(57)【要約】      （修正有）【課題】将来のプラント装置の運転状態を正確に予測すること。【解決手段】実プロセスの運転状態を予測するシミュレーション装置であって、トラッキングシミュレータ装置３による運転状態の同期において設定されたシミュレーションモデルの調整パラメータを、実プラント９から得られた運転条件の情報に関連付けて蓄積するパラメータ蓄積部５ａと、予測対象の運転条件を基に、シミュレーションモデルを用いて運転状態を予測するプロセスシミュレータ部と、シミュレーションモデルの調整パラメータを動的に設定する調整パラメータ設定部と、を備え、調整パラメータ設定部は、予測対象の運転条件に類似する運転条件の情報に関連付けられた調整パラメータをパラメータ蓄積部５ａから取得し、取得した調整パラメータを基にシミュレーションモデルの調整パラメータを設定する。【選択図】図１
2019021032.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラント装置の運転状態を予測するシミュレーション装置であって、
外部のトラッキングシミュレータ装置による前記運転状態のトラッキングにおいて設定されたシミュレーションモデルの調整パラメータを、前記トラッキングシミュレータ装置によるトラッキング時に実プラントから得られた前記プラント装置の運転条件の情報に関連付けて蓄積するパラメータ蓄積部と、
予測対象の前記プラント装置の運転条件を基に、シミュレーションモデルを用いて前記運転状態を予測する予測シミュレータ部と、
前記予測シミュレータ部における前記シミュレーションモデルの調整パラメータを動的に設定する調整パラメータ設定部と、
を備え、
前記調整パラメータ設定部は、予測対象の前記運転条件に類似する運転条件の情報に関連付けられた前記調整パラメータを前記パラメータ蓄積部から取得し、取得した前記調整パラメータを基に、前記予測シミュレータ部の前記シミュレーションモデルの調整パラメータを設定する、
シミュレーション装置。
【請求項２】
前記パラメータ蓄積部は、前記調整パラメータを外乱に関する前記運転条件の情報である外乱情報に関連付けて蓄積し、
前記調整パラメータ設定部は、予測対象の外乱情報に類似する前記外乱情報に関連付けられた前記調整パラメータを取得する、
請求項１記載のシミュレーション装置。
【請求項３】
前記パラメータ蓄積部は、前記調整パラメータを前記プラント装置に対する制御量に関する前記運転条件の情報である制御量情報に関連付けて蓄積し、
前記調整パラメータ設定部は、予測対象の制御量に類似する前記制御量情報に関連付けられた前記調整パラメータを取得する、
請求項１または２記載のシミュレーション装置。
【請求項４】
前記パラメータ蓄積部は、前記調整パラメータを前記プラント装置の運転時間に関する前記運転条件の情報である運転時間情報に関連付けて蓄積し、
前記調整パラメータ設定部は、予測対象の運転時間に類似する前記運転時間情報に関連付けられた前記調整パラメータを取得する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載のシミュレーション装置。
【請求項５】
前記調整パラメータ設定部は、予測対象の前記運転条件と、前記運転条件の情報との距離を計算することにより類似を判断する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載のシミュレーション装置。
【請求項６】
前記調整パラメータ設定部は、前記パラメータ蓄積部から前記調整パラメータを複数取得し、複数の前記調整パラメータと前記調整パラメータと関連づけられた前記プラント装置の運転条件の情報とを基にした機械学習を用いて前記シミュレーションモデルの前記調整パラメータを設定する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載のシミュレーション装置。
【請求項７】
前記予測シミュレータ部の出力を基に前記プラント装置に対する制御器による制御量を予測する制御量予測部をさらに備え、
前記予測シミュレータ部は、前記制御量予測部によって予測された制御量を基に、前記運転状態を予測する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載のシミュレーション装置。
【請求項８】
前記調整パラメータ設定部は、前記制御量予測部によって予測された制御量に類似する前記運転条件の情報に関連付けられた前記調整パラメータを取得する、
請求項７に記載のシミュレーション装置。
【請求項９】
前記予測シミュレータ部は、前記制御量の予測のためのアルゴリズムあるいはパラメータが動的あるいは静的に変更された制御量予測部の予測結果を基に、前記運転状態を予測する、
請求項７又は８に記載のシミュレーション装置。
【請求項１０】
前記予測シミュレータ部は、所定期間先の将来の前記運転状態を予測する、
請求項１〜９のいずれか１項に記載のシミュレーション装置。
【請求項１１】
プラント装置の運転状態を予測するシミュレーション方法であって、
パラメータ蓄積部が、外部のトラッキングシミュレータ装置による前記運転状態のトラッキングにおいて設定されたシミュレーションモデルの調整パラメータを、前記トラッキングシミュレータ装置によるトラッキング時に実プラントから得られた前記プラント装置の運転条件の情報に関連付けて蓄積するステップと、
シミュレーション装置が、予測対象の前記プラント装置の運転条件を基に、シミュレーションモデルを用いて前記運転状態を予測するステップと、
前記シミュレーション装置が、前記シミュレーションモデルの調整パラメータを動的に設定するステップと、
を備え、
前記調整パラメータを動的に設定するステップでは、予測対象の前記運転条件に類似する運転条件の情報に関連付けられた前記調整パラメータを前記パラメータ蓄積部から取得し、取得した前記調整パラメータを基に、前記シミュレーションモデルの調整パラメータを設定する、
シミュレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント装置の運転状態を予測するシミュレーション装置およびシミュレーション方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、化学プラント、発電プラント、熱処理プラント等の各種プラントにおけるプラント装置によるプロセスに関するシミュレーションを行う装置が用いられている。例えば、下記特許文献１は、対象プロセスのモデルに基づいたプロセスシミュレーションに関して開示する。このプロセスシミュレーションは対象のプラント（以下、「実プラント」という。）の設備とは別のコンピュータ等のシステム上で実行される。
【０００３】
一方、近年では、シミュレータを実プロセスと並行して動作させ、シミュレータの動作を実プラントにおける実際のプロセス（以下、「実プロセス」という。）の動作に適合させるようなシミュレーションの技術が盛んに研究されている。例えば、下記特許文献２，３および下記非特許文献１には、実プロセスから得られた各物理量の計測データ（温度、圧力、流量、組成等）とシミュレーション結果とが同期するように動作するトラッキングシミュレータを用いて、プラント装置の将来の運転状態をシミュレートすることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６０４３３４８号公報
【特許文献２】特許第４７８９２７７号公報
【特許文献３】特許第５２１２８９０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】大谷  哲也、“オンライン・シミュレータによるプラント操業革新”、計測と制御、第４７巻第１１号、ｐ．９２７−９３２、２００８年１１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来のトラッキングシミュレータを用いた技術においては、将来の実プラントの運転条件の変更、将来の気象変化などの外乱条件の変化等を考慮した将来のプラント装置の運転状態の予測を実現することは困難である。加えて、実プラントの特性の劣化を考慮した将来のプラント装置の運転状態の予測を実現することも困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、将来のプラント装置の運転状態を正確に予測することが可能なシミュレーション装置およびシミュレーション方法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】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の一側面に係るシミュレーション装置は、プラント装置の運転状態を予測するシミュレーション装置であって、外部のトラッキングシミュレータ装置による運転状態のトラッキングにおいて設定されたシミュレーションモデルの調整パラメータを、トラッキングシミュレータ装置によるトラッキング時に実プラントから得られたプラント装置の運転条件の情報に関連付けて蓄積するパラメータ蓄積部と、予測対象のプラント装置の運転条件を基に、シミュレーションモデルを用いて運転状態を予測する予測シミュレータ部と、予測シミュレータ部におけるシミュレーションモデルの調整パラメータを動的に設定する調整パラメータ設定部と、を備え、調整パラメータ設定部は、予測対象の運転条件に類似する運転条件の情報に関連付けられた調整パラメータをパラメータ蓄積部から取得し、取得した調整パラメータを基に、予測シミュレータ部のシミュレーションモデルの調整パラメータを設定する。
【０００９】
本発明の他の側面に係るシミュレーション方法は、プラント装置の運転状態を予測するシミュレーション方法であって、パラメータ蓄積部が、外部のトラッキングシミュレータ装置による運転状態のトラッキングにおいて設定されたシミュレーションモデルの調整パラメータを、トラッキングシミュレータ装置によるトラッキング時に実プラントから得られたプラント装置の運転条件の情報に関連付けて蓄積するステップと、シミュレーション装置が、予測対象のプラント装置の運転条件を基に、シミュレーションモデルを用いて運転状態を予測するステップと、シミュレーション装置が、シミュレーションモデルの調整パラメータを動的に設定するステップと、を備え、調整パラメータを動的に設定するステップでは、予測対象の運転条件に類似する運転条件の情報に関連付けられた調整パラメータをパラメータ蓄積部から取得し、取得した調整パラメータを基に、シミュレーションモデルの調整パラメータを設定する。
【００１０】
かかる構成のシミュレーション装置あるいはシミュレーション方法によれば、パラメータ蓄積手段によって、外部のトラッキングシミュレータ装置において過去に設定されたシミュレーションモデルの調整パラメータの履歴情報が実プラントのプラント装置の運転条件の情報に関連付けて蓄積され、シミュレーション装置により、予測対象の運転条件に類似する運転条件の情報に関連付けられた調整パラメータが取得され、その調整パラメータが動的に設定されたシミュレーションモデルを用いて、プラント装置の運転状態が予測される。これにより、過去のトラッキングシミュレータ装置の実行結果から予測対象の区間と類似の運転条件で設定された調整パラメータが取得され、その調整パラメータを用いて運転状態が予測されるので、プラント装置の運転状態を正確に予測することができる。その結果、適切なプラントの運転計画、あるいは適切なプラント設備の保守計画等の作成に利用することができる。
【００１１】
パラメータ蓄積部は、調整パラメータを外乱に関する運転条件の情報である外乱情報に関連付けて蓄積し、調整パラメータ設定部は、予測対象の外乱情報に類似する外乱情報に関連付けられた調整パラメータを取得する、ことも好適である。
【００１２】
かかる構成を採れば、個々のプラントのプロセスごとの外乱に関する運転領域を考慮したシミュレーションを行うことにより、プラント装置の運転状態を正確に予測することができる。
【００１３】
また、パラメータ蓄積部は、調整パラメータをプラント装置に対する制御量に関する運転条件の情報である制御量情報に関連付けて蓄積し、調整パラメータ設定部は、予測対象の制御量に類似する制御量情報に関連付けられた調整パラメータを取得する、ことも好適である。
【００１４】
かかる構成を採れば、個々のプラントのプロセスごとの制御状態に関する運転領域を考慮したシミュレーションを行うことにより、プラント装置の運転状態を正確に予測することができる。
【００１５】
さらに、パラメータ蓄積部は、調整パラメータをプラント装置の運転時間に関する運転条件の情報である運転時間情報に関連付けて蓄積し、調整パラメータ設定部は、予測対象の運転時間に類似する運転時間情報に関連付けられた調整パラメータを取得する、ことも好適である。
【００１６】
かかる構成を採れば、個々のプラントのプロセスごとの劣化状態等の時間的要因に関する運転領域を考慮したシミュレーションを行うことにより、プラント装置の運転状態を正確に予測することができる。
【００１７】
また、調整パラメータ設定部は、予測対象の運転条件と、運転条件の情報との距離を計算することにより類似を判断する、ことも好適である。
【００１８】
この場合、個々のプラントのプロセスごとの運転領域に一致したシミュレーションを行うことができる。
【００１９】
さらに、調整パラメータ設定部は、パラメータ蓄積部から調整パラメータを複数取得し、複数の調整パラメータと調整パラメータと関連づけられたプラント装置の運転条件の情報とを基にした機械学習を用いてシミュレーションモデルの調整パラメータを設定する、ことも好適である。
【００２０】
この場合も、個々のプラントのプロセスごとの運転領域に一致したシミュレーションを行うことができる。
【００２１】
またさらに、予測シミュレータ部の出力を基にプラント装置に対する制御器による制御量を予測する制御量予測部をさらに備え、予測シミュレータ部は、制御量予測部によって予測された制御量を基に、運転状態を予測する、ことも好適である。
【００２２】
この場合、実プラントにおいて制御器によって制御量が制御されている場合であっても、その制御器による制御量が予測されることによって、プラント装置の運転状態を正確に予測することができる。
【００２３】
さらにまた、調整パラメータ設定部は、制御量予測部によって予測された制御量に類似する運転条件の情報に関連付けられた調整パラメータを取得する、ことも好適である。
【００２４】
この場合、個々のプラントのプロセスの制御量に関する運転領域を考慮したシミュレーションを行うことにより、プラント装置の運転状態をより正確に予測することができる。できる。
【００２５】
また、予測シミュレータ部は、制御量の予測のためのアルゴリズムあるいはパラメータが動的あるいは静的に変更された制御量予測部の予測結果を基に、運転状態を予測する、ことも好適である。
【００２６】
かかる構成を採れば、個々のプラントのプロセスの制御状態を変更しながらシミュレーションを行うことにより、複数の制御状態のプラント装置の運転状態を比較することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、将来のプラント装置の運転状態を正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の好適な一実施形態に係るシミュレーションシステムの構成概略図である。
【図２】図１の各装置を構成するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図１の予測シミュレータ装置７の機能構成を示すブロック図である。
【図４】図３の調整パラメータ設定部７ｃによって検索される設定履歴データのデータ分布を示すグラフである。
【図５】図３の調整パラメータ設定部７ｃによって検索される設定履歴データのデータ分布を示すグラフである。
【図６】図１のシミュレーションシステム１による実プロセスのシミュレーションの動作手順を示すフローチャートである。
【図７】図１のトラッキングシミュレータ装置３の動作手順を示すフローチャートである。
【図８】図１の予測シミュレータ装置７の動作手順を示すフローチャートである。
【図９】従来手法において同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の時間変化を示すグラフである。
【図１０】従来手法において同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の時間変化を示すグラフである。
【図１１】従来手法において同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の別の時間変化を示すグラフである。
【図１２】従来手法において同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の別の時間変化を示すグラフである。
【図１３】本実施形態において、過去の運転時刻の制御量が検索クエリ点に追加された場合の同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の時間変化を示している。
【図１４】変形例にかかる予測シミュレータ装置７Ａの機能構成を示すブロック図である。
【図１５】変形例にかかる予測シミュレータ装置７Ｂの機能構成を示すブロック図である。
【図１６】図１５の予測シミュレータ装置７Ｂの動作手順を示すフローチャートである。
【図１７】シミュレーションシステム１による実プロセスのシミュレーションの動作手順の変形例を示すフローチャートである。
【図１８】トラッキングシミュレータ装置３の動作手順の変形例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の変形例に係るシミュレーションシステムの構成概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００３０】
図１は、本発明の好適な一実施形態に係るシミュレーションシステムの構成概略図である。同図に示されるシミュレーションシステム１は、本実施形態にかかるシミュレーション装置であり、化学プラント、発電プラント、熱処理プラント等の各種プラント（以下、「実プラント」という。）におけるプラント装置によるプロセス（以下、「実プロセス」という。）に関するシミュレーションを行うコンピュータシステムであり、複数の装置が通信ネットワークを介してデータを送受信することによってシミュレーション処理が実現される。具体的には、シミュレーションシステム１は、プラント装置として、ガスタービン、ボイラー、熱交換器、ガラス融解炉、航空機エンジン等を対象としうるが、シミュレーション対象のプラント装置はこれには限定されない。シミュレーションシステム１は、トラッキングシミュレータ装置３、データベース装置５、及び予測シミュレータ装置７を含んで構成されている。これらのトラッキングシミュレータ装置３、データベース装置５、及び予測シミュレータ装置７は、ＬＡＮ等の有線あるいは無線の通信ネットワークを介して互いにデータの送受信が可能なように構成されている。なお、これらの装置は、任意の組み合わせで共通の装置によって一体化されていてもよいし、逆に複数の装置によって構成されていてもよい。また、これらの装置は、必ずしも実プラント内に設置されている必要はなく、実プラントから離れた場所に設置されていてもよい。
【００３１】
図２は、トラッキングシミュレータ装置３、データベース装置５、及び予測シミュレータ装置７を構成するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、コンピュータ１００は、物理的には、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、入力キー、タッチセンサ等の入力デバイスである入力装置１０４、タッチパネルディスプレイ、液晶ディスプレイ等の出力装置１０５、データ送受信デバイスである通信モジュール１０６、半導体メモリ等の補助記憶装置１０８、などを含むコンピュータシステム（情報処理プロセッサ）として構成されている。各装置の後述する処理機能は、図２に示されるＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信モジュール１０６を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０８におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、各装置は、１つのコンピュータ１００によって構成されてもよいし、階層的に接続された複数のコンピュータ１００によって構成されてもよい。
【００３２】
トラッキングシミュレータ装置３は、プラント装置、プラント装置を制御する制御装置（制御用コンピュータ、制御盤などの制御器）等を含む実プラント９と通信ネットワークＮＷを介してデータの送受信が可能に構成され、プラント装置の運転状態を推定する機能を有する。例えば、トラッキングシミュレータ装置３は、実プロセスの物理・化学的な内部状態、例えば、実プラント９内のある箇所の温度、実プラント９内のある部分の圧力、流量、組成などの時間的に変化する物理量を推定する。
【００３３】
このトラッキングシミュレータ装置３は、実プラント９から実プロセスに関する現在の運転条件データ（運転条件に関する情報）及び現在の運転状態データを取得する。取得する運転条件データとしては、プラント装置を制御するための制御量、実プラント９内の外乱に関する外乱情報等が挙げられる。制御量は、実プラント９の制御装置においてユーザから直接あるいは間接に操作されることによって設定された制御量（ヒータ制御による目標温度、冷却水の流量、原料の投入量など）、実プラント９の制御装置によって自動制御された際の制御量等である。外乱情報は、実プラント９内のセンサ装置等によって取得されたユーザによる操作が不可能なプラントの特性に関する情報であり、例えば、気温、気圧、湿度、日射量、発電プラントにおける燃料の特性（比重あるいは発熱量等）等の情報である。取得する運転状態データは、実プラント９の実プロセスの現在の物理・化学的な内部状態を示すデータであり、例えば、実プラント９内のある部分の圧力、流量、組成などの時間的に変化する物理量を示すデータである。
【００３４】
トラッキングシミュレータ装置３は、実プラント９から得られた運転条件データおよび運転状態データを基に、トラッキングシミュレーション（同期シミュレーション）（以下、この処理を単に「同期」または「トラッキング」ともいう。）を実行する。なお、トラッキングシミュレータ装置３には、予め、対象プロセスの物理・化学的現象の原理あるいは対象プロセスの実験結果等を基に設計された動的なシミュレーションモデルが実装されている。このシミュレーションモデルは、非線形関数ｆを用いて次式（１）；
【数１】
2019021032.tif 000003
によって表される動的モデルであり、ｘは実プロセスの運転状態を示す値であり、ｕは実プロセスの制御量を示す値であり、ｄは実プロセスの外乱を示す値であり、ｐは実プロセスを記述するシミュレーションモデル内の物理的・化学的係数としての調整パラメータである。値ｘ，ｕ，ｄ，ｐは、それぞれ、１次元の変数あるいは多次元ベクトルである。この調整パラメータｐを調整することにより、実プラント９内の設備の性能劣化、性質変化等がシミュレーションモデルによって表現される。例えば、この調整パラメータｐの調整により、実プラント９の圧縮機性能の変化を表現することができる。ここで、上記式（１）のシミュレーションモデルは連続時間モデルとして微分方程式で記述されているが、離散時間モデルとして差分方程式で記述されてもよい。
【００３５】
詳細には、トラッキングシミュレータ装置３は、実プラント９から得られた運転条件データを非線形関数ｆの値ｕ及び値ｄに適用したシミュレーションモデルを用いることにより、運転条件データ及び運転状態データを取得した時点の実プラント９の運転状態を示す量ｘの推定値ｘｃａｌを算出する。また、トラッキングシミュレータ装置３にはパラメータ調整部３ａが実装されており、パラメータ調整部３ａは、シミュレーションモデルを用いたシミュレーションによる推定値ｘｃａｌが実プラント９からの運転状態データの示す計測値ｙｏｂｓに追従（トラッキング）するように、トラッキングシミュレータ装置３内の調整パラメータｐを設定する。すなわち、パラメータ調整部３ａは、時間的に連続して実プラント９から運転条件データ及び運転状態データを取得し、運転条件データを反映したシミュレーションモデルを用いて連続して運転状態の値ｘを推定する。さらに、パラメータ調整部３ａは、下記式（２）で表される観測式を用いて推定した運転状態の値ｘｃａｌの観測値ｙｃａｌを算出する。この観測式は、実プラント９のセンサ装置等によって運転状態を観測した結果得られる値を表現するための非線形関数である。
ｙ＝ｇ（ｘ）      …（２）
さらに、パラメータ調整部３ａは、シミュレーションモデルの調整パラメータｐを調整しながら値ｘｃａｌの推定を繰り返し、値ｘｃａｌから算出した観測値ｙｃａｌが、値ｘｃａｌを求めるのに用いた運転条件データに対応する運転状態データが示す計測値ｙｏｂｓに一致するように調整パラメータｐを調整する。このとき、調整パラメータｐの調整手法としては、特許第４７８９２７７号公報、特開２００９−１６３５０７号公報等に記載された出力誤差法を用いた調整パラメータの推定方法、文献「大谷  哲也、“オンライン・シミュレータによるプラント操業革新”、計測と制御、第４７巻第１１号、ｐ．９２７−９３２、２００８年１１月発行」に記載されたＰＩＤ調整器を用いた調整パラメータの推定方法、あるいはカルマンフィルタを用いた調整パラメータの推定方法等が採用される。
【００３６】
加えて、トラッキングシミュレータ装置３は、運転条件データおよび運転状態データを基にして繰り返しトラッキングシミュレーションを実行することにより設定された調整パラメータｐの設定履歴データを、トラッキングシミュレーション時に実プラント９から取得した運転条件データに関連付けてデータベース装置５に蓄積する。具体的には、トラッキングシミュレータ装置３は、繰り返し設定した調整パラメータｐと、その調整パラメータｐの設定時にトラッキングシミュレーションによって得られた値ｘｃａｌ及びその観測値ｙｃａｌとを、トラッキングシミュレーションに用いた運転条件データに含まれる制御量（制御量情報）ｕｏｂｓ及び外乱値（外乱情報）ｄｏｂｓと、その運転条件データに対応して実プラント９から得られた運転状態の計測値ｙｏｂｓと、トラッキングシミュレーションによってシミュレートする実プラント９の運転時刻の情報（運転時間情報）と、に対応付けてデータベース装置５に蓄積する。この設定履歴データは、データベース装置５のパラメータ蓄積部（パラメータ蓄積手段）５ａに、トラッキングシミュレータ装置３によってトラッキングシミュレーションが実行されるタイミングで格納される。さらに、データベース装置５には、データ管理部５ｂが備えられ、データ管理部５ｂによって設定履歴データの出力および管理が可能とされる。すなわち、データ管理部５ｂは、設定履歴データを出力装置１０５（図２）に出力し、ユーザによる入力装置１０４（図２）を用いた指示入力に応じて設定履歴データの一部の削除を実行する。このような機能を有することで、ユーザがプロセスの状態を知ることができる。また、ユーザが運転状態の予測に不要と考える設定履歴データを削除することもできる。例えば、計測系の不具合によって明らかに誤った計測値を基に同期した際のデータを削除する、データベースのデータ量が多くなったために過去の類似データの一部を削除してデータベースの容量を確保する、実プラント９への新規設備の追加に伴い過去のデータが役に立たなくなったために過去のデータを削除する、計測値への追随性が悪いデータ（差分｜ｙｏｂｓ−ｙｃａｌ｜が閾値より大きいデータ）を削除する、といったことが可能となる。
【００３７】
次に、予測シミュレータ装置７の機能構成について詳細に説明する。図３は、予測シミュレータ装置７の機能構成を示すブロック図である。予測シミュレータ装置７は、機能的な構成要素として、プロセスシミュレータ部（予測シミュレータ部）７ａ、制御モデル部（制御量予測部）７ｂ、及び調整パラメータ設定部７ｃを含んで構成されている。
【００３８】
プロセスシミュレータ部７ａは、ユーザによって入力装置１０４（図２）を用いて設定された予測対象の実プラント９の運転条件を基にしたシミュレーションモデルを用いて、実プロセスの将来の予測期間の運転状態を予測する処理（予測シミュレーション）を繰り返し実行する。詳細には、プロセスシミュレータ部７ａは、ユーザによって設定された実プロセスの外乱を示す値ｄと、調整パラメータ設定部７ｃによって設定された調整パラメータｐと、制御モデル部７ｂから出力された制御量ｕとを用いて、トラッキングシミュレータ装置３と同様にして、予め実装されたシミュレーションモデルを用いて実プロセスの運転状態の値ｘおよび観測値ｙを予測する。プロセスシミュレータ部７ａが用いるシミュレーションモデルの運転状態の値ｘの初期値は、トラッキングシミュレータ装置３から事前に予測シミュレータ装置７内に複製されてもよい。そして、プロセスシミュレータ部７ａは、予測した値ｘを基にしたシミュレーション結果を出力装置１０５（図２）に出力するとともに、値ｘあるいはその観測値ｙ＝ｇ（ｘ）をその都度制御モデル部７ｂに出力する。
【００３９】
制御モデル部７ｂは、実プラント９内の制御装置を模擬することにより、実プラント９に設定される制御量ｕを予測する。具体的には、制御モデル部７ｂには制御装置の動作に関する数理モデルが実装されており、制御モデル部７ｂは、プロセスシミュレータ部７ａから出力された実プロセスの運転状態の値ｘを基に、数理モデルを用いて制御量ｕの予測値を算出する。そして、制御モデル部７ｂは、算出した制御量ｕの予測値をプロセスシミュレータ部７ａにフィードバックする。これにより、プロセスシミュレータ部７ａによる現実の制御装置の制御を考慮した運転状態の予測が可能となる。なお、制御モデル部７ｂに実装される数理モデルは実プラント９内の実際の制御装置と同じ動作を行うモデルであることが好ましいが、実際の制御装置のアルゴリズムあるいはパラメータを変更した場合にどのような運転傾向になるかをシミュレーションで知るために、実際の制御装置と異なるアルゴリズムあるいはパラメータが設定されたモデルであってもよい。具体的には、アルゴリズムあるいはパラメータを少しずつ変更（動的な変更）しながら算出した制御量ｕの予測値をプロセスシミュレータ部７ａにフィードバックしてもよいし、アルゴリズムあるいはパラメータをあるアルゴリズムあるいはあるパラメータに設定（静的な変更）しながら算出した制御量ｕの予測値をプロセスシミュレータ部７ａにフィードバックしてもよい。
【００４０】
調整パラメータ設定部７ｃは、ユーザによって設定された予測対象の実プラント９の予測期間における運転条件、及びユーザによって設定された予測対象の実プラント９の予測期間を基に、データベース装置５から設定履歴データを取得及び参照することにより、プロセスシミュレータ部７ａのシミュレーションモデルの調整パラメータｐを動的に設定する。この調整パラメータ設定部７ｃによる調整パラメータの設定は、ユーザによる選択により、以下に説明する第１の設定方法あるいは第２の設定方法のいずれかに切り替えて実行される。
【００４１】
まず、第１の設定方法は、次のような方法である。すなわち、調整パラメータ設定部７ｃは、設定された予測対象の予測期間中の運転時刻における運転条件を基に、外乱の値ｄ１及び制御量ｕ１と運転時刻ｔ１との組み合わせを検索クエリ点として作成し、この検索クエリ点の最近傍のデータをデータベース装置５のパラメータ蓄積部５ａに蓄積された設定履歴データの中から検索及び抽出する。そして、調整パラメータ設定部７ｃは、抽出した最近傍の設定履歴データに含まれる調整パラメータｐを、プロセスシミュレータ部７ａのシミュレーションモデルの調整パラメータｐとして設定する。図４には、調整パラメータ設定部７ｃによって検索される設定履歴データのデータ分布を示している。このように、検索クエリ点に含まれる外乱の値ｄ１として外気温が設定され、検索クエリ点に含まれる制御量ｕ１として原料の投入量が設定されている場合には、検索クエリ点に距離的に最も近い外気温及び投入量を持つ設定履歴データＰ２が抽出される。これにより、検索クエリ点に含まれる予測対象の運転条件に類似する運転条件データに関連付けられた調整パラメータｐが、プロセスシミュレータ部７ａのシミュレーションモデルの調整パラメータにその都度設定される。
【００４２】
このとき、調整パラメータ設定部７ｃは、検索クエリ点Ｐ１と設定履歴データＰ２との距離を評価（判断）する際には、検索クエリ点Ｐ１と設定履歴データＰ２との距離Ｄ（Ｐ１，Ｐ２）を、下記式（３）；
【数２】
2019021032.tif 000004
により計算することにより評価する。上記式（３）において、値ｕ２，ｄ２，ｔ２は、それぞれ、設定履歴データＰ２に含まれる制御量、外乱値、運転時刻であり、“||ｘ−ｙ||”は、２つのベクトルｘ，ｙから計算されるユークリッドノルム、すなわち、差分ベクトルの長さを表し、ａ，ｂ，ｃは非負パラメータを示す。つまり、上記式（３）において、第１項は制御量の違いに対応する距離を、第２項は外乱値の違いに対応する距離を、第３項は時間的な距離をそれぞれ表している。このような距離の演算式を用いることで、調整パラメータ設定部７ｃは、予測対象の運転条件である外乱値及び制御量に類似する運転条件データと、運転時刻が近い運転時間情報とに関連付けられた調整パラメータｐを、パラメータ蓄積部５ａから取得することができる。運転時刻が近い調整パラメータｐを取得するのは、将来の予測対象の運転時刻に近い最新の運転時刻に同期（トラッキング）により設定された調整パラメータを用いるほうが運転状態のシミュレーションの信頼性が向上するためである。
【００４３】
また、第２の設定方法は、次のような方法である。上記の第１の設定方法では最近傍の設定履歴データしか参照しないので、調整パラメータの設定値が安定しないことがありうる。例えば、検索クエリ点の位置が少ししか変わらないのに設定された調整パラメータの設定値が大きく変動する場合がある。このようなことが想定される場合は、ユーザによって第２の設定方法が選択される。すなわち、調整パラメータ設定部７ｃは、検索クエリ点からの距離を基にデータベース装置５のパラメータ蓄積部５ａに蓄積された設定履歴データの中から複数のデータを抽出し、抽出した複数のデータに含まれる調整パラメータを基にプロセスシミュレータ部７ａのシミュレーションモデルの調整パラメータｐを設定する。図５には、調整パラメータ設定部７ｃによって検索される設定履歴データのデータ分布を示している。このように、検索クエリ点からの距離が所定値以内の外気温及び投入量を持つ複数の設定履歴データの集合Ｐ３が抽出される。この場合の距離算出方法は、第１の設定方法と同様である。調整パラメータ設定部７ｃは、設定履歴データの集合Ｐ３から調整パラメータを設定する方法としては、データ集合Ｐ３に含まれる調整パラメータの平均値等の重み付け加算値を算出する、データ集合Ｐ３に対して教師あり学習による機械学習を適用する、等の方法を用いる。機械学習の方式としては、最小二乗法による線形多重回帰、リッジ回帰、部分最小二乗法（ＰＬＳ：Partial  Least  Squares）、主成分回帰（ＰＣＲ：Principal  Components  Regression）、非線形の方式であるニューラルネットワーク、ディープラーニング等の方式が用いられうる。
【００４４】
なお、運転状態を正確に予測するためには、予測期間での運転条件の変更あるいは外乱条件の変更等による調整パラメータの時間的ダイナミクスを考慮したほうがよい場合がある。このような場合には、第１及び第２の設定方法においては、予測対象の運転時刻における制御量及び外乱値のほか、過去の運転時刻の制御量および外乱値を検索クエリ点に追加してもよい。これにより、調整パラメータの時間的考慮して予測対象の運転時刻の調整パラメータを適切に設定できる。
【００４５】
また、第１及び第２の設定方法においては、検索クエリ点として、制御量、外乱値、時間等の連続値以外に、予測対象の実プロセスの種類によっては、指標値、離散値等の離散的な値が検索クエリ点に設定されてもよい。例えば、実プロセスの制御モードが複数ある場合は、その制御モードを運転条件として検索クエリ点に追加してもよい。また、実プロセスが複数の種類の生産物を切り替えて生成できるプラントのプロセスの場合、生産物の種類を示す指標値も運転条件として検索クエリ点に追加してもよい。ただし、このような離散値を検索クエリ点に追加した場合は、検索クエリ点と設定履歴データとの距離の評価が困難となるため、検索クエリ点の離散値の示す運転条件と一致する設定履歴データをパラメータ蓄積部５ａから抽出してから、抽出した設定履歴データを基に第１あるいは第２の設定方法を用いて調整パラメータを設定することができる。
【００４６】
次に、上述したシミュレーションシステム１に動作手順を説明するとともに、本実施形態にかかるシミュレーション方法について詳述する。図６は、シミュレーションシステム１による実プロセスのシミュレーションの動作手順を示すフローチャート、図７は、トラッキングシミュレータ装置３の動作手順を示すフローチャート、図８は、予測シミュレータ装置７の動作手順を示すフローチャートである。
【００４７】
まず、図６を参照して、ユーザによりトラッキングシミュレータ装置３に対して同期する期間が設定される（ステップＳ０１）。それに応じて、トラッキングシミュレータ装置３において同期期間における同期シミュレーションの処理が実行される（ステップＳ０２）。その後、ユーザによって予測シミュレータ装置７による予測シミュレーションの実行が指示された場合（ステップＳ０３；ＹＥＳ）、さらにユーザにより、予測シミュレータ装置７に対して予測対象の実プロセスに関する運転条件および予測期間が設定される（ステップＳ０４）。そして、予測シミュレータ装置７により予測シミュレーションが実行される（ステップＳ０５）。この予測シミュレーションはユーザの指示に応じて繰り返し実行される。このとき、予測シミュレータ装置７を構成する単一のコンピュータ１００が予測シミュレーションを繰り返し実行してもよいし、予測シミュレータ装置７を構成する複数のコンピュータ１００が個々の運転条件および予測期間で予測シミュレーションを並列に実行してもよい。例えば、あるコンピュータ１００が外気温ＴＡ度の運転条件で予測シミュレーションを行い、他のコンピュータ１００が外気温ＴＢ度の運転条件で予測シミュレーションを行ってもよい。
【００４８】
図７に移って、トラッキングシミュレータ装置３による同期シミュレーションの処理の手順について説明する。最初に、トラッキングシミュレータ装置３において、実プラント９から現在の運転条件データ及び現在の運転状態データが取得される（ステップＳ１０１）。そして、トラッキングシミュレータ装置３において、それらのデータを用いた同期シミュレーションが実行される（ステップＳ１０２）。次に、トラッキングシミュレータ装置３により、設定履歴データを含む同期結果のデータが、実プラント９から取得した運転条件データ及び運転時間情報に関連付けてデータベース装置５に記憶される（ステップＳ１０３）。さらに、トラッキングシミュレータ装置３により、ユーザによって設定された同期期間の同期シミュレーションが終了したかが判定され（ステップＳ１０４）、終了した場合（ステップＳ１０４；ＮＯ）は同期シミュレーションの処理が終了とされ、終了していない場合（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）はステップＳ１０１に戻って同期シミュレーションの処理が繰り返される。
【００４９】
図８に移って、予測シミュレータ装置７による予測シミュレーションの処理の手順について説明する。最初に、ユーザにより、予測シミュレータ装置７に対して予測対象の実プロセスに関する運転条件および予測期間が設定されると（ステップＳ２０１）、ユーザにより予測シミュレータ装置７における調整パラメータの設定方法が第１及び第２の設定方法のうちから選択される（ステップＳ２０２）。そうすると、予測シミュレータ装置７において、トラッキングシミュレータ装置３からシミュレーションモデルの現在状態量の値ｘの情報が取得され、予測シミュレータの運転状態の値ｘの初期値に設定される（ステップＳ２０３）。その後、予測シミュレータ装置７により、選択された第１あるいは第２の設定方法を用いて、予測対象の実プラント９の予測期間における運転条件及び予測対象の実プラント９の予測期間を基に、シミュレーションモデルの調整パラメータｐが動的に設定される（ステップＳ２０４）。設定された調整パラメータｐは予測シミュレータ装置７においてユーザに提示される（ステップＳ２０５）。
【００５０】
その後、予測シミュレータ装置７においてユーザからの予測シミュレーションの実行が指示されたか否かが判定され（ステップＳ２０６）、指示されていない場合には（ステップＳ２０６；ＮＯ）、処理がステップＳ２０２に戻されて再度調整パラメータが設定される。一方、予測シミュレーションの実行が指示された場合には（ステップＳ２０６；ＹＥＳ）、予測シミュレータ装置７により、設定した調整パラメータを用いて予測シミュレーションが実行され（ステップＳ２０７）、予測された運転状態の値に関するシミュレーション結果が出力される（ステップＳ２０８）。このような予測シミュレーションの処理によれば、予測シミュレーションのための調整パラメータをユーザが予め知ることができる。
【００５１】
以上説明したシミュレーションシステム１及びそれを用いたシミュレーション方法によれば、データベース装置５によってトラッキングシミュレータ装置３において過去に設定されたシミュレーションモデルの調整パラメータの履歴情報が実プラント９のプラント装置の運転条件の情報に関連付けて蓄積され、予測シミュレータ装置７により、予測対象の運転条件に類似する運転条件の情報に関連付けられた調整パラメータが取得され、その調整パラメータが動的に設定されたシミュレーションモデルを用いて、実プラント９の運転状態が予測される。これにより、過去のトラッキングシミュレータ装置３の同期処理の実行結果から予測対象の区間と類似の運転条件で設定された調整パラメータが取得され、その調整パラメータを用いて実プラント９の運転状態が予測されるので、実プラント９の運転状態を正確に予測することができる。その結果、個々のプラントのプロセスごとの外乱に関する運転領域、プロセスごとの制御状態に関する運転領域、及び劣化状態等の時間的要因に関する運転領域を考慮したシミュレーションを行うことにより、プラント装置の運転状態を正確に予測することができ、予測結果を適切なプラントの運転計画、あるいは適切なプラント設備の保守計画等の作成に利用することができる。例えば、ある化学プラントを特定の運転条件で数か月運転した場合にプラントの生産効率はどの程度になるかということが評価可能な予測値を正確に取得することができ、その評価結果に応じてプラントの運転計画、またはプラント装置の保守計画を作成することができる。また、本実施形態では、第１あるいは第２の設定方法を用いてシミュレーションモデルが設定されるので、個々のプラントのプロセスごとの運転領域に一致したシミュレーションを行うことができる。
【００５２】
さらに、本実施形態では、予測シミュレータ装置７が制御モデル部７ｂを備えるので、実プラント９において制御装置によって制御量が動的に制御されている場合であっても、その制御装置による制御量が予測されることによって、実プラント９の運転状態を正確に予測することができる。加えて、本実施形態では、予測シミュレータ装置７において、アルゴリズムあるいはパラメータが動的あるいは静的に変更された制御モデル部７ｂの予測結果を基に、運転状態が予測されている。このような構成により、実プラント９の実プロセスの制御状態を変更しながらシミュレーションを行うことにより、複数の制御状態の実プロセスの運転状態を比較することができる。
【００５３】
従来の特許文献（特許第４７８９２７７号）に開示されたプラントの状態予測のためのシミュレーション手法では、同期シミュレーションを実行する装置が保持しているパラメータ等の状態データを、状態予測のための予測シミュレーションを実行するシミュレーション装置にコピーした後に、予測シミュレーションが実行されている。しかし、このような従来手法では、予測対象の予測期間内で運転条件を変更する場合、あるいは、予測対象のプラントにおける気象変化等の外乱条件の変化が生じる場合に、予測精度が低下する傾向がある。図９及び図１０には、従来手法において同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の時間変化を示している。図９（ａ）は、実プラント９の運転時刻Ｔ１で同期シミュレーションが停止され、その時刻Ｔ１以降の運転時刻を対象に予測シミュレーションが実行された場合に予測された実プラント９内の温度の変化を示し、図９（ｂ）は、このときの同期シミュレーション及び予測シミュレーションにおいて設定された調整パラメータの変化を示している。なお、時刻Ｔ１の直前で温度が大きく減少しているが、これはユーザが実プラント９に対してある操作を行ったことが想定されている。また、図１０（ａ）には、実プラント９内で実測された温度の時刻Ｔ１以降の変化が実線で示され、図１０（ｂ）には、時刻Ｔ１以降に同期シミュレーションが実行された場合の調整パラメータの変化が実線で示されている。このように、調整パラメータが時刻Ｔ１までは同期シミュレーションによって動的に変更されているため実測値に近い温度が得られるが、時刻Ｔ１以降は予測シミュレーションにおいて調整パラメータが固定値に設定されているため、温度の予測値が実測値よりも低くなり誤差が生じてしまう傾向にある。このような誤差を低減するためには、運転条件の変更または外乱値の変動に伴う適切な調整パラメータの設定値を事前に予測する必要がある。
【００５４】
また、図１１及び図１２には、従来手法において同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の別の時間変化を示している。図１１（ａ）は、実プラント９の運転時刻Ｔ１で同期シミュレーションが停止され、その時刻Ｔ１以降の運転時刻を対象に予測シミュレーションが実行された場合に予測された実プラント９内の温度の変化を示し、図１１（ｂ）は、このときの同期シミュレーション及び予測シミュレーションにおいて設定された調整パラメータの変化を示している。なお、時刻Ｔ１までに調整パラメータが徐々に減少しているが、これは実プロセスの劣化が徐々に進んでいることが想定されている。また、図１２（ａ）には、実プラント９内で実測された温度の時刻Ｔ１以降の変化が実線で示され、図１２（ｂ）には、時刻Ｔ１以降に同期シミュレーションが実行された場合の調整パラメータの変化が実線で示されている。このような場合も、時刻Ｔ１以降は予測シミュレーションにおいて調整パラメータが固定値に設定されているため、温度の予測値が実測値よりも低くなり誤差が生じてしまう傾向にある。このような誤差を低減するためには、実プロセスの劣化に応じて適切な調整パラメータの設定値を事前に予測する必要がある。
【００５５】
一方、従来の特許文献（特開２００９−１５４７７号公報）に開示されたシミュレーション手法によれば、トラッキングシミュレータ内のパラメータをパラメータ関数式で置換する手法が採用されているが、このような手法によっても、シミュレーションモデルの時間的ダイナミックスを考慮できない。そのため、パラメータの変化が制御量あるいは外乱に対して長い時定数を持っている場合、この手法では定常状態での予測精度は向上できても過渡状態における予測精度は低い。また、この手法では実プロセスの劣化には対応できない。
【００５６】
上記の従来手法に対して、本実施形態では、運転条件の変更、外乱値の変動、あるいは実プロセスの劣化に対応して、適切な調整パラメータの設定値を事前に予測し、予測したシミュレーションモデルの調整パラメータを用いて実プロセスの将来の運転状態を予測する。そのため、従来手法に比較してより正確な予測値を取得することができる。
【００５７】
また、本実施形態では、予測シミュレータ装置７に実装された第１及び第２の設定方法においては、予測対象の運転時刻における制御量及び外乱値のほか、過去の運転時刻の制御量および外乱値が検索クエリ点に追加可能とされている。図１３には、予測シミュレータ装置７において、過去の運転時刻の制御量が検索クエリ点に追加された場合の同期シミュレーション及び予測シミュレーションによって得られた状態値の時間変化を示している。図１３（ａ）は、実プラント９の運転時刻Ｔ１で同期シミュレーションが停止され、その後の時刻Ｔ２以降の運転時刻を対象に予測シミュレーションが実行された場合に予測された実プラント９内の制御量としてのポンプ流量の変化を示し、図１３（ｂ）は、このときの同期シミュレーション及び予測シミュレーションにおいて設定された調整パラメータの変化を示している。このように、運転時刻Ｔ２での予測値を取得するためにシミュレーションモデルの調整パラメータｐ（Ｔ２）を設定する際には、時刻Ｔ１以前の過去の複数のポンプ流量の値ｕＧが検索クエリ点に含められる。そのため、過去の複数の調整パラメータの設定履歴を基にポンプ流量の変化の傾向に対応した調整パラメータの変化が予測されることで、実プロセスに適合した調整パラメータの値が設定される。例えば、図１３（ｂ）の点線で示すように、時刻Ｔ２以降では、その直前の同期シミュレーションによって予測された調整パラメータの値から調整パラメータの値が徐々に上昇することが予測されている。
【００５８】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。
【００５９】
例えば、予測シミュレータ装置の構成は変更されてもよい。図１４には、変形例にかかる予測シミュレータ装置７Ａの機能構成を示す。図１４に示す予測シミュレータ装置７Ａは、制御モデル部７ｂを備えない点で、予測シミュレータ装置７と異なる。予測シミュレータ装置７Ａにおいては、プロセスシミュレータ部７ａは、ユーザによって事前に設定された制御量を基に運転状態の予測処理を実行する。この変形例は、実プラント９内の制御装置の出力、あるいは実プラント９内に設定される制御量が予め確定している場合に適用でき、制御装置を模擬する制御モデルと連結することなく予測シミュレーションを実行できる。
【００６０】
また、予測シミュレータ装置の構成は、図１５に示す構成に変更されてもよい。図１５に示す予測シミュレータ装置７Ｂは、制御モデル部７ｂの出力がその都度調整パラメータ設定部７ｃにも入力される構成を有する点で、予測シミュレータ装置７と異なる。この変形例は、実プラント９内の制御装置の挙動を基に調整パラメータを設定しない場合は将来のプロセスの状態が正しく予測できない場合に適用される。例えば、実プロセスが劣化する傾向を有しており、その劣化に応じてある被制御変数が変化して制御装置の出力が変動する傾向がある場合は、本変形例の構成を適用する必要がある。また、予測シミュレータ装置７Ｂにおいては、調整パラメータ設定部７ｃが予測シミュレーションの処理ループに含まれているため、実際に予測シミュレーションを実行しないと予測期間で用いる調整パラメータを知得することはできない。そのため、設定した調整パラメータをユーザに提示することなく予測シミュレーションが実行される。
【００６１】
図１６には、予測シミュレータ装置７Ｂによる予測シミュレーションの処理の手順を示す。最初に、ユーザにより、予測シミュレータ装置７Ｂに対して予測対象の実プロセスに関する運転条件および予測期間が設定されると（ステップＳ３０１）、ユーザにより予測シミュレータ装置７Ｂにおける調整パラメータの設定方法が第１及び第２の設定方法のうちから選択される（ステップＳ３０２）。そうすると、予測シミュレータ装置７Ｂにおいて、トラッキングシミュレータ装置３からシミュレーションモデルの現在状態量の値ｘの情報が取得され、予測シミュレータの運転状態の値ｘの初期値に設定される（ステップＳ３０３）。さらに、予測シミュレータ装置７Ｂにより、予測期間のすべての運転時刻における予測シミュレーションの処理が終了したかが判定される（ステップＳ３０４）。すべての運転時刻の処理が終了した場合には（ステップ３０４；ＹＥＳ）、予測期間内のすべての運転時刻に関して予測された運転状態の値に関するシミュレーション結果が出力される（ステップＳ３０８）。
【００６２】
一方、すべての運転時刻の処理が終了していない場合には（ステップ３０４；ＮＯ）、予測シミュレータ装置７により、選択された第１あるいは第２の設定方法を用いて、予測対象の実プラント９の予測期間における運転条件及び予測対象の実プラント９の運転時刻を基に、シミュレーションモデルの調整パラメータｐが動的に設定される（ステップＳ３０５）。その後、予測シミュレータ装置７Ｂにより、設定した調整パラメータを用いて予測シミュレーションが実行され（ステップＳ３０６）、予測対象の運転時刻が次の時間ステップに進められた後に（ステップＳ３０７）、処理がステップＳ３０４に戻される。
【００６３】
また、図６及び図７に示した動作手順は、図１７及び図１８に示すような手順に変更されてもよい。
【００６４】
図１７に示す手順においては、まず、シミュレーションシステム１の動作が開始されると、一定期間待機されることにより実プロセスに関する一定期間分の運転条件データ及び運転状態データが実プラント９内に蓄積される（Ｓ４０１）。その後、トラッキングシミュレータ装置３において実プラント９から取得される運転条件データ及び運転状態データを基にした同期シミュレーションの処理が実行される（ステップＳ４０２）。続いて、予測シミュレータ装置７により、予測シミュレーションが実行される（ステップＳ４０３）。この予測シミュレーションによるシミュレーション結果を基に、予測シミュレータ装置７によりプロセスの運転状態の異常の有無が判定される（ステップＳ４０４）。その結果、異常ありと判定された場合には（ステップＳ４０４；ＹＥＳ）、予測シミュレータ装置７によって警告が出力された後に（ステップＳ４０５）、処理がステップＳ４０１に戻される。一方、異常なしと判定された場合には（ステップＳ４０４；ＮＯ）、予測シミュレータ装置７によって処理がステップＳ４０１に戻される。この変形例の動作手順によれば、定期的に蓄積されるプロセスの運転データを用いて同期シミュレーションを実行した後、同期シミュレーションの結果を用いて所定期間先（将来）のプラントの運転傾向を把握することができる。このとき、予測値に異常値があれば（例えば、ガスタービンにおいてＮＯｘ排出量が閾値を超えている場合など）、ユーザに自動で警告メールを送信する、といった動作が可能となる。この場合の予測シミュレーションの基となる運転条件は複数通り設定されてもよい。
【００６５】
図１８には、図１７のステップＳ４０２における同期シミュレーションの動作手順を示している。最初に、トラッキングシミュレータ装置３において、実プラント９において蓄積された運転条件データ及び運転状態データが取得される（ステップＳ５０１）。そして、トラッキングシミュレータ装置３において、それらの蓄積データを用いた同期シミュレーションが連続して複数回実行される（ステップＳ５０２）。次に、トラッキングシミュレータ装置３により、連続した同期シミュレーション処理の結果取得された設定履歴データを含む同期結果のデータが、同期結果に対応する運転条件データ及び運転時間情報に関連付けてデータベース装置５に記憶される（ステップＳ５０３）。
【００６６】
上述した実施形態において、予測シミュレーションで用いられるシミュレーションモデルは、同期シミュレーションで用いられるシミュレーションモデルと同じ関数によって表される動的モデルを用いている。一方で、同期シミュレーションが時間的ダイナミクスを考慮した動的モデルであっても、予測シミュレーションの目的があるプロセスの外乱または劣化に対する定常的な状態の予測である場合には、下記式（４）で示すような静的モデルの式で表されるシミュレーションモデルが用いられてもよい。
【数３】
2019021032.tif 000005
例えば、予測期間が仮に１年間である場合、１年分の動的モデルを用いた予測シミュレーションの計算コストは大きい。このような場合は、静的モデルを用いて１か月ごとの１年間の定常的な運転状態を求めることが好ましい。例えば、現在の実プラント９の運転時刻からＴ秒後の制御量ｕＴ、外乱値ｄＴ、及び調整パラメータｐＴを定めることにより、現在の運転時刻からＴ秒後のプロセスの運転状態値ｘＴが求められる。このような予測シミュレーションを、Ｔ＝１か月、２か月、…、１２か月と各時点を対象に繰り返し実行すれば、少ない計算コストで運転状態の長期のトレンド予測が可能となる。
【００６７】
また、上述した実施形態においては、予測シミュレーションは同期シミュレーションと並列に逐次実行されてもよいし、ユーザによって設定された任意の時刻において実行されてもよい。
【００６８】
上述した実施形態において、トラッキングシミュレータ装置３及び予測シミュレータ装置７は、必ずしも実プラント９と同じサイトに設置されている必要はない。例えば、実プラント９のデータをインターネット回線、ＬＡＮ等の通信ネットワークを介して送受信可能であればトラッキングシミュレータ装置３及び予測シミュレータ装置７は別のサイトに設置されていてもよい。
【００６９】
また、同期シミュレーションの処理は実プロセスと同期してリアルタイムで実行されてもよいし、実プラント９で取得・蓄積された運転条件データ及び運転状態データを用いてバッチ処理で実行されてもよい。
【００７０】
上述した実施形態においては、予測対象の運転条件である外乱の値がユーザによって設定されていたが、外部のサーバ装置を参照することによって取得されてもよい。図１９には、本発明の変形例にかかるシミュレーションシステム１Ａの構成概略を示している。シミュレーションシステム１Ａにおいては、予測シミュレータ装置７が、インターネット回線等の通信ネットワークＮＷ１を介して、外部サーバ装置１１から、予測対象の運転条件である外乱値として、例えば、将来の温度予測値、気圧予測値等の気象データを取得可能に構成されている。
【００７１】
また、気象条件に関する外乱値は実プラント９内で実測されない場合もありうる。このような場合、実プラント９から取得する外乱値の計測値に代えて、気象機関などの公的機関から得られたデータ、あるいは、実プラント９の近接地点で測定された記録データで代用してもよい。また、実プラント９から得られる計測値には高周波ノイズ等のノイズが混入している場合も想定される。このような場合、生の計測値をそのままトラッキングシミュレータ装置に入力すると同期結果が振動することがある。そこで、実プラント９からの計測値を対象にローパスフィルタ等のノイズ除去手段によってノイズを除去した後に、ノイズが除去された計測値を用いて同期シミュレーションを動作させるようにしてもよい。
【００７２】
予測シミュレータ装置７に実装される第１及び第２の設定方法においては、検索クエリ点に、実プラント９の運転状態を示す量ｘの推定値ｘｃａｌ等の他の値が追加されてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１，１Ａ  シミュレーションシステム（シミュレーション装置）
３  トラッキングシミュレータ装置
５  データベース装置
５ａ  パラメータ蓄積部
７，７Ａ，７Ｂ  予測シミュレータ装置
７ａ  プロセスシミュレータ部（予測シミュレータ部）
７ｂ  制御モデル部（制御量予測部）
７ｃ  調整パラメータ設定部
９  実プラント
【図１】
2019021032.tif 000006
【図２】
2019021032.tif 000007
【図３】
2019021032.tif 000008
【図４】
2019021032.tif 000009
【図５】
2019021032.tif 000010
【図６】
2019021032.tif 000011
【図７】
2019021032.tif 000012
【図８】
2019021032.tif 000013
【図９】
2019021032.tif 000014
【図１０】
2019021032.tif 000015
【図１１】
2019021032.tif 000016
【図１２】
2019021032.tif 000017
【図１３】
2019021032.tif 000018
【図１４】
2019021032.tif 000019
【図１５】
2019021032.tif 000020
【図１６】
2019021032.tif 000021
【図１７】
2019021032.tif 000022
【図１８】
2019021032.tif 000023
【図１９】
2019021032.tif 000024