JP7146411B2 - 発電プラントの始動時間を予測し強化するためのシステムおよび方法 - Google Patents

発電プラントの始動時間を予測し強化するためのシステムおよび方法 Download PDF

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Description

本明細書で開示される主題は、発電プラント、より具体的には、発電プラントの始動を予測して強化するためのシステムおよび方法に関する。
特定の発電プラントには複合サイクルが含まれる。複合サイクルは、例えば、排熱によって通常失われたであろうエネルギーを取り込むことによって、より大きなエネルギー効率を可能にすることができる。したがって、複合サイクルは、排熱から有用な動力にエネルギーを変換するシステムを含むことができる。燃料がガスタービンエンジンの燃焼器に供給される。ガスタービンエンジンは、次に、発電用の発電機を駆動するか、または別のタイプの負荷を駆動する。ガスタービンエンジンからの排気は、（例えば、蒸気タービン用の蒸気を生成するために）熱回収システムに供給することができる。このように、複合サイクル発電プラントは、燃料および排熱を動力に変換するのに有用であり得る。複合サイクル発電プラントの始動時間は、ガスタービン、熱回収蒸気発生器（ＨＲＳＧ）、ボイラー、ダクトバーナ、および蒸気タービンなどの発電プラントの様々な下位構成要素に大きく依存する場合がある。通常、各ガスタービンエンジンの最高速度無負荷動作状態までの始動時間は、動作シナリオ（例えば、周囲条件、ガスタービン動作条件など）に関係なく一定である。これは、発電プラントの効率を制限する場合がある。
米国特許第８８４４２９５号明細書
最初に特許請求する発明の範囲に相応する特定の実施形態を、以下に要約する。これらの実施形態は特許請求される発明の範囲を限定しようとするものではなく、むしろ、これらの実施形態は本発明の可能性がある形態の概要を提供しようとするものにすぎない。実際、本発明は、以下に記載する実施形態に類似してもよく、あるいは異なってもよい様々な形態を含むことができる。
第１の実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体が提供され、１つまたは複数の命令は、コントローラのプロセッサによって実行された場合に、動作を実行させる。実行される動作は、ガスタービンエンジンの周囲条件と１つまたは複数の動作条件とを表す１つまたは複数の信号を取得する動作と、周囲条件および１つまたは複数の動作条件に基づいてガスタービンエンジンの始動時間の持続時間を予測するモデルを実行する動作と、ディスプレイにガスタービンエンジンの始動時間の予測された持続時間を表示させる動作と、を含む。
第２の実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体が提供され、１つまたは複数の命令は、コントローラのプロセッサによって実行された場合に、動作を実行させる。実行される動作は、発電プラントの複数のガスタービンエンジンの各ガスタービンエンジンについての周囲条件および１つもしくは複数の動作条件を表す１つまたは複数の信号を取得する動作と、周囲条件および１つもしくは複数の動作条件に基づいて、特定の期間についての異なる時間またはシフトにおける複数のガスタービンエンジンの各ガスタービンエンジンの始動時間の持続時間を予測するためのモデルを実行する動作と、特定の期間中の異なる時間またはシフトにおける複数のガスタービンエンジンの各ガスタービンエンジンの始動時間の予測された持続時間をディスプレイに表示させる動作と、を含む。
第３の実施形態では、方法が提供される。本方法は、プロセッサにおいて、発電プラントの複数のガスタービンエンジンの各ガスタービンエンジンについての周囲条件および１つもしくは複数の動作条件を表す１つまたは複数の信号を取得するステップを含む。本方法はまた、プロセッサ上で、周囲条件および１つもしくは複数の動作条件に基づいて、特定の期間についての異なる時間またはシフトにおける複数のガスタービンエンジンの各ガスタービンエンジンの始動時間の持続時間を予測するためのモデルを実行するステップを含む。本方法は、プロセッサにより、特定の期間中の異なる時間またはシフトにおける複数のガスタービンエンジンの各ガスタービンエンジンの始動時間の予測された持続時間をディスプレイに表示させるステップをさらに含む。
本発明のこれらおよび他の特徴、態様、および利点は、添付の図面を参照して以下の詳細な説明を読めば、よりよく理解されよう。図面を通じて、同様の符号は同様の部分を表す。
熱回収蒸気発生器（ＨＲＳＧ）に結合されたガスタービンを有する複合サイクルシステムの一実施形態の概略図である。 複合サイクルシステムの始動時間を予測して強化するためのモデルの一実施形態の概略図である。 単一の複合サイクルシステムの始動時間を予測して強化するための方法の一実施形態の流れ図である。 マルチユニット複合サイクルシステムの始動時間を予測して強化するための方法の一実施形態の流れ図である。 始動時間を管理し、補助動力およびＮＯｘの低減を推定し、複合サイクルガスタービンシステムの寿命への影響を予測するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の一実施形態のスクリーンショットである。
本発明の１つまたは複数の具体的な実施形態を以下に説明する。これらの実施形態の簡潔な説明を提供するために、実際の実装のすべての特徴が本明細書に記載されていなくてもよい。エンジニアリングまたは設計プロジェクトのような実際の実施の開発においては、開発者の特定の目的を達成するために、例えばシステム関連および事業関連の制約条件への対応等実施に特有の決定を数多くしなければならないし、また、これらの制約条件は実施ごとに異なる可能性があることが理解されるべきである。さらに、このような開発作業は複雑で時間がかかるかもしれないが、にもかかわらず、この開示の利益を得る当業者にとっては、設計、製作、および製造の日常的な仕事であることが理解されるべきである。
本発明の様々な実施形態の要素を導入するとき、「１つの（ａ、ａｎ）」、「この（ｔｈｅ）」、および「前記（ｓａｉｄ）」という冠詞は、それらの要素が１つまたは複数存在することを意味するものである。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は、包括的なものであって、列挙された要素以外の付加的な要素が存在し得ることを意味している。
開示される実施形態は、発電プラント（例えば、複合サイクル発電プラント）のガスタービン始動時間を予測して強化する（例えば、改善する）ためのシステムおよび方法を含む。実施形態は、発電プラントの個々の複合サイクルガスタービンエンジンの始動時間を予測して強化するために、複合サイクルガスタービンの周囲条件および１つもしくは複数の動作条件を利用するモデル（例えば、物理ベースのモデル）を利用することを含む。特に、このモデルは（例えば、少なくとも排気体積流量モデルを利用する）、現在の時刻および将来の時刻における各複合サイクルガスタービンエンジンの始動時間の持続時間を予測して強化する（例えば、改善する）ことができる。特定の実施形態では、このモデルは、発電プラントのガスタービンエンジンの始動順序を決定することができる。開示される実施形態は、各複合サイクルガスタービンエンジンおよび発電プラント全体の始動時間を短縮することができる。さらに、開示される実施形態は、発電プラントの構成要素のハードウェア寿命消費の影響を予測することができる。さらに、開示される実施形態は、始動中の消費される補助動力およびＮＯｘを低減し予測することができる。
上記を念頭に置いて、図１は、システム１０（例えば、統合ガス化複合サイクル（ＩＧＣＣ）発電プラントなどの複合サイクル発電プラント（ＣＣＣＰ））の一実施形態のブロック図であり、ＩＧＣＣシステムの一部を形成することができるＨＲＳＧ１２などの熱回収システム（例えば、一回通過またはダクト燃焼）を含む。ＩＧＣＣシステム１０が示されているが、システムは異なるＣＣＣＰであってもよい。ＨＲＳＧ１２の入口部分２２は、排気ガス２０をＨＲＳＧ１２に供給するガスタービン２４に流体結合されている。例えば、ガスタービン２４は、燃料２６を燃焼させて第１の負荷２８を駆動し、排気ガス２０を生成する。第１の負荷２８は、例えば、電力を生成する発電機であってもよい。ガスタービン２４は、タービン３０、燃焼器もしくは燃焼室３２、および圧縮機３４を含むことができる。しかしながら、ガスタービン２４の特定の構成は、実施態様に特有のものであってもよく、タービン段、圧縮機段および燃焼器の任意の数および構成を含んでもよい。単一のガスタービン２４のみが示されているが、システム１０は、複数のガスタービンエンジン２４を含んでもよい。
特定の実施形態では、例えば統合動作中に、ガスタービン２４は、ＩＧＣＣシステムのガス化装置３６で生成された合成ガス３５を燃料２６として利用することができる。他の実施形態では、ガスタービン２４は、（例えば、非統合動作中に）限定はしないが、天然ガス、留出物、またはこれらの組み合わせなどのバックアップ燃料３８を燃料２６として使用することができる。留意すべきことであるが、ガスタービン２４はまた、合成ガス３５とバックアップ燃料３８との混合物を燃料２６として使用してもよい。ガスタービン２４によって使用される燃料２６のタイプは、負荷２８の動力要件に基づいて決定されてもよい。特定の実施形態では、排気ガス２０の組成および温度は、ガスタービン２４によって使用される燃料２６のタイプに基づいて変化し得るので、ＨＲＳＧ１２は、ＨＲＳＧ１２内の蒸気の効率的な生成のために排気ガス２０を所望の温度に加熱するダクトバーナを含むことができる。
システム１０はまた、第２の負荷４８を駆動するための蒸気タービン４６を含むことができる。第１の負荷２８と同様に、第２の負荷４８は、電力を生成するための発電機であってもよい。しかしながら、第１の負荷２８および第２の負荷４８の両方が、ガスタービン２４および蒸気タービン４６によって駆動可能な他のタイプの負荷であってもよい。さらに、ガスタービン２４および蒸気タービン４６は、図示する実施形態に示すように、別個の負荷２８、４８を駆動してもよいが、ガスタービン２４および蒸気タービン４６をタンデムで利用して、単一のシャフトを介して単一の負荷を駆動してもよい。
システム１０などの複合サイクルシステムでは、高温の排気（例えば排気ガス２０）がガスタービン２４から流れてＨＲＳＧ１２を通過して、過熱蒸気などの高圧高温の蒸気を発生させることができる。ＨＲＳＧ１２によって生成された蒸気は、発電のために蒸気タービン４６を通過することができる。さらに、生成された蒸気は、過熱蒸気を使用する任意の他のプロセスに供給されてもよい。ガスタービン２４の生成サイクルは、しばしば「トッピングサイクル」と呼ばれ、蒸気タービン４６の生成サイクルは、しばしば「ボトミングサイクル」と呼ばれる。図１に示すようにこれらの２つのサイクルを組み合わせることにより、システム１０は両方のサイクルにおいてより大きな効率をもたらすことができる。特に、トッピングサイクルからの排熱を取り込み、それを用いて、ボトミングサイクルで使用するための蒸気を発生させることができる。
システム１０は、システム１０の動作を制御するコントローラ５６（例えば、電子ベースおよび／またはプロセッサベースのコントローラ）を含む。コントローラ５６は、発電プラント用の分散制御システムの一部であってもよい。コントローラ５６は、少なくともセンサ（例えば、温度センサおよび圧力センサ）、制御バルブ、およびポンプ、あるいはシステム１０（ガスタービン２４）全体の他の機構から受け取られるフィードバックに基づいて、システム１０の動作を独立に制御することができる。各コントローラ５６は、プロセッサ５８に通信可能に結合されたメモリ６０（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体／メモリ回路）を含む。各メモリ６０は、システム１０の構成要素に関連する動作（例えば、発電プラントまたは個々のガスタービンエンジン２４の始動時間を予測して強化し、始動時間および関連情報をディスプレイ上に表示させるなど）を実行するために実装される１つまたは複数の命令セット（例えば、プロセッサ実行可能命令）を格納する。より具体的には、メモリ６０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性メモリ、および／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光ドライブ、ハードディスクドライブ、もしくはソリッドステートドライブなどの不揮発性メモリを含むことができる。さらに、プロセッサ５８は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、１つまたは複数の汎用プロセッサ、あるいはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。さらに、プロセッサという用語は、当技術分野でプロセッサと呼ばれる集積回路に限定されず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、および他のプログラム可能回路を広く指している。コントローラ５６は、サービスプラットフォーム６２に結合されている。サービスプラットフォーム６２は、システム１０からデータを収集するためのソフトウェアプラットフォームであってもよい。特定の実施形態では、サービスプラットフォーム６２は、サービス（ＰａａＳ）などのクラウドベースのプラットフォームであってもよい。特定の実施形態では、サービスプラットフォーム６２は、発電プラント１０と発電プラント１０の各構成要素（例えば、ガスタービンエンジン２４）との両方の動作（例えば始動）の性能を解析し、それを強化または改善するために、産業規模の解析を実行することができる。サービスプラットフォーム６２はデータベース６４に結合されている。データベース６４および／またはメモリ６０は、システム１０、１つまたは複数のモデル、および他のデータに関連する履歴データを格納することができる。例えば、データベースおよび／またはメモリは、以下でより詳細に説明するように、発電プラントおよびガスタービンエンジン２４の始動時間を予測し強化するためのモデル（例えば、物理ベースのモデル）を格納することができる。
図２は、複合サイクルシステム１０および／またはガスタービンエンジン２４の始動時間を予測し強化する（例えば、改善する）ためのモデル７０の概略図である。モデル７０は、物理ベースのモデルであってもよい。モデル７０への入力には、システム１０の周囲条件（例えば、圧力、温度など）、履歴データ（例えば、パージ持続時間などに関連する）、およびガスタービンエンジン２４の動作条件に関連する入力（例えば、システム１０全体のセンサから）が含まれる。例えば、モデル７０は、ヒートソーク変動、異なる周囲条件、空気流条件、フレームブロワに関連するデータ、可変速度パージ、パージ速度での入口ガイドベーン変調、可変加速率、および可変負荷率を利用することができる。モデル７０は、現在の時刻および将来の時刻における各ガスタービンエンジン２４の始動時間の持続時間を予測し強化することができる。特定の実施形態では、モデル７０は、発電プラントのガスタービンエンジン２４の始動順序を決定することができる。モデル７０は、停止が発生したときの発電プラントの構成要素のハードウェア寿命消費をより良くバランスさせるために、停止の最良の日付を予測することができる。モデル７０は、始動中に消費される補助動力およびＮＯｘを低減するためにガスタービンエンジン２４を始動させる最良の（例えば、最も効率的な）時間を決定することができる。
モデル７０は、体積パージ流量モデル７２、自己学習履歴モデル７４、ヒートソークモデル７６、ＮＯｘモデル７５、リフティングモデル７７、および補助動力低減モデル７８を含み、これらは複合サイクルシステム１０および／またはガスタービンエンジン２４の始動時間を一緒におよび／または個別に予測し強化する（例えば、改善する）ことを可能にする。体積パージ流量モデル７２は、システム１０（例えば、ガスタービンエンジン２４およびＨＲＳＧ１２あるいはガスタービンエンジン２４）を通る空気流量を決定する。特に、体積パージ流量モデル７２は、異なる周囲条件（例えば、圧力、温度など）におけるシャフト速度に基づいて空気流量（例えば、パージ流量）を決定し、タービン３０が燃焼速度に到達するのと実質的に同時にパージ流を終了することを可能にするパージサイクルの完了を決定することを可能にする。体積モデルと共に自己学習履歴モデル７４は、履歴データに基づいて複合サイクルユニットの予測始動時間の持続時間の誤差を低減するために利用することができる。ヒートソークモデル７６は、排気温度の低下率およびその始動時間の持続時間に対する影響を決定する。ガスタービンエンジンの始動のタイプ（例えば、ホットスタート、ウォームスタート、コールドスタート）に基づく空気密度変化を利用して、ヒートソーク効果を決定することができる。低温の周囲条件下では、空気の密度は高温の周囲条件よりも高くなり、より高い質量流量が生じる。高温の周囲条件下では、空気の密度はより低くなり、より高い体積流量が生じる。これは、最良の始動時間を決定し、ガスタービンの始動時間を最小にするのに役立つ。補助動力低減モデルは、異なる条件下で特定の時間にガスタービンを始動させることによって節約される動力の量を予測または決定を可能にする。ＮＯｘモデル７５は、異なる条件下で特定の時間に複合サイクルガスタービンを始動させることによって、節約されるＮＯｘの量（すなわち、ＮＯＸの減少）の予測または決定を可能にする。リフティングモデル７７は、異なる条件下で特定の時間に複合サイクルガスタービンを始動させることにより、複合サイクルガスタービンシステムのハードウェアの寿命消費に対する影響の予測または決定を可能にする。
図３は、単一の複合サイクルシステム１０（例えば、単一のガスタービンエンジン２４を有する）の始動時間を予測し強化する（例えば、改善する）ための方法８０の流れ図である。方法８０は、コントローラ５６および／またはサービスプラットフォーム６２によって実行することができる。方法８０の１つまたは複数のステップは、図３のシーケンスと同時にまたは異なるシーケンスで実行することができる。方法８０は、周囲条件（例えば、圧力、温度など）およびガスタービンエンジン２４の１つもしくは複数の動作条件を表す１つまたは複数の信号（例えば、センサから）を取得するステップを含む（ブロック８２）。特定の実施形態では、ガスタービンエンジン２４および／またはシステム１０に関連する履歴データを（例えば、メモリ６０および／またはデータベース６４から）取得することができる。
方法８０はまた、モデル７０を実行して、補助動力およびＮＯＸの節約とともにガスタービン２４の始動時間の現在の持続時間を予測し強化するステップを含む（ブロック８４）。方法８０はまた、モデル７０を実行して、将来の始動時間（例えば持続時間）および関連データを予測するステップを含む（ブロック８５）。特定の実施形態では、モデル７０は、異なる条件（例えば、コールドスタートアップ、ウォームスタートアップ、ホットスタートアップ）下で（熱変動を考慮して）将来の始動時間を予測することができる。特定の実施形態では、モデル７０は、現在のシフトもしくは日または次の期間（例えば、２４時間）内で最良の（例えば、最も効率的な）始動時間を決定する（例えば、始動を最小限に抑え、補助動力節約を増加させ、ハードウェアの寿命消費を均衡させるなど）ことができる。上述したように、モデル７０は排気体積流量モデル７２を利用して、異なる周囲条件でのシャフト速度を利用するガスタービンエンジン２４の空気流量を決定することができる。モデル７０はまた、始動時間の間のガスタービンエンジン２４のパージ持続時間を（例えば、モデル７４を利用して）予測することもできる。モデル７０は、排気温度の低下率およびパージ持続時間へのその影響を（例えば、モデル７６を利用して）決定することもできる。モデル７０は、特定の時間（例えば、１日またはシフト中の最良の時間）にガスタービンエンジン２４を始動させることによって節約される動力の量およびＮＯｘを（例えば、モデル７８を利用して）さらに予測することができる。
方法８０は、ガスタービンエンジン２４の現在の始動時間および関連データ（例えば、補助動力およびＮＯｘの節約）の表示を提供するステップ（ブロック８６）と、予測された始動時間および関連データの表示を提供するステップ（ブロック８７）と、をさらに含む。例えば、現在の始動時間の持続時間、異なる条件（例えば、コールドスタート、ウォームスタート、ホットスタート）下での次のシフトもしくは期間（例えば２４時間）内の将来の始動時間の持続時間、パージ時間（例えば、過去、現在、最良など）の表示、および／または異なる始動時間（現行および現在）に節約された補助電力およびＮＯｘの量の表示を、デバイス（例えば、コントローラ５６またはサービスプラットフォーム６２に結合された別のデバイス）のディスプレイ上に表示することができる。特定の実施形態では、ガスタービンエンジン２４の現在の動作状態（例えば、パージ、始動、停止など）を提供することができる。特定の実施形態では、グラフィックディスプレイは、始動時間が全始動時間に対してどのくらいの時間経過したかを示すことができる。
方法８０はさらに、モデル７０を実行して、システム１０の構成要素（例えば、ガスタービン２４）のハードウェアの寿命消費の影響を予測するステップを含む（ブロック８１）。方法８０は、複合サイクルガスタービンシステムのハードウェア寿命消費に対する影響の表示を提供するステップを含む（ブロック８３）。例えば、ハードウェア寿命消費の表示は、デバイス（例えば、コントローラ５６またはサービスプラットフォーム６２に結合された別のデバイス）のディスプレイ上に表示されてもよい。
図４は、マルチユニット複合サイクルシステム１０およびそのガスタービンエンジン２４の始動時間を予測し強化する（例えば、改善する）ための方法８８の流れ図である。方法８８は、コントローラ５６および／またはサービスプラットフォーム６２によって実行することができる。方法８８の１つまたは複数のステップは、図４のシーケンスと同時にまたは異なるシーケンスで実行することができる。方法８８は、周囲条件（例えば、圧力、温度など）およびガスタービンエンジン２４の１つもしくは複数の動作条件を表す１つまたは複数の信号（例えば、センサから）を取得するステップを含む（ブロック９０）。特定の実施形態では、ガスタービンエンジン２４および／またはシステム１０に関連する履歴データを（例えば、メモリ６０および／またはデータベース６４から）取得することができる。
方法８８はまた、モデル７０を実行して、補助動力およびＮＯＸの節約とともに、ガスタービンエンジン２４の各々の始動時間の現在の持続時間を予測し強化（例えば改善）するステップを含む（ブロック９２）。特定の実施形態では、モデル７０は、複数のガスタービンエンジン２４の始動順序を決定して、プラント全体の始動時間を強化する（例えば、改善する）ことができる。方法８８はまた、モデルを実行して、将来の始動時間（例えば持続時間）および関連データを予測するステップを含む（ブロック９３）。特定の実施形態では、モデル７０は、各ガスタービンエンジン２４の異なる条件（例えば、コールドスタートアップ、ウォームスタートアップ、ホットスタートアップ）下で（熱変動を考慮して）将来の始動時間を予測することができる。特定の実施形態では、モデル７０は、各ガスタービンエンジン２４の現在のシフトもしくは日または次の期間（例えば、２４時間）内で最良の（例えば、最も効率的な）始動時間を決定する（例えば、始動を最小限に抑え、補助動力節約を増加させ、ハードウェアの寿命消費を均衡させるなど）ことができる。上述したように、モデル７０は排気体積流量モデル７２を利用して、異なる周囲条件でのシャフト速度を利用する各ガスタービンエンジン２４の空気流量を決定することができる。モデル７０はまた、始動時間の間の各ガスタービンエンジン２４のパージ持続時間を（例えば、モデル７４を利用して）予測することもできる。モデル７０は、排気温度の低下率およびパージ持続時間へのその影響を（例えば、モデル７６を利用して）決定することもできる。モデル７０は、特定の時間（例えば、１日またはシフト中の最良の（例えば、最も効率的な）時間）に各ガスタービンエンジン２４を始動させることによって節約される動力の量およびＮＯｘの低減を（例えば、モデル７８を利用して）さらに予測することができる。
方法８８は、ガスタービンエンジン２４の始動順序、始動時間、および関連データ（例えば、補助動力およびＮＯｘの節約）の表示を提供するステップ（ブロック９４）と、予測された始動時間および関連データの表示を提供するステップ（ブロック９５）と、をさらに含む。例えば、現在の始動時間の持続時間、異なる条件（例えば、コールドスタート、ウォームスタート、ホットスタート）下での次のシフトもしくは期間（例えば２４時間）内の将来の始動時間の持続時間、パージ時間（例えば、過去、現在、最良など）の表示、および／または異なる始動時間（現行および現在）に節約された補助電力およびＮＯｘの量の表示を、デバイス（例えば、コントローラ５６またはサービスプラットフォーム６２に結合された別のデバイス）のディスプレイ上に表示することができる。特定の実施形態では、各ガスタービンエンジン２４の現在の動作状態（例えば、パージ、始動、停止など）を提供することができる。特定の実施形態では、グラフィックディスプレイは、始動時間が全始動時間に対してどのくらいの時間経過したかを示すことができる。特定の実施形態では、各ガスタービンエンジン２４の累積データ（例えば、始動回数、節約された時間、節約された動力など）を提供することができる。また、周囲条件（例えば、圧力、温度など）を提供することもできる。
方法８８はさらに、モデル７０を実行して、システム１０の構成要素（例えば、ガスタービン２４）のハードウェアの寿命消費の影響を予測するステップを含む（ブロック９６）。方法８８は、複合サイクルガスタービンシステムのハードウェア寿命消費に対する影響の表示を提供するステップを含む（ブロック９８）。例えば、ハードウェア寿命消費の表示は、デバイス（例えば、コントローラ５６またはサービスプラットフォーム６２に結合された別のデバイス）のディスプレイ上に表示されてもよい。
図５は、複合サイクルシステム１０の始動時間を管理し、補助動力およびＮＯｘの低減を推定し、複合サイクルガスタービンシステムの寿命への影響を予測するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）１００の一実施形態のスクリーンショットである。同様のＧＵＩを単一のガスタービンエンジンに利用することができる。また、特定の実施形態では、ＧＵＩ１００は、図５に示されるものよりも多くのアイテムまたはより少ないアイテムを含んでもよい。図５に示すように、ＧＵＩ１００は、システム１０の周囲条件（例えば、圧力および温度）のインジケータ１０２を提供する。インジケータ１０２は、リアルタイムの周囲条件の値および／または周囲条件の値のグラフ表示を提供することができる。ＧＵＩ１００はまた、各ガスタービンエンジン２４の推奨または予測された始動順序ならびに関連情報（例えば、時間節約、加速率、負荷率など）を示す始動順序または助言１０４を提供する。ＧＵＩ１００は、ガスタービンエンジン２４の各々の累積始動データをさらに提供する。累積始動データは、始動回数、節約された時間、節約されたＮＯｘ、および／または節約された動力を含むことができる。
ＧＵＩ１００は、セクション１０８に各ガスタービンエンジン２４の関連情報を提供する。各セクション１０８は、ガスタービンエンジンの現在の状態（例えば、パージ、始動、停止など）のインジケータ１１０を含むことができる。各セクション１０８は、現在または最後の始動時間のインジケータ１１２を含むことができる。インジケータ１１２は、始動の全体の予測時間に対する経過した始動時間の量のグラフィカルインジケータおよび／または値を含むことができる。各セクション１０８はまた、節約された時間、節約されたＮＯｘのインジケータ１１４、および／または現在もしくは最後の始動時間の間に節約された補助動力のインジケータ１１６を含むことができる。また、各セクション１０８は、（例えば、所与の期間（例えば、２４時間）またはシフト内の）将来における予測された始動時間１１８および関連データ（例えば、節約された時間、節約された動力、開始時刻、終了時刻、節約されたＮＯｘなど）を含む。
特定の実施形態では、ＧＵＩ１００は、ユーザが所望の始動時間を入力するための領域１２０を含むことができる。他の実施形態では、ＧＵＩは、ユーザが所望の時間範囲を入力し、パラメータ（例えば、加速率、メンテナンス因子の負荷率調整（すなわち、メンテナンス前の時間の表示）、メンテナンス因子の影響など）を調整することができる領域を含むことができる。特定の実施形態では、ＧＵＩ１００は、ガスタービンエンジンの寿命の消費を反映する、ガスタービンエンジンのインジケータ（例えば、寿命オドメータ）を表示することができる。
本発明の技術的効果は、発電プラントおよびそれに関連するガスタービンエンジンの始動時間を強化するシステムおよび方法を提供することを含む。特に、ガスタービンエンジンの現在および将来の始動時間を予測するモデル（例えば、物理ベースのモデル）を実行することができる。このモデルはまた、ガスタービンエンジンを始動するための最良の（例えば、最も効率的な）時間を決定する。このモデルはまた、ガスタービンエンジンの始動順序を提供して、プラント全体の始動時間を強化する（例えば、低減する）ことができる。プラント（およびガスタービン）の始動時間を短縮することに加えて、このモデルは補助動力およびＮＯｘの節約を予測および決定することができる。さらに、このモデルは、停止が発生したときのハードウェアの寿命をより良くバランスさせるために、発電プラントの最良の停止日を予測することができる。
本明細書は、本発明を開示するために実施例を用いており、最良の形態を含んでいる。また、いかなる当業者も本発明を実施することができるように実施例を用いており、任意のデバイスまたはシステムを製作し使用し、任意の組み込まれた方法を実行することを含んでいる。本発明の特許され得る範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含むことができる。このような他の実施例が特許請求の範囲の字義通りの文言と異ならない構造要素を有する場合、または、それらが特許請求の範囲の字義通りの文言と実質的な差異がない等価な構造要素を含む場合には、このような他の実施例は特許請求の範囲内であることを意図している。
［実施態様１］
１つまたは複数のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つまたは複数の命令は、コントローラ（５６）のプロセッサ（５８）によって実行された場合に、動作を実行させ、前記動作は、
ガスタービンエンジン（２４）の周囲条件と、前記ガスタービンエンジン（２４）の１つまたは複数の動作条件と、を表す１つまたは複数の信号を取得する動作と、
前記周囲条件および前記１つまたは複数の動作条件に基づいて前記ガスタービンエンジン（２４）の始動時間の持続時間を予測するモデル（７０）を実行する動作と、
ディスプレイに前記ガスタービンエンジン（２４）の前記始動時間の前記予測された持続時間を表示させる動作と、を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様２］
前記実行される動作は、前記ガスタービンエンジン（２４）が現時刻より後の時刻に始動されるとした場合に、前記周囲条件および前記１つまたは複数の動作条件に基づいて、前記ガスタービンエンジン（２４）の第１の始動時間の現在の持続時間および前記ガスタービンエンジン（２４）の第２の始動時間の将来の持続時間を予測するためにモデル（７０）を実行する動作を含む、実施態様１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様３］
前記始動時間の前記持続時間を予測する動作は、前記ガスタービンエンジン（２４）の空気流量を決定するために排気体積流量モデル（７２）を実行する動作を含む、実施態様１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様４］
前記排気体積流量モデル（７２）は、種々の周囲条件における前記ガスタービンエンジン（２４）のシャフト速度を利用する、実施態様３に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様５］
前記始動時間の前記持続時間を予測するために前記モデル（７０）を実行する動作は、前記始動時間中に前記ガスタービンエンジン（２４）のパージ持続時間を予測するために履歴学習モデル（７４）を実行する動作を含む、実施態様１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様６］
前記始動時間の前記持続時間を予測するために前記モデル（７０）を実行する動作は、排気温度の低下率および前記低下率の前記パージ持続時間への影響を決定するためにヒートソークモデル（７６）を実行する動作を含む、実施態様５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様７］
排気温度の前記低下率および前記低下率の前記パージ持続時間への影響を決定する動作は、始動中の前記ガスタービンエンジン（２４）の温度に基づく空気密度変動に起因するヒートソーク変動に少なくとも基づく、実施態様６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様８］
前記始動時間の前記持続時間を予測するために前記モデル（７０）を実行する動作は、前記ガスタービンエンジン（２４）を始動するための特定の期間中の特定の時間またはシフトを決定する動作を含み、前記実行される動作は、前記ガスタービンエンジン（２４）を始動させるための前記特定の時間またはシフトの表示を前記ディスプレイに表示させる動作を含む、実施態様１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様９］
前記始動時間の前記持続時間を予測するために前記モデル（７０）を実行する動作は、前記特定の時間またはシフトで前記ガスタービンエンジン（２４）を始動することによって節約される動力の量を予測し決定するために補助動力低減モデル（７８）を実行する動作を含む、実施態様１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１０］
前記始動時間の前記持続時間を予測するために前記モデル（７０）を実行する動作は、前記特定の時間またはシフトで前記ガスタービンエンジン（２４）を始動することによって節約されるＮＯｘの量を予測し決定するためにＮＯｘモデル（７５）を実行する動作を含む、実施態様１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１１］
前記１つまたは複数の動作条件は、ヒートソーク変動、空気流量、フレームブロワ、可変速度パージ、パージ速度での入口ガイドベーン変調、可変加速率、可変負荷率を含む、実施態様１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１２］
１つまたは複数のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つまたは複数の命令は、コントローラ（５６）のプロセッサ（５８）によって実行された場合に、動作を実行させ、前記動作は、
発電プラントの複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）についての周囲条件および１つもしくは複数の動作条件を表す１つまたは複数の信号を取得する動作と、
前記周囲条件および前記１つもしくは複数の動作条件に基づいて、特定の期間についての異なる時間またはシフトにおける前記複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）の始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行する動作と、
前記特定の期間中の異なる時間またはシフトにおける前記複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）の前記始動時間の前記予測された持続時間をディスプレイに表示させる動作と、を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１３］
前記実行される動作は、前記モデル（７０）を実行して、プラント全体の始動時間を改善するために、前記発電プラント内の前記複数のガスタービンエンジン（２４）の始動順序を決定する動作を含む、実施態様１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１４］
前記実行される動作は、前記モデル（７０）を実行して前記発電プラントにいつ停止が必要となるかを決定する動作と、前記停止がいつ必要となるかの表示を提供する動作と、を含む、実施態様１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１５］
前記実行される動作は、前記モデル（７０）を実行して、現在の始動時間、過去の始動時間、または将来の始動時間について、前記複数のガスタービンエンジン（２４）のそれぞれのガスタービンエンジン（２４）の節約された時間、節約されたＮＯｘ、および節約された補助動力を決定する動作と、前記節約された時間、前記節約されたＮＯｘ、前記節約された補助動力をディスプレイに表示させる動作と、を含む、実施態様１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１６］
前記発電プラントは、複合サイクルプラントを含む、実施態様１２に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
［実施態様１７］
発電プラントの始動時間を予測し強化するための方法（８０，８８）であって、
プロセッサ（５８）において、前記発電プラントの複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）についての周囲条件および１つもしくは複数の動作条件を表す１つまたは複数の信号を取得するステップと、
前記プロセッサ（５８）上で、前記周囲条件および前記１つもしくは複数の動作条件に基づいて、特定の期間についての異なる時間またはシフトにおける前記複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）の始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行するステップと、
前記プロセッサ（５８）により、前記特定の期間中の異なる時間またはシフトにおける前記複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）の前記始動時間の前記予測された持続時間をディスプレイに表示させるステップと、を含む方法（８０，８８）。
［実施態様１８］
前記モデル（７０）を実行して、プラント全体の始動時間を改善するために、前記発電プラント内の前記複数のガスタービンエンジン（２４）の始動順序を決定するステップを含む、実施態様１７に記載の方法（８０，８８）。
［実施態様１９］
前記モデル（７０）を実行して前記発電プラントにいつ停止が必要となるかを決定するステップと、前記停止がいつ必要となるかの表示を提供するステップと、を含む、実施態様１７に記載の方法（８０，８８）。
［実施態様２０］
前記モデル（７０）を実行して、現在の始動時間、過去の始動時間、または将来の始動時間について、前記複数のガスタービンエンジン（２４）のそれぞれのガスタービンエンジン（２４）の節約された時間、節約されたＮＯｘ、および節約された補助動力を決定するステップと、前記節約された時間、前記節約されたＮＯｘ、前記節約された補助動力をディスプレイに表示させるステップと、を含む、実施態様１７に記載の方法（８０，８８）。
１０ 複合サイクルシステム
１２ ＨＲＳＧ
２０ 排気ガス
２２ 入口部分
２４ ガスタービンエンジン
２６ 燃料
２８ 第１の負荷
３０ タービン
３２ 燃焼室
３４ 圧縮機
３５ 合成ガス
３６ ガス化装置
３８ バックアップ燃料
４６ 蒸気タービン
４８ 第２の負荷
５６ コントローラ
５８ プロセッサ
６０ メモリ
６２ サービスプラットフォーム
６４ データベース
７０ モデル
７２ 排気体積流量モデル／体積パージ流量モデル
７４ 自己学習履歴モデル
７５ ＮＯｘモデル
７６ ヒートソークモデル
７７ リフティングモデル
７８ 補助動力低減モデル
８０ 方法
８１ ブロック
８２ ブロック
８３ ブロック
８４ ブロック
８５ ブロック
８６ ブロック
８７ ブロック
８８ 方法
９０ ブロック
９２ ブロック
９３ ブロック
９４ ブロック
９５ ブロック
９６ ブロック
９８ ブロック
１００ グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）
１０２ インジケータ
１０４ 助言
１０８ セクション
１１０ インジケータ
１１２ インジケータ
１１４ インジケータ
１１６ インジケータ
１１８ 開始時間
１２０ 領域

Claims (10)

  1. １以上のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１以上のプロセッサ実行可能命令が、コントローラ（５６）のプロセッサ（５８）によって実行された場合に、
    ガスタービンエンジン（２４）の周囲条件及び前記ガスタービンエンジン（２４）の１以上の動作条件を表す１以上の信号を取得する動作と、
    前記周囲条件及び前記１以上の動作条件に基づいて前記ガスタービンエンジン（２４）の始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行する動作と、
    ディスプレイに前記ガスタービンエンジン（２４）の始動時間の予測された持続時間を表示させる動作と
    を含む動作を実行させ、
    前記始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行する動作が、前記始動時間中に前記ガスタービンエンジン（２４）のパージ持続時間を予測するための履歴学習モデル（７４）を実行する動作を含み、前記始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行する動作が、排気温度の低下率及び前記低下率のパージ持続時間への影響を決定するためのヒートソークモデル（７６）を実行する動作を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  2. 前記実行される動作が、前記ガスタービンエンジン（２４）が現時刻より後の時刻に始動されるとした場合に、前記周囲条件及び前記１以上の動作条件に基づいて、前記ガスタービンエンジン（２４）の第１の始動時間の現在の持続時間及び前記ガスタービンエンジン（２４）の第２の始動時間の将来の持続時間を予測するためにモデル（７０）を実行する動作を含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  3. 前記始動時間の持続時間を予測する動作が、前記ガスタービンエンジン（２４）の空気流量を決定するために排気体積流量モデル（７２）を実行する動作を含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  4. 前記排気体積流量モデル（７２）が、種々の周囲条件における前記ガスタービンエンジン（２４）のシャフト速度を利用する、請求項３に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  5. 排気温度の低下率及び前記低下率のパージ持続時間への影響を決定する動作が、ガスタービンエンジン（２４）の始動のタイプに基づく空気密度変動に起因するヒートソーク変動に少なくとも基づく、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  6. 前記始動時間の持続時間を予測するために前記モデル（７０）を実行する動作が、前記ガスタービンエンジン（２４）を始動するための特定の期間中の特定の時間を決定する動作を含み、前記実行される動作が、前記ガスタービンエンジン（２４）を始動させるための特定の時間の表示を前記ディスプレイに表示させる動作を含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  7. 前記始動時間の持続時間を予測するために前記モデル（７０）を実行する動作が、特定の時間に前記ガスタービンエンジン（２４）を始動することによって節約されるＮＯｘの量を予測し決定するためにＮＯｘモデル（７５）を実行する動作を含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  8. １以上のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１以上のプロセッサ実行可能命令が、コントローラ（５６）のプロセッサ（５８）によって実行された場合に、
    発電プラントの複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）についての周囲条件及び１以上の動作条件を表す１以上の信号を取得する動作と、
    前記周囲条件及び前記１以上の動作条件に基づいて、特定の期間中の様々な時間における前記複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）の始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行する動作と、
    前記特定の期間中の様々な時間における前記複数のガスタービンエンジン（２４）の各ガスタービンエンジン（２４）の始動時間の予測された持続時間をディスプレイに表示させる動作と
    を含む動作を実行させ、
    前記始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行する動作が、前記始動時間中に前記ガスタービンエンジン（２４）のパージ持続時間を予測するための履歴学習モデル（７４）を実行する動作を含み、前記始動時間の持続時間を予測するためのモデル（７０）を実行する動作が、排気温度の低下率及び前記低下率のパージ持続時間への影響を決定するためのヒートソークモデル（７６）を実行する動作を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  9. 前記実行される動作が、前記モデル（７０）を実行して、プラント全体の始動時間を改善するために、前記発電プラント内の複数のガスタービンエンジン（２４）の始動順序を決定する動作を含む、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  10. 前記実行される動作が、前記モデル（７０）を実行して前記発電プラントにいつ停止が必要となるかを決定する動作と、前記停止がいつ必要となるかの表示を提供する動作とを含む、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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