(57)【要約】      （修正有）【課題】発電所の構成要素の故障による停止を回避するシステム、方法を提供する。【解決手段】発電所１０５または発電所構成要素１１０に関連する動作データ１２５を受信し、異なる発電所からのトレーニングデータ１４０を受信し、発電所または発電所構成要素に関連する地理情報システムＧＩＳデータ１３０を受信し、動作データ、トレーニングデータおよびＧＩＳデータに基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命を求め、動作データ、トレーニングデータおよび前記ＧＩＳデータに基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を検出し、１つ以上の異常のランキングを決定し、発電所または発電所構成要素記動作に関連する１つ以上の異常を示す警報を生成し、発電所または発電所構成要素のために修理または交換推奨を特定する。【選択図】図１
2018152052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システム（１００）であって、
発電所（１０５）と、
発電所構成要素（１１０）と、
コントローラ（１６０）と、
コンピュータ実行可能命令を含むメモリ（５２５）であって、前記コンピュータ実行可能命令が、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）に関連する動作データ（１２５）を受信し、
１つ以上の異なる発電所からのトレーニングデータ（１４０）を受信し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データ（１３０）を受信し、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命（２３０）を求め、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する１つ以上の異常（２４５）を検出し、
前記１つ以上の異常（２４５）のランキングを決定し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す警報（２５０）を生成し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）のために修理または交換推奨を特定する
ように動作可能であるメモリ（５２５）と
を備えるシステム（１００）。
【請求項２】
前記動作データ（１２５）または前記トレーニングデータ（１４０）が、動作・監視（Ｏ＆Ｍ）データ、修理・検査データ、保守履歴データ、故障メカニズムデータ、経年変化パラメータデータ、大気データ、または水化学データを含む、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項３】
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記故障確率スコアおよび前記残存寿命（２３０）を求めるように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）を解析するために信頼性モデル（２２５）を使用するようにさらに動作可能であり、前記信頼性モデル（２２５）が、データ駆動信頼性方法を実施すること、物理学ベースの方法を実施すること、またはハイブリッドモデリング方法を実施することを含む前記コンピュータ実行可能命令を含む、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項４】
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を検出するように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、リアルタイムで連続的に前記１つ以上の異常（２４５）を検出し、および／または離散時間間隔で前記１つ以上の異常（２４５）を検出するようにさらに動作可能な前記コンピュータ実行可能命令を含む、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項５】
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す前記警報（２５０）を生成するように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、
前記求められた故障確率スコアと閾値故障確率スコアとを比較し、前記求められた残存寿命と閾値残存寿命とを比較し、
前記比較に少なくとも部分的に基づいて、重み係数を決定し、
前記重み係数に少なくとも部分的に基づいて、前記警報（２５０）の継続時間および強度を決定する
ようにさらに動作可能な前記コンピュータ実行可能命令を含む、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項６】
発電所（１０５）または発電所構成要素（１１０）に関連する動作データ（１２５）を受信するステップ（４０５）と、
１つ以上の異なる発電所からのトレーニングデータ（１４０）を受信するステップ（４１０）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データ（１３０）を受信するステップ（４１５）と、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命（２３０）を求めるステップ（４２０）と、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する１つ以上の異常（２４５）を検出するステップ（４２５）と、
前記１つ以上の異常（２４５）のランキングを決定するステップ（４３０）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す警報（２５０）を生成するステップ（４３５）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）の少なくとも１つの根本原因を特定するステップ（４４０）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）のために修理または交換推奨を特定するステップ（４４５）と
を含む方法（４００）。
【請求項７】
前記動作データ（１２５）または前記トレーニングデータ（１４０）が、動作・監視（Ｏ＆Ｍ）データ、修理・検査データ、保守履歴データ、故障メカニズムデータ、経年変化パラメータデータ、大気データ、または水化学データを含む、請求項６に記載の方法（４００）。
【請求項８】
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記故障確率スコアおよび前記残存寿命（２３０）を求める前記ステップ（４２０）が、前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）を解析するために信頼性モデル（２２５）を使用する工程であって、前記信頼性モデル（２２５）が、データ駆動信頼性方法を実施すること、物理学ベースの方法を実施すること、またはハイブリッドモデリング方法を実施することを含む工程を含む、請求項６に記載の方法（４００）。
【請求項９】
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を検出する前記ステップ（４２５）が、リアルタイムで連続的に前記１つ以上の異常（２４５）を検出する工程（４２５）および／または離散時間間隔で前記１つ以上の異常（２４５）を検出する工程（４２５）を含む、請求項６に記載の方法（４００）。
【請求項１０】
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す前記警報（２５０）を生成する前記ステップ（４３５）が、前記求められた故障確率スコアと閾値故障確率スコアとを比較し、前記求められた残存寿命と閾値残存寿命とを比較する工程と、
前記比較に少なくとも部分的に基づいて、重み係数を決定する工程と、
前記重み係数に少なくとも部分的に基づいて、前記警報（２５０）の継続時間および強度を決定する工程と
をさらに含む、請求項６に記載の方法（４００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態は、一般に発電所に関し、より具体的には、信頼性監視のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電所は、例えばタービン、バルブ、ポンプなどの１つ以上の発電所構成要素を含み得る。発電所における構成要素の故障は、多大な費用を要する修理の原因となる場合があり、事業収入の甚大な損失をもたらす可能性がある。一例として、構成要素の故障は、トリップ（ｔｒｉｐ）および始動の失敗の原因となり得るものであり、構成要素の修理または交換中に長時間の停止をもたらす可能性がある。
【発明の概要】
【０００３】
特定の実施形態は、信頼性監視のためのシステムおよび方法を含んでもよい。本開示の一実施形態によれば、方法を提供することができる。本方法は、発電所または発電所構成要素に関連する動作データを受信するステップを含んでもよい。本方法は、１つ以上の異なる発電所からトレーニングデータを受信するステップと、発電所または発電所構成要素に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データを受信するステップとをさらに含む。動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、本方法は、発電所または発電所構成要素の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命を求めるステップを含む。また、動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、本方法は、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を検出するステップを含む。本方法は、１つ以上の異常のランキングを決定するステップと、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を示す警報を生成するステップと、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常の少なくとも１つの根本原因を特定するステップとをさらに含む。本方法は、発電所または発電所構成要素の修理または交換推奨を特定するステップをさらに含む。
【０００４】
本開示の別の実施形態によれば、システムを提供することができる。システムは、コントローラを含んでもよい。システムはまた、発電所または発電所構成要素に関連する動作データを受信すること、１つ以上の異なる発電所からトレーニングデータを受信すること、発電所または発電所構成要素に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データを受信すること、動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命を求めること、動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を検出すること、１つ以上の異常のランキングを決定すること、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を示す警報を生成すること、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常の少なくとも１つの根本原因を特定すること、ならびに発電所または発電所構成要素のために修理または交換推奨を特定することを含むことができる動作を実行するためにコンピュータによって実行可能な命令を有するメモリを含むことができる。
【０００５】
本開示の別の実施形態によれば、システムを提供することができる。システムは、発電所および発電所構成要素を含んでもよい。システムは、発電所と通信するコントローラをさらに含んでもよい。システムはまた、発電所または発電所構成要素に関連する動作データを受信すること、１つ以上の異なる発電所からトレーニングデータを受信すること、発電所または発電所構成要素に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データを受信すること、動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命を求めること、動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を検出すること、１つ以上の異常のランキングを決定すること、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を示す警報を生成すること、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常の少なくとも１つの根本原因を特定すること、ならびに発電所または発電所構成要素のために修理または交換推奨を特定することを含むことができる動作を実行するためにコンピュータによって実行可能な命令を有するメモリを含むことができる。
【０００６】
本開示は、発電所または発電所構成要素に限定されず、飛行機、液化天然ガス（ＬＮＧ）プラント、化学プロセスプラントなどの様々な資産に適用することができる。本開示の他の実施形態、特徴、および態様は、以下の図面と関連する以下の説明から明らかになる。
【０００７】
上では一般的な用語で本開示を説明したが、次に、添付図面を参照する。なお、添付図面は、必ずしも一定の縮尺で描かれていない。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示の特定の実施形態による信頼性監視のための例示的なシステム環境を示す。
【図２】本開示の特定の実施形態による信頼性監視のための別の例示的なシステムを示す。
【図３】本開示の特定の実施形態による信頼性監視のための別の例示的なシステムを示す。
【図４】本開示の特定の実施形態による信頼性監視のための方法の例示的なフローチャートを示す。
【図５】本開示の特定の実施形態による信頼性監視のためのシステムおよび方法を提供するように構成された例示的な制御システムを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に、本開示の例示的な実施形態を示す添付図面を参照しながら、以下では本開示をより完全に説明する。
【００１０】
以下の詳細な説明は、詳細な説明の一部を成す、添付図面の参照を含む。図面は、例示的な実施形態に従って説明図を示す。しかしながら、本開示は、多くの異なる形態で実施されてもよく、本明細書に述べられる例示的な実施形態への限定として解釈されるべきではなく、一方、本明細書では「例」とも呼ばれるこれらの例示的な実施形態は、当業者が本主題を実施できるように十分に詳細に説明される。特許請求される主題の範囲から逸脱することなく、例示的な実施形態を組み合わせることができるし、他の実施形態を利用することができるし、構造的、論理的、および電気的変更を行うことができる。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、その範囲は、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって規定される。同じ数字は、全体を通して同じ要素を指す。
【００１１】
本明細書に記載の特定の実施形態は、信頼性監視のためのシステムおよび方法に関する。一実施形態では、信頼性監視のための方法を提供することができる。本方法は、発電所または発電所構成要素に関連する動作データを受信するステップを含むことができる。本方法はまた、１つ以上の異なる発電所からトレーニングデータを受信するステップを含むことができる。本方法はまた、発電所または発電所構成要素に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データを受信するステップを含むことができる。本方法はまた、動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命を求めるステップを含むことができる。さらに、本方法は、動作データ、トレーニングデータ、およびＧＩＳデータに少なくとも部分的に基づいて、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を検出するステップを含むことができる。さらに、本方法は、１つ以上の異常のランキングを決定するステップを含むことができる。本方法はまた、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常を示す警報を生成するステップを含むことができる。本方法はまた、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常の少なくとも１つの根本原因を特定するステップを含むことができる。本方法は、発電所または発電所構成要素のために修理または交換推奨を特定するステップをさらに含むことができる。
【００１２】
本明細書の特定の実施形態に関連する１つ以上の技術的効果は、発電所およびその発電所構成要素などの資産の信頼性を監視することを含み得るが、これに限定されない。発電所および発電所構成要素などの資産の故障および誤動作を予測することで、顧客は、構成要素を修理または交換するために計画的に停止を計画し、長期間にわたる計画外の停止を潜在的に回避することが可能になり得る。以下では、信頼性監視のためのシステムおよび方法に関する様々な例示的な実施形態の詳細な説明を提供する。
【００１３】
図１は、発電所１０５などで、信頼性監視のための特定の方法およびシステムを実施する例示的なシステム１００を示す。本開示の例示的な実施形態によれば、発電所１０５は、図１の１１０などの１つ以上の発電所構成要素と、発電所１０５および／または１つ以上の発電所構成要素１１０を制御することができる、制御システム１６０などの１つ以上のコントローラとを含んでもよい。用語「コントローラ」および「制御システム」は、本開示を通して交換可能に使用され得る。本開示の実施形態によるシステム環境１００は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０に関連するセンサからデータを受信することができる動作データ１２５と、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０と、ＧＩＳ（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ（地理情報システム））データ１３０と、通信インタフェース１５０と、制御システム１６０と、信頼性モジュール１７０と、異常検出モジュール１７５と、クライアントコンピュータ１８０とをさらに含むことができる。
【００１４】
再び図１を参照すると、本開示の例示的な実施形態によれば、発電所１０５は、例えば複合サイクルプラント、熱電併給プラント、単純サイクルプラントなどの、電力を生成する任意のタイプのプラントであってもよい。
【００１５】
再び図１を参照すると、本開示の例示的な実施形態によれば、発電所１０５に関連する１つ以上の発電所構成要素１１０は、電力を生成するタービンであってもよいし、タービンの構成要素（例えば、タービンブレードまたは燃焼缶など）であってもよい。他の実施形態では、１つ以上の発電所構成要素１１０は、例えば制御バルブ、ポンプ、圧縮機などの補助プラント機器であってもよい。
【００１６】
動作データ１２５、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０は、動作・監視（Ｏ＆Ｍ）データ、修理・検査データ、保守履歴データ、故障メカニズムデータ、経年変化パラメータデータ、大気データ、水化学データなどを含んでもよい。
【００１７】
発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０に関連する動作データ１２５は、約１秒、５秒、３０秒、１分ごとなどにデータをサンプリングし得るオンサイト監視装置（ＯＳＭ）を使用して発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０から収集されるデータを含んでもよい。動作データ１２５は、例えば流量、温度、圧力、相対湿度、振動、生成電力などを含む、発電所１０５の様々な構成要素に関する性能パラメータを含んでもよい。
【００１８】
本開示の例示的な実施形態によれば、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０は、発電所１０５と構成が同様の１群の発電所からのデータを含んでもよい。すなわち、これらの発電所の各々は、発電所１０５とは異なる発電所であるが、これらの発電所の構成は、発電所１０５と同様であってもよい。あるいは、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０は、発電所１０５の以前の動作に関連するデータを含んでもよい。１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０はまた、１つ以上の発電所構成要素１１０と同様の構成要素に関する、１つ以上の発電所からの故障モード影響解析（ＦＭＥＡ：ｆａｉｌｕｒｅ  ｍｏｄｅ  ａｎｄ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ａｎａｌｙｓｉｓ）データまたは発電所１０５と同様の１群の発電所に関連するＦＭＥＡを含んでもよい。１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０はまた、資産データベースからのデータを含んでもよい。資産は、発電所１０５などの発電所、または１つ以上の発電所構成要素１１０などの発電所構成要素を意味し得る。１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０は、資産構成、資産の過去の事象・異常（ａｓｓｅｔ  ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ  ｅｖｅｎｔｓ  ａｎｄ  ａｎｏｍａｌｉｅｓ）、資産検査・交換・保守履歴などを含む、資産データベースからのデータを含んでもよい。１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０はまた、１つ以上の発電所または発電所構成要素に関連する故障物理特性（ｆａｉｌｕｒｅ  ｐｈｙｓｉｃｓ）、サイト構成（ｓｉｔｅ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）に関する情報、顧客構成（ｃｕｓｔｏｍｅｒ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）に関する情報などを含んでもよい。
【００１９】
動作データ１２５、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０、および／またはＧＩＳデータ１３０は、離散データおよび時系列データを含んでもよい。例えば、動作データ１２５は、タービンによって生成された電力、タービンに関連する燃焼温度などの時系列データを含んでもよい。動作データはまた、例えば燃焼時間（ｆｉｒｅｄ  ｈｏｕｒ）および燃焼開始（ｆｉｒｅｄ  ｓｔａｒｔ）の動作メトリクス（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ  ｍｅｔｒｉｃｓ）、過去の異常の数などの経年変化パラメータデータを含んでもよい。本開示の例示的な実施形態では、ＧＩＳデータ１３０は、約１年の例示的な期間にわたる水化学データ、６ヶ月の例示的な期間にわたる粒子データを含む大気データなどの時系列データを含んでもよい。
【００２０】
本開示の別の実施形態では、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０に関連する離散データは、１０５などの１つ以上の発電所からの故障モード影響解析（ＦＭＥＡ）データを含んでもよい。離散データはまた、１１０などの１つ以上の発電所構成要素の平均故障間隔（ＭＴＢＦ）、１０５などの発電所の強制停止、１０５などの発電所の交換部品ステータスなどの形態で利用可能であり得る。離散データおよび時系列データは、１０５などの１つ以上の発電所構成要素に関連する故障事象および異常動作事象に関するデータを含んでもよい。本開示の例示的な実施形態では、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０のそれぞれと同様の構成を有する発電所または１つ以上の発電所構成要素からのデータのセットを含んでもよい。動作データ１２５は、現時点でのまたは前の動作時間からの、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作（例えば、約１日前から現時点までの動作、約１週間前から現時点までの動作、約４週間前から現時点までの動作など）を示すデータを含んでもよい。
【００２１】
制御システム１６０は、通信インタフェース１５０を介して動作データ１２５、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０を受信するように通信可能に接続することができ、また、通信インタフェース１５０は、例えばイーサネットインタフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、または無線インタフェースなどの１つ以上の通信ネットワークのいずれかであってもよい。特定の実施形態では、制御システム１６０は、有線またはケーブル（例えば、インタフェースケーブルなど）を介して動作データ１２５、ＧＩＳデータ１３０、および１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０に接続することができる。
【００２２】
制御システム１６０は、様々なデータソース（動作データ１２５、ＧＩＳデータ１３０、および１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０など）からのデータを受信して解析するためのコンピュータ実行可能命令を実行することができる１つ以上のプロセッサを有するコンピュータシステムを含むことができ、また、信頼性モジュール１７０および異常検出モジュール１７５を含むことができる。制御システム１６０はさらに、入力を提供し、伝達関数出力を収集し、任意の数のオペレータおよび／または作業員からの命令を送信することができる。制御システム１６０は、制御動作を実行するとともに、信頼性モジュール１７０および異常検出モジュール１７５に入力を提供することができる。一部の実施形態では、制御システム１６０は、１つ以上のデータソースから（例えば、動作データ１２５、ＧＩＳデータ、または１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０から）受信したデータに基づいて、実行する制御動作を決定してもよい。一部の実施形態では、制御システム１６０は、信頼性モジュール１７０および／または異常検出モジュール１７５を含んでもよい。他の例では、制御システム１６０は、信頼性モジュール１７０および／または異常検出モジュール１７５に通信可能に接続される独立したエンティティであってもよい。
【００２３】
本開示の実施形態によれば、信頼性監視のためのシステムを提供することができる。システム１００は、発電所１０５と、発電所１０５に関連する１つ以上の発電所構成要素１１０と、コントローラ１６０とを含んでもよい。コントローラ１６０は、発電所１０５または発電所構成要素１１０に関連する動作データ１２５を受信することが可能なコンピュータ実行可能命令を含むことができるメモリを含むことができる。コンピュータ実行可能命令は、１つ以上の発電所からのトレーニングデータ１４０などのトレーニングデータの受信および発電所１０５または発電所構成要素１１０に関連するＧＩＳデータ１３０の受信を行うことが可能であり得る。動作データ１２５、トレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０に少なくとも部分的に基づいて、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命が求められてもよい。さらに、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０に関連する１つ以上の異常が検出されてもよい。コンピュータ実行可能命令はさらに、１つ以上の異常のランキングを決定してもよい。
【００２４】
発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作に関連する１つ以上の異常を示す警報が生成されてもよい。さらに、発電所または１つ以上の発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常の少なくとも１つの根本原因が特定されてもよい。さらに、コントローラ１６０に関連するメモリは、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０のために修理または交換推奨を特定することが可能なコンピュータ実行可能命令をさらに含むことができる。
【００２５】
発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作に関連する故障確率および残存寿命は、信頼性モジュール１７０または制御システム１６０によって求められてもよい。同様に、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０に関連する１つ以上の異常は、異常検出モジュール１７５、制御システム１６０、および／または信頼性モジュール１７０によって検出されてもよい。
【００２６】
発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０に関連する１つ以上の異常は、リアルタイムで連続的に検出されてもよい。例えば、１つ以上の異常は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作中（例えば、発電所１０５の始動中、発電所１０５の定常状態動作中など）に連続的に検出されてもよい。本開示の別の例示的な実施形態では、１つ以上の異常は、離散時間間隔で検出されてもよい。例えば、１つ以上の異常は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作ステータスに関係なく、約１時間ごと、２時間ごと、３時間ごとなどに検出されてもよい。本開示の例示的な実施形態では、発電所１０５が停止して、１つ以上の発電所構成要素１１０が非動作状態になり得るときに、１つ以上の異常が測定され得る。
【００２７】
再び図１を参照すると、１つ以上の異常を示す警報は、クライアントデバイス、例えばクライアントコンピュータ１８０によって出力されてもよい。さらに、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０のために特定された修理または交換推奨は、制御システム１６０によって実行または実施され得る。
【００２８】
再び図１を参照すると、制御システム１６０、信頼性モジュール１７０、および／または異常検出モジュール１７５は、故障確率スコア、残存寿命を求め、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作に関連する１つ以上の異常を検出するためのソフトウェアおよび／またはハードウェアを含むことができる。これは、動作データ１２５、トレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０を解析するために信頼性モデルを使用することを含んでもよい。本開示の例示的な実施形態では、信頼性モデルは、データ駆動信頼性方法を実施することを含んでもよい。他の例示的な実施形態では、信頼性モデルは、物理学ベースの方法を実施することまたはハイブリッドモデリング方法を実施することを含んでもよい。本開示の例示的な実施形態では、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０に関連する１つ以上の異常を検出することは、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の連続状態監視のために統計的予測モデルを使用することをさらに含んでもよい。別の例示的な実施形態では、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０に関連する１つ以上の異常を検出することは、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の連続状態監視のために機械学習モデルを使用することを含んでもよい。
【００２９】
再び図１を参照すると、制御システム１６０、信頼性モジュール１７０、および／または異常検出モジュール１７５は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作に関連する１つ以上の異常を示す警報の特性のセットを生成するためのソフトウェアおよび／またはハードウェアを含むことができる。これは、求められた故障確率スコアと閾値故障確率スコアとを比較することを含んでもよい。少なくとも部分的にこの比較に基づいて、警報のための重み係数が決定されてもよく、また、少なくとも部分的にこの重み係数に基づいて、警報の継続時間および強度が決定されてもよい。
【００３０】
上述したように、本開示は、発電所または発電所構成要素に限定されず、飛行機、液化天然ガス（ＬＮＧ）プラント、化学プロセスプラントなどの様々な資産に適用することができる。
【００３１】
図２は、信頼性監視のための特定の方法およびシステムを実施するための例示的なシステム２００を示す。信頼性モデル２２５は、制御システム１６０の一部であってもよい。他の実施形態では、信頼性モデル２２５は、制御システム１６０から独立していてもよく、また信頼性モジュール１７０の一部であってもよい。例示的な実施形態では、信頼性モデル２２５は、異常検出モジュール１７５の一部であってもよい。
【００３２】
再び図２を参照すると、動作データ１２５、トレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０からの様々な入力（例えば、発電所１０５もしくは１つ以上の発電所構成要素１１０または１０５などの発電所で発生した過去の異常の数を含むことができる経年変化パラメータ−Ｉ  ２０５、強制停止の回数を含むことができる離散事象データ２１５、部品取り付け／取り外しステータス情報（ｐａｒｔｓ  ｉｎ／ｏｕｔ  ｓｔａｔｕｓ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）など）は、信頼性モデル２２５に供給することができる。経年変化パラメータ−ＩＩ  ２１０、故障物理特性２２０などの追加データがさらに、信頼性モデル２２５に提供されてもよい。動作データ１２５、トレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０に少なくとも部分的に基づいて、コンピュータ命令は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の故障確率スコアおよび残存寿命２３０を求めてもよい。これは、異常検出モジュール１７５の機械学習および／またはハイブリッド解析２４０を使用してさらに解析されてもよい。例示的な実施形態では、これはまた、信頼性モジュール１７０および／または制御システム１６０で解析されてもよい。動作データ１２５および故障メカニズムデータ２３５は、入力として供給されてもよい。少なくとも部分的に解析に基づいて、１つ以上の異常２４５が検出されてもよく、警報２５０が、クライアントコンピュータ１８０によって表示されてもよい。
【００３３】
次に図３を参照すると、別の例示的なシステム３００は、信頼性監視のための例示的なシステムを示す。図２に関する説明と同様に、信頼性モデル２２５は、過去のＯ＆Ｍデータ３０５、資産に関する情報を受信することができる。なお、資産は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０を意味する。資産構成３１５などの資産情報は、信頼性モデル２２５に供給することができる。資産構成３１５は、発電所のタイプ、使用されるタービンのタイプ、使用されるバルブのタイプなどを含んでもよい。例えば資産検査・交換・保守データ３１０などの他の資産情報も、信頼性モデルに供給することができる。資産検査・交換・保守データ３１０は、発電所１０５で行われた最後の検査に関する情報を含んでもよい。別の例示的な実施形態では、資産検査・交換・保守データ３１０は、例えば燃料ノズルまたはタービンブレードなどの１つ以上の発電所構成要素１１０の平均故障間隔（ＭＴＢＦ）を含んでもよい。さらに、サイト構成３２０および顧客構成３２５に関するデータが、信頼性モデルにさらに供給されてもよい。
【００３４】
次に、信頼性モジュール１７０および異常検出モジュール１７５は、発電所１０５または１つ以上の発電所構成要素１１０の動作に関連する１つ以上の異常２４５を測定してもよい。次に、１つ以上の異常２４５のランク付けされた予測３４０が、信頼性モデル２２５と、資産の現在の動作力学信号（ｃｕｒｒｅｎｔ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ  ｄｙｎａｍｉｃｓ  ｓｉｇｎａｌｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ａｓｓｅｔ）３７０（始動または停止中の発電所の動作動向など）との組み合わせによって求めることができる。信頼性モジュール１７０、制御システム１６０、および異常検出モジュール１７５は、図１のクライアントコンピュータ１８０などのクライアントコンピュータでの表示によって結果３５０を提供してもよい。結果は、１つ以上の異常のランク付けされたリスト３５５、資産の残存寿命に関するリアルタイムの警告３６０、停止計画情報３６５などを含んでもよい。
【００３５】
次に図４を参照すると、本開示の例示的な実施形態による、信頼性監視のための例示的な方法４００のフロー図が示されている。方法４００は、図１に示したシステム１００、図２および図３に示したそれぞれのシステム２００および３００、ならびに／または図５に示す制御システム１６０などの様々なシステムに関連して利用され得る。
【００３６】
方法４００は、ブロック４０５から開始されてもよい。ブロック４０５では、発電所１０５または発電所構成要素１１０に関連する動作データが受信されてもよい。ブロック４１０では、１つ以上の異なる発電所からのトレーニングデータ１４０が受信されてもよい。次に、ブロック４１５では、発電所または発電所構成要素に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データが受信されてもよい。ブロック４２０では、方法４００は、動作データ１２５、トレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０に少なくとも部分的に基づいて、発電所１０５または発電所構成要素１１０の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命２３０を求めることをさらに含んでもよい。次に、ブロック４２５では、方法４００は、動作データ１２５、トレーニングデータ１４０、およびＧＩＳデータ１３０に少なくとも部分的に基づいて、発電所１０５または発電所構成要素１１０の動作に関連する１つ以上の異常２４５を検出することをさらに含んでもよい。ブロック４３０では、方法４００は、１つ以上の異常２４５のランキング３５５を決定することを含んでもよい。さらにブロック４３５では、方法４００は、発電所１０５または発電所構成要素１１０の動作に関連する１つ以上の異常２４５を示す警報２５０を生成することができる。次に、ブロック４４０では、方法４００は、発電所または発電所構成要素の動作に関連する１つ以上の異常の少なくとも１つの根本原因を特定することを含むことができる。さらに、ブロック４４５では、方法４００は、発電所１０５または発電所構成要素１１０のために修理または交換推奨を特定することをさらに含んでもよい。
【００３７】
次に図５に注目すると、図５は、本開示の特定の実施形態による信頼性監視のための特定のシステムおよび方法を実施するように構成された例示的なコントローラ１６０を示す。コントローラは、本開示の特定の実施形態による、発電所における信頼性監視のための特定のシステムおよび方法の実施に関連する特定の動作態様を実行するためのプロセッサ５０５を含むことができる。プロセッサ５０５は、メモリ５２５と通信することが可能であり得る。プロセッサ５０５は、適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせを使用して実施し、動作させることができる。ソフトウェアまたはファームウェアの実施態様は、説明した様々な機能を実行するように任意の適切なプログラミング言語で書かれたコンピュータ実行可能命令または機械実行可能命令を含むことができる。一実施形態では、機能ブロック言語に関連する命令は、メモリ５２５に記憶することができ、またプロセッサ５０５によって実行することができる。
【００３８】
メモリ５２５は、プロセッサ５０５によってロード可能かつ実行可能なプログラム命令を記憶するために、またこれらのプログラムの実行中に生成されたデータを記憶するために使用される非一時的なメモリであってもよい。コントローラ１６０の構成およびタイプに応じて、メモリ５２５は、揮発性（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など）および／または不揮発性（読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリなど）であってもよい。一部の実施形態では、メモリデバイスは、磁気記憶装置、光ディスク、および／またはテープ記憶装置を含むが、これらに限定されない付加的なリムーバブル記憶装置５３０および／または非リムーバブル記憶装置５３５をさらに含むことができる。ディスクドライブおよびこれに関連するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータの不揮発性記憶装置をデバイスに提供することができる。一部の実施態様では、メモリ５２５は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、またはＲＯＭなどの複数の異なるタイプのメモリを含むことができる。
【００３９】
メモリ５２５、リムーバブル記憶装置５３０、および非リムーバブル記憶装置５３５は、すべて非一時的なコンピュータ可読記憶媒体の例である。例えば、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実施される揮発性のおよび不揮発性の、リムーバブルなおよび非リムーバブルな媒体を含むことができる。あり得るコンピュータ記憶媒体のさらなるタイプとして、プログラム可能なランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的に消去可能なプログラム可能な読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、もしくは他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、もしくは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、もしくは他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を記憶するために使用することができ、かつデバイスによってアクセスすることができる任意の他の媒体を挙げることができるが、これらに限定されない。上記から任意に選び出したものの組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【００４０】
コントローラ１６０は、制御デバイス（図示せず）が、コントローラ１６０と通信することが可能なデバイスまたは機器と通信することを可能にし得る１つ以上の通信接続部５１０を含むこともできる。コントローラは、コンピュータシステム（図示せず）を含むこともできる。接続部は、コントローラ１６０とネットワーク上の他の様々なデバイスとを接続するケーブルを受け入れるＵＳＢポートまたはＣＯＭポートなどの様々なデータ通信チャネルまたはデータ通信ポートによって設けることができる。一実施形態では、コントローラ１６０は、コントローラ１６０がネットワーク上の他のデバイスと通信することを可能にするイーサネットドライバを含むことができる。様々な実施形態によれば、ネットワーク上の有線および／または無線接続を用いる通信接続部５１０を設けることができる。
【００４１】
コントローラ１６０は、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、ジェスチャ入力デバイス、および／またはタッチ入力デバイスなどの１つ以上の入力デバイス５１５を含むこともできる。コントローラ１６０は、ディスプレイ、プリンタ、および／またはスピーカなどの１つ以上の出力デバイス５２０をさらに含むこともできる。
【００４２】
ところで、他の実施形態では、コンピュータ可読通信媒体は、搬送波などのデータ信号または他の伝送で送信されるコンピュータ可読命令、プログラムモジュール、または他のデータを含むことができる。しかしながら、本明細書で使用される場合、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読通信媒体を含まない。
【００４３】
メモリ５２５の内容に目を向けると、メモリ５２５は、オペレーティングシステム（ＯＳ）５２６ならびに本明細書に開示した特徴および態様を実施するための１つ以上のアプリケーションプログラムまたはサービスを含むことができるが、これらに限定されない。このようなアプリケーションまたはサービスは、発電所における信頼性監視のための特定のシステムおよび方法を実行するために信頼性モジュール１７０および異常検出モジュール１７５を含むことができる。信頼性モジュール１７０および異常検出モジュール１７５は、メモリ５２５内に存在してもよいし、図１に示すようにコントローラ１６０から独立していてもよい。一実施形態では、信頼性モジュール１７０および異常検出モジュール１７５は、構成可能な制御ブロック言語で提供することができ、かつ不揮発性メモリに記憶することができるソフトウェアによって実施することができる。プロセッサ５０５によって実行されたとき、信頼性モジュール１７０および異常検出モジュール１７５は、本開示で説明したコントローラ１６０に関連する様々な機能および特徴を実施することができる。
【００４４】
必要に応じて、本開示の実施形態は、図５に示されている構成要素よりも多いまたは少ない構成要素を有するコントローラ１６０を含んでもよい。さらに、図５のコントローラ１６０の特定の構成要素は、本開示の様々な実施形態において組み合わせることができる。図５のコントローラ１６０は、単に例として提供されているに過ぎない。
【００４５】
例示的な実施形態によるシステム、方法、装置、およびコンピュータプログラム製品のブロック図が参照されている。ブロック図のブロックの少なくとも一部およびブロック図のブロックの組み合わせが、少なくとも部分的にコンピュータプログラム命令によって実施されてもよいことが理解されよう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、専用のハードウェアベースのコンピュータ、またはマシンを成す他のプログラム可能データ処理装置にロードすることができ、これにより、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置上で実行される命令は、ブロック図のブロックの少なくとも一部の機能または説明したブロック図のブロックの組み合わせの機能を実施する手段をもたらす。
【００４６】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置に対して特定の方法で機能するように指示することができる非一時なコンピュータ可読メモリに記憶することもでき、これにより、コンピュータ可読メモリに記憶された命令は、ブロックまたは複数のブロックに指定された機能を実施する命令手段を含む製造物を生み出す。コンピュータまたは他のプログラム可能装置で一連の動作を実行させてコンピュータ実施プロセスを生成するために、コンピュータプログラム命令をコンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置にロードすることもでき、これにより、コンピュータまたは他のプログラム可能装置で実行される命令は、ブロックまたは複数のブロックに指定された機能を実施するタスク、アクト、アクション、または動作を提供する。
【００４７】
本明細書に記載の、システムの１つ以上の構成要素および方法の１つ以上の要素は、コンピュータのオペレーティングシステム上で実行されるアプリケーションプログラムによって実施されてもよい。それらはまた、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのまたはプログラム可能な民生用電子機器（ｃｏｎｓｕｍｅｒ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む他のコンピュータシステム構成で実施されてもよい。
【００４８】
本明細書に記載のシステムおよび方法の構成要素であるアプリケーションプログラムは、特定の抽象データ型を実装し、特定のタスクまたはアクションを実行するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造などを含んでもよい。分散コンピューティング環境において、アプリケーションプログラム（全体または一部）は、ローカルメモリまたは他の記憶装置に配置されてもよい。さらに、またはあるいは、アプリケーションプログラム（全体または一部）は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行され得る状況を可能にするようにリモートメモリまたはリモート記憶装置に配置されてもよい。
【００４９】
これらの説明に関して本明細書に述べた例示的な説明についての多くの変形例および他の実施形態は、上記の説明および関連する図面に提示した教示の利点を有することが考えられよう。このように、本開示は多くの形態で実施することができ、上で説明した例示的な実施形態に限定されるものではないことが理解されよう。
【００５０】
したがって、本開示は、開示した特定の実施形態に限定されるべきではなく、変形例および他の実施形態が、添付の特許請求の範囲に含まれることが意図されていることが理解されよう。本明細書では特定の用語を使用しているが、これらは、包括的かつ記述的な意味で使用されているに過ぎず、限定のためには使用されていない。
［実施態様１］
発電所（１０５）または発電所構成要素（１１０）に関連する動作データ（１２５）を受信するステップ（４０５）と、
１つ以上の異なる発電所からのトレーニングデータ（１４０）を受信するステップ（４１０）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データ（１３０）を受信するステップ（４１５）と、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命（２３０）を求めるステップ（４２０）と、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する１つ以上の異常（２４５）を検出するステップ（４２５）と、
前記１つ以上の異常（２４５）のランキングを決定するステップ（４３０）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す警報（２５０）を生成するステップ（４３５）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）の少なくとも１つの根本原因を特定するステップ（４４０）と、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）のために修理または交換推奨を特定するステップ（４４５）と
を含む方法（４００）。
［実施態様２］
前記動作データ（１２５）または前記トレーニングデータ（１４０）が、動作・監視（Ｏ＆Ｍ）データ、修理・検査データ、保守履歴データ、故障メカニズムデータ、経年変化パラメータデータ、大気データ、または水化学データを含む、実施態様１に記載の方法（４００）。
［実施態様３］
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記故障確率スコアおよび前記残存寿命（２３０）を求める前記ステップ（４２０）が、前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）を解析するために信頼性モデル（２２５）を使用する工程であって、前記信頼性モデル（２２５）が、データ駆動信頼性方法を実施すること、物理学ベースの方法を実施すること、またはハイブリッドモデリング方法を実施することを含む工程を含む、実施態様１に記載の方法（４００）。
［実施態様４］
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）が、離散データおよび時系列データを含む、実施態様１に記載の方法（４００）。
［実施態様５］
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を検出する前記ステップ（４２５）が、連続状態監視のために統計的予測モデルを使用する工程または連続状態監視のために機械学習モデルを使用する工程を含む、実施態様１に記載の方法（４００）。
［実施態様６］
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を検出する前記ステップ（４２５）が、リアルタイムで連続的に前記１つ以上の異常（２４５）を検出する工程（４２５）および／または離散時間間隔で前記１つ以上の異常（２４５）を検出する工程（４２５）を含む、実施態様１に記載の方法（４００）。
［実施態様７］
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す前記警報（２５０）を生成する前記ステップ（４３５）が、前記求められた故障確率スコアと閾値故障確率スコアとを比較し、前記求められた残存寿命と閾値残存寿命とを比較する工程と、
前記比較に少なくとも部分的に基づいて、重み係数を決定する工程と、
前記重み係数に少なくとも部分的に基づいて、前記警報（２５０）の継続時間および強度を決定する工程と
をさらに含む、実施態様１に記載の方法（４００）。
［実施態様８］
システム（１００）であって、
コントローラ（１６０）と、
コンピュータ実行可能命令を含むメモリ（５２５）であって、前記コンピュータ実行可能命令が、
発電所（１０５）または発電所構成要素（１１０）に関連する動作データ（１２５）を受信し、
１つ以上の異なる発電所からのトレーニングデータ（１４０）を受信し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データ（１３０）を受信し、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命（２３０）を求め、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する１つ以上の異常（２４５）を検出し、
前記１つ以上の異常（２４５）のランキングを決定し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す警報（２５０）を生成し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）の少なくとも１つの根本原因を特定し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）のために修理または交換推奨を特定する
ように動作可能であるメモリ（５２５）と
を備えるシステム（１００）。
［実施態様９］
前記動作データ（１２５）または前記トレーニングデータ（１４０）が、動作・監視（Ｏ＆Ｍ）データ、修理・検査データ、保守履歴データ、故障メカニズムデータ、経年変化パラメータデータ、大気データ、または水化学データを含む、実施態様８に記載のシステム（１００）。
［実施態様１０］
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記故障確率スコアおよび前記残存寿命（２３０）を求めるように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）を解析するために信頼性モデル（２２５）を使用するようにさらに動作可能であり、前記信頼性モデル（２２５）が、データ駆動信頼性方法を実施すること、物理学ベースの方法を実施すること、またはハイブリッドモデリング方法を実施することを含む前記コンピュータ実行可能命令を含む、実施態様８に記載のシステム（１００）。
［実施態様１１］
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）が、離散データおよび時系列データを含む、実施態様８に記載のシステム（１００）。
［実施態様１２］
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を検出するように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、連続状態監視のために統計的予測モデルを使用するか、または連続状態監視のために機械学習モデルを使用するようにさらに動作可能な前記コンピュータ実行可能命令を含む、実施態様８に記載のシステム（１００）。
［実施態様１３］
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を検出するように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、リアルタイムで連続的に前記１つ以上の異常（２４５）を検出し、および／または離散時間間隔で前記１つ以上の異常（２４５）を検出するようにさらに動作可能な前記コンピュータ実行可能命令を含む、実施態様８に記載のシステム（１００）。
［実施態様１４］
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す前記警報（２５０）を生成するように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、
前記求められた故障確率スコアと閾値故障確率スコアとを比較し、前記求められた残存寿命と閾値残存寿命とを比較し、
前記比較に少なくとも部分的に基づいて、重み係数を決定し、
前記重み係数に少なくとも部分的に基づいて、前記警報（２５０）の継続時間および強度を決定する
ようにさらに動作可能な前記コンピュータ実行可能命令を含む、実施態様８に記載のシステム（１００）。
［実施態様１５］
システム（１００）であって、
発電所（１０５）と、
発電所構成要素（１１０）と、
コントローラ（１６０）と、
コンピュータ実行可能命令を含むメモリ（５２５）であって、前記コンピュータ実行可能命令が、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）に関連する動作データ（１２５）を受信し、
１つ以上の異なる発電所からのトレーニングデータ（１４０）を受信し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）に関連する地理情報システム（ＧＩＳ）データ（１３０）を受信し、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の動作に関連する故障確率スコアおよび残存寿命（２３０）を求め、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）に少なくとも部分的に基づいて、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する１つ以上の異常（２４５）を検出し、
前記１つ以上の異常（２４５）のランキングを決定し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す警報（２５０）を生成し、
前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）のために修理または交換推奨を特定する
ように動作可能であるメモリ（５２５）と
を備えるシステム（１００）。
［実施態様１６］
前記動作データ（１２５）または前記トレーニングデータ（１４０）が、動作・監視（Ｏ＆Ｍ）データ、修理・検査データ、保守履歴データ、故障メカニズムデータ、経年変化パラメータデータ、大気データ、または水化学データを含む、実施態様１５に記載のシステム（１００）。
［実施態様１７］
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記故障確率スコアおよび前記残存寿命（２３０）を求めるように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）を解析するために信頼性モデル（２２５）を使用するようにさらに動作可能であり、前記信頼性モデル（２２５）が、データ駆動信頼性方法を実施すること、物理学ベースの方法を実施すること、またはハイブリッドモデリング方法を実施することを含む前記コンピュータ実行可能命令を含む、実施態様１５に記載のシステム（１００）。
［実施態様１８］
前記動作データ（１２５）、前記トレーニングデータ（１４０）、および前記ＧＩＳデータ（１３０）が、離散データおよび時系列データを含む、実施態様１５に記載のシステム（１００）。
［実施態様１９］
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を検出するように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、連続状態監視のために統計的予測モデルを使用するか、または連続状態監視のために機械学習モデルを使用するようにさらに動作可能な前記コンピュータ実行可能命令を含む、実施態様１５に記載のシステム（１００）。
［実施態様２０］
前記メモリ（５２５）が、前記発電所（１０５）または前記発電所構成要素（１１０）の前記動作に関連する前記１つ以上の異常（２４５）を示す前記警報（２５０）を生成するように動作可能な前記コンピュータ実行可能命令であって、
前記求められた故障確率スコアと閾値故障確率スコアとを比較し、前記求められた残存寿命と閾値残存寿命とを比較し、
前記比較に少なくとも部分的に基づいて、重み係数を決定し、
前記重み係数に少なくとも部分的に基づいて、前記警報（２５０）の継続時間および強度を決定する
ようにさらに動作可能な前記コンピュータ実行可能命令を含む、実施態様１５に記載のシステム（１００）。
【符号の説明】
【００５１】
１００  システム環境、システム
１０５  発電所
１１０  発電所構成要素
１２５  動作データ
１３０  ＧＩＳデータ
１４０  １つ以上の発電所からのトレーニングデータ
１５０  通信インタフェース
１６０  制御システム、コントローラ
１７０  信頼性モジュール
１７５  異常検出モジュール
１８０  クライアントコンピュータ
２００  例示的なシステム
２０５  経年変化パラメータ−Ｉ：過去の異常の数
２１０  経年変化パラメータ−ＩＩ：ランダム燃焼メトリクスごとの基準
２１５  離散事象データ
２２０  故障物理特性
２２５  信頼性モデル
２３０  故障確率スコアおよび残存寿命
２３５  故障メカニズムデータ
２４０  機械学習および／またはハイブリッド解析
２４５  １つ以上の異常
２５０  警報
３００  別の例示的なシステム
３０５  過去のＯ＆Ｍデータ
３１０  資産の検査、交換、保守データ
３１５  資産構成
３２０  サイト構成
３２５  顧客構成
３３０  資産の過去の事象または異常
３３５  群全体のＦＭＥＡ
３４０  予測解析を使用した異常のランク付けされた予測
３５０  結果
３５５  ランク付けされた予測を表示する、ランク付けされたリスト、予測
３６０  資産の残存寿命に関するリアルタイムの警告を提供する
３６５  停止計画情報
３７０  資産の現在の動作力学信号
４００  プロセス
４０５  ブロック
４１０  ブロック
４１５  ブロック
４２０  ブロック
４２５  ブロック
４３０  ブロック
４３５  ブロック
４４０  ブロック
４４５  ブロック
５０５  プロセッサ
５１０  通信接続部
５１５  入力デバイス
５２０  出力デバイス
５２５  メモリ
５２６  オペレーティングシステム
５３０  リムーバブル記憶装置
５３５  非リムーバブル記憶装置
【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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【外国語明細書】
2018152052000001.pdf