"制御対象実機を模擬するモデルに対して、制御則を適用してシミュレーションを行うシミュレーション部と、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得部と、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整部と、を具備することを特徴とするシミュレーションシステム。前記シミュレーション部として、前記モデルに対して、第1制御則を適用してシミュレーションを行う第1シミュレーション部と、前記モデルに対して、前記制御対象実機に適用されている制御則である第2制御則を適用してシミュレーションを行う第2シミュレーション部とを具備し、前記第1シミュレーション部のシミュレーション結果と、前記第2シミュレーション部のシミュレーション結果とに基づいて、前記第1制御則の評価用データを生成する評価用データ生成部をさらに具備することを特徴とする請求項1に記載のシミュレーションシステム。前記特性情報取得部は、前記制御対象実機から得られたデータに基づいて構築された前記粒子フィルタを用いて前記制御対象実機の特性情報を求めることを特徴とする請求項1または請求項2に記載のシミュレーションシステム。前記シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記制御対象実機のメンテナンス推奨時期を決定するメンテナンス推奨時期決定部を具備することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載のシミュレーションシステム。前記第1シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記第1制御則を変更する制御則変更部を具備することを特徴とする請求項2に記載のシミュレーションシステム。前記シミュレーションシステムは、前記制御対象実機を制御する制御装置とは別に設けられた計算機を用いて実現されることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載のシミュレーションシステム。制御対象実機を模擬するシミュレーション実行方法であって、前記制御対象実機を模擬するモデルに対して、制御則を適用してシミュレーションを行うシミュレーションステップと、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、を具備することを特徴とするシミュレーション実行方法。コンピュータに、制御対象実機を模擬するモデルに対して、制御則を適用してシミュレーションを行うシミュレーションステップと、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、を実行させるためのプログラム。しかしながら、カルマンフィルタを用いてタービンの効率などモデルパラメータの値を算出することにより、当該モデルパラメータの状態遷移モデルが線形であるすなわち、制御対象実機の特性変化が線形であると仮定することになる。具体的には、まず、モデルパラメータの状態方程式について、式1のように線形性を仮定することになる。また、モデルパラメータの値と実機データの値との関係を示す出力方程式についても、式2のように線形性を仮定することになる。ここで、変数tは現在の時刻モデル調整用データの値が既知の時刻を示す。そして、ベクトルxtとベクトルxt1とは、それぞれ、現在の時刻におけるモデル調整用データと、その次の時刻モデル調整用データの値を求めたい時刻t1におけるモデル調整用データとを示す。また、ベクトルytは、時刻tにおける実機データセンサを用いて測定されるデータを示す。また、ベクトルwtとvtとは、それぞれ、時刻tにおけるシステム雑音と観測雑音とを示す。また、行列FtとGtとHtとは、それぞれシステムの特性を表すパラメータからなる行列である。特に、正方行列Ftは、状態遷移行列と呼ばれている。なお、式中において、ベクトルおよび行列を太字で表記している。一方、明細書の文中では、太字表記を省略している。加えて、カルマンフィルタを用いてタービンの効率などモデルパラメータの値を算出することにより、システム雑音wtがガウス分布に従うことも仮定することになる。これに対して、モデルパラメータの状態遷移モデルは、一般には線形とは限らない。すなわち、まず、モデルパラメータの状態方程式は、式3のように表され、式1のような線形のものに限らない。また、出力方程式についても、式4のように表され、式2のような線形のものに限らない。さらに、システム雑音wtについても、一般にはガウス分布に従うとは限らず、様々な分布となり得る。このような、仮定と実際との相違により、シミュレーションを適切に行えなくなってしまうおそれがある。すなわち、モデルパラメータの状態方程式または出力方程式が非線形の場合や、システム雑音wtがガウス分布以外の分布に従う場合、カルマンフィルタ1131の生成するモデルパラメータが、ガスタービン実機1901の特性を正しく反映していないものとなるおそれがある。そのために、タービンモデル1111および1112のモデル特性を適切に調整できなくなると、これらタービンモデル1111および1112の出力する実機データの推定値シミュレーション結果の精度も低下してしまう。このように、制御対象機器のシミュレーションを適切に行えないと、変更後の制御則の評価を適切に行うことができず、ひいては、制御則を変更した際のトラブルを防止できないおそれがある。本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、評価対象の制御則新しい制御則を、より適切に評価することのできるシミュレーションシステム、シミュレーション実行方法およびプログラムを提供することにある。この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、制御対象実機を模擬するモデルに対して、制御則を適用してシミュレーションを行うシミュレーション部と、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得部と、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整部と、を具備することを特徴とする。また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記シミュレーション部として、前記モデルに対して、第1制御則を適用してシミュレーションを行う第1シミュレーション部と、前記モデルに対して、前記制御対象実機に適用されている制御則である第2制御則を適用してシミュレーションを行う第2シミュレーション部とを具備し、前記第1シミュレーション部のシミュレーション結果と、前記第2シミュレーション部のシミュレーション結果とに基づいて、前記第1制御則の評価用データを生成する評価用データ生成部をさらに具備することを特徴とする。また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記特性情報取得部は、前記制御対象実機から得られたデータに基づいて構築された前記粒子フィルタを用いて前記制御対象実機の特性情報を求めることを特徴とする。また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記制御対象実機のメンテナンス推奨時期を決定するメンテナンス推奨時期決定部を具備することを特徴とする。また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記第1シミュレーション部のシミュレーション結果に基づいて、前記第1制御則を変更する制御則変更部を具備することを特徴とする。また、本発明の一態様によるシミュレーションシステムは、上述のシミュレーションシステムであって、前記シミュレーションシステムは、前記制御対象実機を制御する制御装置とは別に設けられた計算機を用いて実現されることを特徴とする。また、本発明の一態様によるシミュレーション実行方法は、制御対象実機を模擬するシミュレーション実行方法であって、前記制御対象実機を模擬するモデルに対して、制御則を適用してシミュレーションを行うシミュレーションステップと、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、を具備することを特徴とする。また、本発明の一態様によるプログラムは、コンピュータに、制御対象実機を模擬するモデルに対して、制御則を適用してシミュレーションを行うシミュレーションステップと、前記制御対象実機での測定値を粒子フィルタに入力して前記制御対象実機の特性情報を求める特性情報取得ステップと、前記特性情報に基づいて前記モデルを調整するモデル調整ステップと、を実行させるためのプログラムである。本発明によれば、評価対象の制御則を、より適切に評価することができる。以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。以下では、本発明に係るシミュレーションシステムを用いてGTCCGasTurbineCombinedCycle1、ガスタービンコンバインドサイクル設備の制御則を評価する場合について説明する。但し、本発明に係るシミュレーションシステムの適用対象は、GTCC設備およびその制御則に限らない。本発明は、制御則を変更可能な様々な制御対象機器について、当該制御対象機器に適用する制御則の評価に用いることができる。図1は、本発明の一実施形態におけるGTCC発電システムの機器構成を示す概略構成図である。同図において、GTCC発電システム900は、GTCC設備901と、制御装置902と、シミュレーションシステム用計算機903と、端末装置904とを具備する。GTCC発電システム900は、例えば天然ガスなどの燃料を燃焼させて発電を行う。GTCC設備901は、本発明における制御対象実機の一例であり、制御装置902の制御に従って発電を行う。ここでいう制御対象実機は、制御対象機器の実機である。シミュレーションにおける制御対象機器と区別するために、制御対象実機と表記している。図2は、GTCC設備901の機器構成を示す概略構成図である。同図に示すGTCC設備901において、燃料ガスヒータFuelGasHeater;FGH入口701から入力された燃料ガス例えば天然ガスは、燃料ガスヒータ入口バイパス弁702や、燃料ガスヒータ703や、遮断弁704等を経由した後、メイン燃料系統と、パイロット燃料系統と、トップハット燃料系統とに分岐される。ここで、メイン燃料は、燃焼ガスを生成するために燃焼器744に供給される燃料であり、パイロット燃料やトップハット燃料と区別してメイン燃料と称される。パイロット燃料は、ガスタービン740の起動時に、メイン燃料に先立って燃焼器744に供給される燃料である。トップハット燃料は、燃料混合気における燃料濃度の均一化を図るために燃焼器744に供給される燃料である。パイロット燃料系統では、パイロット圧力調節弁711が圧力を調整した混合燃料ガスが、パイロット弁間配管712を経由してパイロット流量調節弁713に入力される。パイロット流量調節弁713は、入力される混合燃料ガスの流量を調節して出力する。パイロット流量調節弁713が出力した混合燃料ガスは、パイロットマニホールド714で分岐されて、パイロットノズル715の有する複数のノズルから、燃焼器744の燃焼室内に供給される。また、メイン燃料系統では、メイン圧力調節弁主弁721aおよびメイン圧力調節弁補助弁721bが圧力を調整した混合燃料ガスが、メイン弁間配管722を経由してメイン流量調節弁723に入力される。メイン流量調節弁723は、入力される混合燃料ガスの流量を調節して出力する。メイン流量調節弁723が出力した混合燃料ガスは、メインマニホールド724で分岐されて、メインノズル725の有する複数のノズルから、燃焼器744の燃焼室内に供給される。また、トップハット燃料系統では、トップハット圧力調節弁731が圧力を調整した混合燃料ガスがトップハット弁間配管732を経由してトップハット流量調節弁733に入力される。トップハット流量調節弁733は、入力される混合燃料ガスの流量を調節して出力する。トップハット流量調節弁733が出力した混合燃料ガスは、トップハットマニホールド734で分岐されて、トップハットノズル735の有する複数のノズルから、燃焼器744の燃焼室内に供給される。一方、ガスタービン740は、発電機760と回転軸770にて結合されている。そして、ガスタービン740は、燃料燃料ガスの供給を受けて燃焼させて燃焼ガスを生成し、燃焼ガスを作動ガスとして回転駆動する。圧縮機742は、外気を圧縮して圧縮空気を燃焼器744に供給する。入口案内翼InletGuideVane;IGV741は、自らの角度を変えることにより、圧縮機742が吸入する外気量を調整する。バイパス弁743は、その開度に応じて圧縮機742からの圧縮空気の一部をバイパスすることにより、燃焼器744に供給される圧縮空気量を調整する。燃焼器744は、圧縮機742から供給される圧縮空気と燃料とを混合させて燃焼させることで燃焼ガスを生成し、生成した燃焼ガスをタービン745に供給する。タービン745は、燃焼器744から供給される燃焼ガスを作動ガスとして回転駆動する。蒸気タービン750の高圧タービン751には、ガスタービン740の排ガスを用いて生成された蒸気高圧蒸気が、高圧蒸気加減弁HighPressureSteamControlValve;HPCV753を通して供給される。また、低圧タービン752には、高圧タービン751から出力されて再加熱された蒸気低圧蒸気が、インターセプト弁InterceptValve;ICVや低圧蒸気加減弁LowPressureSteamControlValve;LPCVを通して供給される。蒸気タービン750は、これらの蒸気によって回転駆動する。回転軸770は、ガスタービン740圧縮機742およびタービン745と蒸気タービン750高圧タービン751および低圧タービン752と発電機760とを結合し、ガスタービン740や蒸気タービン750が回転駆動して生成する回転力を、圧縮機742と発電機760とに伝達する。発電機760は、タービン745の生成する回転力によって回転し発電する。GTCC設備901では、経年変化等により、例えば圧縮機742の翼に汚れが付着して吸気量が低下し燃焼効率が低下するなど、各種効率をはじめとする特性が変化する。制御装置902は、GTCC設備901の各部を制御する。例えば、制御装置902は、メイン圧力調節弁主弁721aやメイン圧力調節弁補助弁722bなど、燃料系統の各部を制御して燃焼器744への燃料供給を制御する。また、制御装置902は、入口案内翼741の角度やバイパス弁743の開度など空気系統の各部を制御して、燃焼器744への空気流入を制御する。このように制御装置902は、燃焼器744への燃料および空気を制御することにより、ガスタービン740の駆動力を制御し、また、燃焼器744において不完全燃焼や失火が発生しないよう制御する。また、制御装置902は、高圧蒸気加減弁753や低圧蒸気加減弁755の開度を制御するなど、蒸気系統の各部を制御して蒸気タービン750の駆動力を制御する。そして、制御装置902は、ガスタービン740および蒸気タービン750の駆動力を制御することにより、発電機760の発電量を制御する。シミュレーションシステム用計算機903は、シミュレーションシステム用計算機903自らの具備する中央処理装置CentralProcessingUnit;CPUが、シミュレーションシステム用計算機903自らの具備する記憶装置からプログラムを読み出して実行することにより、シミュレーションシステムを実現する。図3は、シミュレーションシステム用計算機903が実現するシミュレーションシステムの機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、シミュレーションシステム1は、測定値取得部101と、制御装置通信部102と、端末通信部103と、特性情報取得部111と、モデル調整部112と、モデル記憶部113と、制御則記憶部121および122と、シミュレーション部第1シミュレーション部131と、シミュレーション部第2シミュレーション部132と、評価用データ生成部141と、制御則書換部151と、制御則出力部161とを具備する。シミュレーションシステム1は、GTCC設備901のモデルに制御則を適用し、制御指令に基づくGTCC設備901の動作を模擬して、当該制御則を評価するためのデータを生成する。また、シミュレーションシステム1は、GTCC設備901に設置されたセンサが測定する測定値以下、実機データの測定値と称するに基づいてモデルの調整更新を行う。測定値取得部101は、GTCC設備901に設置されたセンサ等と通信を行って、当該センサ等から実機データの測定値を取得し、得られた実機データの測定値を特性情報取得部111に出力する。制御装置通信部102は、GTCC設備901を制御する制御装置と通信を行って、各種データを送受信する。特に、制御装置通信部102は、制御装置がGTCC設備901に対して出力した制御指令を取得受信し、得られた制御指令をシミュレーション部131に出力する。端末通信部103は、端末装置904と通信を行って、各種データを送受信する。特に、端末通信部103は、評価用データ生成部141から出力される評価用データを端末通信部103に送信する。モデル記憶部113は、GTCC設備901のモデル数式モデルを記憶する。制御則記憶部121は、評価対象となる制御則第1制御則を記憶する。シミュレーション部131は、GTCC設備901を模擬するモデルに対して、評価対象となる制御則を適用してシミュレーションを行う。すなわち、シミュレーション部131は、モデル記憶部113からGTCC設備901のモデルを読み出し、例えば一定時間毎にモデルの状態具体的にはモデルが有する変数の値を変化させる。また、シミュレーション部131は、制御装置通信部102から出力される制御指令に従って制御則記憶部121から制御則を読み出し、モデルに適用してモデルの状態を変化させる。そして、シミュレーション部131は、例えば一定時間毎にモデルの状態を示すデータ例えば、GTCC設備901に設置されたセンサの測定値を模擬した推定値や、燃焼効率やタービン効率などGTCC設備901における各種効率を示すデータなどを出力する。制御則記憶部122は、GTCC設備901実機に適用されている制御則すなわち、制御装置902が用いている制御則、第2制御則を記憶する。シミュレーション部132は、GTCC設備901を模擬するモデルに対して、GTCC設備901実機に適用されている制御則を適用してシミュレーションを行う。すなわち、シミュレーション部132は、モデル記憶部113からGTCC設備901のモデルを読み出し、例えば一定時間毎にモデルの状態を変化させる。また、シミュレーション部132は、制御装置通信部102から出力される制御指令に従って制御則記憶部122から制御則を読み出し、モデルに適用してモデルの状態を変化させる。そして、シミュレーション部132は、例えば一定時間毎にモデルの状態を示すデータを出力する。特性情報取得部111は、GTCC設備901での測定値を粒子フィルタに入力してGTCC設備901の特性情報の値を推定する。ここでいう特性情報は、機器の特性を示す情報である。本実施形態では、特性情報取得部111は、燃焼効率やタービン効率や圧縮機効率などGTCC設備901における各種効率を特性情報として推定する。また、ここでいう粒子フィルタParticleFilterは、測定値に基づいて他の値測定値から誤差を除去した値や、直接測定できない概念的なデータの値などを推定するためのアルゴリズムである。粒子フィルタは、特に画像処理や無線通信の分野で盛んに研究されており、例えば、画像中における対象追跡や、受信データからの雑音除去などに用いられている。粒子フィルタでは、推定対象である状態ベクトル本実施形態では特性情報の状態遷移モデルとして、線形なものに限らず様々な状態遷移モデルを用いることができる。また、状態遷移を行う際に用いられるシステム雑音の分布についても、粒子フィルタではガウス分布に限らず様々な分布とすることができる。モデル調整部112は、特性情報取得部111から出力される特性情報推定値に基づいてモデルを調整する。より具体的には、モデル記憶部113は、特性情報取得部111が特性情報として値を推定するデータ燃焼効率やタービン効率や圧縮機効率などの各種効率をモデルパラメータとするモデルを記憶している。そして、モデル調整部112は、モデルパラメータの値を、特性情報取得部111から出力される特性情報の値に書き換えることで、GTCC設備901における特性変化をモデルに反映させる。評価用データ生成部141は、シミュレーション部131が出力するデータと、シミュレーション部132が出力するデータとに基づいて、制御則記憶部121の記憶する評価対象の制御則の評価用データを生成し、端末通信部103を介して端末装置904に送信する。例えば、評価用データ生成部141は、GTCC設備901における効率を示すデータの各々について、シミュレーション部131の出力するデータ値からシミュレーション部132の出力するデータ値を減算した差を出力する。これにより、評価対象の制御則の評価者以下、単に評価者と称するは、端末装置904にて評価用データを参照して、当該評価用データの正負や値の大きさから、評価対象の制御則と実機に適用されている制御則とのいずれがどの程度優れているかを定量的に把握することができる。制御則書換部151は、シミュレーション部131のシミュレーション結果に基づいて、制御則記憶部121が記憶する制御則を変更する。例えば、制御則書換部151は、シミュレーション部131の出力する燃焼効率の値が所定の閾値以下になると、予め記憶する書換規則に従って、制御則記憶部121が記憶する制御則に含まれるPID制御の比例ゲインを書き換える。このように、制御則書換部151は、シミュレーション部131のシミュレーション結果に基づいて、制御則記憶部121が記憶する制御則をオンラインで調整する。制御則出力部161は、GTCC設備901に適用される制御則すなわち、制御装置902の記憶する制御則の更新の際に、制御則記憶部121から制御則を読み出し、制御装置通信部102を介して制御装置902に送信することにより、制御装置902の記憶する制御則を更新する。例えば、GTCC設備901が運転を停止している点検時に、シミュレーションシステム用計算機903の具備する入力装置例えばキーボードやマウス等または端末装置904の具備する入力装置が、GTCC発電システム900の管理者例えば、制御則の評価者による実機制御則更新指示操作を受け付けると、制御則出力部161は、当該実機制御則更新指示に従って制御則記憶部121から制御則を読み出し、制御装置通信部102を介して制御装置902に送信する。そして、制御装置902は、実機制御則更新指示に従って、制御装置902自らの記憶する制御則を、シミュレーションシステム用計算機903シミュレーションシステム1の制御装置通信部102からの制御則に更新上書きする。このように、制御則出力部161が、制御則記憶部121の記憶する制御則を制御装置902に記憶させることにより、シミュレーションシステム1において評価の完了した制御則を、バージョン誤り等を防止してより確実に制御装置902に記憶させることができる。端末装置904は、シミュレーションシステム用計算機903の端末装置である。端末装置904は、評価者の操作を受け付けて、受け付けた操作に応じた指示をシミュレーションシステム用計算機903に送信し、また、シミュレーションシステム用計算機903からの信号に応じて各種表示を行う。特に、端末装置904は、評価用データ生成部141の生成した評価用データがシミュレーションシステム用計算機903シミュレーションシステム1の制御装置通信部102から送信されると、当該評価用データを表示する。次に、図4および図5を参照してシミュレーションシステム1の動作について説明する。図4は、シミュレーションシステム1が、実機データの測定値に基づいてGTCC設備901のモデルを調整する処理手順の例を示すフローチャートである。シミュレーションシステム1は、例えば、GTCC設備901が動作している状態において、端末通信部103が、シミュレーション実行を指示するユーザ操作を受け付けると同図の処理を開始する。図4の処理において、まず、特性情報取得部111は、粒子フィルタにおける粒子数を取得するステップS101。例えば、評価者が、粒子数を予めシミュレーション開始前に決定して特性情報取得部111に記憶させておく。そして、特性情報取得部111は、当該粒子数を読み出すことで、粒子数を取得する。以下では、特性情報取得部111が取得した粒子数をNNは、N>1の自然数にて表記する。なお、粒子数を多くすると、シミュレーションの精度向上が期待されるが、演算量が増大する。そこで、例えば、評価者は、シミュレーション精度と演算量との兼ね合いに基づいて、粒子数を100~1000程度のいずれかの値に決定し、特性情報取得部111は、当該粒子数を取得する。次に、特性情報取得部111は、特性情報本実施形態では、GTCC設備901における各種効率を示すデータの推定値サンプルの初期値ベクトルx00で示されるを、i=1,2,...,Nの各々について設定するステップS102。例えば、評価者が、特性情報の推定値サンプルの初期値を予め決定して特性情報取得部111に記憶させておく。そして、特性情報取得部111は、当該初期値を読み出すことで、特性情報の推定値サンプルの初期値を取得する。ここでいう特性情報の推定値サンプルは、所定の時刻における特性情報の推定値の元となる値である。特性情報の値を正確に求めることは困難であるため、以下に説明するように、特性情報取得部111は、まず、サンプリングタイミング毎に、特性情報の予測値サンプルをN個求めておく。次に、特性情報取得部111は、得られた特性情報の予測値サンプルの各々を、実記データの測定値を用いて評価する。そして、特性情報取得部111は、評価の高い特性情報の予測値サンプルを、特性情報の推定値サンプルとして採用し、採用した特性情報の推定値サンプルに基づいて、特性情報の推定値を生成する。次に、特性情報取得部111は、変数tの値を1に設定するステップS103。この変数tは、シミュレーションにおける時刻サンプリングタイミングを示す変数である。次に、特性情報取得部111は、システム雑音のサンプル値ベクトルwtで示されるを、i=1,2,...,Nの各々について求めるステップS104。例えば、評価者が、システム雑音の従うべき分布を予め決定し、決定した分布でシステム雑音を生成する式、または、決定した分布に従うN個の値を、特性情報取得部111に記憶させておく。そして、特性情報取得部111は、当該生成式ないしN個の値を読み出すことで、システム雑音のサンプル値を取得する。ここで、粒子フィルタにおいては、システム雑音が従うべき分布はガウス分布である必要はない。そこで、評価者は、システム雑音の従うべき分布として、GTCC設備901実機の特性に近い分布を用いることができ、これにより、特性情報取得部111は、より高い精度で特性情報の値を推定することができる。次に、特性情報取得部111は、ステップS104で取得したシステム雑音のサンプル値毎に処理を行うループL11を開始するステップS111。そして、特性情報取得部111は、特性情報の推定値サンプルベクトルxt1t1で示されると、ステップS104で生成したシステム雑音のサンプル値wtとを、式5で示される状態方程式に代入して、特性情報の予測値サンプルxtt1を、i=1,2,...,Nの各々について生成するステップS112。ここで、特性情報の予測値サンプルを示すベクトルの表記xtt1において、|の左に示されるtは、特性情報の予測値サンプルが示す特性のタイミングを示す。すなわち、特性情報の予測値サンプルxtt1は、時刻tにおける特性情報の値本実施形態では、GTCC設備901における各種効率の、時刻tにおける値の予測値サンプルN個の予測値のうちの1つを示す。また、変数名xtt1において、|の右に示されるt-1は、特性情報を予測するために用いられたデータのタイミングを示す。すなわち、特性情報の予測値サンプルxtt1は、時刻t-1における特性情報の推定値サンプルxt1t1に基づいて生成されている。また、特性情報取得部111は、システム雑音のサンプル値wtの各々について、特性情報の推定値サンプルxt1t1に基づく特性情報の予測値サンプルxtt1の値を求める。すなわち、システム雑音のサンプル値wtは、特性情報取得部111が、特性情報の予測値サンプルをN個求めるためのゆらぎとして用いられている。次に、特性情報取得部111は、ステップS112で生成した特性情報の予測値サンプルxtt1の各々に対する重みπt’の値を求めるステップS113。この重みπt’の値は、特性情報の予測値サンプルxtt1の精度特性情報の実際の値真値に対する近似の度合いを示す指標値である。ここで、仮に、特性情報取得部111が式6に示される重みπtを求めることができれば、この重みπtを用いてステップS114以下の処理を行うことができる。ここで、変数ytは、時刻tにおける実機データの測定値を示す。また、式6の右辺の分子は、時刻tにおける特性情報の値が、特性情報の予測値サンプルxtt1に等しいという条件の下で、実機データの測定値ytを得られる条件付確率を示す。GTCC設備901実機において、時刻tにおける当該実機の状態の下で実機データの測定値ytが得られていることから、この特性情報の予測値サンプルxtt1が特性情報の真値に近いほど、式6の右辺の分子に示される条件付確率の値が大きくなると期待される。逆に、この条件付確率の値が小さい場合は、特性情報の予測値サンプルxtt1が、特性情報の真値とかけ離れている可能性が高いと考えられる。従って、重みπtは、特性情報の予測値サンプルxtt1が特性情報の真値に近いほどすなわち、特性情報の予測値サンプルxtt1の精度が高いほど大きな値を取る指標となる。但し、式6の右辺の分子に示される条件付確率を算出することは、実際には困難である。そこで、特性情報取得部111は、重みπtに代えて重みπt’の値を求める。この重みπt’の値を求める処理手順について、図5を参照して説明する。図5は、特性情報取得部111が、特性情報の予測値サンプルxtt1に基づいて、重みπt’の値を求める処理手順を示すフローチャートである。特性情報取得部111は、図4のステップS113において、図5の処理を実行する。ステップS201において、特性情報取得部111は、式7に基づいて、特性情報の予測値サンプルxtt1の各々について、当該特性情報に示される状態において得られる実機データの測定値の推定値サンプルytを求める。ここで、変数vtは、観測雑音実機データの測定値と真値との誤差のサンプルを示す。次に、特性情報取得部111は、式8に基づいて、実機データの測定値ytと、ステップS201で得られた推定値サンプルytとの最小自乗誤差の逆数を求めるステップS202。そして、特性情報取得部111は、式9に基づいて、重みπt’の値を求める。ここで、式8に示される最小自乗誤差の逆数は、推定値サンプルytと実際の測定値ytとの差が小さいほど小さい値を示し、特性情報取得部111は、この最小自乗誤差の逆数を、式6における確率pの項に代えて、この最小自乗誤差の逆数を用いて、重みπt’の値を求めている。その後、特性情報取得部111は、図5の処理を終了し、引き続き図4のステップS114以下の処理を行う。そして、特性情報取得部111は、ステップS104で取得したシステム雑音のサンプルの全てについてループL11の処理を実行したかを判定する。処理未実行のシステム雑音のサンプルがあると判定した場合は、ステップS111に戻り、処理未実行のシステム雑音のサンプルに対して引き続きループL11の処理を行う。一方、全てのシステム雑音のサンプルに対して処理を完了したと判定した場合、ループL11を終了するステップS114。ループL11を終了した特性情報取得部111は、ステップS113で生成した重みπt’の値に基づいて、特性情報の予測値サンプルxtt1のリサンプリングを行うステップS121。具体的には、特性情報取得部111は、重みπt’の値が大きい順に、その重みに対応する特性情報の予測値サンプルxtt1をπt’×N個用意コピーする。特性情報取得部111は、この処理を、N個のサンプルを得られるまで繰り返し、得られたN個のサンプルを特性情報の推定値サンプルxttとする。例えば、粒子数N=100、重みの大きい順にπt’=0.8,πt’=0.8,の場合、特性情報取得部111は、特性情報の予測値サンプルxtt1を80個用意し、特性情報の予測値サンプルxtt1を20個用意し、用意した100個の予測値サンプルを特性情報の推定値サンプルxttとする。一方、特性情報取得部111は、残りの98個の予測値サンプルxtt1,xtt1,...,xtt1,xtt1,...,xtt1,xtt1,...,xtt1を棄却する何も処理を行わずにこれらのデータを消去する。このリサンプリングにより、特性情報の推定値サンプルxttには、特性情報の真値に近いと期待されるサンプルほど同じもの当該サンプルが多数含まれることになる。次に、特性情報取得部111は、式10に基づいて、ステップS115で得られたN個の特性情報の推定値サンプルxttの平均を算出し、特性情報の推定値最終的な値としてモデル調整部112に出力するステップS122。そして、モデル調整部112は、特性情報取得部111から出力された特性情報の推定値に基づいて、モデル記憶部113の記憶するモデルを調整するステップS123。より具体的には、上述したように、特性情報取得部111が特性情報として値を取得するデータをモデルパラメータとするモデルを、モデル記憶部113が記憶しておく。そして、モデル調整部112は、モデルパラメータの値を、特性情報取得部111から出力される特性情報の値に書き換えることで、GTCC設備901における特性変化をモデルに反映させる。次に、特性情報取得部111は、変数tの値に1を加算しステップS124、その後、ステップS104に戻る。なお、本発明は、粒子フィルタの実装方法に依存しない。すなわち、特性情報取得部111が粒子フィルタを用いて特性情報を求める処理手順として、図4に示した手順以外にも様々な手順粒子フィルタの実装方法を用いることができる。以上のように、特性情報取得部111は、制御対象実機での測定値実機データの測定値を粒子フィルタに入力して、GTCC設備901の特性情報を求める推定する。そして、モデル調整部112は、特性情報取得部111が求めた特性情報に基づいて、モデル記憶部113の記憶するモデルを調整する。これにより、シミュレーション部131およびシミュレーション部132は、実機の特性変化を反映したより正確なモデルを用いて、より精度の高いシミュレーションを行うことができる。従って、評価者は、シミュレーション部131およびシミュレーション部132のシミュレーション結果に基づいて、評価対象の制御則を、より適切に評価することができる。また、評価用データ生成部141は、シミュレーション部131およびシミュレーション部132のシミュレーション結果に基づいて評価用データを生成する。これにより、評価者は、評価対象の制御則が現在の制御則に対して優位か否かを比較的容易に把握し、実機に適用する制御則を変更するか否かを決定することができる。また、制御則書換部151は、シミュレーション部131のシミュレーション結果に基づいて、制御則記憶部121が記憶する制御則をオンラインで変更する。これにより、制御則書換部151は、時間の経過と共に変化するGTCC設備901の特性例えば効率を、制御則記憶部121が記憶する制御則に対してオンラインで迅速に反映させることができる。すなわち、制御則記憶部121の記憶する制御則は、GTCC設備901の特性変化を反映して調整済みであり、改めて調整を行う時間や作業負荷を削減し得る。従って、制御則記憶部121の記憶する評価対象の制御則をGTCC設備901実機に適用して試運転を行う際に要する時間や作業負荷を削減し得る。また、制御則書換部151の行う制御則の書換は、GTCC設備901実機に適用されている制御則すなわち、制御装置902の記憶する制御則には影響しないので、GTCC設備901実機の運転に支障をきたすことはない。また、シミュレーションシステム1は、制御装置902とは別に設けられたシミュレーションシステム用計算機903を用いて実現されている。ここで、GTCC発電システムで用いられる制御装置は、一般には簡単な演算のみを行い得るものである。これに対して、粒子フィルタでは、粒子数サンプル数に応じて多大な計算を行う必要がある。このため、制御装置902を用いてシミュレーションシステム用計算機903を実現すると、粒子フィルタの演算に時間がかかってしまい、適切なタイミングでモデルを更新できなくなるおそれがある。さらには、制御装置902の負荷が増大し、GTCC設備901実機の制御に支障をきたすおそれがある。これに対して、制御装置902とは別にシミュレーションシステム用計算機903を設けてシミュレーションシステム1を実現し、シミュレーションシステム1を用いて検証された制御則を制御装置902に反映させることで、制御装置902の負荷の増大を回避し、かつ、制御則の評価を適切に行って制御装置902の制御則を適切に変更し得る。なお、特性情報取得部111が、制御対象実機から得られたデータ実記データの測定値に基づいて構築された粒子フィルタを用いて制御対象実機の特性情報を求めるようにしてもよい。例えば、式5に示される状態方程式の関数ftを、GTCC設備901実機または同型の実機における運転実績から求め、特性情報取得部111が、当該関数ftを用いるようにしてもよい。運転実績から関数ftを求める方法としては、例えば、GTCC設備901実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を入力とし、関数ftの設定パラメータを出力とするニューラルネットワークを用いて、当該ニューラルネットワークに、GTCC設備901実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値例えば、GTCC設備901に供給した燃料の量、発電機760の出力、...を与え、出力された値を関数ftの設定パラメータに設定することで、関数ftを求める方法を用いることができる。あるいは、式3に示されるシステム雑音wtの統計的性質どのような分布に従うか、また、その分布のパラメータを、GTCC設備901実機または同型の実機における運転実績から求め、特性情報取得部111が、当該統計的性質を有するシステム雑音wtを用いるようにしてもよい。運転実績から分布の種類を求める方法としては、例えば、GTCC設備901実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を入力とし、分布の種類例えば、一様分布、ガウス分布、毎に、当該分布の適合度を出力とするニューラルネットワークを用いて、当該ニューラルネットワークに、GTCC設備901実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を与え、出力された適合度の最も高い分布を採用する方法を用いることができる。また、運転実績から分布のパラメータを求める方法としては、例えば、GTCC設備901実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を入力とし、分布のパラメータ例えば、平均や分散などの値を出力とするニューラルネットワークを用いて、当該ニューラルネットワークに、GTCC設備901実機または同型の実機に設置されたセンサの測定値を与え、出力された値をパラメータとする方法を用いることができる。この方法で得られるパラメータを、システム雑音wtを求める関数のパラメータに設定することで、実機の特性に近い式を得ることができる。このように、特性情報取得部111が、制御対象実機から得られたデータ実記データの測定値に基づいて構築された粒子フィルタを用いて制御対象実機の特性情報を求めることにより、特性情報取得部111は、制御対象実機の現在の特性をより正確に反映した特性情報を求めることができる。そして、モデル調整部112は、特性情報取得部111が求めた特性情報に基づいて、モデル記憶部113の記憶するモデルを、制御対象実機の現在の特性に合わせて、より正確に調整することができる。これにより、シミュレーション部131およびシミュレーション部132は、実機の特性変化を反映したより正確なモデルを用いて、より精度の高いシミュレーションを行うことができる。従って、評価者は、シミュレーション部131およびシミュレーション部132のシミュレーション結果に基づいて、評価対象の制御則を、より適切に評価することができる。なお、シミュレーションシステム1が、制御対象機器のシミュレーション結果に基づいて、制御対象実機のメンテナンス推奨時期例えば、部品の交換タイミングや、制御則の調整タイミングなどを決定するようにしてもよい。例えば、シミュレーションシステム1が、メンテナンス推奨時期決定部を具備し、シミュレーション部132は、シミュレーション結果として得られる効率推定値のいずれか1つ以上をメンテナンス推奨時期決定部に出力する。そして、メンテナンス推奨時期決定部は、シミュレーション部132から出力される効率の値と、予め記憶している閾値とを比較する。効率が閾値以下となると、メンテナンス推奨時期決定部は、メンテナンス推奨時期が到来したと判定して、メンテナンスを推奨するメッセージを、端末通信部103を介して端末装置904に送信し、端末装置904が当該メッセージを表示する。このように、メンテナンス推奨時期決定部は、シミュレーション部132のシミュレーション結果に基づいてメンテナンス推奨時期を決定することで、より正確な効率推定値に基づいて、より適切なメンテナンス推奨時期を決定することができる。次に、図6を参照して本発明の最小構成について説明する。図6は、シミュレーションシステム1における各部のうち、本発明の最小構成を示す概略ブロック図である。同図において、シミュレーションシステム1は、測定値取得部101と、制御装置通信部102と、特性情報取得部111と、モデル調整部112と、モデル記憶部113と、制御則記憶部121と、シミュレーション部131とを具備する。この構成において、シミュレーション部131が、モデル記憶部113の記憶する制御対象実機のモデルに対して制御則記憶部121の記憶する制御則を適用してシミュレーションを行う。従って、制御則の評価者は、評価対象となる制御則を制御則記憶部121に記憶させておき、シミュレーション結果に基づいて当該制御則を評価することができる。その際、特性情報取得部111は、粒子フィルタを用いて制御対象実機の特性情報を取得し、モデル調整部112が、当該特性情報に基づいてモデル記憶部113の記憶するモデルを調整する。特性情報取得部111が粒子フィルタを用いて特性情報を取得することにより、モデルパラメータの状態遷移モデルすなわち、特性情報の状態遷移モデルが線形であるとの制約や、システム雑音がガウス分布に従うとの制約を受けない。従って、特性情報取得部111は、制御対象実機の特性に応じた適切な状態遷移モデルを用いて、また、制御対象実機の特性に応じた適切な分布のシステム雑音を用いて、より正確に特性情報の値を求めることができる。従って、シミュレーションシステム1は、より適切に精度よくシミュレーションを行うことができ、制御則の評価者は、当該シミュレーション結果に基づいて制御対象機器に適用する制御則をより適切に評価し得る。なお、上述したように、シミュレーションシステム1は、コンピュータを用いて実現し得る。従って、シミュレーションシステム1の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。"