(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援方法において、
前記ローカルシステムでは、
プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価段階と、
シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信段階とを備え、
前記運転支援提供システムでは、
前記ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る条件受取段階と、
前記入力データと前記目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成するモデル生成段階と、
前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を前記判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択するモデル選択段階と、
前記選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出段階と
を備えたことを特徴とするプラント運転支援方法。
【請求項２】
請求項１記載のプラント運転支援方法において、
前記送出段階に代わる送出段階として、
前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す段階を備えたことを特徴とするプラント運転支援方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載のプラント運転支援方法において、
前記運転支援提供システムは、前記ローカルシステムのオペレータが入力したＩＤ番号とパスワードの正誤を判断する段階を備えることを特徴とするプラント運転支援方法。
【請求項４】
通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援プログラムにおいて、
前記ローカルシステムでは、
コンピュータに、
プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行させ、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価手順と、
シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信手順とを実行させ、
前記運転支援提供システムでは、
コンピュータに、
前記ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る受取手順、
前記入力データと前記目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成する生成手順、
前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を前記判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択する選択手順、
前記選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出手順を実行させることを特徴とするプラント運転支援プログラム。
【請求項５】
請求項４記載のプラント運転支援プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記送出手順に代わる送出手順として、
前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す手順を実行させることを特徴とするプラント運転支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラントを監視・制御し状態量のシミュレーションを行うローカルシステムとローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援方法及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、プラントの運用は複雑化、大規模化しており、この結果、そのプラントの運転も、時々刻々変動する操業条件を予測し先を読んだプラント運用が求められ、熟練したオペレータにとっても負荷の高い作業となっている。従って、プラントの運転状態をシミュレーションして予測する技術は、プラントを最適な運転状態に維持する上で非常に重要な技術として位置付けられている。
【０００３】
現在、シミュレーション技術を利用して、オンラインで計測値を取り込みながらシミュレーションを実施し計測値とシミュレーション結果との差異から異常を検知するシステムや、今後の運転計画、予測需要量、予測供給量を境界条件として、近未来の運転状況を予測する等のプラント運転支援システムが実用化されている。
【０００４】
図１５は、従来のプラント運転支援システムの構成を示すブロック図である。
【０００５】
従来の運転支援システム８０は、プラントからの実際の運転データ等を収集するデータ収集システム８１と収集されたデータに基づいてシミュレーションやプラントの監視・制御を行うローカルシステム８２とで構成されている。
【０００６】
そして、ローカルシステム８２は、所定のシミュレーションを行うためのプラントの状態量を編集するシミュレーションデータ編集部８３、シミュレーションを実行するシミュレーションモデル部８４及びシミュレーション結果に基づいてプラントにおける異常の監視や近未来におけるプラントの状態を推定して最適な運転制御を行うプラント運転支援部８５で構成されている。
【０００７】
尚、ここで状態量とは、プラントの運転状態を表す物理量であって、例えばプラントのある装置、機器における流体の温度、圧力、濃度、流量などを指す。
【０００８】
このように、シミュレーションモデルを用いて各種条件におけるプラントの運転状態を把握することで、オンラインでの監視・制御のみならず、安定した運転方法即ち操作条件をオフラインでシミュレーションして求めることも可能である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、プラントの状態をシミュレーションするためのモデルは、必ずしも数式で表現できる明確な物理モデルで構築できるとは限らないため、精度の良いシミュレーションモデルを獲得することは一般には困難を伴うものである。
【００１０】
このため、プラントの運用が複雑化・大規模化することに伴ってシミュレーションモデルの構築の困難さが増すことに加え、一旦構築したシミュレーションモデルであっても、プラントの運用変更に伴うシミュレーションモデルの適用性能低下、プラントの特性の変化に伴うシミュレーションモデルの精度の低下などに対応していく必要があり、この対応の遅れが問題となっている。
【００１１】
更に、シミュレーションモデルの構築に際しては、プラントの状態量実績値に適合するように試行錯誤を繰り返しながらシミュレーションモデルの構造やパラメータを変更して調整を繰り返すこととなるため、このような膨大な計算を短時間の内に処理するためには処理能力の高い装置が必要とされ、多額の設備投資が必要となる。
【００１２】
従って、プラントの特性などの変化に柔軟に追従し、短期間で最適なシミュレーションモデルを構築することによって、常に最適な計画の下で運転を継続したいとのニーズに対して十分に応えることは困難な状況にある。
【００１３】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、最適なプラントの運転計画を策定するためのシミュレーションモデルを迅速、安価に、継続して提供することができるプラントの運転支援方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援方法において、前記ローカルシステムでは、プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価段階と、シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信段階とを備え、前記運転支援提供システムでは、ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る条件受取段階と、入力データと目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成するモデル生成段階と、生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択するモデル選択段階と、選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出段階とを備えたものに係る。
【００１５】
また本発明は、上記発明であるプラント運転支援方法において、前記送出段階に代わる送出段階として、前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す段階を備えたプラント運転支援方法である。
【００１６】
また本発明は、前記運転支援提供システムは、前記ローカルシステムのオペレータが入力したＩＤ番号とパスワードの正誤を判断する段階を備えることを特徴とするプラント運転支援方法。である。
【００２０】
更に本発明は、通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援プログラムにおいて、前記ローカルシステムのプログラムは、コンピュータに、プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行させ、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価手順と、シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信手順とを実行させ、前記運転支援提供システムのプログラムは、コンピュータに、ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る受取手順、前記入力データと前記目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成する生成手順、前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を前記判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択する選択手順、前記選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出手順を実行させるものに係る。
【００２１】
また本発明は、上記発明であるプログラムにおいて、コンピュータに、前記送出手順に代わる送出手順として、前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す手順、を実行させるためのプログラムである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
図１は本発明である運転支援方法が適用されるネットワークシステムの構成を示す図である。
【００２５】
本ネットワークシステムは、通信回線１に接続された各々のプラントを監視・制御する複数の領域２毎に設けられているローカルシステム８２と、集中支援を行う運転情報支援センタ３に設置された運転支援提供システム４とで構成されている。
【００２６】
ここで、通信回線とは広く情報の送受信に用いられる経路のことで、導電線、光ファイバなどの有線を用いた通信に限られず、光、音波、電波などを用いた無線通信も含まれる。
【００２７】
図２はローカルシステム８２の構成を示すブロック図である。
【００２８】
本ローカルシステム８２は、運転支援のためのシミュレーションを実行する本体であるローカル制御装置６、このローカル制御装置６とオペレータとの間での情報の入出力を行う入出力装置７及びプラントの運転データを収集するデータ収集システム８とで構成されている。
【００２９】
そして、ローカル制御装置６は、通信回線１に接続された各機器上で操作入力された情報を受信し、各種情報交換を実施するためのインターフェースである入出力制御部１０、所定のシミュレーションを行うためのプラントの状態量を編集するシミュレーションデータ編集部１１、シミュレーションを実行するシミュレーションモデル部１２、シミュレーションの精度を監視してその良否を評価するシミュレーション評価部１３、最適なシミュレーションモデルを生成するために必要なプラント状態量データを運転支援提供システム４に送り出す状態量データ送出部１４、運転支援提供システム４から最適なシミュレーションモデルを受取るシミュレーションモデル受取部１５及びこれらの処理に必要なデータを記憶した記憶部１７とを備えている。
【００３０】
そして、記憶部１７は、プラントのシミュレーションモデルを記憶したシミュレーションモデル記憶部１７ａ、シミュレーションに関する入力データと結果データを記憶したシミュレーションデータ記憶部１７ｂ及びプラントの状態量の実績データを記憶したプラント状態量データ記憶部１７ｃで構成されている。
【００３１】
尚、本構成において、ローカル制御装置６をコンピュータを用いて構成し、ローカル制御装置６を構成する前述の各部の機能はプログラムをコンピュータに実行させることで実現するように構成することもできる。
【００３２】
図３は運転支援提供システム４の構成を示すブロック図である。
【００３３】
本運転支援提供システム４は、運転支援のための最適なシミュレーションモデルを生成する本体である集中制御装置２０と、この集中制御装置２０とオペレータとの間での情報の入出力を行う入出力装置２１とで構成されている。
【００３４】
そして、集中制御装置２０は、ローカルシステム８２と入出力装置２１上で操作入力された各情報を受信し、各種情報交換を実施するためのインターフェースである入出力制御部２２、ローカルシステム８２から送信された状態量データを受取る状態量データ受取部２３、最適なシミュレーションモデルを生成するシミュレーションモデル生成部２４、生成されたシミュレーションモデルをローカルシステム８２に送り出すシミュレーションモデル送出部２５及びこれらの処理に必要なデータを記憶した記憶部２７とを備えている。
【００３５】
そして、記憶部２７は、ローカルシステム毎（顧客毎）のシミュレーションモデルを生成するための基本シミュレーションモデルとなるニューラルネットワークモデル等を記憶した顧客データ記憶部２７ａ、シミュレーションを行うために必要な状態量データを記憶したシミュレーション入力データ記憶部２７ｂ及び生成されたシミュレーションモデルを記憶したシミュレーションモデル記憶部２７ｃを備えている。
【００３６】
尚本構成において、集中制御装置２０をコンピュータを用いて構成し、集中制御装置２０を構成する前述の各部の機能はプログラムをコンピュータに実行させることで実現するように構成することもできる。
【００３７】
次に、上述のように構成されたシステムの動作を図を参照して説明する。
【００３８】
図４はローカルシステム８２におけるシミュレーションモデルの精度を評価する概略の手順を示すフロー図である。
【００３９】
プラントの運転を担当するオペレータがその時点で用いているシミュレーションモデルの精度を評価しようとする場合は、ローカルシステム８２の入出力装置７のメニュー画面（図示していない）からその処理に必要な情報を入力する（Ｓ１）。
【００４０】
この操作によって、シミュレーションデータ編集部１１が起動し、そのシミュレーションに使用される入力データとしてプラント状態量データ記憶部１７ｃに記憶されている時系列のプラント状態量データを抽出して編集する（Ｓ２）。この入力データとして使用されるプラント状態量データはシミュレーションするモデルの種類によって適宜編集された後、シミュレーションデータ記憶部１７ｂに格納される。
【００４１】
続いて、シミュレーションモデル部１２が起動し、編集された入力データに基づいてシミュレーションを実行する（Ｓ３）。シミュレーション入力データとシミュレーション結果は互いに対応付けられてシミュレーションデータ記憶部１７ｂに格納される。
【００４２】
次に、シミュレーション評価部１３が起動して、シミュレーションの結果データと実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する（Ｓ４）。
【００４３】
図５は、シミュレーション結果と実測値を比較した状態の一例を示す図である。
【００４４】
本図では、プラントの圧力をシミュレーションした場合における、シミュレーション結果３０とプラント実測値３１を同一座標に重ねて示している。この両グラフの一致度を評価する方法には各種のものが考えられる。例えば、各時刻毎の両グラフの誤差を統計処理した値（平均、最大、偏差等）、あるいは両グラフで囲まれた領域の面積等を評価値とする等がある。これらは、そのシミュレーションモデルの特性に応じて適切なものを選択する。
【００４５】
両グラフを比較してその乖離の程度が大きいと判断した場合は、シミュレーションモデルの精度が低下している旨の警報を入出力装置７に出力して（Ｓ５）、オペレータに適切な対応をとるように促す。
【００４６】
両グラフを比較して精度良く一致していると判断した場合は、シミュレーションモデルの精度は良である旨のメッセージを出力する（Ｓ６）。
【００４７】
シミュレーションモデルの精度が低下している旨の警告を得たオペレータは、その内容を検討して、必要があれば精度の良いシミュレーションモデルに更新するため、ローカルシステム８２の入出力装置７のメニュー画面（図示していない）からその処理を指定する。この操作によって、状態量データ送出部１４が起動する。
【００４８】
図６は、ローカルシステム８２の状態量データ送出部１４の概略の動作を示すフロー図である。
【００４９】
オペレータが、入出力装置７に表示される指示に従って入力したＩＤ番号とパスワードをチェックする（Ｓ１１）。ＩＤ番号とパスワードを入力させるのは、運転支援提供システム４において顧客を特定するためと、本処理の性質上、操作をオペレータ等の特定の人間に限定するためである。
【００５０】
従って、ＩＤ番号とパスワードに誤りがある場合にはエラーメッセージを出力して本処理は終了する（Ｓ１２）。
【００５１】
ＩＤ番号とパスワードが正しい場合には、オペレータに更新すべきシミュレーションモデルを指定入力させる（Ｓ１３）。
【００５２】
このシミュレーションモデルは状況に応じて複数生成され、パターン番号を付してシミュレーションモデル記憶部１７ａに登録され記憶されている。
【００５３】
使用するシミュレーションモデルが既に生成されて登録済みの場合は、オペレータはパターン番号を指定してシミュレーションモデルを特定する（Ｓ１４）。
【００５４】
未だシミュレーションモデルが登録されていない場合は、未登録を示す情報とともに新しいパターン番号を指定する（Ｓ１５）。
【００５５】
次に、シミュレーションの入力データである時系列の状態量データをプラント状態量データ記憶部１７ｃを検索して抽出する（Ｓ１６）。この際、抽出するデータはシミュレーションモデルを生成してその精度を確認するために十分な量とする。従って、例えば毎日のデータを１年分、半年分、１月分などのようにして抽出するが、シミュレーションモデルの特性が変化している場合には、比較的新しいデータを用いるべきであり、古いデータを用いたのでは精度の良くないシミュレーションモデルを生成することになる。
【００５６】
同様にして、シミュレーションの結果データである時系列の状態量データをプラント状態量データ記憶部１７ｃを検索して抽出する（Ｓ１７）。
【００５７】
そして、生成したシミュレーションモデルの良否を判定するための判定条件を設定する（Ｓ１８）。この判定条件は前述のシミュレーション結果とプラント実測値の一致度の差が所定範囲内か否かで評価する条件のことである。
【００５８】
以上のＳ１４〜Ｓ１８までの手順に従ってデータを取り揃えた後、それらのデータを編集して運転支援提供システム４に送信する（Ｓ１９）。
【００５９】
ローカルシステム８２から運転支援提供システム４にシミュレーションモデルの生成を行うための前述のデータが送信された場合は、集中制御装置２０の各処理部の動作によってシミュレーションモデルの生成が実施される。
【００６０】
図７及び図８は、本発明の第１の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図である。
【００６１】
状態量データ受取部２３は、送信されたＩＤ番号とパスワードが正しいかどうかを検査する（Ｓ２０）。送信されたＩＤ番号あるいはパスワードが正しくない場合は、送信先に対してその旨を示すエラーメッセージを返送して（Ｓ２１）本処理を終了する。
【００６２】
送信されたＩＤ番号とパスワードが正しい場合は、送信されたデータからプラントの実績状態量データ等を取り出して、シミュレーション入力データ記憶部２７ｂに格納してシミュレーションモデル生成部２４を起動する。
【００６３】
シミュレーションモデル生成部２４は送信データからシミュレーションモデルが登録されているかどうかをチェックする。
【００６４】
送信データに登録されたシミュレーションモデルのパターン番号が記載されている場合は、同じＩＤ番号とパスワードを持つ顧客を特定して、顧客データ記憶部２７ａをパターン番号で検索して該当したシミュレーションモデルを抽出する（Ｓ２２）。
【００６５】
送信されたデータにシミュレーションモデルが未登録の旨の記載がある場合は、シミュレーションモデルの作成に使用するニューラルネットワークの設定条件を決定する。
【００６６】
図９は、シミュレーションモデルの作成に使用されるニューラルネットワークの構造を示す図である。
【００６７】
このシミュレーションでは、Ｘｉ（ｔ）を当該プラントで時々刻々計測されている状態量とし、Ｙ（ｔ）を予測しようとする状態量としたときに、時刻ｔまでの状態量から時刻ｔ以降の状態量Ｙを予測する場合のニューラルネットワークの構造を示している。
【００６８】
ここで、予測精度が高く、より望ましいニューラルネットワーク構造を決定するため、そのネットワークを構成する中間層の数、各中間層のユニット数、ニューラルネットワークの出力フィードバック数のそれぞれに対して設定範囲（最大値と最小値）を設け、設定範囲内の値をランダムに選ぶなどの探索手法を用いて選択したシミュレーションモデルについてその予測精度を確認する。
【００６９】
そこで、先ずネットワークを構成する中間層の数を設定範囲内でランダムに選定し（Ｓ２３）、続いて各中間層のユニット数を設定範囲内でランダムに決定し（Ｓ２４）、更にニューラルネットワークの出力フィードバック数を設定範囲内でランダムに決定する（Ｓ２５）。
【００７０】
続いて、選択された構造のニューラルネットワークに対して学習を行う。
【００７１】
図１０は、ニューラルネットワークの学習を説明する図である。
【００７２】
本学習は、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を用いて、プラント実測値Ｚ（ｔ＋１）を教師データとしてニューラルネットワークの出力であるＹ（ｔ＋１）との残差が最小となるように、ユニット間の重み係数を更新していくことで行われる（Ｓ２６）。
【００７３】
このようにして学習の終了したニューラルネットワークを用いて作成したシミュレーションモデルにローカルシステム８２から送られた実測データを入力して予測した値と、結果実績値との差が判定条件に適合しているかどうかを調べる（Ｓ２７）。
【００７４】
判定条件に適合していない場合（Ｓ２７）で、ニューラルネットワーク構造の選択が所定回数繰り返えされていない場合（Ｓ２９）は、用いられたニューラルネットワーク構造が最適でない可能性があるため、再度ニューラルネットワーク構造を選択して学習を行う（Ｓ２３〜Ｓ２６）。
【００７５】
判定条件に適合していない場合（Ｓ２７）で登録されたシミュレーションモデルを使用している場合（Ｓ２８）、または判定条件に適合していない場合（Ｓ２７）でニューラルネットワーク構造の選択が所定回数繰り返されている場合（Ｓ２９）は、シミュレーションモデルの生成が困難である旨のメッセージと判定結果の適合度に関する情報を生成する（Ｓ３０）。
【００７６】
判定条件に適合している場合（Ｓ２７）は、そのニューラルネットワーク構造を記述したプログラムのソースコードを生成する（Ｓ３１）。生成するプログラムはＣ言語、ＦＯＲＴＲＡＮなどローカルシステム８２で使用される言語として予め登録されているプログラム言語のソースコードを出力する。
【００７７】
そして、生成したシミュレーションモデルに所定のパターン番号を付して顧客データ記憶部２７ａに格納し（Ｓ３２）、シミュレーションモデル送出部２５を起動して、生成したプログラムソースコードをローカルシステム８２に送信する（Ｓ３３）。
【００７８】
尚、プログラムソースコードに変換してローカルシステム８２に送信するのはローカルシステム８２側でニューラルネットワークが稼動できるプラットフォームを用意しなくても良いようにするためであり、ローカルシステム８２側にそのプラットフォームを備えている場合はシミュレーションモデル自体を編集して送信しても良い。
【００７９】
次に、本発明の第２の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の方法について説明する。  本実施の形態では、シミュレーションモデルの生成をニューラルネットワークではなく、遺伝的プログラミングを用いて行う点で第１の実施の形態とは異なっている。
【００８０】
ここで、遺伝的プログラミングとは、木（tree）を対象とした最適化アルゴリズムであって、最適な処理方法が未知の問題に対して有効に適用することができる。例えば、処理プログラムが算術演算子、論理演算子、条件付分岐命令、その他の命令などで表現されている場合は、木の構造によってその内容を記述することが可能である。
【００８１】
図１１は、プログラムの木による表現を示す図である。
【００８２】
図中プログラム３５に記載された条件付分岐命令の場合には、木の節を演算子、木の葉を演算子の引数とすることで、ｉｆの部分木３６、ｔｈｅｎの部分木３７、ｅｌｓｅの部分木３８を表現することができる。
【００８３】
図１２は、木を用いた遺伝処理を説明する図である。
【００８４】
図１２の（１）は交叉の例を示し、２つの親のそれぞれに対してランダムに選択した節３９と節４０を交換するものである。図１２の（２）は突然変異の例を示し、ある節４１をランダムに別の節４２に置き換えるものである。
【００８５】
そして、このような遺伝操作によって生成された個体が判定条件に適合するまで、世代交代の処理を続けることによって最適解を得ることができる。
【００８６】
図１３は、本発明の第２の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図である。
【００８７】
状態量データ受取部２３は、送信されたＩＤ番号とパスワードが正しいかどうかを検査する（Ｓ４０）。送信されたＩＤ番号あるいはパスワードが正しくない場合は、送信先に対してその旨を示すエラーメッセージを返送して（Ｓ４１）本処理を終了する。
【００８８】
送信されたＩＤ番号とパスワードが正しい場合は、送信されたデータからプラントの実績状態量データ等を取り出して、シミュレーション入力データ記憶部２７ｂに格納してシミュレーションモデル生成部２４を起動する。
【００８９】
シミュレーションモデル生成部２４は送信データからシミュレーションモデルが登録されているかどうかをチェックする。
【００９０】
送信データにシミュレーションモデルのパターン番号が記載されている場合は、同じＩＤ番号とパスワードを持つ顧客を特定して、顧客データ記憶部２７ａをパターン番号で検索して該当したシミュレーションモデルを抽出する（Ｓ４２）。
【００９１】
送信されたデータにシミュレーションモデルが未登録の旨の記載がある場合は、シミュレーションモデルとして使用する遺伝的プログラミングに使用する初期個体を生成する（Ｓ４３）。この初期個体はシミュレーションモデルの分類（例えば、特性の近似、物体の動作制御など）に応じて予め用意してある個体群から選択して用いることもできる。
【００９２】
そして、選択した初期個体の節または部分木をランダムに置き換えた複数の初期個体群を生成する（Ｓ４４）。
【００９３】
続いて、前述の手順で染色体の交叉、遺伝子の突然変異を実行して複数の個体群を生成し（Ｓ４５）、生成された個体についてローカルシステム８２から送られた実測データを入力して予測した値と、結果実績値との差が判定条件に適合しているかどうかを調べる（Ｓ４６）。
【００９４】
判定条件に適合していない場合（Ｓ４７）で、予め定められた世代交代数に達していない場合は（Ｓ４８）は、判定条件の適合度が良い上位Ｎ個の個体を選択し（Ｓ４９）、それらの個体を用いて再度遺伝処理を行う（Ｓ４５、Ｓ４６）。
【００９５】
判定条件に適合していない場合（Ｓ４７）で、予め定められた世代交代数に達している場合は（Ｓ４８）は、シミュレーションモデルの生成が困難である旨のメッセージと判定条件の適合度に関する情報を生成する（Ｓ５０）。
【００９６】
判定条件に適合している場合（Ｓ４７）は、その個体の構成に基づいてプログラムのソースコードを生成する（Ｓ５１）。生成するプログラムはＣ言語、ＦＯＲＴＲＡＮなどローカルシステム８２で使用される言語として予め登録されているプログラム言語のソースコードを出力する。
【００９７】
そして、生成した個体のシミュレーションモデルに所定のパターン番号を付して顧客データ記憶部２７ａに格納し（Ｓ５２）、シミュレーションモデル送出部２５を起動して、生成したプログラムソースコードをローカルシステム８２に送信する（Ｓ５３）。
【００９８】
尚、プログラムソースコードに変換してローカルシステム８２に送信するのはローカルシステム８２側で遺伝的プログラミング手法が稼動できるプラットフォームを用意しなくても良いようにするためであり、ローカルシステム８２側にそのプラットフォームを備えている場合は生成したシミュレーションモデル自体を編集して送信しても良い。
【００９９】
次に、ローカルシステム８２では運転支援提供システム４からの送信に対してシミュレーションモデル受取部１５が起動して送信されたプログラムソースコードの処理を行う。
【０１００】
図１４はシミュレーションモデル受取部１５の概略の動作を示すフロー図である。
【０１０１】
シミュレーションモデル受取部１５は送信された支援情報から得ようとするシミュレーションモデルが生成されたかどうかを調べる（Ｓ６０）。
【０１０２】
シミュレーションモデルが生成されている場合は、送信されたプログラムソースコードを受取ってシミュレーションモデル記憶部１７ａに所定のパターン番号を付して格納する（Ｓ６１）。
【０１０３】
続いて、シミュレーションモデル部１２で実行できるように、そのプログラムソースコードをコンパイルして実行モジュールを生成し所定のプログラム領域に格納して処理を終了する（Ｓ６２）。
【０１０４】
シミュレーションモデルが生成されていない場合は、その旨と判定条件の適合状況を入出力装置７に表示して、例えば判定条件を見直して再度シミュレーションモデル生成処理をする等の対応をオペレータに促す指示を出力する（Ｓ６３）。
【０１０５】
尚、本実施の形態では、シミュレーションモデル生成をニューラルネットワーク、遺伝的プログラミングを用いて構成したが、本発明はこの形態に限定されるものではなく、例えば数値解析法によるシミュレーションモデルあるいは特定のアルゴリズムに基づくシミュレーションモデルにおいてそのシミュレーションモデルで使用されるパラメータを最適にするものであっても良い。
【０１０６】
本発明は、多くの計算時間を必要とする繰り返し計算を運転支援提供システム４において実行して最適なシミュレーションモデルを求め、その結果をローカルシステム８２に返送する構成であるため、ローカルシステム８２でシミュレータに対して入力条件を変更しつつ試行錯誤により求めていく場合に比べ、例えば運転支援提供システム４において、極めて高い能力を発揮する処理装置を用いて計算を行う構成とすることができるため、短時間で計算結果を得ることができ、迅速に結果を得ることができる。
【０１０７】
また、ローカルシステム８２は能力増強のための多額の設備投資が不要となり、ＰＣあるいはワークステーションクラスの機種で構成することができるため安価に所定の目的を達することができる。
【０１０８】
尚、本発明は、幅広く適用することが可能であり、例えば上水、下水、石油等の液体燃料、多相流体などを扱うプラントにおいても適用することができる。
【０１０９】
また、例えば広域に分散した燃料貯蔵基地などのプラントに適用し、その基地の運転を行うための支援モデル生成を集中センタにおいて担当させるように構成することもできる。
【０１１０】
【発明の効果】
本発明を用いることにより、プラントの運転計画の立案に関して、最適な運転計画を策定するための支援情報を迅速、安価に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明である運転支援方法が適用されるネットワークシステムの構成を示す図。
【図２】ローカルシステムの構成を示すブロック図。
【図３】運転情報支援システムの構成を示すブロック図。
【図４】ローカルシステムにおけるシミュレーションモデルの精度を評価する概略の手順を示すフロー図。
【図５】シミュレーション結果と実測値を比較した状態を示す図。
【図６】ローカルシステムの状態量データ送出部の概略の動作を示すフロー図。
【図７】本発明の第１の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図。
【図８】本発明の第１の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図。
【図９】シミュレーションモデルに使用されるニューラルネットワークの構造を示す図。
【図１０】ニューラルネットワークの学習を説明する図。
【図１１】プログラムの木による表現を示す図。
【図１２】木を用いた遺伝処理を説明する図。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図。
【図１４】シミュレーションモデル受取部の概略の動作を示すフロー図。
【図１５】従来のプラント運転支援システムの構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１…通信回線
４…運転情報支援システム
６…ローカル制御装置
７…入出力装置
１４…状態量データ送出部
１５…シミュレーションモデル受取部
２０…集中制御装置
２３…状態量データ受取部
２４…シミュレーションモデル生成部
２５…シミュレーションモデル送出部
７３…プラント
８２…ローカルシステム
【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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【図１４】
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【図１５】
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