(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得するデータ取得部と、
前記計測値と前記制御値のそれぞれの前記対象時系列データを区間ごとにパターン分類し、前記パターン分類の結果である分類情報を前記対象時系列データの区間に付与する分類情報付与部と、
前記分類情報毎に前記計測値と前記制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、前記条件付き確率に基づき、前記計測値に対して設定すべき前記制御値を表す運用ノウハウを推定するノウハウ推定部と、
前記運用ノウハウに基づき前記水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、表示部に表示させる表示制御部と、を備える、
運用ノウハウ推定装置。
【請求項２】
水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得するデータ取得部と、
前記計測値と前記制御値のそれぞれの前記対象時系列データの区間ごとに、前記対象時系列データの値の大きさに対する前記水道プラントの運転員の認識を表す大小属性を推定し、前記大小属性を分類情報として前記対象時系列データの区間に付与する分類情報付与部と、
前記分類情報毎に前記計測値と前記制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、前記条件付き確率に基づき、前記計測値に対して設定すべき前記制御値を表す運用ノウハウを推定するノウハウ推定部と、
前記運用ノウハウに基づき前記水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、表示部に表示させる表示制御部と、を備える、
運用ノウハウ推定装置。
【請求項３】
水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得するデータ取得部と、
前記対象時系列データを区間ごとにクラスタリングアルゴリズムによって分類し、分類結果である分類情報を前記対象時系列データの区間に付与する分類情報付与部と、
前記分類情報毎に前記計測値と前記制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、前記条件付き確率に基づき、前記計測値に対して設定すべき前記制御値を表す運用ノウハウを推定するノウハウ推定部と、
前記運用ノウハウに基づき前記水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、表示部に表示させる表示制御部と、
前記計測値の時系列データから、前記水道プラントの運転員が運転操作の判断に用いるイベントの発生期間を検出するイベント判定部と、を備え、
前記ノウハウ推定部は、前記イベントの発生期間とそれ以外の期間とを区別して、前記分類情報毎に前記計測値と前記制御値が同時に成立する前記条件付き確率を算出する、
運用ノウハウ推定装置。
【請求項４】
前記イベント判定部は、前記計測値の時系列データにおける極値の変化パターンに基づき、前記イベントの発生期間を検出する、
請求項３に記載の運用ノウハウ推定装置。
【請求項５】
前記イベント判定部は、前記計測値の時系列データにおける極値の時間間隔に基づき、前記イベントの発生期間を検出する、
請求項３に記載の運用ノウハウ推定装置。
【請求項６】
ユーザからの入力を受け付ける入力部と、
前記運用ノウハウを再推定するノウハウ再推定部をさらに備え、
前記ノウハウ推定部は、前記計測値の時系列データから判定された前記イベントの発生期間における前記制御値の時系列データが存在しない場合、前記計測値の時系列データを対応操作不明データと判定し、
前記入力部は、前記対応操作不明データにおける前記イベントの発生期間における前記制御値の時系列データを対応操作データとして前記ユーザから受け付け、
前記ノウハウ再推定部は、前記対応操作不明データと前記対応操作データに基づき、前記運用ノウハウを再推定する、
請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の運用ノウハウ推定装置。
【請求項７】
前記ノウハウ推定部は、前記計測値の時系列データと前記制御値の時系列データとの相互情報量が、予め定められた閾値以下である場合に、前記計測値の時系列データと前記制御値の時系列データとを、操作根拠不足データと判定し、
前記入力部は、前記操作根拠不足データの期間に関する属性情報を操作根拠データとして前記ユーザから受け付け、
前記ノウハウ再推定部は、前記操作根拠不足データと前記操作根拠データに基づき、前記運用ノウハウを再推定する、
請求項６に記載の運用ノウハウ推定装置。
【請求項８】
前記分類情報付与部は、１つの前記分類情報を付与する前記対象時系列データの区間長に関する制約である属性付与制約に従って、前記分類情報を前記対象時系列データの区間に付与する、
請求項２に記載の運用ノウハウ推定装置。
【請求項９】
前記イベント判定部において前記イベントの発生期間を検出するための、前記計測値の時系列データにおける特徴量の一致度を規定するイベント検出感度を記録するイベント検出感度記録部をさらに備え、
前記イベント判定部は、前記イベント検出感度に基づき前記イベントの発生期間を検出する、
請求項３から請求項６のいずれか１項に記載の運用ノウハウ推定装置。
【請求項１０】
水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得し、
前記計測値と前記制御値のそれぞれの前記対象時系列データを区間ごとにパターン分類し、
前記パターン分類の結果である分類情報を前記対象時系列データの区間に付与し、
前記分類情報毎に前記計測値と前記制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、
前記条件付き確率に基づき、前記計測値に対して設定すべき前記制御値を表す運用ノウハウを推定し、
前記運用ノウハウに基づき前記水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、
前記表示情報を表示部に表示させる、
運用ノウハウ推定方法。
【請求項１１】
前記分類情報付与部は、前記属性付与制約によって１つの前記分類情報を付与すべきと定められた前記対象時系列データの区間に複数の前記分類情報を推定した場合には、複数の前記分類情報を統合した分類情報を前記対象時系列データの区間に付与する、
請求項８に記載の運用ノウハウ推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、上水道または下水道のプラント（以下、「上下水道プラント」と称する）の計測値と制御値を分析し、上下水道プラントの状態に関する計測値からプラントの運転操作に関する制御値を決定するための運用ノウハウを推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
上下水道プラントは、浄水場および下水処理場などの場内施設に加えて、市街地に埋設された配管網などを備えて構成される。このように広範囲に設置された上下水道プラントを効率的に運用するため、運転員は中央に設置された監視制御システムを用いて、上下水道プラントの状態を認識し運転操作を行う。運転員は、正常時には運用計画を効率的に実現するために運転条件の変更操作を行い、異常時には上下水道プラントへの影響を最小限に抑えるための対応操作を行う。このような上下水道プラントの状態認識と運転操作に関する知識は、運用ノウハウと呼ばれる。【０００３】
従来、データから運用ノウハウなどの知識を抽出することを目的とした装置が開発されている。知識抽出の精度は使用するデータに依存するため、知識抽出の精度向上を目的として、予めデータベースに蓄積したデータから十分な精度で知識が抽出できない場合に新規データを追加し再度知識抽出を行う技術がある。【０００４】
例えば、特許文献１に記載の知識抽出装置は、複数項目を持つデータが二つのクラス（例：成か否、有か無）の何れに属するかを決定する判別知識を、同種データを分析することで獲得する。その際、特許文献１に記載の知識抽出装置は、正解率等を用いて判別知識の精度を算出し、それが不十分な場合は、マイニングに使うデータを新たに追加する。特許文献１に記載の知識抽出装置は、このことを判別知識の精度が満足となるまで繰り返す。特許文献１に記載の知識抽出装置は、それでも精度が満足でない場合は、項目を追加する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３８４１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上下水道プラントの運転員は、上下水道プラントの状態に関する計測値と上下水道プラントの運転操作に関する制御値を基に上下水道プラントの状態を認識し運転操作を行う。上下水道プラントの状態認識と運転操作に関する運用ノウハウは、計測値と制御値の時系列データの関係を分析することによって得られる。しかし、この分析を行うためには、計測値と制御値の時系列データに、これらの時系列データのパターンを分類した分類情報が付されている必要がある。この分類情報を、運転員が時系列データに付与する作業負荷が高いという課題があった。【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、上下水道プラントの運用ノウハウを推定するために必要な分類情報を計測値及び制御値の時系列データに付与する運転員の作業負荷を削減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の運用ノウハウ推定装置は、水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得するデータ取得部と、対象時系列データの区間ごとに分類または大小属性の推定を行い、分類結果または推定結果を分類情報として対象時系列データの区間に付与する分類情報付与部と、分類情報毎に計測値と制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、条件付き確率に基づき、計測値に対して設定すべき制御値を表す運用ノウハウを推定するノウハウ推定部と、運用ノウハウに基づき水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、表示部に表示させる表示制御部と、を備える。
【０００９】
本発明の運用ノウハウ推定方法は、水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得し、計測値と制御値のそれぞれの対象時系列データを区間ごとにパターン分類し、パターン分類の結果である分類情報を対象時系列データの区間に付与し、分類情報毎に計測値と制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、条件付き確率に基づき、計測値に対して設定すべき制御値を表す運用ノウハウを推定し、運用ノウハウに基づき水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、表示情報を表示部に表示させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、水道プラントの運用ノウハウを推定する際に必要な分類情報が時系列データに付加されるため、分類情報を時系列データに付加する運転員の作業負荷を削減することができる。本発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１の運用ノウハウ推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ラベルが付与された水位Ｈの時系列データを示す図である。
【図３】ラベルが付与された送水量Ｑの時系列データを示す図である。
【図４】水位Ｈおよび送水量Ｑの時系列データ並びにラベルのデータ形式を示す図である。
【図５】運用ノウハウの推定方法と運用ノウハウのデータ形式を示す図である。
【図６】送水量Ｑに関する運転ガイダンス画面を示す図である。
【図７】送水量Ｑに関する異常兆候監視画面を示す図である。
【図８】実施の形態２の運用ノウハウ推定装置の構成を示すブロック図である。
【図９】大小属性の推定方法を模式的に表した図である。
【図１０】水位Ｈと送水量Ｑの散布図である。
【図１１】図１０に示した各属性が付与された区間内のデータ数を基にして算出された条件付き確率を示す図である。
【図１２】送水量Ｑに関する実施の形態２の運転ガイダンス画面を模式的に表した図である。
【図１３】送水量Ｑに関する実施の形態２の異常兆候監視画面を模式的に表した図である。
【図１４】送水量Ｑに関する教育支援情報表示画面を模式的に表した図である。
【図１５】通常時のデータと工事期間のデータとを区別した、水位Ｈと送水量Ｑの散布図である。
【図１６】図１５に散布図として表した時系列データを基に実施の形態２のノウハウ推定部が算出する条件付き確率を示す図である。
【図１７】実施の形態３の運用ノウハウ推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】イベント判定部が時系列データとその属性とからイベント発生期間を判定する方法を説明する図である。
【図１９】図１５に散布図として表した水位Ｈおよび送水量Ｑの時系列データを基に、実施の形態３のノウハウ推定部が算出する条件付き確率を示す図である。
【図２０】実施の形態４の運用ノウハウ推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たす場合の水位Ｈと送水量Ｑの散布図である。
【図２２】運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たさない場合の水位Ｈと送水量Ｑの散布図である。
【図２３】通常時と工事期間を区別した水位Ｈと送水量Ｑの散布図である。
【図２４】通常時と工事期間を区別した期間Ｅと送水量Ｑの散布図である。
【図２５】対応操作不明データにより得られる期間Ｅと反応槽リン濃度Ｃの散布図である。
【図２６】対応操作データにより期間を区別した対応操作不明データにより得られる期間Ｅと反応槽リン濃度Ｃの散布図である。
【図２７】薬剤注入量Ｌと反応槽リン濃度Ｃの散布図である。
【図２８】実施の形態５の運用ノウハウ推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２９】実施の形態６の運用ノウハウ推定装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜Ａ．実施の形態１＞
＜Ａ−１．構成＞
図１は、実施の形態１の運用ノウハウ推定装置１００１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、運用ノウハウ推定装置１００１は、データ入出力部１０１、ラベル推定部１０２、ノウハウ推定部１０３、表示制御部１０４、表示部１０５、計測値記録部２０１、制御値記録部２０２および運用ノウハウ記録部２０３を備えて構成される。
【００１３】
運用ノウハウ推定装置１００１は、入力装置と、出力装置と、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）と、主記憶装置と、二次記憶装置と、たとえば、イントラネットなどのネットワークに接続するための通信機器とを備える。
【００１４】
図１におけるデータ入出力部１０１は、入力装置によって実現される。データ入出力部１０１は、通信機器によって実現されてもよい。また、図１におけるラベル推定部１０２、ノウハウ推定部１０３、および表示制御部１０４は、ＣＰＵが計算に必要なデータを二次記憶装置に保存し、または、計算に必要なデータを二次記憶装置から読み出しつつ、主記憶装置に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。
【００１５】
また、図１における表示部１０５は、出力装置によって実現される。図１における計測値記録部２０１、制御値記録部２０２および運用ノウハウ記録部２０３は、主記憶装置または二次記憶装置によって実現される。
【００１６】
データ入出力部１０１は、上下水道プラント（以下、単に「水道プラント」と称する）の状態に関する計測値（以下、単に「計測値」と称する）と運転操作に関する制御値（以下、単に「制御値」と称する）を収集する。計測値記録部２０１は、データ入出力部１０１が収集した計測値の時系列データを記録する。制御値記録部２０２は、データ入出力部１０１が収集した制御値の時系列データを記録する。
【００１７】
ラベル推定部１０２は、計測値記録部２０１から得られる計測値の時系列データと制御値記録部２０２から得られる制御値の時系列データから、計測値および制御値の時系列データまたはそれらを処理した時系列データをパターン分類したラベルを当該時系列データに付与する。ラベルは、時系列データのある期間（区間）毎に付与される。ラベル推定部１０２は、ｋ−ｍｅａｎｓ法またはウォード法等のクラスタリングアルゴリズムを用いて時系列データを分類する。すなわち、ラベルは、時系列データを区間ごとに分類した分類情報である。以下、ラベル推定部１０２がラベルを付与する対象の時系列データを、単に「対象時系列データ」と称する。
【００１８】
ノウハウ推定部１０３は、ラベル推定部１０２から対象時系列データのラベルを取得し、対象時系列データのラベルを状態変数とした条件付き確率で定義される運用ノウハウを推定し、運用ノウハウ記録部２０３に記録する。
【００１９】
表示制御部１０４は、運用ノウハウ記録部２０３から、対象時系列データ、対象時系列データのラベル、および運用ノウハウを取得し、これらに基づき、水道プラントの状態把握または運転操作を支援するための表示情報を作成し、当該表示情報を表示部１０５に表示させる。表示情報の一例として、制御値の推奨値を運転員に伝える運転ガイダンス画面、または水道プラントの異常兆候を運転員に伝える異常兆候監視画面がある。これらの画面については後述する。
【００２０】
＜Ａ−２．動作＞
図２と図３は、ラベルが付与された対象時系列データを示す図である。ラベル推定部１０２は、ｋ−ｍｅａｎｓ法またはウォード法等のクラスタリングアルゴリズムによって対象時系列データを期間毎に分類する。ラベル推定部１０２は、類似すると判定した波形に同一ラベルを付与し、相違すると判定した波形に異なるラベルを付与する。
【００２１】
図２は、計測値である水位Ｈの時系列データを示している。横軸は時刻Ｔである。図２において、時刻が古い順にＨＬ１，ＨＬ１，ＨＬ１，ＨＬ２，ＨＬ３，ＨＬ１，ＨＬ４，ＨＬ５のラベルが水位Ｈに付与されている。
【００２２】
図３は、制御値である送水量Ｑの時系列データを示している。図３において、時刻が古い順にＱＬ１，ＱＬ１，ＱＬ１，ＱＬ２，ＱＬ１，ＱＬ１，ＱＬ３，ＱＬ４のラベルが送水量Ｑに付与されている。
【００２３】
図４は、対象時系列データとラベルのデータ形式を示す図である。図４の表に示されるように、計測値である水位Ｈの時系列データは、時刻Ｔ毎の値で構成される。例えば、水位Ｈの時刻ｔ１における計測値はｈｔ１である。同様に、制御値である送水量Ｑの時系列データも、時刻Ｔ毎の値で構成される。例えば、送水量Ｑの時刻ｔ１における計測値はｑｔ１である。また、時系列データのラベルは、ラベルが付与された期間ごとに、ラベルを示す値を有している。例えば、水位Ｈのラベルは、時刻ｔ１とｔ２の間でＨＬ１である。また、送水量Ｑのラベルは、時刻ｔ１とｔ２の間でＱＬ１である。
【００２４】
図５は、運用ノウハウの推定方法と運用ノウハウのデータ形式を模式的に表した図である。図５における表の各列は、事象Ｘ、事象Ｙ、ｎ（Ｘｉ×Ｙｊ）、Ｐ（Ｙ｜Ｘ）である。事象Ｘは、水位Ｈの時系列データのラベルを元とする集合の直積ＨＬである。事象Ｙは、送水量Ｑの時系列データのラベルを元とする集合の直積ＱＬである。ｎ（Ｘｉ×Ｙｊ）は、事象Ｘと事象Ｙの直積集合（Ｘ×Ｙ）の各要素が運用ノウハウの抽出対象期間に発生した頻度である。Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は、事象Ｘが発生した場合の事象Ｙの条件付き確率である。
【００２５】
事象Ｘは、水位Ｈの時系列データの５種類のラベルにより、Ｘ＝ＨＬ＝｛ＨＬ１，ＨＬ２，ＨＬ３，ＨＬ４，ＨＬ５｝と定義される。事象Ｙは、送水量Ｑの時系列データの４種類のラベルにより、Ｙ＝ＱＬ＝｛ＱＬ１，ＱＬ２，ＱＬ３，ＱＬ４｝と定義される。直積集合（Ｘ×Ｙ）の各元の要素数は、（ＨＬ×ＱＬ）の各要素の発生頻度であり、ｎ（ＨＬｉ×ＱＬｊ）である。このとき、事象Ｘが発生した場合の事象Ｙの条件付き確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は、水位Ｈの時系列データのラベルＨＬが決定したときに送水量Ｑの時系列データのラベルＱＬがＱＬ１，ＱＬ２，ＱＬ３，ＱＬ４のいずれになるかの条件付き確率ｐ（ＱＬ｜ＨＬ）で表される。ｐ（ＱＬ｜ＨＬ）＝（ｐ（ＱＬ，ＨＬ））／（ｐ（ＨＬ））＝ｎ（ＨＬｉ×ＱＬｊ）／ｎ（ＨＬｉ）である。ここで、ｎ（ＨＬｉ）＝Σｊｎ（ＨＬｉ×ＱＬｊ）である。
【００２６】
図６は、送水量Ｑに関する実施の形態１の運転ガイダンス画面を模式的に表した図である。この運転ガイダンス画面には、送水量Ｑの決定に関する運用ノウハウを表す条件付き確率ｐ（ＱＬ｜ＨＬ）の、状態変数ＱＬ，ＨＬに関するトレンドグラフが表示される。さらに、表示制御部１０４は、現在の時系列データのパターンを、同一ラベルの過去の時系列データのパターンと比較し、類似度が最も高い過去の時系列データのパターンの値を推奨値として算出する。表示制御部１０４は、ＣＣＴ（相互相関関数法）またはＤＴＷ（動的時間伸縮法）等の類似度計算手法を用いて時系列データの類似度を計算することができる。図６の運転ガイダンス画面には、送水量Ｑの現在値ｑ１と推奨値ｑ２が表示されている。
【００２７】
図７は、送水量Ｑに関する実施の形態１の異常兆候監視画面を模式的に表した図である。この異常兆候監視画面には、送水量Ｑの決定に関する運用ノウハウを表す条件付き確率ｐ（ＱＬ｜ＨＬ）の、状態変数ＱＬとＨＬに関するトレンドグラフが表示される。さらに、表示制御部１０４は、現在の時系列データのパターンを、各ラベルの過去の時系列データのパターンと比較し、現在の時系列データに最も類似度が高い過去の時系列データのラベルを判定する。表示制御部１０４は、ＣＣＴ（相互相関関数法）またはＤＴＷ（動的時間伸縮法）等の類似度計算手法を用いて時系列データの類似度を計算することができる。
【００２８】
現在の時系列データに最も類似度が高い過去の時系列データが通常パターンとして登録されている場合、表示制御部１０４は、現在の時系列データと最も類似度が高い過去の時系列データとの乖離度が大きくなった場合に、異常兆候と判定する。また、現在の時系列データに最も類似度が高い過去の時系列データが異常パターンとして登録されている場合、表示制御部１０４は、現在の時系列データと最も類似度が高い過去の時系列データとが一致する場合に、異常兆候と判定する。表示制御部１０４は、異常兆候を判定すると、その旨を表す表示情報を作成する。図７の異常兆候監視画面では、送水量Ｑの時系列データの現在のパターンが、過去の通常時の送水量Ｑの時系列データのパターンと乖離したため、異常兆候と判定されたことが表示されている。
【００２９】
＜Ａ−３．効果＞
以上に説明したように、実施の形態１の運用ノウハウ推定装置１００１は、水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得するデータ取得部であるデータ入出力部１０１と、対象時系列データを区間ごとにクラスタリングアルゴリズムによって分類し、分類結果である分類情報を対象時系列データの区間に付与する分類情報付与部であるラベル推定部１０２と、分類情報毎に計測値と制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、条件付き確率に基づき、計測値に対して設定すべき制御値を表す運用ノウハウを推定するノウハウ推定部１０３と、運用ノウハウに基づき水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、表示部１０５に表示させる表示制御部１０４と、を備える。従って、運用ノウハウ推定装置１００１によれば、運転員が対象時系列データに分類情報を付与しなくても、ラベル推定部１０２によって分類情報を付与し、分類情報を用いて対象時系列データを分析することにより水道プラントの運用ノウハウを推定することができる。
【００３０】
また、実施の形態１の運用ノウハウ推定装置１００１により実行される運用ノウハウ推定方法によれば、水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得し、前記対象時系列データを区間ごとにクラスタリングアルゴリズムによって分類し、前記分類の結果である分類情報を前記対象時系列データの区間に付与し、前記分類情報毎に前記計測値と前記制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、前記条件付き確率に基づき、前記計測値に対して設定すべき前記制御値を表す運用ノウハウを推定し、前記運用ノウハウに基づき前記水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、前記表示情報を表示部に表示させる。従って、実施の形態１の運用ノウハウ推定方法によれば、運転員が対象時系列データに分類情報を付与しなくても、対象時系列データに自動的に分類情報が付与され、分類情報を用いて対象時系列データが分析され、水道プラントの運用ノウハウが推定される。
【００３１】
また、実施の形態１の運用ノウハウ推定装置１００１において、分類情報付与部であるラベル推定部１０２は、対象時系列データのパターン分類を行い、パターン分類の結果を分類情報として対象時系列データに付与する。従って、運用ノウハウ推定装置１００１によれば、運転員が対象時系列データに分類情報を付与しなくても、ラベル推定部１０２によってパターン分類の結果である分類情報を付与し、分類情報を用いて対象時系列データを分析することにより水道プラントの運用ノウハウを推定することができる。
【００３２】
＜Ｂ．実施の形態２＞
＜Ｂ−１．構成＞
図８は、実施の形態２の運用ノウハウ推定装置１００２の構成を示すブロック図である。図８に示すように、運用ノウハウ推定装置１００２は、実施の形態１の運用ノウハウ推定装置１００１の構成と比較すると、ラベル推定部１０２に代えて属性推定部１０６を備えている。
【００３３】
運用ノウハウ推定装置１００２は、入力装置と、出力装置と、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）と、主記憶装置と、二次記憶装置と、たとえば、イントラネットなどのネットワークに接続するための通信機器とを備える。
【００３４】
図８におけるデータ入出力部１０１は、入力装置によって実現される。データ入出力部１０１は、通信機器によって実現されてもよい。また、図８におけるノウハウ推定部１０３、表示制御部１０４および属性推定部１０６は、ＣＰＵが計算に必要なデータを二次記憶装置に保存し、または、計算に必要なデータを二次記憶装置から読み出しつつ、主記憶装置に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。
【００３５】
また、図８における表示部１０５は、出力装置によって実現される。図８における計測値記録部２０１、制御値記録部２０２および運用ノウハウ記録部２０３は、主記憶装置または二次記憶装置によって実現される。
【００３６】
データ入出力部１０１は、上下水道プラントを構成する機器から上下水道プラントのプロセスに関する計測値を収集し、上下水道プラントを構成する機器へ上下水道プラントの運転操作に関する制御値を入力する。
【００３７】
属性推定部１０６は、計測値記録部２０１から計測値の時系列データを取得し、制御値記録部２０２から制御値の時系列データを取得し、これらの時系列データまたはこれらの時系列データを処理した時系列データである対象時系列データに対して、大小属性を推定し付与する。大小属性とは、時系列データの値の大小に関する運転員の認識を表し、「上限異常」、「高い」、「平常」、「低い」、「下限異常」等を属性値として有する。属性推定部１０６は、対象時系列データにクラスタリングアルゴリズムを適用することで、大小属性を推定する。属性推定部１０６は、時系列データの増加または減少の境界に着目した手法を用いる場合、対象時系列データの増加および減少の境界となる極小値および極大値を抽出し、抽出した極小値および極大値の分布をクラスタリングし、各クラスを最もよく分離する値を属性値の境界とし、値の大小関係に基づいて大小属性を付与する。
【００３８】
ノウハウ推定部１０３は、属性推定部１０６から対象時系列データの属性値を取得し、属性値間の因果関係で表現される運用ノウハウ、または複数の属性値の組み合わせで定義されるプラント状態の状態遷移で表現される運用ノウハウを推定し、運用ノウハウ記録部２０３に記録する。
【００３９】
表示制御部１０４は、運用ノウハウ記録部２０３から対象時系列データ、対象時系列データのラベル、および運用ノウハウを取得し、これらに基づき、水道プラントの状態把握または運転操作を支援するための表示情報を作成し、当該表示情報を表示部１０５に表示させる。表示情報の一例として、実施の形態１で説明した運転ガイダンス画面または異常兆候監視画面の他に、複数ラベルの組み合わせで定義されるプラントの状態遷移を運転員に伝える教育支援情報表示画面がある。教育支援情報表示画面については後述する。
【００４０】
＜Ｂ−２．動作＞
図９は、属性推定部１０６による大小属性の推定方法を模式的に表した図である。時系列データ４００ａは、運用ノウハウの抽出に用いる計測値または制御値の時系列データ、若しくはそれらを処理した時系列データであり、図９の例では水位Ｈの時系列データを表している。属性推定部１０６は、時系列データ４００ａから属性４００ｂを推定するために、時系列データ４００ａの極大値４０１ａと極小値４０１ｂを抽出し、極大値４０１ａの分布４０２ａと極小値４０１ｂの分布４０２ｂをそれぞれクラスタリングし、属性値の境界を決定する。例えば、極大値の分布の境界値の一つとして図９に示す４０３ａがあり、極小値の分布の境界値の一つとして図９に示す４０３ｂがある。
【００４１】
属性推定部１０６は、ｋ−ｍｅａｎｓ法またはウォード法等のクラスタリングアルゴリズムを用いて、極大値の分布４０２ａと極小値の分布４０２ｂのクラスタリングを行う。属性４００ｂは、計測値または制御値の時系列データもしくはそれらを処理した時系列データの、大小に関する運転員の認識を推定した結果を表しており、極大値４０１ａの分布４０２ａや極小値４０１ｂの分布４０２ｂを分類したクラス毎に付与される。例えば、極大値４０１ａの分布４０２ａと極小値４０１ｂの分布４０２ｂが図９のように６つのクラスに分類されている場合、属性４００ｂは、大小関係の順に上限異常、非常に高い、高い、平常、低い、下限異常と付与される。
【００４２】
図１０と図１１は、運用ノウハウの推定方法およびデータ形式を模式的に表した図である。図１０は水位Ｈと送水量Ｑの散布図である。水位Ｈに関して、ＨＡ＝｛ＨＡ１（低）、ＨＡ２（高）｝の２つの属性、送水量Ｑに関して、ＱＡ＝｛ＱＡ１（低）、ＱＡ２（高）｝の２つの属性が付与されている。
【００４３】
図１１は、図１０に示した各属性が付与された区間内のデータ数を基にして作成された条件付き確率を示している。図１１における表の各列は、事象Ｘ、事象Ｙ、ｎ（Ｘｉ×Ｙｊ）、Ｐ（Ｙ｜Ｘ）である。事象Ｘは、水位Ｈの時系列データの属性を元とする集合の直積ＨＡである。事象Ｙは、送水量Ｑの時系列データの属性を元とする集合の直積ＱＡである。ｎ（Ｘｉ×Ｙｊ）は、事象Ｘと事象Ｙの直積集合（Ｘ×Ｙ）の各要素が運用ノウハウの抽出対象期間に発生した頻度である。Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は、事象Ｘが発生した場合の事象Ｙの条件付き確率である。
【００４４】
事象Ｘは、水位Ｈの時系列データの２つの属性により、Ｘ＝ＨＡ＝｛ＨＡ１（低）、ＨＡ２（高）｝と定義される。事象Ｙは、送水量Ｑの時系列データの２つの属性により、Ｙ＝ＱＡ＝｛ＱＡ１（低）、ＱＡ２（高）｝と定義される。直積集合（Ｘ×Ｙ）の各元の要素数は、（ＨＡ×ＱＡ）の各要素の発生頻度であり、ｎ（ＨＡｉ×ＱＡｊ）である。このとき、事象Ｘが発生した場合の事象Ｙの条件付き確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は、水位Ｈの時系列データの属性ＨＡが決定したときに送水量Ｑの時系列データの属性ＱＡがＱＡ１，ＱＡ２のいずれになるかの条件付き確率ｐ（ＱＡ｜ＨＡ）で表される。ｐ（ＱＡ｜ＨＡ）＝（ｐ（ＱＡ，ＨＡ））／（ｐ（ＨＡ））＝ｎ（ＨＡｉ×ＱＡｊ）／ｎ（ＨＡｉ）である。ここで、ｎ（ＨＡｉ）＝Σｊｎ（ＨＡｉ×ＱＡｊ）である。
【００４５】
水位ＨがＨＡ１（低）の区間に入っているとき、送水量ＱをＱＡ２（高）に設定する条件付き確率ｐ（ＱＡ２│ＨＡ１）＝１１／１２が最も高い。そのため、ノウハウ推定部１０３は、水位ＨがＨＡ１（低）の区間に入っているときは送水量ＱをＱＡ２（高）に設定する運転方法が典型的な制御値である、という運用ノウハウを推定することができる。同様に、水位ＨがＨＡ２（高）のとき送水量ＱをＱＡ１（低）に設定する条件付き確率ｐ（ＱＡ１│ＨＡ２）＝１０／１１が最も高い。そのため、ノウハウ推定部１０３は、水位ＨがＨＡ２（高）の区間に入っているとき送水量ＱをＱＡ１（低）に設定する運転方法が典型的な制御値である、という運用ノウハウを推定することができる。
【００４６】
図１２は、送水量Ｑに関する実施の形態２の運転ガイダンス画面を模式的に表した図である。この運転ガイダンス画面には、送水量Ｑの決定に関する運用ノウハウを表す条件付き確率ｐ（ＱＡ｜ＨＡ）の、状態変数ＱＡとＨＡに関するトレンドグラフなどが表示される。さらに、表示制御部１０４は、現在時刻のＨＡの属性値と事前条件が一致する条件付き確率ｐ（ＱＡ｜ＨＡ）の中から最も高いものを選択し、選択したｐ（ＱＡ｜ＨＡ）におけるＱＡの属性値と当該属性値をとるＱの値の範囲を推奨値として算出する。表示制御部１０４が算出したこれらの情報は、送水量Ｑに関する運転ガイダンス画面に表示される。図１２では、送水量の現在値の属性（低）と、送水量の推奨値の範囲とその属性（高）が表示されている。
【００４７】
図１３は、送水量Ｑに関する実施の形態２の異常兆候監視画面を模式的に表した図である。この異常兆候監視画面には、送水量Ｑの決定に関する運用ノウハウを表す条件付き確率ｐ（ＱＡ｜ＨＡ）の、状態変数ＱＡとＨＡに関するトレンドグラフが表示される。さらに、表示制御部１０４は、事前条件が現在時刻のＨＡの属性値と一致し、かつ、事後条件が現在時刻のＱＡの属性値と一致する条件付き確率が、予め定められた閾値を下回ると、異常兆候と判定する。そして、表示制御部１０４は、異常兆候と判定すると、事前条件が現在時刻のＨＡの属性値と一致する条件付き確率の中から最も高い値をとる条件付き確率ｐ（ＱＡ｜ＨＡ）を選択し、選択したｐ（ＱＡ｜ＨＡ）におけるＱＡの属性値と当該属性値をとるＱの値の範囲を推奨値として表示する。
【００４８】
図１４は、送水量Ｑに関する教育支援情報表示画面を模式的に表した図である。この教育支援情報表示画面では、送水量Ｑの決定に関する運用ノウハウを表す条件付き確率ｐ（ＱＡ｜ＨＡ）の、状態変数ＱＡとＨＡに関するトレンドグラフ１３００が表示される。トレンドグラフ１３００における黒丸１３０２，１３０３は着目時刻を示している。さらに、表示制御部１０４は、状態変数ＱＡとＨＡの直積ＨＡｉ×ＱＡｊで定義されるプラント状態毎の発生頻度ｎ（ＨＡｉ×ＱＡｊ）とプラント状態間の状態遷移の回数を基に、状態遷移図１３０１を作成する。状態遷移図１３０１において、各ノード１３０４−１３０７がプラント状態ＨＡｉ×ＱＡｊを表し、各エッジが各ノード１３０４−１３０７間の状態遷移を表す。プラント状態の発生頻度ｎ（ＨＡｉ×ＱＡｊ）は各ノード１３０４−１３０７の大きさ等で表され、プラント状態間の状態遷移回数はエッジの太さ等で表される。ノード１３０４−１３０７のうち、着目時刻におけるプラント状態を表すノード１３０４は、他のノード１３０５−１３０７よりも太い線で、あるいは異なる色で描かれ，他のノード１３０５−１３０７と区別される。運転員は、トレンドグラフ１３００上で黒丸１３０２，１３０３の位置を左右にずらすことによって、着目時刻を前後に変化させることが可能である。着目時刻の変化に応じて、状態遷移図１３０１において他のノードと区別して表示されるノードも変化する。
【００４９】
＜Ｂ−３．効果＞
実施の形態２の運用ノウハウ推定装置１００２において、分類情報付与部である属性推定部１０６は、対象時系列データの値の大きさに対する水道プラントの運転員の認識を表す大小属性を、クラスタリングアルゴリズムによる区間ごとの分類によって推定し、大小属性を分類情報として対象時系列データの区間に付与する。従って、運用ノウハウ推定装置１００１によれば、運転員が対象時系列データに大小属性を付与しなくても、ラベル推定部１０２によって大小属性を付与し、属性を用いて対象時系列データを分析することにより水道プラントの運用ノウハウを推定することができる。
【００５０】
＜Ｃ．実施の形態３＞
実施の形態２の運用ノウハウ推定装置１００２は、水道プラントの対象時系列データに対し、属性を推定し付与する。しかし、運用ノウハウ推定装置１００２は、運転員が運転操作の判断に用いるイベントの発生期間、または当該イベントへの対応操作が行われた期間（以下、これらの期間を合わせて「イベント発生期間」と呼ぶ）を区別せず全期間を通して運用ノウハウを推定するため、運用ノウハウの推定精度が低下するという課題があった。その例を図１５と図１６を用いて説明する。
【００５１】
図１５は、水位Ｈと送水量Ｑの散布図であり、通常時のデータと工事期間のデータとを含んでいる。図１５中、黒丸は通常時のデータを表し、白四角は工事期間のデータを表している。図１６は、１５に散布図として表した水位Ｈおよび送水量Ｑの時系列データを基に実施の形態２のノウハウ推定部１０３が算出する条件付き確率を示している。実施の形態２のノウハウ推定部１０３は、通常時のデータと工事期間のデータを区別せずに条件付き確率を推定する。
【００５２】
図１６に示すように、水位ＨがＨＡ２（中）の区間に入っているとき、送水量ＱがＱＡ１（低）の区間に入っているデータ数ｎ（ＨＡ２×ＱＡ１）＝９とＱＡ２（高）の区間に入っているデータ数ｎ（ＨＡ２×ＱＡ２）＝８は同程度である。そのため、運用ノウハウ推定装置１００２は、水位ＨがＨＡ２（中）のときに送水量ＱをＱＡ２（高）とＱＡ１（低）のどちらに設定すべきかを高い条件付き確率で推奨できない。
【００５３】
そこで、実施の形態３の運用ノウハウ推定装置では、以下のようにイベント発生期間を考慮することにより、運用ノウハウを高精度に推定する。
【００５４】
＜Ｃ−１．構成＞
図１７は、実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００３の構成を示すブロック図である。図１７に示すように、運用ノウハウ推定装置１００３は、実施の形態２の運用ノウハウ推定装置１００２の構成に加えて、イベント判定部１０７を備えている。イベント判定部１０７は、属性推定部１０６から水道プラントの対象時系列データとその属性値を取得し、これらの情報からイベント発生期間を判定し、通常時とイベント発生期間の情報を含む期間情報を対象時系列データに付与する。通常時とは、イベント発生期間以外の期間のことである。ノウハウ推定部１０３は、通常時またはイベント発生期間毎に運用ノウハウを推定することにより、運用ノウハウの推定精度を向上することができる。
【００５５】
運用ノウハウ推定装置１００３は、入力装置と、出力装置と、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）と、主記憶装置と、二次記憶装置と、たとえば、イントラネットなどのネットワークに接続するための通信機器とを備える。
【００５６】
図１７におけるデータ入出力部１０１は、入力装置によって実現される。データ入出力部１０１は、通信機器によって実現されてもよい。また、図１７におけるノウハウ推定部１０３、表示制御部１０４、属性推定部１０６、およびイベント判定部１０７は、ＣＰＵが計算に必要なデータを二次記憶装置に保存し、または、計算に必要なデータを二次記憶装置から読み出しつつ、主記憶装置に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。
【００５７】
また、図１７における表示部１０５は、出力装置によって実現される。図１７における計測値記録部２０１、制御値記録部２０２および運用ノウハウ記録部２０３は、主記憶装置または二次記憶装置によって実現される。
【００５８】
＜Ｃ−２．動作＞
イベント判定部１０７の動作内容について説明する。図１８は、イベント判定部１０７が時系列データ７００ａとその属性７００ｂとからイベント発生期間を判定する方法を説明する図である。時系列データ７００ａは水位Ｈの時系列データであり、属性７００ｂは時系列データ７００ａの大小属性を表している。
【００５９】
イベント判定部１０７は、イベント判定ルールに基づき時系列データ７００ａにイベント発生期間を付与する。具体的には、イベント判定部１０７は、まず、時系列データ７００ａの極大値７０１ａまたは極小値７０１ｂの時系列での変化パターンに基づいて、通常時のパターンを抽出する。時系列データ７００ａは、期間７０２ａにおけるように、極値の属性７００ｂが「非常に高い→低い→平常→低い→非常に高い」と変化するパターンを最も多く含む。そのため、イベント判定部１０７は、極値の属性７００ｂが「非常に高い→低い→平常→低い→非常に高い」と変化する期間を通常時とする。図１８において、時系列データ７００ａは、通常時において、期間７０２ａに示すパターンを最小単位として繰り返す。次に、時系列データ７００ａは、期間７０２ｂにおいて、極値の属性７００ｂが「非常に高い→平常→非常に高い→平常→非常に高い」と変化し、通常時のパターンと異なる。そのため、イベント判定部１０７は、期間７０２ｂのうち通常時と異なるパターンである「平常→非常に高い→平常→」の期間をイベント３の発生期間と判定する。同様に、イベント判定部１０７は、時系列データ７００ａが通常時と異なるパターンを示す期間をイベント１、イベント２の発生期間と判定する。なお、イベント判定部１０７は、時系列データ７００ａにおける極値の時間間隔をイベントの判定に用いても良い。
【００６０】
図１９は、図１５に散布図として表した水位Ｈおよび送水量Ｑの時系列データを基に運用ノウハウ推定装置１００３のノウハウ推定部１０３が算出した、水位Ｈと送水量Ｑの属性を状態変数とする条件付き確率を示している。イベント判定部１０７が通常時のデータと工事期間のデータを区別するため、図１９において、事象Ｘは水位Ｈの属性ＨＡに加えて期間の属性ＥＡ＝｛ＥＡ１（通常），ＥＡ２（工事）｝を含んでいる。従って、送水量ＱをＱＡ２（高）とＱＡ１（低）のどちらに設定すべきかを表す条件付き確率Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は、期間の属性ＥＡと水位の属性ＨＡと送水量の属性ＱＡを用いて、ｐ（ＱＡ│ＨＡ，ＥＡ）と表される。図１９において、水位の属性ＨＡ＝ＨＡ２（中）で水道プラントが通常時のＥＡ＝ＥＡ１（通常）のとき、ｐ（ＱＡ＝ＱＡ１│ＨＡ＝ＨＡ２，ＥＡ＝ＥＡ１）＝９／１０であるのに対してｐ（ＱＡ＝ＱＡ２│ＨＡ＝ＨＡ２，ＥＡ＝ＥＡ１）＝１／１０である。従って、ノウハウ推定部１０３は、通常時に水位Ｈの属性がＨＡ２である場合、送水量ＱをＱＡ１（低）に設定することが典型的な制御方法であるという運用ノウハウを推定することができる。また、水位ＨＡ＝ＨＡ２（中）でプラントが工事期間のＥＡ＝ＥＡ２（工事）のときは、ｐ（ＱＡ＝ＱＡ１│ＨＡ＝ＨＡ２，ＥＡ＝ＥＡ２）＝０／８であるのに対してｐ（ＱＡ＝ＱＡ２│ＨＡ＝ＨＡ２，ＥＡ＝ＥＡ２）＝８／８である。従って、ノウハウ推定部１０３は、工事期間に水位Ｈの属性がＨＡ２である場合、送水量ＱをＱＡ２（高）に設定することが典型的な制御方法であるという運用ノウハウを推定することができる。
【００６１】
以上の説明では、実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００３を、実施の形態２の運用ノウハウ推定装置１００２にイベント判定部１０７を加えた構成として説明した。しかし、実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００３は、実施の形態１の運用ノウハウ推定装置１００１にイベント判定部１０７を加えた構成であっても良い。
【００６２】
＜Ｃ−３．効果＞
実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００３は、計測値の時系列データから、水道プラントの運転員が運転操作の判断に用いるイベントの発生期間を検出するイベント判定部（１０７）を備える。そして、ノウハウ推定部１０３は、イベントの発生期間とそれ以外の期間とを区別して、分類情報毎に計測値と制御値が同時に成立する条件付き確率を算出する、これにより、運用ノウハウ推定装置１００３によれば、イベントの発生期間とそれ以外の期間とを区別して運用ノウハウが推定されるため、運用ノウハウの推定精度が向上する。
【００６３】
＜Ｄ．実施の形態４＞
実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００３では、計測値または制御値に運用ノウハウの推定に必要な情報が含まれていない場合など、運用ノウハウの推定に用いる時系列データが悪い場合に、運用ノウハウの推定精度が不十分となるという課題があった。実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４では、以下の構成により上記の課題を解決する。
【００６４】
＜Ｄ−１．構成＞
図２０は、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４の構成を示すブロック図である。運用ノウハウ推定装置１００４は、実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００３の構成に加えて、精度基準記録部２０４、対応操作不明データ記録部２０５、操作根拠不足データ記録部２０６、不足情報入力部１０８およびノウハウ再推定部１０９を備えている。
【００６５】
運用ノウハウ推定装置１００４は、入力装置と、出力装置と、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）と、主記憶装置と、二次記憶装置と、たとえば、イントラネットなどのネットワークに接続するための通信機器とを備える。
【００６６】
図２０におけるデータ入出力部１０１、不足情報入力部１０８は、入力装置によって実現される。データ入出力部１０１、不足情報入力部１０８は、通信機器によって実現されてもよい。また、図２０における、ノウハウ推定部１０３、表示制御部１０４、属性推定部１０６、イベント判定部１０７およびノウハウ再推定部１０９は、ＣＰＵが計算に必要なデータを二次記憶装置に保存し、または、計算に必要なデータを二次記憶装置から読み出しつつ、主記憶装置に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。
【００６７】
また、図２０における表示部１０５は、出力装置によって実現される。図２０における計測値記録部２０１、制御値記録部２０２、運用ノウハウ記録部２０３、精度基準記録部２０４、対応操作不明データ記録部２０５、および操作根拠不足データ記録部２０６は、主記憶装置または二次記憶装置によって実現される。
【００６８】
精度基準記録部２０４は、運用ノウハウの推定精度基準を記録する。
【００６９】
ノウハウ推定部１０３は、イベント判定部１０７から大小属性と期間属性を付与済みの対象時系列データを取得し、取得した対象時系列データからプラントの状態と運転操作に関する運用ノウハウを推定する。また、ノウハウ推定部１０３は、推定した運用ノウハウと精度基準記録部２０４から取得した推定精度基準を基に、対象時系列データのうち推定精度基準を満たすデータ、対応操作が不明な対応操作不明データ、および対応操作の根拠が不足する操作根拠不足データを判定する。
【００７０】
対応操作不明データ記録部２０５は、ノウハウ推定部１０３で対応操作不明データと判定された対象時系列データを記録する。操作根拠不足データ記録部２０６は、ノウハウ推定部１０３で操作根拠不足データと判定された対象時系列データを記録する。
【００７１】
不足情報入力部１０８は、対応操作不明データ記録部２０５から対応操作不明データを取得し、操作根拠不足データ記録部２０６から操作根拠不足データを取得し、これらのデータを基に、ユーザである運転員等に対応操作データと操作根拠データの入力を求め、当該入力を受け付ける。
【００７２】
ノウハウ再推定部１０９は、不足情報入力部１０８から得られる対応操作データと対応操作不明データ、または不足情報入力部１０８から得られる操作根拠データと操作根拠不足データを基に、プラントの状態と運転操作に関する運用ノウハウを再推定することで運用ノウハウの推定精度を向上する。
【００７３】
運用ノウハウ記録部２０３は、ノウハウ推定部１０３とノウハウ再推定部１０９から得られる運用ノウハウを記録する。
【００７４】
＜Ｄ−２．動作＞
実施の形態４のノウハウ推定部１０３は、対象時系列データを基に運用ノウハウを推定する他、相互情報量などの統計量を用いて運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たすか否かを判定する。
【００７５】
図２１は、水位Ｈと送水量Ｑの散布図であり、運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たす場合の例である。実施の形態４のノウハウ推定部１０３は、送水量Ｑの属性値ＱＡと水位Ｈの属性値ＨＡの相互情報量Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）を算出する。相互情報量Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）は、水位の属性値ＨＡを知ることによって送水量の属性値ＱＡに関して得られる情報量を表している。ノウハウ推定部１０３は、相互情報量Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）が閾値ＩＴＨ以上であれば、運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たすと判定する。つまり、相互情報量Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）は、送水量Ｑの時系列データと水位Ｈの時系列データから推定される運用ノウハウの推定精度の尺度であり、その閾値ＩＴＨが運用ノウハウの推定精度基準となる。ここで、ＩＴＨ＝０．２［ｂｉｔ］とする。図２１の例では、ＨＡ１∧ＱＡ１が成立する確率ｐ（ＨＡ１，ＱＡ１）＝１／２２であり、以下同様に、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ１）＝９／２２、ｐ（ＨＡ１，ＱＡ２）＝１１／２２、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ２）＝１／２２、ｐ（ＨＡ１）＝１２／２２、ｐ（ＨＡ２）＝１０／２２、ｐ（ＱＡ１）＝１０／２２、ｐ（ＱＡ２）＝１２／２２である。従って、相互情報量Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）は以下のように表される。
【００７６】
【数１】
0006765577.tif 000002
【００７７】
従って、Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）≧ＩＴＨとなり、ノウハウ推定部１０３は、運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たすと判定する。
【００７８】
図２２は、水位Ｈと送水量Ｑの散布図であり、運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たさない場合の例である。図２１の例と同様に、相互情報量の閾値ＩＴＨ＝０．２［ｂｉｔ］とする。図２２の例では、ｐ（ＨＡ１，ＱＡ１）＝３／４６、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ１）＝９／４６、ｐ（ＨＡ３，ＱＡ１）＝１０／４６、ｐ（ＨＡ１，ＱＡ２）＝１１／４６、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ２）＝９／４６、ｐ（ＨＡ３、ＱＡ２）＝４／４６、ｐ（ＨＡ１）＝１４／４６、ｐ（ＨＡ２）＝１８／４６、ｐ（ＨＡ３）＝１４／４６、ｐ（ＱＡ１）＝２２／４６、ｐ（ＱＡ２）＝２４／４６である。従って、Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）＝０．１２［ｂｉｔ］であり、Ｉ（ＱＡ；ＨＡ）＜ＩＴＨとなる。従って、ノウハウ推定部１０３は、運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満さないと判定する。
【００７９】
運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満さない場合、ノウハウ再推定部１０９は運用ノウハウの再推定を行う。ノウハウ再推定部１０９は、例えば操作根拠不足データ記録部２０６に記録された操作根拠不足データと不足情報入力部１０８に入力された操作根拠データを用いて、運用ノウハウの再推定を行う。ここで、ユーザが、「期間Ｅのうちｅ１以降が工事期間であり、ｅ１より前が通常時である」という操作根拠データを不足情報入力部１０８に入力したとする。この操作根拠データは、操作根拠不足データの期間に関する属性情報ともいえる。
【００８０】
ノウハウ再推定部１０９は、この操作根拠データによって、操作根拠不足データを通常時のデータと工事期間のデータに区別することができる。この区別により、図２２に示した水位Ｈと送水量Ｑの散布図は、図２３のように表される。図２３において、通常時のデータ（ＥＡ１）は黒丸で表され、工事期間のデータ（ＥＡ２）は白四角で表されている。図２４は、通常時と工事期間を区別した期間Ｅと送水量Ｑの散布図である。図２４においても、通常時のデータ（ＥＡ１）は黒丸で表され、工事期間のデータ（ＥＡ２）は白四角で表されている。
【００８１】
図２３の例において、ノウハウ再推定部１０９は、データの発生頻度を基に水位Ｈ、送水量Ｑ、期間Ｅの属性ごとの同時発生確率を計算する。ｐ（ＨＡ１，ＱＡ１，ＥＡ１）＝３／４６、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ１，ＥＡ１）＝９／４６、ｐ（ＨＡ３，ＱＡ１，ＥＡ１）＝０／４６、ｐ（ＨＡ１，ＱＡ２，ＥＡ１）＝１１／４６、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ２，ＥＡ１）＝１／４６、ｐ（ＨＡ３，ＱＡ２，ＥＡ１）＝０／４６、ｐ（ＨＡ１，ＱＡ１，ＥＡ２）＝０／４６、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ１，ＥＡ２）＝０／４６、ｐ（ＨＡ３，ＱＡ１，ＥＡ２）＝１０／４６、ｐ（ＨＡ１，ＱＡ２，ＥＡ２）＝０／４６、ｐ（ＨＡ２，ＱＡ２，ＥＡ２）＝８／４６、ｐ（ＨＡ３，ＱＡ２，ＥＡ２）＝４／４６、ｐ（ＨＡ１，ＥＡ１）＝１４／４６、ｐ（ＨＡ２，ＥＡ１）＝１０／４６、ｐ（ＨＡ３，ＥＡ１）＝０／４６、ｐ（ＨＡ１，ＥＡ２）＝０／４６、ｐ（ＨＡ２，ＥＡ２）＝８／４６、ｐ（ＨＡ３，ＥＡ２）＝１４／４６、ｐ（ＱＡ１，ＥＡ１）＝１２／４６、ｐ（ＱＡ２，ＥＡ１）＝１２／４６、ｐ（ＱＡ１，ＥＡ２）＝１０／４６、ｐ（ＱＡ２，ＥＡ２）＝１２／４６、ｐ（ＥＡ１）＝２４／４６、ｐ（ＥＡ２）＝２２／４６である。従って、相互情報量Ｉ（ＱＡ；ＨＡ｜ＥＡ）＝０．４０［ｂｉｔ］となる。ここで、相互情報量Ｉ（ＱＡ；ＨＡ｜ＥＡ）は、期間の属性ＥＡがＥＡ１（通常）かＥＡ２（工事）かを区別した上で水位の属性ＨＡを知ることによって送水量の属性ＱＡに関して得られる情報量である。Ｉ（ＱＡ；ＨＡ｜ＥＡ）≧ＩＴＨとなり、ノウハウ再推定部１０９は、運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たすと判定する。そして、ノウハウ再推定部１０９は、条件付き確率ｐ（ＱＡ｜ＨＡ，ＥＡ）を算出し、ｐ（ＱＡ｜ＨＡ，ＥＡ）から運用ノウハウを再推定する。
【００８２】
図２５は、対応操作不明データの例を示す、期間Ｅと反応槽リン濃度Ｃの散布図である。反応槽リン濃度Ｃは、通常時においてはＣＡ２（中）またはＣＡ１（低）の値をとるが、イベント１の期間ＥＡ２においてＣＡ３（高）の値をとり、その後ＣＡ２（中）およびＣＡ１（低）に戻るという、通常とは異なるパターンとなっている。しかし、イベント１の期間ＥＡ２における制御値の時系列データがないため、ノウハウ推定部１０３は反応槽リン濃度Ｃの時系列データを対応操作不明データと判定したものとする。なお、図２５において通常時のデータは黒丸、イベント１期間中のデータは白四角で表されている。
【００８３】
そこで、ノウハウ再推定部１０９は、対応操作不明データ記録部２０５に記録された対応操作不明データと不足情報入力部１０８に入力された対応操作データを用いて、運用ノウハウの再推定を行う。ここで、ユーザが、「イベント１への対応操作期間がｅ４からｅ５、およびｅ６からｅ７である」と、「ｅ４からｅ５に薬剤注入量Ｌをｌ１増加させ、ｅ６からｅ７に薬剤注入量Ｌをｌ１減少させた」という対応操作データを不足情報入力部１０８に入力したとする。すなわち、この対応操作データは、対応操作不明データにおけるイベントの発生期間における制御値の時系列データである。
【００８４】
ノウハウ再推定部１０９は、この対応操作データによって、対応操作不明データを、ｅ２以前とｅ３以降の通常時（ＥＡ１）か、ｅ２からｅ４、ｅ５からｅ６、およびｅ７からｅ３までのイベント１発生時の対応操作不実施期間（ＥＡ２−１）か、ｅ４からｅ５までのイベント１発生時の薬剤注入量Ｌの増加期間（ＥＡ２−２）か、ｅ６からｅ７までのイベント１発生時の薬剤注入量Ｌの減少期間（ＥＡ２−３）か、に区別することができる。この区別により、図２５に示した期間Ｅと反応槽リン濃度Ｃの散布図は、図２６のように表される。図２６において、期間属性ＥＡ１のデータは黒丸で表され、期間属性ＥＡ２−１のデータは斜線ハッチングの四角で表され、期間属性ＥＡ２−２のデータは黒四角で表され、期間属性ＥＡ２−３のデータは梨地ハッチングの四角で表されている。
【００８５】
図２７は、薬剤注入量Ｌと反応槽リン濃度Ｃの散布図である。図２７においても、期間属性ＥＡ１のデータは黒丸で表され、期間属性ＥＡ２−１のデータは斜線ハッチングの四角で表され、期間属性ＥＡ２−２のデータは黒四角で表され、期間属性ＥＡ２−３のデータは梨地ハッチングの四角で表されている。
【００８６】
図２７の例において、ノウハウ再推定部１０９は、データの発生頻度を基に、薬剤注入量Ｌと反応槽リン濃度Ｃの、属性ごとの同時発生確率を計算する。ｐ（ＬＡ１，ＣＡ１）＝２／２２、ｐ（ＬＡ２，ＣＡ１）＝４／２２、ｐ（ＬＡ３，ＣＡ１）＝０／２２、ｐ（ＬＡ１，ＣＡ２）＝０／２２、ｐ（ＬＡ２，ＣＡ２）＝１３／２２、ｐ（ＬＡ３，ＣＡ２）＝０／２２、ｐ（ＬＡ１，ＣＡ３）＝０／２２、ｐ（ＬＡ２，ＣＡ３）＝１／２２、ｐ（ＬＡ３，ＣＡ３）＝２／２２、ｐ（ＬＡ１）＝２／２２、ｐ（ＬＡ２）＝１８／２２、ｐ（ＬＡ３）＝２／２２、ｐ（ＣＡ１）＝６／２２、ｐ（ＣＡ２）＝１３／２２、ｐ（ＣＡ３）＝３／２２である。従って、相互情報量Ｉ（ＬＡ；ＣＡ）＝０．４９［ｂｉｔ］となる。ここで、相互情報量Ｉ（ＬＡ；ＣＡ）は、反応槽リン濃度の属性ＣＡを知ることによって薬剤注入量増減値の属性ＬＡに関して得られる情報量である。Ｉ（ＬＡ；ＣＡ）≧ＩＴＨとなり、ノウハウ再推定部１０９は、運用ノウハウの推定精度が推定精度基準を満たすと判定する。そして、ノウハウ再推定部１０９は、条件付き確率ｐ（ＬＡ｜ＣＡ）を算出し、ｐ（ＬＡ｜ＣＡ）から運用ノウハウを再推定する。
【００８７】
以上では、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４を、実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００３の構成にノウハウ再推定部１０９等を追加した構成として説明した。しかし、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４は、実施の形態１または実施の形態２の運用ノウハウ推定装置１００１，１００２の構成にノウハウ再推定部１０９等を追加した構成であっても良い。
【００８８】
＜Ｄ−３．効果＞
実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４は、ユーザからの入力を受け付ける入力部である不足情報入力部１０８と、運用ノウハウを再推定するノウハウ再推定部１０９を備える。ノウハウ推定部１０３は、計測値の時系列データから判定されたイベントの発生期間における制御値の時系列データが存在しない場合、計測値の時系列データを対応操作不明データと判定する。不足情報入力部１０８は、対応操作不明データにおけるイベントの発生期間における制御値の時系列データを対応操作データとしてユーザから受け付ける。ノウハウ再推定部１０９は、対応操作不明データと対応操作データに基づき運用ノウハウを再推定する。従って、運用ノウハウ推定装置１００４によれば、対応操作不明データがある場合でも、ユーザから受け付けた対応操作データにより対応操作不明データを補完することによって、高精度に運用ノウハウを推定することができる。
【００８９】
また、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４において、ノウハウ推定部１０３は、計測値の時系列データと制御値の時系列データとの相互情報量が予め定められた閾値以下である場合に、計測値および制御値の時系列データを操作根拠不足データと判定する。不足情報入力部１０８は、操作根拠不足データの期間に関する属性情報を操作根拠データとしてユーザから受け付ける。ノウハウ再推定部１０９は、操作根拠不足データと操作根拠データに基づき運用ノウハウを再推定する。従って、運用ノウハウ推定装置１００４によれば、操作根拠不足データがある場合でも、ユーザから受け付けた操作根拠データにより操作根拠不足データを補完することによって、高精度に運用ノウハウを推定することができる。
【００９０】
＜Ｅ．実施の形態５＞
実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４では、対象時系列データに対して運転員の認識を表す属性情報を推定し付与するが、対象時系列データの値によっては付与される属性情報の数が運転員の認識と比較して多数になるという課題があった。実施の形態５の運用ノウハウ推定装置１００５では、以下の構成により上記の課題を解決する。
【００９１】
図２８は、実施の形態５の運用ノウハウ推定装置１００５の構成を示すブロック図である。運用ノウハウ推定装置１００５は、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４の構成に加えて、属性付与制約記録部２０７を備えている。
【００９２】
運用ノウハウ推定装置１００５は、入力装置と、出力装置と、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）と、主記憶装置と、二次記憶装置と、たとえば、イントラネットなどのネットワークに接続するための通信機器とを備える。
【００９３】
図２８におけるデータ入出力部１０１、不足情報入力部１０８は、入力装置によって実現される。データ入出力部１０１、不足情報入力部１０８は、通信機器によって実現されてもよい。また、図２８における、ノウハウ推定部１０３、表示制御部１０４、属性推定部１０６、イベント判定部１０７およびノウハウ再推定部１０９は、ＣＰＵが計算に必要なデータを二次記憶装置に保存し、または、計算に必要なデータを二次記憶装置から読み出しつつ、主記憶装置に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。
【００９４】
また、図２８における表示部１０５は、出力装置によって実現される。図２８における計測値記録部２０１、制御値記録部２０２、運用ノウハウ記録部２０３、精度基準記録部２０４、対応操作不明データ記録部２０５、操作根拠不足データ記録部２０６、および属性付与制約記録部２０７は、主記憶装置または二次記憶装置によって実現される。
【００９５】
属性付与制約記録部２０７は、属性付与制約を記録する。属性推定部１０６は、属性を推定する際、属性付与制約記録部２０７に記録された属性付与制約を考慮した上で属性を推定する。
【００９６】
例えば、属性付与制約は、「時系列データの変化幅が最大変化幅の一定割合以下となる区間に、複数の属性を付与してはいけない」である。時系列データの最大変化幅は、最大値と最小値から算出される。この場合、属性推定部１０６は、時系列データの変化幅が最大変化幅の一定割合以下となる区間に複数の属性が推定されていれば、それらを統合した属性を算出し、時系列データの当該区間に付与する。このように、属性付与制約は、１つの属性情報を付与する対象時系列データの区間長に関する制約である。
【００９７】
以上では、実施の形態５の運用ノウハウ推定装置１００５を、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４の構成に属性付与制約記録部２０７を加えた構成として説明した。しかし、実施の形態５の運用ノウハウ推定装置１００５は、属性推定部１０６を備える実施の形態２または実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００２，１００３の構成に、属性付与制約記録部２０７を加えた構成であっても良い。
【００９８】
実施の形態５の運用ノウハウ推定装置１００５によれば、分類情報付与部である属性推定部１０６は、１つの属性情報を付与する対象時系列データの区間長に関する制約である属性付与制約に従って、属性情報を対象時系列データの区間に付与する。従って、実施の形態５の運用ノウハウ推定装置１００５によれば、対象時系列データの如何を問わず、対象時系列データに付与される属性情報が運転員の認識と比較して多数になることを避けることができる。
【００９９】
＜Ｆ．実施の形態６＞
実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４では、対象時系列データにおいてイベント発生期間の判定を行う。しかし、対象時系列データの値によっては、判定されるイベントの種類が運転員の認識と比較して多数になるという課題があった。実施の形態６の運用ノウハウ推定装置１００６では、以下の構成により上記の課題を解決する。
【０１００】
図２９は、実施の形態６の運用ノウハウ推定装置１００６の構成を示すブロック図である。運用ノウハウ推定装置１００６は、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４の構成に加えて、イベント検出感度記録部２０８を備えている。イベント検出感度記録部２０８は、イベント検出感度を記録する。イベント検出感度は、対象時系列データの２つの区間で同一イベントが発生しているとみなすことのできる、両区間における特徴量の一致度を示す。
【０１０１】
運用ノウハウ推定装置１００６は、入力装置と、出力装置と、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）と、主記憶装置と、二次記憶装置と、たとえば、イントラネットなどのネットワークに接続するための通信機器とを備える。
【０１０２】
図２９におけるデータ入出力部１０１、不足情報入力部１０８は、入力装置によって実現される。データ入出力部１０１、不足情報入力部１０８は、通信機器によって実現されてもよい。また、図２９における、ノウハウ推定部１０３、表示制御部１０４、属性推定部１０６、イベント判定部１０７およびノウハウ再推定部１０９は、ＣＰＵが計算に必要なデータを二次記憶装置に保存し、または、計算に必要なデータを二次記憶装置から読み出しつつ、主記憶装置に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。
【０１０３】
また、図２９における表示部１０５は、出力装置によって実現される。図２９における計測値記録部２０１、制御値記録部２０２、運用ノウハウ記録部２０３、精度基準記録部２０４、対応操作不明データ記録部２０５、操作根拠不足データ記録部２０６、およびイベント検出感度記録部２０８は、主記憶装置または二次記憶装置によって実現される。
【０１０４】
イベント判定部１０７は、イベント検出感度記録部２０８に記録されたイベント検出感度に従って対象時系列データのイベント判定を行う。例えば、イベント検出感度が７０％である場合、イベント判定部１０７は、対象時系列データの２つの区間における特徴量の一致度が７０％以上であれば、両区間において同一イベントが発生し、一致度が７０％未満であれば、両区間において別イベントが発生していると判定する。また、イベント判定部１０７は、対象時系列データの極値の属性のパターンによってイベントを判定する場合、対象時系列データの通常時における極値の属性のパターンと、判定対象区間における極値の属性パターンの一致度が７０％未満である場合に、判定対象区間でイベントが発生していると判定する。また、イベント判定部１０７は、対象時系列データの極値の時間間隔によってイベントを判定する場合、対象時系列データの通常時における極値の時間間隔のパターンと、判定対象区間における極値の時間間隔のパターンとの一致度が７０％未満である場合に、判定対象区間でイベントが発生していると判定する。
【０１０５】
以上では、実施の形態６の運用ノウハウ推定装置１００６を、実施の形態４の運用ノウハウ推定装置１００４の構成にイベント検出感度記録部２０８を加えた構成として説明した。しかし、実施の形態６の運用ノウハウ推定装置１００６は、属性推定部１０６を備える実施の形態２または実施の形態３の運用ノウハウ推定装置１００２，１００３の構成に、イベント検出感度記録部２０８を加えた構成であっても良い。
【０１０６】
実施の形態６の運用ノウハウ推定装置１００６は、イベント判定部１０７におけるイベントの発生期間の検出条件となる、計測値の時系列データにおける特徴量の一致度を規定するイベント検出感度を記録するイベント検出感度記録部２０８を備える。イベント判定部は、イベント検出感度に基づきイベントの発生期間を検出する。従って、実施の形態６の運用ノウハウ推定装置１００６によれば、対象時系列データの如何を問わず、対象時系列データから検出されるイベントの種類が運転員の認識と比較して多数となることを避けることができる。
【０１０７】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【符号の説明】
【０１０８】
１０１  データ入出力部、１０２  ラベル推定部、１０３  ノウハウ推定部、１０４  表示制御部、１０５  表示部、１０６  属性推定部、１０７  イベント判定部、１０８  不足情報入力部、１０９  ノウハウ再推定部、２０１  計測値記録部、２０２  制御値記録部、２０３  運用ノウハウ記録部、２０４  精度基準記録部、２０５  対応操作不明データ記録部、２０６  操作根拠不足データ記録部、２０７  属性付与制約記録部、２０８  イベント検出感度記録部、１００１−１００６  運用ノウハウ推定装置。
【要約】
本発明は、水道プラントの運用ノウハウを推定するために必要な分類情報を計測値及び制御値の時系列データに付与する運転員の作業負荷を削減することを目的とする。運用ノウハウ推定装置（１００１）は、水道プラントの状態に関する計測値および運転操作に関する制御値の時系列データである対象時系列データを取得するデータ取得部（１０１）と、対象時系列データを区間ごとにクラスタリングアルゴリズムによって分類し、分類情報を対象時系列データの区間に付与する分類情報付与部（１０２，１０６）と、分類情報毎に計測値と制御値が同時に成立する条件付き確率を算出し、条件付き確率に基づき、計測値に対して設定すべき制御値を表す運用ノウハウを推定するノウハウ推定部（１０３）と、運用ノウハウに基づき水道プラントの状態認識または運転操作を支援する表示情報を作成し、表示部（１０５）に表示させる表示制御部（１０４）と、を備える。【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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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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