MITSUBISHI DENKI GIHO

特集論文

火力発電プラントの異常兆候検知システム

小田和弘＊ 近藤誠治＊
谷 宏幸＊
佐子朋生＊

Abnormal Sign Detection System for Thermal Plant
Kazuhiro Oda, Hiroyuki Tani, Tomoo Sako, Seiji Kondo

要旨
火力発電プラントの運営で，原子力プラントの再稼働や再生可能エネルギー発電の普及によって稼働率が低下して値を超える前にトラブルの兆候を捉え，かつ過去に経験がないトラブルの予兆も検知が可能である。

運転機会が減少，及びベテラン運転員の退職もあってスキまたパターン型検知がベースであるため，事前の相関抽ル低下が懸念され，保安力向上ソリューションが期待され出が不要で導入しやすく，全信号に対して検知ができ，相る中，AI（Artificial Intelligence）技術を活用して発電プ

関型検知を組み合わせたハイブリッド型検知方式の開発にラント機器の異常兆候を早期に発見する異常兆候検知シス

よって，相関崩れの検知もできる特長を持つ。

テム“INFOPRISM APR ANALYZER”の提供を開始した。

さらに検知結果に対する正常／異常の判定結果をフィー

従来の異常検知方式は，プラントの計測値に対して警報ドバックして再学習させることで，継続的に検知精度を向制限値での判定を行っており，制限値以下でのトラブルに上させていくことが可能である。

発展する可能性がある変動は検知できなかった。このシス

このシステムの導入によって，計画外停止の抑制や設備テムでは，正常運転時のデータの振る舞いを学習し，計測停止期間の短縮に寄与し，また異常時の処置などノウハウの値が学習した運転データパターンと異なった“いつもと違蓄積も可能で故障要因の早期原因究明にも有効活用できる。

う振る舞い”をした場合を異常と判定するため，警報制限

パターン型検知

相関型検知

センサ信号データの（正常な）波形パターンを学習。

分析対象のセンサ信号（アナログ値）に関連するデジタル値／アナログ値との連動性を分析。

パターン検知ライブラリ

正常時波形（正常パターン）デジタル連動
分析対象

事前学習
正常 相関異常

学習データと実センサ信号の波形の違いを分析し，学習データと差異があればパターン異常として検知。

パターン異常Maisart正常波形異常検知波形

学習データにない波形を異常として検知

分析対象
正常 相関異常
相関
アナログ値

デジタル値

正常
学習データ
測定データ

アナログ連動連動性がある場合，異常として検知しないようフィルタリング。

連動性がない場合，異常として検知。

分析対象（電流値Ａ）

関連するパラメータとの相関評価と組み合わせて判定

正常パターンに対する外れ度合い

ハイブリッド型検知方式のイメージ
このシステムのパターン型検知技術は，信号ごとに過去の正常時の波形パターンを学習し，学習波形パターンとの差異度合いを外れスコア値として数値化し，統計分析によって相似性を判定する。
さらにデジタル／アナログ信号の相関，アナログ信号同士の相関分析も組み込んだ“ハイブリット型検知方式”であり，これによって異常兆候の確実な検知と過剰検知の抑止を実現する。

16（626） ＊電力システム製作所

三菱電機技報・Vol.93・No.11・2019

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1．ま え が き

特集論文

“いつもと違う”信号波形を検出

測定値のパターンの違いを数値化（外れスコア）一定値を超えるといつもと違う波形と判定

近年，AIの実用化が急速に進んでいる。三菱電機も“コ← 測定値

ンパクトな人工知能（AI）”を始めとするAI基盤技術及び信号波形を確認← 外れスコア

応用技術などをAI技術ブランド“Maisart（マイサート）”として事業展開しており，それを活用し，早期に設備の異常兆候を検知するパターン型検知技術を開発し，搭載した異常兆候検知システム“INFOPRISM APR ANALYZER”の提供を開始した。

関連信号の波形を確認

本稿では，このシステムの概要と特長，及び発電プラン

図１．監視画面トへの適用時の課題と対策事例について述べる。

2．異常兆候検知システム“INFOPRISM APR ANALYZER”
2. 1

機

条件に応じて信号をランキング表示

能異常検知通知⑴

異常の兆候を検知した場合，監視画面（図１）に“検知カード”として表示する。また定期的にメールで状況を関係者に通知するメール通知機能も具備している。
⑵

関連信号との比較確認

各信号の検知発生傾向を確認可能

あらかじめ関連する信号をグルーピングしておくことで，

図２．評価支援画面

検知発生時に当該信号と関連する信号のトレンドを並べて比較ができる。
⑶

検知結果の評価支援

異常兆候検知システム

表示 ・ 設定マシン
異常兆候
監視画面

検知結果の評価支援として，検知回数や累積検知時間でのランキング表示による異常確度の優先付け，及び各信号④マンマシン画面表示。の検知発生傾向を確認可能である
（図２）

分析マシン

ノウハウ蓄積⑷

ハイブリッド型
検知エンジン発生した“検知カード”に対して，正常／異常の判定を行う際に判定理由等のノウハウを入力し，判定履歴として蓄積できる。
2. 2

シ ス テ ムこのシステムのプラントデータ取り込みは，OPC（Object③検知結果②プラントデータ

データベースサーバ／
Webサーバ
データベース①プラントデータ

顧客システム・ 発電所 計算機システム
・ PIサーバなど

Linking and Embedding for Process Control）－UA（Uni-ゲートウェイ／
ファイアウォール
プラントデータ

図３．システム構成

fied Architecture）
やPI Systemなどと連携できる汎用通信機能をサポートしている。また，システム内に保存されている過去データの分析や，監視制御システムから取り込

さらに，デジタル／アナログ信号の相関，アナログ信号んだ最新データをオンラインで検知することにも対応可能同士の相関分析も組み込んだ“ハイブリッド型検知方式”
でである
（図３）。

あり，これによって異常兆候の確実な検知と過剰検知の抑3．異常兆候検知技術の特長
3. 1

検 知 技 術このシステムのパターン型検知技術は，事前に信号ごと止を実現している（図５）。
この検知技術は，過去の正常な運転期間のデータを投入することで自動的に正常な挙動／異常な挙動を導き出すため，故障情報を必要としないこと，及び相関分析による検に過去の正常時の波形パターンを学習し，検知期間の波形知精度向上が可能であることが大きな特長である。

に対して，過去の学習波形パターンからの差異度合いを外

3. 2

れスコア値として数値化し，統計分析によって相似性を判3. 2. 1定するものである（図４）。
火力発電プラントの異常兆候検知システム・小田・谷・佐子・近藤

検知精度向上技術
判定結果のフィードバック

システムが検知した結果に対して“正常”と判定した場合，
17（627）

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判定結果をフィードバックして追加学習させることによっ学習した信号組のデジタル信号の変化情報を使い，結果をて，ユーザーが大きな労力を割くことなく検知精度を向上フィルタリングする。

させていくことができる
（図６）
。

⑵

3. 2. 2

過剰検知のフィルタ

アナログ相関フィルタ
相関関係にある信号を相関組としてあらかじめ設定する

学習が不十分な状態では不要な検知を行うため，検知結ことで，アナログ単信号では異常と判定しても，相関組設果を一定の条件でフィルタリングすることで，不要な過剰定した信号同士が相関を保っていた場合は，検知をフィル検知の抑制が可能である。

タリングする。

次にフィルタ機能の例を示す。

4．適用時の課題と対策事例⑴ デジタル相関フィルタ
デジタル信号の変化とアナログ信号の変化が連動してい各メーカーが同様の異常兆候検知システムを開発しておる信号組を学習し，アナログ単信号では異常と判定しても，り，導入を検討している顧客側は，過去に起こった実際のトラブルをシステムが検知できるかの検知精度面や運用面

学習期間を評価するオフライン分析でのコンペやオンライン検知で検知期間の実証を行った上で，実導入するかどうかの判断及び採用異常検出メーカーを決定している。
ここでは実際にコンペや実証を通して出てきた課題とその対策について述べる。
4. 1

パターン学習パターン検知
ライブラリ

分析対象

分析対象

単信号波形が過去実績と相似⇒正常

過去波形に相似形がない⇒異常

パターン型検知の課題

パターン型検知の場合，人が見て信号の動きは正常であっても，学習データにない変動パターンであれば異常兆候と検知する。そのため学習データ不足やランダム性が高く学習ではパターンを網羅できない類の信号に関して不要な過剰検知が発生する傾向があり，検知精度向上には大き

図４．パターン型検知

く次の二つの課題が挙げられた。

割付けたデジタル値／アナログ値との連動性を分析し，連動性がない場合に相関異常として検知
分析対象

分析対象

⑴ 学習データの充足
ランダム波形の種類に応じた対策⑵
4. 2

課題への対策4. 2. 1

学習データの充足

学習データ不足に関しては追加学習で解消可能だが，効正常

相関異常

正常

相関異常

相関なし

ずれ率よく学習データを充足させるためには，学習が不足しているデータ領域の選定を容易にする必要があった。
システムに保存されているデータから必要なデータを抽出し，学習データの充足度をグラフで可視化することで，デジタル値

相関アナログ値

図５．相関検知

学習不足領域を容易に選定できるようにし，追加学習の効率化を図った。
4. 2. 2

学習フェーズ
学習データ準備・ 欠損値の補正
・ 正常区間切り出し
運転モード分割・ 運転モードごとに学習モデル分割

検知フェーズ異常検知
・ ハイブリッド型で異常を検知
・ 全信号を判定
分析 ・ 評価・ ランキング表示
・ 関連トレンド表示
・ オペレータ評価

学習

判定結果のフィードバック

・ 全信号をパターン学習

・ 正常データの再学習
・ 異常データの蓄積

図６．判定結果のフィードバック
18（628）

ランダム波形の種類に応じた対策

学習データ充足後に残った不要な過剰検知の信号を評価した結果，波形にノイズが重畳している信号，及び他信号の影響を受けて変動する信号が多く確認された。
このようなランダム性が高い信号に対しては，信号の変動パターンを学習データで網羅することは困難であり，学習データの充足だけでは十分な効果が得られないため，次の二つの対策を行い，その効果を確認した。
⑴ ノイズが重畳した信号への対策
ノイズが重畳した信号は，ノイズの微小変動部分で短時間の不要な過剰検知を繰り返す傾向があった。そこで分析にかける前段階の処理で波形のスムージング処理を行い，三菱電機技報・Vol.93・No.11・2019

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対策後検知を抑制○△圧力単信号では異常と判定

フィルタなし相関組
フィルタ設定××流量

現場

図７．波形のスムージング処理

データ収集

INFOPRISM－RMS／Base／AI

対策前

統合監視画面プラント系統図 （ダッシュボードなど） トレンドグラフ

データ
蓄積

⒝

解析
解析
データエンジンエンジン 連携
アプリ
ケーション／統合監視⒜

特集論文

波形解析
エンジン

MT法エンジン

音声解析
エンジン

映像解析
エンジン

データベースアクセスインタフェース
時系列データベース（温度／圧力／振動／電流／電圧など）

非時系列データベース（音声／画像／動画など）

IoTゲートウェイ
発電設備

系統 ・ 変電設備

配電設備

工場生産設備MT ： Mahalanobis－Taguchi，IoT ： Internet of Things

図10．発電プラント“まるごと監視”システム構成イメージ

プラントの監視要素としては，例えばモータの“異音”から○△圧力

図８．アナログ相関フィルタのイメージ

設備の異常が分かるものや，設備に生じた亀裂など“見た目”で区別するものなどがある。
そこで，波形分析のほか，音声や映像データや設備の機各対策による検知件数削減割合約80％削減

械的な絶縁劣化など特徴的な異常兆候を捉える解析手法の開発を進めている。
これらは，発電プラントのセンサデータ及び異常兆候検約95％削減

知システム，監視制御システム，EMS（Energy Management System）など上位アプリケーションのデータを統合監視し，データアクセスインタフェースを介して，それぞ初期

学習データ充足

ランダム波形対策

図９．対策による不要な過剰検知の改善

れの解析エンジンでデータ解析を行い，その解析結果を統合的に監視・分析する仕組みを構築する（図10）。
このように，発電プラントの多種多様なセンサデータやノイズ成分を取り除いた上で分析を行う対策を実施した

機器の異変を，それぞれの解析エンジンにかけ，統合的に（図７）。

監視可能なユーザーインタフェースを構築することによっ

他信号の影響を受けて変動する信号への対策⑵

制御設定値に依存してプロセスデータが変化する信号やて，発電プラントを“まるごと監視”可能なシステムを提供していく。

外部条件（大気温度や海水温度）に影響を受ける信号を過去

6．むの学習データで分析すると，不要な過剰検知が発生する傾向があった。アナログ相関フィルタを活用することで，過すび異常兆候検知システム“INFOPRISM APR ANALYZER”

剰検知の抑制を図った（図８）。

このシステムの実証で出てきた改善点の開発及び不要な過4. 3

剰検知への対策を継続して進めていくとともに，検知結果対策の効果

学習データの充足及びランダム波形の種類に応じた対策を順次行った結果，１日当たりの検知件数が約95％削減を効率的に分析するための分析画面の機能拡充も進めていく。

される効果が確認できた（図９）。

5．今後の展望と将来構想
本稿では，発電設備のアナログ信号の正常時との違いを検知することに優れる“波形分析”
について述べたが，発電火力発電プラントの異常兆候検知システム・小田・谷・佐子・近藤参 考 文 献⑴

中村隆顕，ほか：標本部分列を用いた時系列データ異常検知方式，電気学会論文誌C，136，No.3，363～
372（2016）

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