JP7314323B2 - コンバインド・サイクル・ガス・タービン運転の最適化のための方法及びシステム - Google Patents
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Description
のようになる。したがって、
として相当するポイントが得られる。他のKPIについて同様に、
として相当するポイントが得られる。
a)ステップ314において、RewardFinal<lowerthresである場合、そのことは、単に、オプティマイザのMVが選択されたときのより悪いKPI値を指し、したがってMVfinal=MVconである。
b)ステップ316において、RewardFinal>upperthresである場合、オプティマイザによって操作変数が導出されるときに関連付けられる高い報酬があり、この場合、MVfFinal=MVoptである。
c)ステップ318において、lowerthres<RewardFinal>upperthresである場合、MVFinal=f(MVcon、MVopt)である。
Claims (14)
- コンバインド・サイクル・ガス・タービン(CCGT)プラントの運転を最適化するためのプロセッサ実装方法(400)であって、前記方法は、
前記CCGTプラントの1つ又は複数のデータベースから所定の頻度で複数のデータを受信するステップであって、前記複数のデータがリアルタイム・データ及び非リアルタイム・データを含む、ステップ(402)と、
1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、前記複数のデータを前処理するステップ(404)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、複数のソフト・センサーを使用してソフト・センサー・パラメータのセットを推定するステップ(406)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、ソフト・センサー・パラメータの前記セットを前記前処理された複数のデータと統合するステップであって、前記統合されたデータが操作変数の第1のセットを含み、前記操作変数が、1つ又は複数の燃料制御弁の開度のパーセンテージと、入口案内翼(IGV)の開度と、タービン冷却流量と、異なる燃料の混合比率と、蒸気制御弁のパーセンテージ開度とを含む、ステップ(408)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、複数の異常検出モデルを使用して、前記CCGTプラント及び前記CCGTプラントの個々のユニットに関係するプロセス異常及び機器異常を検出するステップであって、前記複数の異常検出モデルが前記データベースから取り出され、前記個々のユニットと前記CCGTプラント全体との各々についての異常スコアを計算するために、前記操作変数の1つ又は複数の特定のサブセットが利用される、ステップ(410)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、複数の異常診断モデルを使用して、前記検出された異常の少なくとも1つの原因を特定するステップであって、前記複数の異常診断モデルが前記データベースから取り出され、前記個々のユニットと前記CCGTプラント全体との各々についての異常の前記原因を特定するために、前記操作変数の1つ又は複数の特定のサブセットが利用される、ステップ(412)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、複数の状態決定モデルを使用して、前記CCGTプラントの運転状態を決定するステップであって、前記状態が定常状態又は非定常状態であり得、プロセス変数のセットのリアルタイム値を利用することによって、前記CCGTプラントの運転モードを、定常状態と、負荷上昇状態と、負荷降下状態と、始動状態と、停止状態とのうちの1つに分類するために、前記状態決定モデルが使用される、ステップ(414)と、
1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、複数の予測モデル及び前記統合されたデータを使用してCCGTプラントの複数の重要業績評価パラメータを予測するステップであって、前記複数の予測モデルが前記データベースから取り出される、ステップ(416)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、前記CCGTプラントの前記複数の重要業績評価パラメータを最適化するために、前記複数の予測モデルを使用してオプティマイザを構成するステップ(418)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、前記構成されたオプティマイザを使用して操作変数の第2のセットを生成するステップ(420)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、
前記検出された異常の前記原因と、
前記CCGTプラントの前記決定された状態と、
前記CCGTプラントの前記複数の重要業績評価パラメータの重要度であって、前記重要度が、ユーザによって定義されるか、又は前記データベースから取得されるかのいずれかである、重要度と
に基づいて、操作変数の前記第1のセットと操作変数の前記第2のセットとを使用して操作変数の最適セットを決定するステップ(422)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、操作変数の前記第1のセットと前記第2のセットの両方について、前記業績評価パラメータの各々についての決定された重要度を使用して、前記複数の重要業績評価パラメータの各々についての格付けポイントを計算するステップ(424)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、操作変数の第1のセット及び第2のセットについて計算された格付けポイントを利用して報酬値を計算するステップ(426)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、前記報酬値と上限しきい値及び下限しきい値との比較を伴う、事前定義された条件のセットを使用して操作変数の前記最適セットを選定するステップであって、前記CCGTプラントの前記運転を最適化するために、操作変数の前記最適セットが使用される、ステップ(428)と
を含む、方法(400)。 - 複数のソースが、分散型制御システム(DCS)、ヒストリアン、ラボラトリー情報管理システム(LIMS)、製造実行システム(MES)、又は手動入力のうちの1つ又は複数を含み、前処理が、アウトライアーの削除、異なるデータ・シリーズの同期、又は高周波数非プロセス関係雑音の識別及び削除によって、履歴データをクリーニングすることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記CCGTプラントの前記運転を最適化するために操作変数の前記最適セットを与えるステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- オフライン・モードにおいて前記CCGTプラントに関するシミュレーション・タスクを実行し、それにより、高忠実度物理ベース・モデル及びデータ駆動型モデルを使用して、リアルタイム最適化プロセスが特定のテスト・ケースを生成し、シミュレートするのを支援するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 操作変数の前記最適セットを決定するステップに、燃料組成センサー及び発熱量計からのリアルタイム出力を与えるステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の異常検出モデルが、データ駆動型モデルである、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の異常診断モデルが、データ駆動型モデルである、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の状態決定モデルが、データ駆動型分類器である、請求項1に記載の方法。
- 複数の重要業績評価指標が、熱効率と、生成された電力と、生成された電力の周波数と、排ガス温度と、運転コストと、排ガス中の汚染物質とを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記事前定義された条件のセットは、
前記報酬値が前記下限しきい値を下回る場合、操作変数の前記最適セットとして操作変数の第1のセットを選定することと、
前記報酬値が前記上限しきい値を上回る場合、操作変数の前記最適セットとして操作変数の第2のセットを選定することと、
前記報酬値が前記上限しきい値と前記下限しきい値との間である場合、操作変数の前記最適セットとして、操作変数の前記第1のセットと前記第2のセットとの間の関数関係であって、複数のKPIと前記操作変数の各々との間の物理的関係に基づいて定義される関数関係である操作変数を選定することと
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記複数のソフト・センサーが、ガス・タービンによって生成された電力と、蒸気タービンによって生成された電力と、加湿後の流入空気の相対湿度と、タービン入口温度(TIT)と、ガス・タービン冷却空気の流量及び温度とを含む、物理ベース・ソフト・センサー及びデータ駆動型ソフト・センサーである、請求項1に記載の方法。
- コンバインド・サイクル・ガス・タービン(CCGT)プラント(102)の運転を最適化するためのシステム(100)であって、前記システムは、
入出力インターフェース(106)と、
1つ又は複数のハードウェア・プロセッサ(110)と、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサと通信しているメモリ(108)と
を備え、前記1つ又は複数の第1のハードウェア・プロセッサは、
前記CCGTプラントの1つ又は複数のデータベースから所定の頻度で複数のデータを受信するステップであって、前記複数のデータがリアルタイム・データ及び非リアルタイム・データを含む、ステップと、
前記複数のデータを前処理するステップと、
複数のソフト・センサーを使用してソフト・センサー・パラメータのセットを推定するステップと、
ソフト・センサー・パラメータの前記セットを前記前処理された複数のデータと統合するステップであって、前記統合されたデータが操作変数の第1のセットを含む、ステップと、
複数の異常検出モデルを使用して、前記CCGTプラント及び前記CCGTプラントの個々のユニットに関係するプロセス異常及び機器異常を検出するステップであって、前記複数の異常検出モデルが前記データベースから取り出される、ステップと、
複数の異常診断モデルを使用して、前記検出された異常の少なくとも1つの原因を特定するステップであって、前記複数の異常診断モデルが前記データベースから取り出される、ステップと、
複数の状態決定モデルを使用して、前記CCGTプラントの運転状態を決定するステップであって、前記状態が定常状態又は非定常状態であり得る、ステップと、
複数の予測モデル及び前記統合されたデータを使用してCCGTプラントの複数の重要業績評価パラメータを予測するステップであって、前記複数の予測モデルが前記データベースから取り出される、ステップと、
前記CCGTプラントの前記複数の重要業績評価パラメータを最適化するために、前記複数の予測モデルを使用してオプティマイザを構成するステップと、
前記構成されたオプティマイザを使用して操作変数の第2のセットを生成するステップと、
前記検出された異常の前記原因と、
前記CCGTプラントの前記決定された状態と、
前記CCGTプラントの前記複数の重要業績評価パラメータの重要度であって、前記重要度が、ユーザによって定義されるか、又は前記データベースから取得されるかのいずれかである、重要度と
に基づいて、操作変数の前記第1のセットと操作変数の前記第2のセットとを使用して操作変数の最適セットを決定するステップと、
操作変数の前記第1のセットと前記第2のセットの両方について、前記業績評価パラメータの各々についての決定された重要度を使用して、前記複数の重要業績評価パラメータの各々についての格付けポイントを計算するステップと、
操作変数の第1のセット及び第2のセットについて計算された格付けポイントを利用して報酬値を計算するステップと、
前記報酬値と上限しきい値及び下限しきい値との比較を伴う、事前定義された条件のセットを使用して操作変数の前記最適セットを推奨するステップと
を行うために、前記メモリに記憶されたプログラムされた命令を実行するように構成されている、システム(100)。 - 燃料の燃料密度及び発熱量のリアルタイム値を与えるための、燃料制御弁の入口における燃料組成センサーと発熱量計とをさらに備える、請求項12に記載のシステム。
- 1つ又は複数の命令を含む1つ又は複数の非一時的機械可読情報記憶媒体であって、前記命令は、1つ又は複数のハードウェア・プロセッサによって実行されたとき、
CCGTプラントの1つ又は複数のデータベースから所定の頻度で複数のデータを受信するステップであって、前記複数のデータがリアルタイム・データ及び非リアルタイム・データを含む、ステップと、
前記複数のデータを前処理するステップと、
複数のソフト・センサーを使用してソフト・センサー・パラメータのセットを推定するステップと、
ソフト・センサー・パラメータの前記セットを前記前処理された複数のデータと統合するステップであって、前記統合されたデータが操作変数の第1のセットを含む、ステップと、
複数の異常検出モデルを使用して、前記CCGTプラント及び前記CCGTプラントの個々のユニットに関係するプロセス異常及び機器異常を検出するステップであって、前記複数の異常検出モデルが前記データベースから取り出される、ステップと、
複数の異常診断モデルを使用して、前記検出された異常の少なくとも1つの原因を特定するステップであって、前記複数の異常診断モデルが前記データベースから取り出される、ステップと、
前記1つ又は複数のハードウェア・プロセッサを介して、複数の状態決定モデルを使用して、前記CCGTプラントの運転状態を決定するステップであって、前記状態が定常状態又は非定常状態であり得る、ステップと、
複数の予測モデル及び前記統合されたデータを使用してCCGTプラントの複数の重要業績評価パラメータを予測するステップであって、前記複数の予測モデルが前記データベースから取り出される、ステップと、
前記CCGTプラントの前記複数の重要業績評価パラメータを最適化するために、前記複数の予測モデルを使用してオプティマイザを構成するステップと、
前記構成されたオプティマイザを使用して操作変数の第2のセットを生成するステップと、
前記検出された異常の前記原因と、
前記CCGTプラントの前記決定された状態と、
前記CCGTプラントの前記複数の重要業績評価パラメータの重要度であって、前記重要度が、ユーザによって定義されるか、又は前記データベースから取得されるかのいずれかである、重要度と
に基づいて、操作変数の前記第1のセットと操作変数の前記第2のセットとを使用して操作変数の最適セットを決定するステップと、
操作変数の前記第1のセットと前記第2のセットの両方について、前記業績評価パラメータの各々についての決定された重要度を使用して、前記複数の重要業績評価パラメータの各々についての格付けポイントを計算するステップと、
操作変数の第1のセット及び第2のセットについて計算された格付けポイントを利用して報酬値を計算するステップと、
前記報酬値と上限しきい値及び下限しきい値との比較を伴う、事前定義された条件のセットを使用して操作変数の前記最適セットを推奨するステップと
を行わせる、1つ又は複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
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