JP3384730B2 - 水車発電機の状態監視方法及びその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は水車発電機の状態監
視方法及びその装置に係り、特に、水車の軸受温度の変
化を事前に推定予測し予測結果を基に軸受の正常／異常
を判定する水車発電機の状態監視方法及びその装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】水力発電プラントの発電容量が大型化す
ると、事故が発生したときの電力系統に及ぼす影響が大
きくなる。このため、発電所設備の運転状況を常時監視
し、電力系統に影響を与える重大事故の発生を未然に防
止する技術の開発が必要となる。

【０００３】水力発電所では、水車発電機の軸振動や軸
受温度などが監視の必要なプロセス量とされ、従来か
ら、軸受温度は監視されている。これは、異物などが軸
受に混入すると軸受が焼損する事故が発生する可能性が
あるため、軸受温度の上昇を焼損前に検出するためであ
る。

【０００４】これに関連する従来技術として、例えば、
「水力発電所状態監視システム」（三菱電機技報、Vol.
63、No. 12、１９８０年刊行）がある。この従来技術
では、プラントから軸受温度の測定値を取り込み、予め
定めた制限値を用いて軸受温度の絶対値，軸受温度の変
化率および各軸受パッドの温度差などを監視し、軸受温
度の異常／正常の判定を実施している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来技術によ
れば、軸受温度の測定値が制限値を越えた時点で異常が
発生したと判定している。しかし、測定値が制限値を越
えたか否かで監視するだけでは，制限値を超えた時点で
水車発電機を停止しようとしても、水車発電機の大きな
慣性のため急停止できず、更に温度上昇が進んで焼損事
故に至る虞があり、焼損事故防止が困難なケースの発生
が想定される。

【０００６】本発明の目的は、軸受温度上昇など水車発
電機に係る異常を徴候段階で早期に検出できる水車発電
機の状態監視方法及びその装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的は、水車発電機
の動特性モデルに含まれる演算係数の値を仮定して水車
発電機の状態量の値を当該動特性モデルにより計算し、
その計算値と水車発電機の前回の運転時に得た測定値と
の差が最小となるように前記演算係数の値を決定して前
記水車発電機の動特性モデルを最新モデルに更新し、こ
の最新モデルから前記水車発電機の状態量の予測値を予
め求め、この予測値と前記水車発電機の運転中に得られ
た測定値との差から異常を判定することで、達成され
る。

【０００８】上記目的はまた、水車発電機の動特性モデ
ルに含まれる演算係数の値を仮定して水車発電機の状態
量の値を当該動特性モデルにより計算し、その計算値と
水車発電機の運転時に得た更新指令の入力前の測定値と
の差が最小となるように前記演算係数の値を決定して前
記水車発電機の動特性モデルを最新モデルに更新し、こ
の最新モデルから前記水車発電機の将来の状態量の予測
値を求め、この予測値が予め定めた異常判定用の設定値
を超える場合に異常と判定することで、達成される。

【０００９】 上記目的は、好適には、前記将来の状態量
の予測値が測定できない状態量も含むことで、達成され
る。

【００１０】 上記目的は、好適には、前記水車発電機の
軸受温度に係る発熱量と冷却量との二つの量の関係を基
に、この発熱量と冷却量に係る動特性モデルの演算係数
を調整して前記軸受温度を当該動特性モデルにより計算
し、その計算結果と前記軸受温度の測定値との差が最小
となるように前記演算係数の値を決定して前記最新モデ
ルに更新することで、達成される。

【００１１】 上記目的は、好適には、更新した最新モデ
ルから、軸受温度，軸受の潤滑油温度，軸温度，軸受ギ
ャップ幅の少なくとも１つの今後の変化を予測すること
で、達成される。

【００１２】 上記目的は、前記決定した演算係数の値を
用いて異常を検出することでも、達成される。

【００１３】

【００１４】本発明によれば、軸受温度などの測定値が
制限値に至る前に、予測結果から、軸受温度などの異常
な変化を検出することができる。また、さらに、発熱能
力と冷却能力に関連する演算係数の推定値を用いて、水
車発電機の軸受などに生じた異常を、それらが温度変化
などに大きく影響を与える前に、早期に検出することが
可能となる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
を参照して説明する。図１は本発明の一実施形態に係る
水車発電機の状態監視装置のブロック構成図である。図
１において、１は水車発電機、２は水車発電機からの測
定データを取り込むデータ取込み装置、３は取り込んだ
測定データを記憶するデータ記憶部である。４は演算係
数推定部であり、データ記憶部３に記憶されたデータ
と、水車発電機１の動特性を模擬する動特性モデル６と
を用い、動特性モデル６に含まれる発熱及び除熱に係る
演算係数の値を推定する。演算係数については図４で説
明する。推定された演算係数の値は、演算係数記憶部７
に記憶され、この値を用いて、予測処理部８により、軸
受温度の予測を実施する。この予測結果は、予測結果記
憶部１３に記憶される。

【００１６】５は処理制御部であり、演算係数推定部４
と予測処理部８と表示装置１０への表示処理とを制御す
る。また、入力装置９は、運転員等のユーザが、処理や
表示に係る入力を実施するための入力装置である。１１
は異常判定部であり、演算係数記憶部７に格納された演
算係数値，予測処理部８からの予測結果および異常判定
用データを用いて、水車発電機の異常を判定する。

【００１７】図２は、水車発電機の概要を説明する図で
ある。図２に示すように、水車発電機は、発電機のロー
タ２０と水車ランナ２１とが一本の軸２２に固定されて
おり、これらが一体に回転する。この軸２２を支えると
共に、回転を円滑にするために、上部軸受２３と、下部
軸受２４と、スラスト軸受２５と、水車軸受２６の各軸
受が設けられている。

【００１８】水車軸受２６には、軸受２６と軸２２の間
の軸受ギャップ２７で発生する熱を除去するために、油
槽２８が設置されている。また、冷却管２９が油中に設
けられており、軸受ギャップ２７から油槽２８内の油に
伝わった熱を冷却水で除去する構成となっている。

【００１９】尚、水車軸受２６を例に油槽を用いた除熱
機構を図示したが、他の軸受２３，２４，２５にも同様
の除熱機構を設けてある。

【００２０】図３は、図２に示した水車発電機での軸受
温度に関連する主要な因子を整理して示す図である。図
のように、軸受温度は、軸受ギャップで発生する熱つま
り発熱量と、軸受から除去される熱つまり除熱量との関
係で決定される。発熱量を決める主要因子としては、軸
受のギャップ幅、水車発電機の回転数および油温度があ
る。一方、除熱量に関連する因子としては、冷却管等で
の熱伝導・熱伝達に係る係数である熱通過率，油温度，
冷却水温，軸温度などが挙げられる。

【００２１】図４は、これらの因子の間の関係を分析し
関連づけた動特性モデルであり、軸受ギャップ幅，回転
速度および油槽の潤滑油の温度から決まる油粘度に依存
して決まる発熱量と、冷却水，周囲の空気による除熱量
などの関連が表現されている。この動特性モデルにおい
ては、測定値と、測定できないモデル内部での状態の関
連が示されている。また、この動特性モデルでは、測定
値から直接には決定できない冷却管の熱通過率，軸温度
の初期値およびギャップ幅基準値を、発熱および除熱に
関連する演算係数として扱っている。

【００２２】水車発電機は、電力需要の変化に対応すべ
く原子力発電や火力発電に比べて頻繁に起動・停止を繰
り返す。そこで、水車発電機の運転中に得られた測定値
を基に、前述した各演算係数の値を、推定して決定す
る。つまり、運転中に得た測定データに基づいてモデル
を最新のモデルに更新する。そして、この最新のモデル
を用いて、今後の水車発電機の軸受温度，油温度などの
状態変化を予測する。なお、演算係数については、発熱
量あるいは除熱量に関連し、測定値から直接には決定で
きない量を、任意に選択することが可能である。例え
ば、本実施形態の装置では、定数として扱っている軸受
パッド面での熱通過率を演算係数として扱うことも同様
に可能である。本実施形態では、除熱量、発熱量への影
響の大きな三つの状態量を演算係数として選択した。

【００２３】図５は、上述した実施形態に係る状態監視
装置における処理の概要を説明する図である。この状態
監視装置では、軸受温度，回転速度，油温度，冷却水温
度，水車発電機の周囲環境の温度についての各測定値
を、データ取り込み装置２によって取り込む。この後、
動特性モデルと各測定値を用い、演算係数推定部４にお
いて、上述した各演算係数の値（ギャップ幅基準値，冷
却管熱通過率および軸温度初期値）を推定する。これら
の演算係数の値が決定すれば、動特性モデルは確定し、
境界条件として、水車発電機の回転速度を与えることに
より、最新の動特性モデルに基づいて今後の運転におけ
る状態変化を予測することができる。予測結果として
は、図４の動特性モデルに含まれる状態量に係る結果が
得られる。つまり、軸受温度，油温度，軸温度および軸
受ギャップ幅などの状態変化が予測できる。

【００２４】図６は、上述した演算係数推定部で行う処
理を示すフローチャートである。演算係数推定部４（図
１）では、処理開始命令が入力されたか否かを周期的に
判定する（ステップ101）。この処理開始命令は、ユー
ザからデマンドとして入力されるか、若しくは、処理制
御部5によって自動的に入力される。自動的な処理開始
命令は、例えば、予め設定した周期で発生する。

【００２５】処理開始命令が入力されると、データ記憶
部3から、時刻ｔ0〜時刻ｔsまでの測定データを取り込
む（ステップ102）。ここで、時刻ｔsは、処理開始命令
が入った時点の時刻、時刻ｔ0は、予め定めたデータ取
り込み時間だけ、時刻ｔsよりも前の時刻である。次い
で、動特性モデルの演算係数の値を仮定し（ステップ10
3）、時刻ｔ0〜時刻ｔsまでの、軸受温度及び油温度な
どの変化を動特性モデルにより計算する（ステップ10
4）。

【００２６】この動特性モデルでの計算処理（ステップ
104）の処理手順を図７に示す。まず、時刻ｔをｔ0に設
定する（ステップ201）。次いで、測定値及び仮定した
演算係数の値を用いて、動特性モデルの初期値を設定す
る（ステップ202）。図４の動特性モデルは、油温度T
o，軸温度TA，軸受温度TJについての３つの一階時間微
分方程式により表現される。初期値の設定では、これら
油温度To，軸受温度TA，軸温度TJの値とその時間微分値
を設定する。

【００２７】設定された初期値を用いて、δt後の油温
度To，軸受温度TAおよび軸温度TJの値を計算する（ステ
ップ203）。この計算では、時刻ｔでの値に、時刻ｔで
の各状態量の時間微分値に時間ステップ幅δtを掛けた
値を加えることにより、時刻ｔ＋δtでの状態量の値を
計算する。この方法は、時間微分の方程式を用いて、状
態量の時間変化を計算するために、良く用いられるもの
であり、通常オイラー法と呼ばれる。

【００２８】次いで、ステップ203で計算した、時刻
（ｔ＋δt）での各状態量の値を用いて、時刻（ｔ＋δ
t）での、各状態量の時間微分値を計算する（ステップ2
04）。次に、時刻ｔが、計算終了時刻ｔE以上となった
か否かを判定し（ステップ205）、条件が成立すれば処
理を終了する。一方、未だ、時刻ｔE以上になっていな
い場合には、時刻ｔをｔ＋δtに設定して（ステップ20
6）、ステップ203からの処理を繰り返して実行する。こ
こで、計算終了時刻ｔEは、演算係数推定では、処理命
令が入力された時刻ｔsに設定する。

【００２９】上述したステップ104の計算手順が終了す
ると、次に図６のステップ105に進み、この計算値と測
定値を用いて、その差Ｊを次の数１により、計算する。

【００３０】

【数１】

【００３１】この差Ｊは、図８に示すように、状態量に
ついて、動特性モデルで計算した値と、プラントの測定
値との差を示す量となる。つまり、数１は、油温度と軸
受温度についての計算値と測定値との差を示す量とな
る。ここでは、油温度と軸受温度の両方を目的関数の計
算に使用した。しかし、いずれか一方、例えば軸受温度
のみを目的関数の計算に用いることも同様に可能であ
る。即ち、測定値と計算値の両方が求まる状態量を使用
すれば、目的関数を計算することができる。

【００３２】演算係数推定部では、図６のように、この
差Ｊを最小とする演算係数の値を求める（ステップ10
6）。本実施形態に係る状態監視装置では、演算係数値
を求めるために、非線形最適化手法として良く知られて
いる最急降下法を使用している。つまり、計算値と測定
値との差Ｊを目的関数として、この値を最小とする演算
係数の値を、最急降下法により決定する。

【００３３】図９に、この方法を概念的に示す。図９で
は、２次元空間、即ち、演算係数が二つある場合の最適
化の様子を示している。最適化では、初期の探索点とし
てＰ０を与える。この点は、図６のステップ１０３で仮
定した演算係数の値に対応するものである。この点P0で
の勾配∇Jを計算し、−∇Jの方向、即ち目的関数値が最
も減少する方向に、一次元探索を実施して、この方向に
沿った線上で、目的関数値Ｊが最小となる点を求める。
次いで、この点での勾配を計算し、この方向に一次元探
索を実行する。目的関数Ｊの値が改善されなくなるま
で、同様の処理を繰り返して、最適点を求める。この最
適点の座標値が、目的関数を最小とする変数値に対応す
る。

【００３４】図１０は、この最適化処理の処理手順を示
すフローチャートである。まず、仮定した演算係数の値
を初期値として設定する（ステップ301）。次いで、こ
の演算係数の値に対応する探索空間の点、即ち初期探索
点における目的関数値Ｊ及びその勾配∇Jを計算する
（ステップ302）。最も目的関数値が減少する方向、即
ち−∇Jの方向に、一次元探索を実施して、目的関数値
Ｊが最小となる点を求める（ステップ303）。この結果
を基に、目的関数値Ｊが、終了条件として予め与えた値
εよりも小さくなったか否かを判定する（ステップ30
4）。小さくなった場合には、演算係数の値を決定して
処理を終了する（ステップ306）。一方、Ｊがε以上の
場合には、一次元探索で求めた点の座標に対応して、演
算係数の値を修正して（ステップ305）、ステップ302か
らの処理を繰り返す。

【００３５】このように、図６のステップ106で演算係
数の値が決定すると、次のステップ107では、演算係数
の値を演算係数記憶部7に記憶し、演算係数の推定が終
了したことを処理制御部5に通知する。

【００３６】次に、演算係数の推定結果を用いて、状態
量の今後の変化を予測する予測処理部8での処理につい
て説明する。図１１は、予測処理部での処理を示すフロ
ーチャートである。予測処理部では、処理制御部5から
の処理開始命令が入力されたか否かを周期的に判定する
（ステップ401）。この処理開始命令は、例えば、演算
係数推定部4から演算係数の推定処理の終了通知が処理
制御部5に入った時点で、処理制御部5から出力される。

【００３７】処理開始命令が入力されると、まず、演算
係数記憶部7から、演算係数の値を読み込む（ステップ4
02）。次いで、データ記憶部3から、時刻ｔ0での測定デ
ータの値を取り込み（ステップ403）、この値と演算係
数の値とを用いて、動特性モデルの初期値を設定する
（ステップ404）。次に、回転速度の変化および予測の
終了時刻ｔEを処理制御部から取り込み（ステップ40
5）、時刻ｔEまでの状態量変化を計算する（ステップ40
6）。この計算は、図７に示す方法により、実施する。
計算が終了した後、状態量変化についての予測結果を、
表示装置10に出力する。また、予測計算が終了した旨
を、処理制御部５に通知する（ステップ408）。

【００３８】図１２は、処理制御部5での処理手順を示
すフローチャートである。処理制御部では、予測要求が
入力された場合（ステップ501）、あるいは、自動的に
予測処理を実行する時刻（ステップ502）もしくはプラ
ント状態となった場合（ステップ503）に、演算係数の
推定部に処理開始命令を出力する（ステップ504）。こ
こで、予測処理の自動的な実行については、実行周期，
実行時刻，実行すべきプラント状態などを予め与えてお
く。一方、演算係数の推定終了信号が、演算係数推定部
4から入力された場合（ステップ601）に、予測処理部8
に予測開始命令を出力する（ステップ602）。

【００３９】処理制御部５では、この他の処理として、
演算係数推定部４、予測処理部８の動作状況を基に、異
常判定部１１への処理命令を送信する。この異常判定に
係る処理については、後で説明する。

【００４０】図１３は、状態予測に係る動作の様子を示
す図である。この図１３は、本実施形態に係る状態監視
装置の動作に従った軸受温度についてのプラント測定値
とモデル計算値を比較したグラフである。図では、時刻
ｔsで、演算係数推定部４へ処理開始命令が入った状況
を示している。この処理開始命令が入ると、演算係数推
定部は、逐次測定され記憶装置に格納されている測定デ
ータのうち、処理開始命令の入力直前の時刻ｔ0〜ｔsま
での測定データを取り込む。そして、動特性モデルの演
算係数の初期値を仮定し、時刻ｔ0でモデルを初期化し
た後、時刻ｔ0からｔsまでの軸受温度，油温度の変化を
動特性モデルにより計算する。この結果を示したのが、
図１３の1001のグラフである。

【００４１】この結果1001とプラント測定値1002との差
を、時刻ｔ0からｔsまでの時間で最小化するように、発
熱量と除熱量に係る演算係数を推定する。その演算係数
を用いて、動特性モデルにより計算した結果が、図のグ
ラフ1003である。このように、時刻ｔ0からｔsまでの測
定値とモデル計算値の差は小さくなる。また、動特性モ
デルでの計算を時刻ｔEまで延長することにより、軸受
温度の予測結果が図のように得られる。

【００４２】図１４は、本実施形態に係る状態監視装置
の表示画面の例を示す図である。この図において、1101
は、運転員が今後の運転方針すなわち水車発電機の停止
時刻あるいは回転速度の時間変化を入力するためのウィ
ンドウであり、本実施形態では、最新モデルによる水車
発電機のシミュレーションを行うにあたり、このウィン
ドウ1101を用いて、運転員は現時点以降の水車発電機の
運転方針すなわち回転速度の変化方針を入力する。ここ
で、停止時刻この図示の例で100秒後に停止することを
入力した場合には、停止時刻までは一定の回転数で、そ
れ以降は予め用意した回転速度の変化カーブを基に、動
特性モデルへの回転数の入力値を決定する。動特性モデ
ルに与えられた回転速度の変化状況は、ウィンドウ1102
に表示される。このウィンドウ1102には、現時点までの
回転速度の測定値も併せて表示される。

【００４３】動特性モデルでの予測の結果、油温度，軸
受温度の予測結果が得られる。図１４の例では、油温度
の予測結果と現時点までの測定値が併せて、ウィンドウ
1103に表示される。軸受温度についても同様にウィンド
ウ1104のように表示される。このウィンドウにおいて
は、温度予測値に加えて、保護リレーの設定値が表示さ
れており、軸受温度が保護リレー設定値を超過するよう
な場合には、図のように、運転員に対して警告が表示さ
れる。これにより、運転員は、今後、軸受温度が保護リ
レーの設定値を越える可能性があること及びそれまでの
時間余裕は何分くらいあるかということを知ることがで
きる。ここで、軸受温度の予測値が保護リレーなどの設
定値を超えるか否かの判定は、異常判定部１１において
実施される。異常判定部１１では、予測結果が得られた
ことを、処理制御部５からの情報を基に判定し、予測結
果と異常判定用データ１２に用意された異常判定用の設
定値を用い、軸受温度の異常を判定する。その結果が、
処理制御部５を介して、図１４のように表示装置１０に
表示される。

【００４４】本実施形態に係る状態監視装置では、温度
変化に加えて、軸受ギャップでの発熱量を決定する主要
因子である軸受ギャップ幅についての予測結果も得られ
る。この結果が図１４のウィンドウ1105のように示さ
れ、運転員はギャップ幅の変化を知ることができる。こ
れにより、測定できない軸受ギャップ幅の変化が正常か
異常かの判断を運転員はすることができる。

【００４５】異常判定部１１における異常判定処理につ
いて、上に一例を示したが、次に、異常判定部で実施す
る他の異常判定処理について説明する。図１５は、異常
判定方法の一つを、水車発電機の起動時を例にとり示す
ものである。この方法では、前回のプラント運転でのデ
ータを基に求めた演算係数値のうち、ギャップ幅基準値
と冷却管熱通過率を用いて、プラントの起動時の軸受温
度などの状態量を予測する。軸温度初期値については、
演算係数値を推定した時点とは一般に異なるため、軸受
温度の測定値を代わりに用いる。これは、水車発電機の
停止時において軸温度と軸受温度の差は小さいという仮
定に基づいている。この予測結果とプラントからの測定
値を逐次比較し、予測結果と測定値との差ΔＴが、予め
定めた判定基準値を超えた時点で、異常と判定する。

【００４６】この方法では、前回のプラント運転での測
定データを用いて推定した演算係数値を使用するため、
今回の起動時には演算係数値を求めるための測定データ
を収集する必要がなく、起動後短時間のうちに予測計算
を開始することが可能である。そのため、起動直後の異
常発生などに対応することができる。また、前回の運転
データに基づく演算係数値を用いれば、前回の運転時の
プラント状態との差を検出することができる。つまり、
前記した時刻ｔ0からｔsまでの測定データに基づく演算
係数値を用いた予測を、周期的に繰り返す方法では、演
算係数の値が、その時のプラント状態を反映して決ま
る。即ち、異常が発生した場合には、異常時のプラント
特性を表す値が演算係数に設定され、モデルは異常状態
に適応して変化することになる。

【００４７】この方法は、軸受温度などの将来状態を正
確に予測する上では、有効である。しかし、正常状態か
らの逸脱を検知する観点では、図１５に示した方法の方
が有効である。つまり、前回の運転時のプラント状態を
正常と仮定し、これに基づく予測結果を正常な軸受温度
の変化と考え、この正常変化と異なる変化が現われた時
点で、異常の発生を検出することができる。

【００４８】この方法では、前回の運転データに基づく
演算係数の値として、前記した、時刻ｔ0〜ｔsのデータ
を用いて求めた演算係数値の運転状態での最終値、すな
わち、停止操作直前の演算係数値を用いることができ
る。また、前回の起動時から停止直前までに得られた運
転データのうちの一部を選び、それを基に、演算係数値
を求めて使用することも可能である。例えば、起動時か
ら停止直前までの全運転時間での測定データを基に推定
した演算係数値を使用することも可能である。また、軸
受温度の上昇速度が低下し、ほぼ温度が飽和した時間で
のデータを基にした演算係数値を使用することも可能で
ある。これらの中から、水車発電機の特性に応じて適切
な方式を選択することにより、精度の良い異常判定が実
施可能となる。

【００４９】ここで、例えば、起動時から停止直前まで
の全運転時間での測定データを基に求めた演算係数値を
使用する場合には、演算係数の推定処理を、水車発電機
の停止要求信号が入った時点で、処理制御部５からの処
理要求を演算係数推定部４に出力することにより実施す
る。また、予測の処理は、この後、水車発電機の起動要
求信号が入った時点で、処理制御部５からの処理要求
を、予測処理部８に出力することにより実施する。

【００５０】これまでは、水車発電機の起動時について
の状態予測および異常判定について述べた。これと同様
の処理は、水車発電機の停止過程でも同様に実施可能で
ある。図１６は、水車発電機の停止過程での異常判定方
法を示すものである。図に示すように、図１５と同様
に、前回の運転データ、即ち前回運転の停止過程での測
定データから推定した演算係数値を用いた予測を、水車
発電機の停止要求信号をトリガーに実施し、この予測結
果と測定値との差を逐次監視することによって、水車発
電機の異常を検出することが可能である。この場合に
も、前回のプラント運転でのデータを基に求めた演算係
数値のうち、ギャップ幅基準値と冷却管熱通過率を用い
て、プラントの起動時の軸受温度などの状態量を予測す
る。軸温度初期値については、演算係数値を推定した時
点とは、一般には異なるため、軸受温度の測定値を代わ
りに用いる。

【００５１】ここでは、前回の停止過程での運転データ
に基づく演算係数値を用いた場合を示したが、今回の運
転における起動後から停止直前までの測定データの内、
適当な時間のデータを基に演算係数値を求め、それを用
いて、停止過程の予測を実施して異常検知することも同
様に可能である。また、今回の運転の停止過程の最中に
おいて、直前に得た測定データを基に演算係数値を求
め、今回の停止過程のそれ以後の予測を実施して異常を
検知することも可能である。

【００５２】次に、もう一つの異常検出方法について述
べる。本実施形態に係る状態監視装置では、軸受ギャッ
プ幅に係る演算係数として、ギャップ幅基準値を求めて
いる。この状態量は、温度変化による軸受ギャップ幅変
化が無い場合、即ちプラントが冷温停止している場合の
ギャップ幅に相当する量である。この推定値を用いて、
図１７のような異常検出ができる。つまり、軸の周りに
設置された複数の軸受の内、１つ又は複数の適当なもの
を選択して、これについてのギャップ幅基準値を記憶し
ておく。その変化を監視することにより、軸受ギャップ
幅の変化状況、つまり、軸の傾きや軸受のずれ、変形な
どを検出することが可能となる。

【００５３】以上述べたごとく、本実施形態によれば、
軸受に関連する軸受温度などの状態量の将来状態につい
ての予測結果を得ることができる。この結果を用いて、
プラントの状態量が制限値などに至る前に、異常を早期
に検出することが可能である。また、過去の正常な運転
状態を基にしたモデルでの推定予測結果を、逐次測定デ
ータと比較することにより、正常な状態からの逸脱を早
期に検出することができる。さらに、軸受ギャップ幅基
準値などの演算係数の変化履歴を基に、軸受の変形、軸
の変形などを検出することが可能である。

【００５４】上述した実施形態における演算係数の決定
では、演算係数を使用して計算した結果と測定データと
の差を小さくするように最適化手法を実施しており、簡
単な処理による決定が可能である。また、軸受に係る状
態量として、軸受温度，油温度に加え、測定されていな
い軸温度や軸受ギャップ幅や冷却管熱通過率などの変化
状況を、運転員などに表示することが可能である。これ
により、運転員へ有効な情報を提供でき、運転員の運転
方針の決定などを支援することが可能となる。

【００５５】尚、上述した実施形態では、測定値に基づ
いてモデルを最新モデルに更新し、この最新モデルを用
いて水車発電機のシミュレーションを行う例について述
べたが、更新した最新モデルに含まれる熱通過率などの
パラメータの値を変えてオフラインでシミュレーション
し、パラメータ変化に対する軸受温度の変化などを予測
し、プラントの特性についての知見を得たり、プラント
特性変化の原因を検討するのに使用することも可能であ
る。

【００５６】

【発明の効果】本発明によれば、水車発電機の軸受など
に係る異常を、異常が顕在化する前の徴候段階で精度良
く検出でき、運転員に提示することが可能となる。ま
た、軸受温度，油温度などの予測結果、さらに、測定さ
れていない軸温度，軸受ギャップ幅や冷却管熱通過率な
どの変化状況を、運転員などに表示することも可能とな
る。このような情報を基に、運転員は異常事象を早期に
認知でき、異常発生時のプラントの運転方針を簡単かつ
迅速に立案して、プラントの安全性，健全性を保つため
の対応操作を確実かつ迅速に実行することが可能とな
る。これにより、水力発電プラントの経済性，安全性を
大きく改善することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る状態監視装置のブロ
ック構成図である。

【図２】水車発電機の構造を示す模式図である。

【図３】軸受温度に関連する因子を整理した模式図であ
る。

【図４】図１に示す状態監視装置で使用する動特性モデ
ルを示すブロック図である。

【図５】図１に示す状態監視装置での処理の概要を示す
模式図である。

【図６】図１に示す演算係数推定部での処理を示すフロ
ーチャートである。

【図７】動特性モデルに係る計算での処理を示すフロー
チャートである。

【図８】目的関数の計算方法を示す模式図である。

【図９】最適化方法を示す模式図である。

【図１０】最適化の処理を示すフローチャートである。

【図１１】図１に示す予測処理部での処理を示すフロー
チャートである。

【図１２】図１に示す処理制御部での処理を示すフロー
チャートである。

【図１３】図１に示す状態監視装置の動作例を示す模式
図である。

【図１４】図１に示す状態監視装置の画面表示例を示す
模式図である。

【図１５】図１に示す状態監視装置の軸受温度の異常判
定方法を示す模式図である。

【図１６】図１に示す状態監視装置の軸受温度の異常判
定方法を示す模式図である。

【図１７】軸受ギャップの異常検出方法を示す模式図で
ある。

【符号の説明】

１…水車発電機、２…データ取込み装置、３…データ記
憶部、４…演算係数推定部、５…処理制御部、６…動特
性モデル、７…演算係数記憶部、８…予測処理部、９…
入力装置、１０…表示装置、１１…異常判定部、１２…
異常判定用データ、１３…予測結果記憶部、１０１〜１
０８…処理のステップ、２０１〜２０６…処理のステッ
プ、３０１〜３０６…処理のステップ、４０１〜４０８
…処理のステップ、５０１〜５０４…処理のステップ、
６０１、６０２…処理のステップ、１００１…モデル計
算値、１００２…プラント測定値、１００３…モデル計
算値、１１０１〜１１０５…表示ウィンドウ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森口 一夫 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 (72)発明者 内田 知伸 東京都千代田区神田駿河台四丁目６番地 株式会社日立製作所内 (72)発明者 山本 潤 大阪府大阪市北区中之島三丁目３番22号 関西電力株式会社内 (72)発明者 小門 俊次 大阪府大阪市北区中之島三丁目３番22号 関西電力株式会社内 (72)発明者 中川 博人 大阪府大阪市北区中之島三丁目３番22号 関西電力株式会社内 (72)発明者 本田 誠司 大阪府大阪市北区中之島三丁目３番22号 関西電力株式会社内 (56)参考文献 特開 平９−111320（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−26912（ＪＰ，Ａ) 実開 昭63−92215（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H02P 9/00 G05B 13/04 G05B 23/02

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 水車発電機の状態を監視する方法におい
   て、 水車発電機の動特性モデルに含まれる演算係数の値を仮
   定して水車発電機の状態量の値を当該動特性モデルによ
   り計算し、その計算値と水車発電機の前回の運転時に得
   た測定値との差が最小となるように前記演算係数の値を
   決定して前記水車発電機の動特性モデルを最新モデルに
   更新し、該最新モデルから前記水車発電機の状態量の予
   測値を予め求め、該予測値と前記水車発電機の運転中に
   得られた測定値との差から異常を判定することを特徴と
   した水車発電機の状態監視方法。
2. 【請求項２】 水車発電機の状態を監視する方法におい
   て、 水車発電機の動特性モデルに含まれる演算係数の値を仮
   定して水車発電機の状態量の値を当該動特性モデルによ
   り計算し、その計算値と水車発電機の運転時に得た更新
   指令の入力前の測定値との差が最小となるように前記演
   算係数の値を決定して前記水車発電機の動特性モデルを
   最新モデルに更新し、該最新モデルから前記水車発電機
   の将来の状態量の予測値を求め、該予測値が予め定めた
   異常判定用の設定値を超える場合に異常と判定すること
   を特徴とした水車発電機の状態監視方法。
3. 【請求項３】 前記将来の状態量の予測値は測定できな
   い状態量も含むことを特徴とした請求項２に記載の水車
   発電機の状態監視方法。
4. 【請求項４】 前記最新モデルへの更新は、前記水車発
   電機の軸受温度に係る発熱量と冷却量との二つの量の関
   係を基に、該発熱量と該冷却量に係る動特性モデルの演
   算係数を調整して前記軸受温度を当該動特性モデルによ
   り計算し、その計算結果と前記軸受温度の測定値との差
   が最小となるように前記演算係数の値を決定することを
   特徴とした請求項１から３の何れかに記載の水車発電機
   の状態監視方法。
5. 【請求項５】 前記更新した最新モデルから、軸受温
   度，軸受の潤滑油温度，軸温度，軸受ギャップ幅の少な
   くとも１つの今後の変化を予測することを特徴とした請
   求項１から４の何れかに記載の水車発電機の状態監視方
   法。
6. 【請求項６】 前記決定した演算係数の値を用いて異常
   を検出することを特徴とした請求項１から４の何れかに
   記載の水車発電機の状態監視方法。
7. 【請求項７】 水車発電機の状態を監視する状態監視装
   置において、 水車発電機の動特性モデルに含まれる演算係数の値を仮
   定して水車発電機の状態量の値を当該動特性モデルによ
   り計算し、その計算値と水車発電機の前回の運転時に得
   た測定値との差が最小となるように前記演算係数の値を
   決定して前記水車発電機の動特性モデルを最新モデルに
   更新する手段と、該最新モデルから前記水車発電機の状
   態量の予測値を予め求める手段と、該予測値と前記水車
   発電機の運転中に得られた測定値との差から異常を判定
   する手段とを備えることを特徴とした水車発電機の状態
   監視装置。
8. 【請求項８】 水車発電機の状態を監視する状態監視装
   置において、 水車発電機の動特性モデルに含まれる演算係数の値を仮
   定して水車発電機の状態量の値を当該動特性モデルによ
   り計算し、その計算値と水車発電機の運転時に得た更新
   指令の入力前の測定値との差が最小となるように前記演
   算係数の値を決定して前記水車発電機の動特性モデルを
   最新モデルに更新する手段と、該最新モデルから前記水
   車発電機の将来の状態量の予測値を求める手段と、該予
   測値が予め定めた異常判定用の設定値を超える場合に異
   常と判定する手段とを備えることを特徴とした水車発電
   機の状態監視装置。
9. 【請求項９】 前記将来の状態量の予測値を求める手段
   は、測定できない状態量も含めて予測値を求めることを
   特徴とした請求項８に記載の水車発電機の状態監視装
   置。
10. 【請求項１０】 前記最新モデルへの更新手段は、前記
    水車発電機の軸受温度に係る発熱量と冷却量との二つの
    量の関係を基に、該発熱量と該冷却量に係る動特性モデ
    ルの演算係数を調整して前記軸受温度を当該動特性モデ
    ルにより計算し、その計算結果と前記軸受温度の測定値
    との差が最小となるように前記演算係数の値を決定する
    ことを特徴とした請求項７から９の何れかに記載の水車
    発電機の状態監視装置。
11. 【請求項１１】 前記予測値を求める手段は、前記更新
    した最新モデルから、軸受温度，軸受の潤滑油温度，軸
    温度，軸受ギャップ幅の少なくとも１つの今後の変化を
    予測することを特徴とした請求項７から１０の何れかに
    記載の水車発電機の状態監視装置。
12. 【請求項１２】 前記異常判定手段は、前記決定した演
    算係数の値を用いて異常を検出することを特徴とした請
    求項７から１０の何れかに記載の水車発電機の状態監視
    装置。