(57)【要約】  【課題】  設備システムを構成する複数の要素機器のどの要素機器において異常が発生したかを推定することができる異常判定装置を提供する。  【解決手段】  データ解析装置１００は、発電電力の計測値の群について説明変数ｘとし、コジェネレーションシステム３００の構成機器の状態等を計測したｎ種の計測値の各群について、目的変数ｙ1 、ｙ2 、ｙ3 、・・・、ｙn とし、次式により、ｎ個の単回帰分析を行う。  ｙ1 ＝β1 ｘ＋  α1   ｙ2 ＝β2 ｘ＋  α2     ・・・  ｙn ＝βn ｘ＋  αn   次に、得られた各回帰係数βi が、適正範囲内であるか判断する。【選択図】  図１
2007026134.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の要素機器から構築され、継続的な動作により継続的に１の成果を得る設備システムを監視し、各要素機器における異常の有無を判定する異常判定装置であって、
複数の時点における前記成果を示す複数個の成果計測値と、前記複数の時点においてそれぞれ計測された１の要素機器の動作状態に係る複数個の状態計測値とを取得する取得手段と、
取得した前記複数の成果計測値を第１変数に割り当て、取得した前記複数の状態計測値を第２変数に割り当て、前記複数の成果計測値及び前記複数の状態計測値に対して、前記第１変数と前記第２変数と回帰係数とを演算子により結合して構成される回帰式をモデルとする単回帰分析を施して、前記回帰係数を算出する解析処理手段と、
算出された回帰係数と、異常範囲を示す異常閾値とを比較して、前記回帰係数が、異常範囲に含まれるか否かを判断する判断手段と、
異常範囲に含まれると判断される場合に、当該状態計測値の発生源である要素機器における異常発生の可能性を示す異常情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする異常判定装置。
【請求項２】
前記取得手段は、さらに、前記複数の時点においてそれぞれ計測された他の要素機器の動作状態に係る複数個の第２状態計測値を取得し、
前記解析処理手段は、さらに、取得した前記複数の第２状態計測値を第３変数に割り当て、前記複数の成果計測値及び前記複数の第２状態計測値に対して、前記第１変数と前記第３変数と第２回帰係数とを演算子により結合して構成される第２回帰式をモデルとする単回帰分析を施して、前記第２回帰係数を算出し、
前記判断手段は、さらに、算出された第２回帰係数と、第２異常範囲を示す第２異常閾値とを比較して、前記第２回帰係数が、第２異常範囲に含まれるか否かを判断し、
前記出力手段は、さらに、第２異常範囲に含まれると判断される場合に、当該第２状態計測値の発生源である他の要素機器における異常発生の可能性を示す第２異常情報を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項３】
前記取得手段は、さらに、前記複数の時点においてそれぞれ計測された前記要素機器の環境状態に係る複数個の環境計測値を取得し、
前記解析処理手段は、さらに、取得した前記複数の環境計測値を第３変数に割り当て、前記単回帰分析に代えて、前記複数の成果計測値、前記複数の状態計測値及び前記複数の環境計測値に対して、前記第１変数と前記第２変数と前記第３変数と回帰係数とを演算子により結合して構成される回帰式をモデルとする回帰分析を施して、前記回帰係数を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項４】
前記異常判定装置は、さらに、
前記取得手段により前記複数個の状態計測値が取得されるより以前の期間において、計測された前記要素機器の動作状態に係る複数個の過去状態計測値を用いて、前記異常範囲を示す前記異常閾値を算出する異常閾値設定手段
を含むことを特徴とする請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項５】
複数の要素機器から構築され、継続的な動作により継続的に１の成果を得る設備システムを監視し、各要素機器における異常の有無を判定する異常判定装置で用いられる異常判定プログラムでであって、
複数の時点における前記成果を示す複数個の成果計測値と、前記複数の時点においてそれぞれ計測された１の要素機器の動作状態に係る複数個の状態計測値とを取得する取得ステップと、
取得した前記複数の成果計測値を第１変数に割り当て、取得した前記複数の状態計測値を第２変数に割り当て、前記複数の成果計測値及び前記複数の状態計測値に対して、前記第１変数と前記第２変数と回帰係数とを演算子により結合して構成される回帰式をモデルとする単回帰分析を施して、前記回帰係数を算出する解析処理ステップと、
算出された回帰係数と、異常範囲を示す異常閾値とを比較して、前記回帰係数が、異常範囲に含まれるか否かを判断する判断ステップと、
異常範囲に含まれると判断される場合に、当該状態計測値の発生源である要素機器における異常発生の可能性を示す異常情報を出力する出力ステップと
を含むことを特徴とする異常判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備機器において発生する異常を監視する技術に関し、特に、異常が発生する箇所を特定することができる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電プラントその他の機械・電気設備機器においては、その構成機器の異常を監視して、安定的運用を行う必要がある。
特許文献１は、発電プラント等で用いられるガスタービン装置の異常状態を特定する技術を開示している。
一般に、設備機器の異常状態を判定する場合に、設備機器の過去の稼動状態に関するデータを用いて、様々な統計解析を施し、異常値を検出する方法が用いられる。例えば、次のような技術が用いられる。
【０００３】
設備機器を構成する１の対象構成要素の運転時の状態について、予め、その状態に影響を及ぼすと考えられる他の因子、例えば、前記対象構成要素に隣接して配置されている他の関連構成要素の運転時の状態との関連付けを行っておき、前記設備機器を正常に運転した場合において得られる各構成要素の運転状態を示す情報を用いて、各種解析を実施して、関連構成要素の状態により変動する対象構成要素の状態の正常値を予測する。次に、実際の運転時において、実際に得られる対象構成要素の状態を示す実測値と、予測した正常値とを比較することにより、異常の有無を検出する。
【０００４】
しかしながら、実測値と予測値とを比較するこの手法によると、計測データのバラツキが大きい場合に、設備機器の故障などの異常を原因としない突発的なデータに過敏に反応してしまったり、設備機器を構成する主要部品の経年的な劣化などの異常を捕らえることができないという問題がある。
そこで、運転時の状態を示すデータ（目的変数）について、前記目的変数とそれに影響を及ぼすと考えられる因子データ（説明変数）のリストより、指定時間単位で重回帰分析を実行し、回帰係数の変化率が許容範囲内であるかどうかにより異常の有無を検出するという判断方法がとられる。
【０００５】
目的変数及び説明変数のリストを作成する際には、設備機器の物理的な構成などから専門技術者が案を決定し、妥当性の評価、見直し等を繰り返し決定するのが通常であるが、対象とする設備、対象とするデータ項目毎に、影響因子との関連付けを行わなければならない。つまり、１の設備機器について、このような関連付けが行われたとしても、他の設備機器への汎用性が低く、かつ、専門技術者の負担が大きいという問題がある。
【０００６】
その解決策としては、目的変数ｙに対し、考えうる説明変数ｘ1 、ｘ2 、・・・、ｘn を用意し、式１により重回帰分析を用いて、総当りによる偏相関係数を基準とする方法が用いられ、これにより、説明変数の選択の自動化が図られている。
ｙ＝β1 ｘ1 ＋β2 ｘ2 ＋  ・・・  ＋βn ｘn ＋α    （式１）
ここで、ｙは、目的変数であり、ｘ1 、ｘ2 、・・・、ｘn は、説明変数であり、β1 、β2 、・・・βn は、回帰係数であり、αは、定数項である。また、偏相関係数とは、特定の二つの相関係数を想定する場合、他の変数の影響を取り除いたときの相関係数である。
【０００７】
しかしながら、上記の従来技術によると、偏相関係数を用いて説明変数の選択を自動化しているが、目的変数ｙの値を予測することに重きを置いた回帰モデルを用いているので、（ａ）最終的な回帰モデル自体（重回帰式）が意味のないものとなる可能性があり、設備機器の各構成要素の状態を示す多数の監視信号の関連性を抽出したことにはならないという第１の問題点がある。
【０００８】
例えば、設備機器が、内部を通過する冷却水と外部の空気との間で熱交換をする冷却器を備え、目的変数を冷却器の冷却水出口温度とする場合を考える。多数の監視信号の中で、冷却水入口温度は偏相関係数が非常に高い値を示すため説明変数として選択されることは容易に想像できる。ここでは分かりやすいよう説明変数を、冷却水入口温度１つと仮定する。
この場合、回帰式は
ｙ＝β1 ｘ1 ＋α              （式２）
となる。冷却水の入口温度と出口温度は互いに関係しあっていることは明確な事実であり、ここで、設備のどこかに異常が発生し、冷却水の入口温度、出口温度が共に上昇傾向にあったとする。このとき、同様の上昇率であれば、回帰係数β1 は変化しない、ということが考えられる。
【０００９】
同様に、複数（２つ以上）の説明変数が、偏相関係数を用いて、選択されたとしても、関連（相関）が深すぎれば深すぎるほど、異常発生時に同様に推移する可能性があり、回帰係数に異常は表れない。
このように、この偏相関係数を用いて回帰モデルを作成する方法は、目的変数ｙを予測するという目的に対しては、適切である可能性があるが、回帰係数βを用いて異常値判断をしようとする手法には不適である。
【００１０】
また、（ｂ）一つの回帰モデルで複数の説明変数を持つことにより、回帰係数の変動によって異常が検出された場合であっても、設備機器を構成する複数の構成要素のうち、どの構成要素において検出された異常であるかを推定することが難しいという第２の問題点がある。
例えば、式３に示す回帰モデルである目的変数に対し、
ｙ＝β1 ｘ1 ＋β2 ｘ2 ＋β3 ｘ3 ＋α        （式３）
説明変数３つのうちのいずれかのデータが異常の傾向を表すような挙動を取ったとすると、β1 、β2 、β3 の全てが影響を受け、変動すると考えられる。つまり、設備機器のどの構成要素の異常により、そのような異常の発生を示す診断結果が発生したのかという情報は隠匿され、異常が発生した構成要素の推定が難しいという問題点がある。
【特許文献１】特開２００４−２０４７８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記の問題点を解決するために、本発明は、設備システムを構成する複数の要素機器のうち、どの要素機器において異常が発生したかを推定することができる異常判定装置及び異常判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の目的を達成するために、本発明は、複数の要素機器から構築され、継続的な動作により継続的に１の成果を得る設備システムを監視し、各要素機器における異常の有無を判定する異常判定装置であって、複数の時点における前記成果を示す複数個の成果計測値と、前記複数の時点においてそれぞれ計測された１の要素機器の動作状態に係る複数個の状態計測値とを取得する取得手段と、取得した前記複数の成果計測値を第１変数に割り当て、取得した前記複数の状態計測値を第２変数に割り当て、前記複数の成果計測値及び前記複数の状態計測値に対して、前記第１変数と前記第２変数と回帰係数とを演算子により結合して構成される回帰式をモデルとする単回帰分析を施して、前記回帰係数を算出する解析処理手段と、算出された回帰係数と、異常範囲を示す異常閾値とを比較して、前記回帰係数が、異常範囲に含まれるか否かを判断する判断手段と、異常範囲に含まれると判断される場合に、当該状態計測値の発生源である要素機器における異常発生の可能性を示す異常情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
この構成によると、異常が発生した要素機器を特定することができるという優れた効果を奏する。
ここで、前記取得手段は、さらに、前記複数の時点においてそれぞれ計測された他の要素機器の動作状態に係る複数個の第２状態計測値を取得し、前記解析処理手段は、さらに、取得した前記複数の第２状態計測値を第３変数に割り当て、前記複数の成果計測値及び前記複数の第２状態計測値に対して、前記第１変数と前記第３変数と第２回帰係数とを演算子により結合して構成される第２回帰式をモデルとする単回帰分析を施して、前記第２回帰係数を算出し、前記判断手段は、さらに、算出された第２回帰係数と、第２異常範囲を示す第２異常閾値とを比較して、前記第２回帰係数が、第２異常範囲に含まれるか否かを判断し、前記出力手段は、さらに、第２異常範囲に含まれると判断される場合に、当該第２状態計測値の発生源である他の要素機器における異常発生の可能性を示す第２異常情報を出力するとしてもよい。
【００１４】
この構成によると、上記と同様に、異常が発生した要素機器を特定することができるという優れた効果を奏する。
ここで、前記取得手段は、さらに、前記複数の時点においてそれぞれ計測された前記要素機器の環境状態に係る複数個の環境計測値を取得し、前記解析処理手段は、さらに、取得した前記複数の環境計測値を第３変数に割り当て、前記単回帰分析に代えて、前記複数の成果計測値、前記複数の状態計測値及び前記複数の環境計測値に対して、前記第１変数と前記第２変数と前記第３変数と回帰係数とを演算子により結合して構成される回帰式をモデルとする回帰分析を施して、前記回帰係数を算出するとしてもよい。
【００１５】
この構成によると、環境変動要因による影響を低減して、より精度よく異常判定を行うことができる。
ここで、前記異常判定装置は、さらに、前記取得手段により前記複数個の状態計測値が取得されるより以前の期間において、計測された前記要素機器の動作状態に係る複数個の過去状態計測値を用いて、前記異常範囲を示す前記異常閾値を算出する異常閾値設定手段を含むとしてもよい。
【００１６】
この構成によると、実際に計測されて得られた計測値を用いて、異常範囲を示す異常閾値を算出するので、より現状に即し、より精度の高い異常判定を行うことができる。
ここで、前記判断手段は、異常範囲に含まれないと判断する場合に、さらに、前記複数個の状態計測値が一定の周期性を満たして変動しているか否かを判断し、周期性を満たしていないと判断する場合に、異常と断定するとしてもよい。
【００１７】
この構成によると、前記回帰係数が異常閾値を逸脱する前に、異常の予兆としての周期性の乱れを知ることができ、早期に異常を検出することができる。
ここで、前記設備システムは、複数の動作モードを切り換えて動作し、前記異常判定装置は、さらに、設備システムから、各要素機器の動作を示す動作情報を取得する取得手段と、取得した動作情報を用いて、設備システムの動作モードを決定する動作モード決定手段とを含み、前記解析処理手段は、決定された動作モードに応じて、前記回帰係数を算出し、前記判断手段は、前記回帰係数と、前記動作モードに対応する異常閾値とを比較し、前記出力手段は、前記動作モードに対応する異常閾値により示される異常範囲に含まれると判断する場合に、前記異常情報を出力するとしてもよい。
【００１８】
この構成によると、複数の動作モードを切り換えて動作する設備システムにおいて、各動作モードにおいて、より適切な異常判断を行うことができる。
また、本発明は、複数の要素機器から構築され、継続的な動作により継続的に１の成果を得る設備システムを監視し、各要素機器における異常の有無を判定する異常判定装置であって、複数の時点における前記成果を示す複数個の成果計測値と、前記複数の時点においてそれぞれ計測された第１要素機器の動作状態に係る複数個の第１状態計測値と、前記複数の時点においてそれぞれ計測された第２要素機器の動作状態に係る複数個の第２状態計測値とを取得する取得手段と、取得した前記複数の成果計測値を説明変数ｘに割り当て、取得した前記複数の第１状態計測値を第１目的変数ｙ1 に割り当て、取得した前記複数の第２状態計測値を第２目的変数ｙ2 に割り当て、前記複数の成果計測値及び前記複数の第１状態計測値に対して、前記説明変数ｘと前記第１目的変数ｙ1 と第１回帰係数β1 と定数α1 とを演算子により結合して構成される第１回帰式ｙ1 ＝β1 ×ｘ＋α1 をモデルとする単回帰分析を施して、前記第１回帰係数β1 を算出し、前記複数の成果計測値及び前記複数の第２状態計測値に対して、前記説明変数ｘと前記第２目的変数ｙ2 と第２回帰係数β2 と定数α2 とを演算子により結合して構成される第２回帰式ｙ2 ＝β2 ×ｘ＋α2 をモデルとする単回帰分析を施して、前記第２回帰係数β2 を算出する解析処理手段と、算出された第１回帰係数β1 と、第１異常範囲を示す第１異常閾値とを比較して、前記第１回帰係数β1 が、第１異常範囲に含まれるか否かを判断し、算出された第２回帰係数β2 と、第２異常範囲を示す第２異常閾値とを比較して、前記第２回帰係数β2 が、第２異常範囲に含まれるか否かを判断する判断手段と、いずれかの回帰係数が、いずれかの異常範囲に含まれると判断される場合に、当該状態計測値の発生源である要素機器における異常発生の可能性を示す異常情報を出力する出力手段とを備える。
【００１９】
この構成によると、上記と同様に、異常が発生した要素機器を特定することができるという優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
１．監視システム１０
本発明に係る１の実施の形態としての監視システム１０について説明する。
１．１  監視システム１０の構成
監視システム１０は、図１に示すように、データ解析装置１００、センターサーバ装置２００、コジェネレーションシステム３００及び負荷設備４００から構成されている。
【００２１】
データ解析装置１００、センターサーバ装置２００及びコジェネレーションシステム３００は、ＬＡＮ（Local Area Network）２０により、相互に接続されている。
コジェネレーションシステム３００は、負荷設備４００に対して電力と熱とを供給する。負荷設備４００は、例えば、ビル内に設置された空調機であり、電力と熱との供給を受け、ビル内の冷房、暖房、換気を行う。データ解析装置１００は、コジェネレーションシステム３００の動作状態を監視し、コジェネレーションシステム３００において、異常が発生したときに、その発生箇所を特定する。
【００２２】
センターサーバ装置２００は、コジェネレーションシステム３００における過去の動作状況に関する情報を記憶しており、必要に応じて、前記情報をデータ解析装置１００へ送信する。
１．２  コジェネレーションシステム３００の構成
コジェネレーションシステム３００は、図２に示すように、発電機３０３、機関（エンジン）３０７、消音器３０８、冷却塔３０９、熱交換機３１０、熱交換機３１１、燃料タンク３１３、燃料流速計、温度計、圧力計、電力量計などのセンサ３７１、３７２、３７３、３７４及びその他の機器から構成されている。
【００２３】
機関３０７は、燃料タンク３１３から供給される燃料と空気の混合気をシリンダ中に吸入し、この混合気をピストンで圧縮したあと点火、燃焼・膨張させてピストンを往復運動させ、クランク機構により、回転軸３１４に回転運動を伝達する。
機関３０７内に冷却水の通路３３５が設けられている。通路３３５、通路３３６、通路３３７及び通路３３４は、環状に連結されており、冷却水は、前記環状に設けられた通路の内部を還流する。つまり、機関３０７から排出される冷却水は、通路３３６を介して、熱交換機３１１の内部を通過し、さらに、通路３３７を介して、熱交換機３１０の内部を通過し、通路３３４を介して、機関３０７内
へ戻る。熱交換機３１１は、機関３０７から供給される冷却水と、負荷設備４００に供給される温水との間で熱交換を行う。こうして、コジェネレーションシステム３００から負荷設備４００に対して温水が供給される。
【００２４】
回転軸３１４は、発電機３０３が備える回転軸に結合しており、発電機３０３は、回転軸３１４を介して、機関３０７から伝達された回転運動を電気エネルギーに変換し、得られた電力を負荷設備４００に対して供給する。
各センサは、常時、発電電力、給気圧力、燃料流速、給気温度、高温水機関出口温度、高温水機関入口温度、潤滑油圧力、潤滑油温度、第１気筒排気温度、第２気筒排気温度、第３気筒排気温度、第４気筒排気温度、第５気筒排気温度、第６気筒排気温度、低温水機関出口温度を計測し、計測して得られた計測値を、計測時刻及び項目番号（後述する）と共に、ＬＡＮ２０を介して、データ解析装置１００へ送信する。
【００２５】
コジェネレーションシステム３００を構成するその他の機器については、公知であるので、ここでは、説明を省略する。
１．３  センターサーバ装置２００の構成
センターサーバ装置２００は、情報記憶部２０１、制御部２０２、入力部２０３、表示部２０４及び送受信部２０５から構成されている（図示していない）。
【００２６】
センターサーバ装置２００は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、通信ユニット、ディスプレィユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭ又は前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、センターサーバ装置２００の各構成要素は、その機能を達成する。
【００２７】
送受信部２０５は、ＬＡＮ２０を介して、データ解析装置１００に接続されており、データ解析装置１００と制御部２０２との間で情報の送受信を行う。
情報記憶部２０１は、図７に示す累積解析データテーブル１３５（後述する）と同一のデータ構造を有する累積テーブルを記憶している。累積解析データテーブル１３５と累積テーブルとは、異なる計測日において計測された異なる累積解析情報を含む点においてのみ相違している。
【００２８】
制御部２０２は、データ解析装置１００から、ＬＡＮ２０及び送受信部２０５を介して、累積テーブルの取得要求を受け取る。前記取得要求を受け取ると、制御部２０２は、情報記憶部２０１から、前記取得要求により示される累積テーブルを読み出し、読み出した累積テーブルを、送受信部２０５及びＬＡＮ２０を介して、データ解析装置１００へ送信する。
【００２９】
入力部２０３は、センターサーバ装置２００の操作者の指示を受け付け、受け付けた指示を制御部２０２へ出力する。
表示部２０４は、制御部２０２の制御により、様々な情報を表示する。
１．４  データ解析装置１００の構成
データ解析装置１００は、図１に示すように、解析処理部１０１、閾値設定部１０２、異常判断部１０３、記憶部１０４、入出力制御部１０５、レポート生成部１０６、メール生成部１０７、グラフ生成部１０８及び通信部１０９から構成されている。また、入出力制御部１０５は、キーボード１１０及びモニタ１１１に接続されている。
【００３０】
データ解析装置１００は、センターサーバ装置２００と同様に、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、通信ユニットなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭ又は前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、データ解析装置１００の各構成要素は、その機能を達成する。
【００３１】
（１）記憶部１０４
記憶部１０４は、図１に示すように、項目情報テーブル１３１、変数対応テーブル１３２、区切時間情報１３３、基準期間情報１３４、累積解析データテーブル１３５、計測情報テーブル１３６、診断期間情報１３７、診断項目情報テーブル１３８、カレント解析データテーブル１３９及び判定結果テーブル１４０を記憶するための領域を備えている。
【００３２】
（項目情報テーブル１３１）
項目情報テーブル１３１は、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器の状態やその周辺環境の状態のうち、データ解析装置１００による監視対象の候補となる項目に関する情報を含むデータテーブルである。
項目情報テーブル１３１は、一例として、図３に示すように、複数の項目情報から構成されており、各項目情報は、データ解析装置１００による監視対象となる項目に対応している。各項目情報は、項目番号、項目名及び単位を含む。
【００３３】
ここで、項目番号は、当該項目番号を含む項目情報に対応する項目を一意に識別する識別情報であり、例えば、「０００１」、「０００２」、・・・などである。なお、項目番号「０００１」は、後述する説明変数のために固定的に用い、項目番号「０００１」を除くその他の項目番号は、後述する目的変数のために用いるものとする。
項目名は、当該項目名を含む項目情報に対応する項目を人の知覚により識別できるように付けられた名称であり、例えば、「発電電力」、「給気圧力」、「燃料速度」、・・・である。
【００３４】
単位は、当該単位を含む項目情報に対応する項目により示される状態を計量した場合における単位を表す。
項目情報テーブル１３１は、データ解析装置１００の操作者により生成され、記憶部１０４に記憶されている。
（変数対応テーブル１３２）
変数対応テーブル１３２は、データ解析装置１００において用いられる複数の回帰式（後述する）のそれぞれについて、目的変数となる項目と説明変数となる項目とを対応付けて含むデータテーブルである。ここで、各項目は、上述したように、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器の状態やその周辺環境の状態のうち、データ解析装置１００による監視対象となるものである。
【００３５】
変数対応テーブル１３２は、一例として、図４に示すように、前記複数の回帰式と同数の対応項目情報から構成されており、各対応項目情報は、各回帰式に対応している。各対応項目情報は、目的変数項目番号と説明変数項目番号とを含む。
ここで、目的変数項目番号は、当該目的変数項目番号を含む対応項目情報に対応する回帰式において、目的変数となる項目を識別する項目番号である。
【００３６】
また、説明変数項目番号は、当該説明変数項目番号を含む対応項目情報に対応する回帰式において、説明変数となる項目を識別する項目番号である。
変数対応テーブル１３２の全ての対応項目情報に含まれる全ての説明変数項目番号は、同一の内容であり、具体的には、「０００１」である。つまり、全ての説明変数が、同一の項目を示している。
【００３７】
一方、全ての対応項目情報に含まれる全ての目的変数項目番号は、それぞれ異なる内容であり、具体的には、「０００２」、「０００３」、・・・、「００１４」、「００１５」である。つまり、全ての目的変数は、それぞれ、異なる項目を示している。
変数対応テーブル１３２は、データ解析装置１００の操作者により生成され、記憶部１０４に記憶されている。
【００３８】
（区切時間情報１３３）
区切時間情報１３３は、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器の状態やその周辺環境の状態のうち、データ解析装置１００による監視及び診断を、一日のうちの特定の１個の区切時間に限定するものである。
区切時間情報１３３は、一例として、図５に示すように、区切開始時刻１３３ａ及び区切終了時刻１３３ｂを含み、区切開始時刻１３３ａは、前記区切時間の開始時刻を示し、区切終了時刻１３３ｂは、前記区切時間の終了時刻を示す。
【００３９】
区切時間情報１３３は、データ解析装置１００の操作者により生成され、記憶部１０４に記憶されている。
なお、データ解析装置１００による監視及び診断を、一日のうちの特定の複数の区切時間に限定してもよい。つまり、このとき、区切時間情報は、複数の区切時間のそれぞれの時間の開始時刻と終了時刻とを含むとしてもよい。例えば、第１の区切時間の開始時刻を「８時００分」とし、終了時刻を「１２時００分」とし、第２の区切時間の開始時刻を「１３時００分」とし、終了時刻を「１７時００分」としてもよい。また、データ解析装置１００は、終日、監視及び診断を行うとしてもよい。このとき、区切開始時刻１３３ａを「０時００分」とし、区切終了時刻１３３ｂを「２４時００分」とすればよい。また、区切時間が、季節に応じて、固定的ではなく、変動するとしてもよい。
【００４０】
（基準期間情報１３４）
基準期間情報１３４は、データ解析装置１００による診断を行う際に、基準とする基準期間を示す。つまり、データ解析装置１００は、基準期間情報１３４により示される基準期間に含まれる情報を基準として、診断期間に含まれる情報について監視及び診断を行う。
【００４１】
基準期間情報１３４は、一例として、図６に示すように、基準開始日付１３４ａ及び基準終了日付１３４ｂを含み、基準開始日付１３４ａは、前記基準期間の開始日付を示し、基準終了日付１３４ｂは、前記基準期間の終了日付を示す。
一例として、基準開始日付１３４ａは、「２００３．０１．０１」であり、基準終了日付１３４ｂは、「２００４．０１．０１」である。これは、基準期間が、
２００３年０１月０１日から始まり、２００４年０１月０１日に終了することを示している。
【００４２】
基準期間情報１３４は、データ解析装置１００の操作者により生成され、記憶部１０４に記憶されている。
（累積解析データテーブル１３５）
累積解析データテーブル１３５は、過去において、コジェネレーションシステム３００から取得した情報を用いて、後述する単回帰分析を施して、得られた解析結果を含むデータテーブルである。
【００４３】
累積解析データテーブル１３５は、一例として、図７に示すように、複数の累積解析情報を含み、各累積解析情報は、データ解析装置１００による監視及び診断の対象となる項目について、日毎に単回帰分析を施して、得られたものであり、各累積解析情報は、項目番号、計測日及びパラメタβを含む。
各項目番号は、上述したように、データ解析装置１００による監視及び診断の対象となる項目を示す識別情報である。
【００４４】
各計測日は、対応する項目番号により識別される項目について、前記単回帰分析を施す対象となった日付である。
各パラメタβは、当該パラメタβに対応する項目番号により識別される項目について、当該パラメタβに対応する計測日を対象として、前記単回帰分析を施して得られたパラメタである。
【００４５】
累積解析データテーブル１３５は、記憶部１０４に記憶されている。
（計測情報テーブル１３６）
計測情報テーブル１３６は、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器の状態やその周辺環境の状態のうち、データ解析装置１００による監視対象となる項目について、コジェネレーションシステム３００から取得したこれらの状態を示す計測情報を含むデータテーブルである。
【００４６】
計測情報テーブル１３６は、一例として、図８に示すように、複数の計測情報を含み、各計測情報は、項目番号、計測時刻及び計測値を含む。
各項目番号は、上述したように、データ解析装置１００による監視及び診断の対象となる項目を示す識別情報である。
各計測時刻は、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器やその周辺環境について、当該計測時刻に対応する計測値が得られた時刻を、年月日時分秒により示す。
【００４７】
各計測値は、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器の状態やその周辺環境の状態を計測して得られた値である。
コジェネレーションシステム３００からＬＡＮ２０及び通信部１０９を介して随時受信される計測情報が、計測情報テーブル１３６内に書き込まれている。
（診断期間情報１３７）
診断期間情報１３７は、データ解析装置１００による診断を行う際に、診断の対象となる診断期間を示す。つまり、データ解析装置１００は、診断期間情報１３７により示される診断期間内に発生した事象について監視及び診断を行う。
【００４８】
診断期間情報１３７は、一例として、図９に示すように、診断開始日付１３７ａ及び診断終了日付１３７ｂを含み、診断開始日付１３７ａは、前記診断期間の開始日付を示し、診断終了日付１３７ｂは、前記診断期間の終了日付を示す。
一例として、診断開始日付１３７ａは、「２００３．０１．０１」であり、診断終了日付１３７ｂは、「２００３．１２．３１」である。これは、診断期間が、
２００３年０１月０１日から始まり、２００３年１２月３１日に終了することを示している。
【００４９】
診断期間情報１３７は、データ解析装置１００の操作者により生成され、記憶部１０４に記憶されている。
（診断項目情報テーブル１３８）
診断項目情報テーブル１３８は、現実に、データ解析装置１００により監視及び診断の対象となる項目を含むデータテーブルである。
【００５０】
診断項目情報テーブル１３８は、一例として、図１０に示すように、複数の項目番号を含むデータテーブルである。各項目番号は、上述のデータ解析装置１００により監視及び診断の対象となる項目を識別する識別情報である。
診断項目情報テーブル１３８に含まれている複数の項目番号は、変数対応テーブル１３２に含まれる複数の目的変数項目番号からいくつかの項目番号が選択されたものである。なお、一例として図１０に示す診断項目情報テーブル１３８は、図４に示す変数対応テーブル１３２に含まれる複数の目的変数項目番号から選択された全ての項目番号を含んでいる。
【００５１】
診断項目情報テーブル１３８は、データ解析装置１００の操作者により生成され、記憶部１０４に記憶されている。
（カレント解析データテーブル１３９）
カレント解析データテーブル１３９は、診断期間において、コジェネレーションシステム３００から取得した計測情報を用いて、後述する単回帰分析を施して、得られた解析結果を含むデータテーブルである。
【００５２】
カレント解析データテーブル１３９は、累積解析データテーブル１３５と同様に、一例として、図１１に示すように、複数のカレント解析情報を含み、各カレント解析情報は、データ解析装置１００による監視及び診断の対象となる項目について、日毎に単回帰分析を施して、得られたものであり、各カレント解析情報は、項目番号、計測日及びカレントパラメタβを含む。
【００５３】
各項目番号は、データ解析装置１００による監視及び診断の対象となる項目を示す識別情報である。
各計測日は、対応する項目番号により識別される項目について、前記単回帰分析を施す対象となった日付である。つまり、計測値が得られた日付である。
各カレントパラメタβは、当該カレントパラメタβに対応する項目番号により識別される項目について、当該カレントパラメタβに対応する計測日を対象として、前記単回帰分析を施して得られたパラメタである。
【００５４】
各カレント解析情報は、データ解析装置１００による診断中に、累積解析データテーブル１３５内に書き込まれる。
（判定結果テーブル１４０）
判定結果テーブル１４０は、データ解析装置１００による診断結果を示す判定結情報を含むデータテーブルである。
【００５５】
判定結果テーブル１４０は、図１２に一例として示すように、複数の判定結果情報を含む。各判定結果情報は、項目毎及び計測日毎にさなれた診断の結果に対応している。
各判定結果情報は、項目番号、計測日及び判定情報を含む。
各項目番号は、データ解析装置１００による監視及び診断の対象となる項目を示す識別情報である。
【００５６】
各計測日は、対応する項目番号により識別される項目について、前記単回帰分析を施す対象となった日付である。つまり、計測値が得られた日付である。
各判定情報は、単回帰分析を用いてなされた診断の結果を示す。各判定情報は、「０」又は「１」の値をとり、値「０」は、当該項目について、正常であることを示し、値「１」は、当該項目について、異常であることを示す。
【００５７】
（２）解析処理部１０１
（２．１）解析指示の受け付け
解析処理部１０１は、データ解析装置１００の操作者からキーボード１１０及び入出力制御部１０５を介して、解析処理を開始する旨の解析指示を受け付ける。
前記解析指示を受け付けると、解析処理部１０１は、記憶部１０４から診断期間情報１３７、診断項目情報テーブル１３８、区切時間情報１３３及び基準期間情報１３４を読み出す。
【００５８】
（２．２）説明変数に係る計測値の取得
次に、解析処理部１０１は、記憶部１０４に記憶されている計測情報テーブル１３６から次に示す条件１、条件２及び条件３の全てを満たす計測情報を抽出する。
（条件１）計測情報に含まれる項目番号が「０００１」であるもの
（条件２）計測情報に含まれる計測時刻が、読み出した診断期間情報１３７に含まれる診断開始日付１３７ａ及び診断終了日付１３７ｂにより示される診断期間内であるもの
（条件３）計測情報に含まれる計測時刻のうちの時分が、読み出した区切時間情報１３３に含まれる区切開始時刻１３３ａ及び区切終了時刻１３３ｂにより示される区切時間内であるもの                          （条件終了）
以上のようにして、解析処理部１０１は、診断期間内かつ区切時間内の計測時刻を含み、かつ「０００１」である項目番号を含む計測情報を全て抽出する。
【００５９】
次に、解析処理部１０１は、抽出した全ての計測情報を、計測情報内に含まれる計測時刻の昇順に並べ替える。
ここで、診断期間内の各日について、当該各日と区切時間とを組み合わせてできる期間を解析期間と定義する。そうすると、診断期間に含まれる日数と同じ数の解析期間が想定できる。
【００６０】
例えば、診断期間が、２００３年１月１日から２００３年１２月３１日であり、区切時間が、８時００分から１７時００分であるならば、診断期間に含まれる日数と同じ数の解析期間は、一例として、
「２００３年１月１日８時００分から１７時００分」、
「２００３年１月２日８時００分から１７時００分」、
「２００３年１月３日８時００分から１７時００分」、
・・・
「２００３年１２月３１日８時００分から１７時００分」である。
【００６１】
次に、解析処理部１０１は、並べ替えられた計測情報を、同一の解析期間に含まれる計測時刻を含む計測情報が、同一の説明変数グループに分類されるように、複数の説明変数グループに分類する。
ここで、生成される説明変数グループの最大数は、診断期間に含まれる日数と等しくなる。各説明変数グループは、いずれかの解析期間に対応する。
【００６２】
（２．３）目的変数毎の繰り返し
次に、解析処理部１０１は、読み出した診断項目情報テーブル１３８に含まれている各項目番号について、つまり目的変数となる各項目について、以下に示すステップ１〜ステップ５を繰り返す。ここで、当該各項目番号を対象の項目番号と呼ぶ。
（ステップ１）
解析処理部１０１は、記憶部１０４に記憶されている計測情報テーブル１３６から次に示す条件４、条件５及び条件６の全てを満たす計測情報を抽出する。
【００６３】
（条件４）計測情報に含まれる項目番号が、対象の項目番号に一致するもの
（条件５）計測情報に含まれる計測時刻が、読み出した診断期間情報１３７に含まれる診断開始日付１３７ａ及び診断終了日付１３７ｂにより示される診断期間内であるもの
（条件６）計測情報に含まれる計測時刻のうちの時分が、読み出した区切時間情報１３３に含まれる区切開始時刻１３３ａ及び区切終了時刻１３３ｂにより示される区切時間内であるもの                                （条件終了）
以上のようにして、解析処理部１０１は、診断期間内かつ区切時間内の計測時刻を含み、かつ、対象の項目番号を含む計測情報を全て抽出する。（ステップ１終了）
（ステップ２）
次に、解析処理部１０１は、抽出した複数の計測情報を、計測情報内に含まれる計測時刻の昇順に並べ替え、さらに、上記と同様にして、並べ替えられた計測情報を、同一の解析期間に含まれる計測時刻を含む計測情報が、同一の目的変数グループに分類されるように、複数の目的変数グループに分類する。（ステップ２終了）
（ステップ３）
次に、解析処理部１０１は、診断期間に含まれる日数と同じ数の解析期間について、解析期間毎に、以下に示す処理１〜処理２を繰り返す。
【００６４】
（処理１）
解析処理部１０１は、当該解析期間に対応する目的変数グループに含まれる計測情報を目的変数とし、当該解析期間に対応する説明変数グループに含まれる計測情報を説明変数として、ロバスト回帰分析を施して、１個の回帰係数βij及び１個の定数αijを得る。
ｙi ＝βijｘ＋αij
ここで、ｙi は、対象の項目番号に対応する目的変数であり、ｘは、項目番号「０００１」に対応する説明変数であり、βijは、回帰係数であり、αijは、定数項である。また、ｉは、対象の項目番号であり、ｊは、診断期間に含まれる日数と同じ数の解析期間のうちの、当該解析期間を一意に示す識別情報である。（処理１終了）
なお、ロバスト回帰分析は、分析の対象となる観測値の中に、少数の外れ値が存在する場合においても、外れ値の影響を除外して、真の分布に近い分析結果が得られる回帰分析法である。
【００６５】
一方、最小２乗法では、線形回帰の標準的仮定のずれに敏感で、１つの外れ値によっも、回帰係数が大きな影響を受けてしまう。
例えば、図１３に示すように、横軸７４２に説明変数ｘが割り当てられ、縦軸７４３に目的変数ｙが割り当てられて構成される座標系７４１において、説明変数と目的変数とからなる複数の測定値群７４５と、説明変数と目的変数とからなる測定値群７４５に対して、通常の回帰分析、例えば、最小２乗法を施して得られた直線７４４とがプロットされている。
【００６６】
また、例えば、図１４に示すように、横軸７５２に説明変数ｘが割り当てられ、縦軸７５３に目的変数ｙが割り当てられて構成される座標系７５１において、説明変数と目的変数とからなる複数の測定値群７５５と、説明変数と目的変数とからなる１個の突発的な異常値７５６と、測定値群７４５と異常値７５６に対して、通常の回帰分析を施して得られた直線７５４とがプロットされている。この図においては、異常値７５６の影響により、直線７５４の傾きは、直線７４４の傾きとは大きく異なっている。
【００６７】
上記のロバスト回帰分析は、このような問題を解決している。ロバスト回帰分析については、公知の技術であり、ここでは説明を省略する。ロバスト回帰分析については、「Finite sample breakdown of M- and P-estimators 」Huber,P.J.,The Annals of Statistics,Vol.12,No1,119-126 (1984) 及び「ロバスト線形回帰」（金子元紀著）に述べられている。
【００６８】
（処理２）
解析処理部１０１は、対象の項目番号、当該解析期間を構成する計測日及び得られた回帰係数βijとを対応付けて、項目番号、計測日及びカレントパラメタβとして、カレント解析データテーブル１３９へ書き込む。（処理２終了）
（ステップ３終了）
（ステップ４）
次に、解析処理部１０１は、閾値設定部１０２に対して、パラメタβの上限値及び下限値を設定するように指示する。                （ステップ４終了）
（ステップ５）
次に、解析処理部１０１は、異常判断部１０３に対して、パラメタβの異常の有無を判定するように指示する。                      （ステップ５終了）
（２．４）
解析処理部１０１は、解析処理に先立って、通信部１０９を介して、センターサーバ装置２００に対して、累積テーブルの取得要求を出力する。
【００６９】
（３）閾値設定部１０２
閾値設定部１０２は、解析処理部１０１の指示により、以下に示すようにして、パラメタβの上限値及び下限値を設定する。
閾値設定部１０２は、累積解析データテーブル１３５から、次に示す条件７及び条件８を満たす計測情報を全て抽出する。
【００７０】
（条件７）累積解析情報に含まれる項目番号が、対象の項目番号に一致するもの
（条件８）累積解析情報に含まれる計測日が、読み出された基準期間情報１３４に含まれる基準開始日付１３４ａ及び基準終了日付１３４ｂにより示される基準期間内であるもの                                      （条件終了）
次に、閾値設定部１０２は、以下に示すようにして、抽出した全ての計測情報に含まれている各パラメタβを用いて、９９％のパラメタβが、その値より下に存在している値を上限値とし、９９％のパラメタβが、その値より上に存在している値を下限値とすることにより、パラメタβの上限値及び下限値を算出する。
【００７１】
具体的には、次に示すようにして上限値を算出する。
（ｉ）閾値設定部１０２は、抽出した全ての計測情報に含まれているパラメタβの全個数を計数し、パラメタβの最大値及びパラメタβの最小値を抽出する。
（ii）最小値から最大値までの区間を、連続する複数の小区間に分ける。各小区間の幅は、同一である。小区間の数は、５０〜１００個程度が適切である。最小値を含む小区間を最小値小区間と呼び、最大値を含む小区間を最大値小区間と呼ぶ。
【００７２】
（iii)  各小区間について、当該各小区間に含まれるパラメタβの小区間個数を計数する。
（iv）  小区間毎に、最小小区間から当該小区間までの全ての小区間の小区間個数を加算することにより、最小小区間から当該小区間までに含まれるパラメタβの累積個数を計数する。
【００７３】
（ｖ）  次に示す条件９を満たす小区間を選択する。
（条件９）小区間についての累積個数／全個数×１００＝９９（％）を満たす累積個数に対応する小区間                            （条件終了）
（vi）  選択された小区間を代表する値、例えば、当該小区間内の中央値を前記上限値とする。
【００７４】
下限値についても同様である。
（４）異常判断部１０３
異常判断部１０３は、解析処理部１０１の指示により、以下に示すようにして、パラメタβの異常の有無を判定する。
異常判断部１０３は、カレント解析データテーブル１３９に含まれるカレント解析情報毎に、言い換えれば、カレントパラメタβ毎に、以下の処理（ｉ）〜（ii）を繰り返す。
【００７５】
（ｉ）異常判断部１０３は、カレント解析データテーブル１３９から順次、１個のカレント解析情報を読み出し、読み出したカレント解析情報からカレントパラメタβを抽出する。                                    （ｉ）終了
（ii）抽出したカレントパラメタβと、前記上限値及び前記下限値とを比較する。
下限値≦カレントパラメタβ≦上限値を満たす場合に、対象の項目番号と、計測日と、正常であることを示す正常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む。
【００７６】
下限値≦カレントパラメタβ≦上限値を満たさない場合に、対象の項目番号と、計測日と、異常であることを示す異常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む。                                                （ii）終了
（５）通信部１０９
通信部１０９は、ＬＡＮ２０を介して、センターサーバ装置２００及びコジェネレーションシステム３００に含まれている各センサと接続されている。
【００７７】
通信部１０９は、各センサから、計測情報を取得し、取得した計測情報を計測情報テーブル１３６へ書き込む。
また、通信部１０９は、センターサーバ装置２００から、ＬＡＮ２０を介して、累積テーブルを受信し、受信した累積テーブルを累積解析データテーブル１３５に追加して書き込む。
【００７８】
（６）レポート生成部１０６、メール生成部１０７及びグラフ生成部１０８
レポート生成部１０６は、判定結果テーブル１４０から判定結果情報を読み出し、項目情報テーブル１３１から項目情報を読み出し、読み出した判定結果情報及び読み出した項目情報を含む報告書を生成する。前記報告書は、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器における異常発生の可能性を示す異常情報を含む。
【００７９】
メール生成部１０７は、判定結果テーブル１４０から判定結果情報を読み出し、項目情報テーブル１３１から項目情報を読み出し、読み出した判定結果情報及び読み出した項目情報を含む電子メールを生成し、生成した電子メールを、通信部１０９を介して、定められた宛て先へ送信する。前記電子メールは、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器における異常発生の可能性を示す異常情報を含む。
【００８０】
グラフ生成部１０８は、判定結果テーブル１４０から判定結果情報を読み出し、項目情報テーブル１３１から項目情報を読み出し、読み出した判定結果情報及び読み出した項目情報を含むグラフを生成する。前記グラフは、コジェネレーションシステム３００を構成する各機器における異常発生の可能性を示す異常情報を含む。
（７）入出力制御部１０５、キーボード１１０及びモニタ１１１
キーボード１１０及び入出力制御部１０５は、データ解析装置１００の操作者から操作指示及び情報の入力を受け付け、受け付けた操作指示及び情報を解析処理部１０１、レポート生成部１０６、メール生成部１０７、グラフ生成部１０８へ出力する。
【００８１】
入出力制御部１０５及びモニタ１１１は、レポート生成部１０６及びグラフ生成部１０８により生成された報告書及びグラフを表示する。また、解析処理部１０１、異常判断部１０３の指示により、各種の情報を表示する。
１．５  監視システム１０の動作
監視システム１０の動作について、図１５〜１７に示すフローチャートを用いて説明する。
【００８２】
解析処理部１０１は、解析処理を開始する旨の解析指示を受け付けると、記憶部１０４から診断期間情報１３７と診断項目情報テーブル１３８とを読み出し（ステップＳ１０１）、区切時間情報１３３を読み出し（ステップＳ１０２）、基準期間情報１３４を読み出す（ステップＳ１０３）。
次に、解析処理部１０１は、記憶部１０４に記憶されている計測情報テーブル１３６から、診断期間内かつ区切期間内であって、項目番号が「０００１」である計測情報（説明変数に対応するもの）を抽出し（ステップＳ１０４）、抽出した全ての計測情報を、計測情報内に含まれる計測時刻の昇順に並べ替え（ステップＳ１０５）、並べ替えられた計測情報を、同一の解析期間に含まれる計測時刻を含む計測情報が、同一の説明変数グループに分類されるように、複数の説明変数グループに分類する（ステップＳ１０６）。
【００８３】
次に、解析処理部１０１は、ステップＳ１０７〜ステップＳ１２３において、読み出した診断項目情報テーブル１３８に含まれている各項目番号について、ステップＳ１０８〜ステップＳ１２２を繰り返す。
解析処理部１０１は、診断期間内かつ区切時間内の計測時刻を含み、かつ、対象の項目番号を含む計測情報を全て抽出し（ステップＳ１０８）、次に、抽出した複数の計測情報を、計測情報内に含まれる計測時刻の昇順に並べ替え（ステップＳ１０９）、並べ替えられた計測情報を、同一の解析期間に含まれる計測時刻を含む計測情報が、同一の目的変数グループに分類されるように、複数の目的変数グループに分類する（ステップＳ１１０）。
【００８４】
次に、解析処理部１０１は、ステップＳ１１１〜ステップＳ１１４において、診断期間に含まれる日数と同じ数の解析期間について、解析期間毎に、ステップＳ１１２〜ステップＳ１１３を繰り返す。
解析処理部１０１は、当該解析期間に対応する目的変数グループに含まれる計測情報を目的変数とし、当該解析期間に対応する説明変数グループに含まれる計測情報を説明変数として、ロバスト回帰分析を施して、１個の回帰係数βij及び１個の定数αijを得（ステップＳ１１２）、次に、対象の項目番号、当該解析期間を構成する計測日及び得られた回帰係数βijとを対応付けて、項目番号、計測日及びカレントパラメタβとして、カレント解析データテーブル１３９へ書き込む（ステップＳ１１３）。
【００８５】
次に、閾値設定部１０２は、累積解析データテーブル１３５から、累積解析情報に含まれる項目番号が、対象の項目番号に一致し、累積解析情報に含まれる計測日が、基準期間内である全ての計測情報を抽出し（ステップＳ１１５）、抽出した全ての計測情報を用いて、パラメタβの上限値及び下限値を算出する（ステップＳ１１６）。
次に、異常判断部１０３は、ステップＳ１１７〜ステップＳ１２２において、カレント解析データテーブル１３９に含まれるカレント解析情報毎に、つまりカレントパラメタβ毎に、ステップＳ１１８〜ステップＳ１２１を繰り返す。
【００８６】
異常判断部１０３は、カレント解析データテーブル１３９から順次、１個のカレント解析情報を読み出し、読み出したカレント解析情報からカレントパラメタβを抽出し（ステップＳ１１８）、抽出したカレントパラメタβと、前記上限値及び前記下限値とを比較し、下限値≦カレントパラメタβ≦上限値を満たす場合に（ステップＳ１１９でＹＥＳ）、対象の項目番号と、計測日と、正常であることを示す正常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込み（ステップＳ１２１）、下限値≦カレントパラメタβ≦上限値を満たさない場合に（ステップＳ１１９でＮＯ）、対象の項目番号と、計測日と、異常であることを示す異常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２０）。
【００８７】
１．６  まとめ
上述した監視システム１０では、所定の診断期間内において、コジェネレーションシステム３００の出力である発電電力を計測して得られた計測値の群について説明変数ｘとし、コジェネレーションシステム３００を構成する構成機器の状態または周辺環境の状態（ｎ種の状態）をそれぞれ計測して得られたｎ種の計測値の各群について、目的変数ｙ1 、ｙ2 、ｙ3 、・・・、ｙn として、説明変数ｘと目的変数ｙi （ｉ＝１、２、３、・・・、ｎ）の一対一の関係（ｎ個）について、次の各回帰式をモデルとするｎ個の単回帰分析を行う。
【００８８】
ｙ1 ＝β1 ｘ＋  α1 
ｙ2 ＝β2 ｘ＋  α2 
ｙ3 ＝β3 ｘ＋  α3 
・・・
ｙn ＝βn ｘ＋  αn 
ここで、β1 、β2 、β3 、・・・、βn は、それぞれ、回帰係数であり、α1 、α2 、α3 、・・・、αn は、それぞれ、定数項である。
【００８９】
このように、上記の実施の形態では、ｎ個の単回帰分析のそれぞれにおいて、説明変数ｘとして、システムの最終出力を選択し、目的変数として、システムから得られるその他の計測値を選択している。
コジェネレーションシステム３００において計測して用いられる説明変数ｘと目的変数ｙi との対応関係は、図１８に一例として示すように、「給気圧力」６０１と「発電電力」６０２とであり、「燃料流速」６０３と「発電電力」６０４とであり、「給気温度」６０５と「発電電力」６０６とであり、以下図１８に示す通りである。
【００９０】
次に、監視システム１０は、こうして得られた回帰係数β1 が、過去の所定の基準期間において得られた単回帰分析の結果から得られる適正範囲内であるか否かを判断する。適正範囲内であるなら、「給気圧力」６０１の測定対象である構成機器について、異常がないものと判断する。適正範囲外であるなら、「給気圧力」６０１の測定対象である構成機器について、異常があるものと判断する。
【００９１】
監視システム１０は、得られた回帰係数β2 、β3 、・・・、βn についても、同様にして、それぞれの回帰係数に対応する適正範囲内であるか否かを判断し、適正範囲内であるなら対応する構成機器に異常がないと判断し、適正範囲外であるなら対応する構成機器に異常があると判断する。
こうして、監視システム１０では、監視及び診断対象のシステムにおいて、異常が発生した場合に、当該異常の原因となる構成要素を特定できるという優れた効果を奏する。
【００９２】
ところが、従来の重回帰分析による回帰係数を用いる方法においては、説明変数と目的変数とが関連の深いものが選ばれるので、これらの間に互いに影響を及ぼしあって、異常値を検出できない可能性がある。また、回帰係数に変動が現れた場合においても、説明変数の抽出を自動化し、重回帰分析を用いることによって、回帰係数の変動がどの部位の異常を示すものか分からなくなることが考えられる。
【００９３】
また、監視システム１０では、以下に示すように、経年劣化的な異常を捕らえることに非常に優れている。これは、説明変数としてシステムの最終出力を採用しているからである。このため、システムにおいて、最終出力にまで影響しないようなトラブルが発生した場合において、異常が発生し始めた最初の段階で、異常な回帰係数を検出することができる。
【００９４】
また、上述したように、ロバスト回帰分析を採用しているので、突発的な異常による誤報を減少させることができることに優れている。
２．変形例（１）
監視システム１０の変形例としての監視システム１０ａ（図示していない）について説明する。監視システム１０ａは、監視システム１０と同様の構成を有しており、データ解析装置１００ａ、センターサーバ装置２００、コジェネレーションシステム３００ａ及び負荷設備４００から構成されている。以下において、監視システム１０との差異を中心として説明する。
【００９５】
コジェネレーションシステム３００ａにおいて、さらに、コジェネレーションシステム３００ａを構成する構成要素が設置された室内やその外気温を測定するため、前記室内や外部に複数の温度計が設置されている。各温度計は、それぞれＬＡＮ２０に接続されている。各温度計には、項目番号が割り当てられており、各温度計は、常時、周辺の温度を測定し、当該各温度計に対応する項目番号、温度が測定された時刻（年月日時分秒）及び測定した温度を、ＬＡＮ２０を介して、データ解析装置１００ａへ送信する。
【００９６】
データ解析装置１００ａは、コジェネレーションシステム３００ａからＬＡＮ２０を介して、項目番号、温度が測定された時刻及び測定された温度を受信し、受信の都度、受信した項目番号、時刻及び温度を計測情報テーブル１３６へ書き込む。
データ解析装置１００ａでは、目的変数が、温度に関係しないデータである場合に、データ解析装置１００と同様に単回帰分析を用いる。一方、目的変数が、温度に関係するデータである場合に、第２説明変数として、室温や外気温など、設備稼動には関係のない気温データを環境パラメタを追加し、以下に説明するように重回帰分析を用いる。
【００９７】
データ解析装置１００ａは、記憶部１０４において、変数対応テーブル１３２に代えて、図１９に、一例として示すように、変数対応テーブル６１０を記憶している。
変数対応テーブル６１０は、複数の回帰式と同数の対応項目情報から構成されており、各対応項目情報は、各回帰式に対応している。各対応項目情報は、目的変数項目番号と説明変数項目番号とを含み、又は目的変数項目番号と説明変数項目番号と第２説明変数目的番号を含む。
【００９８】
目的変数項目番号と説明変数項目番号とを含む対応項目情報は、当該目的変数が室温や外気温に関係しない構成要素に関するものであり、目的変数項目番号と説明変数項目番号と第２説明変数目的番号を含む対応項目情報は、当該目的変数が室温や外気温に関係する構成要素に関するものである。
ここで、目的変数項目番号及び説明変数項目番号については、上述した通りであるので説明を省略する。
【００９９】
第２説明変数項目番号は、室温又は外気温を測定する温度計を識別するための項目番号である。
データ解析装置１００ａの解析処理部１０１は、第２説明変数が含まれる対応項目情報について、所定の診断期間内において、コジェネレーションシステム３００ａの出力を計測して得られた計測値の群を説明変数ｘ1 とし、測定された温度の群を説明変数ｘ2 とし、コジェネレーションシステム３００を構成するある構成機器の状態を計測して得られた計測値の群を目的変数ｙとして、説明変数ｘ1 と説明変数ｘ2 と目的変数ｙi の一対一の関係について、次の式により、重回帰分析を行う。
【０１００】
ｙ＝β1 ｘ1 ＋β2 ｘ2 ＋α
ここで、β1 及びβ2 は、回帰係数であり、αは、定数項である。
ここでは、コジェネレーションシステム３００が有する前記複数の温度計のうち、１個の温度計により測定された１個の外気温のみを用いるとしている。
こうして得られた回帰係数のうち、解析処理部１０１は、β1 を使用して、異常の判定を行う。異常の判定方法については、データ解析装置１００と同一である。
【０１０１】
なお、第２説明変数が含まれない対応項目情報について、解析処理部１０１は、データ解析装置１００と同一の単回帰分析を行う。
監視システム１０ａでは、温度に関係する目的変数を含む回帰式に対して、環境のパラメタである温度を加えることにより、季節変動による影響を平滑化している。
目的変数が温度に関係する場合に、監視システム１０では、例えば、図２０に示すように、横軸７０２に時間の経過を割り当て、縦軸７０３に回帰係数が割り当てられて構成される座標系７０１において、時間の経過に伴う複数の回帰係数７０６が、プロットされている。この図に示すように、複数の回帰係数７０６は、上限の値７０４と下限の値７０５との間で、この図に示すように、ほぼサインカーブを描いて、変動している。つまり、夏と冬に対応する時期には、それぞれ値７０４及び値７０５に近接するように変動し、春と秋に対応する時期には、値７０４及び値７０５の中央値に近接するように変動している。これは、上述したように、目的変数が温度に関係しているからである。
【０１０２】
一方、監視システム１０ａでは、例えば、図２１に示すように、横軸７２２に時間の経過を割り当て、縦軸７２３に回帰係数β1 が割り当てられて構成される座標系７２１において、時間の経過に伴う複数の回帰係数７２６が、プロットされている。この図に示すように、複数の回帰係数７２６は、上限の値７２４と下限の値７２５との間に存在するが、図２０に示すようなサインカーブは描いていない。β2 ｘ2 が温度による影響を吸収しているからである。
【０１０３】
このように、監視システム１０ａでは、温度に関係する目的変数について、回帰式において、さらに、環境に関するパラメタを加えることにより、季節変動による影響を平滑化することができ、閾値設定部１０２により設定される上限値及び下限値の幅を小さく抑えることができるので、異常の発生する構成要素の検出精度を高くすることができる。
３．変形例（２）
上述した単回帰分析結果の回帰係数が上限値又は下限値から外れない場合であっても、以下に示す変形例のように、周期的な変動が崩れた場合に異常と検知するようにしてもよい。
【０１０４】
監視システム１０の変形例としての監視システム１０ｂ（図示していない）について説明する。監視システム１０ｂは、監視システム１０と同様の構成を有しており、データ解析装置１００ｂ、センターサーバ装置２００、コジェネレーションシステム３００及び負荷設備４００から構成されている。以下において、監視システム１０との差異を中心として説明する。
【０１０５】
データ解析装置１００ｂは、例えば、FFT(高速フーリエ変換)を 利用して以下のように判断する。
データ解析装置１００ｂは、コジェネレーションシステム３００が備える各構成機器の示す周期的な動作について、その周期を、FFT解析する時間領域として設定する。
単回帰分析がなされて回帰係数が求まるたびに、その回帰係数を含めて、それまでに得られた複数の回帰係数について、上記と同様にFFTを施す。
【０１０６】
その結果、今回のFFTにより得られた結果と前回のFFTにより得られた結果とを比較して、最大値をとる周波数における変化が所定値以上であれば、データ解析装置１００ｂは、周期性が崩れたとして異常の発報を行う。
次に、データ解析装置１００ｂによる動作について、フローチャートを用いて、説明する。なお、データ解析装置１００ｂによる動作は、図１５〜図１７のフローチャートに示すデータ解析装置１００による動作とほぼ同様であり、その相違点を図２２に示す。図１５〜図１７のステップのうち、ステップＳ１１５からステップＳ１２２までを、図２２に示すステップに置き換えればよい。
【０１０７】
データ解析装置１００ｂの閾値設定部１０２は、累積解析データテーブル１３５から、累積解析情報に含まれる項目番号が、対象の項目番号に一致し、累積解析情報に含まれる計測日が、基準期間内である全ての計測情報を抽出し（ステップＳ１１５）、解析処理部１０１は、過去の解析結果及び現解析結果に対して、ＦＦＴを施し（ステップＳ３０２）、それぞれ得られた周波数成分（最大値をとる周波数に対応するもの）に有意の差があるか否かを判断し（ステップＳ３０３）、有意の差があれば（ステップＳ３０３）、対象の項目番号と、計測日と、異常であることを示す異常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２０）。有意の差が無ければ（ステップＳ３０３）、対象の項目番号と、計測日と、正常であることを示す正常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２１）。
【０１０８】
例えば、図２３に示すように、横軸７３２に時間の経過を割り当て、縦軸７３３に回帰係数βが割り当てられて構成される座標系７３１において、時間の経過に伴う複数の回帰係数７３６及び７３７が、プロットされている。この図に示すように、複数の回帰係数７３６及び７３７は、上限の値７３４と下限の値７３５との間に存在する。このうち、複数の回帰係数７３６については、サインカーブを描いているが、複数の回帰係数７３７については、その変動がサインカーブではない。このような場合において、データ解析装置１００ｂは、複数の回帰係数７３７については、その異常な変動を検出することができる。
【０１０９】
このように、データ解析装置１００ｂは、時系列の複数の回帰係数の単位時間当たりの変動が、一定である場合に、正常とみなし、一定でない場合に、異常と判断する。
以上説明したように、上限・下限からの逸脱に現れる以前の異常に至る現象も見逃すことなく検出することが可能となり、異常検知の精度を高めることができる。
なお、公知の解析手法である時間周波数解析のWavelet解析、また、自己回帰型のAR(自己回帰)モデルやARMA(自己回帰移動平均)モデルなど、周期性が乱れたことや非定常な状態を捉える解析を用いても同様の解析を行うことができる。
【０１１０】
４．変形例（３）
監視システム１０の変形例としての監視システム１０ｃ（図示していない）について説明する。監視システム１０ｃは、監視システム１０と同様の構成を有しており、データ解析装置１００に代えて、データ解析装置１００ｃを備え、コジェネレーションシステム３００及び負荷設備４００に代えて、空調システム５００を備えている。
【０１１１】
空調システム５００は、ヒートポンプ方式の熱源を採用した空調装置である。空調システム５００は、図２４に示すように、空気調和機５０７、熱源５７０及び冷却塔５０６から構成されている。空気調和機５０７は、ファン５０８とコイル５０９を備える。コイル５０９は、冷却コイル及び加熱コイル両方の役割を果たす。
ポンプ５７１、５７３及び５７２は、冷却塔５０６から熱源５７０へ、又は、熱源５７０から空気調和機５０７へ水（２次冷媒）を送り出す。
【０１１２】
熱源５７０は、内部に四方切換弁５０５を備えており、冷却塔５０６、熱源５７０及び空気調和機５０７間の水の流れを切り換える。図中の矢印は、水（２次冷媒）又は冷媒の流れる方向を示している。具体的には、冷房時には、冷却塔５０６から送り出される水を凝縮器５０１へ送り、凝縮器５０１で、暖められた水を冷却塔５０６に戻し、蒸発器５０３で冷却された水を空気調和機５０７へ送り、空気調和機５０７で暖められた水を蒸発器５０３へ戻すように、弁を開閉する。暖房時には、冷却塔５０６から送り出される水を蒸発器５０３へ送り、蒸発器５０３で冷却された水を冷却塔５０６へ戻し、凝縮器５０１で暖められた水を、空気調和機５０７へ送り、空気調和機５０７で、冷やされた水を凝縮器５０１へ戻す。
【０１１３】
また、空調システム５００は、各構成要素の温度、周辺の温度を計測する複数の温度計、空気調和機５０７から室内へ風速を測定する測定器、空調システム５００において消費される電力を計測する電力計であるセンサ５３０、５３１、５３２、５３５、５３６、５３７、５３９、５４０、５４１を備えている。
各センサは、各センサを識別する項目番号と、計測がされた時刻（年月日時分秒）と、計測値とをＬＡＮ２０を介して、データ解析装置１００ｃへ送信する。
【０１１４】
データ解析装置１００ｃは、データ解析装置１００と同様の構成を有している。ここで、データ解析装置１００との相違点を中心として説明する。
記憶部１０４は、項目情報テーブル１３１に代えて、項目情報テーブル１３１ｃを記憶している。項目情報テーブル１３１ｃは、項目情報テーブル１３１と同様のデータ構造を有しており、一例として、図２５に示すように、複数の項目情報から構成されており、各項目情報は、項目番号、項目名及び単位を含み、又は
項目番号、項目名、単位及び関連モードを含む。
【０１１５】
項目番号、項目名及び単位については、上述した通りである。
項目名は、一例として、「室内温度」、「室内機入口温度」、「室内機出口温度」、「室内機風速」、「蒸発器入口温度」、「蒸発器出口温度」、「凝縮器入口温度」、「凝縮器出口温度」、「本体電力量」及び「設定温度」である。
関連モードは、対応する項目が、空調システム５００の動作時のモード、具体的には、冷房運転のモード及び暖房運転のモードのうち、いずれに関連するかを示す。関連モード「１」及び「２」は、それぞれ、冷房運転のモード及び暖房運転のモードに対応している。
【０１１６】
この図に示すように、項目情報５９１、５９２、５９３及び５９４は、項目番号、項目名、単位及び関連モードを含む。その他の項目情報は、項目番号、項目名及び単位を含む。
項目情報５９１及び５９２は、それぞれ、関連モード「１」を含むので、冷房運転モードに関連する項目である。項目情報５９３及び５９４は、それぞれ、関連モード「２」を含むので、暖房運転モードに関連する項目である。
【０１１７】
データ解析装置１００ｃが有する解析処理部１０１は、次に示すように動作する。
データ解析装置１００ｃによる動作は、図１５〜図１７のフローチャートに示すデータ解析装置１００による動作とほぼ同様であり、その相違点を図２６及び図２７に示す。図１５〜図１７のステップのうち、ステップＳ１１７からステップＳ１２２までを、図２６及び図２７に示すステップに置き換えればよい。
【０１１８】
データ解析装置１００ｃの異常判断部１０３は、ステップＳ１１７〜ステップＳ１２２において、カレント解析データテーブル１３９に含まれるカレント解析情報毎に、つまりカレントパラメタβ毎に、ステップＳ１１８〜ステップＳ１２１を繰り返す。
異常判断部１０３は、カレント解析データテーブル１３９から順次、１個のカレント解析情報を読み出し、読み出したカレント解析情報からカレントパラメタβを抽出し（ステップＳ１１８）、抽出したカレントパラメタβと、前記上限値及び前記下限値とを比較し、下限値≦カレントパラメタβ≦上限値を満たす場合に（ステップＳ１１９でＹＥＳ）、対象の項目番号と、計測日と、正常であることを示す正常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２１）。
【０１１９】
一方、下限値≦カレントパラメタβ≦上限値を満たさない場合に（ステップＳ１１９でＮＯ）、異常判断部１０３は、空調システム５００の利用者により設定された設定温度と、空調システム５００の電力消費量である本体電力量とを取得する（ステップＳ２０１）。
次に、異常判断部１０３は、１８．０度（摂氏）≦設定温度＜２６．０度であり、かつ、０．１（ｋＷｈ）≦本体電力量≦９．０（ｋＷｈ）である場合に（ステップＳ２０２）、冷房運転であるとみなして、モードを「１」に設定する（ステップＳ２０５）。
【０１２０】
また、２６．０度≦設定温度≦３０．０度であり、かつ、０．１（ｋＷｈ）≦本体電力量≦９．０（ｋＷｈ）である場合に（ステップＳ２０３）、暖房運転であるとみなして、モードを「２」に設定する（ステップＳ２０６）。
その他の場合には、モードを「０」に設定する（ステップＳ２０４）。
次に、異常判断部１０３は、モードが「１」である場合に（ステップＳ２０７）、対象の項目番号が、「０００５」又は「０００６」であれば（ステップＳ２０８）、また、モードが「２」である場合に（ステップＳ２０７）、対象の項目番号が、「０００７」又は「０００８」であれば（ステップＳ２０９）、データ解析装置１００と同様にして、抽出した累積解析情報からパラメタβの上限値及び下限値を算出する（ステップＳ２１０）。
【０１２１】
次に、上限値≦カレントパラメタβ≦下限値であれば（ステップＳ２１１）、対象の項目番号と、計測日と、正常であることを示す正常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２１）。
一方、上限値≦カレントパラメタβ≦下限値でなければ（ステップＳ２１１）、対象の項目番号と、計測日と、異常であることを示す異常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２０）。
【０１２２】
また、異常判断部１０３は、モードが「１」である場合に（ステップＳ２０７）、対象の項目番号が、「０００５」及び「０００６」でなければ（ステップＳ２０８）、また、モードが「２」である場合に（ステップＳ２０７）、対象の項目番号が、「０００７」及び「０００８」でなければ（ステップＳ２０９）、対象の項目番号と、計測日と、正常であることを示す正常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２１）。
【０１２３】
また、異常判断部１０３は、モードが「０」である場合に（ステップＳ２０７）、対象の項目番号と、計測日と、異常であることを示す異常情報とを判定結果テーブル１４０へ書き込む（ステップＳ１２０）。
５．その他の変形例
なお、本発明を上記の実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。
【０１２４】
（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレィユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭ又は前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。ここで、コンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。つまり、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムに含まれる各命令を１個ずつ読み出し、読み出した命令を解読し、解読結果に従って動作する。
【０１２５】
（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１２６】
また、上記の各装置を構成する構成要素の各部は、個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。また、ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。
【０１２７】
（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なＩＣカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、などから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、前記ＩＣカード又は前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０１２８】
（４）本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなど、に記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号であるとしてもよい。
【０１２９】
また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリとを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。
【０１３０】
また、前記プログラム又は前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、又は前記プログラム又は前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
（５）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】監視システム１０の構成を示すシステム構成図である。
【図２】コジェネレーションシステム３００の構成を示す構成図である。
【図３】項目情報テーブル１３１のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図４】変数対応テーブル１３２のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図５】区切時間情報１３３のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図６】基準期間情報１３４のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図７】累積解析データテーブル１３５のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図８】計測情報テーブル１３６のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図９】診断期間情報１３７のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図１０】診断項目情報テーブル１３８のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図１１】カレント解析データテーブル１３９のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図１２】判定結果テーブル１４０のデータ構造を示すデータ構成図である。
【図１３】従来の最小２乗法による回帰分析の結果を表すグラフである。グラフ上には、測定値群と回帰分析により得られた直線とがプロットされている。
【図１４】従来の最小２乗法による回帰分析の結果を表すグラフである。グラフ上には、突発的な異常値を含む測定値群と回帰分析により得られた直線とがプロットされている。
【図１５】監視システム１０の動作を示すフローチャートである。図１６へ続く。
【図１６】監視システム１０の動作を示すフローチャートである。図１７へ続く。
【図１７】監視システム１０の動作を示すフローチャートである。図１６から続く。
【図１８】監視システム１０において用いられる目的変数と説明変数との対応を示す。
【図１９】変形例としての監視システム１０ａにおいて用いられる目的変数と説明変数と第２説明変数との対応を示す。
【図２０】目的変数が温度に関係する場合において、監視システム１０により得られる回帰係数の時間の経過に伴う変化を表すグラフである。
【図２１】目的変数が温度に関係する場合において、監視システム１０ａにより得られる回帰係数の時間の経過に伴う変化を表すグラフである。
【図２２】変形例としてのデータ解析装置１００ｂによる動作を示すフローチャートである。
【図２３】監視システム１０ｂにより得られる回帰係数の時間の経過に伴う変化を表すグラフである。
【図２４】変形例としての監視システムｃを構成する空調システム５００の構成を示す構成図である。
【図２５】項目情報テーブル１３１ｃのデータ構造を示すデータ構成図である。
【図２６】データ解析装置１００ｃによる動作を示すフローチャートである。図２７へ続く。
【図２７】データ解析装置１００ｃによる動作を示すフローチャートである。図２６から続く。
【符号の説明】
【０１３２】
１０    監視システム
２０    ＬＡＮ
１００    データ解析装置
１０１    解析処理部
１０２    閾値設定部
１０３    異常判断部
１０４    記憶部
１０５    入出力制御部
１０６    レポート生成部
１０７    メール生成部
１０８    グラフ生成部
１０９    通信部
２００    センターサーバ装置
３００    コジェネレーションシステム
４００    負荷設備
【図１】
2007026134.tif 000003
【図２】
2007026134.tif 000004
【図３】
2007026134.tif 000005
【図４】
2007026134.tif 000006
【図５】
2007026134.tif 000007
【図６】
2007026134.tif 000008
【図７】
2007026134.tif 000009
【図８】
2007026134.tif 000010
【図９】
2007026134.tif 000011
【図１０】
2007026134.tif 000012
【図１１】
2007026134.tif 000013
【図１２】
2007026134.tif 000014
【図１３】
2007026134.tif 000015
【図１４】
2007026134.tif 000016
【図１５】
2007026134.tif 000017
【図１６】
2007026134.tif 000018
【図１７】
2007026134.tif 000019
【図１８】
2007026134.tif 000020
【図１９】
2007026134.tif 000021
【図２０】
2007026134.tif 000022
【図２１】
2007026134.tif 000023
【図２２】
2007026134.tif 000024
【図２３】
2007026134.tif 000025
【図２４】
2007026134.tif 000026
【図２５】
2007026134.tif 000027
【図２６】
2007026134.tif 000028
【図２７】
2007026134.tif 000029