JP7348126B2 - 制御装置、制御入力決定方法、及び制御入力決定プログラム - Google Patents

Description

本開示は、制御装置、制御入力決定方法、及び制御入力決定プログラムに関する。

発電用ガスタービンではＰＩＤ制御などの古典的なフィードバック制御と予め設定されたテーブル設定に従うよう各種アクチュエータを動作させることで、ガスタービン出力や排ガス温度といった主要な状態量を制御する方法が広く普及している。しかし、このような古典的な制御手法では、十分な制御性を発揮できない場合がある。これを解決する手段の１つとして、モデル予測制御が提案されている。例えば、特許文献１には、状態パラメータをＥＫＦ（拡張カルマンフィルタ）で推定し、予測モデルを用いて制御入力を最適化する手法が開示されている。

特開２００５－２４８９４６号公報

しかし、特許文献１に開示されている手法は、劣化や故障における性能を確保するための最適化方法であり、通常の運転動作における制御性能を向上させるための最適化方法ではない。例えば、予測モデルが熱平衡条件に基づいて一つ以上の係数を設定した予測式を用いて演算しても、その一つ以上の係数が固定化されていると、作動条件の変化によって熱平衡条件からの過渡的な乖離が生じた場合に十分な予測精度を得られない場合がある。

例えば、ガスタービンの制御においてインレットガイドベーン開度（IGVdeg）が５０％の場合と１００％の場合とでは、作動条件が大きく異なるため、熱平衡条件も変わってしまう。そのため、予測モデルが使用する予測式の一つ以上の係数は、作動条件に応じて適宜更新されることが好ましい。

上述の事情に鑑みて、本開示は、予測モデルの予測式に含まれる一つ以上の係数を作動条件に応じて更新することによって予測精度を向上させることが可能な制御装置等を提供することを目的とする。

本開示に係る制御装置は、ガスタービンを制御するための制御装置であって、
予測モデルを用いて、予測ホライズンにおける前記ガスタービンへの制御入力に対応する前記ガスタービンの将来の状態量を予測するように構成された予測部と、
前記予測部における予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行うように構成された最適化部と、
前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービンの作動条件ごとに示す感度情報を記憶するための記憶部と、
前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新するように構成された更新部と、
を備える。

本開示に係る制御入力決定方法は、
予測ホライズンにおけるガスタービンへの制御入力に対応する前記ガスタービンの将来の状態量を予測モデルが予測するステップと、
前記予測ステップにおける予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行うステップと、
前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービンの作動条件ごとに示す感度情報を記憶部が記憶するステップと、
前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新するステップと、
を含む。

本開示に係る制御入力決定プログラムは、
コンピュータに、
予測モデルを用いて、予測ホライズンにおけるガスタービンへの制御入力に対応する前記ガスタービンの将来の状態量を予測する手順、
前記予測する手順における予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行う手順、
前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービンの作動条件ごとに示す感度情報を記憶部に記憶させる手順、
前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新する手順、
を実行させる。

本開示によれば、予測モデルの予測式に含まれる一つ以上の係数を作動条件に応じて更新することによって予測精度を向上させることが可能な制御装置等を提供することができる。

一実施形態に係るガスタービンの構成を概略的に示す図である。 一実施形態に係る制御装置の構成を概略的に示すブロック図である。 一実施形態に係る制御装置が実行する最適化の原理を説明するための概略図である。 一実施形態に係る制御装置に記憶される性能テーブルの一例を示す図である。 一実施形態に係るガスタービンのタービン入口温度と燃焼効率との関係性の一例を示すグラフである。 一実施形態に係る制御装置の機能を説明するためのブロック図である。

以下、添付図面を参照して幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。

（ガスタービン）
以下、一実施形態に係る制御装置１００の制御対象であるガスタービン２の一例について説明する。図１は、一実施形態に係るガスタービン２の構成を概略的に示す図である。図１に示すように、発電装置１は、ガスタービン２と、発電機７とを備える。

ガスタービン２は、発電用ガスタービンである。ガスタービン２は、圧縮空気を生成するためのコンプレッサ３と、圧縮空気及び燃料を用いて燃焼ガスを発生させるための燃焼器４と、燃焼ガスによって回転駆動されるように構成されたタービン５とを備える。

コンプレッサ３は、回転軸８Ａを介してタービン５に接続されている。コンプレッサ３は、タービン５の回転エネルギーによって回転駆動されて、圧縮空気を生成する。コンプレッサ３の入口側には、インレットガイドベーンIGVが設けられる。空気の流入量は、インレットガイドベーンIGVの開度によって調整される。インレットガイドベーンIGVの開度は、インレットガイドベーン開度制御指令IGVCSOに基づいて制御される。コンプレッサ３で生成された圧縮空気は、燃焼器４に供給される。

燃焼器４には、コンプレッサ３で生成された圧縮空気と、燃料とが供給され、燃料を燃焼させることによって、タービン５の作動流体である燃焼ガスを発生させる。燃焼器４に供給される燃料の流量は、燃料流量指令CSOに応じて開度が調整される流量調整弁によって調整される。燃焼ガスは燃焼器４から後段のタービン５に送られる。

タービン５は、燃焼器４で生成された燃焼ガスによって駆動される。タービン５は、回転軸８Ｂによって発電機７と接続されている。発電機７は、タービン５の回転エネルギーによって発電するように構成されている。

（制御装置の構成）
以下、一実施形態に係る制御装置１００について説明する。図２は、一実施形態に係る制御装置１００の構成を概略的に示すブロック図である。制御装置１００は、ガスタービン２を制御するための装置である。

制御装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備えるコンピュータである。制御装置１００では、プロセッサ（ＣＰＵ）がメモリ（ＲＡＭ又はＲＯＭ）に記憶されているプログラム（例えば、制御入力決定プログラム）を実行することにより、後述する各種機能を実現する。

図２に示すように、制御装置１００は、予測部１１０、最適化部１２０、記憶部１３０、更新部１４０、状態量取得部１５０、目標値軌道取得部１６０、及びテーブル更新部１７０を備える。

予測部１１０は、予測モデルを用いて、予測ホライズンにおけるガスタービン２への制御入力に対応するガスタービン２の将来の状態量を予測するように構成される。制御入力は、燃料流量指令CSOとインレットガイドベーン開度制御指令IGVCSOとを含む。状態量は、例えば、ガスタービン２における、燃料流量Gf、空気流量G1、出力GTMW、タービン入口温度T1T、ブレードパス温度BPT、及び排ガス温度TEXの情報を含む。

なお、制御入力は、燃料流量指令CSOとインレットガイドベーン開度制御指令IGVCSOとの少なくとも一方を含む制御入力であってもよい。状態量は、上記した情報とは異なる情報であってもよいし、上記した情報のうち少なくとも一つの情報を含む情報であってもよい。なお、ガスタービン２の出力GTMWは発電機７の出力であってもよい。また、本開示において「ガスタービンの出力」を単に「出力」とも称する。

最適化部１２０は、予測部１１０における予測結果を用いて、予測ホライズンの少なくとも一部における制御入力の最適化を行うように構成される。最適化部１２０は、予測ホライズンにおける制御入力を予測部１１０に入力して、予測結果を取得する。

記憶部１３０は、状態量の変化速度に対する制御入力の感度をガスタービン２の作動条件ごとに示す感度情報を記憶する。また、記憶部１３０は、後述する制約条件と、予測モデルと、制御入力決定プログラムとを記憶する。感度情報は、後述するように、第１感度情報と、第２感度情報とを含む。なお、感度情報は、後述する性能テーブルであってもよい。

更新部１４０は、予測ホライズンにおいて想定される作動条件に対応する感度情報を記憶部１３０から読み出し、予測モデルで使用する状態量の予測式の一つ以上の係数を更新する。予測ホライズンにおいて想定される作動条件に対応する感度情報は、現在の作動条件に対応する感度情報であってもよい。

状態量取得部１５０は、センサ等からガスタービン２の状態量を取得するように構成される。

目標値軌道取得部１６０は、状態量のうち、少なくとも一つのパラメータの目標値軌道を取得するように構成される。目標値軌道取得部１６０は、上述した状態量のうち、ガスタービン２の出力GTMWとタービン入口温度T1Tとの少なくとも一方のパラメータの目標値軌道を取得するように構成されてもよい。

テーブル更新部１７０は、記憶部１３０に記憶されている性能テーブルを、実運用時に取得した実績データに基づいて更新するように構成される。例えば、初期状態の性能テーブルは、設計情報に基づいて作成される。その後に、実運用時に取得した実績データに基づいて性能テーブルが更新される。

（予測モデル）
予測部１１０が使用する予測モデルについて説明する。幾つかの実施形態では、予測モデルは、以下説明するように、線形モデルで記述した状態空間モデルを用いるように構成されてもよい。

まず、予測式における用語の定義を説明する。ｘ（ｋ）は、現在時刻ｋでの状態量ベクトルである。ｘ（ｋ）は、複数の状態量を要素とする行列と考えてもよい。ｕ（ｋ）は、現在時刻ｋでの制御入力ベクトルである。ｙ（ｋ）は、現在時刻ｋでの観測出力ベクトルである。ｙ（ｋ）は、複数の状態量のうち幾つかの状態量における制御量を要素とする行列と考えてもよい。ｚ（ｋ）は、現在時刻ｋでの評価出力ベクトルである。Ａ、Ｂ、Ｃ_ｙ、Ｃ_ｚは状態方程式を構成する行列である。行列Ａ、Ｂは、予測式に含まれる一つ以上の係数を要素とする行列である。一つ以上の係数を更新すると行列Ａ、Ｂが更新される。

このような定義により、時刻の関数として、次のような関係式が成立すると考えることができる。これらの式は予測式として使用可能である。
ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）・・・（１）
ｙ（ｋ）＝Ｃ_ｙｘ（ｋ）・・・（２）
ｚ（ｋ）＝Ｃ_ｚｘ（ｋ）・・・（３）

式（１）のｘ（ｋ＋１）は、将来の状態量ベクトルである。なお、時刻の単位は、制御周期であってもよい。すなわち、ｘ（ｋ＋１）は、現在時刻ｋより制御周期１回だけ進ませた場合に想定される将来の状態量ベクトルであってもよい。

式（１）によれば、現在時刻ｋでの状態量ベクトルｘ（ｋ）、現在時刻ｋでの制御入力ベクトルｕ（ｋ）、及び行列Ａ、Ｂに基づいて、将来の状態量ベクトルｘ（ｋ＋１）を演算可能である。このような演算を繰り返すことにより、現在時刻ｋより任意の制御周期ｉ回だけ進ませた場合に想定される将来の状態量ベクトルｘ（ｋ＋ｉ）を取得することも可能である。

式（２）によれば、現在時刻における状態量ベクトルｘ（ｋ）及び行列Ｃ_ｙに基づいて、現在時刻ｋでの観測出力ベクトルｙ（ｋ）を演算可能である。式（３）によれば、現在時刻における状態量ベクトルｘ（ｋ）及び行列Ｃ_ｚに基づいて、現在時刻ｋでの評価出力ベクトルｚ（ｋ）を演算可能である。また、式（１）～式（３）を組み合わせることにより、将来の状態量ベクトルｘ（ｋ＋ｉ）に対応する観測出力ベクトルｙ（ｋ＋ｉ）及び評価出力ベクトルｚ（ｋ＋ｉ）を演算することも可能である。

ここで、ガスタービン２の運転における熱平衡の平衡点（平衡点近傍であってもよい）からの差を状態量ｘと考えてもよい。この場合、状態量ベクトルｘは、燃料流量Gf、空気流量G1、出力GTMW、タービン入口温度T1T、ブレードパス温度BPT、及び排ガス温度TEXの平衡点からの差である、dGf、dG1、dGTMW、dT1T、dTBP、及びdTEXを要素とする行列として定義されてもよい。制御入力ｕは、燃料流量指令CSO及びIGV開度制御指令IGVCSOの状態量（平衡点からの差）に対応するdCSO、dIGVdegを要素とする行列として定義されてもよい。

より詳細には、dGf、dG1、dGTMW、dT1T、dTBP、及びdTEXは、以下の微分方程式で示すことができる。例えば、Gf－Gf_０は、燃料流量Gfの平衡点からの差に相当し、dGfは、ｄ（Gf－Gf_０）に相当する。dｘ/dtは、状態量ｘの変化速度を示している。例えば、d（Gf－Gf_０）/dtは、燃料流量Gfの変化速度を示している。他の状態量についても同様に考えることができる。

（Gf－Gf_０）＋τ_Gf×d（Gf－Gf_０）/dt＝k_Gf_CSO×（CSO-CSO_０）・・・（４）
（G1－G1_０）＋τ_G1×d（G1－G1_０）/dt＝k_G1_IGV×（IGVdeg-IGVdeg_０）・・・（５）
（GTMW－GTMW_０）＋τ_GTMW×ｄ（GTMW－GTMW_０）/dt＝k_GTMW_Gf×（Gf－Gf_０）＋k_GTMW_G1×（G1－G1_０）・・・（６）
（T1T－T1T_０）＋τ_T1T×ｄ（T1T－T1T_０）/dt＝k_T1T_Gf×（Gf－Gf_０）＋k_T1T_G1×（G1－G1_０）・・・（７）
（TBP－TBP_０）＋τ_TBP×ｄ（TBP－TBP_０）/dt＝k_TBP_Gf×（Gf－Gf_０）＋k_TBP_G1×（G1－G1_０）・・・（８）
（TEX－TEX_０）＋τ_TEX×ｄ（TEX－TEX_０）/dt＝k_TEX_Gf×（Gf－Gf_０）＋k_TEX_G1×（G1－G1_０）・・・（９）

式（４）、（５）は、状態量ｘの変化速度と、制御入力ｕとの関係を示す第１感度情報である。これらの式から、状態量の変化速度ｘに対する制御入力ｕの感度がわかる。式（６）～（９）は、第１状態量であるGf及びG1と、第２状態量であるGTMW、T1T、TBP、及びTEXの変化速度との関係を示す第２感度情報である。τ_Gf、τ_G1、τ_GTMW、τ_T1T、τ_TBP、τ_TEXは、それぞれの時定数である。

これらの感度情報には、感度係数k_Gf_CSO、k_G1_IGV、k_GTMW_Gf、k_T1T_Gf、k_T1T_G1、k_TBP_Gf、k_TBP_G1、k_TEX_Gf、k_TEX_G1が含まれる。例えば、感度係数k_Gf_CSOは、燃料流量指令CSOの変化に対する燃料流量Gfの感度を示す係数である。他の感度係数も同様に後のパラメータの変化に対する前のパラメータの感度を示す係数である。なお、後述するように、これらの感度係数のうち第２感度係数k_GTMW_Gf、k_T1T_Gf、k_TBP_Gf、k_TEX_Gfは、燃焼効率ηを加味して補正されてもよい。

式（４）～式（９）を整理して行列形式にすると、状態量ベクトルｘを時間微分した状態方程式は、以下の式（１０）で示される。観測出力ベクトルｙを行列形式にすると、以下の式（１１）で示される。評価出力ベクトルｚを行列形式にすると、以下の式（１２）で示される。

（最適化）
以下、最適化部１２０による最適化の一例を具体的に説明する。図３は、一実施形態に係る制御装置１００が実行する最適化の原理を説明するための概略図である。図３の上のグラフは、制御量等の時間的な推移を示し、下のグラフは、制御入力の時間的な推移を示している。制御量は、例えば、ガスタービン２の出力GTMWとタービン入口温度T1Tである。なお、図３の上のグラフでは、制御量として出力GTMWの推移を示している。

図３の上のグラフにおいて、実線で示すｙ（ｔ）は観測出力を示し、点線で示すｚ（ｔ）は評価出力を示している。換言すると、ｙ（ｔ）は現在時刻ｋまでの実績の推移であり、ｚ（ｔ）は、現在時刻ｋ以降の将来（すなわち時刻ｋ＋ｉ）の予測結果の推移を示している。ｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）は、作動線すなわち目標値軌道を示している。この目標値軌道は目標値軌道取得部１６０によって取得される。目標値軌道と制御量の軌道は近いことが好ましい。

横軸は時間軸であり、図３の上のグラフと下のグラフで時間軸が共通している。時間軸において、評価開始時刻ｋ＋Ｈｗから時刻ｋ＋ＨＰまでの区間は、予測ホライズンである。現在時刻ｋから時刻ｋ＋Ｈｕまでの区間は制御ホライズンである。予測ホライズンに比べて制御ホライズンは短い時間である。

図３の下のグラフでは、制御入力ｕ（ｔ）の実績の推移を実線で示し、現在時刻ｋ以降の制御入力ｕ（ｔ）の推移を破線で示している。下のグラフにおける現在時刻ｋ以降の制御入力ｕ（ｔ）に応じて予測される制御量として、上のグラフにおける評価出力ｚ（ｔ）の推移が定まる。

最適化部１２０は、制御ホライズンにおける制御入力ｕ（ｔ）については値が変化するように制御入力ｕ（ｔ）を決定し、予測ホライズンのうち制御ホライズン以降における制御入力ｕ（ｔ）については値が一定となるように制御入力ｕ（ｔ）を決定する。例えば、図３に示すように、現在時刻ｋから時刻ｋ＋Ｈｕまでの区間では、制御入力ｕ（ｔ）の値が変化しているのに対し、時刻ｋ＋Ｈｕから時刻ｋ＋Ｈｐまでの区間では制御入力ｕ（ｔ）の値が一定である。

一定値は、直前の制御入力ｕ（ｋ＋Ｈｕ）の値であってもよい。すなわち、一定値の計算は省略されてもよい。なお、一定値は、図３に示すように、予測ホライズンの終了時（時刻ｋ＋Ｈｐ）において、評価出力ｚ（ｔ）が目標値軌道を示すリファレンスｒ（ｋ＋ｉ｜ｋ）に合致するように計算された制御入力ｕ（ｔ）の値であってもよい。

最適化部１２０は、決定した予測ホライズンにおける制御入力を予測部１１０に入力する。その結果、評価出力ｚ（ｔ）の推移が得られる。なお、予測部１１０に入力する前に決定した制御入力は、最適な制御入力として決定されたものではなく、最適な制御入力の候補として仮決定されたものである。すなわち、図３の下のグラフにおける破線部分は、最適化計算途中の制御入力ｕ（ｔ）を示している。

例えば、実際に使用する制御入力ｕ（ｔ）を現在時刻の直後の１制御周期（すなわち現在時刻ｋから時刻ｋ＋Ｈｗ）分とすると、予測ホライズンは、現在時刻の１制御周期後から１１制御周期後までの分であり、制御ホライズンは現在時刻から５制御周期分である。この場合、５手先までの制御入力については演算値が設定され、その後の５手先の制御入力は、一定値が設定される。このような制御入力に基づいて１１手先までの状態量と制御量が予測される。

最適化部１２０は、目標値軌道と制御量（パラメータ）との偏差に依存する評価関数に基づいて、制御入力ｕ（ｔ）の最適化を行うように構成されてもよい。例えば、上述した予測結果を参照しながら最適化部１２０は、評価関数が小さくなるように最適な制御入力ｕ（ｔ）を決定してもよい。

ここで、評価関数は、予測ホライズンにおける目標値軌道と制御量との誤差を示す第１項目と、制御ホライズンにおける制御入力ｕ（ｔ）の変化量の累積値を示す第２項目とを含む関数であってもよい。例えば、評価関数は、次の式（１３）に示すＶであってもよい。

式（１３）に示す評価関数Ｖは、それぞれのｌ２ノルム（距離）に対して重みづけをした重み行列である。Ｑは状態重み行列、Ｒは制御重み行列である。具体的には、Ｑは、ガスタービン２の出力GTMWに対する重み、燃空比すなわちタービン入口温度T1Tに対する重み、ブレードパス温度BPTに対する重み、及び排ガス温度TEXに対する重みを対角成分に配列して他の行列要素をゼロにした行列である。Ｒは、燃料流量指令CSO変化に対する重み、及びIGV開度制御指令IGVCSO変化に対する重みを対角成分に配列して他の行列要素をゼロにした行列である。これらのＱとＲは制御性に影響するパラメータであり。ＱをＲに対して相対的に大きくすると、制御における速応性が向上するものの、安定性が低下する。逆にＲを相対的に大きくすると制御における速応性が低下するものの、安定性が向上する。

最適化部１２０は、制御入力ｕ（ｔ）の変化率と、制御入力ｕ（ｔ）の絶対値と、状態量ｘの絶対値との何れか一つ以上を制約するための制約条件に基づいて制御入力ｕ（ｔ）の最適化するように構成されてもよい。この場合、例えば、ガスタービン２の運転上の制約条件を満たすように制御入力ｕ（ｔ）を決定することができる。

制御入力ｕ（ｔ）の変化率の制約条件として、例えば、―１０（％／sec）＜燃料流量指令CSOの変化率＜１０（％／sec）を満たすための制約条件が設定されてもよい。制御入力ｕ（ｔ）の変化率の制約条件として、例えば、―１０（deg／sec）＜インレットガイドベーン開度制御指令IGVCSOの変化率＜１０（deg／sec）を満たすための制約条件が設定されてもよい。

制御入力ｕ（ｔ）の絶対値の制約条件として、例えば、０（％）＜燃料流量指令CSOの絶対値＜１００（％）を満たすための制約条件が設定されてもよい。制御入力ｕ（ｔ）の絶対値の制約条件として、例えば、―８（deg）＜インレットガイドベーン開度制御指令IGVCSOの絶対値＜４６（deg）を満たすための制約条件が設定されてもよい。状態量ｘの絶対値の制約条件として、例えば、タービン入口温度が１６５０℃未満という条件を満たすための制約条件が設定されてもよい。これらの制約条件は、組み合わせて適用されてもよい。

制御装置１００は、状態量ｘを予測する処理と、行列Ａ、Ｂに含まれる一つ以上の係数を更新する処理と、制御入力ｕ（ｔ）を最適化する処理とを制御周期ごとに実行するように構成されてもよい。すなわち、１制御周期が経過するたびに、制御装置１００は、これらの処理を実行してもよい。

（係数の更新）
以下、更新部１４０による予測式の係数更新の一例を具体的に説明する。上述したように、更新部１４０は、予測ホライズンにおいて想定される作動条件に対応する感度情報を記憶部１３０から読み出し、予測モデルで使用する状態量の予測式の一つ以上の係数を更新する。

予測ホライズンにおいて想定される作動条件に対応する感度情報は、現在の作動条件に対応する感度情報であってもよい。感度情報は、ガスタービン２の性能テーブルであってもよい。図４は、一実施形態に係る制御装置１００に記憶される性能テーブルの一例を示す図である。

例えば、性能テーブルは、大気温度を示す情報と、インレットガイドベーン開度を示す情報と、ガスタービン２の出力を示す情報と、タービン入口温度を示す情報と、排ガス温度を示す情報とを状態量として互いに関連付けた情報テーブルである。例えば、図４に示すように、大気温度ごとに情報テーブルを有し、その大気温度を条件とした複数の状態量がその情報テーブル内において関連付けられてもよい。

図４に示す例では、大気温度が３０℃である場合における、インレットガイドベーン開度IGV（deg）の値と、ガスタービン２の出力GTMW（MW）の値と、タービン入口温度T1T（℃）の値と、排ガス温度TEX（℃）の値とが関連付けられている。なお、図４では、４つの状態量のみが記載されているが、他の状態量（例えば、空気流量G1や燃料流量Gf等）も関連付けられていてもよい。図４では省略しているが、性能テーブルでは、ある状態量を変化させた場合の他の状態量の値を読み取り可能となっている。すなわち、表の縦方向に値が連なっている。

性能テーブルは、図４に示すように、各々の状態量を示す数値の離散的なデータであってもよい。しかし、作動条件としては、性能テーブルに示す離散的な数値だけでなく、それらの間の線形補完値が使用されてもよい。また、上述したように、記憶部１３０に記憶されている性能テーブルは、運用時の実績データに基づいてテーブル更新部１７０によって更新されてもよい。

作動条件は、性能テーブルに含まれる状態量のうち、状態量取得部１５０が取得した一つ以上の状態量を示す情報である。例えば、作動条件として取得すべき状態量は、大気温度と、出力GTMWと、インレットガイドベーン開度IGVdegと、タービン入口温度T1Tと、排ガス温度TEXとのうち何れか３つである。図４に示す例では、大気温度ごとの情報テーブルを使用するため、作動条件のうち大気温度の取得は必須である。図４では４つの状態量が左に位置し、他の状態量が省略されている。これは、４つの状態量のうち作動条件がわかれば、他の状態量も情報テーブルから付随的に取得できることを意味する。

性能テーブルには、例えば、複数の感度係数k_Gf_IGV、k_GTMW_Gf、k_GTMW_G1、k_T1T_Gf、k_T1T_G1、k_TBP_Gf、k_TBP_G1、k_TEX_Gf、k_TEX_G1が含まれる。上述したように、感度係数は、記号に示す後のパラメータの変化に対する前のパラメータの感度を示す係数である。これらの感度係数は、性能テーブル内の数値同士の除算によって取得可能である。

更新部１４０は、このような性能テーブルすなわち感度情報から、予測式に含まれる一つ以上の係数を取得することができる。更新部１４０は、取得した係数を用いて、予測式の係数（すなわち行列Ａ、Ｂ）を更新することができる。

図５は、一実施形態に係るガスタービン２のタービン入口温度T1Tと燃焼効率ηとの関係性の一例を示すグラフである。図５に示すように、燃焼効率ηは、タービン入口温度T1Tによって変化する。燃焼効率ηの変化は、燃料流量Gfに関する感度係数（第２感度係数）に大きく影響する。

そのため、更新部１４０は、タービン入口温度T1Tに対する燃焼効率ηの変化率に基づいて、出力GTMW、タービン入口温度T1T、ブレードパス温度TBP、及び排ガス温度TEXのうち一つ以上の状態量の燃料流量Gfの変化に対する感度を示す係数（第２感度係数）を補正することが好ましい。例えば、更新部１４０は、性能テーブルに含まれる感度係数のうち第２感度係数k_GTMW_Gf、k_T1T_Gf、k_TBP_Gf、k_TEX_Gfについては、ガスタービン２の燃焼効率ηを加味して補正するように構成されてもよい。

（制御装置１００の機能）
以下、制御装置１００の機能について説明する。図６は、一実施形態に係る制御装置１００の機能を説明するためのブロック図である。

まず、制御装置１００は、観測出力（Gf、G1、GTMW、T1T、TBP、TEXの実測値）を取得する。状態量取得部１５０は、これらの観測出力から、Gf、G1、GTMW、T1T、TBP、TEXの状態量を取得する。また、観測出力は、最適化部１２０において、外乱オブザーバの入力データとして使用されてもよい。外乱オブザーバの出力データは、最適化における定式化（すなわち予測式の係数更新や評価関数の計算）に使用されてもよい。

また、制御装置１００は、現状の出力目標値と最終的な出力目標値とを取得する。これらは、ユーザ操作によって定められた値に基づく値であってもよい。目標値軌道取得部１６０は、これらの目標値から目標値軌道を取得する。予測部１１０は、状態量取得部１５０から入力された状態量に基づいて、予測モデルを用いて将来の状態量の予測を行う。この際、更新部１４０は、記憶部１３０の感度情報に基づいて予測式の係数を更新してもよい。また、更新部１４０は、目標値軌道と予測モデルを用いて評価関数Ｖの演算式の定式化を行う。最適化部１２０は、予測結果を得ながら、評価関数を計算して、制御入力の最適化を行う。最適な制御入力が決定された場合、その制御入力（例えば、CSOやIGVCSO）が出力される。

このように、制御装置１００は、最適な制御入力を決定する。このような制御入力決定方法は、制御入力決定プログラムに基づいて実行されてもよい。また、制御装置１００は、最適化部１２０が最適化した制御入力に応じて、ガスタービン２の制御を実行するように構成されてもよい。

本開示は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、複数の実施形態を適宜組み合わせた形態も含む。

（まとめ）
上記各実施形態に記載の内容は、例えば以下のように把握される。

（１）本開示に係る制御装置（１００）は、
ガスタービン（２）を制御するための制御装置であって、
予測モデルを用いて、予測ホライズンにおける前記ガスタービン（２）への制御入力に対応する前記ガスタービン（２）の将来の状態量を予測するように構成された予測部（１１０）と、
前記予測部（１１０）における予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行うように構成された最適化部（１２０）と、
前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービン（２）の作動条件ごとに示す感度情報を記憶するための記憶部（１３０）と、
前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部（１３０）から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新するように構成された更新部（１４０）と、
を備える。

上記（１）に記載の構成によれば、予測式の一つ以上の係数を作動条件に応じて更新しながら最適化を行うことが可能となるため、より動的な最適計算を行うことが可能となる。その結果、予測精度が向上し、制御性能を向上させることが可能となる。

（２）幾つかの実施形態では、上記（１）に記載の構成において、前記制御装置（１００）は、
前記状態量を予測する処理と、前記一つ以上の係数を更新する処理と、前記制御入力を最適化する処理とを制御周期ごとに実行するように構成される。

上記（２）に記載の構成方法によれば、制御周期ごとに制御入力の見直しを行うため、予測精度が向上する。

（３）幾つかの実施形態では、上記（１）又は（２）に記載の構成において、
前記最適化部（１２０）は、前記予測ホライズンより短い制御ホライズンにおける前記制御入力については値が変化するように前記制御入力を決定し、前記予測ホライズンのうち前記制御ホライズン以降における前記制御入力については値が一定となるように前記制御入力を決定し、決定した前記予測ホライズンにおける前記制御入力を前記予測部（１１０）に入力する。

上記（３）に記載の構成によれば、制御ホライズンより長い予測ホライズンにおいて遠い将来まで予測したうえで、制御入力を決定するため、最適化の精度が向上する。また、上記構成では、制御入力は制御ホライズンまで値が変化するように決定され、それ以後は一定値として決定している。そのため、演算量を抑えつつ重要度の高い直近将来の制御入力については最適化の精度を確保することができる。

（４）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（３）の何れか一つに記載の構成において、前記制御装置（１００）は、
前記状態量のうち、少なくとも一つのパラメータの目標値軌道を取得するように構成された目標値軌道取得部（１６０）を備え、
前記最適化部（１２０）は、評価関数が小さくなるように最適な前記制御入力を決定し、
前記評価関数は、前記予測ホライズンにおける前記目標値軌道と制御量との誤差を示す第１項目と、制御ホライズンにおける前記制御入力の変化量の累積値を示す第２項目とを含む。

上記（４）に記載の構成によれば、制御量が目標値軌道に近い軌道で推移するように制御入力を決定し、かつ制御入力の累積の変化量を抑えることができる。この場合、制御における精度と安定性を向上させることができる。

（５）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（４）の何れか一つに記載の構成において、
前記状態量は、前記ガスタービン（２）における、燃料流量、空気流量、出力、タービン入口温度、ブレードパス温度、又は排ガス温度のうち少なくとも一つの情報を含み、
前記制御入力は、燃料流量指令とインレットガイドベーン開度制御指令との少なくとも一方の指令を含む。

上記（５）に記載の構成によれば、ガスタービン（２）の制御において適切な制御入力を決定することができる。

（６）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（５）の何れか一つに記載の構成において、
前記制御装置（１００）は、前記状態量のうち、前記ガスタービン（２）の出力とタービン入口温度との少なくとも一方のパラメータの目標値軌道を取得するように構成された目標値軌道取得部（１６０）を備え、
前記最適化部（１２０）は、前記目標値軌道と前記パラメータとの偏差に依存する評価関数に基づいて、前記制御入力の最適化を行う。

ガスタービン（２）は、負荷応答特性の改善が求められている。この点、上記（６）に記載の構成によれば、負荷応答特性の制御性能において重要な指標であるガスタービン（２）の出力とタービン入口温度との少なくとも一方について目標値軌道を取得して最適化することが可能となる。

（７）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（６）の何れか一つに記載の構成において、
前記制御装置（１００）は、前記ガスタービン（２）の前記状態量を取得するように構成された状態量取得部（１５０）をさらに備え、
前記記憶部（１３０）は、前記ガスタービン（２）の性能テーブルを前記感度情報として記憶し、
前記性能テーブルは、大気温度を示す情報と、インレットガイドベーン開度を示す情報と、前記ガスタービン（２）の出力を示す情報と、タービン入口温度を示す情報と、排ガス温度を示す情報とを前記状態量として互いに関連付けた情報テーブルであり、
前記作動条件は、前記性能テーブルに含まれる前記状態量のうち、前記状態量取得部（１５０）が取得した３つの前記状態量を示す情報である。

上記（７）に記載の構成によれば、ガスタービン（２）の制御性能に関連する状態量に基づいて、一つ以上の係数を取得可能となるため、ガスタービン（２）の制御において適切な制御入力を決定することができる。

（８）幾つかの実施形態では、上記（７）に記載の構成において、前記制御装置（１００）は、
前記性能テーブルを実運用時に取得した実績データに基づいて更新するテーブル更新部（１７０）を備える。

上記（８）に記載の構成によれば、経年劣化や特性変化があった場合においても、性能テーブルが実績データに基づいて更新されていくため、制御性能の低下を抑えることができる。

（９）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（８）の何れか一つに記載の構成において、
前記状態量は、前記ガスタービン（２）における、燃料流量、空気流量、出力、タービン入口温度、ブレードパス温度、又は排ガス温度のうち少なくとも一つの情報を含み、
前記更新部（１４０）は、前記タービン入口温度に対する燃焼効率の変化率に基づいて、前記出力、前記タービン入口温度、前記ブレードパス温度、及び前記排ガス温度のうち一つ以上の前記状態量の前記燃料流量の変化に対する感度を示す係数を補正する。

ガスタービン（２）では、タービン入口温度が低くて燃焼効率が低い場合、燃料流量を増加させても目標とする出力が得られない場合がある。この点、上記（９）に記載の構成によれば、タービン入口温度に対する燃焼効率の変化率に応じて係数を補正するため、予測精度を向上させることができる。

（１０）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（９）の何れか一つに記載の構成において、
前記最適化部（１２０）は、前記制御入力の変化率と、前記制御入力の絶対値と、前記状態量の絶対値との何れか一つ以上を制約するための制約条件に基づいて前記制御入力の最適化する。

上記（１０）に記載の構成によれば、ガスタービン（２）の運転上の制約条件を満たすように制御入力を決定することができる。

（１１）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（１０）の何れか一つに記載の構成において、前記制御装置（１００）は、
前記最適化部（１２０）が最適化した前記制御入力に応じて、ガスタービン（２）の制御を実行するように構成される。

上記（１１）に記載の構成によれば、制御装置（１００）の予測精度を生かしてガスタービン（２）を制御することができる。

（１２）本開示に係る制御入力決定方法は、
予測ホライズンにおけるガスタービン（２）への制御入力に対応する前記ガスタービン（２）の将来の状態量を予測モデルが予測するステップと、
前記予測するステップにおける予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行うステップと、
前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービン（２）の作動条件ごとに示す感度情報を記憶部（１３０）が記憶するステップと、
前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部（１３０）から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新するステップと、
を含む。

上記（１２）に記載の方法によれば、予測式の一つ以上の係数を作動条件に応じて更新しながら最適化を行うことが可能となるため、より動的な最適計算を行うことが可能となる。その結果、予測精度が向上し、制御性能を向上させることが可能となる。

（１３）本開示に係る制御入力決定プログラムは、
コンピュータに、
予測モデルを用いて、予測ホライズンにおけるガスタービン（２）への制御入力に対応する前記ガスタービン（２）の将来の状態量を予測する手順、
前記予測する手順における予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行う手順、
前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービン（２）の作動条件ごとに示す感度情報を記憶部（１３０）に記憶させる手順、
前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部（１３０）から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新する手順、
を実行させる。

上記（１３）に記載のプログラムによれば、予測式の一つ以上の係数を作動条件に応じて更新しながら最適化を行うことが可能となるため、より動的な最適計算を行うことが可能となる。その結果、予測精度が向上し、制御性能を向上させることが可能となる。

１ 発電装置
２ ガスタービン
３ コンプレッサ
４ 燃焼器
５ タービン
７ 発電機
８Ａ，８Ｂ 回転軸
１００ 制御装置
１１０ 予測部
１２０ 最適化部
１３０ 記憶部
１４０ 更新部
１５０ 状態量取得部
１６０ 目標値軌道取得部
１７０ テーブル更新部

Claims (13)

1. ガスタービンを制御するための制御装置であって、
   予測モデルを用いて、予測ホライズンにおける前記ガスタービンへの制御入力に対応する前記ガスタービンの将来の状態量を予測するように構成された予測部と、
   前記予測部における予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行うように構成された最適化部と、
   前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービンの作動条件ごとに示す感度情報を記憶するための記憶部と、
   前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新するように構成された更新部と、
   を備える制御装置。
2. 前記状態量を予測する処理と、前記一つ以上の係数を更新する処理と、前記制御入力を最適化する処理とを制御周期ごとに実行するように構成された
   請求項１に記載の制御装置。
3. 前記最適化部は、前記予測ホライズンより短い制御ホライズンにおける前記制御入力については値が変化するように前記制御入力を決定し、前記予測ホライズンのうち前記制御ホライズン以降における前記制御入力については値が一定となるように前記制御入力を決定し、決定した前記予測ホライズンにおける前記制御入力を前記予測部に入力する
   請求項１又は２に記載の制御装置。
4. 前記状態量のうち、少なくとも一つのパラメータの目標値軌道を取得するように構成された目標値軌道取得部を備え、
   前記最適化部は、評価関数が小さくなるように最適な前記制御入力を決定し、
   前記評価関数は、前記予測ホライズンにおける前記目標値軌道と制御量との誤差を示す第１項目と、制御ホライズンにおける前記制御入力の変化量の累積値を示す第２項目とを含む
   請求項１乃至３の何れか一項に記載の制御装置。
5. 前記状態量は、前記ガスタービンにおける、燃料流量、空気流量、出力、タービン入口温度、ブレードパス温度、又は排ガス温度のうち少なくとも一つの情報を含み、
   前記制御入力は、燃料流量指令とインレットガイドベーン開度制御指令との少なくとも一方の指令を含む
   請求項１乃至４の何れか一項に記載の制御装置。
6. 前記状態量のうち、前記ガスタービンの出力とタービン入口温度との少なくとも一方のパラメータの目標値軌道を取得するように構成された目標値軌道取得部を備え、
   前記最適化部は、前記目標値軌道と前記パラメータとの偏差に依存する評価関数に基づいて、前記制御入力の最適化を行う
   請求項１乃至５の何れか一項に記載の制御装置。
7. 前記ガスタービンの前記状態量を取得するように構成された状態量取得部をさらに備え、
   前記記憶部は、前記ガスタービンの性能テーブルを前記感度情報として記憶し、
   前記性能テーブルは、大気温度を示す情報と、インレットガイドベーン開度を示す情報と、前記ガスタービンの出力を示す情報と、タービン入口温度を示す情報と、排ガス温度を示す情報とを前記状態量として互いに関連付けた情報テーブルであり、
   前記作動条件は、前記性能テーブルに含まれる前記状態量のうち、前記状態量取得部が取得した３つの前記状態量を示す情報である
   請求項１乃至６の何れか一項に記載の制御装置。
8. 前記性能テーブルを実運用時に取得した実績データに基づいて更新するテーブル更新部を備える
   請求項７に記載の制御装置。
9. 前記状態量は、前記ガスタービンにおける、燃料流量、空気流量、出力、タービン入口温度、ブレードパス温度、又は排ガス温度のうち少なくとも一つの情報を含み、
   前記更新部は、前記タービン入口温度に対する燃焼効率の変化率に基づいて、前記出力、前記タービン入口温度、前記ブレードパス温度、及び前記排ガス温度のうち一つ以上の前記状態量の前記燃料流量の変化に対する感度を示す係数を補正する
   請求項１乃至８の何れか一項に記載の制御装置。
10. 前記最適化部は、前記制御入力の変化率と、前記制御入力の絶対値と、前記状態量の絶対値との何れか一つ以上を制約するための制約条件に基づいて前記制御入力の最適化する
    請求項１乃至９の何れか一項に記載の制御装置。
11. 前記最適化部が最適化した前記制御入力に応じて、ガスタービンの制御を実行するように構成された
    請求項１乃至１０の何れか一項に記載の制御装置。
12. 予測ホライズンにおけるガスタービンへの制御入力に対応する前記ガスタービンの将来の状態量を予測モデルが予測するステップと、
    前記予測するステップにおける予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行うステップと、
    前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービンの作動条件ごとに示す感度情報を記憶部が記憶するステップと、
    前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新するステップと、
    を含む制御入力決定方法。
13. コンピュータに、
    予測モデルを用いて、予測ホライズンにおけるガスタービンへの制御入力に対応する前記ガスタービンの将来の状態量を予測する手順、
    前記予測する手順における予測結果を用いて、前記予測ホライズンの少なくとも一部における前記制御入力の最適化を行う手順、
    前記状態量の変化速度に対する前記制御入力の感度を前記ガスタービンの作動条件ごとに示す感度情報を記憶部に記憶させる手順、
    前記予測ホライズンにおいて想定される前記作動条件に対応する前記感度情報を前記記憶部から読み出し、前記予測モデルで使用する前記状態量の予測式の一つ以上の係数を更新する手順、
    を実行させるための制御入力決定プログラム。

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