(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024135103
(43)【公開日】2024-10-04
(54)【発明の名称】発電機クーラ性能監視装置
(51)【国際特許分類】
H02P 9/00 20060101AFI20240927BHJP
G05B 23/02 20060101ALI20240927BHJP
【ＦＩ】
H02P9/00 B
G05B23/02 301Z
【審査請求】有
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023045626
(22)【出願日】2023-03-22
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2024-05-16
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）「２０２０年度～２０２２年度、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構、「カーボンリサイクル・次世代火力発電等技術開発／次世代火力発電基盤技術開発／石炭火力の負荷変動対応技術開発／タービン発電設備次世代保守技術開発」」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】317015294
【氏名又は名称】東芝エネルギーシステムズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001092
【氏名又は名称】弁理士法人サクラ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】加幡 安雄
(72)【発明者】
【氏名】藤田 真史
(72)【発明者】
【氏名】郡司 雄一郎
(72)【発明者】
【氏名】遠藤 広唯
(72)【発明者】
【氏名】安藤 耕治
【テーマコード（参考）】
3C223
5H590
【Ｆターム（参考）】
3C223AA02
3C223BA01
3C223CC01
3C223DD01
3C223EB01
3C223FF03
3C223FF12
3C223FF24
3C223FF42
3C223GG01
3C223HH03
5H590AA08
5H590HA18
5H590KK01
(57)【要約】
【課題】運転データに基づいて予測された過去から現在までの発電機クーラの冷却管汚れ度および将来の運転条件に基づいて予測された将来の冷却管汚れ度を時系列で認識可能とする。
【解決手段】実施形態によれば、発電機クーラ性能監視装置１００は、発電機について計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管の汚れ度に関する過去汚れ度関連情報と、過去汚れ度関連情報に基づいて算出された将来における冷却管の将来汚れ度に関する情報を示す将来汚れ度関連情報とを、表示部に表示させる表示情報を生成する画像データ生成部１３０を備える。
【選択図】図２
【解決手段】実施形態によれば、発電機クーラ性能監視装置１００は、発電機について計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管の汚れ度に関する過去汚れ度関連情報と、過去汚れ度関連情報に基づいて算出された将来における冷却管の将来汚れ度に関する情報を示す将来汚れ度関連情報とを、表示部に表示させる表示情報を生成する画像データ生成部１３０を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
発電機について計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管の汚れ度に関する過去汚れ度関連情報と、前記過去汚れ度関連情報に基づいて算出された将来における前記冷却管の将来汚れ度に関する情報を示す将来汚れ度関連情報とを、表示部に表示させる表示情報を生成する画像データ生成部を備えることを特徴とする発電機クーラ性能監視装置。
【請求項2】
前記画像データ生成部は、
前記過去汚れ度関連情報および前記将来汚れ度関連情報の双方を時系列で前記表示部に表示させる前記表示情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
前記過去汚れ度関連情報および前記将来汚れ度関連情報の双方を時系列で前記表示部に表示させる前記表示情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項3】
前記過去汚れ度関連情報は、所定の数またはこれらを含む所定の時間幅における前記過去汚れ度関連情報の平均値として用いられることを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項4】
前記表示情報は、入力されるデータ選択条件にもとづき生成され、前記データ選択条件は、前記所定の数または前記所定の時間幅、前記発電機の出力幅、前記発電機クーラのガス温度の幅、前記発電機クーラの冷却水温度の幅のいずれかを含むことを特徴とする請求項３に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項5】
前記将来汚れ度関連情報は、現在までの所定の期間における前記過去汚れ度関連情報の最大上昇率に基づいて算出されることを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項6】
前記画像データ生成部は、前記将来汚れ度関連情報に基づいて算出された、前期発電機クーラの清掃を実施することが推奨される清掃推奨時期を前記表示部に表示させる前記表示情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、発電機クーラ性能監視装置に関する。
【背景技術】
【0002】
発電所の発電機は、その運転中に、固定子および回転子の鉄心においてヒステリシス損および渦電流損からなる鉄損、および固定子および回転子の巻線において銅損等の損失が生ずる。発電機の機内には、たとえば水素ガス等の冷却用ガスが充填されており、発電機の運転中は、冷却用ガスが機内を循環して機内の冷却を行う。また、固定子コイル中に冷却水を流し、固定子コイルを直接に冷却する場合もある。
【0003】
冷却用ガスは、発電機クーラにおいて冷却水との熱交換により冷却される。すなわち、鉄損および銅損などの機内で発生した熱は、冷却用ガスにより除去され、発電機クーラにおいて冷却水側に移行する。冷却水側に移行した熱は、さらに、最終ヒートシンクに移行する。最終ヒートシンクとしては、たとえば、最終クーラにおける海水あるいは河川水、あるいは、冷却塔における大気などがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開平９－２６２７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
発電機ガスクーラにおいては、使用する冷却水の水質状況により冷却管内壁に汚れが堆積し、また、冷却管のフィンに汚れが付着することにより、冷却用ガスと冷却水間の熱抵抗（汚れ係数という）が増加する。これが主な要因となって、クーラの熱交換性能が低下する。あるいは、単純な伝熱面の汚れだけではなく、冷却管の腐食、あるいは、冷却管を通しての冷却水への水素ガスの混入が生じた場合も、クーラの熱交換性能の低下となる。この結果、冷却ガスの温度上昇や、冷却水量の増加を引き起こし、最終的には、冷却ガスあるいは冷却水の温度高で運転停止に至ることになる。
【0006】
一方、汚れ度を回復するためには、発電機を停止し、発電機クーラを開放して、冷却管の内外面を清掃する必要がある。このため、汚れ度を回復するためには、然るべき期間が必要であり、また定検コストの増大を招くことから、適切な時期を選択する必要があった。
【0007】
本発明が解決しようとする課題は、計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管汚れ度および将来の冷却管汚れ度の予測を時系列で認識することができる発電機クーラ性能監視装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上述の目的を達成するため、本実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置は、発電機について計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管の汚れ度に関する過去汚れ度関連情報と、前記過去汚れ度関連情報に基づいて算出された将来における前記冷却管の将来汚れ度に関する情報を示す将来汚れ度関連情報とを、表示部に表示させる表示情報を生成する画像データ生成部を備えることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の対象とする発電機の構成例を示す概念的な縦断面図である。
【図2】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の構成を示すブロック図である。
【図3】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の損失・機内ガス状態量演算部による演算ステップの詳細な流れを示す第１のフロー図である。
【図4】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の損失・機内ガス状態量演算部による演算ステップの詳細な流れを示す第２のフロー図である。
【図5】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置のクーラ特性演算部による演算ステップの詳細な流れを示すフロー図である。
【図6】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の方法における算出対象状態量特定用の算出対象状態量特定用画面１３２ａの例を示す第１の図である。
【図7】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の方法における算出対象状態量特定用の算出対象状態量特定用画面１３２ａの例を示す第２の図である。
【図8】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の方法における算出対象状態量特定用の算出対象状態量特定用画面１３２ａの例を示す第３の図である。
【図9】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置による処理の流れを示すフロー図である。
【図10】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置のＨＭＩに表示させる初期操作画像の例を示す画面図である。
【図11】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置のＨＭＩに表示させる最新実績画像の例を示す画面図である。
【図12】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置のＨＭＩに表示させる第１の検証結果画像の例を示す画面図である。
【図13】実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置のＨＭＩに表示させる第２の検証結果画像の例を示す画面図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置について説明する。ここで、互いに同一または類似の部分には、共通の符号を付して、重畳する説明は省略する。
【0011】
図１は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置１００の対象とする発電機１０の構成例を示す概念的な縦断面図である。
【0012】
発電機１０は、回転子１１、回転子１１に取り付けられたファン１２、コレクタ１３、固定子１４、軸受１５、発電機クーラ１６、およびフレーム１７を有する。
【0013】
回転子１１は、回転軸方向に延びて軸方向の両側を軸受１５に回転可能に支持されたロータシャフト１１ａ、ロータシャフト１１ａの径方向外側に取り付けられた回転子鉄心１１ｂ、および回転子鉄心１１ｂに巻回された界磁巻線１１ｃを有する。なお、ロータシャフト１１ａと回転子鉄心１１ｂが、一体に製造されていてもよい。ロータシャフト１１ａの端部には、界磁巻線１１ｃに直流電流を供給するために、静止側のブラシ１３ｂに対向するようにコレクタ１３が相ごとに取り付けられている。なお、図示しないが、励磁機の回転部分と回転整流子がロータシャフト１１ａに取り付けられ、励磁機の回転部分の径方向外側に、これに対向するように励磁機の静止部分が配されるブラシレス方式の場合であってもよい。
【0014】
固定子１４は、回転子鉄心１１ｂの径方向の外側にギャップを介して配された円筒状の固定子鉄心１４ａと、固定子鉄心１４ａに巻回された固定子巻線である電機子巻線１４ｂを有する。
【0015】
フレーム１７は、固定子１４、コレクタ１３および回転子鉄心１１ｂ等を収納する。フレーム１７内では、回転子鉄心１１ｂおよび固定子鉄心１４ａ等における鉄損、界磁巻線１１ｃおよび電機子巻線１４ｂ等における銅損により、熱が発生する。各発熱部からの熱を除去するために、フレーム１７内はたとえば水素ガス等の冷却用ガスが密封されている。また、冷却用ガスをフレーム内で循環させるために、ファン１２がロータシャフト１１ａには取り付けられロータシャフト１１ａとともに回転し、循環ヘッドを確保している。なお、図１では、冷却用ガスの機内（フレーム１７内）の循環のための詳細な構成については、図示を省略している。
【0016】
また、冷却用ガスから熱を除去するために、冷却用ガスの循環流路に、発電機クーラ１６が設けられている。図１では、発電機クーラ１６がフレーム１７内にある場合を例にとって示しているが、フレーム１７の外側にあってもよい。また、図１では一台のみクーラを図示しているが、複数台の発電機クーラを設置してもよい。発電機クーラ１６は、ケーシング１６ｂ内にフィン付き冷却管１６ａが配され、ケーシング１６ｂ内の冷却管１６ａの外側を通過する冷却用ガスと、冷却管１６ａ内を通過する冷却水との間の熱交換を行い、冷却用ガスを冷却する。
【0017】
発電機１０に係る各状態量は、図示しないそれぞれの検出器により測定され、これらの信号は、たとえばＤＣＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）などのプラント内制御装置５に取り込まれる。なお、測定される状態量は、発電プラントごとに異なる場合がある。
【0018】
発電機クーラ性能監視装置１００は、発電機クーラ性能監視に必要な情報を、プラント内制御装置５から取得するとともに、その他の必要な情報を外部入力として受け入れる。
【0019】
図２は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置１００の構成を示すブロック図である。
【0020】
発電機クーラ性能監視装置１００は、入力部１１０、演算部１２０、画像データ生成部１３０、記憶部１４０、判定制御部１５０、およびヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）１６０を備える。発電機クーラ性能監視装置１００は、例えば、計算機システムであるが、それぞれの装置の集合であってもよい。
【0021】
入力部１１０は、ＤＣＳ等のプラント内制御装置５を経由しての発電機１０の各状態値、ならびに、工場試験データおよび設計値などの事前取得データを受け入れ、取得する。なお、各状態値は、検出器で検出された信号はアナログ信号であっても、プラント内制御装置５内でディジタル信号に変換されたディジタル値である。事前取得データもディジタル値であるとする。また、これらの値がアナログ値であった場合は、図示しないＡＤ変換器でディジタル信号に変換されるものとする。また、事前取得データには、たとえば対象とする発電機の製造メーカが異なり工場試験データおよび設計値が入手できない場合に、他のプラント等を参考に算出した推定値を含んでもよい。
【0022】
状態値には、発電機１０の電力値を含むものとする。ここで、電力値は、有効電力（ＭＷ）および無効電力（ＭＶａｒ）の両者、あるいは皮相電力（ＭＶＡ）であるものとする。有効電力（ＭＷ）と無効電力（ＭＶａｒ）の和、あるいは皮相電力（ＭＶＡ）は電機子巻線１４ｂの電流値に、すなわち熱的負荷に対応する。なお、有効電力（ＭＷ）と無効電力（ＭＶａｒ）の両者がない場合は、有効電力（ＭＷ）のみでもよい。以下では、これらを総称して電力値ＰＧＥＮと呼ぶものとする。
【0023】
演算部１２０は、運転実績に基づいての発電機クーラ１６の伝熱性能の指標である冷却管１６ａ内外面の汚れ度ζの算出に至るまでの演算、汚れ度ζの予測演算、および演算の検証を行う。演算部１２０は、算出対象状態量特定部１２１、平均値等演算部１２２、算出対象状態量演算部１２３、損失・機内ガス状態量演算部１２４、クーラ特性演算部１２５、予測演算部１２６、清掃推奨時期導出部１２７、および検証演算部１２８を有する。
【0024】
ここで、汚れ度ζとは、冷却管１６ａの内側表面の汚れがないとして算出した発電機クーラ１６の交換熱量ＰＣＯＯＬを、発電機クーラ１６で除去される熱（ガスクーラ入熱量ＰＬＯＳＳ）で除して得られた比であると定義する。両者の値が等しい場合、汚れ度ζは１となる。また、冷却管１６ａの内側表面の汚れがある場合は、冷却管１６ａの内側表面の汚れ度ζは１より大きな値となる。以下では、汚れ度ζを「冷却管１６ａの内側表面の汚れ度ζ」と表記するが、ここで定義した汚れ度ζは、単純な伝熱面の汚れだけではなく、冷却管の腐食、あるいは、冷却管を通しての冷却水への水素ガスの混入による熱交換性能の低下を含む総合的な指標である。
【0025】
算出対象状態量特定部１２１は、汚れ度ζの算出に至る標準的な演算に必要な状態値の中で、プラント内制御装置５を経由して入力部１１０が受け入れる状態値に含まれていない状態量、すなわち算出対象状態量を確認、特定する。
【0026】
平均値等演算部１２２は、入力部１１０が受け入れた各状態値の平均処理を行う。具体的には、入力部１１０が受け入れた各状態値の時間的な平均を行い、時間平均値を算出する。時間的な平均は、所定の平均処理数Ｎの状態値またはこれらを含む所定の時間幅である平均時間幅Δｔの移動平均を算出してもよいし、あるいは、所定の平均処理数Ｎまたは所定の平均時間幅Δｔごとに区切ったそれぞれの平均値を算出してもよい。
【0027】
所定の平均処理数Ｎまたは所定の平均時間幅Δｔ（以下では「所定の平均処理数Ｎ」と総称する）は、後述するように、ＨＭＩ１６０が初期条件の外部入力として受け入れる。また、平均値等演算部１２２は、所定の平均処理数Ｎについて、発電機クーラ１６のクーラ入口ガス温度ＴＩからクーラ出口ガス温度ＴＯを減じたガス温度幅ΔＴｇ、クーラ出口冷却水温度Ｔｗｏｕｔからクーラ入出口冷却水温度Ｔｗｉｎを減じた冷却水温度幅ΔＴｗを算出する。
【0028】
【0029】
損失・機内ガス状態量演算部１２４は、入力部１１０で受け入れたあるいは算出対象状態量演算部１２３で算出した状態量ならびに事前取得データに基づいて、状態量機内の発熱源となる各損失、機内ガスの状態量を算出する。
【0030】
クーラ特性演算部１２５は、発電機クーラ１６関連の状態量および事前取得データに基づいて、発電機クーラ１６の等価熱通過率Ｋｍおよび熱交換量ＰＣＯＯＬを算出し、さらに冷却管１６ａ内外面の汚れ度ζを算出する。
【0031】
予測演算部１２６は、冷却管汚れ度算出値記憶部１４４に収納された汚れ度ζの情報に基づいて、現在よりのちの（将来の）冷却管１６ａの汚れ度ζを算出する。具体的には、予測演算部１２６は、まず、現在に至る所定の期間（例えば１２か月）の有効データから汚れ度ζの上昇率（汚れ度ζ／月）を毎日算出する。この結果は、冷却管汚れ度算出値記憶部１４４に収納される。次に、予測演算部１２６は、冷却管汚れ度算出値記憶部１４４に収納された所定の期間（例えば１２か月）における最大上昇率を導出し、この最大上昇率で上昇する汚れ度ζの将来の値を算出する。冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３は、この将来の性能劣化予測線をＨＭＩ１６０に表示させる画像データを生成する。
【0032】
清掃推奨時期導出部１２７は、予測演算部１２６により導出された性能劣化予測線から、汚れ度閾値ζｔｈに到達する時点を算出する。汚れ度ζの今後の増加見通しと、内蔵する清掃推奨レベルζＲの値に基づいて、清掃推奨時期を導出する。また、清掃推奨時期導出部１２７は、清掃推奨時期が、現時点から見て所定期間ｔＣ以内か否かを判定する。ここで、所定期間ｔＣは、ＨＭＩ１６０が、初期条件等の一部として受け入れる。所定期間の場合は、清掃推奨時期導出部１２７は、冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３に、清掃推奨時期が、現時点から見て所定期間ｔＣ以内であることを出力する。冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３は、ＨＭＩ１６０にその旨の情報を表示させる画像データを生成する。
【0033】
検証演算部１２８は、発電機クーラ１６の冷却管１６ａ内外面の汚れ度ζの算出までの演算の検証を行う。そのために、主要なパラメータについての測定値と演算結果とを比較する。この結果に基づいて、演算モデルを調整することができる。
【0034】
画像データ生成部１３０は、ＨＭＩ１６０に表示させる画像用の画像データを作成する。画像データ生成部１３０は、初期操作画像データ生成部１３１、算出対象状態量特定用画面データ生成部１３２、冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３、および検証結果表示用データ生成部１３４を有する。
【0035】
初期操作画像データ生成部１３１は、ＨＭＩ１６０に表示させる状態量取得ケース特定用画像および表示条件設定用画像などのための初期操作画像データを作成する。
【0036】
算出対象状態量特定用画面データ生成部１３２は、ＨＭＩ１６０に表示させる算出対象状態量を特定するための画面データを作成する。
【0037】
冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３は、ＨＭＩ１６０に表示させる発電機クーラ１６の冷却管１６ａ内外面の汚れ度ζの時間変化を表示する画像用のデータを作成する。
【0038】
検証結果表示用データ生成部１３４は、検証演算部１２８で行った発電機クーラ１６の冷却管１６ａ内外面の汚れ度ζの算出までの演算の検証結果として、主要なパラメータについての測定値と演算結果とを示す画像のための画像データを作成する。
【0039】
記憶部１４０は、測定値記憶部１４１、事前取得データ記憶部１４２、状態量算出値記憶部１４３、冷却管汚れ度算出値記憶部１４４、表示用パラメータ記憶部１４５、検証演算結果記憶部１４６を有する。
【0040】
測定値記憶部１４１は、入力部１１０で受け入れた各測定値である各状態値を受け入れた時刻および電力値とセットで収納、記憶する。さらに、測定値記憶部１４１は、平均値等演算部１２２により算出されたこれら各状態値の時間平均値を収納、記憶する。
【0041】
事前取得データ記憶部１４２は、入力部１１０が受け入れた工場試験データおよび設計値などの事前取得データを収納、記憶する。
【0042】
状態量算出値記憶部１４３は、算出対象状態量演算部１２３が算出した算出対象状態量を収納、記憶する。
【0043】
冷却管汚れ度算出値記憶部１４４は、クーラ特性演算部１２５が算出した冷却管汚れ度ζを含む演算結果を収納、記憶する。ここで、冷却管汚れ度ζとは、発電機クーラ１６の冷却管１６ａのフィンも含めた内外面の汚れの指標である。
【0044】
表示用パラメータ記憶部１４５は、ＨＭＩ１６０が外部入力として受け入れた表示用パラメータを収納、記憶する。
【0045】
検証演算結果記憶部１４６は、検証演算部１２８による演算結果および対応するパラメータの測定値を収納、記憶する。
【0046】
判定制御部１５０は、発電機クーラ性能監視装置１００による処理の進行を制御するとともに、進行上で必要な判定を行う。
【0047】
ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）１６０は、画像データ生成部１３０により生成された発電機クーラ性能監視装置１００による監視に必要な画像を表示する表示部を有するとともに、画像表示を含めた監視上のパラメータを外部から受け入れる。
【0048】
ここで、まず、演算部１２０による冷却管１６ａ内外面の汚れ度ζ算出までの演算の詳細を、図３ないし図５を引用しながら説明する。この内容は、後に、図９を引用しながら説明する発電機クーラ性能監視方法の手順における演算部１２０による演算ステップＳ１００に対応する。演算部１２０による演算ステップＳ１００は、損失・機内ガス状態量演算部１２４による演算ステップＳ１１０、損失・機内ガス状態量演算部による演算ステップＳ１２０、およびクーラ特性演算部１２５による演算ステップＳ１３０を有する。
【0049】
図３は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の損失・機内ガス状態量演算部１２４による演算ステップＳ１１０の詳細な流れを示す第１のフロー図である。
【0050】
まず、入力部１１０が、工場試験データまたは設計値等の事前取得データとして、２０℃における電機子巻線抵抗値ＲＡ２０、基準値としての鉄損ＰＣＬ０、基準値としての漂遊負荷損ＰＳＣＣＬ０、基準値としての風損Ｗ０、基準値としての基準ガス密度ρ０を外部入力として受け入れ、取得する（ステップＳ１１１）。
【0051】
次に、入力部１１０が、電機子巻線１４ｂに印加される電圧である端子電圧ＶＡ、電機子１４ｂに流れる電流である電機子電流ＩＡ、電機子巻線１４ｂの温度である電機子巻線温度ＴＡ、界磁巻線１１ｃに印加される電圧である界磁電圧ＶＦ、および界磁巻線１１ｃを流れる電流である界磁電流ＩＦのそれぞれの測定値を、プラント内制御装置５から受け入れ、取得する（ステップＳ１１２）。
【0052】
次に、損失・機内ガス状態量演算部１２４は、以下の演算を行い、最終的に鉄損、銅損および漂遊損の合計値である電気損ＰＥＬＥＣを算出する。
【0053】
（１）端子電圧ＶＡのｎ次関数として鉄損ＰＣＬを算出する。ここで、鉄損ＰＣＬは、工場試験値または設計値からあらかじめ端子電圧のたとえば４次関数などのｎ次関数として求めておき、測定した端子電圧ＶＡの値から鉄損ＰＣＬの値を算出する（ステップＳ１１３）。
【0054】
（２）工場試験または設計値から求めた定格時の漂遊負荷損ＰＳＣＣＬの値を電機子電流ＩＡの２乗比で補正して算出する（ステップＳ１１４）。
【0055】
（３）電機子巻線抵抗ＲＡの電機子巻線温度ＴＡへの依存性を取得しておき、電機子巻線温度ＴＡから電機子巻線抵抗ＲＡを算出する（ステップＳ１１５）。次に、電機子巻線抵抗ＲＡおよび電機子電流ＩＡから電機子銅損ＰＡを算出する（ステップＳ１１６）。
【0056】
（４）界磁電圧ＶＦおよび界磁電流ＩＦから界磁銅損ＰＦを算出する（ステップＳ１１７）。
【0057】
（５）ステップＳ１１３ないしステップＳ１１７で算出した鉄損ＰＣＬ、漂遊負荷損ＰＳＣＣＬ、電機子銅損ＰＡ、および界磁銅損ＰＦの合計値として、電気損ＰＥＬＥＣを算出する（ステップＳ１１８）。
【0058】
図４は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の損失・機内ガス状態量演算部による演算ステップＳ１２０の詳細な流れを示す第２のフロー図である。
【0059】
まず、入力部１１０が、発電機クーラ１６のケーシング１６ｂのそれぞれ入口および出口のガス温度であるクーラ入口ガス温度ＴＩおよびクーラ出口ガス温度ＴＯ、フレーム１７内の水素等の冷却用ガスの圧力である機内圧力Ｐｇ、ならびに、冷却用ガスの純度であるガス純度Ｘを、受け入れる（ステップＳ１２１）。
【0060】
次に、損失・機内ガス状態量演算部１２４は、クーラ入口ガス温度ＴＩおよびクーラ出口ガス温度ＴＯから、機内ガス温度Ｔｇを算出する（ステップＳ１２２）。
【0061】
次に、損失・機内ガス状態量演算部１２４は、機内ガス温度Ｔｇ、機内圧力Ｐｇ、およびガス純度Ｘから、機内ガスモル質量Ｍｇ、機内ガス密度ρｇ、および風損Ｗを算出する（ステップＳ１２３）。
【0062】
図５は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置１００のクーラ特性演算部１２５による演算ステップＳ１３０の詳細な流れを示すフロー図である。
【0063】
まず、入力部１１０が、工場試験データまたは設計値等の事前取得データとして、基準値としての機内ガス風量Ｑ０、および設計値としての熱交換器補正係数Ｆを外部入力として受け入れ、取得する（ステップＳ１３１）。
【0064】
次に、入力部１１０が、発電機クーラ１６のケーシング１６ｂのそれぞれ入口および出口のガス温度であるクーラ入口ガス温度ＴｇＩおよびクーラ出口ガス温度ＴｇＯ、発電機クーラ１６の冷却管１６ａのそれぞれ入口および出口の冷却水温度であるクーラ入口冷却水温度ＴＷｉｎおよびクーラ出口冷却水温度ＴＷｏｕｔ、ファンヘッドＨ、および発電機クーラ１６の冷却管１６ａを流れる冷却水の流量である冷却水流量Ｑｗのそれぞれの測定値を、プラント内制御装置５から受け入れ、取得する（ステップＳ１３３）。
【0065】
次に、クーラ特性演算部１２５は、以下の演算を行い、最終的に発電機クーラ１６の冷却管１６ａの内外面の汚れ度ζを算出する。
【0066】
（１）クーラ入口ガス温度ＴｇＩ、クーラ出口ガス温度ＴｇＯ、クーラ入口冷却水温度ＴＷｉｎおよびクーラ出口冷却水温度ＴＷｏｕｔから、対数平均温度差ΔＴｍを算出する（ステップＳ１３４）。
【0067】
（２）ファンヘッドＨから機内の冷却用ガスの流量である機内ガス流量Ｑｇを算出する（ステップＳ１３４）。次に、機内ガス流量Ｑｇから発電機クーラ１６の冷却管１６ａの外側を流れる冷却用ガスの速度を算出し、これに基づいて冷却管１６ａの外側表面の熱伝達率であるガス熱伝達率αｇを算出する（ステップＳ１３５）。
【0068】
（３）冷却水流量Ｑｗから発電機クーラ１６の冷却管１６ａ内を流れる冷却水の速度を算出し、これに基づいて冷却管１６ａの内側表面の熱伝達率である冷却水熱伝達率αｗを算出する（ステップＳ１３６）。
【0069】
（４）ステップＳ１３４ないしステップＳ１３６の結果および事前取得データとして読み込んだ熱交換器補正係数Ｆを用いて、発電機クーラ１６の等価熱通過率Ｋｍおよび発電機クーラ１６の交換熱量ＰＣＯＯＬを算出する（ステップＳ１３７）。ここで、等価熱通過率Ｋｍおよび交換熱量ＰＣＯＯＬは、それぞれ次の式（１）および式（２）のように表される。
Ｋｍ＝１／〔（１／ａｇ）＋（ｒ１／ＫＴＵＢＥ）＋（ｒ２／ａｗ）〕 ・・・（１）
ここで、ＫＴＵＢＥは管・フィン等価熱通過率設計値（Ｗ／（ｍ２Ｋ））、ａｇは冷却ガス熱伝達率（Ｗ／（ｍ２Ｋ））、ａｗは冷却水熱伝達率（Ｗ／（ｍ２Ｋ））、ｒ１は冷却管伝熱面積補正係数、ｒ２は冷却管内面伝熱面積補正係数である。
Ｋｍ＝１／〔（１／ａｇ）＋（ｒ１／ＫＴＵＢＥ）＋（ｒ２／ａｗ）〕 ・・・（１）
ここで、ＫＴＵＢＥは管・フィン等価熱通過率設計値（Ｗ／（ｍ２Ｋ））、ａｇは冷却ガス熱伝達率（Ｗ／（ｍ２Ｋ））、ａｗは冷却水熱伝達率（Ｗ／（ｍ２Ｋ））、ｒ１は冷却管伝熱面積補正係数、ｒ２は冷却管内面伝熱面積補正係数である。
【0070】
ＰＣＯＯＬ＝Ｋｍ・Ｆ・ΔＴｍ ・・・（２）
ここで、Ｆは補正係数（ｍ２）であり、Ｆ＝１あるいは発電機クーラの型、寸法等により経験的に値を設定してもよい。
ここで、Ｆは補正係数（ｍ２）であり、Ｆ＝１あるいは発電機クーラの型、寸法等により経験的に値を設定してもよい。
【0071】
つぎに、冷却管１６ａの内側表面の汚れ度ζを算出する（ステップＳ１３７）。
【0072】
まず、ガスクーラ入熱量ＰＬＯＳＳ（Ｗ）を次の式（３）により算出する。
ＰＬＯＳＳ＝ＰＥＬＥＣ＋Ｗ ・・・（３）
ここで、ＰＥＬＥＣはステップＳ１１８で算出された電気損ＰＥＬＥＣであり、ＷはステップＳ１２３で算出された風損Ｗである。
ＰＬＯＳＳ＝ＰＥＬＥＣ＋Ｗ ・・・（３）
ここで、ＰＥＬＥＣはステップＳ１１８で算出された電気損ＰＥＬＥＣであり、ＷはステップＳ１２３で算出された風損Ｗである。
【0073】
冷却管１６ａの内側表面の汚れ度ζは、次の式（４）により得られる。
ζ＝ＰＣＯＯＬ／ＰＬＯＳＳ ・・・（４）
ζ＝ＰＣＯＯＬ／ＰＬＯＳＳ ・・・（４）
【0074】
すなわち、冷却管１６ａの内側表面の汚れがないとして式（２）で算出した発電機クーラ１６の交換熱量ＰＣＯＯＬに対して、発電機クーラ１６で除去される熱（ガスクーラ入熱量ＰＬＯＳＳ）が等しい場合は、汚れ度ζは１となる。一方、冷却管１６ａの内側表面の汚れがある場合は、上述の式（４）により算出される冷却管１６ａの内側表面の汚れ度ζは１より大きな値となる。
【0075】
なお、測定誤差や、交換熱量ＰＣＯＯＬの算出式の補正係数Ｆの誤差など測定誤差以外の誤差も存在する。したがって、理論的には、汚れのない状態では汚れ度ζは１となるが、現実には、算出された汚れ度ζが１ではなく、たとえば１以下の場合もある。後に示す図１１では、クーラＢの清掃後の汚れ度ζの表示が１を下回っている場合の例を示している。
【0076】
なお、ここでは、汚れ度ζを式（３）および式（４）により算出する場合を例にとって示したが、これに限定されず、他の推定方法を用いてもよい。
【0077】
以上が、ステップＳ１００（ステップＳ１１０ないしステップＳ１３０）における演算部１２０による汚れ度ζの算出までの演算の詳細である。
【0078】
次に、プラント内制御装置５を経由しての実測データを得ることができない場合の、測定値に代わる推定値の算出について説明する。プラントによっては、図３ないし図５に示すプラント内制御装置５を経由しての実測データを得ることができない場合があることから、算出対象状態量を特定し、測定値に代わる推定値を算出する必要がある。
【0079】
図６ないし図８は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置の方法における算出対象状態量特定用の算出対象状態量特定用画面１３２ａの例を示す第１ないし第３の図である。ここでは、１つの図で表示しきれないため、便宜上、３つの図に分けて示している。ただし、画面表示は、１つの図で示されてよい。
【0080】
図６ないし図８で示すフローは、算出対象状態量特定部１２１による判定、特定、算出方法決定のためのフローであり、判定に従って、算出方法が決定されることになる。ここれに基づいて、算出対象状態量演算部１２３が、特定された算出対象の状態量を算出する。
【0081】
この際、このフローの進行には、流れに従って到達するそれぞれの判定項目が、「ＹＥＳ」か「ＮＯ」かを入力する必要がある。図６ないし図８で示すフローは、算出対象状態量特定用画面データ生成部１３２がＨＭＩ１６０に表示させる算出対象状態量特定用の算出対象状態量特定用画面１３２ａである。なお、図６ないし図８における符号は、説明のためのものであり、画面に表示されない。
【0082】
すなわち、図６ないし図８で示すフロー中の判定ステップは、外部入力の内容によってＹＥＳ、ＮＯが決定される。この外部入力に基づいて、算出対象状態量特定部１２１は、フローを特定し、算出対象の状態量およびその算出方法を決定する。
【0083】
なお、画像については、図６ないし図８に示す流れを示した流れ図において、到達する判定ステップの表示部分に「ＹＥＳ」「ＮＯ」の選択肢が表示され、いずれかを選択可能とするような画像でもよい。また、実質的に、同様の情報を入力できるのであれば、図６ないし図８に示すようなフロー図ではなく、たとえば、リスト方式で測定値があるものを選択するような方式の画像でもよい。
【0084】
【0085】
まず、算出対象状態量特定部１２１は、ファンヘッド測定値の有無を判定する（ステップＳ１４１）。ここで、算出対象状態量特定部１２１が判定するとは、上述のように、ＨＭＩ１６０が受け入れる外部入力に基づくものであることを意味するものとする。以下においても同様である。
【0086】
算出対象状態量特定部１２１が、ファンヘッド測定値が有りと判定（ステップＳ１４１ ＹＥＳ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、ファンヘッドから風量および風損を計算すると決定する（ステップＳ１４２）。また、算出対象状態量特定部１２１が、ファンヘッド測定値が無いと判定（ステップＳ１４１ ＮＯ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、カロリー法で風量および風損を計算すると決定する（ステップＳ１４３）。
【0087】
次に、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水流量測定値の有無を判定する（ステップＳ１４４）。算出対象状態量特定部１２１が、冷却水流量測定値が有りと判定（ステップＳ１４５ ＹＥＳ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水温度測定値の有無を判定する（ステップＳ１４５）。算出対象状態量特定部１２１が、冷却水温度測定値が有りと判定（ステップＳ１４５ ＹＥＳ）した場合は、図５に示すステップ１３０の冷却管１６ａの汚れ度ζ等の算出を行う。
【0088】
算出対象状態量特定部１２１が、冷却水温度測定値が無いと判定（ステップＳ１４５ ＮＯ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水入口温度測定値の有無を判定する（ステップＳ１４７）。
【0089】
算出対象状態量特定部１２１が、冷却水入口温度測定値が有りと判定（ステップＳ１４７ ＹＥＳ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、カロリー法で冷却水出口温度を計算すると決定する（ステップＳ１４８）。
【0090】
算出対象状態量特定部１２１が、冷却水入口温度測定値が無いと判定（ステップＳ１４７ ＮＯ）した場合は、図７に示すように、まず、算出対象状態量特定部１２１は、却水出口温度測定値の有無を判定する（ステップＳ１５７）。算出対象状態量特定部１２１が、却水出口温度測定値が有りと判定した（ステップＳ１５７ ＹＥＳ）場合は、カロリー法で冷却水入口温度を計算すると決定する（ステップＳ１４９）。
【0091】
ステップＳ１５７において、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水入口温度測定値が無いと判定（ステップＳ１５７ ＮＯ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、冷却水温度推定情報の有無を判定する（ステップＳ１５８）。算出対象状態量特定部１２１が、冷却水温度推定情報が有りと判定した（ステップＳ１５８ ＹＥＳ）場合は、カロリー法で冷却水温度を計算すると決定する（ステップＳ１５９）。算出対象状態量特定部１２１が、冷却水温度推定情報が無いと判定した（ステップＳ１５８ ＮＯ）場合は、ガス入口・出口温度表示のみとする（ステップＳ１５６）。
【0092】
ステップＳ１４４で、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水流量測定値が無いと判定（ステップＳ１４４ ＮＯ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水温度測定値の有無を判定する（ステップＳ１５０）。
【0093】
算出対象状態量特定部１２１が、冷却水温度測定値が有りと判定（ステップＳ１５０ ＹＥＳ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、カロリー法で冷却水流量を計算すると決定する（ステップＳ１５１）。この後、ステップＳ１３０の汚れ度等の算出を行う。
【0094】
また、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水入口温度測定値が無いと判定（ステップＳ１５０ ＮＯ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、冷却水入口温度測定値の有無を判定する（ステップＳ１５２）。
【0095】
算出対象状態量特定部１２１が、冷却水入口温度測定値が有りと判定（ステップＳ１５２ ＹＥＳ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、冷却水流量を推定するための情報の有無を判定する（ステップＳ１５４）。ここで、冷却水流量を推定するための情報は、たとえば、冷却水温度調節弁（図示しない）の開度である。また、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水入口温度測定値が無いと判定（ステップＳ１５２ ＮＯ）した場合は、算出対象状態量特定部１２１は、冷却水出口温度測定値の有無を判定する（ステップＳ１５３）。算出対象状態量特定部１２１が、冷却水出口温度測定値が有りと判定（ステップＳ１５３ ＹＥＳ）した場合は、同様に、算出対象状態量特定部１２１は、冷却水流量を推定するための情報値の有無を判定する（ステップＳ１５４）。
【0096】
算出対象状態量特定部１２１が、冷却水出口温度測定値が有りと判定（ステップＳ１５４ ＹＥＳ）した場合は、冷却水流量・温度計算を行う（ステップＳ１５５）。この後、ステップＳ１３０の汚れ度等の算出を行う。
【0097】
ステップＳ１５３において、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水出口温度測定値が無いと判定（ステップＳ１５３ ＮＯ）した場合、図８に示すように、算出対象状態量特定部１２１は、冷却水温度推定情報の有無を判定する（ステップＳ１６０）。ステップＳ１６０において、冷却水温度推定情報が有りと判定した（ステップＳ１６０ ＹＥＳ）場合は、算出対象状態量演算部１２３が、ガス入口またはガス出口温度の推定計算を行い（ステップＳ１６１）、次に、前述のステップＳ１５４の判定に移行する。また、ステップＳ１６０において、冷却水温度推定情報が無いと判定した（ステップＳ１６０ ＮＯ）場合は、ガス入口・出口温度表示のみとする（ステップＳ１５６）。
【0098】
ステップＳ１５４において、算出対象状態量特定部１２１が、冷却水流量測定値が無いと判定（ステップＳ１５４ ＮＯ）した場合には、ステップＳ１３０の汚れ度ζ等の算出に移行せずに、ＨＭＩ１６０で、例えばガス入口温度・カス出口温度を表示するのみとする（ステップＳ１５６）。この場合、ＨＭＩ１６０で、汚れ度ζの算出に必要な情報が不足している旨の警告を表示してもよい。
【0099】
以上のように、算出対象状態量特定部１２１による算出対象状態量の特定、算出方法の決定の結果に基づいて、算出対象状態量演算部１２３が算出対象の状態量を算出する。
たとえば、図６のステップＳ１４１の判定で、プラント内制御装置５から取得できる運転データ中にファンヘッドＨがないと判定された（ステップＳ１４１ ＮＯ）場合は、たとえば、次の式（５）を用いて、冷却用ガスの風量Ｑｇを算出する。
Ｑｇ＝ＰＬＯＳＳ／〔（ＣＰｇ・ρｇ）（Ｔｇｉｎ－Ｔｇｏｕｔ）〕 ・・・（５）
ここで、ＰＬＯＳＳはガスクーラ入熱量（Ｗ）、ＣＰｇはガス比熱（Ｊ／ｋｇ・Ｋ）、ρｇはガス密度（ｋｇ／ｍ３）、Ｔｇｉｎはクーラ入口ガス温度（℃）、Ｔｇｏｕｔはクーラ出口ガス温度（℃）である。
たとえば、図６のステップＳ１４１の判定で、プラント内制御装置５から取得できる運転データ中にファンヘッドＨがないと判定された（ステップＳ１４１ ＮＯ）場合は、たとえば、次の式（５）を用いて、冷却用ガスの風量Ｑｇを算出する。
Ｑｇ＝ＰＬＯＳＳ／〔（ＣＰｇ・ρｇ）（Ｔｇｉｎ－Ｔｇｏｕｔ）〕 ・・・（５）
ここで、ＰＬＯＳＳはガスクーラ入熱量（Ｗ）、ＣＰｇはガス比熱（Ｊ／ｋｇ・Ｋ）、ρｇはガス密度（ｋｇ／ｍ３）、Ｔｇｉｎはクーラ入口ガス温度（℃）、Ｔｇｏｕｔはクーラ出口ガス温度（℃）である。
【0100】
図９は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置による処理の流れを示すフロー図である。
【0101】
発電機クーラ性能監視装置による処理の流れは、大別して、発電機クーラ性能監視装置１００による発電機の性能算出までのデータ処理のステップＳ１０と、発電機クーラ性能監視装置１００による発電機クーラ性能監視のための表示に関わるステップＳ２０からなる。
【0102】
まず、発電機クーラ性能監視装置１００による発電機の性能算出までのデータ処理の流れについて説明する。
【0103】
入力部１１０が、プラント内制御装置５を経由しての発電機１０の各状態値および事前取得データを受け入れ、取得する（ステップＳ１１）。
【0104】
次に、算出対象状態量の算出を行う（ステップＳ１２）。すなわち、後述するステップＳ２０のステップＳ２５で得られた算出対象状態量の特定の結果に基づいて、前述の図６に基づくフローに従って、算出対象状態量を算出する。
【0105】
【0106】
次に、図９に示すように、記憶部１４０が、演算結果を収納、記憶する（ステップＳ１３）。詳細には、冷却管汚れ度算出値記憶部１４４が、ステップＳ１００で算出された汚れ度ζ、およびこれに至る各ステップで得られた各演算結果を収納、記憶する。
【0107】
次に、汚れ度ζ等の平均値を算出する（ステップＳ１４）。具体的には、平均値等演算部１２２が、冷却管汚れ度算出値記憶部１４４に記憶された汚れ度ζ等の演算結果の所定の数Ｎ個の移動平均値を算出する。なお、所定の数Ｎについては、後述する初期条件等の受け入れステップＳ２３で外部から受け入れる。
【0108】
次に、予測演算部１２６が、汚れ度ζの予測演算を行う（ステップＳ１５）。すなわち、冷却管汚れ度算出値記憶部１４４に収納された汚れ度ζの情報に基づいて、将来の汚れ度ζおよび過去の所定期間における最大上昇率での汚れ度ζの将来値を算出する。
【0109】
次に、清掃推奨時期導出部１２７が、清掃推奨時期を導出し、所定期間ｔＣ以内か否かを判定する（ステップＳ１７）。ここで、所定期間ｔＣは、定期点検等における当該清掃の予算の確保、定期点検時の工程の調整、作業場所の調整、人員の確保の準備など、事前に行う必要がある事項を行うに必要な期間にもとづいて設定された期間である。なお、さらに余裕をとってもよい。所定期間ｔＣは、ＨＭＩ１６０が、初期条件等の一部として受け入れる。
【0110】
清掃推奨時期導出部１２７が、清掃推奨時期が所定期間ｔＣ以内と判定した（ステップＳ１７ ＹＥＳ）場合は、その旨の情報を、冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３に出力する。清掃推奨時期導出部１２７が、清掃推奨時期が所定期間ｔＣ以内と判定しなかった（ステップＳ１７ ＮＯ）場合はステップＳ１１に戻る。
【0111】
また、ステップＳ１６の後に、ステップＳ１７と並行して、あるいは、ステップＳ１８と前後して、判定制御部１５０が、ＨＭＩ１６０に検証結果の表示要求が入力されたか否かを判定する（ステップＳ１８）。判定制御部１５０が、検証結果の表示要求が入力されていないと判定（ステップＳ１８ ＮＯ）した場合は、ステップＳ１１に戻る。
【0112】
判定制御部１５０が、検証結果の表示要求が入力されたと判定（ステップＳ１８ ＹＥＳ）した場合は、検証演算部１２８が検証演算を行うとともに（ステップＳ１９）、ステップＳ１１に戻る。
【0113】
以上が、発電機クーラ性能監視装置１００による発電機の性能算出までのデータ処理のステップＳ１０の流れである。
【0114】
次に、発電機クーラ性能監視装置１００による発電機クーラ性能監視のための表示に関わるステップＳ２０の詳細について以下に説明する。
【0115】
まず、画像データ生成部１３０の初期操作画像データ生成部１３１が、ＨＭＩ１６０に表示させる初期操作用の画像データを生成する（ステップＳ２１）。具体的には、初期操作画像データ生成部１３１が、ＨＭＩ１６０に表示させる表示条件設定用および状態量取得ケース特定用の初期操作画像データを生成する。これに基づいて、ＨＭＩ１６０が、初期操作画像を表示する（ステップＳ２２）。
【0116】
図１０は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置１００のＨＭＩ１６０に表示させる初期操作画像１３５の例を示す画面図である。以下では、アイコンの表示の場合を例にとって説明するが、同様の動作を実行できれば、ハード的なボタン等であってもよい。
【0117】
初期操作画像１３５には、演算条件に係るもの、データセンタ機条件に係るもの、および表示条件に係るものが表示されている。
【0118】
初期操作画像１３５上の演算条件として、「平均値算出対象数」のアイコン１３５ａが表示されている。「平均値算出対象数」のアイコンをクリックすると、プルダウンにより、「時間幅」か「回数」の選択肢が表示される。「回数」を選択すると平均処理数Ｎを直接入力可能である。「時間幅」を選択すると、たとえば１０分等の入力が可能となる。平均値等演算部１２２は、時間間隔Δtから平均処理数Ｎを算出する。
【0119】
初期操作画像１３５上のデータ選択条件として、「電力値の範囲」のアイコン１３５ｂ、「ガス温度の幅」のアイコン１３５ｃおよび「冷却水温度の幅」のアイコン１３５ｄが表示されている。
【0120】
「電力値の範囲」のアイコン１３５ｂを選択すると、ＭＶＡ単位とＭＷ単位で、（ｘｘ）～（ｙｙ）の入力窓が表示される。この（ｘｘ）および（ｙｙ）として、それぞれ最小値と最大値を入力して、電力の幅を指定することができる。すなわち、電力が低い場合は、汚れ度ζの導出の際の精度が悪くなるので、低出力領域を排除するという趣旨である。
【0121】
「ガス温度の幅」のアイコン１３５ｃを選択すると、℃単位で、「（ｘｘ）～（ｙｙ）」の入力窓が表示される。この（ｘｘ）および（ｙｙ）として、それぞれ最小値と最大値を入力して、ガス温度幅を指定することができる。また、「冷却水温度の幅」のアイコン１３５ｄを選択すると、℃単位で、（ｘｘ）～（ｙｙ）の入力窓が表示される。この（ｘｘ）および（ｙｙ）として、それぞれ最小値と最大値を入力して、冷却材温度幅を指定することができる。ガス温度および冷却水の幅が大きすぎる場合は、汚れ度ζの導出の際の精度が悪くなるので、触れ幅が大きなデータを排除するという趣旨である。
【0122】
初期操作画像１３５上の表示条件として、「表示対象の発電機クーラ」のアイコン１３５ｆ、および「表示対象期間」のアイコン１３５ｇが表示されている。
【0123】
「表示対象の発電機クーラ」のアイコン１３５ｆを選択すると、プルダウンで、たとえば、Ａ号機、Ｂ号機、Ｃ号機、Ｄ号機と選択対象の名称および選択欄が表示される。ここで、いずれか、あるいは、複数の表示対象を選択することができる。
【0124】
「表示対象期間」のアイコン１３５ｇを選択するとプルダウンで月単位、年単位の選択肢が表示される。いずれかを選択すると入力窓が表示される。例えば、５年を入力すると、後に引用する図１１に示すように、時間軸上で、現在を中心にして、過去の５年間の実績および今後の５年間の予測が表示される。
【0125】
「汚れ度閾値」のアイコン１３５ｈを選択すると、入力窓が表示され、汚れ度閾値の入力が可能となる。ここで、汚れ度閾値とは、演算部１２０が導出した汚れ度ζがこの閾値に到達するときは、発電機クーラ１６を開放し冷却管１６ａの清掃が必要である旨を推奨する汚れ度ζのレベルである。
【0126】
「汚れ度閾値」のアイコン１３５ｈを選択すると、入力窓が表示され、汚れ度閾値ζｔｈの入力が可能となる。ここで、汚れ度閾値ζｔｈとは、演算部１２０が導出した汚れ度ζがこの汚れ度閾値ζｔｈに到達するときは、発電機クーラ１６を開放し冷却管１６ａの清掃が必要である旨を推奨する汚れ度ζのレベルである。なお、ここでは、汚れ度閾値ζｔｈを外部入力とする場合を示したが、たとえば、清掃推奨時期導出部１２７あるいは記憶部１４０に固定値として収納されていてもよい。
【0127】
プラントの定期点検時に発電機を分解した場合、例えば、冷却水系統あるいは最終の放熱先など発電機クーラ１６以外の設備の条件の変化により、汚れ度閾値ζｔｈを変える必要が生ずることがある。この場合、発電機クーラ１６の清掃時期をクーラ汚れ度の絶対値によって設定する方法、清掃後にある期間の汚れ度を基準値として、この基準値からの相対値（たとえば１．８倍など）によって設定する方法などを採用してもよい。
【0128】
「清掃推奨情報」のアイコン１３５ｊは、後述する最新実績画像１３３ａ（図１１）での表示に関するものである。「清掃推奨情報」のアイコン１３５ｊを選択すると、所定期間ｔＣとしてたとえば運転サイクル数の入力窓が、たとえば「（）運転サイクル」のように表示される。ここで、たとえば、４運転サイクルと入力した場合は、演算部１２０が導出した汚れ度ζが汚れ度閾値を超える時点の、４運転サイクル前の時点から、最新実績画像１３３ａに清掃推奨時期が表示されることになる。
【0129】
なお、図１０に示した初期操作画像１３５は例示であって、実質的に同様の入力が可能であれば、他の形式の画像でもよい。また、初期操作画像１３５の中の項目のうち、他の画像内に設けると操作性が増すなどの場合は、他の画像内に移してもよいし、あるいは、両方に設けて、いずれでも入力可能としてもよい。
【0130】
また、表示条件以外は、発電機クーラ性能監視装置１００の設計者用のみとする、さらには表示条件の一部も設計者用のみとするなど、発電機クーラ性能監視装置１００の設計者用と発電機クーラ性能監視装置１００を用いる監視員等のユーザとで、初期操作画像１３５を異なるものとしてもよい。このような場合は、図１０に示した初期操作画像１３５は、設計者用の初期操作画像として用いられるものとなる。
【0131】
次に、ＨＭＩ１６０は、初期操作画像１３５に基づいて、操作、入力された初期条件等を受け入れる（ステップＳ２３）。
【0132】
初期条件等が受け入れられた後に、算出対象状態量特定用画面データ生成部１３２が、ＨＭＩ１６０に表示させる算出対象状態量を特定するための画面データを作成する。
【0133】
次に、算出対象状態量特定用画面データ生成部１３２が算出対象状態量特定用画面データを生成し（ステップＳ２４）、ＨＭＩ１６０が、これに基づいて算出対象状態量特定用画面１３２ａを表示する（ステップＳ２５）。次に、ＨＭＩ１６０が、判定入力を受け入れて（ステップＳ２６）、算出対象状態量特定部１２１が、図６に示した流れに従って算出対象状態量を特定し、測定値に代わる推定値を算出する方法を決定する（ステップＳ２７）。これに基づいて、算出対象状態量演算部１２３がその算出を実行する（ステップＳ１２）という流れとなる。
【0134】
次に、図９に示す流れにおいて、ステップＳ１４の汚れ度ζ等の平均値算出およびステップＳ１５の汚れ度ζの予測演算の結果に基づいて、冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３が、ＨＭＩ１６０に表示させる冷却管汚れ度表示用の画像データを生成する（ステップＳ２８）。
【0135】
図１１は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置のＨＭＩ１６０に表示させる最新実績画像１３３ａの例を示す画面図である。ここで示す最新実績画像１３３ａは、発電所の技術関係員、保守関係員あるいは運転員等の監視者のための表示画像の例である。
【0136】
最新実績画像１３３ａは、冷却管汚れ度ζの時間変化のグラフ、発電機クーラの選択候補、およびグラフの時間軸の表示幅の選択候補の３つの要素を有する。
【0137】
第１の要素は、冷却管汚れ度ζの時間変化のグラフであり、最新実績画像１３３ａの中央に配されている。グラフの横軸は時間、縦軸は冷却管汚れ度ζである。
【0138】
第２の要素は、表示対象とする発電機クーラ１６の選択候補の表示であり、図１１の例ではグラフの下側に配されている。図１１の例では、Ａ号機からＤ号機までの４基がある場合を示している。「ＣｏｏｌｅｒＡ」から「ＣｏｏｌｅｒＤ」の選択表示により、グラフに表示したい対象の発電機クーラ１６を選択可能となっている、なお、選択したい発電機クーラ１６の記号を入力する方式でもよい。
【0139】
第３の要素は、グラフの時間軸の表示幅の選択候補の表示であり、図１１の例では、グラフの上側に配されている。図１１の例では、「１ｍｏｎｔｈ」、「６ｍｏｎｔｈ」、「１ｙｅａｒ」、「５ｙｅａｒ」および「１０ｙｅａｒ」の選択表示により、１ヶ月、６ヶ月、１年、５年および１０年のいずれかを選択することができる。
【0140】
第１の要素のグラフは、横軸の中央が現在を示しており、中央より左側が過去の実績、中央より右側が今後の予測の表示期間となっている。たとえば、「１０ｙｅａｒ」が選択されれば、１０年前から現在までが左半分に、現在から１０年後までが右半分に表示される、なお、「現在」の時点を横軸の中央に配することに限定はされず、横軸における「現在」の位置を任意に設定できることでもよい。
【0141】
図１１では、発電機クーラ１６のうちＡ号機とＢ号機が選択されている。それぞれの汚れ度ζの時間的な変化が、Ａ号機は中抜きで丸いマーカとこれらを結ぶ実線で、Ｂ号機が中抜きで三角のマーカとこれらを結ぶ実線で表示されている。また、今後の予測の表示期間については、破線で表示されている。このように、表示する発電機クーラ１６が複数の場合は、それぞれの冷却管汚れ度ζを図１１に示すようにマーカの種類で区別してもよいし、実線や破線等の線種で区別してもよい。あるいは、色で識別してもよい。
【0142】
グラフには、汚れ度閾値ζｔｈを示す太い破線が表示されている。汚れ度閾値ζｔｈを示す線は、太い破線に限定されず、色付きその他注意を喚起する形態で表示してよい。
【0143】
図１１に示す例では、清掃を実施した実績が示されており、清掃後には、冷却管汚れ度ζが低い値に復帰するが、その値は、プラントの点検が終了して運転が開始され運転データ採取ができる時点で算出可能なので、清掃後のデータ表示開始時点は、清掃からその分の時間的な遅れがある。なお、清掃後は、汚れ度ζは清掃後の値となるため、清掃前の表示を消去してもよい。あるいは、汚れ度ζの上昇傾向を把握する参考として表示を残してもよい。図１１では、表示を残す場合の例を示している。
【0144】
先に説明したステップＳ１７で、清掃推奨時期導出部１２７が、清掃推奨時期が所定期間ｔＣ以内と判定した（ステップＳ１７ ＹＥＳ）場合は、その旨の情報を受けて、冷却管汚れ度表示用データ生成部１３３が、その旨の注意を喚起する情報を、ＨＭＩ１６０に表示させる画像データを生成する（ステップＳ３０）。ＨＭＩ１６０は、この画像データに基づいて、表示する（ステップＳ３１）。
【0145】
図１１に示す例では、Ａ号機は２０２９年の前に、Ｂ号機では２０３０年の前に、冷却管汚れ度ζが汚れ度閾値ζｔｈに到達する予想の場合を例にとって示している。したがって、Ａ号機は遅くとも２０２８年に、また、Ｂ号機は遅くとも２０２９年には、それぞれ、冷却管の清掃を行う必要がある。そのために、定期点検等における当該清掃の予算の確保、定期点検時の工程の調整、作業場所の調整、人員の確保の準備などを、事前に行う必要がある。このように、遅くとも清掃を実施すべき時点からこれらの準備期間分を前倒しした時点までに、注意を喚起するために、「清掃のための準備を開始する必要がある」旨の情報を画面に表示する。
【0146】
次に、図９に示す流れにおいて、外部から検証結果表示要求があれば、ＨＭＩ１６０がこれを外部入力として受け入れる（ステップＳ３２）。
【0147】
判定制御部１５０は、常時、検証結果表示要求の有無を判定（ステップＳ１８）しており、特に検証結果表示要求が無い（ステップＳ１８ ＮＯ）場合は、ステップＳ１１に戻るフローとなる。
【0148】
一方、ステップＳ３２でＨＭＩ１６０が検証結果表示要求を外部入力として受け入れたときには、判定制御部１５０は、検証結果表示要求有り（ステップＳ１８ ＹＥＳ）として、検証演算部１２８に検証演算を指令し、検証演算部１２８が検証演算を行う（ステップＳ１９）。
【0149】
検証結果表示用データ生成部１３４は、検証演算部１２８による検証結果に基づいて、検証結果画像用データを作成し（ステップＳ３３）、ＨＭＩ１６０が検証結果画像を表示する（ステップＳ３４）。以下に検証結果画像の２つの例を示す。
【0150】
図１２は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置１００のＨＭＩ１６０に表示させる第１の検証結果画像１３４ａの例を示す画面図である。
【0151】
第１の検証結果画像１３４ａの横軸は時間であり、縦軸は冷却水流量〔Ｌ／ｍｉｎ〕である。また、破線で示す曲線は、冷却水流量の予測値を示す。また、実線で示す曲線は、冷却水流量の測定値を示す。図１２に示す例では、冷却水流量の予測値は冷却水流量の測定値と良好な一致を示している。
【0152】
仮に冷却水流量の測定値が得られないプラントの場合に、演算部１２０で冷却水流量の値を推定する場合に、そのモデルが妥当であるか否かを確認、検証することは重要である。そのような場合に、例示しているプラントを用いて、図１２に示すような冷却水流量の予測値と測定値を比較して、モデルの妥当性を検証することができる。
【0153】
図１３は、実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置１００のＨＭＩ１６０に表示させる第２の検証結果画像１３４ｂの例を示す画面図である。
【0154】
第２の検証結果画像１３４ｂの横軸は、冷却水温度調節弁開度〔％〕であり、縦軸は冷却水流量〔％〕である。実線で示す曲線は、冷却水温度調節弁（図示しない）の開度・Ｃｖ特性に基づいて算出した冷却水流量の算出値を示す。また、白抜きの丸印のマーカは、冷却水流量の予測値を示す。ここで、冷却水流量の予測値は、カロリー法により、すなわち系統の熱的バランスから算出した値である。図１３に示す例では、冷却水温度調節弁（図示しない）の開度・Ｃｖ特性に基づいて算出した冷却水流量は、カロリー法により算出した冷却水流量と良好な一致を示している。したがって、いずれかの方法の場合に必要な情報が不足する場合に、他の方法で算出しても適切な値が得られることになる。
【0155】
以上、図１２および図１３に例示した様に、検証演算部１２８により、指定した状態量について、検証結果を演算し、検証結果表示用データ生成部１３４が、表示用データを生成し、ＭＨＩ１６０が表示することにより、検証結果を確認することができる。
【0156】
以上、説明した実施形態によれば、計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管汚れ度および将来の冷却管汚れ度の予測を時系列で認識することができる発電機クーラ性能監視装置を提供することが可能となる。
【0157】
［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態を説明したが、実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。また、各実施形態の特徴を組み合わせてもよい。さらに、実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
以上、本発明の実施形態を説明したが、実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。また、各実施形態の特徴を組み合わせてもよい。さらに、実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0158】
５…プラント内制御装置、１０…発電機、１１…回転子、１１ａ…ロータシャフト、１１ｂ…回転子鉄心、１１ｃ…界磁巻線、１２…ファン、１３…コレクタ、１３ｂ…ブラシ、１４…固定子、１４ａ…固定子鉄心、１４ｂ…電機子巻線、１５…軸受、１６…発電機クーラ、１６ａ…冷却管、１６ｂ…ケーシング、１７…フレーム、１００…発電機クーラ性能監視装置、１１０…入力部、１２０…演算部、１２１…算出対象状態量特性部、１２２…平均値等演算部、１２３…算出対象状態量演算部、１２４…損失・機内ガス状態量演算部、１２５…クーラ特性演算部、１２７…清掃推奨時期導出部、１２８…検証演算部、１３０…画像データ生成部、１３１…初期操作画像データ生成部、１３３…冷却管汚れ度表示用データ生成部、１３３ａ…最新実績画像、１３４…検証結果表示用データ生成部、１３４ａ…第１の検証結果画像、１３４ｂ…第２の検証結果画像、１３５…初期操作画像、１３５ａ、１３５ｂ、１３５ｃ、１３５ｄ、１３５ｆ、１３５ｇ、１３５ｈ、１３５ｊ…アイコン、１４０…記憶部、１４１…測定値記憶部、１４２…事前取得データ記憶部、１４３…状態量算出値記憶部、１４４…冷却管汚れ度算出値記憶部、１４５…表示用パラメータ記憶部、１４６…検証演算結果記憶部、１５０…判定制御部、１６０…ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【手続補正書】
【提出日】2024-03-13
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
発電機について計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管の汚れ度に関する過去汚れ度関連情報と、前記過去汚れ度関連情報に基づいて算出された将来における前記冷却管の将来汚れ度に関する情報を示す将来汚れ度関連情報とを、表示部に表示させる表示情報を生成する画像データ生成部を備え、
前記表示情報は、入力されるデータ選択条件にもとづき生成され、前記データ選択条件は、前記発電機の出力幅、前記発電機クーラのガス温度の幅、前記発電機クーラの冷却水温度の幅のいずれかを含むことを特徴とする発電機クーラ性能監視装置。
前記表示情報は、入力されるデータ選択条件にもとづき生成され、前記データ選択条件は、前記発電機の出力幅、前記発電機クーラのガス温度の幅、前記発電機クーラの冷却水温度の幅のいずれかを含むことを特徴とする発電機クーラ性能監視装置。
【請求項2】
前記画像データ生成部は、
前記過去汚れ度関連情報および前記将来汚れ度関連情報の双方を時系列で前記表示部に表示させる前記表示情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
前記過去汚れ度関連情報および前記将来汚れ度関連情報の双方を時系列で前記表示部に表示させる前記表示情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項3】
前記過去汚れ度関連情報は、所定の数またはこれらを含む所定の時間幅における前記過去汚れ度関連情報の平均値として用いられることを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項4】
前記データ選択条件は、前記所定の数または前記所定の時間幅をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項5】
前記将来汚れ度関連情報は、現在までの所定の期間における前記過去汚れ度関連情報の最大上昇率に基づいて算出されることを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【請求項6】
前記画像データ生成部は、前記将来汚れ度関連情報に基づいて算出された、前記発電機クーラの清掃を実施することが推奨される清掃推奨時期を前記表示部に表示させる前記表示情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の発電機クーラ性能監視装置。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0008】
上述の目的を達成するため、本実施形態に係る発電機クーラ性能監視装置は、発電機について計測された情報に基づいて算出された過去から現在までの発電機クーラの冷却管の汚れ度に関する過去汚れ度関連情報と、前記過去汚れ度関連情報に基づいて算出された将来における前記冷却管の将来汚れ度に関する情報を示す将来汚れ度関連情報とを、表示部に表示させる表示情報を生成する画像データ生成部を備え、前記表示情報は、入力されるデータ選択条件にもとづき生成され、前記データ選択条件は、前記発電機の出力幅、前記発電機クーラのガス温度の幅、前記発電機クーラの冷却水温度の幅のいずれかを含むことを特徴とする。