KR20040070039A - 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법 - Google Patents

가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법 Download PDF

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Abstract

가스 터빈 시스템(20) 성능을 모니터링하는 방법은 복수의 연소실 캔(combustor cans)(30)을 제공하고, 복수의 온도 감지기(40)를 복수의 연소실 캔의 배출면(exhaust plane) 부근에 주변적으로 배치하고, 복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키면서 복수의 연소실 캔을 동작―동작 동안 복수의 연소실 캔의 각 연소실 캔으로부터 배출 가스가 발생됨―시키고, 복수의 온도 감지기를 이용해 배출면에서의 배출 가스의 온도를 측정하여 복수의 개별적 온도 측정치를 획득하고, 배출 가스 온도의 개별적인 온도 측정치와 배출 가스를 발생하는 복수의 연소실 캔의 대응하는 개별적인 연소실 캔의 상관(correlation)을 결정하고, 와류 모델(swirl model)(70)을 개발―모델은 상관을 이용하여 배출면에서의 와류 값을 동작 파라미터의 함수로서 예측함―하는 것을 포함한다.

Description

가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법{METHOD AND APPARATUS FOR MONITORING THE PERFORMANCE OF A GAS TURBINE SYSTEM}
본 발명은 전반적으로 가스 터빈 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
전형적으로, 가스 터빈은 공기를 압축하는 압축기 및 연소실을 포함하며, 압축기로부터의 압축 공기 및 가스 연료는 혼합되어 연소된다. 연소실로부터의 고온 가스는 터빈 스테이지를 구동하여 전력을 발생시킨다. 통상적으로, 설치된 터빈에 대해, 일상적인 체크 및 측정, 및 주기적인 성능 테스트를 통해 성능 모니터링이 수행된다. 그 결과는 유지 및 보수 진단 프로세스를 위해 차후에 사용된다. 예를 들어, 결함이 발생된 후, 이전에 기록된 기계의 경향이 분석되어 결함의 원인이 식별되고, 식별된 결함으로부터 복구하기 위해 필요한 유지 동작이 취해진다.결함이 발생된 이후에만 문제점을 식별하므로, 그러한 모니터링 시스템에는 제한 사항이 존재하게 된다. 따라서, 전술한 바와 같은 방법은 일반적으로 터빈 손상을 예측 및 방지할 수 없다. 더욱이, 결함을 분석하고, 결함 원인을 판단하고, 교정 동작 단계들을 식별하는 것과 관련된 고유의 시간 지연 때문에, 이러한 방법의 이용은 중요한 터빈 구성 요소에 대해 바람직하지 않은 복구 시간 길이를 때로는 초래하게 된다.
소정의 가스 터빈 모니터링 장치에서, 시스템 모델링 기술은 엔진 성능 파라미터를 이용하여 가스 터빈내의 열역학적 프로세스를 근사화한다. 그러한 하나의 시스템에서, 가스 터빈 엔진에 대해 엔진 압력비(engine pressure ratio; EPR)가 모니터링되어, 모니터링되는 유형의 적절하게 동작하는 이론적 엔진에 대한 고압 압축기 스테이지의 회전 속도, 연료 흐름, 배출 가스 온도의 예상 값들을 판단하기 위한 독립 변수로서 이용된다. EPR과 예를 들면 이론적 엔진에서의 연료 흐름과 같은 종속 변수들 중 하나 사이의 파라미터 관계를 매우 근사화하는 전압 전달 특성을 유효하게 하도록 다이오드 네트워크가 배열된다. 다이오드 네트워크는 이상적 조건에서의 동작 파라미터의 예상 값들을 제공한다.
실제 엔진으로부터의 신호 및 예상 값들은 아날로그 계산 네트워크에 공급되어, 이상(anomalies)을 검출하기 위한 수단으로서, 예측 값들로부터 실제 값들의 편차를 계산한다. 그러한 시스템은 모니터링되는 엔진의 전체 동작 동안 엔진 성능을 정밀하게 모니터링할 수 없다는 결점을 갖는다. 많은 시스템 모델링 기술은, 엔진 성능 파라미터의 값들은 상이한 동작 조건에서 일정하게 유지되고, 대부분의 시스템은 엔진의 동작 수명 동안 성능에 있어서의 점진적인 저하를 고려하지 않는다는 비현실적인 가정을 한다.
가스 터빈에서, 고온으로 인해 연소실 소자, 고온 가스 경로 부품, 회전자 날(rotor blades) 등에 손상이 초래될 수 있으므로, 배출 온도를 모니터링하는 것이 바람직하다. 또한, 높은 배출 가스 온도는 질소 산화물과 같은 소정의 조정된 성분의 방출 레벨이 허용 한계치 이상으로 올라가도록 할 수 있다. 종래 기술에서는, 예를 들면, 열전쌍과 같은 온도 감지기를 이용하여, 터빈 연소실에서의 배출 가스의 온도를 판단한다. 온도 모니터링은 증가된 터빈 신뢰성에 대한 중요한 정보를 제공하지만, 이러한 기술 단독으로는 이상 상태에서의, 또는 이상 상태에서의 동작에 직면한 특정 구성 요소의 식별에 있어 일반적으로 충분하지 않다.
따라서, 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하여, 이상 동작을 초래하는 특정 구성 요소가 식별되고, 유지 및 보수 절차가 요구될 때까지 터빈이 동작될 수 있는 시간에 관해 통지된 예상이 만들어질 수 있도록 하는 향상된 메카니즘이 필요하다.
요약하면, 본 발명의 한 가지 양상에 따르면, 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하는 방법은 복수의 연소실 캔(cumbustor cans)을 제공하고, 복수의 온도 감지기를 복수의 연소실 캔의 배출면(exhaust plane) 부근에 주변적으로 배치하고, 복수의 동작 파라미터를 변화시키면서 복수의 연소실 캔을 동작―동작 동안 복수의 연소실 캔의 각 연소실 캔으로부터 배출 가스가 발생됨―시키고, 복수의 온도 감지기를 이용하여 배출면에서의 배출 가스의 온도를 측정하여 복수의 개별적 온도 측정치를 획득하고, 배출 가스 온도의 개별적인 온도 측정치와 배출 가스를 발생하는 복수의 연소실 캔의 대응하는 개별적인 연소실 캔의 상관(correlation)을 결정하고, 와류 모델(swirl model)을 개발―모델은 상관을 이용하여 배출면에서의 와류 값을 동작 파라미터의 함수로서 예측함―하는 것을 포함한다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하는 방법은 복수의 연소실 캔을 제공하고, 복수의 온도 감지기를 복수의 연소실 캔의 배출면 부근에 주변적으로 배치하고, 복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키면서 복수의 연소실 캔을 동작―동작 동안 복수의 연소실 캔의 각 연소실 캔으로부터 배출 가스가 발생되고, 복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키는 것은 각각의 값 범위내의 각각의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키는 것을 포함하고, 각각의 값 범위는 복수의 연소실 캔에 대한 개시(start-up) 조건에서 이용된 각각의 값으로부터 복수의 연소실 캔에 대한 베이스 로드(base load) 조건에서 이용된 각각의 값까지의 범위이고, 가스 터빈 동작 파라미터는 인입 가이드 밴 각도(inlet guide vane angle), 압축기 방출 압력, 연료 흐름율, 압축기 방출 온도, 교정된 매스 흐름율, 출력 전력 중 적어도 하나를 포함함 ―시키고, 복수의 온도 감지기를 이용하여 배출면에서의 배출 가스의 온도를 측정―배출면에서의 배출 가스의 온도를 측정하는 것은 배출면내의 배출 가스 온도 프로파일을 생성하는 것을 포함하고, 그 프로파일은 복수의 국부 최대 포인트를 포함하고, 각각의 국부 최대 포인트는 복수의 연소실 캔의 연소실 캔들 중 하나에 대응함―하고, 배출 가스 온도의 개별적인 온도 측정치와 배출 가스를 발생하는 대응하는 개별적인 연소실 캔의 상관을 결정―상관을 결정하는 것은 복수의 국부 최대 포인트의 각각의 국부 최대 포인트를 대응하는 연소실 캔과 상관시키는 것을 포함함―하고, 와류 모델을 개발―모델은 상관을 이용하여 배출면에서의 와류 값을 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 결정함―하고, 복수의 연소실 캔을 설정하여 선택된 세트의 사전결정된 동작 조건에서 동작시키고, 선택된 세트의 동작 조건에서 복수의 연소실 캔의 동작 동안 실시간 배출 가스 온도 데이터를 획득하고, 실시간 배출 가스 온도 데이터에 근거하여 실제 와류 값을 계산하고, 모델을 이용하여 선택된 세트의 동작 조건에 대한 예측된 와류 값을 계산하고, 실제 와류 값과 예측된 와류 값을 비교하여, 결함 연소실 캔의 존재를 나타내는 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 생성―적어도 하나의 결함 테스트 통계치는 실제 와류 값과 예측된 와류 값 사이의 차이임―하고, 그 차이를 표준과 비교하고, 그 차이가 표준을 초과하는 경우 적어도 하나의 결함 플래그 신호를 생성―적어도 하나의 결함 플래그 신호는 복수의 연소실 캔내에 결함 연소실 캔이 존재함을 나타냄―하고, 적어도 하나의 결함 분류 신호를 생성―결함 분류 신호는 복수의 연소실 캔들 사이에서 특정의 결함 연소실 캔을 식별함―하는 것을 포함한다.
본 발명의 다른 양상에 따르면, 가스 터빈 시스템내 잠재적 결함 연소실 캔을 식별하는 방법은 가스 터빈 시스템에 복수의 연소실 캔을 설정하여 선택된 세트의 사전결정된 동작 조건에서 동작시키고, 복수의 온도 감지기를 이용하여 선택된 세트의 동작 조건에서 복수의 연소실 캔의 동작 동안 실시간 배출 가스 온도 데이터를 측정하고, 실시간 배출 가스 온도 데이터에 근거하여 실제 와류 값을 계산하고, 모델을 이용하여 선택된 세트의 동작 조건에 대한 예측된 와류 값을 계산하는 것을 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하는 장치는 가스 터빈 시스템의 동작 동안 복수의 가스 터빈 동작 파라미터 및 온도 측정치를 감지하도록 적응된 감지기 모듈―가스 터빈 시스템은 복수의 연소실 캔을 포함함―과, 복수의 가스 터빈 동작 파라미터 및 온도 측정치를 수신하여 적어도 하나의 실제 와류 값 및 적어도 하나의 예측된 와류 값을 생성하도록 적응된 데이터 분석 모듈과, 적어도 하나의 실제 와류 값 및 적어도 하나의 예측된 와류 값을 수신하여 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 생성하도록 적응된 통계치 계산 모듈과, 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 수신하여 적어도 하나의 결함 플래그 신호를 생성하도록 적응된 결함 검출 모듈―적어도 하나의 결함 플래그 신호는 복수의 연소실 캔내에 결함 연소실 캔이 존재함을 나타냄―을 포함한다.
본 발명의 따른 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 시스템으로 하여금 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하도록 명령하는 컴퓨터 인스트럭션을 저장하고, 컴퓨터 인스트럭션은, 복수의 배출 가스 온도 측정치의 개별적인 온도 측정치와 배출면내에 배출 가스를 발생하는 복수의 연소실 캔의 대응하는 개별적인 연소실 캔의 상관을 결정하고, 와류 모델을 개발―모델은 상관을 이용하여 배출면내의 와류 값을 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 예측함―하는 인스트럭션을 포함한다.
본 발명의 또다른 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독가능 매체는 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하는 컴퓨터 인스트럭션을 저장하고, 컴퓨터 인스트럭션은, 복수의 배출 가스 온도 측정치의 개별적인 온도 측정치와 배출면내에 배출 가스를 발생하는 복수의 연소실 캔의 대응하는 개별적인 연소실 캔의 상관을 결정―복수의 배출 가스 온도 측정치는 배출면내의 배출 가스 온도 프로파일을 포함하고, 프로파일은 복수의 국부 최대 포인트를 포함하며, 각각의 국부 최대 포인트는 복수의 연소실 캔의 연소실 캔들 중 하나에 대응하고, 상관을 결정하는 것은 복수의 국부 최대 포인트의 각각의 국부 최대 포인트와 대응하는 연소실 캔을 상관시키는 것을 포함함―하고, 와류 모델을 개발―모델은 상관을 이용하여 배출면내의 와류 값을 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 결정함―하고, 실시간 배출 가스 온도 데이터에 근거하여 적어도 하나의 실제 와류 값을 계산하고, 모델을 이용하여 선택된 세트의 동작 조건에 대한 적어도 하나의 예측된 와류 값을 계산하고, 실제 와류 값과 예측된 와류 값을 비교하여 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 생성하고, 결함 테스트 통계치를 표준과 비교하고, 결함 테스트 통계치가 표준을 초과하는 경우 적어도 하나의 결함 플래그 신호를 생성―적어도 하나의 결함 플래그 신호는 복수의 연소실 캔에 결함 연소실 캔이 존재함을 나타냄―하고, 적어도 하나의 결함 분류 신호를 생성―결함 분류 신호는 복수의 연소실 캔들 사이에서 특정의 결함 연소실 캔을 식별함―하는 것을 포함한다.
도 1은 가스 터빈 모니터링 장치에 대한 개략도,
도 2(a)는 도 1에 사용된 가스 터빈 시스템에 대한 개략도로서, 연소실내의 연소실 캔의 배치 및 터빈의 배출에서의 단면 AA를 도시하는 도면,
도 2(b)는 도 2(a)의 단면 AA의 상세도로서, 온도 감지기의 배열을 도시하는 도면,
도 3은 6개의 캔에 대한 배출면에서의 배출 가스 온도 프로파일을 도시하는 도면,
도 4는 캔-열전쌍 기하 구성을 도시하는 도면,
도 5는 베이스 로드로부터 하부 로드까지 동작된 6개의 캔에 대한 와류 흐름 프로파일을 도시하는 도면,
도 6은 베이스 로드로부터 하부 로드까지 동작된 6개의 캔에 대한 와류 범위 도면,
도 7은 와류 모델 개발에 대한 최소 제곱과 주요 구성 요소 분석 방법론 사이의 비교 그래프,
도 8은 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하기 위해 수행된 동작들을 나타내는 흐름도.
도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
20 : 가스 터빈 시스템 50 : 감지기 모듈
60 : 데이터 분석 모듈 80 : 통계치 계산 모듈
90 : 결함 검출 모듈 95 : 결함 분류 모듈
본 발명의 이들 및 다른 특징, 양상 및 이점은 첨부 도면을 참조한 이하의 상세한 설명으로부터 보다 잘 이해될 것이며, 도면에서 유사한 특성은 도면 전체를 통해 유사한 부분을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예는 가스 터빈 시스템(20) 성능을 모니터링하는 장치(10)이다. 전형적인 가스 터빈 시스템(20)은 공기를 압축하여 연소실(15)로 공급하는 압축기(5)를 포함하고, 연소실(15)에서는 압축된 공기와 연료 가스가 연소되어 터빈(18)을 구동한다. 연소실(15)은 공기 및 연료 가스를 연소시키기 위한 복수의 연소실 캔(30)(도 2에 도시됨)을 포함한다. 장치(10)는 가스 터빈 시스템(20)의 동작 동안 복수의 가스 터빈 동작 파라미터 및 온도 측정치를 감지하도록 적응된 감지기 모듈(50)을 포함한다. 본 실시예에서, 열전쌍이 온도 감지기(40)로서 사용된다. 동작 파라미터 감지기(45)는 연소실 캔을 동작시키는 동안 복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 감지하기 위해 사용된다. 소정의 실시예에서, 도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 온도 감지기(40)가 복수의 연소실 캔(30)의 배출면에서의 가스 터빈의 배출에서 주변적으로 배열된다. 도 2(a)는 도 1의 가스 터빈 시스템(20)의 개략도로서, 압축기(50), 연소실(15) 및 터빈(18)을 포함하고 있다. 연소실(15)은 연소실 캔(30)을 포함한다. 도 2(b)에는 터빈 단면 AA가 상세하게 도시되어 있으며, 터빈(18)의 배출에서의 온도 감지기(40)의 배열을 나타내고 있다. 배출면은 배출 가스의 흐름에 수직인 면으로서 정의되며, 가스 터빈의 배출에 배열된 온도 감지기를 포함한다. 특정 실시예에서, 이들 온도 감지기(40)는 터빈 시스템(20)의 온라인 제어 시스템(25)의 온도 모니터링부의 구성 요소이다.
이하 더 상세히 기술된 바와 같이, 데이터 분석 모듈(60)은 감지기 모듈(50)로부터 복수의 가스 터빈 동작 파라미터 및 온도 측정치를 수신하여, 적어도 하나의 와류 값 및 적어도 하나의 예측된 와류 값을 생성하도록 적응된다. 통계치 계산 모듈(80)은 데이터 분석 모듈(60)로부터 적어도 하나의 실제 와류 값 및 적어도 하나의 예측된 와류 값을 수신하여, 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 생성하도록 적응된다. 본 실시예의 일례에서의 결함 테스트 통계치는 실제 와류 값과 예측된 와류 값 사이의 차이이다. 결함 검출 모듈(90)은 통계치 계산 모듈(80)로부터 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 수신하여, 적어도 하나의 결함 플래그 신호를 생성하도록 적응된다. 결함 검출 모듈(90)은 결함 테스트 통계치를 표준과 비교하여, 결함 테스트 통계치가 그 절대값이 표준을 초과하는 경우, 결함 플래그 신호를 생성한다. 결함 플래그 신호는 복수의 연소실 캔에 결함 연소실 캔이 존재함을 나타낸다. 표준에 대한 비교는 실제 와류 값과 예측된 와류 값 사이의 차이, 즉 시간 주기에 걸친 각 캔에 대한 결함 테스트 통계치를 관측한 후, 이들 결함 테스트 통계치 값의 분포의 선택된 특성을 표준 또는 선택된 특성에 대응하는 임계값과 비교하는 것을 포함한다. 표준의 적절한 예로는, 예를 들면, 제곱근 평균 제곱 오차(root mean square error), 또는 실제 값과 예측된 값 사이의 차이의 평균 또는 실제 값과 예측된 값 사이의 차이에 근거하여 계산된 표준 편차가 포함된다.
소정의 특정 실시예에서, 결함 검출 모듈(90)로부터 적어도 하나의 결함 플래그 신호를 수신하여, 적어도 하나의 결함 분류 신호를 생성하도록 적응된 결함 분류 모듈(95)을 포함하며, 결함 분류 신호는 와류 맵을 이용하여 복수의 연소실 캔들 사이에서 특정의 결함 연소실 캔을 식별한다. 결함 분류 신호는 적절한 유지 및 서비스 작용을 취하기 위해 터빈 시스템(20)의 온라인 제어 시스템(25)에 통신된다.
몇몇 실시예에서, 데이터 분석 모듈(60)은 소정의 배출면내의 배출 가스 온도 프로파일을 생성한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 프로파일은 복수의 국부 최대 포인트를 갖는다. 각각의 국부 최대 포인트는 연소실 캔(30)(도 2)들 중 하나에 대응하며, 프로파일은 6 캔 구성에 대해 도시된다.
몇몇 실시예에서, 데이터 분석 모듈(60)은 와류 모델(70)을 더 포함하여, 적어도 하나의 온도 측정치와 대응하는 개별적인 연소실 캔 사이의 상관을 적어도 하나의 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 결정한다. 와류 모델(70)은 전술한 바와 같이 배출면에서의 각각의 국부 최대 포인트를 동작 조건의 전체 범위에 걸친 대응하는 연소실 캔과 상관시킨다. 도 4는 연소실 캔(cn으로 표시되며, n은 1 내지 6임) 및 온도 감지기 배열(열전쌍 tm으로 표시되며, m은 0 내지 21임)의 예를 도시하며, 두 개의 온도 감지기 사이의 각도는 대략 17o이다. 이러한 상관은 배출 가스가 터빈 섹션을 통해 연소실 캔에서 그의 방출로부터의 흐름을 따라 이동함에 따라 배출 가스가 회전하는 각도의 측정치인 와류 값을 제공한다. 국부 배출 가스 온도 최대치를 기준 포인트로서 이용하는 것은 와류 값 측정시에 최고의 신뢰도를 제공하므로, 온도 프로파일에서 다른 포인트를 이용할 수도 있지만, 국부 최대치를 이용하여 각각의 연소실 캔(40)에 대한 열전쌍 수와 가스 터빈 파라미터 사이의 상관을 개발하는 것에 초점이 맞추어져 있다.
도 5는 가스 터빈 동작 조건이 변경됨에 따라, 배출 가스 와류가 그 자신을 명시하는 방법의 예를 도시한다. 도 5에 도시된 예에서, 캔 #1(c1)로부터의 배출 가스에 대응하는 국부 최대 온도 데이터 포인트는 베이스 로드 조건에서 열전쌍(TC) #7(t7)에 대응하고, 동일 포인트는 하부 로드 조건에서 열전쌍 #12(t12)에 대응하며, 캔 #1에 대응하는 와류 값은 대략 85o(두 개의 열전쌍 사이의 각 거리(angular distance)는 대략 17o임)이다. 따라서, 와류의 양은 로드에 대해 선형적이지 않음이 명백하다. 마찬가지로, 도 6은 90MW의 베이스 로드로부터 10MW의 하부 로드까지의 전체 언로드(unload) 동작 동안 배출 가스가 열전쌍에 어떻게 충돌하는지에 대한 예를 도시하는 와류 범위도를 도시한다. 이것은 캔 #1(c1)에 대한 완전한 언로드 사이클에 걸쳐 TC #8(t8)로부터 TC #13(t13)으로 와류가 변화되고, 와류 값은 약 85o임을 나타낸다. 캔-열전쌍 맵(즉, 와류 맵)을 개발하기 위해, 배출 열전쌍 데이터를 분석하여, 로드/언로드 동작을 따른 이산적 포인트에서의 국부 최대치를 식별한다. 로드/언로드 동작 동안 국부 최대치가 하나의 열전쌍으로부터 인접 열전쌍으로 시프트하는 포인트들에 대해 시간, 열전쌍 수 및 가스 터빈 동작 파라미터가 캡처된다. 캔 수와 열전쌍 수 사이의 상관이 기록된다. 그 후, 상관 데이터를 통계적으로 분석하여, 캔 수와 열전쌍 수 사이의 관계를 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 결정한다. 모든 동작 포인트에서의 캔-열전쌍 상관과 가스 터빈 동작 파라미터 사이의 관계를 결정하는 다수의 적절한 통계적 분석 기술이 종래에 알려져 있으며, 예를 들면, 선형 복귀(linear regression), PCA(Principal Component Analysis) 및 PLS(Partial Latent Structure) 맵핑이 포함된다.
전술한 분석의 결과는 와류 값을 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 결정하기 위해 와류 모델(70)을 개발하는데 사용된다. 와류 모델(70)은 본 실시예의 일례에서 선형 모델을 포함한다. 본 실시예의 다른 예에서, 와류 모델(70)은 비선형 모델을 포함한다. 본 기술 분야에서 일반적으로 행해지는 바와 같이, 모델 성능은 관측된 값과 제곱근 평균 제곱 오차의 최대 편차(절대값)에 근거하여 평가된다. 도 7은 캔 #1에 대한 분산도 및 최소 제곱 방법(least square method)을 이용한 경우의 결과 및 PCA 방법으로부터의 결과를 도시한다.
PCA는 (직선으로 도시된) 실제 값에 보다 근사한 더 정확한 결과를 제공한다는 것이 관측된다. 일례에서, 대략 17o인 두 개의 열전쌍 사이의 각 거리를 이용함으로써, PCA 방법을 이용하는 모델은 입증되었고, 온도 감지기 사이의 각 거리의 절반(대략 8.5o)보다 적은 제곱근 평균 제곱 오차는 PCA 방법에 의해 달성될 수 있음을 알게 되었다.
도 8에 도시된 바와 같은 본 발명의 다른 양상은 가스 터빈 시스템 성능을모니터링하는 방법으로서, 이 방법은 전술한 장치(10)(도 1)의 응용을 위해 특히 적합하다. 그것은 복수의 연소실 캔을 제공(100)하고, 복수의 연소실 캔의 배출면 부근에서 주변적으로 복수의 온도 감지기를 배치(110)하고, 복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키면서 복수의 연소실 캔을 동작(115)시키는 것을 포함한다. 특정 실시예에서 복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키는 것은 각각의 가스 터빈 동작 파라미터를 각각의 값 범위내에서 변화시키는 것을 포함한다. 각각의 값 범위는 복수의 연소실 캔에 대한 개시 조건에서 사용된 각각의 값으로부터 베이스 로드 조건에서 사용된 각각의 값까지의 범위를 갖는다. 당업자라면, 개시 및 베이스 로드 조건에서의 상이한 동작 파라미터들에 대한 각각의 값은 터빈마다(from turbine to turbine) 변화되며, 이들 값은 소정의 터빈에 대해 잘 정의됨을 이해할 것이다. 본 실시예의 일례에서의 이들 가스 터빈 동작 파라미터는 인입 가이드 밴 각도(inlet guide vane angle), 압축기 방전 압력(compressor discharge pressure), 연료 흐름율, 압축기 방전 온도, 교정된 매스 흐름율(corrected mass flow rate), 출력 전력 중 적어도 하나를 포함한다. 연소실 캔 동작 동안 복수의 연소실 캔의 각 연소실 캔으로부터 배출 가스가 발생된다. 본 방법은 복수의 온도 감지기를 이용하여 배출면에서의 배출 가스의 온도를 측정(120)하는 것을 포함한다. 몇몇 실시예에서, 온도 감지기는 터빈의 온라인 제어 시스템의 온도 모니터링부의 구성 요소이다. 본 발명의 소정의 실시예에서, 온도 측정은 배출면내의 배출 가스 온도 프로파일을 획득하는 것을 포함한다. 이러한 프로파일은 복수의 국부 최대 포인트를 포함하고, 각각의 국부 최대 포인트는연소실 캔들 중 하나에 대응한다. 배출 가스 온도의 개별적인 온도 측정치와 배출 가스를 발생하는 대응하는 개별적인 연소실 캔 사이의 상관이 결정된다(125). 전술한 바와 같이, 이러한 상관을 결정하는 것은 복수의 국부 최대 포인트의 각각의 국부 최대 포인트를 대응하는 연소실 캔과 상관시키는 것을 포함한다. 와류 모델(70)이 개발(130)되며, 모델은 상관을 이용하여 개별적인 연소실 캔으로부터 발생하는 배출 가스의 배출면에서의 와류 값을 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 결정한다. 본 방법의 일례에서의 모델은 선형 모델이다. 다른 예에서, 모델은 비선형 모델이다.
전술한 방법과 함께 또는 독립적으로 이용될 수 있는 대안적인 실시예는 복수의 연소실 캔을 설정하여 선택된 세트의 사전결정된 동작 조건에서 동작(135)시키고, 이러한 동작 동안 선택된 세트의 동작 조건에서 실시간 배출 가스 온도 데이터를 측정(140)하는 것을 포함한다. 실시간 배출 데이터를 이용하여 실제 가스 와류 값을 계산(145)한다. 또한, 와류 가스 모델을 이용하여 선택된 세트의 동작 조건에 대해 예측 와류 값을 계산(150)한다. 두 개의 값이 비교(155)되고, 값들 사이의 차이는 결함 테스트 통계치로서 계산된다. 결함 테스트 통계치는 표준과 비교된다(160). 결함 테스트 통계치가 표준을 초과하는 경우, 결함 플래그 신호가 생성(165)되며, 이 신호는 연소실내에 결함 캔이 존재함을 나타낸다. 다음, 결함 분류 신호가 생성(170)되며, 이 신호는 와류 맵을 이용함으로써 특정 캔을 결함 캔으로서 식별한다. 결함 분류 신호는 적절한 보정 작업을 위해 터빈 온라인 제어 시스템으로 전송된다(175).
도 8의 흐름도는 가스 터빈 성능을 모니터링하는 방법 및 장치의 기능 및 동작을 도시한다. 이와 관련하여, 각각의 블록/구성 요소는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 부분을 나타내며, 특정의 논리 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행가능한 인스트럭션을 포함한다.
또한, 몇몇 대안적인 실시예에서는, 포함된 기능에 따라, 블록에서 주지된 함수들은 숫자로 나타낸 순서대로 발생되지 않을 수도 있으며, 또는, 예를 들면 사실상 실질적으로 동시에 또는 역순으로 실행될 수도 있음을 알아야 한다. 또한, 당업자라면 추가적인 블록이 부가될 수 있음을 알 것이다. 더욱이, 함수들은 C++ 또는 JAVA와 같은 프로그램 언어로 구현될 수 있지만, 다른 언어로도 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 다양한 실시예 및 양상은 논리 함수를 구현하기 위해 실행가능한 인스트럭션의 순서화된 리스팅을 포함한다. 순서화된 리스팅은 인스트럭션을 검색하여 그들을 실행하는 컴퓨터 기반 시스템에 의해, 또는 그와 함께 사용하기 위해 컴퓨터 판독가능 매체에서 구현될 수 있다. 본 출원과 관련하여, 컴퓨터 판독가능 매체는 인스트럭션을 포함, 저장, 통신, 전달, 송신 또는 운반할 수 있는 임의의 수단일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 또는 적외선 시스템, 장치 또는 디바이스일 수 있다. 예시적인, 그러나 포괄적인 것은 아닌 컴퓨터 판독가능 매체의 리스트에는 하나 이상의 배선을 갖는 전기 접속(전자), 휴대용 컴퓨터 디스켓(자기), RAM(자기), ROM(자기), EPROM(erasable programmable ROM) 또는 플래쉬 메모리(자기), 광섬유(광학) 및 휴대용CDROM(compact disc ROM)(광학)이 포함될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체는 그 위에 인스트럭션이 인쇄되는 종이 또는 다른 적절한 매체를 포함할 수 있다. 예로써, 인스트럭션은 종이 또는 다른 매체의 광학 스캐닝을 통해 전기적으로 캡처된 후, 필요한 경우 적절한 방법으로 컴파일링, 해석 또는 처리되고, 그 다음 컴퓨터 메모리에 저장될 수 있다.
본 명세서에서는 본 발명의 소정의 특징들만이 예시 및 기술되었지만, 당업자라면 여러 가지 수정 및 변경이 가능할 것이다. 따라서, 첨부된 특허 청구 범위는 본 발명의 진정한 정신에 속하는 것으로서, 그러한 수정 및 변경을 포함하는 것으로 의도됨을 이해할 것이다.
본 발명에 따르면, 가스 터빈 시스템 성능을 모니터링하여, 이상 동작을 초래하는 특정 구성 요소를 식별하고, 유지 및 보수 절차가 요구될 때까지 터빈이 동작될 수 있는 시간에 관해 통지된 예상이 만들어질 수 있도록 하는 향상된 메카니즘을 제공할 수 있다.

Claims (10)

  1. 가스 터빈 시스템(20) 성능을 모니터링하는 방법에 있어서,
    복수의 연소실 캔(combustor cans)(30)을 제공하고,
    복수의 온도 감지기(40)를 상기 복수의 연소실 캔의 배출면(exhaust plane) 부근에 주변적으로 배치하고,
    복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키면서 상기 복수의 연소실 캔을 동작―동작 동안 상기 복수의 연소실 캔의 각 연소실 캔으로부터 배출 가스가 발생됨―시키고,
    상기 복수의 온도 감지기를 이용해 상기 배출면에서의 상기 배출 가스의 온도를 측정하여 복수의 개별적 온도 측정치를 획득하고,
    배출 가스 온도의 상기 개별적인 온도 측정치와 상기 배출 가스를 발생하는 상기 복수의 연소실 캔의 대응하는 개별적인 연소실 캔의 상관(correlation)을 결정하고,
    와류 모델(swirl model)(70)을 개발―상기 모델은 상기 상관을 이용하여 상기 배출면에서의 와류 값을 상기 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 예측함―하는 것을 포함하는
    가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 연소실 캔을 설정하여 선택된 세트의 사전결정된 동작 조건에서 동작시키고,
    상기 복수의 온도 감지기를 이용하여 상기 선택된 세트의 동작 조건에서 상기 복수의 연소실 캔의 동작 동안 실시간 배출 가스 온도 데이터를 측정하고,
    상기 실시간 배출 가스 온도 데이터에 근거하여 적어도 하나의 실제 와류 값을 계산하고,
    상기 모델을 이용하여 상기 선택된 세트의 동작 조건에 대한 적어도 하나의 예측된 와류 값을 계산하고,
    상기 실제 와류 값과 상기 예측된 와류 값을 비교하여, 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 계산하고,
    상기 결함 테스트 통계치를 표준과 비교하고,
    상기 결함 테스트 통계치가 상기 표준을 초과하는 경우 적어도 하나의 결함 플래그 신호를 생성―상기 적어도 하나의 결함 플래그 신호는 상기 복수의 연소실 캔내에 결함 연소실 캔이 존재함을 나타냄―하는 것을 더 포함하는 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 결함 테스트 통계치는 상기 실제 와류 값과 상기 예측된 와류 값 사이의 차이인 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 결함 테스트 통계치를 표준과 비교하는 것은 시간 주기에 걸쳐 각 캔에 대한 결함 테스트 통계치를 비교하는 것을 포함하고, 상기 시간 주기에 걸친 상기 결함 테스트 통계치의 분포의 선택된 특성은 상기 선택된 특성에 대응하는 상기 표준과 비교되는 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    적어도 하나의 결함 분류 신호를 생성하는 것을 더 포함하되, 상기 결함 분류 신호는 상기 복수의 연소실 캔들 사이에서 특정의 결함 연소실 캔을 식별하는 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키면서 상기 복수의 연소실 캔을 동작시키는 것은 각각의 값 범위내의 각각의 상기 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키는 것을 포함하고, 상기 각각의 값 범위는 상기 복수의 연소실 캔에 대한 개시(start-up) 조건에서 이용된 각각의 값으로부터 상기 복수의 연소실 캔에 대한 베이스 로드(base load) 조건에서 이용된 각각의 값까지의 범위인 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 가스 터빈 동작 파라미터는 인입 가이드 밴 각도(inlet guide vane angle), 압축기 방출 압력, 연료 흐름율, 압축기 방출 온도, 교정된 매스 흐름율, 출력 전력 중 적어도 하나를 포함하는 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 배출면에서의 상기 배출 가스의 온도를 측정하는 것은 상기 배출면내의 배출 가스 온도 프로파일을 생성하는 것을 포함하고, 상기 프로파일은 복수의 국부 최대 포인트를 포함하고, 각각의 국부 최대 포인트는 상기 복수의 연소실 캔의 상기 연소실 캔들 중 하나에 대응하고, 상기 상관을 결정하는 것은 상기 복수의 국부 최대 포인트의 각각의 국부 최대 포인트를 대응하는 연소실 캔과 상관시키는 것을 포함하는 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 온도 감지기는 상기 터빈 시스템의 온라인 제어 시스템의 온도 모니터링부의 구성 요소인 가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
  10. 가스 터빈 시스템(20) 성능을 모니터링하는 방법에 있어서,
    복수의 연소실 캔(30)을 제공하고,
    복수의 온도 감지기(40)를 상기 복수의 연소실 캔의 배출면 부근에 주변적으로 배치하고,
    복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키면서 상기 복수의 연소실 캔을 동작―동작 동안 상기 복수의 연소실 캔의 각 연소실 캔으로부터 배출 가스가 발생되고, 복수의 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키는 것은 각각의 값 범위내의 각각의 상기 가스 터빈 동작 파라미터를 변화시키는 것을 포함하고, 상기 각각의 값 범위는 상기 복수의 연소실 캔에 대한 개시 조건에서 이용된 각각의 값으로부터 상기 복수의 연소실 캔에 대한 베이스 로드 조건에서 이용된 각각의 값까지의 범위이고, 상기 가스 터빈 동작 파라미터는 인입 가이드 밴 각도, 압축기 방출 압력, 연료 흐름율, 압축기 방출 온도, 교정된 매스 흐름율, 출력 전력 중 적어도 하나를 포함함 ―시키고,
    상기 복수의 온도 감지기를 이용하여 상기 배출면에서의 상기 배출 가스의온도를 측정―상기 배출면에서의 상기 배출 가스의 온도를 측정하는 것은 상기 배출면내의 배출 가스 온도 프로파일을 생성하는 것을 포함하고, 상기 프로파일은 복수의 국부 최대 포인트를 포함하고, 각각의 국부 최대 포인트는 상기 복수의 연소실 캔의 상기 연소실 캔들 중 하나에 대응함―하고,
    배출 가스 온도의 개별적인 온도 측정치와 상기 배출 가스를 발생하는 대응하는 개별적인 연소실 캔의 상관을 결정―상기 상관을 결정하는 것은 상기 복수의 국부 최대 포인트의 각각의 국부 최대 포인트를 대응하는 연소실 캔과 상관시키는 것을 포함함―하고,
    와류 모델(70)을 개발―상기 모델은 상기 상관을 이용하여 상기 배출면에서의 와류 값을 상기 가스 터빈 동작 파라미터의 함수로서 결정함―하고,
    상기 복수의 연소실 캔을 설정하여 선택된 세트의 사전결정된 동작 조건에서 동작시키고,
    상기 선택된 세트의 동작 조건에서 상기 복수의 연소실 캔의 동작 동안 실시간 배출 가스 온도 데이터를 획득하고,
    상기 실시간 배출 가스 온도 데이터에 근거하여 실제 와류 값을 계산하고,
    상기 모델을 이용하여 상기 선택된 세트의 동작 조건에 대한 예측된 와류 값을 계산하고,
    상기 실제 와류 값과 상기 예측된 와류 값을 비교하여, 결함 연소실 캔의 존재를 나타내는 적어도 하나의 결함 테스트 통계치를 생성―상기 적어도 하나의 결함 테스트 통계치는 상기 실제 와류 값과 상기 예측된 와류 값 사이의 차이임―하고,
    상기 차이를 표준과 비교하고,
    상기 차이가 상기 표준을 초과하는 경우 적어도 하나의 결함 플래그 신호를 생성―상기 적어도 하나의 결함 플래그 신호는 상기 복수의 연소실 캔내에 결함 연소실 캔이 존재함을 나타냄―하고,
    적어도 하나의 결함 분류 신호를 생성―상기 결함 분류 신호는 상기 복수의 연소실 캔들 사이에서 특정의 결함 연소실 캔을 식별함―하는 것을 포함하는
    가스 터빈 시스템 성능 모니터링 방법.
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Families Citing this family (73)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6962043B2 (en) * 2003-01-30 2005-11-08 General Electric Company Method and apparatus for monitoring the performance of a gas turbine system
US6864836B1 (en) * 2003-09-05 2005-03-08 Navcom Technology, Inc. Method for receiver autonomous integrity monitoring and fault detection and elimination
US7188465B2 (en) * 2003-11-10 2007-03-13 General Electric Company Method and apparatus for actuating fuel trim valves in a gas turbine
EP1655590B1 (de) * 2004-11-09 2016-02-03 Alstom Technology Ltd Verfahren zur Bestimmung einer über einen Strömungsquerschnitt massengemittelten Temperatur einer Gasströmung in einer Gasturbine
US7751943B2 (en) * 2005-02-03 2010-07-06 Alstom Technology Ltd. Protection process and control system for a gas turbine
GB2427046A (en) * 2005-06-08 2006-12-13 Rolls Royce Plc Predicting telemetry data using coupled fluid mechanics and finite element analysis models
US7577549B2 (en) * 2005-07-18 2009-08-18 General Electric Company System and method for trending exhaust gas temperature in a turbine engine
US7286923B2 (en) * 2005-09-30 2007-10-23 General Electric Company System and method for estimating turbine engine deterioration rate with noisy data
US7603222B2 (en) 2005-11-18 2009-10-13 General Electric Company Sensor diagnostics using embedded model quality parameters
US20170046458A1 (en) 2006-02-14 2017-02-16 Power Analytics Corporation Systems and methods for real-time dc microgrid power analytics for mission-critical power systems
US9557723B2 (en) 2006-07-19 2017-01-31 Power Analytics Corporation Real-time predictive systems for intelligent energy monitoring and management of electrical power networks
US9092593B2 (en) 2007-09-25 2015-07-28 Power Analytics Corporation Systems and methods for intuitive modeling of complex networks in a digital environment
US20160246905A1 (en) 2006-02-14 2016-08-25 Power Analytics Corporation Method For Predicting Arc Flash Energy And PPE Category Within A Real-Time Monitoring System
US7451122B2 (en) * 2006-03-29 2008-11-11 Honeywell International Inc. Empirical design of experiments using neural network models
US7693608B2 (en) * 2006-04-12 2010-04-06 Edsa Micro Corporation Systems and methods for alarm filtering and management within a real-time data acquisition and monitoring environment
DE102006017790B3 (de) * 2006-04-15 2007-07-26 Mtu Aero Engines Gmbh Einrichtung zur Detektion eines Wellenbruchs an einer Gasturbine sowie Gasturbine
US7784263B2 (en) * 2006-12-05 2010-08-31 General Electric Company Method for determining sensor locations
US7441448B2 (en) * 2007-01-24 2008-10-28 United Technologies Corporation Process for adapting measurement suite configuration for gas turbine performance diagnostics
US7788014B2 (en) * 2007-03-05 2010-08-31 United Technologies Corporation Process and methodology for root cause identification in gas turbine engine performance tracking
US7734443B2 (en) * 2007-08-23 2010-06-08 General Electric Company System and method for prediction of gas turbine trips due to thermocouple failures
US20090056342A1 (en) * 2007-09-04 2009-03-05 General Electric Company Methods and Systems for Gas Turbine Part-Load Operating Conditions
US7992047B2 (en) * 2008-01-08 2011-08-02 International Business Machines Corporation Context sensitive detection of failing I/O devices
US8271233B2 (en) * 2008-04-01 2012-09-18 United Technologies Corporation Method of multi-level fault isolation design
WO2009156299A2 (en) * 2008-06-26 2009-12-30 Alstom Technology Ltd A method of estimating the maximum power generation capacity and for controlling a specified power reserve of a single cycle or combined cycle gas turbine power plant, and a power generating system for use with said method
US20100089067A1 (en) * 2008-10-10 2010-04-15 General Electric Company Adaptive performance model and methods for system maintenance
US20100257838A1 (en) * 2009-04-09 2010-10-14 General Electric Company Model based health monitoring of aeroderivatives, robust to sensor failure and profiling
US8467949B2 (en) 2009-05-29 2013-06-18 Honeywell International Inc. Methods and systems for turbine line replaceable unit fault detection and isolation during engine startup
US8408004B2 (en) * 2009-06-16 2013-04-02 General Electric Company Resonator assembly for mitigating dynamics in gas turbines
US20110082597A1 (en) 2009-10-01 2011-04-07 Edsa Micro Corporation Microgrid model based automated real time simulation for market based electric power system optimization
US20110106680A1 (en) * 2009-10-30 2011-05-05 General Electric Company Turbine operation degradation determination system and method
US8790006B2 (en) * 2009-11-30 2014-07-29 General Electric Company Multiwavelength thermometer
US8410946B2 (en) 2010-03-05 2013-04-02 General Electric Company Thermal measurement system and method for leak detection
CN101832862B (zh) * 2010-04-22 2012-04-04 浙江大学 排气迥流电加热涡轮性能试验系统
US8469588B2 (en) * 2010-05-03 2013-06-25 General Electric Company System and method for compressor inlet temperature measurement
US8702372B2 (en) 2010-05-03 2014-04-22 Bha Altair, Llc System and method for adjusting compressor inlet fluid temperature
US8862433B2 (en) 2010-05-18 2014-10-14 United Technologies Corporation Partitioning of turbomachine faults
US9097182B2 (en) 2010-08-05 2015-08-04 General Electric Company Thermal control system for fault detection and mitigation within a power generation system
US8627643B2 (en) * 2010-08-05 2014-01-14 General Electric Company System and method for measuring temperature within a turbine system
US9019108B2 (en) 2010-08-05 2015-04-28 General Electric Company Thermal measurement system for fault detection within a power generation system
FR2965300B1 (fr) * 2010-09-27 2012-10-12 Snecma Procede de commande pour turbomachine
US8751423B2 (en) 2010-11-30 2014-06-10 General Electric Company Turbine performance diagnostic system and methods
CN103392122B (zh) * 2011-02-24 2020-03-17 Avl里斯脱有限公司 用于涡轮机的功能测试的方法以及用于此的测试装置
CN102343983A (zh) * 2011-07-07 2012-02-08 中国国际航空股份有限公司 飞机apu性能检测方法
ITMI20111689A1 (it) * 2011-09-19 2013-03-20 Ansaldo Energia Spa Metodo per rilevare malfunzionamenti in una camera di combustione di un impianto a turbina a gas e impianto a turbina a gas
US20130103323A1 (en) * 2011-10-25 2013-04-25 General Electric Company Turbine radial sensor measurement
ITCO20120008A1 (it) 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
US9777637B2 (en) 2012-03-08 2017-10-03 General Electric Company Gas turbine fuel flow measurement using inert gas
GB201205971D0 (en) 2012-04-03 2012-05-16 Rolls Royce Goodrich Engine Control Systems Ltd Apparatus for fluid temperature measurement
US9291061B2 (en) 2012-04-13 2016-03-22 General Electric Company Turbomachine blade tip shroud with parallel casing configuration
US9933313B2 (en) * 2013-09-06 2018-04-03 United Technologies Corporation Method for determining circumferential sensor positioning
US10030588B2 (en) * 2013-12-04 2018-07-24 General Electric Company Gas turbine combustor diagnostic system and method
US9790834B2 (en) 2014-03-20 2017-10-17 General Electric Company Method of monitoring for combustion anomalies in a gas turbomachine and a gas turbomachine including a combustion anomaly detection system
US9791351B2 (en) * 2015-02-06 2017-10-17 General Electric Company Gas turbine combustion profile monitoring
CN105134386B (zh) * 2015-09-02 2017-04-12 哈尔滨工业大学 基于测点加权值的燃气轮机燃烧系统在线监测方法
US10920675B2 (en) * 2016-10-25 2021-02-16 General Electric Company Methods and systems for detection of control sensor override
US10496086B2 (en) 2016-12-12 2019-12-03 General Electric Company Gas turbine engine fleet performance deterioration
DE102017101161A1 (de) * 2017-01-23 2018-07-26 Man Diesel & Turbo Se Gasturbine
IT201700028071A1 (it) * 2017-03-14 2018-09-14 Nuovo Pignone Tecnologie Srl Metodi per rilevare un guasto in un bruciatore di un combustore e sistemi a turbina
JP6926581B2 (ja) * 2017-03-27 2021-08-25 株式会社Ihi 燃焼装置及びガスタービン
GB201712142D0 (en) * 2017-07-28 2017-09-13 Rolls Royce Plc Determination of a fuel delivery fault in a gas turbine engine
GB201712141D0 (en) * 2017-07-28 2017-09-13 Rolls Royce Plc Determination of a fuel delivery fault in a gas turbine engine
US11396825B2 (en) * 2017-08-14 2022-07-26 General Electric Company Turbine diagnostic feature selection system
EP3531019A1 (en) * 2018-02-27 2019-08-28 Siemens Aktiengesellschaft Analysis method for a gas turbine
US10753287B2 (en) * 2018-08-02 2020-08-25 Mitsubishi Hitachi Power Systems Americas, Inc. Active inlet turbine control
JP6943826B2 (ja) * 2018-09-28 2021-10-06 三菱パワー株式会社 熱機器の内部状態推定方法及び装置
US11204303B2 (en) * 2019-06-25 2021-12-21 Electric Power Research Institute, Inc. Gas turbine swirl detection
US11544422B2 (en) * 2019-09-16 2023-01-03 Palo Alto Research Center Incorporated Machine learning based systems and methods for real time, model based diagnosis
FR3101669B1 (fr) * 2019-10-07 2022-04-08 Safran Dispositif, procédé et programme d’ordinateur de suivi de moteur d’aéronef
KR102224983B1 (ko) * 2019-10-17 2021-03-08 한국서부발전 주식회사 가스터빈 연소기의 점검 진단 장치
CN111024265A (zh) * 2019-11-26 2020-04-17 山东磐然仪器集团有限公司 一种管式炉进行热电偶标准的稳定性考核方法
CN110990959B (zh) * 2019-12-31 2023-10-27 义乌吉利动力总成有限公司 一种确定燃烧室腔体高度的方法及系统
US11713725B2 (en) 2020-05-28 2023-08-01 Electric Power Research Institute, Inc. Lean blowout precursor detection for gas turbines
US11953161B1 (en) 2023-04-18 2024-04-09 Intelcon System C.A. Monitoring and detecting pipeline leaks and spills

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3727400A (en) 1971-06-10 1973-04-17 Curtiss Wright Corp Gas turbine air compressor and control therefor
US4283634A (en) 1971-06-23 1981-08-11 Westinghouse Electric Corp. System and method for monitoring and controlling operation of industrial gas turbine apparatus and gas turbine electric power plants preferably with a digital computer control system
US4115998A (en) * 1975-12-08 1978-09-26 General Electric Company Combustion monitor
US4455820A (en) * 1976-09-09 1984-06-26 General Electric Company Control system and method for controlling a gas turbine in accordance with the temperature conditions thereof
JP2618448B2 (ja) * 1988-08-09 1997-06-11 株式会社日立製作所 ガスタービン燃焼器状態監視装置及び監視方法及び制御方法
US5148667A (en) * 1990-02-01 1992-09-22 Electric Power Research Institute Gas turbine flame diagnostic monitor
US5165223A (en) 1990-12-10 1992-11-24 Sundstrand Corporation Process for starting a gas turbine and gas turbine
JPH07317566A (ja) * 1994-05-27 1995-12-05 Toshiba Corp ガスタービン燃焼診断装置
US6003296A (en) * 1997-10-01 1999-12-21 General Electric Co. Flashback event monitoring (FEM) process
US6517241B1 (en) * 2000-05-30 2003-02-11 General Electric Company Sensors and methodology for improved turbine exhaust gas temperature measurements
US6460346B1 (en) * 2000-08-30 2002-10-08 General Electric Company Method and system for identifying malfunctioning combustion chambers in a gas turbine
US7275025B2 (en) 2000-12-27 2007-09-25 General Electric Company Method and system for analyzing performance of a turbine
DE50115614D1 (de) * 2001-04-17 2010-10-14 Alstom Technology Ltd Verfahren zur Unterdrückung von Verbrennungsfluktuationen in einer Gasturbine
JP2002309963A (ja) * 2001-04-17 2002-10-23 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ガスタービンプラント
US6952639B2 (en) * 2002-11-12 2005-10-04 General Electric Company Method and system for temperature estimation of gas turbine combustion cans
US6962043B2 (en) * 2003-01-30 2005-11-08 General Electric Company Method and apparatus for monitoring the performance of a gas turbine system

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