JP2015165131A - 改善された複合サイクルの制御のためのシステムおよび方法 - Google Patents

改善された複合サイクルの制御のためのシステムおよび方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ボトミングサイクルシステムを有するターボ機械システムの改善された制御のためのシステムおよび方法が提示される。【解決手段】本システムおよび方法は、モデル化技術を使用して複数の負荷経路曲線を導出するコントローラを含む。コントローラは、現在の負荷経路、最小負荷経路、および効率一定の負荷経路を利用する。本システムおよび方法は、ライフサイクル制御の態様を表すユーザ入力を受信し、現在の負荷経路、最小負荷経路、効率一定の負荷経路、またはこれらの組み合わせ、ならびにライフサイクル制御の態様を適用することによる負荷効率の導出に基づく制御行為を実行するように構成された制御プロセスを含む。制御行為は、ターボ機械システムおよびターボ機械システムに流体に関して接続されたボトミングサイクルシステムの制御に適用される。さらに、ライフサイクル制御の態様は、既知のトレードオフに基づいてユーザによって選択可能である。【選択図】図1

Description

本明細書に開示の主題は、ガスタービンなどのターボ機械システムのための制御部に関し、さらに具体的には、ボトミングサイクルシステムを有するガスタービンシステムの制御部を改善するためのシステムおよび方法に関する。
ターボ機械システムは、プロセスに関与するさまざまな構成要素およびサブシステムを含むことができる。例えば、ターボ機械は、負荷、燃料配管、燃焼器、タービンシステム、排気系などを含むことができ、これらが排気ガスを生成する。ターボ機械システムから生じる排気ガスを、熱回収蒸気発生器(HRSG)などのボトミングサイクルに送り込むことができる。HRSGは、排気ガスを蒸気に変換し、蒸気を過熱し、蒸気を蒸気タービンに送ることができる。排気ガスの温度が、ターボ機械システムおよびHRSGの寿命に影響を及ぼす可能性があり、排気ガスの温度は、ターボ機械システムにおける燃焼温度(firing temperature)に依存する。
ターボ機械システムにおいて、燃焼温度は、タービンの燃焼システムにおいて生じる温度(例えば、火炎温度)である。典型的なターボ機械は、一般に、燃焼システムの限界および硬直性ゆえに、高い燃焼温度の負荷経路(load path)にて動作する。例えば、より高い燃焼温度が、一般に、排出物、リーンブローアウト(lean blow−out)、および燃焼力学の要件を満たすために利用される。しかしながら、より高い燃焼温度の負荷経路は、ターボ機械システムおよびその燃焼部分の寿命を短くする可能性があり、タービンの排気温度をより高くする可能性もある。次いで、より高いタービン排気温度は、より高い蒸気温度につながる。蒸気温度を蒸気タービンおよびHRSGの設計温度限界の範囲内に維持するために、多くの場合に、水が過熱装置および再加熱装置の蒸気回路に噴霧される。結果として、HRSGの圧力部品および蒸気配管の寿命が短くなる。さらに、複合サイクルの効率も低くなる。したがって、複合サイクルの効率への影響を軽減しつつ、ターボ機械システムの寿命を改善する必要が存在する。
最初に請求される発明と同等の技術的範囲の特定の実施形態を、下記に要約する。これらの実施形態は、請求される発明の技術的範囲を限定しようとするものではなく、むしろこれらの実施形態は、本発明について考えられる形態の概要を提示しようとするものにすぎない。実際、本発明は、後述される実施形態と同様であってよく、あるいは後述される実施形態から相違してよい種々の形態を包含することができる。
第1の実施形態においては、システムが、現在の負荷経路(current load path)と、最小負荷経路(minimum load path)と、効率一定の負荷経路(constant efficiency load path)とを記憶するメモリを含むコントローラを含む。さらにシステムは、制御プロセスを実行するように構成されたプロセッサを含み、制御プロセスは、ライフサイクル制御の態様(life cycle control modality)を表すユーザ入力を受信し、現在の負荷経路、最小負荷経路、効率一定の負荷経路、またはこれらの組み合わせ、ならびにライフサイクル制御の態様を適用することによって負荷効率(load efficiency)の導出に基づく制御行為を実行するように構成され、制御行為は、ターボ機械システムおよびターボ機械システムに流体に関して接続されたボトミングサイクルシステムを制御するために適用される。
第2の実施形態においては、コンピュータ読み取り可能な媒体が、非一時的コンピュータインストラクションを保存しており、インストラクションは、現在の負荷経路をもたらし、最小負荷経路をもたらし、効率一定の負荷経路をもたらすように構成されている。コンピュータインストラクションは、ターボ機械についてライフサイクル制御の態様を表すユーザ入力を受信し、現在の負荷経路、最小負荷経路、効率一定の負荷経路、またはこれらの組み合わせ、ならびにライフサイクル制御の態様を適用することによって負荷効率の導出に基づく制御行為を実行するようにさらに構成され、制御行為は、ターボ機械システムおよびターボ機械システムに流体に関して接続されたボトミングサイクルシステムの制御に適用される。
第3の実施形態においては、一方法が、コントローラによって現在の負荷経路をもたらすステップと、コントローラによって最小負荷経路をもたらすステップと、コントローラによって効率一定の負荷経路をもたらすステップと、コントローラによって制約をもたらすステップとを含む。本方法は、コントローラによってターボ機械についてライフサイクル制御の態様を示すユーザ入力を受け取るステップを含む。本方法は、コントローラによって非線形解析を実行するステップと、コントローラによってセンサデータを利用し負荷経路曲線を導出するステップと、コントローラによって、現在の負荷経路、最小負荷経路、効率一定の負荷経路、またはこれらの組み合わせ、ライフサイクル制御の態様、ならびに制約を適用することによる負荷効率の導出に基づき、導出された負荷経路曲線のうちの1つを使用して、ターボ機械システムおよびターボ機械システムに流体に関して接続されたボトミングサイクルシステムの制御に適用される制御行為を実行するステップとをさらに含む。
本発明のこれらの特徴、態様、および利点、ならびに他の特徴、態様、および利点が、以下の詳細な説明を添付の図面を参照して検討したときに、よりよく理解されるであろう。添付の図面において、類似の文字は、図面の全体を通して類似の部分を表している。
本発明の手法の一実施形態によるボトミングサイクルを有する(例えば、熱回収蒸気発生器[HRSG]を備える)ガスタービンシステムの実施形態のブロック図である。 本明細書に記載のモデル化技法を使用して燃焼温度(Tfire)設定点および排気ガス温度設定点について動的に生成される負荷経路曲線の実施形態を示すグラフである。 本手法の実施形態に従って負荷経路曲線を生成すべくモデルを利用するために有用なプロセスのフロー図である。 本手法の実施形態による複数の負荷経路曲線を生成するためのセンサデータによる非線形解析の実行に適したプロセスのフロー図である。
本発明の1つ以上の具体的な実施形態を、以下で説明する。それらの実施形態の簡潔な説明を提供する努力において、必ずしも実際の実施例におけるすべての特徴は、明細書において説明されないことがある。そのようなあらゆる実際の実施例の開発において、あらゆる工学または設計プロジェクトと同様に、実施例ごとにさまざまであり得るシステム関連および事業関連の制約の順守などの開発者の具体的な目標を達成するために、実施例に特有の多数の決定を行わなければならないことを、理解すべきである。さらに、そのような開発の努力が、複雑かつ時間を必要とするものであり得るが、それでもなお本明細書の開示の恩恵を被る当業者にとって設計、製作、および製造の日常的な取り組みにすぎないと考えられることを、理解すべきである。
本発明の種々の実施形態の構成要素を照会するとき、冠詞「a」、「an」、「the」、および「said」は、その構成要素が1つ以上存在することを意味するように意図される。用語「備える」、「含む」、および「有する」という用語は、包含であるように意図され、そこに挙げられた構成要素以外のさらなる構成要素が存在してもよいことを意味する。用語「燃焼温度」は、ターボ機械システムの燃焼システムにおいて生じる燃焼ガスの全体としての温度を指すことができ、あるいは燃料ノズルの後縁における温度など、ターボ機械システムの特定の位置における燃焼ガスの温度を指すことができる。燃焼温度は、燃焼器の出口、タービンの入口、または第1段のノズルの後縁など、燃焼またはタービンシステムにおける種々の基準位置を参照することができる。「燃焼制御アルゴリズム」は、所望の燃焼温度を決定し、次いで燃料ノズルに燃料を届ける燃料バルブなどの1つ以上のアクチュエータを操作して、燃焼システムにおける実際の燃焼温度を生み出すアルゴリズムを指すことができる。
本発明の実施形態は、効率一定の負荷経路を導出するためにモデルに基づく制御システムを利用することによって、ボトミングサイクルシステムを含むターボ機械システムの寿命を向上させ、あるいは改善するためのシステムおよび方法に関する。効率一定の負荷経路は、特定のシステムの制約に従いながら、複合サイクルガスタービン(CCGT)の効率への影響を最小限または皆無にしつつ(例えば、現在の負荷経路と同じ出力をもたしつつ)、負荷経路の全体にわたって最低の燃焼温度(Tfire)設定点を具現化する。ひとたび導出されると、効率一定の負荷経路を、選択されたライフサイクル制御の態様を具現化する他の負荷経路曲線を導出するためのベースラインとして利用することができる。各々の負荷経路曲線は、負荷経路の全体について当てはまる特定の燃焼温度(Tfire)低減設定点をもたらすことができる。さらに、各々の負荷経路曲線は、ユーザが好都合に活用することができる特定のトレードオフ(例えば、部品の寿命の改善−対−効率の低下など)をもたらすことができる。
特定の実施形態においては、コントローラによって実行することができる選択されたライフサイクル制御の態様について基準点として適用されるTfire低減設定点を、さらに詳しく後述されるTfire低減モデルによって動的に導出することができる。Tfire低減モデルは、ターボ機械システムおよびボトミングサイクルシステムに関するモデルを生成することができ、例えばTfire低減設定点を発見するために非線形解析を利用することができる。ターボ機械システムを、ガスタービンシステムと称することができ、ボトミングサイクルシステムを、熱回収蒸気発生器(HRSG)および/またはHRSGの下流の蒸気タービンと称することができることに、注意すべきである。しかしながら、冷却塔、他の蒸気タービンなど、任意の適切なボトミングサイクルを、HRSGおよび/または蒸気タービンに加えて利用することができる。具体的には、Tfire低減モデルによって考慮されるライフサイクル制御の態様は、CCGTの効率の改善、高温ガス経路(HGP)の寿命の改善、CCGT設備の効率の変化が最小または皆無であること、CCGTの効率への影響がX%(「X」は0〜100の任意の数)であること、収益の改善(例えば、寿命と性能のトレードオフ)、温度調整の流れ(attemperation flow)がより少ないことなど、ユーザによる選択が可能な種々の態様を含むことができる。
さらに、モデルに基づく制御システムは、一酸化炭素(CO)、リーンバーンアウト(LBO)、HRSG排気温度、HRSGドラム圧力限界、および亜酸化チッ素(NOx)の限界など、いくつかの制約を生成および考慮することができる。入力されたライフサイクル制御の態様および制約に基づき、モデルに基づく制御システムは、効率一定の負荷曲線に基づく上述の負荷経路曲線を生成することができる。上述の技術の利点として、とりわけ、ターボ機械システムおよび含まれるボトミングサイクルに適用され、所望の目標(例えば、一定の効率および/またはより長い部品寿命など)を達成するために負荷経路について利用すべき対応するTfire低減設定点を動的に導出するライフサイクル制御の態様を、ユーザが選択できることが挙げられる。
以上を念頭に、図1に示される典型的なガスタービンシステム10などのターボ機械システムの実施形態を説明することが、有用かもしれない。特定の実施形態において、ガスタービンシステム10は、ガスタービン12、モデルに基づく制御システム14、および燃料供給システム16を備えることができる。これらのシステムは、ガスタービン12におけるTfireを決定し、燃料供給システム16を調節するために、協働することができる。図示のとおり、ガスタービン12は、圧縮機18、燃焼システム20、燃料ノズル22、タービン24、および排気部26を備えることができる。動作時に、ガスタービン12は、ガス(例えば、空気)28を圧縮機18に取り入れることができ、次いで圧縮機18が空気28を圧縮し、燃焼システム20(例えば、複数の燃焼器)に移動させる。燃焼システム20において、燃料ノズル22(または、複数の燃料ノズル22)が燃料を注入し、この燃料が圧縮された空気と混ざり合い、空気−燃料混合物が生じる。空気−燃料混合物を高温の燃焼ガスを生じさせるべく燃焼システム20において燃焼させることができ、この高温の燃焼ガスがタービン24へと下流に流れ、1つ以上のタービン24の各段を駆動する。例えば、燃焼ガスが、タービン24を通って移動してタービン24の翼の1つ以上の段を駆動し、これがシャフト30を駆動して回転させる。シャフト30は、シャフト30のトルクを利用して電気を生み出す発電機などの負荷32に接続される。タービン24を通過した後で、高温の燃焼ガスを、排気部26を通ってボトミングサイクルシステム(例えば、HRSG)60に排気ガス34として放出することができる。
特定の実施形態においては、モデルに基づく制御システム14が、コントローラ37と、プロセッサ38と、メモリ40と、アクチュエータ42およびセンサ44とのやり取りに適したハードウェアインターフェイス(図示されていない)とを備えることができる。したがって、モデルに基づく制御システム14を、コントローラ37がセンサ44からデータを受け取ることができるように、センサ44に通信可能に接続することができる。次いで、センサ44のデータに応答して、プロセッサ38が、アクチュエータ42によってガスタービンシステム10の構成要素(例えば、燃料システム16)を制御すべくメモリ40に保存されたインストラクションを実行することができる。アクチュエータ42として、制御行為の実行に有用なバルブ、ポンプ、ポジショナ、入口案内翼、スイッチなどを挙げることができる。センサ44は、例えば燃焼システム20にもたらされる燃料46の量、燃料46の温度、圧縮機18の圧力比、および圧縮機18の入口温度など、種々のデータをコントローラ37にもたらすことができる。
上述のとおりの燃焼システム20のTfireは、選択可能なライフサイクル制御の態様を適用することによってユーザの特定の目標を達成するようにモデルに基づく制御システム14によって制御可能であってよい。したがって、メモリ40が、Tfire低減モデルにおいて使用するためのモデルを生成する非一時的コンピュータインストラクションを実体のあるコンピュータ読み取り可能な媒体上に保存して含むことができる。Tfire低減モデルは、種々の負荷経路を生成することができ、そのうちの1つは、部品/システムの摩耗および損傷を減らしつつCCGTの効率への最小限または皆無の影響で負荷の経過の全体にわたって適用される所望の最低のTfire低減設定点を定める効率一定の負荷経路を含むことができる。すでに述べたように、生成される負荷経路は、ユーザによって選択されるライフサイクル制御の態様および生成される制約(例えば、CO、LBO、NOx、HRSG排気温度、HRSGドラム圧力限界など)に依存しうる。典型的なライフサイクル制御の態様として、CCGTの効率の改善、HGPの寿命の改善、CCGTの効率の変化が最小限または皆無であること、CCGTの効率への影響がX%であること(「X」は0〜100の任意の数)、収益の改善、より低い温度調整の流動点などが挙げられる。生成および適用される負荷経路は、Tfireの設定点を制御し、結果としてHRSG60に供給される排気ガスの温度を制御する。
HRSG60は、蒸気タービン76、負荷、または他の下流のシステムへの供給のための蒸気の生成に利用することができるHP過熱装置62および64、HP蒸発器66、蒸気ドラム68、ならびにHP過熱装置過熱防止装置72を含むことができる。例えば、排気ガス34がHRSG60に進入し、最初にHP過熱装置62および64を通って流れ、HP蒸発器66に渡される。HP蒸発器66が、過熱された排気ガス34中の水を蒸気ドラム68に蓄えられる気体(例えば、蒸気)に変換する。蒸気ドラム68から、蒸気を再びHP過熱装置64に供給して、過熱することができる。蒸気の温度を、温度センサ70によって監視することができ、モデルに基づく制御システム14にもたらすことができる。
モデルに基づく制御システム14のメモリ40が、所望の蒸気温度設定点に関する情報を含むことができる。Tfire低減モデルは、もたらされる蒸気温度を、効率一定の負荷経路の計算に使用することができる。もたらされる蒸気温度が所望の設定点を上回る場合、コントローラ37は、蒸気の温度を下げるべくHP過熱装置過熱防止装置72に水を供給するように温度制御バルブ74に駆動信号を送信することができる。蒸気の温度が蒸気温度設定点未満である場合、コントローラ37は、HP過熱装置過熱防止装置72における水の噴霧を減らし、あるいは停止させることができる。例えば蒸気温度をHRSGの設計限界の範囲内に保つためのHP過熱装置過熱防止装置72への水の噴霧は、HRSG圧力部品および蒸気配管の寿命を所望されうるよりも短くする結果となりうることに、注意すべきである。また、複合サイクルの効率を所望よりも低くする結果にもなりうる。したがって、「温度調整の流れを少なくする」というライフサイクル制御の態様を選択するなど、本明細書に記載の技術を利用することによって、蒸気温度を、COおよびLBOの限界に対応するように実際のTfireを下げることができる低いTfire設定点を適用することによって、管理することができる。このやり方で、水を、蒸気の温度の管理にまったく使用しなくてもよい。結果として、適用される低いTfireが、HRSGの摩耗および損傷を減らすことができる。
蒸気の温度は、HP過熱装置62に送られる前に別の温度センサ70によって測定され、温度センサの測定値を、モデルに基づく制御システム14にもたらすことができる。さらに、蒸気の圧力を、HP過熱装置62に送られる前に圧力センサ75によって測定でき、圧力センサの測定値を、モデルに基づく制御システム14にもたらすことができる。モデルに基づく制御システム14は、効率一定の負荷経路の決定において蒸気の圧力(例えば、高い圧力、中間の圧力など)を利用することができる。一実施形態においては、HP過熱装置62が、温度が蒸気温度の設定点を満たしていない場合に蒸気を再び過熱することができる。あるいは、蒸気の温度が蒸気温度の設定点を満たしている場合に、HP過熱装置62は、蒸気を蒸気タービン76に放出する前に、温度を設定点に保つために蒸気を加熱することができる。しかしながら、過熱された蒸気を蒸気タービン76に送る前に、蒸気の温度および圧力を温度センサ70および圧力センサ75によってそれぞれ測定でき、測定値を、本明細書に記載のモデル化技術による使用のためにモデルに基づく制御システム14にもたらすことができる。
図2が、本明細書に記載のモデル化技術を使用してTfireの設定点および排気ガス温度の設定点について動的に生成される負荷経路曲線の実施形態を示すグラフ80である。Tfireの設定点に関して動的に生成される負荷経路曲線は、現在の負荷経路関数82、効率一定の負荷経路関数84、および最小負荷経路関数88を表すことができる。グラフ80は、ピーク効率の負荷経路関数86も示している。現在の負荷経路関数82および最小負荷経路関数88が、2つの曲線がベース負荷(例えば、最大出力)90における右上および左下(例えば、最小出力)92において出会う動作ウインドウを生み出すことができる。したがって、モデルは、どのライフサイクル制御の態様をユーザが選択したかに基づいてこの動作ウインドウ内の負荷経路について改善されたTfire低減設定点を生成する。上述のように、各々の負荷経路曲線に関してトレードオフが存在し、これらのトレードオフならびに負荷経路曲線の生成方法を説明することが有益かもしれない。
負荷経路曲線を動的に生成するために、モデルに基づく制御システム14は、Tfire低減モデルを利用することができる。Tfire低減モデルは、ガスタービンシステム10およびHRSG60のモデルを生成することができる。モデルを、低サイクル疲労(LCF)寿命予測モデル化、計算流体力学(CFD)、有限要素解析(FEA)、ソリッドモデリング(例えば、パラメトリックおよび非パラメトリックモデリング)、および/または2次元−3次元FEAマッピングなどの物理学に基づくモデル化技術によって機械的な構成要素(例えば、圧縮機の翼、入口の設計、出口の設計など)をモデル化することによって導出することができる。実際、ガスタービンシステム10およびHRSG60の数値的および/または物理的なモデル化をもたらすことができる任意の数および種類のモデル化技術を使用することができる。
すでに述べたように、効率一定の負荷経路曲線は、生成される制約の範囲内で効率を維持(例えば、現在の負荷曲線と同じ出力)しつつリーンブローアウトが防止されるような最低のTfire設定点または低いTfire設定点を表す。そのような改善された負荷経路曲線は、HRSGの摩耗および損傷の軽減などのいくつかの利益をもたらすことができると同時に、CCGTの一定の効率をもたらすことができる。効率一定の負荷経路曲線に到達するために、Tfire低減モデルは、CCGTの効率(例えば、同じ出力)を維持し、かつシステムの制約(例えば、CO、LBO、NOx、HRSG排気温度、HRSGのドラム圧力の限界など)および燃焼力学を満足する改善された(例えば、最小の)Tfire設定点を発見するためにさまざまなTfireおよび排気温度による負荷経路に沿った数百のデータ点のフィッティングによる非線形な制約最適化解析を利用することができる。HRSGの排気温度の制約を、低温端腐食(cold end erosion)を避けるために考慮することができ、低圧(LP)部におけるHRSGのドラム圧力の限界の制約を、気流が増えるにつれてHRSGの種々の圧力部分(高圧(HP)、中圧(IP)、LPなど)において流れおよび圧力のプロファイルが変化する可能性があるがゆえに、考慮することができる。例えば、或る部分の流れおよび圧力を低減できる一方で、他の部分の流れおよび圧力を増加させることができる。
さらに、モデルは、効率一定の負荷経路曲線に適用されるTfire低減設定点を計算するときに、HPおよびIP蒸気温度、HP/IP蒸気温度設定点、高圧過熱装置(HPSH)および再熱(RH)の温度調整の流れ(または、バルブ位置のフィードバック)、入口案内翼(IGV)の角度位置、ガスタービン排気温度など、多数の因子を考慮に入れることができる。蒸気温度およびガスタービン排気温度など、これらの因子のうちのいくつかについての値を、センサ(44、70、および75)によってモデルに基づく制御システム14にもたらすことができる。HP/IP蒸気温度設定点などの他の因子を、モデルに基づく制御システム14のメモリ40に記憶することができる。因子が、どのライフサイクル制御の態様をユーザが選択したかに基づいて変化しうることに、注意すべきである。
一実施形態においては、既定のライフサイクル制御の態様を、「CCGTの効率変化なし」の選択肢に設定することができる。すなわち、既定のTfire低減設定点が、複合サイクルの効率への影響が最小限または皆無(例えば、効率一定の負荷経路)である最低のTfireに基づくことができる。しかしながら、ユーザは、上述した任意のライフサイクル制御の態様による既定のTfire低減設定点を設定することができる。
さらに、上述の制約(例えば、CO、LBO、NOx、HRSG排気温度、HRSGドラム圧力限界など)を、Tfire低減モデルによって生成することができ、Tfireエンハンサ(enhancer)が、効率一定の負荷経路曲線を決定するときに、それらの制約を順守することができる。実際、生成される制約は、すでに述べた動作ウインドウを定義または生成することができる。さらに、モデルに基づく制御システムは、上述の制約に合致するように燃料の分配を変化させることによって燃焼力学を要因可能な限界内に維持する自動調整関数を含むことができる。モデルに基づく制御システム14は、コントローラ37によって燃料供給システム16へと制御行為を発することによって(例えば、1つ以上の燃料バルブを調節するのに適した駆動信号を通信することによって)これを達成する。
ひとたび効率一定の負荷経路曲線が導出されると、Tfire低減モデルは、効率一定の負荷経路および制約に基づいて、選択されたライフサイクル制御の態様について、負荷曲線のための調整されたTfire低減設定点を動的に生成することができる。負荷経路曲線を、Tfire低減モデルおよび例えば非線形解析によって、効率一定の負荷経路曲線と同様に生成することができる。特定の実施形態においては、現在の負荷経路関数、最小負荷経路関数、効率一定の負荷経路関数、またはこれらの任意の組み合わせ、ならびに選択されたライフサイクル制御の態様を、負荷経路を導出するために適用することができる。任意の曲線の形状を、部品の劣化、周囲の条件、ハードウェアの変化、燃料源(例えば、陸上からのガス−対−沖合の井戸)など、特定のシステムおよび環境因子に基づいて変更(および/または、曲線をずらす)できることに、注意すべきである。生成された負荷経路は、燃料システム16に対してTfireを特定の温度に設定するように指示するなど、制御行為を発するようにコントローラ37を動作させることができる。
例示のため、ユーザが「温度調整の流れを少なくする」というライフサイクル制御の態様を選択した場合、モデルに基づく制御システム14は、COおよびLBOの限界に遭遇するまでTfireを下げることによって温度調整の流れを最小にするためにTfire低減モデルを利用することができる。このライフサイクル制御の態様が、図2に最小負荷経路88として示されている。しかしながら、最小負荷経路88は、境界に依然として従いながら利用することができる最低のTfireを表しているため、最小負荷経路88は、CCGTにとってあまり効率的でないかもしれない。さらに、ユーザが「CCGTの効率の改善」というライフサイクル制御の態様を望む場合、モデルは、周囲の条件、劣化などを分析し、ピーク効率の負荷経路曲線86によって反映されるTfire低減設定点をもたらす。しかしながら、ピーク効率での動作は、効率一定の負荷経路曲線84よりも高いTfireにつながる可能性があるため、部品の寿命を短くする可能性がある。さらに例示のため、ユーザが「CCGTの効率への影響がX%」というライフサイクル制御の態様を選択する場合、モデルは、X%の効率低下を達成する設定点へとTfireを動的に下げることができる。しかしながら、この効率低下は、「より低温の」Tfireが利用されるがゆえに、より長い部品寿命を生み出すことができる。このように、効率一定の負荷経路を使用して、Tfire低減モデルは、ユーザが種々のトレードオフ(例えば、効率−対−部品/システムの寿命など)を分析し、それらの目標を満足するライフサイクル制御の態様を選択することを可能にする。
グラフ80の下部のターンダウン(turn down)負荷経路曲線94は、生成されたTfire負荷経路曲線におけるそれぞれのTfire設定点からもたらされる排気温度の設定点を表している。例えば、ピーク効率の負荷経路曲線86は、破線の曲線96によって示される排気温度を生じさせると考えられる。一実施形態においては、Tfire低減モデルは、負荷経路のためのTfire低減設定点を決定するときに、因子として排気温度を利用することができる。
図3が、本手法の実施形態による負荷経路曲線の生成のためのモデルの実行に適したプロセス100の実施形態のフロー図を示している。プロセス100を、プロセッサ38による実行が可能であり、メモリ40(コンピュータ読み取り可能な媒体)に保存されるコンピュータコードまたはインストラクションとして実現することができる。モデルに基づく制御システム14は、ブロック102に示されるように、最初にガスタービンシステムのモデルを生成することができる。上述のように、モデルを、物理学に基づくモデル化技術、人工知能(AI)技術、データ採掘技術、またはこれらの組み合わせを使用して生成することができる。次に、ボトミングサイクルシステムのモデルが、ブロック104において生成される。これらのモデルの生成は、HRSGのモデルの生成(ブロック106)、蒸気タービンのモデルの生成(ブロック108)、および/または他の下流のシステムのモデルの生成(ブロック110)を含むことができる。ガスタービンシステムのモデルと同様に、ボトミングサイクルのモデルも、物理学に基づくモデル化技術、AI技術、データ採掘技術、またはこれらの組み合わせを使用して生成することができる。ブロック112において、モデルに基づく制御システム14は、相互に関連がある入力および出力を互いに結ぶことによってモデルを連結する。例えば、ガスタービンシステムからのガス排気が、ボトミングサイクルモデルへの入力として結び付けられるガスタービンシステムの出力であると考えられる。
モデルに基づく制御システム14は、Tfire低減モデルにセンサデータを挿入すること(ブロック116)によってモデルを解析する(ブロック114)。特定の実施形態においては、図4に関してさらに詳しく後述される非線形解析が、モデルの解析に利用される。次いで、効率一定の負荷経路曲線、現在の負荷経路曲線、最小負荷経路曲線、ピーク効率の曲線などが、センサデータを利用して上述のモデル化技術によって導出される(ブロック118)。さらに、所望のTfire低減設定点を導出するために、ブロック120においてライフサイクル制御の態様の選択を入力することができる。ブロック118において負荷経路曲線が導出された後で、コントローラ37の動作が導出される(ブロック122)。例えば、効率一定の負荷経路曲線がガスタービンシステム10およびHRSG60に適用されるとき、コントローラ37の動作は、負荷回路の全体において適用すべきTfire低減設定点の供給および蒸気温度設定点の供給を含むことができる。プロセス100を提供することによって、本明細書に記載の技術は、選択されたライフサイクル制御の態様についてTfire低減設定点を制御することによって、ボトミングサイクルおよびそれらの関連部品を有するターボ機械の寿命の改善に有用なモデルおよび負荷経路を導出することができる。
図4が、例えば本手法の実施形態による複数の負荷経路曲線を生成するためのセンサデータによる非線形解析の実行に適したプロセス130の実施形態のフロー図である。プロセス130を、プロセッサ38による実行が可能であり、メモリ40に保存されるコンピュータコードまたはインストラクションとして実現することができる。ブロック132において、センサデータが、モデルに基づく制御システム14によって取得される。センサデータを、ガスタービンシステム10のセンサ44ならびに/あるいはボトミングサイクルシステム(例えば、HRSG)60の温度センサ70および圧力センサ75によってもたらすことができる。センサデータを使用し、モデルに基づく制御システム14は、ブロック134において非線形の最適化解析を実行する。上述のように、非線形解析は、生成された制約の範囲内で負荷経路に沿ってTfireについての複数のデータ点(例えば、100個以上のデータ点)をプロットすることによって改善されたTfire低減設定点の発見を可能にできる。非線形解析は、最大化または最小化すべき目的関数とともに、未知の実変数一式についての制約によって定められる負荷経路に沿った改善されたTfire基準点の導出などの最適化問題を解くプロセスであり、制約の一部または目的関数が非線形であってよい。ブロック136において、利用される目的関数は、センサデータ(例えば、蒸気の温度および/または圧力、排気温度など)の特定の入力を受け付け、他の入力を組織的に選択し、選択されたライフサイクル制御の態様および定められた制約に基づいて負荷経路の全体にわたって適用されるべき改善されたTfireの値を求めることができる(ブロック138および140)。
非線形制約付き最適化(または、非線形プログラミング)問題の典型的な系統的論述は、非線形な等式制約hi(x)=0,i=1,2,…,nおよび非線形な不等式制約gj(x)≦0,j=1,2,…,mのもとで決定変数組x∈Xについてスカラ費用関数f(x)の最小値(または、最大値)を見付けることである。
複合サイクル(CC)の効率一定の負荷経路の問題においては、決定変数xが、ガスタービンの入口案内翼の位置、ガスタービンの燃料の流れ、および燃焼器の燃料の分配(または、バルブの位置)を含むことができ、ベクトルxが、ハードウェアの制約によって課されるこれらの決定変数の最小および最大値によって定められるポリトープX内に位置する。
スカラ費用関数を、xならびにガスタービン燃焼動作の限界(例えば、CO、NOx、およびノズル圧力比PKの限界)およびCC設備効率の非線形関数であるf(x)=Tfireとして定めることができる。非線形な不等式制約は、一般性を失うことなく、一般的な形態gj(x)≦0にて記述され、CO≦COmax、NOx≦NOx max、およびPK≦PKmaxなど、燃焼動作の限界を表すために使用することができる。CO、NOx、PKが、周囲およびガスタービンの動作の条件の非線形関数であることに注意すべきである。
最後に、非線形な等式制約h1(x)=0を、一定のCC効率ηcc=ηcc nomを表すために使用することができる(CC設備の効率がηcc nom−ε,ε>0によって変化できる場合には、これをgm(x)≦0によってとらえることができる)。ηccが、周囲および設備の動作の条件の非線形関数であることに注意すべきである。
決定変数空間Xが低次元(典型的には、決定変数の数が3以下)である場合、Xについてのグリッド検索が、をf(x)=Tfireを最小にするx=x*の許容値を見付けるために適するかもしれない。他方で、Xの次元が大(典型的には、決定変数の数が4より大きい)場合には、内点アルゴリズム、アクティブセットアルゴリズム、または逐次二次計画(SQP)アルゴリズムなど、より計算に関して効率的な最適化アルゴリズムを使用しなければならない。
次いで、非線形解析の結果を、ブロック142において複数の負荷経路曲線を導出するための入力として使用することができる。導出される負荷経路曲線の例は、とりわけ、効率一定の負荷経路曲線84、特定の制約(例えば、CO排出、LBO、Nox排出、HRSG排気温度、HRSGドラム圧力限界など)を満たしながらの最小負荷経路曲線88、ピーク効率の負荷経路曲線86、および現在の負荷経路曲線82を含むことができる。次いで、モデルに基づく制御システム14は、選択されたライフサイクル制御の態様について生成された制約に基づいて複数の負荷経路曲線から所望の負荷経路曲線を導出することができる(ブロック144、146、および148)。非線形解析において利用される制約は、解が満足しなければならないTfire最適化問題の条件であってよい。制約は、等式、不等式、整数の制約などであってよい。さらに、制約は、選択されたライフサイクル制御の態様に応じて変化してもよい(ブロック148)。例えば、ユーザが「より少ない温度調整の流れ」というライフサイクル制御の態様を選択する場合、Tfire低減モデルは、LBOおよびCOの限界に出会うまでTfireを下げることができ、したがって非線形解析のための等式制約は、実現可能な候補Tfire設定点の組がLBOおよびCOの限界に等しいことを定めることができる。さらに、ユーザがライフサイクル制御の態様として効率の改善を選択する場合、制約は、実現可能な候補Tfire設定点の組が所与の負荷経路に沿って可能な限り高い効率を生み出すことを定めることができる。
上述の実施形態の技術的効果は、選択されたライフサイクル制御の態様に基づいて負荷の全体にわたって適用されるTfire低減設定点を導出することによるボトミングサイクルおよびそれらの関連部品を有するガスタービンの寿命の改善を含む。特定の実施形態は、種々の制約(例えば、CO排出、LBO、NOx排出、HRSG排気温度、HRSGドラム圧力限界など)および選択されたライフサイクル制御の態様を考慮しながら改善されたTfireを発見するためにモデル化および/または非線形解析を実行するTfire低減モデルを利用することができる。例えば、本明細書に記載の技術を使用して、一定の効率を依然として維持しながらTfireをできる限り低く下げる効率一定の負荷経路を導出することができる。すでに述べたように、導出された各々の負荷経路は、より少ない効率低下でのより長い部品寿命などのトレードオフを含むことができる。トレードオフに気付いた運転者が、ボトミングサイクルを有するターボ機械を所望の目標を達成するTfireで動作させるために本明細書に開示の技術を好都合に利用することを可能にできる。
本明細書においては、本発明を最良の態様を含めて開示するとともに、あらゆる装置またはシステムの製作および使用ならびにあらゆる関連の方法の実行を含む本発明の実施を当業者にとって可能にするために、いくつかの実施例を使用している。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定められ、当業者であれば想到できる他の実施形態も含むことができる。そのような他の実施例は、それらが特許請求の範囲の文言から相違しない構造要素を有しており、あるいは特許請求の範囲の文言からの実質的な相違を持たない同等の構造要素を備えるならば、特許請求の範囲の技術的範囲に包含される。
10 ガスタービンシステム
12 ガスタービン
14 制御システム
16 燃料(供給)システム
18 圧縮機
20 燃焼システム
22 燃料ノズル
24 タービン
26 排気部
28 空気
30 シャフト
32 負荷
34 排気ガス
37 コントローラ
38 プロセッサ
40 メモリ
42 アクチュエータ
44 センサ
46 燃料
62、64 HP過熱装置
66 HP蒸発器
68 蒸気ドラム
70 温度センサ
72 HP過熱装置過熱防止装置
74 温度制御バルブ
75 圧力センサ
76 蒸気タービン
80 グラフ
82、84 負荷経路関数/負荷経路曲線
86 ピーク効率の負荷経路曲線/ピーク効率の負荷経路関数
88 最小負荷経路/最小負荷経路関数/最小負荷経路曲線
94 負荷経路曲線
100 プロセス
102 ブロック
104 ブロック
106 ブロック
108 ブロック
110 ブロック
112 ブロック
114 ブロック
116 ブロック
118 ブロック
120 ブロック
122 ブロック
130 プロセス
132 ブロック
134 ブロック
136 ブロック
138 ブロック
142 ブロック
144 ブロック
146 ブロック
148 ブロック

Claims (20)

  1. コントローラ(37)を備えるシステムであって、
    前記コントローラ(37)は、
    現在の負荷経路と、最小負荷経路と、効率一定の負荷経路とを記憶するメモリ(40)と、
    制御プロセスを実行するように構成されたプロセッサ(38)と
    を備え、
    前記制御プロセスが、ライフサイクル制御の態様を表すユーザ入力を受信し、前記現在の負荷経路、前記最小負荷経路、前記効率一定の負荷経路、またはこれらの組み合わせ、ならびに前記ライフサイクル制御の態様を適用することによって負荷効率の導出に基づく制御行為を実行するように構成され、前記制御行為が、ターボ機械システム(10)および前記ターボ機械システム(10)に流体に関して接続されたボトミングサイクルシステム(60)を制御するために適用されるシステム。
  2. 前記ボトミングサイクルシステム(60)が、熱回収蒸気発生(HRSG)システム、蒸気タービンシステム、冷却塔システム、またはこれらの組み合わせを備える請求項1に記載のシステム。
  3. 前記HRSGシステムが、噴霧システムを前記HRSGシステムのボイラに流体に関して接続して有している温度調整システム(72)を備え、前記制御行為が、前記噴霧システムを制御する請求項2に記載のシステム。
  4. 前記効率一定の負荷経路が、複合サイクルガスタービンの効率への影響が最小または皆無である最低のTfire設定点を含む請求項1に記載のシステム。
  5. 前記ライフサイクル制御の態様が、複合サイクルガスタービン(CCGT)の効率への影響が最小または皆無であり、CCGTの効率が改善され、高温ガス経路の寿命が改善され、収益が改善され、CCGTの効率への影響が所望の割合であり、温度調整の流れがより少なく、あるいはこれらの組み合わせである最低の燃焼温度でガスタービンを運転することを含む請求項1に記載のシステム。
  6. 前記最小負荷経路が、一酸化炭素およびリーンブローアウトの限界を尊重しながら最低の燃料温度で前記ターボ機械システム(10)を運転することを含む請求項1に記載のシステム。
  7. 前記制御プロセスが、前記ライフサイクルの態様の入力に基づいて複数の因子を使用する燃焼温度(Tfire)低減モデルによって前記ターボ機械システム(10)および前記ボトミングサイクルシステム(60)をモデル化することを含む請求項1に記載のシステム。
  8. 前記モデルが、低サイクル疲労(LCF)寿命予測モデル化、計算流体力学(CFD)、有限要素解析(FEA)、ソリッドモデリング、2次元−3次元FEAマッピング、またはこれらの任意の組み合わせを含む物理学に基づくモデル化技術によって生成される請求項7に記載のシステム。
  9. 前記複数の因子が、蒸気温度、蒸気温度設定点、温度調整の流れ、入口案内翼の角度位置、ガスタービン排気温度、またはこれらの任意の組み合わせを含む請求項7に記載のシステム。
  10. 前記制御プロセスが、一酸化炭素、亜酸化チッ素、リーンブローアウト、熱回収蒸気発生(HRSG)排気温度、およびHRSGドラム圧力限界を含む動作限界を生成するように構成されている請求項1に記載のシステム。
  11. 前記効率一定の負荷経路が、非線形最適化制約解析によって生成される請求項1に記載のシステム。
  12. 現在の負荷経路をもたらし、
    最小負荷経路をもたらし、
    効率一定の負荷経路をもたらし、
    ターボ機械についてライフサイクル制御の態様を示すユーザ入力を受け取り、
    前記現在の負荷経路、前記最小負荷経路、前記効率一定の負荷経路、またはこれらの組み合わせ、ならびに前記ライフサイクル制御の態様を適用することによる負荷効率の導出に基づき、ターボ機械システム(10)および前記ターボ機械システム(10)に流体に関して接続されたボトミングサイクルシステム(60)の制御に適用される制御行為を実行する、
    ように構成された非一時的コンピュータインストラクションを保存したコンピュータ読み取り可能な媒体。
  13. 前記効率一定の負荷経路が、複合サイクルガスタービンの効率への影響が最小または皆無である前記ターボ機械の最低の燃焼温度を表す請求項12に記載の非一時的コンピュータインストラクションを保存したコンピュータ読み取り可能な媒体。
  14. 前記ライフサイクル制御の態様が、複合サイクルガスタービン(CCGT)の効率への影響が最小または皆無であり、CCGTの効率が改善され、高温ガス経路の寿命が改善され、収益が改善され、CCGTの効率への影響が所望の割合であり、温度調整の流れがより少なく、あるいはこれらの組み合わせである最低の燃焼温度でガスタービンを運転することを含む請求項12に記載の非一時的コンピュータインストラクションを保存したコンピュータ読み取り可能な媒体。
  15. 前記負荷効率が、前記ライフサイクルの態様の入力に応じて複数の因子を使用する燃焼温度(Tfire)低減モデルによって前記ターボ機械システム(10)および前記ボトミングサイクルシステム(60)をモデル化することによって導出される請求項12に記載の非一時的コンピュータインストラクションを保存したコンピュータ読み取り可能な媒体。
  16. 前記複数の因子が、蒸気温度、蒸気温度設定点、温度調整の流れ、入口案内翼の角度位置、ガスタービン排気温度、またはこれらの任意の組み合わせを含む請求項15に記載の非一時的コンピュータインストラクションを保存したコンピュータ読み取り可能な媒体。
  17. 前記負荷効率の導出が、負荷経路の全体に適用される燃焼温度低減設定点の生成を含む請求項12に記載の非一時的コンピュータインストラクションを保存したコンピュータ読み取り可能な媒体。
  18. コントローラによって現在の負荷経路をもたらすステップと、
    前記コントローラによって最小負荷経路をもたらすステップと、
    前記コントローラによって効率一定の負荷経路をもたらすステップと、
    前記コントローラによって制約をもたらすステップと、
    前記コントローラによってターボ機械についてライフサイクル制御の態様を示すユーザ入力を受け取るステップと、
    前記コントローラによって非線形解析を実行するステップと、
    前記コントローラによってセンサデータを利用し、負荷経路曲線を導出するステップと、
    前記コントローラによって、前記現在の負荷経路、前記最小負荷経路、前記効率一定の負荷経路、またはこれらの組み合わせ、前記ライフサイクル制御の態様、ならびに前記制約を適用することによる負荷効率の導出に基づき、前記導出された負荷経路曲線のうちの1つを使用して、ターボ機械システム(10)および前記ターボ機械システム(10)に流体に関して接続されたボトミングサイクルシステム(60)の制御に適用される制御行為を実行するステップと、
    を含む方法。
  19. 前記制約が、一酸化炭素、亜酸化チッ素、リーンブローアウト、熱回収蒸気発生(HRSG)排気温度、およびHRSGドラム圧力限界を含む請求項18に記載の方法。
  20. 前記ライフサイクル制御の態様が、複合サイクルガスタービン(CCGT)の効率への影響が最小または皆無であり、CCGTの効率が改善され、高温ガス経路の寿命が改善され、収益が改善され、CCGTの効率への影響が所望の割合であり、温度調整の流れがより少なく、あるいはこれらの組み合わせである最低の燃焼温度でガスタービンを運転することを含む請求項18に記載の方法。
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