JP2019108881A - Electric power generation plant performance evaluation method and electric power generation plant performance evaluation program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、火力発電所などの発電プラントの性能を評価する発電プラント性能評価方法及びそれをコンピュータに実行させる発電プラント性能評価プログラムに関する。 The present invention relates to a power plant performance evaluation method for evaluating the performance of a power plant such as a thermal power plant and a power plant performance evaluation program that causes a computer to execute the method.
火力発電プラントなどの発電プラントでは、発電コストの低減の観点から、熱効率を維持・向上することが重要な課題となっている。そのため、発電プラントにおいては、発電プラントを構成する各機器の運転データ、すなわち各機器での作動流体の状態（作動流体の流量、温度、圧力など）のデータを定期的（例えば１時間毎）に採取し監視し、発電プラントの熱効率及び発電プラントを構成する機器の性能値により発電プラントの性能評価が行われている。発電プラントの過去の正常な状態における熱効率や性能値などの運転データと比較することで、発電プラントの性能の変化を評価することができる。 In power generation plants such as thermal power plants, it is important to maintain and improve the thermal efficiency from the viewpoint of reducing the power generation cost. Therefore, in the power plant, the operation data of each device constituting the power plant, that is, the data of the state of the working fluid in each device (flow rate of working fluid, temperature, pressure, etc.) is regularly (eg, every hour) The performance of the power plant is evaluated based on the thermal efficiency of the power plant and the performance values of the devices that constitute the power plant. The performance change of the power plant can be evaluated by comparing it with the operating data such as the thermal efficiency and performance value in the past normal state of the power plant.
しかしながら、発電プラントの熱効率や各機器の性能値などの運転データは、発電プラントの発電機出力など運転条件や外気温など気象条件を含む外的要因（発電プラントを構成する各機器の状態に影響を与える場合、このような運転条件も外的要因とみなす）により影響を受けることが知られている。そのため、発電プラントの過去の運転データと比較するためには、発電プラントの発電機出力の運転条件や外気温など気象条件の外的要因によって変動するデータ（以下、発電機出力や気象条件を「外的要因変動データ」と称することがある）を同一の条件にしなければ、性能の変動の原因が外的要因の変動によるものなのか、発電プラントの設備の劣化等によるものなのかの判別が困難である。 However, the operation data such as the thermal efficiency of the power plant and the performance value of each device affect external factors including the operation conditions such as the generator output of the power plant and weather conditions such as the outside temperature It is known that such operating conditions are also considered as external factors). Therefore, in order to compare with the past operation data of the power plant, data that fluctuates due to external factors such as the operation condition of the generator output of the power plant and the outside temperature, etc. If the external factor fluctuation data may be referred to as "the same condition", it is determined whether the cause of the performance fluctuation is due to the fluctuation of the external factor or the deterioration of the facilities of the power plant. Have difficulty.
また、仮に熱効率の性能劣化が推定された場合においても、各機器の状態などの下層レベルまでその劣化原因を特定することも困難である。 Also, even if the thermal efficiency performance deterioration is estimated, it is also difficult to identify the cause of the deterioration to lower levels such as the state of each device.
特許文献１は、気象条件などの外的要因を除外し、運転データの実測値に基づいて発電プラントの熱効率、発電プラントを構成する機器の性能値、及び当該性能値の変化が発電プラントの熱効率に与える影響を解析することができる熱効率解析手法について開示している。 Patent Document 1 excludes external factors such as weather conditions, and the thermal efficiency of the power plant, the performance value of the devices constituting the power plant, and the change of the performance value are the thermal efficiency of the power plant based on the measured values of operation data. It discloses about the thermal efficiency analysis method that can analyze the influence on the
なお、特許文献１の解析手法は、評価時点において実測された運転データを、標準条件として設定された一定条件における運転データに換算して、過去の発電プラントの状態と比較するものである。これは、発電プラントの経時的な性能変動の傾向を把握することは可能であるが、個々の評価時点における発電プラントの発電機出力や気象条件の外的要因の変動を考慮した発電プラントの運転状態の性能を個別に評価することはできないという問題がある。 In addition, the analysis method of patent document 1 converts the driving | operation data measured at the time of evaluation into driving | operation data in the fixed conditions set as standard conditions, and compares with the state of the past power generation plant. It is possible to understand the trend of performance fluctuation of power plant over time, but the operation of power plant taking into consideration fluctuation of generator output of power plant at each evaluation time and external factor of meteorological condition There is a problem that the performance of the state can not be evaluated individually.
本発明の目的は、発電プラントの発電機出力の運転条件や気温など気象情報の外的要因の変動を考慮した任意の状態における発電プラントの性能変動を評価することができる発電プラント性能評価方法及びそれを実行するための発電プラント性能評価プログラムを提供することにある。 An object of the present invention is a power plant performance evaluation method capable of evaluating performance fluctuations of a power plant in an arbitrary state taking into consideration fluctuations of external factors such as operating conditions of generator output of the power plant and temperature. It is to provide a power plant performance evaluation program for implementing it.
上記目的を達成するための本発明の発電プラント性能評価方法は、発電プラントの所定の基準期間における運転状況を表す単位時間毎の複数の運転データと外的要因変動データを取得する第１のステップと、基準期間において取得した複数の運転データの中から，外的要因変動データと一定の相関関係を有する運転データを対象運転データとして少なくとも一つ選択し，この対象運転データと外的要因データとの相関関係を求める第２のステップと、基準期間の経過後の所定の評価期間における運転状況を表す単位時間毎の複数の運転データと外的要因変動データを取得する第３のステップと、この第３のステップで取得した外的要因変動データに対応する第２のステップで採取した運転データについて、第２のステップで求めた相関関係に基づいて代替の運転データとして導出する第４のステップと、この代替の運転データと第３のステップで取得した実際の運転データとを比較する第５のステップと、を含むことを特徴とする。 The power plant performance evaluation method of the present invention for achieving the above object is a first step of acquiring a plurality of operation data for each unit time and external factor fluctuation data representing an operation situation in a predetermined reference period of the power plant. And at least one operation data having a certain correlation with the external factor fluctuation data among the plurality of operation data acquired in the reference period as the target operation data, and the target operation data and the external factor data A second step of obtaining a correlation between the second and third steps of acquiring a plurality of operation data for each unit time and external factor fluctuation data representing an operation situation in a predetermined evaluation period after the lapse of a reference period; Regarding the operation data acquired in the second step corresponding to the external factor fluctuation data acquired in the third step, the correlation obtained in the second step A fourth step of deriving as an alternative to driving data Zui and a fifth step of comparing the actual operation data obtained by the operation data and the third step of this alternative, characterized in that it comprises a.
また、本発明の発電プラント性能評価方法では、対象運転データと外的要因データとの相関関係を相関関数で表すことが好ましく、代替の運転データを用いて運転データの指標値を算出し、この運転データの指標値と評価期間における実際の運転データとを比較して性能評価を行うこともできる。 Further, in the power plant performance evaluation method of the present invention, the correlation between the target operation data and the external factor data is preferably represented by a correlation function, and the index value of the operation data is calculated using alternative operation data. Performance evaluation can also be performed by comparing the index value of the driving data with the actual driving data in the evaluation period.
さらに、本発明の発電プラント性能評価方法では、複数の運転データを発電プラントの発電端効率に影響を与える要因に応じてツリー状に階層化して展開し、このツリー状に展開された運転データ毎に指標値を算出すると共に、この運転データ毎の指標値と実際の運転データとを比較することで、発電プラントの不具合等の要因を下層レベルまで絞り込んで評価分析することができる。 Furthermore, in the power plant performance evaluation method of the present invention, a plurality of operation data are hierarchized in a tree shape and expanded according to the factors affecting the power generation efficiency of the power plant, and each operation data expanded in the tree shape By calculating the index value and comparing the index value for each operation data with the actual operation data, it is possible to narrow down and analyze factors such as malfunction of the power plant to the lower level.
加えて、本発明は、上記発電プラント性能評価方法をコンピュータに実行させるための発電プラント性能評価プログラムに関するものである。 In addition, the present invention relates to a power plant performance evaluation program for causing a computer to execute the above power plant performance evaluation method.
本発明によれば、発電プラントの発電機出力や外気温など気象条件の外的要因変動データを同一として、評価期間の性能と基準期間の性能とを比較することができる。また、発電プラントの不具合等の要因を下層レベルまで絞り込んで比較することもできるため、発電プラント全体の経年的な性能変動（設備の劣化等）を発電機出力や気象条件の外的要因の変動に影響されずに、容易に評価分析することが可能となる。さらに、発電プラントの性能を評価することで、発電プラントの異常兆候を監視することもできる。 According to the present invention, it is possible to compare the performance of the evaluation period with the performance of the reference period with the same external factor fluctuation data of meteorological conditions such as the generator output of the power plant and the outside air temperature. In addition, since factors such as malfunction of the power plant can be narrowed down to lower levels and compared, the performance fluctuation of the whole power plant over time (deterioration of facilities etc.) will be caused by fluctuations in external factors such as generator output and weather conditions. It is possible to easily evaluate and analyze without being influenced by Furthermore, by evaluating the performance of the power plant, abnormal signs of the power plant can be monitored.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。しかしながら、かかる実施の形態例が、本発明の技術的範囲を限定するものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, such an embodiment does not limit the technical scope of the present invention.
本発明の実施の形態では、発電プラントの一例として、火力発電におけるコンバインドサイクル発電プラントを性能評価の対象とする。また、その性能評価を行うための運転データとしては、その代表的なものが全体の熱効率を示す発電端効率であり、図１０にツリー状に階層化して、発電端効率、ＧＴ効率、ＳＴ効率、ＳＧ効率やＧＴガス燃料流量、ＧＴ燃料ガス供給温度などの運転データに分類され、データベース化される。そして、このデータベースは、マイクロソフト社が提供する表計算プログラム「Ｅｘｃｅｌ」など汎用的な表計算プログラムを使用して作成することができる。 In the embodiment of the present invention, a combined cycle power plant in thermal power generation is an object of performance evaluation as an example of a power plant. Moreover, as operation data for performing the performance evaluation, the representative one is the power generation end efficiency showing the whole thermal efficiency, and it is hierarchized in FIG. 10 in a tree shape, and the power generation end efficiency, GT efficiency, ST efficiency , SG efficiency, GT gas fuel flow rate, GT fuel gas supply temperature, etc. are classified as operation data, and are put into a database. Then, this database can be created using a general-purpose spreadsheet program such as the spreadsheet program "Excel" provided by Microsoft Corporation.
図１は、コンバインドサイクル発電プラントの概略構成を示す図である。コンバインドサイクル発電プラントは、ガスタービン（GT: Gas Turbine）と蒸気タービン（ST: Steam Turbine）を組み合わせた発電システムであって、燃料を燃焼してガスタービンを回転させると同時に、排熱回収ボイラ(HRSG: Heat Recovery Steam Generator)により高温のガスタービン排熱を回収して蒸気を発生させ、蒸気タービンを回転させて発電する仕組みの発電プラントである。以下の説明及び図面において、「GT」はガスタービン、「ST」は蒸気タービン、「SG」は排熱回収ボイラの略称である。 FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a combined cycle power plant. The combined cycle power plant is a power generation system combining a gas turbine (GT: Gas Turbine) and a steam turbine (ST: Steam Turbine), and it burns fuel to rotate the gas turbine and at the same time, discharges heat recovery boiler ( HRSG: Heat Recovery Steam Generator) recovers high-temperature gas turbine exhaust heat to generate steam, and rotates the steam turbine to generate electricity. In the following description and drawings, "GT" is a gas turbine, "ST" is a steam turbine, and "SG" is an abbreviation for a waste heat recovery boiler.
本発明の発電プラント性能評価方法は、出願人の保有するコンバインドサイクル発電プラントの一つである新仙台火力発電所３号系列（宮城県仙台市）の運転データを用いて行われたものである。新仙台火力発電所３号系列は、平成２８年７月より営業運転が開始されている。 The power plant performance evaluation method of the present invention is performed using the operation data of the Shin Sendai thermal power plant No. 3 series (Sendai City, Miyagi Prefecture), which is one of the combined cycle power plants owned by the applicant. . Commercial operation of Shin Sendai Thermal Power Plant No. 3 has been started since July 2016.
発電プラントの性能評価を行う既存の熱効率解析プログラムとして、一般財団法人電力中央研究所が開発・提供している発電システム熱効率解析汎用プログラム「EnergyWin」（登録商標）（以下EWプログラムと称する）が広く利用されている。このEWプログラムは、発電プラントの構成に対応する解析モデルを作成し、以下に例示する発電プラントの運転条件、気象条件、燃料条件などを含むデータの中から解析に必要なものを入力することにより、発電プラントの熱収支バランスを解析して、各構成機器の性能状態（作動流体の流量、温度、圧力や発電端効率など）を演算し発電プラント全体の性能状態の解析を行うことができる。 As an existing thermal efficiency analysis program for performance evaluation of power generation plants, a general-purpose power generation system thermal efficiency analysis program “EnergyWin” (registered trademark) (hereinafter referred to as EW program) developed and provided by the Central Research Institute of Electric Power Industry is widely used. It's being used. This EW program creates an analysis model corresponding to the configuration of the power generation plant, and inputs the data necessary for analysis from among the data including the operation conditions of the power generation plant, the weather conditions, the fuel conditions, etc. exemplified below. By analyzing the heat balance balance of the power generation plant, it is possible to calculate the performance state (flow rate of working fluid, temperature, pressure, power generation efficiency, etc.) of each component and analyze the performance state of the entire power generation plant.
運転条件・・・発電機出力，高圧・中圧・低圧それぞれのブロー弁開度，補助蒸気流量等
気象条件・・・大気温度，大気圧力，大気湿度等
燃料条件・・・燃料発熱量，送ガス母管温度，送ガス母管圧力等
本発明の実施の形態では、このEWプログラムの演算機能など一部機能を利用することにより、性能評価方法を実施するが,EWプログラムに限らず、別の汎用解析プログラムを利用することも可能であり、また、汎用プログラムを利用せずに、既知の定義式に従った計算プログラムを作成して演算してもよい。
Operating conditions: Generator output, blow valve opening for high pressure, medium pressure, low pressure, auxiliary steam flow, etc. Meteorological conditions: atmospheric temperature, atmospheric pressure, atmospheric humidity, etc. Fuel conditions: fuel calorific value, transport In the embodiment of the present invention, such as gas main pipe temperature, gas main pipe pressure, etc., the performance evaluation method is implemented by utilizing some functions such as the arithmetic function of this EW program, but the present invention is not limited to the EW program. It is also possible to use a general-purpose analysis program, or a calculation program according to a known definition formula may be created and operated without using a general-purpose program.
本発明の実施の形態における発電プラント性能評価方法は、それを実施するための処理工程を含む発電プラント性能評価プログラムをコンピュータ装置が実行することにより実現される。 The power plant performance evaluation method according to the embodiment of the present invention is realized by the computer device executing a power plant performance evaluation program including processing steps for implementing it.
図２は、本発明の実施の形態における発電プラント性能評価方法を実施するコンピュータ装置のハードウェア構成例を示す。コンピュータ装置１０は、汎用的なパーソナルコンピュータであってもよく、据置型、ノートブック型、タブレット型などの形態を問わない。従って、コンピュータ装置１０は、汎用的なコンピュータ装置のハードウェア構成を有し、制御部１１０、入力装置１２０、出力装置１３０、記憶装置１４０、通信インタフェース１５０を有して構成される。制御部１１０は、ＣＰＵなどの演算処理ユニット及びＲＡＭやＲＯＭなどのメモリを備え、記憶装置１４０に記憶されるデータベースを読み出して参照し、さらに、記憶装置１４０に記憶されるコンピュータプログラムを実行する。記憶装置１４０は、例えばハードディスク記憶装置やソリッドステートドライブ（SSD）などの記憶媒体であり、本実施の形態における発電プラント性能評価方法を実行するための発電プラント性能評価プログラム及び各種運転データなどを記憶するデータベースである。制御部１１０が、このコンピュータプログラムを実行することにより、本実施の形態における発電プラント性能評価方法を実行する。通信インタフェース１５０は、インターネットに接続するためのインタフェースである。入力装置１２０は、マウスやキーボードに加えて、採取された運転データを含む外部からのデータを取り込む接続インタフェースも含む。出力装置１３０は、ディスプレイなどの表示手段やプリンタなどに加えて、外部へデータを出力する接続インタフェースも含む。 FIG. 2 shows an example of a hardware configuration of a computer device that implements the power plant performance evaluation method according to the embodiment of the present invention. The computer device 10 may be a general-purpose personal computer, and may have any form such as a stationary type, a notebook type, and a tablet type. Therefore, the computer device 10 has a general-purpose computer device hardware configuration, and is configured to include the control unit 110, the input device 120, the output device 130, the storage device 140, and the communication interface 150. The control unit 110 includes an arithmetic processing unit such as a CPU and a memory such as a RAM and a ROM, reads out and refers to a database stored in the storage device 140, and executes a computer program stored in the storage device 140. The storage device 140 is, for example, a storage medium such as a hard disk storage device or a solid state drive (SSD), and stores a power plant performance evaluation program and various operation data for executing the power plant performance evaluation method in the present embodiment. Database. Control unit 110 executes the computer program to execute the power plant performance evaluation method according to the present embodiment. The communication interface 150 is an interface for connecting to the Internet. The input device 120 also includes, in addition to a mouse and a keyboard, a connection interface for capturing external data including acquired operation data. The output device 130 also includes a connection interface for outputting data to the outside, in addition to display means such as a display and a printer.
図３は、本発明の実施の形態における発電プラント性能評価方法の手順を示すフローチャートである。本発明の発電プラント性能評価方法では、このフローチャートに基づいて以下の工程を実施する。 FIG. 3 is a flow chart showing the procedure of the power plant performance evaluation method according to the embodiment of the present invention. In the power plant performance evaluation method of the present invention, the following steps are performed based on this flowchart.
（ａ）基準期間における各種データの取得工程(S101)
まず、基準期間を定め、基準期間における発電プラントの各種データを取得する。この場合の基準期間とは、発電プラントが稼働している任意の期間であるが、発電プラントの熱効率等の性能は、一般に経年的に徐々に低下していくことが知られていることから、性能評価を行うためには、この基準期間は、熱効率が最も高い期間と想定される発電プラントの初期状態の一定期間であることが好ましく、例えば、運転開始から１年間くらいの期間とすることが好ましい。
(A) Acquisition step of various data in reference period (S101)
First, a reference period is determined, and various data of the power plant in the reference period are acquired. The reference period in this case is an arbitrary period during which the power plant is in operation, but since it is known that the performance such as the heat efficiency of the power plant generally declines gradually over time. In order to evaluate the performance, this reference period is preferably a fixed period of the initial state of the power plant assumed to be the period of highest thermal efficiency, for example, a period of about one year from the start of operation. preferable.
また、取得される各種データとしては、コンバインドサイクル発電プラントにおいて基準期間に測定装置によって採取される運転データや一定の関係式に基づいて演算により取得される運転データがある。例えば、図１０に示すツリー状の下層レベルに展開されるＧＴガス燃料流量、ＧＴ燃料ガス供給温度などの運転データは、測定装置によって採取されるものが多く、上位レベルに展開される発電端効率、ＧＴ効率、ＳＴ効率、ＳＧ効率などは、演算により取得されるものが多い。 Further, as various data to be acquired, there are operation data acquired by a measuring device in a reference period in a combined cycle power plant and operation data acquired by calculation based on a certain relational expression. For example, there are many operation data such as GT gas fuel flow rate and GT fuel gas supply temperature developed in the lower layer of tree shape shown in FIG. , GT efficiency, ST efficiency, SG efficiency, etc. are often obtained by calculation.
具体的には、例えばコンバインドサイクル発電プラントを構成するガスタービン（GT）、蒸気タービン（ST）、排熱回収ボイラ（SG）などの構成機器における燃料や作動流体（蒸気、排気、冷却水など）の入口・出口温度、入口・出口流量、入口・出口圧力などの下層レベルの運転データがあり、センサなどの測定装置により単位時間（例えば１時間）毎に定期的に実測値として採取される。 Specifically, for example, fuel and working fluid (steam, exhaust, cooling water, etc.) in component devices such as a gas turbine (GT), a steam turbine (ST), an exhaust heat recovery boiler (SG) and the like that constitute a combined cycle power plant Lower-level operation data such as inlet / outlet temperature, inlet / outlet flow rate, inlet / outlet pressure, etc. are collected periodically as measurement values every unit time (for example, 1 hour) by a measuring device such as a sensor.
また、上位レベルの運転データである例えば発電端効率は、後述する演算式（１）に基づいて演算により取得される。さらに、採取されるデータとしては、発電機出力や発電プラントの周辺の大気温度、大気圧力、大気湿度などの気象条件データがある。 Further, for example, the power generation end efficiency, which is the upper level operation data, is obtained by calculation based on a calculation formula (1) described later. Furthermore, as data to be collected, there are weather condition data such as the generator output, the ambient temperature around the power plant, the ambient pressure, and the ambient humidity.
発電機出力は、発電プラントの出力の範囲内において、中央給電司令所からの指令により設定される運転条件として採取されるデータであり、設定された値の出力となるように常時監視・制御される。そして、この発電機出力は、電力需給などに応じて、設定値を変更して出力調整されるため、外的要因変動データの一つである。 The generator output is data collected as an operating condition set by the command from the central power supply command center within the output range of the power generation plant, and is constantly monitored and controlled so as to become the output of the set value. Ru. The generator output is one of the external factor fluctuation data because the output of the generator is adjusted by changing the set value according to the power supply and demand and the like.
例えば、発電所の出力範囲が245MW〜490MWの場合、出力490MWは出力100%であり、出力245MWは出力50%となり、この範囲内で任意の出力に調整される。設定された出力となるよう発電プラントは運転され、その実際の出力の値も測定装置により採取される。 For example, when the output range of the power plant is 245 MW to 490 MW, the output 490 MW is 100% output and the output 245 MW is 50% output, and is adjusted to an arbitrary output within this range. The power plant is operated to achieve the set output, and the value of the actual output is also collected by the measuring device.
気象条件データも、外的要因変動データの一つであり、単位時間毎に定期的に測定装置により採取される。 Weather condition data is also one of external factor fluctuation data, and is periodically collected by the measuring device every unit time.
このような基準期間に取得される各種データは、データベース（コンピュータ装置の記憶装置）に記録される。 Various data acquired in such a reference period are recorded in a database (storage device of computer device).
（ｂ）相関関数作成工程（S102）
基準期間における外的要因変動データである気象データや各種運転データの取得が実施されると、続いて、基準期間に取得された各種運転データの中から、外的要因変動データと一定の相関関係を有する特定の運転データを対象データとして選択し（以下、この運転データを「対象運転データ」と称する）、この対象運転データと発電プラントの発電機出力や気象データとの相関関係を求める。例えば、対象運転データがGTガス燃料流量(t/h)である場合、このGTガス燃料流量(t/h)と発電機出力との相関関係や気象データとの相関関係を求め、具体的にはその相関関数を作成する。
(B) Correlation function creation process (S102)
When acquisition of meteorological data and various operation data, which are external factor fluctuation data in the reference period, is subsequently performed, among the various operation data acquired in the reference period, a certain correlation with the external factor fluctuation data Is selected as target data (hereinafter, this operation data is referred to as “target operation data”), and the correlation between the target operation data and the generator output of the power plant or the weather data is obtained. For example, when the target operation data is the GT gas fuel flow rate (t / h), the correlation between the GT gas fuel flow rate (t / h) and the generator output or the correlation with meteorological data is determined, and specifically Creates its correlation function.
なお、このGTガス燃料流量とは、コンバインドサイクル発電プラントのガスタービン内で燃焼されるガス燃料の流量であるが、このGTガス燃料流量に限らず、図１０に示す発電端効率に影響を与える要因となる他の運転データの中から、対象運転データを選択することもできる。例えば、大気温度が低ければ、発電プラントを構成する機器の一つである空気圧縮機の運転データである空気圧縮機出口空気温度も低くなる。この様に気象条件と運転データとの間に高い相関関係を有する場合は、対象運転データの一つとして採用してもよい。 Although the GT gas fuel flow rate is the flow rate of the gas fuel burned in the gas turbine of the combined cycle power plant, it is not limited to the GT gas fuel flow rate, and affects the power generation end efficiency shown in FIG. It is also possible to select target driving data from among other driving data as factors. For example, if the atmospheric temperature is low, the air compressor outlet air temperature, which is operation data of an air compressor that is one of the devices constituting the power generation plant, will also be low. When there is a high correlation between weather conditions and driving data as described above, it may be adopted as one of the target driving data.
図４は、２０１５年１２月１２日〜２０１６年１１月２６日の概ね１年間の基準期間におけるGTガス燃料流量(t/h)を表すグラフである。図４において、GTガス燃料流量が60(t/h)付近のときは発電機出力100%（出力490MW）での運転、GT燃料流量が35(t/h)付近のときは発電機出力50%（出力245MW）での運転、GTガス燃料流量がこれらの間の47.5(t/h)付近のときは発電機出力75%（出力367.5MW）での運転である。この図４のグラフのデータに基づいて、GTガス燃料流量と発電機出力との関係をグラフに表したのが図５である。 FIG. 4 is a graph showing the GT gas fuel flow rate (t / h) in a reference period of approximately 12 months from December 12, 2015 to November 26, 2016. In FIG. 4, when the GT gas fuel flow rate is around 60 (t / h), the generator output 100% (output 490 MW) is operated, and when the GT fuel flow rate is around 35 (t / h) the generator output 50 When the GT gas fuel flow rate is around 47.5 (t / h) between them, the generator output is 75% (output 367.5 MW). FIG. 5 is a graph showing the relationship between the GT gas fuel flow rate and the generator output based on the data of the graph of FIG.
図５では、発電プラントの発電機出力は、非連続の３段階(50%、75%、100%)の値となっているが、発電機出力の増大に伴ってGTガス燃料流量も比例して増大し、高い相関関係を有していることが明らかである。そのため、最小二乗法などの既知の近似計算手法によりGTガス燃料流量と発電機出力との相関を演算により求めると、相関関数Ｆ１は正の傾きを有する一次関数として求めることができる。 In FIG. 5, the generator output of the power plant is a value of three discontinuous levels (50%, 75%, 100%). However, as the generator output increases, the GT gas fuel flow rate is also proportional. It is clear that it has an increased correlation and a high correlation. Therefore, when the correlation between the GT gas fuel flow rate and the generator output is determined by calculation using a known approximate calculation method such as the least square method, the correlation function F1 can be determined as a linear function having a positive slope.
次に、図６は、GTガス燃料流量と気温（℃）との関係を表すグラフである。図６のグラフにおいて、図４のグラフと同様に、GTガス燃料流量が60(t/h)付近のときは発電機出力100%での運転、GT燃料流量が35(t/h)付近のときは発電機出力50%での運転、GTガス燃料流量がこれらの間の47.5(t/h)付近のときは発電機出力75%での運転である。この図６のグラフのデータに基づいて、発電機出力毎にGTガス燃料流量と気温との相関関係を求めると、十分なデータ数を有する発電機出力50%と100%の場合について、それぞれGTガス燃料流量と気温との相関関数を求めることができる。 Next, FIG. 6 is a graph showing the relationship between the GT gas fuel flow rate and the air temperature (° C.). In the graph of FIG. 6, similarly to the graph of FIG. 4, when the GT gas fuel flow rate is around 60 (t / h), the operation at a generator output of 100%, the GT fuel flow rate around 35 (t / h) When the generator output is 50%, when the GT gas fuel flow rate is around 47.5 (t / h), the generator output is 75%. If the correlation between GT gas fuel flow rate and air temperature is determined for each generator output based on the data of the graph of FIG. 6, the GT output for 50% and 100% of generators having sufficient data numbers will be GT. A correlation function between the gas fuel flow rate and the temperature can be obtained.
図７は、そのGTガス燃料流量と気温との相関関数を示すグラフであり、図７（ａ）は発電機出力100%における相関関数Ｆ２を示し、図７（ｂ）は出力50%における相関関数Ｆ３を示す。いずれも気温が高くなるにつれて、GTガス燃料流量がわずかに減少していく傾向が見られ、それぞれ負の傾きを有する一次関数として求めることができる。 FIG. 7 is a graph showing the correlation function between the GT gas fuel flow rate and the air temperature, and FIG. 7 (a) shows the correlation function F2 at 100% generator output, and FIG. 7 (b) shows the correlation at 50% output Show a function F3. In either case, as the temperature rises, the GT gas fuel flow rate tends to decrease slightly, and can be determined as a linear function having a negative slope.
このような相関関数は、上述の例と同様にして、GTガス燃料流量以外の運転データについても、外的要因変動データである発電機出力や気象データとの間に一定の相関関係を有する場合は、その運転データとの相関関数を求めると共に、その相関関数は、データベースに記録される。 Similar to the above example, such a correlation function also has a certain correlation with generator output and meteorological data, which are external factor fluctuation data, also for operation data other than GT gas fuel flow rate While calculating the correlation function with the driving data, the correlation function is recorded in the database.
このように、上述のステップS101及びS102において実施された処理工程、すなわち基準期間における各種データの取得及び相関関数の作成が行われた後、任意又はあらかじめ設定された所定の評価期間で性能評価処理が実施される。そして、この性能評価処理は、以下の各工程に基づいて実施される。 As described above, after the processing steps performed in the above-described steps S101 and S102, that is, after acquisition of various data in the reference period and creation of the correlation function, performance evaluation processing is performed in a predetermined evaluation period which is arbitrary or preset. Will be implemented. And this performance evaluation process is implemented based on each following process.
（ｃ）評価期間における運転データの取得工程（S103）
発電プラントの運転中は、常時、発電機出力や気象データと、図１０に示す各種運転データなどが取得されるが、評価期間においても、基準期間と同じく、運転中の発電プラントの各種運転データや発電機出力及び気象データを取得する。この場合の評価期間とは、基準期間後の任意の期間であるが、好ましくは１週間〜１年間くらいである。
(C) Operation data acquisition process in evaluation period (S103)
While the power generation plant is in operation, generator output and weather data and various operation data shown in FIG. 10 are always obtained, but even during the evaluation period, various operation data of the power generation plant in operation as in the reference period. Get generator output and weather data. The evaluation period in this case is an arbitrary period after the reference period, but is preferably about one week to one year.
この運転データの取得工程においては、外的要因変動データと一定の相関関係を有する運転データを対象運転データとして選択する。具体的には、例えば、上述した図4乃至図８に示すように、発電機出力や気象データと一定の相関関係を有する運転データとして、ガス燃料流量を選択し、このガス燃料流量の運転データを採取する。もっとも、発電機出力や気象データと一定の相関関係を有する運転データが他にもある場合は、対象運転データとしてその運転データを採取することができる。 In the operation data acquisition process, operation data having a certain correlation with external factor fluctuation data is selected as target operation data. Specifically, for example, as shown in FIG. 4 to FIG. 8 described above, the gas fuel flow rate is selected as the operation data having a certain correlation with the generator output and the weather data, and the operation data of this gas fuel flow rate Collect However, when there are other operation data having a certain correlation with the generator output and the weather data, the operation data can be collected as the target operation data.
（ｄ）相関関数に基づく代替の運転データの導出工程(S104)
次に、上記（ｂ）の相関関数作成工程において作成した相関関数に基づいて、評価期間において実際に採取される運転データ（ガス燃料流量）に対応する基準期間における運転データ（ガス燃料流量）を代替の運転データとして導出する。すなわち、評価期間において実際に採取される対象運転データとしてのGT燃料流量は、基準期間における気温などの気象条件と異なる条件下で採取されるため、評価期間における発電プラントの性能を基準期間における発電プラントの性能と比較する場合、外的要因変動データの一つである気象条件を同一として比較する必要がある。そのため、評価期間において実際に採取されるGT燃料流量とは別に、上述した相関関数を用いて、GT燃料流量を実際に採取したときの発電機出力と気温のデータから基準期間におけるGT燃料流量を導出し、これを代替の運転データと称することとする。
(D) Derivation process of alternative operation data based on correlation function (S104)
Next, based on the correlation function created in the correlation function creating step of (b), the operation data (gas fuel flow rate) in the reference period corresponding to the operation data (gas fuel flow rate) actually sampled in the evaluation period It derives as alternative driving data. That is, since the GT fuel flow rate as target operation data actually sampled in the evaluation period is sampled under conditions different from meteorological conditions such as air temperature in the reference period, the power generation plant performance in the evaluation period is generated in the reference period When comparing with the performance of the plant, it is necessary to compare the weather condition which is one of the external factor fluctuation data as the same. Therefore, apart from the GT fuel flow actually collected in the evaluation period, the GT fuel flow in the reference period is calculated from the generator output and air temperature data when the GT fuel flow was actually collected using the above-described correlation function. It will be derived and will be referred to as alternative driving data.
具体的には、例えば、評価期間の発電機出力が50%であり、気温が20℃の場合、図７（ｂ）に示す発電機出力50%の場合の相関関数Ｆ３を用いて、気温が20℃におけるGTガス燃料流量を相関関数Ｆ３の関数値として求め、この関数値がGTガス燃料流量の代替の運転データとなる。また、評価期間の発電機出力が80%、気温が20℃のような場合は、発電機出力80%の場合の相関関数が作成されていないが、この場合は、図７（ａ）に示す発電機出力100%の相関関数Ｆ２と図７（ｂ）に示す発電機出力50%の相関関数Ｆ３とを用いて、それぞれの気温が20℃におけるGTガス燃料流量の値を比率で按分して導出することができる。そして、GTガス燃料流量と発電機出力との関係は、図５で示したとおり、一次関数で表せる相関関係を有することから、按分処理により導出することができる。 Specifically, for example, when the generator output in the evaluation period is 50% and the air temperature is 20 ° C., the air temperature is 50% using the correlation function F3 in the case of the generator output 50% shown in FIG. The GT gas fuel flow rate at 20 ° C. is obtained as a function value of the correlation function F3, and this function value becomes the operation data of the GT gas fuel flow rate alternative. In addition, when the generator output during the evaluation period is 80% and the air temperature is 20 ° C, the correlation function for the generator output 80% is not created, but in this case, it is shown in FIG. Using the correlation function F2 of the generator output 100% and the correlation function F3 of the generator output 50% shown in FIG. 7 (b), the values of the GT gas fuel flow rate at 20 ° C. of each temperature are proportionally divided It can be derived. The relationship between the GT gas fuel flow rate and the generator output has a correlation that can be expressed by a linear function, as shown in FIG.
図８は、按分処理を説明する図である。図８では、例えば発電機出力80%におけるGTガス燃料流量の値を按分処理で求める場合を例示する。相関関数が作成されていない発電機出力についても、発電機出力と対象運転データとの相関関数に基づいて、任意の発電機出力に対応する代替の運転データを導出することができる。 FIG. 8 is a diagram for explaining the apportioning process. FIG. 8 illustrates, for example, the case where the value of the GT gas fuel flow rate at the generator output of 80% is determined by the proportional processing. Even for a generator output for which a correlation function is not created, alternative operation data corresponding to any generator output can be derived based on the correlation function between the generator output and the target operation data.
以上の説明では，運転データがGTガス燃料流量である場合について説明したが，GTガス燃料流量以外に、発電機出力や気象データとの間に一定の相関関係を有する他の運転データがあるならば、これを対象運転データとしてその相関関係を求めると共に、その相関関係に基づいて、同様に代替の運転データを導出することができる。 In the above description, the case where the operation data is the GT gas fuel flow rate has been described, but if there is other operation data having a certain correlation with the generator output and the weather data besides the GT gas fuel flow rate For example, the correlation can be determined as the target driving data, and alternative driving data can be similarly derived based on the correlation.
（ｅ）代替の運転データと実際の運転データとの比較工程(S105)
このようにして導出される代替の運転データ（GT燃料流量など）は、発電機出力や気温の条件が評価期間における条件と同一であると仮定することができるから、あたかも基準期間における発電プラントの運転状態を再現したかの如く解される。そのため、この代替の運転データと評価期間において取得される実際の運転データとを比較することで、基準期間から評価期間までの発電プラントの経年的な性能変動が外的要因の変動に影響されずに、発電プラントの設備の劣化等に起因するものかを容易に評価・分析することが可能となる。
(E) Comparison process of alternative operation data and actual operation data (S105)
The alternative operation data (GT fuel flow etc.) derived in this way can be assumed that the conditions of the generator output and temperature are the same as the conditions in the evaluation period, so it is It is understood as if the driving condition was reproduced. Therefore, by comparing this alternative operation data with the actual operation data obtained in the evaluation period, the aging performance fluctuation of the power plant from the reference period to the evaluation period is not affected by the fluctuation of external factors. In addition, it is possible to easily evaluate and analyze the cause of deterioration of the facilities of the power plant.
この比較手法は、図１０に示すツリー状に階層化された各種運転データの中でも、下層レベルに列挙されるGTガス燃料流量やGT燃料ガス供給温度など、測定装置で実際に採取される運転データを用いて発電プラントの性能を評価する場合に適用することが好ましい。 Among the various operation data hierarchized in a tree shape shown in FIG. 10, this comparison method is operation data actually sampled by the measuring apparatus, such as the GT gas fuel flow rate and GT fuel gas supply temperature listed in the lower level. It is preferable to apply when evaluating the performance of a power plant using.
（ｆ）代替の運転データを用いた指標値の演算工程(S106)
図１０に示す各種運転データの中で、上位に階層される発電端効率、GT入熱、ST入熱、SG出力等の運転データは、測定装置によって採取されるデータというよりは、むしろ一定の関係式に基づいて演算により取得される場合が多い。そのため、これら運転データを用いて発電プラントの性能評価を行う場合は、上述で説明した相関関数に基づいて導出される代替の運転データを用いて演算した数値（以下、実際の運転データの値と比較するための「指標値」と称する）と実際の運転データの値とを比較することで発電プラントの性能評価を行うことが好ましい。
(F) Calculation process of index value using alternative operation data (S106)
Among the various operation data shown in FIG. 10, the operation data such as the power generation end efficiency, GT heat input, ST heat input, SG output, etc., which are hierarchically ranked higher, are rather constant than the data collected by the measuring device. In many cases, it is acquired by calculation based on a relational expression. Therefore, when performing performance evaluation of a power plant using these operation data, numerical values calculated using alternative operation data derived based on the above-described correlation function (hereinafter referred to as actual operation data values and It is preferable to evaluate the performance of the power plant by comparing the “index value” to be compared with the value of the actual operation data.
以下、上位に階層される「発電端効率」を例に、GTガス燃料流量の相関関数を用いて発電端効率の指標値を演算する工程について具体的に説明する。この発電プラントの発電端効率は、以下の関係式で表される。 Hereinafter, the step of calculating the index value of the power generation end efficiency using the correlation function of the GT gas fuel flow rate will be specifically described by taking “the power generation end efficiency” hierarchically ranked higher as an example. The generating end efficiency of this power plant is expressed by the following equation.
発電端効率(%)＝（出力(MW)×3600×1000／GT入熱(kJ/h)）×100 ・・・（１）
ここで、GT入熱(kJ/h)は、
GT入熱(kJ/h)＝GT燃料流量(t/h)×燃料の高位発熱量(kJ/kg)×1000
で与えられる。そして、燃料の高位発熱量(kJ/kg)は、燃料の種類によって決まる値であるため、GT燃料流量(t/h)を採取することで、発電端効率を演算で求めることができる。
一方、この発電端効率の指標値も、上記式（１）により、代替の運転データを用いて演算により求めることができる。具体的には、上記式（１）における「GT入熱」を決定する「GT燃料流量」の値として、上述した相関関数に基づいて導出するGT燃料流量の代替の運転データを用いると共に、「出力」の値として、評価期間において取得される発電機出力の値を用いることで求めることができる。
Power generation efficiency (%) = (output (MW) × 3600 × 1000 / GT heat input (kJ / h)) × 100 (1)
Here, GT heat input (kJ / h) is
GT heat input (kJ / h) = GT fuel flow rate (t / h) × higher calorific value of fuel (kJ / kg) × 1000
Given by Since the high order calorific value (kJ / kg) of the fuel is a value determined by the type of fuel, the power generation end efficiency can be obtained by calculation by extracting the GT fuel flow rate (t / h).
On the other hand, the index value of the power generation end efficiency can also be calculated by the above equation (1) using the alternative operation data. Specifically, as the value of "GT fuel flow rate" that determines "GT heat input" in the above equation (1), alternative operation data of GT fuel flow rate derived based on the above-described correlation function is used, and It can obtain | require by using the value of the generator output acquired in an evaluation period as a value of output.
なお、GTガス燃料流量を用いた発電端効率の演算は一例に過ぎず、他の運転データ又は複数の運転データの組み合わせに基づいた相関関数を作成し、それを用いて発電端効率の指標値を求めると共に、この発電端効率の指標値と評価期間の実際の運転データに基づく発電端効率とを比較することで、発電プラントの経年的な性能評価が可能である。特に、発電プラントの運転開始後間もない運転開始初期期間（１年程度）は、発電プラントの発電端効率は最も高く、基準期間をこの運転開始初期期間とすることで、発電プラントの経年的な性能評価を適切かつ正確に行うことが可能となる。 The calculation of the power generation end efficiency using the GT gas fuel flow rate is only an example, and a correlation function is created based on other operation data or a combination of a plurality of operation data, and is used as an index value of the power generation end efficiency By comparing the index value of the power generation efficiency with the power generation efficiency based on the actual operation data of the evaluation period, it is possible to evaluate the performance of the power plant over time. In particular, in the initial operation start period (about one year) immediately after the start of operation of the power plant, the power generation efficiency of the power plant is the highest, and the reference period is this initial operation start period. Performance evaluation can be performed properly and accurately.
また、このような指標値は、GT燃料流量以外の代替の運転データを用いることで、発電端効率だけでなく、発電プラントの運転開始初期の基準期間におけるGT入熱、ST入熱、SG出力などの運転データについても同様に求めることができる。
なお、発電端効率など各種運転データの指標値の演算は、既存の熱効率解析プログラム（例えば、上述したEWプログラム）を用いて行うことができる。
Moreover, such index values are not only at the generation end efficiency, but also using GT operation, GT input heat, ST input, and SG output in the reference period at the beginning of operation start of the power plant by using alternative operation data other than GT fuel flow rate. And the like can also be obtained similarly.
In addition, calculation of the index value of various operation data, such as electric power generation end efficiency, can be performed using the existing thermal efficiency analysis program (for example, EW program mentioned above).
（ｇ）代替の運転データを用いた指標値と実際の運転データとの比較工程(S107)
次に、上記（ｆ）の工程で演算した発電端効率の指標値と評価期間において取得した運転データから求めた実際の発電端効率とを比較すれば、代替の運転データによる比較手法の場合と同様に、外的要因の変動に影響されずに、発電プラントの経年的な性能変動が設備の劣化等に起因するものかを容易に判別・評価することが可能となる。
(G) Comparison step between index value using alternative operation data and actual operation data (S107)
Next, comparing the index value of the power generation end efficiency calculated in the step (f) with the actual power generation end efficiency obtained from the operation data acquired in the evaluation period, the comparison method using alternative operation data Similarly, it is possible to easily determine and evaluate whether the performance fluctuation over time of the power plant is due to the deterioration of the facility or the like without being influenced by the fluctuation of external factors.
この比較手法は、気象データなどの外的要因変動データとの間に一定の相関関係を有する各種の運転データについて実施することができるが、特に、上位の階層に列挙される発電端効率、GT入熱、ST入熱、SG出力等の、一定の関係式に基づいて演算により求められる運転データについて実施することが好ましい。 This comparison method can be implemented for various operation data having a certain correlation with external factor fluctuation data such as meteorological data, but in particular, the power generation end efficiency listed in the upper hierarchy, GT It is preferable to carry out on operation data obtained by calculation based on certain relational expressions such as heat input, ST heat input, and SG output.
図９は、比較を容易にするために、発電端効率の指標値と実際の値とを同一座標に重ねて表示したものである。この図９の例では、対象となった新仙台火力発電所３号系列は平成２８年７月の運転開始であり、運転開始から１年程度しか経過しておらず、指標値の演算では、基準期間と評価期間を同一の期間として演算したため、発電端効率の指標値と実際の値が実質的に一致している状態となっている。 FIG. 9 is a graph in which the index value of the power generation efficiency and the actual value are superimposed on the same coordinates to facilitate comparison. In the example of this FIG. 9, the new Sendai thermal power plant No. 3 series that became the target is the operation start in July 2016, and it has only passed about one year since the start of the operation. Since the reference period and the evaluation period are calculated as the same period, the index value of the power generation efficiency and the actual value substantially match.
（ｈ）各種運転データの指標値による比較工程(S108)
上記（ｇ）の比較工程では、発電プラントの発電端効率を例にその比較手法について説明したが、発電端効率の指標値と実際の値に乖離が確認された場合には、さらに、下層レベルのGT効率、ST効率、SG効率の各運転データやこれらの各効率に影響を与えるさらに下層レベルの各種運転データについても、同様にその指標値と実際の値との比較を行うことが好ましい。
(H) Comparison step with index values of various operation data (S108)
In the comparison process of (g) above, the comparison method was explained taking the power generation end efficiency of the power generation plant as an example, but when a difference between the index value of the power generation end efficiency and the actual value is confirmed, It is preferable to similarly compare the index value with the actual value for each operation data of GT efficiency, ST efficiency, SG efficiency, and various operation data of lower levels further affecting these efficiencies.
そのためには、図１０に示すツリー状の各種運転データについて、実際の値と比較するための指標値を求める必要がある。具体的には、相関関数を求めることができる運転データについては、その相関関数に基づいて代替の運転データを導出し、この代替の運転データを指標値とする（S105工程）。 For that purpose, it is necessary to obtain index values to be compared with actual values for various tree-like operation data shown in FIG. Specifically, for the operation data for which the correlation function can be obtained, alternative operation data is derived based on the correlation function, and this alternative operation data is used as an index value (step S105).
また、相関関数を求めることができない運転データについては、相関関数を求めることができた他の運転データの代替の運転データを用いて、EWプログラムの熱効率演算機能にこの他の代替の運転データを代入することで各指標値を算出することができる。そのため、この値を指標値とすることで、図１０に示すツリー状の各種運転データの指標値を求めることができる。 Also, for operation data for which the correlation function can not be determined, alternative operation data of the EW program can be used to substitute the operation data of the EW program, using alternative operation data of other operation data for which the correlation function could be determined. Each index value can be calculated by substitution. Therefore, by using this value as an index value, index values of various tree-shaped operation data shown in FIG. 10 can be obtained.
そして、ツリー状の各種運転データについて、その指標値と実際の値とを重ねて表示するような図１１を作成して比較すれば、発電プラント全体の機器の性能変動を階層を辿って絞り込んで容易に評価・分析することが可能となる。 Then, if Fig. 11 in which the index value and the actual value are superimposed and displayed for various operation data in a tree shape is created and compared, the performance fluctuation of the equipment of the whole power generation plant is narrowed down by tracing the hierarchy. It becomes possible to easily evaluate and analyze.
本発明の発電プラントの性能評価方法によれば、発電プラントの異常を検出することもできるため、発電プラントの異常兆候監視を行うことができる。 According to the performance evaluation method of a power plant of the present invention, since an abnormality of the power plant can be detected, abnormality indication monitoring of the power plant can be performed.
本発明は、上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の分野における通常の知識を有する者であれば想到し得る各種変形、修正を含む要旨を逸脱しない範囲の設計変更があっても、本発明に含まれることは勿論である。 The present invention is not limited to the embodiments described above, and there are design changes within the scope not departing from the gist including various modifications and modifications which can be conceived by those skilled in the art of the present invention. Of course, it is included in the present invention.
上記目的を達成するための本発明の発電プラント性能評価方法は、発電プラントの運転データを処理する制御手段と記憶手段とを有するコンピュータにより実行される発電プラント性能評価方法であって、前記制御手段が、発電プラントの所定の基準期間における運転状況を表す単位時間毎の複数の運転データと外的要因変動データを取得し、前記記憶手段に記憶させる第１のステップと、制御手段が、基準期間において取得した複数の運転データの中から，外的要因変動データと一定の相関関係を有する運転データを対象運転データとして少なくとも１つ選択し，この対象運転データと外的要因変動データとの相関関係を算出する第２のステップと、制御手段が、基準期間の経過後の所定の評価期間における運転状況を表す単位時間毎の複数の運転データと外的要因変動データを取得し、記憶手段に記憶させる第３のステップと、制御手段が、この第３のステップで取得した外的要因変動データに対応する第２のステップで取得した運転データについて、第２のステップで求めた相関関係に基づいて代替の運転データとして導出する第４のステップと、制御手段が、この代替の運転データと第３のステップで取得した実際の運転データとの乖離を示すデータを生成する第５のステップと、を含むことを特徴とする。 A power plant performance evaluation method according to the present invention for achieving the above object is a power plant performance evaluation method executed by a computer having a control means for processing operation data of a power plant and a storage means, the control means but to obtain a plurality of operating data and external factor variation data for each predetermined unit representing the operating conditions in the reference period time of the power plant, the first step to be stored in the storage means, the control means, the reference period At least one operation data having a certain correlation with external factor fluctuation data is selected as target operation data from among a plurality of operation data acquired in the above, and the correlation between the target operation data and the external factor fluctuation data a second step of calculating a control means, multiple unit time every representative of the operating conditions in a predetermined evaluation period after the reference period It acquires operating data and external factor variation data, a third step of storing in the memory means, control means, obtained at the second step corresponding to the third external factor variation data obtained in step The fourth step of deriving the operation data as alternative operation data based on the correlation determined in the second step, and the actual operation obtained by the control means and the third operation step by the control means And a fifth step of generating data indicating deviation from data .
また、本発明の発電プラント性能評価方法では、対象運転データと外的要因データとの相関関係を相関関数で表すことが好ましく、代替の運転データを用いて運転データの指標値を算出し、この運転データの指標値と評価期間における実際の運転データとの乖離を示すデータを生成することで性能評価を行うこともできる。 Further, in the power plant performance evaluation method of the present invention, the correlation between the target operation data and the external factor data is preferably represented by a correlation function, and the index value of the operation data is calculated using alternative operation data. Performance evaluation can also be performed by generating data indicating the difference between the index value of the driving data and the actual driving data in the evaluation period.
さらに、本発明の発電プラント性能評価方法では、複数の運転データを発電プラントの発電端効率に影響を与える要因に応じてツリー状に階層化して展開し、このツリー状に展開された運転データ毎に指標値を算出すると共に、この運転データ毎の指標値と実際の運転データとの乖離を示すデータを生成することで、発電プラントの不具合等の要因を下層レベルまで絞り込んで評価分析することができる。 Furthermore, in the power plant performance evaluation method of the present invention, a plurality of operation data are hierarchized in a tree shape and expanded according to the factors affecting the power generation efficiency of the power plant, and each operation data expanded in the tree shape By calculating the index value and generating data indicating the deviation between the index value for each operation data and the actual operation data to narrow down the factors such as the failure of the power plant to the lower level for evaluation and analysis. it can.
Claims (8)
前記基準期間において取得した前記複数の運転データの中から，前記外的要因変動データと一定の相関関係を有する前記運転データを対象運転データとして少なくとも１つ選択し，該対象運転データと前記外的要因変動データとの相関関係を求める第２のステップと、
前記基準期間の経過後の所定の評価期間における運転状況を表す単位時間毎の前記複数の運転データと前記外的要因変動データを取得する第３のステップと、
前記第３のステップで取得した前記外的要因変動データに対応する前記第２のステップで取得した運転データについて、前記第２のステップで求めた前記相関関係に基づいて代替の運転データとして導出する第４のステップと、
該代替の運転データと前記第３のステップで取得した実際の運転データとを比較する第５のステップと、を含むことを特徴とする発電プラント性能評価方法。 A first step of acquiring a plurality of operation data for each unit time and external factor fluctuation data representing an operation situation in a predetermined reference period of the power generation plant;
From the plurality of operation data acquired in the reference period, at least one of the operation data having a certain correlation with the external factor fluctuation data is selected as target operation data, and the target operation data and the external A second step of determining correlation with factor variation data;
A third step of acquiring the plurality of driving data for each unit time and the external factor fluctuation data representing the driving situation in a predetermined evaluation period after the lapse of the reference period;
The operation data acquired in the second step corresponding to the external factor fluctuation data acquired in the third step is derived as alternative operation data based on the correlation determined in the second step The fourth step,
A fifth step of comparing the alternative operation data with the actual operation data acquired in the third step.
前記基準期間における前記複数の運転データの中から，前記外的要因変動データと一定の相関関係を有する前記運転データを対象運転データとして少なくとも１つ選択し，該対象運転データと前記外的要因変動データとの相関関係を求める第２のステップと、
前記基準期間の経過後の所定の評価期間における運転状況を表す単位時間毎の前記複数の運転データと前記外的要因変動データを取得する第３のステップと、
前記第２のステップで取得した運転データについて、前記第２のステップで求めた前記相関関係に基づいて前記第３のステップで取得した外的要因変動データに対応する運転データを代替の運転データとして導出する第４のステップと、
前記代替の運転データを用いて該運転データの指標値を算出する第５のステップと、
該運転データの指標値と前記評価期間における実際の運転データとを比較する第６のステップと、を含むことを特徴とする発電プラント性能評価方法。 A first step of acquiring a plurality of operation data for each unit time and external factor fluctuation data representing an operation situation in a predetermined reference period of the power generation plant;
From the plurality of operation data in the reference period, at least one of the operation data having a certain correlation with the external factor fluctuation data is selected as target operation data, and the target operation data and the external factor fluctuation A second step of determining the correlation with the data;
A third step of acquiring the plurality of driving data for each unit time and the external factor fluctuation data representing the driving situation in a predetermined evaluation period after the lapse of the reference period;
Regarding the operation data acquired in the second step, the operation data corresponding to the external factor fluctuation data acquired in the third step based on the correlation determined in the second step is used as the alternative operation data The fourth step to derive;
A fifth step of calculating an index value of the operation data using the alternative operation data;
A sixth step of comparing the index value of the operation data with the actual operation data in the evaluation period.
前記基準期間において取得した前記複数の運転データの中から，前記外的要因変動データと一定の相関関係を有する前記運転データを対象運転データとして少なくとも一つ選択し，該対象運転データと前記外的要因変動データとの相関関係を求める第２のステップと、
前記基準期間の経過後の所定の評価期間における運転状況を表す単位時間毎の前記複数の運転データと前記外的要因変動データを取得する第３のステップと、
前記第３のステップで取得した外的要因変動データに対応する前記第２のステップで取得した運転データについて、前記第２のステップで求めた前記相関関係に基づいて代替の運転データとして導出する第４のステップと、
該代替の運転データと前記第３のステップで取得した実際の運転データとを比較する第５のステップと、をコンピュータに実行させるための発電プラント性能評価プログラム。 A first step of acquiring a plurality of operation data for each unit time and external factor fluctuation data representing an operation situation in a predetermined reference period of the power generation plant;
From the plurality of operation data acquired in the reference period, at least one of the operation data having a certain correlation with the external factor fluctuation data is selected as target operation data, and the target operation data and the external A second step of determining correlation with factor variation data;
A third step of acquiring the plurality of driving data for each unit time and the external factor fluctuation data representing the driving situation in a predetermined evaluation period after the lapse of the reference period;
The driving data acquired in the second step corresponding to the external factor fluctuation data acquired in the third step is derived as alternative driving data based on the correlation obtained in the second step With 4 steps,
A power plant performance evaluation program for causing a computer to execute a fifth step of comparing the alternative operation data with the actual operation data acquired in the third step.
前記基準期間における前記複数の運転データの中から，前記外的要因変動データと一定の相関関係を有する前記運転データを対象運転データとして少なくとも一つ選択し，該対象運転データと前記外的要因変動データとの相関関係を求める第２のステップと、
前記基準期間の経過後の所定の評価期間における運転状況を表す単位時間毎の前記複数の運転データと前記外的要因変動データを取得する第３のステップと、
前記第２のステップで取得した運転データについて、前記第２のステップで求めた前記相関関係に基づいて前記第３のステップで取得した外的要因変動データに対応する運転データを代替の運転データとして導出する第４のステップと、
前記代替の運転データを用いて該運転データの指標値を算出する第５のステップと、
該運転データの指標値と前記評価期間における実際の運転データとを比較する第６のステップと、をコンピュータに実行させるための発電プラント性能評価プログラム。 A first step of acquiring a plurality of operation data for each unit time and external factor fluctuation data representing an operation situation in a predetermined reference period of the power generation plant;
At least one of the operation data having a certain correlation with the external factor fluctuation data is selected as the target operation data from the plurality of operation data in the reference period, and the target operation data and the external factor fluctuation A second step of determining the correlation with the data;
A third step of acquiring the plurality of driving data for each unit time and the external factor fluctuation data representing the driving situation in a predetermined evaluation period after the lapse of the reference period;
Regarding the operation data acquired in the second step, the operation data corresponding to the external factor fluctuation data acquired in the third step based on the correlation determined in the second step is used as the alternative operation data The fourth step to derive;
A fifth step of calculating an index value of the operation data using the alternative operation data;
A power plant performance evaluation program for causing a computer to execute a sixth step of comparing an index value of the operation data with actual operation data in the evaluation period.
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