KR20130011957A - 가스 터빈 연소 시스템을 자동으로 튜닝하는 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 방법, 제어기 및 가스 터빈이 제공된다. 본 방법은 가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하는 단계와, 사전 정의된 레시피(recipe)에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키는 단계와, 가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하고 저장하는 단계와, 상기 안정된 튜닝 포인트를 복구하기 위한 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

가스 터빈 연소 시스템을 자동으로 튜닝하는 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR AUTO-TUNING A COMBUSTION SYSTEM OF A GAS TURBINE}

본 명세서에서 개시된 본 발명의 실시예들은 전반적으로 방법 및 시스템에 관한 것이며, 특히 가스 터빈 연소 시스템을 자동 튜닝하는 메카니즘 및 기술에 관한 것이다.

가스 터빈은 군용으로부터 전력 생산용까지 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 가스 터빈은 주로 전기 에너지를 생산하는데 사용된다. 그러나, 몇몇 가스 터빈은 다양한 차량, 비행기, 선박 등을 추진시키는데도 사용된다. 그 응용에 따라서, 가스 터빈은 상이한 설정 사항 및 조건 하에서 동작할 필요가 있다. 따라서, 터빈의 동작을 유지하기 위한 제어 시스템을 개발할 필요가 있다. 이 제어 시스템은 가스 터빈의 연소 시스템을 제어하도록 설계된다. 공교롭게도, 수많은 제어 시스템들이 터빈 제어를 수행하는데 있어서 고정된 값을 기초로 하는 정적 분석을 사용한다. 또한, 수많은 제어 시스템들은 적어도 어느 정도의 인간의 수동적 개입을 요구하며 이로써 비용이 증가하고 에러 확률도 증가한다. 가령, 가스 터빈의 통상적인 연소 시스템은 가스 터빈의 수명에 걸쳐서 여러 번 조절되어야 한다. 가스 터빈 전문가들이 이러한 작업을 손수 수행한다. 가스 터빈 전문가들이 각 가스 터빈이 설치된 지역에서 배치되어야 하며 이는 느리고 비용 집약적인 프로세스이다. 이러한 상황과 더불어서, 가스 터빈은 적어도 최소의 연소 가스를 방출하도록 요구되고 있다. 이러한 녹색 정책으로 인해서 가스 터빈의 동작 제어가 더욱 시급해지고 있다. 따라서, 전술한 문제들 및 단점들을 피할 수 있는 가스 터빈 제어 시스템 및 방법이 필요하다.

본 발명의 목적은 가스 터빈의 연소 시스템을 자동으로 튜닝할 수 있는 방법, 시스템, 제어기, 컴퓨터 판독 가능한 매체 등을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 예시적인 실시예에 따라서, 가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 방법이 제공된다. 이 방법은 가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하는 단계와, 사전 정의된 레시피(recipe)에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키는 단계와, 가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하고 저장하는 단계와, 상기 안정된 튜닝 포인트를 복구하기 위한 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 예시적인 실시예에 따라서, 가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 가스 터빈 내의 제어기가 제공된다. 이 제어기는 가스 터빈의 튜닝 곡선들을 저장하도록 구성된 저장 장치와, 상기 저장 장치에 접속된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하고, 사전 정의된 레시피에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키며, 가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하고 저장하고, 상기 안정된 튜닝 포인트를 복구하기 위한 튜닝 파라미터의 백업을 생성하도록 구성된다.

본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따라서, 연소 시스템과, 상기 가스 터빈의 연소 시스템에 대한 튜닝 곡선을 저장하도록 구성된 저장 장치를 구비한 제어기와, 상기 저장 장치에 접속된 프로세서를 포함하는 가스 터빈이 제공된다. 상기 프로세서는 가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하고, 사전 정의된 레시피에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키며, 가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하고 저장하고, 상기 안정된 튜닝 포인트를 복구하기 위한 튜닝 파라미터의 백업을 생성하도록 구성된다.

본 발명의 또 다른 예시적인 실시예에 따라서, 컴퓨터 판독 가능한 인스트럭션들을 포함한 컴퓨터 판독 가능한 매체가 제공되며, 상기 컴퓨터 판독 가능한 인스트럭션들은 실행될 시에 상술한 바와 같은 가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 방법을 실행한다.

본 발명을 통해서 인간의 최소한의 개입으로 가스 터빈의 연소 시스템이 자동으로 튜닝될 수 있다.

본 명세서의 일부를 이루며 본 명세서에서 포함되는 첨부 도면들은 하나 이상의 실시예들을 나타내며 발명의 상세한 설명 부분과 함께 이러한 실시예들을 설명한다.
도 1은 가스 터빈을 제어하기 위한 시스템의 일 실시예를 나타내고 있다.
도 2는 가스 터빈의 일 실례를 나타내고 있다.
도 3은 가스 터빈을 제어하기 위한 방법의 일 실시예를 나타내고 있다.
도 4는 적응형 제어가 수행되는 방식을 개념적으로 나타내고 있다.
도 5는 가스 터빈을 제어하기 위한 방법의 다른 실시예를 나타내고 있다.
도 6은 자동 튜닝 모듈의 일 실시예를 나타내고 있다.
도 7은 가스 터빈을 자동 튜닝하기 위한 방법의 일 실시예를 나타내고 있다.
도 8은 자동 튜닝 방법이 구현되는 제어기의 일 실시예를 나타내고 있다.

예시적인 실시예들에 대한 다음의 설명은 첨부 도면을 참조한다. 서로 다른 도면들에서 동일한 참조 부호는 동일한 또는 유사한 구성 요소들을 나타낸다. 다음의 상세한 설명은 본 발명을 한정하지 않는다. 대신에, 본 발명의 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서 규정된다. 다음의 실시예들은 설명의 간략성을 위해서 가스 터빈의 연소 시스템의 구조 및 용어의 측면에서 기술된다. 그러나, 본 명세서에서 논의될 여러 실시예들은 가스 터빈에만 한정되는 것이 아니라 다른 터보 머신에도 적용될 수 있다.

본 명세서에서 "일 실시예" 또는 "실시예"가 등장하면, 해당 실시예와 관련하여서 기술되는 특정 특징, 구조 또는 특성은 개시된 대상에 대한 적어도 하나의 실시예에서 포함됨을 의미한다. 따라서, 본 명세서의 다양한 부분에서 "일 실시예에서" 또는 "실시예에서"라는 용어가 등장하면, 이러한 표현이 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것을 의미하지는 않는다. 또한, 상기 특정 특징, 구조 또는 특성은 하나 이상의 실시예에서 임의의 적합한 방식으로 결합될 수 있다.

도 1은 가스 터빈을 제어하기 위한 시스템의 일 실시예를 나타내고 있다. 정적 시스템과 달리, 도 1의 시스템은 상태, 설정 사항, 가스 방출 및 다른 성능 관련된 정보의 이력 아카이브(historical archive)를 자동 생성하여 가스 터빈의 성능 및 효율을 개선하고 연소 시스템으로부터의 가스 방출량을 감소시키거나 아니면 가스 터빈이 하나 이상의 의도된 범위 내에서 동작하도록 하기 위해서 제어 데이터를 적응 방식으로 조절함으로써 가스 터빈의 연소 시스템을 적응 방식으로 제어한다. 이 동적 제어를 통해서, 시스템은 사용자의 개입 없이 있어도 최소한으로 개입하여서 의도된 터빈 사용에 있어서 어떠한 제어 데이터가 가장 적합한지를 자동으로 학습한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 제 1 실시예는 프로세서(10), 저장 장치(20), 가스 터빈(30), 센서(40) 및 부하(50)를 포함한다. 제 1 실시예는 특정적으로 터빈의 동작을 제어하는 바에 대한 것이지만, 다른 실시예들에서, 이 시스템은 다른 타입의 전력 소스 또는 생성기의 동작을 동적으로 적응 방식으로 제어하는데 적용될 수 있다.

프로세서(10)는 다양한 동작 국면에 걸쳐서 터빈을 모니터링하고 이하에서 더욱 상세하게 기술될 내부 메모리 또는 외부 메모리 내에 저장된 스케줄링 및 제어 데이터 및 알고리즘에 기초하여 가스 터빈의 연소 시스템을 자동으로 제어한다. 구조적 측면에서, 프로세서는 가령 전술한 스케줄링 및 제어 프로그램에 의해서 구동되는 마이크로컴퓨터, 제어기, 다른 타입의 프로세싱 칩 또는 칩 세트일 수 있다. 내부 메모리의 일 실례가 참조 부호(15)에 의해서 도시되어 있다.

일 실시예에서, 프로세서는 인지 모델링 및 동적 제어를 수행하는 규칙 기반 엔진, 신경망 또는 가상 머신 또는 상태 머신 중 하나 이상을 포함하거나 하나 이상일 수 있다. 저장 장치(20)는 이러한 모델링을 보조하는 스케줄링 및 제어 데이터를 저장할 수 있다. 이 저장 장치는 또한 터빈 성능, 효율 및 가스 배출량 정보가 구해지는 원 센서 데이터(raw sensor data) 및 다른 데이터를 저정하는 아카이브 역할을 한다.

프로세서가 규칙 기반형 (또는 추론) 엔진이거나 이를 포함하면, 저장 장치(20)는 가령 가스 터빈의 연소 시스템의 동작을 맵핑 및 모델링하는데 사용될 초기 설정 사항 세트, 규칙, 제약 사항, 안전 여유도 및/또는 다른 제어 데이터를 포함하는 정보를 저장하는 지식 베이스로서 기능한다. 또한, 저장 장치는 메모리(15) 내에 저장된 알고리즘 대신에 또는 이에 추가하여서 터빈을 제어하기 위한 다양한 제어 알고리즘을 저장할 수 있다. 또한, 센서 데이터 및 연속 역학 사항으로부터 유도되거나 이들을 포함하는 성능, 효율 및 방출 관련 데이터는 터빈이 계속 동작할 때에 저장 장치(20) 내에 보관될 수 있다.

이러한 보관된 데이터에 기초하여, 초기 설정 사항, 규칙, 제약 사항 및/또는 다른 제어 데이터가 의도된 성능 레벨이 달성되도록 자동으로 조절될 수 있다. 가령, 저장 장치 내의 초기 제어 데이터는 사전 정의된 레벨의 성능을 달성하기 위해서 최적이지 않을 수 있다. 이와 달리, 연소 시스템은 다시 소망하는 동작 상태로 될 필요가 있다. 시간이 지나면, 상태 정보 및 센서 데이터가 보관 및 분석되어서 성능을 개선하기 위해서 제어 데이터가 어떻게 조절될 수 있는지를 규칙 기반형 엔진을 사용하여서 결정할 수 있다. 엔진의 규칙이 이러한 조절 사항을 통제하며 이러한 조절 사항은 이어서 터빈을 위한 새로운 제어 데이터로서 저장될 수 있다.

이러한 학습 기술을 통해서, 프로세서는 연소 문제의 경우에 동작 시에 해당 유닛을 유지하는데 사용될 백업 곡선을 동적으로 적응 방식으로 구축할 수 있다. 이 백업 곡선 또는 새로운 곡선은 트립(trip) 위험을 감소시키고 상기 곡선을 수동으로 튜닝할 필요를 줄이는 연소 역학 사항을 최소화할 수 있다.

프로세서가 신경망(또는 다른 기술)이거나 이를 포함하면, 이 신경망은 터빈의 동작을 모델링하기 위해 상이한 파라미터, 설정 사항, 제약 사항 및/또는 조건에 대응하는 다수의 뉴런(가령, 프로그래밍 구성체)을 포함할 수 있다. 이 뉴런들은 터빈이 상이한 동작 및/또는 부하 조건 하에서 제어되는 방식을 규정하도록 상호 접속될 수 있다. 이러한 상호 접속 또는 뉴런들 자체는 터빈이 하나 이상의 의도된 범위 내에서 동작하도록 센서로부터 피드백된 정보 및 보관된 정보에 기초하여 조절, 삭제 및/또는 대체될 수 있다.

일 구현예에 따라서, 신경망은 사전 정의된 조건 또는 동작 파라미터에 대응하는 상태 또는 천이를 갖는 유한 상태 머신에 기초할 수 있다. 이 머신은 터빈을 제어하기 위해서 가령 하나 이상의 저장된 알고리즘에 기초하여 그의 초기 구성으로부터 동적으로 수정될 수 있다. 다른 실시예들에서, 상이한 수학적 모델링 기술들이 도 1의 시스템의 프로세서의 기능들을 수행하도록 사용될 수 있다.

또한, 인공 지능이 몇몇 응용예의 경우에는 유리하다고 입증된 반면에, 다른 실시예에서는 상이한 프로세싱 아키텍처가 사용될 수 있다. 가령, 프로세서는 보관된 센서 데이터, 성능 데이터 및/또는 방출 데이터에 기초하여 터빈을 적응 방식으로 제어하는 사전 로딩된 제어 프로그램을 갖는 마이크로프로세서 구동형 회로일 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서는 본 명세서에서 기술되는 적응형 제어를 수행하는 노트북 또는 다른 타입의 컴퓨터일 수 있다.

프로세싱 아키텍처와 상관없이, 예시적인 응용예에 있어서, 저장 장치(20)는 다양한 동작 조건 및 국면 하에서 가스 터빈의 연소 시스템에 대한 초기 제어 데이터 세트를 저장할 수 있다. 상술한 바와 같이, 이 제어 데이터는 동작 파라미터, 제약 사항 및/또는 스케줄링 데이터를 포함한다. DLE 가스 터빈의 경우에, 상기 동작 파라미터는 다음으로 한정되지는 않지만 연소 온도, 압축비, 압축기 유입구 압력 및 온도, 압축기 출구 압력 및 온도, 터빈 배기 온도, 인입 가이드 날개 설정 사항, 연소 기준 온도, 다른 연소 파라미터, 인입 기류 열 흐름 정도 등을 포함할 수 있다.

상기 제약 사항은 가스 방출 레벨, 연소 동압, LBO(lean-blow-out), 압축기 서지 한계치(compressor surge limit), 효율 한계치, 압축기 유격, 다른 동작 설정 사항 및 제약 사항, 다른 환경적 제약 사항 및 설정 사항 등을 포함할 수 있다.

상기 스케줄링 데이터는 배기 온도 대 압축기 압력 비, 연료 분할 수 대 연소 기준 온도, 유입구 기류 열 대 유입구 가이드 날개 설정 사항, 압축기 동작 한계 라인 대 보정된 속도 및 유입구 가이드 날개 설정 사항 등을 포함할 수 있다. 다른 타입의 터빈 및 이들의 응용예에 있어서 다른 또는 추가적인 파라미터들이 사용될 수 있다.

저장 장치(20) 내의 정보는 가스 터빈의 연소 시스템의 동작이 다양한 조건 하에서 모델링되게 한다. 달리 말하면, 이 정보는 가스 터빈 및 이와 연관된 부하의 동작 공간을 맵핑하며, 이러한 맵핑은 가스 터빈이 안정되고 최적이면서 다른 의도된 범위 내에서 동작하도록 유지시키기 위해서 연소 및/또는 다른 동작 측면을 제어하는 기초로서 사용될 수 있다. 구조적인 측면에서, 저장 장치는 메모리, 데이터베이스, 규칙 베이스 또는 지식 베이스 중 하나 이상이거나 이들의 조합일 수 있다.

가스 터빈(30)은 DLE(dry-low-emission) 가스 터빈 및 건식 저 NO_x(nitrous) 터빈을 포함하는 타입의 가스 터빈이거나 전력, 차량 또는 산업용으로 사용되는 다수의 다른 터빈들 중 임의의 것일 수 있다. DLE 터빈의 실례들은 터보제트, 터보팬 및 터보프롭 기반 엔진에서 사용되는 것들일 수 있다.

도 2는 본 명세서에서 기술되는 하나 이상의 실시예들에 따라서 제어될 수 있는 가스 터빈의 일 실례를 나타내고 있다. 가스 터빈은 압축기(112), 적어도 하나의 연소기(114), 압축기(112)에 연결된 터빈(116) 및 가령 도 1의 프로세서(10)에 대응하거나 이를 포함할 수 있는 컴퓨터 제어 시스템(118)을 포함한다.

가스 터빈은 또한 다수의 덕트를 포함한다. 가령, 유입구 덕트(120)는 주변 공기를 유입구 가이드 날개 세트(121)를 통해서 압축기(112)에 공급한다. 배출구 덕트(122)는 터빈(116)으로부터의 연소 가스를 가령 발전기(124)로 또는 발전기를 통해서 인도한다. 또한, 하나 이상의 가스 방출 제어 장치 및 잡음 저감 장치가 규정에 맞게 포함될 수 있다.

가스 터빈은 또한 연료가 연료 공급원으로부터 서로 다른 노즐 그룹들 내에서 흐르는 연료를 분할하는 하나 이상의 연료 분할부들을 통해서 연소기(114)(연소 시스템)로 흐르는 흐름을 제어하기 위한 연료 제어 시스템(128)을 포함한다. 가령, 일 연소기는 제 1 차 노즐 및 제 2 차 노즐을 포함하는 한편, 다른 연소기들은 연료 분할부들의 수많은 가능한 조합을 갖는 3 개의 서로 다른 버너 그룹들을 포함할 수 있다. 연료 제어 시스템은 또한 연소기용의 연료 타입을 선택할 수 있다. 연료 제어 시스템(128)은 개별 유닛이거나 주 제어기(118)의 일 구성 요소일 수 있다.

(도 1의 프로세서(10)에 대응할 수 있는) 제어기(118)는 센서 입력들 및 인간 운영자로부터의 인스트럭션을 사용하여서 가스 터빈의 연소 시스템의 동작을 제어하도록 프로그램 및 동작들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 갖는 컴퓨터 시스템일 수 있다. 전술한 바와 같이, 제어기에 의해서 실행되는 프로그램 및 동작들은 무엇보다도 동작 파라미터들을 감지 또는 모델링하는 바, 동작 바운더리(operational boundary)를 모델링하는 바, 동작 바운더리 모델을 적용하는 바, 스케줄링 알고리즘을 적용하는 바 및 바운더리 상의 루프를 폐쇄하도록 바운더리 제어 로직을 적용하는 바를 포함할 수 있다.

제어기에 의해서 생성되는 명령들은 가스 터빈의 연소 시스템 상의 액추에이터로 하여금 가령 연료 공급원과 연소기 간에서 연료 흐름을 조정하는 밸브 및 연소기로 흐르는 연료의 타입 및 연료 분할을 조절하거나(액추에이터(127)), 압축기 상의 유입구 가이드 날개(121)를 조절하거나(액추에이터(128)), 유입구 기류 열을 조절하거나 가스 터빈에 대한 다른 제어 설정 사항들을 활성화시킨다.

본 명세서에서 사용되는 용어 "가스 터빈"은 터빈 자체만 지칭하는 것이 아니라 다음으로 한정되지 않지만 유입구 덕트, 가이드 날개, 압축기, 연료 제어기, 연소기 및 배출구 덕트를 포함하는 가스 터빈의 모든 부수적인 특징부들도 지칭한다. 이러한 구성 요소들에 대한 센서 데이터는 프로세서에 피드백되어서 초기 모델링 데이터를 조절하고 적용형 동적 제어와 관련된 다른 측면들을 수행하는데 사용된다.

도 1에서, 센서들(40)은 터빈 아키텍처에 걸쳐서 사전 정의된 위치에 배치되고 몇몇 경우에 부하에 위치한다. 그 실례는 온도 센서, 흐름 센서, 압력 센서, 연소 동압 센서, 습도 센서 및 도 2의 센서들(126)을 포함한다.

센서들은 가령 가스 터빈 주위 온도, 압축기 배출 온도, 터빈 배기 가스 온도 및 터빈을 통한 가스 스트림에 대한 다른 온도 측정치를 모니터링하기 위해서 여분의 온도 센서 그룹들을 더 포함할 수 있다.

다른 센서들은 압축기 유입구 및 배출구 및 터빈 배기구에서뿐만 아니라 가스 스트림 경로 내의 다른 위치에서의 정압 레벨, 동압 레벨 및 주변 압력을 모니터링하는 센서들을 포함할 수 있다. 추가적인 실례들은 압축기 유입구 덕트에서의 습도 센서, 건습계, 흐름 센서, 속도 센서, 화염 검출 센서, 밸브 위치 센서 및 가이드 날개 각도 센서를 포함한다.

부하(50)는 가스 터빈의 응용예에 따라서 달라진다. 가령, 부하는 발전기 또는 엔진/쓰로틀 기반형 부하일 수 있다.

도 3은 가스 터빈을 제어하는 방법의 일 실시예를 나타내고 있다. 이 방법은 가령 도 1의 시스템에 의해서 수행되거나 다른 시스템에 의해서 수행될 수 있다. 이 방법은 가령 특정 성능 효율 레벨을 달성하고/하거나 소정의 가스 방출 표준을 만족시키기 위해서 터빈을 동적으로 제어하는데 사용될 수 있다. 예시적인 방식으로, 이 방법은 도 1의 시스템을 참조하여서 기술될 것이다.

초기 단계에서, 가스 터빈의 연소 시스템에 관한 정보가 저장 장치 내에 저장된다(블록(210)). 전술한 바와 같이, 이 정보는 다음으로 한정되지는 않지만 가스 터빈의 동작을 초기에 제어하기 위한 설정 사항, 파라미터, 제약 사항 및 스케줄링 데이터를 포함하는 초기 제어 데이터 세트일 수 있다. 이 정보는 시스템 제조자에 의해서 저장 장치 내에 로딩되기 때문에 터빈 동작 시점 및 조건에 대한 초기 맵핑 또는 모델링으로 간주될 수 있다. 이 초기 모델링은 최적의 또는 사전 정의된 범위 내에서 동작하도록 터빈을 제어하지는 않는다. 따라서, 본 명세서에서 기술되는 후속 단계들에 따른 조절 동작이 요구된다.

한 짝의 알고리즘 세트가 저장 장치 내의 정보와 함께 사용되도록 저장될 수 있다. 이 알고리즘들은 저장된 제어 데이터에 기초하여 터빈의 다양한 부품들의 동작 타이밍을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이 알고리즘들 자체는 조절을 받지 않을 수 있다. 이 경우에, 오직 상기 설정 사항, 제약 사항 및 다른 저장된 제어 데이터만이 성능에 영향을 주도록 조절될 수 있다. 다른 실시예들에서, 제어 데이터와 더불어 알고리즘 자체도 역시 자동으로 조절되게 된다.

정보 및 알고리즘이 저장된 후에, 터빈은 초기 맵핑 및 모델링 데이터에 기초하여 동작한다. 동작 동안에, 상태 정보, 센서 데이터 및 성능 통계치가 실시간으로 또는 거의 실시간으로 센서들로부터 프로세서로 수신된다(블록(220)). 이 정보는 저장 장치 또는 다른 저장 장치 내에 보관되고/되거나 저장 및 분석을 위해서 네트워크를 통해서 원격 위치로 전송될 수 있다.

사전 정의된 동작 시간이 경과한 후에, 터빈 동작에 있어서의 연소 시스템의 성능, 가스 방출 사항 및/또는 다른 측면들에 대한 이력 기록이 생성된다. 이 정보가 이제 프로세서에 의해서 분석된다(블록(230)). 상기 경과된 사전 정의된 동작 시간은 가령 소정의 동작 시간에 대응하고/하거나 다양한 동작 국면 동안에 터빈을 제어하는데 사용되는 소정의 스케줄에 대응할 수 있다. 이 분석 동작은 가령 다양한 성능 통계치를 사전 정의된 표준 사항 또는 제약 사항과 비교하고/하거나 가스 방출 레벨을 정부 규정치 또는 다른 의도된 한계치와 비교하는 바를 포함할 수 있다. 이 비교 결과에 기초하여, 프로세서는 가스 터빈이 허용 가능한 또는 최적 레벨에서 동작하고 있는지의 여부를 판정할 수 있다.

만일 가스 터빈이 의도된 레벨 또는 범위 밖에서 동작한다고 판정되면, 프로세서는 가령 보관된 정보 및/또는 센서 데이터에 기초하여, 가스 터빈을 맵핑 또는 모델링하기 위해서 저장된 초기 제어 데이터 중 하나 이상(가령, 저장된 설정 사항, 제약 사항 또는 다른 정보)을 자동으로 튜닝할 수 있다(블록(240)). 이러한 튜닝 프로세스는 다양한 방식으로 수행될 수 있다.

가령, 효율 또는 성능 파라미터 또는 보호 파라미터(가령, 연소 동압(combustion dynamic pressure)으로서 과잉 진동 시에 엔진을 보호하기 위해서 사용되는 수단임)가 소정의 범위 밖에 존재한다고 판정되면, 점화 온도가 사전 정의된 음의 증분 또는 양의 증분 만큼 자동으로 조절될 수 있다. 이어서, 터빈의 성능이 측정되고 어떠한 개선이 이루어졌는지의 여부가 판정된다. 만일 어떠한 개선도 이루어지지 않았다면, 센서 데이터 및/또는 다른 성능 데이터가 터빈이 의도된 범위 내에서 동작하고 있음을 표시할 때까지 추가적인 증분 조절이 반복적으로 수행될 수 있다. 이어서, 증분된 데이터가 가령 동일하거나 유사한 상황 또는 환경 세트가 나타나게 될 때에 나중에 사용되기 위해서 수정된 제어 데이터 세트의 일부로서 저장될 수 있다(블록(250)). 이로써, 가스 터빈의 연소 시스템의 동작을 제어하는 모델링 데이터는 시간이 지나면서 적응 방식으로 조절될 수 있다. 이로써, 터빈이 동적으로 자동으로 튜닝되게 된다. 또한, 연료 분할 사항도 역시 연소 역학 사항을 최소화하기 위해서 동일한 방식으로 조절될 수 있는 파라미터이다.

다른 실례에 따르면, 터빈이 의도된 범위 밖에서 동작한다고 판정되면 점화 온도가 하나 이상의 고정된 값으로 설정될 수 있다. 또 다른 실시예에서는, 다른 조절 기술들이 사용될 수 있다. 또한, 연소 역학 사항을 제어하기 위해서 다른 파라미터들이 조절될 수도 있다. 이러한 파라미터는 압축비, 압축기 유입구 압력 및 온도, 압축기 배출구 압력 및 온도, 터빈 배기 온도, 유입구 가이드 날개 설정 사항, 연소 기준 온도 및/또는 다른 연소 파라미터 및 유입구 기류 열 흐름 정도를 포함하며, 이들 모두는 터빈 효율과 관련이 있다. 물론, 조절을 수행하는 때에 부하 상태 및 상황들이 고려될 수도 있다.

프로세서에 의해서 수행되는 비교 결과에 기초하여, 다양한 제약 사항들이 자동으로 조절될 수 있다. 가령, 터빈의 가스 방출 레벨이 하나 이상의 동작 국면 동안에 소정의 한계치를 초과한다고 판정되면, 가스 터빈의 연소 시스템의 해당 설정 사항들이 현 가스 방출 정도를 한계치 이하로 떨어뜨리도록 제어될 수 있다. 또한, 기존의 규정 사항이 변경되거나 새로운 규정이 부가되는 경우에, 이러한 제약 사항들에 대응하는 제어 데이터가 저장 장치 내에서 업데이트되어서 터빈이 그 규정에 부합하는 방식으로 동작하게 할 수 있다.

다른 제약 사항들은 다음으로 한정되지는 않지만 가스 연료 조성, LBO(lean-blow-out), 압축기 서지 한계치, 압축기 결빙 정도, 연료 흐름 한계치, 연소기 연료 분산 레벨(또는 분할 정도) 및 압축기 유격 등을 포함할 수 있다.

프로세서에 의해서 수행된 비교 결과에 기초하여, 다양한 스케줄링 데이터도 역시 자동으로 조절될 수 있다. 이 스케줄링 데이터는 배기 온도 대 압축기 압력비, 연료 분할 정도 대 연소 기준 온도, 유입구 기류 열 대 유입구 가이드 날개 설정 사항 및 압축기 동작 한계 라인 대 보정된 속도 및 유입구 가이드 날개 설정 사항을 포함할 수 있다.

이러한 단계들에 의해서 터빈의 동작을 모델링 및 제어하기 위한 개선된 제어 데이터 세트가 형성되게 된다. 이 개선된 제어 데이터 세트는 도 1의 저장 장치(20) 내에 저장되고 프로세서(10)로부터의 신호(25)에 기초하여 조절될 수 있다. 이 조절된 제어 데이터 세트는 이어서 신호 라인(45)을 통해서 프로세서에 의해서 나중에 호출될 수 있으며 제어 신호들이 생성되어서 신호 라인(35)을 통해서 터빈으로 전송될 수 있다.

도 4는 전술한 적응형 방법이 수행되는 방식을 개념적으로 설명하고 있다. 초기 제어 데이터 세트가 저장되면, 터빈이 동작하고 성능, 효율 및/또는 다른 터빈 관련된 데이터가 보관되어서 이력 기록 사항을 생성한다(블록(260)). 프로그램된 시간 또는 일정한 간격으로, 가스 터빈의 동작이 의도적으로 변경되고(가령, 불균형적으로 되고) 현 데이터 및 보관된 데이터가 분석된다(블록(270)). 이로써, 사전 정의된 범위 밖에 존재하거나 소정의 제약 사항 또는 한계치를 초과하는 터빈 성능 측면들이 파악된다(블록(280)). 이어서, 터빈 성능이 소정의 범위 또는 한계치 내에 존재하게 되도록 제어 데이터가 조절된다(블록(290)). 이러한 프로세스를 통해서, 터빈의 성능을 개선하도록 제어 데이터가 적응 방식으로 조절되고 제어 시스템은 변경된 파라미터에서 가스 터빈이 어떻게 반응함으로써 가스 터빈이 다시 정상적인 동작 상태로 복귀할 수 있는지를 학습하게 된다.

도 5는 가스 터빈을 제어하는 방법의 다른 실시예를 나타내고 있다. 이 방법은 소프트웨어, 전용 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 전술한 방법에서와 같이, 도 5의 실시예는 도 1의 시스템에 의해서 수행되거나 하나 이상의 사전 정의된 성능 또는 가스 방출 범위 내에서 동작하도록 터빈을 제어하는 다른 시스템에 의해서 수행될 수 있다. 이 방법은 도 2에 도시된 제어기(118)에서 구현될 가능성이 크다. 제어기(118)의 보다 상세한 구조는 이하에서 기술될 것이다.

초기 단계에서, 초기 튜닝 곡선이 가스 터빈의 연소 시스템을 제어하는데 사용되기 위해서 선택된다(블록(310)). 소정의 가스 터빈은 가스 터빈의 연소 시스템을 동작시키기 위해서 저장 및 사용되는 다수의 튜닝 곡선들을 갖는다. 이 튜닝 곡선은 다음으로 한정되지 않지만 다른 실시예들에서 전술한 바들 중 임의의 것을 포함하는, 가스 터빈의 상이한 구성 요소들에 대한 하나 이상의 설정 사항, 파라미터 또는 제약 사항들을 지정할 수 있다. 따라서, 이 튜닝 곡선은 다양한 동작 국면에서의 동작을 정상 상태에서 모델링하기 위한 초기 가스 터빈 맵핑을 제공하는 것으로 고려될 수 있다.

일 실례에서, 튜닝 곡선은 터빈 배기 온도(ttx)와 터빈 압력 비(tpr) 간의 관계를 나타낼 수 있다. 터빈 배기 온도는 터빈의 배출구에서의 온도에 대응하며, 터빈 압력 비는 압축기의 배출 압력과 터빈의 배기 압력 간의 비에 대응한다. 이와 달리, 압력 판독 값이 가스 터빈의 다른 위치들에서 고려될 수 있다. 연소 시스템과 관련된 다른 실시예에서, 튜닝 곡선은 버너 그룹의 화염 온도와 연소기 유입구 온도 간의 관계를 나타낼 수 있다.

다른 튜닝 곡선들은 다음과 같은 파라미터들의 조합을 서로 연관시킬 수 있다. 즉, 예를 들자면, 점화 온도, 속도, 유입구 가이드 날개 각도, 습도 및 기류 상태들의 조합을 서로 연관시킬 수 있다. 또한, 상이한 튜닝 곡선들이 상이한 환경 조건 하에서 사용될 수 있다. 가령, 일 곡선이 습도가 상대적으로 높을 때에 사용되는 반면에 다른 곡선은 습도가 상대적으로 낮을 때에 사용될 수 있다. 이와 동일한 바가 주변 온도에 대해서도 적용될 수 있다. 또 다른 곡선은 효율, 가스 방출 사항 및 (허용 가능한) 연소 역학 사항들에 대한 조절이 가능하도록 가스 연료 비 또는 다른 연소 관련된 파라미터와 관련될 수 있다.

초기 튜닝 곡선에 기초하여 동작이 시작되면, 두 이벤트 중 하나가 발생할 수 있다. 제 1 이벤트는 경보가 수신되는 경우(블록(320))에 대응한다. 이 경보는 검출된 연소 파라미터가 사전 정의된 범위 내에 있거나 아니면 밖에 있을 때 및/또는 검출된 가스 방출 파라미터가 사전 정의된 제약 사항을 위반할 때에 내부 제어 알고리즘에 의해서 생성될 수 있다. 이 상황이 발생하면, 이 경보 정보가 제어기(118)에 전송되고 제어기는 이하에서 기술될 불균형화 단계(unbalancing step)(블록(340))를 구현한다. 이 경보를 생성하는데 사용된 범위, 제약 사항 또는 임계치는 가령 현장의 기술자 또는 제조자에 의해서 시스템 내로 프로그래밍될 수 있다. 가스 방출 파라미터는 가스 터빈에서 직접적으로 측정되거나 가스 터빈의 동작 파라미터에 기초하여 전용 모듈에 의해서 평가될 수 있다.

불균형화 단계(블록(340))를 트리거하는 제 2 이벤트는 사전 정의된 스케줄링 알고리즘이 실행되는 경우(블록(330))에 대응할 수 있다. 이 스케줄링 알고리즘(자동 튜닝 알고리즘)은 제어기로 하여금 동작 기간에 걸쳐서 정기적으로 또는 사전 정의된 간격으로 센서 데이터를 수신 및 분석하게 하여서 성능 효율 및/또는 가스 방출 사항을 판정하게 한다. 이는 가령 초기 학습 동안에 하루에 여러 번 일어날 수 있다. 상기 단계(330)가 발생하고 있을 때에, 가스 터빈은 정상 상태 하에서 동작한다.

상기 불균형화 단계가 수행될 때에, 제어기는 가스 터빈의 하나 이상의 파라미터들을 판정한다. 가스 터빈은 바로 이 단계 이전에 정상 상태 하에서 동작한다. 제어기는 가스 터빈이 이 정상 상태를 벗어나도록 가스 터빈의 하나 이상의 파라미터들을 수정한다. 달리 말하면, 이 불균형화 단계(340) 이후에, 가스 터빈의 동작 곡선은 단계(310)에서 선택된 특정 튜닝 곡선에서 벗어나 있게 된다. 이 상태에서, 가스 터빈이 다시 상기 튜닝 곡선으로 복귀하여서 정상 상태 하에서 동작하기 위해서는 조치가 필요하다.

그러나, 불균형화 단계(340)가 단계(320)에 의해서 트리거되면, 2 가지 대안이 존재한다. 경보를 트리거하는 이벤트는 시스템의 불균형화를 완료시킨 바로 고려되어 더 이상의 불균형화가 필요 없을 수 있다. 아니면, 불균형화 단계(340)가 가스 터빈을 더 불균형화시킬 수 있다. 가스 터빈을 불균형화시키는데 사용되는 파라미터들의 실례는 단계(350)에서 예시되며 이들은 다음으로 한정되지 않지만 가스 터빈의 다양한 링에서의 연료 분할 정도, 버너들 간의 연료 분할 정도, 연료 대 공기 비, 바이어스 등을 포함한다. 그러나, 이러한 파라미터의 여유도 또는 마진은, 가스 터빈이 정상 상태로 더 이상 복구될 수 없을 정도로 벗어나 버리는 임계 상태를 넘어서까지 가스 터빈이 불균형화되는 것을 방지하도록, 본 기간 동안에 규정된다. 이러한 불균형화 동작은 가령 전술한 바와 같은 하나 이상의 관련된 파라미터들을 자동으로 증분하거나 이와 달리 반복적으로 또는 한 번에 조절함으로써 초기 튜닝 곡선으로부터 이탈시키는 동작을 포함한다. 이러한 파라미터들은 가스 터빈의 연소 시스템과 관련될 수 있다.

(가령, 3 달 내지 12 달 동안의 학습 기간 동안 매일 여러 번 발생할 수 있는) 불균형화 단계 후에, 제어기는 가스 터빈의 성능 및/또는 가스 방출 사항에서의 변화를 모니터링한다(블록(360)). 이러한 불균형이 시스템에 주는 영향과 시스템이 이러한 불균형에 대해서 어떻게 반응하는지를 맵핑하기 위해서 튜닝 파라미터들이 기록된다.

단계(370)에서, 제어기는 (단계(350)에서 불균형화된 파라미터에 기초하여) 적합한 파라미터를 조절하여서 가스 터빈을 정상 상태로 동작하도록 되게 한다. 파라미터들의 다양한 조합을 사용하여서 가스 터빈을 불균형 상태로 만드는 바와 다시 가스 터빈의 동작 곡선을 원하는 정상 상태의 곡선으로 복귀시키는 바를 포함하는 프로세스는 학습 단계(370)를 구성한다. 이 단계 동안에, 학습 하에서의 특정 튜닝 곡선에 대한 백업이 생성된다. 이러한 백업 사항은 학습 기간 동안에 개선되거나 확장된다. 선택 사양적으로, 백업 사항은 가스 터빈이 실제로 불균형 상태에 있게 되는 때에 제어기에 의해서 가스 터빈 운영자에게 제안될 수 있다.

튜닝 곡선에 대한 새로운 허용 기준이 단계(380)에서 작성 및 저장되며 이 후에 제어기(310)는 단계(310)로 복귀하여서 다른 튜닝 곡선을 선택하게 된다. 상술된 단계들은 모든 튜닝 곡선들이 연구될 때까지 반복된다. 이러한 프로세스는 가스 터빈 성능을 최적화시키거나 이와 달리 가스 터빈이 하나 이상의 의도된 범위 또는 레벨 내에서 동작하도록 할 수 있는 적응 방식으로 생성된 튜닝 곡선이 자동으로 생성될 때까지, 매번 추가 조절 시마다 반복적으로 수행된다.

다수의 선택 사양적 단계들이 포함될 수 있다. 가령, 튜닝 곡선이 수정된 후에, 수정된 튜닝 곡선에 대응하는 백업 정보는 내부 저장 장치 내에 저장되어서 오기능이 발생하면 상기 튜닝 곡선이 복구될 수 있도록 한다. 이 백업 정보는 가령 인터넷 또는 백업 채널 통신 링크를 통해서 외부 저장 장치 내에 전달될 수 있다. 또한, 이러한 곡선을 저장함에 따라서 운영자는 필요하다면 추가 조절을 수행할 수도 있다.

상술된 방법은 도 6에 예시된 바와 같은 제어기에서 구현될 수 있다. 제어기(400)는 가스 터빈(402)의 연소 시스템의 제어기이거나 가스 터빈에 대해서 원격 배치된 제어기일 수 있다. 제어기(400)는 링크(404)를 통해서 가스 터빈으로부터 동작 데이터를 수신하여서 이 정보를 링크(406)를 통해서 자동 튜닝 모듈(408)에 제공한다. 이 자동 튜닝 모듈(408)은 제어기(400)의 일부이거나 제어기와 개별적일 수 있다. 제어기(408)는 도 5에서 기술된 방법을 기본적으로 구현하는 최적화 알고리즘을 포함한다. 최적화된 상수 세트(410)가 자동 튜닝 모듈(408)에 의해서 생성되고 이 상수들은 이후에 고려되기 위해서 제어기(400) 또는 제어기(400)의 운영자에게 직접적으로 제공된다. 이어서, 가스 터빈의 운영자는 최적화된 상수 세트(410)에 기초하여 가스 터빈을 제어하는데 사용되는 초기 상수 세트(412)를 수정할 수 있다.

이로써, 자동 튜닝 모듈(408)을 갖는 가스 터빈은 가스 터빈의 동작 파라미터 및 가스 터빈 매일 기록 사항을 사용하여서 동작 포인트의 동작 포인트의 표면을 규정한다. 이 자동 튜닝 모듈은 튜닝 상수 백업 사항을 규정하여서 (가령, 식별된 튜닝 상수들은 상이한 연소 모드들에서 그리고 상이한 연소 링에 대해서 점화 온도 Tfire를 T3와 링크시키는 테이블일 수 있음) 안정된 동작들을 복구하고 생산 시에 가스 터빈을 유지시키기 위해서 동작 포인트와 임계 조건 간의 차이를 입증한다. 이러한 맵을 이용하고 현재 동작 포인트를 분석함으로써, 자동 튜닝 모듈은 신뢰할만한 동작 및 시스템 자가 조절을 가능하게 하는 새로운 연소 파라미터 세트를 제안 및 보정할 것이다. 이로써, 이러한 가스 터빈에 제공될 신규한 모듈은 유리하게는 안전한 조건의 맵을 규정하기 위해서 가스 터빈의 이력으로부터 학습하고, 동작 가능한 안전 여유도 또는 허용 정도를 규정하기 위해서 가스 터빈으로부터 데이터를 수집하며, 운영자가 가스 터빈을 관리하는 것을 보조하여서 운영자가 가스 터빈을 튜닝할 필요를 저감시키고, 연소부에서의 잠재적 문제점들을 이해하기 위하여 진단 표시자 세트를 제공하며, 이전에 최적화된 상태에 기초하여 연소 튜닝 상수들을 업데이트함으로써 가스 방출 정도를 저감시키는 시스템을 제공할 수 있게 된다.

도 7에 도시된 예시적인 실시예에 따르면, 가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 방법이 제공된다. 이 방법은 가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하는 단계(700)와, 사전 정의된 래시피(recipe)에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키는 단계(702)와, 가스 터빈의 현재 동작 포인트가 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀되는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하고 이를 저장하는 단계(704)와, 튜닝 파라미터의 백업을 생성하여서 안정된 동작 포인트를 복구하는 단계(706)를 포함한다.

선택 사양적으로, 이 방법은 제 2 튜닝 곡선을 선택하고 상기 제 2 튜닝 곡선에 대해서도 상술된 단계들을 반복함으로써 가스 터빈의 거동을 학습하는 단계 또는 가스 터빈의 동작 파라미터를 매일 저장하는 단계 및 이 매일 저장된 동작 파라미터 및 현재 동작 파라미터에 기초하여 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 포함한다. 또한, 이 방법은 가스 터빈의 임계 조건과 튜닝 파라미터의 백업 간의 차이를 체크하는 단계, 연소 역학 사항 및 가스 터빈 가스 방출 사항과 관련된 경보를 수신하는 단계 및 상기 매일 저장된 동작 파라미터, 상기 현재 동작 파라미터 및 상기 가스 터빈 방출 사항에 기초하여 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 포함한다.

다른 실시예에 따라서, 컴퓨터 인스트럭션 및 코드를 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 매체가 제공되어서 전술한 제어 방법들에 대한 실시예들의 단계들 전부 또는 일부를 실행하게 된다. 이러한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 가령 도 1의 메모리(15) 또는 다른 저장 장치에 대응할 수 있다.

상술된 예시적인 실시예들에 따라서 여러 동작들을 실행할 수 있는 대표적인 제어기 및/또는 모듈의 실례가 도 8에 예시되어 있다. 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합이 사용되어서 본 명세서에서 기술된 다양한 단계들 및 동작들을 수행한다. 도 8의 구조체(800)는 이러한 시스템과 관련되어서 사용될 수 있는 예시적인 제어기/모듈이다.

예시적인 실시예들에서 기술된 동작들을 수행하기에 적합한 예시적인 구조체(800)는 도 2 및 도 6에서 도시된 제어기들 중 임의의 것에 대응할 수 있는 서버(801)를 포함한다. 이러한 서버(801)는 RAM(랜덤 액세스 메모리)(804) 및 ROM(판독 전용 메모리)(806)에 접속된 중앙 프로세서(CPU)(802)를 포함할 수 있다. ROM(806)는 프로그램을 저장하기 위한 다른 타입의 저장 매체일 수 있으며 가령 PROM(프로그램 가능한 ROM), EPROM(소거가능한 PROM) 등일 수 있다. 프로세서(802)는 입출력 회로(808) 및 버스(810)를 통해서 다른 내부 구성 요소 및 외부 구성 요소들과 통신하여서 제어 신호 등을 제공한다. 프로세서(802)는 소프트웨어 인스트럭션 및/또는 펌웨어 인스트럭션에 의해서 지시되는 본 기술 분야에서 잘 알려진 다양한 기능들을 수행한다.

서버(801)는 하드 드라이브 및 플로피 디스크 드라이브(812), CD-ROM 드라이브(814) 및 DVD와 같은 정보를 판독 및/또는 저장할 수 있는 다른 하드웨어 등을 포함하는 하나 이상의 데이터 저장 장치들을 또한 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상술된 단계들을 수행하기 위한 소프트웨어는 CD-ROM(816), 디스켓(818) 또는 정보를 이동 가능하게 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체 상에 저장되어서 배포될 수 있다. 이러한 저장 매체는 CD-ROM 드라이브(814), 디스크 드라이브(812) 등과 같은 장치 내로 삽입되어서 이 장치에 의해서 판독될 수 있다. 서버(801)는 LCD 디스플레이, 플라스마 디스플레이, CRT 등과 같은 임의의 알려진 타입의 디스플레이 또는 프리젠테이션 스크린일 수 있는 디스플레이(820)에 접속될 수 있다. 마우스, 키보드, 마이크로폰, 터치 패드, 터치 스크린, 음성 인식 시스템 등과 같은 하나 이상의 사용자 입력 인터페이스(822)가 제공될 수 있다.

서버(801)는 가스 터빈의 구성 요소와 같은 다른 컴퓨팅 장치들에 접속될 수 있다. 이 서버는 다양한 지상선 및/또는 모바일 클라이언트/와처(client/watcher) 장치들로의 최종 접속을 가능하게 하는 인터넷(828)과 같은 GAN(global area network)에서와 같은 대형 네트워크 구성체의 일부일 수 있다.

이러한 구조체(800)(제어기)는 다음과 같은 단계들 중 하나 이상을 수행하도록 구성될 수 있다. 이러한 단계들은 제 2 튜닝 곡선을 선택하고 제 2 튜닝 곡선에 대하여 상술한 단계들을 반복함으로써 가스 터빈의 거동을 학습하는 단계와, 가스 터빈의 하루 단위의 동작 파라미터를 저장하는 단계와, 상기 저장된 하루 단위의 동작 파라미터 및 현재 동작 파라미터에 기초하여 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계와, 가스 터빈의 임계 조건들과 상기 튜닝 파라미터의 백업 간의 차이를 체크하는 단계와, 연소 역학 사항 및 가스 터빈 가스 방출 사항과 관련된 경보를 수신하는 단계와, 상기 저장된 하루 단위의 동작 파라미터, 현재 동작 파라미터 및 가스 터빈 가스 방출 사항에 기초하여 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 포함한다.

본 기술 분야의 당업자에게 잘 이해될 바와 같이, 상기 예시적인 실시예들은 무선 통신 장치, 전화통신 네트워크 또는 컴퓨터 프로그램 제품에서 방법으로서 구현될 수 있다. 따라서, 이 예시적인 실시예들은 전적 하드웨어 구현 형태를 취하거나 하드웨어 측면과 소프트웨어 측면의 조합 구현 형태를 취할 수 있다. 또한, 이 예시적인 실시예들은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 내에서 구현되는 컴퓨터 판독 가능한 인스트럭션들을 구비한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수도 있다. 임의의 적합한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 하드 디스크, CD-ROM, DVD(digital versatile disc), 광학 저장 장치 또는 플로피 디스크 또는 자기 테이프와 같은 자기 저장 장치들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체에 대한 다른 비한정적인 실례들은 플래시 타입 메모리 또는 다른 알려진 메모리들을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 개시된 예시적인 실시예들은 가스 터빈을 자동 튜닝하기 위한 제어기, 방법 및 컴퓨터 소프트웨어를 제공한다. 상술된 기술 내용들은 본 발명을 한정하는 방식으로 해석되어서는 안 된다. 대신에, 예시적인 실시예들은 첨부된 청구 범위에서 규정된 본 발명의 범위 및 사상 내에 포함되는 수정 사항, 변경 사항 및 균등 사항들을 포함하는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 예시적인 실시예들에 대한 상세한 설명 부분에서, 본 발명의 포괄적인 이해를 돕기 위해서 수많은 특정 세부 사항들이 제공되었다. 그러나, 이러한 특정 세부 사항들 없이도 다양한 실시예들이 실시될 수 있음을 본 기술 분야의 당업자는 이해할 것이다.

본 예시적인 실시예들의 특징부 및 구성 요소들이 이 실시예들에서 특정 조합으로 기술되었지만, 각 특징부 또는 구성 요소는 해당 실시예들의 다른 특징부 또는 구성 요소 없이 단독으로 사용되거나 본 명세서에서 기술된 다른 특징부 또는 구성 요소와 함께 다양한 조합으로 사용되거나 본 명세서에서 기술된 다른 특징부 또는 구성 요소 없이 다양한 조합으로 사용될 수 있다.

본 발명의 상세한 설명 부분은 본 기술 분야의 당업자가 임의의 장치 또는 시스템을 제조 및 사용하거나 임의의 포함된 방법들을 수행하는 바와 같이 본 발명을 실시할 수 있도록 개시된 본 발명의 여러 실례들을 사용하고 있다. 본 발명의 특허 가능한 범위는 청구 범위에 의해서 규정되며 본 기술 분야의 당업자에게 발생할 수 있는 다른 실례들을 포함할 수 있다. 이러한 다른 실례들은 청구 범위 내에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (10)

1. 가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 방법으로서,
   가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하는 단계와,
   사전 정의된 레시피(recipe)에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키는 단계와,
   가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하여 저장하는 단계와,
   상기 안정된 동작 포인트를 복구하기 위해 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 포함하는,
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   제 2 튜닝 곡선을 선택하고 상기 제 2 튜닝 곡선에 대해서 상기 선택 단계, 상기 불균형 단계, 상기 저장 단계 및 상기 백업 생성 단계를 반복함으로써 가스 터빈의 작동을 학습하는 단계를 더 포함하는
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 방법.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   가스 터빈의 하루 단위의 동작 파라미터(daily operating parameter)를 저장하는 단계를 더 포함하는
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 방법.
   
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 저장된 하루 단위의 동작 파라미터 및 현재 동작 파라미터에 기초하여 상기 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 더 포함하는
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 방법.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   가스 터빈의 임계 조건과 상기 튜닝 파라미터의 백업 간의 차이를 체크하는 단계를 더 포함하는
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 방법.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   연소 역학 사항 및 가스 터빈 방출 사항과 관련된 경보를 수신하는 단계를 더 포함하는
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 방법.
   
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 저장된 하루 단위의 동작 파라미터, 현재 동작 파라미터 및 가스 터빈 방출 사항에 기초하여 상기 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 더 포함하는
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 방법.
   
8. 가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 가스 터빈 내의 제어기로서,
   가스 터빈의 튜닝 곡선들을 저장하도록 구성된 저장 장치와,
   상기 저장 장치에 접속된 프로세서를 포함하되,
   상기 프로세서는,
   가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하고,
   사전 정의된 레시피에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키며,
   가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하여 저장하고,
   상기 안정된 튜닝 포인트를 복구하기 위한 튜닝 파라미터의 백업을 생성하도록 구성되는,
   가스 터빈 연소 시스템 자동 튜닝 제어기.
   
9. 가스 터빈으로서,
   연소 시스템과,
   상기 가스 터빈의 연소 시스템에 대한 튜닝 곡선을 저장하도록 구성된 저장 장치를 구비한 제어기와,
   상기 저장 장치에 접속된 프로세서를 포함하되,
   상기 프로세서는,
   가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하고,
   사전 정의된 레시피에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키며,
   가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하여 저장하고,
   상기 안정된 튜닝 포인트를 복구하기 위한 튜닝 파라미터의 백업을 생성하도록 구성되는,
   가스 터빈.
   
10. 컴퓨터 판독 가능한 인스트럭션들을 포함한 컴퓨터 판독 가능한 매체로서,
    상기 컴퓨터 판독 가능한 인스트럭션들은 실행될 시에 가스 터빈의 연소 시스템을 자동 튜닝하는 방법을 실행하며,
    상기 방법은,
    가스 터빈에 대한 튜닝 곡선 세트로부터 제 1 튜닝 곡선을 선택하는 단계와,
    사전 정의된 레시피(recipe)에 기초하여 하나 이상의 동작 파라미터를 수정함으로써 가스 터빈의 안정된 동작 포인트를 불균형화시키는 단계와,
    가스 터빈의 현재 동작 포인트가 상기 제 1 튜닝 곡선상으로 복귀하는 동안에 튜닝 파라미터를 판정하여 저장하는 단계와,
    상기 안정된 튜닝 포인트를 복구하기 위한 튜닝 파라미터의 백업을 생성하는 단계를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능한 매체.

Images