発電事業者向け経営課題解決型 ソリューションの提供

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次世代のエネルギーを実現するイノベーション

F E A T U R E D A R T I C L E S

［ⅱ］分散電源ソリューション

発電事業者向け経営課題解決型 ソリューションの提供

高野 彰｜

五島 光一郎｜

宮 和寿｜

長谷川 幸平｜

小野田 学｜

火力発電設備を保有する発電事業者の経営課題は，発電事業の事業構造の変化に伴う事業 者間の競争激化により，ますます多様化し，また膨らみつつある。

これに対し，日立は経営課題を見える化し，具体的な解決策を実行するためのさまざまな経営課 題解決型ソリューションを提案している。具体的には，発電事業者のO&Mを支援し，経営効率 を改善する「ガスタービン向け部品管理システム」，「ボイラチューブリークの早期検知（予兆診 断）」，「多種燃料最適化」などに取り組むとともに，これらの各ソリューションをプラットフォームに 統合して提供することで，さらなる高付加価値の実現をめざしている。

1. はじめに

発電分野を取り巻く事業構造の変化に伴い，発電事業 者が抱える課題が多様化する中，日立はこれまで培って きた発電分野のOT（Operational Technology）とITを組 み合わせることで，発電事業者のO&M（Operation and  Maintenance）を支援する，より高付加価値な顧客課題 解決型のIoT（Internet of Things）ソリューションを提 供している。

本稿ではその例として，「ガスタービン向け部品管理シ ステム」，「ボイラチューブリークの早期検知（予兆診 断）」，「多種燃料最適化」について紹介するほか，これら のソリューションをプラットフォームに統合し，提供し ていくことにより，予兆診断結果と設備のひも付けやナ レッジの蓄積を可能とし，メンテナンス時間の短縮，計

画外停止の低減など，より高度なサービスを実現する発 電事業者向けプラットフォームについて述べる。

2. ガスタービン向け部品管理システム

ガスタービンの中でも高温部品は性能に直結する重要 な構成部品であり，その運用・保守においては，使用時 間や点検記録を適切に管理し，ルールに則った交換や ローテーションを確実に実施することが求められる。

これに対し，日立はこれまで培ってきた設計，製造，

保守・サービスのノウハウを活用して，ガスタービンの 定期点検部品に関する在庫データや高温部品の運転時間 を管理する部品管理システムの構築に取り組んでいる。

本システムは，IoTプラットフォーム（クラウド）上で データの一元管理・共有を行い，点検・保守作業を効率 化するとともに，ガスタービンの運用に関わるコストの

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削減を支援するものである（図1参照）。

本システムの主な機能は，以下のとおりである。

（1）定期検査のサポート

ガスタービンの動静翼，燃焼器など，あらかじめ計画 運転時間が定められた高温部品について，部品ごとに運 転時間の管理を行うことができる。

また，交換部品や部品セットごとに運転時間管理テー ブルを作成し，点検および交換の計画・実績を管理する。

計画運転時間が交換周期に達した部品については，次回 定期点検時に交換するようガイドし，ルールに則った交 換やローテーションを確実に実施することが可能となる。

（2）日常点検のサポート

顧客の点検様式を取り込んでデジタル化することによ り，従来は紙ベースで行っていた日常点検業務をタブ レット端末上で行い，結果を記録することを可能とした。

また，タブレットで撮影した写真を点検フォーマットに 差し込むことで，報告書の作成をサポートする。

さらに，日常点検のデータがデジタルデータとして蓄 積されることで，設備の圧力，温度などの数値データを 時系列で確認できるほか，データの相関による分析・グ ラフ化による評価が可能となった。

本部品管理システムに搭載されている在庫管理機能，

運転時間管理機能，タブレット点検機能はガスタービン 以外の設備にも対応可能であり，ガスタービンコンバイ ンドサイクルにおける排熱回収ボイラなどの発電設備全 般にも適用可能である。

3.  ボイラチューブリークの早期検知を 実現する予兆診断

日立は，発電設備における信頼性の向上を目的として，

AI（Artifi cial Intelligence）を活用した予兆診断技術を開 発している。

この予兆診断技術は，発電所の運転状態を自動的に分 類・解析することで，故障の前兆である状態変化や異常 発生をリアルタイムで検知可能とするものである。プラ ントデータは監視制御システムから予兆診断システムに 取り込まれ，監視業務と障害分析業務を支援する。さら に，障害分析業務の結果から，モデル作成や追加学習と いったデータ分析業務を行い，監視業務や障害分析業務 にフィードバックする（図2参照）。

今回，国内の電力会社と予兆診断技術の共同検証によ

収集

・ 予兆検知（アラート通知）

・ 診断結果判定（正常 ・ 異常） 監視業務

トレンド

カテゴリ

異常度

寄与度

診断モデル

データ 分析業務

・ モデル作成

・ 追加学習

・ 現場確認

・ 原因分析

・ 不具合情報

障害 分析業務

プラント 監視制御

作成したモデル情報，

カテゴリ情報をアップロード

蓄積された不具合 データに基づく，

新規モデルの作成 や見直し

検知されたアラートのデータ 特性や現場確認によって 診断結果を判定 処理結果を記憶し， 同じ 事象は監視結果に反映

運転 データ

運用部門

図2｜予兆診断システムの概要

火力発電設備における信頼性の向上を目的として，AI

（Artifi cial Intelligence）を活用した予兆診断技術 を開発している。このシステムでは，発電所の運転状 態を自動的に分類・解析することで，故障の前兆で ある状態変化や異常発生をリアルタイムに検知するこ とが可能である。

日立製作所

顧客（設計・計画）

顧客（現場・保守）

タブレット活用 点検支援システム

IoT

（クラウド）

データ ベース

保守・運用ノウハウの蓄積

・定期点検結果の登録，活用

・部品の運転時間の確認

・点検記録の蓄積，活用

・検査記録の確認

・補修部品の状況確認

・点検計画／部品交換計画の登録

顧客への 技術支援

データの一元管理・共有

検査記録シート 1.検査部位 2.検査方法 3.検査結果 4.処置 etc…

図1｜ ガスタービン向け部品管理システムの 概念図

クラウドをベースとしたプラットフォーム上にガスタービ ン向け部品管理システムを構築し，日立側からもアク セスを可能とする。

注：略語説明 IoT（Internet of Things）

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り，エネルギー事業で培ってきた日立の経験・分析技術 と，電力会社の発電所の運用・保守に関わるノウハウを 組み合わせて，予兆診断技術の検証を実施した。日立の 予兆診断技術の一つであるART（Adaptive Resonance  Theory：適応共鳴理論）を採用した予兆診断システムに よりボイラチューブリーク診断を行った結果，運転員が 制御装置の警報あるいは運転管理基準から異常を判断し て，プラント停止操作を行う3日〜1週間前に，ボイラの 状態変化やリーク部位を検知できることが確認された

（図3参照）。

ARTを用いた日立の予兆診断システムでは，ボイラ チューブリークを早期に検知することによってプラント 停止の前段階から対策・準備が可能なため，効率的な発 電所の運用計画の見直しを行うことができる。また，ボ イラチューブリークの位置を特定することで適切な運転 監視が可能であり，復旧に関わる対応の検討を前倒しす ることにより，プラントの停止期間の短縮が期待できる。

4. 多種燃料最適化

日立は，異なる2種類以上の燃料を使用する発電所を 対象として，燃料の最適運用を目的としたソリューショ ンを開発している。

こうした発電所では，燃料の貯蔵量や発電コスト，発 電出力，売電価格など，燃料の調達および消費計画を過 去の経験に基づいて人手で作成していることが多く，業 務が属人的であり，工数も掛かることが課題となって いた。

そこで，燃料の貯残量，供給先の需要を考慮し，燃料 の使用割合，燃料単価，時間帯別に変動する売電価格な どの条件の中から利益を最大にする最適解が得られれ ば，発電所の価値を向上させられると考えた。

本ソリューションを用いて，燃料供給や発電量の制約 の下で売電収益の最大化や燃料消費量が最小となる燃料

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

（日）

異常度（−）

配管破断による大量のリーク→プラント停止 微小リークの段階で異常度が増加

異常度高の継続 グループ

A

グループ

B

グループ

C

グループ

D

異常検知の例

ボイラチューブリーク診断を行った結果，運転員が制 御装置の警報あるいは運転管理基準から異常を判 断して，プラント停止操作を行う3日から1週間前にボ イラの状態変化やリーク部位の検知ができることを 確認した。

HCG

パームヤシ殻

ガスタービン発電

バイオマス発電

電力販売先 木質ペレット

LCG

高価格燃料投入量 時間帯別の売電単価，燃料残量を

考慮し，最適な投入時間帯・量を決定 低価格燃料投入量

電力の流れ

図4｜多種燃料最適化の概念図

2種類以上の燃料を使用している発電所にて，売電 収益や発電量が最適になるような燃料の投入割合 を算出する。

注：略語説明

HCG（High Calorie Gas），LCG（Low Calorie Gas）

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投入計画の最適解を求めることができる。図4にソ リューションの概念を示す。

5.  発電事業者向け プラットフォームの提供

日立は，発電事業者向けの経営課題解決型ソリュー ションをLumada上で提供し，以下に述べる二つのス テップを経て展開する計画である。

STEP 1

発電所の運転データや定期検査に関するデータを，

日立のクラウドを介して取り込み，発電所の課題解決や 業務効率の改善につながるアプリケーションの導入を進 める。

STEP 2

蓄積された個別業務のデータを統合するプラット フォームを構築し，プラットフォーム上でアプリケー ションを提供することにより，予兆診断結果と設備のひ も付けやナレッジの蓄積が可能となり，メンテナンス時 間の短縮，計画外停止の低減など，より高度なサービス を実現していく。

多くの顧客にこのプラットフォームを提供し，活用し てもらうことによって，ナレッジを共有化し，高度化す ることができると考えている（図5参照）。

6. おわりに

事業者間の競争がますます激しくなることが予想され る中，発電事業者は今後，設備の安定稼働に加え，さら なる発電コストの低減を求められる。また，ベテランエ ンジニアの退職に伴う若手エンジニアの育成も急務と なる。

日立は本稿で紹介したソリューションをプラット

フォーム上で提供するとともに，顧客のニーズに応じて データを利活用し，各ソリューションの連携を可能とす ることで，顧客の経営課題の解決に寄与し，協創を通じ て発電事業をサポートしていく。

発電所B 発電所A

Lumada

発電所C

定期点検サポート 日常点検サポート

安定稼働 性能維持・向上 顧客設備，

管理部門

日立クラウド

部品管理システム 予兆診断 セキュリティ対策

多種燃料最適化 図5｜ 発電事業者向け

プラットフォームの概念図

アプリケーションをプラットフォーム上に構築し，多くの 顧客に提供する。

執筆者紹介

高野 彰

日立製作所 エネルギー業務統括本部 次世代エネルギー協創事業統括本部

エンジニアリング・ビジネス推進本部 エンジニアリング第2部 所属 現在，火力発電事業者向け経営課題解決型ソリューションの開 発に従事

五島 光一郎

日立製作所 エネルギー業務統括本部 次世代エネルギー協創事業統括本部

エンジニアリング・ビジネス推進本部 エンジニアリング第2部 所属 現在，火力発電事業者向け経営課題解決型ソリューションの開 発に従事

宮 和寿

日立製作所 エネルギー業務統括本部 次世代エネルギー協創事業統括本部

エンジニアリング・ビジネス推進本部 エンジニアリング第2部 所属 現在，火力発電事業者向け経営課題解決型ソリューションの開 発に従事

長谷川 幸平

日立製作所 エネルギー業務統括本部 次世代エネルギー協創事業統括本部

エンジニアリング・ビジネス推進本部 エンジニアリング第2部 所属 現在，火力発電事業者向け経営課題解決型ソリューションの開 発に従事

小野田 学

日立製作所 エネルギー業務統括本部 次世代エネルギー協創事業統括本部 戦略企画本部 マーケティング・戦略部 所属

現在，発電事業者向けのサービス事業の市場調査などに従事 参考文献など

1）

https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2019/06/0604a.

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