JP2020067769A - 演算装置、システム、報知装置、演算方法及びプログラム - Google Patents

演算装置、システム、報知装置、演算方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】蒸気タービンを用いて発電を行うプラントにおいて、発電した電力により利益の程度を提供することのできる演算装置を提供する。【解決手段】演算装置は、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定する燃料価格特定部と、前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、現在の運転を継続した場合に前記発電電力により得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定する収支特定部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、演算装置、システム、報知装置、演算方法及びプログラムに関する。
蒸気タービンを用いて発電を行うプラントがある。そのプラントでは、蒸気を水に復水するために冷却する必要がある。
近傍の海水や河川水が豊富に使用可能な場合は、それらを冷却水に用いた方式で冷却される。一方、近傍に豊富に使用可能な海水や河川水がない場合には、冷却塔を用いて大気により水を冷却し循環させて使用する方式や大気により直接冷却する方式で冷却される。 海水や河川水による冷却、冷却塔の循環水による冷却、大気による直接冷却を行うにあたり、電気を使用してポンプやファンを稼働させ、冷却水を確保したり、大気を確保したりして、冷却を行う。このため、ポンプやファンに要求される運転状態は、蒸気タービンの運転状態や気象条件(温度・湿度)、海象条件(水温・潮位)、河川の状態(水温・水位)により変動する。一般的には、プラントが安定して運転できるような設定がなされている。
特許文献１には、関連する技術として、冷却水を冷却する冷却塔のファンを制御する技術が記載されている。
特開２０１３−１５５９６３号公報
ところで、蒸気タービンを用いて発電を行うプラントでは、安定した運転に加えて、発電した電力により高い利益を上げることが求められており、その利益の程度を提供する技術が求められている。
本発明は、上記の課題を解決することのできる演算装置、システム、報知装置、演算方法及びプログラムを提供することを目的としている。
本発明の第１の態様によれば、演算装置は、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定する燃料価格特定部と、前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定する収支特定部と、を備える。
本発明の第２の態様によれば、第１の態様による演算装置において、前記燃料価格特定部は、前記燃料価格が時間経過に伴って変動する場合には、前記燃料価格の将来の変動予測値を用いて、前記冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の前記燃料価格を特定し、前記収支特定部は、前記発電電力の売価が時間経過に伴って変動する場合には、前記発電電力の売価の将来の変動予測値を用いて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定するものであってもよい。
本発明の第３の態様によれば、第１の態様または第２の態様による演算装置において、前記収支特定部は、特定した現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支に対応する少なくとも前記動力を含む条件を特定するものであってもよい。
本発明の第４の態様によれば、第１の態様から第３の態様の何れか１つの演算装置は、２つの収支を比較する比較部を備え、前記燃料価格特定部は、前記冷却装置の現在の動力に対して前記燃料価格を特定し、前記収支特定部は、前記現在の動力に対する収支及び現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を特定し、前記比較部は、前記現在の動力に対する収支と現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支とを比較することにより、前記現在の動力に対する収支と現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支との差分を特定するものであってもよい。
本発明の第５の態様によれば、第４の態様による演算装置において、前記比較部は、時間経過に伴って前記特定した差分を積み上げるものであってもよい。
本発明の第６の態様によれば、第１の態様から第５の態様の何れか１つの演算装置は、前記収支を出力する情報伝達部、を備えるものであってもよい。
本発明の第７の態様によれば、第１の態様から第６の態様の何れか１つの演算装置において、前記燃料価格特定部は、前記発電電力が発電され蓄電されたタイミングと、蓄電された前記発電電力が売電されるタイミングとが異なる場合には、蓄電されるタイミングに応じた燃料価格と売電されるタイミングに応じた燃料価格との差異に基づいて、前記冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の前記燃料価格を特定し、前記収支特定部は、前記発電電力が発電され蓄電されたタイミングと、蓄電された前記発電電力が売電されるタイミングとが異なる場合には、蓄電されるタイミングに応じた発電電力の売価と売電されるタイミングに応じた発電電力の売価との差異に基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定するものであってもよい。
本発明の第８の態様によれば、システムは、第１の態様から第７の態様の何れか１つの演算装置と、前記発電電力に係る情報を報知させる報知装置と、を備える。
本発明の第９の態様によれば、第８の態様によるシステムにおいて、前記発電電力に係る情報は、現状稼働台数と推奨稼働台数、前記現状稼働台数の場合の送電端効率と前記現状稼働台数を変更した場合の送電端効率の増減予測、及び、前記現状稼働台数の場合の冷却塔動力と前記現状稼働台数を変更した場合の冷却塔動力の増減予測のうち少なくとも１つを含むものであってもよい。
本発明の第１０の態様によれば、第８の態様または第９の態様によるシステムにおいて、前記発電電力に係る情報は、時間経過に伴う収支の積み上げ予測を含むものであってもよい。
本発明の第１１の態様によれば、第８の態様から第１０の態様の何れか１つのシステムにおいて、前記発電電力に係る情報は、所定のタイムスタンプごとの運転負荷、所定のタイムスタンプごとのバイオ混焼率、所定のタイムスタンプごとの大気条件、所定のタイムスタンプごとのネット効率、所定のタイムスタンプごとの売電価格、及び、所定のタイムスタンプごとの収支のうち少なくとも１つを含むものであってもよい。
本発明の第１２の態様によれば、報知装置は、負荷計画または大気条件に応じた発電電力に係る情報を表示させる。
本発明の第１３の態様によれば、第１２の態様による報知装置において、前記発電電力に係る情報は、現状稼働台数と推奨稼働台数、及び、前記現状稼働台数の場合の送電端効率と前記現状稼働台数の場合の冷却塔動力と前記現状稼働台数を変更した場合の送電端効率の増減予測と前記現状稼働台数を変更した場合の冷却塔動力の増減予測のうち少なくとも一方を含むものであってもよい。
本発明の第１４の態様によれば、第１２の態様または第１３の態様による報知装置において、前記発電電力に係る情報は、時間経過に伴う収支の積み上げ予測を含むものであってもよい。
本発明の第１５の態様によれば、第１２の態様から第１４の態様の何れか１つの報知装置において、前記発電電力に係る情報は、所定のタイムスタンプごとの運転負荷、所定のタイムスタンプごとのバイオ混焼率、所定のタイムスタンプごとの大気条件、所定のタイムスタンプごとのネット効率、所定のタイムスタンプごとの売電価格、及び、所定のタイムスタンプごとの収支のうち少なくとも１つを含むものであってもよい。
本発明の第１６の態様によれば、演算方法は、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定することと、前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定することと、を含む。
本発明の第１７の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定することと、前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定することと、を実行させる。
本発明の実施形態による演算装置、システム、報知装置、演算方法及びプログラムによれば、蒸気タービンを用いて発電を行うプラントにおける利益の程度を提供することができる。
本発明の一実施形態によるプラントシステムの構成を示す図である。 本発明の一実施形態による稼働台数最適化部の構成を示す図である。 本発明の一実施形態における収支の算出を説明するための図である。 本発明の一実施形態による稼働台数最適化部の処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態による診断結果通知部の表示例を示す第１の図である。 本発明の一実施形態による診断結果通知部の表示例を示す第２の図である。 本発明の一実施形態による診断結果通知部の表示例を示す第３の図である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
＜実施形態＞
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
本発明の一実施形態によるプラントシステム１の構成について説明する。
プラントシステム１は、冷却水を冷却する冷却装置の動力を異ならせた場合のネット電力を販売したときの収支を算出し、異なる動力間の差分を通知するシステムである。
プラントシステム１は、図１に示すように、ミル１０、ボイラ２０、蒸気加減弁３０、蒸気タービン４０、発電機５０、復水器６０、冷却塔７０（冷却装置の一例）、給水ポンプ８０、制御装置９０、稼働台数最適化部１００（演算装置の一例）、診断結果通知部１１０（報知装置の一例）を備える。
なお、稼働台数最適化部１００は、冷却塔７０のファンの回転数、翼開度や入口ダンパあるいはそれらの組み合わせであってもよい。
ミル１０は、燃料を粉砕する。燃料は、例えば、石炭やバイオマス燃料である。ミル１０は、粉砕した燃料をボイラ２０に供給する。
ボイラ２０は、ミル１０から供給される燃料を燃焼する。ボイラ２０は、この燃焼により生じる熱を水へ与え、水を蒸気に変換する。ボイラ２０は、蒸気を蒸気加減弁３０を介して蒸気タービン４０に供給する。
蒸気加減弁３０は、制御装置９０が行う制御に応じて弁開度を変更させ、ボイラ２０から蒸気タービン４０へ弁開度に応じた量の蒸気を供給する。
蒸気タービン４０は、ボイラ２０から蒸気加減弁３０を介して供給される蒸気によってタービンを回転させる。タービンの回転軸は、発電機５０に接続されている。
発電機５０は、蒸気タービン４０におけるタービンの回転軸の回転に連動して回転する。発電機５０は、この回転軸の回転により発電する。
復水器６０は、蒸気タービン４０においてタービンの回転軸を回転させる蒸気を、冷却水と熱交換して冷却することにより、水に変換する。
冷却塔７０は、複数台のファンにより構成される冷却塔を含む。冷却塔７０は、蒸気と熱交換して温度が上昇した冷却水に、ファンを回転させて大気を当てることにより、冷却水の温度を低下させる。冷却塔７０は、冷却水の冷却のために稼働している冷却塔７０のファンの台数の情報を含む運転状態を、稼働台数最適化部１００に出力する。
このように冷却塔７０が冷却水を冷却することによって、復水器６０は、蒸気を水に変換することができる。
給水ポンプ８０は、復水器６０による変換後の水を昇圧し、その水をボイラへ供給する。
制御装置９０は、発電機５０の出力に基づいて、ミル１０、蒸気加減弁３０を制御する。具体的には、制御装置９０は、発電機５０から発電量を示す出力信号を受ける。制御装置９０は、受けた発電量が目標発電量となるように、粉砕する燃料の量を示す燃料信号をミル１０に出力し、発電に必要な蒸気が蒸気タービン４０に供給されるように、弁開度を示す開度信号を蒸気加減弁３０に出力する。
また、制御装置９０は、燃料信号によって示される燃料供給量、開度信号によって示される弁開度、出力信号によって示される発電量を含むプラントの運転状態を示すプラント運転情報を稼働台数最適化部１００に出力する。
稼働台数最適化部１００は、冷却塔７０から運転状態の情報を受ける。稼働台数最適化部１００は、制御装置９０からプラント運転情報を受ける。また、稼働台数最適化部１００は、外部情報として、冷却塔７０の冷却条件に係る大気条件（気象条件の各時刻における予測情報の一例）、及び、各時刻における電力需要に基づいて作成された発電量を示す運転計画を受ける。大気条件とは、例えば、大気温度、大気圧力、相対湿度などである。稼働台数最適化部１００は、運転状態、プラント運転情報、大気条件、運転計画に基づいて、冷却塔７０の異なるファン稼働台数ごとに発電の収支を算出する。
稼働台数最適化部１００は、図２に示すように、記憶部１００１、学習機能部１００２、電力収支演算部１００３（燃料価格特定部の一例、収支特定部の一例）、比較部１００４、情報伝達部１００５を備える。
記憶部１００１は、稼働台数最適化部１００が行う処理に必要な種々の情報を記憶する。例えば、記憶部１００１は、運転実績データを記憶する。具体的には、運転実績データは、運転計画、大気条件ごとに、後述する復水器の真空度を示す復水器真空度（冷却塔７０のファン稼働台数に相当）と発電効率を示すプラント効率との関係を示すデータを含む過去の運転における実績データである。
学習機能部１００２は、学習済みモデルを有し、大気条件と運転計画とが入力されると、後述する復水器の真空度を示す復水器真空度に対する発電効率を示すプラント効率の曲線を描く学習機能を有する装置である。
電力収支演算部１００３は、学習機能部１００２による学習によって生成された学習済みモデル、現在の運転データ、及び、外部情報に基づいて、現在の運転を継続した場合のプラント効率を算出する。また、電力収支演算部１００３は、現在の運転を継続した場合の電力の収支あるいは収支の差分（ほかに収支と記載の部分はすべて収支の差分でもよい。）を算出する。
また、電力収支演算部１００３は、学習機能部１００２による学習によって生成された学習済みモデル、外部情報、及び、冷却塔７０の異なるファン稼働台数に基づいて、冷却塔７０のファン稼働台数を変更した場合のプラント効率を算出する。また、電力収支演算部１００３は、冷却塔７０のファン稼働台数を変更した場合の電力の収支を算出する。
比較部１００４は、電力収支演算部１００３が算出した現在の運転を継続した場合の電力の収支と、電力収支演算部１００３が算出した冷却塔７０のファン稼働台数を変更した場合の電力の収支とを比較する。このとき、比較部１００４は、冷却塔７０の異なるファン稼働台数間の収支の差分を特定する。比較部１００４は、比較結果に基づいて、現在の運転を継続した場合の電力の収支、及び、冷却塔７０のファン稼働台数を変更した場合の電力の収支のうち最もよい電力の収支を特定する。比較部１００４は、特定した最もよい電力の収支を少なくとも含む電力の収支を情報伝達部１００５に出力する。
また、比較部１００４は、冷却塔７０の異なるファン稼働台数間の収支の差分を時間経過に伴って積み上げる。
情報伝達部１００５は、比較部１００４から受けた電力の収支を診断結果通知部１１０に出力する。
診断結果通知部１１０は、情報伝達部１００５の出力に基づいて、冷却塔７０の異なるファン稼働台数間の差分を通知する。
次に、稼働台数最適化部１００が算出する冷却塔７０の異なるファン稼働台数ごとの発電の収支について、図３を用いて説明する。
図３は、復水器の真空度を示す復水器真空度と発電効率を示すプラント効率との関係を示す図である。復水器真空度は、冷却水温度と相関があるため、図３において、復水器真空度を冷却水温度に置き換えて考えることができる。また、冷却水温度は、大気温度と相関がある、すなわち、冷却塔７０のファン稼働台数と相関があるため、結果的に、図３において、復水器真空度を冷却塔７０のファン稼働台数に置き換えて考えることができる。
図３において、グロスと記載されているプラント効率は、発電機５０が発電する電力についての発電効率を示している。また、図３において、ネット１と記載されているプラント効率は、発電機５０が発電する電力から、冷却塔３台を稼働するために必要な電力を減算した場合の発電効率を示している。また、図３において、ネット２と記載されているプラント効率は、発電機５０が発電する電力から、冷却塔６台を稼働するために必要な電力を減算した場合の発電効率を示している。
ここで、上述のように、横軸の復水器真空度を冷却塔７０のファン稼働台数に置き換えると、図３に示すように、冷却塔７０のファン稼働台数３台、冷却塔７０のファン稼働台数６台それぞれを対応する横軸の位置に示すことができる。そして、横軸の冷却塔７０のファン稼働台数が３台のときのネット１と記載されているプラント効率をプラント効率１とし、横軸の冷却塔７０のファン稼働台数が６台のときのネット２と記載されているプラント効率をプラント効率２とする。この場合、プラント効率１が冷却塔７０のファン稼働台数が３台の場合のプラント効率であり、プラント効率２が冷却塔７０のファン稼働台数が６台の場合のプラント効率である。
ここで、プラント効率は、次の式（１）のように表すことができる。
Figure 2020067769
式（１）において、グロス発電電力量とは、発電機５０が発電する電力であり、運転計画によって定まる発電電力量を示す。この発電電力量は、電力需要によって（すなわち、負荷変動（負荷計画の一例）に応じて）時々刻々と変化する可能性のある電力量である。また、式（１）において、所内消費電力量とは、発電機５０が発電するときに、プラントシステム１内で消費される電力量を示す。また、式（１）において、燃料量は、発電機５０がグロス発電電力の示す発電量の発電を行うために必要な量であり、グロス電力量とグロス発電効率に応じて変化する。冷却塔７０のファン稼働台数変更により、復水蒸気の圧力（一般に真空度と呼ぶ）も、冷却温度により変化することで、蒸気タービンで膨張する蒸気の最終排気条件が変化し、グロス発電効率が変化する。そのため、結果として燃料量も変化する。したがって、電力収支演算部１００３は、式（１）を用いて、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水のファン稼働台数を異ならせた場合に必要となる総燃料の価格を示す燃料価格あるいはファン稼働台数を異ならせる前と異ならせた後の燃料価格の差分（ほかに燃料価格と記載の部分はすべて燃料価格の差分であってもよい。）を特定することになる。
また、稼働台数最適化部１００は、冷却塔７０の異なるファン稼働台数それぞれについて、式（１）の右辺の分子の電力量に単位電力量当たりの電力売価を乗算した値から、式（１）の右辺の分母の燃料量に単位燃料量当たりの燃料の価格を示す燃料単価を乗算した値を減算することで、冷却塔７０の異なるファン稼働台数ごとに電力の収支を算出することができる。つまり、稼働台数最適化部１００は、次の式（２）により、冷却塔７０の異なるファン稼働台数ごとの電力の収支を算出することができる。
Figure 2020067769
（数値例）
冷却塔７０のファン稼働台数が３台の場合と冷却塔７０のファン稼働台数が６台の場合のグロス発電電力を１００メガワット、冷却塔７０において１台のファンを稼働するのに必要な電力を１メガワット、冷却塔７０のファン稼働台数が３台の場合の燃料量を２１０メガワット、冷却塔７０のファン稼働台数が６台の場合の燃料量を２００メガワットとする。
この場合、プラント効率１は、（プラント効率１）＝（１００メガワット−３メガワット）÷（２１０メガワット）＝０．４６２＝４６．２パーセントと算出される。また、プラント効率２は、（プラント効率２）＝（１００メガワット−６メガワット）÷（２００メガワット）＝０．４７０＝４７．０パーセントと算出される。
また、例えば、１メガワット当たりの電力売価が０．０３円であり、１メガワットの燃料単価が０．０１円である場合には、冷却塔７０のファン稼働台数が３台の場合の電力の収支１は、（電力の収支１）＝９７メガワット×０．０３−２１０メガワット×０．０１＝８１万円と算出される。また、冷却塔７０のファン稼働台数が６台の場合の電力の収支２は、（電力の収支２）＝９４メガワット×０．０３−２００メガワット×０．０１＝８２万円と算出される。
なお、図３では復水器真空度を冷却塔７０のファン稼働台数に置き換えた場合の例として、冷却塔７０のファン稼働台数が３台の場合と６台の場合を示した。しかしながら、復水器真空度を冷却塔７０のファン稼働台数に置き換えた場合のプラント効率は、冷却塔７０において可能なファン稼働台数（例えば１〜６台）のそれぞれについて示されることが好ましく、冷却塔７０において可能なファン稼働台数のそれぞれについてプラント効率及び電力の収支が算出されることが好ましい。
次に、図４を参照して、稼働台数最適化部１００の処理について説明する。なお、図４における実線の矢印は処理の順番を表し、破線の矢印はデータの流れを表している。
学習機能部１００２は、過去の運転実績データに基づいて、学習済みモデルを生成する（ステップＳ１）。学習機能部１００２は、学習済みモデルを電力収支演算部１００３に出力する。
電力収支演算部１００３は、学習機能部１００２から学習済みモデルを受ける。また、電力収支演算部１００３は、現在の運転状態（図４では、現在の運転状態と現在のプラント運転情報とをまとめて「運転現状データ」と記載）を受ける。また、電力収支演算部１００３は、現在のプラント運転情報を受ける。また、電力収支演算部１００３は、外部情報として、冷却塔７０の冷却条件に係る大気条件、及び、各時刻における電力需要に基づいて作成された発電量を示す運転計画を受ける。電力収支演算部１００３は、学習済みモデルに、冷却塔７０の現在のファン稼働台数の情報を含む現在の運転状態と、現在の燃料供給量、弁開度、発電量を含む現在のプラント運転情報と、大気条件及び運転計画を含む外部情報とを適用することにより、冷却塔７０の現在のファン稼働台数について、図３に示すような、プラント効率の曲線を特定する。そして、電力収支演算部１００３は、冷却塔７０の現在のファン稼働台数について、式（１）を用いてプラント効率を算出する（ステップＳ２）。また、電力収支演算部１００３は、冷却塔７０の現在のファン稼働台数について、式（２）を用いて電力の収支を演算する（ステップＳ３）。電力収支演算部１００３は、演算した電力の収支を比較部１００４に出力する。
また、電力収支演算部１００３は、冷却塔７０の異なるファン稼働台数についての情報を受ける。電力収支演算部１００３は、学習済みモデルに、変更した冷却塔７０のファン稼働台数、現在の運転状態、現在のプラント運転情報、外部情報を適用することにより、冷却塔７０のファン稼働台数を変更したそれぞれの場合について、図３に示すような、プラント効率の曲線を特定する。そして、電力収支演算部１００３は、冷却塔７０のファン稼働台数を変更したそれぞれの場合について、式（１）を用いてプラント効率を算出する（ステップＳ４）。また、電力収支演算部１００３は、冷却塔７０のファン稼働台数を変更したそれぞれの場合について、式（２）を用いて電力の収支を演算する（ステップＳ５）。電力収支演算部１００３は、演算した電力の収支を比較部１００４に出力する。
比較部１００４は、電力収支演算部１００３から、冷却塔７０の現在のファン稼働台数についての電力の収支、及び、冷却塔７０のファン稼働台数を変更したそれぞれの場合についての電力の収支を受ける。比較部１００４は、冷却塔７０の現在のファン稼働台数についての電力の収支と冷却塔７０のファン稼働台数を変更したそれぞれの場合についての電力の収支を比較する。比較部１００４は、冷却塔７０の現在のファン稼働台数についての電力の収支及び冷却塔７０のファン稼働台数を変更したそれぞれの場合についての電力の収支のうち、最もよい電力の収支を特定する（ステップＳ６）。比較部１００４は、特定した最もよい電力の収支を少なくとも含む電力の収支を情報伝達部１００５に出力する。
情報伝達部１００５は、比較部１００４から受けた電力の収支を診断結果通知部１１０に出力する（ステップＳ７）。
診断結果通知部１１０は、情報伝達部１００５の出力に基づいて、冷却塔７０の異なるファン稼働台数間の差分を通知する。例えば、診断結果通知部１１０は、図５〜７に示すような内容を表示する。なお、図５〜７では、通知の一例として表示例を示すが、本発明における通知は、表示に限定するものではない。例えば、診断結果通知部１１０は、合成音声で表示内容と同様の内容を読み上げることによって通知するものであってもよい。
図５に示す表示は、現状稼働台数（すなわち、現状ファン稼働台数、発電電力に係る情報の一例）、推奨稼働台数（すなわち、推奨稼働台数、発電電力に係る情報の一例）、現状の運転条件（発電電力に係る情報の一例）、送電端効率（すなわち、発電機出力から発電時に消費する電力を減算した場合の効率）の増減予測（発電電力に係る情報の一例）と冷却塔動力の増減予測（発電電力に係る情報の一例）を含む。なお、診断結果通知部１１０は、現状稼働台数、推奨稼働台数、現状の運転条件、送電端効率の増減予測、及び、冷却塔動力の増減予測のうち少なくとも１つを表示部に表示させる。図５における現状稼働台数は、冷却塔７０の現在のファン稼働台数である。図５における推奨稼働台数は、ファン稼働台数を増減した場合に電力の収支が最もよくなる冷却塔７０のファン稼働台数である。図５における現状の運転条件は、発電機５０の出力、送電端出力（すなわち、発電機出力から発電時に消費する電力を減算した電力）、冷却塔１台当たりの動力（稼働中の冷却塔１台当たりの消費電力）、大気条件（大気温度、大気圧力、相対湿度）を含む。図５における送電端効率と冷却塔動力の増減予測は、冷却塔７０の現在のファン稼働台数に対して、冷却塔７０のファン稼働台数を±１台変更した場合の送電端効率の変化と冷却塔動力の変化を含む。なお、冷却塔７０の現在のファン稼働台数に対してファン稼働台数を増減させたときに、効率などの特性が向上した場合に例えば青色の文字で表示し、特性が悪化した場合に例えば赤色の文字で表示するなど、視覚的に特性の優劣がわかるように表示することで、運転員は、直感的に現在のファン稼働台数の良し悪しを判断することができ、運転に適した冷却塔におけるファン稼働台数を判断することができる。
図６に示す表示は、燃料費（発電電力に係る情報の一例）、売電単価（発電電力に係る情報の一例）を含む。また、図６に示す表示は、時間経過に伴う運転負荷の変化（発電電力に係る情報の一例）を示すグラフ、時間経過に伴う大気条件（図６では、大気温度、大気圧力）の変化（発電電力に係る情報の一例）を示すグラフ、時間経過に伴うネット効率の増減予測（発電電力に係る情報の一例）を示すグラフ、時間経過に伴う収支の積み上げ予測（発電電力に係る情報の一例）を示すグラフ（発電電力に係る情報の一例）を含む。なお、診断結果通知部１１０は、燃料費、売電単価、時間経過に伴う運転負荷の変化、時間経過に伴う大気条件の変化、時間経過に伴うネット効率の増減予測、時間経過に伴う収支の積み上げ予測のうち少なくとも１つを表示部に表示させる。図６に示すネット効率の増減予測は、時刻Ｐ１まではＺセルでの運転が最も効率がよく、時刻Ｐ１以降ではＹセルでの運転が最も効率がよくなる。なお、電力の収支については、単純に運転の効率のみでは決まらず、例えば図６に示すように、時刻Ｐ２まではＺセルでの運転による効果によって収支が積み上げられ、時刻Ｐ２移行ではＹセルでの運転による効果によって収支が積み上げられる。このように、収支の積み上げに対して冷却塔を何台で運転した場合の効果が寄与しているかを、線の色や線の種類などの違いで視覚的に示すことで、運転員は、直感的に最適なファン稼働台数を選択し続けた場合の収支の積上げを把握することができる。
図７に示す表示は、燃料費（発電電力に係る情報の一例）、売電単価（発電電力に係る情報の一例）を含む。また、図７に示す表示は、所定のタイムスタンプごとの（例えば、１時間ごとの）運転負荷（発電電力に係る情報の一例）、所定のタイムスタンプごとのバイオ混焼率（燃料における石炭とバイオマスとの混合率に相当）（発電電力に係る情報の一例）、所定のタイムスタンプごとの大気条件（発電電力に係る情報の一例）、所定のタイムスタンプごとのネット効率（発電電力に係る情報の一例）、所定のタイムスタンプごとの売電価格（発電電力に係る情報の一例）、所定のタイムスタンプごとの収支（発電電力に係る情報の一例）を含む。なお、診断結果通知部１１０は、燃料費、売電単価、所定のタイムスタンプごとの運転負荷、所定のタイムスタンプごとのバイオ混焼率、所定のタイムスタンプごとの大気条件、所定のタイムスタンプごとのネット効率、所定のタイムスタンプごとの売電価格、所定のタイムスタンプごとの収支のうち少なくとも１つを表示部に表示させる。このように、異なるファン稼働台数についての将来の予測値を表示部に同時に表示させることで、運転員は、直感的に将来の稼働台数の良し悪しを判断することができる。なお、本発明の各実施形態において、タイムスタンプは、日時を表す一例であり、将来の日時も含むものである。
運転員は、図５〜７に示すような、診断結果通知部１１０による表示の内容を確認し、実際の制御内容を決定する。なお、運転員は、バイオマスの混焼率（燃料における石炭とバイオマスとの混合率）を調整してプラント効率を変更するものであってもよい。
なお、時間経過に伴って、燃料価格、発電電力の売価などが変動する場合には、稼働台数最適化部１００は、燃料価格の予測情報、発電電力の売価の予測情報を用いてもよい。
燃料価格の予測情報は、将来の燃料価格の変動を予測した予測値を含む情報である。その予測値は、例えば、直近の所定期間（例えば、半年間）の燃料価格の変動と時間経過との関係を表す関数を求め、その関数に将来を示す時間を代入して算出すればよい。
また、発電電力の売価の予測情報は、将来の発電電力の売価の変動を予測した予測値を含む情報である。その予測値は、例えば、直近の所定期間（例えば、半年間）の発電電力の売価の変動と時間経過との関係を表す関数を求め、その関数に将来を示す時間を代入して算出すればよい。
そして、電力収支演算部１００３は、時間経過に伴って燃料価格が変動する場合には、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、燃料価格の予測情報を用いて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定し、時間経過に伴って発電電力の売価が変動する場合には、負荷計画に応じた発電電力の売価と、燃料価格とに基づいて、発電電力の売価の予測情報を用いて、現在の運転を継続した場合に発電電力により得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定すればよい。
なお、発電される電力が蓄電装置等に蓄電され、その蓄電されるタイミングと、蓄電される電力が売電されるタイミングとが異なる場合には、稼働台数最適化部１００は、蓄電されるタイミングに応じた燃料価格と売電されるタイミングに応じた燃料価格との差異、及び、蓄電されるタイミングに応じた発電電力の売価と売電されるタイミングに応じた発電電力の売価との差異の少なくとも一方に基づいて、現在の運転を継続した場合に発電電力により得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定するものであってもよい。
例えば、電力収支演算部１００３は、発電される電力が夜間に蓄電装置に蓄電され、その蓄電される電力が昼間に売電される場合（蓄電されるタイミングと、蓄電される電力が売電されるタイミングとが異なる場合の一例）、電力収支演算部１００３は、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、さらに、夜間に発電する場合の燃料の使用量、発電量によって算出される単位発電電力当たりの燃料価格と、昼間に発電する場合の燃料の使用量、発電量によって算出される単位発電電力当たりの燃料価格と、の差異（蓄電されるタイミングに応じた燃料価格と、売電されるタイミングに応じた燃料価格と、の差異の一例）に基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定すればよい。また、電力収支演算部１００３は、負荷計画に応じた発電電力の売価と、燃料価格とに基づいて、さらに、夜間の発電電力の売価と昼間の発電電力の売価との差異（蓄電されるタイミングに応じた発電電力の売価と、売電されるタイミングに応じた発電電力の売価と、の差異の一例）に基づいて、現在の運転を継続した場合に発電電力により得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定すればよい。
具体的には、例えば、夜間に発電され蓄電装置に蓄電される電力が昼間に売電される場合であって、夜間の単位発電電力当たりの燃料価格が昼間の単位発電電力当たりの燃料価格よりも安い場合には、電力収支演算部１００３は、燃料価格として、昼間に同等の発電電力を行う場合について算出した燃料価格に１よりも小さい所定の係数を掛けて算出した燃料価格を適用して（すなわち、燃料価格として、夜間について算出した燃料価格と昼間について算出した燃料価格との間の燃料価格を適用して）、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定すればよい。また、夜間に発電され蓄電装置に蓄電される電力が昼間に売電される場合であって、夜間の発電電力の売価が昼間の発電電力の売価よりも安い場合には、電力収支演算部１００３は、発電電力の売価として、昼間の発電電力の売価に１よりも小さい所定の係数を掛けて算出した発電電力の売価を適用して（すなわち、発電電力の売価として、夜間について算出した発電電力の売価と昼間について算出した発電電力の売価との間の発電電力の売価を適用して）、現在の運転を継続した場合に発電電力により得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定すればよい。
以上、本発明の一実施形態によるプラントシステム１について説明した。
プラントシステム１において、稼働台数最適化部１００は、負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定し、前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、前記発電電力により最も多くなる収支を少なくとも特定する電力収支演算部１００３を備える。
こうすることにより、電力収支演算部１００３は、収支を推定することができる。そして、稼働台数最適化部１００は、蒸気タービンを用いて発電を行うプラントシステム１において、発電した電力により利益を推定することができる。その結果、稼働台数最適化部１００は、別の装置（例えば、診断結果通知部１１０など）に利益の程度を提供することができる。また、診断結果通知部１１０は、利益の程度を表示部などに表示させることで、利益の程度をプラントの運転員などに提供することができる。
本発明の実施形態における「利益の程度を提供すること」には、利益の程度を示す情報が別の装置へ伝わること、利益の程度を示す情報が人に伝わることが含まれる。
また、本発明の一実施形態によるプラントシステム１によって、プラントシステム１により発電を行うプラントの運転員に対して高い利益を上げるための運転の設定手法を提示することが可能となる。その結果、運転員に定量的な判断基準を示唆することが可能となり、運転員が容易に高い利益を上げる運転を行うことができるようになる。
一般的に、冷却塔のファン稼働台数は大気条件の影響を受けやすく、また、電力需要に応じた発電電力の売価の変動を考慮した利益の変動を把握することは困難である。そのため、最適なファン稼働台数を特定することは、知見のない運転員にとっては困難である。本発明の一実施形態によるプラントシステム１によれば、知見のない運転員であっても適したファン稼働台数を特定することが可能になる。
なお、本発明の一実施形態によるプラントシステム１では、冷却塔を用いた方式について説明した。しかしながら、本発明の別の実施形態によるプラントシステム１では、大気による直接冷却を行う方式であってもよい。また、本発明の別の実施形態によるプラントシステム１では、海水や河川水を冷却水に用いた方式であってもよい。海水や河川水を冷却水に用いた方式の場合、本発明の一実施形態における気象条件を海象条件や河川の状態に読み替えればよい。また、海水や河川水の場合には、制御対象が本発明の一実施形態における冷却塔７０のファンの運転の代わりに冷却水の流量を調整するポンプの運転(回転数や可変翼式ポンプの翼角度など)となる。
なお、本発明の一実施形態によるプラントシステム１は、学習機能部１００２を備えるものとして説明した。しかしながら、本発明の別の実施形態によるプラントシステム１は、学習機能部１００２を備えなくてもよい。この場合、例えば、学習機能部１００２の代わりに、例えば、運転員が、大気条件と運転計画とに基づいて、復水器の真空度を示す復水器真空度（冷却塔７０のファン稼働台数）に対する発電効率を示すプラント効率を特定し、特定したプラント効率をプラントシステム１に入力するものであってもよい。また、例えば、プラントシステム１は、現在の大気条件と現在の運転計画とに基づいて、プラント効率を特定するものであってもよい。
なお、本発明の実施形態における処理は、適切な処理が行われる範囲において、処理の順番が入れ替わってもよい。
本発明の実施形態における記憶部１００１、その他の記憶装置のそれぞれは、適切な情報の送受信が行われる範囲においてどこに備えられていてもよい。また、記憶部１００１、その他の記憶装置のそれぞれは、適切な情報の送受信が行われる範囲において複数存在しデータを分散して記憶していてもよい。
本発明の実施形態について説明したが、上述の制御装置９０、稼働台数最適化部１００、その他の制御装置は内部に、コンピュータシステムを有していてもよい。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。コンピュータの具体例を以下に示す。
図８は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ５は、図８に示すように、ＣＰＵ６、メインメモリ７、ストレージ８、インターフェース９を備える。
例えば、上述の制御装置９０、稼働台数最適化部１００、その他の制御装置のそれぞれは、コンピュータ５に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ８に記憶されている。ＣＰＵ６は、プログラムをストレージ８から読み出してメインメモリ７に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ６は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ７に確保する。
ストレージ８の例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ８は、コンピュータ５のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インターフェース９または通信回線を介してコンピュータ５に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ５に配信される場合、配信を受けたコンピュータ５が当該プログラムをメインメモリ７に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ８は、一時的でない有形の記憶媒体である。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現してもよい。さらに、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるファイル、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例であり、発明の範囲を限定しない。これらの実施形態は、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の追加、省略、置き換え、変更を行ってよい。
１・・・プラントシステム
５・・・コンピュータ
６・・・ＣＰＵ
７・・・メインメモリ
８・・・ストレージ
９・・・インターフェース
１０・・・ミル
２０・・・ボイラ
３０・・・蒸気加減弁
４０・・・蒸気タービン
５０・・・発電機
６０・・・復水器
７０・・・冷却塔
８０・・・給水ポンプ
９０・・・制御装置
１００・・・稼働台数最適化部
１１０・・・診断結果通知部
１００１・・・記憶部
１００２・・・学習機能部
１００３・・・電力収支演算部
１００４・・・比較部
１００５・・・情報伝達部

Claims (17)

  1. 負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定する燃料価格特定部と、
    前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定する収支特定部と、
    を備える演算装置。
  2. 前記燃料価格特定部は、
    前記燃料価格が時間経過に伴って変動する場合には、前記燃料価格の将来の変動予測値を用いて、前記冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の前記燃料価格を特定し、
    前記収支特定部は、
    前記発電電力の売価が時間経過に伴って変動する場合には、前記発電電力の売価の将来の変動予測値を用いて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定する、
    請求項１に記載の演算装置。
  3. 前記収支特定部は、
    特定した現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支に対応する少なくとも前記動力を含む条件を特定する、
    請求項１または請求項２に記載の演算装置。
  4. ２つの収支を比較する比較部を備え、
    前記燃料価格特定部は、
    前記冷却装置の現在の動力に対して前記燃料価格を特定し、
    前記収支特定部は、
    前記現在の動力に対する収支及び現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を特定し、
    前記比較部は、
    前記現在の動力に対する収支と現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支とを比較することにより、前記現在の動力に対する収支と現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支との差分を特定する、
    請求項１から請求項３の何れか一項に記載の演算装置。
  5. 前記比較部は、
    時間経過に伴って前記特定した差分を積み上げる、
    請求項４に記載の演算装置。
  6. 前記収支を出力する情報伝達部、
    を備える請求項１から請求項５の何れか一項に記載の演算装置。
  7. 前記燃料価格特定部は、
    前記発電電力が発電され蓄電されたタイミングと、蓄電された前記発電電力が売電されるタイミングとが異なる場合には、蓄電されるタイミングに応じた燃料価格と売電されるタイミングに応じた燃料価格との差異に基づいて、前記冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の前記燃料価格を特定し、
    前記収支特定部は、
    前記発電電力が発電され蓄電されたタイミングと、蓄電された前記発電電力が売電されるタイミングとが異なる場合には、蓄電されるタイミングに応じた発電電力の売価と売電されるタイミングに応じた発電電力の売価との差異に基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定する、
    請求項１から請求項６の何れか一項に記載の演算装置。
  8. 請求項１から請求項７の何れか一項に記載の演算装置と、
    前記発電電力に係る情報を報知させる報知装置と、
    を備えるシステム。
  9. 前記発電電力に係る情報は、
    現状稼働台数と推奨稼働台数、前記現状稼働台数の場合の送電端効率と前記現状稼働台数を変更した場合の送電端効率の増減予測、及び、前記現状稼働台数の場合の冷却塔動力と前記現状稼働台数を変更した場合の冷却塔動力の増減予測のうち少なくとも１つを含む、
    請求項８に記載のシステム。
  10. 前記発電電力に係る情報は、
    時間経過に伴う収支の積み上げ予測を含む、
    請求項８または請求項９に記載のシステム。
  11. 前記発電電力に係る情報は、
    所定のタイムスタンプごとの運転負荷、所定のタイムスタンプごとのバイオ混焼率、所定のタイムスタンプごとの大気条件、所定のタイムスタンプごとのネット効率、所定のタイムスタンプごとの売電価格、及び、所定のタイムスタンプごとの収支のうち少なくとも１つを含む、
    請求項８から請求項１０の何れか一項に記載のシステム。
  12. 負荷計画または大気条件に応じた発電電力に係る情報を表示させる、
    報知装置。
  13. 前記発電電力に係る情報は、
    現状稼働台数と推奨稼働台数、及び、前記現状稼働台数の場合の送電端効率と前記現状稼働台数の場合の冷却塔動力と前記現状稼働台数を変更した場合の送電端効率の増減予測と前記現状稼働台数を変更した場合の冷却塔動力の増減予測のうち少なくとも一方を含む、
    請求項１２に記載の報知装置。
  14. 前記発電電力に係る情報は、
    時間経過に伴う収支の積み上げ予測を含む、
    請求項１２または請求項１３に記載の報知装置。
  15. 前記発電電力に係る情報は、
    所定のタイムスタンプごとの運転負荷、所定のタイムスタンプごとのバイオ混焼率、所定のタイムスタンプごとの大気条件、所定のタイムスタンプごとのネット効率、所定のタイムスタンプごとの売電価格、及び、所定のタイムスタンプごとの収支のうち少なくとも１つを含む、
    請求項１２から請求項１４の何れか一項に記載の報知装置。
  16. 負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定することと、
    前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定することと、
    を含む演算方法。
  17. コンピュータに、
    負荷計画と、気象条件の予測情報とに基づいて、冷却水の冷却装置の動力を異ならせた場合の燃料価格を特定することと、
    前記負荷計画に応じた発電電力の売価と、前記燃料価格とに基づいて、現在の運転を継続した場合の前記発電電力によって得られる収支よりも多くなる収支を少なくとも特定することと、
    を実行させるプログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7287518B1 (ja) 2022-02-18 2023-06-06 栗田工業株式会社 発電プラントで実現可能な送電端熱効率の予測方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11875371B1 (en) 2017-04-24 2024-01-16 Skyline Products, Inc. Price optimization system
US11751360B2 (en) * 2020-03-17 2023-09-05 International Business Machines Corporation Intelligently deployed cooling fins

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS594884A (ja) * 1982-06-29 1984-01-11 Hitachi Ltd 復水器真空ポンプ運転台数制御方法および同装置
JP2011232903A (ja) * 2010-04-27 2011-11-17 Sekisui Chem Co Ltd 予測表示サーバ及び予測表示システム
JP2014001741A (ja) * 2013-10-02 2014-01-09 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ガスタービン用吸気冷却装置、ガスタービンプラント、既設ガスタービンプラントの再構築方法、及び、ガスタービンの吸気冷却方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5890697B2 (ja) 2012-01-31 2016-03-22 アズビル株式会社 冷却塔ファン制御装置および方法
US10452041B2 (en) * 2017-03-31 2019-10-22 General Electric Company Gas turbine dispatch optimizer real-time command and operations
JP6770924B2 (ja) 2017-05-25 2020-10-21 株式会社ニフコ グロメット

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS594884A (ja) * 1982-06-29 1984-01-11 Hitachi Ltd 復水器真空ポンプ運転台数制御方法および同装置
JP2011232903A (ja) * 2010-04-27 2011-11-17 Sekisui Chem Co Ltd 予測表示サーバ及び予測表示システム
JP2014001741A (ja) * 2013-10-02 2014-01-09 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ガスタービン用吸気冷却装置、ガスタービンプラント、既設ガスタービンプラントの再構築方法、及び、ガスタービンの吸気冷却方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7287518B1 (ja) 2022-02-18 2023-06-06 栗田工業株式会社 発電プラントで実現可能な送電端熱効率の予測方法
WO2023157354A1 (ja) * 2022-02-18 2023-08-24 栗田工業株式会社 発電プラントで実現可能な送電端熱効率の予測方法
JP2023120915A (ja) * 2022-02-18 2023-08-30 栗田工業株式会社 発電プラントで実現可能な送電端熱効率の予測方法

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