(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶デバイスと、
通信網に接続される通信デバイスと、
前記記憶デバイス及び前記通信デバイスに接続される処理デバイスと、
を備え、
前記通信デバイスは、設備に設けられたセンサにより監視期間内の複数の時点で夫々計測された複数の計測データを、前記通信網を介して取得し、
前記処理デバイスは、
各計測データに基づいて、前記設備へ投入されるエネルギーの量を示す投入相当量を算出し、
各計測データに基づいて、前記設備から供出されるエネルギーの量を示す供出相当量を算出し、
各計測データに基づいて、前記設備の負荷に関する負荷関連量を算出し、
各計測データに対応する前記投入相当量及び前記供出相当量に基づいて、前記設備の効率に関する効率関連量を算出し、
前記複数の時点に対応する前記負荷関連量及び前記効率関連量の関係を示す特徴量を算出し、
前記算出された特徴量を前記記憶デバイスへ保存し、
予め設定された取得条件に基づいて、過去の期間の特徴量である過去特徴量を取得し、
前記算出された特徴量と前記過去特徴量とを比較する、
設備性能診断装置。
【請求項２】
前記処理デバイスは、各計測データから得られる前記投入相当量及び前記供出相当量に基づいて、前記設備の効率の逆数を、前記効率関連量として算出する、
請求項１に記載の設備性能診断装置。
【請求項３】
前記処理デバイスは、各計測データに基づいて、前記設備の外気エンタルピーと、単位時間に前記設備へ投入されたエネルギーとの何れかを、前記負荷関連量として算出する、
請求項２に記載の設備性能診断装置。
【請求項４】
前記処理デバイスは、前記比較の結果が予め設定された判定条件を満たす場合、前記比較の結果を示す情報を、表示装置に表示させる、
請求項１に記載の設備性能診断装置。
【請求項５】
前記特徴量は、ベクトルであり、
前記処理デバイスは、前記算出された特徴量のベクトルと前記過去特徴量のベクトルとの相関を算出し、前記相関が予め設定された判定閾値を下回る場合、前記設備の劣化を示す情報を前記表示装置に表示させる、
請求項４に記載の設備性能診断装置。
【請求項６】
前記処理デバイスは、前記複数の時点に対応する前記負荷関連量及び前記効率関連量のプロットを、表示装置に表示させる、
請求項１に記載の設備性能診断装置。
【請求項７】
前記処理デバイスは、前記関係を示す曲線を算出し、前記曲線を表示装置に表示させる、
請求項１に記載の設備性能診断装置。
【請求項８】
前記処理デバイスは、前記関係を示す直線を算出し、前記直線を定義する情報を前記特徴量として算出する、
請求項１に記載の設備性能診断装置。
【請求項９】
前記複数の計測データは、複数の設備の夫々に設けられたセンサにより前記監視期間内に計測され、前記複数の設備の中で前記監視期間内に稼働している設備を示す稼働設備情報を含み、
前記処理デバイスは、前記稼働設備情報及び前記特徴量を関連付けて前記記憶デバイスへ保存し、
前記処理デバイスは、前記記憶デバイスの中から、予め設定された時期に保存され且つ前記稼働設備情報と同一の稼働設備情報に関連付けられた特徴量を、前記過去特徴量として取得する、
請求項１に記載の設備性能診断装置。
【請求項１０】
前記処理デバイスは、前記比較の結果が予め設定された判定条件を満たす場合、前記記憶デバイスから、互いに異なる複数の稼働設備情報に対応する複数の過去特徴量を取得し、前記複数の稼働設備情報及び前記複数の過去特徴量に基づいて、前記複数の設備の中の特定設備の劣化の可能性を判定し、前記判定の結果を表示装置に表示させる、
請求項９に記載の設備性能診断装置。
【請求項１１】
設備に設けられたセンサにより監視期間内の複数の時点で夫々計測された複数の計測データを、通信網を介して取得し、
各計測データに基づいて、前記設備へ投入されるエネルギーの量を示す投入相当量を算出し、
各計測データに基づいて、前記設備から供出されるエネルギーの量を示す供出相当量を算出し、
各計測データに基づいて、前記設備の負荷に関する負荷関連量を算出し、
各計測データに対応する前記投入相当量及び前記供出相当量に基づいて、前記設備の効率に関する効率関連量を算出し、
前記複数の時点に対応する前記負荷関連量及び前記効率関連量の関係を示す特徴量を算出し、
前記算出された特徴量を記憶デバイスへ保存し、
予め設定された取得条件に基づいて、過去の期間の特徴量である過去特徴量を取得し、
前記算出された特徴量と前記過去特徴量とを比較する、
設備性能診断装置による設備性能診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備の性能を診断する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビルの設備の監視において設備の性能劣化を診断する方法が知られている。
【０００３】
特許文献１には、空調設備に対し、一次側受入積算熱量と二次側供給積算熱量を二軸にデータをプロットし、その比較により劣化を診断することが記載されている。ここでは、積算計の設置が前提となっている。積算計がない場合については、「積算データではない場合には、グラフ作成の際の処理スピードを短縮化するために、所定の単位の分、時間、日、月単位の積算データに変換して記憶すると好適である」ことが記載されている。
【０００４】
特許文献２には、下水処理設備のようなプラントの運転監視における異常に対し、計測データから予めデータの組合せを決定した上で数理統計的なモデル化を行い、このモデルで生成された値を元に、閾値を用いて異常を診断する例が記載されている。プロセス変数の一部を用いて、例えば主成分のような形でデータのモデル化を行ない、計測したデータに対する主成分スコアを表すスコア行列と主成分の係数を示すローディング行列を用いてＱ統計量とホテリングのＴ２統計量を求め、この値から異常を検出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３１８４０５号公報
【特許文献２】特開２０１３−０６１８５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
必ずしも全てのデータに対して積算計を利用できるとは限らない。また瞬時データを積算しても、瞬時データの計測周期が１時間間隔といった長い時間間隔である場合、１時間の中のたまたまその一瞬の状態をとらえているに過ぎず、その間の空調や機械設備の動作により消費する電力や燃料などと相関の高いデータを得ることができるとは限らない。特に設備の効率を評価する場合、設備へ投入するエネルギーは電力などを中心に、積算計が使用されることが多いのに対して、設備の出力である熱や仕事に関わるプロセス量は瞬時データである場合も多い。このため、効率の評価では、これらのデータを組み合わせて計算する必要があるため、データの計測方法や計測周期が、結果に大きな影響を与えてしまう。
【０００７】
前述のようなモデル化を行う場合、オフラインで予めきれいなデータを用意して学習しておくことが必要となる。事前に学習したデータから想定される分布において、オンラインで計測された値が、非常に低い確率でしか発生しないような値である場合、正常とは言えないとするのが統計検定の考え方だからである。このため、事前に学習したデータがノイジーである場合、オンラインで計測された値からは、それを超えるような大きな変化しか検知することはできない。
【０００８】
このように、一部で積算データを利用できない場合や、積算データと瞬時データの混在により生じるノイズが設備の性能を示すデータに対して大きな変動幅を持つ場合、性能の劣化を検知することが出来ない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の一態様である設備性能診断装置は、記憶デバイスと、通信網に接続される通信デバイスと、前記記憶デバイス及び前記通信デバイスに接続される処理デバイスと、を備える。前記通信デバイスは、設備に設けられたセンサにより監視期間内の複数の時点で夫々計測された複数の計測データを、前記通信網を介して取得する。前記処理デバイスは、各計測データに基づいて、前記設備へ投入されるエネルギーの量を示す投入相当量を算出し、各計測データに基づいて、前記設備から供出されるエネルギーの量を示す供出相当量を算出し、各計測データに基づいて、前記設備の負荷に関する負荷関連量を算出し、各計測データに対応する前記投入相当量及び前記供出相当量に基づいて、前記設備の効率に関する効率関連量を算出し、前記複数の時点に対応する前記負荷関連量及び前記効率関連量の関係を示す特徴量を算出し、前記算出された特徴量を前記記憶デバイスへ保存し、予め設定された取得条件に基づいて、過去の期間の特徴量である過去特徴量を取得し、前記算出された特徴量と前記過去特徴量とを比較する。
【発明の効果】
【００１０】
積算値と瞬時値が混在する計測データから、設備の性能の変化を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】設備性能診断装置の構成を示す。
【図２】マップデータを示す。
【図３】特性曲線抽出処理を示す。
【図４】特徴ベクトル情報を示す。
【図５】比較画面を示す。
【図６】診断処理を示す。
【図７】変数割当定義データ１１４の入力画面を示す。
【図８】実施例２のマップデータを示す。
【図９】実施例３の特徴ベクトルを示す。
【図１０】実施例５の特性曲線抽出処理を示す。
【図１１】劣化要因判定処理を示す。
【図１２】マップ画面を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、設備性能診断装置の構成を示す。
【００１４】
対象設備１０１は、電気やガス、燃料などの供給エネルギーを用いて熱供給や仕事を行う。
【００１５】
収集手段１０３は、センサ１０２を用いて診断の対象設備１０１から計測データを取得し、集約して通信網１０５を通じて設備性能診断装置１１０へ送信する。また、対象設備１０１の集合を対象システムと呼ぶ。情報処理装置１０４は、通信網１０５に接続され、対象設備１０１の稼働時における他の情報を格納し、設備性能診断装置１１０へ送信する。
【００１６】
本実施例の設備性能診断装置１１０は、投入エネルギー相当量計算手段１１２と、供出エネルギー相当量計算手段１１３と、変数割当定義データ１１４と、効率マッピング手段１１５と、特性曲線抽出手段１１６と、特徴ベクトルＤＢ（database）１１７と、特性変化検知手段１１８と、出力装置１１９とを含む。
【００１７】
投入エネルギー相当量計算手段１１２は、収集した計測データを、投入エネルギー量に関連する量（投入エネルギー相当量、投入相当量）に変換する。供出エネルギー相当量計算手段１１３は、収集した計測データを、供出エネルギー量に関連する量（供出エネルギー相当量、供出相当量）に変換する。効率マッピング手段１１５は、これらの量から効率に関連する量（変換後効率相当量、効率関連量）を算出し、外気エンタルピーなどの負荷に関連する量（マッピング用負荷相当量、負荷関連量）と関連付けて空間上にマップする。この結果に基づいて、特性曲線抽出手段１１６は、負荷に関連する量と、効率に関連する量との関係を表す特徴量を、特徴ベクトルとして抽出し、この結果を特徴ベクトルＤＢ１１７に格納する。特性変化検知手段１１８は、過去に記憶された特徴ベクトルと、新規に計算された特徴ベクトルとを比較し、その変化を検出する。出力装置１１９は、特徴ベクトル並びにその元になった計測データを、負荷に関連する量と効率に関連する量との空間上に表示する。出力装置１１９は、表示装置であってもよい。出力装置１１９は、設備性能診断装置１１０の外部に設けられてもよいし、通信網を介して設備性能診断装置１１０に接続されていてもよい。
【００１８】
例えば、センサ１０２が積算電力量計であれば、投入エネルギー相当量計算手段１１２は、予め設定されたサンプリング周期の積算電力量の差分を投入エネルギー相当量として計算する。センサ１０２による計測データが燃料である場合、投入エネルギー相当量計算手段１１２は、サンプリング周期内の消費量を投入エネルギー相当量として用いればよい。センサ１０２による計測データが排熱である場合、投入エネルギー相当量計算手段１１２は、供給熱量を計算する必要がある。たとえば、排熱が排温水であれば、投入エネルギー相当量計算手段１１２は、排温水の流量と出入り口温度差の積に比熱を乗じて供給熱量を計算することができる。投入エネルギー相当量計算手段１１２は、投入エネルギー相当量を計算するので、複数の熱媒を用いないのであれば、比熱をかけなくてもよい。たとえば、設備性能診断装置１１０による計測データのサンプリング周期を１単位時間とした時、収集手段１０３の収集周期がそれより短い周期、たとえば０．０１単位時間であれば、投入エネルギー相当量計算手段１１２は、特許文献１に記載のように、計算した供給熱量を１００サンプル分積算して積算値を投入エネルギー相当量として求めてもよいが、単純に１００サンプルに一度だけにダウンサンプリングしても良い。
【００１９】
また、計測データに電力やガス、熱などが混在する場合、投入エネルギー相当量計算手段１１２は、これらを熱量など共通した単位の数値に換算して加算する。
【００２０】
供出エネルギー相当量計算手段１１３は、対象設備１０１が供出する熱や仕事などに関わる計測データから供出エネルギー相当量を計算する。たとえば、対象設備１０１が冷暖房である場合、供出エネルギー相当量計算手段１１３は、熱媒の流量と往還温度差の積を供出エネルギー相当量として用いる。対象設備１０１がポンプである場合、供出エネルギー相当量計算手段１１３は、流量と吐出圧力の積を供出エネルギー相当量として求めることができる。
【００２１】
供出エネルギー相当量計算手段１１３についても、投入エネルギー相当量計算手段１１２の説明と同様、収集手段１０３の収集周期が設備性能診断装置１１０のサンプリング周期よりも十分短い場合、積算した値を供出エネルギー相当量として用いても良い。
【００２２】
効率マッピング手段１１５は、投入エネルギー相当量計算手段１１２および供出エネルギー相当量計算手段１１３で計算された、投入エネルギー相当量および供出エネルギー相当量を用いて効率を計算し、効率に基づいてマップに用いられる変換後効率相当量を算出する。効率は一般的には、単位投入エネルギー量に対して供出できるエネルギーの量であるので、供出エネルギー相当量／投入エネルギー相当量で計算される。
【００２３】
マップに用いられるもう一つの量は、効率と相関があり、対象設備１０１の負荷に関連するマッピング用負荷相当量である。マッピング用負荷相当量は例えば、単位時間当たりの対象設備の消費電力量や、外気エンタルピー等である。マッピング用負荷相当量が外気エンタルピーである場合、たとえば、センサ１０２による計測データが外気温度（乾球温度）と相対湿度を含んでいれば、効率マッピング手段１１５は、外気温度からＷｅｘｌｅｒ−Ｈｙｌａｎｄの式などを用いて飽和蒸気圧を求め、これと相対湿度から、重量絶対湿度の定義および相対湿度の定義に基づき、重量絶対湿度を求める。比エンタルピーは、空気を０度から当該温度にするのに要する熱量（乾き空気質量＝１ｋｇ×温度×等圧比熱）と、空気中の水分が蒸発するのに要する蒸発熱（水分量（＝絶対湿度×乾き空気質量＝１ｋｇ）×水の蒸発熱）と、水を当該温度にするのに要する熱量（水分量×水の比熱度）との和を用いて求める事ができる。またセンサ１０２による計測データが外気の乾球と湿球温度を含んでいれば、これらを用いても外気エンタルピーを計算することができる。
【００２４】
マッピング用負荷相当量と変換後効率相当量のマップにより、ある時点の投入エネルギー相当量及び供出エネルギー相当量の算出に用いられた計測データが、対象設備１０１のその時点の効率的な運転状態をサンプリングした結果か、それとも設備の切り替えなどで一時的に非効率になった状態をサンプリングしてしまった結果なのかを識別することができる。マッピング用負荷相当量は、効率に対して独立な性質のものである必要はない。湿度や温度が計測出来ていない場合、例えば、複数の対象設備１０１を含む対象システムが診断対象である場合、効率マッピング手段１１５は、対象システム全体の消費エネルギーコストなどのように、効率に基づいて決まるような値をマッピング用負荷相当量として用いても良い。
【００２５】
効率マッピング手段１１５は、サンプリング周期毎の計測データに基づいてマッピング用負荷相当量と変換後効率相当量の組をサンプルとして生成し、予め設定された監視期間内の計測データに基づく複数のサンプルをマップデータとして生成する。
【００２６】
図２は、マップデータを示す。
【００２７】
本実施例の効率マッピング手段１１５は、マッピング用負荷相当量として単位時間当たりの電力消費量を用い、変換後効率相当量として逆効率相当量を用いる。逆効率相当量は、効率の逆数である。このマップデータは、単位時間当たりの電力消費量を横軸に用い、逆効率相当量を縦軸に用いたマップ空間にプロットされている。
【００２８】
効率マッピング手段１１５は、効率に対する変換後効率相当量を表す関数が、上に凸の単調増加関数または下に凸の単調減少関数になるように、効率を変換後効率相当量に変換する。このような変換を行うと、効率が良くなるほど、そこでの効率の変化に対する変換後効率相当量の変化が小さくなり、マップ空間において、最高効率を示す境界付近でのサンプルの密度が高くなるので、後述する特性曲線の抽出が容易になる。また、マップデータが表示される場合、オペレータ（ユーザ）は設備の最高効率を容易に判断できる。なお、効率マッピング手段１１５は、例えば対数や指数関数を用いて効率を変換後効率相当量へ変換してもよい。なお、マッピング用負荷相当量は、外気エンタルピーや外気比エンタルピーであってもよいし、単位時間当たりの全投入エネルギーであってもよい。
【００２９】
図３は、特性曲線抽出処理を示す。
【００３０】
特性曲線抽出手段１１６は、マップデータから、対象設備の最高効率を示す特性曲線を抽出する特性曲線抽出処理を実行する。
【００３１】
ＳＴＥＰ４０１で特性曲線抽出手段１１６は、マップデータにおけるマッピング用負荷相当量の範囲を抽出する。
【００３２】
ＳＴＥＰ４０２で特性曲線抽出手段１１６は、所定の区間数Ｎを用いて、ＳＴＥＰ４０１で抽出された範囲をＮ個の区間に分割する。特性曲線抽出手段１１６は、各区間の特徴点を決定し、それらを用いて範囲全体を表す特徴曲線を決定し、特徴曲線に基づいて特徴ベクトルを決定する。本実施例の特性曲線抽出手段１１６は、特性曲線として一次関数を用い、Ｎ分割された各区間の特徴点を最小自乗法で一次関数にフィッティングし、一次関数の切片及び傾きを特徴ベクトルとする。この場合、各区間は、特性曲線抽出処理の実施の度に変わってもよい。
【００３３】
なお、特性曲線抽出手段１１６は、各区間の特徴点を特徴ベクトルとしてもよい。この場合、特性曲線抽出処理の実施のたびに区間が変わってしまうと、特徴ベクトルの比較を内積などの簡単な処理で実行することができなくなってしまう。このような形で特徴ベクトルを表す場合、特性曲線抽出手段１１６は、特性曲線抽出処理の実行の度に区間が変化しないように、ＳＴＥＰ４０１で抽出した範囲のみに依存せず、その範囲に対して十分なマージンを持った範囲を用いて区間に分割してもよい。
【００３４】
ＳＴＥＰ４０３で特性曲線抽出手段１１６は、マッピング用負荷相当量の各区間に対して以下の処理４０４〜４０９を実施する。ここで特性曲線抽出手段１１６は、初めに当該区間に含まれるサンプルの変換後効率相当量の値域を抽出する。変換後効率相当量は、正の値のみをとるべき量であるのに対し、前述したようにサンプリングにより見かけ上、負となる場合がある。このような事から、本ステップでの値域の抽出では、正の値に限定するなど、限定された値から値域を抽出してもよい。
【００３５】
ＳＴＥＰ４０５で特性曲線抽出手段１１６は、所定の内部区間数Ｍを用いて、ＳＴＥＰ４０４で抽出した変換後効率相当量の値域をＭ個の内部区間に分割する。ＳＴＥＰ４０６で特性曲線抽出手段１１６は、各内部区間に含まれるサンプルの数を集計する。これにより、ＳＴＥＰ４０３で決めたマッピング用負荷相当量の区間に対して、変換後効率相当量のヒストグラムが得られる。ＳＴＥＰ４０８で特性曲線抽出手段１１６は、このようにして得たヒストグラムを、確率変数ｘが０≦ｘ＜∞となる確率密度関数でフィッティングする。このような確率密度関数としては、例えばガンマ分布、ワイブル分布、アーラン分布などが考えられる。
【００３６】
例えば、形状と尺度の２パラメータを持つガンマ分布を考えた場合、モーメント法を用いれば、尺度パラメータは標本分散／標本平均で、形状パラメータは標本平均＾２／標本分散で求める事ができる。
【００３７】
ＳＴＥＰ４０９で特性曲線抽出手段１１６は、各区間のマッピング用負荷相当量に対する確率密度関数から特徴点を抽出する。たとえば特性曲線抽出手段１１６は、各区間に対し、確率密度がピーク値をとる変換後効率相当量と、当該区間のマッピング用負荷相当量の代表値との組を特徴点とする。代表値は例えば、当該区間の中央の値である。確率密度がピーク値をとる変換後効率相当量の代わりに、確率密度関数による変換後効率の期待値が用いられても良い。
【００３８】
特性曲線抽出手段１１６は、全ての区間に対して特徴点を抽出した後、ＳＴＥＰ４１０にて、それらの特徴点を用いて、マッピング用負荷相当量の範囲の全体を示す特性曲線を決定する。ここで特性曲線抽出手段１１６は、各区間のＳＴＥＰ４０９により得られた複数の特徴点に対して、多項式をあてはめ、最小自乗法等によりパラメータを決定し、これらを特性曲線としても良い。本実施例の特性曲線抽出手段１１６は、各区間の特徴点を取得し、特性曲線を一次関数とし、複数の特徴点を一次関数にあてはめ、その一次関数の切片と傾きを特徴ベクトルとして算出する。
【００３９】
本実施例では、特性曲線を一次関数で表すことにより、特徴ベクトルとしてマップデータの特徴を一次関数の切片と傾きで表すことができる。
【００４０】
図４は、特徴ベクトル情報を示す。
【００４１】
特徴ベクトルＤＢ１１７は、マップデータの全体の特徴を示す特徴ベクトル情報８０１を記録する。特徴ベクトル情報８０１は、特徴ベクトルの各成分を含む。特徴ベクトル情報８０１は更に、特徴ベクトルの算出に用いられた計測データが計測された期間を示す期間情報を含んでもよい。期間情報は、期間開始時刻及び期間終了時刻の少なくとも何れかを含む。特徴ベクトル情報８０１は更に、対象設備毎の稼働の有無を示す稼働設備情報を含んでもよい。稼働設備情報は、各対象設備の稼働の有無を表すビットであってもよいし。稼働している対象設備の識別番号を表していてもよい。稼働設備情報を用いる実施例については、後述する。特徴ベクトルＤＢ１１７は、マッピングされたマッピング負荷相当量及び変換後効率相当量の組を記録してもよい。
【００４２】
特性変化検知手段１１８は、特性曲線抽出手段１１６で抽出した最新の特徴ベクトルと過去の特徴ベクトルを比較し、比較結果を示す比較画面を出力装置１１９に表示させ、設備性能診断装置１１０のオペレータに変化検出の確認を促す。特性変化検知手段１１８は、比較結果が予め設定された判定条件を満たす場合、比較画面を出力装置１１９に表示させてもよいし、対象設備の劣化を示す情報を出力装置１１９に表示させてもよい。
【００４３】
図５は、比較画面を示す。
【００４４】
本実施例の比較画面は、最新の診断処理により算出されたマップデータである最新データ６０２と、過去に算出されたマップデータである比較対象データ６０３とを示す。特性変化検知手段１１８は、後述するような方法で、比較対象データ６０３を選択する。また、オペレータは、コンボボックス６０４を用いて比較対象データ６０３を選択してもよい。設備の劣化要因の検討には、対象設備の中の稼働中設備を示す稼働設備情報６０５も必要であるので、比較画面は、稼働設備情報６０５も表示する。特性変化検知手段１１８は、比較対象データ６０３の特徴ベクトル（過去特徴量）と最新データ６０２の特徴ベクトルとの比較結果６０６を算出し、表示してもよい。ここで、特性変化検知手段１１８は、比較対象データ６０３の特徴ベクトルをその大きさで正規化することにより過去特徴ベクトルを算出し、比較結果６０６として、過去特徴ベクトルと最新データ６０２の特徴ベクトルとの内積を算出してもよいし、比較対象データ６０３の特徴ベクトルと最新データ６０２の特徴ベクトルとの相関を算出してもよい。前述の判定条件は例えば、比較結果６０６が予め設定された判定閾値を下回ることである。
【００４５】
特性変化検知手段１１８は例えば、比較結果６０６が所定の範囲外になる場合、変化が有意であると認識する。変化が有意であると認識された場合で、特徴ベクトルが稼働設備情報に関連付けられている場合、特性変化検知手段１１８は、劣化要因と考えられる設備を絞り込んだり、優先順位付けしたりしてもよい。
【００４６】
特性変化検知手段１１８は、特徴ベクトルＤＢ１１７から、予め設定された取得条件を満たす比較対象データ６０３を選択する。取得条件は、予め定められた過去の時期が監視期間であることであってもよい。比較対象データ６０３のマップデータの時期は、設備の種類毎に異なる。ビルの空調などの場合、比較対象データ６０３は、１年以上前のマップデータであることが望ましい。例えば特性変化検知手段１１８は、１年前、２年前、３年前、４年前、５年前のように、複数の時期の比較対象データを取得し、各比較対象データと最新データを比較してもよい。また、取得条件は、予め定められた時期のマップデータのうち、最新データの稼働設備情報と同一の稼働設備情報に対応するマップデータであることであってもよい。これにより、最新データと比較対象データの設備の状態を一致させることができ、比較の精度を向上させることができる。
【００４７】
図６は、診断処理を示す。
【００４８】
設備性能診断装置１１０は、２０１〜２０７の診断処理２１２を、予め設定された診断周期（例えば、一ケ月周期や十日周期など）で実施する。
【００４９】
収集手段１０３は、投入エネルギー相当量や、供出エネルギー相当量や、マッピング用負荷相当量の計算に必要な計測データを、対象設備１０１からセンサ１０２を通じて所定の収集周期（たとえば、１時間周期）で収集する（２０１）。収集手段１０３は、これらを監視期間に亘って収集し（２０２）、収集が完了した時点で収集された計測データを、通信網１０５を介して設備性能診断装置１１０へ送信する（２１０）。２０２の監視期間の長さは例えば、診断周期に等しくてもよい。この計測データを受信した設備性能診断装置１１０は、投入エネルギー相当量計算手段１１２により投入エネルギー相当量を計算し（２０３）、供出エネルギー相当量計算手段１１３により供出エネルギー相当量を計算する（２０４）。効率マッピング手段１１５は、これらの計算の完了を受け、マッピング処理を実施する（２０５）。この際、効率マッピング手段１１５は、マッピング用負荷相当量の計算に必要な情報として、収集手段１０３から送信された計測データも使用する（２１０）。変数割当定義データ１１４は、どの計測データが投入エネルギー相当量や供出エネルギー相当量やマッピング用負荷相当量の計算でどのように使われるべきかを定義する情報である。変数割当定義データ１１４は、計算処理２０３、２０４、２０５の入力として使用される（２１０）。効率マッピング手段１１５の処理２０５の終了を受け、特性曲線抽出手段１１６は、特性曲線抽出処理を実施する（２０６）。この処理が終了すると、特性変化検知手段１１８は、抽出結果を特徴ベクトルＤＢ１１７へ格納すると共に、変化検出処理を実施する（２０７）。この際、過去の特徴ベクトル計算結果が特徴ベクトルＤＢ１１７から取得される。もし、有意な特性変化が検知された場合、特性変化検知手段１１８は出力装置１１９に比較画面を表示させる。
【００５０】
図７は、変数割当定義データ１１４の入力画面を示す。
【００５１】
出力装置１１９は、変数割当定義データ１１４の入力画面を表示する。変数の対応を入力する部分１００１と、投入エネルギー相当量の計算式を入力する部分１００２と、供出エネルギー相当量の計算式を入力する部分１００３と、マッピング用負荷相当量の計算式を入力する部分１００４とを含む。オペレータは、部分１００１に対し、収集手段１０３で収集されるセンサ１０２の計測データの識別子（ＴＡＧ）と、設備性能診断装置１１０の内部で使用する内部変数名（ＩＤ）との対応を入力する。オペレータは、部分１００１に対し、内部変数のコメントを入力してもよい。オペレータは、部分１００２、１００３、１００４に対し、内部変数名を含む数式を表す文字列として計算式を入力する。変数割当定義データ１１４は、入力画面に入力された情報をタグ付けしたテキストなどの形式で保存する。
【００５２】
投入エネルギー相当量計算手段１１２は、部分１００２へ入力される定義式を用いて、計測データから投入エネルギー相当量を算出する。供出エネルギー相当量計算手段１１３は、部分１００３へ入力される定義式を用いて、計測データから供出エネルギー相当量を算出する。効率マッピング手段１１５は、部分１００４へ入力される定義式を用いて、計測データからマッピング用負荷相当量を算出する。
【実施例２】
【００５３】
本実施例の効率マッピング手段１１５は、マッピング用負荷相当量として外気比エンタルピーを用い、変換後効率相当量として逆効率相当量を用いる。逆効率相当量は、単位量のエネルギーを供給するための投入エネルギーである。逆効率相当量の意味が分かり易いため、オペレータによる結果の評価や確認が容易になる。
【００５４】
図８は、実施例２のマップデータを示す。
【００５５】
特性曲線抽出手段１１６は、このマップデータの下側包絡線を抽出する。縦軸は逆効率相当量であり、これは投入エネルギー相当量／供出エネルギー相当量により計算される。供出エネルギー相当量は熱媒流量と往還温度差の積である。熱媒流量は通常逆流することはないため負の値をとる事はない。また投入エネルギー量も電力量などであるため負の値になることはない。一方、往還温度差はポンプが停止して流量がゼロの場合、あるいはそれに近い場合は、冷房の場合でも還温度が往温度より低かったり、暖房の場合でも還温度が往温度より高かったりすることがある。このため、この図に示された領域外にもサンプルは広く分布するため、単純に逆効率相当量の下側包絡線を引けば、最高効率運転に対応する運転状態の計測データを抽出でき、それらに共通する性質（特性）を導出できるとは限らない。
【００５６】
設備性能診断装置１１０は、変換後効率相当量として、効率の逆数を用いることにより、最高効率で運転しているタイミングのサンプルを集中させるマッピングを行うことができる。
【実施例３】
【００５７】
本実施例は、特性曲線抽出処理のＳＴＥＰ４１０において、Ｎ個の区間の特徴点から特徴ベクトルを抽出する方法について説明する。
【００５８】
図９は、実施例３の特徴ベクトルを示す。
【００５９】
本実施例の特性曲線抽出手段１１６は、マッピング用負荷相当量と変換後効率相当量を示すＮ個の特徴点を、マッピング用負荷相当量でソートし、ソートされた特徴点８０２のうち変換後効率相当量のベクトルを特徴ベクトルとする。本実施例の特徴ベクトルは、実施例１や実施例２の線形関数を示す特徴ベクトルよりも、より細かな特徴を表現できる。
【実施例４】
【００６０】
本実施例は、特性曲線抽出処理について説明する。本実施例の特性曲線抽出手段１１６は、ＳＦＡ（Stochastic Frontier Analysis）を用いて、マップデータが集中する特性曲線を計算する。このような方法を適用することで、より汎用的な方法で、特性曲線を線形モデルとして計算できる。
【実施例５】
【００６１】
本実施例は、特性曲線抽出処理について説明する。
【００６２】
図１０は、実施例５の特性曲線抽出処理を示す。
【００６３】
マッチング結果の空間上で、適当な単位ベクトルｗとスカラー量ｂに対し、原点からの距離がｂで単位ベクトルｗと垂直な直線Ｌを考える。マッチング結果の各サンプルｘ（ｔ）とｗの内積を＜ｗ，ｘ＞とすると、＜ｗ，ｘ＞からｂを引いた値１１０１は、線Ｌからサンプルｘ（ｔ）までの距離を表す。特性曲線抽出手段１１６は、サンプルｘ（ｔ）の内、変換後効率相当量とマッピング負荷相当量とが共に正の値を持つ全てのサンプルについて、内積＜ｗ，ｘ＞が正で、且つ距離１１０１の自乗和が最小になるｗとｂを決定する。変換後効率相当量とマッピング負荷相当量の何れかが負であるサンプルは、計測タイミングにより生じるものであり、最適な運転状態に対応しないサンプルであると考えられることから、ここでは計算の対象としない。このようにした上で、原点から各サンプルへのベクトルＸ（ｔ）について、線Ｌから垂直な方向の成分の分布は、１１０２のようになる。特性曲線抽出手段１１６は、この分布１１０２を例えばγ分布と仮定して、γ分布のパラメータをフィッティングし、そのγ分布の最頻値δを求める。これにより、特性曲線抽出手段１１６は、線Ｌに平行でサンプルが最も密集する直線を、原点からの距離がｂ＋δでｗに垂直な線Ｍとして求めることができる。
【００６４】
特性曲線抽出手段１１６は、本手法により、完全に厳密ではないものの、マッチング結果に対して最もサンプルの密度が高いラインを決める事ができる。なお、使用する分布関数には、アーラン分布やワイブル分布なども考えられる。これはサンプルの分布形状を踏まえて決めればよい。
【実施例６】
【００６５】
本実施例の設備性能診断装置１１０は、投入エネルギー相当量や供出エネルギー相当量に関わる計測データと、計測された期間に稼働していた設備を識別する稼働設備情報と、計測データから算出された特徴ベクトルとを組み合せて記録する。このようにする事で、稼働していた設備の組合せ毎に特徴ベクトルを記憶する事ができるため、性能劣化の原因となる設備の絞り込みが可能となる。
【００６６】
図１１は、劣化要因判定処理を示す。
【００６７】
初めにＳＴＥＰ５０１で特性変化検知手段１１８は、比較対象データの特徴ベクトルと最新データの特徴ベクトルとの比較に基づいて劣化を検知すると、その特徴ベクトルに対応する稼働設備情報を取得する。次にＳＴＥＰ５０２において特性変化検知手段１１８は、稼働設備情報に示された対象設備の中から１台だけを順に選択設備として選択する。ＳＴＥＰ５２１で特性変化検知手段１１８は、対象設備の内、選択設備以外が全て稼働している状態の稼働設備情報に対応する最新の特徴ベクトルを最新停止ベクトルとして、特徴ベクトルＤＢ１１７から抽出する。ＳＴＥＰ５２２で特性変化検知手段１１８は、比較対象データに最も近い時期で、最新停止ベクトルの稼働設備情報と同じ稼働設備情報に対応する特徴ベクトルを比較対象停止ベクトルとして、特徴ベクトルＤＢ１１７から抽出する。ＳＴＥＰ５２３で特性変化検知手段１１８は、最新停止ベクトルと比較対象停止ベクトルを比較する。この比較結果は前述のように内積や相関のようなスカラー値となるので、比較結果と選択設備の識別番号とのペアを記憶する。この際、特性変化検知手段１１８は、比較結果が大きい方から（内積が１に近い方から）降順に並ぶようにペアを記憶する。比較結果は、前述のように正規化された特徴ベクトルともう一つの特徴ベクトルとの内積である。なお、特性変化検知手段１１８は、最新停止ベクトルと比較対象停止ベクトルの何れを正規化しても良い。このような比較結果の場合、内積が１に近いという事は変化が小さいという事に対応する。比較結果は、最新停止ベクトルと比較対象停止ベクトルの相関であってもよい。特性変化検知手段１１８は、全ての対象設備についてＳＴＥＰ５０２を繰り返した後、記憶されているペアの順番に選択設備の識別番号のリストを出力する。選択設備以外が全て稼働している状態の特徴ベクトルの変化が小さい場合、選択設備が稼働している状態の特徴ベクトルの変化が大きいことになるため、選択設備が劣化に寄与している可能性が高くなる。このリストにより、劣化に寄与している可能性の高い設備の順位が分かる。なお、特性変化検知手段１１８は、リストを出力装置１１９に表示させてもよい。特性変化検知手段１１８は、最も高い順位の設備を出力してもよいし、記憶されているペアの順番で、予め設定された劣化閾値を超える比較結果に対応する設備のリストを出力してもよい。これにより、オペレータは、劣化した設備を特定することができる。
【００６８】
なお、複数の対象設備１０１に対して複数の収集手段１０３が夫々設けられていてもよい。この場合、特性変化検知手段１１８は、各収集手段１０３を用いて収集された計測データに対して逐次別々に劣化要因判定処理を実施してもよい。設備性能診断装置１１０が、サービスとして複数の顧客設備を監視する場合には、このような構成方法が標準的なものとなる。
【実施例７】
【００６９】
本実施例は、マップデータと特徴ベクトルを表示するマップ画面について説明する。
【００７０】
図１２は、マップ画面を示す。
【００７１】
特性変化検知手段１１８は、マップデータ７０１に特性曲線７０２を重ねたマップ画面を、出力装置１１９に表示させる。その他の表示形式としては、比較対象データの特性曲線と最新データの特性曲線とを重ねて表示してもよいし、特徴ベクトルの成分を示す表や、区間毎のサンプルの分布のグラフ等を表示してもよい。このように表示する事で、オペレータは、特性曲線が実際のサンプル群を特徴づけるものとして妥当かどうかの判断を容易に実施できる。
【００７２】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００７３】
また、設備性能診断装置１１０が、記憶デバイスと、通信デバイスと、処理デバイスとを含んでいてもよい。この場合、設備性能診断装置１１０の各手段は、一つまたは複数のプログラムとして実現されても良い。記憶デバイスは、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、各機能を実現するプログラムやテーブル、ファイルなどの情報を格納する。処理デバイスは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、このプログラムに従って前述の診断処理を実行する。通信デバイスは、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）であり、通信網１０５を介して収集手段１０３に接続され、収集手段１０３から計測データを取得する。
【００７４】
また、設備性能診断装置１１０による診断処理を、対象設備の性能の劣化や変化を検知する性能診断方法と考えることもできる。
【００７５】
以上の各実施例によれば、計測データに積算値と瞬時値が混在する場合であっても、設備性能診断装置１１０は、マッピング用負荷相当量及び変換後効率相当量をマッピングすることにより、対象設備の最高効率の特性を検出することができる。これにより、計測データに積算値と瞬時値が混在する場合や、計測データにノイズが含まれる場合であっても、対象設備の性能の変化を検出することができる。これにより、設備性能診断装置１１０は、設備の監視や診断サービスを既存の設備に提供する場合、当該設備に元々から設置されているセンサや帳票の情報を活用できる。また、設備性能診断装置１１０は、投入エネルギーに対する供出エネルギーの比を非線形変換で変換して変換後効率相当量を算出し、マッピング用負荷相当量と変換後効率相当量の関係を用いることにより、対象設備の理想的な運転状態での性能に対応する量を検知することができる。対象設備の効率の上限は個々の装置が持つ性能やそれらを運用する制御システムによって決まっているため、設備性能診断装置１１０は、最高効率で運転しているタイミングのサンプルを効率的に抽出でき、その特性の変化を比較することで劣化を検知できる。
【符号の説明】
【００７６】
１０１…対象設備、  １０２…センサ、  １０３…収集手段、  １０４…情報処理装置、  １０５…通信網、  １１０…設備性能診断装置、  １１２…投入エネルギー相当量計算手段、  １１３…供出エネルギー相当量計算手段、  １１４…変数割当定義データ、  １１５…効率マッピング手段、  １１６…特性曲線抽出手段、  １１８…特性変化検知手段、  １１９…出力装置
【図１】
0006440525.tif 000002
【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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