は定格出力時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物データと周囲温度データから算出
   により補正データが算出されることを特徴とする自家発電システムの傾向診断方法。
7. 請求項５記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ２は過給機給気温度であり、次の式の
   補正データ＝定格出力補正データ＋（過給機給気温度データ−基準温度値）＊補正係数６
   ただし、補正係数６は定格出力時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物データと過給機給気温度データから算出
   により補正データが算出されることを特徴とする自家発電システムの傾向診断方法。
8. 請求項５記載の自家発電システムの傾向診断方法において、状態データ２はインタークーラー出口温度であり、次の式の
   補正データ＝定格出力補正データ＋（インタークーラー出口測定温度データ−基準温度値）＊補正係数７
   ただし、補正係数７は定格出力時の排ガス温度を含む自家発電システムに関する各種被測定物データとインタークーラー出口測定温度データから算出
   により補正データが算出されることを特徴とする自家発電システムの傾向診断方法。
   
   

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