JP6998119B2 - プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム - Google Patents

プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6998119B2
JP6998119B2 JP2017065957A JP2017065957A JP6998119B2 JP 6998119 B2 JP6998119 B2 JP 6998119B2 JP 2017065957 A JP2017065957 A JP 2017065957A JP 2017065957 A JP2017065957 A JP 2017065957A JP 6998119 B2 JP6998119 B2 JP 6998119B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
performance
plant
evaluation
equipment
deterioration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2017065957A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2018169759A (ja
JP2018169759A5 (ja
Inventor
直樹 鈴木
信太郎 熊野
克彦 安部
圭介 山本
真人 岸
由起彦 井上
瞬 新妻
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Mitsubishi Power Ltd
Original Assignee
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Mitsubishi Power Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to JP2017065957A priority Critical patent/JP6998119B2/ja
Application filed by Mitsubishi Heavy Industries Ltd, Mitsubishi Power Ltd filed Critical Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority to PCT/JP2018/011744 priority patent/WO2018181009A1/ja
Priority to US16/496,665 priority patent/US11461727B2/en
Priority to DE112018001764.8T priority patent/DE112018001764T5/de
Priority to CN201880021250.XA priority patent/CN110506289B/zh
Priority to TW107110434A priority patent/TWI703420B/zh
Publication of JP2018169759A publication Critical patent/JP2018169759A/ja
Publication of JP2018169759A5 publication Critical patent/JP2018169759A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6998119B2 publication Critical patent/JP6998119B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D25/00—Component parts, details, or accessories, not provided for in, or of interest apart from, other groups
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01K—STEAM ENGINE PLANTS; STEAM ACCUMULATORS; ENGINE PLANTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; ENGINES USING SPECIAL WORKING FLUIDS OR CYCLES
    • F01K23/00—Plants characterised by more than one engine delivering power external to the plant, the engines being driven by different fluids
    • F01K23/02—Plants characterised by more than one engine delivering power external to the plant, the engines being driven by different fluids the engine cycles being thermally coupled
    • F01K23/06—Plants characterised by more than one engine delivering power external to the plant, the engines being driven by different fluids the engine cycles being thermally coupled combustion heat from one cycle heating the fluid in another cycle
    • F01K23/10—Plants characterised by more than one engine delivering power external to the plant, the engines being driven by different fluids the engine cycles being thermally coupled combustion heat from one cycle heating the fluid in another cycle with exhaust fluid of one cycle heating the fluid in another cycle
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C7/00—Features, components parts, details or accessories, not provided for in, or of interest apart form groups F02C1/00 - F02C6/00; Air intakes for jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E20/00—Combustion technologies with mitigation potential
    • Y02E20/16—Combined cycle power plant [CCPP], or combined cycle gas turbine [CCGT]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Engine Equipment That Uses Special Cycles (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Description

本発明は、プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラムに関する。
プラント設計用のシミュレータを用いて、発電所等のプラントの設計し、設計したプラントの性能を評価することが広く行われている。
例えば、特許文献１には、プラント設計用のシミュレータを動作させているコンピュータが、発電プラントを構成するガスタービン、蒸気タービン、及びコンデンサ等の機器の選択を受け付けると、選択された各機器のモデルだけでなく、各機器の間での熱平衡特性を熱効率計算モジュールによって算出し、その結果を用いてプラントの性能の評価、及びコストの算出を行っている。そして、その算出結果によってプラントに設置する機器の構成を最適化することが記載されている。
米国特許出願公開第２０１３／００４６５１９号明細書
しかし、特許文献１等では、設計時の各機器のモデルや機器間の熱平衡特性を用いてプラントの最適化を行うことは記載されているが、プラント性能の経年変化、経年変化による性能劣化を補う各種オプション部品の選択などを考慮したプラントの評価方法については記載が無かった。このため、実際にプラントを運転していく中で、設計時に評価した性能を発揮できないおそれがあった。
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできるプラント評価システム、プラント評価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、プラントに設置する機器の構成の組み合わせを定めたプラント形態情報の入力を受け付けるプラント形態情報取得部と、前記プラント形態情報が示すプラントの評価に係る条件の入力を受け付ける条件取得部と、前記プラントの稼働開始からの経過時間やその間の運転パターンを入力すると第１の前記機器の性能の劣化度合い、第１の前記機器の出力をうけて動作する第２の前記機器の性能の劣化度合い、および前記プラントの性能の劣化度合い、を出力する性能劣化モデルと、第１の前記機器に搭載可能な部品について、前記部品が第１の前記機器の性能、第２の前記機器の性能、および前記プラントの性能をどの程度向上させるかを記憶したオプション部品データベースと、前記機器の性能に基づいて前記プラントの性能をどのように算出するかを定めた性能モデルと、を記憶する記憶部と、前記条件に含まれる評価対象期間における前記プラントに生じる経年変化を反映した前記プラントの性能を、前記評価対象期間における所定の評価単位時間ごとの前記経過時間や前記運転パターンを前記性能劣化モデルに入力すると前記性能劣化モデルが出力する前記評価単位時間ごとの前記プラントの性能の劣化度合いを前記プラントの性能に反映させることにより算出する性能情報算出部と、前記プラントに含まれる前記機器のうち少なくとも一つに用いられ、その機器の性能を向上させる部品を前記オプション部品データベースが記憶する前記部品の中から予め定められた優先度に基づいて選択するオプション部品選択部と、を備え、前記性能情報算出部は、前記オプション部品選択部が選択した部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出し、前記オプション部品選択部は、予め定められた対策の優先度に基づいて、当該優先度が最も高い劣化要因に対し、その劣化要因による当該機器の性能の劣化を補う部品を特定する。プラント評価システムである。
本発明の第２の態様によれば、前記性能情報算出部は、前記オプション部品選択部が選択した部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上および前記部品を追加することによる第２の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能および第２の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上および第２の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出する。
また、本発明の第３の態様によれば、前記オプション部品選択部は、前記部品を第１の前記機器に追加したときに第１の前記機器の性能だけを向上する第１の前記部品と、第１の前記機器に加えて第２の前記機器の性能を向上する第２の前記部品とのうち第２の前記部品を優先して選択する。
また、本発明の第４の態様によれば、前記性能モデルには、前記機器の構成の組み合わせごとに、前記プラントの性能をどのように算出するかが定められており、前記性能情報算出部は、前記部品を追加したときの前記プラントの性能を、前記機器の構成の組み合わせと前記性能モデルと前記オプション部品データベースとに基づいて計算する。
また、本発明の第５の態様によれば、前記記憶部は、前記プラントの燃料単価を記憶するコスト情報データベースをさらに記憶し、前記オプション部品データベースは、前記部品ごとに初期コストをさらに記憶し、前記性能情報算出部は、前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの前記プラントの出力を前記性能モデルに基づいて計算し、前記運転に要する燃料消費量を、前記部品を追加したときの前記プラントの出力と当該出力に要する燃料消費量の関係に基づいて算出し、前記オプション部品データベースに基づいて前記部品の初期コストを計算し、前記性能情報算出部が算出した前記燃料消費量に前記コスト情報データベースが記憶する前記燃料単価を乗じることによって前記部品の追加によって改善する性能に基づくランニングコスト、を計算するコスト算出部、をさらに備える。
また、本発明の第６の態様によれば、前記プラントは発電プラントであって、前記コスト情報データベースは、売電単価をさらに記憶し、前記性能モデルは、前記機器の性能に基づいて前記プラントの発電できる発電量をどのように算出するかを定め、前記記憶部は、前記プラントの発電量および当該発電量を発電するために必要な燃料消費量の関係を示す情報をさらに記憶し、前記性能情報算出部は、前記部品を追加せずに前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの第１の発電量を前記性能モデルに基づいて算出し、当該運転に要する第１の燃料消費量を、第１の前記発電量と、前記プラントの発電量および当該発電量を発電するために必要な燃料消費量の関係を示す情報に基づいて算出し、さらに、前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの第２の発電量を前記性能モデルに基づいて算出し、当該運転に要する第２の燃料消費量を、第２の前記発電量と、前記プラントの発電量および当該発電量を発電するために必要な燃料消費量の関係を示す情報に基づいて算出し、前記コスト算出部は、第１の前記燃料消費量から第２の前記燃料消費量を減じた値に前記燃料単価を乗じて、削減できる燃料費のコストを計算し、第２の前記発電量から第１の前記発電量を減じた値に前記売電単価を乗じて売電の増加による利益を計算する。
また、本発明の第７の態様によれば、前記記憶部は、評価時期を入力すると前記評価時期における売電単価の予測値を出力する売電単価の予測モデルをさらに記憶し、前記性能情報算出部が前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの前記評価対象期間における前記評価単位時間ごとの前記発電量を算出し、前記コスト算出部は、前記評価対象期間における評価単位時間ごとの売電単価の予測値を前記売電単価の予測モデルに基づいて算出し、前記評価単位時間ごとの売電単価の予測値に、対応する前記評価単位時間における前記発電量を乗じて前記評価単位時間ごとの売電価格を計算し、前記売電価格を前記評価対象期間にわたって積算して前記発電量に応じた前記売電価格を計算する。
また、本発明の第８の態様によれば、前記記憶部は、評価時期を入力すると前記評価時期における燃料単価の予測値を出力する燃料単価の予測モデルをさらに記憶し、前記性能情報算出部が前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの前記評価対象期間における前記評価単位時間ごとの前記燃料消費量を算出し、前記コスト算出部は、前記評価対象期間における前記評価単位時間ごとの前記燃料単価の予測値を前記燃料単価の予測モデルに基づいて算出し、前記評価単位時間ごとの前記燃料単価の予測値に、対応する前記評価単位時間における前記燃料消費量を乗じて前記評価単位時間ごとの燃料価格を計算し、前記燃料価格を前記評価対象期間にわたって積算して前記発電に要する燃料価格を算出する。
また、本発明の第９の態様によれば、前記プラント評価システムにおいて、前記機器はガスタービンであって、前記部品は、ＨＥＰＡ（High Efficiency Particulate Air Filter）であってもよい。
また、本発明の第１０の態様は、プラント評価システムが、プラントの稼働開始からの経過時間やその間の運転パターンを入力すると前記プラントが備える機器について、第１の前記機器の性能の劣化度合い、第１の前記機器の出力をうけて動作する第２の前記機器の性能の劣化度合い、および前記プラントの性能の劣化度合い、を出力する性能劣化モデルと、第１の前記機器に搭載可能な部品について、前記部品が第１の前記機器の性能、第２の前記機器の性能、および前記プラントの性能をどの程度向上させるかを記憶したオプション部品データベースと、前記機器の性能に基づいて前記プラントの性能をどのように算出するかを定めた性能モデルと、を記憶する記憶部を備えるプラント評価システムによって実行されるプラント評価方法であって、前記プラントに設置する前記機器の構成の組み合わせを定めたプラント形態情報の入力を受け付けるステップと、前記プラント形態情報が示すプラントの評価に係る条件の入力を受け付けるステップと、前記条件に含まれる評価対象期間における前記プラントに生じる経年変化を反映した前記プラントの性能を、評価対象期間における所定の評価単位時間ごとの前記経過時間や前記運転パターンを前記性能劣化モデルに入力すると前記性能劣化モデルが出力する前記評価単位時間ごとの前記プラントの性能の劣化度合いを前記プラントの性能に反映させることにより算出するステップと、前記プラントに含まれる前記機器のうち少なくとも一つに用いられ、その機器の性能を向上させる部品を前記オプション部品データベースが記憶する前記部品の中から予め定められた優先度に基づいて選択するステップと、を有し、前記プラントの性能を算出するステップでは、前記選択された部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出し、前記部品を選択するステップでは、予め定められた対策の優先度に基づいて、当該優先度が最も高い劣化要因に対し、その劣化要因による当該機器の性能の劣化を補う部品を特定するプラント評価方法である。
また、本発明の第１１の態様は、プラントの稼働開始からの経過時間やその間の運転パターンを入力すると前記プラントが備える機器について、第１の前記機器の性能の劣化度合い、第１の前記機器の出力をうけて動作する第２の前記機器の性能の劣化度合い、および前記プラントの性能の劣化度合い、を出力する性能劣化モデルと、第１の前記機器に搭載可能な部品について、前記部品が第１の前記機器の性能、第２の前記機器の性能、および前記プラントの性能をどの程度向上させるかを記憶したオプション部品データベースと、前記機器の性能に基づいて前記プラントの性能をどのように算出するかを定めた性能モデルと、を記憶する記憶部を備えるプラント評価システムが備えるコンピュータを、プラントに設置する機器の構成の組み合わせを定めたプラント形態情報の入力を受け付ける手段、前記プラント形態情報が示すプラントの評価に係る条件の入力を受け付ける手段、前記条件に含まれる評価対象期間における前記プラントに生じる経年変化を反映した前記プラントの性能を、評価対象期間における所定の評価単位時間ごとの前記経過時間や前記運転パターンを前記性能劣化モデルに入力すると前記性能劣化モデルが出力する前記評価単位時間ごとの前記プラントの性能の劣化度合いを前記プラントの性能に反映させることにより算出する手段、前記プラントに含まれる前記機器のうち少なくとも一つに用いられ、その機器の性能を向上させる部品を前記オプション部品データベースが記憶する前記部品の中から予め定められた優先度に基づいて選択する手段、として機能させ、前記プラントの性能を算出する手段は、前記選択された部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出し、前記部品を選択する手段は、予め定められた対策の優先度に基づいて、当該優先度が最も高い劣化要因に対し、その劣化要因による当該機器の性能の劣化を補う部品を特定する、プログラムである。
プラントの経年変化及びその変化に対する改善策を考慮して、適切なプラントの評価を行うことが可能となる。
本発明に係る第一実施形態におけるプラント評価装置の機能ブロック図である。 本発明に係る第一実施形態におけるプラント評価装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 本発明に係る第一実施形態におけるオプション部品の効果を説明する第１の図である。 本発明に係る第一実施形態におけるオプション部品の効果を説明する第２の図である。 本発明に係る第一実施形態におけるプラント評価処理の一例を示すフローチャートである。 本発明に係る第二実施形態におけるプラント評価装置の機能ブロック図である。 本発明に係る第二実施形態におけるプラント評価処理の一例を示すフローチャートである。 本発明に係る第二実施形態におけるプラント評価結果の一例を示す図である。
＜第一実施形態＞
以下、本発明の第一実施形態によるプラント評価装置について図１～図５を参照して説明する。
本発明に係る第一実施形態におけるプラント評価装置の機能ブロック図である。
本実施形態のプラント評価システムは、経年変化による性能の劣化や、オプション部品の適用による性能の向上などを考慮して、プラントの経済性評価値を算出する。プラント評価システムは、例えば、１台または複数台のサーバ端末装置などのコンピュータによって構成される。図１のプラント評価装置１０は、１台のコンピュータで構成された場合のプラント評価システムの一例である。
以下、評価対象のプラントが発電プラント（ＧＴＣＣ：ガスタービンコンバインドサイクル）の場合を例に説明を行う。図１に示すように、プラント評価装置１０は、設定情報受付部１１と、制御部１２と、性能情報算出部１３と、劣化度算出部１４と、オプション部品選択部１５と、コスト算出部１６と、出力部１７と、記憶部１８とを備えている。
設定情報受付部１１は、評価対象となるプラントの形態情報、当該プラントの評価に係る各種条件を示す情報の入力を受け付ける。プラントの形態情報とは、そのプラントに設置する機器の構成の組み合わせを定めた情報である。例えば、（形態１）ガスタービン１台と蒸気タービン１台、（形態２）ガスタービン２台と蒸気タービン１台、（形態３）ガスタービン３台と蒸気タービン２台、などのプラント形態が存在する。また、プラントの評価に係る各種条件（シミュレーション設定情報）とは、プラントの運転環境情報、運転パターン情報、経済指標値などである。プラントの運転環境情報とは、例えば、プラントが敷設される場所（海岸部か内陸部かなど）、温度、湿度、ＳＯ２濃度、ＮＯＸ、大気中の粉塵の量などである。運転環境情報にはプラントの劣化を進める劣化因子情報が含まれる。また、プラントの運転パターン情報には、目標出力、目標燃料削減量（目標燃料消費量）、プラントの評価期間、評価単位時間、後述するオプション部品の適用開始時期などが含まれる。また、経済指標値は、燃料単価、売電単価などである。設定情報受付部１１は、これらの情報の入力を受け付けると、記憶部１８に記録する。
制御部１２は、プラント評価装置１０の起動、停止、プラント評価処理の開始、終了など種々の制御を行う。
性能情報算出部１３は、プラントが備える機器、プラント全体について性能情報の算出を行う。特に本実施形態では、性能情報算出部１３は、プラントに生じる経年変化やオプション部品による性能の向上の影響を反映した機器単体またはプラント全体の性能を算出する。ここで、性能とは、発電の出力の大きさ、発電効率、燃料消費量等のことである。
劣化度算出部１４は、記憶部１８に格納された経年変化モデルに基づき、各機器の劣化及びその影響による機器の性能の劣化度を算出する。ここで機器の劣化とは、腐食、摩耗、割れ、などである。また性能の劣化度とは、熱効率や物質収支の変化である。
オプション部品選択部１５は、プラントが備える機器のうち少なくとも一つに用いられ、その機器の性能を向上させる部品を特定する。例えば、オプション部品選択部１５は、劣化度算出部１４が算出した機器の劣化に応じて、対策の優先度が高い劣化要因に対し、その劣化要因による当該機器の性能の劣化を補う部品を特定する。
コスト算出部１６は、性能情報算出部１３が算出した性能情報（出力、燃料消費量）に対して、燃料単価、売電単価を適用し、評価期間中のプラントの運転に要するコスト、得られる利益を算出する。コスト算出部１６が算出するコストや利益は、プラントに生じる経年変化やオプション部品による性能の向上の影響を反映した値である。
出力部１７は、性能情報算出部１３が算出した性能情報やコスト算出部１６が算出したコスト情報を、プラント評価装置１０に接続されたディスプレイに表示する。
記憶部１８は、プラントの評価処理に必要な様々な情報を記憶する。例えば、記憶部１８は、プラント情報データベース１８１、経年変化算出モデル１８２、オプション部品データベース１８３、コスト情報データベース１８４を記憶している。
プラント情報データベース１８１は、プラント形態情報を記憶している。上述のとおり、プラント形態情報には、プラントにどのような機器をどれだけ設置するかという機器構成情報が含まれている。例えば、プラント情報データベース１８１には、既存の（運転中の）プラントに関するプラント形態情報が格納されていてもよい。この場合、当該既存プラントの運転環境情報、運転パターン情報等のプラント評価に係る条件がともに記録されていてもよい。また、プラント情報データベース１８１には、機器単体や複数の機器全体の性能モデルが記録されている。性能モデルとは、機器ごとのマスバランス、ヒートバランス、熱効率、出力の設計値や、複数の機器全体でのヒートバランス、それに基づく熱効率、出力などの性能情報である。なお、複数の機器全体でのヒートバランスの計算には、機器間のエネルギーの受け渡しの際に、機器ごとに予め定められた標準状態に合わせて、前段の機器の出力値を標準化して、次の機器の入力の値とするようにしてもよい。なお、プラント情報データベース１８１が記憶する性能モデルは、設計時の理想的なモデルであって、経年変化などは考慮されていない。また、また、プラント情報データベース１８１には、プラント形態ごとに、その機器構成での性能モデルが記録されている。例えば、性能モデルは、図４（ａ）に例示する２ｏｎ１（ガスタービン２台と蒸気タービン１台）の構成と、図４（ｂ）に例示する３ｏｎ２（ガスタービン３台と蒸気タービン２台）の構成について、各機器の出力に基づいて、どのようにプラント全体の性能を算出するかが定められている。
経年変化算出モデル１８２は、経年変化による機器の劣化度合いを模擬するためのモデルである。経年変化算出モデル１８２は、例えば、過去の同種のプラントの運転データに含まれる、各機器の経時的な変化、劣化、故障などの実績データに基づいて構築されたモデルである。例えば、劣化度算出部１４が、経年変化算出モデル１８２にプラント稼働開始からの経過時間ｔ１やその間の運転パターン（例えば定格負荷で運転し続けるなど）を入力すると、経年変化算出モデル１８２は、その経過時間ｔ１に応じた機器に生じる亀裂、腐食等の劣化情報を出力する。また、経年変化算出モデル１８２は、（１）その劣化による機器の性能の劣化度合い（例えば、出力が９０％になる等）、（２）その機器の性能の劣化によって生じる当該機器の出力を受けて動作する下流の機器の性能の劣化、（３）あるいはプラント全体の性能の劣化、等の情報を算出して出力する。また、経年変化算出モデル１８２は、機器ごとの経年変化を反映させたマスバランスやヒートバランスを出力してもよい。性能情報算出部１３は、経年変化算出モデル１８２の算出結果を用いてプラントに生じる経年変化の影響を反映した機器単体、プラント全体の性能を算出する。例えば、劣化が生じた機器単体の性能の劣化が９０％、プラント全体の性能の劣化が８０％であるとすると、性能情報算出部１３は、指定されたプラント形態、運転環境、運転パターンにおけるプラント出力算出値の８０％を、経過時間ｔ１における当該プラントの出力とする。
オプション部品データベース１８３は、機器ごとに当該機器に搭載が可能な部品についての情報を記憶している。例えば、ガスタービンに用いる標準的な部品Ａ、部品Ａよりもガスタービンの出力性能を向上させる部品Ａ１、出力性能は向上しないが部品Ａよりも劣化しにくく長持ちする部品Ｂなどのそれぞれについて、当該部品の初期コスト、性能情報（どの程度向上するか）、他の機器やプラント全体への影響などの情報（他の機器やプラントの性能をどの程度向上させるか等）が、オプション部品データベース１８３には記録されている。また、オプション部品データベース１８３には、当該部品を適用したときのマスバランスやヒートバランスが記録されていてもよい。これらの性能情報、他の機器等への影響情報は何れも実機に当該部品を適用した際に計測等した実績データに基づく情報であって、オプション部品の実際の効果を示す現実的な数値であることが好ましい。オプション部品選択部１５は、対策の優先度が高い機器の劣化に対して、有効な部品をオプション部品データベース１８３から選択する。例えば、オプション部品選択部１５が部品Ａに対して部品Ａ１を選択した場合、性能情報算出部１３は、オプション部品データベース１８３に記録された情報に基づいて、ガスタービン単体での出力がどの程度向上するか、下流に存在する機器（例えば蒸気タービン）の性能がどの程度向上するか、さらにプラント全体として性能がどの程度向上するかを算出することができる。なお、オプション部品データベース１８３に登録されているのは、標準部品とその代替部品に限らず、全く付加的に追加する部品であってもよい。また、部品を交換した場合、必ずしも他の機器に良い影響があるとは限らない。例えば、ガスタービンに付加する部品であって、その部品を追加した場合、ガスタービンの性能のみが向上し、他の機器やプラント全体の性能には影響がない場合もある。あるいは、ガスタービン単体についての出力は向上するが、燃費は悪化するといった部品であってもよい。
なお、他の機器やプラント全体への影響に関する情報については、後に図４を用いて説明するようにプラント形態ごとに登録されていてもよい。
コスト情報データベース１８４は、燃料単価、売電単価を記憶する。コスト算出部１６は、例えば、性能情報算出部１３が算出した発電プラント出力の積算値に、売電単価を乗じて売電利益を算出する。また、コスト算出部１６は、例えば、性能情報算出部１３が算出した燃費改善積算値に燃料単価を乗じて、燃費改善によって削減したコストを算出する。
（ハードウエア構成）
一実施形態に係るプラント評価装置１０は、例えば一般的なコンピュータ５００を用いて実現することができる。図２にコンピュータ５００の構成の一例を示す。
図２は、本発明に係る第一実施形態におけるプラント評価装置のハードウエア構成の一例を示す図である。
コンピュータ５００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０３、ストレージ装置５０４、外部Ｉ／Ｆ（Interface）５０５、入力装置５０６、出力装置５０７、通信Ｉ／Ｆ５０８等を有する。これらの装置はバスＢを介して相互に信号の送受信を行う。
ＣＰＵ５０１は、ＲＯＭ５０３やストレージ装置５０４等に格納されたプログラムやデータをＲＡＭ５０２上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ５００の各機能を実現する演算装置である。例えば、上記の設定情報受付部１１、制御部１２、性能情報算出部１３、劣化度算出部１４、オプション部品選択部１５、コスト算出部１６、出力部１７は、ＣＰＵ５０１がＲＯＭ５０３等が記憶するプログラムを読み込んで実行することにより、コンピュータ５００に備わる機能である。ＲＡＭ５０２は、ＣＰＵ５０１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。ＲＯＭ５０３は、電源を切ってもプログラムやデータを保持する不揮発性のメモリである。ストレージ装置５０４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等により実現され、ＯＳ（Operation System）、アプリケーションプログラム、及び各種データ等を記憶する。外部Ｉ／Ｆ５０５は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、例えば、記録媒体５０９等がある。コンピュータ５００は、外部Ｉ／Ｆ５０５を介して、記録媒体５０９の読取り、書き込みを行うことができる。記録媒体５０９には、例えば、光学ディスク、磁気ディスク、メモリカード、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等が含まれる。
入力装置５０６は、例えば、マウス、及びキーボード等で構成され、操作者の指示を受けてコンピュータ５００に各種操作等を入力する。出力装置５０７は、例えば、液晶ディスプレイにより実現され、ＣＰＵ５０１による処理結果を表示する。通信Ｉ／Ｆ５０８は、有線通信又は無線通信により、コンピュータ５００をインターネット等のネットワークに接続するインタフェースである。バスＢは、上記各構成装置に接続され、制御装置間で各種制御信号等を送受信する。
図３は、本発明に係る第一実施形態におけるオプション部品の効果を説明する第１の図である。
図３（ａ）に、オプション部品を追加しない場合のプラント１００と、プラント１００に含まれる機器の構成および各機器の経時的な性能の推移を示すグラフとを示す。図示するようにプラント１００には、ガスタービン１０１、蒸気タービン１０２、コンデンサ１０３、冷却システム１０４と、ＨＲＳＧ（Heat Recovery Steam Generators：排熱回収ボイラー）１０５とが１台ずつ、加えてその他の設備１０６（配管など）の各機器が含まれる。紙面の左側に記載した機器を上流機器、より右側に記載した機器を下流機器と記載する場合がある。グラフ１０１ａは、ガスタービン１０１の出力の経時的な変化を示している。グラフ１０１ａの横軸は時間、縦軸はガスタービン１０１の出力を示す。同様に、グラフ１０２ａは、蒸気タービン１０２出力、グラフ１０３ａはコンデンサ１０３の出力、グラフ１０４ａは冷却システム１０４の効率、グラフ１０５ａはＨＲＳＧ１０５の効率、グラフ１０６ａはその他の設備１０６の効率の経時的な変化をそれぞれ示している。
グラフ１０１ａ～１０６ａは、年間を通じての運転パターンとして、例えば、出力１００％の定格運転を全体の７０％、出力２０％の部分負荷運転を全体の３０％行ったときの経年変化を示すグラフである。グラフ１０１ａ～１０６ａが示すようにプラント１００に含まれる各機器の出力や効率などの性能は時間の経過とともに低下する。なお、グラフ１０１ａ～１０６ａは、経年変化算出モデル１８２（記憶部１８）が算出する情報である。
図３（ｂ）に、オプション部品であるＨＥＰＡ（High Efficiency Particulate Air Filter）１０７を追加した場合のプラント１００´と、プラント１００´に含まれる機器の構成および各機器の経時的な性能の推移を示すグラフとを示す。
図示するようにプラント１００´には、ガスタービン１０１に代えてガスタービン１０１´が含まれている。蒸気タービン１０２から下流の他の機器については、図３（ａ）と同様である。ガスタービン１０１´はＨＥＰＡ１０７を搭載している。ＨＥＰＡ１０７は、ガスタービン１０１´が備える圧縮機の吸入側に取り付けられ、ガスタービン１０１´及びプラント１００´の劣化の原因となる有害な物質を取り込まない機能を果たしている。図３（ｂ）の下段にＨＥＰＡ１０７を取り付けた場合の各機器の性能曲線を示す。具体的には、グラフ１０１ｂは、ＨＥＰＡ１０７適用後のガスタービン１０１´の出力の経時的な変化を示している。グラフ１０２ａは、ガスタービン１０１´にＨＥＰＡ１０７を適用した場合の蒸気タービン１０２の出力の経時的な変化を示している。同様に、グラフ１０３ｂ、１０４ｂ、１０５ｂ、グラフ１０６ｂはそれぞれ、ガスタービン１０１´にＨＥＰＡ１０７を適用した場合のコンデンサ１０３、冷却システム１０４、ＨＲＳＧ１０５、その他の設備１０６の出力又は効率の経時的な変化を示している。
ＨＥＰＡ１０７は、圧縮機の効率を回復させる効果があり、グラフ１０１ｂに示すようにガスタービン１０１´の出力が向上する。また、図示するように、ガスタービン１０１´の出力の向上を受けて、蒸気タービン１０２（グラフ１０２ｂ）、コンデンサ１０３（グラフ１０３ｂ）、冷却システム１０４（グラフ１０４ｂ）、ＨＲＳＧ（グラフ１０５ｂ）、その他設備１０６（グラフ１０６ｂ）の出力又は性能も向上する。
一般に、ガスタービン１０１は、大気中の有害物質が機器の腐食要因となることがある。ＨＥＰＡ１０７を導入すると、その有害物質を除去し、機器腐食による悪影響を抑えることができる。これにより、ＨＲＳＧ１０５の性能が向上する。このように機器に新たな部品を適用すると、その機器だけではなく、他の機器の性能やプラント全体の性能（例えば発電出力）を改善する部品が存在する。一方、新たな部品を導入した機器の性能だけを向上する部品も存在する。
これらの部品の導入には、初期コストが掛かる。一方、部品の導入により、性能の向上が見込めることが分かっていても、実際にどの範囲でどの程度、性能が向上し、さらにそれが経済的な側面からどのように評価できるのかは不明であることが多かった。
以下で説明するように、本実施形態では、オプション部品データベース１８３に、実稼働プラントの実データに基づく、部品を適用したときの効果に関するデータが記録されていて、この情報に基づいて、どの程度の効果を見込めるのかを、性能（出力向上・燃費削減量）と経済性（売電利益、コスト削減量）の両面から算出することができる。従って、例えば、プラントの機器を製造するメーカは、従来はオプション部品の初期投資コストが障害となって顧客に自信を持ってオプション部品を提案することが難しかったような場合でも、本実施形態のプラント評価方法により、顧客への提案に至らなかったオプション部品について、長期的なコストメリットを提示しつつ、自信を持って顧客にオプション部品の導入を提案することができるようになる。
図４は、本発明に係る第一実施形態におけるオプション部品の効果を説明する第２の図である。
上述のとおり、プラント形態には様々な種類が存在する。例えば、図４（ａ）に例示するようにガスタービン２台（ＧＴ１、ＧＴ２）に対して、蒸気タービン１台（ＳＴ１）を設ける構成がある。この場合にＨＥＰＡをＧＴ１にのみ追加するとする。この場合、例えば、１台の蒸気タービン１台には、ＨＥＰＡによる性能向上の効果の１／２が及ぶと考える。また、例えば、図４（ｂ）に例示するようにガスタービン３台（ＧＴ１、ＧＴ２、ＧＴ３）に対して、蒸気タービン２台（ＳＴ１、ＳＴ２）を設ける構成がある。この場合にＨＥＰＡをＧＴ１にのみ追加するとする。この場合、例えば、１台の蒸気タービン１台には、ＨＥＰＡによる性能向上の効果の１／３が及ぶと考える。オプション部品データベース１８３には、他の機器への影響に関する情報ついて、図４に例示するようにプラント形態ごとに性能情報が登録されており、性能情報算出部１３は、プラント形態に応じてＨＥＰＡによる性能の向上を算出する。例えば、図４（ａ）の構成であれば、ＨＥＰＡ適用前のＧＴ１、ＧＴ２、ＳＴ１の性能をそれぞれ１とした場合、ＧＴ１にＨＥＰＡを追加すると、ＧＴ１の性能を１＋α、ＧＴ２の性能を１、ＳＴ１の性能を１＋α／２と算出する。また、性能情報算出部１３は、プラント情報データベース１８１に格納されたプラント形態ごとの性能算出モデルを用いて、上記のＨＥＰＡによる性能向上分を反映した各機器の出力を組み合わせて、プラント全体の出力を算出する。
次に本実施形態に係るプラント評価処理の流れについて説明する。
図５は、本発明に係る第一実施形態におけるプラント評価処理の一例を示すフローチャートである。
まず、評価担当者が、プラント評価装置１０に、既存のプラント形態の情報を入力する。既存のプラント形態とは、これから導入するプラントの構成情報でもよいし、既に稼働中のプラントの構成情報でもよい。設定情報受付部１１は、そのプラント形態情報を取得し、制御部１２がプラント評価処理のシミュレーション設定情報として設定する（ステップＳ１１）。次に評価担当者が、評価対象とするプラントのロケーション（海岸部か内陸部か）、大気温度などの運転環境情報、目標出力、目標燃費削減量、評価期間、オプション部品の適用開始時期などのプラント評価に係る各種条件を入力する。設定情報受付部１１は、それらの情報を取得し、制御部１２が運転環境情報などをプラント評価処理のシミュレーション設定情報として設定する（ステップＳ１２）。次に評価担当者が、プラントの評価期間、評価単位時間（どれぐらいの時間刻みでシミュレーションを行うか）、オプション部品の適用開始時期などの情報を入力する。また、既に稼働中のプラントについて評価する場合、現在までの稼働時間などを入力する。あるいは、評価担当者は、プラント評価処理の目標とする売電利益や燃料コストの金額を入力してもよい。設定情報受付部１１は、これらの情報を取得し、制御部１２が運転環境情報などをプラント評価処理のシミュレーション設定情報として設定する（ステップＳ１３）。各種条件の入力が終わると、評価担当者は、プラント評価装置１０に対してプラント評価処理の開始を指示する操作を行う。すると、制御部１２が各機能部にプラント評価処理の開始を指示する。
まず、劣化度算出部１４が評価期間における劣化状況の模擬を行う（ステップＳ１４）。具体的には、劣化度算出部１４が、経年変化算出モデル１８２に記録されている各機器の劣化程度に基づいて、評価対象期間に亘って、評価単位時間ごとに各機器に生じる亀裂、腐敗などの劣化を模擬する。また、性能情報算出部１３は、プラント情報データベース１８１に記録されている各機器、機器全体の性能モデルと、経年変化算出モデル１８２による各機器の劣化程度とに基づいて、評価対象期間に亘って、評価単位時間ごとの各機器の性能の劣化程度を模擬する。これにより、例えば、図３（ａ）下段で例示した各グラフ１０１ａ～１０６ａが作成される。また、性能情報算出部１３が、劣化度算出部１４によって算出された経年変化分（劣化程度）が反映された各機器の性能情報と、機器全体の性能モデルとに基づいて、評価単位時間ごとにプラント全体での性能情報の算出を行う。プラント全体での性能情報は、発電出力の推移および、その発電に必要な燃料消費量の推移を含む。経年変化算出モデル１８２による劣化状況の模擬においては、機器単体の劣化（割れ、摩耗などの機械的劣化）とともに、有害物質が各機器を循環することによる複数機器で生じる腐食など、複数の機器で生じる劣化状況も模擬できる。
次にオプション部品選択部１５が、劣化要因に対する対策（オプション部品）を特定する（ステップＳ１５）。例えば、オプション部品選択部１５は、ステップＳ１４で模擬された劣化状況の中から優先度の高い劣化（例えば、腐食）の対策として有効なオプション部品を、オプション部品データベース１８３から選択する。優先度が高い劣化状況やその対策として有効なオプション部品については予め定められていて記憶部１８に記録されているとする。例えば、ガスタービンに生じる割れや摩耗などの機械的劣化についてはガスタービン単体で発生し、ガスタービン単体のみに影響を及ぼすと考えられる場合が多い。それに対し、ＨＲＳＧで生じる高濃度のＳＯ２による腐食や、粉塵が多量な環境で生じる様々な劣化状況については、例えば、上記のＨＥＰＡの導入が効果的である。この場合、オプション部品選択部１５は、予め定められた劣化状況と対策の関係に基づいて、オプション部品としてＨＥＰＡを選択する。なお、オプション部品の選択は、オプション部品選択部１５が行ってもよいし、ステップＳ１４が終了した段階で、評価担当者にプラントに生じる劣化状況、性能の劣化程度、オプション部品の候補などをディスプレイに表示し、評価担当者にオプション部品の選択を促し、評価担当者が選択したオプション部品を劣化要因に対する対策としてもよい。
次にオプション部品選択部１５が、特定した対策を実施（オプション部品を機器に適用）した場合の改善値を算出する（ステップＳ１６）。例えば、性能情報算出部１３は、ステップＳ１１で指定されたオプション部品の適用開始時期における各機器の性能（例えば、図３（ａ）下段のグラフにおける適用時期の出力や効率など）およびプラント全体の性能を基準として、オプション部品データベース１８３に記録された適用対象のオプション部品の適用機器に対する性能情報、他の機器に対する性能情報を適用して、オプション部品適用後の性能情報を算出する。例えば、オプション部品がＨＥＰＡで、オプション部品データベース１８３にＨＥＰＡ適用後のガスタービンに対する性能情報が１２０％、蒸気タービンに対する性能情報が１１０％と記録されているのであれば、性能情報算出部１３は、適用時期におけるガスタービンの出力に１．２倍（１２０％）した値をＨＥＰＡ適用後のガスタービン出力とする。また、性能情報算出部１３は、適用時期における蒸気タービンの出力に１．１倍（１１０％）した値をＨＥＰＡ適用後の蒸気タービン出力とする。また、性能情報算出部１３は、プラント全体の性能モデルに基づいて、ＨＥＰＡ適用後の発電プラント（ＧＴＣＣ）の出力を算出する。
次に、性能情報算出部１３は、ステップＳ１６で算出したＨＥＰＡ適用時の各機器、プラントの性能情報（発電の出力、燃料消費量など）と、経年変化算出モデル１８２とに基づいて、その後（ＨＥＰＡ適用後の運転における）各機器およびプラントの性能情報を、評価単位時間ごとに評価期間の終了まで算出する。あるいは、性能情報算出部１３は、評価単位時間ごとの各機器のヒートバランスを算出してもよい。これにより、評価期間全体の性能情報が算出される（ステップＳ１７）。
また、このとき、性能情報算出部１３は、オプション部品を導入しなかったときの評価単位時間ごとの性能情報を、評価期間の終了までの期間について算出する。
評価期間全体の性能情報（発電の出力、燃料消費量の総量）の算出が終わると、次にコスト算出部１６が、単年ごとの利益とコストの算出を行う（ステップＳ１８）。具体的には、コスト算出部１６は、性能情報算出部１３から評価期間中における評価単位時間ごと性能情報を取得し、評価期間中の１年ごとの総出力にコスト情報データベース１８４に記録された売電単価を乗じて売電利益を算出する。コスト算出部１６は、評価期間中の１年ごとの燃料消費量の総量にコスト情報データベース１８４に記録された燃料単価を乗じて燃料コストを算出する。また、コスト算出部１６は、オプション部品の導入による初期コストを算出する。
また、このとき、コスト算出部１６は、オプション部品を導入しなかったときの性能情報に基づいて、オプション部品を導入しなかったときの売電利益と燃料コストを評価期間の終了までの期間について算出する。
コスト算出部１６は、算出した利益とコストの情報（オプション部品導入時、非導入時）および性能情報算出部１３から取得した評価単位時間ごとの性能情報を、出力部１７および制御部１２に出力する。出力部１７は、利益とコストの情報および性能情報をディスプレイに表示する。このとき、出力部１７は、出力、燃料消費量、ヒートバランスなどの性能情報を、時系列のグラフとして表示させてもよい。
次に制御部１２は、プラント評価処理を継続（再評価）するかどうかを判定する（ステップＳ１９）。例えば、制御部１２は、ステップＳ１８で算出された利益やコストが、評価担当者がステップＳ１３で入力した目標売電利益や目標燃料コストに達していなければ、再評価すると判定する。また、例えば、制御部１２は、ステップＳ１７で算出された総出力が、評価担当者がステップＳ１２で入力した目標出力に達していなければ、再評価すると判定する。あるいは、評価担当者が、ディスプレイに表示された性能情報などを参照して、例えば、さらに他のオプション部品を追加してシミュレーションを実行したいと判断した場合に、評価担当者による再評価を指示する操作に基づいて、再評価すると判定する。
再評価すると判定した場合（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。このとき評価担当者は、例えば、オプション部品の適用開始時期や評価期間を変更する等、各種条件の再設定を行うことができる。
再評価しない判定した場合（ステップＳ１９；Ｎｏ）、制御部１２は、プラント機器の構成を確定情報として設定する（ステップＳ２０）。出力部１７は、確定した情報をディスプレイに表示する。ここで、ディスプレイに表示する確定情報の一例について説明する。例えば、確定情報には、ステップＳ１１で設定したプラント形態に対応するプラントの構成情報（プラント形態）、追加するオプション部品、オプション部品の適用開始時期、オプション部品の初期コスト、オプション部品を適用した場合とそうでない場合の総出力、出力の経時的変化を示すグラフ、燃料の総使用量、燃料使用量の経時的変化を示すグラフ、売電利益、燃料コストなどである。
これらの出力情報により、オプション部品を導入した場合の初期コストと、オプション部品導入によるその後の性能回復による売電利益の増加や発電効率向上による燃料コストの削減による投資回収時期の検討などを行うことができる。
本実施形態によれば、プラントやプラントが備える機器について、設計時の性能情報だけでなく、経年変化、性能劣化を模擬することができる。さらに、性能の回復効果があるオプション部品を適用した場合の性能の向上を定量化することができる。また、オプション部品の初期コスト、発電プラントの出力、使用燃料の量に応じた売電利益、燃費を計算することで、性能だけではなく経済的な側面からもオプション部品の導入のメリットを把握することができる。
また、オプション部品を導入する・しないに関わらず、プラントの将来に亘る経済性評価を行うことが可能になる。本実施形態のプラント評価装置１０によれば、メーカは、経済性に優れたプラント・メンテナンス計画の提案が可能になる。また、プラントにオプション部品を導入した顧客は、性能の劣化回復による出力増加・燃費削減効果によって利益を増加させることができ、さらに、劣化回復による、各機器点検期間延長ならびに長寿命化によるトータルコストの削減メリットを享受することができる。
＜第二実施形態＞
以下、本発明の第二実施形態によるプラント評価装置について図６～図８を参照して説明する。
第二実施形態に係るプラント評価装置１０Ａについて説明を行う。プラント評価装置１０Ａは、第一実施形態と異なる方法で売電利益や燃料コストの算出を行う。
図６は本発明に係る第二実施形態におけるプラント評価装置の機能ブロック図である。
本発明の第二実施形態に係る構成のうち、第一実施形態に係るプラント評価装置１０を構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それぞれの説明を省略する。図示するようにプラント評価装置１０Ａは、設定情報受付部１１と、制御部１２と、性能情報算出部１３と、劣化度算出部１４と、オプション部品選択部１５と、コスト算出部１６Ａと、出力部１７と、記憶部１８と、コスト算出モデル取得部１９とを備えている。また、記憶部１８は、プラント情報データベース１８１、経年変化算出モデル１８２、オプション部品データベース１８３、コスト算出モデル１８５を記憶している。
コスト算出部１６Ａは、コスト算出モデルを用いて、売電利益や燃料コストの算出を行う。例えば、コスト算出部１６Ａは、コスト算出モデルに含まれる売電価格の予測値と時期とを対応付けた関数等により、評価時期における売電価格の予測値を算出し、算出した売電価格の予測値と、その時の発電量（発電出力）とを乗じて、評価時期における売電利益を算出する。例えば、コスト算出部１６Ａは、評価単位時間ごとの売電利益を算出するとともに評価単位時間の間での売電利益を推定し、それらを積算して評価期間全体における売電利益の合計を算出する。
また、例えば、コスト算出部１６Ａは、コスト算出モデルに含まれる燃料価格の予測値と時期とを対応付けた関数等により、評価時期における燃料単価の予測値を算出し、算出した燃料単価の予測値と、その時の使用燃料量とを乗じて、評価時期における燃料コストを算出する。例えば、コスト算出部１６Ａは、評価単位時間ごとの燃料コストを算出するとともに評価単位時間の間での燃料コストを推定し、それらを積算して評価期間全体における燃料コストの合計を算出する。
コスト算出モデル取得部１９は、売電単価や燃料価格の予測に用いるコスト算出モデルの入力を受け付ける。売電単価や燃料価格は、燃料の入手ルートや売電先との価格設定などに依存するため、プラントを運転する顧客ごとに異なる可能性がある。従って、評価担当者は、評価対象のプラントに合わせてコスト算出モデルをプラント評価装置１０Ａに入力する。
コスト算出モデル１８５は、売電単価や燃料価格の予測に用いる予測モデルデータを含んでいる。
次に第二実施形態のプラント評価処理の流れについて図７を用いて説明する。
図７は、本発明に係る第二実施形態におけるプラント評価処理の一例を示すフローチャートである。図５と同様の処理については、簡単に説明する。
まず、制御部１２がそのプラント形態情報を設定する（ステップＳ１１）。次に評価担当者が、評価対象とするプラントの運転環境情報（大気温度など）などの諸条件とともに、コスト算出モデル１８５を入力する。コスト算出モデル取得部１９は、入力されたコスト算出モデル１８５を記憶部１８に記録する（ステップＳ１２１）。次に設定情報受付部１１は、シミュレーションの処理条件に関する情報を取得し、制御部１２がそれらの情報をシミュレーション設定情報として設定する（ステップＳ１３）。次に、評価担当者の指示に基づき、制御部１２が各機能部にプラント評価処理の開始を指示する。
まず、劣化度算出部１４が評価期間における劣化状況の模擬を行う（ステップＳ１４）。次にオプション部品選択部１５が、劣化要因に対する対策（オプション部品）を特定する（ステップＳ１５）。次にオプション部品選択部１５が、特定した対策を実施した場合の改善値を算出する（ステップＳ１６）。次に、性能情報算出部１３は、評価期間全体の性能情報を算出する（ステップＳ１７）。評価期間全体の性能情報（プラントの出力、燃量消費量の総量）の算出が終わると、次にコスト算出部１６Ａが、利益コストトレンドの算出を行う（ステップＳ１８１）。具体的には、コスト算出部１６Ａは、記憶部１８からコスト算出モデル１８５を読み出す。そして、評価期間中における評価単位時間ごとの燃料単価の予測値と売電単価の予測値とを算出する。そして、コスト算出部１６Ａは、燃料単価の予測値と評価対象時点での燃料消費量を乗じて燃料コストを算出する。また、コスト算出部１６Ａは、売電単価の予測値と評価対象時点での発電プラントの出力を乗じて売電利益を算出する。コスト算出部１６Ａは、評価対象期間における各時点での燃料コストと売電利益とをそれぞれ積算して、評価期間における燃料コストの合計と売電利益の合計とを算出する。なお、単位評価時間の間については、例えば線形補間するなどして各時点での燃料単価の予測値、売電単価の予測値を算出してもよい。
次に制御部１２は、プラント評価処理を継続（再評価）するかどうかを判定する（ステップＳ１９）。再評価すると判定した場合（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。このとき、評価担当者は、前回までとは異なるコスト算出モデル１８５を入力することで、様々な燃料単価および売電単価の予測パターンに即したプラントの経済性評価を行うことができる。一方、再評価しない判定した場合（ステップＳ１９；Ｎｏ）、制御部１２は、プラント機器の構成を確定情報として設定する（ステップＳ２０）。出力部１７は、確定した情報をディスプレイに表示する。図８に出力部１７が表示する情報の一例を示す。
図８は、本発明に係る第二実施形態におけるプラント評価結果の一例を示す図である。
図８（ａ）は、オプション部品の追加に伴い、β％増加させた値を目標出力に設定してプラント評価処理を行った結果の利益コストトレンド、図８（ｂ）は、γ％増加させた値を目標出力に設定してプラント評価処理を行った結果の利益コストトレンドを示している。なお、γ＞βである。図８（ａ）、８（ｂ）の縦軸は金額、横軸は時間を示している。
また、グラフ８１ａは、出力β％増加時の売電量増加による利益と燃料費削減による利益の合計の経時的変化を示している。グラフ８２ａは、出力β％増加時の燃料費削減による利益の経時的変化を示している。グラフ８３ａは、出力β％増加時の売電量増加による利益の経時的変化を示している。
また、グラフ８１ｂは、出力γ％増加時の売電量増加による利益と燃料費削減による利益の合計の経時的変化を示している。グラフ８２ｂは、出力γ％増加時の燃料費削減による利益の経時的変化を示している。グラフ８３ｂは、出力γ％増加時の売電量増加による利益の経時的変化を示している。
図８（ａ）、８（ｂ）とでは、売電量増加による利益（グラフ８３ａ、８３ｂ）と、燃料費削減による利益（グラフ８２ａ、８２ｂ）に逆転がみられる。これは、図８（ｂ）の場合、出力増加量（γ％）を増加させたため、売電量増加による利益は、図８（ａ）の場合よりも大きいが、その分燃料の消費が多く、燃料費削減による利益が減ったためと考えられる。売電単価や燃料単価の値によっては、この傾向が変化したり、売電量増加による利益が燃料費削減による利益を上回る時期に変化が生じる。評価担当者は、利益コストトレンドのグラフを参照することにより、適宜、目標出力を変更したり、コスト算出モデル１８５の内容を変更する等して、プラントの効率的な運転方法や利益が得られる売電単価、燃料単価を確認することができる。また、コスト算出モデル１８５を導入することで、将来における発電プラントの経済的価値をより正確に把握することができる。
本実施形態によれば、第一実施形態による経年変化やオプション部品の導入効果を反映させた性能および経済的価値の両面からの定量的なプラント評価が可能であるとの効果に加え、評価対象期間における利益とコストの推移を把握することができるという効果を得ることができる。
上記のプラント評価装置１０，１０Ａはプラント評価装置の一例である。また、プラント評価装置１０，１０Ａにおける各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをプラント評価装置１０，１０Ａの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。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、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、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。
また、プラント評価装置１０，１０Ａは、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。
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。
なお、設定情報受付部は、プラント形態情報取得部の一例であり、条件取得部の一例である。燃料コストはランニングコストの一例である。
１０,１０Ａ・・・プラント評価装置
１１・・・設定情報受付部
１２・・・制御部
１３・・・性能算出部
１４・・・劣化度算出部
１５・・・オプション部品選択部
１６、１６Ａ・・・コスト算出部
１７・・・出力部
１８・・・記憶部
１９・・・コスト算出モデル取得部
１８１・・・プラント情報データベース
１８２・・・経年変化算出モデル
１８３・・・オプション部品データベース
１８４・・・コスト情報データベース
１８５・・・コスト算出モデル

Claims (11)

  1. プラントに設置する機器の構成の組み合わせを定めたプラント形態情報の入力を受け付けるプラント形態情報取得部と、
    前記プラント形態情報が示すプラントの評価に係る条件の入力を受け付ける条件取得部と、
    前記プラントの稼働開始からの経過時間やその間の運転パターンを入力すると第１の前記機器の性能の劣化度合い、第１の前記機器の出力をうけて動作する第２の前記機器の性能の劣化度合い、および前記プラントの性能の劣化度合い、を出力する性能劣化モデルと、第１の前記機器に搭載可能な部品について、前記部品が第１の前記機器の性能、第２の前記機器の性能、および前記プラントの性能をどの程度向上させるかを記憶したオプション部品データベースと、前記機器の性能に基づいて前記プラントの性能をどのように算出するかを定めた性能モデルと、を記憶する記憶部と、
    前記条件に含まれる評価対象期間における前記プラントに生じる経年変化を反映した前記プラントの性能を、前記評価対象期間における所定の評価単位時間ごとの前記経過時間や前記運転パターンを前記性能劣化モデルに入力すると前記性能劣化モデルが出力する前記評価単位時間ごとの前記プラントの性能の劣化度合いを前記プラントの性能に反映させることにより算出する性能情報算出部と、
    前記プラントに含まれる前記機器のうち少なくとも一つに用いられ、その機器の性能を向上させる前記部品を前記オプション部品データベースが記憶する前記部品の中から予め定められた優先度に基づいて選択するオプション部品選択部と、
    を備え、
    前記性能情報算出部は、前記オプション部品選択部が選択した前記部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出し、
    前記オプション部品選択部は、予め定められた対策の優先度に基づいて、当該優先度が最も高い劣化要因に対し、その劣化要因による当該機器の性能の劣化を補う前記部品を特定する、
    プラント評価システム。
  2. 前記性能情報算出部は、前記オプション部品選択部が選択した前記部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上および前記部品を追加することによる第２の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能および第２の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上および第２の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出する、
    請求項１に記載のプラント評価システム。
  3. 前記オプション部品選択部は、前記部品を第１の前記機器に追加したときに第１の前記機器の性能だけを向上する第１の前記部品と、第１の前記機器に加えて第２の前記機器の性能を向上する第２の前記部品とのうち第２の前記部品を優先して選択する、
    請求項１または請求項２に記載のプラント評価システム。
  4. 前記性能モデルには、前記機器の構成の組み合わせごとに、前記プラントの性能をどのように算出するかが定められており、
    前記性能情報算出部は、前記部品を追加したときの前記プラントの性能を、前記機器の構成の組み合わせと前記性能モデルと前記オプション部品データベースとに基づいて計算する、
    請求項１から請求項３の何れか１項に記載のプラント評価システム。
  5. 前記記憶部は、前記プラントの燃料単価を記憶するコスト情報データベースをさらに記憶し、
    前記オプション部品データベースは、前記部品ごとに初期コストをさらに記憶し、
    前記性能情報算出部は、前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの前記プラントの出力を前記性能モデルに基づいて計算し、前記運転に要する燃料消費量を、前記部品を追加したときの前記プラントの出力と当該出力に要する燃料消費量の関係に基づいて算出し、
    前記オプション部品データベースに基づいて前記部品の初期コストを計算し、前記性能情報算出部が算出した前記燃料消費量に前記コスト情報データベースが記憶する前記燃料単価を乗じることによって前記部品の追加によって改善する性能に基づくランニングコストを計算するコスト算出部、
    をさらに備える請求項１から請求項４の何れか１項に記載のプラント評価システム。
  6. 前記プラントは発電プラントであって、
    前記コスト情報データベースは、売電単価をさらに記憶し、
    前記性能モデルは、前記機器の性能に基づいて前記プラントが発電できる発電量をどのように算出するかを定め、
    前記記憶部は、前記プラントの前記発電量および当該発電量を発電するために必要な燃料消費量の関係を示す情報をさらに記憶し、
    前記性能情報算出部は、前記部品を追加せずに前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの第１の前記発電量を前記性能モデルに基づいて算出し、当該運転に要する第１の燃料消費量を、第１の前記発電量と、前記プラントの発電量および当該発電量を発電するために必要な燃料消費量の関係を示す情報に基づいて算出し、さらに、前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの第２の前記発電量を前記性能モデルに基づいて算出し、当該運転に要する第２の燃料消費量を、第２の前記発電量と、前記プラントの発電量および当該発電量を発電するために必要な燃料消費量の関係を示す情報に基づいて算出し、
    前記コスト算出部は、第１の前記燃料消費量から第２の前記燃料消費量を減じた値に前記燃料単価を乗じて、削減できる燃料費のコストを計算し、第２の前記発電量から第１の前記発電量を減じた値に前記売電単価を乗じて売電の増加による利益を計算する、
    請求項５に記載のプラント評価システム。
  7. 前記記憶部は、第１の評価時期を入力すると第１の前記評価時期における売電単価の予測値を出力する売電単価の予測モデルをさらに記憶し、
    前記性能情報算出部が前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの前記評価対象期間における前記評価単位時間ごとの前記発電量を算出し、
    前記コスト算出部は、前記評価対象期間における前記評価単位時間ごとの売電単価の予測値を前記売電単価の予測モデルに基づいて算出し、前記評価単位時間ごとの売電単価の予測値に、対応する前記評価単位時間における前記発電量を乗じて前記評価単位時間ごとの売電価格を計算し、前記売電価格を前記評価対象期間にわたって積算して前記発電量に応じた前記売電価格を計算する
    請求項６に記載のプラント評価システム。
  8. 前記記憶部は、第２の評価時期を入力すると第２の前記評価時期における燃料単価の予測値を出力する燃料単価の予測モデルをさらに記憶し、
    前記性能情報算出部が前記部品を追加して前記プラントを前記評価対象期間にわたって運転したときの前記評価対象期間における前記評価単位時間ごとの前記燃料消費量を算出し、
    前記コスト算出部は、前記評価対象期間における前記評価単位時間ごとの前記燃料単価の予測値を前記燃料単価の予測モデルに基づいて算出し、前記評価単位時間ごとの前記燃料単価の予測値に、対応する前記評価単位時間における前記燃料消費量を乗じて前記評価単位時間ごとの燃料価格を計算し、前記燃料価格を前記評価対象期間にわたって積算して前記発電に要する燃料価格を算出する
    請求項６または請求項７に記載のプラント評価システム。
  9. 前記機器はガスタービンであって、
    前記部品は、ＨＥＰＡ（High Efficiency Particulate Air Filter）である、
    請求項１から請求項８の何れか１項に記載のプラント評価システム。
  10. プラントの稼働開始からの経過時間やその間の運転パターンを入力すると前記プラントが備える機器について、第１の前記機器の性能の劣化度合い、第１の前記機器の出力をうけて動作する第２の前記機器の性能の劣化度合い、および前記プラントの性能の劣化度合い、を出力する性能劣化モデルと、第１の前記機器に搭載可能な部品について、前記部品が第１の前記機器の性能、第２の前記機器の性能、および前記プラントの性能をどの程度向上させるかを記憶したオプション部品データベースと、前記機器の性能に基づいて前記プラントの性能をどのように算出するかを定めた性能モデルと、を記憶する記憶部を備えるプラント評価システムによって実行されるプラント評価方法であって、
    前記プラントに設置する前記機器の構成の組み合わせを定めたプラント形態情報の入力を受け付けるステップと、
    前記プラント形態情報が示すプラントの評価に係る条件の入力を受け付けるステップと、
    前記条件に含まれる評価対象期間における前記プラントに生じる経年変化を反映した前記プラントの性能を、前記評価対象期間における所定の評価単位時間ごとの前記経過時間や前記運転パターンを前記性能劣化モデルに入力すると前記性能劣化モデルが出力する前記評価単位時間ごとの前記プラントの性能の劣化度合いを前記プラントの性能に反映させることにより算出するステップと、
    前記プラントに含まれる前記機器のうち少なくとも一つに用いられ、その機器の性能を向上させる前記部品を前記オプション部品データベースが記憶する前記部品の中から予め定められた優先度に基づいて選択するステップと、
    を有し、
    前記プラントの性能を算出するステップでは、選択された前記部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出し、
    前記部品を選択するステップでは、予め定められた対策の優先度に基づいて、当該優先度が最も高い劣化要因に対し、その劣化要因による当該機器の性能の劣化を補う前記部品を特定する、
    プラント評価方法。
  11. プラントの稼働開始からの経過時間やその間の運転パターンを入力すると前記プラントが備える機器について、第１の前記機器の性能の劣化度合い、第１の前記機器の出力をうけて動作する第２の前記機器の性能の劣化度合い、および前記プラントの性能の劣化度合い、を出力する性能劣化モデルと、第１の前記機器に搭載可能な部品について、前記部品が第１の前記機器の性能、第２の前記機器の性能、および前記プラントの性能をどの程度向上させるかを記憶したオプション部品データベースと、前記機器の性能に基づいて前記プラントの性能をどのように算出するかを定めた性能モデルと、を記憶する記憶部を備えるプラント評価システムが備えるコンピュータを、
    前記プラントに設置する前記機器の構成の組み合わせを定めたプラント形態情報の入力を受け付ける手段、
    前記プラント形態情報が示すプラントの評価に係る条件の入力を受け付ける手段、
    前記条件に含まれる評価対象期間における前記プラントに生じる経年変化を反映した前記プラントの性能を、前記評価対象期間における所定の評価単位時間ごとの前記経過時間や前記運転パターンを前記性能劣化モデルに入力すると前記性能劣化モデルが出力する前記評価単位時間ごとの前記プラントの性能の劣化度合いを前記プラントの性能に反映させることにより算出する手段、
    前記プラントに含まれる前記機器のうち少なくとも一つに用いられ、その機器の性能を向上させる前記部品を前記オプション部品データベースが記憶する前記部品の中から予め定められた優先度に基づいて選択する手段、
    として機能させ、
    前記プラントの性能を算出する手段は、選択された前記部品を追加することによる当該部品を追加する第１の前記機器の性能の向上を前記オプション部品データベースに基づいて算出し、算出した第１の前記機器の性能と前記性能モデルとに基づいて第１の前記機器の性能の向上を反映した前記プラントの性能を算出し、
    前記部品を選択する手段は、予め定められた対策の優先度に基づいて、当該優先度が最も高い劣化要因に対し、その劣化要因による当該機器の性能の劣化を補う前記部品を特定する、
    プログラム。
JP2017065957A 2017-03-29 2017-03-29 プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム Active JP6998119B2 (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017065957A JP6998119B2 (ja) 2017-03-29 2017-03-29 プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム
US16/496,665 US11461727B2 (en) 2017-03-29 2018-03-23 Plant evaluation system, plant evaluation method, and program
DE112018001764.8T DE112018001764T5 (de) 2017-03-29 2018-03-23 Anlagenbewertungssystem, anlagenbewertungsverfahren und programm
CN201880021250.XA CN110506289B (zh) 2017-03-29 2018-03-23 成套设备评价系统、成套设备评价方法以及程序
PCT/JP2018/011744 WO2018181009A1 (ja) 2017-03-29 2018-03-23 プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム
TW107110434A TWI703420B (zh) 2017-03-29 2018-03-27 工廠評估系統、工廠評估方法及電腦程式產品

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017065957A JP6998119B2 (ja) 2017-03-29 2017-03-29 プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2018169759A JP2018169759A (ja) 2018-11-01
JP2018169759A5 JP2018169759A5 (ja) 2020-02-27
JP6998119B2 true JP6998119B2 (ja) 2022-01-18

Family

ID=63676067

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017065957A Active JP6998119B2 (ja) 2017-03-29 2017-03-29 プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11461727B2 (ja)
JP (1) JP6998119B2 (ja)
CN (1) CN110506289B (ja)
DE (1) DE112018001764T5 (ja)
TW (1) TWI703420B (ja)
WO (1) WO2018181009A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* 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
WO2020255173A2 (en) * 2019-06-20 2020-12-24 Tata Consultancy Services Limited Method and system for optimization of combined cycle gas turbine operation
JP7373927B2 (ja) * 2019-06-27 2023-11-06 三菱重工業株式会社 演算装置、プラント、演算方法及びプログラム
JP7313294B2 (ja) * 2020-01-27 2023-07-24 株式会社日立製作所 意思決定支援システム、意思決定支援方法
JP7363840B2 (ja) * 2021-03-10 2023-10-18 横河電機株式会社 解析装置、解析方法およびプログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001273006A (ja) 2000-03-27 2001-10-05 Osaka Gas Co Ltd エネルギープラントの運用評価システム
JP2004170225A (ja) 2002-11-20 2004-06-17 Toshiba Corp プラントのライフサイクル保全計画立案システム
JP2004211587A (ja) 2002-12-27 2004-07-29 Toshiba Corp 発電プラントの運用支援システム
JP2006011769A (ja) 2004-06-25 2006-01-12 Tokyo Electric Power Co Inc:The 発電設備に対する投資の効果を評価するための情報処理方法及び装置
JP2006300712A (ja) 2005-04-20 2006-11-02 Daikin Ind Ltd 余寿命予測プログラム及び余寿命予測システム
JP2008047075A (ja) 2006-08-21 2008-02-28 Daikin Ind Ltd 設備機器の推定コスト計算システム、推定コスト計算プログラム、推定二酸化炭素排出量計算システム、及び推定二酸化炭素排出量計算プログラム

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3186866B2 (ja) * 1992-11-20 2001-07-11 株式会社東芝 構造部材の劣化・損傷予測方法およびその予測装置
JP4078150B2 (ja) 2002-08-22 2008-04-23 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体製造装置
JP2004280172A (ja) * 2003-03-12 2004-10-07 Seiko Epson Corp エネルギー評価支援システム、プログラム、情報記憶媒体およびエネルギー評価支援方法
JP2006072716A (ja) * 2004-09-02 2006-03-16 Hitachi Ltd 発電の経済性評価方法および装置
JP2007002673A (ja) * 2005-06-21 2007-01-11 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd ガスタービン性能の分析予測方法
US7447611B2 (en) * 2006-05-09 2008-11-04 Hsb Solomon Associates, Llc Power generation performance analysis system and method
JP2008232531A (ja) 2007-03-20 2008-10-02 Toshiba Corp リモート性能監視装置及びリモート性能監視方法
EP2549430A4 (en) * 2010-03-18 2015-01-07 Toshiba Kk SYSTEM FOR ASSISTANCE IN THE OPERATION OF A POWER PLANT, PROGRAM FOR ASSISTANCE IN THE OPERATION OF A POWER PLANT, AND METHOD FOR ASSISTANCE IN OPERATING A POWER PLANT
US20130046519A1 (en) 2011-08-19 2013-02-21 General Electric Company Method and system for modeling a power plant
US8214692B1 (en) 2011-09-30 2012-07-03 Google Inc. System and method for enforcing a third-party factory test
US10502136B2 (en) * 2014-10-06 2019-12-10 Bha Altair, Llc Filtration system for use in a gas turbine engine assembly and method of assembling thereof
US9932907B2 (en) 2015-03-03 2018-04-03 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
JP6545060B2 (ja) 2015-09-29 2019-07-17 Hoya株式会社 ガラス素子、およびガラス素子の製造方法
SE539464C2 (en) * 2016-02-24 2017-09-26 Camfil Ab System, method and computer program product for air filter management
US10294869B2 (en) * 2016-06-14 2019-05-21 General Electric Company System and method to enhance corrosion turbine monitoring
CN106289836B (zh) * 2016-07-29 2019-04-19 北京京丰燃气发电有限责任公司 一种燃气轮机进气过滤器的性能检测分析方法
US10401881B2 (en) * 2017-02-14 2019-09-03 General Electric Company Systems and methods for quantification of a gas turbine inlet filter blockage

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001273006A (ja) 2000-03-27 2001-10-05 Osaka Gas Co Ltd エネルギープラントの運用評価システム
JP2004170225A (ja) 2002-11-20 2004-06-17 Toshiba Corp プラントのライフサイクル保全計画立案システム
JP2004211587A (ja) 2002-12-27 2004-07-29 Toshiba Corp 発電プラントの運用支援システム
JP2006011769A (ja) 2004-06-25 2006-01-12 Tokyo Electric Power Co Inc:The 発電設備に対する投資の効果を評価するための情報処理方法及び装置
JP2006300712A (ja) 2005-04-20 2006-11-02 Daikin Ind Ltd 余寿命予測プログラム及び余寿命予測システム
JP2008047075A (ja) 2006-08-21 2008-02-28 Daikin Ind Ltd 設備機器の推定コスト計算システム、推定コスト計算プログラム、推定二酸化炭素排出量計算システム、及び推定二酸化炭素排出量計算プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
新宮 令也、外5名，大型ガスタービン吸気フィルタシステム改善による性能低下防止技術の開発，火力原子力発電，第54巻 第2号，社団法人火力原子力発電技術協会，2003年02月15日，pp.42-48，ISSN 0387-1029

Also Published As

Publication number Publication date
CN110506289B (zh) 2023-09-05
WO2018181009A1 (ja) 2018-10-04
TW201901322A (zh) 2019-01-01
JP2018169759A (ja) 2018-11-01
TWI703420B (zh) 2020-09-01
CN110506289A (zh) 2019-11-26
US20200265361A1 (en) 2020-08-20
US11461727B2 (en) 2022-10-04
DE112018001764T5 (de) 2019-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6998119B2 (ja) プラント評価システム、プラント評価方法及びプログラム
CA2746385C (en) Turbine lifespan modeling
US9404426B2 (en) Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
JP4634242B2 (ja) 省エネルギー量推定装置、方法、およびプログラム
US20160258363A1 (en) Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
JP2011013954A (ja) プラント最適運転計画装置
EP3913452A1 (en) Operating index presenting device, operating index presenting method, and program
JP2018169759A5 (ja)
JP6635253B2 (ja) 発電プラント分析装置、発電プラントの分析方法、およびプログラム
Thomsen et al. Quantitative assessment of the impact of alternative manufacturing methods on aeroengine component lifing decisions
JP2020067769A (ja) 演算装置、システム、報知装置、演算方法及びプログラム
Nigam et al. Sales forecasting using Box Jenkins method based ARIMA model considering effect of COVID-19 pandemic situation
JP5940724B1 (ja) プラント設備の保守計画方法
JP2007026335A (ja) 評価指標見通し可視化方法
JP7373927B2 (ja) 演算装置、プラント、演算方法及びプログラム
JP2011170805A (ja) 排出量予測システム、排出量予測方法およびプログラム
KR20100083597A (ko) 동적 방법에 의한 전력수요관리 사업의 전력회사 수익성 평가 방법
KR20150048431A (ko) Ｓａａｓ 환경에서 기상 요소를 이용한 사업경제성평가서비스를 제공하기 위한 시스템
JP7364382B2 (ja) 運転比較装置、運転比較方法およびプログラム
WO2023166833A1 (ja) 経済性評価シミュレーション装置及び経済性評価シミュレーション方法
JP2005173734A (ja) 長期修繕投資計画支援システム、コンピュータにこの支援システムを実装するためのプログラム、および、このプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
JP2003203155A (ja) シミュレーションシステムおよびシミュレーション方法
JP2004038588A (ja) 生産方式評価選定方法及びその装置

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20170330

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200110

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200110

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210406

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210602

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20211207

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20211220

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6998119

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150