(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オンラインシミュレータを用いたプラント運転支援装置において、
前記オンラインシミュレータには、トラッキングモデル部とパラメータ調整部と予測モデル部と予実データ記憶部が設けられて、前記予測モデル部には前記パラメータ調整部が接続されて、前記予実データ記憶部には前記トラッキングモデル部と前記予測モデル部と前記パラメータ調整部が接続され、
前記トラッキングモデル部は常に実プラントから実測データを受け取ってトラッキングモデルのオンライン更新を行い、
前記パラメータ調整部は前記トラッキングモデル部で生成されたトラッキングモデルを用いてオンラインでトラッキングモデルの一次パラメータ調整を行うとともにトラッキングモデルの一次調整モデルを生成し、
前記予測モデル部は前記パラメータ調整部で生成されたトラッキングモデルの一次調整モデルのパラメータを用いてＴｐ[sec]先までの予測シミュレーションを行って予測データを生成し、
前記予実データ記憶部は前記予測モデル部で生成された予測データを蓄積するとともに前記トラッキングモデル部を介して前記実プラントからの実測データも蓄積し、
さらに前記パラメータ調整部は前記予実データ記憶部に格納されている予実データに差がある場合には所定の評価基準を用いて予測データと実測データの差が最小になるようにトラッキングモデルの二次パラメータ調整を行い、
前記トラッキングモデル部はこの二次パラメータ調整出力に基づきトラッキングモデルを更新し、
前記更新されたトラッキングモデルに基づき所望の解析モデルを生成する解析部を設けたことを特徴とするプラント運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント運転支援装置に関し、詳しくは、予測精度の改善に関するものである。
【０００２】
本発明の出願人は、石油精製における化学プロセスや上下水道の水処理プロセスなどのプロセス制御動作が複雑なプラントの運転を支援するプラント運転支援装置として、実プラントの動作と並行してプロセスシミュレーションを行い、シミュレーション結果をもとに実プラントの動作を予測するプラント運転支援装置を出願している（特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３３２３６０号公報
【０００４】
図５はこのような従来のプラント運転支援装置の概念構成を示すブロック図である。図５において、オンラインシミュレータ１０は、実プラント２０からオンラインで実測データを収集してその内部モデルを更新することにより高精度のシミュレーション結果を得るものであり、トラッキングモデル部１１とパラメータ調整部１２とで構成されている。
【０００５】
トラッキングモデル部１１は、実プラント２０からオンラインで実測データを収集し、これら実測データに基づきプラントの状態を追跡するためのトラッキングモデルを生成する。このトラッキングモデル部１１は、生成したトラッキングモデルを所定のタイミングまたは任意のタイミングでパラメータ調整部１２に渡す。
【０００６】
パラメータ調整部１２は、たとえばプラント全体のバランスを踏まえてパラメータ調整計算を行い、オンラインシミュレータ１０に反映させる。調整計算の基準としては、たとえば予め指定された計測点（複数指定可）の実測データとシミュレーションデータの重み付誤差二乗和を最小とするようなものが選択される。
【０００７】
このようにオンラインでパラメータ調整計算を行うことにより、プラントの現在の状況を反映した精度の高いモデルが利用可能となり、解析モデルによる予測計算や最適化計算ができるようになった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、従来のパラメータ調整によって得られるパラメータは、ある瞬間において整合性を満たす最適パラメータである。この結果、調整対象となるパラメータの集合に動特性に影響し得るものが含まれている場合には、ある瞬間に対する適合処理を実行すると、その後の予測シミュレーションで動特性が正しく予測できなくなるという問題がある。
【０００９】
本発明は、このような課題を解決するものであり、その目的は、動特性に影響を及ぼすパラメータであっても、オンラインで調整できるプラント運転支援装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような課題を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、
オンラインシミュレータを用いたプラント運転支援装置において、
前記オンラインシミュレータには、トラッキングモデル部とパラメータ調整部と予測モデル部と予実データ記憶部が設けられて、前記予測モデル部には前記パラメータ調整部が接続されて、前記予実データ記憶部には前記トラッキングモデル部と前記予測モデル部と前記パラメータ調整部が接続され、
前記トラッキングモデル部は常に実プラントから実測データを受け取ってトラッキングモデルのオンライン更新を行い、
前記パラメータ調整部は前記トラッキングモデル部で生成されたトラッキングモデルを用いてオンラインでトラッキングモデルの一次パラメータ調整を行うとともにトラッキングモデルの一次調整モデルを生成し、
前記予測モデル部は前記パラメータ調整部で生成されたトラッキングモデルの一次調整モデルのパラメータを用いてＴｐ[sec]先までの予測シミュレーションを行って予測データを生成し、
前記予実データ記憶部は前記予測モデル部で生成された予測データを蓄積するとともに前記トラッキングモデル部を介して前記実プラントからの実測データも蓄積し、
さらに前記パラメータ調整部は前記予実データ記憶部に格納されている予実データに差がある場合には所定の評価基準を用いて予測データと実測データの差が最小になるようにトラッキングモデルの二次パラメータ調整を行い、
前記トラッキングモデル部はこの二次パラメータ調整出力に基づきトラッキングモデルを更新し、
前記更新されたトラッキングモデルに基づき所望の解析モデルを生成する解析部を設けたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、動特性に影響を及ぼすパラメータであってもオンラインで適切に調整でき、高精度の予測シミュレーションが実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明について、図面を用いて詳細に説明する。図１は本発明の一実施例を示すブロック図であり、図５と共通する部分には同一の符号を付けている。
【００１６】
図１において、オンラインシミュレータ１０には、トラッキングモデル部１１の他、予測モデル部１３と予実データ記憶部１４が設けられている。予測モデル部１３にはトラッキングモデル部１１が接続されている。予実データ記憶部１４には、トラッキングモデル部１１と予測モデル部１３が接続されている。
【００１７】
トラッキングモデル部１１は、実プラントの実測データに基づきオンラインでパラメータ調整を行いながらトラッキングモデルを生成する。予測モデル部１３は、トラッキングモデルに基づき予測データを生成する。予実データ記憶部１４は、生成された予測データと前記実測データを格納する。
【００１８】
さらに、トラッキングモデル部１１は、予実データ記憶部１４に格納されている予測データと実測データの差が最小になるようにパラメータを調整するとともにトラッキングモデルを更新する。
【００１９】
これにより、動特性に影響を及ぼすパラメータであってもオンラインで調整でき、高精度の予測シミュレーションが行える。
【００２０】
図２は本発明の他の実施例を示すブロック図であり、図５と共通する部分には同一の符号を付けている。
【００２１】
図２のオンラインシミュレータ１０には、トラッキングモデル部１１とパラメータ調整部１２の他、予測モデル部１３と予実データ記憶部１４が設けられている。予測モデル部１３にはパラメータ調整部１２が接続されている。予実データ記憶部１４には、トラッキングモデル部１１と予測モデル部１３とパラメータ調整部１２が接続されている。
【００２２】
図２の構成におけるパラメータ調整は、二段階に亘って行われる。なお、パラメータ調整のタイミングは任意であるが、全体の処理は以下の流れに従うものとする。
【００２３】
＜１．一次パラメータ調整＞
トラッキングモデル部１１は、常時、実プラント２０から実測データを受け取って、オンライン更新を行う。パラメータ調整部１２は、このトラッキングモデル部１１で生成されたトラッキングモデルを用い、オンラインでパラメータ調整を行い、調整モデルを生成する。
【００２４】
まず、従来技術と同様に、予め選択された評価変数のシミュレーションデータと実測データの差が最小となるように、予め選択されたパラメータｐを変更する。このとき、評価基準としてたとえば以下のような重み付誤差二乗和Ｊｓを選択し、最小二乗法などで同定する。
【００２５】
【数１】
0005212890.tif 000002
【００２６】
図５に示した従来のトラッキング・シミュレータ技術においては、この時点でトラッキングモデル部１１のパラメータ更新を行ったが、本発明ではまだパラメータ更新は行わない。
【００２７】
＜２．予測シミュレーション＞
予測モデル部１３は、パラメータ調整部１２で生成された一次調整モデルのパラメータを用いて、予測シミュレーションをＴｐ[sec]先まで行い、予測データを生成する。この結果は、予実データ記憶部１４に蓄積される。この予実データ記憶部１４には、同時に実プラント２０から実測データもトラッキングモデル部１１を経由して蓄積される。予実データ記憶部１４は、予測シミュレーションが終了して実測データがＴｐ[sec]分蓄積されるまでデータ収集を継続する。
【００２８】
＜３．二次パラメータ調整＞
この時点で、予実データ記憶部１４に格納されているパラメータ調整部１２における一次パラメータ調整によって得られたパラメータ値に基づいて予測モデル部１３で生成された予測結果と、その区間の実測データが利用可能になっている。ここで、予実データ記憶部１４に格納されている予実データに差がある場合には、動特性パラメータが不適切に設定されてしまったことが原因の一つと考えられる。そこで、パラメータ調整部１２は、たとえば以下に示すような評価基準を用い、改めてパラメータの調整（二次パラメータ調整）を行う。
【００２９】
【数２】
0005212890.tif 000003
【００３０】
＜４．トラッキングモデルの更新＞
パラメータ調整部１２における二次パラメータ調整により、動特性を考慮したパラメータｐの調整が完了するので、これらのパラメータを用いてトラッキングモデル部１１で生成されるトラッキングモデルを更新する。この反映は、動特性への影響を考慮したものである。
【００３１】
図３は図２の動作説明図である。図３において、特性Ａは実プラント２０の実測データを示している。時刻ｔ１でパラメータ調整部１２が一次パラメータ調整モデルを生成することによって、特性Ｂに示すような予測結果が得られる。時間Ｔｐ経過後の時刻ｔ２でパラメータ調整部１２が二次パラメータ調整モデルを生成することにより、特性Ｃに示すような予測結果が得られる。ここで、特性Ｃに示す予測結果は、一次パラメータ調整モデルおよび時間Ｔｐにおける動特性を反映させたものであり、高精度の予測結果を得ることができる。
【００３２】
これにより、たとえば解析部３０を用いてプラントの予測シミュレーションを行うことにより、高精度の予測や解析が行える。
【００３３】
なお、調整の手法や評価関数は、任意の手法や関数を用いることができる。
【００３４】
図４は図２におけるパラメータ調整部１２の具体的な構成例を示すブロック図であり、図２と共通する部分には同一の符号を付けている。
【００３５】
図４において、パラメータ調整部１２は、一次パラメータ調整部１２１と二次パラメータ調整部１２２で構成されている。一次パラメータ調整部１２１には、トラッキングモデル部１１と予測モデル部１３が接続されている。二次パラメータ調整部１２２には、トラッキングモデル部１１と予実データ記憶部１４が接続されている。予実データ記憶部１４には、トラッキングモデル部１１と予測モデル部１３も接続されている。
【００３６】
図４の構成におけるパラメータ調整も、図２と同様に二段階に亘って行われる。パラメータ調整のタイミングは任意であり、全体の処理は図２と同様に以下の流れに従って実行される。
【００３７】
＜１．一次パラメータ調整＞
トラッキングモデル部１１は、常時、実プラント２０から実測データを受け取り、オンライン更新を行う。一次パラメータ調整部１２１は、このトラッキングモデル部１１で生成されたトラッキングモデルを用い、プラント全体のバランスを考慮したパラメータ調整を行う。
【００３８】
まず、図１と同様に、予め選択された評価変数のシミュレーション値と実測値の差が最小となるように、予め選択されたパラメータｐを変更する。このとき、評価基準としてたとえば重み付誤差二乗和Ｊｓを選択し、最小二乗法などで同定する。
【００３９】
なお、図１と同様に、この時点ではトラッキングモデル部１１のパラメータ更新は行わない。
【００４０】
＜２．予測シミュレーション＞
予測モデル部１３は、一次パラメータ調整部１２１で生成された一次パラメータ調整モデルのパラメータを用いて、予測シミュレーションをＴｐ[sec]先まで行い、予測データを生成する。この結果は、予実データ記憶部１４に蓄積される。この予実データ記憶部１４には、同時に実プラント２０から実測データもトラッキングモデル部１１を経由して蓄積される。予実データ記憶部１４は、予測シミュレーションが終了して実測データがＴｐ[sec]分蓄積されるまでデータ収集を継続する。
【００４１】
＜３．二次パラメータ調整＞
この時点で、予実データ記憶部１４に格納されている一次パラメータ調整部１２１の一次パラメータ調整によって得られたパラメータ値に基づいて予測モデル部１３で生成された予測結果と、その区間の実測データが利用可能になる。ここで、予実データ記憶部１４に格納されている予実データに差がある場合には、二次パラメータ調整部１２２は、図１と同様な評価基準を用い、改めてパラメータの調整（二次パラメータ調整）を行う。
【００４２】
＜４．トラッキングモデルの更新＞
二次パラメータ調整部１２２における二次パラメータ調整により、動特性を考慮したパラメータｐの調整が完了するので、このパラメータを用いてトラッキングモデル部１１で生成されるトラッキングモデルを更新する。この反映は、動特性への影響を考慮したものとなる。
【００４３】
これにより、たとえば解析部３０を用いてプラントの予測シミュレーションを行うことにより、図２と同様に、高精度の予測や解析が行える。
【００４４】
以上説明したように、本発明によれば、動特性に影響を与えるパラメータをオンラインで適切に調整することにより、高精度の予測シミュレーションが行えるプラント運転支援装置が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の他の実施例を示すブロック図である。
【図３】図１の動作説明図である。
【図４】図２の具体例を示すブロック図である。
【図５】従来のプラント運転支援装置の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０  トラッキング・シミュレータ
１１  トラッキングモデル部
１２  パラメータ調整部
１２１  一次パラメータ調整部
１２２  二次パラメータ調整部
１３  予測モデル部
１４  予実データ記憶部
２０  実プラント
３０  解析部
【図１】
0005212890.tif 000004
【図２】
0005212890.tif 000005
【図３】
0005212890.tif 000006
【図４】
0005212890.tif 000007
【図５】
0005212890.tif 000008