(57)【要約】【課題】火力発電所等のプラントや機器に関する過去の膨大な運転データ等から異常現象又は最適運転指針を見つけ出し、プラントの正常運転又は高効率運転のための改善指針を見出すこと、更に株取引又はコンビニ等の各種商品販売に関する膨大なデータから株取引又はコンビニ等の最適な運用計画指標を抽出して、高効率運転又は運用する。【解決手段】データマイニング技術を用いて機器や施設の運転等又は取引の異常傾向及び最適値傾向を検出し、その異常及び最適範囲を特定し、またその異常又は最適原因を推定し、更に各機器や施設の運転及び取引等のガイダンスを提示し、機器、施設の運転又は取引を監視し実行する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器や施設の運転等又は取引の異常傾向及び最適値傾向を検出し、その異常及び最適範囲を特定し、またその異常又は最適原因を推定し、更に各機器や施設の運転及び取引等のガイダンスを提示する、データマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法であって、
前記機器や施設の運転又は取引に関する種々のデータについて採取し、格納し、特定の項目に着目したデータについて経時的傾向・相関を解析するデータマイニング段階と、
前記データについて評価、操作、制御、取引内容及びその理由を明示するデータ評価段階と、
前記データ評価に基づいて機器や施設の運転又は取引等を実施する実行段階と、
前記機器や施設の運転等又は取引を実施した各データを、更にデータマイニングする補充データマイニング段階と、を備えた、ことを特徴とするデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項２】
前記データマイニング段階の前に、前記機器や施設の運転又は取引を管理するために必要なデータ項目、及びその運転状況又は取引を監視するために必要なデータ項目を選定するデータ選定段階を備えた、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項３】
前記データ評価段階の次に、前記データマイニングの検証と引例データを生成するためのシミュレーションを行うシミュレーション段階を更に備えた、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項４】
前記データマイニング段階で採取した情報を、前記シミュレーション段階のモデルとして追加する、ことを特徴とする請求項３のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項５】
前記データマイニング段階は、機器や施設の運転又は取引に関する種々のデータ項目を階層的に選択したものを採取し、格納する、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項６】
前記データ領域を幾つかの条件で分割するために、クラスタリングを行い、それぞれのクラスでのデータトレンドを分析する、クラスタリングによるデータ解析段階を、更に備えた、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項７】
前記データマイニングの結果を時系列グラフに形成し、最小二乗法による回帰曲線を求め、この求めた回帰曲線の傾き値を相対的に比較し、経時的傾向の把握を行う、回帰曲線による経時的傾向の分析段階を、更に備えた、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項８】
選定したデータ項目間の相関関係を分析することにより、前記経時的傾向の相関関係を補完する、ことを特徴とする請求項６又は７のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項９】
クラスタリングによるデータマイニングを行い、同じ条件のデータとして、時系列上で塊として存在するデータ塊間の経時的傾向、相関を分析することによって異常傾向の検出を行う、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１０】
前記クラスタリングによるデータマイニングを、プラントの効率を左右する大気温度や海水温度等の要因に基づくクラスタリングによるデータマイニングを行う、ことを特徴とする請求項６，７，８又は９のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１１】
前記クラスタリングによるデータマイニングを、店舗における商品販売を左右する天候や気温等の要因に基づくクラスタリングによるデータマイニングを行う、ことを特徴とする請求項６，７，８又は９のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１２】
所定の要因でクラスタリングしたデータに対して、その稼動効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する、ことを特徴とする請求項６，７，８，９のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１３】
前記クラスタリングによるデータマイニングを、
プラントにおける定検・補修工事前後の運転データを区分し、
明らかに異常な傾向を示しているデータは除外し、更にデータ数が少ないデータ塊は削除し、
残ったデータで一次の回帰曲線を求め、その傾きを正常傾向範囲とすることにより、経時的傾向の正常と判断される範囲を設定する、ことを特徴とする請求項６，７，８，９のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１４】
前記クラスタリングによるデータマイニングを、
データの塊間の一次の回帰曲線を求め、正常傾向値と比較し、大きく逸脱していないかを確認し、
データの塊自身が経時的傾向をもっているかどうかをデータの塊と時刻との相関値（Ｒ２値）を求め、それにより判断し、
データの塊自体が経時的傾向を持つ場合、正常傾向範囲と比較し、大きく逸脱していないかどうかを確認することにより、異常傾向を検出する、ことを特徴とする請求項９のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１５】
前記クラスタリングしたデータに対して、機器、施設の運転状況又は取引の効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する、ことを特徴とする請求項６，７，８，９のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１６】
前記データマイニング段階において、機器、施設の運転状況又は取引に関する種々のデータ項目を階層的に選択することにより、異常の起きている部分を特定する、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１７】
前記データ評価段階において業務ノウハウを参照する、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１８】
前記データ評価段階の結果に基づいて、前記機器や施設の運転を手動操作する、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項１９】
前記データ評価段階の結果に基づいて、前記機器や施設の運転を自動制御する、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【請求項２０】
前記データ評価段階の結果に基づいて、経済的な取引を行う、ことを特徴とする請求項１のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラントにおける機器や施設の運転、又は株取引や店舗における商品販売等の取引の異常傾向及び最適化傾向を検出し、その異常及び最適範囲を特定し、また異常又は最適の原因を推定し、更に各機器や施設の運転又は取引のガイダンスを提示し、機器、施設の運転又は取引することができるデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
火力、水力及び原子力等の発電所では発電した電気は、効率的に送電するために電圧を昇圧して送電線で変電所等の電気所に送り、そこで降圧し、送電線で更に他の変電所へ送電したり、送電線や配電線を通して需要家に送り届けられる。
このように、発電所は安全かつ効率の良い発電を行い、変電所は、電圧の変成、即ち電力を安全、かつ経済的に輸送することが望まれている。
【０００３】
このような発電所、変電所等の電気所の使命を果たすためには、必要な設備を具備することは勿論であるが、発電所等の運転保守が容易、確実、安全に実施される必要がある。このために、発電所、変電所等には、運転が容易に行えるように配電盤や制御卓等の監視制御装置を設けている。そこで、これらの電気所の運用において、設備管理を目的に、多数のプラントプロセス量について自動計測してコンピュータに取り込み、その運転データとして管理し、これらのデータを長期に亘って保存管理している。この運転データは、例えば火力発電所の日誌データ、プラントの性能管理、記録データであり、運転履歴データ、設備の保守管理データ、また環境監視データという種々の内容のデータからなっている。それぞれのデータについては、それぞれの特性、特質に応じて加工、編集等の諸処理を行っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
これら運転データは、最近の発電所では、分単位、時間単位で記録され、データの種類と記録時間の積で蓄積されていくため膨大な量になっている。このようにして運転データは長期に亘って保管するが、過去のデータについては利用することが極めて少なかった。
【０００５】
また、膨大なデータを用いて株取引、又はコンビニ等の各種商品販売における客層と売れ筋商品の傾向や株や先物取引等の種々の取引を効率的に実行する方法の提案が望まれていた。
【０００６】
本発明は、かかる問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、火力発電所等のプラントや機器に関する過去の運転データをデータマイニング技術を用いて解析することで、膨大なデータから異常な運転や最適運転指針を見つけ出し、プラントの正常運転又は高効率運転のための改善指針を見出すこと、更に株取引又はコンビニ等の各種商品販売に関する膨大なデータをデータマイニング技術を用いて解析することで、株取引又はコンビニ等の最適な運用計画指標を抽出することができるデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、機器や施設の運転等又は取引の異常傾向と最適値傾向を検出し、その異常及び最適な範囲を特定し、またその異常又は最適原因を推定し、更に各機器や施設の運転及び取引等のガイダンスを提示する、データマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法であって、前記機器や施設の運転又は取引に関する種々のデータについて採取し、格納し、特定の項目に着目したデータについて経時的傾向・相関を解析するデータマイニング段階と、前記データについて評価、操作、制御、取引内容及びその理由を明示するデータ評価段階と、前記データ評価に基づいて機器や施設の運転又は取引等を実施する実行段階と、前記機器や施設の運転等又は取引を実施した各データを、更にデータマイニングする補充データマイニング段階と、を備えた、ことを特徴とするデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法が提供される。
【０００８】
前記データマイニング段階の前に、前記機器や施設の運転又は取引を管理するために必要なデータ項目、及びその運転状況又は取引を監視するために必要なデータ項目を選定するデータ選定段階を備えることが望ましい。
【０００９】
上記構成の監視方法では、データマイニング段階で採取した火力発電所等のプラントの機器、施設の運転状況に関する過去のデータ、現在のデータ及び予測データを解析し、その膨大なデータから最適運転指針を見つけ出し、そのプラントにおける機器、施設の高効率運転のための改善指針を見出すことができる。特に、過去の運転データ又は取引データからプラント運転又は取引の最適指標を抽出することができるので、プラント等における機器や施設の運転又は取引の傾向を検出し、指標範囲を特定し、更に各機器や施設の運転又は取引のガイダンスを提示することができる。
また、コンビニ等の多数の店舗があり、多数の商品を取り扱う膨大なデータからデータマイニングし、解析し、その膨大なデータから取引の傾向を検出し、最大利益の指針を見出すことができる。
【００１０】
前記データ評価段階の次に、データマイニングの検証と引例データを生成するためのシミュレーションを行うシミュレーション段階を更に備えることが好ましい。このように、シミュレーション段階を備えることで、実機とシミュレーションとを比較することで、その実機の制御又は検証を容易に行うことができるので、機器や施設の運転状況又は取引について確実に指標範囲になるように監視し、実行することができる。
【００１１】
前記データマイニング段階で採取した情報を、前記シミュレーション段階のモデルとして追加することにより予測データを生成し、その精度を向上させることができる。
【００１２】
前記データマイニング段階では、機器や施設の運転又は取引に関する種々のデータ項目を階層的に選択したものを採取し、格納することが好ましい。
【００１３】
前記データマイニング段階において、機器や施設の運転又は取引に関する種々のデータ項目を階層的に選択したものを採取し、格納する。前記階層的に抽出したデータ項目をデータマイニングすることによって、マイニング結果で得られた情報が、前記機器、施設又は取引の何れの部分に関するものかを特定する。そして、データマイニングにおいては、プラントの挙動は様々な要因によって複雑に変化しているため、それらの要因（データ項目）の影響を排除するためにそれらのデータ項目に対して一定値の条件設定を行い、クラスタリング等のデータマイニング処理を行う。
【００１４】
前記データ領域を幾つかの条件で分割するために、クラスタリングを行い、それぞれのクラスでのデータトレンドを分析する、クラスタリングによるデータ解析段階を、更に備えることができる。これにより、同じ条件、すなわちクラスでの時系列上での傾向を見て取れることができる。
【００１５】
前記データマイニング結果を時系列グラフにし、最小二乗法による回帰曲線を求め、この求めた回帰曲線の傾き値を相対的に比較し、経時的傾向の把握を行う、回帰曲線による経時的傾向の分析段階を、更に備える。
これにより、時系列グラフから回帰曲線を求める場合、データのばらつきを取り除くためにデータの±σ（又は±２σ、±３σ）のデータのみを用い、経時的傾向分析の精度を向上させることができる。これで求めた階層構造を元に、各項目の経時的傾向（回帰曲線の傾き値）の相関関係を分析することにより、それぞれの経時的傾向の影響度合いが判り、経時的傾向の要因を推定することができる。
【００１６】
選定したデータ項目間の相関関係を分析し、前記経時的傾向の相関関係を補完することができる。
【００１７】
クラスタリングによるデータマイニングを行い、同じ条件のデータとして、時系列上で塊として存在するデータ塊間の経時的傾向、相関を分析することによって傾向の検出を行う、ことが好ましい。
【００１８】
前記クラスタリングによるデータマイニングを、プラントの効率を左右する要因である大気温度や海水温度によってクラスタリングによるデータマイニングを行う。また、店舗における商品販売を左右する天候や気温等の要因に基づくクラスタリングによるデータマイニングを行う。この所定の要因でクラスタリングしたデータに対して、その稼動効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する、ことができる。
【００１９】
前記クラスタリングによるデータマイニングを、プラントにおける定検・補修工事前後の運転データを区分し、明らかに異常な傾向を示しているデータは除外し、更にデータ数が少ないデータ塊は削除し、残ったデータで一次の回帰曲線を求め、その傾きを正常傾向範囲とすることにより、経時的傾向の正常と判断される範囲を設定する、ことができる。
【００２０】
前記クラスタリングによるデータマイニングを、データの塊間の一次の回帰曲線を求め、正常傾向値と比較し、大きく逸脱していないかを確認し、データの塊自身が経時的傾向をもっているかどうかをデータの塊と時刻との相関値（Ｒ２値）を求め、それにより判断し、データの塊自体が経時的傾向を持つ場合、正常傾向範囲と比較し、大きく逸脱していないかどうかを確認することにより、異常傾向を検出する。
【００２１】
前記クラスタリングしたデータに対して、機器、施設の運転状況又は取引の効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する。
【００２２】
復水器真空度、大気温度でクラスタリングしたデータに対して、プラント効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する。
【００２３】
これらのデータマイニング処理（クラスタリング処理）を階層的に行うことで、異常原因（異常が起きている部位）を特定する、
【００２４】
前記データ評価段階において業務ノウハウを参照する、ことができる。
【００２５】
前記データ評価段階の結果に基づいて、前記機器や施設の運転を手動操作又は自動制御する。
【００２６】
前記データ評価段階は、経済的な取引を行う、ことも可能である。例えば、膨大なデータを用いて株取引や種々の取引を効率的に実行することに利用することができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は本発明のデータマイニングを用いた機器又は施設の運転状況の監視及び実行方法の実施の形態を示すブロック図である。図２は本発明のデータマイニングを用いて取引の監視及びその実行方法の実施の形態を示すブロック図である。
本発明の監視及び実行方法は、発電プラントにおける機器や施設の運転又は取引に関する種々のデータについて採取し、格納し、特定の項目に着目したデータについて経時的傾向・相関を解析するデータマイニング処理を行い、このデータマイニング処理したデータについて評価、操作、制御、取引内容及びその理由を明示し、このデータ評価に基づいて機器や施設の運転又は取引等を実施し、機器や施設の運転等又は取引を実施した各データを、更に補充データマイニングする方法である。これにより、機器や施設の運転等又は取引の異常傾向と最適値傾向を検出し、その異常及び最適範囲を特定し、またその異常又は最適原因を推定し、更に各機器や施設の運転及び取引等のガイダンスを提示し、機器、施設の運転する方法である。
【００２８】
図３は図１又は図２におけるデータマイニング処理部分を説明するフロー図である。
データマイニング処理では、図３に示すように、運転データを基に、（１）データマイニング前処理、（２）階層化・クラスタリング処理、（３）経時的傾向・相関分析、（４）傾向劣化グラフの作成、（５）異常傾向の検出、（６）異常原因の推定、（７）診断ガイダンス結果の出力及び（８）正常運転ガイダンス出力を行う。
【００２９】
データマイニング処理するときは、発電所、変電所等のプラントにおいて、設備管理を目的に多数のプラントプロセス量について自動計測してコンピュータに取り込み、これらを運転データとして管理し、長期に亘って保存管理されるデータを予め採取する。例えば、この運転データには、発電所等の日誌データ、プラントの性能管理、記録データであり、運転履歴データ、設備の保守管理データ、また環境監視データ等の種々のデータについて予め採取し、格納する。
【００３０】
このようにデータマイニングした過去のデータから正常運転又は高効率運転ゾーンを決定し、この過去の運転状況を検証する際に、このようなゾーンからはみ出したかどうかを判定する。その判定は瞬時値と傾向と双方で行い、正常又は高効運転のゾーンに入れるときは、手動操作又は自動御御する。
【００３１】
このようにデータマイニングを用いた運転状況の監視及び実行方法では、発電所等のプラントの過去３年程度の運転データ、保守履歴等を利用する。このデータマイニングを適用した診断の実施及び診断のための基礎データを作成する現在の運転データについて定期的を採取し、効率管理、異常監視を行うことが好ましい。
【００３２】
更に、データマイニング結果を総合的な視点で眺め、効率管理についてのガイダンスの提示を行い、運転のばらつきをそのガイダンスの範囲に納めることができた場合の効果の算出を行う。過去の運転実績から、最適な効率運転時の運転パターンを求め、計測誤差及び評価項目以外の影響誤差を考慮した運転許容幅を持った運転ガイダンスを行う。最適な効率運転に納めることができた場合の効果を、効率のコレクションカーブ（設計値）より求める。
【００３３】
図４はデータ項目を階層的に選択することを示す説明図である。
これらのデータは、インターネットやウェッブを用いてデータベース（図示していない）に蓄積を格納する。例えば、階層化・クラスタリング処理に際しては、機器や施設の運転又は取引に関する種々のデータ項目を階層的に選択したものを採取し、格納する。階層的に抽出したデータ項目をデータマイニングすることによって、マイニング結果で得られた情報が、機器、施設又は取引における何れの部分に関するものかを特定する。このように、プラントの挙動は様々な要因によって複雑に変化しているためそれらの要因（データ項目）の影響を排除するためにそれらのデータ項目に対して一定値の条件設定を行う。
【００３４】
「送電端効率」については、図３に示すように、「発電端効率」と「所内電力」との階層に分け、「発電端効率」については、「ボイラ効率」と「タービン効率」との階層に分け、「ボイラ効率」は「排ガス損失」と「ボイラ本体」とを階層的に選定する。「タービン効率」は「復水器真空度」と「タービン本体」との階層に分ける。
【００３５】
階層的に抽出したデータ項目をデータマイニングすることによって、マイニング結果で得られた情報がプラントのどの部分に関するものかを特定することができる。更に、プラントの挙動は様々な要因によって複雑に変化しているためそれらの要因、即ち、データ項目の影響を排除するためにそれらのデータ項目に対して一定値の条件設定を行う。
【００３６】
また、階層化・クラスタリング処理に際しては、データ領域を幾つかの条件で分割するために、クラスタリングを行い、それぞれのクラスでのデータトレンドを分析する。このクラスタリングにより、同じ条件、即ちクラスでの時系列上での傾向を見て取れることができる。
【００３７】
全データ領域、例えば最低負担から定格負担のデータを分析するのではなく、データ領域についてクラスタリングを行い、それぞれのクラスでのデータトレンドを分析する。これにより、同じ条件、即ちクラス下での時系列上での傾向を見て取れることになる。
【００３８】
経時的傾向・相関分析に際しては、前記データマイニング結果を時系列グラフにし、最小二乗法による回帰曲線を求め、この求めた回帰曲線の傾き値を相対的に比較し、経時的傾向の把握を行う。これにより、時系列グラフから回帰曲線を求める場合、データのばらつきを取り除くためにデータの±σ（又は±２σ、±３σ）のデータのみを用いることにより、経時的傾向分析の精度を向上させることができる。
【００３９】
この経時的傾向分析で求めた階層構造を元に、各項目の経時的傾向（回帰曲線の傾き値）の相関関係を分析する。これにより、それぞれの経時的傾向の影響度合いが判り、経時的傾向の要因を推定することができる。
【００４０】
例えば、表１に示すように、データ項目の「発電端効率」が、経時的傾向で「効率低下の傾向有り」と示し、「タービン効率」は「効率低下の傾向有り」と、「ボイラ効率」は「効率に経時的傾向無し」というような経時的傾向がある場合は、効率低下の要因はタービン側にあると推定することができる。
【００４１】
【表１】
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【００４２】
選定したデータ項目間の相関関係を分析し、前記経時的傾向の相関関係を補完する、ことが好ましい。
【００４３】
クラスタリングによるデータマイニングを行い、同じ条件のデータとして、時系列上で塊として存在するデータ塊間の経時的傾向、相関を分析することによって異常傾向の検出を行う。また、データ塊自身の経時的傾向、相関を分析することによっても異常傾向の検出を行う。
【００４４】
図１又は図２に示すように、データ評価の次にデータマイニングの検証と引例データを生成するためのシミュレーションを行うことが好ましい。このように、実機とシミュレーションとを比較することで、その実機の制御又は検証を容易に行うことができ、機器や施設の運転状況又は取引について確実に監視し、実行することができる。
【００４５】
データマイニングで得られた情報は、シミュレータのモデルに追加する。データマイニングの検証と引例データを生成するためのシミュレーションを行うシミュレータを備えることで、予測データを生成することができる。
【００４６】
クラスタリングによるデータマイニングを、プラントの効率を左右する要因である大気温度や海水温度によってクラスタリングによるデータマイニングを行う。外的要因について、クラスタリングを行う。例えば、「タービン効率」については海水温度は「０．５℃」刻みでデータを採取する。「ボイラ効率」については大気温度は「２．５℃」刻みでデータを採取する。この所定の要因でクラスタリングしたデータに対して、その稼動効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する。
【００４７】
クラスタリングによるデータマイニングを、プラントにおける定検・補修工事前後の運転データを区分し、明らかに異常な傾向を示しているデータは除外し、更にデータ数が少ないデータ塊は削除し、残ったデータで一次の回帰曲線を求め、その傾きを正常傾向範囲とすることにより、経時的傾向の正常と判断される範囲を設定する。
【００４８】
クラスタリングによるデータマイニングを、データの塊間の一次の回帰曲線を求め、正常傾向値と比較し、大きく逸脱していないかを確認し、データの塊自身が経時的傾向をもっているかどうかをデータの塊と時刻との相関値（Ｒ２値）を求め、それにより判断し、データの塊自体が経時的傾向を持つ場合、正常傾向範囲と比較し、大きく逸脱していないかどうかを確認することにより、異常傾向と最適値傾向を検出する。
【００４９】
クラスタリングしたデータに対して、機器、施設の運転状況又は取引の効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する。復水器真空度、大気温度でクラスタリングしたデータに対して、プラント効率を補正し、複数のグラフを合成した結果を算出して評価する。
【００５０】
データマイニングの出力の次にエキスパートシステムを配置し、このエキスパートシステムにはデータ評価と操作、制御内容及びにおいて業務ノウハウを参照し、エキスパートシステムする。この業務ノウハウは、例えばプラントにおける機器の運転又は施設の運転に必要なノウハウをいう。あるいは、株取引における好適な売買時や購入量等のノウハウをいう。
【００５１】
このようなデータ評価の結果に基づいて、プラントにおける機器や施設の運転を手動操作又は自動制御する。
【００５２】
また、このようなデータ評価の結果に基づいて、株取引や先物取引のような経済的な取引を行うことも可能である。例えば、膨大なデータを用いて株取引や種々の取引を効率的に実行することに利用することができる。更に、コンビニ等の各種商品販売における客層と売れ筋商品の傾向や、天候と売れ筋商品の傾向との関係を把握してその販売の効率化を図ることができる。
【００５３】
図５は負荷１００％、冷却水温度復水器入口１５℃でクラスタリングしたタービン効率の経時的傾向・相関分析を示すグラフである。
グラフ上で１９９８年１２月〜１９９９年１１月の傾向は相関値が小さくデータのバラツキの範囲で機器の異常又は運転方法の不適は無いと判定できるが、１９９９年１１月〜２０００年４月の傾向は相関値が大きく、機器の異常又は運転方法の不適があったと判定できる。
【００５４】
図６は負荷１００％、復水器真空度７３４ｍｍＨｇでクラスタリングしたタービン効率の経時的傾向・相関分析を示すグラフである。
グラフ上で１９９８年１２月〜２０００年１月の傾向は相関値が小さくデータのバラツキの範囲で機器の異常又は運転方法の不適は無いと判定できが、２０００年２月〜２０００年２月の塊の傾向は相関値が大きく、また、２０００年２月頃の塊自身の傾向の相関関係が大きく機器の異常又は運転方法の不適があったと判定できる。
【００５５】
図７はガイダンスのみを行う監視方法を示すブロック図である。
本発明のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視方法は、ガイダンスのみを行う方法として利用することができる。即ち、機器、施設の運転状況又は取引に関する運用データ等を新たにデータマイニングしない方法である。例えば、店舗において「晴れの日」、「曇りの日」、「雨の日」に応じて、その商品の売れ筋の売上げ高を推測するときに利用することができる。
【００５６】
なお、本発明は上述した発明の実施の形態に限定されず、過去のデータ及び新たなデータをデータマイニングし、その傾向を分析、予測する方法であれば、上述した構成に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論である。
【００５７】
【発明の効果】
本発明のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況又は取引の監視及び実行方法は、プラントや機器に関する運転データをデータマイニングし、または取引に関する運用データをデータマイニングし、そのデータを解析することで、膨大なデータから最適運用指針を見出し、プラントや機器及び取引の高効率運用のための改善指針を見出すなど、過去及び新たな運転データ、運用データからプラントや機器及び取引の最適指標を抽出することができるため経済的な運用が可能となる。
【００５８】
例えば、過去の運転データからプラント運転の最適指標を抽出することができ、プラント等における機器や施設の運転の傾向を検出し、指標範囲を特定し、更に異常の原因を特定し、各機器や施設の正常運転及び高効率運転を行うことができる。
【００５９】
また、コンビニ等の多数の店舗のように多数の商品を取り扱う場合、また多数の要因を根拠に取引する必要がある株取引など膨大なデータからデータマイニングし、解析し、その膨大なデータから取引の傾向を検出し、最適な商品取引又は株取引における最大利益の指針を見出すことができる、等の効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のデータマイニングを用いた機器、施設の運転状況の監視及び実行方法の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明のデータマイニングを用いた取引の監視及び実行方法の実施の形態を示すブロック図である。
【図３】図１又は図２におけるデータマイニング処理部分を説明するフロー図である。
【図４】データ項目を階層的に選択することを示す説明図である。
【図５】負荷１００％、冷却水温度復水器入口１５℃でクラスタリングしたタービン効率の経時的傾向・相関分析を示すグラフである。
【図６】負荷１００％、復水器真空度７３４ｍｍＨｇでクラスタリングしたタービン効率の経時的傾向・相関分析を示すグラフである。
【図７】ガイダンスのみを行う監視方法を示すブロック図である。
【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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