WO2024176506A1 - 異常判定装置 - Google Patents

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WO2024176506A1
WO2024176506A1 PCT/JP2023/035616 JP2023035616W WO2024176506A1 WO 2024176506 A1 WO2024176506 A1 WO 2024176506A1 JP 2023035616 W JP2023035616 W JP 2023035616W WO 2024176506 A1 WO2024176506 A1 WO 2024176506A1
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WO
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index
abnormality
abnormality determination
pulverizer
crusher
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PCT/JP2023/035616
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English (en)
French (fr)
Inventor
太皓 早瀬
浩隆 川部
貴典 佐藤
Original Assignee
株式会社Ihi
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C25/00—Control arrangements specially adapted for crushing or disintegrating
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23K—FEEDING FUEL TO COMBUSTION APPARATUS
    • F23K3/00—Feeding or distributing of lump or pulverulent fuel to combustion apparatus
    • F23K3/02—Pneumatic feeding arrangements, i.e. by air blast
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C15/00—Disintegrating by milling members in the form of rollers or balls co-operating with rings or discs
    • B02C15/04—Mills with pressed pendularly-mounted rollers, e.g. spring pressed

Definitions

  • This disclosure relates to an abnormality determination device that determines whether or not there is an abnormality in a crusher.
  • Patent Document 1 describes a device that uses boiler operating data, etc. to determine abnormalities in the pulverizer.
  • Patent Document 1 uses operating data of a boiler, which is separate from the pulverizer, to determine whether or not there is an abnormality in the pulverizer.
  • this disclosure describes an abnormality determination device that can more accurately determine whether or not there is an abnormality in the pulverizer.
  • the abnormality determination device determines whether or not there is an abnormality in a pulverizer that pulverizes solid fuel and supplies it to a boiler in a thermal power plant.
  • the abnormality determination device includes a data acquisition unit that acquires operating data that indicates the operating state of the pulverizer, and an abnormality determination unit that determines whether or not there is an abnormality in the pulverizer based on the acquired operating data.
  • the presence or absence of an abnormality in the crusher can be determined with greater accuracy using the crusher's operating data.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of a maintenance management system for a thermal power plant equipped with an abnormality determination device.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of the internal configuration of the crusher.
  • the upper part of Fig. 3(a) shows the distribution of the first index.
  • the lower part of Fig. 3(a) shows time series data of the deviation amount of the first index.
  • the upper part of Fig. 3(b) shows the distribution of the second index.
  • the lower part of Fig. 3(b) shows time series data of the deviation amount of the second index.
  • the upper part of Fig. 4(a) shows the distribution of the third index.
  • the lower part of Fig. 4(a) shows time series data of the deviation amount of the third index.
  • the upper part of Fig. 4(b) shows the distribution of the fourth index.
  • the lower part of Fig. 4(b) shows time series data of the deviation amount of the fourth index.
  • the abnormality determination device determines whether or not there is an abnormality in a pulverizer that pulverizes solid fuel and supplies it to a boiler in a thermal power plant.
  • the abnormality determination device includes a data acquisition unit that acquires operating data that indicates the operating state of the pulverizer, and an abnormality determination unit that determines whether or not there is an abnormality in the pulverizer based on the acquired operating data.
  • the abnormality determination unit determines whether or not an abnormality exists based on the operation data of the crusher, which is likely to indicate changes in the state of the crusher. In this way, the abnormality determination device can more accurately determine whether or not an abnormality exists in the crusher by using the operation data of the crusher.
  • the abnormality determination device may further include an index calculation unit that calculates an index indicating the correlation between two different pieces of operation data acquired by the data acquisition unit.
  • the abnormality determination unit may determine that there is an abnormality in the crusher when the calculated index falls outside a predetermined index range. In this case, the abnormality determination device can more accurately determine the presence or absence of an abnormality in the crusher by using the index indicating the correlation between the two pieces of operation data.
  • the abnormality determination device may further include an index calculation unit that calculates multiple indexes that indicate the correlation between two different pieces of operation data acquired by the data acquisition unit.
  • the calculated multiple indexes have different combinations of two pieces of operation data used to calculate the index.
  • the abnormality determination unit determines, for each of the multiple indexes, whether the index falls outside a predetermined index range for each index.
  • the abnormality determination unit may determine that there is an abnormality in the crusher when the number of indexes that fall outside the index range among the multiple indexes is equal to or greater than a predetermined reference number. In this case, the abnormality determination device can more accurately determine the presence or absence of an abnormality in the crusher by using multiple indexes that indicate the correlation between the operation data.
  • the abnormality determination device may further include an index calculation unit that calculates multiple indexes indicating a correlation between two different pieces of operation data acquired by the data acquisition unit.
  • the calculated multiple indexes have different combinations of two pieces of operation data used to calculate the index.
  • the abnormality determination unit calculates the degree of abnormality for each of the multiple indexes based on the deviation between the index and a predetermined index reference value for each index.
  • the abnormality determination unit may determine that there is an abnormality in the crusher when the total value of the multiple abnormality degrees calculated for each index exceeds a predetermined reference total value. In this case, the abnormality determination device can more accurately determine the presence or absence of an abnormality in the crusher by using the total value of the abnormality degrees of the multiple indexes.
  • the operating data may be at least any one of the flow rate of the supply air supplied into the pulverizer to send the solid fuel powder pulverized in the pulverizer outside the pulverizer by the airflow, the flow damper opening of the flow damper that controls the flow rate of the supply air, the supply amount of solid fuel supplied to the pulverizer, the differential pressure between the pressure of the supply air and the pressure of the air sent out from the pulverizer to send the powder by the airflow, and the current value of the power supplied to the electric motor provided in the pulverizer that drives the moving part that pulverizes the solid fuel.
  • the abnormality determination device can accurately determine the presence or absence of an abnormality in the pulverizer based on the operating data related to the pulverizer.
  • the maintenance management system A includes a thermal power plant 1 and an abnormality determination device 2.
  • the thermal power plant 1 generates electricity using heat generated by burning solid fuel.
  • the solid fuel may be, for example, coal, biomass fuel, etc.
  • the thermal power plant 1 includes a pulverizer 10, a boiler 11, a steam turbine 12, and a generator 13.
  • the pulverizer 10 pulverizes the solid fuel and supplies it to the boiler 11.
  • the boiler 11 burns the pulverized solid fuel to generate steam.
  • the steam generated by the boiler 11 is sent to the steam turbine 12 and drives the steam turbine 12.
  • the generator 13 is connected to the steam turbine 12.
  • the generator 13 generates electricity by driving the steam turbine 12 with the steam.
  • the thermal power plant 1 is equipped with various devices such as a device for purifying flue gas.
  • the pulverizer 10 pulverizes the solid fuel into powder so that it can be transported by air current.
  • the pulverizer 10 includes a rotating table (movable part) 101, mill rollers 102, an electric motor 103, a coal chute 104, and a pulverizer ECU (Electronic Control Unit) 105.
  • the rotating table 101 is installed at the bottom inside the housing 100 of the pulverizer 10.
  • the rotating table 101 is driven to rotate by the electric motor 103.
  • the mill rollers 102 are installed so as to be pressed against the upper surface of the rotating table 101.
  • the mill rollers 102 rotate in accordance with the rotation of the rotating table 101. For example, three mill rollers 102 are provided.
  • the coal chute 104 supplies solid fuel transported from the storage bunker onto the rotating table 101.
  • the solid fuel is supplied to the upper surface of the rotating table 101 near the center of rotation via the coal chute 104.
  • the solid fuel supplied onto the rotating table 101 is crushed by being sandwiched between the upper surface of the rotating table 101 and the mill rollers 102. In this way, the rotating table 101 and the mill rollers 102 crush the supplied solid fuel into powder.
  • An air supply pipe L1 that supplies air into the housing 100 is connected to the lower part of the housing 100.
  • a flow damper D that controls the flow rate of the supply air supplied into the housing 100 is provided in the air supply pipe L1.
  • a powder delivery pipe L2 that delivers the pulverized solid fuel powder from the pulverizer 10 to the boiler 11 is connected to the upper part of the housing 100.
  • the solid fuel powder pulverized by the rotating table 101 and mill rollers 102 is carried by the air flow supplied from the air supply pipe L1 into the housing 100 and is delivered to the outside of the housing 100 from the powder delivery pipe L2.
  • the pulverizer ECU 105 controls the pulverization of solid fuel in the pulverizer 10.
  • the pulverizer ECU 105 is an electronic control unit having, for example, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory).
  • the pulverizer ECU 105 for example, loads a program recorded in the ROM into the RAM and executes the program loaded into the RAM with the CPU to realize various functions.
  • the pulverization ECU 105 controls the electric motor 103 and the flow damper D so that a constant amount of solid fuel powder is sent out from the pulverizer 10. For example, when the amount of solid fuel powder being sent out decreases, the pulverization ECU 105 controls the electric motor 103 so that the rotation speed of the turntable 101 increases. Here, the pulverization ECU 105 increases the current value of the power supplied to the electric motor 103 to increase the rotation speed of the turntable 101. Also, for example, when the amount of solid fuel powder being sent out decreases, the pulverization ECU 105 controls the flow damper D so that the opening degree of the flow damper D increases.
  • the abnormality determination device 2 can acquire operation data of the pulverizer 10 by performing wired or wireless communication with the thermal power plant 1.
  • the abnormality determination device 2 determines the presence or absence of an abnormality in the pulverizer 10 provided in the thermal power plant 1 based on the operation data of the pulverizer 10.
  • "abnormality” here refers to a state in which solid fuel cannot be properly pulverized due to various reasons, causing an excessive amount of solid fuel to accumulate in the pulverizer 10.
  • “abnormality” here is not limited to the occurrence of an abnormality, but also includes a sign of an abnormality.
  • the abnormality determination device 2 is a server that supports the maintenance of the thermal power plant 1, and may be configured using cloud computing.
  • the abnormality determination device 2 includes a determination ECU 20 and a presentation unit 30.
  • the presentation unit 30 is a device that presents information to supervisors, etc. at the thermal power plant 1.
  • the presentation unit 30 may include at least one of a monitor and a lamp that presents information visually, and a speaker that outputs sound. Based on instructions from the determination ECU 20, the presentation unit 30 presents to supervisors, etc. at the thermal power plant 1 that an abnormality has occurred in the crusher 10.
  • the judgment ECU 20 is an electronic control unit having, for example, a CPU, a ROM, and a RAM, similar to the crushing ECU 105 of the crusher 10. Functionally, the judgment ECU 20 includes a data acquisition unit 21, an index calculation unit 22, an abnormality judgment unit 23, and a presentation control unit 24.
  • the data acquisition unit 21 acquires operation data indicating the operation state of the pulverizer 10 by communicating with the thermal power plant 1.
  • the data acquisition unit 21 acquires a plurality of operation data indicating the operation state of the pulverizer 10.
  • the data acquisition unit 21 acquires five pieces of operation data.
  • the data acquisition unit 21 acquires five pieces of operation data: (1) the flow rate of the supply air, (2) the flow damper opening, (3) the supply amount of solid fuel, (4) the differential pressure, and (5) the current value.
  • the flow rate of the supply air is the flow rate of air supplied into the pulverizer 10 in order to send the solid fuel powder pulverized in the pulverizer 10 out of the pulverizer 10 by airflow.
  • the flow rate of the supply air is the flow rate of air supplied from the air supply pipe L1 into the housing 100.
  • the detection value of an air flow sensor provided in the air supply pipe L1 may be used.
  • the flow damper opening degree is the opening degree of the flow damper D that controls the flow rate of the supply air supplied into the housing 100 through the air supply pipe L1.
  • the flow damper opening degree a control value when the pulverization ECU 105 controls the opening degree of the flow damper D may be used.
  • the supply amount of solid fuel is the amount of solid fuel supplied into the pulverizer 10 through the coal chute 104.
  • the supply amount of solid fuel may be the weight of the solid fuel transported from the storage bunker to the coal chute 104 per unit time.
  • the pressure difference is the pressure difference between the pressure of the supply air and the pressure of the discharge air sent out from the pulverizer 10 to discharge the solid fuel powder.
  • the pressure of the supply air is the pressure of the air supplied from the air supply pipe L1 into the housing 100 of the pulverizer 10.
  • the pressure of the supply air may be the detection value of an air pressure sensor provided in the air supply pipe L1 near the connection between the housing 100 and the air supply pipe L1.
  • the pressure of the discharge air sent out from the pulverizer 10 is the pressure of the air sent out from the housing 100 of the pulverizer 10 to the powder discharge pipe L2.
  • the pressure of the discharge air may be the detection value of an air pressure sensor provided in the powder discharge pipe L2 near the connection between the housing 100 and the powder discharge pipe L2.
  • the current value is the current value of the power supplied to the electric motor 103 that rotates the rotary table 101.
  • the current value may be a detection value of a current sensor that detects the current value of the power supplied to the electric motor 103.
  • the current value may be a control value when the grinding ECU 105 controls the current value of the power supplied to the electric motor 103.
  • the index calculation unit 22 uses two mutually different driving data acquired by the data acquisition unit 21 to calculate an index indicating the correlation between these two driving data.
  • the two mutually different driving data may be data of different types.
  • the two mutually different driving data may be data acquired by different methods.
  • the index calculation unit 22 calculates four indexes, a first index, a second index, a third index, and a fourth index.
  • the combination of two driving data used to calculate the first index, the combination of two driving data used to calculate the second index, the combination of two driving data used to calculate the third index, and the combination of two driving data used to calculate the fourth index are all different from each other.
  • the index calculation unit 22 calculates, as a first index, an index showing the correlation between (1) the flow rate of the supply air and (2) the opening degree of the flow damper.
  • This first index is represented, for example, by a distribution diagram with the vertical axis representing (1) the flow rate of the supply air and the horizontal axis representing (2) the opening degree of the flow damper, as shown in the upper part of FIG. 3(a).
  • the index calculation unit 22 calculates, as a second index, an index showing the correlation between (1) the flow rate of the supply air and (3) the supply amount of the solid fuel.
  • This second index is represented, for example, by a distribution diagram with the vertical axis representing (1) the flow rate of the supply air and the horizontal axis representing (3) the supply amount of the solid fuel, as shown in the upper part of FIG. 3(b).
  • the index calculation unit 22 calculates, as the third index, an index showing the correlation between (1) the flow rate of the supply air and (4) the differential pressure.
  • This third index is represented, for example, by a distribution diagram with the vertical axis representing (1) the flow rate of the supply air and the horizontal axis representing (4) the differential pressure, as shown in the upper part of FIG. 4(a).
  • the index calculation unit 22 calculates, as the fourth index, an index showing the correlation between (3) the amount of solid fuel supplied and (5) the current value.
  • This fourth index is represented, for example, by a distribution diagram with the vertical axis representing (5) the current value and the horizontal axis representing (3) the amount of solid fuel supplied, as shown in the upper part of FIG. 4(b).
  • the abnormality is the accumulation of solid fuel within the pulverizer 10.
  • the flow rate of the discharge air sent out from the housing 100 of the pulverizer 10 through the powder discharge pipe L2 decreases.
  • the pressure difference between the pressure of the supply air supplied to the pulverizer 10 and the pressure of the discharge air sent out from the pulverizer 10 increases.
  • the pulverization ECU 105 of the pulverizer 10 increases the opening of the flow damper D to increase the flow rate of the discharged air.
  • the pulverization ECU 105 of the pulverizer 10 also increases the rotation speed of the turntable 101 to quickly pulverize the accumulated solid fuel. In other words, the pulverization ECU 105 increases the current value of the power supplied to the electric motor 103. If the solid fuel further accumulates, the flow rate of the supply air supplied into the housing 100 of the pulverizer 10 via the air supply pipe L1 decreases. In other words, if an abnormality occurs in the pulverizer 10, the first to fourth indicators described above will change.
  • the abnormality determination unit 23 determines whether or not there is an abnormality in the crusher 10 based on the operation data acquired by the data acquisition unit 21. In this embodiment, the abnormality determination unit 23 determines whether or not there is an abnormality in the crusher 10 based on an index that indicates the correlation between the operation data. Two specific examples of the process of determining whether or not there is an abnormality in the abnormality determination unit 23 are described below.
  • the abnormality determination unit 23 determines whether or not each of the multiple indices calculated by the index calculation unit 22 falls outside a predetermined index range. This index range is determined in advance for each index. This index range is a range that the index can take when the operating state of the crusher 10 is normal.
  • an index range H1 is predefined for the first index shown in the upper part of FIG. 3(a).
  • This index range H1 is the range that the first index can take when the operating state of the crusher 10 is normal.
  • an index range H2 is predefined for the second index shown in the upper part of FIG. 3(b).
  • An index range H3 is predefined for the third index shown in the upper part of FIG. 4(a).
  • An index range H4 is predefined for the fourth index shown in the upper part of FIG. 4(b).
  • the cases where the index value is within the predefined index range i.e., the normal state
  • the cases where the index value is outside the predefined index range i.e., the abnormal state
  • the abnormality determination unit 23 determines that there is an abnormality in the crusher 10 when the number of indices out of the multiple indices that are outside the index range is equal to or greater than a predetermined reference number.
  • the predetermined reference number is set to a value equal to or less than the number of indices calculated by the index calculation unit 22.
  • the predetermined reference number may also be changed based on the state of the solid fuel supplied to the crusher 10, the external environment, etc.
  • the abnormality determination unit 23 can determine that there is an abnormality in the crusher 10 when the number of indices out of the multiple indices that are outside the index range is equal to or greater than the reference number within a specified period of time.
  • the abnormality determination unit 23 calculates the deviation between a predetermined index reference value and an index for each of a plurality of indexes.
  • the deviation between the index reference value and an index is the difference between the index reference value and each value indicated by the index.
  • the deviation is calculated for each value indicated by the index.
  • the index reference value is predetermined for each index.
  • the index reference value is set to the median of the index range that the index can take when the operating state of the crusher 10 is normal.
  • the index reference value is not limited to this, and may be set within the index range that the index can take when the operating state of the crusher 10 is normal.
  • an index reference value K1 is predefined for the distribution of the first index shown in the upper part of FIG. 3(a).
  • This index reference value K1 is set within the index range H1 that the first index can take when the operating state of the crusher 10 is normal.
  • the lower part of FIG. 3(a) shows time-series data of the deviation amount between the index reference value K1 and the first index on the vertical axis and the time on the horizontal axis.
  • the "lower limit" of the deviation amount corresponds to the lower limit of the index range H1 shown in the upper part of FIG. 3(a)
  • the "upper limit" of the deviation amount corresponds to the upper limit of the index range H1 shown in the upper part of FIG. 3(a).
  • an index reference value K2 is predefined for the distribution of the second index shown in the upper part of FIG. 3(b).
  • the lower part of FIG. 3(b) shows time series data of the deviation between the index reference value K2 and the second index.
  • An index reference value K3 is predefined for the distribution of the third index shown in the upper part of FIG. 4(a).
  • the lower part of FIG. 4(a) shows time series data of the deviation between the index reference value K3 and the third index.
  • An index reference value K4 is predefined for the distribution of the fourth index shown in the upper part of FIG. 4(b).
  • the lower part of FIG. 4(b) shows time series data of the deviation between the index reference value K4 and the fourth index.
  • the abnormality determination unit 23 calculates the degree of abnormality for each index based on the calculated deviation amount. When the deviation amount is large, the abnormality determination unit 23 also increases the degree of abnormality. Note that the abnormality determination unit 23 may use a different increase/decrease range for each index as the increase/decrease range of the degree of abnormality per unit deviation amount.
  • the abnormality determination unit 23 calculates the sum of the multiple abnormality degrees calculated for each index. If the calculated sum exceeds a predetermined reference sum, the abnormality determination unit 23 determines that an abnormality exists in the crusher 10.
  • the abnormality determination unit 23 may calculate the total degree of abnormality by weighting the abnormality according to each index.
  • the predetermined reference total value may be changed based on the state of the solid fuel supplied to the crusher 10, the external environment, etc.
  • the presentation control unit 24 presents the fact that there is an abnormality in the crusher 10 to the monitor, etc., via the presentation unit 30. This allows the monitor, etc., to recognize that an abnormality has occurred in the crusher 10 without directly viewing the inside of the crusher 10. This allows the monitor, etc., to perform maintenance work, etc., to resolve the abnormality in the crusher 10.
  • the abnormality determination unit 23 determines whether or not an abnormality exists based on the operation data of the crusher 10, which is likely to indicate changes in the state of the crusher 10. This allows the abnormality determination device 2 to more accurately determine whether or not an abnormality exists in the crusher 10 by using the operation data of the crusher 10. In this way, because the abnormality determination device 2 can determine whether or not an abnormality exists, it becomes unnecessary for a supervisor at the thermal power plant 1 to determine whether or not an abnormality exists in the crusher 10 based on various data.
  • the abnormality determination device 2 includes an index calculation unit 22 that calculates an index indicating the correlation between two different pieces of operating data.
  • the abnormality determination unit 23 of the abnormality determination device 2 determines whether or not an abnormality exists based on whether or not the index falls outside a predetermined index range. In this case, the abnormality determination device 2 can accurately determine whether or not an abnormality exists in the crusher 10 by using the index indicating the correlation between the two pieces of operating data.
  • the abnormality determination unit 23 of the abnormality determination device 2 determines that there is an abnormality when the number of indices outside a predetermined index range is equal to or greater than a predetermined reference number. In this case, the abnormality determination device 2 can more accurately determine whether or not there is an abnormality in the crusher 10 by using multiple indices that indicate the correlation between the operating data.
  • the abnormality determination unit 23 of the abnormality determination device 2 calculates the degree of abnormality for each of the multiple indicators.
  • the abnormality determination unit 23 determines that there is an abnormality in the crusher 10 when the total value of the calculated abnormality degrees exceeds a predetermined reference total value. In this case, the abnormality determination device 2 can more accurately determine whether or not there is an abnormality in the crusher 10 by using the total value of the abnormality degrees of the multiple indicators.
  • the data acquisition unit 21 acquires (1) the flow rate of the supply air, (2) the flow damper opening, (3) the supply amount of solid fuel, (4) the differential pressure, and (5) the current value as the operating data of the crusher 10.
  • the abnormality determination unit 23 determines the presence or absence of an abnormality in the crusher 10 using an index calculated based on this operating data. In this way, the abnormality determination device 2 can determine the presence or absence of an abnormality in the crusher 10 based on the operating data related to the crusher 10.
  • the data acquisition unit 21 is not limited to acquiring five pieces of operation data: (1) supply air flow rate, (2) flow damper opening, (3) solid fuel supply amount, (4) differential pressure, and (5) current value.
  • the data acquisition unit 21 may acquire a number of pieces of operation data other than five.
  • the data acquisition unit 21 may acquire data other than the above-mentioned (1) supply air flow rate to (5) current value as operation data of the pulverizer 10, so long as the data is related to the operation of the pulverizer 10.
  • the index calculation unit 22 is not limited to calculating the four indexes, the first index to the fourth index.
  • the index calculation unit 22 may calculate a number of indexes other than four.
  • the index calculation unit 22 may calculate indexes based on a combination of driving data other than the combination of driving data of the first index to the fourth index described above.
  • the abnormality determination unit 23 is not limited to determining the presence or absence of an abnormality using four indexes.
  • the abnormality determination unit 23 may determine the presence or absence of an abnormality based on a number of indexes other than four, such as making a determination using only one index.
  • the crusher 10 may be a crusher having a configuration other than that described using FIG. 2. Even in this case, the abnormality determination device 2 can determine the presence or absence of an abnormality based on the operating data of the crusher.
  • the present disclosure can determine the presence or absence of an abnormality in a pulverizer in a thermal power plant, and can ensure efficient operation of the thermal power plant. Therefore, the present disclosure also contributes to the following goals of the Sustainable Development Goals (SDGs) led by the United Nations: Goal 7: "Ensure access to affordable, reliable, sustainable and modern energy for all.”
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Abstract

異常判定装置は、固体燃料を粉砕して火力発電所のボイラに供給する粉砕機の異常の有無を判定する。異常判定装置は、粉砕機の運転状態を示す運転データを取得するデータ取得部と、取得された運転データが予め定められた範囲内であるか否かに基づいて、粉砕機の異常の有無を判定する異常判定部と、を備える。

Description

異常判定装置
　本開示は、粉砕機の異常の有無を判定する異常判定装置に関する。
　火力発電所のボイラに供給される固体燃料を粉砕する粉砕機がある。このような粉砕機では、様々な理由によって、固体燃料を適切に粉砕できなくなることがある。この場合、粉砕機内に固体燃料が過剰に滞留することがある。しかしながら、固体燃料の粉砕は粉砕機の筐体内で行われており、粉砕機内における固体燃料の滞留状態を直接視認することは困難である。このため、例えば、特許文献１には、ボイラの運転データ等を用いて、粉砕機の異常を判定する装置が記載されている。
特開２０２２－４１９７３号公報
　特許文献１に記載された装置は、粉砕機の異常の有無を判定するために、粉砕機とは異なるボイラの運転データを用いている。しかしながら、粉砕機の状態の変化がボイラの運転データに適切に表れないことが考えられる。このため、本開示は、粉砕機の異常の有無をより精度良く判定することが可能な異常判定装置について説明する。
　本開示の一態様は、固体燃料を粉砕して火力発電所のボイラに供給する粉砕機の異常の有無を判定する異常判定装置である。異常判定装置は、粉砕機の運転状態を示す運転データを取得するデータ取得部と、取得された運転データに基づいて、粉砕機の異常の有無を判定する異常判定部と、を備える。
　本開示の一態様によれば、粉砕機の運転データを用いて、粉砕機の異常の有無をより精度良く判定することができる。
図１は、異常判定装置を備えた火力発電所の保守管理システムの概略構成の一例を示す図である。 図２は、粉砕機の内部構成の一例を示す概略図である。 図３（ａ）の上段は第１指標の分布を示す。図３（ａ）の下段は第１指標のずれ量の時系列データを示す。図３（ｂ）の上段は第２指標の分布を示す。図３（ｂ）の下段は第２指標のずれ量の時系列データを示す。 図４（ａ）の上段は第３指標の分布を示す。図４（ａ）の下段は第３指標のずれ量の時系列データを示す。図４（ｂ）の上段は第４指標の分布を示す。図４（ｂ）の下段は第４指標のずれ量の時系列データを示す。
　本開示の一態様は、固体燃料を粉砕して火力発電所のボイラに供給する粉砕機の異常の有無を判定する異常判定装置である。異常判定装置は、粉砕機の運転状態を示す運転データを取得するデータ取得部と、取得された運転データに基づいて、粉砕機の異常の有無を判定する異常判定部と、を備える。
　この異常判定装置において、異常判定部は、粉砕機の状態の変化が表れやすい粉砕機の運転データに基づいて、異常の有無を判定する。このように、異常判定装置は、粉砕機の運転データを用いることによって、粉砕機の異常の有無をより精度良く判定することができる。
　上記の異常判定装置は、データ取得部によって取得された互いに異なる２つの運転データ同士の相関を示す指標を算出する指標算出部を更に備えていてもよい。異常判定部は、算出された指標が予め定められた指標範囲から外れた場合に、粉砕機に異常があると判定してもよい。この場合、異常判定装置は、２つの運転データ同士の相関を示す指標を用いることにより、粉砕機の異常の有無をより精度良く判定することができる。
　上記の異常判定装置は、データ取得部によって取得された互いに異なる２つの運転データ同士の相関を示す指標を複数算出する指標算出部を更に備えていてもよい。算出された複数の指標は、指標の算出に用いられる２つの運転データの組み合わせが互いに異なっている。異常判定部は、複数の指標のそれぞれについて、指標が、指標ごとに予め定められた指標範囲から外れたか否かを判定する。異常判定部は、複数の指標のうち指標範囲から外れた指標の数が、予め定められた基準数以上の場合に、粉砕機に異常があると判定してもよい。この場合、異常判定装置は、運転データ同士の相関を示す指標を複数用いることによって、粉砕機の異常の有無をより一層精度良く判定することができる。
　上記の異常判定装置は、データ取得部によって取得された互いに異なる２つの運転データ同士の相関を示す指標を複数算出する指標算出部を更に備えていてもよい。算出された複数の指標は、指標の算出に用いられる２つの運転データの組み合わせが互いに異なっている。異常判定部は、複数の指標のそれぞれについて、指標ごとに予め定められた指標基準値と指標とのずれ量に基づいて異常度を算出する。異常判定部は、指標ごとに算出された複数の異常度の合計値が予め定められた基準合計値を超えた場合に、粉砕機に異常があると判定してもよい。この場合、異常判定装置は、複数の指標の異常度の合計値を用いることにより、粉砕機の異常の有無をより一層精度良く判定することができる。
　上記の異常判定装置において、運転データは、粉砕機内で粉砕された固体燃料の粉体を粉砕機外に気流によって送り出すために粉砕機内に供給される供給空気の流量、供給空気の流量を制御するフローダンパーのフローダンパー開度、粉砕機に供給される固体燃料の供給量、供給空気の圧力と、気流によって粉体を送り出すために粉砕機から送り出される送出空気の圧力との差圧、及び、粉砕機に設けられ、固体燃料を粉砕する可動部を駆動する電動モータに供給される電力の電流値の少なくともいずれかであってもよい。この場合、異常判定装置は、これらの粉砕機に係る運転データに基づいて、粉砕機の異常の有無を精度良く判定することができる。
　以下、本開示の実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、各図において、同一又は相当する要素同士には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
　図１に示されるように、保守管理システムＡは、火力発電所１、及び異常判定装置２を備えている。火力発電所１は、固体燃料を燃焼させた熱を用いて発電を行う。固体燃料は、例えば、石炭、及びバイオマス燃料等であってもよい。火力発電所１は、粉砕機１０、ボイラ１１、蒸気タービン１２、及び発電機１３を含んでいる。粉砕機１０は、固体燃料を粉砕し、ボイラ１１に供給する。ボイラ１１は、粉砕された固体燃料を燃焼させ、蒸気を発生させる。ボイラ１１で発生した蒸気は、蒸気タービン１２に送られ、蒸気タービン１２を駆動する。発電機１３は、蒸気タービン１２に接続されている。蒸気タービン１２が蒸気によって駆動されることにより、発電機１３が発電を行う。なお、図示及び説明は省略するが、火力発電所１には、排煙を浄化する装置等の種々の装置が備えられている。
　ここで、粉砕機１０の詳細の一例について説明する。図２に示されるように、粉砕機１０は、気流に乗せて搬送可能となるように固体燃料を粉体状に粉砕する。粉砕機１０は、回転テーブル（可動部）１０１、ミルローラ１０２、電動モータ１０３、石炭シュート１０４、粉砕ＥＣＵ（Electronic　Control　Unit）１０５を備えている。回転テーブル１０１は、粉砕機１０の筐体１００内の下部に設置されている。回転テーブル１０１は、電動モータ１０３によって回転駆動される。ミルローラ１０２は、回転テーブル１０１の上面に押し付けられるように設置されている。ミルローラ１０２は、回転テーブル１０１の回転に伴って従動回転する。ミルローラ１０２は、例えば、３つ設けられている。
　石炭シュート１０４は、貯留バンカーから搬送されてきた固体燃料を回転テーブル１０１上に供給する。固体燃料は、石炭シュート１０４を介して、回転テーブル１０１の上面の回転中心付近に供給される。回転テーブル１０１上に供給された固体燃料は、回転テーブル１０１の上面とミルローラ１０２とによって挟み込まれることによって粉砕される。このように、回転テーブル１０１及びミルローラ１０２は、供給された固体燃料を粉体状となるように粉砕する。
　筐体１００の下部位置には、筐体１００内に空気を供給する空気供給管Ｌ１が接続されている。空気供給管Ｌ１には、筐体１００内に供給される供給空気の流量を制御するフローダンパーＤが設けられている。筐体１００の上部位置には、粉砕された固体燃料の粉体を粉砕機１０からボイラ１１へ送り出す粉体送出管Ｌ２が接続されている。回転テーブル１０１及びミルローラ１０２によって粉砕された固体燃料の粉体は、空気供給管Ｌ１から筐体１００内に供給された空気の気流に乗って、粉体送出管Ｌ２から筐体１００外に送り出される。
　粉砕ＥＣＵ１０５は、粉砕機１０における固体燃料の粉砕の制御を行う。粉砕ＥＣＵ１０５は、例えばＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、及びＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を有する電子制御ユニットである。粉砕ＥＣＵ１０５は、例えば、ＲＯＭに記録されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。
　ここでは、粉砕ＥＣＵ１０５は、粉砕機１０から一定量の固体燃料の粉体が送り出されるように、電動モータ１０３及びフローダンパーＤの制御を行う。例えば、粉砕ＥＣＵ１０５は、送り出される固体燃料の粉体の量が少なくなった場合、回転テーブル１０１の回転速度が速くなるように電動モータ１０３を制御する。ここでは、粉砕ＥＣＵ１０５は、回転テーブル１０１の回転速度を速くするために電動モータ１０３へ供給される電力の電流値を高くする。また、例えば、粉砕ＥＣＵ１０５は、送り出される固体燃料の粉体の量が少なくなった場合、フローダンパーＤの開度が大きくなるように、フローダンパーＤを制御する。
　図１に示されるように、異常判定装置２は、火力発電所１と有線通信又は無線通信を行うことにより、粉砕機１０の運転データを取得することができる。異常判定装置２は、粉砕機１０の運転データに基づいて、火力発電所１に備えられた粉砕機１０の異常の有無を判定する。なお、ここでの「異常」とは、様々な理由によって固体燃料を適切に粉砕できなくなり、粉砕機１０内に固体燃料が過剰に滞留した状態をいう。また、ここでの「異常」とは、異常が発生していることに限定されず、異常の予兆も含む。異常判定装置２は、火力発電所１の保守を支援するサーバであって、クラウドコンピューティングを用いて構成されていてもよい。
　異常判定装置２は、判定ＥＣＵ２０、及び提示部３０を備えている。提示部３０は、火力発電所１の監視員等に情報を提示する機器である。例えば提示部３０は、視覚を通じて情報を提示するモニタ及びランプ、並びに音を出力するスピーカの少なくともいずれかを含んでいてもよい。提示部３０は、判定ＥＣＵ２０からの指示に基づいて、粉砕機１０に異常が発生した旨を火力発電所１の監視員等に提示する。
　判定ＥＣＵ２０は、粉砕機１０の粉砕ＥＣＵ１０５と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等を有する電子制御ユニットである。判定ＥＣＵ２０は、機能的には、データ取得部２１、指標算出部２２、異常判定部２３、及び提示制御部２４を備えている。
　データ取得部２１は、火力発電所１と通信を行うことにより、粉砕機１０の運転状態を示す運転データを取得する。データ取得部２１は、粉砕機１０の運転状態を示す複数の運転データを取得する。本実施形態において、データ取得部２１は、５つの運転データを取得する。ここでは、データ取得部２１は、（１）供給空気の流量、（２）フローダンパー開度、（３）固体燃料の供給量、（４）差圧、及び（５）電流値の５つの運転データを取得する。
　（１）供給空気の流量は、粉砕機１０内で粉砕された固体燃料の粉体を粉砕機１０外に気流によって送り出すために粉砕機１０内に供給される空気の流量である。つまり、（１）供給空気の流量とは、空気供給管Ｌ１から筐体１００内に供給される空気の流量である。この（１）供給空気の流量としては、例えば、空気供給管Ｌ１に設けられた空気の流量センサの検出値が用いられてもよい。
　（２）フローダンパー開度は、空気供給管Ｌ１を介して筐体１００内へ供給される供給空気の流量を制御するフローダンパーＤの開度である。例えば（２）フローダンパー開度としては、粉砕ＥＣＵ１０５がフローダンパーＤの開度を制御するときの制御値が用いられてもよい。
　（３）固体燃料の供給量は、石炭シュート１０４を介して粉砕機１０内に供給される固体燃料の量である。（３）固体燃料の供給量としては、貯留バンカーから石炭シュート１０４へ単位時間あたりに搬送される固体燃料の重量が用いられてもよい。
　（４）差圧とは、供給空気の圧力と、固体燃料の粉体を送り出すために粉砕機１０から送り出される送出空気の圧力との差圧である。供給空気の圧力とは、空気供給管Ｌ１から粉砕機１０の筐体１００内に供給される空気の圧力である。例えば、供給空気の圧力としては、筐体１００と空気供給管Ｌ１との接続部分近傍において、空気供給管Ｌ１に設けられた空気の圧力センサの検出値が用いられてもよい。また、粉砕機１０から送り出される送出空気の圧力とは、粉砕機１０の筐体１００から粉体送出管Ｌ２に送り出される空気の圧力である。例えば、送出空気の圧力としては、筐体１００と粉体送出管Ｌ２との接続部分近傍において、粉体送出管Ｌ２に設けられた空気の圧力センサの検出値が用いられてもよい。
　（５）電流値とは、回転テーブル１０１を回転駆動する電動モータ１０３に供給される電力の電流値である。例えば、電流値としては、電動モータ１０３に供給される電力の電流値を検出する電流センサの検出値が用いられてもよい。また、電流値としては、粉砕ＥＣＵ１０５が電動モータ１０３に供給される電力の電流値を制御するときの制御値が用いられてもよい。
　指標算出部２２は、データ取得部２１によって取得された互いに異なる２つの運転データを用いて、これら２つの運転データ同士の相関を示す指標を算出する。互いに異なる２つの運転データとは、種類が異なるデータ同士とすることができる。また、互いに異なる２つの運転データとは、取得方法が異なるデータ同士とすることができる。
　本実施形態において、指標算出部２２は、この指標として、第１指標、第２指標、第３指標、及び第４指標の４つの指標を算出する。第１指標の算出に用いられる２つの運転データの組み合わせと、第２指標の算出に用いられる２つの運転データの組み合わせと、第３指標の算出に用いられる２つの運転データの組み合わせと、第４指標の算出に用いられる２つの運転データの組み合わせとは、それぞれ互いに異なっている。
　例えば、指標算出部２２は、第１指標として、（１）供給空気の流量と（２）フローダンパー開度との相関を示す指標を算出する。この第１指標は、例えば、図３（ａ）の上段に示されるように、縦軸を（１）供給空気の流量とし、横軸を（２）フローダンパー開度とした分布図によって表される。例えば、指標算出部２２は、第２指標として、（１）供給空気の流量と（３）固体燃料の供給量との相関を示す指標を算出する。この第２指標は、例えば、図３（ｂ）の上段に示されるように、縦軸を（１）供給空気の流量とし、横軸を（３）固体燃料の供給量とした分布図によって表される。
　例えば、指標算出部２２は、第３指標として、（１）供給空気の流量と（４）差圧との相関を示す指標を算出する。この第３指標は、例えば、図４（ａ）の上段に示されるように、縦軸を（１）供給空気の流量とし、横軸を（４）差圧とした分布図によって表される。例えば、指標算出部２２は、第４指標として、（３）固体燃料の供給量と（５）電流値との相関を示す指標を算出する。この第４指標は、例えば、図４（ｂ）の上段に示されるように、縦軸を（５）電流値とし、横軸を（３）固体燃料の供給量とした分布図によって表される。
　ここで、図２に示される粉砕機１０において、異常が発生した場合の各部の状態について説明する。ここでの異常とは、粉砕機１０内における固体燃料の滞留である。まず、粉砕機１０内に固体燃料が過剰に滞留し始めると、粉砕機１０の筐体１００内から粉体送出管Ｌ２を介して送り出される送出空気の流量が低下する。このため、粉砕機１０に供給される供給空気の圧力と、粉砕機１０から送り出される送出空気の圧力との差圧が増大する。
　差圧が増大すると、粉砕機１０の粉砕ＥＣＵ１０５は、送出空気の流量を増加させるため、フローダンパーＤの開度を大きくする。また、粉砕機１０の粉砕ＥＣＵ１０５は、滞留する固体燃料を早く粉砕するため、回転テーブル１０１の回転速度を早くする。つまり、粉砕ＥＣＵ１０５は、電動モータ１０３に供給される電力の電流値を高くする。さらに固体燃料が滞留すると、空気供給管Ｌ１を介して粉砕機１０の筐体１００内に供給される供給空気の流量が低下する。つまり、粉砕機１０に異常が生じた場合、上述した第１指標～第４指標に変化が生じる。
　図１に示されるように、異常判定部２３は、データ取得部２１で取得された運転データに基づいて、粉砕機１０の異常の有無を判定する。本実施形態において、異常判定部２３は、粉砕機１０の異常の有無を、運転データ同士の相関を示す指標に基づいて判定する。以下、異常判定部２３における異常の有無の判定処理の２つの具体例について説明する。
（第１例）
　まず、異常の有無の判定処理の第１例について説明する。異常判定部２３は、指標算出部２２で算出された複数の指標のそれぞれについて、指標が予め定められた指標範囲から外れたか否かを判定する。この指標範囲は、指標ごとに予め定められている。この指標範囲は、粉砕機１０の運転状態が正常状態である場合に、指標が取り得る範囲である。
　例えば、図３（ａ）の上段に示される第１指標に対して、指標範囲Ｈ１が予め定められている。この指標範囲Ｈ１は、粉砕機１０の運転状態が正常状態である場合に第１指標が取り得る範囲である。同様に、図３（ｂ）の上段に示される第２指標に対して、指標範囲Ｈ２が予め定められている。図４（ａ）の上段に示される第３指標に対して、指標範囲Ｈ３が予め定められている。図４（ｂ）の上段に示される第４指標に対して、指標範囲Ｈ４が予め定められている。なお、これらの図において、指標の値が予め定められた指標範囲内である場合（つまり正常状態である場合）が白丸で示され、指標の値が予め定められた指標範囲外である場合（つまり異常状態である場合）が黒丸で示されている。
　そして、異常判定部２３は、複数の指標のうち指標範囲から外れた指標の数が、予め定められた基準数以上の場合に、粉砕機１０に異常があると判定する。予め定められた基準数としては、指標算出部２２が算出した指標の数以下の値が設定される。また、予め定められた基準数は、粉砕機１０に供給される固体燃料の状態、及び外部環境等に基づいて変更されてもよい。例えば、異常判定部２３は、所定の期間内に、複数の指標のうち指標範囲から外れた指標の数が基準数以上となった場合に、粉砕機１０に異常があると判定することができる。
（第２例）
　次に、異常の有無の判定処理の第２例について説明する。異常判定部２３は、複数の指標のそれぞれについて、予め定められた指標基準値と指標とのずれ量を算出する。指標基準値と指標とのずれ量とは、指標基準値と指標が示す各値との差である。ずれ量は、指標が示す値ごとに算出される。指標基準値は、指標ごとに予め定められている。指標基準値としては、一例として、粉砕機１０の運転状態が正常状態である場合に指標が取り得る指標範囲の中央値が設定されている。これに限定されず、指標基準値としては、粉砕機１０の運転状態が正常状態である場合に指標が取り得る指標範囲内に設定されていればよい。
　例えば、図３（ａ）の上段に示される第１指標の分布に対して、指標基準値Ｋ１が予め定められている。この指標基準値Ｋ１は、粉砕機１０の運転状態が正常状態である場合に第１指標が取り得る指標範囲Ｈ１内に設定されている。また、図３（ａ）の下段は、縦軸を指標基準値Ｋ１と第１指標とのずれ量、横軸を時刻とした場合におけるずれ量の時系列データである。図３（ａ）の下段の時系列データにおいて、ずれ量の「下限」が、図３（ａ）の上段に示される指標範囲Ｈ１の下限に対応し、ずれ量の「上限」が、図３（ａ）の上段に示される指標範囲Ｈ１の上限に対応している。
　同様に、図３（ｂ）の上段に示される第２指標の分布に対して、指標基準値Ｋ２が予め定められている。図３（ｂ）の下段は、指標基準値Ｋ２と第２指標とのずれ量の時系列データである。図４（ａ）の上段に示される第３指標の分布に対して、指標基準値Ｋ３が予め定められている。図４（ａ）の下段は、指標基準値Ｋ３と第３指標とのずれ量の時系列データである。図４（ｂ）の上段に示される第４指標の分布に対して、指標基準値Ｋ４が予め定められている。図４（ｂ）の下段は、指標基準値Ｋ４と第４指標とのずれ量の時系列データである。
　そして、異常判定部２３は、算出したずれ量に基づいて、指標ごとに異常度を算出する。異常判定部２３は、ずれ量が大きい場合、異常度も大きくする。なお、異常判定部２３は、単位ずれ量当たりの異常度の増減幅として、指標ごとに異なる増減幅を用いてもよい。
　そして、異常判定部２３は、指標ごとに算出された複数の異常度の合計値を算出する。異常判定部２３は、算出した合計値が予め定められた基準合計値を超えた場合に、粉砕機１０に異常があると判定する。
　なお、異常判定部２３は、異常度の合計値を算出する場合、各指標に応じた重み付けを異常度に対して行って、異常度の合計値を算出してもよい。また、予め定められた基準合計値は、粉砕機１０に供給される固体燃料の状態、及び外部環境等に基づいて変更されてもよい。
　提示制御部２４は、異常判定部２３によって粉砕機１０に異常があると判定された場合、粉砕機１０に異常がある旨を提示部３０を通じて監視員等に提示する。これにより、監視員等は、粉砕機１０の内部を直接視認することなく、粉砕機１０に異常が発生したことを認識することができる。これにより、監視員等は、粉砕機１０の異常が解消されるように、メンテナンス作業等を行うことができる。
　以上のように、異常判定部２３は、粉砕機１０の状態の変化が表れやすい粉砕機１０の運転データに基づいて、異常の有無を判定する。これにより、異常判定装置２は、粉砕機１０の運転データを用いることによって、粉砕機１０の異常の有無をより精度良く判定することができる。このように、異常判定装置２が異常の有無を判定できるため、火力発電所１の監視員等が各種のデータに基づいて粉砕機１０の異常を判定する作業が不要となる。
　異常判定装置２は、互いに異なる２つの運転データ同士の相関を示す指標を算出する指標算出部２２を備えている。異常の有無の判定処理の第１例として、異常判定装置２の異常判定部２３は、指標が予め定められた指標範囲から外れたか否かに基づいて異常の有無の判定を行う。この場合、異常判定装置２は、２つの運転データ同士の相関を示す指標を用いることによって、粉砕機１０の異常の有無を精度良く判定することができる。
　異常の有無の判定処理の第１例として、異常判定装置２の異常判定部２３は、予め定められた指標範囲から外れた指標の数が、予め定められた基準数以上の場合に、異常があると判定する。この場合、異常判定装置２は、運転データ同士の相関を示す指標を複数用いることによって、粉砕機１０の異常の有無をより一層精度良く判定することができる。
　異常の有無の判定処理の第２例として、異常判定装置２の異常判定部２３は、複数の指標のそれぞれについて異常度を算出する。異常判定部２３は、算出された異常度の合計値が予め定められた基準合計値を超えた場合に、粉砕機１０に異常があると判定する。この場合、異常判定装置２は、複数の指標の異常度の合計値を用いることにより、粉砕機１０の異常の有無をより一層精度良く判定することができる。
　データ取得部２１は、粉砕機１０の運転データとして、（１）供給空気の流量、（２）フローダンパー開度、（３）固体燃料の供給量、（４）差圧、及び（５）電流値を取得する。異常判定部２３は、これらの運転データに基づいて算出された指標を用いて、粉砕機１０の異常の有無を判定する。このように、異常判定装置２は、これらの粉砕機１０に係る運転データに基づいて、粉砕機１０の異常の有無を判定することができる。
　以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、データ取得部２１は、（１）供給空気の流量、（２）フローダンパー開度、（３）固体燃料の供給量、（４）差圧、及び（５）電流値の５つの運転データを取得することに限定されない。データ取得部２１は、５つ以外の数の運転データを取得してもよい。また、データ取得部２１は、粉砕機１０の運転に関するデータであれば、上述した（１）供給空気の流量～（５）電流値以外のデータを、粉砕機１０の運転データとして取得してもよい。
　例えば、指標算出部２２は、第１指標～第４指標の４つの指標を算出することに限定されない。指標算出部２２は、４つ以外の数の指標を算出してもよい。また、指標算出部２２は、上述した第１指標～第４指標の運転データの組み合わせ以外の組み合わせの運転データに基づいて、指標を算出してもよい。異常判定部２３は、４つの指標を用いて異常の有無を判定することに限定されない。異常判定部２３は、例えば、指標を１つだけ用いて判定を行う等、４つ以外の数の指標に基づいて異常の有無を判定してもよい。
　粉砕機１０としては、図２を用いて説明した以外の構成の粉砕機が用いられてもよい。この場合であっても、異常判定装置２は、粉砕機の運転データに基づいて、異常の有無を判定することができる。
［付記］
　本開示は、火力発電所における粉砕機の異常の有無を判定することができ、火力発電所の効率的な運用を図ることができる。そのため、本開示は、国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の以下の目標にも貢献するものである。
　目標７「すべての人々の、安価かつ信頼できる持続可能な近代的エネルギーへのアクセスを確保する。」
１　火力発電所
２　異常判定装置
１０　粉砕機
１１　ボイラ
２１　データ取得部
２２　指標算出部
２３　異常判定部
１０１　回転テーブル（可動部）
１０３　電動モータ
Ｄ　フローダンパー

Claims (5)

  1. 　固体燃料を粉砕して火力発電所のボイラに供給する粉砕機の異常の有無を判定する異常判定装置であって、
    　前記粉砕機の運転状態を示す運転データを取得するデータ取得部と、
    　取得された前記運転データに基づいて、前記粉砕機の異常の有無を判定する異常判定部と、を備える、異常判定装置。
  2. 　前記データ取得部によって取得された互いに異なる２つの前記運転データ同士の相関を示す指標を算出する指標算出部を更に備え、
    　前記異常判定部は、算出された前記指標が予め定められた指標範囲から外れた場合に、前記粉砕機に異常があると判定する、請求項１に記載の異常判定装置。
  3. 　前記データ取得部によって取得された互いに異なる２つの前記運転データ同士の相関を示す指標を複数算出する指標算出部を更に備え、
    　算出された複数の前記指標は、前記指標の算出に用いられる２つの前記運転データの組み合わせが互いに異なっており、
    　前記異常判定部は、
    　　複数の前記指標のそれぞれについて、前記指標が、前記指標ごとに予め定められた指標範囲から外れたか否かを判定し、
    　　複数の前記指標のうち前記指標範囲から外れた前記指標の数が、予め定められた基準数以上の場合に、前記粉砕機に異常があると判定する、請求項１に記載の異常判定装置。
  4. 　前記データ取得部によって取得された互いに異なる２つの前記運転データ同士の相関を示す指標を複数算出する指標算出部を更に備え、
    　算出された複数の前記指標は、前記指標の算出に用いられる２つの前記運転データの組み合わせが互いに異なっており、
    　前記異常判定部は、
    　　複数の前記指標のそれぞれについて、前記指標ごとに予め定められた指標基準値と前記指標とのずれ量に基づいて異常度を算出し、
    　　前記指標ごとに算出された複数の前記異常度の合計値が予め定められた基準合計値を超えた場合に、前記粉砕機に異常があると判定する、請求項１に記載の異常判定装置。
  5. 　前記運転データは、
    　　前記粉砕機内で粉砕された前記固体燃料の粉体を前記粉砕機外に気流によって送り出すために前記粉砕機内に供給される供給空気の流量、
    　　前記供給空気の流量を制御するフローダンパーのフローダンパー開度、
    　　前記粉砕機に供給される前記固体燃料の供給量、
    　　前記供給空気の圧力と、気流によって前記粉体を送り出すために前記粉砕機から送り出される送出空気の圧力との差圧、及び、
    　　前記粉砕機に設けられ、前記固体燃料を粉砕する可動部を駆動する電動モータに供給される電力の電流値の少なくともいずれかである、請求項１～４のいずれか一項に記載の異常判定装置。
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