(57)【要約】【課題】プラント等の監視を助けるシミュレーション機能付き監視装置を提供する。【解決手段】運用支援装置は、１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集するプロセスデータ収集部と、収集したプロセスデータに基づいて、１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した単位ごとの予測モデルを構築する予測モデル構築部と、予測モデルに入力する制御データを生成する制御部と、を備える。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集するプロセスデータ収集部と、
前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築する予測モデル構築部と、
前記予測モデルに入力する制御データを生成する制御部と、
を備える運用支援装置。
【請求項２】
前記予測モデル構築部は、前記１つ又は複数の機器の単位ごとに当該単位に対する入力データと出力データの組み合わせに基づいて前記特性を学習し、その学習の範囲に前記１つ又は複数の機器に対する制御のプロセスを含まずに前記予測モデルを構築する、
請求項１に記載の運用支援装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記１つ又は複数の機器に対する制御を行う制御装置である、
請求項１または請求項２に記載の運用支援装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記１つ又は複数の機器に対する制御を行う制御装置を模擬するエミュレータである、
請求項１または請求項２に記載の運用支援装置。
【請求項５】
前記１つ又は複数の機器の特性を示す所定の物理モデルまたは統計的モデル、をさらに備える、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の運用支援装置。
【請求項６】
前記制御部内部の制御パラメータまたは前記制御部による制御プロセスを最適化する強化学習部、をさらに備える、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の運用支援装置。
【請求項７】
前記制御部は、前記１つ又は複数の機器を制御する制御装置の記憶部から当該制御装置による制御演算によって生成された演算データを取得し、当該演算データを用いて制御データを生成する、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の運用支援装置。
【請求項８】
前記予測モデルは、前記１つ又は複数の機器の特性の一部についての物理モデルを含む、
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の運用支援装置。
【請求項９】
予測モデル構築部は、前記１つ又は複数の機器に対する入力データと出力データとの組み合わせを学習データとし、前記予測モデルに対する入力を前記学習データとした場合の当該予測モデルからの出力が、前記学習データと同じ値となるような予測モデルを構築する、
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の運用支援装置。
【請求項１０】
前記予測モデルの中間層に前記１つ又は複数の機器の特性の一部についての物理モデルを含む場合、前記１つ又は複数の機器の特性を低次元に圧縮する層に適用した物理モデルと、高次元に復元する層に適用した物理モデルとが逆関数の関係にある、
請求項９に記載の運用支援装置。
【請求項１１】
前記予測モデルに基づくプロセスデータの予測値と、前記予測モデルに対応する前記１つ又は複数の機器から取得した実プロセスデータとを比較して実プロセスデータを評価する評価部、
をさらに備える請求項１から請求項１０の何れか１項に記載の運用支援装置。
【請求項１２】
１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集するプロセスデータ収集部と、
前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築する予測モデル構築部と、
前記予測モデルに基づくプロセスデータの予測値と、前記機器から取得した実プロセスデータとを比較して実プロセスデータを評価する評価部と、
を備える運用支援装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２の何れか１項に記載の運用支援装置と、
前記１つ又は複数の機器および当該１つ又は複数の機器の制御装置と、
を備える機器運用システム。
【請求項１４】
請求項１から請求項１１の何れか１項に記載の運用支援装置を、
前記１つ又は複数の機器および当該１つ又は複数の機器の制御装置と併設し、前記１つ又は複数の機器の運用を行う、
運用方法。
【請求項１５】
運用支援装置が、
１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集し、
前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築し、
前記予測モデルに入力する制御データを生成する、
制御方法。
【請求項１６】
運用支援装置のコンピュータを、
１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集する手段、
前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築する手段、
前記予測モデルに入力する制御データを生成する手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運用支援装置、機器運用システム、運用方法、制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から物理モデルや統計的手法によるモデルにより監視対象のプラントや機械装置をモデリングして、それらプラント等の監視や診断に用いていた。例えば、特許文献１には、化学プラントにおいて、機器に設けたセンサが検出した正常なデータを収集し、クラスタリング等の手法によって学習モデル（正常モデル）を作成し、プラント運転中にセンサが検出した評価対象データと作成した学習モデルを比較して、プラントの異常予兆を行うシステムについて記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５８４５３７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、例えば特許文献１などに開示された従来用いられる学習モデルは、プラントや機械装置の作動条件、使用環境の変化により精度が悪化することが多い。従って、同様の運転パターンを繰り返すプラント等の監視には適しても、運転パターンが固定されないプラントや機械装置には適さない。
【０００５】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる運用支援装置、機器運用システム、運用方法、制御方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集するプロセスデータ収集部と、前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築する予測モデル構築部と、前記予測モデルに入力する制御データを生成する制御部と、を備える運用支援装置である。
第１の態様における予測モデル構築部によれば、機器の作動条件、使用環境の変化にも対応できる高精度な予測モデルを構築することができる。また、高精度な予測モデルに対して、任意の制御データを生成して入力することで機器の挙動をシミュレーションすることができるので、機器の運転パターンが変化したときにも実際の機器の挙動を精度良く再現し、再現された結果に応じて機器の運転を行うことができる。
【０００７】
本発明の第２の態様における前記予測モデル構築部は、前記１つ又は複数の機器の単位ごとに当該単位に対する入力データと出力データの組み合わせに基づいて前記特性を学習し、その学習の範囲に前記１つ又は複数の機器に対する制御のプロセスを含まずに前記予測モデルを構築する。
なるべく小さな単位、且つ、制御プロセスを含まずにモデルを構築することで、予測モデルを単純化して精度を高め、また構築された予測モデルの利便性を向上することができる。
【０００８】
本発明の第３の態様における前記制御部は、前記１つ又は複数の機器に対する制御を行う制御装置である。
既存の制御装置に運用支援装置を接続するだけで、予測モデルを用いた機器のシミュレーションが可能になる。
【０００９】
本発明の第４の態様における前記制御部は、前記１つ又は複数の機器に対する制御を行う制御装置を模擬するエミュレータである。
制御装置（実機）が無い場合でも、ＰＣ等に制御装置の機能を実装したエミュレータを用いて、比較的安価に機器のシミュレーションを行うことが可能になる。
【００１０】
本発明の第５の態様における運用支援装置は、前記１つ又は複数の機器の特性を示す所定の物理モデルまたは統計的モデル、をさらに備えていてもよい。
専門家等が作成した高精度で実績のある物理モデルや統計的モデルを利用してもよい。これにより、機器の挙動の予測精度を高めることができる。
【００１１】
本発明の第６の態様における運用支援装置は、前記制御部内部の制御パラメータまたは前記制御部による制御プロセスを最適化する強化学習部、をさらに備えていてもよい。
この構成により、制御装置の制御パラメータや制御プロセスを最適化することができる。
【００１２】
本発明の第７の態様における前記制御部は、前記１つ又は複数の機器を制御する制御装置の記憶部から当該制御装置による制御演算によって生成された演算データを取得し、当該演算データを用いて制御データを生成する。
この構成により、より高精度に制御装置の処理を模擬することができる。
【００１３】
本発明の第８の態様における前記予測モデルは、前記１つ又は複数の機器の特性の一部についての物理モデルまたは統計的モデルを含んでいてもよい。
予測モデルの一部に専門家等が作成した高精度で実績のある物理モデル等を組み込むことで予測モデルの精度を高めることができる。
【００１４】
本発明の第９の態様における予測モデル構築部は、前記１つ又は複数の機器に対する入力データと出力データとの組み合わせを学習データとし、前記予測モデルに対する入力を前記学習データとした場合の当該予測モデルからの出力が、前記学習データと同じ値となるような予測モデルを構築してもよい。
【００１５】
本発明の第１０の態様において、前記予測モデルの中間層に前記１つ又は複数の機器の特性の一部についての物理モデルを含む場合、前記１つ又は複数の機器の特性を低次元に圧縮する層に適用した物理モデルと、高次元に復元する層に適用した物理モデルとが逆関数の関係にある。
第９および第１０の態様によれば、砂時計型ニューラルネットワークにより予測モデルを構築することができる。
【００１６】
本発明の第１１の態様における前記運用支援装置は、前記予測モデルに基づくプロセスデータの予測値と、前記予測モデルに対応する前記１つ又は複数の機器から取得した実プロセスデータとを比較して実プロセスデータを評価する評価部、をさらに備える。
【００１７】
本発明の第１２の態様における運用支援装置は、１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集するプロセスデータ収集部と、前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築する予測モデル構築部と、前記予測モデルに基づくプロセスデータの予測値と、前記機器から取得した実プロセスデータとを比較して実プロセスデータを評価する評価部と、を備える。
第１１および第１２の態様によれば、運転中の機器の状態を評価することができる。
【００１８】
本発明の第１３の態様は、上記の何れか１つに記載の運用支援装置と、前記１つ又は複数の機器および当該１つ又は複数の機器の制御装置と、を備える機器運用システムである。
【００１９】
本発明の第１４の態様は、上記の何れか１つに記載の運用支援装置を、前記１つ又は複数の機器および当該１つ又は複数の機器の制御装置と併設し、前記１つ又は複数の機器の運用を行う、運用方法である。
第１３および第１４の態様によれば、監視対象のプラント等の機器群等と運用支援装置とを併設することで、運用支援装置によって監視対象の機器の挙動をシミュレーションしつつ、監視対象の機器の運用を行うことができる。
【００２０】
本発明の第１５の態様は、運用支援装置が、１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集し、前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築し、前記予測モデルに入力する制御データを生成する、制御方法である。
【００２１】
本発明の第１６の態様は、運用支援装置のコンピュータを、１つ又は複数の機器の単位で当該単位に含まれる機器の運転状態に関するプロセスデータを収集する手段、前記収集したプロセスデータに基づいて、前記１つ又は複数の機器の特性をニューラルネットワークまたは深層学習によって学習した前記単位ごとの予測モデルを構築する手段、前記予測モデルに入力する制御データを生成する手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、高精度な予測モデルを構築し、その予測モデルを用いたシミュレーションを行いつつ監視を行うことができるので、運転パターンが固定されないプラント等に対しても適切な監視が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第一実施形態における機器運用システムの構成例を示す概略ブロック図である。
【図２】本発明の第一実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象を示す模式図である。
【図４】本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象例を示す第１の図である。
【図５】本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象例を示す第２の図である。
【図６】本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象例を示す第３の図である。
【図７】本発明の第一実施形態における運用支援装置による予測モデルの構築を説明する第１の図である。
【図８】本発明の第一実施形態における運用支援装置による予測モデルの構築を説明する第２の図である。
【図９】本発明の第一実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたプロセスデータの評価を説明する第１の図である。
【図１０】本発明の第一実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたプロセスデータの評価を説明する第２の図である。
【図１１】本発明の第一実施形態における運用支援装置の動作のフローチャートである。
【図１２】本発明の第二実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図１３】本発明の第二実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたシミュレーションを説明する第１の図である。
【図１４】本発明の第二実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたシミュレーションを説明する第２の図である。
【図１５】本発明の第二実施形態における運用支援装置の動作のフローチャートである。
【図１６】本発明の第三実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図１７】本発明の第三実施形態における運用支援装置による強化学習を説明する図である。
【図１８】本発明の第四実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図１９】本発明の第四実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたシミュレーションを説明する図である。
【図２０】本発明の第四実施形態における運用支援装置の動作のフローチャートである。
【図２１】本発明の第一実施形態〜第四実施形態における運用支援装置の適用例を示す図である。
【図２２】本発明の第一実施形態〜第四実施形態における運用支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
＜第一実施形態＞
以下、本発明の第一実施形態による機器運用システムを図１〜図１１を参照して説明する。
図１は、本発明の第一実施形態における機器運用システムの構成例を示す概略ブロック図である。
機器運用システム５０は、機器群１００の状態の監視、異常検知等を行う。図１（ａ）に示すように機器運用システム５０は、機器群１００と運用支援装置１０とを含んで構成される。機器群１００と運用支援装置１０とは、ネットワークを介して接続され、運用支援装置１０は、機器群１００が備える機器からプロセスデータを取得し、各機器の特性を反映した予測モデルを構築する（学習モード）。また、運用支援装置１０は、機器群１００が備える機器からプロセスデータを取得し、構築した学習モデルに基づいて機器の状態を評価する（運用モード）。機器群１００は、例えばプラントである。以下、機器群１００をプラント１００と記載することがある。また、本実施形態の運用支援装置１０は監視装置である。なお、プロセスデータとは、機器群１００を制御する制御装置が出力する制御信号（以下、制御データ）、機器の付近に設けられたセンサによって検出された計測値、あるいは、制御データや計測値に基づく演算値のセットである。
なお、図１（ｂ）に示す機器運用システム５０´のように機器群１００と運用支援装置１０とを直結して、運用支援装置１０が、機器群１００が備える機器から直接プロセスデータを取得する構成とすることも可能である。
【００２５】
図２は、本発明の第一実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
図２が示すように、運用支援装置１０は、プロセスデータ収集部１１と、入出力部１２と、通信部１３と、動作モード管理部１４と、記憶部１５と、予測モデル構築部１６と、評価部１７とを備えている。
プロセスデータ収集部１１は、１つ又は複数の機器の単位ごとに運転状態に関するプロセスデータを収集する。
入出力部１２は、運用支援装置１０に対するオペレータによる操作指示情報の入力の受け付けや、評価部１７による評価結果情報の出力等を行う。
通信部１３は、他装置との通信を行う。例えば、通信部１３は、機器群１００に設けられた通信装置を介して各機器が出力したプロセスデータを受信する。
記憶部１５は、種々のデータを記憶する。例えば、記憶部１５は、プロセスデータ収集部１１が収集したプロセスデータを記憶する。
予測モデル構築部１６は、プロセスデータ収集部１１が収集したプロセスデータに基づいて、１つ又は複数の機器が稼働する運転範囲における特性を学習した１つ又は複数の機器ごとの予測モデルを構築する。予測モデルの構築にあたっては、予測モデル構築部１６は、ニューラルネットワーク、深層学習の手法を用いる。
評価部１７は、予測モデルに基づくプロセスデータの予測値と、機器から取得した実プロセスデータとを比較して実プロセスデータの健全性を評価する。
動作モード管理部１４は、運用支援装置１０の動作モードを設定する。具体的には、動作モード管理部１４は、予測モデルの構築を行う学習モードと機器群１００の監視を行う運用モードを切り替えて設定する。
【００２６】
図３は、本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象を示す模式図である。
図３に機器群１００における制御装置２０と、その制御対象である機器１〜３の模式図を示す。制御装置２０は、制御データを出力する。機器１は、制御データまたはその制御データに基づいて制御された入力すべき物質（機器間を流れる燃料、媒体、電流など）を入力して機器１の処理、動作を行う。機器２は機器１の処理、動作によって生じた物質を入力して機器２の処理、動作を行う。機器３は機器２の処理、動作によって生じた物質を入力して機器３の処理、動作を行う。また、制御装置２０は、機器３の処理、動作により生成されたプロセスデータを入力して、フィードバック制御等により、次の制御データを生成し、機器１側へ出力する。なお、図３に示す構成は一例であって、これに限定されない。例えば、制御装置２０がさらに機器２、３に対し制御データを出力する構成であってもよいし、機器１〜３が制御装置２０に対して並列する構成であってもよい。また、機器の数も３に限定されない。これは、以下の図で例示するプラントの模式図においても同様である。
【００２７】
図４は、本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象例を示す第１の図である。
図４にガスタービンプラント１００Ａの模式図を示す。制御装置２０は、圧縮機３１Ｄに流入する空気の流量や、燃料流量調整弁３１Ａ〜３１Ｃの開度調整による燃焼器３１Ｅへの燃料ガスの供給量等を制御して、タービン３１Ｆを回転駆動し、発電機３１Ｇを稼働させる。ガスタービンプラント１００Ａを図３の模式図に当てはめると、例えば、燃焼器３１Ｅは機器１であり、タービン３１Ｆは機器２であり、発電機３１Ｇは機器３である。制御装置２０は、発電機３１Ｇの出力値を取得して燃料流量調整弁３１Ａ等の開度調整を行う。
【００２８】
図５は、本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象例を示す第２の図である。
図５に蒸気タービンプラント１００Ｂの模式図を示す。蒸気タービンプラント１００Ｂは、高圧蒸気供給弁３２Ａ、中圧蒸気供給弁３２Ｂ、高圧蒸気タービン３２Ｃ、中圧蒸気タービン３２Ｄ、低圧蒸気タービン３２Ｅ、発電機３２Ｆ、復水器３２Ｇ、低圧給水加熱器３２Ｈ、脱気器３２Ｉ、給水ポンプ３２Ｊ、高圧給水加熱器３２Ｋ、ボイラ３２Ｌ、制御装置２０などを含む。蒸気タービンプラント１００Ｂの場合も、例えば、高圧蒸気タービン３２Ｃ、中圧蒸気タービン３２Ｄ、低圧蒸気タービン３２Ｅ、発電機３２Ｆ、復水器３２Ｇ、低圧給水加熱器３２Ｈ、脱気器３２Ｉ、高圧給水加熱器３２Ｋなどを、図３に示す機器１〜３に当てはめることができる。なお、後述するように本実施形態では、図３に示す機器１〜３の各々について各機器の特性を学習した予測モデルを構築するが、１つの予測モデルの対象は１つの機器に限定しない。図５において、例えば復水器３２Ｇと低圧給水加熱器３２Ｈとを一まとまりとして、機器１として扱って予測モデルの構築を行ってもよい。
【００２９】
図６は、本発明の第一実施形態における運用支援装置の適用対象例を示す第３の図である。
図４、図５にて運用支援装置１０の適用対象としてプラントを例として挙げた。しかし、運用支援装置１０の適用対象はプラントに限らず、複数の機器を含んだ１つの機械装置とすることも可能である。機械装置の例として、図６にエンジンの概念図を示す。機器群１００Ｃは、吸排気系統３３Ａ、燃料系統３３Ｂ、潤滑系統３３Ｃ、冷却系統３３Ｄを含むエンジンである。機器群１００Ｃ（エンジン）の場合も、例えば、吸排気系統３３Ａ、燃料系統３３Ｂ、潤滑系統３３Ｃ、冷却系統３３Ｄなどを、図３に示す機器１〜３に当てはめることができる。
【００３０】
図７は、本発明の第一実施形態における運用支援装置による予測モデルの構築を説明する第１の図である。
図７に示すように運転中のプラント１００において、運用支援装置１０は、機器１に対する入力データおよび出力データを取得し、機器１の特性を示す学習モデルである予測モデル１６１を構築する。同様に、運用支援装置１０は、機器２の入出力データを取得して機器２の特性を示す予測モデル１６２を、機器３の入出力データを取得して機器３の特性を示す予測モデル１６３を構築する。より具体的には、プロセスデータ収集部１１が機器１に対する入力データおよび出力データを取得し、記憶部１５に格納する。また、予測モデル構築部１６が記憶部１５に格納された入出力データに基づいて、機械学習（ニューラルネットワーク、深層学習）の手法を用いて予測モデル１６１を構築する。予測モデル１６２、１６３についても同様である。
【００３１】
次に予測モデル構築部１６による予測モデルの構築について説明する。従来から、プラントが備える機器等に物理モデルや統計的手法によって構築したモデルを適用して、監視や異常予兆等に役立てることは行われている。しかしこれらの手法によって構築したモデルは、ある範囲については機器の正確な挙動を模擬することができても、作動条件や使用環境がその範囲を外れると、実際の機器の挙動との乖離が大きくなることが一般的である。すると、想定外の事象が発生した場合などには、当該モデルを用いた監視や異常予兆の精度が悪化する。また、プラントの挙動を精度良くモデル化するには、通常、複雑な解析やチューニング等が必要とされていた。本実施形態では、予測モデル構築部１６が、プラント１００の運転中に収集された機器１等の時系列の入出力データを用いて、ニューラルネットワーク等を学習手法として、機器１等の特性を学習する。これにより、プラント１００の各機器１〜３の時系列の入出力データを与えるだけで、プロセスデータ間の相関、応答遅れ、動特性を反映した予測モデルを構築することができる。予測モデル構築部１６が用いる学習手法には、例えば、ＡＡＮＮ（Auto Associative Neural Network：砂時計型ニューラルネットワーク）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＲＮＮの拡張モデルであるＬＳＴＭ（Long short-term memory）、同等の性能を有するＧＲＵ（Gated Recurrent Unit）等の深層学習手法等である。これらの学習手法によって予測モデルを構築することで、より広い範囲での作動条件や使用環境に適応できる予測モデルを構築できることが分かっている。
【００３２】
また、予測モデル構築部１６は、１つ又は複数の機器を単位として（複数機器のまとまりをコンポーネントと記載する）、その機器又はコンポーネントへの入力データと出力データを学習データとして予測モデルを学習する。例えば、予測モデル構築部１６は、図５における低圧給水加熱器３２Ｈ単体を対象として、記憶部１５に格納された低圧給水加熱器３２Ｈの入力および出力の時系列データを学習し、低圧給水加熱器３２Ｈの予測モデルを構築してもよい。また、予測モデル構築部１６は、図５の復水器３２Ｇ、低圧給水加熱器３２Ｈ、脱気器３２Ｉの３つの機器をまとめた１つのコンポーネントを対象として、復水器３２Ｇの入力および脱気器３２Ｉの出力の時系列データを学習し、このコンポーネントの予測モデルを構築してもよい。
【００３３】
モデル化する対象機器の範囲が広がると異常発生時における発生箇所の特定が難しくなる為、モデル化する対象機器の範囲はなるべく小さな単位（例えば１つの機器）とすることが好ましい。
また、制御装置とは独立した制御される機器だけを対象としてモデル化する。これは、モデル内部に制御プロセスを含めるとモデルが複雑化するためである。また、制御装置の動作についてはメーカが熟知しておりモデル化する必要がない。従って、本実施形態では、制御装置による制御プロセスを除いた範囲を対象としてモデル構築を行う。例えば、図５にて、高圧蒸気タービン３２Ｃの出力（温度など）に応じて高圧蒸気供給弁３２Ａの開度調整を行う場合、高圧蒸気供給弁３２Ａ、高圧蒸気タービン３２Ｃを一つのコンポーネントとすると、高圧蒸気供給弁３２Ａの開度調整の制御プロセスを内部に含むことになるので、この範囲を単位とするモデル構築は行わない。
【００３４】
次に学習手法の一例について説明する。
図８は、本発明の第一実施形態における運用支援装置による学習モデルの構築を説明する第２の図である。
図８は、ＡＡＮＮによる学習モデルの構成図である。入力層Ｌ１から中間層Ｌ３のデータの流れは、モデル化する対象の特徴が低次元へ次元圧縮される過程を示し、中間層Ｌ３から出力層Ｌ５のデータの流れは、データが高次元へ復元される過程を示す。予測モデル構築部１６は、図４における燃焼器３１Ｅについての予測モデルを構築する場合、例えば、メイン系統の燃料流量と、パイロット系統の燃料流量と、トップハット系統の燃料流量、圧縮機３１Ｄから流入する空気流量（以上入力データ４個）、タービン３１Ｆの入口温度（出力データ１個）を学習データとして入力層Ｌ１に入力する。そして、予測モデル構築部１６は、入力層Ｌ１から入力した学習データと出力層Ｌ５から出力される出力データの誤差が小さくなる（０になる）ように各ネットワークの結合係数を学習する。結合係数の学習には誤差逆伝播法等の手法を用いる。学習が完了すると、予測モデル１６１の出力層Ｌ５からは入力層Ｌ１に入力した学習データと同じ値を有する１まとまりのデータが出力される。
【００３５】
また、この予測モデル１６１は、機器１の特性を次元圧縮して学習するので、外れ値を含んだ入力データのセットを入力しても、その外れ値の影響をあまり受けることなく出力層Ｌ５から出力データを出力するように構成される。例えば、学習データ（１０、１０、１０、１０）を入力し、同じく（１０、１０、１０、１０）を出力するように構成された予測モデル１６１は、学習データ（２０、１０、１０、１０）を入力した場合、外れ値「２０」の影響を低減して、例えば（１１、１０、１０、１０）を出力する。このとき入力層Ｌ１に入力する学習データと出力層Ｌ５から出力されるデータには乖離が生じる。乖離が生じた場合は何らかの異常が生じたと判定できる。後述するように、評価部１７は、この性質を利用して、プラント１００の機器の入出力データの組を予測モデル１６１の入力層Ｌ１に入力したときの出力層Ｌ５からの出力データのセットと、入力データのセットとを比較することによって機器１に異常が生じていないかどうかを判定する。
【００３６】
また、図中、破線で囲んだ中間層Ｌ２のノード群Ｌ２Ａは、物理モデルや統計的モデルである。この物理モデル等は、専門家等が、対象機器の物理的・機械的特性に基づいて作成したモデルである。機器１の特性の一部について予め分かっている適切な（実績のある）物理モデルが存在する場合、その物理モデルを予測モデル１６１の中間層の一部に組み込むことが可能である。また、中間層Ｌ４のノード群Ｌ４Ａは、ノード群Ｌ２Ａに対応するノード群である。対応するとは、例えば、中間層Ｌ２に適用した物理モデルが関数ｙ＝ｆ（ｘ）で表される場合、中間層Ｌ４に適用する物理モデルは逆関数ｘ＝ｆ−１（ｙ）で表すことができることをいう。
【００３７】
なお、入力層Ｌ１に与える１セットの学習データに含まれるのは、制御装置２０が出力した制御データの値、当該機器の入力側や出力側で計測された計測値、あるいは、それらに基づく演算値（体積流量から演算された質量流量など）である。
【００３８】
また、図８ではＡＡＮＮによる予測モデルの構築を説明したが、例えば、ＲＮＮやＬＳＴＭの場合、例えば機器１に対する入力データ（例えば、制御データの値）を入力層へ与え、出力層から機器１の出力データ（例えば、機器１の下流側での計測値など）と同じ値のデータが出力されるように学習する。この場合の学習にも誤差逆伝播法を使用することができる。
【００３９】
図９は、本発明の第一実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたプロセスデータの評価を説明する第１の図である。
図９に示すように運転中のプラント１００において、運用支援装置１０は、機器１に対する入力データおよび出力データを取得し、それらの値が健全かどうかを評価する。具体的には評価部１７が予測モデル１６１を用いて評価を行う。例えば、予測モデル１６１が図８で例示したＡＡＮＮによるモデルの場合、評価部１７が、機器１の入力データと出力データとをセットにした評価データ（例えば、上記の例では３系統の燃料流量、空気流入量、タービン入口温度）を予測モデル１６１の入力層Ｌ１に入力し、出力層Ｌ５から出力される予測データと比較する。評価部１７は、例えば、両者の差が閾値以上であれば機器１の状態が異常であると評価する。あるいは、予測モデル１６１が、例えばＲＮＮによって構築されたモデルの場合、評価部１７が、機器１の入力データを予測モデル１６１の入力層に入力し、予測モデル１６１の出力層が出力する予測データと機器１の出力データ（実測値）とを比較し、両者の差が閾値以上であれば機器１の状態が異常であると評価する。
【００４０】
なお、評価部１７は、予測データの値と実測値との偏差を閾値によって判定する他、偏差の累積和を所定の閾値と比較して偏差の累積和が閾値以上であれば異常であると評価してもよい。また、評価部１７は、逐次確率比検定やＣｈａｎｇｅＦｉｎｄｅｒ等の統計的手法によって、例えば、過去の偏差の履歴と比べて、偏差の変化が大きいときの予測データを異常として評価してもよい。図１０に異常の評価方法の一例を示す。
図１０は、本発明の第一実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたプロセスデータの評価を説明する第２の図である。
図１０の縦軸は予測データと実プロセスデータとの偏差の積算値を示し、横軸は計測時刻を示す。計測データの量が増える（時間が経過する）につれて誤差は累積される。図１０には、その誤差積算値の上限値（Ｕｎ）、下限値（Ｌｎ）が図示されている。評価部１７は、例えば、予測データと実プロセスデータとの偏差（Ｓｎ）が上限値以上であれば異常、下限値以下であれば正常と判定する。
【００４１】
このように本実施形態の運用支援装置１０は、プラント１００が備える機器またはコンポーネントからプロセスデータを取得して、個々の機器またはコンポーネントごとに対応する予測モデルを構築する（学習モード）。そして、運用支援装置１０は、プラント１００が備える機器またはコンポーネントからプロセスデータを取得して、取得したプロセスデータを構築した予測モデルに基づいて評価する（運用モード）。次に運用支援装置１０の動作全体について図１１を用いて説明する。
【００４２】
図１１は、本発明の第一実施形態における運用支援装置の動作のフローチャートである。
なお、以下の説明において機器１の予測モデル１６１を構築し、予測モデル１６１に基づいてプロセスデータの評価を行う場合を例に説明を行う。
まず、プロセスデータ収集部１１が運転中のプラント１００から機器１のプロセスデータを取得する（ステップＳ１１）。具体的には、プロセスデータ収集部１１が機器１の入力データと出力データとを取得する。プロセスデータ収集部１１は、取得したプロセスデータを取得時刻と対応付けて記憶部１５に格納する（ステップＳ１２）。次に動作モード管理部１４が、運用支援装置１０の動作モードが「学習モード」か否かを判定する（ステップＳ１３）。例えば、オペレータの操作により、記憶部１５には現在の動作モードが記録されており、動作モード管理部１４は、この記録に基づいて「学習モード」か「運用モード」かを判定する。学習モードの場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、予測モデル構築部１６が、予測モデル１６１を構築する（ステップＳ１４）。具体的には、予測モデル構築部１６が、記憶部１５に格納された時系列の入出力のプロセスデータを学習データとして、ニューラルネットワークや深層学習の手法を用いてモデル構築を行う。これらの手法を用いることで、プラントや機械装置のダイナミクス、非線形性を反映した精度の高い予測モデル１６１の構築が可能になる。予測モデル構築部１６は、構築した予測モデル１６１を記憶部１５に記録する。次に動作モード管理部１４が運用支援装置１０の動作を終了する否かを判定する（ステップＳ１７）。例えば、オペレータが終了指示操作を行うと、入出力部１２がその指示操作を受け付けて動作モード管理部１４に出力する。動作モード管理部１４は、この指示操作の有無に基づいて運用支援装置１０を終了するか否かを判定する。終了する場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、フローチャートを終了する。動作を継続する場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。
【００４３】
一方、ステップＳ１３での判定結果が運用モードの場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、評価部１７が、記憶部１５に記録された予測モデル１６１にプロセスデータを入力する。予測モデル１６１は予測データを算出する（ステップＳ１５）。評価部１７は、予測モデル１６１による予測結果（予測データ）を取得する。評価部１７は、予測データとプロセスデータ（評価データ）とを比較してプロセスデータの評価を実施する（ステップＳ１６）。例えば、評価部１７は、予測データとプロセスデータの差が閾値以上であれば、評価データは異常であると評価する。入出力部１２は、評価部１７による評価結果を例えば、ディスプレイに出力し表示させる。次に動作モード管理部１４が運用支援装置１０の動作の終了判定を行って、終了しない場合、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。
【００４４】
本実施形態によれば、プロセスデータ間の相関、応答遅れや動特性などの機器のダイナミクス、非線形性を反映した高精度な予測モデルを構築することができる。また、機器の作動条件、使用環境の変化にも対応できる高精度な予測モデルを構築することができる。これにより、プラントや機械装置のプロセスの状態推定精度が向上でき、より適切な監視が可能となる。
【００４５】
＜第二実施形態＞
以下、本発明の第二実施形態による機器運用システムについて図１２〜図１５を参照して説明する。
第二実施形態に係る運用支援装置１０Ａは、プラント１００の挙動を模擬するシミュレーション機能を有している。運用支援装置１０Ａを用いると、プラント１００の挙動をシミュレーションしながらプランンと１００の運用・監視を行うことができる。第二実施形態の運用支援装置１０Ａは、いわばシミュレーション機能付きの監視装置である。
【００４６】
図１２は、本発明の第二実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
本発明の第二実施形態に係る構成のうち、第一実施形態に係る運用支援装置１０を構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それぞれの説明を省略する。図示するように運用支援装置１０Ａは、プロセスデータ収集部１１と、入出力部１２と、通信部１３と、動作モード管理部１４と、記憶部１５と、予測モデル構築部１６と、評価部１７と、制御模擬部１８と、を備えている。
制御模擬部１８は、予測モデル構築部１６が構築した予測モデル１６１等に入力する模擬制御データを生成して予測モデル１６１等に入力する。また、その入力に対して予測モデル１６１等が出力する模擬プロセスデータを取得し、新たな模擬制御データを生成する。このようにして制御模擬部１８は、プラント１００の挙動を模擬する。
【００４７】
図１３は、本発明の第二実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたシミュレーションを説明する第１の図である。
図１３に示すように運用支援装置１０Ａは、プラント１００（制御装置２０）に対するデマンドやプラント１００の作動条件、使用環境を取得する。そして、運用支援装置１０Ａは、プラント１００の挙動をシミュレーションする。なお、図中、予測モデル１６１、１６２、１６３は、第一実施形態と同様にして構築された予測モデルであり、記憶部１５に格納されている。また、図示するように複数の予測モデル１６１〜１６３は、機器１〜３の構成に基づき、制御模擬部１８によって、制御模擬部１８及びそれぞれの予測モデル１６１〜１６３の間で入出力が接続される。
【００４８】
運用支援装置１０Ａの制御模擬部１８は、制御装置２０と同様の制御を行うエミュレータとしての機能を有する。また、制御模擬部１８は、制御装置２０と予測モデル１６１と予測モデル１６２と予測モデル１６３の間のプロセスデータの流れを模擬する。
つまり、運用支援装置１０Ａは、プラント１００に対するデマンド等（例えば、発電プラントであれば発電すべき電力）の作動条件を取得すると、制御模擬部１８が、デマンドに応じた模擬制御データを生成し、機器１をモデル化した予測モデル１６１へ出力する。予測モデル１６１は、入力した模擬制御データに応じた機器１の出力値を予測し、予測データを出力する。制御模擬部１８は、この予測データを取得し、予測モデル１６２に出力する。予測モデル１６２は、この予測データを取得し機器２の出力値を予測し、予測データを出力する。同様に制御模擬部１８は、予測モデル１６２が出力した予測データを予測モデル１６３に出力する。予測モデル１６３は、この予測データに基づく機器３の出力値を予測し、予測データを出力する。制御模擬部１８は、予測モデル１６３の出力した予測データを取得し、フィードバック制御等を行って次の模擬制御データを生成する。
【００４９】
一方、評価部１７は、プロセスデータ収集部１１を介して、例えばシミュレーション内容に相当する運用が行われたときの機器１の入出力データ、機器２の入出力データ、機器３の入出力データを取得する。あるいは、評価部１７は、入出力部１２を介してオペレータが入力した参照データ（評価の基準となるデータ）を取得する。そして、評価部１７は、機器１の入出力データ（または参照データ）と予測モデル１６１の入出力データとを比較して当該シミュレーションによって生じた予測モデル１６１の状態を評価する。同様にして、評価部１７は、予測モデル１６２、予測モデル１６３が異常かどうかの評価を行う。これにより、オペレータはシミュレーションした内容が正しいかどうかを確認することができる。
以降、このプロセスを繰り返す。予測モデル１６１〜１６３の精度が高ければ高い程、運用支援装置１０Ａにて行われるシミュレーションの結果と、プラント１００が示す挙動との偏差は小さくなると考えられる。
【００５０】
例えば、入出力部１２は、制御模擬部１８から制御データ、予測モデル１６１〜１６３へ出力する入力データ、予測モデル１６１〜１６３が出力する出力データを取得して、ディスプレイ装置に出力し表示させてもよい。オペレータは、ディスプレイ装置に表示された運用支援装置１０Ａ（制御模擬部１８）による模擬プロセスデータと、プラント１００から得られる実プロセスデータやオペレータが入力した参照データとを比較してプラント１００の状態を監視することができる。
なお、予測モデル１６１〜１６３は、全てが予測モデル構築部１６により構築されたものである必要はなく、専門家により物理的・機械的特性に基づいて作成された物理モデル（統計的モデルを含む）であってもよい。また、第一実施形態と同様、予測モデル１６１〜１６３の一部に専門家により作成された物理モデルが組み込まれていてもよい。
【００５１】
本実施形態のシミュレーション機能によれば、予測モデル構築部１６によって構築した予測モデル１６１等を用いてプラント１００の挙動をシミュレーションすることで、各機器１〜３におけるプロセスの状態を高い精度で推定することができる。また、高精度にシミュレーションした結果をプラント１００から取得した実プロセスデータ等と比較することで、現実の機器１等の状態が、シミュレーション上の状態とどの程度乖離しているのかを把握することができる。
また、シミュレーションの結果、時々刻々と得られる各機器１〜３に関する模擬プロセスデータを可視化することにより、プロセスデータ間の相関や機器のダイナミクス、非線形性を反映したプラント１００全体の模擬プロセスデータを参考にしながら、実際のプラント１００の監視を行うことができるので、より適切な監視が可能となる。
【００５２】
また、本実施形態のシミュレーション機能によれば、制御模擬部１８によって、現在のプラント１００の状態と異なる状態をシミュレーションしながら、プラント１００の運用監視を行うことができる。例えば、機器１で異常が疑われるプロセスデータが検出されたとする。このような場面で制御模擬部１８を用いると、オペレータは、どのようにして機器１を正常な状態に戻すかを検討することができる。例えば、オペレータは機器１（予測モデル１６１）の出力データを正常に戻すような操作指示情報を運用支援装置１０Ａに入力する。すると入出力部１２が、その操作指示情報の入力を受け、制御模擬部１８に出力する。制御模擬部１８は、操作指示情報に応じた制御データを生成し、予測モデル１６１へ出力する。オペレータは、予測モデル１６１の出力データを見て、予測モデル１６１（機器１）の挙動を確認する。予測モデル１６１の出力データが正常であれば、当該操作指示情報が適切であると確認することができる。すると、オペレータは確認済みの操作を実際のプラント１００に対して行い、機器１の挙動を正常な状態に戻すことができる。このようにシミュレーション機能によって事前に操作の検証を行うことができるので異常発生時などの利便性が向上する。
【００５３】
図１４は、本発明の第二実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたシミュレーションを説明する第２の図である。
本実施形態の変形例として、図１４に示すように、例えば、実際のプラント１００と、制御模擬部１８によるシミュレーションと、第一実施形態のように実プロセスデータを予測モデル１６１等に投入して予測データを得る処理とを並行して行うようにしてもよい。より具体的には、運用支援装置１０Ａは、プラント１００の挙動をシミュレートしつつ、プラント１００の各機器１〜３に関する実プロセスデータを取得し、実プロセスデータの評価を行う。つまり、制御模擬部１８が、予測モデル１６１〜１６３との間で実際のプラント１００とは異なる運転状態をシミュレーションするのと並行して、第一実施形態と同様にプロセスデータ収集部１１が、機器１の実プロセスデータを取得し、評価部１７が実プロセスデータを予測モデル１６１に投入する。そして評価部１７は、実プロセスデータと評価データを比較して、両データの乖離度合などに基づいて機器１の状態を評価する。
【００５４】
このように評価部１７による実プロセスデータの評価を並行して行うようにすれば、制御模擬部１８を用いて現在のプラント１００の状態と異なる状態をシミュレーションしながら、プラント１００の運用監視を行う場面での利便性が向上する。例えば、評価部１７の評価によって機器１に異常が疑われるプロセスデータが検出されたとする。このような場面で、オペレータは、制御模擬部１８にシミュレーションを行わせることで、どのような操作を行って機器１を正常な状態に戻すかを検証することができる。その間も評価部１７は、機器１等の評価を継続するので、オペレータは、プラントの１００の監視を運用支援装置１０Ａに任せ、異常への対策に集中することができる。
【００５５】
なお、図１３で例示した使用方法で運用する場合、運用支援装置１０Ａの構成を、図１２で例示したブロック図から評価部１７を除いた構成とすることができる。つまり、この場合、プラント１００の運用と並行して、制御模擬部１８によるシミュレーションを行い、オペレータはシミュレーション結果を参考にしながらプラント１００の運用監視を行う。
【００５６】
次に本実施形態の運用支援装置１０Ａの動作の一例について説明する。
図１５は、本発明の第二実施形態における運用支援装置の動作のフローチャートである。
なお、図１１と同様の処理については簡単に説明する。まず、プロセスデータ収集部１１が運転中のプラント１００から機器１のプロセスデータを取得する（ステップＳ１１）。プロセスデータ収集部１１は、取得したプロセスデータを取得時刻と対応付けて記憶部１５に格納する（ステップＳ１２）。次に動作モード管理部１４が、運用支援装置１０の動作モードが「学習モード」か否かを判定する（ステップＳ１３）。学習モードの場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、予測モデル構築部１６が、予測モデル１６１を構築する（ステップＳ１４）。予測モデル構築部１６は、構築した予測モデル１６１を記憶部１５に記録する。以上の学習モード時の動作は第一実施形態と同様である。
次に動作モード管理部１４が運用支援装置１０の動作を終了する否かを判定する（ステップＳ１７）。終了する場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、フローチャートを終了する。動作を継続する場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。
【００５７】
一方、ステップＳ１３での判定結果が運用モードの場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、制御模擬部１８が、オペレータが入力した作動条件・使用環境・操作指示などの情報を、入出力部１２を介して取得する。作動条件の情報とは、例えばプラント１００が発電プラントであれば、出力すべき電力の大きさ、また、運転環境とは、例えば大気温度などである。制御模擬部１８は、取得した作動条件の情報などに基づいて制御演算を実施する（ステップＳ１３１）。例えば、制御模擬部１８は、機器１に指示する制御データを演算して生成し、予測モデル１６１に出力する。次に予測モデル１６１等が予測データを算出する（ステップＳ１５）。次に評価部１７は、予測モデル１６１による予測結果（予測データ）を取得し、例えば、オペレータが入力した参照データ等と比較して予測データの評価を実施する（ステップＳ１６１）。例えば、評価部１７は、予測データと参照データの差が閾値以上であれば、予測データは異常であると評価する。これにより、オペレータは自らが入力した操作指示が所望の操作指示かどうかを確認することができる。次に動作モード管理部１４が運用支援装置１０Ａの動作の終了判定を行って、終了しない場合、ステップＳ１３１からの処理を繰り返す。つまり、制御模擬部１８によるシミュレーションを、実プラント側と独立して繰り返すことができる。
【００５８】
本実施形態によれば、プラント１００の運用と並行して、学習モードで構築した高精度な予測モデルに基づいてプラント１００の挙動をシミュレーションすることができる。また、各予測モデル１６１等によるシミュレーション結果とプラント１００が備える各機器１等に関する実プロセスデータや参照データを比較することで、機器１等の状態評価を行うことができる。また、高精度な予測モデル１６１等を用いたシミュレーションをプラント１００と独立して行うことができるので、例えば、通常時の運用パターンと大きく異なる運用を要求されるような場面でも、予めシミュレーションによってこれから行おうとする操作が適切かどうかを確かめながら、プラント１００の運転を行うことができるので運用性が向上する。
【００５９】
＜第三実施形態＞
以下、本発明の第三実施形態による機器運用システムについて図１６〜図１７を参照して説明する。
第三実施形態に係る運用支援装置１０Ｂは、さらに強化学習機能を有している。第二実施形態が備える制御模擬部１８によるシミュレーションを行っていると、改善すべき制御パラメータの存在に気づくことがある。本実施形態では、強化学習機能によって、制御パラメータの改善や運用方法の向上を図ることができる。
【００６０】
図１６は、本発明の第三実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
本発明の第三実施形態に係る構成のうち、第二実施形態に係る運用支援装置１０Ａを構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それぞれの説明を省略する。図示するように運用支援装置１０Ｂは、プロセスデータ収集部１１と、入出力部１２と、通信部１３と、動作モード管理部１４と、記憶部１５と、予測モデル構築部１６と、評価部１７と、制御模擬部１８と、強化学習部１８Ｂとを備えている。
強化学習部１８Ｂは、制御模擬部１８による一連のシミュレーションの結果に対して評価関数を設定し、ある目的に適ったシミュレーションには良い評価を与え、そうでない結果に対しては低い評価を与えることで、目的に適った制御パラメータ、制御プロセスを学習する機能を有している。
【００６１】
図１７は、本発明の第三実施形態における運用支援装置による強化学習を説明する図である。
図１７に示すように運用支援装置１０Ｂは、強化学習部１８Ｂを備える。強化学習部１８Ｂは、制御模擬部１８が入力する作動条件および使用環境、制御模擬部１８が出力する模擬制御データ、予測モデル１６１、１６２、１６３の入出力データを取得し記憶部１５に格納する。そして、制御模擬部１８の内部の制御パラメータを最適化するような学習を行う。例えば、エミッションを最小化する、出力を最大化（効率化）する、燃費やコストを最小化する、ある制御結果について目標値と実際の値との偏差を最小化する、などの最適化の指標を強化学習部１８Ｂに与える。すると、強化学習部１８Ｂは、シミュレーション中に蓄積した時系列の模擬プロセスデータを学習して、与えられた指標について最適化された制御プロセスおよびその制御プロセスを実現するための制御パラメータを算出する。強化学習部１８Ｂは算出した制御パラメータで、制御模擬部１８が記憶する制御パラメータを更新する。例えば、制御模擬部１８が、従来の制御プロセスに基づき、最初の６０秒間のプラント１００に設けられたバルブの弁開度を５０％にして次の９０秒間では弁開度を８０％にするという制御を実行している場合に、強化学習部１８Ｂは、強化学習を行って、例えば、最初の９０秒間の弁開度を６０％にして次の６０秒間の弁開度を８０％にするという制御プロセスが所定の出力を得る場合に最も効率化された制御プロセスであることを学習する。そして、強化学習部１８Ｂは、内部の制御パラメータのうち最初の「６０秒間」を「９０秒間」、最初の弁開度「５０％」を「６０％」、次の「９０秒」を「６０秒」に更新する処理を行う。なお、実際に更新するかどうかは、自動で更新してもよいし、オペレータによる更新許可操作を入出力部１２が受け付けた場合のみ更新するようにしてもよい。
オペレータは、強化学習部１８Ｂによる更新結果を参照して、実際の制御装置２０へ同様の更新を検討・実施することができる。
【００６２】
本実施形態によれば、第一実施形態および第二実施形態の効果に加え、制御パラメータ、制御プロセスの最適化を実現することができる。
なお、強化学習部１８Ｂによる更新の他、制御模擬部１８の制御パラメータを外部からオペレータ等の操作指示により更新可能に構成してもよい。
【００６３】
＜第四実施形態＞
以下、本発明の第四実施形態による機器運用システムについて図１８〜図２０を参照して説明する。
図１８は、本発明の第四実施形態における運用支援装置の一例を示す機能ブロック図である。
本発明の第四実施形態に係る構成のうち、第二実施形態に係る運用支援装置１０Ａを構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それぞれの説明を省略する。図示するように運用支援装置１０Ｃは、プロセスデータ収集部１１Ｃと、入出力部１２と、通信部１３と、動作モード管理部１４と、記憶部１５と、予測モデル構築部１６と、評価部１７と、制御模擬部１８と、を備えている。
プロセスデータ収集部１１Ｃは、プラント１００の制御装置２０の内部メモリが記憶する制御演算データや機器１〜３に関するプロセスデータを取得する。
第二実施形態の運用支援装置１０Ａ、第三実施形態の運用支援装置１０Ｂにおける制御模擬部１８が模擬するプラント１００の仮想プラントは、現在のプラント１００の運転状態を必ずしも反映せず、全く独立した状態を模擬していた。これに対し第四実施形態の運用支援装置１０Ｃにおいては、プロセスデータ収集部１１Ｃが定期的にプラント１００からプロセスデータ等を取得し、制御模擬部１８が模擬する仮想プラントにその値を反映させるので、時々刻々と変化するプラント１００の運転状態を忠実に再現したプラント１００の仮想環境を実現することができる（デジタルツイン）。
【００６４】
図１９は、本発明の第四実施形態における運用支援装置による予測モデルを用いたシミュレーションを説明する図である。
図１９に示すように運用支援装置１０Ｃは、プラント１００からプロセスデータを定期的にトラッキングする。通常、プラント等の制御装置は２重化されており、同じ状態を維持できるように２つの制御装置のそれぞれにはトラッキング機能が設けられている。このトラッキング機能を利用して、運用支援装置１０Ｃ（プロセスデータ収集部１１Ｃ）は、プラント１００からプロセスデータを取得する。特に本実施形態のプロセスデータ収集部１１Ｃは、制御装置２０や機器１〜３の間で計測等されるプロセスデータだけではなく、制御装置２０の内部メモリに記録された制御演算によって生成された演算データを取得することができる。例えば、制御装置２０の制御ロジックに一次遅れ要素や積分要素があれば、これらの値が内部メモリに記録される。プロセスデータ収集部１１Ｃは、トラッキング機能により制御装置２０の内部メモリの制御演算データを取得し、制御模擬部１８は取得した値を用いて制御演算を行う。これにより、制御模擬部１８は、より実際の制御装置２０に近い制御を模擬することができる。また、制御模擬部１８内部に一次遅れ要素等を持つロジックの実装を省略することができる。
【００６５】
また、制御模擬部１８は、プロセスデータ収集部１１Ｃが取得した機器１の入力データを予測モデル１６１に出力する。同様に制御模擬部１８は、プロセスデータ収集部１１Ｃが取得した機器２、機器３の入力データをそれぞれ予測モデル１６２、１６３に出力する。定期的に実プロセスデータを予測モデル１６１等に出力することで、制御模擬部１８は、より現実に近いシミュレーションを行うことができる。さらに、入出力部１２よりオペレータが操作指示情報を入力することで、将来行う操作に対するプラント１００のより現実に近いシミュレーションを行うことができる。なお、操作確認のためのシミュレーション中は、プロセスデータ収集部１１Ｃが取得したプロセスデータ等のシミュレーション空間への反映を停止させるようにしてもよい。
【００６６】
次に本実施形態の運用支援装置１０Ｃの動作の一例について説明する。
図２０は、本発明の第四実施形態における運用支援装置の動作のフローチャートである。
なお、図１５と同様の処理については簡単に説明する。まず、プロセスデータ収集部１１Ｃが運転中のプラント１００から機器１等のプロセスデータ、制御装置２０の内部メモリの制御演算データを取得する（ステップＳ１１１）。プロセスデータ収集部１１Ｃは、取得したプロセスデータ等を取得時刻と対応付けて記憶部１５に格納する（ステップＳ１２）。次に動作モード管理部１４が、運用支援装置１０の動作モードが「学習モード」か否かを判定する（ステップＳ１３）。学習モードの場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、予測モデル構築部１６が、予測モデル１６１等を構築する（ステップＳ１４）。予測モデル構築部１６は、構築した予測モデル１６１等を記憶部１５に記録する。以上の学習モード時の動作は第一実施形態と同様である。
次に動作モード管理部１４が運用支援装置１０Ｃの動作を終了する否かを判定する（ステップＳ１７）。終了する場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、フローチャートを終了する。動作を継続する場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。
【００６７】
一方、ステップＳ１３での判定結果が運用モードの場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、制御模擬部１８が、オペレータが入力した作動条件・使用環境・操作指示などの情報を、入出力部１２を介して取得する。制御模擬部１８は、取得した作動条件などの情報およびステップＳ１１１にて取得した制御装置２０の内部データ（制御演算データ）に基づいて制御演算を実施する（ステップＳ１３２）。制御装置２０の内部データを用いることで、制御プロセスを高い精度で模擬することができる。制御模擬部１８は、機器１等に指示する制御データを演算して予測モデル１６１等に出力する。あるいは、最新の機器１等の入出力データ（実プロセスデータ）をトラッキングした直後のタイミングの場合、トラッキングした最新の実プロセスデータを予測モデル１６１等に出力する。次に予測モデル１６１等が予測データを算出する（ステップＳ１５）。次に評価部１７は、予測モデル１６１等による予測データと、プロセスデータ収集部１１Ｃが取得した機器１等の実プロセスデータを取得する。そして、評価部１７は、予測データと実プロセスデータとを比較して実プロセスデータの評価を実施する（ステップＳ１６２）。例えば、評価部１７は、予測データと実プロセスデータの差が閾値以上であれば、実プロセスデータは異常であると評価する。次に動作モード管理部１４が運用支援装置１０Ｃの動作の終了判定を行って、終了しない場合、ステップＳ１１１からの処理を繰り返す。
【００６８】
本実施形態によれば、制御模擬部１８と予測モデル１６１等を定期的にプラント１００とトラッキングさせてシミュレーションすることで、プラント１００の運転状態を高い精度で推定することができる。
なお、フローチャートの説明とは別に、オペレータが任意の操作指示情報（模擬操作）を運用支援装置１０Ｃに対して行って、状態予測シミュレーションを行ってもよい。
【００６９】
なお、さらに機器ごとの使用環境や作動条件に応じた疲労劣化モデルを構築し（専門家等が作成した疲労劣化モデルでもよい）、疲労劣化モデルを記憶部１５に格納し、機器１等の劣化度合いを加味したシミュレーションを行うことができるように構成してもよい。
【００７０】
また、第二実施形態〜第四実施形態の制御模擬部１８について、制御装置２０の動作をエミュレートする機能については、プラント１００で使用している制御装置２０と同様の図示しない制御装置２０´（実機）を適用できるように構成されていてもよい。この場合、制御模擬部１８は、制御装置２０´および予測モデル１６１〜１６３の間のプロセスデータのやり取りを模擬する。このような使用方法を応用すると、例えば実際に稼働するプラントで２重化された制御装置２０のうちの待機側制御装置（２０´）を、運用支援装置１０Ａ〜１０Ｃに接続することで容易にシミュレーション機能付きの監視装置を併設することができる。以下、第一実施形態〜第四実施形態の運用支援装置１０〜１０Ｃの適用例について説明する。
【００７１】
図２１は、本発明の第一実施形態〜第四実施形態における運用支援装置の適用例を示す図である。
図２１に示すように発電所７０ではプラント１００が稼働している。プラント１００は、制御装置２０、機器１、機器２、・・・、機器ｎを含む。プラント１００のオペレータＨは、端末３０を操作しながらプラント１００の運用監視を行う。端末３０は、制御装置２０と接続されており、オペレータＨは端末３０を介して、制御装置２０に操作指示情報を入力する。また、オペレータＨは端末３０を介して、プラント１００に設けられたセンサ類が検出した計測値等を含む各種の実プロセスデータを監視する。また、端末３０は、ネットワークを介して例えば遠隔地に設置された運用支援装置１０（または運用支援装置１０Ａ〜１０Ｄ）と接続されている。
【００７２】
運用支援装置１０は、例えば遠隔値の制御室６０に設置されている。運用支援装置１０はネットワークを介してプラント１００と接続されている。運用支援装置１０は、学習モードでは予測モデル１６１〜１６ｎを構築する。予測モデル１６１〜１６ｎの構築が終わり運用モードで動作する場合、運用支援装置１０はプラント１００のプロセスデータを、ネットワークを介して取得し、取得したプロセスデータと予測モデル１６１等に基づく予測データとプロセスデータとを比較してプラント１００の機器１等の状態を評価する。運用支援装置１０は、その評価結果を、ネットワークを介して端末３０へ送信する。また、運用支援装置１０は、評価結果を端末４０に出力する。端末３０は、運用支援装置１０による評価結果を表示する。オペレータＨは、この評価結果を確認しつつ、プラント１００の運用監視を行う。また、運用支援装置１０に代えてシミュレーション機能を有した運用支援装置１０Ａ〜１０Ｃが制御室６０に設置されている場合、オペレータＨは、端末３０に制御模擬部１８に対する操作指示情報を入力する。オペレータＨによる操作指示情報は、ネットワークを介して通信部１３が受信し、入出力部１２がその操作指示情報を受け付ける。制御模擬部１８は、この操作指示情報に基づいてシミュレーションを行う。通信部１３は、シミュレーション結果を端末３０へ送信する。端末３０は、シミュレーション結果を表示する。オペレータＨは、自分が行った操作指示に対するシミュレーション結果を確認することができる。
【００７３】
一方、制御室６０のオペレータＩは、端末４０に表示された評価結果を参照し、遠隔地に居ながらプラント１００の状態を把握することができる。また、オペレータＨから問い合わせがあったときには、端末４０に表示された評価結果を参照して、現地のオペレータＨに運用の助言をすることができる。また、オペレータＩが、端末４０に制御模擬部１８に対する操作指示情報を入力すると、入出力部１２を介して制御模擬部１８がその操作指示情報を取得し、シミュレーションを行う。シミュレーション結果は端末４０に出力され、オペレータＩはシミュレーション結果を確認する。
【００７４】
図２１のような構成において、オペレータＩを例えばプラント１００について専門的な知識を有するメーカ側の技術者、制御室６０をメーカ側に設けられた集中制御室とし、オペレータＨを、発電所７０の従業員であるとする。すると、メーカは、自社製品であるプラント１００の運用を、納入先ユーザ（発電所７０）に任せつつ、自社でもプラント１００の状態を監視することができる。運用支援装置１０によれば、オペレータＩ（メーカ側）は、自社の制御室６０に設置されたコンピュータ（運用支援装置１０）に送信されるプロセスデータ、そのプロセスデータを入力した予測モデル１６１等の出力データによってプラント１００の状態を監視することができる。一方、オペレータＨ（ユーザ側）は、発電所７０に運用支援装置１０を設置することなく、運用支援装置１０が送信する評価部１７による評価結果を参照し、プラント１００の運用監視に役立てることができる。また、ユーザ側では、予測モデル１６１等の構築や運用支援装置１０のメンテナンス等を行う必要がなく、プラント１００の運用監視に必要のない作業等については全てメーカ側に任せることができる。
【００７５】
また、図２１において運用支援装置１０の代わりに運用支援装置１０Ａ〜１０Ｃの何れかを設置した場合、オペレータＩ（メーカ側）は、運用支援装置１０Ａ等を操作して、プラント１００のシミュレーションを行うことができる。例えば、オペレータＨ（ユーザ側）から操作方法などについて問い合わせがあった場合、オペレータＩは、運用支援装置１０Ａ等が提供するシミュレーション機能によってこれから行うべき操作に問題がないことを確認してから、どのような操作を行えば良いかをオペレータＨに回答することができるので、プラント１００の安全な運用に効果的である。また、例えば、オペレータＨが何か誤った操作をしてしまった場合なども、制御模擬部１８によって、その操作を再現することができるので、現地で生じている事象に対する理解も深まり適切なサポートを提供することができる。
【００７６】
一方、発電所７０のオペレータＨも、シミュレーション機能により、これから行おうとする操作の結果を確認してから、実際のプラント１００に対する操作を行うことができるので、より適切に日々の運用を行うことができる。また、例えば、何らかの操作について、メーカ側に問い合わせる際にも、オペレータＨは、端末３０にその操作指示情報を入力し、制御模擬部１８にシミュレーションを実行させながら問い合わせることができる。このとき、メーカ側ではオペレータＩが、オペレータＨによるシミュレーションの内容を、端末４０を介して参照することができる。オペレータＨとオペレータＩは、運用支援装置１０Ａ等で実行された１つのシミュレーション結果を互いに確認し合いながら意思疎通を行うことができる。これにより、例えば経験の浅いオペレータＨでも安心してプラント１００の運用監視を行うことができる。なお、制御室６０側に２台の運用支援装置１０Ａ等を設置し、１台はユーザ側と共用にし、１台をメーカ側専用とする構成とすることができる。また、制御室６０に複数の運用支援装置１０等（例えば１０−１〜１０−３）を設置し、それぞれに異なるプラント１００（例えば１００−１〜１００−３）を割り当てて監視を行ってもよい。また、制御装置２０が制御室６０に設置されていてもよい。
【００７７】
図２３は、本発明の第一実施形態〜第四実施形態における運用支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える例えばＰＣ（Personal Computer）やサーバ端末装置である。上述の運用支援装置１０〜１０Ｃは、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶部１５に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。
【００７８】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、入出力インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００７９】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。なお、制御模擬部１８は制御部の一例である。
【符号の説明】
【００８０】
１、２、３・・・機器
１００・・・機器群（プラント）
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ・・・運用支援装置
１１、１１Ｃ・・・プロセスデータ収集部
１２・・・入出力部
１３・・・通信部
１４・・・動作モード管理部
１５・・・記憶部
１６・・・予測モデル構築部
１７・・・評価部
１８・・・制御模擬部
１８Ｂ・・・強化学習部
２０・・・制御装置
３０、４０・・・端末
５０、５０´・・・機器運用システム
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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