JP6416610B2 - プラント機器の保守計画システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、プラントの構成機器の効率を解析し、効率低下による燃料コストの増加量と、機器の効率を改善するためのメンテナンス費用を考慮し、運転保守コストが最小となるメンテナンス計画の立案を行うプラント機器の保守計画システム及び方法に関する。

発電プラントを構成する機器、例えば、火力発電プラントのガスタービンは、翼の損傷や汚れの付着により経時的に効率が低下していく。効率が低下すると、過剰に燃料を消費し、運転コストが上昇する。したがって、運転コストの上昇を抑えるため、損傷に対しては翼の交換作業を実施し、汚れに対しては洗浄作業を実施して、効率を回復させながら運転を継続している。ただし、これらのメンテナンスは、ガスタービンを分解しての作業になるため、プラントの運転を一定期間停止する必要があり、メンテナンス費用も高額になる。特に、翼などの部品交換が必要となる場合はメンテナンスの作業費用に加えて、部品の購入費用もかかる。

以上のような背景から、プラント機器のメンテナンスを頻繁に実施するのは得策ではなく、効率低下に伴う運転コストの増加量と、効率改善のためのメンテナンス費用の両者を鑑みて、トータルコストが最小となる時期に実施するのが、コスト削減の点で有効である。

運転保守コストを最小とするための保守計画を立案するシステムの例としては、特許文献１に、ガスタービンの圧縮機の洗浄作業を対象としてトータルコストを抑える洗浄時期を提示する方法が記載されている。この装置では、圧縮機効率を算出し、洗浄しないことによる損失コストの累積値を求め、この累積損失コストと洗浄に必要なコストを比較することにより、最適な洗浄時期を判定している。この文献では、累積損失コストと洗浄コストが等しくなった時点を洗浄時期と判定するのが好ましいとしている。

特開２００５‐１３３５８３

上記特許文献１に記載の方法では、累積損失コストと洗浄コストを比較して最適な洗浄時期を判定するとしているが、比較判定するための具体的な方法としては、両コストが一致した時点を最適とする方法のみが提示されている。しかしながら、効率の低下傾向が線形的ではなく、より急速に低下する場合、また、逆に緩やかに低下する場合には、累積損失コストと洗浄コストが一致した時点でトータルコストが最小になるとは限らない。急速に効率が低下する場合は、両コストが一致する時点より早い時期に洗浄し、メンテナンスの頻度を増やす方がコスト最小となる。一方、緩やかに低下する場合は、両コストが一致する時点より遅い時期に洗浄し、メンテナンスの頻度を減らす方がコスト最小となる。

以上のように、従来の技術では、プラント構成機器の効率低下による燃料コストの増加傾向に基づいたメンテナンス時期を判定できていなかった。

そこで上記課題を解決する為に本発明は、プラントを構成する機器の機器効率を演算する機器効率演算部と、前記機器効率に基づいて前記機器の燃料コストを求める燃料コスト演算部と、前記燃料コストの時系列データを関数にフィッティングして前記燃料コストの増加傾向を求める関数演算部と、前記燃料コストの累積値を求める累積損失演算部と、前記燃料コストの増加傾向に基づいて、前記燃料コストの累積値と前記機器効率を改善するためのメンテナンスコストのトータルコストを最小とするメンテナンス時期を求める最適保守演算部と、を備えるプラント機器の保守計画システムを提供する。

本発明によると、プラント構成機器の効率低下による燃料コストの増加傾向を考慮することで、燃料コストの累積値と機器メンテナンスによる保守コストを合わせたトータルコストが最小となるような最適なメンテナンス時期を判定できる。

本発明の実施例であるプラント機器の保守計画システムの構成を示す図である。 補正圧縮機効率の経時変化を示す図である。 効率低下による燃料コスト増加量の経時変化を示す図である。 効率低下による累積損失コストの経時変化を示す図である。 メンテナンスの最適日を判定するためのロジックを説明する図である。 トータルコスト、効率劣化に伴う燃料コスト増加による損失額及びメンテナンスに要した総額の関係を示す図である。 燃料コスト増加量への関数フィッティングを示す図である。 累積損失コストから最適な保守日を判定する方法を示す図である。 システムの表示画面例を示す図である。 複数のメンテナンス方法がある場合の提示方法を示す図である。 コンバインド発電プラントの構成を示す図である。

本発明によるプラント機器の保守計画システムの好適な実施例について説明する。尚、下記説明はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図する趣旨ではない。

図１は、本発明の実施例になるプラント機器の保守計画システムを示す図である。１は保守計画システムである。２は保守計画立案の対象とするプラントである。３はシステムの処理に必要なデータを入力すると共に、システムの処理結果を出力する入出力装置である。尚、本入出力装置には表示装置も含まれ当該処理結果を運用者に表示することが可能である。

本実施例におけるシステムでは、プラント２として火力コンバインド発電プラント（所謂Ｃ／Ｃプラント）を例に説明する。図１１は、Ｃ／Ｃプラントの機器構成を示す図である。２１はガスタービンであり、２２がガスタービンを構成する圧縮機、２３が燃焼器、２４が膨張機である。ガスタービン２１では、圧縮機２２が空気を取り込んで圧縮し、次いで、燃焼器２３が圧縮空気と燃料を取り込んで燃焼ガスを生成し、膨張機２４が燃焼ガスを取り込んで動力を得る。ガスタービンの出力は、膨張機２４が出力した動力と、圧縮機２２が使用した動力の差分である。２５は排熱回収ボイラである。排熱回収ボイラ２５はガスタービンからの高温排ガスを用いて高温蒸気を生成する。２６は蒸気タービンである。排熱回収ボイラ２５で生成した高温蒸気を取り込んで動力を得る。２７は復水器である。蒸気タービン２６の排気を取り込んで、冷却水と熱交換させることにより、蒸気を水に凝縮させる。２８は発電機である。ガスタービン２１と蒸気タービン２６の出力を用いて発電する。

本実施例では、メンテナンスを実施する上で最適な実施日を判定する機器としてガスタービンの圧縮機２２を例にあげて処理を以下に説明する。

図１を参照して、本発明になるプラント機器の保守計画システム１の構成を示す。 本システムは、プロセス値データベース１１、プラントモデルデータベース１４、燃料コストデータベース１５、保守費用データベース１９はハードディスクを含む記憶媒体等に保存されるデータベース部４と、機器効率演算部１２、燃料コスト演算部１３、累積損失演算部１６、関数演算部１７、最適保守演算部１８は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサーにより演算処理を行う演算部５で主構成される。また、データベース部４と演算部５は、有線又は無線により通信処理を行う。以下各構成について説明する。

プロセス値データベース１１は、プラント２から計測データを取り込み、データベースに格納する。機器効率演算部１２は、プロセス値データベースからデータを取り出し、プラントを構成する機器の効率を算出する。上記したように、本実施例では圧縮機を対象機器としている。圧縮機の効率ηを算出する手段として、以下の式を用いる。

ここで、ＰｉｎとＰｏｕｔは圧縮機入口と出口の圧力、ＴｉｎとＴｏｕｔは圧縮機入口と出口の温度、κは空気の比熱比を表している。

機器効率演算部１２は、プロセス値データベース１１から圧縮機の温度と圧力の計測値を取り込み、数１により圧縮機効率を算出する。ただし、数１で求めた圧縮機効率の値は、機器の劣化状況に加えて大気条件や運転条件にも影響される。これは圧縮機が取り込む空気の質量流量が変わるためである。大気温度によって空気の密度が変わり、また、ＩＧＶ（Ｉｎｌｅｔ Ｇｕｉｄｅ Ｖａｎｅ）の開度でも変わる。本実施例におけるシステムでは、機器の劣化状況をより正確に判断することが重要である。このため、数１で求めた圧縮機効率の値に対し、以下で示すように大気温度とＩＧＶ開度の依存性をなくすための補正処理を行い、補正圧縮機効率を算出する。

補正後圧縮機効率は、圧縮機効率から大気温度補正係数及びＩＧＶ開度補正係数の差分を取って算出する。ここで、圧縮機効率に対する空気流量及びＩＧＶ開度との関係は、設計時の試験データまたは実機の運転データを用いて、予め作成する。

図２は、補正圧縮機効率の経時変化を示すグラフである。洗浄などのメンテナンスを実施しない場合は、図に示すように効率が徐々に低下していく。機器効率演算部１２は、このような効率の変化傾向を算出する。

次に、前述の図１に示した燃料コスト演算部１３が、算出された補正圧縮機効率を用いて、効率低下による燃料消費量の増加分を求める。例えば図１１に示したコンバインド発電プラントの機器構成においては、圧縮機２２の効率が低下すると、圧縮機が使用する動力が上昇するため、ガスタービン２１の効率が低下する。ガスタービン２１の出力は低下し、排ガス温度は上昇する。その後段にある排熱回収ボイラ２５では、取り込むガスの温度が上昇しているので、蒸気の生成量は増加する。したがって、蒸気タービン２６の出力は上昇する。つまり、圧縮機２２の効率が低下すると、ガスタービン２１の出力が低下し、一方、蒸気タービン２６の出力は上昇する。このとき、ガスタービンの出力低下分の方が大きいため、トータルとしての出力は低下する。したがって、同じ発電出力を得るには、燃料を過剰に消費することになる。

以上のように、コンバインド発電プラントは、ガスタービン、排熱回収ボイラ、蒸気タービンが相互に関係するため、ガスタービン単体として効率が低下した場合でも、排熱回収ボイラ、蒸気タービンを含むプラント全体に与える影響を考慮する必要がある。上記の図１に記載した本実施例におけるシステムでは、プラントモデルデータベース１４に、ガスタービン、排熱回収ボイラ、蒸気タービンの機能を有するヒートバランスモデルを装備する。燃料コスト演算部１３は、プラントモデルデータベース１４に格納したヒートバランスモデルを用いて、ガスタービン圧縮機の効率低下による燃料流量の増加量を算出する。尚、コンバインド発電プラントに限らず各種プラントのモデルデータを保持しており、当該効率低下による燃料流量の増加量を算出可能である。

さらに、燃料コスト演算部１３は、燃料流量の増加量を燃料コストの増加量に換算する。この処理のために、燃料コストデータベース１５には、購入時期に応じた燃料の価格を時系列データとして格納している。燃料コスト演算部１３は、前述したヒートバランスモデルを用いて算出した燃料流量の増加量に対し、燃料価格を乗じて燃料コストの増加量を求める。図３は、燃料コスト演算部１３が算出した燃料コスト増加量の経時変化を示す図である。

次に、図１に示した累積損失演算部１６が、燃料コスト演算部１３が算出した燃料コストの増加量を用いて、累積損失コストを算出する。図４は、累積損失コストの経時変化を示す図である。これは、例えば燃料コスト増加量のトレンドを積分することにより得られる。本実施例におけるシステムでは、算出した累積損失コストと効率改善のためのメンテナンス費用とを比較して、運転保守のトータルコストが最小となるメンテナンス実施の時期を判定する。

以下に、その判定方法の概要を示す。先ず、仮定として、メンテナンスを実施する時間間隔は同一とし、これをＴで表す。また、メンテナンスによって効率が常に同じ状態に回復し、その後の効率の低下傾向も変わらないとする。このとき、機器の効率低下による燃料コストの増加量は、図５（ａ）に示すように同じパターンの繰り返しとなる。ここで、燃料コストの増加傾向を表す関数を数２のＦ（ｔ）で定義する。

ｔは時間、ｎは効率低下の傾向を表すパラメータ、ａは係数である。ｎが１のときは効率が線形的に低下、すなわち、燃料コストが線形的に増加することを示す。ｎが１より大きい場合は、効率低下の進行が早いことを示し、１より小さい場合は、進行が緩やかなことを示す。燃料コストを表す数２に対し、累積損失コストを表す関数は数３のＬ（ｔ）で表される。

数１で示す燃料コストを表す関数Ｆ（ｔ）を積分した形となる。図５（ｂ）に累積損失コストのグラフを示した。

十分に長い期間Ｐを仮定し、上記したようにメンテナンスを実施する時間間隔をＴとした場合、期間Ｐの間にメンテナンスを行う回数はＰ／Ｔ回となる。１回のメンテナンスにかかる費用をＭとすると、期間Ｐでの機器効率低下に伴う燃料コストの増加額と、メンテナンスに要した費用とを合計したトータルコストは数４のＣ（Ｔ）で表される。

第１項が燃料コストの増加による損失額、第２項がメンテナンスに要した総額である。このトータルコストＣ（Ｔ）を最小にするには、数５の条件を満足すればよい。

上記数５は、トータルコストＣ（Ｔ）の関数の傾きが０になるときを示しており、変動するトータルコストが下に凸となる最小値を求めている。この条件から数６に示す関係を導くことができ、これに数３を代入すると数７の関係が得られる。

数７は、左辺が累積損失コストＬ（Ｔ）である。右辺が１回当たりのメンテナンス費用Ｍを効率低下の傾向を表すパラメータｎで除した値である。両者の値が一致するときがコスト最小となる。ｎ＝１の場合、すなわち効率が線形的に低下する場合には、累積損失コストとメンテナンス費用が同額になる時点がコスト最小である。しかし、機器の効率低下が線形に比べて、急激に進行する場合、あるいは、緩やかに進行する場合は、コスト最小にならないことが分かる。

この関係を図６に示した。図６は、数４で示すトータルコストＣ（Ｔ）、及び、その第１項である効率劣化に伴う燃料コスト増加による損失額、第２項であるメンテナンスに要した総額を示すグラフである。グラフの横軸はメンテナンスの実施間隔Ｔを示し、右に行くほどメンテナンスの頻度を減らした状態に相当する。（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、数式４のｎがそれぞれ０．５、１．０、２．０の場合を示している。なお、各グラフの縦軸・横軸のスケールは変えて図示している。

ある期間Ｐにおける燃料コスト増加による損失額は、メンテナンスの実施間隔Ｔを延ばす、すなわちメンテナンスの頻度を減らすほど単調に増加する傾向を示す。一方、メンテナンスコストは、メンテナンスの頻度を減らすほど単調に減少する傾向を示す。したがって、両者の合計であるトータルコストＣ（Ｔ）は下に凸の関数となる。本システムは、このトータルコストが最小となるように、メンテナンスの最適な実施時期Ｔを決定する。

図では、ｎの値を変えた３パターンを示しており、トータルコストが最小となる条件での、燃料コスト増加による損失額とメンテナンスコストの関係を見る。（ａ）のｎ＝０．５では燃料コスト増加による損失額がメンテナンスコストに対して２倍のとき、（ｂ）のｎ＝１．０では両者が等しいとき、（ｃ）のｎ＝２．０では半分のときにトータルコストが最小になることが分かる。これは前述の数７の関係と等価である。ｎの値が異なることは、効率低下による燃料コストの増加傾向が異なることを示す。ｎの値が大きいほど、効率低下が急激に進行し、燃料コストの損失額も急激に増えることを意味する。つまり、効率の低下傾向によって、トータルコストを最小とする燃料コストの損失額とメンテナンスコストとの関係は変わる。

以上の特性を考慮し、本実施例におけるシステムでは、効率の低下傾向、すなわち、燃料コストの増加傾向を踏まえて、累積損失コストとメンテナンス費用からコスト最小となるメンテナンスの実施時期を判定する。

関数演算部１７は、図１に示した燃料コスト演算部１３が算出したデータに対し、図７に示すように関数へのフィッティングを行う。このときの関数形は上記数２を使用する。フィッティングによって燃料増加傾向を表すパラメータｎの値が得られる。

次に、最適保守演算部１８が、累積損失演算部１６が出力した累積損失コスト、関数演算部１７が出力した燃料増加傾向を表すパラメータｎを取り込み、コスト最小となる保守日を演算する。保守日の判定方法は、上記数７に従う。このとき、メンテナンスコストは、図１に示す保守費用データベース１９に格納しておく。

図８に、コスト最小となる保守日を判定するための処理の概要を示す。累積損失コストが、判定基準コストに到達した時点を最適日とする。ここで判定基準コストとは、数７に示す右辺の値であり、メンテナンスコストＭを効率低下の傾向を表すパラメータｎで除した値である。この図の例では、関数演算部１７が判定したｎの値が１より大きいため、判定基準コストはメンテナンスコストよりも小さい。つまり、累積損失コストがメンテナンスコストの額に達するよりも早い時点が、コスト最小となる最適日と判断している。また、関数演算部１７が判定したｎの値が１より小さい場合は、判定基準コストはメンテナンスコストよりも大きくなる為、累積損失コストがメンテナンスコストの額に達する時点よりも遅い時点を、コスト最小となる最適日と判断する。

図９は、入出力装置３が出力する表示画面の例である。３１は補正圧縮機効率のトレンドを示している。３２は圧縮機効率の低下による燃料コスト増加量のトレンド、及びフィッティング式を示している。３３は累積損失コスト、メンテナンスコスト、判定基準コストを示しており、これらから判定した最適保守日を出力している。これらの情報をユーザに提供することにより、システムが判定した最適保守日の根拠を示すことができる。また、複数プラントの運用している場合等に、各プラントにおける最適保守日のみを羅列して表示することもできる。

以上が、本実施例におけるシステムが行う処理の流れである。上記処理では、メンテナンスの方法が１種類という前提で説明した。これに対し、圧縮機の効率を改善するメンテナンスとして、洗浄と翼交換など複数の方法がある場合には、図１０に示すように、それぞれのメンテナンス費用から算出した判定基準コストを表示してもよい。

また、前述の処理では、燃料コストの増加トレンドに対して関数へのフィッティングを行ったが、効率の低下トレンドに対して行ってもよい。この場合も、前述の数２に示す関数にフィッティングし、パラメータｎを求めればよい。ただし、低下トレンドに対するフィッティングなので、係数ａは負の値になる。

本実施例によれば、プラント構成機器の効率が低下し、燃料コストが増加していく環境において、効率低下による燃料コストの増加量を演算し、この累積値である累積損失コストを演算し、累積損失コストと効率改善のためのメンテナンス費用を比較して、燃料コストとメンテナンスコストとを合計したトータルコストが最小となるメンテナンス時期を判定する場合において、効率の低下傾向、または燃料コストの増加傾向を考慮しているので、トータルコストが最小となる時期を精度よく判定できる。これにより、プラントの運転保守コストを削減できる。さらに、効率の低下傾向が緩やかな場合には、メンテナンスの実施間隔を従来よりも延長できるので、不必要なメンテナンス作業を省略でき、メンテナンス作業時間の短縮化、及びプラント稼働率の向上も実現できる。

また、本発明になるシステムによれば、発電プラント、化学プラントを始めとするプラント全般に利用できる。

１ 保守計画システム
２ プラント
３ 入出力装置
４ データベース部
５ 演算部
１１ プロセス値データベース
１２ 機器効率演算部
１３ 燃料増加演算部
１４ プラントモデルデータベース
１５ 燃料コストデータベース
１６ 累積損失演算部
１７ 関数演算部
１８ 最適保守演算部
１９ 保守費用データベース
２１ ガスタービン
２２ 圧縮機
２３ 燃焼器
２４ 膨張機(タービン)
２５ 排熱回収ボイラ
２６ 蒸気タービン
２７ 復水器
２８ 発電機

Claims (7)

1. プラントを構成する機器の機器効率を演算する機器効率演算部と、
   前記機器効率に基づいて前記機器の燃料コストの増加量を求める燃料コスト演算部と、
   前記燃料コストの増加量の時系列データを累乗関数にフィッティングして前記燃料コストの増加量の傾向を累乗関数の指数値として求める関数演算部と、
   前記燃料コストの増加量の累積値を求める累積損失演算部と、
   前記燃料コストの増加量の傾向に基づいて、前記燃料コストの累積値と前記機器効率を改善するためのメンテナンスコストのトータルコストを最小とするメンテナンス時期を求める最適保守演算部と、
   を備えるプラント機器の保守計画システム。
2. 請求項１に記載のプラント機器の保守計画システムにおいて、
   前記最適保守演算部は、前記メンテナンス時期を判定するための基準コストを前記メンテナンスコストを前記関数演算部が求めた累乗関数の指数値で除した値とし、前記燃料コストの増加量の累積値が前記基準コストと一致するとき、前記メンテナンス時期とすることを特徴とするプラント機器の保守計画システム。
3. 請求項１または２の何れかに記載のプラント機器の保守計画システムにおいて、
   前記プラントには発電プラントを含むことを特徴とするプラント機器の保守計画システム。
4. 請求項３に記載のプラント機器の保守計画システムにおいて、
   前記発電プラントのヒートバランスモデルを格納するデータベースを備え、
   前記燃料コスト演算部は、前記機器の効率低下による燃料コストの増加量を前記ヒートバランスモデルで演算することを特徴とするプラント機器の保守計画システム。
5. 請求項１乃至４の何れかに記載のプラント機器の保守計画システムにおいて、
   前記燃料コストの累積値のトレンドを前記基準コストと併せて表示し、前記メンテナンス時期を提示することを特徴とするプラント機器の保守計画システム。
6. 請求項１乃至５の何れかに記載のプラント機器の保守計画システムにおいて、
   前記関数演算部は、前記機器効率の低下傾向を求め、
   前記最適保守演算部は、前記機器効率の低下傾向に基づいて、前記メンテナンス時期を求めることを特徴とするプラント機器の保守計画システム。
7. プラントを構成する機器の機器効率に基づいて前記機器の燃料コストの増加量及びその累積値を求め、かつ前記燃料コストの増加量の時系列データを累乗関数にフィッティングして前記燃料コストの増加量の傾向を求め、前記燃料コストの増加量の傾向のフィッティングから求めた累乗関数の指数値とメンテナンスコストに基づいて、前記燃料コストの増加量の累積値と前記機器効率を改善するためのメンテナンスコストのトータルコストを最小とするメンテナンス時期を求めることを特徴とするプラント機器の保守計画方法。