JP7231493B2

JP7231493B2 - 制御装置、ガスタービン、制御方法及びプログラム

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Publication number: JP7231493B2
Application number: JP2019109353A
Authority: JP
Inventors: 啓太柚木; 慶井上; 貴志檜山; 栄作伊藤
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2019-06-12
Filing date: 2019-06-12
Publication date: 2023-03-01
Anticipated expiration: 2039-06-12
Also published as: US20200392908A1; EP3751199A1; JP2020200807A; EP3751199B1; US11359552B2

Description

本発明は、制御装置、ガスタービン、制御方法及びプログラムに関する。

再生エネルギーの導入を拡大する動きが広まっている。しかし、再生エネルギーの出力は変動が激しいため安定した電力供給が難しい。そのような中、火力発電には再生エネルギーを補完する役割が求められている。この要求に答えるため、負荷を大幅に変動させることができるガスタービンの燃焼器が必要となる。

特許文献１には、複数の燃焼器のうち、ガスタービンの出力や運転状態に応じた数の燃焼器のみを作動させる制御が開示されている。

特開２００９－１１５０８１号公報

ガスタービンの燃焼器は、高負荷運転時には未燃燃料（燃焼反応による中間生成物を含む）を排出しない運転が可能であるが、低負荷で運転する場合には、複数の燃焼器の燃焼温度を上下させる運用で負荷変動に対応しようとすると、燃焼温度の低下や冷却空気との干渉により反応がクエンチし、大量の未燃燃料が排出されてしまう。

そこで本発明は、上述の課題を解決することのできる制御装置、ガスタービン、制御方法及びプログラムを提供することを目的としている。

本発明の一態様によれば、制御装置は、複数の燃焼器を備えるガスタービンの制御装置であって、負荷と、点火する燃焼器の数、前記燃焼器の配置および未燃燃料の排出量が所定の閾値以下となる前記燃焼器の燃焼温度と、の関係を定めた学習済みモデルに基づいて、目標負荷の達成に必要な前記燃焼器の数および配置を決定する予測部と、前記予測部が決定した前記燃焼器を選択して点火する制御部と、を備え、前記予測部は、前記学習済みモデルに基づいて、前記目標負荷に応じた前記燃焼器の数、前記配置および前記燃焼温度を決定し、前記制御部は、選択した前記燃焼器の燃焼温度を、前記予測部が決定した前記燃焼温度に基づいて制御する。

また、本発明の一態様によれば、前記制御部は、選択した前記燃焼器以外の燃焼器については完全消火するよう制御する。

また、本発明の一態様によれば、前記制御装置は、選択された前記燃焼器の各々について、未燃燃料の排出量が所定値以下か否かを判定する判定部、をさらに備える。

また、本発明の一態様によれば、前記制御装置は、前記判定部は、選択された前記燃焼器の各々について、タービンの共振の有無を判定する。

また、本発明の一態様によれば、前記予測部は、前記目標負荷を達成しつつ、未燃燃料の排出量を所定の閾値以下に抑え、タービンとの共振が生じない前記燃焼器の組み合せを決定する。

また、本発明の一態様によれば、前記制御装置は、前記燃焼器ごとの点火頻度を検出する頻度検出部、をさらに備え、前記制御部は、前記頻度検出部によって検出された点火頻度の偏りが所定の範囲内となるように前記燃焼器を選択する。

また、本発明の一態様によれば、前記制御部は、第１の目標負荷が与えられたときに、前回、前記第１の目標負荷が与えられたときとは異なる前記燃焼器の組合せを選択して点火する。

また、本発明の一態様によれば、前記学習済みモデルは、複数の予測モデルによって構成され、複数の前記予測モデルは、前記燃焼器ごとの性能を予測する第１予測モデルと、前記燃焼器ごとの性能に基づいて前記目標負荷を達成する前記燃焼器の組合せとそれぞれの燃焼器の燃焼温度を予測する第２予測モデルとを含む。

また、本発明の一態様によれば、ガスタービンは、圧縮機と、複数の燃焼器と、タービンと、上記の制御装置と、を備える。

また、本発明の一態様によれば、制御方法は、負荷と、点火する燃焼器の数、前記燃焼器の配置および未燃燃料の排出量が所定の閾値以下となる前記燃焼器の燃焼温度と、の関係を定めた学習済みモデルに基づいて、目標負荷の達成に必要な前記燃焼器の数および配置を決定するステップと、前記目標負荷に基づいて、前記燃焼器の数および配置を決定するステップにて決定された前記燃焼器を選択して点火するステップと、を有し、前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップでは、前記学習済みモデルに基づいて、前記目標負荷に応じた前記燃焼器の数、前記配置および前記燃焼温度を決定し、前記点火するステップでは、選択した前記燃焼器の燃焼温度を、前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップにて決定した前記燃焼温度に基づいて制御する。

また、本発明の一態様によれば、プログラムは、複数の燃焼器を備えるガスタービンの制御するコンピュータに、負荷と、点火する燃焼器の数、前記燃焼器の配置および未燃燃料の排出量が所定の閾値以下となる前記燃焼器の燃焼温度と、の関係を定めた学習済みモデルに基づいて、目標負荷の達成に必要な前記燃焼器の数および配置を決定するステップと、前記目標負荷に基づいて、前記燃焼器の数および配置を決定するステップにて決定された前記燃焼器を選択して点火するステップと、を有し、前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップでは、前記学習済みモデルに基づいて、前記目標負荷に応じた前記燃焼器の数、前記配置および前記燃焼温度を決定し、前記点火するステップでは、選択した前記燃焼器の燃焼温度を、前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップにて決定した前記燃焼温度に基づいて制御する処理を実行させる。

本発明によれば、未燃燃料の排出量を抑制しつつ、急激且つ大規模な負荷変動に対応することができる。

本発明の第一実施形態におけるガスタービンの概略図である。本発明の第一実施形態における燃焼器の制御方法を説明する図である。本発明の第一実施形態における予測部の一例を示す図である。本発明の第一実施形態における燃焼器の点火制御を示す処理フロー図である。本発明の第二実施形態における制御装置の一例を示すブロック図である。本発明の第二実施形態における燃焼器の点火制御を示す処理フロー図である。本発明の各実施形態における制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、本発明の各実施形態によるガスタービンの燃焼器の点火制御について図１～図７を参照して説明する。
＜第一実施形態＞
図１は、本発明の第一実施形態におけるガスタービンの概略図である。図示するようにガスタービンは、圧縮機２に流入する空気量を調整するＩＧＶ（入口案内翼）１と、流入した空気を圧縮して圧縮空気を生成する圧縮機２と、圧縮機２によって圧縮された空気と燃料ガスを混合し、その混合ガスを燃焼させ、高温の燃焼ガスを生成する燃焼器３と、燃焼ガスによりロータ５を回転し発電機８を駆動するタービン４と、燃焼器３に供給される燃料ガスの流量を調整する燃料制御弁６と、制御装置１０とを備える。燃焼器３は多缶（例えば、１６缶）の燃焼器であり、それぞれの燃焼器３には、個別に燃料制御弁６が設けられた燃料配管７が接続されている。

制御装置１０は、ガスタービンの出力制御を行う。制御装置１０は、予測部１１と、制御部１２と、判定部１３とを備える。
予測部１１は、安全に目標負荷を達成することができる燃焼器３の組合せと運転条件を予測する。具体的には、予測部１１は、未燃燃料の排出や共振を抑え、目標負荷を達成することができる燃焼器３の点火缶数、それらの配置（点火缶配置）、点火缶ごとの燃焼温度を予測する。なお、未燃燃料とは、例えば、メタン、エタン、プロパン、ブタン、一酸化炭素、水素、アンモニア、軽油、重油などである。
制御部１２は、ガスタービンの制御を行う。例えば、制御部１２は、予測部１１の予測に従って、多缶の燃焼器３のうち一部または全部を点火する。例えば、制御部１２は、ＩＧＶ１の開度や燃料制御弁６の開度の調節を行う。
判定部１３は、予測部１１の予測により選択された燃焼器３を点火させた場合に、未燃燃料の排出量が所定の閾値以下となることやタービン４に共振が生じないことを確認する。

ここで図２を参照する。図２は、本発明の第一実施形態における燃焼器の制御方法を説明する図である。
図２のグラフの縦軸は点火した燃焼器３の出口温度、横軸は負荷を示している。図２の燃焼器３－１～３－１６は、ガスタービンが備える１６缶の燃焼器である。以下、燃焼器３－１～３－１６の区別が不要な場合、単に燃焼器３と記載する。黒色の燃焼器３が点火する燃焼器、白色の燃焼器３が消火する燃焼器を表している。図２の例では目標負荷が低のとき、制御部１２は、１６缶のうち８缶（燃焼器３－５～３－１２）に点火する。目標負荷が中程度の場合には、さらに６缶に点火し、計１４缶（燃焼器３－２～３－１５）でガスタービンの運転を行う。負荷が高くなると、全缶（１６缶）に点火してガスタービンの運転を行う。点火する燃焼器３は予測部１１が目標負荷の達成のために必要と判断した燃焼器３である。

負荷の大小と缶数は、正の相関があり、目標負荷が高い程、点火する燃焼器３の缶数は増加する。燃焼器３－１～３－１６のうち、何缶の燃焼器３を点火するかは、例えば、予測部１１が、過去の実績から負荷の大きさと缶数の関係を学習した学習済みモデルに基づいて決定する。

また、図２の例では、負荷が低の場合、燃焼器３－５～３－１２が点火されているが、どの燃焼器３を点火するかについては、予測部１１が決定する（燃焼器３の配置）。例えば、予測部１１は、過去の実績から点火缶数と燃焼振動やタービン４の共振が生じにくい点火缶配置の関係を学習した学習済みモデルに基づいて、どの燃焼器３を点火するかを決定する。

さらに予測部１１は、点火する燃焼器３ごとの燃焼温度を決定する。ここで、点火する燃焼器３における燃焼温度は、未燃燃料が排出されない程度に高い温度である。この温度は、高負荷帯でガスタービンを運転するときの燃焼温度である。燃焼器３の燃焼温度の閾値は、最大値については燃焼器の性能に関わるＮＯｘ排出量や熱応力などに基づいて設定され、最小値は未燃燃料の排出量、保炎性などに基づいて設定される。例えば、予測部１１は、未燃燃料の排出量が許容範囲内となる燃焼温度を学習した学習モデルに基づいて、燃焼器３の燃焼温度を決定する。

制御部１２は、予測部１１が決定した組合せに従って１６缶の燃焼器３それぞれの点火、消火を制御する。本実施形態では、負荷に応じて必要な数の燃焼器３を点火し、高負荷帯運用時と同様の高温で燃焼させる。一方、目標負荷に応じて必要のない燃焼器３は点火せず完全消火する。これにより、未燃燃料の発生、排出を防ぐことができる。

図１に戻り予測部１１の説明を行う。予測部１１は、通信部１１１と、演算部１１２と、記憶部１１３とを備える。
通信部１１１は、ガスタービンに設けられた各種センサが検知したモニタリングデータを受信し、燃焼器の制御情報を送信する。また、通信部１１１は、例えば、上位の制御装置から目標負荷の指令値を受信する。
演算部１１２は、各種物理モデルや機械学習などによって構築された学習済みモデルを備えている。演算部１１２は、目標負荷、各種モニタリングデータを通信部１１１から受信し、物理モデルや学習済みモデルを用いて、目標負荷に応じた燃焼器３の点火缶数、点火缶配置、各燃焼器３の燃焼温度などの燃焼器の制御情報を演算する。
記憶部１１３は、通信部１１１が受信した各種モニタリングデータ、演算部１１２が演算した燃焼器の制御情報を記憶する。

次に図３を参照して、予測部１１（演算部１１２）の一例についてより詳しく説明する。図３は、本発明の第一実施形態における予測部の一例を示す図である。処理の手順、モデルの内容、モデルの数、組合せは、図３に例示するものに限定されない。

（１）入力
演算部１１２は、通信部１１１から運転条件（目標負荷）、点火開始後には点火した燃焼器３における燃焼特性（例えば、実際の燃焼温度および負荷、未燃燃料の排出量など）やタービン４の振動情報などを取得する。

（２）前処理
演算部１１２は、機械学習や強化学習によって、目標負荷とその目標負荷を達成することができる燃料流量や燃焼温度の関係を学習した学習済みモデルａを備えている。前処理では、学習済みモデルａが、目標負荷を入力し、入力した目標負荷を達成することができる燃料流量や燃焼温度を予測値として出力する。

（３）１次処理
演算部１１２は、燃焼器３－１～３－１６ごとに前処理で得られた燃料流量や燃焼温度を実現するための物理モデルＡ，Ｂや機械学習によって構築された学習済みモデルｂ，ｃを備えている。例えば、物理モデルＡは、燃焼器３ごとの燃焼温度と負荷の関係を表した演算式などである。例えば、物理モデルＢは、燃焼器３ごとの燃料流量および空気流量と燃焼温度の関係を表した演算式などである。例えば、学習済みモデルｂは、燃焼器３ごとの燃焼温度と未燃燃料の排出量の関係を学習したモデルである。例えば、学習済みモデルｃは、燃焼器３の点火缶数と負荷の関係を学習したモデルである。演算部１１２は、これらの物理モデル、学習済みモデルを利用して、燃焼器３－１～３－１６の性能予測値を演算する。物理モデルＡ等、学習済みモデルｂ等は、燃焼器３－１～３－１６のそれぞれについて用意されている。

（４）２次処理、出力
演算部１１２は、負荷と燃焼器３－１～３－１６の安全な（共振が発生しない）組み合わせと燃焼温度の関係を学習した学習済みモデルｄを備えている。例えば、学習済みモデルｄは、１次処理での演算結果（各燃焼器の性能予測値、目標負荷に応じた缶数など）と目標負荷を入力として、目標負荷を達成しつつ、未燃燃料の排出および共振の発生を抑制する点火缶数、点火缶配置、各燃焼器３の燃焼温度を出力する。
例えば、演算部１１２は、目標負荷３０％に対し、缶数８缶、配置：燃焼器３－５～３－１２、燃焼温度ｘ℃といった予測情報を出力する。

（５）フィードバック
また、演算部１１２は、目標負荷に対する点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測に対し、それらの条件で燃焼器３の運転したときに実際に計測（又は計測値に基づいて演算）されたモニタリングデータのフィードバックを受け、予測と異なる場合には、目標を達成することができる適切な点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を再度予測したり、学習済みモデルａ～ｄを更新したりする機能を有している。例えば、点火缶数８缶、点火缶配置：燃焼器３－５～３－１２、燃焼温度ｘ℃という出力結果に対し、演算部１１２は、実際の負荷、燃焼器３－５～３－１２のそれぞれにおける燃料制御弁６の開度、燃料流量、燃焼温度、空気流量、未燃燃料の排出量やタービン４の振動情報などのモニタリングデータを、通信部１１１を介して取得する。なお、これらのモニタリングデータは、各種センサが計測したり、その計測値に基づいて演算されたデータである。モニタリングデータは、通信部１１１が受信し、記憶部１１３に保存される。

（５－１）再予測
例えば、モニタリングデータに含まれる燃焼器３－５下流側での未燃燃料の排出量が所定の閾値よりも高い場合、演算部１１２は、学習済みモデルｄを用いて、目標負荷を達成し、燃焼器３－５を含まない燃焼器３の組合せを予測する。あるいは、演算部１１２は、学習済みモデルｂを用いて、燃焼器３－５の代わりに同等の性能（未燃燃料の排出量）が見込まれる別の燃焼器３を選択し、先に予測した燃焼器３の組合せのうち、燃焼器３－５を別の燃焼器３に交換した点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測を出力してもよい。あるいは、次に説明するように各燃焼器３の未燃燃料の排出量に関する学習済みモデルｂを更新して、各燃焼器３の性能をより正確に予測できるように更新された最新の各種モデルを用いて、目標負荷を達成できる点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を再度予測してもよい。
また、タービン４の振動が、翼の固有振動数と一致するような場合もしくは応答レベルが高い場合には、燃焼器３の組合せを再度予測する。

（５－２）モデルの更新
演算部１１２は、燃焼器３に関する性能を予測する学習済みモデル（例えば、上記の学習済みモデルｂ，ｃ）を新たに得られたモニタリングデータを用いて更新する。また、例えば、演算部１１２は、燃焼器３の組合せに関する学習済みモデルｄをモニタリングデータを用いて更新する。モニタリングデータを用いて所定のタイミングで再度学習を行い、各種モデルをチューニングすることにより、学習済みモデルａ～ｄの精度を高め、点火缶数などの予測精度を向上することができる。また、最新のモニタリングデータを蓄積して学習することで、ガスタービンが動作する環境の特徴とその変化、燃焼器３の経年変化を考慮した予測を行うことができる。なお、物理モデルＡ，Ｂについても、フィードバックされたモニタリングデータを用いて、各種係数の補正などを行ってもよい。

このように予測部１１は目標負荷に応じて点火する燃焼器３を選択するが、判定部１３は、その選択が適切かどうかを検証し、安全基準を満たすことを確認する。次に予測部１１が予測した点火缶数、点火缶配置、燃焼温度に対する判定を行って、点火する燃焼器３の適切な組み合わせと燃焼温度を確定する処理について説明する。

図４は、本発明の第一実施形態における燃焼器の点火制御を示す処理フロー図である。
まず、予測部１１（通信部１１１）が、目標負荷の設定を取得する（ステップＳ１０）。予測部１１（演算部１１２）は、目標負荷に応じた点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を予測し（ステップＳ１１）、制御部１２へ出力する。

制御部１２は、各燃焼器３について、燃焼温度に対応するバルブ開度を演算し、燃料制御弁６の開度を制御する（ステップＳ１２）。また、制御部１２は、ＩＧＶ１の開度を演算し、ＩＧＶ１の開度を制御する。次に判定部１３は、制御部１２が演算したバルブ開度と、燃焼器３の上流側に設けられた各種流量計が計測した燃料流量および空気流量を取得して、燃焼器３ごとに燃焼温度の予測値と負荷の予測値を演算する（ステップＳ１３）。判定部１３は、負荷の予測値と目標負荷とを比較して、目標負荷を達成しているか否かを判定する（ステップＳ１４）。目標負荷を達成していない場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、制御部１２は、バルブ開度を再度演算する。制御部１２は、目標負荷が達成できるまで、バルブ開度の調節を繰り返し行う。例えば、目標負荷に到達しない場合、負荷が上昇するように、燃料制御弁６の開度を増大し、燃料流量を増加させる。
また、判定部１３は、演算した燃焼温度の予測値や負荷の予測値を予測部１１へ通知する。これらの予測値は、記憶部１１３に蓄積され、各種モデルの更新や再度予測のときに使用される。

目標負荷を達成できると（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、次に判定部１３は、燃焼器３の下流に設けられた濃度計が計測した未燃燃料の排出量（濃度）の計測値を取得する（ステップＳ１５）。判定部１３は、未燃燃料の濃度が所定の閾値未満（例えば、１０ｐｐｍ未満）かどうかを判定する（ステップＳ１６）。未燃燃料の濃度が閾値以上の場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、予測部１１は、目標負荷に応じた点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を再度予測する（ステップＳ１１）。予測部１１は、目標負荷および未燃燃料濃度の閾値が達成できるまで、点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測を繰り返す。

なお、未燃燃料排出量の条件（例えば、未燃燃料濃度の閾値）の達成が困難な場合、予測部１１（演算部１１２）は、目標の燃焼温度を上昇させたり、目標負荷を低下させたりするなどの調整を行ってもよい。予測部１１は、未燃燃料排出量の条件の達成可能な範囲で、できるだけ目標負荷に近い出力が確保できるような点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測を行う。

目標負荷および未燃燃料排出量の条件が達成できると（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、判定部１３は、タービン４に設けられた加速度計、熱電対などの計測結果から励振力を演算する（ステップＳ１７）。判定部１３は、励振力からタービン４の振動モードを解析し、共振が発生するかどうかを判定する（ステップＳ１８）。例えば、判定部１３は、励振力に基づくタービン４の振動が、タービン４の翼の固有振動数と一致し、その振幅が閾値以上であれば、共振が発生すると判定する。共振が発生すると判定した場合（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、予測部１１は、目標負荷に応じた点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を再度決定する。予測部１１は、目標負荷および未燃燃料排出量の条件、共振が発生しない状態が達成できるまで、点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の決定を繰り返す。

なお、未燃燃料排出量の場合と同様、共振が発生しないような燃焼器３の選択が困難な場合、予測部１１（演算部１１２）は、目標の燃焼温度を上昇させたり、目標負荷を低下させたりするなどの調整を行ってもよい。予測部１１は、未燃燃料排出量の条件が達成可能且つ共振が発生しない範囲で、できるだけ目標負荷に近い出力が確保できるような点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測を行う。

予測部１１は、予測した点火缶数、点火缶配置、燃焼温度で目標負荷、低未燃燃料排出量、共振の発生しない状態が実現できると予測を終了する。これにより、点火する燃焼器３の適切な組み合わせと燃焼温度が確定する。制御装置１０は、予測に基づく燃焼器３だけを点火し、点火した燃焼器３の燃焼温度が予測部１１によって予測された燃焼温度となるよう制御し、残りの燃焼器３を消火した状態でガスタービンの運転を行う。
ガスタービンの運転中、上位装置から指令される目標負荷が変更になると、制御装置１０では、上記の処理が実行され、新たな目標負荷に応じた燃焼器３の点火、消火の組合せが決定される。

本実施形態によれば、燃焼器３－１～３－１６の全缶を対象として各缶の燃焼温度を上下させることにより目標負荷の変動に対応するのではなく、目標負荷の大きさに応じて、必要な数の燃焼器３を点火し、未燃燃料の排出量が閾値以下となる燃焼温度で燃焼させる。一方、他の燃焼器３については完全消火し、燃料の供給を行わない。つまり、定格の燃焼温度に近い温度で燃焼させる燃焼器３と消火した燃焼器３の組合せにより、負荷の変動に対応する。これにより、点火した燃焼器３では、未燃燃料が低い状態を維持することができ、消火した燃焼器３では未燃燃料の排出を防ぐことができる。

また、タービン翼との共振が発生しないように監視を行いながら、燃焼器３の組合せを決定するので安全に目標負荷を達成することができる。

また、本実施形態によれば、予測部１１による点火缶配置の予測により、点火又は消火する燃焼器３を非対称に配置することができるので、多缶で連成する燃焼振動の抑制効果を期待することができる。

また、本実施形態の燃焼器点火制御は、上記した機能を有するソフトウェアを組み込むことで実現可能なため、新たな燃焼器を開発する等の必要が無く、既存のガスタービンについても低コストで適用することができる。

なお、判定部１３は、判定の際に用いたバルブ開度、燃焼温度、負荷の予測値、未燃燃料濃度の計測値、共振の有無などの情報を予測部１１へ送信する。予測部１１は、これらの情報を受信し、各種モデルのチューニングに用いる。

＜第二実施形態＞
次に図５、図６を参照して、第二実施形態における燃焼器点火制御について説明する。
予測部１１による点火配置により、一部の燃焼器３だけが点火されるような運転が続くと、燃焼器３およびタービン４の一部の翼への熱応力が大きくなるため破損を招きやすくなる可能性がある。第二実施形態では、点火する燃焼器３に偏りが生じないようにする。

図５は、本発明の第二実施形態における制御装置の一例を示すブロック図である。
図示するように制御装置１０ａは、予測部１１ａと、制御部１２と、判定部１３とを備える。予測部１１ａは、通信部１１１と、演算部１１２と、記憶部１１３と、頻度検出部１１４と、を備える。
通信部１１１は、モニタリングデータや制御情報の送受信を行う。
演算部１１２は、目標負荷に応じた点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を演算する。
頻度検出部１１４は、燃焼器３ごとに点火頻度をカウントし、一部の燃焼器３の点火に偏りが無いかどうかを判定する。
記憶部１１３は、モニタリングデータ、目標負荷ごとに予測した点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測結果に加えて燃焼器３ごとの点火頻度を記憶する。
制御部１２、判定部１３については、第一実施形態と同様である。次に図６を用いて、点火頻度が偏らないように点火する燃焼器３を選択する処理について説明する。

図６は、本発明の第二実施形態における燃焼器の点火制御を示す処理フロー図である。
第一実施形態と同様の処理については、簡単に説明する。
まず、通信部１１１が、目標負荷の設定を取得する（ステップＳ１０）。演算部１１２は、目標負荷に応じた点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を予測し（ステップＳ１１）、頻度検出部１１４へ出力する。

頻度検出部１１４は、点火缶配置の予測情報に基づいて、配置に含まれる燃焼器３ごとの点火頻度を記憶部１１３から読み出して取得する（ステップＳ１１５）。頻度検出部１１４は、選択された燃焼器３の点火頻度に偏りがないか判定する（ステップＳ１１６）。選択された燃焼器３の間で点火頻度に偏りがある場合（ステップＳ１１６；Ｎｏ）、頻度検出部１１４は、点火頻度の高い燃焼器３の情報を指定して、予測部１１へ再予測を指示する。ここで点火頻度とは、例えば、これまでに点火された回数の累積値である。あるいは、所定期間に点火された回数であってもよい。再予測を指示された予測部１１は、例えば、点火頻度が最も高い燃焼器３を点火頻度が最も低い燃焼器３と入れ替えて、入れ替え後の燃焼器３の組合せと燃焼温度を予測情報として出力してもよい。

なお、点火頻度が高いかどうかの判断は、例えば、１６缶の平均点火頻度と比べて所定値以上多く点火された燃焼器３が含まれている場合、それらの燃焼器３の点火頻度が高いと判定してもよい。あるいは、予測により選択された燃焼器３の間で点火頻度を比較し、その差が所定値以上のものが含まれている場合、点火頻度が多い燃焼器３を点火頻度が高いと判定してもよい。

点火頻度に偏りが無い場合（ステップＳ１１６；Ｙｅｓ）、頻度検出部１１４は、演算部１１２が予測した点火対象の燃焼器３の点火頻度に対して「１」を加算し、加算後の点火頻度を記憶部１１３に書き込む。そして、頻度検出部１１４は、演算部１１２が予測した点火缶数、点火缶配置、燃焼温度を制御部１２へ出力する。

制御部１２は、燃焼温度に基づいて各燃焼器３に対応する燃料制御弁６の開度を制御する（ステップＳ１２）。次に判定部１３は、燃焼器３ごとに燃焼温度と負荷の予測値を演算する（ステップＳ１３）。判定部１３は、負荷の予測値が目標負荷を達成しているか否かを判定する（ステップＳ１４）。目標負荷を達成していない場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、制御部１２は、目標負荷が達成できるまで、バルブ開度の調節を繰り返し行う。

目標負荷を達成できると（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、判定部１３は、濃度計から未燃燃料の排出量（濃度）を取得し（ステップＳ１５）、未燃燃料の排出量が閾値未満かどうかを判定する（ステップＳ１６）。未燃燃料の排出量が閾値以上の場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、予測部１１は、目標負荷および未燃燃料排出量の条件が達成できるまで、点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の決定を繰り返す。

目標負荷および未燃燃料排出量の条件が達成できると（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、判定部１３は、励振力を演算し（ステップＳ１７）、タービン４に共振が発生するかどうかを判定する（ステップＳ１８）。共振が発生すると判定した場合（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、予測部１１は、目標負荷および未燃燃料排出量の条件、共振が発生しない状態が達成できるまで、点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の決定を繰り返す。

本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、燃焼器３ごとの熱応力を平準化することができる。これにより、一部の燃焼器３へ点火が偏ることによる燃焼器３の破損や劣化を防ぎ、長寿命化が図れる。

なお、上記の処理例では、演算部１１２が予測した点火缶数、点火缶配置、燃焼温度に対して点火頻度の偏りをチェックすることとしたが、演算部１１２に頻度検出部１１４の機能を含めるようにし、演算部１１２が点火回数に偏りが生じないような予測を行う学習済みモデルやアルゴリズムによって点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測を行ってもよい。例えば、図２の例で８缶（３－５～３－１２）に点火する場合、次に同じ目標負荷が与えられると、１つずらして燃焼器３－６～３－１３又は燃焼器３－４～３－１１の組合せを選択するようなアルゴリズムでもよいし、今回消火していた燃焼器３－１～３－４および燃焼器３－１３～３－１６を選択するようなアルゴリズムであってもよい。
あるいは、目標負荷に関係なく最も点火頻度が高い燃焼器３を選択対象から除外して、予測部１１による点火缶数、点火缶配置、燃焼温度の予測を行うようにしてもよい。

なお、点火頻度に偏りが生じないように燃焼器３の組合せを決定する場合であっても、燃焼器３の寿命と点火頻度との関係を調査するために点火頻度のカウントは実行することが好ましい。

図７は、本発明の各実施形態における制御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、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える例えばＰＣ（Personal Computer）やサーバ端末装置である。上述の制御装置１０、１０ａは、コンピュータ９００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、記憶部１１３に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３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、入出力インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、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良い。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良い。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）であっても良い。

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、予測部１１は予測器の一例である。

１・・・ＩＧＶ
２・・・圧縮機
３・・・燃焼器
４・・・タービン
５・・・ロータ
６・・・燃料制御弁
７・・・燃料配管
８・・・発電機
１０、１０ａ・・・制御装置
１１、１１ａ・・・予測部
１２・・・制御部
１３・・・判定部
１１１・・・通信部
１１２・・・演算部
１１３・・・記憶部
１１４・・・頻度検出部
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース

Claims

複数の燃焼器を備えるガスタービンの制御装置であって、
負荷と、点火する燃焼器の数、前記燃焼器の配置および未燃燃料の排出量が所定の閾値以下となる前記燃焼器の燃焼温度と、の関係を定めた学習済みモデルに基づいて、目標負荷の達成に必要な前記燃焼器の数および配置を決定する予測部と、
前記予測部が決定した前記燃焼器を選択して点火する制御部と、
を備え、
前記予測部は、前記学習済みモデルに基づいて、前記目標負荷に応じた前記燃焼器の数、前記配置および前記燃焼温度を決定し、
前記制御部は、選択した前記燃焼器の燃焼温度を、前記予測部が決定した前記燃焼温度に基づいて制御する、
制御装置。
前記制御部は、選択した前記燃焼器以外の燃焼器について完全消火するよう制御する、請求項１に記載の制御装置。
選択された前記燃焼器の各々について、未燃燃料の排出量が所定値以下か否かを判定する判定部、をさらに備える請求項１から請求項２の何れか１項に記載の制御装置。
前記判定部は、選択した前記燃焼器の各々について、タービンの共振の有無を判定する、
請求項３に記載の制御装置。
前記予測部は、前記目標負荷を達成しつつ、未燃燃料の排出量を所定の閾値以下に抑え、タービンとの共振が生じない前記燃焼器の組み合せを決定する、
請求項１から請求項２の何れか１項に記載の制御装置。
前記燃焼器ごとの点火頻度を検出する頻度検出部、をさらに備え、
前記制御部は、前記頻度検出部によって検出された点火頻度の偏りが所定の範囲内となるように前記燃焼器を選択する、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の制御装置。
前記制御部は、第１の目標負荷が与えられたときに、前回、前記第１の目標負荷が与えられたときとは異なる前記燃焼器の組合せを選択して点火する、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の制御装置。
前記学習済みモデルは、複数の予測モデルによって構成され、複数の前記予測モデルは、前記燃焼器ごとの性能を予測する第１予測モデルと、前記燃焼器ごとの性能に基づいて前記目標負荷を達成する前記燃焼器の組合せとそれぞれの燃焼器の燃焼温度を予測する第２予測モデルとを含む、
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の制御装置。
圧縮機と、複数の燃焼器と、タービンと、
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の制御装置と、
を備えたガスタービン。
複数の燃焼器を備えるガスタービンの制御方法であって、
負荷と、点火する燃焼器の数、前記燃焼器の配置および未燃燃料の排出量が所定の閾値以下となる前記燃焼器の燃焼温度と、の関係を定めた学習済みモデルに基づいて、目標負荷の達成に必要な前記燃焼器の数および配置を決定するステップと、
前記目標負荷に基づいて、前記燃焼器の数および配置を決定するステップにて決定された前記燃焼器を選択して点火するステップと、
を有し、
前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップでは、前記学習済みモデルに基づいて、前記目標負荷に応じた前記燃焼器の数、前記配置および前記燃焼温度を決定し、
前記点火するステップでは、選択した前記燃焼器の燃焼温度を、前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップにて決定した前記燃焼温度に基づいて制御する、
制御方法。
複数の燃焼器を備えるガスタービンの制御するコンピュータに、
負荷と、点火する燃焼器の数、前記燃焼器の配置および未燃燃料の排出量が所定の閾値以下となる前記燃焼器の燃焼温度と、の関係を定めた学習済みモデルに基づいて、目標負荷の達成に必要な前記燃焼器の数および配置を決定するステップと、
前記目標負荷に基づいて、前記燃焼器の数および配置を決定するステップにて決定された前記燃焼器を選択して点火するステップと、
を有し、
前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップでは、前記学習済みモデルに基づいて、前記目標負荷に応じた前記燃焼器の数、前記配置および前記燃焼温度を決定し、
前記点火するステップでは、選択した前記燃焼器の燃焼温度を、前記燃焼器の数および前記配置を決定するステップにて決定した前記燃焼温度に基づいて制御する処理、
を実行させるプログラム。