JPH05187265A - ガスタービン燃焼診断装置 - Google Patents
ガスタービン燃焼診断装置Info
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- JPH05187265A JPH05187265A JP364092A JP364092A JPH05187265A JP H05187265 A JPH05187265 A JP H05187265A JP 364092 A JP364092 A JP 364092A JP 364092 A JP364092 A JP 364092A JP H05187265 A JPH05187265 A JP H05187265A
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- combustion
- gas turbine
- diagnostic device
- fuel
- flame
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Abstract
(57)【要約】
【目的】燃焼状態を診断しガイダンス提示あるいは自動
調整をおこなうガスタービン燃焼診断装置を提供する。 【構成】運転ノウハウ，定性的な操作方法をファジィル
ールベースとして構築しておき、運転中の計測値に基づ
きファジィ推論で上記ファジィルールベースを参照する
ことにより自動的に操作量を決定し、運転員に操作ガイ
ダンスとして提示する。 【効果】ガスタービンの熱効率や稼働率を大幅に向上で
きる。
調整をおこなうガスタービン燃焼診断装置を提供する。 【構成】運転ノウハウ，定性的な操作方法をファジィル
ールベースとして構築しておき、運転中の計測値に基づ
きファジィ推論で上記ファジィルールベースを参照する
ことにより自動的に操作量を決定し、運転員に操作ガイ
ダンスとして提示する。 【効果】ガスタービンの熱効率や稼働率を大幅に向上で
きる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ガスタービンについ
て、その計測情報に基づいて運転状態を診断する装置、
特に良好な燃焼状態を維持するために、燃焼状態の診断
をするとともに不具合燃焼時には調整のためのガイダン
ス提示あるいは自動調整をおこなうガスタービン燃焼診
断装置に関する。
て、その計測情報に基づいて運転状態を診断する装置、
特に良好な燃焼状態を維持するために、燃焼状態の診断
をするとともに不具合燃焼時には調整のためのガイダン
ス提示あるいは自動調整をおこなうガスタービン燃焼診
断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】最近のガスタービンは、排気ガス中のＮ
ＯX 濃度を低減し、かつ熱効率を高めるために、燃焼器
へ供給する空気量に対する燃料量の比（以下これを燃空
比と呼ぶ）をガスタービンの運転条件に応じて適切な範
囲内にして運転する必要がある。しかしながら、上記運
転条件としての燃料発熱量や大気湿度が変化することに
より燃焼状態が不安定，失火、あるいは高温となる場合
があり、熱効率の低下，出力の低下，燃焼器部材の熱疲
労破損や高温損傷，ＮＯX 濃度が上昇するなど様々な不
具合を起こす危険性がある。従来は経験豊富な運転員や
調整員がガスタービン排気温度やＮＯX 濃度の計測値を
観て、燃空比を手動で操作していた。
ＯX 濃度を低減し、かつ熱効率を高めるために、燃焼器
へ供給する空気量に対する燃料量の比（以下これを燃空
比と呼ぶ）をガスタービンの運転条件に応じて適切な範
囲内にして運転する必要がある。しかしながら、上記運
転条件としての燃料発熱量や大気湿度が変化することに
より燃焼状態が不安定，失火、あるいは高温となる場合
があり、熱効率の低下，出力の低下，燃焼器部材の熱疲
労破損や高温損傷，ＮＯX 濃度が上昇するなど様々な不
具合を起こす危険性がある。従来は経験豊富な運転員や
調整員がガスタービン排気温度やＮＯX 濃度の計測値を
観て、燃空比を手動で操作していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来技術は、次のような問題があった。
来技術は、次のような問題があった。
【０００４】第１の問題は、考慮すべき運転条件の数が
多く、燃焼状態との因果関係を客観的に定量化すること
が困難なことである。
多く、燃焼状態との因果関係を客観的に定量化すること
が困難なことである。
【０００５】第２の問題は、燃焼状態を直接かつ連続的
に計測する場合は計測設備が高価となるばかりでなく高
温状態にさらされるため信頼性の問題があり、実用上不
可能なことである。
に計測する場合は計測設備が高価となるばかりでなく高
温状態にさらされるため信頼性の問題があり、実用上不
可能なことである。
【０００６】第３の問題は、運転結果としての状態量を
計測していた排気温度やＮＯX 濃度は燃焼状態を間接的
に表す情報であり、燃焼状態を定量的に把握することが
困難なことである。
計測していた排気温度やＮＯX 濃度は燃焼状態を間接的
に表す情報であり、燃焼状態を定量的に把握することが
困難なことである。
【０００７】第４の問題は、上記種々の問題により、運
転条件や運転結果としての従来の計測情報値が与えられ
ても、適切な操作量を定量的に決定することは熟練した
運転員や調整員にとっても極めて困難なことであり、大
きな負担となることである。本発明の目的は、ファジィ
推論により燃焼状態の診断，ガイダンス提示を可能とす
ることにある。
転条件や運転結果としての従来の計測情報値が与えられ
ても、適切な操作量を定量的に決定することは熟練した
運転員や調整員にとっても極めて困難なことであり、大
きな負担となることである。本発明の目的は、ファジィ
推論により燃焼状態の診断，ガイダンス提示を可能とす
ることにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、下記の手段に
より上記課題を解決する。
より上記課題を解決する。
【０００９】まず、基本的な手段としては、熟練した運
転員や調整員の経験に基づく運転ノウハウ、即ち、運転
結果としての計測値に基づき燃焼状態を改善するための
定性的な操作方法に関する知識をファジィルールベース
として計算機システムの記憶装置に構築しておき、運転
中の計測値に基づきファジィ推論で上記ファジィルール
ベースを参照することにより自動的に操作量を決定し、
運転員や調整員に操作ガイダンスとして提示するファジ
ィ推論手段を設ける。また、このファジィ推論手段はフ
ァジィルールの適合度により燃焼の良否を推定し、操作
ガイダンスと併せて提示する機能を有する。次に、この
操作ガイダンスに従って操作したとき燃焼状態の改善に
成功すれば、操作前の運転条件及び運転結果と燃焼の良
否の程度及び操作量との対応関係をニューラルネットワ
ークに学習させ、これを繰り返すことによりニューラル
ネットワークの内部接続状態として運転条件及び運転結
果が入力されたときの燃焼の良否の程度及び適切な操作
ガイダンスが出力されるように両者の関係を構築する学
習手段を設ける。
転員や調整員の経験に基づく運転ノウハウ、即ち、運転
結果としての計測値に基づき燃焼状態を改善するための
定性的な操作方法に関する知識をファジィルールベース
として計算機システムの記憶装置に構築しておき、運転
中の計測値に基づきファジィ推論で上記ファジィルール
ベースを参照することにより自動的に操作量を決定し、
運転員や調整員に操作ガイダンスとして提示するファジ
ィ推論手段を設ける。また、このファジィ推論手段はフ
ァジィルールの適合度により燃焼の良否を推定し、操作
ガイダンスと併せて提示する機能を有する。次に、この
操作ガイダンスに従って操作したとき燃焼状態の改善に
成功すれば、操作前の運転条件及び運転結果と燃焼の良
否の程度及び操作量との対応関係をニューラルネットワ
ークに学習させ、これを繰り返すことによりニューラル
ネットワークの内部接続状態として運転条件及び運転結
果が入力されたときの燃焼の良否の程度及び適切な操作
ガイダンスが出力されるように両者の関係を構築する学
習手段を設ける。
【００１０】
【作用】上記手段は前記従来の問題点を解決するため
に、次の様に作用する。
に、次の様に作用する。
【００１１】まず、ファジィルールベースは運転員や調
整員の持つ定性的運転ノウハウを客観的な知識として計
算機で利用することを可能とする。これを利用したファ
ジィ推論の結果は実際の運転結果と比較することにより
その検証がなされ、正しい知識は学習手段を介してニュ
ーラルネットワークに固定化される。以上を繰り返すこ
とにより、第１の問題については、運転条件と燃焼状態
との因果関係を容易に定量化でき、第２の問題について
は、燃焼状態を直接かつ計測する必要がなく、第３の問
題については、運転結果から燃焼状態を定量的に把握す
ることが可能となり、第４の問題については、従来の計
測情報から適切な操作量を自動的に決定できるため、熟
練した運転員や調整員でなくとも極めて容易に運転が可
能となる。
整員の持つ定性的運転ノウハウを客観的な知識として計
算機で利用することを可能とする。これを利用したファ
ジィ推論の結果は実際の運転結果と比較することにより
その検証がなされ、正しい知識は学習手段を介してニュ
ーラルネットワークに固定化される。以上を繰り返すこ
とにより、第１の問題については、運転条件と燃焼状態
との因果関係を容易に定量化でき、第２の問題について
は、燃焼状態を直接かつ計測する必要がなく、第３の問
題については、運転結果から燃焼状態を定量的に把握す
ることが可能となり、第４の問題については、従来の計
測情報から適切な操作量を自動的に決定できるため、熟
練した運転員や調整員でなくとも極めて容易に運転が可
能となる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の一実施例として発電プラント
で用いるガスタービンの燃焼診断装置について説明す
る。
で用いるガスタービンの燃焼診断装置について説明す
る。
【００１３】図１は発電プラントで用いるガスタービン
１０とその燃焼器１００，コンプレッサ２０，発電機３
０，燃焼制御装置１０００及び本発明の燃焼診断装置20
00とそれらの入出力信号に対応した計測点と操作端の位
置を示す。なお、本実施例のガスタービンは１０台の燃
焼器を有し、各燃焼器内部では図２に示すように２重の
火炎構造となっている。即ち、内側に配置された燃料ノ
ズル１１１から噴出される燃料（これを１次燃料１１２
と呼ぶ）とその周囲から供給される空気（これを１次空
気１１３と呼ぶ）との間で拡散状態で燃焼する拡散燃焼
火炎１１４と、外側に配置された燃料ノズル１２１から
予混合室１２５に噴出される燃料（これを２次燃料１１
２と呼ぶ）と空気（これを２次空気１２３と呼ぶ）を混
合した後に燃焼する予混合燃焼火炎１２４からなる。後
者の場合は予混合室１２５を出た燃料空気混合気体は安
定燃焼を得るための保炎リング１２６の下流で着火し予
混合燃焼火炎１２４を形成する。
１０とその燃焼器１００，コンプレッサ２０，発電機３
０，燃焼制御装置１０００及び本発明の燃焼診断装置20
00とそれらの入出力信号に対応した計測点と操作端の位
置を示す。なお、本実施例のガスタービンは１０台の燃
焼器を有し、各燃焼器内部では図２に示すように２重の
火炎構造となっている。即ち、内側に配置された燃料ノ
ズル１１１から噴出される燃料（これを１次燃料１１２
と呼ぶ）とその周囲から供給される空気（これを１次空
気１１３と呼ぶ）との間で拡散状態で燃焼する拡散燃焼
火炎１１４と、外側に配置された燃料ノズル１２１から
予混合室１２５に噴出される燃料（これを２次燃料１１
２と呼ぶ）と空気（これを２次空気１２３と呼ぶ）を混
合した後に燃焼する予混合燃焼火炎１２４からなる。後
者の場合は予混合室１２５を出た燃料空気混合気体は安
定燃焼を得るための保炎リング１２６の下流で着火し予
混合燃焼火炎１２４を形成する。
【００１４】本実施例では、燃焼診断のための手がかり
とするために予混合燃焼火炎１２４の温度１２７（これ
をＦ2 ガス温度ＴGF2i(燃焼器台数に対応してi＝１〜１
０）と呼ぶ）及び保炎リング１２６の温度１２８（これ
をを保炎リングメタル温度ＴRMi(燃焼器台数に対応して
ｉ＝１〜１０）と呼ぶ）を計測する。また、ガスタービ
ンの排気ダクト内周に分布配置した１３個の温度計４１
から計測した排気の温度４２（これを排気温度ＴEXi(温
度計の数に対応して(ｉ＝１〜１３）と呼ぶ)を計測す
る。
とするために予混合燃焼火炎１２４の温度１２７（これ
をＦ2 ガス温度ＴGF2i(燃焼器台数に対応してi＝１〜１
０）と呼ぶ）及び保炎リング１２６の温度１２８（これ
をを保炎リングメタル温度ＴRMi(燃焼器台数に対応して
ｉ＝１〜１０）と呼ぶ）を計測する。また、ガスタービ
ンの排気ダクト内周に分布配置した１３個の温度計４１
から計測した排気の温度４２（これを排気温度ＴEXi(温
度計の数に対応して(ｉ＝１〜１３）と呼ぶ)を計測す
る。
【００１５】次に、燃焼制御装置１０００について説明
する。図３に燃焼制御装置１０００の機能ブロック線図
を示す。本機能は、負荷要求値に応じた燃焼器への総合
燃料量指令１００１（ＦＤＤ）を受け、図３に示す各種
演算をしたのち、これを１次燃料１１３と２次燃料１２
２に対する２つの目標値、即ち、１次燃料量指令値１０
１１(ＦＦＤ1）と２次燃料量指令値１０２１(ＦＦＤ2）
に分割する。それと同時に、本機能は、上記ＦＦＤ値を
受け、全空気量（１次空気１１２，２次空気１２３及び
主室スリーブ１２９の冷却孔を通過する空気の総流量）
に対する２次空気１２３の流量比を規定するＩＦＣ開度
１０３１を決定する。ここで、ＩＦＣ開度１０３１と
は、図２に示すスライドリング１０３２の位置に対応し
ている。なお、ＴCIはコンプレッサ入口空気温度５３、
ＬＨＶは燃料発熱量５１である。ここで、ＩＦＣバイア
ス２１００及びＦ2 比率バイアス２２００は、後述する
ように運転員２００からのマニュアル操作量として本燃
焼制御装置１０００に入力される。
する。図３に燃焼制御装置１０００の機能ブロック線図
を示す。本機能は、負荷要求値に応じた燃焼器への総合
燃料量指令１００１（ＦＤＤ）を受け、図３に示す各種
演算をしたのち、これを１次燃料１１３と２次燃料１２
２に対する２つの目標値、即ち、１次燃料量指令値１０
１１(ＦＦＤ1）と２次燃料量指令値１０２１(ＦＦＤ2）
に分割する。それと同時に、本機能は、上記ＦＦＤ値を
受け、全空気量（１次空気１１２，２次空気１２３及び
主室スリーブ１２９の冷却孔を通過する空気の総流量）
に対する２次空気１２３の流量比を規定するＩＦＣ開度
１０３１を決定する。ここで、ＩＦＣ開度１０３１と
は、図２に示すスライドリング１０３２の位置に対応し
ている。なお、ＴCIはコンプレッサ入口空気温度５３、
ＬＨＶは燃料発熱量５１である。ここで、ＩＦＣバイア
ス２１００及びＦ2 比率バイアス２２００は、後述する
ように運転員２００からのマニュアル操作量として本燃
焼制御装置１０００に入力される。
【００１６】次に、燃焼診断装置２０００について説明
する。図４に燃焼診断装置２０００の基本機能ブロック
線図を示す。
する。図４に燃焼診断装置２０００の基本機能ブロック
線図を示す。
【００１７】まず、本機能におけるＦ2 燃空比計算機能
２５００における処理手順を図５に示す。ここでは、Ｉ
ＦＣ開度により定まる基本２次空気量ｘ6 に対して回転
数４５，ＩＧＶ開度５４，コンプレッサ入口空気温度Ｔ
CI５３及び運転時間1041による補正値ｘ5を掛けること
により実際の２次空気量Ａ2を求め、２次燃料量Ｆ2との
比（Ｆ2／Ａ2）によりＦ2燃空比２５１０を算出する。
２５００における処理手順を図５に示す。ここでは、Ｉ
ＦＣ開度により定まる基本２次空気量ｘ6 に対して回転
数４５，ＩＧＶ開度５４，コンプレッサ入口空気温度Ｔ
CI５３及び運転時間1041による補正値ｘ5を掛けること
により実際の２次空気量Ａ2を求め、２次燃料量Ｆ2との
比（Ｆ2／Ａ2）によりＦ2燃空比２５１０を算出する。
【００１８】次に、ファジィ推論２６００により運転員
２００に操作ガイダンス２１２０並びに燃焼モード２１
３０を提示する機能について説明する。本機能は、図６
に示すファジィルールベースに従って実行される。ファ
ジィルールベースは予混合燃焼火炎の燃焼の良否の程度
に対応した１２個のファジィルールから成る。即ち、ル
ールＮo.１は火炎が長時間消えている失火モード（Ｆ２
失火と呼ぶ）、ルールＮo.２〜５は火炎が短時間のうち
に消えたり着いたりする不安定燃焼モード（不安定領域
と呼ぶ）、ルールＮo.６は保炎器１２６の後方で着火し
連続燃焼する第１安定燃焼モード（安定領域（１）と呼
ぶ）、ルールＮo.７〜１０は着火点が保炎器１２６の前
後に出入りを繰り返す遷移燃焼モード（遷移領域と呼
ぶ）、ルールＮo.１１は保炎器１２６の手前で着火し連
続燃焼する第２安定燃焼モード（安定領域（２）と呼
ぶ）、ルールＮo.１２は保炎器１２６の手前で着火し高
温で連続燃焼する高温燃焼モード（高温領域と呼ぶ）に
対応している。安定領域（１）では燃空比が理想的であ
り、これを中心にして同図の左側に寄るほど燃空比が小
さく（空気量が相対的に大きく）なり、右側に寄るほど
燃空比が大きく（空気量が相対的に小さく）なる場合を
示している。ファジィルールの条件部としての検出量
は、前述のようにガスタービンの排気温度の変動幅及び
変動周期，保炎リングメタル温度あるいはＦ2 ガス温度
の温度レベル，変動幅及び変動周期，ＮＯX レベル，Ｃ
Ｏレベルである。上記の排気温度と保炎リングメタル温
度あるいはＦ2 ガス温度は現象論的観点からＯＲ論理で
扱う。また、上記２者とＮＯX レベルおよびＣＯレベル
はＡＮＤ論理で扱う。操作ガイダンス２１２０はファジ
ィ推論の結論、即ち、ファジィルールの結論部に準備さ
れた操作量としてのＩＦＣバイアス修正量とＦ2 バイア
ス修正量として得られ、これがＣＲＴ画面に表示され
る。燃焼モード２１３０を提示する機能としては、前記
各ファジィルールの適合度を図７に示すように燃焼モー
ド名と対応付けしてＣＲＴ画面に表示することにより燃
焼状態を把握することができる。
２００に操作ガイダンス２１２０並びに燃焼モード２１
３０を提示する機能について説明する。本機能は、図６
に示すファジィルールベースに従って実行される。ファ
ジィルールベースは予混合燃焼火炎の燃焼の良否の程度
に対応した１２個のファジィルールから成る。即ち、ル
ールＮo.１は火炎が長時間消えている失火モード（Ｆ２
失火と呼ぶ）、ルールＮo.２〜５は火炎が短時間のうち
に消えたり着いたりする不安定燃焼モード（不安定領域
と呼ぶ）、ルールＮo.６は保炎器１２６の後方で着火し
連続燃焼する第１安定燃焼モード（安定領域（１）と呼
ぶ）、ルールＮo.７〜１０は着火点が保炎器１２６の前
後に出入りを繰り返す遷移燃焼モード（遷移領域と呼
ぶ）、ルールＮo.１１は保炎器１２６の手前で着火し連
続燃焼する第２安定燃焼モード（安定領域（２）と呼
ぶ）、ルールＮo.１２は保炎器１２６の手前で着火し高
温で連続燃焼する高温燃焼モード（高温領域と呼ぶ）に
対応している。安定領域（１）では燃空比が理想的であ
り、これを中心にして同図の左側に寄るほど燃空比が小
さく（空気量が相対的に大きく）なり、右側に寄るほど
燃空比が大きく（空気量が相対的に小さく）なる場合を
示している。ファジィルールの条件部としての検出量
は、前述のようにガスタービンの排気温度の変動幅及び
変動周期，保炎リングメタル温度あるいはＦ2 ガス温度
の温度レベル，変動幅及び変動周期，ＮＯX レベル，Ｃ
Ｏレベルである。上記の排気温度と保炎リングメタル温
度あるいはＦ2 ガス温度は現象論的観点からＯＲ論理で
扱う。また、上記２者とＮＯX レベルおよびＣＯレベル
はＡＮＤ論理で扱う。操作ガイダンス２１２０はファジ
ィ推論の結論、即ち、ファジィルールの結論部に準備さ
れた操作量としてのＩＦＣバイアス修正量とＦ2 バイア
ス修正量として得られ、これがＣＲＴ画面に表示され
る。燃焼モード２１３０を提示する機能としては、前記
各ファジィルールの適合度を図７に示すように燃焼モー
ド名と対応付けしてＣＲＴ画面に表示することにより燃
焼状態を把握することができる。
【００１９】次に、ニューラルネットワーク２７００に
よる燃焼診断機能について説明する。前記ファジイ推論
２６００により得られた操作ガイダンス２１２０に従っ
てＩＦＣバイアスあるいはＦ2 バイアスを修正操作した
ときの運転結果としての燃焼状態を操作結果評価２６２
０により評価し、成功例(燃焼状態が改善された例)をバ
ックプロパゲーション法を用いた学習機能２６１０によ
り図８に示す入出力構造をもつニューラルネットワーク
に学習させる。この場合、学習用の入力信号としては操
作前の運転条件５個（Ｆ2 燃空比，ＬＨＶ，絶対湿度，
ＴCD，ＰCD）とその時の運転結果７個（排気温度変動
幅，排気温度変動周期，Ｆ2 ガス温度レベル，Ｆ2 ガス
温度変動幅，Ｆ2 ガス温度変動周期，ＮＯX レベル，Ｃ
Ｏレベル）を用いる。また、このときの教師信号として
は、操作量であるＩＦＣバイアス修正量とＦ2 バイアス
修正量，操作前燃焼モード(ファジィルール適合度１２
個)を用いる。このようにして燃焼状態が改善された運
転事例の学習を継続することにより、ニューラルネット
ワーク２７００には燃焼状態を予測する能力と適切な操
作ガイダンスを提示する能力を付与することが可能とな
る。なお、バックプロパゲーション法に関しては、ザ
エム・アイ・ティー プレス、ニューロコンピューティ
ング ファンデーションズ オブ リサーチ、１９８８
年、第３１８頁から第３６２頁（The MIT Press, Neuro
computing Foundations of Research,1988, pp318−36
2）に詳しく述べられている。図８には、操作ガイダン
スと燃焼モードの表示例を示す。なお、操作結果評価２
６２０は運転員２００によりなされてもよいが、自動的
に実施することも容易である。即ち、操作結果の燃焼モ
ードが操作前のそれよりも安定領域（１）に近づけば燃
焼状態が改善されたと見做せばよい。操作結果、燃焼状
態が改善されない場合は、ファジィルールが不適と判断
され燃焼モードの移動方向及び移動量に対応してファジ
ィルール修正2630によりファジィルールの条件部あるい
は結論部のメンバーシップ関数の修正を行う。
よる燃焼診断機能について説明する。前記ファジイ推論
２６００により得られた操作ガイダンス２１２０に従っ
てＩＦＣバイアスあるいはＦ2 バイアスを修正操作した
ときの運転結果としての燃焼状態を操作結果評価２６２
０により評価し、成功例(燃焼状態が改善された例)をバ
ックプロパゲーション法を用いた学習機能２６１０によ
り図８に示す入出力構造をもつニューラルネットワーク
に学習させる。この場合、学習用の入力信号としては操
作前の運転条件５個（Ｆ2 燃空比，ＬＨＶ，絶対湿度，
ＴCD，ＰCD）とその時の運転結果７個（排気温度変動
幅，排気温度変動周期，Ｆ2 ガス温度レベル，Ｆ2 ガス
温度変動幅，Ｆ2 ガス温度変動周期，ＮＯX レベル，Ｃ
Ｏレベル）を用いる。また、このときの教師信号として
は、操作量であるＩＦＣバイアス修正量とＦ2 バイアス
修正量，操作前燃焼モード(ファジィルール適合度１２
個)を用いる。このようにして燃焼状態が改善された運
転事例の学習を継続することにより、ニューラルネット
ワーク２７００には燃焼状態を予測する能力と適切な操
作ガイダンスを提示する能力を付与することが可能とな
る。なお、バックプロパゲーション法に関しては、ザ
エム・アイ・ティー プレス、ニューロコンピューティ
ング ファンデーションズ オブ リサーチ、１９８８
年、第３１８頁から第３６２頁（The MIT Press, Neuro
computing Foundations of Research,1988, pp318−36
2）に詳しく述べられている。図８には、操作ガイダン
スと燃焼モードの表示例を示す。なお、操作結果評価２
６２０は運転員２００によりなされてもよいが、自動的
に実施することも容易である。即ち、操作結果の燃焼モ
ードが操作前のそれよりも安定領域（１）に近づけば燃
焼状態が改善されたと見做せばよい。操作結果、燃焼状
態が改善されない場合は、ファジィルールが不適と判断
され燃焼モードの移動方向及び移動量に対応してファジ
ィルール修正2630によりファジィルールの条件部あるい
は結論部のメンバーシップ関数の修正を行う。
【００２０】次に、ニューラルネットワークによる不具
合燃焼器の位置判定について説明する。ここでは不具合
燃焼器診断用ニューラルネットワーク２１４０を使用す
る。本ニューラルネットワーク２１４０は図９に示す入
出力構造をもつ。即ち、排気温度検出点数に対応して、
排気温度変動幅１３個，排気温度変動周期１３個，負
荷，回転数の計１５個の検出信号を入力層に入力したと
き、不具合燃焼器の位置をそのＮo.に対応した出力層位
置に信号を出力することにより不具合燃焼器の位置をリ
アルタイムで判定することができる。本ニューラルネッ
トワーク２１４０は、不具合燃焼を発生したときの実機
データより、上記入出力信号の因果関係を予め学習させ
ることにより構築できる。
合燃焼器の位置判定について説明する。ここでは不具合
燃焼器診断用ニューラルネットワーク２１４０を使用す
る。本ニューラルネットワーク２１４０は図９に示す入
出力構造をもつ。即ち、排気温度検出点数に対応して、
排気温度変動幅１３個，排気温度変動周期１３個，負
荷，回転数の計１５個の検出信号を入力層に入力したと
き、不具合燃焼器の位置をそのＮo.に対応した出力層位
置に信号を出力することにより不具合燃焼器の位置をリ
アルタイムで判定することができる。本ニューラルネッ
トワーク２１４０は、不具合燃焼を発生したときの実機
データより、上記入出力信号の因果関係を予め学習させ
ることにより構築できる。
【００２１】なお、本発明の上記実施例では、運転員２
００が操作ガイダンス２１２０を受けてマニュアル操作
によりＩＦＣバイアス２１００及びＦ2 比率バイアス22
00を修正量として燃焼制御装置１０００に入力する方式
としているが、運転実績を積みファジィルールベース２
６００の妥当性が検証された後には、オンラインの自動
制御方式とすることも勿論可能である。
００が操作ガイダンス２１２０を受けてマニュアル操作
によりＩＦＣバイアス２１００及びＦ2 比率バイアス22
00を修正量として燃焼制御装置１０００に入力する方式
としているが、運転実績を積みファジィルールベース２
６００の妥当性が検証された後には、オンラインの自動
制御方式とすることも勿論可能である。
【００２２】また、本発明の上記実施例では、予混合火
炎の燃焼状態の診断を主体としたが、拡散火炎に対して
も実施例と同等な計測手段と燃空比操作手段を有する燃
焼器においては本発明は容易に適用できる。
炎の燃焼状態の診断を主体としたが、拡散火炎に対して
も実施例と同等な計測手段と燃空比操作手段を有する燃
焼器においては本発明は容易に適用できる。
【００２３】また、本発明の上記実施例では、ＩＦＣバ
イアス２１００及びＦ2 比率バイアス２２００の両者を
操作対象としたが、燃空比の操作が可能であればどちら
か片方を操作対象としても本発明の本質を逸脱するもの
でない。
イアス２１００及びＦ2 比率バイアス２２００の両者を
操作対象としたが、燃空比の操作が可能であればどちら
か片方を操作対象としても本発明の本質を逸脱するもの
でない。
【００２４】また、本発明の上記実施例では、ＩＦＣ開
度指令によりスライドリング1032を操作し、燃空比を調
整する燃焼器を対象としたが、燃空比操作手段を有する
燃焼器であれば本発明は容易に適用できる。
度指令によりスライドリング1032を操作し、燃空比を調
整する燃焼器を対象としたが、燃空比操作手段を有する
燃焼器であれば本発明は容易に適用できる。
【００２５】また、本発明の上記実施例では、燃焼器内
の計測情報として、保炎リングメタル温度及び燃焼器中
ガス温度を用いているが、光ファイバもしくはイメージ
ファイバを用いて計測した燃焼器内の燃焼火炎輝度情報
によれば更に応答性が高く確実な燃焼状況を把握でき
る。従って、本発明を実施するにあたり、燃焼火炎輝度
は上記の保炎リングメタル温度及び燃焼器中ガス温度の
代替が可能である。この場合、光ファイバもしくはイメ
ージファイバは予混合室，主室など火炎の状態が視野角
に納まるような位置に設置するのが望ましい。
の計測情報として、保炎リングメタル温度及び燃焼器中
ガス温度を用いているが、光ファイバもしくはイメージ
ファイバを用いて計測した燃焼器内の燃焼火炎輝度情報
によれば更に応答性が高く確実な燃焼状況を把握でき
る。従って、本発明を実施するにあたり、燃焼火炎輝度
は上記の保炎リングメタル温度及び燃焼器中ガス温度の
代替が可能である。この場合、光ファイバもしくはイメ
ージファイバは予混合室，主室など火炎の状態が視野角
に納まるような位置に設置するのが望ましい。
【００２６】また、本発明の上記実施例では、発電プラ
ントで用いるガスタービンを対象としており、排熱回収
型複合サイクル発電プラントにおけるガスタービンにも
勿論適用可能である。また、船舶や車両など機械駆動用
ガスタービンあるいは航空機エンジン用ガスタービンに
たいしても本発明の本質を逸脱することなく適用でき
る。
ントで用いるガスタービンを対象としており、排熱回収
型複合サイクル発電プラントにおけるガスタービンにも
勿論適用可能である。また、船舶や車両など機械駆動用
ガスタービンあるいは航空機エンジン用ガスタービンに
たいしても本発明の本質を逸脱することなく適用でき
る。
【００２７】本発明の実施例によれば、次の効果も得ら
れる。
れる。
【００２８】(イ) 環境保全面から近年特に厳しくなっ
ているＮＯX 濃度など排ガス規制を確実に守った運転
が、熟練した運転員や調整員でなくても容易となる。
ているＮＯX 濃度など排ガス規制を確実に守った運転
が、熟練した運転員や調整員でなくても容易となる。
【００２９】(ロ) 運転員や調整員の持つ定性的運転ノ
ウハウを客観的な知識として計算機で利用することを可
能とする。
ウハウを客観的な知識として計算機で利用することを可
能とする。
【００３０】(ハ) 運転条件と燃焼状態との因果関係を
容易に定量化でき、燃焼状態を直接計測する必要がな
く、運転結果から燃焼状態を定量的に把握することが可
能となる。
容易に定量化でき、燃焼状態を直接計測する必要がな
く、運転結果から燃焼状態を定量的に把握することが可
能となる。
【００３１】(ニ) 従来の計測情報から適切な操作量を
自動的に決定できる。
自動的に決定できる。
【００３２】
【発明の効果】本発明の効果は、燃料発熱量や大気湿度
などの各種運転条件が変化した場合でも、燃焼状態が不
安定，失火、あるいは高温となることを防止できるた
め、熱効率の低下，出力の低下，燃焼器部材の熱疲労破
損や高温損傷，ＮＯX 濃度の上昇など様々な不具合状態
に陥ることを未然に回避できることである。これによ
り、ガスタービンの熱効率や稼働率を大幅に向上でき、
運転費および補修比費を大幅に低減できる。
などの各種運転条件が変化した場合でも、燃焼状態が不
安定，失火、あるいは高温となることを防止できるた
め、熱効率の低下，出力の低下，燃焼器部材の熱疲労破
損や高温損傷，ＮＯX 濃度の上昇など様々な不具合状態
に陥ることを未然に回避できることである。これによ
り、ガスタービンの熱効率や稼働率を大幅に向上でき、
運転費および補修比費を大幅に低減できる。
【図１】ガスタービン発電プラントと燃焼診断装置の関
係を示す図。
係を示す図。
【図２】燃焼器の内部構造を示す図。
【図３】燃焼制御装置の機能ブロック線図。
【図４】燃焼診断装置の基本機能ブロック線図。
【図５】Ｆ2 燃空比計算のブロック線図。
【図６】ファジィ推論で用いるファジィルールベースを
示す図。
示す図。
【図７】燃焼モード表示例を示す図。
【図８】ニューラルネットワークによる燃焼診断の例を
示す図。
示す図。
【図９】ニューラルネットワークによる不具合燃焼器の
位置判定の例を示す図。
位置判定の例を示す図。
１０…ガスタービン、２０…コンプレッサ、３０…発電
機、１００…燃焼器、１０００…燃焼制御装置、２００
０…燃焼診断装置、２５００…Ｆ2 燃空比計算機能、２
６００…ファジィ推論、２７００…ニューラルネットワ
ーク、２１２０…操作ガイダンス。
機、１００…燃焼器、１０００…燃焼制御装置、２００
０…燃焼診断装置、２５００…Ｆ2 燃空比計算機能、２
６００…ファジィ推論、２７００…ニューラルネットワ
ーク、２１２０…操作ガイダンス。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 黒田 倫夫 茨城県日立市幸町三丁目１番１号 株式会 社日立製作所日立工場内
Claims (15)
- 【請求項１】ガスタービンの運転結果としての計測値に
基づくファジィ推論により燃焼の良否を推定し、ファジ
ィルールに対応して予め分類した燃焼モードにおける位
置付けを運転員に提示することを特徴とするガスタービ
ン燃焼診断装置。 - 【請求項２】燃焼のための空気量に対する燃料量の比、
即ち燃空比の調整手段を有するガスタービンにおいて、
運転結果としての計測値に基づくファジィ推論により燃
焼の良否を推定し、燃焼の良否の程度に応じて該燃空比
の調整のための操作ガイダンスを運転員に提示すること
を特徴とするガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項３】燃焼のための空気量に対する燃料量の比、
即ち燃空比の調整手段を有するガスタービンにおいて、
運転結果としての計測値に基づくファジィ推論により燃
焼の良否を推定し、燃焼の良否の程度に応じて該燃空比
の調整のための操作ガイダンスを運転員に提示し、ガイ
ダンスに従って該燃空比を操作したとき燃焼状態の改善
に成功すれば、操作前の運転条件及び運転結果と燃焼の
良否の程度若しくは該操作量との対応関係をニューラル
ネットワークに学習させ、これを繰り返すことによりで
き上がったニューラルネットワークの入力層に運転条件
及び運転結果を入力することにより出力層からの出力値
により燃焼状態の推定値若しくは操作ガイダンスを得る
ことを特徴とするガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項４】複数の燃焼器を有するガスタービンにおい
て、過去に不具合燃焼を発生した燃焼器とそのときの排
気温度計測点から得られた排気温度情報及びガスタービ
ンの回転数あるいは負荷との対応関係をニューラルネッ
トワークに学習させておき、実際に運転中の排気温度情
報及びガスタービンの回転数あるいは負荷を該ニューラ
ルネットワークの入力層に入力したときの出力層からの
出力信号により不具合燃焼器を特定することを特徴とす
るガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項５】請求項１，２，３に記載のガスタービン燃
焼診断装置において、ガスタービンの運転結果として、
排気温度情報，保炎リングメタル温度，燃焼器中ガス温
度，燃焼火炎輝度，排気中のＮＯX 濃度，排気中のＣＯ
濃度のうちどれかを用いることを特徴とするガスタービ
ン燃焼診断装置。 - 【請求項６】請求項３に記載のガスタービン燃焼診断装
置において、ガスタービンの運転条件として、燃空比，
燃料発熱量，空気湿度，圧縮機出口温度，圧縮機出口圧
力のうちどれかをもちいることを特徴とするガスタービ
ン燃焼診断装置。 - 【請求項７】請求項２，３に記載のガスタービン燃焼診
断装置において、燃空比の調整手段として、ＩＦＣバイ
アス調整手段，予混合燃料比率調整手段のうちどちらか
を用いることを特徴とするガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項８】請求項１，２，３に記載のガスタービン燃
焼診断装置において、燃焼の良否の程度として、火炎が
長時間消えている失火モード，火炎が短時間のうちに消
えたり着いたりする不安定燃焼モード，保炎器の後方で
着火し連続燃焼する第１安定燃焼モード，着火点が保炎
器の前後に出入りを繰り返す遷移燃焼モード，保炎器の
手前で着火し連続燃焼する第２安定燃焼モード，保炎器
の手前で着火し高温で連続燃焼する高温燃焼モードのう
ちすくなくとも２つ以上の燃焼モードに区別することを
特徴とするガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項９】請求項１，２，３に記載のガスタービン燃
焼診断装置において、燃焼の良否の程度を、請求項８で
定義した燃焼モードもしくはファジィ推論用として準備
されたファジィルール毎の適合度に応じて運転員に提示
することを特徴とするガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項１０】請求項５に記載のガスタービン燃焼診断
装置において、排気温度情報として、変動幅もしくは変
動周期を用いることを特徴とするガスタービン燃焼診断
装置。 - 【請求項１１】請求項６に記載のガスタービン燃焼診断
装置において、保炎リングメタル温度，燃焼器中ガス温
度及び燃焼火炎輝度として、温度レベル，変動幅，変動
周期のいずれかを用いることを特徴とするガスタービン
燃焼診断装置。 - 【請求項１２】請求項２，３に記載のガスタービン燃焼
診断装置において、操作ガイダンスに対応した操作量を
操作信号に変換して、自動的に操作端を操作する自動制
御手段を付加することを特徴とするガスタービン燃焼診
断装置。 - 【請求項１３】請求項１，２，３，４に記載のガスター
ビン燃焼診断装置を、ガスタービン発電プラントの運転
制御システムにおけるサブシステムとして用いることを
特徴とするガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項１４】請求項１，２，３，４に記載のガスター
ビン燃焼診断装置を、排熱回収型複合サイクル発電プラ
ントの運転制御システムにおけるサブシステムとして用
いることを特徴とするガスタービン燃焼診断装置。 - 【請求項１５】請求項１，２，３，４に記載のガスター
ビン燃焼診断装置を、船舶や車両など機械駆動用ガスタ
ービンあるいは航空機エンジン用ガスタービンの運転制
御システムにおけるサブシステムとして用いることを特
徴とするガスタービン燃焼診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP364092A JPH05187265A (ja) | 1992-01-13 | 1992-01-13 | ガスタービン燃焼診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP364092A JPH05187265A (ja) | 1992-01-13 | 1992-01-13 | ガスタービン燃焼診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05187265A true JPH05187265A (ja) | 1993-07-27 |
Family
ID=11563085
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP364092A Pending JPH05187265A (ja) | 1992-01-13 | 1992-01-13 | ガスタービン燃焼診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05187265A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000205563A (ja) * | 1999-01-08 | 2000-07-25 | Hitachi Ltd | ガスタ―ビンの制御方法 |
| JP2001263095A (ja) * | 2000-03-17 | 2001-09-26 | Hitachi Ltd | ガスタービンの制御方法 |
| JP2003056367A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-02-26 | General Electric Co <Ge> | ガスタービンの遠隔調整 |
| JP2007309279A (ja) * | 2006-05-22 | 2007-11-29 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ガスタービン出力学習回路及びこれを備えたガスタービンの燃焼制御装置 |
| KR101141876B1 (ko) * | 2009-05-08 | 2012-05-08 | 가스 터빈 이피션시 스웨덴 에이비 | 가스 터빈 연소 시스템의 자동튜닝 |
| JP2019219147A (ja) * | 2018-06-22 | 2019-12-26 | 中国電力株式会社 | 機械学習装置及び燃焼状態判定装置 |
| JP2021076371A (ja) * | 2019-09-09 | 2021-05-20 | 株式会社タクマ | 燃焼異常予測装置、燃焼異常予測プログラムおよびそれらを備える燃焼制御システム |
| US20260226867A1 (en) * | 2023-05-25 | 2026-08-06 | Hitachi, Ltd. | Mixed-combustion electronic control device |
-
1992
- 1992-01-13 JP JP364092A patent/JPH05187265A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| KR101141876B1 (ko) * | 2009-05-08 | 2012-05-08 | 가스 터빈 이피션시 스웨덴 에이비 | 가스 터빈 연소 시스템의 자동튜닝 |
| JP2019219147A (ja) * | 2018-06-22 | 2019-12-26 | 中国電力株式会社 | 機械学習装置及び燃焼状態判定装置 |
| JP2021076371A (ja) * | 2019-09-09 | 2021-05-20 | 株式会社タクマ | 燃焼異常予測装置、燃焼異常予測プログラムおよびそれらを備える燃焼制御システム |
| US20260226867A1 (en) * | 2023-05-25 | 2026-08-06 | Hitachi, Ltd. | Mixed-combustion electronic control device |
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