(57)【要約】      （修正有）【課題】モニタリングデータが不確かさを含んでいても、その不確かさを考慮してプラントの状態を適確に予測し、プラントの運転を支援できるプラント運転支援システムを提供する。【解決手段】プラント運転支援システム１００は、センサで検出されたプラントの状態量を示すモニタリングデータを取得するデータ取得部１０１と、状態量に基づいてモニタリングデータの確率分布を同定する同定部１０２と、プラントの設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータに基づいてプラントの確率論的モデルを作成するモデル作成部１０３と、データ取得部に取得されたモニタリングデータに確率分布を付与するデータ処理部１０４と、確率分布が付与されたモニタリングデータを確率論的モデルに入力して、プラントの状態を予測する予測部１０５と、を備える。【選択図】図１
2016157329.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサで検出されたプラントの状態量を示すモニタリングデータを取得するデータ取得部と、
前記状態量に基づいて前記モニタリングデータの確率分布を同定する同定部と、
前記プラントの設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータに基づいて前記プラントの確率論的モデルを作成するモデル作成部と、
前記データ取得部に取得された前記モニタリングデータに前記確率分布を付与するデータ処理部と、
前記確率分布が付与された前記モニタリングデータを前記確率論的モデルに入力して、前記プラントの状態を予測する予測部と、
を備えるプラント運転支援システム。
【請求項２】
前記同定部は、前記プラントの出力指令を指標にして前記確率分布を同定する請求項１に記載のプラント運転支援システム。
【請求項３】
前記プラントの決定論的モデルに基づいて同定されたプラントパラメータにより前記確率論的モデルを更新する更新部を備える請求項１又は請求項２に記載のプラント運転支援システム。
【請求項４】
センサで検出されたプラントの状態量を示すモニタリングデータを取得するステップと、
前記状態量に基づいて前記モニタリングデータの確率分布を同定するステップと、
前記プラントの設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータに基づいて前記プラントの確率論的モデルを作成するステップと、
取得された前記モニタリングデータに前記確率分布を付与するステップと、
前記確率分布が付与された前記モニタリングデータを前記確率論的モデルに入力して、前記プラントの状態を予測するステップと、
を含むプラント運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント運転支援システム及びプラント運転支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントの状態をモニタリングし、モニタリングデータと設計データ等の既存データベースに基づいて現在のプラントの状態を判断したり、将来のプラントの状態を予測したりする場合がある。特許文献１には、モニタリングデータに基づいて将来の運転状況を予測する予測シミュレータを用いた運転支援装置が開示されている。特許文献２及び特許文献３には、「ベイズの定理」と呼ばれる確率論を用いてパラメータを推定することが開示されている。また、観測されていない状態量を決定論的モデルを用いて推定し可視化する技術が非特許文献１に開示されている。
【０００３】
また、「Dynamic  Bayesian  Networks」と呼ばれる確率論的モデルを用いて宇宙機の診断モデルを構築し、異常診断を行う技術が非特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−０２６８４２号公報
【特許文献２】特開２００３−２７１２３１号公報
【特許文献３】特開２０１２−００９０６４号公報
【非特許文献１】横河技報Vol.56  No.1（2013）
【非特許文献２】「Dynamic  Bayesian  Networksを用いた宇宙機異常診断法」人口知能学会論文誌21巻1号F（2006年）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
プラントの緊急・災害時等においては、プラントのモニタリングデータが不確かさを多く含む可能性があり、プラントの状態を予測することが困難となる可能性がある。特に、特許文献１及び非特許文献１に開示されているような決定論的モデルを用いる場合、モニタリングデータが不確かさを含むと、予測結果の信頼性が低下する。その予測結果を信じてプラントを運転してしまうと、プラントを適切に稼働させることが困難となる。
【０００６】
本発明は、モニタリングデータの不確かさを考慮してプラントの状態を予測し、プラントの運転を支援できるプラント運転支援システム及びプラント運転支援方法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】
【０００７】
本発明は、センサで検出されたプラントの状態量を示すモニタリングデータを取得するデータ取得部と、前記状態量に基づいて前記モニタリングデータの確率分布を同定する同定部と、前記プラントの設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータに基づいて前記プラントの確率論的モデルを作成するモデル作成部と、前記データ取得部に取得された前記モニタリングデータに前記確率分布を付与するデータ処理部と、前記確率分布が付与された前記モニタリングデータを前記確率論的モデルに入力して、前記プラントの状態を予測する予測部と、を備えるプラント運転支援システムを提供する。
【０００８】
本発明によれば、確率分布が付与されたモニタリングデータが確率論的モデルに入力されるので、プラントのどこが、どれくらい、どの程度の確率で異常なのかを予測することができる。また、予測結果から、モニタリングデータの不確かさの程度、及び予測結果の信頼性を推定することができる。そのため、モニタリングデータの不確かさ及び予測結果の信頼性を考慮してプラントを運転することができる。
【０００９】
本発明において、前記同定部は、前記プラントの出力指令を指標にして前記確率分布を同定することが好ましい。これにより、様々な出力指令に応じたプラントの状態を予測することができる。
【００１０】
本発明において、前記プラントの決定論的モデルに基づいて同定されたプラントパラメータにより前記確率論的モデルを更新する更新部を備えてもよい。これにより、プラントパラメータが変化しても、プラントの状態を予測することができる。
【００１１】
本発明は、センサで検出されたプラントの状態量を示すモニタリングデータを取得するステップと、前記状態量に基づいて前記モニタリングデータの確率分布を同定するステップと、前記プラントの設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータに基づいて前記プラントの確率論的モデルを作成するステップと、取得された前記モニタリングデータに前記確率分布を付与するステップと、前記確率分布が付与された前記モニタリングデータを前記確率論的モデルに入力して、前記プラントの状態を予測するステップと、を含むプラント運転支援方法を提供する。
【００１２】
本発明によれば、プラントの状態を適切に予測することができ、モニタリングデータの不確かさ及び予測結果の信頼性を考慮してプラントを運転することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、モニタリングデータの不確かさを考慮してプラントの状態を予測し、プラントの運転を支援できるプラント運転支援システム及びプラント運転支援方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本実施形態に係るプラント運転支援システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態に係るプラントの一例を示す模式図である。
【図３】図３は、本実施形態に係るモニタリングデータの確率分布の一例を説明するための図である。
【図４】図４は、本実施形態に係る確率論的モデルの一例を示す模式図である。
【図５】図５は、本実施形態に係るプラント運転支援方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施形態に係るモニタリングデータの一例を示す図である。
【図７】図７は、本実施形態に係るモニタリングデータの一例を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態に係るモニタリングデータの一例を示す図である。
【図９】図９は、本実施形態に係るモニタリングデータの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本実施形態に係る予測結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施形態に係る予測結果の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本実施形態に係る予測結果の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本実施形態に係るプラント運転支援システムの別の例を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明に係る実施形態について図面を参照しながら説明するが、本発明はこれに限定されない。以下で説明する各実施形態の構成要素は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。
【００１６】
［プラント運転支援システムの概要］
図１は、本実施形態に係るプラント運転支援システム１００の一例を示す機能ブロック図である。プラント運転支援システム１００は、コンピュータシステムを含む。図１に示すように、プラント運転支援システム１００は、センサ１０で検出されたプラント２００の状態量ｙを示すモニタリングデータを取得するデータ取得部１０１と、プラント２００の状態量ｙに基づいてモニタリングデータの確率分布を同定する同定部１０２と、プラント２００の設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータに基づいてプラント２００の確率論的モデルを作成するモデル作成部１０３と、データ取得部１０１に取得されたモニタリングデータに確率分布を付与するデータ処理部１０４と、確率分布が付与されたモニタリングデータを確率論的モデルに入力して、プラント２００の状態を予測する予測部１０５と、データ取得部１０１で取得したデータを記憶する記憶部１０６と、を備える。
【００１７】
プラント２００は、制御装置３００に制御される。制御装置３００は、コンピュータシステムを含み、プラント１００を稼働するための操作量ｕをプラント運転支援システム１００及びプラント２００に出力する。センサ１０で検出された状態量ｙは、プラント運転支援システム１００及び制御装置３００に出力される。
【００１８】
制御装置３００に出力指令部１５０が接続される。出力指令部１５０は、作業者に操作される操作入力部を有し、操作に基づいて指令信号を生成する。指令信号は、プラント２００の出力を指令する出力指令信号である。
【００１９】
［原子力発電プラント］
図２は、本実施形態に係るプラント２００の一例を示す模式図である。本実施形態においては、プラント２００が原子力発電プラント２００である例について説明する。図２は、原子力発電プラント２００のうち、原子炉容器２０１及び一次冷却系２５０を示す。
【００２０】
原子力発電プラント２００は、炉心を有する原子炉容器２０１と、蒸気発生器２０２と、一次冷却系２５０を加圧する加圧器２０３とを備えている。原子炉容器２０１は、一次冷却水を加熱する。原子炉容器２０１で加熱された一次冷却水は、高温側配管であるホットレグ１を介して蒸気発生器２０２に送られる。蒸気発生器２０２は、原子炉容器２０１から供給された高温高圧の一次冷却水と二次冷却系から供給された二次冷却水（給水）とを熱交換して二次冷却水の蒸気を発生させる。蒸気発生器２０２で発生した蒸気は、二次冷却系を介してタービン発電機（不図示）に供給される。蒸気発生器２０２において冷やされた一次冷却水は、クロスオーバーレグ２及び一次冷却水ポンプ２０４を介して、低温側配管であるコールドレグ３に送られ、コールドレグ３を流れた後、原子炉容器２０１に供給される。
【００２１】
本実施形態においては、一次冷却系２５０は、Ａループ、Ｂループ、Ｃループ、及びＤループの４つのループ（循環系）を有する。原子炉容器２０１で加熱された一次冷却水は、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループのそれぞれに供給される。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループのそれぞれが、蒸気発生器２０２、一次冷却水ポンプ２０４、ホットレグ１、クロスオーバーレグ２、及びコールドレグ３を有する。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループのそれぞれを流れた一次冷却水は、原子炉容器２０１に戻される。
【００２２】
本実施形態において、センサ１０を使って観測可能な原子力発電プラント２００の状態量ｙとして、蒸気発生器２０２から発生する二次冷却水の蒸気の温度を示す主蒸気温度Ｔｍｓ、蒸気発生器２０２に供給される二次冷却水の温度を示す給水温度Ｔｆｗ、ホットレグ１を流れる一次冷却水の温度を示す高側温度Ｔｈｏ、コールドレグ３を流れる一次冷却水の温度を示す低側温度Ｔｃｏ、一次冷却系２５０の圧力を示す圧力Ｐｒｃｐ、及び一次冷却水ポンプ２０４の流量Ｇｒｃｐが挙げられる。
【００２３】
センサ１０は、主蒸気温度Ｔｍｓを検出する主蒸気温度センサ１１、給水温度Ｔｆｗを検出する給水温度センサ１２、高側温度Ｔｈｏを検出する高側温度センサ１３、低側温度Ｔｃｏを検出する低側温度センサ１４、圧力Ｐｒｃｐを検出する圧力センサ１５、及び流量Ｇｒｃｐを検出する流量センサ１６を含む。
【００２４】
［同定部］
同定部１０２は、観測可能な原子力発電プラント２００の状態量ｙに基づいて、モニタリングデータの確率分布を同定する。図３は、モニタリングデータの確率分布の一例を説明するための模式図である。以下の説明においては、原子力発電プラント２００の状態量ｙが高側温度Ｔｈｏとして説明する。
【００２５】
同定部１０２は、過去の所定期間において取得された高側温度Ｔｈｏの複数のモニタリングデータ（累積データ）に基づいて、その高側温度Ｔｈｏについての確率分布を統計的に導出する。過去の所定期間は、例えば１日、１週間、１カ月、及び１年などのいずれでもよい。確率分布として、所定期間における高側温度Ｔｈｏの平均値及び分散が導出される。
【００２６】
原子力発電プラント２００が正常に稼働していても、高側温度Ｔｈｏは変動する可能性がある。原子力発電プラント２００が正常に稼働している所定期間において、高側温度センサ１３は、高側温度Ｔｈｏを監視し、高側温度Ｔｈｏのモニタリングデータを定期的にデータ取得部１０１に出力する。高側温度センサ１３から出力され、データ取得部１０１で取得された高側温度Ｔｈｏのモニタリングデータは、記憶部１０６に蓄積される。同定部１０２は、記憶部１０６に記憶された所定期間における高側温度Ｔｈｏの複数のモニタリングデータに基づいて、高側温度Ｔｈｏの平均値及び分散を導出する。
【００２７】
本実施形態において、同定部１０２は、原子力発電プラント２００の出力指令を指標にして確率分布を同定する。出力指令は、発電機出力指令ＭＷＤである。発電機出力指令ＭＷＤが変化すると、原子力発電プラント２００の出力範囲が変化し、その変化に伴って、高側温度Ｔｈｏの平均値及び分散が変化する。同定部１０２は、異なる複数の発電機出力指令ＭＷＤ毎に、高側温度Ｔｈｏについての確率分布を導出する。
【００２８】
図３に示すグラフは、高側温度Ｔｈｏ［℃］と、発電機出力指令ＭＷＤ［％］と、高側温度Ｔｈｏのモニタリングデータを取得した頻度との関係を示す。図３に示す例では、原子力発電プラント２００の主要な運転点として、発電機出力指令ＭＷＤが０［％］、２５［％］、５０［％］、７５［％］、１００［％］のそれぞれにおける高側温度Ｔｈｏの平均値及び分散が導出されている。
【００２９】
なお、主要な運転点以外の発電機出力指令ＭＷＤ（例えば６０［％］）における高側温度Ｔｈｏの平均値及び分散を、モニタリングデータに基づいて内挿補間により求めてもよい。
【００３０】
同定部１０２は、高側温度Ｔｈｏの確率分布と同様、観測可能な状態量ｙとして、主蒸気温度Ｔｍｓについての確率分布、給水温度Ｔｆｗについての確率分布、低側温度Ｔｃｏについての確率分布、圧力Ｐｒｃｐについての確率分布、及び流量Ｇｒｃｐについての確率分布を導出することができる。また、同定部１０２は、操作量ｕについての確率分布を求めることができる。
【００３１】
［データ処理部］
データ処理部１０４には、図３を参照して説明したような同定部１０２で同定された確率分布と、データ取得部１０１で取得された原子力発電プラント２００のモニタリングデータとが入力される。データ処理部１０４は、モニタリングデータに確率分布を付与し、その確率分布が付与されたモニタリングデータを予測部１０５に送る。
【００３２】
［モデル作成部］
モデル作成部１０３は、原子力発電プラント２００の設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータに基づいて、原子力発電プラント２００の確率論的モデルを作成する。
【００３３】
原子力発電プラント２００のプラントパラメータは、原子力発電プラント２００の機器の設計データ又は特性データ、あるいは一次冷却水の物性データのような、原子力発電プラント２００の諸元データである。プラントパラメータは、これら設計データなどから知ることができる静的な既知データである。プラントパラメータの例として、例えば一次冷却水の比熱、原子力発電プラント２００の機器の質量、伝熱係数、及び熱交換量などが挙げられる。
【００３４】
モデル作成部１０３は、設計情報を含むデータベースから構成されるプラントパラメータと、センサ１０で検出される状態量ｙを示すモニタリングデータとに基づいて、原子力発電プラント２００の確率論的モデルを作成する。確率論的モデルは、「ベイズの定理」と呼ばれる確率論を用いるモデリング手法である。本実施形態においては、モデル作成部１０３は、「Dynamic  Bayesian  Networks：ＤＢＮｓ」と呼ばれる確率論的モデルを用いて、原子力発電プラント２００の確率論的モデルを作成する。ＤＢＮｓは、Bayesian  Networks（ＢＮｓ）を、動的システムに対しても適用できるように拡張したものであり、カルマンフィルターモデル（ＫＦＭｓ）や隠れマルコフモデル（ＨＭＭｓ）などを包含した汎用的な状態空間モデルであると言われている。
【００３５】
図４は、Dynamic  Bayesian  Networks（ＤＢＮｓ）を使った確率論的モデル（以下、ＤＢＮｓモデルという）の一例を示す模式図であり、原子力発電プラント２００の系をＤＢＮｓにより表現したときのグラフ構造を示す。ＤＢＮｓモデルでは、各変数の遷移分布が表現され、時点（ｔ−１）及び時点（ｔ）における観測可能な状態量ｙ（変数）から、時点（ｔ−１）及び時点（ｔ）における観測不可能な状態量ｘ（隠れ変数）が推定される。なお、図４において、観測可能な状態量ｙは網掛けされている値であり、観測不可能な状態量ｘは白抜きされている値である。
【００３６】
本実施形態においては、観測不可能な状態量ｘとして、炉心発熱量Ｑｒｅ、蒸気発生器２０２の熱交換量Ｑｓｇ、ホットレグ１の流量Ｇｈｏ、クロスオーバーレグ２の流量Ｇｃｒ、コールドレグ３の流量Ｇｃｏ、ホットレグ１の破断径Ｒｈｏ、クロスオーバーレグ２の破断径Ｒｃｒ、及びコールドレグ３の破断径Ｒｃｏ、蒸気発生器２０２の質量Ｍｓｇ１，Ｍｓｇ２，Ｍｓｇ３，Ｍｓｇ４、及び炉心の質量Ｍｃｏｒｅが推定される。
【００３７】
以下、ＤＢＮｓモデルの一例について説明する。観測可能な状態量ｙとして、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループそれぞれの主蒸気温度ＴｍｓをＴｍｓ１，Ｔｍｓ２，Ｔｍｓ３，Ｔｍｓ４とし、給水温度ＴｆｗをＴｆｗ１，Ｔｆｗ２，Ｔｆｗ３，Ｔｆｗ４とし、高側温度ＴｈｏをＴｈｏ１，Ｔｈｏ２，Ｔｈｏ３，Ｔｈｏ４とし、低側温度ＴｃｏをＴｃｏ１，Ｔｃｏ２，Ｔｃｏ３，Ｔｃｏ４とし、流量ＧｒｃｐをＧｒｃｐ１，Ｇｒｃｐ２，Ｇｒｃｐ３，Ｇｒｃｐ４とし、Ａループにおける二次冷却水の流量をＧｆｗ１とし、Ａループにおける主蒸気の流量をＧｍｓ１とし、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループそれぞれの蒸気発生器２０２の水位をＬｓｇ１，Ｌｓｇ２，Ｌｓｇ３，Ｌｓｇ４とし、炉心の水位をＬｃｏｒｅとする。
【００３８】
設計情報（プラントパラメータ）として、炉心の質量をＭｃｏｒｅとし、発熱量をＱｒｅとし、温度をＴｈｏとし、比熱をｃｐｈｏとする。また、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループそれぞれの蒸気発生器２０２の質量をＭｓｇ１，Ｍｓｇ２，Ｍｓｇ３，Ｍｓｇ４とし、蒸気発生器２０２の熱交換量ＱをＱｓｇ１，Ｑｓｇ２，Ｑｓｇ３，Ｑｓｇ４とし、ホットレグ１における一次冷却水の比熱をｃｐｈｏ１，ｃｐｈｏ２，ｃｐｈｏ３，ｃｐｈｏ４とし、コールドレグ３における一次冷却水の比熱をｃｐｃｏ１，ｃｐｃｏ２，ｃｐｃｏ３，ｃｐｃｏ４とする。
【００３９】
原子力発電プラント２００のＤＢＮｓモデルの一例として、原子力発電プラント２００の一部は、以下の（１）式から（５）式の微分方程式で表現することができる。
【００４０】
【数１】
2016157329.tif 000003
【００４１】
【数２】
2016157329.tif 000004
【００４２】
【数３】
2016157329.tif 000005
【００４３】
【数４】
2016157329.tif 000006
【００４４】
【数５】
2016157329.tif 000007
【００４５】
また、観測不可能な状態量ｘの一例として、炉心の発熱量Ｑｒｅ及び蒸気発生器２０２の熱交換量Ｑｓｇ１は、以下の（６）式及び（７）式で表現することができる。
【００４６】
【数６】
2016157329.tif 000008
【００４７】
【数７】
2016157329.tif 000009
【００４８】
（６）式及び（７）式に示すように、発熱量Ｑｒｅ及び熱交換量Ｑｓｇ１は、発電機出力指令ＭＷＤなどの関数として表現される。
【００４９】
また、ＤＢＮｓモデルにおいては、全変数に条件付き確率Ｐｒが付与される。例えば、Ｔｃｏ１，ｔであれば、Ｔｃｏ１，ｔ−１，Ｔｈｏ１，ｔ−１，Ｇｒｃｐ１，ｔ−１，Ｑｓｇ１，ｔ−１を親変数として、（８）式のような条件付き確率を付与する。
【００５０】
【数８】
2016157329.tif 000010
【００５１】
（８）式において、Σは正規分布の分散行列である。（８）式中「Ｑｓｇ１，ｔ−１，Σ」は、発電機出力指令ＭＷＤに応じて可変となるパラメータである。ＤＢＮｓモデルを発電機出力指令ＭＷＤにより可変とすることで、発電機出力指令ＭＷＤに応じたモニタリングデータのバラつきの差異を考慮可能なモデルとなる。
【００５２】
［予測部］
予測部１０５には、データ処理部１０４で生成された確率分布が付与されたモニタリングデータと、モデル作成部１０３で作成されたＤＢＮｓモデルとが入力される。予測部１０５は、確率分布が付与されたモニタリングデータをＤＢＮｓモデルに入力して、観測不可能な状態量ｘを出力する。確率分布が付与されたモニタリングデータがＤＢＮｓモデルに入力されるので、予測される状態量ｘのバラつきの度合いを把握することができる。
【００５３】
［プラント運転支援方法］
次に、本実施形態に係るプラント運転支援方法の一例について説明する。図５は、本実施形態に係るプラント運転支援方法の一例を示すフローチャートである。以下の説明においては、原子力発電プラント２００において冷却材喪失事故（loss-of-coolant  accident：ＬＯＣＡ）が発生し、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループのうちどの部位において配管（レグ）の破断が発生したのかを推定する例について説明する。
【００５４】
過去の所定期間においてセンサ１０を使って取得された複数のモニタリングデータ（累積データ）に基づいて、そのモニタリングデータについての確率分布が同定される（ステップＳＰ１０）。同定部１０２は、少なくとも、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループそれぞれの高側温度Ｔｈｏ、低側温度Ｔｃｏ、主蒸気温度Ｔｍｓ、給水温度Ｔｆｗについての確率分布を同定する。
【００５５】
モデル作成部１０３は、プラントパラメータに基づいてＤＢＮｓモデルを作成する（ステップＳＰ２０）。
【００５６】
原子力発電プラント２００のモニタリングデータが取得される（ステップＳＰ３０）。図６から図９はそれぞれ、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループのモニタリングデータの一例を示す図である。図６から図９に示すように、モニタリングデータとして、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄループそれぞれの高側温度Ｔｈｏ、低側温度Ｔｃｏ、主蒸気温度Ｔｍｓ、給水温度Ｔｆｗが取得される。図６から図９のグラフにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は温度を示す。
【００５７】
例えば、時点Ｔａにおいて、Ａループのクロスオーバーレグ２が破断し、冷却材喪失事故が発生した場合、クロスオーバーレグ２の圧力損失が低下し、ホットレグ１を流れる一次冷却水の流量が増大し、図６に示すように、高側温度Ｔｈｏが上昇する現象が生じる。また、ホットレグ１を流れる一次冷却水の流量が増大すると、図６に示すように、低側温度Ｔｃｏ及び主蒸気温度Ｔｍｓが上昇する現象が生じる。
【００５８】
各ループを流れる一次冷却水は、原子炉容器２０１に集合し、その後、各ループに供給されるため、Ａループのクロスオーバーレグ２の破断により、Ｂ，Ｃ，Ｄループの各温度も、図７から図９に示すように変動する。
【００５９】
データ処理部１０４は、図６から図９で示したモニタリングデータに対して、ステップＳＰ１０で導出された確率分布を付与する（ステップＳＰ５０）。
【００６０】
予測部１０５は、確率分布が付与されたモニタリングデータを確率論的モデルに入力して、原子力発電プラント２００の状態を予測する（ステップＳＰ５０）。
【００６１】
図１０、図１１、及び図１２は、予測部１０５により予測された、観測不可能な状態量ｘとしての各ループのホットレグ１の破断径Ｒｈｏ、コールドレグ３の破断径Ｒｃｏ、及びクロスオーバーレグ２の破断径Ｒｃｒと、時間との関係を示す図である。
【００６２】
図１０から図１２において、横に伸びるラインＬｍは、予測される破断径の中心値を示す。ラインＬｍから上下方向に分岐するラインＬｂは、予測される破断径のバラつき（不確かさ）を示す。
【００６３】
図１０から図１２に示すように、冷却材喪失事故が発生する時点Ｔａより前の期間においては、各ループの破断径Ｒｈｏ，Ｒｃｏ，Ｒｃｒの中心値は、ほぼ０であると予測される。ここで、時点Ｔａより前の期間においても、Ａループの破断径Ｒｈｏ，Ｒｃｏ，ＲｃｒにはラインＬｂが僅かに存在し、不確かさが含まれていることが分かる。これは、冷却材喪失事故が発生していない通常時においても、Ａループに設けられているセンサ１１，１２，１３，１４のモニタリングデータにバラつき（不確かさ）があり、そのバラつきを反映した確率分布がモニタリングデータに付与されているためと考えられる。このように、通常時のモニタリングデータから破断径を予測する場合においても、モニタリングデータに確率分布が付与されているので、Ａループが破断したことを示す予測結果が、信頼性が高いものかどうかを判断することができる。
【００６４】
時点ＴａにおいてＡループのクロスオーバーレグ２が破断して冷却材喪失事故が発生した場合、予測部１０５は、図６から図９のモニタリングデータに確率分布が付与されたデータを用いて、各ループの破断径Ｒｈｏ，Ｒｃｏ，Ｒｃｒを予測する。ホットレグ１及びコールドレグ３は破断していないので、図１０及び図１１に示すように、時点Ｔａより後の期間において、破断径Ｒｈｏ，Ｒｃｏの中心値は、ほぼ０であると予測される。なお、時点Ｔａより後の期間においても、Ａループの破断径Ｒｈｏ，ＲｃｏにはラインＬｂが存在し、不確かさが含まれていることが分かる。図１０に示す例では、ラインＬｂの最大値又は最小値とラインＬｍで示される中心値との差がΔＬである場合、Ａループの破断径Ｒｈｏは、「中心値±ΔＬ」の範囲で破断している可能性があると予測されている。このように、バラつき（不確かさ）を持って、Ａループの破断径Ｒｈｏが予測される。なお、図１０に示す例では、ラインＬｂの最小値が０を下回っている。よって、このＡループの破断径Ｒｈｏの予測結果は、信頼性が低いものと評価される。
【００６５】
また、図１０及び図１１に示す例において、Ｄループの破断径Ｒｈｏ，ＲｃｏにはラインＬｂが存在しないものの、中心値は僅かに上昇する。これから、Ｄループのホットレグ１及びコールドレグ３が破断する可能性が高いと予測され、その予測結果は信頼性が高いと言える。
【００６６】
図１２に示すように、Ａループの破断径Ｒｃｒの中心値は、時点Ｔａにおいて大きく上昇しており、Ａループのクロスオーバーレグ２が破断していることが予測される。一方、Ａループの破断径Ｒｃｒには中心値に対して差ΔＬが大きいラインＬｂが存在し、予測結果がバラついていることが分かる。
【００６７】
また、時点Ｔａよりも後の期間において、Ｂ，Ｃ，Ｄループの破断径Ｒｃｒの中心値が上昇しており、Ｂ，Ｃ，Ｄループのクロスオーバーレグ２が破断する可能性が高いと予測される。その予測結果の信頼性は、各ループの破断径ＲｃｒについてのラインＬｂの長さ（差ΔＬ）に基づいて評価することができる。
【００６８】
［効果］
以上説明したように、本実施形態によれば、確率分布が付与されたモニタリングデータが確率論的モデル（ＤＢＮｓモデル）に入力されるので、原子力発電プラント２００のどこが、どれくらい、どの程度の確率で異常なのかを予測することができる。また、予測結果から、モニタリングデータの不確かさの程度、及び予測結果の信頼性を推定することができる。そのため、モニタリングデータの不確かさ、及び予測結果の信頼性を考慮して、原子力発電プラント２００を運転することができる。また、冷却材喪失事故が発生した場合には、モニタリングデータの不確かさ、及び予測結果の信頼性を考慮して、対策を講じたり、対策のための意思決定をしたりすることができる。
【００６９】
すなわち、図１０に示したように、時点Ｔａの前の期間においてＡループの破断径ＲｈｏがラインＬｂを含むという予測結果が得られた場合、その予測結果の基となるモニタリングデータが不確かさを含んでいると評価することができる。
【００７０】
また、時点Ｔａの後の期間においても、ラインＬｂの値（長さ）が大きい場合、その予測結果の信頼性は低いと評価することができる。また、時点Ｔａの前のラインＬｂの値が小さく、時点Ｔａの後のラインＬｂの値が大きい場合、時点Ｔａの後に取得されたモニタリングデータが不確かさを多く含んでいる可能性があると評価することができる。
【００７１】
確率分布を付与しないモニタリングデータを決定論的モデルに入力する従来の方法の場合、配管のどこがどれくらい（何インチ）で破断しているのかを予測することは可能である。しかし、その予測結果の信頼性を評価することは困難である。
【００７２】
本実施形態においては、確率分布を付与したモニタリングデータを確率論的モデルに入力するので、配管のどこがどれくらい（何インチ）で破断しているのかを予測できるのみならず、例えば、５インチで破断している確率がＡ％で、４インチで破断している確率がＢ％であるといったように、破断の程度と確率（信頼度）とを関連付けて予測することができる。
【００７３】
また、本実施形態においては、同定部１０２は、原子力発電プラント２００の発電機出力指令ＭＷＤを指標にして確率分布を同定する。発電機出力指令ＭＷＤに応じて、確率分布が変化する可能性があるため、発電機出力指令ＭＷＤを指標とすることによって、様々な発電機出力指令ＭＷＤに応じた原子力発電プラント２００の状態を予測することができる。
【００７４】
［その他の実施形態］
図１３は、プラント運転支援システム１００の別の例を示す機能ブロック図である。本実施形態の特徴点は、プラント２００の決定論的モデルに基づいて同定されたプラントパラメータにより確率論的モデルを更新する更新部１０８を備える点にある。
【００７５】
図１３に示すように、プラント運転支援システム１００は、判定部１０７と更新部１０８とを有する。判定部１０７において、確率分布（平均値及び分散値）が同定可能か否かが判定される。例えば、平均値及び分散値が、状態量ｙの設計計画値及び過去累積値の実績から大きく逸脱する時間帯は、判定部１０７は、確率分布を同定不可能であると判定し、平均値及び分散値と設計計画値及び過去累積値との差が小さい場合、判定部１０７は、確率分布を同定可能であると判定する。
【００７６】
同定可能な状態は、平均値及び分散値が安定している状態であり、プラント２００が定常状態であることを意味する。更新部１０８は、判定部１０７により確率分布が同定可能であると判定された場合、すなわち、プラント２００が定常状態であると判定された場合、プラントパラメータを同定し、確率論的モデルを更新する。
【００７７】
更新部１０８は、プラント２００の決定論的モデルを作成する。また、更新部１０８は、プラント２００の状態量ｙ及び操作量ｕが入力される。更新部１０８は、モデリングした決定論的モデルに状態量ｙ及び操作量ｕを入力して、プラント２００のプラントパラメータをフィッティングにより同定する。
【００７８】
更新部１０８により新たに同定されたプラントパラメータは、モデル作成部１０３に送られる。モデル作成部１０３は、プラント２００の決定論的モデルに基づいて同定されたプラントパラメータにより確率論的モデルを更新する。
【００７９】
プラントパラメータは、静的なデータであるものの、変化する可能性がある。本実施形態によれば、プラント２００の決定論的モデルに基づいてプラントパラメータを同定し、その同定された新たなプラントパラメータで確率論的モデルが再作成されるので、プラントパラメータが変化しても、プラント２００の状態を適確に予測することができる。
【００８０】
なお、上述の実施形態においては、過去の所定期間に取得した複数のモニタリングデータ（累積データ）に基づいて、確率分布を導出することとした。新規なプラント２００の立ち上げ時のように、過去の累積データが存在しない場合、例えばセンサ１０の諸元データに基づいて、モニタリングデータの確率分布が導出されてもよい。
【符号の説明】
【００８１】
１  ホットレグ
２  クロスオーバーレグ
３  コールドレグ
１０  センサ
１１  主蒸気温度センサ
１２  給水温度センサ
１３  高側温度センサ
１４  低側温度センサ
１５  圧力センサ
１６  流量センサ
１００  プラント運転支援システム
１０１  データ取得部
１０２  同定部
１０３  モデル作成部
１０４  データ処理部
１０５  予測部
１０６  記憶部
１０７  判定部
１０８  更新部
１５０  出力指令部
２００  プラント（原子力発電プラント）
２０１  原子炉容器
２０２  蒸気発生器
２０３  加圧器
２０４  一次冷却水ポンプ
２５０  一次冷却系
３００  制御装置
Ｔｍｓ  主蒸気温度
Ｔｆｗ  給水温度
Ｔｈｏ  高側温度
Ｔｃｏ  低側温度
Ｐｒｃｐ  圧力
Ｇｒｃｐ  流量
【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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