(57)【要約】      （修正有）【課題】大規模なプラントの複数のセンサ信号ＩＤまたは信号名から検知対象外とする期間を抽出する信号を設定する手間と時間を、軽減することができるプラント診断装置を提供する。【解決手段】信号定義に設備の状態を示す属性を付加するとともに、検知対象外期間を判定するための信号の属性と閾値を予め設定しておくことで、監視診断処理の負荷軽減を図る。【選択図】図３
2020190910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの設備に具備された複数のセンサからの複数の信号の情報が格納され、前記情報の一つとして前記プラントの設備の属性を含む信号定義テーブル、
前記複数の信号から検知対象外期間を判定するための信号を抽出するために、前記属性と前記設備の状態を示す閾値とを設定した検知対象外設定テーブル、
前記センサからの信号の時系列のデータを格納するセンサデータ格納部、
前記検知対象外設定テーブルと前記信号定義テーブルの情報に基づいて、前記検知対象外設定テーブルに設定された属性と同一の属性を有する信号の前記閾値に応じた検知対象外期間を前記時系列のデータから判定する検知対象外期間判定部、
を備え、前記検知対象外期間の時系列データを前記プラントの監視診断に使用しないことを特徴とするプラント監視診断装置。
【請求項２】
前記プラントの監視診断には、異常兆候検知および学習モデルの導出を含むことを特徴とする請求項１に記載のプラント監視診断装置。
【請求項３】
プラントの設備状態を示す設備の属性と閾値とを読み出す第一のステップ、
読み出した前記属性と合致する信号を検索する第二のステップ、
合致した信号の信号ＩＤと前記閾値に基づいて、前記合致した信号の時系列データの検知対象外期間を判定して抽出する第四のステップ、
を備え、前記検知対象外期間の時系列データを監視診断の対象としないことを特徴とするプラント監視診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、プラント監視診断装置およびプラント監視診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
発電所においては、従来からタービン、または発電機などの稼働状態を監視する為、これら装置に各種センサを設置し、それらセンサにより周期的に稼働状態を計測している。それら計測データを収集し、収集した計測データに合わせて適切な制御を実施することでこれら装置の運転を行っている。又、収集した計測データおよび制御信号から、これら装置の稼働状態を監視し、稼働状態の正常、または異常を判定している。
【０００３】
最近では、監視により、リアルタイムに異常な状態を把握するだけではなく、異常に至る兆候をとらえることで事前に適切な対策を行い、運転を継続することが求められてきている。異常の兆候をとらえる手法としては、計測された各センサデータについて過去の正常な状態のデータから時間軸の相関を求め、さらにデータ間の相関関係を用いて基準となる学習モデルを導出し、現在の計測データと比較する方法が有効である。
【０００４】
但し、装置の状態によっては、故障以外の要因において、基準となる学習モデルとの差異が発生し、異常と誤検知する可能性がある。このような誤検知を防止するため、例えば、特許文献１に示す監視診断装置においては、始動または停止などの状態モードが遷移する遷移点を抽出し、時系列データを状態モード毎に分類し、過去の統計データと比較することにより誤検知を防止し、異常を検知している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２４３１１８号公報（第２０頁、第３図）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の監視診断装置においては、始動シーケンスおよび停止シーケンスについての命令信号またはセンサデータの閾値から、始動中、定常動作中、停止中という動作モードを判定している。しかし、始動シーケンスおよび停止シーケンスの命令信号、または始動および停止シーケンスの開始または終了を検出する為のセンサデータの閾値は、予め監視診断装置に設定しなければならない。大規模なプラントになればこれらの命令信号を、信号ＩＤまたは信号名から設定するのは作業の手間と時間が掛かるだけでなく、誤設定が発生しやすい。さらに、検知対象外期間を判定する信号を分けずに、状態モード別に全ての信号のセンサデータを監視診断対象とすると、信号点数も大規模になり、監視診断処理の負荷が増大するという問題があった。
【０００７】
本願は上記のような課題を解決するためになされたものであり、信号定義に設備の状態を示す属性を付加するとともに、検知対象外期間を判定するための信号の属性と閾値を予め設定しておくことで、監視診断処理の負荷軽減を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願に開示されるプラント監視診断装置は、
プラントの設備に具備された複数のセンサからの複数の信号の情報が格納され、前記情報の一つとしてプラントの設備の属性を含む信号定義テーブル、
複数の信号から検知対象外期間を判定するための信号を抽出するために、属性と設備の状態を示す閾値とを設定した検知対象外設定テーブル、
センサからの信号の時系列のデータを格納するセンサデータ格納部、
検知対象外設定テーブルと信号定義テーブルの情報に基づいて、検知対象外設定テーブルに設定された属性と同一の属性を有する信号の閾値に応じた検知対象外期間を時系列のデータから判定する検知対象外期間判定部、
を備え、検知対象外期間の時系列データをプラントの監視診断に使用しないことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本願に開示されるプラント監視診断装置によれば、監視診断処理の負荷軽減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１におけるプラント監視診断装置のシステム構成図である。
【図２】実施の形態１のハードウエア構成の一例を示す図である。
【図３】実施の形態１の異常兆候検知装置の構成を説明する図である。
【図４】実施の形態１の信号定義テーブルの一例を示す図である。
【図５】実施の形態１の検知対象外設定テーブルの一例を示す図である。
【図６】実施の形態１の設備毎検知対象外信号テーブルの一例を示す図である。
【図７】実施の形態１のセンサデータＤＢの数値例を示す図である。
【図８】実施の形態１の設備毎検知対象外期間テーブルの一例を示す図である。
【図９】実施の形態１の検知対象外信号抽出処理を行うプロセスを説明する図である。
【図１０】実施の形態１の検知対象期間を判定する処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本願に係るプラント監視診断装置の好適な実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、同一内容および相当部については同一符号を配し、その詳しい説明は省略する。
【００１２】
実施の形態１．
以下、本願の実施の形態１を図１に基づいて説明する。図１は、本実施の形態に係るプラント監視診断装置１の構成を示すシステム構成図である。監視対象装置１０は、異常監視および診断の対象となる装置である。例えば、エネルギー変換装置（熱電供給装置、電気装置、動力装置、熱源装置など）であり、通常複数のモジュールで構成される。各モジュールは、複数の設備で構成され、設備の予め定められた部位にはその部位の物理状態を表す物理量を計測するためのセンサ１１がその部位またはその部位の近傍に具備されている。図１の例では、監視対象装置１０の様々な物理量の時系列データ、つまり時間推移のデータであるセンサデータを、ｎ個のセンサ１１が計測する。計測されたセンサデータは、ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワーク２０を介してセンサデータ収集装置３０で収集され、センサデータＤＢ（ＤＢはデータベースの略）３１に時系列に格納される。
【００１３】
監視制御装置４０は、センサデータ収集装置３０で収集されたデータをリアルタイムで監視し、監視対象装置１０の状態の制御を行う。異常兆候検知装置５０は、センサデータＤＢ３１に蓄積された時系列のセンサデータを用いて、監視対象装置の異常の兆候を検知する。また、後述するように、プラント監視診断装置１に設けられた信号定義テーブル５１または検知対象外設定テーブル５２に対し、信号の属性を外部から入力するための入力装置６０、入力結果を確認するための表示装置７０が接続されている。
【００１４】
センサデータ収集装置３０と、監視制御装置４０と、異常兆候検知装置５０とを、機能として捉え、それぞれの機能を実現するためのマイコンから構成されているとしてもよい。マイコンのハードウエアの一例を図２に示す。プロセッサ１００と記憶装置２００から構成され、図示していないが、記憶装置２００はランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ１００は、記憶装置２００から入力されたプログラムを実行することにより、それぞれの機能を遂行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１００にプログラムが入力される。また、プロセッサ１００は、演算結果等のデータを記憶装置２００の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。また、センサデータ収集装置３０で収集されたセンサデータを記憶装置２００に保存してもよい。
【００１５】
次に、異常兆候検知装置５０の構成を詳細に説明する。図３に示すように、異常兆候検知装置５０は、検知対象外信号抽出処理部５０１、検知対象外期間判定部５０２、モデル学習処理部５０３、異常兆候検知処理部５０４を備えている。
検知対象外信号抽出処理部５０１は、予め設定されたセンサ１１毎の信号の定義を格納した信号定義テーブル５１と、検知対象外期間を判定するための属性と閾値を格納した検知対象外設定テーブル５２と、から設備毎の検知対象外期間を判定するための信号を抽出し、設備毎検知対象外信号テーブル５２１に格納する。
【００１６】
ここで、属性とは、例えば、「ポンプの稼働状態」または「電動機のモータ回転数」など、センサ１１の測定対象を表現したものが考えられる。「閾値」とは測定対象の状態をデジタル値またはアナログ値で示したものである。例えば閾値が「オフ」であれば、ポンプの稼働状態はオフであること、すなわち、ポンプは停止している設備状態を意味する。
【００１７】
信号定義テーブル５１および検知対象外設定テーブル５２は、監視制御装置４０内、異常兆候検知装置５０内、またはプラント監視診断装置１内のいずれにあってもよい。また、上述したハードウエア構成中、記憶装置２００内にあってもよい。
【００１８】
信号定義テーブル５１は、図４のように構成されており、各センサからの信号の情報が格納される。例えば、信号ＩＤ、信号名、アナログ信号の場合における数値の示す単位、信号の属性、監視対象装置１０の設備ＩＤ、異常兆候の分析対象の指定の有無、などからなる。ここで、信号の属性は、図５に示す検知対象外設定テーブル５２の、設備の状態に関する属性と同じに設定する。信号定義テーブル５１の設定または更新は、入力装置６０から可能である。表示装置７０にタッチパネルが搭載されていれば、それにより行ってもよい。
【００１９】
検知対象外設定テーブル５２は、図５に示すとおり、検知対象外期間を判定するための設定が格納される。すなわち、上述した設備状態、設備の属性、属性の検知対象外期間を示すための閾値が格納される。検知対象外設定テーブル５２に検知対象外の設備状態の属性および閾値を予め設定しておくため、信号定義テーブルのみから、直接検知対象外期間を判定するための信号を抽出するよりも手間が省け、監視診断処理の負荷が軽減する。検知対象外設定テーブル５２の設定または更新は、信号定義テーブル５１同様、入力装置６０から可能である。表示装置７０にタッチパネルが搭載されていれば、それにより行ってもよい。
【００２０】
設備毎検知対象外信号テーブル５２１は、図６に示す通り、信号定義テーブル５１と検知対象外設定テーブル５２とから抽出した、設備毎の検知対象外期間を判定する信号ＩＤと検知対象外期間か否かを判定するための閾値を格納する。信号定義テーブル５１には、信号ごとに信号の属性が設定されており、検知対象外設定テーブルに設定した属性と比較することにより、直感的に、該当する信号か否かを判別することができ、設備毎検知対象外信号テーブル５２１への信号の設定が容易となる。
【００２１】
検知対象外期間判定部５０２は、設備毎検知対象外信号テーブル５２１とセンサデータＤＢ３１とから、設備毎検知対象外信号テーブル５２１に設定された信号の検知対象外期間を判定し、設備毎検知対象外期間テーブル５２２に判定した結果を格納する。センサデータＤＢ３１には、図７に示すように、計測されたセンサデータが時系列に格納されている。図７Ａはセンサデータがデジタル信号の場合を示し、図７Ｂは、センサデータがアナログ信号の場合を示す。また、設備毎検知対象外期間テーブル５２２には図８のように、設備毎検知対象外信号設定テーブルに設定された信号の検知対象外期間が順次格納される。例えば、図７Ａで示されたセンサデータが、図６の設備Ａの信号ＩＤで示されたＤＡ＿０００１であるとする場合、検知対象外期間は閾値がオフとなる期間であることから、図８のＮｏ．３で示された期間が格納されることとなる。
【００２２】
モデル学習処理部５０３は、センサデータＤＢ３１の指定された期間のセンサデータから学習モデルを算出し、学習モデルＤＢ５２３に格納する。その際に、設備毎検知対象外期間テーブル５２２に設定された検知対象外期間については処理を実施しない。
【００２３】
同様に、異常兆候検知処理部５０４は指定された期間のセンサデータと学習モデルＤＢの学習モデルを比較して異常兆候の検出を行い、検知結果ＤＢ５２４に格納する。その際に、設備毎検知対象外期間テーブル５２２に格納された期間については異常兆候の検出処理を実施しない。
【００２４】
設備毎検知対象外信号テーブル５２１、設備毎検知対象外期間テーブル５２２、学習モデルＤＢ５２３、および検知結果ＤＢ５２４は、異常兆候検知装置５０内にあってもよいが、監視制御装置４０内またはプラント監視診断装置１内にあってもよい。また、上述した記憶装置２００内にあってもよい。
【００２５】
次に、図９を用いて、信号定義テーブル５１と検知対象外設定テーブル５２とから、設備毎の検知対象外信号抽出処理行うプロセスを説明する。
まず、図５で示した検知対象外設定テーブル５２から検知対象外の対象となる設備状態の属性と閾値を読み出す（ステップＳ１０１）。図５では、閾値の一例としてデジタル信号のオンまたはオフで設定しているが、アナログ信号の閾値を、特定の範囲の値、例えば１．０より上、１００．０より下というように設定し、格納しても良い。
読み出した属性と合致する属性を持つ信号を信号定義テーブル５１から検索する（ステップＳ１０２）。
検索した属性と合致する信号ＩＤと属性の状態を示す閾値を設備毎検知対象外信号テーブル５２１に格納する（ステップＳ１０３）。
【００２６】
次に図１０を用いて設備毎の検知対象外期間を判定する処理を説明する。
設備毎検知対象外信号テーブル５２１から検知対象外期間を判定する為の信号ＩＤと閾値を読み出す（ステップＳ１１１）。
読み出した信号ＩＤの時系列データを、センサデータＤＢ３１から、指定された学習対象期間又は検知対象期間分読み出し、時系列データと閾値とから、検知対象外期間を判定する（ステップＳ１１２）。
判定した検知対象外期間を設備毎検知対象外期間テーブル５２２に格納する（ステップＳ１１３）。
モデル学習処理または異常兆候検知処理を実施する際に、設備毎検知対象外期間テーブル５２２から検知対象外期間を読み出して、当該期間については学習処理又は異常兆候検知処理は実行しない。また、モデル学習処理または異常兆候検知処理以外の監視診断処理にも同様に検知対象外期間を読み出して、当該期間については診断処理を行わないこととすることができる。
【００２７】
以上の様に実施の形態１によれば、異常兆候を検知する際に設備の状態によって、検知対象外とすべき期間が存在する場合、設備の状態を判定する為の信号及び閾値の定義を、信号定義テーブル内で信号毎に設定することに替えて、設備の状態を示す属性を各信号に設定すると共に、この属性と、属性の稼働状態を表す閾値を設定したテーブルを信号定義テーブルとは別に備える。これにより、検知対象外期間を判定する為の設定を信号定義テーブルとは独立に設定することができ、設定の負荷を下げると共に、誤って設定することを防止する効果がある。
【００２８】
本願は、例示的な実施の形態が記載されているが、実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合が含まれるものとする。
【符号の説明】
【００２９】
１：プラント監視診断装置、１０：監視対象装置、１１：センサ、２０：通信ネットワーク、３０：センサデータ収集装置、３１：センサデータＤＢ、４０：監視制御装置、５０：異常兆候検知装置、５１：信号定義テーブル、５２：検知対象外設定テーブル、５０１：検知対象外信号抽出処理部、５０２：検知対象外期間判定部、５０３：モデル学習処理部、５０４：異常兆候検知処理部、５２１：設備毎検知対象外信号テーブル、５２２：設備毎検知対象外期間テーブル、５２３：学習モデルＤＢ、５２４：検知結果ＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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