JP2009162230A - タービンに対して代替制御方式を用いてリアルタイム比較を実現する方法及びシステム - Google Patents
タービンに対して代替制御方式を用いてリアルタイム比較を実現する方法及びシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009162230A JP2009162230A JP2009000841A JP2009000841A JP2009162230A JP 2009162230 A JP2009162230 A JP 2009162230A JP 2009000841 A JP2009000841 A JP 2009000841A JP 2009000841 A JP2009000841 A JP 2009000841A JP 2009162230 A JP2009162230 A JP 2009162230A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- turbine
- alternative
- model
- adaptive
- primary
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
- F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
- F02C9/16—Control of working fluid flow
- F02C9/20—Control of working fluid flow by throttling; by adjusting vanes
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
- F05D2270/00—Control
- F05D2270/40—Type of control system
- F05D2270/44—Type of control system active, predictive, or anticipative
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
- F05D2270/00—Control
- F05D2270/70—Type of control algorithm
- F05D2270/707—Type of control algorithm fuzzy logic
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
- F05D2270/00—Control
- F05D2270/70—Type of control algorithm
- F05D2270/708—Type of control algorithm with comparison tables
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Engine Equipment That Uses Special Cycles (AREA)
Abstract
【課題】タービンに対して代替制御方式を用いてリアルタイム比較を実現するための方法及びシステムを提供する。
【解決手段】少なくとも1つの一次運転パラメータ330を含む一次適応タービンモデル310によってタービン10をモデル化する段階510と、少なくとも1つの代替運転パラメータ360を含む代替適応タービンモデル320によってタービンをモデル化する段階530とを含むことができる。本方法はまた、一次制御方式に基づくタービンの動作に少なくとも部分的に対応する第1の出力値を一次適応タービンモデルから決定する段階525と、代替制御方式に基づき且つ第1の出力値に少なくとも部分的に基づいて1つ又は複数の代替運転パラメータを調節する段階とを含むことができる。更に本方法は、一次制御方式と代替制御方式との間の比較に少なくとも部分的に基づいて、比較データを求める段階575を含むことができる。
【選択図】図5
【解決手段】少なくとも1つの一次運転パラメータ330を含む一次適応タービンモデル310によってタービン10をモデル化する段階510と、少なくとも1つの代替運転パラメータ360を含む代替適応タービンモデル320によってタービンをモデル化する段階530とを含むことができる。本方法はまた、一次制御方式に基づくタービンの動作に少なくとも部分的に対応する第1の出力値を一次適応タービンモデルから決定する段階525と、代替制御方式に基づき且つ第1の出力値に少なくとも部分的に基づいて1つ又は複数の代替運転パラメータを調節する段階とを含むことができる。更に本方法は、一次制御方式と代替制御方式との間の比較に少なくとも部分的に基づいて、比較データを求める段階575を含むことができる。
【選択図】図5
Description
本発明は、一般にタービン制御システムに関し、より具体的には、タービンに対して代替制御方式を用いてリアルタイム比較を実現するための方法及びシステムを可能にすることに関する。
工業用及び発電用タービンは、これらタービンの運転を監視し制御する制御システム(「コントローラ」)を有する。これらのコントローラは、タービンの燃焼システム及びタービンの他の動作上の態様を統御する。コントローラは、タービンの安全で効率的な運転を保証するため燃料流量、入口ガイドベーン(IGV)、及び他の制御入力を調節するスケジューリングアルゴリズムを実行することができる。
タービンコントローラは、測定された運転パラメータ及び望ましい運転設定の入力値を受け取り、スケジューリングアルゴリズムと連動して所望の運転を達成するための制御パラメータの設定を決定することができる。スケジューリングアルゴリズムが制御パラメータに対して規定した値は、所望のパワー出力レベル、及び所定のエミッション限界値の範囲内のような、所望の状況でタービンを動作させることができる。スケジューリングアルゴリズムは、タービンが、ある一定の効率、ある一定の流量能力、及び他の仮定条件で動作していることのようなタービンに関する仮定条件を組み込む。
タービンが長期間動作すると、要素効率は悪化する傾向になり、流量能力及び他の運転条件が、仮定条件から変化する可能性がある。この劣化に起因して、制御スケジューリングアルゴリズムは次第に調整外れになり、所望の動作状況から次第に逸脱した状況でタービンが動作するようになる。
これに応じて、運転中のタービンの特定の運転パラメータを推定するための適応タービンモデルを採用するタービン制御システムが開発された。このモデルは、制御アルゴリズムで用いるためのセンサによって直接感知(又は測定)されない運転パラメータを推定することができる。またこのモデルは、推定条件と測定条件とを比較することができるように測定された運転パラメータを推定することができる。この比較を用いて、タービンが運転し続けている間にモデルを自動的に調整することができる。
従って、適応タービンモデルによって制御されるタービンは、タービンの実際の運転条件に自動的に調整されるモデルを利用し、タービンの制御がタービンの状況を直接反映し、効率的に及び/又は最大閾値で動作することを可能にすることによる運転効率を生じることができる。これらの運転効率は、レガシー制御システムの下で又はこれに基づいて動作するタービンに対して有意な利点をもたらすが、適応タービンモデルを含む新しい制御システムに基づいて動作するタービンを、その現在の状況においてレガシー制御システムに基づいて動作していると仮定したタービンと比較する手段なしでは、得られた利点を定量化することは困難とすることができる。
更に、適応タービンモデルは、動作状況を反映するようリアルタイム又は準リアルタイムで調整される能力及びタービンの制御に対してもたらす柔軟性に起因して、運転条件及び制御方式、並びにタービンに現存するものとは異なる制御方式の下でのタービンの動作を予測するのに有用とすることができる。上記のことを行うことによって、代替制御方式を決定することを可能にすることができる。
しかしながら、代替制御方式に基づいたタービン分析を達成するには、タービンが、例えばアップグレードされた制御システムのような別の制御方式、或いは所望の目標、周囲条件、又はシステム状況を前提とした実際の制御方式に基づいて動作している間は、単一のタービンモデルを利用する現在の制御システムを用いることはできず、これは、このモデルがタービンの実際の動作の制御パラメータ及び/又は制御出力に応答することに起因する。
従って、タービンの運転条件及び状況に調整されるが、実際のタービン制御で用いられるものとは異なる制御方式に基づいて代替制御システムを分析することができる適応代替モデルを含む制御システムに対する必要性が存在する。
更に、タービンに対する代替制御方式を用いたリアルタイム比較を実現するための方法及びシステムに対する必要性が存在する。
本発明の実施形態は、上記に説明した必要性の一部又は全てに対処することができる。本発明の実施形態は、一般に、タービンに対する代替制御方式を用いたリアルタイム比較を可能にするための方法及びシステムに関する。本方法及びシステムは、実際の(又は一次の)制御方式に基づいて動作するタービンを代替制御方式に基づいて動作しているようにモデル化されたタービンと比較することで、実際のタービンの動作上の差違の定量化を可能にする代替適応タービンモデルを含むことができる。加えて、本明細書におけるこれらの方法及びシステムは、代替制御方式に基づく動作をモデル化する代替適応タービンモデルの分析に少なくとも部分的に基づいて、実際のタービン制御を調節することができる。
本発明の1つの例示的な実施形態によれば、タービンを制御及びモデル化するための方法が提供される。本方法は、少なくとも1つの一次運転パラメータを含む一次適応タービンモデルによってタービンをモデル化する段階と、少なくとも1つの代替運転パラメータを含む代替適応タービンモデルによってタービンをモデル化する段階とを含むことができる。本方法はまた、一次制御方式に基づくタービンの動作に少なくとも部分的に対応する第1の出力値を一次適応タービンモデルから決定する段階と、代替制御方式に基づき且つ第1の出力値に少なくとも部分的に基づいて1つ又は複数の代替運転パラメータを調節する段階とを含むことができる。更に本方法は、一次制御方式と代替制御方式との間の比較に少なくとも部分的に基づいて、比較データを求める段階を含むことができる。
本発明の別の例示的な実施形態によれば、タービン制御及びモデル化システムが提供される。本システムは、タービンの動作をモデル化するように動作可能な一次適応タービンモデルを含むことができる。一次適応タービンモデルは、少なくとも1つの一次運転パラメータを含むことができる。更に本システムは、同じタービンの動作をモデル化するように動作可能な代替適応タービンモデルを含むことができる。代替適応タービンモデルは、少なくとも1つの代替運転パラメータを含むことができる。記載された本システムは、タービンの動作に少なくとも部分的に関連する、一次適応タービンモデルからの第1の出力値を求め、代替制御方式に基づき且つ第1の出力値に少なくとも部分的に基づいて、1つ又はそれ以上の代替運転パラメータを調節するように動作可能にすることができる。記載された本システムはまた、一次制御方式と代替制御方式との間の比較に少なくとも部分的に基づいて、比較データを求めるように動作可能とすることができる。
本発明の更に別の例示的な実施形態によれば、タービンを制御しモデル化するための方法が提供される。本方法は、少なくとも1つの一次運転パラメータを含む一次適応タービンモデルを用いてタービンをモデル化する段階と、少なくとも1つの代替運転パラメータを含む代替適応タービンモデルを用いてタービンをモデル化する段階とを含むことができる。更に本方法は、一次適応タービンモデル及び代替適応タービンモデルを調整する段階を含むことができる。本方法では、タービンが、一次制御方式に基づく部分負荷で運転されているときには、1つ又は複数の代替運転パラメータを調節し、タービンのパワー出力と実質的に等しい代替制御方式に基づく代替パワー出力を求めることができる。1つ又は複数の一次運転パラメータは、少なくとも1つの代替運転パラメータと比較することができる。本方法では、タービンが、一次制御方式に基づくベース負荷で運転されているときには、1つ又は複数の代替運転パラメータを調節し、代替制御方式に基づく代替最大パワー出力を求めることができる。タービンに関連する最大タービンパワー出力は、代替最大パワー出力と比較することができる。
本発明の他の実施形態及び態様は、添付図面と共に以下の説明から明らかになるであろう。
ここで、全てではなく一部の実施形態が示されている添付図面を参照しながら、本発明の例示的な実施形態を以下により完全に説明する。実際に、本発明は、多くの異なる形態で具現化することができ、本明細書で記載された実施形態に限定されるものと解釈すべきではなく、むしろこれらの実施形態は、本開示が適用される法的要件を満足するように提供される。全体にわたって同じ番号は同じ要素を示す。
本発明の例示的な実施形態によれば、タービン制御システムは、第1の適応タービンモデル(例えば、一次適応タービンモデル又は実適応タービンモデル)、及び第2の適応タービンモデル(例えば、代替適応タービンモデル)を含むことができる。代替適応タービンモデルは、第1の適応タービンモデルの第2の具体例とすることができ、これらの両方は、関連する同じタービンを数学的にモデル化するように調整される。この数学的モデル化の一部として、適応タービンモデルは、タービンのリアルタイム動作状況及びリアルタイム運転パラメータをモデル入力として受け取ると共に、直接感知することができない運転パラメータを推定して、タービンの実際の状況をリアルタイム又は準リアルタイムで実質的に反映するようにすることができる。
第1又は一次の適応タービンモデル、及び第2又は代替的な適応タービンモデルを一般的に説明するのに用いることができる適応タービンモデルを説明する。適応タービンモデルは、例えば限定ではないが、周囲圧力、圧縮機入口ガイドベーン位置、燃料流量、入口抽気熱流量、発電機パワー損失、入口及び排気ダクトの圧力損失、及び圧縮機入口温度など、モデル入力パラメータとして測定された条件を受け取ることができる。適応タービンモデルは、例えば限定ではないが、排気ガス温度、圧縮機吐出圧力及び温度、並びにパワー出力など、推定された運転パラメータを決定することができる。モデル出力とも呼ぶことができる推定運転パラメータは、測定運転パラメータと併せて用いて、適切な制御動作を決定することができる。例えば、測定及び推定運転パラメータ(総称的にモデル出力)は、制御スケジュールに入力され、限定ではないが、所望のタービン排気温度、燃焼器の総燃料流量、燃料スプリットスケジュール、及び入口抽気熱流量のようなガスタービン運転状況を決定することができる。加えて、モデル出力を用いて、モデルの精度を評価しモデルを調整することができる。
ガスタービンモデルは、カルマンフィルタを用いて、定期的に、自動的に、リアルタイムで、及び/又は準リアルタイムで調整することができる。カルマンフィルタは、様々なセンサからの測定ガスタービンパラメータと、モデルから出力される推定パラメータとの間の差違を表す信号を入力として受け取ることができる。カルマンフィルタはまた、カルマンフィルタ利得行列(KFGM)を入力として受け取ることができ、これは、モデル性能乗数の変化に対するモデル推定パラメータの不確定重み付き感度を表す数値配列である。カルマンフィルタは、供給された入力を用いて、性能乗数を決定又は生成することができ、該性能乗数は、モデルを調整して推定ガスタービンパラメータの精度を高めるために適用される。
KFGMは、数式列によって算出することができる。これらの式は、モデル感度行列(MSM)、並びにモデル及び測定の不確定性の推定値を入力として受け取ることができる。MSMは、適応タービンモデルの外乱及び評価によって、リアルタイム又は準リアルタイムのオンラインで算出することができる。
カルマンフィルタは、推定運転パラメータと測定運転パラメータとの間の差違を最小にするように乗数を最適化する。
適応タービンモデルは、実際のタービンの変化する効率、流量能力、及び他のパラメータに適応することができる。カルマンフィルタによって決定される出力性能乗数は、タービンの測定パラメータに良好に整合するようにモデルを適応させる。カルマンフィルタは、例えば、長期運転中に発生する、タービンの要素効率の劣化、及び空気流容量の変化を考慮するようにモデルを調整することができる。
MSM及びKFGMは、リアルタイム又は準リアルタイムのオンラインで算出することができるので、カルマンフィルタ構造は、利用可能なセンサの個数の変化、及びモデルの推定出力パラメータとの比較に利用可能な測定出力パラメータの種類の変化に適応することができる。タービンの運転パラメータが、センサの故障などに起因して測定されなくなると、カルマンフィルタ構造は、測定パラメータの損失を考慮するように補正することができ、タービンの残りの測定条件に基づいて性能乗数を引き続き決定することができる。
本発明の実施形態では、制御システムは、少なくとも2つの適応タービンモデルを含むことができる。各モデルは、同じタービンの等しいモデルであり、本明細書に説明するように同時に矛盾なく調整されるように構成することができる。第1の適応タービンモデルを用いて、タービンを制御するための制御動作を生成することができ、第2の適応タービンモデルを用いて、代替制御方式に基づいてタービン制御を分析することができる。代替制御方式に基づいてタービン制御を分析する段階は、例えば、現在のアップグレードされた制御システムにより制御されたときの現在のタービン制御及び効率をレガシー制御システムと対比して比較するように実施することができ、レガシー制御システムは、第2の適応代替モデルを制御することができる代替制御方式としての役割を果たすことができる。
図1は、圧縮機12、燃焼器14、圧縮機12に駆動的に結合されたタービン16、及び制御システム又はコントローラ18を有する例示的なタービン10(例えばガスタービン)を示している。圧縮機への入口ダクト20は周囲空気を供給し、場合によっては圧縮機12に水を注入する。入口ダクト20は、例えば、ダクト、フィルタ、スクリーン、及び入口ダクト20を通って圧縮機12の入口ガイドベーン21内に流れる周囲空気の圧力損失に寄与する吸音装置を有することができる。タービン10における排気ダクト22は、例えば、エミッション制御及び吸音装置を通ってタービン10の出口から燃焼ガスを配向する。排気ダクト22は、例えば、タービン10に対して背圧を加える吸音材料及びエミッション制御デバイスを含むことができる。入口圧力損失及び背圧の量は、入口及び排気ダクト20、22への構成要素の追加に起因して、更に例えば粉塵及び汚れによる入口及び排気ダクト20、22の閉塞に起因して、時間と共に変化する可能性がある。タービン10は、電力を生成する発電機24を駆動することができる。圧縮機への入口損失及びタービンの排気圧力損失は、ガスタービンを通る補正流量の関数になる傾向がある。
例示的なタービン10の動作は、タービン10の1つ又はそれ以上の観測可能条件、又は運転パラメータ、発電機24、及び周囲環境を検出する1つ又はそれ以上のセンサ26によって監視することができる。多くの場合、2つ又は3つの冗長センサが同じ測定条件を測定することができる。例えば、3つの冗長温度センサ26の群は、タービンを取り巻く周囲温度、圧縮機の吐出温度、タービンの排気ガス温度、及びタービンを通る他の温度測定値を監視することができる。同様に、3つの冗長圧力センサ26の群は、周囲圧力と、圧縮機の入口及び出口、タービン排気部、タービンを通る他の場所における静的及び動的圧力レベルとを監視することができる。3つの冗長湿度センサ26の群(例えば湿球温度計及び乾球温度計)は、圧縮機の入口ダクト内の周囲湿度を測定する。3つの冗長センサ26の群はまた、タービン10の動作に関連する様々なパラメータを感知する、流量センサ、速度センサ、火炎検出センサ、弁位置センサ、ガイドベーン角度センサ、又は同様のものを含むことができる。
本明細書で用いる「パラメータ」(又は「運転パラメータ」)とは、限定ではないが、タービン内の所定場所における温度、圧力、及びガス流量など、タービンの運転条件を定義するのに用いることができる項目を意味する。幾つかのパラメータは測定され、これらのパラメータは感知することができ、直接知ることができる。他のパラメータは、適応タービンモデルによって推定され、間接的に知られる。測定及び推定パラメータを用いて、所与のタービン動作状況を表すことができる。
燃料制御システム28は、燃料供給部から燃焼器14に流れる燃料を規制することができる。燃料コントローラはまた、燃焼器14の燃料のタイプを選択することもできる。燃料制御システム28は、別個のユニットとすることができ、又は主コントローラ18の構成要素とすることができる。
コントローラ18は、タービンの運転を制御するプログラムを実行する1つ又はそれ以上のプロセッサを有するコンピュータシステムとすることができる。この制御は、例えば、センサ入力又は人間のオペレータからの命令に依存することができる。コントローラ18によって実行されるプログラムは、例えば、燃焼器14への燃料流量を規制するもののような、スケジューリングアルゴリズムを含むことができる。コントローラ18によって生成されるコマンドは、タービン上のアクチュエータに、例えば、燃焼器に流れる燃料の流量、燃料スプリット、及びタイプを規制する燃料供給部と燃焼器との間の弁をアクチュエータ27を介して調節させ、アクチュエータ29を介して圧縮機上の入口ガイドベーン21を調節させ、或いはタービン上の他の制御設定をアクティブにさせることができる。
スケジューリングアルゴリズムは、コントローラ18が、例えば、タービン排気内における窒素酸化物(NOX)及び一酸化炭素(CO)エミッションをある所定のエミッション限界値の範囲内に維持し、燃焼器の点火温度を所定温度限界値の範囲内に維持できるようにすることができる。スケジューリングアルゴリズムは、限定ではないが、現在の圧縮機圧力比、周囲絶対湿度、入口圧力損失、及びタービン排気背圧などのパラメータ変数に対する入力を有することができる。制御システム18は、例えば、所望のタービン排気温度及び燃焼器燃料スプリットを設定するなど、ガスタービンをスケジューリングするためのアルゴリズムを適用し、タービンの作動性限界に従いながら性能目標を満たすようにする。1つの例示的な実施形態では、スケジューリングアルゴリズムは、タービンに最適状態で動作させ、境界レベルからの偏差を最小にする境界制御を行う物理ベースモデル又は伝達関数を利用する運転可能限界により定義することができる。
図2は、例示的なタービン10、及びタービン10の1つ又はそれ以上の運転パラメータをリアルタイム又は準リアルタイムで数学的且つ電子的にモデル化する例示的な適応タービンモデル30の高レベルブロック図である。タービン10は、「基本入力」32と呼ばれる(図2では、
用語「基本」とは、これらの測定パラメータの各々及び全てが本明細書に開示される適応タービンモデル30の特定の実施形態に入力される必要があること、或いは、こうしたいずれかの適応タービンモデルが、これらのパラメータ又は入力を有する必要があることを意味するものではない。適応タービンモデル30に対する基本入力32は、幾つか、全て、及び/又は他のパラメータ又は入力を含むことができる。用語「基本」とは、単に、本明細書で開示される特定のモデルにおいて、これらの入力が実際の条件の測定値から取られ、且つ入力としてモデルに適用されることを示す。
基本入力32は、タービン10の適応タービンモデル30に対する入力として適用することができる。これらの入力は、適応タービンモデル30に対しモデル入力として適用され、タービン10の運転パラメータに対応する適応タービンモデル30の出力値(図2では、
一次モデル化出力38及びこれらの対応する測定運転パラメータ44は、一次モデル化出力38及び拡張モデル化出力40が、タービン10の運転条件を実質的に予測することができるように、適応タービンモデル30を自動的及び定期的に調整することができる誤差補正システム47に適用される。一次及び拡張モデル化出力38、40は、タービンの制御、保守のスケジューリング、又はタービンの性能予測に用いることができる。更に、基本入力32、一次モデル化出力38、及び/又は拡張モデル化出力40は、代替適応タービンモデルにおいて、代替制御方式に基づいて稼働するタービン10についての動作改善又は代替運転パラメータを求めるのに用いることができる。
モデルの一次モデル化出力38は、例えば限定ではないが、発電機24等へのモデル化パワー出力(図2では「POW_MOD」で記載される)、モデル化タービン排気温度(図2では「EXHTEMP_MOD」で記載される)、及びモデル化圧縮機条件(図2では「C_MOD」で記載される)とすることができる。一次モデル化出力38に対応する個数及び特定のパラメータは、タービンモデル間で異なるものとすることができる。更にモデル出力は、タービンの動作中に変化する可能性があり、例えばセンサが故障した場合には、対応する測定運転パラメータ44は、一次モデル化出力38のうちの1つとの比較として利用可能ではない。
一次モデル化出力38は各々、限定ではないが、実パワー出力(図2では「POW_A」で記載される)、タービン排気温度(図2では「EXTEMP_A」で記載される)、又は圧縮機条件(図2では「C_A」で記載される)など、感知することができる測定運転パラメータ(図2では、
各適応タービンモデル30は、タービン10のコンピュータ生成モデルとすることができる。適応タービンモデル30は、一次及び拡張モデル出力38、40の数学的表現の構成とすることができる。これらの表現の各々は、モデル出力パラメータ38、40の推定値を決定するためにモデル入力値、例えば基本入力32に依存する。数学的表現は、測定パラメータ値が利用可能ではない環境で用いることができる代理パラメータ値として機能する。適応タービンモデル30は、物理学ベースの空気熱力学コンピュータモデル、回帰適合モデル、ニューラルネットワークモデル、又はタービンの他の適切なコンピュータモデルとすることができる。
一次モデル化出力38は、対応する測定運転パラメータ値44と比較される。これらの測定運転パラメータ44は、モデルを調整するのに用いることができるので、調整入力と呼ぶことができる。ブロック46に示すように、一次モデル化出力38及び測定運転パラメータ値44が正規化され、正規化モデル化出力(図2では、
カルマンフィルタ利得行列、すなわちKFGM(図2では「K」で記載される)52は、差分信号50を入力として受け取ることができ、ガスタービンモデル30を調整するのに用いることができる補正及び正規化差分信号(図2では「
」で記載される)を求めることができる。カルマンフィルタ利得行列52は、1つ又はそれ以上の調整因子を適用して差分信号50を調節し、補正及び正規化差分信号60を求める。カルマンフィルタ利得行列52は、差分信号60に依存して、適応タービンモデル30を調整する。比較的多数の差分信号60、例えば、パワー出力、排気温度、及び圧縮機条件の各々に対しての冗長センサ出力により、カルマンフィルタ利得行列が適応タービンモデル30を正確に調整することが可能になり、その結果、モデルは、正確な出力値、例えば一次及び拡張モデル化出力値38、40を求めることができる。
カルマンフィルタ利得行列52は、差分信号50に適用される1つ又はそれ以上の調整因子を求め、正規化補正因子調節量を求めることができる。ブロック56に示すように、正規化補正因子は、ブロック58で発生するように示されている前回の正規化補正因子と加算され、現在の補正因子と前回の補正因子との間の差分を平均化する。ブロック62に示すように、平均化された補正因子は正規化されず、例えば限定ではないが、要素効率及び流量能力を含むことができる性能乗数64(同様に非正規化補正因子)が生成される。次に、非正規化補正因子64は、例えば、タービン10をモデル化しモデル化出力パラメータ値38、40を求めるアルゴリズムに適用される乗数として適応タービンモデル30に適用される。この乗数は、アルゴリズムが、タービンの実際の動作を正確に表すモデル化パラメータ値を求めるようにアルゴリズムを調節することによって、適応タービンモデル30を調整する。モデル化出力値38、40は、ガスタービンへの燃料及び空気流量を求めるため、及びガスタービンへの他の制御入力を求めるために、或いは、代替適応タービンモデル30の場合には代替制御方式に基づいてガスタービンが動作するときのガスタービンへの他の制御入力を求めるために適用することができる。
差分信号50の損失は、カルマンフィルタ利得行列が適応タービンモデル30を調整する能力を低下させる(排除することはないが)可能性がある。カルマンフィルタ利得行列52の適応能力は、差分信号50の少ないセットを用いて適応タービンモデル30を調整し続けることができる。差分信号のうちの1つ又はそれ以上が利用可能でないときにモデルを自動的に調整するために、カルマンフィルタ利得行列52は、差分信号50の損失を考慮するよう修正することができる。従って、センサが故障し、観測可能な運転条件に関する調整入力データが利用可能ではないときでも、タービンは継続して動作し、自動的に調整を行うことができる。
図3は、一次適応タービンモデル310及び代替適応タービンモデル320の両方を含むコントローラの例示的な実施形態を示す機能ブロック図である。一次又はアクティブな適応タービンモデル310及び代替適応タービンモデル320は、図2を参照して上記で説明したように構成することができる。適応モデルの各々は、同じタービンをモデル化するが、各適応的モデルは、異なる動作条件及び/又は異なる制御方式で動作するように構成することができる。2つの適応的モデルによってタービン動作を分析するように構成されたコントローラは、例えば、その時点でタービンが制御されていない条件又は制御方式の下でタービンのリアルタイム劣化状況及び周囲条件を含む、現在の動作状況を考慮してタービンを分析することを可能にする。更に、代替適応タービンモデル320は、一次適応タービンモデル310と同じカルマン式調整を用いて調整されるので、代替適応タービンモデル320もまた、一次適応タービンモデル310のものと全く同様に、モデル化されているタービンのリアルタイム条件を適切に反映するように動的又は適応的に調整される。
1つの例示的な用途では、代替適応タービンモデル320は、実際のタービンを制御するのに現在用いられている制御システム構成とは異なる制御システム構成を反映する代替制御方式を適用する。例えば、代替適応タービンモデル320は、タービンの制御方式がアップグレードされる前に、同じタービンおいてレガシー制御システムに基づいて適用された制御方式を適用することができる。従って、この実施例では、一次適応タービンモデル310は、制御システムのアップグレード後の新しい現在の制御方式に基づいてタービンを制御するが、代替適応タービンモデル320は、タービンが現在の動作状況において以前のレガシー制御システムに基づいてどのように振る舞うかをモデル化することができる。このようにして、入力パラメータ及びパワー出力を含む、レガシー制御システムと新しい制御システムの動作挙動間の差違をリアルタイムで識別することができる。例えば、タービンを部分負荷で稼働すると、代替適応タービンモデル320が、レガシー制御方式に基づいて動作し、同じパワー出力を生成するタービンをモデル化するまで代替適応タービンモデル320を調節することができる。これによって、例えば、レガシー制御システムと比較して、新しい制御システムに基づいてタービンを制御することによって得られる効率利得を識別可能にすることができる。別の実施例では、タービンをベース負荷で稼働して最大パワー出力を得る場合に、代替適応タービンモデル320は、レガシー制御方式に基づく最大パワー出力がどのようなものであるかをモデル化することができる。従って、新しい制御システムとレガシー制御システムに基づくタービンの最大パワー出力容量の間で比較を行うことができる。タービンの実際の劣化状況に基づいてこれらの動作利得をリアルタイム又は準リアルタイムで識別することは、既にアップグレードされたタービンに基づいて、1つ又はそれ以上のタービンをアップグレードする予想効率利得を識別しようと試みているタービンオペレータ又は所有者にとって有利とすることができる。この例示的な実施形態において用いられる代替適応タービンモデル320を有するコントローラの動作については、以下で詳細に説明する。
別の例示的な実施形態では、代替適応タービンモデル320を有するタービンコントローラを用いて、タービンの現在の動作状況が与えられた場合、以前のすなわちレガシー制御システムが、タービンを制御するエフェクタをどこに配置したか、或いは設定限界値又は拘束条件をタービン上のどこに配置したかを特定することができる。レガシー制御システムに基づいて拘束条件を認識することによって、既知の実証された制御方式(レガシー制御システムで稼働されたような)に基づいて、調節に対する限界値を識別し設定することが可能になる。このことは、以前の制御方式に基づくタービンの限界値に関しての安全ゾーンを提供することによって新しい制御方式を実装し試験を行う間に有利とすることができ、試験及び実装中のタービンの極限動作又は故障が回避されるようになる。
更に図3を参照すると、一次適応タービンモデル310へのモデル入力330は、代替適応タービンモデル320にも供給されている。これらのモデル入力330は、図2を参照して上記に説明したように例えば、入口ガイドベーン、入口抽気熱、燃料流量、又はタービン速度などのパラメータとすることができる。図2を参照して上記に説明した一次適応タービンモデル310のカルマンフィルタによって算出される調整因子は、タービンのリアルタイム状況を正確に反映するようにモデルを調整するための、代替適応タービンモデル320に対する調整入力340としての役割を果たすことができる。
図2を参照して更に詳細に説明したように、例えば、パワー出力、排気温度、又は同様のものとすることができる、代替適応タービンモデル320の代替モデル出力350は、図示のように制御ループ閉合の誤差項を求めるために代替制御方式の境界限界値360に織り込まれるフィードバックとしての役割を果たすことができる。代替制御方式境界限界値360は、例えば、排気温度、圧縮機圧力比、及び入口抽気熱流量の設定点などの運転パラメータに対する限界値を与えることができる。代替制御方式境界限界値360は、代替制御方式に基づいて制御されるタービンが稼働することになる境界及び限界値を特徴付ける。更に1つの実施例では、代替制御方式境界限界値360は、比例−積分制御ループに提供され、実際のタービンの運転パラメータと代替モデルパラメータとの間の誤差に関するループを閉じることができる。次に、比例積分制御ループの出力は、モデル入力330として代替適応タービンモデルに再適用することができ、更に、代替制御方式境界限界値360のうちの1つ又はそれ以上に別のフィードバックループを介して再適用することもできる。代替方式境界限界値360から生じるもの以外の追加の入力を比例積分制御ループのうちの1つに提供することができる。例えば、動作中の実際のタービンからのパワー出力、又は一次適応タービンモデル310によってモデル化されたパワー出力を比例積分制御ループに供給し、次に、別の入力として代替適応的制御モデル320に供給することができる。一次適応タービンモデル310のモデル入力330及び調整入力340が代替適応タービンモデル320に供給され、代替モデル出力350が、フィードバックループを介して1つ又はそれ以上の代替制御方式境界限界値360、及び任意選択的に比例積分制御ループに供給されて、続いてモデル入力として代替適応タービンモデル320に戻される、この連続フィードバックループによって、動作中の実際のタービンの運転パラメータ及び出力パラメータを、タービンが代替制御方式に基づいて動作した場合に存在することになるパラメータと比較することが可能になる。
代替適応タービンモデル320によってモデル化されたパラメータのうちの1つ又はそれ以上は、1つ又は複数の比較器関数380において、実際のタービンのパラメータの1つ又はそれ以上、或いは一次適応タービンモデルによってモデル化された1つ又はそれ以上のパラメータと比較することができる。1つ又は複数の比較器関数380は、ユーザに表示するため、或いはコントローラ上又はコントローラもしくはタービン制御に関連する他のコンピュータベースのデバイスに関連するメモリへの書き込みを行うために、比較データ、例えばパーセント燃料節減量又はパーセントパワー差分のような燃料節減量又はパワー差分に関係する出力を求めることができる。
図4は、図3を参照しながら上記に説明したように、一次適応タービンモデルを用いて動作し、更に代替適応タービンモデルを適用するタービンの一般的な実施例をフロー線図400を用いて示している。ブロック410では一次適応タービンモデルが与えられる。一次適応タービンモデルは、例えば、アップグレードされた制御システム、又はある特定の動作条件の下での使用が意図された制御方式を反映することができる一次制御方式に対し制御することができる。ブロック410に続くブロック420では、代替適応タービンモデルが与えられ、一次適応タービンモデルと同じタービンをモデル化する。ブロック420に続くブロック430では、代替適応タービンモデルのパラメータを一次適応タービンモデルにおいて適用されたものとは異なる代替制御方式に基づいて調節することができる。これらのパラメータは、一次適応タービンモデルの1つ又はそれ以上の出力値に少なくとも部分的に応答して調節することができる。例えば、部分負荷において、代替適応タービンモデルのパワー出力が一次適応タービンモデルによって制御される動作下での実際のタービンのパワー出力に一致するまで、代替適応タービンモデルの燃料流量を調節することができる。これに応じて、燃料流量の調節は、代替制御方式境界限界値に基づいて決定される、入口ガイドベーン又は入口抽気熱のような代替適応タービンモデルの他の運転パラメータの調節を必要とすることができる。ブロック430に続くブロック440では、一次適応タービンモデルの運転パラメータ、例えば燃料流量が、代替適応タービンモデルの運転パラメータと比較され、ブロック450での比較データの決定が可能になる。別の実施形態では、ブロック440において、一次適応タービンモデルの出力値、例えばパワー出力に関連する出力が、代替適応タービンモデルの運転パラメータと比較される。
ブロック440に続くブロック450では、例えば、部分負荷において同じパワー出力を得るために代替(又は古い/レガシーの)制御方式に基づいてタービンを動作させるのと比べて、一次(又は新しい/アップグレードされた)制御方式に基づいてタービンを動作させたときの燃料節減を示すことができる比較データが決定される。別の実施例では、ブロック450で決定される比較データは、ベース負荷において動作したときに代替(又は古い/レガシーの)制御方式に基づいてタービンを動作させるのと比べて一次(又は新しい/アップグレードされた)制御方式に基づいて動作するタービンの最大パワー出力の差分を示すことができる。比較データは、燃料節減、差分パワー利得というこれらの比較の組み合わせ、並びに異なる又は代替の制御方式に基づくタービンの仮定(モデル化した)動作と対比して既存又は一次制御方式に基づくタービンの実動作との間の他の運転パラメータ又はタービン特性を比較したものとすることができる点は更に理解される。
図5は、一次適応タービンモデル及び代替適応タービンモデルを有するタービンの動作のより詳細な実施例をフロー線図500を用いて示している。ブロック510では、図2を参照して上記で詳細に説明したように一次適応タービンモデルが与えられる。一次適応タービンモデルは、運転中に意図された実際の又は一次制御方式に基づいて、タービン動作の制御を支援するように構成することができる。
ブロック510に続くブロック515では、一次適応タービンモデルが、運転中のタービンの運転パラメータ(直接感知されるパラメータとすることができ、又は感知できないモデル化パラメータに基づくことができる)に基づいて調節(又は調整)される。ブロック515は、例えば、上記に詳細に説明したようなカルマンフィルタなどの1つ又は複数の調整アルゴリズムを使用して一次モデルを調整する段階を提供する。調節(又は調整)の結果として、図2を参照しながらより詳細に議論したように1つ又はそれ以上の性能乗数を決定することができる。これらの性能乗数を用いて適応タービンモデル(一次及び代替)を調整し、パラメータが実際のタービンにおけるものをモデル化するように調整アルゴリズムを調節することができる。
ブロック515に続くブロック520では、一次制御方式に基づく一次適応タービンモデルに少なくとも部分的に基づいて、タービンを制御することができる。例えば、タービンは、部分負荷において、或いはベース負荷又はその近傍で動作するように制御することができる。部分負荷では、タービン運転パラメータは、一次適応タービンモデルを用いてタービンの特定のパワー出力を提供するように設定される。ベース負荷又はその近傍における別の実施例では、タービン運転パラメータは、タービンが動作して最大パワー出力を生成するように設定される。
ブロック520に続くブロック525では、実施例の部分負荷中のパワー出力、又はベース負荷中の燃料流量などの第1の出力値を後で比較するために求めることができる。他の実施形態では、出力値は、例えば、入口ガイドベーン、入口抽気熱、燃料流量特性、又は同様のものなどの他の運転パラメータとすることができ、これらは、タービン実装及びモデル構成によって異なることができる。
ブロック525に続くブロック530では、図2〜3を参照して上記で説明したように、代替適応タービンモデルを用いて同じタービンをモデル化し、代替制御方式に基づいてこのタービンを制御することを示している。ブロック530に続くブロック535では、代替適応タービンモデルが上記ブロック515で求められた同じ性能乗数に基づいて調節(又は調整)される。ブロック535によって示される段階は、ブロック515において起こる段階を等しく又は厳密に反映することができ、よって、代替適応タービンモデルは、一次適応タービンモデルと同様に調整される。
ブロック535に続くブロック540〜560は、図3を参照して説明した連続フィードバックプロセスを示しており、これによって、代替適応タービンモデルのパラメータが、一次適応タービンモデルのパラメータと一致するまでか、又はベース負荷で代替制御体系に基づいて動作する(この制御方式に基づいて最大パワー出力を発生する)タービンをモデル化するまで、代替適応タービンモデルのパラメータを調節することができる。ブロック540では、一次適応タービンモデルと同じ動作を得ようとする試みで、燃料流量などの、代替適応タービンモデルの第1の調節可能運転パラメータを調節することができる。ブロック540に続くブロック545では、第1の運転パラメータの調節に応答して、代替適応タービンモデルの1つ又は複数の第2の運転パラメータを調節することができる(幾つかの実施例では自動的に)。例えば、所望のパワー出力に到達しようとする試みで燃料流量を調節した後、これに応じて代替制御方式境界限界値によって課される制限に基づいて入口ガイドベーン又は入口抽気熱パラメータを調節することができる。
ブロック545に続くブロック550は、実際のタービンが部分負荷で動作している場合、代替適応タービンモデルのモデル出力値及びこの適応タービンモデルのパワー出力が、一次タービンモデルのものと一致するように制御され(2つの間の誤差を受けてループを閉じることによって)、その後比較される(図5に示すこのループを用いて)ことを例示している。しかしながら、ブロック550において、実際のタービンが、ベース負荷又はその近傍で稼働している場合には、代替適応タービンモデルも同様にそのベース負荷分布又はその近傍で稼働するように調節され、上記2つの少なくともパワー出力が比較され、任意選択的に他の運転パラメータを比較することができる。
ブロック550からの「はい」経路に続くブロック555では、代替適応タービンモデルの出力値が、ブロック525で特定された部分負荷において稼働している実際のタービンの第1の出力値(例えばパワー出力)と比較され、これらの出力値が一致又は実質的に同様であるかどうか、従って、代替適応タービンモデルが、動作中の実際のタービンと同じ又は同様の動作を効果的にモデル化しているかどうかが判定される。これらの出力値が同じではない(及び代替適応タービンモデルが、ブロック560で求められたその最大容量における動作をモデル化していない)場合には、ブロック540〜560は、これらの出力値が一致するまで繰り返される。ブロック540〜560の間の繰り返しループは、図3を参照してより詳しく説明したフィードバックループプロセスを示している。
ブロック550の「いいえ」経路、及びブロック555の「いいえ」経路に続くブロック560は、1つが、実際のタービンが部分負荷で稼働している場合であり、もう1つが、実際のタービンがベース負荷又はその近傍で稼働している場合である、2つの実施例を示している。実際のタービンが部分負荷で稼働している最初の実施例では、ブロック560で、実際のタービンの出力パワーが、代替制御方式に基づいて代替適応タービンモデルによってモデル化されることになる最大パワー出力以上であるかどうかを判定する。この実施例では、代替適応タービンモデルのモデル化パワー出力が最大又は実質的に最大になると、この代替モデルのパワー出力は、実際のタービンのパワー出力と比較(ブロック565)するために取り込まれる。2番目の実施例では、実際のタービンは、ベース負荷又はその近傍で動作しており(ブロック550で判定されたように)、代替適応タービンモデルは、同様にその最大パワー出力又は実質的に最大パワー出力で稼働するように調節されている(ループを用いて)。代替適応タービンモデルが、その最大パワー出力において動作している(代替制御方式に基づいてベース負荷をモデル化している)ときには、この代替モデルのパワー出力は、ブロック565に示すように、実際のタービンのパワー出力と比較することができる。
ブロック555の「はい」経路及びブロック565に続くブロック570は、代替モデル出力が実際のタービン出力と一致するか、又は実際のタービンと代替モデルの両方がベース負荷又はその近傍で動作しているときに、実際のタービンの運転パラメータ又は一次適応タービンモデルの運転パラメータを代替適応タービンモデルの運転パラメータと比較することができることを示している。例えば、代替モデルの燃料流量を同じ条件で動作している実際のタービンの燃料流量と比較し、代替制御方式と比べて実際の(新しい/アップグレードされた)制御方式に基づいた動作によってどれ程の燃料節減量を達成することができたかを特定することができる。他の実施例では、入口ガイドベーン、入口抽気熱、燃料流量、又は圧縮機圧力比、或いは同様のものなどの他の運転パラメータを比較することができる。
最後に、ブロック570に続くブロック575において、比較データを決定又は生成することができる。比較データは表示することができ、或いは後で及び/又は引き続きアクセスするためにメモリ内に書き込むことができる。例えば、燃料節減量を表示することができ、一次モデルと代替モデルとの間で燃料流量を比較したときの新しい制御方式に基づく燃料節減量が示される。また、ベース負荷又はその近傍で稼働しているとき(又は適応的モデルが、その最大パワー出力に達したとき)には、代替制御方式と比較したときのベース負荷又はその近傍で増大したパワー出力を示すためにパワー差を表示することができる。これらは、未処理の数値、グラフ描画技術を用いたグラフィック表示、パーセンテージ差を示すグラフィック表示、又は同様のものを示すインターフェースを介して表示することができる。幾つかの実施例では、データはまた(又は上記の代わりに)、データベース又は他のメモリデバイス内に記憶することができ、長期にわたる比較データ履歴の作成を可能にする。
本発明の例示的な実施形態によるシステム、方法、装置、及びコンピュータプログラム製品のブロック図について説明する。ブロック図の各ブロックの少なくとも一部、及びブロック図のブロックの組み合わせはそれぞれ、コンピュータプログラム命令によって少なくとも部分的に実施することができる点は理解されるであろう。これらコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、専用のハードウェアベースコンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置上にロードされ、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上で実行される命令が、議論したブロック図の各ブロックの少なくとも一部、又はブロック図内のブロックの組み合わせの機能を実施するための手段をもたらすような、マシンを生成することができる。
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置に命令して特定の方法で機能することができるコンピュータ読み取り可能メモリ内に記憶することもでき、該コンピュータ読み取り可能メモリ内に記憶された命令が、1つ又は複数のブロックにおいて指定される機能を実施する命令手段を含む製造物品をもたらすようになる。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上にロードされて、一連の動作ステップをコンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実施させ、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行される命令が、1つ又は複数のブロックにおいて指定される機能を実施するためのステップを提供するようなコンピュータに実装されたプロセスを生成することができる。
本明細書で説明したシステムの1つ又はそれ以上の構成要素、及び方法の1つ又はそれ以上の要素は、コンピュータのオペレーティングシステム上で動作するアプリケーションプログラムを通じて実施することができる。これらはまた、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベース又はプログラム可能な家庭用電化製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む他のコンピュータシステム構成で実施することもできる。
本明細書に記載されるシステム及び方法の構成要素であるアプリケーションプログラムは、特定の抽象的データ形式を実装し、特定の作業又は操作を実施するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造、その他を含むことができる。分散コンピューティング環境では、アプリケーションプログラムは(全体的又は部分的に)、ローカルメモリ又は他のストレージ内に配置することができる。加えて、又は代替的に、アプリケーションプログラムは(全体的又は部分的に)、遠隔メモリ又はストレージ内に配置して、通信ネットワークを通じてリンクされた遠隔処理デバイスによってタスクが実施される環境を可能にすることができる。
付随する本明細書に記載された例示的な説明及び関連する図面で提示された教示の利点を有する、該例示的な説明の多くの変更形態及び他の実施形態が想起されるであろう。このように、本発明は多くの形態で具現化することができ、上記で説明した例示的な実施形態に限定されるべきではない点は評価されるであろう。従って、本発明は開示された特定の実施形態に限定されず、変更形態及び他の実施形態が、添付の特許請求の範囲内に含まれることが意図される点を理解されたい。本明細書では特定の用語が利用されているが、これらは、限定の目的ではなく、一般的及び説明的な意味でのみ用いられる。
10 タービン
12 圧縮機
14 燃焼器
16 タービン
18 コントローラ
20 入口ダクト
21 入口ガイドベーン
22 排気ダクト
24 発電機
26 センサ
26 アクチュエータ
28 燃料制御システム
29 アクチュエータ
30 モデル
32 基本入力
38 一次モデル化出力
40 拡張モデル化出力
44 調整入力
46 ブロック
47 誤差補正システム
48 ブロック
50 差分信号
52 カルマンフィルタ利得行列
56 ブロック
58 ブロック
60 正規化差分信号
62 ブロック
64 性能乗数
310 一次適応タービンモデル
320 代替適応タービンモデル
330 モデル入力
340 調整入力
350 モデル出力
360 代替運転パラメータ
380 比較器関数
400 フロー線図
410 ブロック
420 ブロック
430 ブロック
440 ブロック
450 ブロック
500 フロー線図
510 ブロック
515 ブロック
520 ブロック
525 ブロック
530 ブロック
535 ブロック
540 ブロック
545 ブロック
550 ブロック
555 ブロック
560 ブロック
565 ブロック
570 ブロック
575 ブロック
12 圧縮機
14 燃焼器
16 タービン
18 コントローラ
20 入口ダクト
21 入口ガイドベーン
22 排気ダクト
24 発電機
26 センサ
26 アクチュエータ
28 燃料制御システム
29 アクチュエータ
30 モデル
32 基本入力
38 一次モデル化出力
40 拡張モデル化出力
44 調整入力
46 ブロック
47 誤差補正システム
48 ブロック
50 差分信号
52 カルマンフィルタ利得行列
56 ブロック
58 ブロック
60 正規化差分信号
62 ブロック
64 性能乗数
310 一次適応タービンモデル
320 代替適応タービンモデル
330 モデル入力
340 調整入力
350 モデル出力
360 代替運転パラメータ
380 比較器関数
400 フロー線図
410 ブロック
420 ブロック
430 ブロック
440 ブロック
450 ブロック
500 フロー線図
510 ブロック
515 ブロック
520 ブロック
525 ブロック
530 ブロック
535 ブロック
540 ブロック
545 ブロック
550 ブロック
555 ブロック
560 ブロック
565 ブロック
570 ブロック
575 ブロック
Claims (10)
- タービン(10)を制御しモデル化するための方法であって、
少なくとも1つの一次運転パラメータ(330)を含む一次適応タービンモデル(310)によって前記タービン(10)をモデル化する段階(510)と、
少なくとも1つの代替運転パラメータ(360)を含む代替適応タービンモデル(320)によって前記タービン(10)をモデル化する段階(530)と、
一次制御方式に基づいた前記タービン(10)の運転に少なくとも部分的に関連する第1の出力値を前記一次適応タービンモデル(310)から決定する段階(525)と、
代替制御方式に基づき且つ前記第1の出力値に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも1つの代替運転パラメータ(360)を調節する段階(540)と、
前記一次制御方式と前記代替制御方式との間の比較に少なくとも部分的に基づいて比較データを求める段階(575)と、
を含む方法。 - 前記タービン(10)の動作状況に少なくとも部分的に基づいた調整アルゴリズムに少なくとも部分的に基づいて少なくとも1つの一次運転パラメータを調節することによって、前記一次適応タービンモデル(310)を調整する段階(515)と、
前記調整アルゴリズムに少なくとも部分的に同様に基づいて前記少なくとも1つの代替運転パラメータ(360)を調節することによって前記代替適応タービンモデル(320)を調整する段階(535)と、
を更に含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記調整アルゴリズムがカルマンフィルタ(52)を含む、
請求項2に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの一次運転パラメータ(330)が、前記タービン(10)の燃料流量、入口ガイドベーン、又は入口抽気熱のうちの少なくとも1つを含み、
前記少なくとも1つの代替運転パラメータ(360)が、前記代替適応タービンモデル(320)の燃料流量、入口ガイドベーン、又は入口抽気熱のうちの少なくとも1つを含む、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。 - 前記第1の出力値が、前記タービン(10)のパワー出力を含む、
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の方法。 - 前記タービン(10)が部分負荷で運転されており、
前記少なくとも1つの代替運転パラメータ(360)を調節する段階(540)が、前記代替適応タービンモデル(320)の第2の出力値が、前記一次適応タービンモデル(310)の第1の出力値に実質的に等しくなるまで実施され、
比較データを求める前記段階(575)が、前記第2の出力値が前記第1の出力値に実質的に等しくなった後に行われる、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。 - 前記比較データを求める段階(575)が、
前記一次適応タービンモデル(310)の第1の燃料流量を前記代替適応タービンモデル(320)の第2の燃料流量と比較する段階(570)と、
燃料節減量に関連する出力を求める段階(575)と、
を含む、
請求項6に記載の方法。 - 前記タービン(10)がほぼベース負荷で動作しており、
前記少なくとも1つの代替運転パラメータ(360)を調節する段階(540)が、前記代替適応タービンモデル(320)が前記代替制御方式に基づいてほぼベース負荷で動作するタービン(10)をモデル化するまで実施され、
前記比較データを求める段階(575)が、前記代替適応タービンモデル(320)がほぼベース負荷で運転するタービン(10)をモデル化した後に行われる、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。 - 前記比較データを求める段階(575)が、
前記タービン(10)のパワー出力を前記代替適応タービンモデル(320)のパワー出力と比較する段階(565)と、
パワー差に関連する出力を求める段階(575)と、
を含む、
請求項8に記載の方法。 - 前記比較データの一部又は全てをユーザに提示する段階を更に含む、
請求項1乃至9のいずれか1項に記載の方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US11/971,007 US7822512B2 (en) | 2008-01-08 | 2008-01-08 | Methods and systems for providing real-time comparison with an alternate control strategy for a turbine |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009162230A true JP2009162230A (ja) | 2009-07-23 |
Family
ID=40278916
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009000841A Withdrawn JP2009162230A (ja) | 2008-01-08 | 2009-01-06 | タービンに対して代替制御方式を用いてリアルタイム比較を実現する方法及びシステム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7822512B2 (ja) |
EP (1) | EP2083153B1 (ja) |
JP (1) | JP2009162230A (ja) |
CN (1) | CN101482062A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013117752A (ja) * | 2011-12-01 | 2013-06-13 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | シミュレーションシステム、シミュレーション実行方法およびプログラム |
WO2015166922A1 (ja) * | 2014-04-28 | 2015-11-05 | 株式会社Ihi | 動的システムの推定装置及び方法 |
JP2016512294A (ja) * | 2013-03-08 | 2016-04-25 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | ガスタービンの性能を改善するためのオンライン増強 |
JP2017122436A (ja) * | 2015-12-07 | 2017-07-13 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | スケーリング係数を用いての動力出力−排出量パラメータに対するガスタービンのチューニングにおける確率的制御の適用、関連する制御システム、コンピュータプログラム製品および方法 |
Families Citing this family (68)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2939509B1 (fr) * | 2008-12-09 | 2011-03-04 | Snecma | Procede et systeme d'estimation d'une temperature de veine dans un turboreacteur. |
FR2939508B1 (fr) * | 2008-12-09 | 2011-01-07 | Snecma | Procede et systeme de correction d'un signal de mesure d'une temperature. |
US8437941B2 (en) | 2009-05-08 | 2013-05-07 | Gas Turbine Efficiency Sweden Ab | Automated tuning of gas turbine combustion systems |
US9671797B2 (en) | 2009-05-08 | 2017-06-06 | Gas Turbine Efficiency Sweden Ab | Optimization of gas turbine combustion systems low load performance on simple cycle and heat recovery steam generator applications |
US9354618B2 (en) | 2009-05-08 | 2016-05-31 | Gas Turbine Efficiency Sweden Ab | Automated tuning of multiple fuel gas turbine combustion systems |
US9267443B2 (en) | 2009-05-08 | 2016-02-23 | Gas Turbine Efficiency Sweden Ab | Automated tuning of gas turbine combustion systems |
US20100318443A1 (en) * | 2009-06-16 | 2010-12-16 | Christopher Michael Culp | Apparatus for assessing and method for delivering an equipment upgrade proposal |
US8639480B2 (en) | 2010-09-20 | 2014-01-28 | General Electric Company | Methods and systems for modeling turbine operation |
US9074530B2 (en) * | 2011-01-13 | 2015-07-07 | General Electric Company | Stoichiometric exhaust gas recirculation and related combustion control |
US8899488B2 (en) | 2011-05-31 | 2014-12-02 | United Technologies Corporation | RFID tag system |
US20130024179A1 (en) * | 2011-07-22 | 2013-01-24 | General Electric Company | Model-based approach for personalized equipment degradation forecasting |
US8452515B2 (en) * | 2011-09-15 | 2013-05-28 | General Electric Company | System and method for simulating a gas turbine compressor |
US9163828B2 (en) * | 2011-10-31 | 2015-10-20 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Model-based load demand control |
US9181878B2 (en) | 2011-12-19 | 2015-11-10 | Honeywell International Inc. | Operations support systems and methods for calculating and evaluating engine emissions |
US9458734B2 (en) * | 2012-06-08 | 2016-10-04 | General Electric Company | Model and simulation based control of turbines |
FR2993375B1 (fr) * | 2012-07-10 | 2014-07-18 | Snecma | Methode de detection d'une degradation d'une turbomachine par surveillance des performances de ladite turbomachine |
US8720258B2 (en) | 2012-09-28 | 2014-05-13 | United Technologies Corporation | Model based engine inlet condition estimation |
US9540944B2 (en) | 2012-09-28 | 2017-01-10 | United Technologies Corporation | Real time model based compressor control |
US9103279B2 (en) * | 2012-11-01 | 2015-08-11 | General Electric Company | Model based control tuning process for gas turbines |
US9376983B2 (en) | 2012-11-30 | 2016-06-28 | Honeywell International Inc. | Operations support systems and methods with acoustics evaluation and control |
US9317249B2 (en) | 2012-12-06 | 2016-04-19 | Honeywell International Inc. | Operations support systems and methods for calculating and evaluating turbine temperatures and health |
US9422869B2 (en) * | 2013-03-13 | 2016-08-23 | General Electric Company | Systems and methods for gas turbine tuning and control |
WO2014158237A2 (en) | 2013-03-14 | 2014-10-02 | Rolls-Royce North American Technologies, Inc. | Gas turbine engine configuration interface |
CA2897041C (en) * | 2013-03-15 | 2020-08-25 | Rolls-Royce Corporation | Lifing and performance optimization limit management for turbine engine |
US9481473B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-11-01 | Rolls-Royce North American Technologies, Inc. | Distributed control system with smart actuators and sensors |
US9091616B2 (en) | 2013-06-06 | 2015-07-28 | Honeywell International Inc. | Engine operations support systems and methods for reducing fuel flow |
CN103389212B (zh) * | 2013-07-22 | 2016-02-17 | 中国航空动力机械研究所 | 一种带自由涡轮的燃气涡轮起动机台架性能分析方法 |
US9665077B2 (en) * | 2013-12-18 | 2017-05-30 | General Electric Company | Gas turbine firing temperature control system and method |
EP2907990A1 (de) * | 2014-02-18 | 2015-08-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum Betreiben einer Gasturbinenanlage und dieselbe |
US9677476B2 (en) * | 2014-02-26 | 2017-06-13 | General Electric Company | Model-based feed forward approach to coordinated air-fuel control on a gas turbine |
US9790834B2 (en) | 2014-03-20 | 2017-10-17 | General Electric Company | Method of monitoring for combustion anomalies in a gas turbomachine and a gas turbomachine including a combustion anomaly detection system |
US9507365B2 (en) | 2014-06-24 | 2016-11-29 | Woodward, Inc. | Adaptive PID control system for industrial turbines |
US10060359B2 (en) * | 2014-06-30 | 2018-08-28 | General Electric Company | Method and system for combustion control for gas turbine system with exhaust gas recirculation |
US10006330B2 (en) | 2014-10-28 | 2018-06-26 | General Electric Company | System and method for emissions control in gas turbine systems |
US9803561B2 (en) | 2014-11-18 | 2017-10-31 | General Electric Company | Power output and emissions based degraded gas turbine tuning and control systems, computer program products and related methods |
US9771874B2 (en) | 2014-11-18 | 2017-09-26 | General Electric Company | Power output and fuel flow based probabilistic control in gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods |
US9771877B2 (en) | 2014-11-18 | 2017-09-26 | General Electric Company | Power output and fuel flow based probabilistic control in part load gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods |
US9784183B2 (en) | 2014-11-18 | 2017-10-10 | General Electric Company | Power outlet, emissions, fuel flow and water flow based probabilistic control in liquid-fueled gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods |
US9771876B2 (en) | 2014-11-18 | 2017-09-26 | General Electric Compnay | Application of probabilistic control in gas turbine tuning with measurement error, related control systems, computer program products and methods |
US9771875B2 (en) | 2014-11-18 | 2017-09-26 | General Electric Company | Application of probabilistic control in gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods |
US9909507B2 (en) | 2015-01-27 | 2018-03-06 | General Electric Company | Control system for can-to-can variation in combustor system and related method |
US9791351B2 (en) | 2015-02-06 | 2017-10-17 | General Electric Company | Gas turbine combustion profile monitoring |
US10024187B2 (en) | 2015-03-20 | 2018-07-17 | General Electric Company | Gas turbine engine health determination |
US9938906B2 (en) | 2015-06-01 | 2018-04-10 | Solar Turbines Incorporated | Combustion stability logic during off-load transients |
EP3133268B1 (en) * | 2015-08-21 | 2020-09-30 | Ansaldo Energia IP UK Limited | Method for operating a power plant |
US10626803B2 (en) * | 2015-10-22 | 2020-04-21 | United Technologies Corporation | Apparatus and method for controlling and monitoring an electro-hydraulic servovalve |
CN106803210A (zh) * | 2015-11-26 | 2017-06-06 | 通用电气公司 | 参数优化系统及方法 |
US9879615B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-01-30 | General Electric Company | Machine-specific probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters, related control systems, computer program products and methods |
US9790865B2 (en) * | 2015-12-16 | 2017-10-17 | General Electric Company | Modelling probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters, related control systems, computer program products and methods |
US9879612B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-01-30 | General Electric Company | Combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods |
US9797315B2 (en) * | 2015-12-16 | 2017-10-24 | General Electric Company | Probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters, related control systems, computer program products and methods |
US9882454B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-01-30 | General Electric Company | Application of combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods |
US9879614B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-01-30 | General Electric Company | Machine-specific combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods |
US9879613B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-01-30 | General Electric Company | Application of combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods |
US9856797B2 (en) | 2015-12-16 | 2018-01-02 | General Electric Company | Application of combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods |
US10466661B2 (en) | 2015-12-18 | 2019-11-05 | General Electric Company | Model-based performance estimation |
ITUA20162164A1 (it) * | 2016-03-31 | 2017-10-01 | Nuovo Pignone Tecnologie Srl | Metodi e sistemi per l’ottimizzazione dei tempi di cambio filtro |
US10227932B2 (en) | 2016-11-30 | 2019-03-12 | General Electric Company | Emissions modeling for gas turbine engines for selecting an actual fuel split |
CN107219759B (zh) * | 2017-05-16 | 2020-10-27 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种温室环境控制方法及装置 |
US10961921B2 (en) | 2018-09-19 | 2021-03-30 | Pratt & Whitney Canada Corp. | Model-based control system and method for a turboprop engine |
US11384940B2 (en) * | 2019-01-23 | 2022-07-12 | General Electric Company | Gas turbine load/unload path control |
EP3693268B1 (en) * | 2019-02-07 | 2023-05-17 | Raytheon Technologies Corporation | Adaptive model predictive control for hybrid electric propulsion |
FR3094086B1 (fr) * | 2019-03-19 | 2021-03-19 | Safran Aircraft Engines | Procédé de surveillance de l’état de fonctionnement d’un bloc hydromécanique |
US11667392B2 (en) * | 2019-06-20 | 2023-06-06 | Pratt & Whitney Canada Corp. | Method and system for operating a rotorcraft engine |
US11448088B2 (en) | 2020-02-14 | 2022-09-20 | Honeywell International Inc. | Temperature inversion detection and mitigation strategies to avoid compressor surge |
US11333082B2 (en) * | 2020-06-12 | 2022-05-17 | General Electric Company | Systems and methods for determination of gas turbine fuel split for head end temperature control |
US11840966B1 (en) * | 2022-11-18 | 2023-12-12 | Rtx Corporation | Tuning engine parameter estimator using gas path analysis data |
CN116955938B (zh) * | 2023-09-20 | 2023-12-29 | 苏州新耀环保科技有限公司 | 一种基于数据分析的干式废气处理设备监测方法及系统 |
Family Cites Families (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5716719A (en) * | 1980-07-04 | 1982-01-28 | Hitachi Ltd | Method and equipment for controlling steam temperature in thermal power plant |
US4423594A (en) | 1981-06-01 | 1984-01-03 | United Technologies Corporation | Adaptive self-correcting control system |
US4494207A (en) * | 1982-04-15 | 1985-01-15 | General Electric Company | Dual turbine controller |
US5189620A (en) | 1989-10-06 | 1993-02-23 | United Technologies Corporation | Control system for gas turbine helicopter engines and the like |
DE19647281A1 (de) * | 1996-11-15 | 1998-05-20 | Asea Brown Boveri | Verfahren und Vorrichtung zur Regelung von Turbomaschinen |
JP3279250B2 (ja) * | 1998-04-06 | 2002-04-30 | 株式会社日立製作所 | 多変数プロセス制御システム |
US6282884B1 (en) * | 1999-05-10 | 2001-09-04 | General Electric Company | Mode blending and tuning system for turbine engines |
US7020595B1 (en) * | 1999-11-26 | 2006-03-28 | General Electric Company | Methods and apparatus for model based diagnostics |
CA2411378A1 (en) * | 2000-06-30 | 2002-01-10 | The Dow Chemical Company | Multi-variable matrix process control |
US6804612B2 (en) * | 2001-10-30 | 2004-10-12 | General Electric Company | Methods and systems for performing integrated analyzes, such as integrated analyzes for gas turbine power plants |
US7219040B2 (en) * | 2002-11-05 | 2007-05-15 | General Electric Company | Method and system for model based control of heavy duty gas turbine |
US6823675B2 (en) | 2002-11-13 | 2004-11-30 | General Electric Company | Adaptive model-based control systems and methods for controlling a gas turbine |
US6823253B2 (en) | 2002-11-27 | 2004-11-23 | General Electric Company | Methods and apparatus for model predictive control of aircraft gas turbine engines |
US6976351B2 (en) | 2003-04-04 | 2005-12-20 | General Electric Company | Methods and apparatus for monitoring gas turbine combustion dynamics |
US20050193739A1 (en) | 2004-03-02 | 2005-09-08 | General Electric Company | Model-based control systems and methods for gas turbine engines |
US20060212281A1 (en) * | 2005-03-21 | 2006-09-21 | Mathews Harry Kirk Jr | System and method for system-specific analysis of turbomachinery |
US7461509B2 (en) | 2005-05-06 | 2008-12-09 | General Electric Company | Method and system for determining lean blow out condition for gas turbine combustion cans |
US8095227B2 (en) * | 2005-06-13 | 2012-01-10 | Carnegie Mellon University | Apparatuses, systems, and methods utilizing adaptive control |
US7441411B2 (en) | 2005-09-16 | 2008-10-28 | General Electric Company | Method and apparatus to detect onset of combustor hardware damage |
US7565805B2 (en) * | 2005-11-22 | 2009-07-28 | General Electric Company | Method for operating gas turbine engine systems |
US7503177B2 (en) | 2006-03-17 | 2009-03-17 | Siemens Energy, Inc. | Combustion dynamics monitoring |
US7584617B2 (en) | 2006-03-17 | 2009-09-08 | Siemens Energy, Inc. | Monitoring health of a combustion dynamics sensing system |
US7853392B2 (en) * | 2007-01-26 | 2010-12-14 | General Electric Company | Systems and methods for initializing dynamic model states using a Kalman filter |
US7620461B2 (en) * | 2007-06-26 | 2009-11-17 | General Electric Company | Systems and methods for using a combustion dynamics tuning algorithm with a multi-can combustor |
US7908072B2 (en) | 2007-06-26 | 2011-03-15 | General Electric Company | Systems and methods for using a combustion dynamics tuning algorithm with a multi-can combustor |
EP2450535A1 (de) * | 2008-06-27 | 2012-05-09 | Alstom Technology Ltd | Verfahren zur Primärregelung einer kombinierten Gas- und Dampfturbinenanlage |
-
2008
- 2008-01-08 US US11/971,007 patent/US7822512B2/en active Active
- 2008-12-18 EP EP08172110A patent/EP2083153B1/en active Active
-
2009
- 2009-01-06 JP JP2009000841A patent/JP2009162230A/ja not_active Withdrawn
- 2009-01-08 CN CNA2009100016899A patent/CN101482062A/zh active Pending
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013117752A (ja) * | 2011-12-01 | 2013-06-13 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | シミュレーションシステム、シミュレーション実行方法およびプログラム |
JP2016512294A (ja) * | 2013-03-08 | 2016-04-25 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | ガスタービンの性能を改善するためのオンライン増強 |
WO2015166922A1 (ja) * | 2014-04-28 | 2015-11-05 | 株式会社Ihi | 動的システムの推定装置及び方法 |
JP2015209828A (ja) * | 2014-04-28 | 2015-11-24 | 株式会社Ihi | 動的システムの推定装置及び方法 |
US9863268B2 (en) | 2014-04-28 | 2018-01-09 | Ihi Corporation | Dynamic system estimation device and method |
JP2017122436A (ja) * | 2015-12-07 | 2017-07-13 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | スケーリング係数を用いての動力出力−排出量パラメータに対するガスタービンのチューニングにおける確率的制御の適用、関連する制御システム、コンピュータプログラム製品および方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2083153B1 (en) | 2012-10-24 |
EP2083153A2 (en) | 2009-07-29 |
US20090173078A1 (en) | 2009-07-09 |
US7822512B2 (en) | 2010-10-26 |
EP2083153A3 (en) | 2011-07-06 |
CN101482062A (zh) | 2009-07-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2009162230A (ja) | タービンに対して代替制御方式を用いてリアルタイム比較を実現する方法及びシステム | |
US7742904B2 (en) | Method and system for gas turbine engine simulation using adaptive Kalman filter | |
US9043118B2 (en) | Methods and systems for model-based control of gas turbines | |
US9422869B2 (en) | Systems and methods for gas turbine tuning and control | |
EP2434127B1 (en) | Methods and systems for modeling turbine operation | |
EP2562612B1 (en) | Methods and systems for gas turbine modeling using adaptive kalman filter | |
US9896960B2 (en) | Adaptive model-based method to quantify degradation of a power generation system | |
JP2017110644A (ja) | スケーリング係数を用いたパワー出力−排出量パラメータのためのガスタービンのチューニングにおける複合確率的制御の適用、関連する制御システム、コンピュータプログラム製品および方法 | |
JP6906935B2 (ja) | 出力−排出物パラメータに関するガスタービンの調節における装置特有の確率的制御、関連の制御システム、コンピュータプログラム製品、及び方法 | |
EP3081787B1 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for fuel flow-emissions parameters, related control systems and computer porgram | |
US9611791B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for fuel flow-power output parameters, related control systems, computer program products and methods | |
US20160305343A1 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for emissions-fuel flow parameters, related control systems, computer program products and methods | |
US20170175648A1 (en) | Probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters, related control systems, computer program products and methods | |
US9803561B2 (en) | Power output and emissions based degraded gas turbine tuning and control systems, computer program products and related methods | |
US9599025B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for power output-exhaust energy parameters, related control systems, computer program products and methods | |
US9599026B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for exhaust energy-power output parameters, related control systems, computer program products and methods | |
US9599033B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for fuel flow-exhaust energy parameters, related control systems, computer program products and methods | |
US20160138480A1 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning, related control systems, computer program products and methods | |
EP3081786B1 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for exhaust energy-emissions parameters, related control systems and computer porgram. | |
US9599030B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for exhaust energy-fuel flow parameters, related control systems, computer program products and methods | |
JP6666122B2 (ja) | 測定誤差に応じたガスタービンのチューニングにおける確率的制御の適用に関連する制御システム、コンピュータプログラム製品、及びその方法 | |
US9599027B2 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for emissions-exhaust energy parameters, related control systems, computer program products and methods | |
US20160305341A1 (en) | Application of probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters, related control systems, computer program products and methods |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20120306 |