JP6876140B2 - サービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、サービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラムに関する。

発電プラントに設置されたガスタービン等の装置では、その装置の運転時間や起動回数などに応じて部品の劣化が進んだり、損傷が生じたりする。劣化や損傷が生じた部品は、定期点検時に交換を行う。特許文献１には、劣化等が生じた部品について、点検や交換を促すサポート情報を通知するサポート装置が開示されている。特許文献１に記載のサポート装置は、発電プラントの装置から取得したセンシング情報に基づいて、その装置の運用状態（例えば、起動回数）を算出し、算出した運用状態と種々の閾値とを比較することにより運用状態の度合いを判定し、その度合いに応じたサポート情報を提示する。

国際公開第２０１６／０５２３３９号

しかし、実際に点検を行うと、運転時間や起動回数などに基づいて事前に選定された点検項目以外にも、想定外の劣化や損傷を発見することがある。そのような劣化等が定期点検時に発見された場合は、交換部品の手配や部品の交換に時間が掛かる可能性がある。その為、特許文献１に記載がある運用状態以外の観点から、点検すべき項目等についての情報を提供する方法が求められている。

そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできるサービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、サービスメニュー提示システムは、発電プラントの運転データを取得する運転データ取得部と、前記運転データが、前記発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定部と、一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出部と、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定部と、決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力部と、を備える。

本発明の一態様によれば、前記サービスメニュー提示システムは、前記運転パターンの各々と対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に、前記期間内運転パターンを示す印を出力する運転パターン出力部、をさらに備えていてもよい。

本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記運転パターンごとの運転時間のうち、２つの前記運転パターンに係る運転時間の差が所定の範囲内の場合、２つの前記運転パターンに応じたサービスメニューを提示してもよい。

本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記運転パターンに加え、前記一定期間内における起動回数に応じたサービスメニューを提示してもよい。

本発明の一態様によれば、前記運転パターンには、全負荷運転および部分負荷運転およびガバナ運転が含まれていてもよい。

本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記期間内運転パターンが、前記部分負荷運転または前記ガバナ運転の場合、さらに出力の平均に応じて前記サービスメニューを出力してもよい。

本発明の一態様によれば、前記サービスメニュー提示システムは、前記発電プラントにおける過去の運転データに基づいて、未来の前記一定期間内における前記期間内運転パターンを予測する運転パターン予測部、をさらに備えていてもよい。

本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記運転データにおける所定の監視項目と、その監視項目ごとに定められた閾値とに基づいて抽出された第１サービスメニューを取得し、前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューのうち、取得した前記第１サービスメニューと等しいサービスメニューを優先的に出力してもよい。

本発明の一態様によれば、運転パターン表示システムは、発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンごとの運転時間の比に基づいて決定された一定期間の代表的な運転パターンである期間内運転パターンを示す印を、前記運転パターンと対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に出力する運転パターン出力部、を備える。

本発明の一態様によれば、サービスメニュー提示方法は、発電プラントの運転データを取得するステップと、前記運転データが、前記発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定するステップと、一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出するステップと、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定するステップと、決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するステップと、を有する。

本発明の一態様によれば、プログラムは、コンピュータに、発電プラントの運転データを取得する運転データ取得処理と、前記運転データが、前記発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定処理と、一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出処理と、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定処理と、決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力処理と、を実行させる。

上記したサービスメニュー提示システム及びサービスメニュー提示方法によれば、発電プラントの運転パターンに基づいて、劣化や損傷が発生しそうな箇所を把握することができる。また、上記した運転パターン表示システムによれば、劣化や損傷の発生を推測する根拠となる発電プラントの運転パターンを把握することができる。

本発明の一実施形態における運用サポートシステムの一例を示す概略ブロック図である。 本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施形態によるサービスメニュー提示装置による処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による期間内運転パターンの決定処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による期間内運転パターンの表示例を示す図である。 本発明の一実施形態による期間内運転パターンの予測処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第１のフローチャートである。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第１の図である。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第２のフローチャートである。 本発明の一実施形態による運転モードの一例を示す図である。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第２の図である。 本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

＜実施形態＞
以下、本発明の一実施形態によるサービスメニュー提示システムを図１〜図１２を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態における運用サポートシステムの一例を示す概略ブロック図である。運用サポートシステム１は、プラント１０の保守やその計画を行う保守スタッフに、保守に関するサービスメニューを提示するシステムである。サービスメニューとは、例えば、プラント１０が備える装置について、点検すべき個所、劣化や損傷が予測される箇所、劣化や損傷に対する有効な対処法（例えば、アップグレード部品の導入）などの保守項目の選択肢を示す情報である。

図示するように運用サポートシステム１は、プラント１０、運用サポート装置２０、サービスメニュー提示装置３０、保守端末４０を含む。サービスメニュー提示装置３０は、プラント１０、運用サポート装置２０、保守端末４０の各々と通信可能に接続されている。また、運用サポート装置２０は、プラント１０、サービスメニュー提示装置３０、保守端末４０の各々と通信可能に接続されている。

プラント１０は、例えばガスタービンを備えた発電プラントである。プラント１０には、発電に必要なプラント機器、例えば、ガスタービン１０Ａ、１０Ｂが設置されている。プラント１０は、ガスタービン１０Ａ、１０Ｂの運転データを、運用サポート装置２０とサービスメニュー提示装置３０へ送信する。運転データには、制御装置（図示せず）がガスタービン１０Ａ、１０Ｂへ出力する各種の制御信号（運転パターンを指示する信号、弁開度指令信号など）や、ガスタービン１０Ａ等に設けられた各種センサが計測した計測値および計測値に基づいて演算された値（温度、圧力、出力、回転数など）が含まれる。

運用サポート装置２０は、プラント１０（ガスタービン１０Ａ、１０Ｂ）から受信した運転データに基づく監視項目の値と、各種閾値とを比較して、ガスタービン１０Ａ等の運用状態を判定し、運用状態に応じたサポート情報を提示する。例えば、運用サポート装置２０は、運用データに含まれる圧縮機の入口および出口の温度、車室圧力などを用いて圧縮機効率を演算する。運用サポート装置２０は、演算した圧縮機効率が、所定の閾値で規定された範囲外の値である場合、圧縮機の翼の洗浄が必要な運用状態であると判定する。運用サポート装置２０は、翼の洗浄を促すサポート情報をサービスメニュー提示装置３０と保守端末４０へ送信する。サポート情報には、運用状態に応じたサービスメニューが含まれる。

運用サポート装置２０が運用状態に基づくサポート情報を出力するのに対し、サービスメニュー提示装置３０は、プラント１０から受信した運転データに基づいて、ガスタービン１０Ａ等の運転パターンを判定し、運転パターンに応じたサービスメニューを選定する。サービスメニュー提示装置３０は、運用サポート装置２０から取得したサポート情報をサービスメニューの選定に用いてもよい。サービスメニュー提示装置３０は、選定したサービスメニューを保守端末４０へ送信する。

保守端末４０は、保守スタッフが利用するＰＣ（Personal Computer）やモバイル端末等の情報処理装置である。保守端末４０は、サービスメニュー提示装置３０から取得したサービスメニューや運用サポート装置２０から取得したサポート情報を出力し、表示装置に表示する。保守スタッフは、保守端末４０が出力するサービスメニューを参照して定期点検の点検項目を計画したり、保守端末４０が出力するサービスメニューをプラント１０のユーザへ提示し、定期点検の内容を説明したりする。

図２は、本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置の一例を示す機能ブロック図である。
図２に示すように、サービスメニュー提示装置３０は、運転データ取得部３０１と、運転パターン判定部３０２と、運転時間算出部３０３と、期間内運転パターン決定部３０４と、起動回数算出部３０５と、運転パターン出力部３０６と、サービスメニュー出力部３０７と、運転パターン予測部３０８と、サポート情報取得部３０９と、記憶部３１０とを備えている。サービスメニュー提示装置３０は、１台または複数台のサーバ端末などのコンピュータによって構成される。

運転データ取得部３０１は、プラント１０が送信した運転データを取得し、その運転データを記憶部３１０に記録する。
運転パターン判定部３０２は、運転データに記録された各時刻の制御信号に基づいて、その時刻を起点とする所定時間における運転パターンを判定する。例えば、運転データには、１分毎にガスタービン１０Ａの運転パターンを指示する制御信号が含まれている。ガスタービン１０Ａは、この制御信号に指示された運転パターンで、１分間の運転を行う。

ここで、運転パターン及び制御信号について説明する。運転パターンとは、プラント１０が安定的に適切な量の電力を供給するために各ガスタービン１０Ａ、１０Ｂに与える役割に応じた運転方法である。運転パターンには、出力形態に応じて、例えば、全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転がある。全負荷運転は、プラント１０が供給する大部分の電力の発電を負担するガスタービンに与えられる運転パターンである。全負荷運転では、ガスタービンからの排ガス温度を目標値に保つ制御を行う。ある時間帯にガスタービンを全負荷運転させる場合、その時間帯の運転データには、１分毎に全負荷運転を指示する制御信号が記録される。部分負荷運転は、例えば、プラント１０が供給する電力のうち、変動分の発電を負担するガスタービンに与えられる運転パターンである。部分負荷運転では、ガスタービンからの出力を目標値に保つ制御を行う。ある時間帯にガスタービンを部分負荷運転させる場合、その時間帯の運転データには、１分毎に部分負荷運転を指示する制御信号が記録される。ガバナ運転は、例えば、プラント１０が供給する電力の周波数を安定させる役割を担うガスタービンに与えられる運転パターンである。ガバナ運転では、ガスタービンの回転数を目標値に保つ制御を行う。ある時間帯にガスタービンをガバナ運転させる場合、その時間帯の運転データには、１分毎にガバナ運転を指示する制御信号が記録される。

運転パターン判定部３０２は、運転データに記録された制御信号に基づいて、各時間における運転パターンが全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転の何れであるかを判定する。

運転時間算出部３０３は、運転パターン判定部３０２による判定結果を用いて、運転データを集計し、一定期間における運転パターンごとの運転時間を算出する。例えば、毎分記録された１０分間の運転データについて、５つの時刻に全負荷運転の制御信号が記録され、３つの時刻に部分負荷運転の制御信号が記録され、２つの時刻にガバナ運転の制御信号が記録されている場合、運転時間算出部３０３は、各運転パターンの運転時間を、全負荷運転が５分間、部分負荷運転が３分間、ガバナ運転が２分間と算出する。運転時間算出部３０３は、例えば、１年間分の運転データに基づいて、運転パターンごとの運転時間を算出する。

期間内運転パターン決定部３０４は、一定期間における運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する。例えば、１年間における運転時間の比（全負荷運転：部分負荷運転：ガバナ運転）が、５：３：２の場合、期間内運転パターン決定部３０４は、全負荷運転をこの１年における期間内運転パターンとして決定する。

起動回数算出部３０５は、運転データに基づいてガスタービン１０Ａ、１０Ｂの起動回数を算出する。
運転パターン出力部３０６は、運転パターンの各々と対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に期間内運転パターンを示す所定の印を出力する。期間内運転パターンを示す印は、三角形内における運転パターンごとの運転時間の比を表した位置に出力される。三角形や印については、後述する。

サービスメニュー出力部３０７は、期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力する。例えば、期間内運転パターンが全負荷運転であれば、サービスメニュー出力部３０７は、各運転パターンと対応付けて定められたサービスメニューの中から、全負荷運転と対応付けて定められたサービスメニューを選択して出力する。このサービスメニューは、全負荷運転による劣化・損傷の可能性が高い箇所に対処するための保守項目、アップデート推奨項目などである。

運転パターン予測部３０８は、過去の運転データに基づいて、未来の一定期間内における期間内運転パターンを予測する。
サポート情報取得部３０９は、運用サポート装置２０からサポート情報を取得する。サポート情報には、運転データに基づく所定の監視項目の値（上記例では、圧縮機の出口と入口の温度、車室圧力に基づく圧縮機効率）と、その監視項目ごとに定められた閾値とに基づいて抽出されたサービスメニュー（上記例では、翼の洗浄を行うサービスメニュー）が含まれる。サービスメニュー出力部３０７は、運用サポート装置２０から取得したサポート情報の内容を選定要因に加えて、期間内運転パターンに基づくサービスメニューの選定を行う。
記憶部３１０は、運転データ取得部３０１が取得した運転データや運転パターンごとのサービスメニューなど種々の情報を記憶する。

次にサービスメニューの提示処理について説明する。まず、図３を用いて全体の処理の流れについて説明する。図３は、本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置による処理の一例を示す第１のフローチャートである。
まず、サービスメニュー提示装置３０は、過去における１年〜複数年分の運転データを取得し、１年ごとの期間内運転パターンを決定する（ステップＳ１）。サービスメニュー提示装置３０は、１年ごとの期間内運転パターンを出力する。
次にサービスメニュー提示装置３０は、過去の運転データに基づいて、未来の各運転パターンの運転時間を予測し、未来の期間内運転パターンを予測する（ステップＳ２）。次にサービスメニュー提示装置３０は、期間内運転パターンに応じたサービスメニューを提示する（ステップＳ３）。例えば、サービスメニュー提示装置３０は、最近１年間の運転データに基づく期間内運転パターンに基づいて、次回の定期点検時に行うべき点検個所や交換部品等のサービスメニューを提示したり、期間内運転パターンの予測に基づき次年、次々年に必要となるサービスメニューを提示したりする。

次に期間内運転パターンの決定処理および表示処理について説明する。
図４は、本発明の一実施形態における期間内運転パターンの決定処理の一例を示すフローチャートである。
一例として、記憶部３１０には、ガスタービン１０Ａの過去８年分の運転データが記録されており、この８年間における各年別に期間内運転パターンを決定する場合について説明を行う。まず、運転データ取得部３０１が、過去８年分のうち１年分（例えば、８年前）の運転データを取得する（ステップＳ１１）。運転データ取得部３０１は、運転データを運転パターン判定部３０２へ出力する。次に運転パターン判定部３０２は、運転データに記録された制御信号に基づいて、所定時間ごと（例えば、１分ごと）の運転パターン（全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転）を判定する（ステップＳ１２）。運転パターン判定部３０２は、判定した運転パターンを運転データに記録された各時刻の制御信号と対応付けて記憶部３１０に記録する。次に運転時間算出部３０３は、運転パターンごとの運転時間を算出する（ステップＳ１３）。例えば、運転時間算出部３０３は、運転データと対応付けた運転パターンを集計し、集計結果に制御信号の記録間隔（例えば１分間）を乗じて、ガスタービン１０Ａが各運転パターンで運転している運転時間を算出する。これまでの処理で、全負荷運転による運転時間（Ｔｃ）と、部分負荷運転による運転時間（Ｔｂ）と、ガバナ運転による運転時間（Ｔａ）とが算出される。

次に期間内運転パターン決定部３０４は、各運転パターンによる運転時間の比、Ｔｃ：Ｔｂ：Ｔａを算出し、最も比率の高い運転パターンを期間内運転パターンとして決定する（ステップＳ１４）。例えば、Ｔｃ：Ｔｂ：Ｔａがｃ［％］：ｂ［％］：ａ［％］（ａ＋ｂ＋ｃ＝１００［％］）と算出され、ｃ：ｂ：ａが１６：６２：２２のとき、期間内運転パターン決定部３０４は、この年のガスタービン１０Ａの期間内運転パターンを、部分負荷運転として決定する。これは、８年前におけるガスタービン１０Ａの運転パターンは、部分負荷運転が支配的であったことを意味する。例えば、運転時間の合計が同じ長さの時間（Ｔ１）であっても、全負荷運転によってＴ１時間運転する場合と、部分負荷運転によってＴ１時間運転する場合とでは劣化・損傷箇所に差が生じる。本実施形態では、運転パターンによる劣化や損傷の影響を考慮したサービスメニューを提示するため、一定期間における支配的な運転パターン（期間内運転パターン）を、各運転パターンによる運転時間の比に基づいて決定する。

次に運転パターン出力部３０６が、決定した期間内運転パターンを表示する（ステップＳ１５）。具体的な表示例については次に図５を用いて説明する。次に運転パターン出力部３０６が、全ての年（８年分）について表示済みかどうかを判定（ステップＳ１６）し、未表示の年があれば、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。

次に運転パターン出力部３０６による期間内運転パターンの表示例について説明する。図５は、本発明の一実施形態における期間内運転パターンの表示例を示す図である。
運転パターン出力部３０６は、図示するように各頂点Ａ〜Ｃを各運転パターンと対応付けた三角形を表示し、三角形内に期間内運転パターンを示す星形の印Ｐ１〜Ｐ８を表示する。頂点Ａはガバナ運転、頂点Ｂは部分負荷運転、頂点Ｃは全負荷運転にそれぞれ対応付けられている。また、印Ｐ１は８年前の１年間における期間内運転パターン、印Ｐ２は７年前の１年間における期間内運転パターン、・・・、印Ｐ８は最近１年間における期間内運転パターンをそれぞれ示している。印Ｐ３〜Ｐ７についても同様である。

図５の三角形は、各頂点を基準とし、頂点Ａから頂点Ｂへ向かう線、頂点Ｂから頂点Ｃへ向かう線、頂点Ｃから頂点Ａへ向かう線をそれぞれ座標軸とする座標系で表されるグラフ（以下、三角座標グラフと記載する）である。例えば、印Ｐ１は、８年前の各運転パターンの割合（ｃ１［％］：ｂ１［％］：ａ１［％］）に基づいて座標（ｂ１、ｃ１、ａ１）の位置に表示される。ここで、座標（ｂ１、ｃ１、ａ１）の１つ目の値「ｂ１」は、辺ＡＢにおいて頂点Ａからｂ１の割合にある位置ｂ１を示す。２つ目の値「ｃ１」は、辺ＢＣにおいて頂点Ｂからｃ１の割合にある位置ｃ１を示す。３つ目の値「ａ１」は、辺ＣＡにおいて頂点Ｃからａ１の割合にある位置ａ１を示す。運転パターン出力部３０６は、このようにして特定された各位置ａ１、ｂ１、ｃ１において、その特定された位置が存在する辺以外の辺のうち、各位置ａ１、ｂ１、ｃ１の基準となる頂点（それぞれ頂点Ｃ、頂点Ａ、頂点Ｂ）を含む辺（それぞれ辺ＢＣ、辺ＣＡ、辺ＡＢ）に平行に補助線を引いたときの３つの補助線の交点に印Ｐ１を表示する。図５に印Ｐ７に関して引いた補助線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃを示す。補助線Ｌｂは、点ｂ７（辺ＡＢにおいて頂点Ａからｂ７の割合にある位置）から、辺ＡＢ以外の辺（辺ＢＣおよび辺ＣＡ）のうち、点ｂ７の基準となる頂点Ａを含む辺ＣＡと平行に引いた補助線である。同様に補助線Ｌｃは、点ｃ７から辺ＡＢと平行に引いた補助線である。補助線Ｌａは、点ａ７から辺ＢＣと平行に引いた補助線である。運転パターン出力部３０６は、補助線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃの交点に印Ｐ７を表示する。

印Ｐ１〜Ｐ８が表示される位置は、それぞれの年の運転パターンの傾向を示している。つまり、各印は、その表示位置に近い頂点の順に、各頂点に対応する運転パターンによる運転時間が長いことを示している。最も近い頂点に対応する運転パターンが期間内運転パターンである。このように、三角座標グラフを用いて、年ごとの印を表示することで、保守スタッフは、単に期間内運転パターンだけではなく、その年の運転パターンの傾向（例えば、期間内運転パターンが部分負荷運転の場合でも、全運転時間のうちほとんどが部分負荷運転で運転されているのか、部分負荷運転による運転時間が最も長いがガバナ運転による運転時間も長いのかなど）を把握することができる。これにより、保守スタッフは、運転パターンの傾向を考慮した点検項目などをユーザに提案することができる。

さらに三角座標グラフによれば、複数年の印を表示することで、保守スタッフは、運転パターンの変遷を把握することができる。例えば、図５の例の場合、ガスタービン１０Ａにおいては、８年前は部分負荷運転が圧倒的に支配的であり、７年前にはややガバナ運転の運転時間が増加している。６年前になると全負荷運転が部分負荷運転と同程度に増加し、５年前には全負荷運転が最も支配的な運転パターンである。そして、その後は、部分負荷運転が主体で運転されていること等が分かる。これにより、保守スタッフは、運転パターンの変遷を考慮した点検項目などをユーザに提案することができる。

本実施形態では、三角座標グラフの内部を、ガバナ運転が支配的であることを示す領域Ａ１（一点鎖線で囲った領域）、部分負荷運転が支配的であることを示す領域Ｂ１（破線で囲った領域）、全負荷運転が支配的であることを示す領域Ｃ１（二点鎖線で囲った領域）、ガバナ運転と部分負荷運転が同程度に支配的であることを示す領域ＡＢ、部分負荷運転と全負荷運転が同程度に支配的であることを示す領域ＢＣ、全負荷運転とガバナ運転が同程度に支配的であることを示す領域ＣＡに分類する。そして、例えば、印Ｐ１、印Ｐ７については共にそれらの年は部分負荷運転が支配的であるとして、これらの年は、部分負荷運転に固有の劣化や損傷が生じる可能性が高いと考える。印Ｐ３については、この年は、部分負荷運転と全負荷運転が共に支配的であるとして、この年は、部分負荷運転に固有の劣化や損傷および全負荷運転に固有の劣化や損傷の両方が生じる可能性が高いと考える。後述するように、本実施形態では、この考えに基づいて、期間内運転パターンを示す印が表示される領域に応じて、サービスメニューを提示する。運転パターン出力部３０６は、ガスタービン１０Ａ等に生じる劣化や損傷に影響を与える期間内運転パターンを、三角座標グラフ内の各々の運転パターンに対応する領域に表示し可視化する。

次に期間内運転パターンの予測処理について、期間内運転パターンをＴ法（１）によって予測する場合を例に説明する。
図６は、本発明の一実施形態によるおける期間内運転パターンの予測処理の一例を示すフローチャートである。
まず、運転データ取得部３０１が、最近３年間の運転データに基づく、運転パターンごとの運転時間を取得する（ステップＳ２１）。図５の場合、印Ｐ６〜Ｐ８の年について運転パターンごとの運転時間を取得する。運転パターンごとの運転時間は、三角座標グラフを作成する際に算出済みである。次に運転パターン予測部３０８が、次年、次々年の運転時間を予測する（ステップＳ２２）。例えば、運転パターン予測部３０８は、２年前の運転パターンごとの運転時間のデータを単位空間データとし、１年前および３年前の運転パターンごとの運転時間のデータをそれぞれ単位空間データとする。そして、公知であるＴ法（１）の手法を用いて信号データの比例定数β、ＳＮ比η、有効除数ｒ、総合推定値Ｍなどを算出して、次年の運転パターンごとの運転時間（未知データ）を推定する。同様に運転パターン予測部３０８は、１年前の運転パターンごとの運転時間を単位空間データとし、２年前の運転パターンごとの運転時間と推定した次年の運転パターンごとの運転時間とをそれぞれ信号データとして次々年の運転パターンごとの運転時間を推定する。

運転パターン予測部３０８は、推定した次年、次々年の推定データを期間内運転パターン決定部３０４へ出力する。期間内運転パターン決定部３０４は、次年、次々年の推定データに基づいて、次年、次々年の期間内運転パターンを決定する。次に運転パターン出力部３０６は、次年、次々年の期間内運転パターンを三角座標グラフ内に表示する（ステップＳ２３）。図５に運転パターン予測部３０８が推定した期間内運転パターンの例を示す。印Ｐ９は次年の期間内運転パターン、印Ｐ１０は次々年の期間内運転パターンである。

このように過去の運転データが示す運転パターンごとの運転時間に基づいて、未来における運転パターンごとの運転時間を推定することにより、未来の期間内運転パターンを予測し、過去から未来における期間内運転パターンの推移を可視化することができる。これにより、数年先に劣化や故障が生じる可能性がある部品や点検個所を予測することができる。プラント１０を運用するユーザにとって、予期しない運転停止による損失利益を抑えたり、点検コストを低減したりすることは重要である。劣化や故障の可能性が高い部品などを予測し、予めメンテナンスによりガスタービン１０Ａの運転停止を防ぐことができれば、そのような損失利益を抑えることができる。また、故障の可能性が高い箇所を、事前に未来の定期点検における点検項目に含めて計画的に準備しておくことができるならば、ユーザは、点検や部品交換に必要な予算を確保したり、長期的で無駄のない運用計画を立案したりすることができ、コスト削減につなげることができる。

なお、運転時間の予測方法は、Ｔ法（１）に限定されない。例えば、重回帰分析や外挿法などで予測を行ってもよい。

次に図４で説明した処理が実行済みであることを前提に、期間内運転パターンに基づくサービスメニューの提示処理について図７〜図１０を用いて説明する。
図７は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第１のフローチャートである。
まず、運転パターン出力部３０６が、期間内運転パターンを示す印を三角座標グラフに表示する（ステップＳ３１）。次に保守スタッフが、領域Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、ＡＢ、ＢＣ、ＣＡの何れかを選択する（ステップＳ３２）。例えば、保守スタッフは、最近１年の期間内運転パターンが表示された領域に対して、クリック操作またはタップ操作などを行って選択する。

すると、サービスメニュー出力部３０７は、選択された領域に応じたサービスメニューの一覧を記憶部３１０から読み出して、表示装置に表示する（ステップＳ３３）。図８に記憶部３１０に記録されたサービスメニューが登録されたテーブルの一例を示す。図８は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第１の図である。図８に例示するテーブルは、「項番」、「運転パターン」、「種別」、「サービスメニュー」の各項目を有している。「項番」にはサービスメニューの識別情報が格納される。「運転パターン」には、全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転の何れかが格納される。「種別」には、サービスメニューの種類が格納される。具体的には、アップグレードまたはメンテナンスの何れかが格納される。アップグレードとは、期間内運転パターンに応じて劣化や故障が生じやすい部品について、劣化や故障が生じにくい部品へのアップグレードを推奨するサービスメニューである。メンテナンスとは、期間内運転パターンに応じて劣化や故障が生じやすい箇所の点検や当該箇所の部品交換を推奨するサービスメニューである。「サービスメニュー」には、具体的なサービスメニューが格納される。

期間内運転パターンが全負荷運転の場合のサービスメニューの例としてＨＥＰＡ（High Efficiency Particulate Air）フィルターを挙げることができる。ＨＥＰＡフィルターは、ガスタービン１０Ａの圧縮機の吸入側に取り付けられ、ガスタービン１０Ａの劣化の原因となる有害な物質（塵、砂、オイルミスト等）を取り込まないようにするために導入される。全負荷運転では、高出力を維持するために吸気の流量が大きく、圧縮機翼に汚れが付着しやすい。それが原因で、圧縮機の効率および信頼性の低下や、洗浄のための運転停止などが発生する。これらを防止する為のアップグレード部品として、ＨＥＰＡフィルターが推奨される（項番Ａ１）。

同様に全負荷運転の場合のメンテナンスの例として、圧縮機の点検・洗浄が挙げられる。上述のとおり、全負荷運転では、吸気の流量が大きいため、特に圧縮機翼が汚れ易い。それにより、圧縮機の効率低下等が生じる。圧縮機翼が汚れると、翼洗を必要がある。その為、圧縮機の点検・洗浄が推奨される（項番Ａ２）。

期間内運転パターンが部分負荷運転の場合のサービスメニューの例としてサポートリングの点検を挙げることができる。ガスタービン１０Ａのタービンの静翼の１段目は、タービンの動静翼の中でも最も過酷な使用環境に置かれる。例えば、部分負荷運転の場合、タービン入口温度の変動が大きいため静翼１段目の負担が重くなる。静翼の１段目に隣接するサポートリングにも高温ガスの巻き込み等が発生し、高温酸化減肉が生じる。その為、サポートリングの点検が推奨される（項番Ｂ１）。

期間内運転パターンがガバナ運転の場合のサービスメニューの例としてＩＧＶ（inlet guide vane）アクチュエータのロックナットの点検や、燃焼器の尾筒に設けられたバイパス弁のバイパスリングの点検を挙げることができる。ガバナ運転では、ＩＧＶやバイパス弁の摺動部が損傷することが多い。ＩＧＶアクチュエータについては、ロックナットに緩みが無いかどうかを確認し、必要に応じて締め直しを行うメンテナンスが推奨される（項番Ｃ１）。バイパスリングの場合は、摩耗が進行していないかを確認し、摩耗が進んでいる場合は補修を行うメンテナンスが推奨される（項番Ｃ２）。
このように記憶部３１０には、各運転パターン別に推奨されるサービスメニューの一覧が記録されている。サービスメニュー出力部３０７は、期間内運転パターンに関連する全てのサービスメニューを記憶部３１０から読み出す。

次にサポート情報取得部３０９が、運用サポート装置２０からサポート情報を取得する（ステップＳ３４）。このサポート情報には、運用状態を閾値に基づいて選定されたサポートメニューが含まれている。例えば、運用サポート装置２０は、ガスタービン１０Ａの圧縮機の効率が閾値よりも低下していると、圧縮機の洗浄を推奨するサポート情報（第１サービスメニュー）を、サービスメニュー提示装置３０へ送信する。運用サポート装置２０が送信するサポート情報は、ガスタービン１０Ａの運転パターンとは関係が無い。つまり、ガスタービン１０Ａの期間内運転パターンが、図８で例示したサービスメニューのテーブルに「圧縮機の洗浄」が登録されていない運転パターンであっても（部分負荷運転やガバナ運転であっても）、圧縮機効率が閾値よりも低下していれば、「圧縮機の洗浄」を推奨するサポート情報を送信する。

次にサービスメニュー出力部３０７が、サービスメニューを表示する（ステップＳ３５）。この場合、サービスメニュー出力部３０７は、運用サポート装置２０から取得したサポート情報を選定要因に加えて、サービスメニューを選定する。例えば、期間内運転パターンが全負荷運転であって、運用サポート装置２０から「圧縮機の洗浄」を含んだサービス情報を取得した場合、サービスメニュー出力部３０７は、記憶部３１０から全負荷運転に関連する「ＨＥＰＡフィルター」、「圧縮機の洗浄」等のサービスメニューを読み出す。サービスメニュー出力部３０７は、読み出したサービスメニューに運用サポート装置２０から取得した「圧縮機の洗浄」が含まれていることに基づいて、「圧縮機の洗浄」を優先的に出力する。例えば、サービスメニュー出力部３０７は、「圧縮機の洗浄」を最上位に表示したり、「圧縮機の洗浄」を最も目立つ態様で表示したり、あるいは、「圧縮機の洗浄」は、運転パターンおよび運用状態の各々の観点から選定されるサービスメニューであり、最も推奨するサービスメニューであることを示してもよい。

一方、期間内運転パターンが部分負荷運転やガバナ運転であって、運用サポート装置２０から「圧縮機の洗浄」を含んだサービス情報を取得した場合、サービスメニュー出力部３０７は、記憶部３１０から部分負荷運転またはガバナ運転に関連するサービスメニューを読み出し、読み出したサービスメニューを「圧縮機の洗浄」とともに表示する。例えば、サービスメニュー出力部３０７は、「運転パターンに基づくサービスメニューは『サポートリングの点検』です。運用状態に基づくサービスメニューは『圧縮機の洗浄』です。」等と表示する。

また、期間内運転パターンが、領域ＡＢ、ＢＣ、ＣＡの何れかである場合、サービスメニュー出力部３０７は、２つの運転パターンに関連するサービスメニューを表示する。期間内運転パターンが領域ＡＢの場合、サービスメニュー出力部３０７は、全負荷運転に関連付けられた「ＨＥＰＡフィルター」、「圧縮機の洗浄」等と、部分負荷運転に関連付けられた「サポートリング点検」等を共に表示する。２つの運転パターンに関連するサービスメニューを表示するのは、２つの運転パターンに係る運転時間の差が所定の範囲内であるこれらの中間領域において、２つの運転パターンに無関係で中間領域に固有の損傷形態が確認されていない為である。この場合も、運用サポート装置２０からサポート情報「圧縮機の洗浄」を取得していれば、「圧縮機の洗浄」を優先的に表示する。

従来より、ガスタービン１０Ａ，１０Ｂの運転パターンによって発生する劣化等の違いを考慮せず、定期点検等での点検項目を決定することが多い。本実施形態によれば、運転パターンの傾向を把握し、さらに今後の運転パターンを予測しておくことで、最も支配的な運転パターン（期間内運転パターン）に応じたサービスメニュー（重要点検個所、要交換部品等）を検討に加えることができる。これにより、運用状態だけでは検出できない、劣化等が疑われる箇所を事前に把握し、点検や交換部品の準備を行って円滑に定期点検を行うことができる。また、ユーザから信頼を獲得することができる。

次回の定期点検時に重点的に点検すべき箇所やその理由を、プラント１０のユーザに事前に通知することができるので、定期点検に対するユーザの理解が得られやすくなり、部品交換やアップグレード部品の提案などにつなげやすい。

運用サポート装置２０からのサポート情報に基づいて点検項目を選択する場合、項目が多くなり、どれを選択すれば良いかが分からなくなることがある。本実施形態によれば、サポート情報と期間内運転パターンに基づくサービスメニューが一致する項目を重点的な点検項目とすることができるので、定期点検の計画時の利便性が向上する。

次に図９〜図１１を用いてサービスメニューの提示処理の他の例について説明する。
図９は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第２のフローチャートである。
前提として、図４で説明した処理のステップＳ１４までが実行済みであるとする。つまり、運転時間算出部３０３は、運転パターンごとの運転時間を算出し、期間内運転パターン決定部３０４が、期間内運転パターンを決定している。次に運転時間算出部３０３は、期間内運転パターンについて、負荷帯ごとの運転時間を算出する（ステップＳ４１）。負荷帯ごとの運転時間の算出について説明する。

期間内運転パターンが全負荷運転の場合、運転時間算出部３０３は、全負荷運転で運転している運転時間が年間の運転時間のどの程度を占めるかを算出する。例えば、運転データに記録された毎分の制御信号のうち８０％に全負荷運転を指示する制御信号が記録されている場合、運転時間算出部３０３は、全負荷運転の時間が年間の８０％であると算出する。運転時間算出部３０３は、全負荷運転の時間が年間の７５％以上かどうかを判定する。

期間内運転パターンが部分負荷運転またはガバナ運転の場合、運転時間算出部３０３は、昼間、夜間における平均負荷率を算出する。運転データには、ガスタービン１０Ａ等の出力の大きさが記録されており、運転時間算出部３０３は、運転データの出力値を定格出力で除算することにより、各時間での負荷がどの程度か（負荷率）を算出することができる。運転時間算出部３０３は、各時間についての負荷率を算出し、昼間、夜間のそれぞれについて平均値を算出する。さらに運転時間算出部３０３は、昼間の負荷率について、平均負荷率が８０％以上となる月が年間で９ヶ月以上存在するかどうかを判定する。また、運転時間算出部３０３は、夜間の負荷率について、平均負荷率が７５％以上となる月が年間で９ヶ月以上存在するかどうかを判定する。
運転時間算出部３０３は、判定結果を年およびその年の期間内運転パターンに対応付けてサービスメニュー出力部３０７へ出力する。

次に起動回数算出部３０５は、１年間の起動回数を算出する（ステップＳ４２）。例えば、運転データには、ガスタービン１０Ａの起動や停止を指示する制御信号が出力された履歴が記録されていて、起動回数算出部３０５は、１年分の運転データの中から、起動を指示する制御信号をカウントすることにより起動回数を算出する。起動回数算出部３０５は、年ごとの起動回数をサービスメニュー出力部３０７へ出力する。

次に運転パターン出力部３０６は、期間内運転パターンを示す印を三角座標グラフに表示する（ステップＳ４３）。この処理は、図４のステップＳ１５と同様である。次に保守スタッフが、サービスメニューを表示したい年の印を選択する（ステップＳ４４）。例えば、保守スタッフは、次に行う定期点検の計画を行うために最近１年の期間内運転パターンが表示された印Ｐ８（図５）を、クリック操作またはタップ操作などにより選択する。

すると、サービスメニュー出力部３０７は、期間内運転パターン、負荷帯、起動回数に応じてサービスメニューを表示する（ステップＳ４５）。期間内運転パターン、負荷帯、起動回数によって分類した運転方法を運転モードと呼ぶ。図１０に運転モードの一例を示す。

図１０は、本発明の一実施形態による運転モードの一例を示す図である。
図示するように運転モードは、期間内運転パターンごとに、高負荷帯の運転が多いか、低負荷帯の運転が多いか、および起動回数の多いか少ないかによって分類されている。このように分類するのは、同じ期間内運転パターンであっても、高負荷と低負荷、起動回数の多少で劣化や損傷が進む箇所に差が生じるからである。サービスメニュー出力部３０７は、ステップＳ４１、Ｓ４２で取得した判定結果や起動回数に基づいて図１０で例示する何れの運転モードかを判定する。

例えば、全負荷運転の場合、全負荷運転で運転する時間が総運転時間の７５％以上かどうかで分類し、さらに７５％未満の場合は、起動回数が年間３６回以上かどうかで運転モードの分類を行う。全負荷運転の運転時間が７５％以上の場合（運転モード「Ａ−１」）、高温部品（タービン動翼および静翼、分割環など）の損傷が最も激しいと考えられる。例えば、図８で例示したテーブルには、期間内運転パターンに加え、運転モードごとにサービスメニューが分類されていて、サービスメニュー出力部３０７は、判定した運転モードが「Ａ−１」の場合、このテーブルから、運転モード「Ａ−１」に関連付けられた高温部品に対するアップグレードやメンテナンスを提案するサービスメニューを読み出して出力する。全負荷運転の運転時間が７５％未満の場合も、やはり高温部品の損傷が激しいと考えられるため、サービスメニュー出力部３０７は、高温部品にするサービスメニューを出力する。さらに起動回数が多い場合は、起動発停に起因する損傷や、ターニング回転に起因する損傷が増加する。運転モードが「Ａ−３」の場合、サービスメニュー出力部３０７は、高温部品に関するサービスメニューに加え、起動発停やターニング回転に起因する損傷に対するサービスメニューを出力する。起動回数に応じたサービスメニューの例については後述する。

部分負荷運転の場合、昼間の負荷率が８０％以上の月が１年間で９か月以上、夜間の負荷率が７０％以上の月が１年間で９か月以上、起動回数が３６回以下の場合、運転モードは「Ｂ−１：部分負荷運転（高負荷帯）」に分類される。昼夜における同様の負荷率の条件を満たし、起動回数が３７回以上の場合、運転モードは「Ｂ−２：部分負荷運転（高負荷帯）＋多起動」に分類される。以下、低負荷帯についても同様に昼夜の平均負荷率と起動回数に応じて、「Ｂ−３：部分負荷運転（低負荷帯）」、「Ｂ−４：部分負荷運転（低負荷帯）＋多起動」に分類される。期間内運転パターンが部分負荷運転の場合であっても、高負荷帯での運転時間が長くなると高温部品に損傷が生じる。一方、低負荷帯での運転時間が増加すると、例えば、定格負荷付近と半負荷付近での往復による大幅な熱の変化が生じ、熱の落差による損傷が生じ易くなる。高負荷帯、低負荷帯の何れの場合も、起動回数が増加すると起動発停等に起因する損傷が増加する。記憶部３１０には、このように性質の異なる運転モード「Ｂ−１」〜「Ｂ−４」と関連付けてサービスメニューが記録されていて、サービスメニュー出力部３０７は、運転モード「Ｂ−１」〜「Ｂ−４」に応じたサービスメニューを出力する。

同様にガバナ運転の場合、昼間の負荷率が８０％以上の月が１年間で９か月以上、夜間の負荷率が７０％以上の月が１年間で９か月以上、起動回数が３６回以下の場合、運転モードは「Ｃ−１：ガバナ運転（高負荷帯）」に分類される。昼夜における同様の負荷率の条件を満たし、起動回数が３７回以上の場合、運転モードは「Ｃ−２：ガバナ運転（高負荷帯）＋多起動」に分類される。低負荷帯についても同様に昼夜の平均負荷率と起動回数に応じて、「Ｃ−３：ガバナ運転（低負荷帯）」、「Ｃ−４：ガバナ運転（低負荷帯）＋多起動」に分類される。期間内運転パターンがガバナ運転の場合、上記のとおりＩＧＶやバイパス弁等の摺動部の損傷が激しくなる。高負荷帯での運転時間が長くなると、それに加えて高温部品に損傷が生じる可能性が高くなる。起動回数の増加についても上記のとおりである。サービスメニュー出力部３０７は、ガバナ運転の運転モード「Ｃ−１」〜「Ｃ−４」に応じたサービスメニューを出力する。

次に起動回数に応じたサービスメニューについて説明する。
図１１は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第２の図である。
図１１に例示するテーブルは、記憶部３１０に記録されている。このテーブルには、起動回数が多い場合に生じやすい損傷に対する「サービスメニュー」が格納されている。「項番」にはサービスメニューの識別情報が格納される。「種別」には、サービスメニューの種類（アップグレード、メンテナンス）が格納される。「サービスメニュー」には、具体的なサービスメニューが格納される。例えば、排気車室は、過酷な熱応力にさらされている。特にガスタービン１０Ａ等の起動停止が繰り返されると、溶接部にクラックが生じやすくなる（起動発停に起因する損傷）。従って起動回数が多い場合、排気車室の状態を点検し、クラックが生じていれば溶接補修を行うよう促すサービスメニュー「排気車室の点検」が格納されている。

また、長時間ターニング回転を行った場合、タービンディスク翼溝の摩耗が進行し、シールピンの脱落が生じたり、タービン動翼のシール板が摩耗によるガタツキが生じたりする。圧縮機では、動翼の１段目の翼止めが摩耗し、１段目の動翼の位置が移動してしまう可能性がある。一般に起動発停回数の増加につれて、無負荷運転時間が長くなる。無負荷運転時間が長くなると、ターニング回転起因の損傷が増加する。従って起動回数が多い場合、タービンディスク翼溝、シール板、圧縮機の動翼１段目の翼止めなどの摩耗の状態の点検を促すサービスメニュー「長時間ターニングによる損傷の点検」が格納されている。
サービスメニュー出力部３０７は、運転モードが、「Ａ−３」、「Ｂ−２」、「Ｂ−４」、「Ｃ−２」、「Ｃ−４」の何れかの場合、負荷帯に応じたサービスメニューに加えて、起動回数に応じたサービスメニューを出力する。

このように、期間内運転パターンをさらに運転負荷帯、起動回数の観点から細分化した運転モードに基づいてサービスメニューを表示することで、運転モードに基づく、より詳細な損傷箇所等の推定が可能となる。これにより、劣化や損傷が進んでいる可能性のある箇所や部品を定期点検前に準備するうえで、準備の精度が向上し、より円滑に定期点検を遂行することができる。

図９のフローチャートで示す処理の場合も、運用サポート装置２０からサポート情報を取得し、サポート情報を考慮してサービスメニューの表示を行ってもよい。
期間内運転パターンが領域ＡＢなどの中間領域となった場合、各運転パターンでの運転時間のうち何％を高負荷帯で運転したかに基づいて、運転モードに分類してもよい。
図３では、未来の期間内運転パターンを予測することとしたが、このステップを行わずに、ステップＳ１、ステップＳ３のみを行ってもよい。

図１２は、本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。
上述のサービスメニュー提示装置３０は、コンピュータ９００を備える。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２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、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、上述した記憶部３１０に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。

なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行してもよい。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
例えば、サービスメニュー提示装置３０の一部の機能を用いて、期間内運転パターンを、三角座標グラフに出力する運転パターン表示システムとして利用することができる。サービスメニュー提示装置３０は、サービスメニュー提示システムの一例である。

上記したサービスメニュー提示システム及びサービスメニュー提示方法によれば、発電プラントの運転パターンに基づいて、劣化や損傷が発生しそうな箇所を把握することができる。また、上記した運転パターン表示システムによれば、劣化や損傷の発生を推測する根拠となる発電プラントの運転パターンを把握することができる。

１・・・運用サポートシステム
１０・・・プラント
１０Ａ、１０Ｂ・・・ガスタービン
２０・・・運用サポート装置
３０・・・サービスメニュー提示装置
３０１・・・運転データ取得部
３０２・・・運転パターン判定部
３０３・・・運転時間算出部
３０４・・・期間内運転パターン決定部
３０５・・・起動回数算出部
３０６・・・運転パターン出力部
３０７・・・サービスメニュー出力部
３０８・・・運転パターン予測部
３０９・・・サポート情報取得部
３１０・・・記憶部
４０・・・保守端末

Claims (11)

1. 発電プラントの運転データを取得する運転データ取得部と、
   前記運転データが、前記発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定部と、
   一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出部と、
   前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定部と、
   決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力部と、
   を備えるサービスメニュー提示システム。
2. 前記運転パターンの各々と対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に、前記期間内運転パターンを示す印を出力する運転パターン出力部、
   をさらに備える請求項１に記載のサービスメニュー提示システム。
3. 前記運転パターンごとの運転時間のうち、２つの前記運転パターンに係る運転時間の差が所定の範囲内の場合、前記メニュー出力部は、２つの前記運転パターンに応じたサービスメニューを提示する、
   請求項１または請求項２に記載のサービスメニュー提示システム。
4. 前記メニュー出力部は、前記運転パターンに加え、前記一定期間内における起動回数に応じたサービスメニューを提示する、
   請求項１から請求項３の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
5. 前記運転パターンには、全負荷運転および部分負荷運転およびガバナ運転が含まれる、
   請求項１から請求項４の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
6. 前記メニュー出力部は、前記期間内運転パターンが、前記部分負荷運転または前記ガバナ運転の場合、さらに出力の平均に応じて前記サービスメニューを出力する、
   請求項５に記載のサービスメニュー提示システム。
7. 前記発電プラントにおける過去の運転データに基づいて、未来の前記一定期間内における前記期間内運転パターンを予測する運転パターン予測部、
   をさらに備える請求項１から請求項６の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
8. 前記メニュー出力部は、前記運転データにおける所定の監視項目と、その監視項目ごとに定められた閾値とに基づいて抽出された第１サービスメニューを取得し、前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューのうち、取得した前記第１サービスメニューと等しいサービスメニューを優先的に出力する、請求項１から請求項７の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
9. 発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンごとの運転時間の比に基づいて決定された一定期間の代表的な運転パターンである期間内運転パターンを示す印を、前記運転パターンと対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に出力する運転パターン出力部、
   を備える運転パターン表示システム。
10. 発電プラントの運転データを取得するステップと、
    前記運転データが、前記発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定するステップと、
    一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出するステップと、
    前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定するステップと、
    決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するステップと、
    を有するサービスメニュー提示方法。
11. コンピュータに、
    発電プラントの運転データを取得する運転データ取得処理と、
    前記運転データが、前記発電プラントの出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定処理と、
    一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出処理と、
    前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定処理と、
    決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力処理と、
    を実行させるプログラム。

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