(57)【要約】【課題】本発明の目的は、計測対象プラントの正確なプラント状態の把握とプラント制御性能の向上を図るプラントのデータ処理装置を提供する。【解決手段】プラントのデータ処理装置は、計測対象のプラントの状態量を計測したプラントの計測信号をデータ処理装置に取り込む外部入力インターフェイスと、計測したプラントの計測信号を保存する計測信号データベースと、モデル入力または計測されたプラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプラント特性を模擬するモデルと、モデルで模擬したモデル出力がモデル出力の目標値を達成するように前記モデルに与えるパラメータを学習する学習部と、学習部による学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズ及び計測器のドリフトを除去する処理信号を演算する処理部と、処理部で演算した処理信号をこのデータ処理装置から外部に出力する外部出力インターフェイスとを備えて構成した。【選択図】図１
2009282750.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測器のドリフト
を除去した計測信号を得るプラントのデータ処理装置において、
データ処理装置は、計測対象のプラントの状態量を計測したプラントの計測信号を該デ
ータ処理装置に取り込む外部入力インターフェイスと、計測したプラントの計測信号を保
存する計測信号データベースと、モデル入力または計測されたプラントの計測信号を入力
として計測対象の前記プラントのプラント特性を模擬するモデルと、前記モデルで模擬し
たモデル出力がモデル出力の目標値を達成するように前記モデルに与えるパラメータを学
習する学習部と、前記学習部による学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイ
ズおよび計測器のドリフトを除去する処理信号を演算する処理部と、前記処理部で演算し
た処理信号をこのデータ処理装置から外部に出力する外部出力インターフェイスとを備え
ていることを特徴とするプラントのデータ処理装置。
【請求項２】
計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測器のドリフト
を除去した計測信号を得るプラントのデータ処理装置において、
データ処理装置は、計測対象のプラントの状態量を計測したプラントの計測信号を該デ
ータ処理装置に取り込む外部入力インターフェイスと、計測したプラントの計測信号を保
存する計測信号データベースと、プラントの計測信号とモデルパラメータを用いてモデル
を作成するモデル作成部と、モデル入力または計測されたプラントの計測信号を入力とし
て計測対象の前記プラントのプラント特性を模擬するモデルと、前記モデルで模擬したモ
デル出力がモデル出力の目標値を達成するように前記モデルに与えるパラメータを学習す
る学習部と、前記学習部による学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズお
よび計測器のドリフトを除去する処理信号を演算する処理部と、前記処理部で演算した処
理信号をこのデータ処理装置から外部に出力する外部出力インターフェイスとを備えてい
ることを特徴とするプラントのデータ処理装置。
【請求項３】
計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測器のドリフト
を除去した計測信号を得るプラントのデータ処理装置において、データ処理装置は、計測
対象のプラントの状態量を計測したプラントの計測信号を該データ処理装置に取り込む外
部入力インターフェイスと、計測したプラントの計測信号を保存する計測信号データベー
スと、プラントの計測信号とモデルパラメータを用いてモデルを作成するモデル作成部と
、モデル入力または計測されたプラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラント
のプラント特性を模擬するモデルと、前記モデルで模擬したモデル出力がモデル出力の目
標値を達成するように前記モデルに与えるパラメータを学習する学習部と、前記学習部に
よって学習したモデルパラメータを保存するモデルパラメータデータベースと、前記学習
部による学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフト
を除去する処理信号を演算する処理部と、前記処理部で演算した前記処理信号をこのデー
タ処理装置から外部に出力する外部出力インターフェイスとを備えていることを特徴とす
るプラントのデータ処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載されたプラントのデータ処理装置において
、前記学習部は計測信号データベースに保存された計測信号から正規分布に従う信号成分
を抽出し、学習部で抽出したこの信号成分に基づいて前記処理部にて前記プラントの計測
信号からノイズおよび計測器のドリフトを除去する処理信号を演算することを特徴とする
プラントのデータ処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載されたプラントのデータ処理装置において、前記学習部は計測信号デー
タベースに保存された計測信号から抽出した信号成分の歪度と尖度を計算して重み係数を
修正し、この学習部で修正した重み係数に基づいて前記処理部にて前記プラントの計測信
号からノイズおよび計測器のドリフトを除去する処理信号を演算することを特徴とするプ
ラントのデータ処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載されたプラントのデータ処理装置において
、前記データ処理装置は、外部入力機能として、モデルの構造、基底関数の種類、基底関
数の形状を決定するためのパラメータのうち少なくとも一つを入力するためのユーザーイ
ンターフェイスを備えていることを特徴とするプラントのデータ処理装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載されたプラントのデータ処理装置において
、前記データ処理装置は、外部入力インターフェイスから取り込んだ計測対象の前記プラ
ントの計測信号からノイズと計測器のドリフト成分を除去した処理信号を表示する表示装
置を備えていることを特徴とするプラントのデータ処理装置。
【請求項８】
計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測器のドリフト
を除去した計測信号を得るプラントのデータ処理方法において、
計測対象のプラントの状態量を計測したプラントの計測信号を計測信号データベースに
保存し、モデルを用いてモデル入力または前記計測信号データベースに保存されたプラン
トの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプラント特性を模擬し、前記モデル
によって模擬したモデル出力がモデル出力の目標値を達成するように前記モデルに与える
パラメータを学習し、この学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび
計測器のドリフトを除去する処理信号を演算して出力するようにしたことを特徴とするプ
ラントのデータ処理方法。
【請求項９】
計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測器のドリフト
を除去した計測信号を得るプラントのデータ処理方法において、
計測対象のプラントの状態量を計測したプラントの計測信号を計測信号データベースに
保存し、前記計測信号データベースに保存されたプラントの計測信号とモデルパラメータ
を用いてモデルを作成し、このモデルを用いてモデル入力または前記計測信号データベー
スに保存された前記プラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプラント
特性を模擬し、前記モデルによって模擬したモデル出力がモデル出力の目標値を達成する
ように前記モデルに与えるパラメータを学習し、この学習結果に基づいて前記プラントの
計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを除去する処理信号を演算して出力するよう
にしたことを特徴とするプラントのデータ処理方法。
【請求項１０】
計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測器のドリフト
を除去した計測信号を得るプラントのデータ処理方法において、
計測対象のプラントの状態量を計測したプラントの計測信号を計測信号データベースに
保存するようにし、前記計測信号データベースに保存されたプラントの計測信号とモデル
パラメータを用いてモデルを作成し、このモデルを用いてモデル入力または前記計測信号
データベースに保存された前記プラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラント
のプラント特性を模擬し、前記モデルによって模擬したモデル出力がモデル出力の目標値
を達成するように前記モデルに与えるパラメータを学習し、この学習したモデルパラメー
タはモデルパラメータデータベースに保存するようにし、前記モデルを用いて学習した学
習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを除去する
処理信号を演算して出力するようにしたことを特徴とするプラントのデータ処理方法。
【請求項１１】
請求項８乃至請求項１０のいずれか１項に記載されたプラントのデータ処理方法におい
て、計測信号データベースに保存された計測信号から学習によって正規分布に従う信号成
分を抽出し、抽出したこの信号成分に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび
計測器のドリフトを除去する処理信号を演算するようにしたことを特徴とするプラントの
データ処理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載されたプラントのデータ処理方法において、計測信号データベースに
保存された計測信号から抽出した前記信号成分の歪度と尖度を計算して重み係数を修正し
、この重み係数に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを
除去する処理信号を演算するようにしたことを特徴とするプラントのデータ処理方法。
【請求項１３】
請求項８乃至請求項１０のいずれか１項に記載されたプラントのデータ処理方法におい
て、前記モデルに対して外部からモデルの構造、基底関数の種類、基底関数の形状を決定
するためのパラメータのうち少なくとも一つを入力可能に構成されていることを特徴とす
るプラントのデータ処理方法。
【請求項１４】
請求項８乃至請求項１１のいずれか１項に記載されたプラントのデータ処理方法におい
て、計測対象のプラントの状態量を計測した前記プラントの計測信号からノイズと計測器
のドリフト成分を除去する演算を行った前記処理信号を表示装置に表示するようにしたこ
とを特徴とするプラントのデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電用プラントに代表されるように、プラントの運転やプラントの状態を把握するため
、さまざまなプラントのデータが前記プラントから計測されている。これらのプラントの
データは、時系列の形式であり、プラントの規模に応じて、データ量は増加する。
【０００３】
また、計測されたプラントのデータには、測定位置からデータ蓄積装置までの間で重畳
されるノイズだけでなく、プラントの運転による計測器のドリフト成分などが含まれる。
従って、これらプラントの真の状態量を把握するためには、採取したプラントのデータか
らノイズや計測器のドリフトなどの成分を除外することが必要となる。
【０００４】
計測したプラントのデータからノイズや計測器のドリフトなどの成分を除外する従来技
術としては、プラントのデータをフーリエ変換などによって周波数成分に分解して必要な
い信号の周波数成分をフィルターで除外する方法や、対象データの時系列モデルを作成し
てガウス分布で仮定したノイズ項を付加することで、ノイズの影響を把握する方法などが
ある。
【０００５】
例えば、前者は、特開平６−４３２３８号公報に、パッシブソーナーシステムを対象と
して、目標放射音と雑音の受信レベルが同程度であっても受信信号を高速フーリエ変換し
た後に振幅スペクトルを求め、これをニューラルネットワークに入力することによって所
望の放射音か雑音かを識別する方法が記載されている。
【０００６】
後者は、例えば、技術文献「システム同定」、相良節夫・秋山影雄・中溝高好・片山徹
共著（コロナ社、１９９７年８月２０日発行）に、自己回帰モデル、移動平均モデル、自
己回帰移動平均モデルのそれぞれに雑音項を付加する方法や、確率モデルを白色雑音系列
を付加した入出力データから実現するＧｏｐｉｎａｔｈ−Ｂｕｄｉｎの方法などについて
記されている。
【０００７】
【特許文献１】特開平６−４３２３８号公報
【非特許文献１】システム同定、相良節夫・秋山影雄・中溝高好・片山徹共著、コロナ社、１９９７年８月２０日発行。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前記特開平６−４３２３８号公報に記載された技術は、受信信号を周波数領域に変換し
た後での処理であり、受信対象が音という周波数に大きく依存し、雑音との境界周波数を
明確に与えることができる場合に限られる。
【０００９】
しかしながら発電用プラント等のプラントのデータはプラントの運転や状態を計測して
いることから、前記プラントのデータはさまざまな周波数帯域をもっており、一意的に雑
音との境界周波数を決めることは困難である。
【００１０】
また前記技術文献「システム同定」、相良節夫・秋山影雄・中溝高好・片山徹共著（コ
ロナ社、１９９７年８月２０日発行）に記載された技術は、プラントのデータを時系列モ
デルあるいは確率モデルで定義する必要がある。この確率モデルは線形あるいは線形近似
されたモデルである。
【００１１】
ところがプラントのデータは、規模に応じてデータ数が増加し、かつ、非線形性が強い
データであるので、非特許文献１で示されている線形性のデータに基づいた手法を適用す
ることは困難である。
【００１２】
また、前述した双方の公知技術は、いずれの場合もノイズの除去を行なうだけであり、
計測器のドリフト成分を同時に除去することは考慮されていない。
【００１３】
本発明の目的は、計測したプラントのデータに含まれるノイズと計測器のドリフト成分
を同時に除去にして正確なプラント状態の把握を可能にすると共に、プラントの制御性能
の向上を図るプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法を提供することに
ある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明である計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測
器のドリフトを除去した計測信号を得るプラントのデータ処理装置は、計測対象のプラン
トの状態量を計測したプラントの計測信号を該データ処理装置に取り込む外部入力インタ
ーフェイスと、計測したプラントの計測信号を保存する計測信号データベースと、モデル
入力または計測されたプラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプラン
ト特性を模擬するモデルと、前記モデルで模擬したモデル出力がモデル出力の目標値を達
成するように前記モデルに与えるパラメータを学習する学習部と、前記学習部による学習
結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを除去する処
理信号を演算する処理部と、前記処理部で演算した処理信号をこのデータ処理装置から外
部に出力する外部出力インターフェイスとを備えていることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明である計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズ
と計測器のドリフトを除去した計測信号を得るプラントのデータ処理装置は、計測対象の
プラントの状態量を計測したプラントの計測信号をこのデータ処理装置に取り込む外部入
力インターフェイスと、計測したプラントの計測信号を保存する計測信号データベースと
、プラントの計測信号とモデルパラメータを用いてモデルを作成するモデル作成部と、モ
デル入力または計測されたプラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプ
ラント特性を模擬するモデルと、前記モデルで模擬したモデル出力がモデル出力の目標値
を達成するように前記モデルに与えるパラメータを学習する学習部と、前記学習部による
学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを除去す
る処理信号を演算する処理部と、前記処理部で演算した処理信号をこのデータ処理装置か
ら外部に出力する外部出力インターフェイスとを備えていることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明である計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズ
と計測器のドリフトを除去した計測信号を得るプラントのデータ処理装置は、計測対象の
プラントの状態量を計測したプラントの計測信号を該データ処理装置に取り込む外部入力
インターフェイスと、計測したプラントの計測信号を保存する計測信号データベースと、
プラントの計測信号とモデルパラメータを用いてモデルを作成するモデル作成部と、モデ
ル入力または計測されたプラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプラ
ント特性を模擬するモデルと、前記モデルで模擬したモデル出力がモデル出力の目標値を
達成するように前記モデルに与えるパラメータを学習する学習部と、前記学習部によって
学習したモデルパラメータを保存するモデルパラメータデータベースと、前記学習部によ
る学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを除去
する処理信号を演算する処理部と、前記処理部で演算した前記処理信号をこのデータ処理
装置から外部に出力する外部出力インターフェイスとを備えていることを特徴とする。
【００１７】
本発明である計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズと計測
器のドリフトを除去した計測信号を得るプラントのデータ処理方法は、計測対象のプラン
トの状態量を計測したプラントの計測信号を計測信号データベースに保存し、モデルを用
いてモデル入力または前記計測信号データベースに保存されたプラントの計測信号を入力
として計測対象の前記プラントのプラント特性を模擬し、前記モデルによって模擬したモ
デル出力がモデル出力の目標値を達成するように前記モデルに与えるパラメータを学習し
、この学習結果に基づいて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを
除去する処理信号を演算して出力するようにしたことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明である計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズ
と計測器のドリフトを除去した計測信号を得るプラントのデータ処理方法は、計測対象の
プラントの状態量を計測したプラントの計測信号を計測信号データベースに保存し、前記
計測信号データベースに保存されたプラントの計測信号とモデルパラメータを用いてモデ
ルを作成し、このモデルを用いてモデル入力または前記計測信号データベースに保存され
た前記プラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプラント特性を模擬し
、前記モデルによって模擬したモデル出力がモデル出力の目標値を達成するように前記モ
デルに与えるパラメータを学習し、この学習結果に基づいて前記プラントの計測信号から
ノイズおよび計測器のドリフトを除去する処理信号を演算して出力するようにしたことを
特徴とする。
【００１９】
また、本発明である計測対象のプラントの状態量を計測した計測信号に基づいてノイズ
と計測器のドリフトを除去した計測信号を得るプラントのデータ処理方法は、計測対象の
プラントの状態量を計測したプラントの計測信号を計測信号データベースに保存するよう
にし、前記計測信号データベースに保存されたプラントの計測信号とモデルパラメータを
用いてモデルを作成し、このモデルを用いてモデル入力または前記計測信号データベース
に保存された前記プラントの計測信号を入力として計測対象の前記プラントのプラント特
性を模擬し、前記モデルによって模擬したモデル出力がモデル出力の目標値を達成するよ
うに前記モデルに与えるパラメータを学習し、この学習したモデルパラメータはモデルパ
ラメータデータベースに保存するようにし、前記モデルを用いて学習した学習結果に基づ
いて前記プラントの計測信号からノイズおよび計測器のドリフトを除去する処理信号を演
算して出力するようにしたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、計測したプラントデータに含まれるノイズと計測器のドリフト成分を
同時に除去にして正確なプラント状態の把握を可能にすると共に、プラントの制御性能の
向上を図るプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法が実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の実施例であるプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法につい
て、図面を参照して以下に説明する。
【実施例１】
【００２２】
図１は、本発明を計測対象のプラント１００に適用した一実施例であるプラントのデー
タ処理装置及びプラントのデータ処理方法について説明するプラントのデータ処理装置の
構成を示す制御ブロック図である。
【００２３】
図１において、本実施例のプラントのデータ処理装置は、後述する石炭焚きボイラが計
測対象のプラント１００となっており、このプラント１００からプラントの運転やプラン
トの状態を把握するために計測したプラントデータを処理するシステムは、石炭焚きボイ
ラのプラントの運転や状態を計測したプラントデータからノイズとドリフト成分を除去す
る処理を行なうデータ処理装置２００と、このデータ処理装置２００を保守する保守ツー
ル９１０と、プラント１００の運転員が前記保守ツール９１０に入力するための入力装置
９００と、各種データを表示する画像表示装置９５０を備えている。
【００２４】
下記する各種計測器で計測される計測対象の石炭焚きボイラであるプラント１００の各
種状態量は、計測情報１としてデータ処理装置２００に伝送される。
【００２５】
そして図２に示すように、前記データ処理装置２００の演算によってノイズとドリフト
成分が除去されたプラントのデータ処理信号をボイラ制御装置１０００に入力させ、この
ボイラ制御装置１０００で演算処理して石炭焚きボイラであるプラント１００に対する指
令信号として石炭焚きボイラの操作端となる後述する空気ダンパ１６０、１６１、１６２
、１６３に出力してそれぞれ操作し、石炭焚きボイラを効率良く運転する。
【００２６】
図１に示したように、前記データ処理装置２００には、計測対象のプラント１００から
プラント状態量を測定した計測信号１をデータ処理装置２００に取り込む外部入力インタ
ーフェイス２１０設置されており、この外部入力インターフェイス２１０を介してプラン
ト１００からの計測信号１を取り込む。
【００２７】
また、データ処理装置２００には、外部出力インターフェイス２７０が設置されており
、前記データ処理装置２００の処理部６００において計測したプラントデータからノイズ
とドリフト成分を除去する処理を行なったプラントのデータ処理信号９を、外部出力イン
ターフェイス２７０を介してデータ送受信処理部９３０を備えた保守ツール９１０に対し
て出力信号１５として送信する。
【００２８】
プラント１００から外部入力インターフェイス２１０を介して取り込んだプラントの各
種状態量である計測信号２は、前記データ処理装置２００に設置された計測信号データベ
ース２２０に伝送されて保存されると共に、該データ処理装置２００に設置された切替部
２３０に計測信号３として伝送される。
【００２９】
前記切替部２３０では、該切替部２３０から出力する切替信号２０に応じて、計測信号
３を前記データ処理装置２００に設置されたモデル作成部３００に計測信号４として、あ
るいは処理部６００に計測信号８としてそれぞれ伝送する。
【００３０】
即ち、切替部２３０から出力する切替信号２０が「モデル作成」であれば、切替部２３
０からモデル作成部３００に計測信号４を伝送する。また、切替部２３０から出力する切
替信号２０が「データ処理」であれば、切替部２３０から処理部６００に計測信号８を伝
送する。
【００３１】
前記データ処理装置２００に設置された学習部５００は、前記データ処理装置２００に
設置されたモデル４００と接続されている。
【００３２】
前記モデル４００は、制御対象の石炭焚きボイラであるプラント１００のプラント特性
を模擬するものであり、物理法則に基づくモデル式、あるいは統計的手法を用いて、切替
信号２０が「モデル作成」の場合は、モデル入力１２に対するモデル出力１３を模擬して
計算する機能を持ち、また、切替信号２０が「データ処理」の場合は、計測信号８に対す
るモデル出力１４を模擬して計算する機能を持つ。
【００３３】
即ち、モデル４００に構築されるモデルはプラント１００のプラント特性を模擬するモ
デル式、あるいは統計的手法を備えることで、モデル入力１２に対するモデル出力１３、
または計測信号８に対するモデル出力１４を模擬する。
【００３４】
モデル４００に必要なモデルパラメータ７は、前記データ処理装置２００に設置された
モデル作成部３００からこのモデル４００に入力される。
【００３５】
前記モデル作成部３００は、前記データ処理装置２００に設置されたモデルパラメータ
データベース２４０に保存されている前回モデルパラメータ５と、前記切替部２３０から
伝送される計測信号４とを用いて、前記モデル４００の原型モデルを生成する機能を持つ
。
【００３６】
また前記モデル作成部３００は、モデルパラメータデータベース２４０に前回モデルパ
ラメータ５が無い場合には、乱数等によって新たに生成したモデルパラメータと切替部２
３０から伝送される計測信号４とを用いて、モデル４００の原型モデルを生成する機能を
持っている。
【００３７】
また、前記モデル作成部３００では、この新たに作成したモデルパラメータを現モデル
パラメータ６としてモデルパラメータデータベース２４０に保存するようにしている。
【００３８】
前記モデル作成部３００は学習部５００と接続しており、学習に必要なモデルパラメー
タ７をモデルパラメータデータベース２４０から抽出して前記学習部５００に伝送する。
【００３９】
学習部５００では、モデルパラメータデータベース２４０に保存されているモデルパラ
メータ７をモデル作成部３００を介して得ることになる。
【００４０】
前記学習部５００では、モデルパラメータ７と、更にモデル出力１３とを用いてモデル
４００に入力させるモデル入力１２を学習して生成する。
【００４１】
この学習部５００では、モデル入力１２とモデル出力１３を介してモデル４００内のモ
デルパラメータ７を更新し、その更新した学習情報を、更新モデルパラメータ１０として
モデルパラメータデータベース２４０に送信する。
【００４２】
前記データ処理装置２００に設置された処理部６００では、切替信号２０にて切替部２
３０に「データ処理」が入力された際に前記切替部２３０から伝送される計測信号８と、
切替信号２０を同様に受けたモデル作成部３００から推定用のモデルパラメータ７が伝送
されたモデル４００で模擬して得られるモデル出力１４とを得て、計測したプラントデー
タからノイズとドリフト成分を除去する処理を行った処理信号９を生成する。
【００４３】
前記処理部６００で生成したノイズとドリフト成分を除去したプラントデータである処
理信号９は、前記データ処理装置２００に設置された処理信号データベース２５０及び外
部出力インターフェイス２７０に伝送される。
【００４４】
プラント１００に関わるユーザーは、キーボード９０１とマウス９０２で構成される入
力装置９００、及び画像表示装置９５０に接続されている保守ツール９１０を用いること
により、データ処理装置２００に備えられている計測信号データベース２２０、モデルパ
ラメータデータベース２４０、信号処理データベース２５０に保存されている情報にアク
セスすることができる。
【００４５】
保守ツール９１０は、外部入力インターフェイス９２０と、データ送受信処理部９３０
と、外部出力インターフェイス９４０を備えて構成されており、前記データ処理装置２０
０の処理部６００で演算処理してノイズとドリフト成分を除去したプラントのデータ処理
信号９は外部出力インターフェイス２７０を介して出力信号１５として前記保守ツール９
１０に出力する。
【００４６】
また入力装置９００で生成した入力信号３１は、外部入力インターフェイス９２０を介
して保守ツール９１０のデータ送受信処理部９３０に取り込まれ、このデータ送受信処理
部９３０では、外部入力インターフェイス９２０を介して入力する入力信号３２の情報に
従って、データ処理装置２００に備えられているデータベース情報３０を取得する。
【００４７】
データ送受信処理部９３０では、データ処理装置２００のデータベース情報３０を処理
した結果得られる出力信号３３を外部出力インターフェイス９４０に送信し、この外部出
力インターフェイス９４０から出力信号３４として画像表示装置９５０に出力して表示す
る。
【００４８】
尚、本実施例のプラントのデータ処理装置では、データベースが全てデータ処理装置２
００の内部に配置されているが、これらをデータ処理装置２００の外部に配置することも
できる。
【００４９】
また、本実施例では出力信号１５を生成するための信号処理機能が全てデータ処理装置
２００の内部に配置されているが、これらをデータ処理装置２００の外部に配置してもよ
い。
【００５０】
次に、本発明に係わるデータ処理装置を石炭焚きボイラを備えた火力発電プラントに適
用した実施例であるプラントのデータ処理装置について、本実施例のデータ処理装置に設
置したデータベースに保存されている情報、及び信号処理機能について説明する。
【００５１】
まず、図２を用いて測定対象のプラント１００である石炭焚きボイラを備えた火力発電
プラントの発電の仕組みについて説明する。
【００５２】
図２において、燃料の石炭は、石炭を貯蔵しているコールバンカー１１１から給炭器１
１２を介してミル１１０に供給される。ミル１１０では内部のローラにより石炭を細かく
砕いて微粉炭にして石炭搬送用の１次空気、及び燃焼調整用の２次空気と共に石炭焚きボ
イラを構成する火炉１０１に設置したバーナ１０２を通じて火炉１０１に投入し、火炉１
０１内部で燃料の微粉炭を燃焼させる。
【００５３】
燃料の微粉炭と１次空気は配管１３４から、２次空気は配管１４１からバーナ１０２に
導かれ、２段燃焼用のアフタエアを、火炉１０１に設置したアフタエアポート１０３を通
じて火炉１０１に投入する。このアフタエアは、配管１４２からアフタエアポート１０３
に導かれる。
【００５４】
燃料の石炭を火炉１０１の内部で燃焼させて発生した高温の燃焼ガスは、火炉１０１を
矢印で示した経路に沿って下流側に流れ、火炉１０１に配置された熱交換器１０６を通過
して熱交換した後、燃焼排ガスとなって火炉１０１から排出されて火炉１０１の外部に設
置されたエアーヒーター１０４に流下する。
【００５５】
エアーヒーター１０４を通過した燃焼排ガスはその後、図示していない排ガス処理装置
で燃焼排ガスに含まれている有害物質を除去した後に、煙突をから大気に放出される。
【００５６】
火炉１０１を循環する給水は、タービン１０８を経た蒸気を復水に凝縮する復水器１１
３から給水ポンプ１０５を介して火炉１０１に導かれ、火炉１０１に設置した熱交換器１
０６において火炉１０１の内部を流下する燃焼ガスによって加熱されて高温高圧の蒸気と
なる。尚、本実施例では熱交換器１０６の数を１個として図示しているが、熱交換器を複
数個配置してもよい。
【００５７】
熱交換器１０６で発生した高温高圧の蒸気は、タービンガバナ弁１０７を介して蒸気タ
ービン１０８に導かれ、蒸気の持つエネルギーによって蒸気タービン１０８を駆動し、こ
の蒸気タービン１０８に連結した発電機１０９を回転させて発電する。
【００５８】
火力発電プラントの運転状態量であるプラントデータを検出する様々な計測器として、
例えば図２には、火炉１０１に配設した熱交換器１０６で発生した蒸気を蒸気タービン１
０８に供給する経路には温度計測器１５１と圧力計測器１５２とを設置して、前記蒸気の
温度Ｔと圧力Ｐをそれぞれ測定している。
【００５９】
また、蒸気タービン１０８を流下した蒸気を冷却して復水に凝縮する復水器１１３から
この復水を前記熱交換器１０６に供給する経路には流量計測器１５０を設置して供給され
る復水の流量を測定し、また発電機１０９には発電出力計測器１５３を設置して前記発電
機１０９で発電した電力量を測定している。
【００６０】
また、火炉１０１には、燃料の微粉炭を火炉１０１の内部で燃焼させて生じた燃焼ガス
中のＮＯｘ濃度及び／又はＣＯ濃度を計測する濃度計測器１５４が設置されている。
【００６１】
尚、一般的には図２に図示した以外にも多数の計測器が火力発電プラントに配置されて
いるが、ここでは図示を省略する。
【００６２】
そして、前述したこれらの各種計測器で計測された石炭焚きボイラである計測対象のプ
ラント１００の各種状態量の情報は、計測信号１としてデータ処理装置２００に伝送され
る。
【００６３】
そして前記データ処理装置２００の演算によって計測したプラントデータからノイズと
ドリフト成分を除去した処理信号５１は、ボイラ制御装置１０００に入力し、このボイラ
制御装置１０００で演算処理されて石炭焚きボイラであるプラント１００に対する指令信
号に基づいて石炭焚きボイラの操作端となる下記する空気ダンパ１６０、１６１、１６２、
１６３をそれぞれ操作して、炭種、または混炭率に応じて石炭焚きボイラを効率良く運転
することが出来る。
【００６４】
次に、プラント１００である石炭焚きボイラの火炉１０１に設置されたバーナ１０２か
ら火炉１０１内に投入される１次空気及び２次空気、火炉１０１に設置されたアフタエア
ポート１０３から火炉１０１内に投入されるアフタエアの経路について説明する。
【００６５】
１次空気は、ファン１２０から配管１３０に導かれ、途中でエアーヒーター１０４の内
部を通過する配管１３２とエアーヒーター１０４をバイパスする配管１３１とに分岐し、
これらの配管１３２及び配管１３１を流下した１次空気は再び配管１３３で合流してミル
１１０に導かれる。
【００６６】
エアーヒーター１０４を通過する空気は、火炉１０１から排出される燃焼排ガスにより
加熱されるが、この１次空気を用いてミル１１０で生成される微粉炭を配管１３３を通じ
てバーナ１０２に搬送する。
【００６７】
２次空気及びアフタエアは、ファン１２１から配管１４０に導かれ、エアーヒーター１
０４の内部を通過する配管１４０を流下して加熱された後に、配管１４０の下流側で２次
空気用の配管１４１と、アフタエア用の配管１４２とに分岐して、それぞれ火炉１０１に
設置されたバーナ１０２とアフタエアポート１０３に導かれるように構成されている。
【００６８】
図２に示した制御対象１００である石炭焚きボイラを備えた火力発電プラントには、火
力発電プラントの運転状態を検出する前記した各種の計測器が配置されており、これらの
計測器から取得したプラント１００である火力発電プラントの状態量を示す計測信号１は
、データ処理別装置２００に設置された外部入力インターフェイス２１０に入力するよう
に構成されている。
【００６９】
また、図３に示すように、エアーヒーター１０４の内部に配設された配管１４０の下流
側で分岐した２次空気用の配管１４１及びアフタエア用の配管１４２には空気ダンパ１６
２及び空気ダンパ１６３が配置されおり、同様にエアーヒーター１０４の内部に配設され
た配管１３２、及びエアーヒーター１０４をバイパスした配管１３１には空気ダンパ１６
１及び空気ダンパ１６０がそれぞれ配置されている。
【００７０】
これらの空気ダンパ１６０、１６１、１６２、１６３をそれぞれ操作することによって
配管１３１、１３２、１４１、１４２内で空気が通過する面積が変更され、これらの配管
１３１、１３２、１４１、１４２を通過して火炉１０１に供給される空気流量が個別に調
整される。
【００７１】
そして、計測対象のプラント１００から入力した石炭焚きボイラを備えた火力発電プラ
ントの状態量を示す計測信号１に基づいて、データ処理装置２００でノイズや計測器のド
リフトを除去する演算処理を行った処理信号９を出力信号１５として出力し、この出力信
号１５に基づいて前記給水ポンプ１０５、ミル１１０、並びに空気ダンパ１６０、１６１
、１６２、１６３などの操作機器を操作してプラント１００の運転を制御するように構成
している。
【００７２】
次に、本実施例であるプラントのデータ処理装置２００に設置した計測信号データベー
ス２２０に保存する情報について説明する。
【００７３】
図４は、本実施例であるプラントのデータ処理装置２００に設置した計測信号データベ
ース２２０に保存されている情報の態様を説明する図であり、図５は本実施例のプラント
のデータ処理装置２００に設置したモデル４００のモデル構造の概略を説明する図である
。
【００７４】
図４に示したように、前記データ処理装置２００に設置した計測信号データベース２２
０には、プラント１００に対して各種の計測器で計測したプラントデータであるプラント
の状態量の情報が、外部入力インターフェイス２１０を介して入力し、計測器毎に各計測
時刻と共に保存される。
【００７５】
例えば、図２に示した火力発電プラントに設置された流量計測器１５０、温度計測器１
５１、圧力計測器１５２、発電出力計測器１５３、濃度計測器１５４によってそれぞれ計
測した流量値Ｆ、温度値Ｔ、圧力値Ｐ、発電出力値Ｅ、及び燃焼ガスに含まれるＮＯｘ濃
度Ｄが、時間の情報と共にデータ処理装置２００の計測信号データベース２２０に保存さ
れる。
【００７６】
尚、図４に示した計測信号データでは１秒周期でデータを保存しているが、データ収集
のサンプリング周期は任意に設定することが可能である。
【００７７】
計測信号データベース２２０に格納されている計測信号データを容易に活用できるよう
にするために、各計測信号データにはＰＩＤ番号という固有の番号が割り当てられている
。
【００７８】
前記データ処理装置２００に設置したモデル作成部３００は、切替信号２０の状態に応
じてモデル４００にモデルパラメータ７を設定する。切替信号２０が「モデル作成」であ
れば、モデルを新たに構築する場合に必要なモデルパラメータ７をモデル作成部３００か
らモデル４００に出力して新たなモデルを設定する。
【００７９】
過去のモデルパラメータを活用する場合には、モデルパラメータデータベース２４０に
保存されている過去のモデルパラメータをロードする。
【００８０】
切替信号２０が「データ処理」であれば、データ処理に用いるモデル４００のモデルパ
ラメータ７をモデルパラメータデータベース２４０からモデル作成部３００を経由してモ
デル４００にロードする。
【００８１】
次に、本実施例であるプラントのデータ処理装置を構成するデータ処理装置２００に設
置したモデル４００と学習部５００の動作について説明する。
【００８２】
図５は、モデル４００に構築するモデル構造を説明した図である。このモデル４００に
構築するモデル構造は、入力層、マッピング層、ボトルネック層、デマッピング層、出力
層からなり、各層のノードが相互的に結合した構造となっている。
【００８３】
ノード部は線形あるいは非線形関数を用いるが、シグモイド関数を用いるのが一般的で
ある。
【００８４】
各ノードの結合には重み係数があり、各ノードの相互関係の強さを表している。通常、
モデルパラメータ７とは、この重み係数を指す。
【００８５】
上記したモデル構造から明らかなように、このモデル４００に構築するモデル構造は５
層からなり、ボトルネック層を中心に対称となっているニューラルネットワークを自己連
想型ニューラルネットワークと呼ぶ。
【００８６】
前記モデル４００は、この自己連想型ニューラルネットワークのボトルネック層に、新
たに、除去ノードというノードを加えている。
【００８７】
このような自己連想型ニューラルネットワークをロバスト自己連想型ニューラルネット
ワークと呼ぶことにする。この除去ノードの出力側は、どの層にも連結されていない。こ
の除去ノードにて、ノイズや計測器のドリフト成分を取り除く機構を有する。
【００８８】
モデル４００に対する入力信号には、プラント１００から取り込まれた関連する計測信
号を入力する。例えば、火力発電プラントの給水系に関係する圧力、温度、流量などの計
測信号を選択すればよい。ただし、これに限定するものではなく、火力発電プラントの全
計測信号を入力してもよい。
【００８９】
学習部５００では、このモデル４００に対するモデルパラメータ７を決定する。手法と
しては、モデル４００の出力信号に教師信号を与え、その差の絶対値あるいは二乗誤差が
小さくなるようにパラメータを修正する。一般に、このようなパラメータ修正法を学習と
呼んでいる。
【００９０】
モデル４００では、図５にこのモデル４００を構成するモデル構造を示したように５層
でボトルネック層を中心に対称的なノード数となる自己連想型ニューラルネットワークを
ベースに、除去ノードを追加したロバスト自己連想型ニューラルネットワークという新し
い構成を用いている。
【００９１】
尚、ベースとなっている自己連想型ニューラルネットワークの構造やその学習方法につ
いては、周知の技術であるため、次の“Ｍ．Ａ．Ｋｒａｍｅｒ：Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  Ｐ
ｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ａｕｔｏａｓ
ｓｏｃｉａｔｉｖｅ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，  ＡｌＣｈＥ  Ｊｏｕｒｎａｌ
，  Ｖｏｌ．３７，  Ｎｏ．２，１９９１”を参考文献として示しておく。
【００９２】
自己連想型ニューラルネットワークの特徴は、入力信号と同じ信号を教師信号として与
えることにある。このモデル４００に入力信号を与えると学習により、入力信号と同じ信
号が出力信号として得られるようになる。
【００９３】
これにより、入力信号間にある非線形の関係をモデル４００内に構築することが可能で
ある。また、ボトルネック層の個数は、基本的に入力信号の個数よりも少なくすることが
一般的であり、これによって、入力信号の主成分のみを抽出する機能も合わせ持つ。
【００９４】
図５に示したモデル４００を構成するロバスト自己連想型ニューラルネットワークでは
、この自己連想型ニューラルネットワークのボトルネック層に除去ノードを新たに追加し
ている。この場合の学習方法について述べる。
【００９５】
まず、前記ニューラルネットワークの出力層については、従来の自己連想型ニューラル
ネットワークと同じであるため、学習方法も同様である。
【００９６】
従って、除去ノードに接続していない各ノードの重み係数については、参考文献に記述
されている学習方法を適用する。
【００９７】
一方、除去ノードに接続している各ノードの重み係数については、異なる学習方法を適
用する。除去ノードでは、ノイズや計測器のドリフトに関係する成分を抽出するように、
重み係数を修正する必要がある。ノイズは、一般的に白色雑音と呼ばれ、正規分布に従う
。
【００９８】
計測器のドリフトは、正規分布に従うことが周知の技術であるため、次の“Ｎ．Ｋｕｓ
ｕｍｉ  ｅｔ  ａｌ：Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｂａｓｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏ
ｒ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  ｉｎ  Ｎｕｃｌｅａｒ  
Ｐｏｗｅｒ  Ｐｌａｎｔ，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ
ｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｎｕｃｌｅａｒ  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｈｙｄｒａｕｌｉ
ｃｓ，  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  Ｓａｆｅｔｙ，２００４”を参考文献として示
しておく。
【００９９】
従って、このロバスト自己連想型ニューラルネットワークにおける除去ノードの出力信
号が正規分布に従うように学習することができれば、プラントのノイズや計測器のドリフ
ト成分を除去ノードに集約できることになる。
【０１００】
正規分布の一般的な性質として、歪度と尖度が０になるということが知られている。“
東京大学教養学部統計学教室編、統計入門、東京大学出版会、１９９１年発行”を参考文
献として示しておく。
【０１０１】
このことから、除去ノードの出力信号の歪度と尖度を計算し、それらの値が０になるよ
うに、関連する重み係数を修正すればよいことになる。
【０１０２】
プラント１００から計測される計測信号１が、ある確率分布に従った変数であるとする
と、モデル４００に入力されるモデル入力１２も確率変数と見なすことができる。
【０１０３】
そこで、ｘ（ｔ）（ｔ＝１，，，Ｔ）を確率変数とすると、式（１）で求める期待値を
もとに、式（２）に歪度を示し、式（３）に尖度を示す。
【０１０４】
【数１】
2009282750.tif 000003
【０１０５】
【数２】
2009282750.tif 000004
【０１０６】
【数３】
2009282750.tif 000005
【０１０７】
学習部５００では、モデル４００を構成するロバスト自己連想型ニューラルネットワー
クにおける除去ノードの出力信号が正規分布に従うように学習することができれば、前記
プラントの計測信号のノイズや計測器のドリフト成分を除去ノードに集約できることにな
るので、信号成分の歪度と尖度の値が０になるように、関連する重み係数を修正する。
【０１０８】
以上より、除去ノードの出力が正規分布に従うように重み係数を修正するためには、式
（４）で示す評価関数Ｊが０になるように重み係数を修正すれば良い。
【０１０９】
【数４】
2009282750.tif 000006
【０１１０】
尚、上記式（１）〜（４）の演算を行なう関数は前記学習部５００に組み込まれている
。
【０１１１】
具体的な重み係数の修正アルゴリズムについては、図６に示した学習部５００の演算処
理におけるフローチャートを用いて説明する。
【０１１２】
図６は、本実施例のプラントのデータ処理装置を構成するデータ処理装置２００に設置
したモデル４００を作成するための学習部５００における演算処理のフローチャートを説
明する図である。尚、本フローチャートの各ステップにおける演算処理の実行に必要なパ
ラメータについては、モデルパラメータデータベース２４０に保存されている。このモデ
ルパラメータデータベースに２４０保存されている情報の形態については後述する。
【０１１３】
図６のフローチャートに各ステップとして示したように、まずステップ４０１では、過
去に設定したモデルパラメータ７を用いるのか、あるいは新規にモデルパラメータ７を作
成するのかを選択する。
【０１１４】
新規にモデルパラメータを作成する場合には、次のステップ４０２にてモデルパラメー
タの初期値を乱数を用いて設定する。
【０１１５】
次に、ステップ４０３では、計測信号データベース２２０からモデル４００の入力信号
および教師信号となる計測信号４を抽出する。
【０１１６】
次のステップ４０４では、学習回数や学習係数、ノード数など学習に必要なパラメータ
を設定する。新規にモデルパラメータを作成する場合には、モデルパラメータデータベー
ス２４０に保存されているデフォルト値を用いる。
【０１１７】
次のステップ４０５では、モデルパラメータ７を学習により初期値から逐次更新する。
【０１１８】
図５に示したモデル４００を構成するロバスト自己連想型ニューラルネットワークには
、出力層の各ノードの出力信号に関する学習で更新されるモデルパラメータ７と、除去ノ
ードの出力信号に関する学習で更新されるモデルパラメータ７がある。
【０１１９】
出力層の各ノードの出力信号に関するモデルパラメータ７の更新方法は、Ｂａｃｋ  Ｐ
ｒｏｐａｇａｔｉｏｎ法などを用いる。
【０１２０】
上記した学習方法については、“ニューラルネットと計測制御、西川?一・北村新三編
著、朝倉書店、１９９５年１月２５日出版”に詳しく述べられている。
【０１２１】
基本的には、モデル４００に入力信号を与えたときの出力信号と教師信号の差が無くな
るように、モデルパラメータを更新する。
【０１２２】
モデル４００からの出力信号と教師信号の差は、一般的には二乗誤差で表現され、評価
関数と呼ばれる。
【０１２３】
そこで学習部５００において各モデルパラメータを変動させた場合の評価関数の変動分
を偏微分計算し、得られた値に学習係数を掛けたものをモデルパラメータ７の更新分とす
る。そしてこれを繰り返していくと、モデル４００の出力信号が教師信号と同じ信号とな
るようモデルパラメータ７が更新される。
【０１２４】
除去ノードの出力信号に関するモデルパラメータ７の更新方法は、式（４）で示した評
価関数の変動分を偏微分で計算し、その計算値に学習係数を掛けたものでモデルパラメー
タ７を更新する。
【０１２５】
上記した評価関数の具体的な計算式について、以下説明する。
【０１２６】
式（４）を偏微分するためには、各項に含まれる期待値の偏微分を求めなけれならない
。
【０１２７】
式（４）の第一項については、式（６）〜（８）となる。各ノードの関数ｆ（ｘ）は、
式（５）に示すシグモイド関数を用いている。除去ノードの出力値をｘとし、マッピング
層の第ｊ番目のノードの出力値をｈｊとする。
【０１２８】
マッピング層の第ｊ番目のノードとボトルネック層の第ｋ番目にある除去ノードとの間
の重み係数をｗｊｋとする。
【０１２９】
また、各ノードの出力値は、時系列信号であるため、時間に関係するが、前述したよう
に、式（１）の期待値計算で全時間の平均値を計算した後であるため、時間の項目は含ま
なくなる。
【０１３０】
また、下記式（５）〜（１５）の演算を行なう関数は前記学習部５００に組み込まれて
いる。
【０１３１】
【数５】
2009282750.tif 000007
【０１３２】
【数６】
2009282750.tif 000008
【０１３３】
【数７】
2009282750.tif 000009
【０１３４】
【数８】
2009282750.tif 000010
【０１３５】
式（４）の第二項についても、同様に計算することで、式（９）〜（１３）となる。
【０１３６】
【数９】
2009282750.tif 000011
【０１３７】
【数１０】
2009282750.tif 000012
【０１３８】
【数１１】
2009282750.tif 000013
【０１３９】
【数１２】
2009282750.tif 000014
【０１４０】
【数１３】
2009282750.tif 000015
【０１４１】
以上より、式（５）の変動分を表す偏微分の計算式は次式となる。
【０１４２】
【数１４】
2009282750.tif 000016
【０１４３】
従って、モデルパラメータの更新式は、次の式（１５）となる。
【０１４４】
【数１５】
2009282750.tif 000017
【０１４５】
式（１５）を用いて、除去ノードの出力信号に関係するモデルパラメータ７を更新する
。
【０１４６】
出力層の各ノードの出力に関係するモデルパラメータ７および除去ノードの出力信号に
関係するモデルパラメータ７の更新を繰り返す過程で、評価関数がゼロに近づくと、偏微
分の値もゼロに近くなり、モデルパラメータの更新量がセロに近づく。
【０１４７】
数値計算では、完全にゼロになることは無いので、図６のフローチャートに示したステ
ップ４０６にて評価関数が設定された値以下になると学習が終了したとみなし、モデル作
成を終了する。
【０１４８】
また学習の終了条件に満たない場合には、学習の繰り返し回数が設定された回数に達し
た時点で、繰り返し計算をストップし、前記ステップ４０４に戻って、再度、学習用パラ
メータを設定する。
【０１４９】
ところで図６に示したフローチャートにおいて、前記ステップ４０１にて過去のモデル
パラメータの使用を選択した場合には、ステップ４０７に進み、このステップ４０７にて
過去のモデルパラメータ７を初期値とし学習によって修正するかどうか選択する。
【０１５０】
そしてステップ４０７にて過去のモデルパラメータ７を修正することを選択した場合に
は、ステップ４０７からステップ４０３に進む。
【０１５１】
またステップ４０７にて過去のモデルパラメータ７を修正しないことを選択した場合に
は、過去のモデルパラメータ７をそのまま使用するため、モデル４００を再構築する必要
がなく、モデル作成は終了となる。
【０１５２】
尚、本実施例ではモデル４００を構成するロバスト自己連想型ニューラルネットワーク
のノードにシグモイド関数を用いているが、モデルの対象であるプラントの状況や計測信
号の特徴などから他の基底関数を用いたネットワークモデルを用いてもよい。
【０１５３】
図７は本実施例のプラントのデータ処理装置を構成するデータ処理装置２００に設置し
たモデルパラメータデータベース２４０に保存されている情報の形態を説明する説明図で
ある。
【０１５４】
図７に示すように、モデルパラメータデータベース２４０には、モデル名称、ＩＤ、作
成日時、学習係数、学習回数、終了条件、ノード数は入力／出力層、マッピング／デマッ
ピング層、ボトルネック層、パラメータ値は重み係数と基底関数を決めるためのパラメー
タの具体例が示されている。
【０１５５】
ここで重み係数は、ノードの相互結合分であり、それぞれＷ１１、Ｗ１２、・・・として保
存されている。基底関数を決めるパラメータは、例えば、シグモイド関数の場合は傾きと
入力側の平行移動量を、ガウス関数の場合は中心値、分散値、入力信号の平行移動量であ
る。
【０１５６】
尚、ＩＤの値が０００のものは、モデル４００のモデルパラメータを新規に作成する場
合の学習パラメータのデフォルト値を示している。新規作成用のため、ノード数およびパ
ラメータ値の箇所は通常、ブランクとなっている。
【０１５７】
次に、本実施例のプラントのデータ処理装置を構成するデータ処理装置２００に設置し
たモデル４００と処理部６００の動作について図１を用いて説明する。
【０１５８】
図１において、処理部６００は、プラント１００で計測され、外部インターフェイス２
１０を介して得られた計測信号２を計測信号８として入力し、ノイズや計測器のドリフト
を除去した処理信号９として出力する。
【０１５９】
はじめに、切替信号２０が「データ処理」となった場合、モデル作成部３００からデー
タ処理に用いるモデルパラメータ７がモデル４００に設定される。
【０１６０】
また、切替部２３０より計測信号データベース２２０に保存した計測信号８がモデル４
００と処理部６００にそれぞれ入力される。
【０１６１】
モデル４００では、モデル作成部３００で設定されたモデルパラメータ７により構築さ
れたモデルに計測信号８を入力信号として入力する。その結果、モデル４００の演算によ
って得られた出力信号をモデル出力１４として処理部６００に伝送する。
【０１６２】
処理部６００では、モデル出力１４と計測信号８の差を時間ごとに計算し、モデル出力
１４とともに処理信号９として、外部出力インターフェイス２７０、及び処理信号データ
ベース２５０に出力する。
【０１６３】
次に、図８に示したように、本実施例のプラントのデータ処理装置を構成するデータ処
理装置２００に設置した処理信号データベース２５０には、例えば、モデル名称、ＰＩＤ
、入力信号、モデル出力１４、処理信号９が時刻ごとに格納される。
【０１６４】
また、除去ノードの出力信号は、図５に信号ｅｘとして示したように、各モデルの入力
信号の種別を表すＰＩＤがｅｘとなり、図８のモデル出力の欄に、該当信号が格納される
。その他の入力信号や差分信号の箇所はブランクとなる。
【０１６５】
外部出力インターフェイス２７０は、計測信号８と処理部６００で算出した処理信号差
分信号９を出力信号１５として保守ツール９１０に伝送する。
【０１６６】
次に、計測対象のプラント１００に関わるユーザーが入力装置９００の保守ツール９１
０を用いて、画像表示装置９５０に出力信号１５や各データベースの情報を表示させる方
法について説明する。
【０１６７】
図９〜図１３は、本実施例のプラントのデータ処理装置に設置した画像表示装置９５０
に表示される画面の実施例である。ユーザーは、入力装置９００のキーボード９０１や
、マウス９０２を用いてこれらの画面の空欄となっている箇所にパラメータ値を入力する
などの操作を実行する。
【０１６８】
図９は、画像表示装置９５０に表示される初期画面である。ユーザーは、図９に示した
学習条件設定ボタン９５１、データ処理条件設定ボタン９５２、情報表示ボタン９５３の
中から必要なボタンを選択し、マウス９０２を用いて図９上のカーソル９５４を移動させ
、マウス９０２をクリックすることによりこれらの中から必要なボタンを選択して押す。
【０１６９】
図１０は、本実施例のプラントのデータ処理装置に設置したデータ処理装置２００にお
いて学習条件設定画面を説明する図である。図９においてユーザーが学習条件設定ボタン
９５１をクリックすることにより、図１０の画面が表示される。
【０１７０】
ユーザーは、モデルごとにモデル４００に必要な設定を入力する。図１０の画面の右上
に表示されたモデル切替メニュー９６３にて、モデルを選択する。
【０１７１】
図１０の画面のモデル生成欄９６１には、図６に示した学習部５００における学習処理
のフローチャートを実行するために必要な、学習係数、学習回数及び終了条件を、モデル
固有のＩＤをもとに入力あるいは既に入力されている値を修正することができる。
【０１７２】
また、この機能を用いて、ＩＤが０００であるデフォルト値をユーザーが変更すること
ができる。図１０の画面のモデル構造欄９６２には、モデル４００の構造、及びノードに
設定する基底関数の種類とそのパラメータを設定するのに必要な値を入力する。
【０１７３】
図１０の下部に表示された保存ボタン９６４をクリックすることにより、モデル生成欄
９６１、及びモデル構造欄９６２に入力された情報は図１のデータ処理装置２００におけ
るモデルパラメータデータベース２４０にモデル切替メニュー９６３に入力されたモデル
ごとに保存される。
【０１７４】
また、上記モデル生成欄９６１、及びモデル構造欄９６２に入力された情報は、図１の
データ処理装置２００において、切替信号２０に「モデル学習」を設定するとともに、モ
デル作成部３００に転送される。
【０１７５】
また図１０の下部に表示されたキャンセルボタン９６５をクリックすると、モデル作成
欄９６１、モデル構造欄９６２、モデル切替メニュー９６３に入力された情報がキャンセ
ルされる。また、戻るボタン９６６をクリックすることにより、図９の画面に戻る。
【０１７６】
図１１は、本実施例のプラントのデータ処理装置のデータ処理装置２００においてデー
タ処理条件設定画面を説明する図である。図９においてユーザーがマウスでデータ処理条
件設定ボタン９５２をクリックすることにより、図１１の画面が表示される。
【０１７７】
ユーザーは、対象データごとにデータ処理に用いるモデル４００を図１１の画面の右上
に表示されたデータ処理用モデル切替メニュー９７３にて、選択する。
【０１７８】
図１１の画面のモデル生成情報欄９７１には、選択したモデルの固有のＩＤ、学習に用
いた学習係数、学習が終了した際の学習回数と学習誤差を表示する。ＩＤが０００である
モデル４００は表示されない。
【０１７９】
図１１の画面のモデル構造情報欄９７２には、選択したモデル４００の構造、基底関数
、及び基底関数に設定したパラメータの情報が表示される。
【０１８０】
図１１の画面の下部に表示された転送ボタン９７４をクリックすることにより、モデル
生成情報欄９７１、モデル構造情報欄９７２、及び判別設定欄９７７に入力された情報は
、図１のデータ処理装置２００における切替信号２０に「データ処理」を設定するととも
に、モデル作成部３００に転送される。モデル作成部３００は、転送された情報をもとに
、処理部６００にモデルパラメータ７を設定する。
【０１８１】
また図１１の画面の下部に表示されたキャンセルボタン９７５をクリックすると、モデ
ル作成情報欄９７１、モデル構造情報欄９７２、データ処理モデル切替メニュー９７３に
入力された情報がキャンセルされる。また、戻るボタン９７６をクリックすることにより
、図９の画面に戻る。
【０１８２】
図１２は、本実施例であるプラントのデータ処理装置のデータ処理装置２００において
、計測信号データベース２２０、及び処理信号データベース２５０に保存されている情報
を画像表示装置９５０に表示させるため、その条件を設定する画面である。
【０１８３】
図９においてユーザーが情報表示ボタン９５３をクリックすることにより図１２の画面
が表示される。
【０１８４】
ユーザーは、画像表示装置９５０に表示させたい計測信号、操作信号や処理部６００で
の算出結果である処理信号差分信号９、除去ノードでの出力信号などを図１２の画面の入
力欄９８１に、そのレンジ（上限／下限）と共に入力する。また、表示させたい時間を図
１２の画面の時刻入力欄９８２に入力する。
【０１８５】
なお、信号名称は予め、ＰＩＤ番号に対応したリストを作成することで、ＰＩＤ番号を
指定することで設定することも可能である。あるいは、プルダウンメニューに計測信号な
どのリストを登録しておくとメニューから選択することも可能である。
【０１８６】
図１２の画面の表示ボタン９８３をユーザーがクリックすることにより、図１３に示し
たようなトレンドグラフが画像表示装置９５０に表示される。また図１３の下部に表示さ
れた、戻るボタン９９１をクリックすることにより、図１２の画面に戻る。
【０１８７】
また、図１２の下部に表示された、戻るボタン９８４をクリックすることにより、図９
の画面に戻ることができる。
【０１８８】
尚、以上で述べた画像以外にも、データ処理装置２００内のデータベースに保存されて
いる任意の情報を、任意の態様で画像表示装置９５０に表示することもできる。
【０１８９】
次に、本発明であるプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法を火力発
電プラントに適用した場合における火力発電プラントの運転制御、運転監視、プラントの
状態診断の作用効果について説明する。
【０１９０】
本発明であるプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法を火力発電プラ
ントの石炭焚きボイラに適用すると、効率的なプラントの運転制御が可能となる。
【０１９１】
具体的には、本発明のプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法を火力
発電プラントの石炭焚きボイラの運転制御に適用して火力発電プラントから得られる計測
信号からノイズや計測器のドリフトを除外したプラントの状態量をもとに前記石炭焚きボ
イラに供給する空気量を調節する空気ダンパを操作することによって、石炭焚きボイラか
ら排出される燃焼ガス中のＣＯ、ＮＯｘを所望の値に効率的に低減させる運転制御が可能
となる。
【０１９２】
火力発電プラントの煙突から大気中に排出されるＣＯ、及びＮＯｘには規制値が設定さ
れており、特にＮＯｘについては、ボイラ出口のガスを脱硝装置に導き、ここで脱硝処理
を通してＮＯｘの規制値を守っている。
【０１９３】
脱硝装置に用いられるアンモニアの消費量は、脱硝装置入口のＮＯｘ濃度が高いほど多
くなるため、脱硝装置入口のＮＯｘ量を可能な限り低減することはコストメリットを向上
させることになる。
【０１９４】
また、プラントの運転監視や状態診断においても、火力発電プラントから得られる計測
信号からノイズや計測器のドリフトを除外した正確な計測信号に基づいてプラント状態を
高精度に把握することができるため、より安全で的確な火力発電プラントの運転監視や状
態診断が可能となる。
【０１９５】
以上説明したように本発明の実施例によれば、計測したプラントデータに含まれるノイ
ズと計測器のドリフト成分を同時に除去にして正確なプラント状態の把握を可能にすると
共に、プラントの制御性能の向上を図るプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ
処理方法が実現できる。
【産業上の利用可能性】
【０１９６】
本発明は、プラントの運転や状態を把握するためにさまざまなデータが採取されている
発電用プラント等のプラントのデータ処理装置及びプラントのデータ処理方法に適用可能
である。
【図面の簡単な説明】
【０１９７】
【図１】本発明の実施例であるプラントのデータ処理装置の概略構成を示す制御ブロック図。
【図２】図１に示した本発明の実施例であるプラントデータの処理装置が適用される石炭焚きボイラを備えた火力発電プラントの概略構成図。
【図３】図２に示した石炭焚きボイラを備えた火力発電プラントのエアーヒーターを示す部分図。
【図４】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置された計測信号データベースに記憶されたデータの態様を示す説明図。
【図５】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置されたモデルの構造を示す説明図。
【図６】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置されたモデル作成部における動作を示すフローチャート図。
【図７】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置されたモデルパラメータデータベースに記憶されたデータの態様を示す説明図。
【図８】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置された処理信号データベースに記憶されたデータの態様を示す説明図。
【図９】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置された画像表示装置に表示される初期画面。
【図１０】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置された画像表示装置に表示される学習条件設定画面。
【図１１】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置された画像表示装置に表示されるデータ処理条件設定画面。
【図１２】本図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置された画像表示装置に表示される表示情報設定画面。
【図１３】図１に示した本実施例のプラントのデータ処理装置におけるデータ処理装置に設置された画像表示装置に表示される選択した計測信号のトレンドグラフ。
【符号の説明】
【０１９８】
１００：プラント、２００：データ処理装置、２１０：外部入力インターフェイス、２
２０：計測信号データベース、２３０：切替部、２４０：モデルパラメータデータベース
、２５０：処理信号データベース、２６０：学習パラメータデータベース、３００：モデ
ル作成部、４００：モデル、５００：学習部、６００：処理部、９００：入力装置、９０
１：キーボード、９０２：マウス、９１０：保守ツール、９２０：外部入力インターフェ
イス、９３０：データ送受信処理部、９４０：外部出力インターフェイス、９５０：画像
表示装置。
【図１】
2009282750.tif 000018
【図２】
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【図３】
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【図４】
2009282750.tif 000021
【図５】
2009282750.tif 000022
【図６】
2009282750.tif 000023
【図７】
2009282750.tif 000024
【図８】
2009282750.tif 000025
【図９】
2009282750.tif 000026
【図１０】
2009282750.tif 000027
【図１１】
2009282750.tif 000028
【図１２】
2009282750.tif 000029
【図１３】
2009282750.tif 000030