(57)【要約】【課題】  シミュレーションモデルパラメータを更新する際、プラントからの実測値に含まれる不適切なデータを除去して正確なパラメータの更新を行うモデルパラメータの自動フィッティング装置を提供すること。【解決手段】  プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータを記憶するデータ記憶手段３と、前記データ記憶手段から与えられる、プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルおよびそのパラメータを調整するために使用するデータから不適切なデータを除去するデータフィルタリング手段６と、前記データ記憶手段から前記閾値データフィルタリング手段を介して与えられるデータからプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するパラメータ調整手段９と、前記パラメータ調整手段により調整された後のパラメータの入出力処理を行う入出力手段2,10とをそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。【選択図】  図１
2006107256.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータを記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段から与えられる、プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルおよびそのパラメータを調整するために使用するデータからプラントからの実測値に含まれる不適切なデータを除去するデータフィルタリング手段と、
前記データ記憶手段から前記データフィルタリング手段を介して与えられるデータからプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するパラメータ調整手段と、
前記パラメータ調整手段により調整された後のパラメータの入出力処理を行う入出力手段と
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項２】
請求項１記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、任意の時刻前のデータと現時刻のデータとの差分により差分データ処理を行う差分データ処理手段と、
差分データ処理を行った後のデータに対して閾値により不適切なデータを除去する閾値データフィルタリング手段と
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項３】
請求項１記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、データの統計処理によりフィルタリングを行う統計処理手段と、
統計処理後のデータに対して閾値により不適切なデータを除去する閾値データフィルタリング手段と
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項４】
請求項１記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、任意の時刻前のデータと現時刻のデータとの差分により差分データ処理を行う差分データ処理手段と、
統計処理により閾値を決定する統計データ処理手段と、
差分データ処理および統計データ処理により決定した閾値を用いて不適切なデータを除去する閾値データフィルタリング手段と
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項５】
請求項１記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、周波数フィルタにより不適切なデータを除去する周波数データフィルタリング手段
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項６】
請求項１記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、自己組織化マップにより不適切なデータを除去する自己組織化マップデータフィルタリング手段
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項７】
請求項１ないし６の何れかに記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのフィルタリングに複数の手段を有し、これを処理したいデータの特徴に応じた手段を選択するフィルタリング手段選択手段
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項８】
請求項１ないし７の何れかに記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
モデルパラメータの調整を必要とするか否かを模擬するプラントの実測データとパラメータ調整前のパラメータによって模擬したシミュレーション結果との２乗誤差および閾値により判定する更新判定手段
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項９】
請求項１ないし７の何れかに記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
任意のタイミングでモデルパラメータを更新させる更新判定手段
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項１０】
請求項１ないし９の何れかに記載のモデルパラメータフィッティング装置において、
専用回線や公衆回線、無線などの通信回線を通じてプラント計測値や調整後のモデルパラメータを伝送する遠隔データ入出力手段
をそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置。
【請求項１１】
データ記憶手段にプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータを記憶しておき、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルおよびそのパラメータを調整するために使用するデータのうち、データフィルタリング手段によって不適切なデータを除去し、
前記データ記憶手段に記憶されているデータからパラメータ調整手段によってプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整し、
入出力手段により調整後のパラメータの入出力処理を行う
モデルパラメータフィッティング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、上下水道プラントをはじめとし、鉄鋼プラントなどの産業プラント、地域冷暖房プラントや各ビルごとの熱源プラント、発電所等のプラント運用を安全もしくは効率的あるいはその両方を満たす運用を実現するために支援するプラント運用支援システムに係り、とくにプラント挙動を模擬して将来のプラント挙動からプラントを安全もしくは効率的あるいはその両方を満たす運用を実現することが可能か否かを判断するために、プラントの数学的もしくは物理的なモデルを用いるプラントシミュレーションモデルのパラメータを計測値もしくはこれに代替可能な数値データから調整するモデルパラメータの自動フィッティング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
オペレ−タがプラント運用方針の意思決定をする際、計算機によりプラントの将来挙動を模擬して支援情報のシミュレーションを行い提供している。この場合、シミュレーションモデルのパラメータ調整を行う際に用いる実測データの中には、不適切データつまり計測器の欠測データや計測誤差を含むものがあり、これら不適切データを除去して調整を行う必要がある。
【０００３】
また調整完了後、使用しているうちに、プロセスの経年変化などにより、特性パラメータが変化することがある。この場合、特性パラメータの再調整が必要か否かを判断し、専門的な知識をもって計測データから調整する必要がある。
【特許文献１】特開２００２−３２８７０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような調整は、大変な時間と手間とが掛かるものであり、何らかの対策が必要とされている。
【０００５】
そのため、実測データ中の欠測データや計測誤差をはじめとする不適切データを自動的に除去することにより正確なパラメータ調整を行い、また、経年変化によって生じた模擬した挙動と計測値との乖離を専門技術者の手を掛けずに調整可能なモデルパラメータの自動フィッティング装置の実現が望まれている。
【０００６】
本発明は上述の点を考慮してなされたもので、シミュレーションモデルパラメータを更新する際、プラントからの実測値に含まれる不適切なデータを除去して正確なパラメータの更新を行うことが可能であり、また実測値とシミュレーション結果との誤差を計算してシミュレーションモデルパラメータの更新必要時期を判定し、自動的にパラメータの更新を行い得るモデルパラメータの自動フィッティング装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的達成のため、本発明では、
プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータを記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段から与えられる、プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルおよびそのパラメータを調整するために使用するデータからプラントからの実測値に含まれる不適切なデータを除去するデータフィルタリング手段と、前記データ記憶手段から前記閾値データフィルタリング手段を介して与えられるデータからプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するパラメータ調整手段と、前記パラメータ調整手段により調整された後のパラメータの入出力処理を行う入出力手段とをそなえたことを特徴とするモデルパラメータフィッティング装置、
を提供するものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明は上述のように、プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータからフィルタリングによりプラントからの実測値に含まれる不適切なデータを除去するため、正確なパラメータ更新を行うことができ、またプラント挙動を模擬して実測値とシミュレーション結果との誤差を計算し、シミュレーションモデルパラメータの更新必要時期を判定して自動でパラメータを更新することができる、モデルパラメータの自動フィッティング装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面により本発明の実施の形態について説明する。ここでは、具体的な適用対象として上水道プラントの送水プロセスを例にする。
【実施形態１】
【００１０】
(実施形態１の構成)
図１は、本発明の実施形態１を示す全体構成図である。浄水場では、上水処理した水を浄水池から配水池へ送水して、配水池から各需要家へ浄水を供給している。図１は、このプロセスとモデルパラメータフィッティング装置とを関連付けて表したものである。
【００１１】
ここで、モデルパラメータフィッティング装置は、次の各手段(1)ないし(8)を主たる構成要素として有する。すなわち、
(1)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータを記憶するデータ記憶手段３、
(2)前記データ記憶手段に記憶されているデータからプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するパラメータ調整手段９、
(3a)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルおよびそのパラメータを調整するために使用するデータのうち、閾値により不適切なデータを除去する閾値データフィルタリング手段６、
(3b)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、任意の時刻前のデータと現時刻との差分により差分データ処理を行う差分データ処理手段６と、
(3c)差分データ処理を行った後のデータに対して閾値により不適切なデータを除去する閾値データフィルタリング手段６、
(3d)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、データの統計処理によりフィルタリングを行う統計処理手段と、統計処理後のデータに対して閾値により不適切なデータを除去する閾値データフィルタリング手段６、
(3e)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、任意の時刻前のデータと現時刻との差分により差分データ処理を行う差分データ処理手段６、
(3f)統計処理により閾値を決定する統計データ処理手段と、差分データ処理および統計データ処理により決定した閾値を用いて不適切なデータを除去する閾値データフィルタリング手段６、
(3g)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、周波数フィルタにより不適切なデータを除去する周波数データフィルタリング手段６、
(3h)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのうち、自己組織化マップにより不適切なデータを除去する自己組織化マップデータフィルタリング手段６、
(4)プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用するデータのフィルタリングに複数の手段を有し、これを処理したいデータの特徴に応じてどの手段を用いるかを選択することを可能とするフィルタリング手断選択手段５と、
(5)調整後のパラメータの入出力処理を行う入出力手段２，１０、
(6)数学的または物理的モデルによって、プラント挙動を模擬するプラントシミュレーション手段７、
(7)モデルパラメータの調整を必要とするか否かを模擬するプラントの実測データとパラメータ調整前のパラメータによって模擬したシミュレーション結果との２乗誤差および閾値により判定する更新判定手段８、
(8)任意のタイミングでモデルパラメータを更新させることができる更新判定手段８、
である。
【００１２】
以上のような構成により、シミュレーションモデルパラメータを更新する際に使用するプラントからの実測値に含まれる不適切なデータを除去することにより、正確なパラメータ更新を行うことが可能であり、また実測値とシミュレーション結果との誤差を計算してシミュレーションモデルパラメータの更新必要時期を判定することにより、自動でパラメータを更新することができる。
【００１３】
(実施形態１の作用)
上水道プラントは、河川などから原水を取水ポンプで取水し、着水井を経て、凝集・沈澱・ろ過による浄水処理を行うため、混和池で薬品を注入される。徐々に、沈澱するに十分なフロックが形成され（フロック形成池）、汚物が沈澱していく（沈澱池）。上澄み水はろ過池でろ過され、塩素等による殺菌処理を施されたあと、浄水池を経て、送水ポンプによって、配水池を経由して配水区(需要家)へ配水される。
【００１４】
上水道プラントの運転管理において、運転員は、水の需要に対して断水させることなく水を安定的に供給することが絶対命題である。そのため、運転員は、浄水場での浄水処理のための薬品注入量や必要とされる水量に合う原水の取水および供給(送配水)を各プロセスにおける諸条件(各池の容量や水位、ポンプや管、バルブといった構成機器の特性など)を考慮しながら判断し、プラントを運用・制御・管理している。その際、将来にわたる浄水の需要量を想定しながら運用方針を決めるため、プロセスの挙動を予め把握できるとその意思決定が容易にできる。
【００１５】
将来にわたるプロセスの挙動を予め把握するためには、プロセス挙動を模擬できる数学的もしくは物理的なモデルが必要となる。そのモデルには各プロセスの特性を表す特性パラメータが存在し、現在のプロセス挙動に十分な精度で追従可能なように調整するにはプロセスモデルに関する専門的な知識を必要とするため、決して容易ではない。
【００１６】
したがって、このような機能をシステムに組み込んだ場合、初めてプロセス挙動を模擬する際には、専門的な知識をもって計測データから調整する必要がある。しかし、計測データの中には計測器の欠測値や計測誤差を含むものがあり、その不適切なデータを除去して調整を行う必要がある。また、調整完了後、使用しているうちに、プロセスの経年変化などにより、特性パラメータが変化することがある。この場合、特性パラメータの再調整が必要か否かを判断し、専門的な知識をもって計測データから調整する必要がある。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態１の構成を示している。この場合、プラントモデリング装置１は、上水道プラントの送水プロセスに適用されている。すなわち、送水プロセスでは、配水池２１ａから配水池２１ｂに到る送水系に、ポンプ２２、電磁弁２３、流量計２４、水位計２５が設けられている。
【００１８】
そして、プラントモデリング装置１は、入力手段２、データ記憶手段３、ＧＵＩ４、フィルタリング手段選択手段５、フィルタリング手段６、プラントシミュレーション手段７、更新判定手段８、パラメータ調整手段９、出力手段１０、遠隔データ入力手段１１を備える。以下、これらのうち主要なものについて説明する。
【００１９】
パラメータ調整手段９
本発明に用いられるパラメータ調整手段９は、データ記憶手段３に記憶されているプロセスの計測データからプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを現実の挙動に合うよう調整する。その方法は様々な方法が考えられるが、例えば、プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルの１つとして、次のような一般化線形モデル
【数１】
2006107256.tif 000003
で表すこととする。なお、
【数２】
2006107256.tif 000004
Nは計測データセットの数である。
【００２０】
いま、
【数３】
2006107256.tif 000005
とおくと、一般化線形モデルは
【数４】
2006107256.tif 000006
となる。この式(2)の誤差ｅが最小となるようなθを求める方法の１つとして、最小2乗法が知られている。実際のプロセス方程式をこの形へ変形する方法については、次に示す説明中で示すこととする。
【００２１】
本発明に用いられるプラントシミュレーション手段７は、一般化線形モデルのような数学的または物理的モデルのパラメータθがパラメータ調整手段９で調整された結果を利用して、プラント挙動を模擬する。プラントシミュレーション手段７により模擬された結果は、データ記憶手段３に格納される(♯２)。
【００２２】
例えば、図１の送水プロセスにおいては、池２１ａから送水ポンプ２２により、池２１ｂおよび池２１ｃに送水される。送水ポンプ２２の吐出量と揚程は特性方程式を、
Ｈ＝ｋ１Q２＋ｋ２Q＋ｋ３                                              (3)
（ただし、水頭Ｈ、吐出量Q、ｋ１〜ｋ３は調整すべきパラメータ）
と表すこととする。また、このとき、電磁弁２３での圧力損失は、
ｈＩ−ｈＯ＝ｆｖ（ｕ）・Q２                                          (4)
で表される。ただし、ｈＩ，ｈＯは、弁前後の水頭値、Ｑは吐出量、ｕは弁開度とする。
【００２３】
なお、式(4)におけるｆｖ（ｕ）は、式(5)で表される。
ｆｖ（ｕ）＝１／(２ｇA2)＊(１／ｕ−１)n                                 (5)
このとき、調整すべきパラメータはnとなる。
【００２４】
同様に、管路における圧力損失はヘーゼンウィリアムスの式より、
ｈＩ−ｈＯ＝ｆl・Q1.85                                               (6)
で表される。ただし、ｈＩ，ｈＯは管路前後の水頭値、流量Qとする。
【００２５】
なお、式(6)におけるｆlは、式(7)で表される。
ｆl＝10.666×C-1.85×D-4.87×L                                         (7)
このとき、Dは管路の口径、Lは管路長であり、調整すべきパラメータはCとなる。これらからプロセスの圧力平衡式を作成すると、以下となる。
【００２６】
配水池２１ｂの水位をh2、配水池２１ａの水位をh1とし、配水池２１ａから２１ｂに至る管路の流量をQとすると、その圧力損失は総じて式(6)および(7)で表せる。また、ポンプの吐出圧と流量との関係は式(3)、電磁弁２３の圧力損失は式(4)，(5)となる。すると、これらより、
h2 -h1=ｋ１Q２＋ｋ２Q＋ｋ３+(10.666×C-1.85×D-4.87×L)×Q1.85
-１／(２×ｇ×A2)×(１／ｕ−１)n×Q２                      (8)
となる。ただし、ここでは管路の圧力損失は説明を容易にするため、その特性を１つに集約しているが、実際には、管の途中で材質や口径が違ったり、電磁弁２３の1次側、2次側でも異なったりするので、管が異なる場合にはその都度、式(6)，(7)と対応するパラメータを設定し、調整する必要がある。
【００２７】
式(8)において、h2 -h1，Q，Q２，Ｑ1.85，uに関し最小２乗法を適用して、パラメータk1，k2，k3，C-1.85，nを推定する。C-1.85については、推定した値をxとして、
【数５】
2006107256.tif 000007
より、Cを算出する。
【００２８】
ここで説明したパラメータ調整方法は、管路・バルブ・ポンプ・池の様々な組み合わせに対しても同様に、式(3)から式(8)に対応する圧力・流量に関する平衡式を作成すれば対応可能である。
【００２９】
また、ここで述べた調整方法は一例であり、その手法は最小2乗法のみならず、逐次最小2乗法(カルマンフィルタの特殊なケースとして知られる手法)や補助変数法、ニューラルネットワーク、最小化という観点では、最急降下法をはじめとする数学的手法や遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、タブサーチ、アントアルゴリズムといった経験則最適化法に分類される手法でもよい。パラメータ調整手段９により調整を行なったデータは、データ記憶手段３に格納する(♯１)。
【００３０】
データフィルタリング手段６
図２は、フィルタリング手段選択手段５とデータフィルタリング手段６との構成上の関係を示したものである。データフィルタリングは、ＧＵＩ４からの指令に応じたフィルタリング手段選択手段５の動作により、後述するように幾つかのフィルタリング手段を選択して行なうことができる。以下では、フィルタリング手段につき６例を示す。
【００３１】
本発明に用いるデータフィルタリング手段６の例１は、差分計算および閾値によりプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用する計測データに含まれる不適切データを除去する。現時点の実測値x(t)と任意の時刻前の実測値x(t-a)との差分を、
【数６】
2006107256.tif 000008
により計算し、不適切データの候補を選定する。次に、後述する任意の閾値Ｓを設定し、この不適切データの候補のうち閾値Ｓを越えたものを不適切データと判定し除去する。
【００３２】
本発明に用いるデータフィルタリング手段６の例２は、統計処理および閾値によりプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用する計測データに含まれる不適切データを除去する。統計処理の一例として、分散を用いたフィルタリングを以下に示す。
【００３３】
実測データの分散を、
【数７】
2006107256.tif 000009
により計算し、実測データの移動平均から+nσ、-nσ（n：正の整数）の値を閾値として、その閾値を超える実測データを不適切データとして除去する。
【００３４】
本発明に用いるデータフィルタリング手段６の例３は、差分計算、統計処理および閾値により、プラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用する計測データに含まれる不適切データを除去する。統計処理の一例として、分散計算を用いたフィルタリングを以下に示す。
【００３５】
現時点の実測値x(t)と任意の時刻前の実測値x(t-a)との差分を、
【数８】
2006107256.tif 000010
により計算し、不適切データの候補を選定する。次に、実測データの分散を、
【数９】
2006107256.tif 000011
により計算する。次に実測データの移動平均を計算し、その値から+nσ、-nσ（n：正の整数）を閾値とし、不適切データの候補のうち、この閾値を超えたものを不適切データとして除去する。
【００３６】
本発明に用いるデータフィルタリング手段６の例４は、周波数フィルタによりプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用する計測データに含まれる不適切データを除去する。不適切データの除去に用いる周波数フィルタは様々考えられるが、ローパスフィルタをはじめとする周波数フィルタ手法を単体で用いるのはもちろんのこと、複数の手法を組み合わせて用いてもよい。
【００３７】
本発明に用いるデータフィルタリング手段６の例５は、自己組織化学習を行った自己組織化マップによりプラント挙動を模擬する数学的または物理的モデルのパラメータを調整するために使用する計測データに含まれる不適切データを除去する。ここで、自己組織化マップの学習方法および不適切データの除去方法について説明する。
【００３８】
図３は、自己組織化マップの構成を示している。ここでは、入力ベクトルを
【数１０】
2006107256.tif 000012
出力ベクトルを
【数１１】
2006107256.tif 000013
とし、重みベクトルをWｊとする。
【００３９】
自己組織化マップへの入出力ベクトルは、
【数１２】
2006107256.tif 000014
である。例えば、図１に示した上水道プラントの送水プロセスにおいては、入力Ｕには圧力や流量が入力され、出力Ｙには、水位などが入力される。この入出力ベクトルより学習ベクトル
【数１３】
2006107256.tif 000015
を生成し、これを基に重みベクトル
【数１４】
2006107256.tif 000016
を求める。次に、
【数１５】
2006107256.tif 000017
より入出力ベクトルと最も類似した自己組織化マップ上のユニットを検索し、勝者ユニットとする。その勝者ユニットおよびその近傍のユニットを
【数１６】
2006107256.tif 000018
により更新する。なお、この式におけるεselfは、学習係数を表す。この勝者ユニットの決定と更新を繰り返し行うことにより、対象の特徴を写像したマップが形成される。
【００４０】
図４に示すように、自己組織化マップは、上記のように特徴の似たデータは近くに集まり、特徴の違うデータはその集合から離れた場所に集合するというクラスタリング機能を持つ。まずデータ記憶手段に記憶されているプロセスデータのうち、欠測データや計測誤差を含まないデータを自己組織化マップに入力し、自己組織化学習を行うことにより、適切なプロセスデータの特徴マップを形成する。
【００４１】
次に、プロセスモデルパラメータの調整を行うために用いる実測データを学習が完了した自己組織化マップに入力する。そのとき、あらかじめ形成している特徴マップの集合から離れたユニットが勝者ユニットとなった場合は、適切なプロセスデータと特徴が異なっていることを表すため、そのデータは不適切なデータとして除去を行う。
【００４２】
本発明に用いるデータフィルタリング手段６の例６は、測定個所や計測器の精度などの条件によって実測データに含まれる不適切データの性質が異なる場合に、複数のフィルタリング手段からユーザが選択できるというものである。また、本手段により、本装置が選択することも可能である。本装置が選択する場合には、測定個所などの条件に対するフィルタリング精度の過去の実績を基にして選択を行う。
【００４３】
図５および図６は、データフィルタリング手段６の例を示したもので、図２では切換方式で示していた各フィルタリング手段を各別に示したものである。すなわち、図５(a)ないし(d)および図６(a)ないし(d)は、図２に示したフィルタリング手段６を、閾値(図５(a))、差分(図５(b))、差分＋閾値(図５(c))、統計処理(図５(d))、統計処理＋閾値(図６(a))、差分＋統計処理＋閾値(図６(b))、周波数フィルタ(図６(c))、自己組織化マップ(図６(d))として示している。
ここで、図５(a)における−Ｓは閾値、図５(b)，(c)、図６(b)におけるΔxは差分、図５(d)，図６(b)における±ｎσは統計上の差分、図６(a)，(b)におけるσ２は統計処理(分散)を示している。
【００４４】
更新判定手段８
図７は、本発明に用いる更新判定手段８の構成を示したものである。更新判定手段８は、シミュレーション手段７からの指令に応じて、手動モードまたは自動(２乗誤差＋閾値)モードの何れかを選択でき、何れのモードを選択してもフィルタリング手段６から入力を得て出力をパラメータ調整手段９に与える。
【００４５】
そして、モデルパラメータの調整を必要とするか否かを、模擬するプラントの実測データと調整前のパラメータによって模擬したシミュレーション結果の２乗誤差を比較することにより更新判定を行う。まず、現時刻の実測値xiとシミュレーション値
【数１７】
2006107256.tif 000019
の２乗誤差を下記の式に従い計算する。
【数１８】
2006107256.tif 000020
【００４６】
任意の閾値εを設定し、現時点までの２乗誤差の総和
【数１９】
2006107256.tif 000021
がその閾値を越えた時点で、シミュレーションのモデルパラメータが実際のプラントと乖離したと判断し、パラメータ調整を実行する。
【実施形態２】
【００４７】
図８は、本発明の実施形態２を示したものである。この図８に示すように、本発明の構成をすべて専用回線や公衆回線および無線などの通信回線を通じてプラント計測値や調整後のモデルパラメータを伝送する遠隔データ入出力手段も有する場合での構成である。ASP(Application Service Provider)側がプロセス値を保存し、かつ、それらに基いてモデルパラメータの調整演算を行い、結果は通信回線を介して配信されるものである。
【００４８】
このような構成にすることにより、ユーザであるプラント側はモデルパラメータフィッティング装置そのものを購入するのではなく、情報のみを受信し、支援情報として活用することもできる。
【その他の実施形態】
【００４９】
本発明は、上水道プラントだけでなく、下水道プラントはもちろん、鉄鋼プラントなどの産業プラント、地域冷暖房プラントや各ビルごとの熱源プラント、発電所などのプラント運転に関わる運用監視制御システムにも適用できる。
【００５０】
また、オフラインでも計測値が与えられれば、モデルパラメータを自動調整することが可能なので、制御系設計のためのモデル同定ツールとしても使用可能であることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の一実施形態を示すブロック線図。
【図２】図１の全体構成におけるフィルタリング手段の構成を示す説明図。
【図３】本発明におけるデータフィルタリングの一手法である自己組織化マップの構成を示す説明図。
【図４】図３に示した自己組織化マップのユニットの更新等を示す説明図。
【図５】図５(a)ないし(d)は、図２に示したフィルタリング手段を個々に示すブロック線図。
【図６】図６(a)ないし(d)は、図２に示したフィルタリング手段を個々に示すブロック線図。
【図７】図１の全体構成における更新判定手段の構成を示す説明図。
【図８】本発明のもう一つの実施形態を示すブロック線図。
【符号の説明】
【００５２】
１  プラントモデリング装置、２  入力手段、３  データ記憶手段、４  ＧＵＩ、
５  フィルタリング手法選択手段、６  データフィルタリング手段、
７  プラントシミュレーション手段、８  更新判定手段、９  パラメータ調整手段、
１０  出力手段、１１  遠隔データ入力手段、２１  池(配水池や洗浄池など)、
２２  送水ポンプ、２３  電磁弁、２４  流量計、２５  水位計。
【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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