WO2019073577A1 - サービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラム - Google Patents

サービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラム Download PDF

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WO2019073577A1
WO2019073577A1 PCT/JP2017/037022 JP2017037022W WO2019073577A1 WO 2019073577 A1 WO2019073577 A1 WO 2019073577A1 JP 2017037022 W JP2017037022 W JP 2017037022W WO 2019073577 A1 WO2019073577 A1 WO 2019073577A1
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service menu
pattern
period
driving
operation pattern
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PCT/JP2017/037022
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志田　雅人
浩司 今北
彰久 遠藤
田中　徹
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三菱日立パワーシステムズ株式会社
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    • G05B2219/26—Pc applications
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Definitions

  • the present invention relates to a service menu presentation system, a driving pattern display system, a service menu presentation method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a support device that notifies support information for prompting an inspection or replacement of a component in which deterioration or the like has occurred.
  • the support device described in Patent Document 1 calculates the operation state (for example, the number of times of activation) of the device based on sensing information acquired from the device of the power generation plant, and compares the calculated operation state with various threshold values. Therefore, the degree of operation state is determined, and the support information according to the degree is presented.
  • this invention aims at providing the service menu presentation system which can solve the above-mentioned subject, a driving
  • the service menu presentation system includes an operation data acquisition unit for acquiring operation data of a power generation plant, and a plurality of operation patterns in which the operation data is predetermined according to an output form.
  • An operation pattern determination unit that determines which operation pattern is indicated, and an operation time calculation unit that calculates an operation time for each operation pattern in the predetermined period based on the operation data acquired in the predetermined period
  • an intra-period operation pattern determination unit that determines an intra-period operation pattern that is an operation pattern representative of the predetermined period based on a ratio of the operation time for each operation pattern in the predetermined period
  • a menu output unit configured to output a service menu corresponding to the operation pattern.
  • the service menu presentation system outputs a mark indicating the in-period operation pattern in the triangle together with a triangle having a point corresponding to each of the operation patterns as a vertex.
  • the driving pattern output unit may further be provided.
  • the menu output unit is configured to select two of the driving patterns when a difference between the driving times according to the two driving patterns is within a predetermined range among the driving times for each of the driving patterns.
  • a corresponding service menu may be presented.
  • the menu output unit may present, in addition to the operation pattern, a service menu corresponding to the number of times of activation within the predetermined period.
  • the operation pattern may include full load operation and partial load operation and governor operation.
  • the menu output unit may further output the service menu according to an average of outputs when the intra-period operation pattern is the partial load operation or the governor operation.
  • the service menu presenting system further includes a driving pattern predicting unit for predicting the driving pattern in the period within the predetermined period of the future based on past driving data in the power generation plant. You may have.
  • the menu output unit acquires a first service menu extracted based on a predetermined monitoring item in the operation data and a threshold determined for each of the monitoring items, Among service menus according to the intra-period operation pattern, a service menu equal to the acquired first service menu may be preferentially output.
  • the driving pattern display system is a representative driving pattern of a fixed period determined based on the ratio of the driving time for each of a plurality of driving patterns predetermined according to the output form.
  • a driving pattern output unit that outputs a mark indicating a driving pattern in a certain period to a triangle having a point associated with the driving pattern as a vertex, and outputting the triangle in the triangle.
  • the service menu presenting method includes any of a step of acquiring operation data of a power generation plant, and a plurality of operation patterns in which the operation data is predetermined according to an output form.
  • a step of determining whether the operation according to the operation pattern is indicated, a step of calculating an operation time for each operation pattern in the predetermined period based on the operation data acquired in the predetermined period, and the operation pattern in the predetermined period Determining an in-period operation pattern that is an operation pattern representative of the predetermined period based on the ratio of each operation time, and outputting a service menu according to the determined in-period operation pattern.
  • the program causes the computer to perform operation data acquisition processing for acquiring operation data of the power generation plant, and the plurality of operation patterns in which the operation data is predetermined according to the output form.
  • the menu output process which outputs the service menu according to the driving
  • the service menu presentation system and the service menu presentation method described above it is possible to grasp a portion where degradation or damage is likely to occur, based on the operation pattern of the power generation plant. Further, according to the above-described operation pattern display system, it is possible to grasp the operation pattern of the power plant which is a basis for estimating the occurrence of deterioration or damage.
  • FIG. 7A is a first diagram illustrating an example of a service menu according to an embodiment of the present invention. It is a 2nd flowchart which shows an example of the presentation process of the service menu by one Embodiment of this invention.
  • FIG. 6 illustrates an example of an operating mode according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a second diagram illustrating an example of a service menu according to an embodiment of the present invention. It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the service menu presentation apparatus in one Embodiment of this invention.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram showing an example of an operation support system according to an embodiment of the present invention.
  • the operation support system 1 is a system that presents a service menu related to maintenance to maintenance staff who performs maintenance of the plant 10 and plans for it.
  • the service menu includes, for example, maintenance items such as locations to be inspected, locations where deterioration or damage is expected, and effective measures for degradation or damage (for example, introduction of upgrade parts) for the devices provided in the plant 10 Information indicating
  • the operation support system 1 includes a plant 10, an operation support device 20, a service menu presentation device 30, and a maintenance terminal 40.
  • the service menu presentation device 30 is communicably connected to each of the plant 10, the operation support device 20, and the maintenance terminal 40.
  • the operation support device 20 is communicably connected to each of the plant 10, the service menu presenting device 30, and the maintenance terminal 40.
  • the plant 10 is, for example, a power plant provided with a gas turbine.
  • plant equipment necessary for power generation for example, gas turbines 10A and 10B are installed.
  • the plant 10 transmits the operation data of the gas turbines 10A and 10B to the operation support device 20 and the service menu presentation device 30.
  • the operation data includes various control signals (signals indicating an operation pattern, a valve opening command signal, etc.) output to the gas turbines 10A and 10B by a control device (not shown), the gas turbine 10A, etc. It includes measured values measured by various sensors and values (temperature, pressure, output, number of rotations, etc.) calculated based on the measured values.
  • the operation support device 20 compares the value of the monitoring item based on the operation data received from the plant 10 (gas turbines 10A and 10B) with various threshold values to determine the operation state of the gas turbine 10A etc. Provide appropriate support information. For example, the operation support device 20 calculates the compressor efficiency using the temperature at the inlet and the outlet of the compressor, the cabin pressure, and the like included in the operation data. If the calculated compressor efficiency is a value outside the range defined by the predetermined threshold value, the operation support device 20 determines that the operation state requires the cleaning of the compressor blades. The operation support device 20 transmits support information for prompting the wing cleaning to the service menu presentation device 30 and the maintenance terminal 40. The support information includes a service menu corresponding to the operation status.
  • the service menu presenting device 30 determines the operation pattern of the gas turbine 10A or the like based on the operation data received from the plant 10, Select the appropriate service menu.
  • the service menu presentation device 30 may use the support information acquired from the operation support device 20 for selecting a service menu.
  • the service menu presenting device 30 transmits the selected service menu to the maintenance terminal 40.
  • the maintenance terminal 40 is an information processing apparatus such as a personal computer (PC) or a mobile terminal used by maintenance staff.
  • the maintenance terminal 40 outputs the service menu acquired from the service menu presentation device 30 and the support information acquired from the operation support device 20, and displays the information on the display device.
  • the maintenance staff refers to the service menu output by the maintenance terminal 40 to plan inspection items for periodic inspection, presents the service menu output by the maintenance terminal 40 to the user of the plant 10, and explains the contents of the periodic inspection.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of a service menu presenting apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the service menu presentation device 30 includes an operation data acquisition unit 301, an operation pattern determination unit 302, an operation time calculation unit 303, an in-period operation pattern determination unit 304, and a number of activations calculation unit 305.
  • the operation pattern output unit 306, the service menu output unit 307, the operation pattern prediction unit 308, the support information acquisition unit 309, and the storage unit 310 are provided.
  • the service menu presentation device 30 is configured by a computer such as one or more server terminals.
  • the operation data acquisition unit 301 acquires the operation data transmitted by the plant 10 and records the operation data in the storage unit 310.
  • the driving pattern determination unit 302 determines, based on the control signal of each time recorded in the driving data, the driving pattern in a predetermined time starting from that time.
  • the operation data includes a control signal indicating an operation pattern of the gas turbine 10A every one minute.
  • the gas turbine 10A performs one minute operation according to the operation pattern instructed by the control signal.
  • the operation pattern is an operation method according to the role that the plant 10 gives each gas turbine 10A, 10B in order to stably supply an appropriate amount of power.
  • the operation pattern includes, for example, full load operation, partial load operation, and governor operation according to the output form.
  • Full load operation is the operating pattern given to the gas turbine that is responsible for generating most of the power that the plant 10 supplies.
  • control is performed to maintain the exhaust gas temperature from the gas turbine at a target value.
  • a control signal for instructing full load operation is recorded every one minute in the operation data of the time zone.
  • the partial load operation is, for example, an operation pattern given to the gas turbine that bears the power generation of the fluctuation among the power supplied by the plant 10.
  • control is performed to keep the output from the gas turbine at a target value.
  • a control signal instructing partial load operation is recorded every minute for the operation data of that time zone.
  • the governor operation is, for example, an operation pattern given to the gas turbine which plays a role in stabilizing the frequency of the power supplied by the plant 10.
  • governor operation control is performed to keep the rotational speed of the gas turbine at a target value.
  • a control signal instructing the governor operation is recorded every minute in the operation data of the time zone.
  • the driving pattern determination unit 302 determines whether the driving pattern at each time is full load driving, partial load driving, or governor driving based on the control signal recorded in the driving data.
  • the driving time calculation unit 303 sums up the driving data using the determination result by the driving pattern determination unit 302, and calculates the driving time for each driving pattern in a certain period. For example, for 10 minutes of operation data recorded every minute, control signals for full load operation are recorded at five times, control signals for partial load operation are recorded at three times, and control of governor operation at two times When the signal is recorded, the operation time calculation unit 303 calculates the operation time of each operation pattern as 5 minutes for full load operation, 3 minutes for partial load operation, and 2 minutes for governor operation. The driving time calculation unit 303 calculates the driving time for each driving pattern based on, for example, driving data for one year.
  • the in-period operation pattern determination unit 304 determines an in-period operation pattern, which is an operation pattern representative of a predetermined period, based on the ratio of the operation time for each operation pattern in the predetermined period. For example, when the ratio of operating time in one year (full load operation: partial load operation: governor operation) is 5: 3: 2, the in-period operation pattern determination unit 304 performs full load operation in a period of this one year Determined as a driving pattern.
  • the number of times of start-up calculation unit 305 calculates the number of times of start-up of the gas turbines 10A and 10B based on the operation data.
  • the driving pattern output unit 306 outputs a predetermined mark indicating the in-period driving pattern in the triangle, together with a triangle having a point corresponding to each of the driving patterns as a vertex.
  • the mark indicating the in-period operation pattern is output at a position representing the ratio of the operation time for each operation pattern in the triangle.
  • the service menu output unit 307 outputs a service menu corresponding to the in-period operation pattern. For example, if the intra-period operation pattern is a full load operation, the service menu output unit 307 selects a service menu defined in association with the full load operation from service menus defined in association with each operation pattern. Select and output.
  • This service menu includes maintenance items, update recommended items, and the like for dealing with locations where there is a high possibility of deterioration or damage due to full load operation.
  • the driving pattern prediction unit 308 predicts an in-period driving pattern within a predetermined fixed period in the future based on past driving data.
  • the support information acquisition unit 309 acquires support information from the operation support apparatus 20.
  • the support information includes the values of predetermined monitoring items based on the operation data (in the above example, the temperatures at the outlet and the inlet of the compressor, the compressor efficiency based on the cabin pressure), and the thresholds determined for each of the monitoring items.
  • a service menu in the above example, a service menu for cleaning the wing.
  • the service menu output unit 307 adds the content of the support information acquired from the operation support apparatus 20 to the selection factor, and selects a service menu based on the in-period operation pattern.
  • the storage unit 310 stores various information such as operation data acquired by the operation data acquisition unit 301 and a service menu for each operation pattern.
  • FIG. 3 is a first flowchart showing an example of processing by the service menu presenting apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the service menu presentation device 30 acquires operation data for one year to a plurality of years in the past, and determines an operation pattern in a period of one year (step S1).
  • the service menu presentation device 30 outputs an operation pattern in a period of one year.
  • the service menu presenting device 30 predicts the driving time of each driving pattern in the future based on the past driving data, and predicts the driving pattern in the future period (step S2).
  • the service menu presenting device 30 presents a service menu according to the intra-period operation pattern (step S3).
  • the service menu presenting device 30 presents a service menu such as a check point or a replacement part to be performed at the next periodic inspection based on the operation pattern in a period based on operation data of the last one year In the next year, based on the prediction of the next year, to present the service menu that will be required in the next year.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of a process of determining an in-period operation pattern according to an embodiment of the present invention.
  • operation data of the gas turbine 10A for the past eight years is recorded in the storage unit 310, and a case of determining an operation pattern in a period for each year in the eight years will be described.
  • the driving data acquisition unit 301 acquires driving data for one year (for example, eight years ago) of the past eight years (step S11).
  • the driving data acquisition unit 301 outputs driving data to the driving pattern determination unit 302.
  • the operation pattern determination unit 302 determines an operation pattern (full load operation, partial load operation, governor operation) every predetermined time (for example, every one minute) based on the control signal recorded in the operation data ( Step S12).
  • the driving pattern determination unit 302 records the determined driving pattern in the storage unit 310 in association with the control signal of each time recorded in the driving data.
  • the driving time calculation unit 303 calculates the driving time for each driving pattern (step S13). For example, the operation time calculation unit 303 counts the operation patterns associated with the operation data, multiplies the counting result by the recording interval of the control signal (for example, one minute), and the gas turbine 10A operates in each operation pattern. Calculate the operating time. In the processing up to this point, the operating time (Tc) for full load operation, the operating time (Tb) for partial load operation, and the operating time (Ta) for governor operation are calculated.
  • the operation pattern determination unit 304 determines an operation pattern within the period of the gas turbine 10A of this year as a partial load operation. This means that the operating pattern of the gas turbine 10A eight years ago was dominated by partial load operation.
  • a dominant driving pattern (in-period driving pattern) in a certain period is based on the ratio of driving time according to each driving pattern. decide.
  • the operation pattern output unit 306 displays the determined intra-period operation pattern (step S15). Next, a specific display example will be described with reference to FIG. Next, the operation pattern output unit 306 determines whether or not all the years (for eight years) have been displayed (step S16). If there is an undisplayed year, the process from step S11 is repeated.
  • FIG. 5 is a view showing a display example of the intra-period operation pattern according to the embodiment of the present invention.
  • the driving pattern output unit 306 displays a triangle in which each of the vertices A to C is associated with each driving pattern as illustrated, and displays a star-shaped mark P1 to P8 indicating a driving pattern in a period in the triangle.
  • the apex A is associated with governor operation
  • the apex B is associated with partial load operation
  • the apex C is associated with full load operation.
  • mark P1 indicates the operation pattern in a period of one year eight years ago
  • mark P2 indicates an operation pattern in a period one year seven years ago
  • Mark P8 indicates an operation pattern in a period in the last one year. ing. The same applies to the marks P3 to P7.
  • the triangle in FIG. 5 is a graph represented by a coordinate system having a line from vertex A to vertex B, a line from vertex B to vertex C, and a line from vertex C to vertex A as coordinate axes with each vertex as a reference. (Hereafter, it describes as a triangular coordinate graph).
  • the mark P1 is displayed at the position of the coordinates (b1, c1, a1) based on the ratio (c1 [%]: b1 [%]: a1 [%]) of each operation pattern eight years ago.
  • the first value “b1” of the coordinates (b1, c1, a1) indicates the position b1 at the ratio of the vertex A to b1 on the side AB.
  • the second value “c1” indicates the position c1 in the side BC at a ratio from the vertex B to c1.
  • the third value “a1” indicates a position a1 at a rate of a1 to a vertex C on the side CA.
  • the operation pattern output unit 306 among the sides other than the side on which the specified position exists, is the vertex serving as the reference of each position a1, b1 and c1.
  • a mark P1 is displayed at the intersection of the three auxiliary lines when the auxiliary lines are drawn in parallel with the side (side BC, side CA, side AB) including (apex C, apex A, apex B, respectively).
  • the auxiliary line Lb is a side CA including the vertex A as a reference of the point b7 among the sides other than the side AB (side BC and side CA) from the point b7 (a position at a ratio of the vertex A to b7 in the side AB) It is an auxiliary line drawn parallel to.
  • the auxiliary line Lc is an auxiliary line drawn parallel to the side AB from the point c7.
  • the auxiliary line La is an auxiliary line drawn parallel to the side BC from the point a7.
  • the driving pattern output unit 306 displays the mark P7 at the intersection of the auxiliary lines La, Lb, and Lc.
  • the positions where the marks P1 to P8 are displayed indicate the tendency of the driving pattern of each year. That is, each mark shows that the driving time by the driving pattern corresponding to each vertex is long in the order of the vertex near the display position.
  • the operation pattern corresponding to the closest vertex is the in-period operation pattern.
  • the maintenance staff is not only the in-period operation pattern, but also the tendency of the year's operation pattern (for example, the in-period operation pattern is partial Even in the case of the load operation, it is possible to grasp whether most of the entire operation time is the partial load operation or whether the operation time by the partial load operation is the longest but the operation time by the governor operation is also long). Thereby, the maintenance staff can suggest the inspection item etc. which considered the tendency of the operation pattern to a user.
  • the maintenance staff can grasp the transition of the operation pattern by displaying the marks of a plurality of years.
  • the partial load operation is overwhelmingly dominant eight years ago, and the operation time of the governor operation is slightly increased seven years ago.
  • Six years ago full load operation increased to the same degree as partial load operation, and five years ago full load operation is the most dominant operation pattern.
  • the partial load operation is mainly operated.
  • the maintenance staff can suggest the inspection item etc. which considered the transition of the operation pattern to a user.
  • the inside of the triangular coordinate graph is divided into a region A1 (region surrounded by an alternate long and short dash line) indicating that governor operation is dominant and a region B1 (portion enclosed by broken lines) indicating that partial load operation is dominant.
  • Region region
  • region C1 region enclosed by a two-dot chain line
  • region AB region indicating that governor operation and partial load operation are equally comparable
  • partial load operation
  • a region BC indicating that the full load operation is equally dominant
  • a region CA indicating that the full load operation and the governor operation are equally dominant.
  • the service menu is presented according to the area in which the mark indicating the in-period operation pattern is displayed.
  • the operation pattern output unit 306 displays and visualizes an operation pattern in a period affecting the deterioration and damage caused to the gas turbine 10A and the like in a region corresponding to each operation pattern in the triangular coordinate graph.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of a process of predicting an in-period operation pattern according to an embodiment of the present invention.
  • the driving data acquisition unit 301 acquires the driving time for each driving pattern based on the driving data for the last three years (step S21).
  • the driving time for each driving pattern is acquired for the years of the marks P6 to P8.
  • the driving time for each driving pattern has already been calculated when creating the triangular coordinate graph.
  • the driving pattern prediction unit 308 predicts the driving time of the next year, next year (step S22).
  • the driving pattern prediction unit 308 uses data of driving time for each driving pattern two years ago as unit space data, and uses data of driving time for each driving pattern one year ago and three years ago as unit space data. . Then, using a known method of T method (1), the proportional constant ⁇ , the SN ratio ⁇ , the effective divisor r, the comprehensive estimated value M, etc. of signal data are calculated, and the operation time for each operation pattern of the next year ( Estimate the unknown data). Similarly, the driving pattern prediction unit 308 uses the driving time for each driving pattern one year ago as unit space data, and the driving time for each driving pattern two years ago and the driving time for each driving pattern for the next year estimated. The driving time for each driving pattern of next year is estimated as signal data.
  • the driving pattern prediction unit 308 outputs the estimated data of the estimated next year and next year to the in-period driving pattern determination unit 304.
  • the in-period operation pattern determination unit 304 determines an in-period operation pattern in the next year, next year, based on estimated data of the next year, next year.
  • the driving pattern output unit 306 displays driving patterns in a period of next year, next year, in a triangular coordinate graph (step S23).
  • FIG. 5 shows an example of the intra-period operation pattern estimated by the operation pattern prediction unit 308.
  • the mark P9 is an operation pattern in the next year
  • the mark P10 is an operation pattern in the next year.
  • the driving pattern in the future is predicted, and the driving in the period from the past to the future It is possible to visualize the transition of the pattern. This makes it possible to predict parts and inspection points that may be degraded or broken several years in advance. It is important for the user who operates the plant 10 to reduce the profit loss due to an unexpected shutdown and to reduce the inspection cost. Such loss benefits can be suppressed if it is possible to predict parts that are highly likely to deteriorate or fail and to prevent the operation stop of the gas turbine 10A by maintenance in advance.
  • the user secures the budget necessary for inspections and parts replacement. And can create long-term, lean operation plans, which can lead to cost reductions.
  • prediction method of operating time is not limited to T method (1).
  • prediction may be performed by multiple regression analysis or extrapolation.
  • FIG. 7 is a first flowchart showing an example of service menu presentation processing according to an embodiment of the present invention.
  • the driving pattern output unit 306 displays a mark indicating a within-period driving pattern on the triangular coordinate graph (step S31).
  • the maintenance staff selects any of the areas A1, B1, C1, AB, BC, and CA (step S32). For example, the maintenance staff selects a region in which the operation pattern within a period of the last year is displayed by performing a click operation or a tap operation.
  • FIG. 8 shows an example of a table in which the service menu recorded in the storage unit 310 is registered.
  • FIG. 8 is a first diagram illustrating an example of a service menu according to an embodiment of the present invention.
  • the table illustrated in FIG. 8 has items of “item number”, “operation pattern”, “type”, and “service menu”.
  • the "item number” stores identification information of the service menu. In the "operation pattern”, any one of full load operation, partial load operation, and governor operation is stored.
  • the "type” stores the type of service menu. Specifically, either upgrade or maintenance is stored.
  • the upgrade is a service menu that recommends an upgrade to a component that is less likely to deteriorate or fail with respect to a component that is prone to deterioration or failure according to the in-period operation pattern.
  • the maintenance is a service menu which recommends inspection of a part where deterioration or failure is likely to occur or replacement of parts in the part depending on an operation pattern in a period. A specific service menu is stored in the "service menu”.
  • a HEPA (High Efficiency Particulate Air) filter can be mentioned.
  • the HEPA filter is attached to the suction side of the compressor of the gas turbine 10A, and is introduced in order not to take in harmful substances (dust, sand, oil mist, etc.) that cause deterioration of the gas turbine 10A.
  • the flow rate of intake air is large to maintain high output, and the compressor blades are easily contaminated. This causes a reduction in the efficiency and reliability of the compressor, and a shutdown for cleaning.
  • the HEPA filter is recommended as an upgrade part to prevent these (section A1).
  • the first stage of the stator vanes of the gas turbine 10A is placed in the severest use environment among the moving and stationary blades of the turbine.
  • the load on the first stage of the stationary blade is heavy because the fluctuation of the turbine inlet temperature is large.
  • the hot gas is also involved in the support ring adjacent to the first stage of the stator blade, and high temperature oxidation reduction occurs. Therefore, inspection of the support ring is recommended (Item No. B1).
  • the service menu when the operation pattern in the period is governor operation, inspection of a lock nut of an IGV (inlet guide vane) actuator and inspection of a bypass ring of a bypass valve provided on a tail sleeve of a combustor can be mentioned. .
  • the sliding parts of the IGV and bypass valve are often damaged.
  • maintenance is recommended to check if the lock nut is loose and retighten if necessary (No. C1).
  • the bypass ring it is checked whether the wear is progressing, and if the wear is progressing, it is recommended to perform maintenance for repairing (No. C2).
  • the storage unit 310 stores a list of service menus recommended for each operation pattern.
  • the service menu output unit 307 reads out from the storage unit 310 all service menus related to the in-period operation pattern.
  • the support information acquisition unit 309 acquires support information from the operation support apparatus 20 (step S34).
  • the support information includes a support menu selected based on the operation state threshold. For example, when the efficiency of the compressor of the gas turbine 10A is lower than the threshold, the operation support apparatus 20 transmits, to the service menu presentation apparatus 30, support information (first service menu) that recommends cleaning of the compressor. Do.
  • the support information transmitted by the operation support apparatus 20 has nothing to do with the operation pattern of the gas turbine 10A. In other words, even if the operation pattern in the period of the gas turbine 10A is an operation pattern in which "cleaning of the compressor" is not registered in the table of the service menu illustrated in FIG. 8 (even in partial load operation and governor operation) 2.) If the compressor efficiency is lower than the threshold, send support information recommending "clean compressor".
  • the service menu output unit 307 displays the service menu (step S35).
  • the service menu output unit 307 adds the support information acquired from the operation support apparatus 20 to the selection factor to select the service menu. For example, when the operation pattern in the period is full load operation and the service information including “cleaning of the compressor” is acquired from the operation support device 20, the service menu output unit 307 performs full load operation from the storage unit 310. Read out related service menus such as "HEPA filter” and "Washing compressor”. The service menu output unit 307 preferentially outputs “cleaning of the compressor” based on the fact that “cleaning of the compressor” acquired from the operation support apparatus 20 is included in the read service menu.
  • the service menu output unit 307 displays “Cleaning the compressor” at the top, or displays “Cleaning the compressor” in the most noticeable manner, or “Cleaning the compressor” has an operation pattern.
  • the service menu selected from each viewpoint of the operation state and may indicate that it is the most recommended service menu.
  • the service menu output unit 307 displays “The service menu based on the operation pattern is“ check of support ring ”.
  • the service menu based on the operation state is“ cleaning of the compressor ”or the like.
  • the service menu output unit 307 displays a service menu associated with the two operation patterns.
  • the service menu output unit 307 displays “HEPA filter” associated with full load operation, “cleaning of compressor”, etc., and “support ring check” associated with partial load operation. Etc. are displayed together.
  • the middle regions are unique regardless of the two driving patterns. It is because the form of damage has not been confirmed. Also in this case, if the support information “cleaning of compressor” is obtained from the operation support apparatus 20, “cleaning of compressor” is displayed preferentially.
  • the user of the plant 10 can be notified in advance of the locations to be mainly inspected and the reasons thereof at the time of the next periodic inspection, so that the user's understanding of the periodic inspection can be easily obtained, and parts replacement and upgrade parts are proposed. Easy to connect to
  • the number of items increases, and it may not be clear which one should be selected.
  • the item in which the support information and the service menu based on the in-period operation pattern coincide can be set as the main inspection item, the convenience at the time of planning the periodic inspection is improved.
  • FIG. 9 is a second flowchart showing an example of service menu presentation processing according to an embodiment of the present invention.
  • the driving time calculation unit 303 calculates the driving time for each driving pattern
  • the intra-period driving pattern determination unit 304 determines the intra-period driving pattern.
  • the operating time calculation unit 303 calculates an operating time for each load zone for the intra-period operation pattern (step S41). The calculation of the operating time for each load zone will be described.
  • the operation time calculation unit 303 calculates how much of the operation time of the full load operation occupies during the year. For example, in the case where a control signal instructing a full load operation is recorded in 80% of the control signals per minute recorded in the operation data, the operation time calculation unit 303 determines that the full load operation time is 80% of the year It is calculated that The operating time calculation unit 303 determines whether the full load operating time is 75% or more of the year.
  • the operation time calculation unit 303 calculates an average load factor in the daytime and in the nighttime.
  • the magnitude of the output of the gas turbine 10A or the like is recorded in the operation data, and the operation time calculation unit 303 divides the output value of the operation data by the rated output to determine how much the load at each time is (Loading factor) can be calculated.
  • the driving time calculation unit 303 calculates the load factor for each time, and calculates an average value for each of daytime and nighttime. Further, the operation time calculation unit 303 determines, for the daytime load factor, whether or not a month for which the average load factor is 80% or more is present for 9 months or more in a year.
  • the operation time calculation unit 303 determines, for the nighttime load factor, whether or not a month for which the average load factor is 75% or more is present for nine months or more in a year.
  • the operation time calculation unit 303 outputs the determination result to the service menu output unit 307 in association with the year and the operation pattern within the period of that year.
  • the activation frequency calculation unit 305 calculates the activation frequency for one year (step S42). For example, a history in which a control signal instructing start and stop of the gas turbine 10A is output is recorded in the operation data, and the number-of-starts calculation unit 305 instructs start-up out of one year's worth of operation data. The number of activations is calculated by counting control signals. The activation number calculation unit 305 outputs the activation number for each year to the service menu output unit 307.
  • the driving pattern output unit 306 displays a mark indicating a driving pattern in a period on the triangular coordinate graph (step S43). This process is the same as step S15 of FIG.
  • the maintenance staff selects the mark of the year for which the service menu is to be displayed (step S44). For example, the maintenance staff selects the mark P8 (FIG. 5) on which the operation pattern within the last year is displayed by the click operation or the tap operation or the like in order to plan the periodic inspection to be performed next.
  • the service menu output unit 307 displays a service menu in accordance with the intra-period operation pattern, the load band, and the number of times of activation (step S45).
  • the operation method classified by the operation pattern in a period, a load zone, and the number of times of activation is called an operation mode.
  • FIG. 10 shows an example of the operation mode.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an operation mode according to an embodiment of the present invention. As illustrated, the operation modes are classified according to whether the operation is in the high load zone, the operation in the low load zone is high, and the number of times of activation is low. The classification is made in this way because, even with the same operation pattern during the same period, differences occur in places where deterioration or damage progresses between high load and low load, and the number of times of start-up.
  • the service menu output unit 307 determines which operation mode is illustrated in FIG. 10 based on the determination results and the number of activations acquired in steps S41 and S42.
  • the operation time at full load operation is classified as 75% or more of the total operation time, and if less than 75%, the operation frequency is 36 times or more per year. Do classification.
  • operation mode “A-1” it is considered that damage to high temperature parts (turbine blades and vanes, split rings, etc.) is the most severe.
  • the service menu is classified for each operation mode, and the service menu output unit 307 determines that the operation mode determined is “A-1” From this table, a service menu is proposed which proposes upgrade or maintenance for the high temperature parts associated with the operation mode "A-1” and is outputted.
  • the service menu output unit 307 outputs the service menu to make the high temperature parts. Furthermore, when the number of times of activation is large, the damage caused by the start and stop and the damage caused by the turning rotation increase. When the operation mode is “A-3”, the service menu output unit 307 outputs a service menu for damage caused by start / stop and turning in addition to the service menu for high temperature parts. An example of the service menu corresponding to the number of times of activation will be described later.
  • a month with a daytime load factor of 80% or more is 9 months or more in one year
  • a month with a nighttime load factor of 70% or more is 9 months or more in one year
  • the number of activations is 36 times or less
  • the operation mode is classified into "B-1: partial load operation (high load zone)”. If the same load factor conditions at day and night are satisfied and the number of activations is 37 or more, the operation mode is classified as "B-2: partial load operation (high load zone) + multiple activation”.
  • a month with a daytime load factor of 80% or more is 9 months or more in one year
  • a month with a nighttime load factor of 70% or more in 9 hours or more in one year 36 activations
  • the operation mode is classified into "C-1: governor operation (high load zone)”. If the same load factor conditions at day and night are satisfied and the number of activations is 37 or more, the operation mode is classified into “C-2: governor operation (high load zone) + multiple activation”.
  • C-3 governor operation (low load zone)
  • C-4 governor operation (low load zone) + multiple start” being classified.
  • the service menu output unit 307 outputs a service menu corresponding to the operation mode “C-1” to “C-4” of the governor operation.
  • FIG. 11 is a second diagram showing an example of a service menu according to an embodiment of the present invention.
  • the table illustrated in FIG. 11 is recorded in the storage unit 310.
  • This table stores a "service menu” for damage that is likely to occur when the number of times of activation is large.
  • the “item number” stores identification information of the service menu.
  • the “type” stores the type of service menu (upgrade, maintenance).
  • a specific service menu is stored in the "service menu”.
  • the exhaust casing is exposed to severe thermal stress.
  • the condition of the exhaust casing is checked, and if there is a crack, a service menu "inspection of the exhaust casing" prompting to repair welding is stored.
  • the service menu "Inspection of damage due to long-time turning" is stored to prompt inspection of the condition of wear such as turbine disc blade groove, seal plate, blade stop of first stage of moving blade of compressor. There is.
  • the operation mode is any of “A-3”, “B-2”, “B-4”, “C-2”, and “C-4”
  • service menu output unit 307 responds to the load band.
  • the service menu according to the number of activations is output.
  • the service menu based on the operation load mode and the operation mode further divided from the viewpoint of the number of times of activation, it is possible to estimate the damage location and the like in more detail based on the operation mode. It becomes. As a result, the preparation accuracy can be improved and the periodic inspection can be carried out more smoothly in preparing the parts and parts that may be deteriorated or damaged before the periodic inspection.
  • the support information may be acquired from the operation support apparatus 20, and the service menu may be displayed in consideration of the support information.
  • the operation mode may be classified into operation modes based on what% of the operation time in each operation pattern is operated in the high load zone.
  • FIG. 3 predicts the future intra-period operation pattern, only steps S1 and S3 may be performed without performing this step.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a service menu presenting apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the computer 900 includes a CPU 901, a main storage 902, an auxiliary storage 903, and an interface 904.
  • the above-described service menu presentation device 30 includes a computer 900.
  • the operation of each processing unit described above is stored in the auxiliary storage device 903 in the form of a program.
  • the CPU 901 reads a program from the auxiliary storage device 903 and develops the program in the main storage device 902, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 901 secures a storage area corresponding to the storage unit 310 described above in the main storage device 902 according to the program.
  • the auxiliary storage device 903 is an example of a non-temporary tangible medium.
  • Other examples of non-transitory tangible media include magnetic disks, magneto-optical disks, optical disks, semiconductor memory, etc. connected via interface 904.
  • the computer 900 that has received the distribution may deploy the program in the main storage device 902 and execute the above processing.
  • the program may be for realizing a part of the functions described above.
  • the program may be a so-called difference file (difference program) that realizes the above-described function in combination with other programs already stored in the auxiliary storage device 903.
  • the service menu presentation device 30 it is possible to use as a driving pattern display system which outputs the in-period driving pattern to a triangular coordinate graph.
  • the service menu presentation device 30 is an example of a service menu presentation system.
  • the service menu presentation system and the service menu presentation method described above it is possible to grasp a portion where degradation or damage is likely to occur, based on the operation pattern of the power generation plant. Further, according to the above-described operation pattern display system, it is possible to grasp the operation pattern of the power plant which is a basis for estimating the occurrence of deterioration or damage.
  • Operation support system 10 Plant 10A, 10B: Gas turbine 20: Operation support device 30: Service menu presentation device 301: Operation data acquisition unit 302 ⁇ Operation pattern determination unit 303: Operation time calculation unit 304 ⁇ ⁇ ⁇ Operation pattern determination unit during the period 305: Number of times of start calculation unit 306 ... Operation pattern output unit 307 ... Service menu output unit 308 ⁇ Operation pattern prediction unit 309 ... support information acquisition unit 310 ... storage unit 40 ... maintenance terminal

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Abstract

サービスメニュー提示システムは、発電プラントの運転データを取得し、運転データが出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定し、一定期間に取得した運転データに基づいてその期間における運転パターンごとの運転時間を算出し、一定期間における運転時間の比に基づいて、一定期間の期間内運転パターンを決定し、決定した期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力する。

Description

サービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラム
　本発明は、サービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラムに関する。
　発電プラントに設置されたガスタービン等の装置では、その装置の運転時間や起動回数などに応じて部品の劣化が進んだり、損傷が生じたりする。劣化や損傷が生じた部品は、定期点検時に交換を行う。特許文献１には、劣化等が生じた部品について、点検や交換を促すサポート情報を通知するサポート装置が開示されている。特許文献１に記載のサポート装置は、発電プラントの装置から取得したセンシング情報に基づいて、その装置の運用状態（例えば、起動回数）を算出し、算出した運用状態と種々の閾値とを比較することにより運用状態の度合いを判定し、その度合いに応じたサポート情報を提示する。
国際公開第２０１６／０５２３３９号
　しかし、実際に点検を行うと、運転時間や起動回数などに基づいて事前に選定された点検項目以外にも、想定外の劣化や損傷を発見することがある。そのような劣化等が定期点検時に発見された場合は、交換部品の手配や部品の交換に時間が掛かる可能性がある。その為、特許文献１に記載がある運用状態以外の観点から、点検すべき項目等についての情報を提供する方法が求められている。
　そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできるサービスメニュー提示システム、運転パターン表示システム、サービスメニュー提示方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明の一態様によれば、サービスメニュー提示システムは、発電プラントの運転データを取得する運転データ取得部と、前記運転データが、出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定部と、一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出部と、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定部と、決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力部と、を備える。
　本発明の一態様によれば、前記サービスメニュー提示システムは、前記運転パターンの各々と対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に、前記期間内運転パターンを示す印を出力する運転パターン出力部、をさらに備えていてもよい。
　本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記運転パターンごとの運転時間のうち、２つの前記運転パターンに係る運転時間の差が所定の範囲内の場合、２つの前記運転パターンに応じたサービスメニューを提示してもよい。
　本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記運転パターンに加え、前記一定期間内における起動回数に応じたサービスメニューを提示してもよい。
　本発明の一態様によれば、前記運転パターンには、全負荷運転および部分負荷運転およびガバナ運転が含まれていてもよい。
　本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記期間内運転パターンが、前記部分負荷運転または前記ガバナ運転の場合、さらに出力の平均に応じて前記サービスメニューを出力してもよい。
　本発明の一態様によれば、前記サービスメニュー提示システムは、前記発電プラントにおける過去の運転データに基づいて、未来の前記一定期間内における前記期間内運転パターンを予測する運転パターン予測部、をさらに備えていてもよい。
　本発明の一態様によれば、前記メニュー出力部は、前記運転データにおける所定の監視項目と、その監視項目ごとに定められた閾値とに基づいて抽出された第１サービスメニューを取得し、前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューのうち、取得した前記第１サービスメニューと等しいサービスメニューを優先的に出力してもよい。
　本発明の一態様によれば、運転パターン表示システムは、出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンごとの運転時間の比に基づいて決定された一定期間の代表的な運転パターンである期間内運転パターンを示す印を、前記運転パターンと対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に出力する運転パターン出力部、を備える。
　本発明の一態様によれば、サービスメニュー提示方法は、発電プラントの運転データを取得するステップと、前記運転データが、出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定するステップと、一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出するステップと、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定するステップと、決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するステップと、を有する。
　本発明の一態様によれば、プログラムは、コンピュータに、発電プラントの運転データを取得する運転データ取得処理と、前記運転データが、出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定処理と、一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出処理と、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定処理と、決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力処理と、を実行させる。
　上記したサービスメニュー提示システム及びサービスメニュー提示方法によれば、発電プラントの運転パターンに基づいて、劣化や損傷が発生しそうな箇所を把握することができる。また、上記した運転パターン表示システムによれば、劣化や損傷の発生を推測する根拠となる発電プラントの運転パターンを把握することができる。
本発明の一実施形態における運用サポートシステムの一例を示す概略ブロック図である。 本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施形態によるサービスメニュー提示装置による処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による期間内運転パターンの決定処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による期間内運転パターンの表示例を示す図である。 本発明の一実施形態による期間内運転パターンの予測処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第１のフローチャートである。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第１の図である。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第２のフローチャートである。 本発明の一実施形態による運転モードの一例を示す図である。 本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第２の図である。 本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
＜実施形態＞
　以下、本発明の一実施形態によるサービスメニュー提示システムを図１～図１２を参照して説明する。
　図１は、本発明の一実施形態における運用サポートシステムの一例を示す概略ブロック図である。運用サポートシステム１は、プラント１０の保守やその計画を行う保守スタッフに、保守に関するサービスメニューを提示するシステムである。サービスメニューとは、例えば、プラント１０が備える装置について、点検すべき個所、劣化や損傷が予測される箇所、劣化や損傷に対する有効な対処法（例えば、アップグレード部品の導入）などの保守項目の選択肢を示す情報である。
　図示するように運用サポートシステム１は、プラント１０、運用サポート装置２０、サービスメニュー提示装置３０、保守端末４０を含む。サービスメニュー提示装置３０は、プラント１０、運用サポート装置２０、保守端末４０の各々と通信可能に接続されている。また、運用サポート装置２０は、プラント１０、サービスメニュー提示装置３０、保守端末４０の各々と通信可能に接続されている。
　プラント１０は、例えばガスタービンを備えた発電プラントである。プラント１０には、発電に必要なプラント機器、例えば、ガスタービン１０Ａ、１０Ｂが設置されている。プラント１０は、ガスタービン１０Ａ、１０Ｂの運転データを、運用サポート装置２０とサービスメニュー提示装置３０へ送信する。運転データには、制御装置（図示せず）がガスタービン１０Ａ、１０Ｂへ出力する各種の制御信号（運転パターンを指示する信号、弁開度指令信号など）や、ガスタービン１０Ａ等に設けられた各種センサが計測した計測値および計測値に基づいて演算された値（温度、圧力、出力、回転数など）が含まれる。
　運用サポート装置２０は、プラント１０（ガスタービン１０Ａ、１０Ｂ）から受信した運転データに基づく監視項目の値と、各種閾値とを比較して、ガスタービン１０Ａ等の運用状態を判定し、運用状態に応じたサポート情報を提示する。例えば、運用サポート装置２０は、運用データに含まれる圧縮機の入口および出口の温度、車室圧力などを用いて圧縮機効率を演算する。運用サポート装置２０は、演算した圧縮機効率が、所定の閾値で規定された範囲外の値である場合、圧縮機の翼の洗浄が必要な運用状態であると判定する。運用サポート装置２０は、翼の洗浄を促すサポート情報をサービスメニュー提示装置３０と保守端末４０へ送信する。サポート情報には、運用状態に応じたサービスメニューが含まれる。
　運用サポート装置２０が運用状態に基づくサポート情報を出力するのに対し、サービスメニュー提示装置３０は、プラント１０から受信した運転データに基づいて、ガスタービン１０Ａ等の運転パターンを判定し、運転パターンに応じたサービスメニューを選定する。サービスメニュー提示装置３０は、運用サポート装置２０から取得したサポート情報をサービスメニューの選定に用いてもよい。サービスメニュー提示装置３０は、選定したサービスメニューを保守端末４０へ送信する。
　保守端末４０は、保守スタッフが利用するＰＣ（Personal Computer）やモバイル端末等の情報処理装置である。保守端末４０は、サービスメニュー提示装置３０から取得したサービスメニューや運用サポート装置２０から取得したサポート情報を出力し、表示装置に表示する。保守スタッフは、保守端末４０が出力するサービスメニューを参照して定期点検の点検項目を計画したり、保守端末４０が出力するサービスメニューをプラント１０のユーザへ提示し、定期点検の内容を説明したりする。
　図２は、本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置の一例を示す機能ブロック図である。
　図２に示すように、サービスメニュー提示装置３０は、運転データ取得部３０１と、運転パターン判定部３０２と、運転時間算出部３０３と、期間内運転パターン決定部３０４と、起動回数算出部３０５と、運転パターン出力部３０６と、サービスメニュー出力部３０７と、運転パターン予測部３０８と、サポート情報取得部３０９と、記憶部３１０とを備えている。サービスメニュー提示装置３０は、１台または複数台のサーバ端末などのコンピュータによって構成される。
　運転データ取得部３０１は、プラント１０が送信した運転データを取得し、その運転データを記憶部３１０に記録する。
　運転パターン判定部３０２は、運転データに記録された各時刻の制御信号に基づいて、その時刻を起点とする所定時間における運転パターンを判定する。例えば、運転データには、１分毎にガスタービン１０Ａの運転パターンを指示する制御信号が含まれている。ガスタービン１０Ａは、この制御信号に指示された運転パターンで、１分間の運転を行う。
　ここで、運転パターン及び制御信号について説明する。運転パターンとは、プラント１０が安定的に適切な量の電力を供給するために各ガスタービン１０Ａ、１０Ｂに与える役割に応じた運転方法である。運転パターンには、出力形態に応じて、例えば、全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転がある。全負荷運転は、プラント１０が供給する大部分の電力の発電を負担するガスタービンに与えられる運転パターンである。全負荷運転では、ガスタービンからの排ガス温度を目標値に保つ制御を行う。ある時間帯にガスタービンを全負荷運転させる場合、その時間帯の運転データには、１分毎に全負荷運転を指示する制御信号が記録される。部分負荷運転は、例えば、プラント１０が供給する電力のうち、変動分の発電を負担するガスタービンに与えられる運転パターンである。部分負荷運転では、ガスタービンからの出力を目標値に保つ制御を行う。ある時間帯にガスタービンを部分負荷運転させる場合、その時間帯の運転データには、１分毎に部分負荷運転を指示する制御信号が記録される。ガバナ運転は、例えば、プラント１０が供給する電力の周波数を安定させる役割を担うガスタービンに与えられる運転パターンである。ガバナ運転では、ガスタービンの回転数を目標値に保つ制御を行う。ある時間帯にガスタービンをガバナ運転させる場合、その時間帯の運転データには、１分毎にガバナ運転を指示する制御信号が記録される。
　運転パターン判定部３０２は、運転データに記録された制御信号に基づいて、各時間における運転パターンが全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転の何れであるかを判定する。
　運転時間算出部３０３は、運転パターン判定部３０２による判定結果を用いて、運転データを集計し、一定期間における運転パターンごとの運転時間を算出する。例えば、毎分記録された１０分間の運転データについて、５つの時刻に全負荷運転の制御信号が記録され、３つの時刻に部分負荷運転の制御信号が記録され、２つの時刻にガバナ運転の制御信号が記録されている場合、運転時間算出部３０３は、各運転パターンの運転時間を、全負荷運転が５分間、部分負荷運転が３分間、ガバナ運転が２分間と算出する。運転時間算出部３０３は、例えば、１年間分の運転データに基づいて、運転パターンごとの運転時間を算出する。
　期間内運転パターン決定部３０４は、一定期間における運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する。例えば、１年間における運転時間の比（全負荷運転：部分負荷運転：ガバナ運転）が、５：３：２の場合、期間内運転パターン決定部３０４は、全負荷運転をこの１年における期間内運転パターンとして決定する。
　起動回数算出部３０５は、運転データに基づいてガスタービン１０Ａ、１０Ｂの起動回数を算出する。
　運転パターン出力部３０６は、運転パターンの各々と対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に期間内運転パターンを示す所定の印を出力する。期間内運転パターンを示す印は、三角形内における運転パターンごとの運転時間の比を表した位置に出力される。三角形や印については、後述する。
　サービスメニュー出力部３０７は、期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力する。例えば、期間内運転パターンが全負荷運転であれば、サービスメニュー出力部３０７は、各運転パターンと対応付けて定められたサービスメニューの中から、全負荷運転と対応付けて定められたサービスメニューを選択して出力する。このサービスメニューは、全負荷運転による劣化・損傷の可能性が高い箇所に対処するための保守項目、アップデート推奨項目などである。
　運転パターン予測部３０８は、過去の運転データに基づいて、未来の一定期間内における期間内運転パターンを予測する。
　サポート情報取得部３０９は、運用サポート装置２０からサポート情報を取得する。サポート情報には、運転データに基づく所定の監視項目の値（上記例では、圧縮機の出口と入口の温度、車室圧力に基づく圧縮機効率）と、その監視項目ごとに定められた閾値とに基づいて抽出されたサービスメニュー（上記例では、翼の洗浄を行うサービスメニュー）が含まれる。サービスメニュー出力部３０７は、運用サポート装置２０から取得したサポート情報の内容を選定要因に加えて、期間内運転パターンに基づくサービスメニューの選定を行う。
　記憶部３１０は、運転データ取得部３０１が取得した運転データや運転パターンごとのサービスメニューなど種々の情報を記憶する。
　次にサービスメニューの提示処理について説明する。まず、図３を用いて全体の処理の流れについて説明する。図３は、本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示装置による処理の一例を示す第１のフローチャートである。
　まず、サービスメニュー提示装置３０は、過去における１年～複数年分の運転データを取得し、１年ごとの期間内運転パターンを決定する（ステップＳ１）。サービスメニュー提示装置３０は、１年ごとの期間内運転パターンを出力する。
　次にサービスメニュー提示装置３０は、過去の運転データに基づいて、未来の各運転パターンの運転時間を予測し、未来の期間内運転パターンを予測する（ステップＳ２）。次にサービスメニュー提示装置３０は、期間内運転パターンに応じたサービスメニューを提示する（ステップＳ３）。例えば、サービスメニュー提示装置３０は、最近１年間の運転データに基づく期間内運転パターンに基づいて、次回の定期点検時に行うべき点検個所や交換部品等のサービスメニューを提示したり、期間内運転パターンの予測に基づき次年、次々年に必要となるサービスメニューを提示したりする。
　次に期間内運転パターンの決定処理および表示処理について説明する。
　図４は、本発明の一実施形態における期間内運転パターンの決定処理の一例を示すフローチャートである。
　一例として、記憶部３１０には、ガスタービン１０Ａの過去８年分の運転データが記録されており、この８年間における各年別に期間内運転パターンを決定する場合について説明を行う。まず、運転データ取得部３０１が、過去８年分のうち１年分（例えば、８年前）の運転データを取得する（ステップＳ１１）。運転データ取得部３０１は、運転データを運転パターン判定部３０２へ出力する。次に運転パターン判定部３０２は、運転データに記録された制御信号に基づいて、所定時間ごと（例えば、１分ごと）の運転パターン（全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転）を判定する（ステップＳ１２）。運転パターン判定部３０２は、判定した運転パターンを運転データに記録された各時刻の制御信号と対応付けて記憶部３１０に記録する。次に運転時間算出部３０３は、運転パターンごとの運転時間を算出する（ステップＳ１３）。例えば、運転時間算出部３０３は、運転データと対応付けた運転パターンを集計し、集計結果に制御信号の記録間隔（例えば１分間）を乗じて、ガスタービン１０Ａが各運転パターンで運転している運転時間を算出する。これまでの処理で、全負荷運転による運転時間（Ｔｃ）と、部分負荷運転による運転時間（Ｔｂ）と、ガバナ運転による運転時間（Ｔａ）とが算出される。
　次に期間内運転パターン決定部３０４は、各運転パターンによる運転時間の比、Ｔｃ：Ｔｂ：Ｔａを算出し、最も比率の高い運転パターンを期間内運転パターンとして決定する（ステップＳ１４）。例えば、Ｔｃ：Ｔｂ：Ｔａがｃ［％］：ｂ［％］：ａ［％］（ａ＋ｂ＋ｃ＝１００［％］）と算出され、ｃ：ｂ：ａが１６：６２：２２のとき、期間内運転パターン決定部３０４は、この年のガスタービン１０Ａの期間内運転パターンを、部分負荷運転として決定する。これは、８年前におけるガスタービン１０Ａの運転パターンは、部分負荷運転が支配的であったことを意味する。例えば、運転時間の合計が同じ長さの時間（Ｔ１）であっても、全負荷運転によってＴ１時間運転する場合と、部分負荷運転によってＴ１時間運転する場合とでは劣化・損傷箇所に差が生じる。本実施形態では、運転パターンによる劣化や損傷の影響を考慮したサービスメニューを提示するため、一定期間における支配的な運転パターン（期間内運転パターン）を、各運転パターンによる運転時間の比に基づいて決定する。
　次に運転パターン出力部３０６が、決定した期間内運転パターンを表示する（ステップＳ１５）。具体的な表示例については次に図５を用いて説明する。次に運転パターン出力部３０６が、全ての年（８年分）について表示済みかどうかを判定（ステップＳ１６）し、未表示の年があれば、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。
　次に運転パターン出力部３０６による期間内運転パターンの表示例について説明する。図５は、本発明の一実施形態における期間内運転パターンの表示例を示す図である。
　運転パターン出力部３０６は、図示するように各頂点Ａ～Ｃを各運転パターンと対応付けた三角形を表示し、三角形内に期間内運転パターンを示す星形の印Ｐ１～Ｐ８を表示する。頂点Ａはガバナ運転、頂点Ｂは部分負荷運転、頂点Ｃは全負荷運転にそれぞれ対応付けられている。また、印Ｐ１は８年前の１年間における期間内運転パターン、印Ｐ２は７年前の１年間における期間内運転パターン、・・・、印Ｐ８は最近１年間における期間内運転パターンをそれぞれ示している。印Ｐ３～Ｐ７についても同様である。
　図５の三角形は、各頂点を基準とし、頂点Ａから頂点Ｂへ向かう線、頂点Ｂから頂点Ｃへ向かう線、頂点Ｃから頂点Ａへ向かう線をそれぞれ座標軸とする座標系で表されるグラフ（以下、三角座標グラフと記載する）である。例えば、印Ｐ１は、８年前の各運転パターンの割合（ｃ１［％］：ｂ１［％］：ａ１［％］）に基づいて座標（ｂ１、ｃ１、ａ１）の位置に表示される。ここで、座標（ｂ１、ｃ１、ａ１）の１つ目の値「ｂ１」は、辺ＡＢにおいて頂点Ａからｂ１の割合にある位置ｂ１を示す。２つ目の値「ｃ１」は、辺ＢＣにおいて頂点Ｂからｃ１の割合にある位置ｃ１を示す。３つ目の値「ａ１」は、辺ＣＡにおいて頂点Ｃからａ１の割合にある位置ａ１を示す。運転パターン出力部３０６は、このようにして特定された各位置ａ１、ｂ１、ｃ１において、その特定された位置が存在する辺以外の辺のうち、各位置ａ１、ｂ１、ｃ１の基準となる頂点（それぞれ頂点Ｃ、頂点Ａ、頂点Ｂ）を含む辺（それぞれ辺ＢＣ、辺ＣＡ、辺ＡＢ）に平行に補助線を引いたときの３つの補助線の交点に印Ｐ１を表示する。図５に印Ｐ７に関して引いた補助線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃを示す。補助線Ｌｂは、点ｂ７（辺ＡＢにおいて頂点Ａからｂ７の割合にある位置）から、辺ＡＢ以外の辺（辺ＢＣおよび辺ＣＡ）のうち、点ｂ７の基準となる頂点Ａを含む辺ＣＡと平行に引いた補助線である。同様に補助線Ｌｃは、点ｃ７から辺ＡＢと平行に引いた補助線である。補助線Ｌａは、点ａ７から辺ＢＣと平行に引いた補助線である。運転パターン出力部３０６は、補助線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃの交点に印Ｐ７を表示する。
　印Ｐ１～Ｐ８が表示される位置は、それぞれの年の運転パターンの傾向を示している。つまり、各印は、その表示位置に近い頂点の順に、各頂点に対応する運転パターンによる運転時間が長いことを示している。最も近い頂点に対応する運転パターンが期間内運転パターンである。このように、三角座標グラフを用いて、年ごとの印を表示することで、保守スタッフは、単に期間内運転パターンだけではなく、その年の運転パターンの傾向（例えば、期間内運転パターンが部分負荷運転の場合でも、全運転時間のうちほとんどが部分負荷運転で運転されているのか、部分負荷運転による運転時間が最も長いがガバナ運転による運転時間も長いのかなど）を把握することができる。これにより、保守スタッフは、運転パターンの傾向を考慮した点検項目などをユーザに提案することができる。
　さらに三角座標グラフによれば、複数年の印を表示することで、保守スタッフは、運転パターンの変遷を把握することができる。例えば、図５の例の場合、ガスタービン１０Ａにおいては、８年前は部分負荷運転が圧倒的に支配的であり、７年前にはややガバナ運転の運転時間が増加している。６年前になると全負荷運転が部分負荷運転と同程度に増加し、５年前には全負荷運転が最も支配的な運転パターンである。そして、その後は、部分負荷運転が主体で運転されていること等が分かる。これにより、保守スタッフは、運転パターンの変遷を考慮した点検項目などをユーザに提案することができる。
　本実施形態では、三角座標グラフの内部を、ガバナ運転が支配的であることを示す領域Ａ１（一点鎖線で囲った領域）、部分負荷運転が支配的であることを示す領域Ｂ１（破線で囲った領域）、全負荷運転が支配的であることを示す領域Ｃ１（二点鎖線で囲った領域）、ガバナ運転と部分負荷運転が同程度に支配的であることを示す領域ＡＢ、部分負荷運転と全負荷運転が同程度に支配的であることを示す領域ＢＣ、全負荷運転とガバナ運転が同程度に支配的であることを示す領域ＣＡに分類する。そして、例えば、印Ｐ１、印Ｐ７については共にそれらの年は部分負荷運転が支配的であるとして、これらの年は、部分負荷運転に固有の劣化や損傷が生じる可能性が高いと考える。印Ｐ３については、この年は、部分負荷運転と全負荷運転が共に支配的であるとして、この年は、部分負荷運転に固有の劣化や損傷および全負荷運転に固有の劣化や損傷の両方が生じる可能性が高いと考える。後述するように、本実施形態では、この考えに基づいて、期間内運転パターンを示す印が表示される領域に応じて、サービスメニューを提示する。運転パターン出力部３０６は、ガスタービン１０Ａ等に生じる劣化や損傷に影響を与える期間内運転パターンを、三角座標グラフ内の各々の運転パターンに対応する領域に表示し可視化する。
　次に期間内運転パターンの予測処理について、期間内運転パターンをＴ法（１）によって予測する場合を例に説明する。
　図６は、本発明の一実施形態によるおける期間内運転パターンの予測処理の一例を示すフローチャートである。
　まず、運転データ取得部３０１が、最近３年間の運転データに基づく、運転パターンごとの運転時間を取得する（ステップＳ２１）。図５の場合、印Ｐ６～Ｐ８の年について運転パターンごとの運転時間を取得する。運転パターンごとの運転時間は、三角座標グラフを作成する際に算出済みである。次に運転パターン予測部３０８が、次年、次々年の運転時間を予測する（ステップＳ２２）。例えば、運転パターン予測部３０８は、２年前の運転パターンごとの運転時間のデータを単位空間データとし、１年前および３年前の運転パターンごとの運転時間のデータをそれぞれ単位空間データとする。そして、公知であるＴ法（１）の手法を用いて信号データの比例定数β、ＳＮ比η、有効除数ｒ、総合推定値Ｍなどを算出して、次年の運転パターンごとの運転時間（未知データ）を推定する。同様に運転パターン予測部３０８は、１年前の運転パターンごとの運転時間を単位空間データとし、２年前の運転パターンごとの運転時間と推定した次年の運転パターンごとの運転時間とをそれぞれ信号データとして次々年の運転パターンごとの運転時間を推定する。
　運転パターン予測部３０８は、推定した次年、次々年の推定データを期間内運転パターン決定部３０４へ出力する。期間内運転パターン決定部３０４は、次年、次々年の推定データに基づいて、次年、次々年の期間内運転パターンを決定する。次に運転パターン出力部３０６は、次年、次々年の期間内運転パターンを三角座標グラフ内に表示する（ステップＳ２３）。図５に運転パターン予測部３０８が推定した期間内運転パターンの例を示す。印Ｐ９は次年の期間内運転パターン、印Ｐ１０は次々年の期間内運転パターンである。
　このように過去の運転データが示す運転パターンごとの運転時間に基づいて、未来における運転パターンごとの運転時間を推定することにより、未来の期間内運転パターンを予測し、過去から未来における期間内運転パターンの推移を可視化することができる。これにより、数年先に劣化や故障が生じる可能性がある部品や点検個所を予測することができる。プラント１０を運用するユーザにとって、予期しない運転停止による損失利益を抑えたり、点検コストを低減したりすることは重要である。劣化や故障の可能性が高い部品などを予測し、予めメンテナンスによりガスタービン１０Ａの運転停止を防ぐことができれば、そのような損失利益を抑えることができる。また、故障の可能性が高い箇所を、事前に未来の定期点検における点検項目に含めて計画的に準備しておくことができるならば、ユーザは、点検や部品交換に必要な予算を確保したり、長期的で無駄のない運用計画を立案したりすることができ、コスト削減につなげることができる。
　なお、運転時間の予測方法は、Ｔ法（１）に限定されない。例えば、重回帰分析や外挿法などで予測を行ってもよい。
　次に図４で説明した処理が実行済みであることを前提に、期間内運転パターンに基づくサービスメニューの提示処理について図７～図１０を用いて説明する。
　図７は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第１のフローチャートである。
　まず、運転パターン出力部３０６が、期間内運転パターンを示す印を三角座標グラフに表示する（ステップＳ３１）。次に保守スタッフが、領域Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、ＡＢ、ＢＣ、ＣＡの何れかを選択する（ステップＳ３２）。例えば、保守スタッフは、最近１年の期間内運転パターンが表示された領域に対して、クリック操作またはタップ操作などを行って選択する。
　すると、サービスメニュー出力部３０７は、選択された領域に応じたサービスメニューの一覧を記憶部３１０から読み出して、表示装置に表示する（ステップＳ３３）。図８に記憶部３１０に記録されたサービスメニューが登録されたテーブルの一例を示す。図８は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第１の図である。図８に例示するテーブルは、「項番」、「運転パターン」、「種別」、「サービスメニュー」の各項目を有している。「項番」にはサービスメニューの識別情報が格納される。「運転パターン」には、全負荷運転、部分負荷運転、ガバナ運転の何れかが格納される。「種別」には、サービスメニューの種類が格納される。具体的には、アップグレードまたはメンテナンスの何れかが格納される。アップグレードとは、期間内運転パターンに応じて劣化や故障が生じやすい部品について、劣化や故障が生じにくい部品へのアップグレードを推奨するサービスメニューである。メンテナンスとは、期間内運転パターンに応じて劣化や故障が生じやすい箇所の点検や当該箇所の部品交換を推奨するサービスメニューである。「サービスメニュー」には、具体的なサービスメニューが格納される。
　期間内運転パターンが全負荷運転の場合のサービスメニューの例としてＨＥＰＡ（High Efficiency Particulate Air）フィルターを挙げることができる。ＨＥＰＡフィルターは、ガスタービン１０Ａの圧縮機の吸入側に取り付けられ、ガスタービン１０Ａの劣化の原因となる有害な物質（塵、砂、オイルミスト等）を取り込まないようにするために導入される。全負荷運転では、高出力を維持するために吸気の流量が大きく、圧縮機翼に汚れが付着しやすい。それが原因で、圧縮機の効率および信頼性の低下や、洗浄のための運転停止などが発生する。これらを防止する為のアップグレード部品として、ＨＥＰＡフィルターが推奨される（項番Ａ１）。
　同様に全負荷運転の場合のメンテナンスの例として、圧縮機の点検・洗浄が挙げられる。上述のとおり、全負荷運転では、吸気の流量が大きいため、特に圧縮機翼が汚れ易い。それにより、圧縮機の効率低下等が生じる。圧縮機翼が汚れると、翼洗を必要がある。その為、圧縮機の点検・洗浄が推奨される（項番Ａ２）。
　期間内運転パターンが部分負荷運転の場合のサービスメニューの例としてサポートリングの点検を挙げることができる。ガスタービン１０Ａのタービンの静翼の１段目は、タービンの動静翼の中でも最も過酷な使用環境に置かれる。例えば、部分負荷運転の場合、タービン入口温度の変動が大きいため静翼１段目の負担が重くなる。静翼の１段目に隣接するサポートリングにも高温ガスの巻き込み等が発生し、高温酸化減肉が生じる。その為、サポートリングの点検が推奨される（項番Ｂ１）。
　期間内運転パターンがガバナ運転の場合のサービスメニューの例としてＩＧＶ（inlet guide vane）アクチュエータのロックナットの点検や、燃焼器の尾筒に設けられたバイパス弁のバイパスリングの点検を挙げることができる。ガバナ運転では、ＩＧＶやバイパス弁の摺動部が損傷することが多い。ＩＧＶアクチュエータについては、ロックナットに緩みが無いかどうかを確認し、必要に応じて締め直しを行うメンテナンスが推奨される（項番Ｃ１）。バイパスリングの場合は、摩耗が進行していないかを確認し、摩耗が進んでいる場合は補修を行うメンテナンスが推奨される（項番Ｃ２）。
　このように記憶部３１０には、各運転パターン別に推奨されるサービスメニューの一覧が記録されている。サービスメニュー出力部３０７は、期間内運転パターンに関連する全てのサービスメニューを記憶部３１０から読み出す。
　次にサポート情報取得部３０９が、運用サポート装置２０からサポート情報を取得する（ステップＳ３４）。このサポート情報には、運用状態を閾値に基づいて選定されたサポートメニューが含まれている。例えば、運用サポート装置２０は、ガスタービン１０Ａの圧縮機の効率が閾値よりも低下していると、圧縮機の洗浄を推奨するサポート情報（第１サービスメニュー）を、サービスメニュー提示装置３０へ送信する。運用サポート装置２０が送信するサポート情報は、ガスタービン１０Ａの運転パターンとは関係が無い。つまり、ガスタービン１０Ａの期間内運転パターンが、図８で例示したサービスメニューのテーブルに「圧縮機の洗浄」が登録されていない運転パターンであっても（部分負荷運転やガバナ運転であっても）、圧縮機効率が閾値よりも低下していれば、「圧縮機の洗浄」を推奨するサポート情報を送信する。
　次にサービスメニュー出力部３０７が、サービスメニューを表示する（ステップＳ３５）。この場合、サービスメニュー出力部３０７は、運用サポート装置２０から取得したサポート情報を選定要因に加えて、サービスメニューを選定する。例えば、期間内運転パターンが全負荷運転であって、運用サポート装置２０から「圧縮機の洗浄」を含んだサービス情報を取得した場合、サービスメニュー出力部３０７は、記憶部３１０から全負荷運転に関連する「ＨＥＰＡフィルター」、「圧縮機の洗浄」等のサービスメニューを読み出す。サービスメニュー出力部３０７は、読み出したサービスメニューに運用サポート装置２０から取得した「圧縮機の洗浄」が含まれていることに基づいて、「圧縮機の洗浄」を優先的に出力する。例えば、サービスメニュー出力部３０７は、「圧縮機の洗浄」を最上位に表示したり、「圧縮機の洗浄」を最も目立つ態様で表示したり、あるいは、「圧縮機の洗浄」は、運転パターンおよび運用状態の各々の観点から選定されるサービスメニューであり、最も推奨するサービスメニューであることを示してもよい。
　一方、期間内運転パターンが部分負荷運転やガバナ運転であって、運用サポート装置２０から「圧縮機の洗浄」を含んだサービス情報を取得した場合、サービスメニュー出力部３０７は、記憶部３１０から部分負荷運転またはガバナ運転に関連するサービスメニューを読み出し、読み出したサービスメニューを「圧縮機の洗浄」とともに表示する。例えば、サービスメニュー出力部３０７は、「運転パターンに基づくサービスメニューは『サポートリングの点検』です。運用状態に基づくサービスメニューは『圧縮機の洗浄』です。」等と表示する。
　また、期間内運転パターンが、領域ＡＢ、ＢＣ、ＣＡの何れかである場合、サービスメニュー出力部３０７は、２つの運転パターンに関連するサービスメニューを表示する。期間内運転パターンが領域ＡＢの場合、サービスメニュー出力部３０７は、全負荷運転に関連付けられた「ＨＥＰＡフィルター」、「圧縮機の洗浄」等と、部分負荷運転に関連付けられた「サポートリング点検」等を共に表示する。２つの運転パターンに関連するサービスメニューを表示するのは、２つの運転パターンに係る運転時間の差が所定の範囲内であるこれらの中間領域において、２つの運転パターンに無関係で中間領域に固有の損傷形態が確認されていない為である。この場合も、運用サポート装置２０からサポート情報「圧縮機の洗浄」を取得していれば、「圧縮機の洗浄」を優先的に表示する。
　従来より、ガスタービン１０Ａ，１０Ｂの運転パターンによって発生する劣化等の違いを考慮せず、定期点検等での点検項目を決定することが多い。本実施形態によれば、運転パターンの傾向を把握し、さらに今後の運転パターンを予測しておくことで、最も支配的な運転パターン（期間内運転パターン）に応じたサービスメニュー（重要点検個所、要交換部品等）を検討に加えることができる。これにより、運用状態だけでは検出できない、劣化等が疑われる箇所を事前に把握し、点検や交換部品の準備を行って円滑に定期点検を行うことができる。また、ユーザから信頼を獲得することができる。
　次回の定期点検時に重点的に点検すべき箇所やその理由を、プラント１０のユーザに事前に通知することができるので、定期点検に対するユーザの理解が得られやすくなり、部品交換やアップグレード部品の提案などにつなげやすい。
　運用サポート装置２０からのサポート情報に基づいて点検項目を選択する場合、項目が多くなり、どれを選択すれば良いかが分からなくなることがある。本実施形態によれば、サポート情報と期間内運転パターンに基づくサービスメニューが一致する項目を重点的な点検項目とすることができるので、定期点検の計画時の利便性が向上する。
　次に図９～図１１を用いてサービスメニューの提示処理の他の例について説明する。
　図９は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの提示処理の一例を示す第２のフローチャートである。
　前提として、図４で説明した処理のステップＳ１４までが実行済みであるとする。つまり、運転時間算出部３０３は、運転パターンごとの運転時間を算出し、期間内運転パターン決定部３０４が、期間内運転パターンを決定している。次に運転時間算出部３０３は、期間内運転パターンについて、負荷帯ごとの運転時間を算出する（ステップＳ４１）。負荷帯ごとの運転時間の算出について説明する。
　期間内運転パターンが全負荷運転の場合、運転時間算出部３０３は、全負荷運転で運転している運転時間が年間の運転時間のどの程度を占めるかを算出する。例えば、運転データに記録された毎分の制御信号のうち８０％に全負荷運転を指示する制御信号が記録されている場合、運転時間算出部３０３は、全負荷運転の時間が年間の８０％であると算出する。運転時間算出部３０３は、全負荷運転の時間が年間の７５％以上かどうかを判定する。
　期間内運転パターンが部分負荷運転またはガバナ運転の場合、運転時間算出部３０３は、昼間、夜間における平均負荷率を算出する。運転データには、ガスタービン１０Ａ等の出力の大きさが記録されており、運転時間算出部３０３は、運転データの出力値を定格出力で除算することにより、各時間での負荷がどの程度か（負荷率）を算出することができる。運転時間算出部３０３は、各時間についての負荷率を算出し、昼間、夜間のそれぞれについて平均値を算出する。さらに運転時間算出部３０３は、昼間の負荷率について、平均負荷率が８０％以上となる月が年間で９ヶ月以上存在するかどうかを判定する。また、運転時間算出部３０３は、夜間の負荷率について、平均負荷率が７５％以上となる月が年間で９ヶ月以上存在するかどうかを判定する。
　運転時間算出部３０３は、判定結果を年およびその年の期間内運転パターンに対応付けてサービスメニュー出力部３０７へ出力する。
　次に起動回数算出部３０５は、１年間の起動回数を算出する（ステップＳ４２）。例えば、運転データには、ガスタービン１０Ａの起動や停止を指示する制御信号が出力された履歴が記録されていて、起動回数算出部３０５は、１年分の運転データの中から、起動を指示する制御信号をカウントすることにより起動回数を算出する。起動回数算出部３０５は、年ごとの起動回数をサービスメニュー出力部３０７へ出力する。
　次に運転パターン出力部３０６は、期間内運転パターンを示す印を三角座標グラフに表示する（ステップＳ４３）。この処理は、図４のステップＳ１５と同様である。次に保守スタッフが、サービスメニューを表示したい年の印を選択する（ステップＳ４４）。例えば、保守スタッフは、次に行う定期点検の計画を行うために最近１年の期間内運転パターンが表示された印Ｐ８（図５）を、クリック操作またはタップ操作などにより選択する。
　すると、サービスメニュー出力部３０７は、期間内運転パターン、負荷帯、起動回数に応じてサービスメニューを表示する（ステップＳ４５）。期間内運転パターン、負荷帯、起動回数によって分類した運転方法を運転モードと呼ぶ。図１０に運転モードの一例を示す。
　図１０は、本発明の一実施形態による運転モードの一例を示す図である。
　図示するように運転モードは、期間内運転パターンごとに、高負荷帯の運転が多いか、低負荷帯の運転が多いか、および起動回数の多いか少ないかによって分類されている。このように分類するのは、同じ期間内運転パターンであっても、高負荷と低負荷、起動回数の多少で劣化や損傷が進む箇所に差が生じるからである。サービスメニュー出力部３０７は、ステップＳ４１、Ｓ４２で取得した判定結果や起動回数に基づいて図１０で例示する何れの運転モードかを判定する。
　例えば、全負荷運転の場合、全負荷運転で運転する時間が総運転時間の７５％以上かどうかで分類し、さらに７５％未満の場合は、起動回数が年間３６回以上かどうかで運転モードの分類を行う。全負荷運転の運転時間が７５％以上の場合（運転モード「Ａ－１」）、高温部品（タービン動翼および静翼、分割環など）の損傷が最も激しいと考えられる。例えば、図８で例示したテーブルには、期間内運転パターンに加え、運転モードごとにサービスメニューが分類されていて、サービスメニュー出力部３０７は、判定した運転モードが「Ａ－１」の場合、このテーブルから、運転モード「Ａ－１」に関連付けられた高温部品に対するアップグレードやメンテナンスを提案するサービスメニューを読み出して出力する。全負荷運転の運転時間が７５％未満の場合も、やはり高温部品の損傷が激しいと考えられるため、サービスメニュー出力部３０７は、高温部品にするサービスメニューを出力する。さらに起動回数が多い場合は、起動発停に起因する損傷や、ターニング回転に起因する損傷が増加する。運転モードが「Ａ－３」の場合、サービスメニュー出力部３０７は、高温部品に関するサービスメニューに加え、起動発停やターニング回転に起因する損傷に対するサービスメニューを出力する。起動回数に応じたサービスメニューの例については後述する。
　部分負荷運転の場合、昼間の負荷率が８０％以上の月が１年間で９か月以上、夜間の負荷率が７０％以上の月が１年間で９か月以上、起動回数が３６回以下の場合、運転モードは「Ｂ－１：部分負荷運転（高負荷帯）」に分類される。昼夜における同様の負荷率の条件を満たし、起動回数が３７回以上の場合、運転モードは「Ｂ－２：部分負荷運転（高負荷帯）＋多起動」に分類される。以下、低負荷帯についても同様に昼夜の平均負荷率と起動回数に応じて、「Ｂ－３：部分負荷運転（低負荷帯）」、「Ｂ－４：部分負荷運転（低負荷帯）＋多起動」に分類される。期間内運転パターンが部分負荷運転の場合であっても、高負荷帯での運転時間が長くなると高温部品に損傷が生じる。一方、低負荷帯での運転時間が増加すると、例えば、定格負荷付近と半負荷付近での往復による大幅な熱の変化が生じ、熱の落差による損傷が生じ易くなる。高負荷帯、低負荷帯の何れの場合も、起動回数が増加すると起動発停等に起因する損傷が増加する。記憶部３１０には、このように性質の異なる運転モード「Ｂ－１」～「Ｂ－４」と関連付けてサービスメニューが記録されていて、サービスメニュー出力部３０７は、運転モード「Ｂ－１」～「Ｂ－４」に応じたサービスメニューを出力する。
　同様にガバナ運転の場合、昼間の負荷率が８０％以上の月が１年間で９か月以上、夜間の負荷率が７０％以上の月が１年間で９か月以上、起動回数が３６回以下の場合、運転モードは「Ｃ－１：ガバナ運転（高負荷帯）」に分類される。昼夜における同様の負荷率の条件を満たし、起動回数が３７回以上の場合、運転モードは「Ｃ－２：ガバナ運転（高負荷帯）＋多起動」に分類される。低負荷帯についても同様に昼夜の平均負荷率と起動回数に応じて、「Ｃ－３：ガバナ運転（低負荷帯）」、「Ｃ－４：ガバナ運転（低負荷帯）＋多起動」に分類される。期間内運転パターンがガバナ運転の場合、上記のとおりＩＧＶやバイパス弁等の摺動部の損傷が激しくなる。高負荷帯での運転時間が長くなると、それに加えて高温部品に損傷が生じる可能性が高くなる。起動回数の増加についても上記のとおりである。サービスメニュー出力部３０７は、ガバナ運転の運転モード「Ｃ－１」～「Ｃ－４」に応じたサービスメニューを出力する。
　次に起動回数に応じたサービスメニューについて説明する。
　図１１は、本発明の一実施形態によるサービスメニューの一例を示す第２の図である。
図１１に例示するテーブルは、記憶部３１０に記録されている。このテーブルには、起動回数が多い場合に生じやすい損傷に対する「サービスメニュー」が格納されている。「項番」にはサービスメニューの識別情報が格納される。「種別」には、サービスメニューの種類（アップグレード、メンテナンス）が格納される。「サービスメニュー」には、具体的なサービスメニューが格納される。例えば、排気車室は、過酷な熱応力にさらされている。特にガスタービン１０Ａ等の起動停止が繰り返されると、溶接部にクラックが生じやすくなる（起動発停に起因する損傷）。従って起動回数が多い場合、排気車室の状態を点検し、クラックが生じていれば溶接補修を行うよう促すサービスメニュー「排気車室の点検」が格納されている。
　また、長時間ターニング回転を行った場合、タービンディスク翼溝の摩耗が進行し、シールピンの脱落が生じたり、タービン動翼のシール板が摩耗によるガタツキが生じたりする。圧縮機では、動翼の１段目の翼止めが摩耗し、１段目の動翼の位置が移動してしまう可能性がある。一般に起動発停回数の増加につれて、無負荷運転時間が長くなる。無負荷運転時間が長くなると、ターニング回転起因の損傷が増加する。従って起動回数が多い場合、タービンディスク翼溝、シール板、圧縮機の動翼１段目の翼止めなどの摩耗の状態の点検を促すサービスメニュー「長時間ターニングによる損傷の点検」が格納されている。
　サービスメニュー出力部３０７は、運転モードが、「Ａ－３」、「Ｂ－２」、「Ｂ－４」、「Ｃ－２」、「Ｃ－４」の何れかの場合、負荷帯に応じたサービスメニューに加えて、起動回数に応じたサービスメニューを出力する。
　このように、期間内運転パターンをさらに運転負荷帯、起動回数の観点から細分化した運転モードに基づいてサービスメニューを表示することで、運転モードに基づく、より詳細な損傷箇所等の推定が可能となる。これにより、劣化や損傷が進んでいる可能性のある箇所や部品を定期点検前に準備するうえで、準備の精度が向上し、より円滑に定期点検を遂行することができる。
　図９のフローチャートで示す処理の場合も、運用サポート装置２０からサポート情報を取得し、サポート情報を考慮してサービスメニューの表示を行ってもよい。
　期間内運転パターンが領域ＡＢなどの中間領域となった場合、各運転パターンでの運転時間のうち何％を高負荷帯で運転したかに基づいて、運転モードに分類してもよい。
　図３では、未来の期間内運転パターンを予測することとしたが、このステップを行わずに、ステップＳ１、ステップＳ３のみを行ってもよい。
　図１２は、本発明の一実施形態におけるサービスメニュー提示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、インタフェース９０４を備える。
　上述のサービスメニュー提示装置３０は、コンピュータ９００を備える。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、上述した記憶部３１０に対応する記憶領域を主記憶装置９０２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、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、光ディスク、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よい。
　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よい。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）であってもよい。
　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。
　例えば、サービスメニュー提示装置３０の一部の機能を用いて、期間内運転パターンを、三角座標グラフに出力する運転パターン表示システムとして利用することができる。サービスメニュー提示装置３０は、サービスメニュー提示システムの一例である。
　上記したサービスメニュー提示システム及びサービスメニュー提示方法によれば、発電プラントの運転パターンに基づいて、劣化や損傷が発生しそうな箇所を把握することができる。また、上記した運転パターン表示システムによれば、劣化や損傷の発生を推測する根拠となる発電プラントの運転パターンを把握することができる。
１・・・運用サポートシステム
１０・・・プラント
１０Ａ、１０Ｂ・・・ガスタービン
２０・・・運用サポート装置
３０・・・サービスメニュー提示装置
３０１・・・運転データ取得部　
３０２・・・運転パターン判定部　
３０３・・・運転時間算出部　
３０４・・・期間内運転パターン決定部　
３０５・・・起動回数算出部　
３０６・・・運転パターン出力部　
３０７・・・サービスメニュー出力部　
３０８・・・運転パターン予測部　
３０９・・・サポート情報取得部
３１０・・・記憶部
４０・・・保守端末

Claims (11)

  1. 　発電プラントの運転データを取得する運転データ取得部と、
    　前記運転データが、出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定部と、
    　一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出部と、
    　前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定部と、
    　決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力部と、
    　を備えるサービスメニュー提示システム。
  2. 　前記運転パターンの各々と対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に、前記期間内運転パターンを示す印を出力する運転パターン出力部、
    　をさらに備える請求項１に記載のサービスメニュー提示システム。
  3. 　前記運転パターンごとの運転時間のうち、２つの前記運転パターンに係る運転時間の差が所定の範囲内の場合、前記メニュー出力部は、２つの前記運転パターンに応じたサービスメニューを提示する、
    　請求項１または請求項２に記載のサービスメニュー提示システム。
  4. 　前記メニュー出力部は、前記運転パターンに加え、前記一定期間内における起動回数に応じたサービスメニューを提示する、
    　請求項１から請求項３の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
  5. 　前記運転パターンには、全負荷運転および部分負荷運転およびガバナ運転が含まれる、請求項１から請求項４の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
  6. 　前記メニュー出力部は、前記期間内運転パターンが、前記部分負荷運転または前記ガバナ運転の場合、さらに出力の平均に応じて前記サービスメニューを出力する、請求項５に記載のサービスメニュー提示システム。
  7. 　前記発電プラントにおける過去の運転データに基づいて、未来の前記一定期間内における前記期間内運転パターンを予測する運転パターン予測部、
    　をさらに備える請求項１から請求項６の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
  8. 　前記メニュー出力部は、前記運転データにおける所定の監視項目と、その監視項目ごとに定められた閾値とに基づいて抽出された第１サービスメニューを取得し、前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューのうち、取得した前記第１サービスメニューと等しいサービスメニューを優先的に出力する、請求項１から請求項７の何れか１項に記載のサービスメニュー提示システム。
  9. 　出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンごとの運転時間の比に基づいて決定された一定期間の代表的な運転パターンである期間内運転パターンを示す印を、前記運転パターンと対応付けられた点を頂点とする三角形とともに、当該三角形内に出力する運転パターン出力部、
    　を備える運転パターン表示システム。
  10. 　発電プラントの運転データを取得するステップと、
    　前記運転データが、出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定するステップと、
    　一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出するステップと、
    　前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定するステップと、
    　決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するステップと、
    　を有するサービスメニュー提示方法。
  11. 　コンピュータに、
    　発電プラントの運転データを取得する運転データ取得処理と、
    　前記運転データが、出力形態に応じて予め定められている複数の運転パターンのうち、何れの運転パターンによる運転を示しているかを判定する運転パターン判定処理と、
    　一定期間に取得した前記運転データに基づいて、前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間を算出する運転時間算出処理と、
    　前記一定期間における前記運転パターンごとの運転時間の比に基づいて、前記一定期間を代表的する運転パターンである期間内運転パターンを決定する期間内運転パターン決定処理と、
    　決定した前記期間内運転パターンに応じたサービスメニューを出力するメニュー出力処理と、
    　を実行させるプログラム。
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