WO2023139927A1 - プラント計装装置およびそれを備えた設備劣化監視システムとプラント保全最適化システム - Google Patents

プラント計装装置およびそれを備えた設備劣化監視システムとプラント保全最適化システム Download PDF

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measurement
deterioration
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悠貴 日高
明紀 田村
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日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社
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    • F01D17/08—Arrangement of sensing elements responsive to condition of working-fluid, e.g. pressure
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D25/00—Component parts, details, or accessories, not provided for in, or of interest apart from, other groups
    • G—PHYSICS
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    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G—PHYSICS
    • G21—NUCLEAR PHYSICS; NUCLEAR ENGINEERING
    • G21C—NUCLEAR REACTORS
    • G21C17/00—Monitoring; Testing ; Maintaining

Definitions

  • the present invention relates to a plant instrumentation device using data reconciliation technology, an equipment deterioration monitoring system equipped with the device, and a plant maintenance optimization system.
  • An object of the present invention is to solve the above problems and to provide a highly accurate plant instrumentation device with a wide range of applications.
  • a plant instrumentation device for measuring the state of plant equipment or instruments used in a power plant includes a measured value input unit that inputs the actual measured value of an instrument installed in the plant as a measured value of a measurement variable, a virtual variable setting unit that sets measurement information of a virtual instrument that is virtually installed in the plant as a virtual variable, a constraint condition setting unit that sets a conservation rule or a balance rule related to the measurement variable or the virtual variable as a constraint condition, and from the measurement variable, the virtual variable, and the constraint condition, a true value estimating unit that calculates the estimated true values of the measured variable and the virtual variable by a least squares method weighted by the uncertainty of the measured variable so that the deviation between the measured variable and the virtual variable is minimized.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an equipment deterioration monitoring system provided with a plant instrumentation device; FIG. It is a figure explaining operation
  • 1 is a configuration diagram of a plant maintenance optimization system equipped with a plant instrumentation device; FIG.
  • DR technology is a least-squares method in which each instrument in the plant is i, the measured value (actual value) of each instrument is xi, the estimated true value is yi, the uncertainty of each measured value is ⁇ i, the objective function is J(yi), and the constraint is f(yi).
  • FIGS. 1A and 1B are diagrams showing specific examples before and after application of DR technology. Note that (t/h) in FIGS. 1A and 1B indicates the mass flow rate (ton/hour).
  • the estimated true value yi and estimated error range ⁇ i (uncertainty) of the flow rate at the installation location of instruments A, B, and C can be obtained.
  • the estimated true value yi of the flow rate is consistent at the inlet and outlet sides of the container, and the measurement errors of each instrument A, B, and C are reduced.
  • the plant instrumentation device of the embodiment focuses on the principle that the DR technology can calculate the estimated true value yi of the instrument by using the redundancy of the instrument, that is, the information of a plurality of existing designed instruments installed to detect the same parameter, and satisfying the conservation law between instruments, and incorporates undetectable information such as steam leaks or measured values related to assumed deterioration of the plant into the DR technology as virtual variables, and incorporates the conservation law or the balance law of the virtual variables into the DR technology as a constraint condition to estimate the true value.
  • the plant instrumentation device of the embodiment uses the output of the plant heat balance calculation as the measured value of the virtual variable of the DR technology, and uses it as a baseline for high-precision evaluation.
  • the plant instrumentation device of the embodiment applies statistical models such as models incorporating relationships between instruments obtained based on past normal operation data, pressure balance calculations such as pressure characteristics in the turbine of the plant, pressure loss in piping and equipment, and internal calculation formulas of simulators that simulate plant behavior as constraints to DR technology, or applies these outputs to DR technology as measured values xi to increase redundancy and improve the scope of application of DR technology.
  • statistical models such as models incorporating relationships between instruments obtained based on past normal operation data, pressure balance calculations such as pressure characteristics in the turbine of the plant, pressure loss in piping and equipment, and internal calculation formulas of simulators that simulate plant behavior as constraints to DR technology, or applies these outputs to DR technology as measured values xi to increase redundancy and improve the scope of application of DR technology.
  • the equipment deterioration monitoring system in Fig. 2 is applied to the operation management of thermal and nuclear power plants. Measurement variables based on each instrument signal in the plant, valve seat leak amount, heat exchange tube leak amount, heat transfer performance deterioration amount of heat exchanger, heat exchanger tube leak amount, pump performance deterioration amount, etc. are applied to DR technology as virtual variables (hereinafter referred to as assumed deterioration variables), and equipment deterioration of plant equipment is determined based on the assumed deterioration variable values estimated by DR technology.
  • assumed deterioration variables virtual variables
  • the assumed degradation variables (virtual variables) in the first embodiment will be described in more detail.
  • the assumed deterioration variable is a measured value measured by a virtual instrument in a plant where no instrument is actually installed, and is a virtual variable of DR technology that assumes the deterioration state of the facility.
  • the amount of valve seat leakage at each location in the power plant, the amount of heat transfer performance deterioration of the heat exchanger, the amount of heat exchanger tube leakage, the amount of reduction in pump head, etc. are assumed to be quantitative virtual variables according to the type of deterioration of plant equipment.
  • the plant instrumentation device 1 sets assumed deterioration variables as measured values of virtual instruments at locations in the plant where deterioration is assumed to occur in advance, and applies DR technology to estimate the true values of the assumed deterioration variables. Then, the equipment deterioration determination device 31 determines deterioration of the equipment based on fluctuations in the assumed deterioration variables estimated by the plant instrumentation device 1 . In addition, the plant instrumentation device 1 may use the amount of instrument drift as the assumed deterioration variable. Furthermore, in the case of the heat transfer performance of the heater, a decrease in the outlet side temperature of the non-heated fluid or an increase in the drain temperature of the heated fluid may be used as a quantitative assumed deterioration variable.
  • the assumed deterioration variable X1 is defined as the amount of steam leakage in the steam flow path from the reactor to the turbine
  • the assumed deterioration variable X2 is defined as the flow rate corresponding to the lowering of the pump head of the cooling water condensed in the condenser
  • the assumed deterioration variable X3 is defined as the flow rate corresponding to the reduction in heat transfer performance of the heat exchanger.
  • the plant instrumentation device 1 is composed of a measured value input section 21, a virtual variable setting section 22, a constraint condition setting section 23, and a true value estimation section 10.
  • the measured value input unit 21 acquires the actual measured value of each instrument in the plant and notifies the true value estimating unit 10 as the measured value of the measurement variable.
  • the true value estimation unit 10 is composed of a storage unit for information on the measurement variables 11, the virtual variables 12, and the constraint conditions 13, and the DR processing unit 14.
  • the measurement variable 11 stores the actual measurement value of each instrument in the plant notified from the measurement value input unit 21 as the measurement value of the processing in the DR processing unit 14, and indicates the estimated true value calculated by the DR processing unit 14.
  • the virtual variable 12 is set by the virtual variable setting unit 22, stores the virtual measured value of the virtual variable in the DR processing unit 14, and indicates the estimated true value calculated by the DR processing unit 14.
  • the constraint 13 stores the constraint in the DR technology set by the constraint setting unit 23 .
  • the DR processing unit 14 is a processing unit that calculates the estimated true value yi of the measurement variable 11 and the virtual variable 12 according to Equation 1 above.
  • the DR processing unit 14 sets the accuracy of each instrument in the plant as uncertainty ⁇ i.
  • the equipment deterioration determination device 31 determines whether or not the assumed deterioration variables X1, X2, and X3 calculated as the estimated true values of the virtual variables in the plant instrumentation device 1 are equal to or greater than a predetermined threshold. For the assumed deterioration variables X1, X2, and X3 that are equal to or greater than the threshold values, it is determined that deterioration has occurred in the equipment at the assumed locations.
  • the equipment deterioration monitoring system of the embodiment can grasp the deterioration of a place where no instrument is actually installed from the assumed deterioration variable estimated by the plant instrumentation device 1 .
  • FIG. 4 is a system configuration diagram of an equipment deterioration monitoring system including the plant instrumentation device 1 of the embodiment.
  • the plant instrumentation device 1 of FIG. 4 differs from the plant instrumentation device 1 of FIG. 2 in that a penalty value calculator 15 is provided. Since other configurations are the same as those in FIG. 2, description thereof is omitted here.
  • the penalty value calculation unit 15 calculates the penalty value defined by Equation 2 from the measured value (actual value xi) of the instrument acquired by the measured value input unit 21 and the estimated true value yi of the measured value of the instrument estimated by the DR processing unit 14 for each instrument of the plant.
  • the uncertainty ⁇ i is determined from the accuracy of the instrument or the dispersion of the measured values.
  • Penalty value ⁇ (yi - xi)/ ⁇ i ⁇ 2 ... Equation 2
  • the equipment deterioration/instrument drift determination device 32 detects and determines equipment deterioration when the assumed deterioration variable of the plant instrumentation device 1 changes, and detects and determines instrument drift when the penalty value varies. Thereby, the equipment deterioration monitoring system can grasp the deterioration state of the plant in detail.
  • FIG. 5 is a configuration diagram of an equipment deterioration monitoring system including the plant instrumentation device 1 of the embodiment.
  • the plant instrumentation device 1 is provided with a plant heat balance calculation unit 24 that uses the enthalpy at each location where no instruments are installed, the flow rate of the turbine extraction pipe, etc. as virtual variables, and analyzes based on the measured values of the instruments installed in the plant to obtain the enthalpy at each location, the flow rate of the turbine extraction pipe, etc.
  • the plant heat balance calculation unit 24 analyzes the heat balance of the plant based on the measured values acquired by the measured value input unit 21, obtains the enthalpy at each location to be assigned to virtual variables, the flow rate of the turbine bleed pipe, etc., and uses them as the measured values of the virtual variables 12 of the true value estimation unit 10.
  • the plant instrumentation device 1 in FIG. 6 is configured by adding a pressure balance model setting unit 25 to the plant instrumentation device 1 described in FIG. Since other configurations are the same as those in FIG. 2, description thereof is omitted here. Note that the plant instrumentation device 1 of FIG. 4 may be configured by adding the pressure balance model setting unit 25 .
  • the pressure balance model setting unit 25 incorporates into the true value estimating unit 10 pressure models such as the pressure characteristics in the turbine related to the measurement variables, the pressure loss calculation formula for piping and equipment, and the pressure loss calculation formula associated with the opening of the control valve as the constraint conditions 13. This improves the calculation accuracy of the DR processing section 14 of the true value estimating section 10 .
  • FIG. 7 is a configuration diagram of an equipment deterioration monitoring system including the plant instrumentation device 1 of the embodiment.
  • the statistical model setting unit 26 obtains a statistical model represented by the relational expression of the measurement variables of the instrument obtained based on the measured values of the normal operation data of the plant, calculates a value corresponding to the measurement variable 11 by the statistical model, and uses it as a new measurement value of the measurement variable 11. This makes it possible to add redundancy to the nonredundant measurement variable 11 or increase the redundancy, thereby improving the calculation accuracy of the DR processing unit 14 of the true value estimating unit 10 .
  • the statistical model setting unit 26 may take in the estimated true values of the measured variables or virtual variables obtained by the true value estimating unit 10 and use them as inputs for the statistical model.
  • the equipment deterioration determination device 31 may have a model similar to the statistical model set by the statistical model setting unit 26, analyze the model using assumed deterioration variables, and perform equipment deterioration evaluation.
  • FIG. 8 is a configuration diagram of an equipment deterioration monitoring system including the plant instrumentation device 1 of the embodiment.
  • the plant instrumentation device 1 in FIG. 8 is configured by adding a simulator setting unit 27 to the plant instrumentation device 1 described in FIG. Since other configurations are the same as those in FIG. 2, description thereof is omitted here. Note that the simulator setting unit 27 may be added to the plant instrumentation device 1 of FIG.
  • the simulator setting unit 27 sets an analysis simulator that simulates plant behavior, and incorporates the calculation formula of the analysis simulator into the true value estimation unit 10 as the constraint condition 13 . This improves the calculation accuracy of the DR processing section 14 of the true value estimating section 10 .
  • the simulator setting unit 27 performs a simulation using the measured values acquired by the measured value input unit 21 to calculate a value corresponding to the measured variable 11, and uses this as a new measured value of the measured variable 11. This makes it possible to add redundancy to the nonredundant measurement variable 11 or increase the redundancy, thereby improving the calculation accuracy of the DR processing unit 14 of the true value estimating unit 10 .
  • the simulator setting unit 27 may take in the estimated true values of the measured variables or virtual variables obtained by the true value estimating unit 10 and use them as inputs to the analysis simulator.
  • the equipment deterioration determination device 31 may have a simulator similar to the analysis simulator set by the simulator setting unit 27, and perform simulation using assumed deterioration variables to evaluate equipment deterioration.
  • the plant maintenance optimization system is a system for leveling the amount of instrument inspection work in periodic inspections.
  • the plant maintenance optimization system predicts the time to reach the inspection threshold based on the increasing tendency of the penalty value of individual instruments, evaluates the inspection amount of instruments in the next and subsequent periodic inspections, and provides the inspection timing for each instrument so as to level the inspection amount in each periodic inspection.
  • optimizing the maintenance amount it is possible to prevent an increase in cost due to an increase in the amount of work due to concentration of instrument inspection during a certain periodical inspection.
  • FIG. 10 is a configuration diagram of a plant maintenance optimization system equipped with the plant instrumentation device 1 of the embodiment.
  • the plant maintenance optimization system is provided with a maintenance quantity optimization device 33, and the maintenance quantity optimization device 33 optimizes the maintenance quantity from the output of the equipment deterioration/instrument drift determination device 32 and the penalty value.
  • the present invention is not limited to the above-described examples, and includes various modifications.
  • the above embodiments have been described in detail to facilitate understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.

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Abstract

発電プラントで用いられるプラントの設備または計器の状態を計測するプラント計装装置（１）は、プラントに設置された計器の実測値を計測変数の計測値として入力する計測値入力部（２１）と、プラントに仮想設置された仮想計器の計測情報を仮想変数として設定する仮想変数設定部（２２）と、計測変数または仮想変数に関する保存則または収支則を制約条件として設定する制約条件設定部（２３）と、計測変数（１１）と仮想変数（１２）と制約条件（１３）とから、計測変数と仮想変数の推定真値を、計測変数と仮想変数との偏差が最小となるように計測変数の不確かさを重みとした最小二乗法によって算出する真値推定部（１０）と、を備えるようにし、適用範囲の広い高精度のプラント計装装置を提供する。

Description

プラント計装装置およびそれを備えた設備劣化監視システムとプラント保全最適化システム
　本発明は、データリコンシリエーション技術を用いたプラント計装装置およびそれを備えた設備劣化監視システムとプラント保全最適化システムに関する。
　発電プラントで用いられるプラント設備・計器は、時間経過とともに劣化する。例えば、弁シートリークが発生したり、熱交換器の伝熱性能が伝熱管汚れによって低下したり、流量計のフローノズル表面への錆の付着によって流量計の指示値がドリフトする等の劣化が発生する。このようなプラント設備・機器の劣化は、火力・原子力発電の発電効率を低下させる要因となる。
　運転中に発電効率の低下が起こった際、その要因であるプラント設備・計器の劣化が蒸気リークなのか、機器の劣化なのか、計器ドリフトなのかを、プラント運転中のパラメータから特定する必要がある。これにより発電効率の低下の要因を特定し、適切な保全を行うことが、火力・原子力発電における発電効率を高く維持するために重要である。
　このため、従来から、プラント設備・計器の劣化要因を特定する技術が種々考案されている。例えば、特許文献１には、独自の真値推定モデルを用いて、プラントの各検出器信号の実測値に基づき真値を推定する。そして、各推定真値を精度に関するデータから総合評価する推定真値統合手段と、系として整合性の取れる推定真値を算出する整合性向上手段であるデータリコンシリエーション技術を用いて、最も確からしい推定真値を求めることにより、計器の推定ドリフト量を算出して、性能低下要因を特定することが可能となること、また、機器の経年変化・性能劣化の評価を行うことが示されている。
　データリコンシリエーション技術を用いることで、プラント運転中の計測データのみを用いてプラント設備・計器の劣化を推定する場合に比べ、より効率的で、信頼性の高い分析が可能となる。これにより、プラント設備・計器の適正な監視、メンテナンス等が可能となり、プラントの発電ロスを抑止することが出来る。
特開２００５―３３８０４９号公報
　特許文献１の技術によれば、プラントの各検出器信号の実測値に基づいて、機器の経年変化・性能劣化の評価を行うことができる。しかし、検出器信号の実測値に基づいて発電ロスとなる弁シートリークを検知する方法が定まっていないこと、高精度データリコンシリエーション評価を行うためのベースライン手法が定まっていないこと、検出器に冗長性が無い場合にはデータリコンシリエーション評価が行えないこと、など、特許文献１の技術を適用できない問題があった。
　本発明の目的は、上記の問題を解決し、適用範囲の広い高精度のプラント計装装置を提供することにある。
　前記課題を解決するため、発電プラントで用いられるプラントの設備または計器の状態を計測するプラント計装装置は、前記プラントに設置された計器の実測値を計測変数の計測値として入力する計測値入力部と、前記プラントに仮想設置された仮想計器の計測情報を仮想変数として設定する仮想変数設定部と、前記計測変数または前記仮想変数に関する保存則または収支則を制約条件として設定する制約条件設定部と、前記計測変数と前記仮想変数と前記制約条件とから、前記計測変数と前記仮想変数の推定真値を、前記計測変数と前記仮想変数との偏差が最小となるように前記計測変数の不確かさを重みとした最小二乗法によって算出する真値推定部と、を備えるようにした。
　本発明によれば、適用範囲の広い高精度のプラント計装装置を提供することができる。
ＤＲ技術の適用前の具体的な例を示す図である。 ＤＲ技術の適用後の具体的な例を示す図である。 プラント計装装置を備えた設備劣化監視システムの構成図である。 原子炉プラントの２次冷却系の模式図である。 プラント計装装置を備えた設備劣化監視システムの構成図である。 プラント計装装置を備えた設備劣化監視システムの構成図である。 プラント計装装置を備えた設備劣化監視システムの構成図である。 プラント計装装置を備えた設備劣化監視システムの構成図である。 プラント計装装置を備えた設備劣化監視システムの構成図である。 プラント保全最適化システムの動作を説明する図である。 プラント計装装置を備えたプラント保全最適化システムの構成図である。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
　まず、実施形態のプラント計装装置で使用するデータリコンシリエーション技術（ＤＲ技術と記す）について説明する。
　ＤＲ技術は、冗長性がある、つまり同一のパラメータを検知するために複数設置されている既設センサの情報を用いて計器の不確かさを低減し、計器間で保存則を満足させることで、信頼性の高い真値を推定する真値推定手法である。
　詳しくは、ＤＲ技術は、プラント内の各計器をi、各計器の計測値（実測値）をxi、推定真値をyi、各計測値の不確かさをσi、目的関数をJ(yi)、制約条件をf(yi)としたときに、数式１の２式の連立方程式の解となる最良のプロセスの推定真値yiを、計測値xiと推定真値yiの偏差が最小になるように計測値の不確かさを重みとした最小二乗法によって算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　図１Ａと図１Ｂは、ＤＲ技術の適用前後の具体的な例を示す図である。なお、図１Ａと図１Ｂの（t/h）は、質量流量（トン／時）を示す。
　図１Ａに示すＤＲ技術の適用前の計器Ａ、Ｂ、Ｃの流量計測値は、容器の入口側、出口側で一致していない。これは、容器からリークが起こっていない場合、それぞれの計器が計測誤差を有しているため生じているものである。
　図１Ａの計器Ａ、Ｂ、Ｃの計器誤差と計測値xiに基づいて、ＤＲ技術を適用すると、計器Ａ、Ｂ、Ｃの設置箇所の流量の推定真値yi、推定誤差範囲σi (不確かさ）を求めることができる。図１Ｂに示すように、流量の推定真値yiは、容器の出入口側で流量が一致しており、また各計器Ａ、Ｂ、Ｃの計測誤差も低減される。
　実施形態のプラント計装装置は、ＤＲ技術が計器の冗長性、つまり同一のパラメータを検知するために複数設置されている既設計器の情報を使用し、計器間の保存則を満足させることで、計器の推定真値yiを算出できる原理に着目し、蒸気リーク等の検出できない情報またはプラント想定劣化に係る計測値を仮想変数としてＤＲ技術に取り込むと共に、仮想変数の保存則または収支則を拘束条件としてＤＲ技術に取り込み、真値を推定する。
　また、実施形態のプラント計装装置は、ＤＲ技術の仮想変数の計測値にプラント熱バランス計算のアウトプットを用い、高精度評価のベースラインとする。
　さらに、実施形態のプラント計装装置は、プラントのタービン内圧力特性、配管・機器の圧損等の圧力バランス計算、過去の正常な運転データを基に求まった計器間の関係性を組込んだモデル等の統計モデル、プラント挙動を模擬するシミュレータの内部計算式を制約条件としてＤＲ技術に適用、もしくは、これらのアウトプットを計測値xiとしてＤＲ技術に適用することで冗長性を増加して、ＤＲ技術の適用範囲を向上する。
　以後、実施形態のプラント計装装置の構成をより詳細に説明する。
　図２は、実施形態のプラント計装装置１を備えた設備劣化監視システムの構成図である。
　図２の設備劣化監視システムは、火力・原子力発電プラントの運転管理に適用され、プラント内の各計器信号に基づく計測変数と、弁シートリーク量、熱交換チューブリーク量、熱交換器の伝熱性能低下量、熱交換器チューブリーク量、ポンプの性能低下量等を仮想変数（以下、想定劣化変数と呼ぶ）としてＤＲ技術に適用し、ＤＲ技術で推定した想定劣化変数の値によりプラント機器の設備劣化を判定する。
　ここで、実施例１における想定劣化変数（仮想変数）についてより詳細に説明する。
　想定劣化変数は、実際には計器が設営されていない、プラントの仮想計器で測定される計測値で、設備の劣化状態を想定したＤＲ技術の仮想変数である。例えば、発電プラント内各箇所の弁シートリーク量、熱交換器の伝熱性能低下量、熱交換器チューブリーク量、ポンプ揚程の低下量等を、想定されるプラント機器の劣化の種類に応じた定量的な仮想変数とする。
　プラント計装装置１は、プラントの各計器の実測値に加えて、予めプラント内の劣化が起こりうると想定される箇所に仮想計器の計測値として想定劣化変数を設定し、ＤＲ技術を適用して、想定劣化変数の真値を推定する。そして、機器劣化判断装置３１は、プラント計装装置１が推定した想定劣化変数の変動から機器設備の劣化を判断する。また、プラント計装装置１は、計器のドリフト量を想定劣化変数としてもよい。さらに、加熱器の伝熱性能であれば、非加熱側流体の出口側温度の低下分もしくは加熱側流体のドレン温度の上昇分等を、定量的な想定劣化変数としてもよい。
　具体例を、図３の原子炉プラントの２次冷却系の模式図により説明する。図３の２次冷却系では、原子炉からタービンまでの蒸気の流路における蒸気のリーク量を想定劣化変数Ｘ1 と定義し、復水器で凝縮された冷却水の給水ポンプの揚程低下分に相当する流量を想定劣化変数Ｘ2 と定義し、熱交換器の伝熱性能低下量に相当する流量を想定劣化変数Ｘ3 と定義する。
　想定劣化変数Ｘ1 、Ｘ2 、Ｘ3 は、健全状態であれば、全体の保存則計算にＤＲ技術を適用した場合に、想定劣化変数Ｘ1 =0、Ｘ2 =0、Ｘ3 =0 (t/h)となる。発電量が低下した場合に、想定劣化変数Ｘ1 =20、Ｘ2 =0、Ｘ3 =0 (t/h)の結果であれば、想定劣化変数Ｘ1 を設定した原子炉からタービンまでの流路において20(t/h)の蒸気リークが発生し、発電量の低下が生じたと推定できる。
　図２に戻り、設備劣化監視システムの構成を説明する。
　設備劣化監視システムは、プラント計器の情報に基づいて想定劣化変数を算出するプラント計装装置１と、想定劣化変数から機器の劣化を判断する機器劣化判断装置３１と、から構成する。
　プラント計装装置１は、計測値入力部２１と仮想変数設定部２２と制約条件設定部２３と真値推定部１０とから構成する。
　計測値入力部２１は、プラントの各計器の実測値を取得し、計測変数の計測値として真値推定部１０に通知する。
　仮想変数設定部２２は、真値推定部１０に組み込む仮想変数（想定劣化変数）を設定する。
　制約条件設定部２３は、真値推定部１０で推定真値を算出する際の、変数（計測変数と仮想変数）の保存則または収支則をＤＲ技術における制約条件として設定する。
　真値推定部１０は、計測変数１１と仮想変数１２と制約条件１３との情報の記憶部と、ＤＲ処理部１４とから構成する。
　計測変数１１は、計測値入力部２１から通知されたプラントの各計器の実測値をＤＲ処理部１４における処理の計測値として記憶すると共に、ＤＲ処理部１４で算出した推定真値を示す。
　仮想変数１２は、仮想変数設定部２２により設定され、ＤＲ処理部１４における仮想変数の仮想の計測値を記憶すると共に、ＤＲ処理部１４で算出した推定真値を示す。
　制約条件１３は、制約条件設定部２３により設定されたＤＲ技術における制約条件を記憶する。
　ＤＲ処理部１４は、上記の数式１に従って、計測変数１１と仮想変数１２の推定真値yiを算出する処理部である。なお、ＤＲ処理部１４は、プラントの各計器の精度を不確かさσiとして設定する。
　具体的には、プラント計装装置１は、演算処理を行うＣＰＵとメモリと通信部と操作部と表示部と不揮発性記憶媒体とから成るコンピュータが、不揮発性記憶媒体に記憶するプログラムをＣＰＵが実行することにより、ＤＲ処理部１４と計測値入力部２１と仮想変数設定部２２と制約条件設定部２３として機能し、構成する。計測変数１１と仮想変数１２と制約条件１３は、メモリに構成する。
　機器劣化判断装置３１は、プラント計装装置１において仮想変数の推定真値として算出した想定劣化変数Ｘ1 、Ｘ2 、Ｘ3 が、所定の閾値以上であるか否かを判定する。閾値以上の想定劣化変数Ｘ1 、Ｘ2 、Ｘ3 については、想定された箇所の機器設備に劣化が生じていると判断する。
　以上により、実施形態の設備劣化監視システムは、実際に計器が設営されていない箇所の劣化を、プラント計装装置１により推定した想定劣化変数により把握することができる。
　つぎに、機器の劣化と計器のドリフトの両方を検知・判定する実施形態の設備劣化監視システムの構成を説明する。
　図４は、実施形態のプラント計装装置１を備えた設備劣化監視システムのシステム構成図である。
　図４のプラント計装装置１は、図２のプラント計装装置１とは、ペナルティ値算出部１５を備える点が異なる。他の構成は、図２と同様であるためここでは説明を省略する。
　ペナルティ値算出部１５は、プラントの各計器毎に、計測値入力部２１が取得した計器の計測値（実測値xi ）と、ＤＲ処理部１４で推定した当該計器の計測値の推定真値yi とから、数式２で定めるペナルティ値を算出する。ここで、不確かさσi は、計器精度もしくは実測値のばらつきから定める。
　　ペナルティ値 ＝ ｛(yi －xi)／σi ｝＾２　　　…数式２
　ペナルティ値は、計器の測定値（実測値）と推定真値の偏差の程度を示す。そのため、発電量または対象計器周辺の機器が健全であるのにも関わらず、ペナルティ値が大きくなる、すなわち確からしい推定真値に対する対象計器の実測値の偏差が大きくなることは、計器ドリフトが発生している可能性が高いことを示す。
　機器劣化・計器ドリフト判断装置３２は、プラント計装装置１の想定劣化変数が変化した場合は機器の劣化を検知・判断し、ペナルティ値が変動した場合には計器のドリフトを検知・判断する。
　これにより、設備劣化監視システムは、プラントの劣化状態を詳細に把握することができる。
　つぎに、推定真値yi を高精度化するプラント計装装置１の構成について説明する。
　図５は、実施形態のプラント計装装置１を備えた設備劣化監視システムの構成図である。
　図５のプラント計装装置１は、図２で説明したプラント計装装置１に、プラント熱バランス計算部２４を追加して構成される。他の構成は、図２と同様であるためここでは説明を省略する。なお、図４のプラント計装装置１にプラント熱バランス計算部２４を追加して構成してもよい。
　プラント計装装置１は、計器が設営されていない各箇所のエンタルピ、タービン抽気管の流量等を仮想変数とし、プラントに設営された計器の計測値に基づいて解析して各箇所のエンタルピ、タービン抽気管の流量等を求めるプラント熱バランス計算部２４を設ける。
　プラント熱バランス計算部２４は、計測値入力部２１で取得した計測値に基づいてプラントの熱バランスを解析して仮想変数に割当てる各箇所のエンタルピ、タービン抽気管の流量等を求め、これを真値推定部１０の仮想変数１２の計測値とする。
　以上により、プラント計装装置１の推定真値yi の精度が向上するので、想定劣化変数の精度も向上し、機器劣化判断装置３１のプラントの劣化状態の判断精度を向上できる。
　つぎに、推定真値yi を高精度化するプラント計装装置１の他の構成について説明する。
　図６は、実施形態のプラント計装装置１を備えた設備劣化監視システムの構成図である。
　図６のプラント計装装置１は、図２で説明したプラント計装装置１に、圧力バランスモデル設定部２５を追加して構成される。他の構成は、図２と同様であるためここでは説明を省略する。なお、図４のプラント計装装置１に圧力バランスモデル設定部２５を追加して構成してもよい。
　圧力バランスモデル設定部２５は、計測変数に係るタービン内の圧力特性、配管・機器の圧損計算式、加減弁の開度に伴う圧損計算式等の圧力モデルを制約条件１３として真値推定部１０に組み込む。これにより、真値推定部１０のＤＲ処理部１４の算出精度を向上する。
　また、圧力バランスモデル設定部２５は、計測値入力部２１で取得した計測値に基づいて、タービン内の圧力特性、配管・機器の圧損計算式、加減弁の開度に伴う圧損計算式を解析して、計測変数１１に対応する値を算出し、これを計測変数１１の新たな計測値とする。これにより、冗長性のない計測変数１１に冗長性を持たせる、または、冗長性を増すことが可能となり、真値推定部１０のＤＲ処理部１４の算出精度を向上する。
　つぎに、推定真値yi を高精度化するプラント計装装置１の別の構成について説明する。
　図７は、実施形態のプラント計装装置１を備えた設備劣化監視システムの構成図である。
　図７のプラント計装装置１は、図２で説明したプラント計装装置１に、統計モデル設定部２６を追加して構成される。他の構成は、図２と同様であるためここでは説明を省略する。なお、図４のプラント計装装置１に統計モデル設定部２６を追加して構成してもよい。
　統計モデル設定部２６は、プラントの正常運転データの計測値を基に求めた計器の計測変数の関係式により示される統計モデルを設定し、統計モデルの関係式を制約条件１３として真値推定部１０に組み込む。これにより、真値推定部１０のＤＲ処理部１４の算出精度を向上する。
　また、統計モデル設定部２６は、プラントの正常運転データの計測値を基に求めた計器の計測変数の関係式により示される統計モデルを求め、統計モデルにより計測変数１１に対応する値を算出し、これを計測変数１１の新たな計測値とする。これにより、冗長性のない計測変数１１に冗長性を持たせる、または、冗長性を増すことが可能となり、真値推定部１０のＤＲ処理部１４の算出精度を向上する。
　また、統計モデル設定部２６は、真値推定部１０で求めた計測変数または仮想変数の推定真値を取り込み、統計モデルの入力としてもよい。
　機器劣化判断装置３１が、統計モデル設定部２６が設定する統計モデルと同様のモデルを有し、想定劣化変数によりモデルを解析して、設備の劣化評価を行うようにしてもよい。
　つぎに、推定真値yi を高精度化するプラント計装装置１の別の構成について説明する。
　図８は、実施形態のプラント計装装置１を備えた設備劣化監視システムの構成図である。
　図８のプラント計装装置１は、図２で説明したプラント計装装置１に、シミュレータ設定部２７を追加して構成される。他の構成は、図２と同様であるためここでは説明を省略する。なお、図４のプラント計装装置１にシミュレータ設定部２７を追加して構成してもよい。
　シミュレータ設定部２７は、プラント挙動を模擬する解析シミュレータを設定し、解析シミュレータの計算式を、制約条件１３として真値推定部１０に組み込む。これにより、真値推定部１０のＤＲ処理部１４の算出精度を向上する。
　また、シミュレータ設定部２７は、計測値入力部２１で取得した計測値によりシミュレーションして、計測変数１１に対応する値を算出し、これを計測変数１１の新たな計測値とする。これにより、冗長性のない計測変数１１に冗長性を持たせる、または、冗長性を増すことが可能となり、真値推定部１０のＤＲ処理部１４の算出精度を向上する。
　また、シミュレータ設定部２７は、真値推定部１０で求めた計測変数または仮想変数の推定真値を取り込み、解析シミュレータの入力としてもよい。
　機器劣化判断装置３１が、シミュレータ設定部２７が設定する解析シミュレータと同様のシミュレータを有し、想定劣化変数によりシミュレーションして、設備の劣化評価を行うようにしてもよい。
　つぎに、実施形態のプラント計装装置１を備えたプラント保全最適化システムについて説明する。
　プラント保全最適化システムは、定期点検における計器の点検作業量を平準化するシステムである。
　詳細には、プラント保全最適化システムは、個別計器のペナルティ値の増加傾向から点検を行う閾値に到達する時間を予測して、次回以降の定期検査における計器の点検物量を評価し、各定期検査における点検物量を平準化するように、各計器の点検時期を提供する。この保全物量の最適化により、ある定期検査時に計器点検が集中して作業量増加によるコスト増の発生を防ぐ。
　図９に示すように、計器Ａと計器Ｂのペナルティ値が、同時期に閾値に到達することが予測された場合に、例えば、計器Ｂを早期点検することで、計器Ａと計器Ｂのペナルティ値が、異なる時期に閾値に到達するようにして、計器Ａと計器Ｂの点検作業の集中を防止する。
　図１０は、実施形態のプラント計装装置１を備えたプラント保全最適化システムの構成図である。
　図１０のプラント計装装置１は、図４で説明したプラント計装装置１に、図５で説明したプラント熱バランス計算部２４と図６で説明した圧力バランスモデル設定部２５と、図７で説明した統計モデル設定部２６と図８で説明したシミュレータ設定部２７を追加して構成する。それぞれの構成は、先の説明と同様のため、ここでは説明を省略する。
　なお、実施形態のプラント保全最適化システムでは、プラント熱バランス計算部２４と圧力バランスモデル設定部２５と統計モデル設定部２６とシミュレータ設定部２７は、無くてもよく、または、いずれかの構成を有するようにしてもよい。
　プラント保全最適化システムは、保全物量最適化装置３３が備えられ、保全物量最適化装置３３が、機器劣化・計器ドリフト判断装置３２の出力とペナルティ値とから保全物量の最適化を行う。
　つぎに、機器劣化判断装置３１と機器劣化・計器ドリフト判断装置３２と保全物量最適化装置３３とにおける、ペナルティ値の取り扱いについて説明する。
　機器劣化判断装置３１と機器劣化・計器ドリフト判断装置３２の状態監視の用途では、例えばペナルティ値の閾値を１．９６＾２と設定する。これは、対象計器の測定ばらつきが正規性を有する場合に、計器の実測値と推定真値の偏差が９５％信頼区間を逸脱することに相当し、対象計器が統計上、許容できないドリフト誤差を含んでいることを意味する。より早期に計器ドリフトを検知する場合は、ペナルティ値の閾値を１．０＾２としても良い。これは計器の実測値と推定真値の偏差が６８％信頼区間を逸脱することに相当する。各計器のペナルティ値がこれらの閾値に達した場合、又は閾値に達することが予想された場合、対象計器の点検を促すものとする。
　さらに、保全物量最適化装置３３の傾向監視の用途では、図９に示すように、ペナルティ値の増加傾向から各計器の点検時期を予め推定することができる。そのため、特に重要な計器においては、ペナルティ値の増加傾向を監視することで、ペナルティ値が閾値に達さずとも、明らかな増加傾向が見られた場合は対象計器の点検を促すものとする。
また、保全物量最適化装置３３の監視結果に基づいて点検時期を予測し、各定検での計器の保全物量を平準化するように、各計装品の点検時期を計画することで、保全コスト増加を抑制し、保全の最適化を図ることができる。
　また、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施例は本発明で分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。
　１　プラント計装装置
　１０　真値推定部
　１１　計測変数
　１２　仮想変数
　１３　制約条件
　１４　ＤＲ処理部
　１５　ペナルティ値算出部
　２１　計測値入力部
　２２　仮想変数設定部
　２３　制約条件設定部
　２４　プラント熱バランス計算部
　２５　圧力バランスモデル設定部
　２６　統計モデル設定部
　２７　シミュレータ設定部
　３１　機器劣化判断装置
　３２　機器劣化・計器ドリフト判断装置
　３３　保全物量最適化装置

Claims (10)

  1. 　発電プラントで用いられるプラントの設備または計器の状態を求めるプラント計装装置であって、
    　前記プラントに設置された計器の実測値を計測変数の計測値として入力する計測値入力部と、
    　前記プラントに仮想設置された仮想計器の計測情報を仮想変数として設定する仮想変数設定部と、
    　前記計測変数または前記仮想変数に関する制約条件を設定する制約条件設定部と、
    　前記計測変数と前記仮想変数と前記制約条件とから、前記計測変数と前記仮想変数の推定真値を、前記計測変数と前記仮想変数の計測値との偏差が最小となるように前記計測変数の不確かさを重みとした最小二乗法によって算出する真値推定部と、
    を備えたことを特徴とするプラント計装装置。
  2. 　請求項１に記載のプラント計装装置において、
    　前記仮想変数設定部は、前記仮想変数にタービン抽気管の流量を設定し、
    　プラントの熱バランスを解析して前記仮想変数の計測値を求めるプラント熱バランス計算部
    を備えたことを特徴とするプラント計装装置。
  3. 　請求項１に記載のプラント計装装置において、
    　前記計測変数に係るタービン内の圧力特性、配管・機器の圧損計算式、または加減弁の開度に伴う圧損計算式等の圧力モデルを制約条件に設定するか、または、前記計測変数に係るタービン内の圧力特性、配管・機器の圧損計算式、加減弁の開度に伴う圧損計算式等の圧力モデルを前記計測値入力部が入力した計器の計測値により解析して、その値を新たな前記計測変数の計測値として算出する圧力バランスモデル設定部
    を備えたことを特徴とするプラント計装装置。
  4. 　請求項１に記載のプラント計装装置において、
    　プラントの正常運転データの計測値を基に求めた計器の計測変数の関係式により示される統計モデルを設定し、前記統計モデルの関係式を制約条件に設定するか、または、前記統計モデルにより計測変数に対応する値を算出し、これを新たな前記計測変数の計測値とする統計モデル設定部
    を備えたことを特徴とするプラント計装装置。
  5. 　請求項４に記載のプラント計装装置において、
    　前記統計モデル設定部は、前記計測変数または仮想変数の推定真値を前記統計モデルに取り込む
    ことを特徴とするプラント計装装置。
  6. 　請求項１に記載のプラント計装装置において、
    　プラント挙動を模擬する解析シミュレータを設定し、前記解析シミュレータの計算式を制約条件に設定するか、または、前記解析シミュレータにより前記計測値入力部が入力した計器の計測値に基づいてシミュレーションして、計測変数の値を求め、これを新たな前記計測変数の計測値とするシミュレータ設定部
    を備えたことを特徴とするプラント計装装置。
  7. 　請求項６に記載のプラント計装装置において、
    　前記シミュレータ設定部は、前記計測変数または仮想変数の推定真値を前記解析シミュレータに取り込む
    ことを特徴とするプラント計装装置。
  8. 　前記仮想変数をプラント設備の想定された箇所の機器設備の劣化状態を示す想定劣化変数とする請求項１に記載のプラント計装装置と、
    　前記プラント計装装置が算出した想定劣化変数の推定真値が閾値以上であるか判定し、推定真値が閾値以上の場合に前記想定劣化変数に対応する機器設備に劣化が生じていると判断する機器劣化判断装置と、
    を備えたことを特徴とする設備劣化監視システム。
  9. 　前記仮想変数をプラント設備の想定された箇所の機器設備の劣化状態を示す想定劣化変数とすると共に、前記計測変数の推定真値と前記計測値入力部が入力した計器の計測値との偏差をペナルティ値として算出するペナルティ値算出部をさらに備える請求項１に記載のプラント計装装置と、
    前記プラント計装装置が算出した想定劣化変数の推定真値と前記ペナルティ値とから計器のドリフトを判断する機器劣化・計器ドリフト判断装置と、
    を備えたことを特徴とする設備劣化監視システム。
  10. 前記仮想変数をプラント設備の想定された箇所の機器設備の劣化状態を示す想定劣化変数とすると共に、前記計測変数の推定真値と前記計測値入力部が入力した計器の計測値との偏差をペナルティ値として算出するペナルティ値算出部をさらに備える請求項１に記載のプラント計装装置と、
    　前記プラント計装装置が算出した想定劣化変数の推定真値と前記ペナルティ値とから機器の劣化、計器のドリフトを判断する機器劣化・計器ドリフト判断装置と、
    　機器劣化・計器ドリフト判断装置の出力とペナルティ値とから保全物量の最適化を行う保全物量最適化装置と、
    を備えたことを特徴とするプラント保全最適化システム
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