(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象実機を模擬するモデルに対して第１制御則を適用してシミュレーションを行う第１シミュレーション部、及び、前記制御対象実機に適用されている制御則である第２制御則を前記モデルに対して適用してシミュレーションを行う第２シミュレーション部を具備するシミュレーション部と、
前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得部と、
前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整部と、
前記第１シミュレーション部のシミュレーション結果と、前記第２シミュレーション部のシミュレーション結果とに基づいて、前記第１制御則の評価用データを生成する評価用データ生成部と、
を具備することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項２】
前記特性情報取得部は、前記制御対象実機から得られたデータに基づいて構築された前記粒子フィルタを用いて前記制御対象実機の特性情報を求めることを特徴とする請求項１に記載のシミュレーションシステム。
【請求項３】
前記シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記制御対象実機のメンテナンス推奨時期を決定するメンテナンス推奨時期決定部を具備することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のシミュレーションシステム。
【請求項４】
前記第１シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記第１制御則を変更する制御則変更部を具備することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のシミュレーションシステム。
【請求項５】
前記シミュレーションシステムは、前記制御対象実機を制御する制御装置とは別に設けられた計算機を用いて実現されることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載のシミュレーションシステム。
【請求項６】
制御対象実機を模擬するシミュレーション実行方法であって、
前記制御対象実機を模擬するモデルに対して第１制御則を適用してシミュレーションを行う第１シミュレーションステップ、及び、前記制御対象実機に適用されている制御則である第２制御則を前記モデルに対して適用してシミュレーションを行う第２シミュレーションステップを含むシミュレーションステップと、
前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、
前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、
前記第１シミュレーションステップでのシミュレーション結果と、前記第２シミュレーションステップでのシミュレーション結果とに基づいて、前記第１制御則の評価用データを生成する評価用データ生成ステップと、
を具備することを特徴とするシミュレーション実行方法。
【請求項７】
コンピュータに、
制御対象実機を模擬するモデルに対して第１制御則を適用してシミュレーションを行う第１シミュレーションステップ、及び、前記制御対象実機に適用されている制御則である第２制御則を前記モデルに対して適用してシミュレーションを行う第２シミュレーションステップを含むシミュレーションステップと、
前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、
前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、
前記第１シミュレーションステップでのシミュレーション結果と、前記第２シミュレーションステップでのシミュレーション結果とに基づいて、前記第１制御則の評価用データを生成する評価用データ生成ステップと、
を実行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、シミュレーションシステム、シミュレーション実行方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンコンバインドサイクル（Gas Turbine Combine Cycle；ＧＴＣＣ）発電プラントの運転など、制御対象機器の制御において、制御技術の進歩などにより制御則を既に搭載されているものから変更したい場合がある。この際、みだりに制御則を変更して制御を行うと、意図しない動作や制御対象機器の故障などのトラブルが生じるおそれがある。
このため、制御則を変更する前に、変更後の制御則を用いて制御対象機器を不具合無く制御できるか否かを評価する必要がある。また、変更後の制御則が変更前（現在使用中）の制御則に対して優位でなければ制御則を変更する意味がないことから、変更後の制御則の優位性を定量的に評価する必要もある。
【０００３】
これらの評価を行う方法として、制御対象機器の動作を模擬するモデルを用いて、変更後の制御則を用いた場合のシミュレーションを行い、シミュレーション結果に基づいて評価を行うことが考えられる。その際、ガスタービンモデルなど経年によって特性が変化するモデルに対して、カルマンフィルタを用いてモデル調整を行うことで、シミュレーション精度を高めることが考えられる（特許文献１参照）。
【０００４】
図７は、ガスタービンに適用する新しい制御則を評価するためのシミュレーションシステムの概略構成例を示す説明図である。
同図に示すシミュレーションシステム１００１は、ガスタービン実機１９０１を模擬する同一のタービンモデル１１１１および１１１２を具備する。そして、タービンモデル１１１１には新しい制御則１１０１に基づく制御入力を与えてシミュレーションを行い、タービンモデル１１１２には実機に適用中の制御則１１０２に基づく制御入力を与えてシミュレーションを行う。新しい制御則の評価者は、タービンモデル１１１１の出力データ（シミュレーション結果）と、タービンモデル１１１２の出力データとを比較することで、新しい制御則を評価することができる。
【０００５】
ここで、タービンモデル１１１１および１１１２は、適応的なモデル（すなわち、モデル特性を調整して用いるモデル）であり、ガスタービン実機１９０１に設置されたセンサ等から得られる実機データの測定値と、タービンモデル１１１２が行うシミュレーションで得られる実機データの推定値とに基づいて、モデルパラメータを調整することで、経年によるタービン特性の変化をモデルに反映している。
このモデルパラメータは、ガスタービン実機１９０１の特性を示す特性値のベクトルであり、タービンの効率など直接測定できない値が含まれている。このように直接測定できない値を推定する方法として、カルマンフィルタを用いる方法が知られており、シミュレーションシステム１００１は、カルマンフィルタ１１３１を用いてモデルパラメータの値を求めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１６２２３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、カルマンフィルタを用いてタービンの効率などモデルパラメータの値を算出することにより、当該モデルパラメータの状態遷移モデルが線形である（すなわち、制御対象実機の特性変化が線形である）と仮定することになる。具体的には、まず、モデルパラメータの状態方程式について、式（１）のように線形性を仮定することになる。
【０００８】
【数１】
0005804918.tif 000002
【０００９】
また、モデルパラメータの値と実機データの値との関係を示す出力方程式についても、式（２）のように線形性を仮定することになる。
【００１０】
【数２】
0005804918.tif 000003
【００１１】
ここで、変数ｔは現在の時刻（モデル調整用データの値が既知の時刻）を示す。
そして、ベクトルｘｔとベクトルｘｔ＋１とは、それぞれ、現在の時刻におけるモデル調整用データと、その次の時刻（モデル調整用データの値を求めたい時刻ｔ＋１）におけるモデル調整用データとを示す。また、ベクトルｙｔは、時刻ｔにおける実機データ（センサを用いて測定されるデータ）を示す。
また、ベクトルｗｔとｖｔとは、それぞれ、時刻ｔにおけるシステム雑音と観測雑音とを示す。また、行列ＦｔとＧｔとＨｔとは、それぞれシステムの特性を表すパラメータからなる行列である。特に、正方行列Ｆｔは、状態遷移行列と呼ばれている。
なお、式中において、ベクトルおよび行列を太字で表記している。一方、明細書の文中では、太字表記を省略している。
【００１２】
加えて、カルマンフィルタを用いてタービンの効率などモデルパラメータの値を算出することにより、システム雑音ｗｔがガウス分布に従うことも仮定することになる。
【００１３】
これに対して、モデルパラメータの状態遷移モデルは、一般には線形とは限らない。すなわち、まず、モデルパラメータの状態方程式は、式（３）のように表され、式（１）のような線形のものに限らない。
【００１４】
【数３】
0005804918.tif 000004
【００１５】
また、出力方程式についても、式（４）のように表され、式（２）のような線形のものに限らない。
【００１６】
【数４】
0005804918.tif 000005
【００１７】
さらに、システム雑音ｗｔについても、一般にはガウス分布に従うとは限らず、様々な分布となり得る。
【００１８】
このような、仮定と実際との相違により、シミュレーションを適切に行えなくなってしまうおそれがある。すなわち、モデルパラメータの状態方程式または出力方程式が非線形の場合や、システム雑音ｗｔがガウス分布以外の分布に従う場合、カルマンフィルタ１１３１の生成するモデルパラメータが、ガスタービン実機１９０１の特性を正しく反映していないものとなるおそれがある。そのために、タービンモデル１１１１および１１１２のモデル特性を適切に調整できなくなると、これらタービンモデル１１１１および１１１２の出力する実機データの推定値（シミュレーション結果）の精度も低下してしまう。
【００１９】
このように、制御対象機器のシミュレーションを適切に行えないと、変更後の制御則の評価を適切に行うことができず、ひいては、制御則を変更した際のトラブルを防止できないおそれがある。
【００２０】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、評価対象の制御則（新しい制御則）を、より適切に評価することのできるシミュレーションシステム、シミュレーション実行方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、制御対象実機を模擬するモデルに対して第１制御則を適用してシミュレーションを行う第１シミュレーション部、及び、前記制御対象実機に適用されている制御則である第２制御則を前記モデルに対して適用してシミュレーションを行う第２シミュレーション部を具備するシミュレーション部と、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得部と、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整部と、前記第１シミュレーション部のシミュレーション結果と、前記第２シミュレーション部のシミュレーション結果とに基づいて、前記第１制御則の評価用データを生成する評価用データ生成部と、を具備することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記特性情報取得部は、前記制御対象実機から得られたデータに基づいて構築された前記粒子フィルタを用いて前記制御対象実機の特性情報を求めることを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記制御対象実機のメンテナンス推奨時期を決定するメンテナンス推奨時期決定部を具備することを特徴とする。
【００２５】
また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記第１シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記第１制御則を変更する制御則変更部を具備することを特徴とする。
【００２６】
また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記シミュレーションシステムは、前記制御対象実機を制御する制御装置とは別に設けられた計算機を用いて実現されることを特徴とする。
【００２７】
また、本発明の一態様によるシミュレーション実行方法は、制御対象実機を模擬するシミュレーション実行方法であって、前記制御対象実機を模擬するモデルに対して第１制御則を適用してシミュレーションを行う第１シミュレーションステップ、及び、前記制御対象実機に適用されている制御則である第２制御則を前記モデルに対して適用してシミュレーションを行う第２シミュレーションステップを含むシミュレーションステップと、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、前記第１シミュレーションステップでのシミュレーション結果と、前記第２シミュレーションステップでのシミュレーション結果とに基づいて、前記第１制御則の評価用データを生成する評価用データ生成ステップと、を具備することを特徴とする。
【００２８】
また、本発明の一態様によるプログラムは、コンピュータに、制御対象実機を模擬するモデルに対して第１制御則を適用してシミュレーションを行う第１シミュレーションステップ、及び、前記制御対象実機に適用されている制御則である第２制御則を前記モデルに対して適用してシミュレーションを行う第２シミュレーションステップを含むシミュレーションステップと、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、前記第１シミュレーションステップでのシミュレーション結果と、前記第２シミュレーションステップでのシミュレーション結果とに基づいて、前記第１制御則の評価用データを生成する評価用データ生成ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、評価対象の制御則を、より適切に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態におけるＧＴＣＣ発電システムの機器構成を示す概略構成図である。
【図２】同実施形態におけるＧＴＣＣ設備の機器構成を示す概略構成図である。
【図３】同実施形態においてシミュレーションシステム用計算機が実現するシミュレーションシステムの機能構成を示す概略ブロック図である。
【図４】同実施形態において、シミュレーションシステムが、実機データの測定値に基づいてＧＴＣＣ設備のモデルを調整する処理手順の例を示すフローチャートである。
【図５】同実施形態において、特性情報取得部が、特性情報の予測値サンプルの値に基づいて重みの値を求める処理手順を示すフローチャートである。
【図６】同実施形態おけるシミュレーションシステムの各部のうち、本発明の最小構成を示す概略ブロック図である。
【図７】ガスタービンに適用する新しい制御則を評価するためのシミュレーションシステムの概略構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。以下では、本発明に係るシミュレーションシステムを用いてＧＴＣＣ（Gas Turbine Combined Cycle1、ガスタービンコンバインドサイクル）設備の制御則を評価する場合について説明する。但し、本発明に係るシミュレーションシステムの適用対象は、ＧＴＣＣ設備およびその制御則に限らない。本発明は、制御則を変更可能な様々な制御対象機器について、当該制御対象機器に適用する制御則の評価に用いることができる。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態におけるＧＴＣＣ発電システムの機器構成を示す概略構成図である。同図において、ＧＴＣＣ発電システム９００は、ＧＴＣＣ設備９０１と、制御装置９０２と、シミュレーションシステム用計算機９０３と、端末装置９０４とを具備する。
ＧＴＣＣ発電システム９００は、例えば天然ガスなどの燃料を燃焼させて発電を行う。
ＧＴＣＣ設備９０１は、本発明における制御対象実機の一例であり、制御装置９０２の制御に従って発電を行う。ここでいう制御対象実機は、制御対象機器の実機である。シミュレーションにおける制御対象機器と区別するために、制御対象実機と表記している。
【００３３】
図２は、ＧＴＣＣ設備９０１の機器構成を示す概略構成図である。同図に示すＧＴＣＣ設備９０１において、燃料ガスヒータ（Fuel Gas Heater；ＦＧＨ）入口７０１から入力された燃料ガス（例えば天然ガス）は、燃料ガスヒータ入口バイパス弁７０２や、燃料ガスヒータ７０３や、遮断弁７０４等を経由した後、メイン燃料系統と、パイロット燃料系統と、トップハット燃料系統とに分岐される。
【００３４】
ここで、メイン燃料は、燃焼ガスを生成するために燃焼器７４４に供給される燃料であり、パイロット燃料やトップハット燃料と区別してメイン燃料と称される。パイロット燃料は、ガスタービン７４０の起動時に、メイン燃料に先立って燃焼器７４４に供給される燃料である。トップハット燃料は、燃料混合気における燃料濃度の均一化を図るために燃焼器７４４に供給される燃料である。
【００３５】
パイロット燃料系統では、パイロット圧力調節弁７１１が圧力を調整した混合燃料ガスが、パイロット弁間配管７１２を経由してパイロット流量調節弁７１３に入力される。パイロット流量調節弁７１３は、入力される混合燃料ガスの流量を調節して出力する。パイロット流量調節弁７１３が出力した混合燃料ガスは、パイロットマニホールド７１４で分岐されて、パイロットノズル７１５の有する複数のノズルから、燃焼器７４４の燃焼室内に供給される。
【００３６】
また、メイン燃料系統では、メイン圧力調節弁主弁７２１ａおよびメイン圧力調節弁補助弁７２１ｂが圧力を調整した混合燃料ガスが、メイン弁間配管７２２を経由してメイン流量調節弁７２３に入力される。メイン流量調節弁７２３は、入力される混合燃料ガスの流量を調節して出力する。メイン流量調節弁７２３が出力した混合燃料ガスは、メインマニホールド７２４で分岐されて、メインノズル７２５の有する複数のノズルから、燃焼器７４４の燃焼室内に供給される。
【００３７】
また、トップハット燃料系統では、トップハット圧力調節弁７３１が圧力を調整した混合燃料ガスがトップハット弁間配管７３２を経由してトップハット流量調節弁７３３に入力される。トップハット流量調節弁７３３は、入力される混合燃料ガスの流量を調節して出力する。トップハット流量調節弁７３３が出力した混合燃料ガスは、トップハットマニホールド７３４で分岐されて、トップハットノズル７３５の有する複数のノズルから、燃焼器７４４の燃焼室内に供給される。
【００３８】
一方、ガスタービン７４０は、発電機７６０と回転軸７７０にて結合されている。そして、ガスタービン７４０は、燃料（燃料ガス）の供給を受けて燃焼させて燃焼ガスを生成し、燃焼ガスを作動ガスとして回転駆動する。
圧縮機７４２は、外気を圧縮して圧縮空気を燃焼器７４４に供給する。入口案内翼（Inlet Guide Vane；ＩＧＶ）７４１は、自らの角度を変えることにより、圧縮機７４２が吸入する外気量を調整する。
バイパス弁７４３は、その開度に応じて圧縮機７４２からの圧縮空気の一部をバイパスすることにより、燃焼器７４４に供給される圧縮空気量を調整する。
【００３９】
燃焼器７４４は、圧縮機７４２から供給される圧縮空気と燃料とを混合させて燃焼させることで燃焼ガスを生成し、生成した燃焼ガスをタービン７４５に供給する。
タービン７４５は、燃焼器７４４から供給される燃焼ガスを作動ガスとして回転駆動する。
【００４０】
蒸気タービン７５０の高圧タービン７５１には、ガスタービン７４０の排ガスを用いて生成された蒸気（高圧蒸気）が、高圧蒸気加減弁（High Pressure Steam Control Valve；ＨＰＣＶ）７５３を通して供給される。また、低圧タービン７５２には、高圧タービン７５１から出力されて再加熱された蒸気（低圧蒸気）が、インターセプト弁（Intercept Valve；ＩＣＶ）や低圧蒸気加減弁（Low Pressure Steam Control Valve；ＬＰＣＶ）を通して供給される。蒸気タービン７５０は、これらの蒸気によって回転駆動する。
【００４１】
回転軸７７０は、ガスタービン７４０（圧縮機７４２およびタービン７４５）と蒸気タービン７５０（高圧タービン７５１および低圧タービン７５２）と発電機７６０とを結合し、ガスタービン７４０や蒸気タービン７５０が回転駆動して生成する回転力を、圧縮機７４２と発電機７６０とに伝達する。
発電機７６０は、タービン７４５の生成する回転力によって回転し発電する。
ＧＴＣＣ設備９０１では、経年変化等により、例えば圧縮機７４２の翼に汚れが付着して吸気量が低下し燃焼効率が低下するなど、各種効率をはじめとする特性が変化する。
【００４２】
制御装置９０２は、ＧＴＣＣ設備９０１の各部を制御する。
例えば、制御装置９０２は、メイン圧力調節弁主弁７２１ａやメイン圧力調節弁補助弁７２２ｂなど、燃料系統の各部を制御して燃焼器７４４への燃料供給を制御する。また、制御装置９０２は、入口案内翼７４１の角度やバイパス弁７４３の開度など空気系統の各部を制御して、燃焼器７４４への空気流入を制御する。このように制御装置９０２は、燃焼器７４４への燃料および空気を制御することにより、ガスタービン７４０の駆動力を制御し、また、燃焼器７４４において不完全燃焼や失火が発生しないよう制御する。また、制御装置９０２は、高圧蒸気加減弁７５３や低圧蒸気加減弁７５５の開度を制御するなど、蒸気系統の各部を制御して蒸気タービン７５０の駆動力を制御する。そして、制御装置９０２は、ガスタービン７４０および蒸気タービン７５０の駆動力を制御することにより、発電機７６０の発電量を制御する。
【００４３】
シミュレーションシステム用計算機９０３は、シミュレーションシステム用計算機９０３自らの具備する中央処理装置（Central Processing Unit；ＣＰＵ）が、シミュレーションシステム用計算機９０３自らの具備する記憶装置からプログラムを読み出して実行することにより、シミュレーションシステムを実現する。
【００４４】
図３は、シミュレーションシステム用計算機９０３が実現するシミュレーションシステムの機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、シミュレーションシステム１は、測定値取得部１０１と、制御装置通信部１０２と、端末通信部１０３と、特性情報取得部１１１と、モデル調整部１１２と、モデル記憶部１１３と、制御則記憶部１２１および１２２と、シミュレーション部（第１シミュレーション部）１３１と、シミュレーション部（第２シミュレーション部）１３２と、評価用データ生成部１４１と、制御則書換部１５１と、制御則出力部１６１とを具備する。
【００４５】
シミュレーションシステム１は、ＧＴＣＣ設備９０１のモデルに制御則を適用し、制御指令に基づくＧＴＣＣ設備９０１の動作を模擬して、当該制御則を評価するためのデータを生成する。また、シミュレーションシステム１は、ＧＴＣＣ設備９０１に設置されたセンサが測定する測定値（以下、「実機データの測定値」と称する）に基づいてモデルの調整（更新）を行う。
測定値取得部１０１は、ＧＴＣＣ設備９０１に設置されたセンサ等と通信を行って、当該センサ等から実機データの測定値を取得し、得られた実機データの測定値を特性情報取得部１１１に出力する。
【００４６】
制御装置通信部１０２は、ＧＴＣＣ設備９０１を制御する制御装置と通信を行って、各種データを送受信する。特に、制御装置通信部１０２は、制御装置がＧＴＣＣ設備９０１に対して出力した制御指令を取得（受信）し、得られた制御指令をシミュレーション部１３１に出力する。
端末通信部１０３は、端末装置９０４と通信を行って、各種データを送受信する。特に、端末通信部１０３は、評価用データ生成部１４１から出力される評価用データを端末通信部１０３に送信する。
【００４７】
モデル記憶部１１３は、ＧＴＣＣ設備９０１のモデル（数式モデル）を記憶する。
制御則記憶部１２１は、評価対象となる制御則（第１制御則）を記憶する。
シミュレーション部１３１は、ＧＴＣＣ設備９０１を模擬するモデルに対して、評価対象となる制御則を適用してシミュレーションを行う。すなわち、シミュレーション部１３１は、モデル記憶部１１３からＧＴＣＣ設備９０１のモデルを読み出し、例えば一定時間毎にモデルの状態（具体的にはモデルが有する変数の値）を変化させる。また、シミュレーション部１３１は、制御装置通信部１０２から出力される制御指令に従って制御則記憶部１２１から制御則を読み出し、モデルに適用してモデルの状態を変化させる。そして、シミュレーション部１３１は、例えば一定時間毎にモデルの状態を示すデータ（例えば、ＧＴＣＣ設備９０１に設置されたセンサの測定値を模擬した推定値や、燃焼効率やタービン効率などＧＴＣＣ設備９０１における各種効率を示すデータなど）を出力する。
【００４８】
制御則記憶部１２２は、ＧＴＣＣ設備９０１実機に適用されている制御則（すなわち、制御装置９０２が用いている制御則、第２制御則）を記憶する。
シミュレーション部１３２は、ＧＴＣＣ設備９０１を模擬するモデルに対して、ＧＴＣＣ設備９０１実機に適用されている制御則を適用してシミュレーションを行う。すなわち、シミュレーション部１３２は、モデル記憶部１１３からＧＴＣＣ設備９０１のモデルを読み出し、例えば一定時間毎にモデルの状態を変化させる。また、シミュレーション部１３２は、制御装置通信部１０２から出力される制御指令に従って制御則記憶部１２２から制御則を読み出し、モデルに適用してモデルの状態を変化させる。そして、シミュレーション部１３２は、例えば一定時間毎にモデルの状態を示すデータを出力する。
【００４９】
特性情報取得部１１１は、ＧＴＣＣ設備９０１での測定値を粒子フィルタに入力してＧＴＣＣ設備９０１の特性情報の値を推定する。
ここでいう特性情報は、機器の特性を示す情報である。本実施形態では、特性情報取得部１１１は、燃焼効率やタービン効率や圧縮機効率などＧＴＣＣ設備９０１における各種効率を特性情報として推定する。
【００５０】
また、ここでいう粒子フィルタ（Particle Filter）は、測定値に基づいて他の値（測定値から誤差を除去した値や、直接測定できない（概念的な）データの値など）を推定するためのアルゴリズムである。粒子フィルタは、特に画像処理や無線通信の分野で盛んに研究されており、例えば、画像中における対象追跡や、受信データからの雑音除去などに用いられている。粒子フィルタでは、推定対象である状態ベクトル（本実施形態では特性情報）の状態遷移モデルとして、線形なものに限らず様々な状態遷移モデルを用いることができる。また、状態遷移を行う際に用いられるシステム雑音の分布についても、粒子フィルタではガウス分布に限らず様々な分布とすることができる。
【００５１】
モデル調整部１１２は、特性情報取得部１１１から出力される特性情報（推定値）に基づいてモデルを調整する。より具体的には、モデル記憶部１１３は、特性情報取得部１１１が特性情報として値を推定するデータ（燃焼効率やタービン効率や圧縮機効率などの各種効率）をモデルパラメータとするモデルを記憶している。そして、モデル調整部１１２は、モデルパラメータの値を、特性情報取得部１１１から出力される特性情報の値に書き換えることで、ＧＴＣＣ設備９０１における特性変化をモデルに反映させる。
【００５２】
評価用データ生成部１４１は、シミュレーション部１３１が出力するデータと、シミュレーション部１３２が出力するデータとに基づいて、制御則記憶部１２１の記憶する評価対象の制御則の評価用データを生成し、端末通信部１０３を介して端末装置９０４に送信する。例えば、評価用データ生成部１４１は、ＧＴＣＣ設備９０１における効率を示すデータの各々について、シミュレーション部１３１の出力するデータ値からシミュレーション部１３２の出力するデータ値を減算した差を出力する。これにより、評価対象の制御則の評価者（以下、単に「評価者」と称する）は、端末装置９０４にて評価用データを参照して、当該評価用データの正負や値の大きさから、評価対象の制御則と実機に適用されている制御則とのいずれがどの程度優れているかを定量的に把握することができる。
【００５３】
制御則書換部１５１は、シミュレーション部１３１のシミュレーション結果に基づいて、制御則記憶部１２１が記憶する制御則を変更する。例えば、制御則書換部１５１は、シミュレーション部１３１の出力する燃焼効率の値が所定の閾値以下になると、予め記憶する書換規則に従って、制御則記憶部１２１が記憶する制御則に含まれるＰＩＤ制御の比例ゲインを書き換える。このように、制御則書換部１５１は、シミュレーション部１３１のシミュレーション結果に基づいて、制御則記憶部１２１が記憶する制御則をオンラインで調整する。
【００５４】
制御則出力部１６１は、ＧＴＣＣ設備９０１に適用される制御則（すなわち、制御装置９０２の記憶する制御則）の更新の際に、制御則記憶部１２１から制御則を読み出し、制御装置通信部１０２を介して制御装置９０２に送信することにより、制御装置９０２の記憶する制御則を更新する。例えば、ＧＴＣＣ設備９０１が運転を停止している点検時に、シミュレーションシステム用計算機９０３の具備する入力装置（例えばキーボードやマウス等）または端末装置９０４の具備する入力装置が、ＧＴＣＣ発電システム９００の管理者（例えば、制御則の評価者）による実機制御則更新指示操作を受け付けると、制御則出力部１６１は、当該実機制御則更新指示に従って制御則記憶部１２１から制御則を読み出し、制御装置通信部１０２を介して制御装置９０２に送信する。そして、制御装置９０２は、実機制御則更新指示に従って、制御装置９０２自らの記憶する制御則を、シミュレーションシステム用計算機９０３（シミュレーションシステム１の制御装置通信部１０２）からの制御則に更新（上書き）する。
このように、制御則出力部１６１が、制御則記憶部１２１の記憶する制御則を制御装置９０２に記憶させることにより、シミュレーションシステム１において評価の完了した制御則を、バージョン誤り等を防止してより確実に制御装置９０２に記憶させることができる。
【００５５】
端末装置９０４は、シミュレーションシステム用計算機９０３の端末装置である。端末装置９０４は、評価者の操作を受け付けて、受け付けた操作に応じた指示をシミュレーションシステム用計算機９０３に送信し、また、シミュレーションシステム用計算機９０３からの信号に応じて各種表示を行う。特に、端末装置９０４は、評価用データ生成部１４１の生成した評価用データがシミュレーションシステム用計算機９０３（シミュレーションシステム１の制御装置通信部１０２）から送信されると、当該評価用データを表示する。
【００５６】
次に、図４および図５を参照してシミュレーションシステム１の動作について説明する。
図４は、シミュレーションシステム１が、実機データの測定値に基づいてＧＴＣＣ設備９０１のモデルを調整する処理手順の例を示すフローチャートである。シミュレーションシステム１は、例えば、ＧＴＣＣ設備９０１が動作している状態において、端末通信部１０３が、シミュレーション実行を指示するユーザ操作を受け付けると同図の処理を開始する。
【００５７】
図４の処理において、まず、特性情報取得部１１１は、粒子フィルタにおける粒子数を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、評価者が、粒子数を予め（シミュレーション開始前に）決定して特性情報取得部１１１に記憶させておく。そして、特性情報取得部１１１は、当該粒子数を読み出すことで、粒子数を取得する。以下では、特性情報取得部１１１が取得した粒子数をＮ（Ｎは、Ｎ＞１の自然数）にて表記する。
【００５８】
なお、粒子数を多くすると、シミュレーションの精度向上が期待されるが、演算量が増大する。そこで、例えば、評価者は、シミュレーション精度と演算量との兼ね合いに基づいて、粒子数を１００〜１０００程度のいずれかの値に決定し、特性情報取得部１１１は、当該粒子数を取得する。
【００５９】
次に、特性情報取得部１１１は、特性情報（本実施形態では、ＧＴＣＣ設備９０１における各種効率を示すデータ）の推定値サンプルの初期値（ベクトルｘ(i)0|0で示される）を、ｉ＝１，２，…，Ｎの各々について設定する（ステップＳ１０２）。例えば、評価者が、特性情報の推定値サンプルの初期値を予め決定して特性情報取得部１１１に記憶させておく。そして、特性情報取得部１１１は、当該初期値を読み出すことで、特性情報の推定値サンプルの初期値を取得する。
【００６０】
ここでいう特性情報の推定値サンプルは、所定の時刻における特性情報の推定値の元となる値である。特性情報の値を正確に求めることは困難であるため、以下に説明するように、特性情報取得部１１１は、まず、サンプリングタイミング毎に、特性情報の予測値サンプルをＮ個求めておく。次に、特性情報取得部１１１は、得られた特性情報の予測値サンプルの各々を、実記データの測定値を用いて評価する。そして、特性情報取得部１１１は、評価の高い特性情報の予測値サンプルを、特性情報の推定値サンプルとして採用し、採用した特性情報の推定値サンプルに基づいて、特性情報の推定値を生成する。
【００６１】
次に、特性情報取得部１１１は、変数ｔの値を「１」に設定する（ステップＳ１０３）。この変数ｔは、シミュレーションにおける時刻（サンプリングタイミング）を示す変数である。
【００６２】
次に、特性情報取得部１１１は、システム雑音のサンプル値（ベクトルｗ(i)ｔで示される）を、ｉ＝１，２，…，Ｎの各々について求める（ステップＳ１０４）。例えば、評価者が、システム雑音の従うべき分布を予め決定し、決定した分布でシステム雑音を生成する式、または、決定した分布に従うＮ個の値を、特性情報取得部１１１に記憶させておく。そして、特性情報取得部１１１は、当該生成式ないしＮ個の値を読み出すことで、システム雑音のサンプル値を取得する。
ここで、粒子フィルタにおいては、システム雑音が従うべき分布はガウス分布である必要はない。そこで、評価者は、システム雑音の従うべき分布として、ＧＴＣＣ設備９０１実機の特性に近い分布を用いることができ、これにより、特性情報取得部１１１は、より高い精度で特性情報の値を推定することができる。
【００６３】
次に、特性情報取得部１１１は、ステップＳ１０４で取得したシステム雑音のサンプル値毎に処理を行うループＬ１１を開始する（ステップＳ１１１）。
そして、特性情報取得部１１１は、特性情報の推定値サンプル（ベクトルｘ(i)t-1|t-1で示される）と、ステップＳ１０４で生成したシステム雑音のサンプル値ｗ(i)ｔとを、式（５）で示される状態方程式に代入して、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1を、ｉ＝１，２，…，Ｎの各々について生成する（ステップＳ１１２）。
【００６４】
【数５】
0005804918.tif 000006
【００６５】
ここで、特性情報の予測値サンプルを示すベクトルの表記「ｘ(i)t|t-1」において、「｜」の左に示される「ｔ」は、特性情報の予測値サンプルが示す特性のタイミングを示す。すなわち、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1は、時刻ｔにおける特性情報の値（本実施形態では、ＧＴＣＣ設備９０１における各種効率の、時刻ｔにおける値）の予測値サンプル（Ｎ個の予測値のうちの１つ）を示す。
また、変数名「ｘ(i)t|t-1」において、「｜」の右に示される「ｔ−１」は、特性情報を予測するために用いられたデータのタイミングを示す。すなわち、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1は、時刻ｔ−１における特性情報の推定値サンプルｘ(i)t-1|t-1に基づいて生成されている。
【００６６】
また、特性情報取得部１１１は、システム雑音のサンプル値ｗ(i)ｔの各々について、特性情報の推定値サンプルｘ(i)t-1|t-1に基づく特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1の値を求める。すなわち、システム雑音のサンプル値ｗ(i)ｔは、特性情報取得部１１１が、特性情報の予測値サンプルをＮ個求めるためのゆらぎとして用いられている。
【００６７】
次に、特性情報取得部１１１は、ステップＳ１１２で生成した特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1の各々に対する重みπ(i)ｔ’の値を求める（ステップＳ１１３）。
この重みπ(i)ｔ’の値は、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1の精度（特性情報の実際の値（真値）に対する近似の度合い）を示す指標値である。
ここで、仮に、特性情報取得部１１１が式（６）に示される重みπ(i)ｔを求めることができれば、この重みπ(i)ｔを用いてステップＳ１１４以下の処理を行うことができる。
【００６８】
【数６】
0005804918.tif 000007
【００６９】
ここで、変数ｙｔは、時刻ｔにおける実機データの測定値を示す。また、式（６）の右辺の分子は、時刻ｔにおける特性情報の値が、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1に等しいという条件の下で、実機データの測定値ｙｔを得られる条件付確率を示す。
ＧＴＣＣ設備９０１実機において、時刻ｔにおける当該実機の状態の下で実機データの測定値ｙｔが得られていることから、この特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1が特性情報の真値に近いほど、式（６）の右辺の分子に示される条件付確率の値が大きくなると期待される。逆に、この条件付確率の値が小さい場合は、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1が、特性情報の真値とかけ離れている可能性が高いと考えられる。従って、重みπ(i)ｔは、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1が特性情報の真値に近いほど（すなわち、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1の精度が高いほど）大きな値を取る指標となる。
【００７０】
但し、式（６）の右辺の分子に示される条件付確率を算出することは、実際には困難である。そこで、特性情報取得部１１１は、重みπ(i)ｔに代えて重みπ(i)ｔ’の値を求める。この重みπ(i)ｔ’の値を求める処理手順について、図５を参照して説明する。
【００７１】
図５は、特性情報取得部１１１が、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1に基づいて、重みπ(i)ｔ’の値を求める処理手順を示すフローチャートである。特性情報取得部１１１は、図４のステップＳ１１３において、図５の処理を実行する。
ステップＳ２０１において、特性情報取得部１１１は、式（７）に基づいて、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1の各々について、当該特性情報に示される状態において得られる実機データの測定値の推定値サンプルｙ(i)tを求める。
【００７２】
【数７】
0005804918.tif 000008
【００７３】
ここで、変数ｖ(i)tは、観測雑音（実機データの測定値と真値との誤差）のサンプルを示す。
次に、特性情報取得部１１１は、式（８）に基づいて、実機データの測定値ｙｔと、ステップS２０１で得られた推定値サンプルｙ(i)tとの最小自乗誤差の逆数を求める（ステップＳ２０２）。
【００７４】
【数８】
0005804918.tif 000009
【００７５】
そして、特性情報取得部１１１は、式（９）に基づいて、重みπ(i)ｔ’の値を求める。
【００７６】
【数９】
0005804918.tif 000010
【００７７】
ここで、式（８）に示される最小自乗誤差の逆数は、推定値サンプルｙ(i)tと実際の測定値ｙｔとの差が小さいほど小さい値を示し、特性情報取得部１１１は、この最小自乗誤差の逆数を、式（６）における確率ｐの項に代えて、この最小自乗誤差の逆数を用いて、重みπ(i)ｔ’の値を求めている。
その後、特性情報取得部１１１は、図５の処理を終了し、引き続き図４のステップＳ１１４以下の処理を行う。
【００７８】
そして、特性情報取得部１１１は、ステップＳ１０４で取得したシステム雑音のサンプルの全てについてループＬ１１の処理を実行したかを判定する。処理未実行のシステム雑音のサンプルがあると判定した場合は、ステップＳ１１１に戻り、処理未実行のシステム雑音のサンプルに対して引き続きループＬ１１の処理を行う。一方、全てのシステム雑音のサンプルに対して処理を完了したと判定した場合、ループＬ１１を終了する（ステップＳ１１４）。
【００７９】
ループＬ１１を終了した特性情報取得部１１１は、ステップＳ１１３で生成した重みπ(i)ｔ’の値に基づいて、特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1のリサンプリングを行う（ステップＳ１２１）。具体的には、特性情報取得部１１１は、重みπ(i)ｔ’の値が大きい順に、その重みに対応する特性情報の予測値サンプルｘ(i)t|t-1をπ(i)ｔ’×Ｎ個用意（コピー）する。特性情報取得部１１１は、この処理を、Ｎ個のサンプルを得られるまで繰り返し、得られたＮ個のサンプルを特性情報の推定値サンプルｘ(i)t|tとする。
【００８０】
例えば、粒子数Ｎ＝１００、重みの大きい順にπ(5)ｔ’＝０．８，π(14)ｔ’＝０．８，・・・の場合、特性情報取得部１１１は、特性情報の予測値サンプルｘ(5)t|t-1を８０個用意し、特性情報の予測値サンプルｘ(14)t|t-1を２０個用意し、用意した１００個の予測値サンプルを特性情報の推定値サンプルｘ(i)t|tとする。一方、特性情報取得部１１１は、残りの９８個の予測値サンプルｘ(1)t|t-1，ｘ(2)t|t-1，…，ｘ(4)t|t-1，ｘ(6)t|t-1，…，ｘ(13)t|t-1，ｘ(15)t|t-1，…，ｘ(100)t|t-1を棄却する（何も処理を行わずにこれらのデータを消去する）。
このリサンプリングにより、特性情報の推定値サンプルｘ(i)t|tには、特性情報の真値に近いと期待されるサンプルほど同じもの（当該サンプル）が多数含まれることになる。
【００８１】
次に、特性情報取得部１１１は、式（１０）に基づいて、ステップＳ１１５で得られたＮ個の特性情報の推定値サンプルｘ(i)t|tの平均を算出し、特性情報の推定値（最終的な値）としてモデル調整部１１２に出力する（ステップＳ１２２）。
【００８２】
【数１０】
0005804918.tif 000011
【００８３】
そして、モデル調整部１１２は、特性情報取得部１１１から出力された特性情報の推定値に基づいて、モデル記憶部１１３の記憶するモデルを調整する（ステップＳ１２３）。より具体的には、上述したように、特性情報取得部１１１が特性情報として値を取得するデータをモデルパラメータとするモデルを、モデル記憶部１１３が記憶しておく。そして、モデル調整部１１２は、モデルパラメータの値を、特性情報取得部１１１から出力される特性情報の値に書き換えることで、ＧＴＣＣ設備９０１における特性変化をモデルに反映させる。
【００８４】
次に、特性情報取得部１１１は、変数ｔの値に１を加算し（ステップＳ１２４）、その後、ステップＳ１０４に戻る。
なお、本発明は、粒子フィルタの実装方法に依存しない。すなわち、特性情報取得部１１１が粒子フィルタを用いて特性情報を求める処理手順として、図４に示した手順以外にも様々な手順（粒子フィルタの実装方法）を用いることができる。
【００８５】
以上のように、特性情報取得部１１１は、制御対象実機での測定値（実機データの測定値）を粒子フィルタに入力して、ＧＴＣＣ設備９０１の特性情報を求める（推定する）。そして、モデル調整部１１２は、特性情報取得部１１１が求めた特性情報に基づいて、モデル記憶部１１３の記憶するモデルを調整する。
これにより、シミュレーション部１３１およびシミュレーション部１３２は、実機の特性変化を反映したより正確なモデルを用いて、より精度の高いシミュレーションを行うことができる。従って、評価者は、シミュレーション部１３１およびシミュレーション部１３２のシミュレーション結果に基づいて、評価対象の制御則を、より適切に評価することができる。
【００８６】
また、評価用データ生成部１４１は、シミュレーション部１３１およびシミュレーション部１３２のシミュレーション結果に基づいて評価用データを生成する。これにより、評価者は、評価対象の制御則が現在の制御則に対して優位か否かを比較的容易に把握し、実機に適用する制御則を変更するか否かを決定することができる。
【００８７】
また、制御則書換部１５１は、シミュレーション部１３１のシミュレーション結果に基づいて、制御則記憶部１２１が記憶する制御則をオンラインで変更する。
これにより、制御則書換部１５１は、時間の経過と共に変化するＧＴＣＣ設備９０１の特性（例えば効率）を、制御則記憶部１２１が記憶する制御則に対してオンラインで（迅速に）反映させることができる。すなわち、制御則記憶部１２１の記憶する制御則は、ＧＴＣＣ設備９０１の特性変化を反映して調整済みであり、改めて調整を行う時間や作業負荷を削減し得る。従って、制御則記憶部１２１の記憶する評価対象の制御則をＧＴＣＣ設備９０１実機に適用して試運転を行う際に要する時間や作業負荷を削減し得る。
また、制御則書換部１５１の行う制御則の書換は、ＧＴＣＣ設備９０１実機に適用されている制御則（すなわち、制御装置９０２の記憶する制御則）には影響しないので、ＧＴＣＣ設備９０１実機の運転に支障をきたすことはない。
【００８８】
また、シミュレーションシステム１は、制御装置９０２とは別に設けられたシミュレーションシステム用計算機９０３を用いて実現されている。
ここで、ＧＴＣＣ発電システムで用いられる制御装置は、一般には簡単な演算のみを行い得るものである。これに対して、粒子フィルタでは、粒子数（サンプル数）に応じて多大な計算を行う必要がある。このため、制御装置９０２を用いてシミュレーションシステム用計算機９０３を実現すると、粒子フィルタの演算に時間がかかってしまい、適切なタイミングでモデルを更新できなくなるおそれがある。さらには、制御装置９０２の負荷が増大し、ＧＴＣＣ設備９０１実機の制御に支障をきたすおそれがある。
これに対して、制御装置９０２とは別にシミュレーションシステム用計算機９０３を設けてシミュレーションシステム１を実現し、シミュレーションシステム１を用いて検証された制御則を制御装置９０２に反映させることで、制御装置９０２の負荷の増大を回避し、かつ、制御則の評価を適切に行って制御装置９０２の制御則を適切に変更し得る。
【００８９】
なお、特性情報取得部１１１が、制御対象実機から得られたデータ（実記データの測定値）に基づいて構築された粒子フィルタを用いて制御対象実機の特性情報を求めるようにしてもよい。
例えば、式（５）に示される状態方程式の関数ｆｔを、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機における運転実績から求め、特性情報取得部１１１が、当該関数ｆｔを用いるようにしてもよい。
運転実績から関数ｆｔを求める方法としては、例えば、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を入力とし、関数ｆｔの設定パラメータを出力とするニューラルネットワークを用いて、当該ニューラルネットワークに、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値（例えば、ＧＴＣＣ設備９０１に供給した燃料の量、発電機７６０の出力、…）を与え、出力された値を関数ｆｔの設定パラメータに設定することで、関数ｆｔを求める方法を用いることができる。
【００９０】
あるいは、式（３）に示されるシステム雑音ｗｔの統計的性質（どのような分布に従うか、また、その分布のパラメータ）を、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機における運転実績から求め、特性情報取得部１１１が、当該統計的性質を有するシステム雑音ｗｔを用いるようにしてもよい。
運転実績から分布の種類を求める方法としては、例えば、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を入力とし、分布の種類（例えば、一様分布、ガウス分布、・・・）毎に、当該分布の適合度を出力とするニューラルネットワークを用いて、当該ニューラルネットワークに、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を与え、出力された適合度の最も高い分布を採用する方法を用いることができる。
また、運転実績から分布のパラメータを求める方法としては、例えば、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を入力とし、分布のパラメータ（例えば、平均や分散など）の値を出力とするニューラルネットワークを用いて、当該ニューラルネットワークに、ＧＴＣＣ設備９０１実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を与え、出力された値をパラメータとする方法を用いることができる。この方法で得られるパラメータを、システム雑音ｗｔを求める関数のパラメータに設定することで、実機の特性に近い式を得ることができる。
【００９１】
このように、特性情報取得部１１１が、制御対象実機から得られたデータ（実記データの測定値）に基づいて構築された粒子フィルタを用いて制御対象実機の特性情報を求めることにより、特性情報取得部１１１は、制御対象実機の現在の特性をより正確に反映した特性情報を求めることができる。そして、モデル調整部１１２は、特性情報取得部１１１が求めた特性情報に基づいて、モデル記憶部１１３の記憶するモデルを、制御対象実機の現在の特性に合わせて、より正確に調整することができる。これにより、シミュレーション部１３１およびシミュレーション部１３２は、実機の特性変化を反映したより正確なモデルを用いて、より精度の高いシミュレーションを行うことができる。従って、評価者は、シミュレーション部１３１およびシミュレーション部１３２のシミュレーション結果に基づいて、評価対象の制御則を、より適切に評価することができる。
【００９２】
なお、シミュレーションシステム１が、制御対象機器のシミュレーション結果に基づいて、制御対象実機のメンテナンス推奨時期（例えば、部品の交換タイミングや、制御則の調整タイミングなど）を決定するようにしてもよい。
例えば、シミュレーションシステム１が、メンテナンス推奨時期決定部を具備し、シミュレーション部１３２は、シミュレーション結果として得られる効率（推定値）のいずれか１つ以上をメンテナンス推奨時期決定部に出力する。そして、メンテナンス推奨時期決定部は、シミュレーション部１３２から出力される効率の値と、予め記憶している閾値とを比較する。効率が閾値以下となると、メンテナンス推奨時期決定部は、メンテナンス推奨時期が到来したと判定して、メンテナンスを推奨するメッセージを、端末通信部１０３を介して端末装置９０４に送信し、端末装置９０４が当該メッセージを表示する。
このように、メンテナンス推奨時期決定部は、シミュレーション部１３２のシミュレーション結果に基づいてメンテナンス推奨時期を決定することで、より正確な効率推定値に基づいて、より適切なメンテナンス推奨時期を決定することができる。
【００９３】
次に、図６を参照して本発明の最小構成について説明する。
図６は、シミュレーションシステム１における各部のうち、本発明の最小構成を示す概略ブロック図である。同図において、シミュレーションシステム１は、測定値取得部１０１と、制御装置通信部１０２と、特性情報取得部１１１と、モデル調整部１１２と、モデル記憶部１１３と、制御則記憶部１２１と、シミュレーション部１３１とを具備する。
【００９４】
この構成において、シミュレーション部１３１が、モデル記憶部１１３の記憶する制御対象実機のモデルに対して制御則記憶部１２１の記憶する制御則を適用してシミュレーションを行う。従って、制御則の評価者は、評価対象となる制御則を制御則記憶部１２１に記憶させておき、シミュレーション結果に基づいて当該制御則を評価することができる。
その際、特性情報取得部１１１は、粒子フィルタを用いて制御対象実機の特性情報を取得し、モデル調整部１１２が、当該特性情報に基づいてモデル記憶部１１３の記憶するモデルを調整する。特性情報取得部１１１が粒子フィルタを用いて特性情報を取得することにより、モデルパラメータの状態遷移モデル（すなわち、特性情報の状態遷移モデル）が線形であるとの制約や、システム雑音がガウス分布に従うとの制約を受けない。従って、特性情報取得部１１１は、制御対象実機の特性に応じた適切な状態遷移モデルを用いて、また、制御対象実機の特性に応じた適切な分布のシステム雑音を用いて、より正確に特性情報の値を求めることができる。
従って、シミュレーションシステム１は、より適切に（精度よく）シミュレーションを行うことができ、制御則の評価者は、当該シミュレーション結果に基づいて制御対象機器に適用する制御則をより適切に評価し得る。
【００９５】
なお、上述したように、シミュレーションシステム１は、コンピュータを用いて実現し得る。従って、シミュレーションシステム１の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、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く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【００９６】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００９７】
１…シミュレーションシステム
１０１…測定値取得部
１０２…制御装置通信部
１０３…端末通信部
１１１…特性情報取得部
１１２…モデル調整部
１１３…モデル記憶部
１２１…制御則記憶部
１２２…制御則記憶部
１３１…シミュレーション部
１３２…シミュレーション部
１４１…評価用データ生成部
１５１…制御則書換部
１６１…制御則出力部
９００…ＧＴＣＣ発電システム
９０１…ＧＴＣＣ設備
９０２…制御装置
９０３…シミュレーションシステム用計算機
９０４…端末装置
【図１】
0005804918.tif 000012
【図２】
0005804918.tif 000013
【図３】
0005804918.tif 000014
【図４】
0005804918.tif 000015
【図５】
0005804918.tif 000016
【図６】
0005804918.tif 000017
【図７】
0005804918.tif 000018