(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの異常を診断する異常診断システムにおいて、
異常予兆があると判定された前記プラントで計測される計測パラメータに対して、外挿により前記計測パラメータの進展を予測し、予測後の前記計測パラメータの挙動のパターンである異常兆候パターンを生成する異常診断制御部と、
前記プラントの異常原因に対応する前記計測パラメータの挙動のパターンである異常モデルパターンを複数記憶する記憶部と、を備え、
前記異常診断制御部は、
生成した前記異常兆候パターンと、前記記憶部に記憶された複数の前記異常モデルパターンとの一致判定を行うと共に、一致していると判定された前記異常モデルパターンの前記異常原因を、前記異常兆候パターンの前記異常原因として特定することを特徴とする異常診断システム。
【請求項２】
前記計測パラメータの前記異常モデルパターンには、複数の前記異常原因と共に、前記各異常原因の発生確率がそれぞれ関連付けられていることを特徴とする請求項１に記載の異常診断システム。
【請求項３】
前記記憶部は、前記異常モデルパターンに関連付けられる前記異常原因と前記異常原因の発生確率とに基づいて構築される統計モデルを記憶しており、
前記異常診断制御部は、
前記計測パラメータの前記異常兆候パターンが複数ある場合、前記統計モデルを用いて、複数の前記異常兆候パターンから、前記異常原因と前記異常原因の発生確率とを特定することを特徴とする請求項２に記載の異常診断システム。
【請求項４】
前記統計モデルは、ベイジアンネットワークであることを特徴とする請求項３に記載の異常診断システム。
【請求項５】
前記統計モデルは、前記異常モデルパターンに関連付けられる前記異常原因と前記異常原因の発生確率、及び、異常予兆がない前記計測パラメータの挙動のパターンである正常パターンに関連付けられる前記異常原因と前記異常原因の発生確率に基づいて構築され、
前記異常診断制御部は、
前記異常原因を特定するにあたり、前記計測パラメータの前記異常兆候パターンと、前記計測パラメータの前記正常パターンとから、前記統計モデルを用いて、前記異常原因と前記異常原因の発生確率とを特定することを特徴とする請求項３または４に記載の異常診断システム。
【請求項６】
プラントの異常を診断する異常診断方法において、
異常予兆があると判定された前記プラントで計測される計測パラメータに対して、外挿により前記計測パラメータの進展を予測し、予測後の前記計測パラメータの挙動のパターンである異常兆候パターンを異常診断制御部で生成し、
前記プラントの異常原因に対応する前記計測パラメータの挙動のパターンである異常モデルパターンを記憶部に複数記憶し、
前記異常診断制御部により、生成した前記異常兆候パターンと、前記記憶部に記憶された複数の前記異常モデルパターンとの一致判定を行うと共に、一致していると判定された前記異常モデルパターンの前記異常原因を、前記異常兆候パターンの前記異常原因として特定することを特徴とする異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントの異常診断を行う異常診断システム及び異常診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視対象における異常予兆の監視から故障診断までの一連の処理を自動化できる監視システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。この監視システムは、監視対象データのマハラノビス距離を算出し、算出したマハラノビス距離に基づいて監視対象の異常を検知している。また、監視システムは、異常予兆が現れている監視対象データを異常信号として抽出し、異常信号に関連する監視対象データを関連信号として抽出すると共に、異常信号及び関連信号に基づいて所定の入力信号を生成する。そして、監視システムは、入力信号に基づきベイジアンネットワークを用いて監視対象の故障診断を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−９０３８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の監視システムは、異常信号及び関連信号に基づいて故障診断を行うことから、異常信号の挙動のパターンを考慮することがないため、全ての異常信号を用いて故障診断を行うことになり、診断処理の負荷を軽減することが困難である。また、監視システムは、異常予兆を検知するためにマハラノビス距離を算出する必要があることから、計算負荷が高いものとなる。
【０００５】
そこで、本発明は、プラントの異常診断を迅速に行うことができる異常診断システム及び異常診断方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の異常診断システムは、プラントの異常を診断する異常診断システムにおいて、異常予兆があると判定された前記プラントで計測される計測パラメータに対して、外挿により前記計測パラメータの進展を予測し、予測後の前記計測パラメータの挙動のパターンである異常兆候パターンを生成する異常診断制御部と、前記プラントの異常原因に対応する前記計測パラメータの挙動のパターンである異常モデルパターンを複数記憶する記憶部と、を備え、前記異常診断制御部は、生成した前記異常兆候パターンと、前記記憶部に記憶された複数の前記異常モデルパターンとの一致判定を行うと共に、一致していると判定された前記異常モデルパターンの前記異常原因を、前記異常兆候パターンの前記異常原因として特定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の異常診断方法は、プラントの異常を診断する異常診断方法において、異常予兆があると判定された前記プラントで計測される計測パラメータに対して、外挿により前記計測パラメータの進展を予測し、予測後の前記計測パラメータの挙動のパターンである異常兆候パターンを異常診断制御部で生成し、前記プラントの異常原因に対応する前記計測パラメータの挙動のパターンである異常モデルパターンを記憶部に複数記憶し、前記異常診断制御部により、生成した前記異常兆候パターンと、前記記憶部に記憶された複数の前記異常モデルパターンとの一致判定を行うと共に、一致していると判定された前記異常モデルパターンの前記異常原因を、前記異常兆候パターンの前記異常原因として特定することを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、異常兆候パターンと異常モデルパターンとの一致判定を行うことで、プラントの異常原因を迅速に特定することができる。このとき、異常兆候パターンは、異常予兆があると判定された計測パラメータの進展を外挿により予測したものであるから、異常予兆の段階で異常原因を特定することができ、プラントの異常原因を早期に診断することができる。
【０００９】
また、前記計測パラメータの前記異常兆候パターンには、複数の前記異常原因と共に、前記各異常原因の発生確率がそれぞれ関連付けられていることが好ましい。
【００１０】
この構成によれば、異常兆候パターンに基づいて、プラントに発生する異常原因を複数特定することができ、また、各異常原因の発生確率を特定することができる。
【００１１】
また、前記記憶部は、前記異常兆候パターンに関連付けられる前記異常原因と前記異常原因の発生確率とに基づいて構築される統計モデルを記憶しており、前記異常診断制御部は、前記計測パラメータの前記異常兆候パターンが複数ある場合、前記統計モデルを用いて、複数の前記異常兆候パターンから、前記異常原因と前記異常原因の発生確率とを特定することが好ましい。
【００１２】
この構成によれば、複数の異常兆候パターンから、統計モデルを用いて、異常原因とその発生確率とを特定することができるため、精度の良い異常診断を行うことができる。
【００１３】
また、前記統計モデルは、ベイジアンネットワークであることが好ましい。
【００１４】
この構成によれば、確立している統計モデルを用いることができるため、ベイジアンネットワークを用いて特定した異常原因とその発生確率とを信頼性の高いものとすることができる。
【００１５】
また、前記異常診断制御部は、前記異常原因を特定するにあたり、前記計測パラメータの前記異常兆候パターンと、異常予兆がない前記計測パラメータの挙動のパターンである正常パターンとから、前記統計モデルを用いて、前記異常原因と前記異常原因の発生確率とを特定することが好ましい。
【００１６】
この構成によれば、異常兆候パターンと正常パターンとから、統計モデルを用いて、異常原因とその発生確率とを特定することができるため、より精度の高い異常診断を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本実施形態に係る異常診断システムを含む原子力プラント運転システムに関する概略構成図である。
【図２】図２は、本実施形態に係る異常診断システムを模式的に表した概略構成図である。
【図３】図３は、計測パラメータを示す説明図である。
【図４】図４は、計測パラメータの異常モデルパターンと、異常モデルパターンに対応する異常原因とを示す説明図である。
【図５】図５は、ベイジアンネットワークの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能であり、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせることも可能である。
【００１９】
［実施形態］
図１は、本実施形態に係る異常診断システムを含む原子力プラント運転システムに関する概略構成図である。図１に示すように、本実施形態に係る異常診断システム１０３は、原子力プラントを運転する際に使用される原子力プラント運転システム１００に組み込まれている。ここで、原子力プラントとしては、例えば、原子炉を有する原子力発電プラント１１０であり、原子力発電プラント１１０は、ベースロード運転を行うように制御され、サイト１１５内に設けられている。先ず、図１を参照して、異常診断システム１０３の説明に先立ち、原子力プラント運転システム１００について説明する。なお、本実施形態では、プラントとして、原子力発電プラント１１０に適用して説明するが、この構成に限定されず、原子力以外の他のプラント（例えば、化学プラントまたは火力発電プラント等）に適用してもよい。
【００２０】
図１に示すように、原子力プラント運転システム１００は、運転監視システム１０１と、異常予兆監視システム１０２と、異常診断システム１０３と、保守システム１０４と、運転履歴データベース１０５とを備えている。そして、原子力プラント運転システム１００は、ステーションバス１０７及び複数のユニットバス１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃにより、各システム１０１，１０２，１０３，１０４及び運転履歴データベース１０５が通信可能に接続されている。
【００２１】
運転監視システム１０１は、原子力発電プラント１１０の運転の監視及び制御を行っている。運転監視システム１０１は、分散制御システム（ＤＣＳ：Distributed Control System）１２１と、プロセス制御システム（ＰＣＣＳ：Process Control Computer System）１２２と、ゲートウェイ１２３と、を備えている。
【００２２】
分散制御システム１２１は、原子力発電プラント１１０を制御可能に接続され、複数の制御機能を分散させた複数の制御装置を含んで構成されている。分散制御システム１２１は、原子力発電プラント１１０に設けられた図示しないポンプ及びバルブ等の各機器の作動を制御するシステムである。この分散制御システム１２１は、プロセス制御システム１２２からの制御信号に基づいて、各機器の作動を制御することにより、原子力発電プラント１１０の運転を制御している。また、分散制御システム１２１は、原子力発電プラント１１０に設けられる複数の計測機器に接続されており、複数の計測機器からそれぞれ出力される複数の計測パラメータをプラント運転データとして取得し、取得したプラント運転データをプロセス制御システム１２２に向けて出力している。
【００２３】
プロセス制御システム１２２は、ユニットバス１０８ａを介して分散制御システム１２１と接続されており、原子力発電プラント１１０が設けられる建屋１３３から離れた中央制御室（ＭＣＲ：Main Control Room）１３１に設けられている。プロセス制御システム１２２は、分散制御システム１２１から入力されるプラント運転データを取得すると共に、原子力発電プラント１１０の運転を制御するための制御信号を、分散制御システム１２１へ向けて出力している。また、プロセス制御システム１２２は、ゲートウェイ１２３及びステーションバス１０７を介して、分散制御システム１２１から取得したプラント運転データを、運転履歴データベース１０５へ向けて出力している。
【００２４】
ゲートウェイ１２３は、プロセス制御システム１２２とステーションバス１０７との間に設けられ、プロセス制御システム１２２及びステーションバス１０７にそれぞれ接続されている。このゲートウェイ１２３は、プロセス制御システム１２２からのプラント運転データの出力を許容する一方で、他のシステムからのプロセス制御システム１２２へのデータの入力を規制する。
【００２５】
このような運転監視システム１０１は、原子力発電プラント１１０からプラント運転データを取得し、取得したプラント運転データを監視する。また、運転監視システム１０１は、取得したプラント運転データに含まれる複数の計測パラメータが予め規定された目標値となるように、原子力発電プラント１１０にベースロード運転を行わせる。このように、原子力発電プラント１１０は、ベースロード運転を行うことから、目標値は、定常値となる。
【００２６】
運転履歴データベース１０５は、ユニットバス１０８ｂ及びゲートウェイ１２４を介して、ステーションバス１０７に接続されている。つまり、ゲートウェイ１２４は、ユニットバス１０８ｂとステーションバス１０７との間に設けられ、ユニットバス１０８ｂ及びステーションバス１０７にそれぞれ接続され、運転履歴データベース１０５は、ユニットバス１０８ｂに接続されている。運転履歴データベース１０５は、原子力発電プラント１１０が設けられる建屋１３３から離れた事務所１３２に設けられている。運転履歴データベース１０５は、分散制御システム１２１から出力されたプラント運転データを蓄積することで、プラント運転データの履歴を保存する。この運転履歴データベース１０５は、異常診断システム１０３及び保守システム１０４からの要求に応じて、プラント運転データを出力可能となっている。
【００２７】
異常予兆監視システム１０２は、ユニットバス１０８ｂに接続されており、運転履歴データベース１０５から出力されたプラント運転データを、ユニットバス１０８ｂを介して取得可能となっている。また、異常予兆監視システム１０２は、分散制御システム１２１から出力されたプラント運転データを、リアルタイムに取得可能となっている。異常予兆監視システム１０２は、運転履歴データベース１０５に保存された過去のプラント運転データに基づいて設定される正常範囲Ｗと、リアルタイムに取得した現在のプラント運転データとを比較し、プラント運転データが正常範囲Ｗを超えた場合、原子力発電プラント１１０の異常予兆を検知する。また、異常予兆監視システム１０２は、ユニットバス１０８ｂに接続されており、検知した異常予兆に関するデータである異常兆候データを、異常診断システム１０３へ向けて出力可能となっている。
【００２８】
異常診断システム１０３は、ユニットバス１０８ｂに接続されており、異常予兆監視システム１０２から出力された異常兆候データを、ユニットバス１０８ｂを介して取得可能となっている。異常診断システム１０３は、異常兆候データに基づいて、原子力発電プラント１１０を構成する各種設備及び各種機器の中から、異常を引き起こす原因となる設備または機器を特定する。また、異常診断システム１０３は、ユニットバス１０８ｃに接続されており、特定した設備または機器に関する診断結果を保守データとして、保守システム１０４へ向けて出力可能となっている。
【００２９】
保守システム１０４は、原子力発電プラント１１０を保守管理するためのシステムである。保守システム１０４は、異常診断システム１０３により診断した原子力発電プラント１１０の保守データを取得し、取得した保守データを保守作業員に提供したり、また、保守作業員による点検作業等によって得られる保守点検結果を保守データとして取得して蓄積したりする。この保守システム１０４は、保守データベース１３５と、保守端末１３６と、保守携帯端末１３７とを備えている。
【００３０】
保守データベース１３５は、事務所１３２に設けられ、ユニットバス１０８ｃに接続されている。保守データベース１３５は、保守データを異常診断システム１０３に出力したり、保守端末１３６及び保守携帯端末１３７から入力される保守データを蓄積したり、異常診断システム１０３から取得した保守データを保守端末１３６に出力したりする。
【００３１】
保守端末１３６は、原子力発電プラント１１０が設けられる非管理区域となる建屋１３３内に設けられ、ユニットバス１０８ｃに接続されている。保守端末１３６は、保守データベース１３５から取得した保守データを、保守作業員に提供したり、保守作業員により入力された保守データを、保守データベース１３５に出力したりする。なお、保守端末１３６は、事務所１３２内に設けてもよい。
【００３２】
保守携帯端末１３７は、保守作業員に携帯されており、保守端末１３６と無線通信可能となっている。保守携帯端末１３７は、保守作業員の点検作業及び外観検査等によって得られる保守点検結果が、保守データとして保守作業員により入力される。また、保守携帯端末１３７は、入力された保守データを、無線通信により保守端末１３６へ向けて出力される。このとき、保守端末１３６及び保守携帯端末１３７は、建屋１３３内に設けられており、保守端末１３６及び保守携帯端末１３７間の無線通信は、建屋１３３内で行われる。
【００３３】
このように、原子力プラント運転システム１００は、各システム１０１，１０２，１０３，１０４及び運転履歴データベース１０５が、各バス１０７，１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃによって接続されているため、各システム１０１，１０２，１０３，１０４で得た各種データを共有し、共有した各種データを処理することができる。
【００３４】
また、原子力プラント運転システム１００には、事務所１３２内の会議室１３４に大型情報端末１４１が設けられており、大型情報端末１４１は、ユニットバス１０８ｂに接続されている。この大型情報端末１４１には、保守システム１０４に蓄積された保守データの他、各システム１０１，１０２，１０３において取得したデータが表示可能となっている。
【００３５】
次に、図２及び図３を参照して、異常診断システム１０３について説明する。図２は、本実施形態に係る異常診断システムを模式的に表した概略構成図である。図３は、計測パラメータを示す説明図である。
【００３６】
異常診断システム１０３は、記憶部１０及び異常診断制御部１１を有するコンピュータ等のハードウェア資源を用いて構成されている。この異常診断システム１０３は、異常予兆監視システム１０２から出力される異常兆候データを取得し、取得した異常兆候データに基づいて、原子力発電プラント１１０の異常診断を行っている。
【００３７】
ここで、図３を参照して、異常予兆監視システム１０２から出力される異常兆候データについて説明する。図３は、計測パラメータを示す説明図である。異常予兆監視システム１０２は、上記したように、運転履歴データベース１０５に保存された過去のプラント運転データに基づいて、プラント運転データが正常に推移する範囲となる正常範囲Ｗを設定している。また、異常予兆監視システム１０２は、リアルタイムに取得している現在のプラント運転データが、正常範囲Ｗにおいて推移しているか否かを判定している。ここで、計測パラメータは、異常の有無を判定するしきい値としての警報値Ｋによって、正常となる正常判定領域Ｅ１と、異常となる異常判定領域Ｅ２とに区分けされており、正常範囲Ｗは、正常判定領域Ｅ１内に設定されている。このため、異常予兆監視システム１０２は、原子力発電プラント１１０の異常ではないものの、原子力発電プラント１１０に異常の予兆があるか否かを検知する。
【００３８】
このように、異常予兆監視システム１０２によって異常予兆があると判定された計測パラメータは、正常範囲Ｗを超えて警報値Ｋに達する前の挙動となっており、この計測パラメータが異常兆候データとして、異常診断システム１０３に入力される。
【００３９】
異常診断システム１０３の記憶部１０は、メモリ及び記憶装置等のハードウェア資源を用いて構成され、取得した異常兆候データの他、異常モデルパターンと、統計モデルとしてのベイジアンネットワークとを記憶している。
【００４０】
異常モデルパターンは、原子力発電プラント１１０の異常原因に応じて推移する計測パラメータの挙動のパターンである。この異常モデルパターンは、種々の異常原因に応じて複数設けられており、異常原因が関連付けられると共に、異常原因の発生確率が関連付けられている。図４を参照して、計測パラメータに対応する異常モデルパターンについて説明する。図４は、計測パラメータの異常モデルパターンと、異常モデルパターンに対応する異常原因とを示す説明図である。図４に示すように、例えば、計測パラメータＡについては、２つの異常モデルパターンＰＡ，ＰＢが用意されている。一方の異常モデルパターンＰＡには、複数の異常原因ＣＡ１，ＣＡ２が関連付けられ、複数の異常原因ＣＡ１，ＣＡ２に複数の発生確率ＯＡ１，ＯＡ２がそれぞれ関連付けられている。他方の異常モデルパターンＰＢには、複数の異常原因ＣＢ１，ＣＢ２が関連付けられ、複数の異常原因ＣＢ１，ＣＢ２に複数の発生確率ＯＢ１，ＯＢ２がそれぞれ関連付けられている。なお、図４における計測パラメータＡは、一例であり、異常モデルパターンが１つの場合、また、異常原因が１つの場合もある。
【００４１】
ベイジアンネットワークは、異常原因に対応する複数の異常モデルパターンと、複数の異常モデルパターンに関連付けられる異常原因の発生確率とに基づいて構築される統計モデルである。図５を参照して、ベイジアンネットワークの一例について説明する。図５は、ベイジアンネットワークの説明図である。ベイジアンネットワークＭは、異常予兆があると判定された計測パラメータが複数ある場合、複数の計測パラメータから、異常原因と異常原因の発生確率とを導出するモデルとなっている。図４及び図５に示すように、異常モデルパターンＰＡには、異常原因ＣＡ１〜３が関連付けられており、同様に、異常モデルパターンＰＢ，ＰＣにも、異常原因ＣＢ１〜３，ＣＣ１〜３が関連付けられている。また、異常原因としては、異常原因α，β，γがあり、異常原因α，β，γは、異常原因ＣＡ１〜３，ＣＢ１〜３，ＣＣ１〜３と関連付けられている。具体的に、異常原因αには、異常原因ＣＡ１、異常原因ＣＢ１及び異常原因ＣＣ１が関連付けられており、異常原因αの発生確率は、異常原因ＣＡ１、異常原因ＣＢ１及び異常原因ＣＣ１の有無及び発生確率を考慮したものとなっている。異常原因β及び異常原因γについても、図４に示すとおりである。
【００４２】
異常診断制御部１１は、異常兆候データに基づいて異常兆候パターンを生成する。上記したように、異常兆候データは、正常範囲Ｗを超えて警報値Ｋに達する前の挙動となる計測パラメータであることから、異常診断制御部１１は、この計測パラメータに対して、外挿法により計測パラメータの進展を予測した予測モデルＬ（図３参照）を生成する。そして、異常診断制御部１１は、予測モデルＬの計測パラメータの挙動のパターンを、異常兆候パターンとして生成する。
【００４３】
また、異常診断制御部１１は、生成した異常兆候パターンと、記憶部１０に記憶された異常モデルパターンとの一致判定を行うことで、原子力発電プラント１１０の異常原因を特定している。具体的に、異常診断制御部１１は、所定の計測パラメータの異常兆候パターンが、所定の計測パラメータに対応する複数の異常モデルパターンのうち、いずれかの異常モデルパターンと一致しているか否かを判定する。そして、異常診断制御部１１は、一致していると判定された異常モデルパターンに対応する異常原因を、異常兆候パターンの異常原因として特定すると共に、特定した異常原因に対応する発生確率を特定し、特定した結果を、診断結果として出力する。このとき、異常診断制御部１１は、異常モデルパターンに対応する異常原因が複数ある場合、図５に示すベイジアンネットワークを用いて、複数の異常原因と共に、各異常原因に対応する発生確率を特定する。そして、異常診断システム１０３は、診断結果を保守データとして、保守データベース１３５へ出力する。
【００４４】
以上のように、本実施形態によれば、異常診断制御部１１は、異常兆候パターンと異常モデルパターンとの一致判定を行い、一致していると判定した異常兆候パターンを用いて原子力発電プラント１１０の異常原因を特定することができる。このため、異常診断制御部１１は、複数の計測パラメータを用いることなく、一致判定された計測パラメータの異常兆候パターンを用いればよいことから、診断処理に係る負荷を軽減できると共に、原子力発電プラント１１０の異常原因を迅速に特定することができる。このとき、異常兆候パターンは、異常予兆があると判定された計測パラメータの進展を外挿により予測したものであるから、異常予兆の段階で異常原因を特定することができ、原子力発電プラント１１０の異常原因を早期に診断することができる。
【００４５】
また、本実施形態によれば、異常兆候パターンに基づいて、原子力発電プラント１１０に発生する異常原因を複数特定することができ、また、各異常原因の発生確率を特定することができる。
【００４６】
また、本実施形態によれば、複数の異常兆候パターンから、ベイジアンネットワークＭを用いて、原子力発電プラント１１０の異常原因とその発生確率とを特定することができるため、精度の良い異常診断を行うことができる。
【００４７】
また、本実施形態によれば、統計モデルとしてベイジアンネットワークＭを用いることで、確立している統計モデルを用いることができるため、ベイジアンネットワークＭを用いて特定した異常原因とその発生確率とを信頼性の高いものとすることができる。
【００４８】
なお、本実施形態では、複数の異常兆候パターンから、ベイジアンネットワークＭを用いて、異常原因と異常原因の発生確率とを特定したが、この構成に限定されない。例えば、異常診断システム１０３は、異常兆候パターンと、異常予兆がない計測パラメータの挙動のパターンである正常パターンとから、ベイジアンネットワークＭを用いて、異常原因と異常原因の発生確率とを特定してもよい。この場合、ベイジアンネットワークＭは、異常モデルパターンに関連付けられる異常原因と異常原因の発生確率、及び、正常パターンに関連付けられる異常原因と異常原因の発生確率とに基づいて構築される。この構成によれば、異常診断システム１０３は、異常兆候パターンと正常パターンとから、ベイジアンネットワークＭを用いて、異常原因とその発生確率とを特定することができるため、より精度の高い異常診断を行うことができる。
【００４９】
また、本実施形態では、統計モデルとして、ベイジアンネットワークＭを用いたが、この構成に限定されず、他の統計モデルを用いてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１０  記憶部
１１  異常診断制御部
１００  原子力プラント運転システム
１０１  運転監視システム
１０２  異常予兆監視システム
１０３  異常診断システム
１０４  保守システム
１０５  運転履歴データベース
１０７  ステーションバス
１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃ  ユニットバス
１１０  原子力発電プラント
１１５  サイト
１２１  分散制御システム
１２２  プロセス制御システム
１２３  ゲートウェイ
１２４  ゲートウェイ
１３１  中央制御室
１３２  事務所
１３３  建屋
１３４  会議室
１３５  保守データベース
１３６  保守端末
１３７  保守携帯端末
１４１  大型情報端末
Ｗ  正常範囲
Ｋ  警報値
Ｅ１  正常判定領域
Ｅ２  異常判定領域
Ｍ  ベイジアンネットワーク
【図１】
0006647824.tif 000002
【図２】
0006647824.tif 000003
【図３】
0006647824.tif 000004
【図４】
0006647824.tif 000005
【図５】
0006647824.tif 000006