プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、異常の判定で基準とする期間が指定される指定部と、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値と、当該条件値の場合にプラントで計測された計測値とを入力すると、時刻と当該時刻における前記プラントを表す変数とが関連づけられるレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、前記指定部で指定された期間に適合する時刻のレコードを抽出し、抽出したレコードが含む変数でグループを生成する生成部と、前記生成部が生成したグループに対して、指定された期間を基準とする異常を診断する判定値を設定する設定部と、前記生成部が生成したグループが含む変数と、入力した変数を利用してマハラノビス距離を算出する算出部と、前記算出部が算出したマハラノビス距離を、前記設定部で設定した判定値と比較して、異常を診断する診断部と、を備えることを特徴とする異常診断装置。前記指定部では、複数の期間が指定され、前記生成部は、指定された各期間についてグループを生成し、前記設定部は、生成された各グループについてそれぞれ判定値を設定し、前記算出部は、前記入力部が入力した変数について各グループとのについてマハラノビス距離を算出し、前記診断部は、複数のマハラノビス距離について、対応する判定値と比較して異常を診断することを特徴とする請求項1に記載の異常診断装置。前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の異常診断装置。上述したように、プラントにおける長期的な異常及び短期的な異常を精度よく診断することは困難であった。上記課題に鑑み、プラントにおける長期的な異常及び短期的な異常を精度よく診断する異常診断装置を提供することを目的としている。上記目的を達成するために、請求項1記載の発明は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、異常の判定で基準とする期間が指定される指定部と、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値と、当該条件値の場合にプラントで計測された計測値とを入力すると、時刻と当該時刻における前記プラントを表す変数とが関連づけられるレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、前記指定部で指定された期間に適合する時刻のレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部と、前記生成部が定義したグループに対して、指定された期間を基準とする異常を診断する判定値を設定する設定部と、前記生成部が生成したマハラノビス空間と、入力した変数を利用してマハラノビス距離を算出する算出部と、前記算出部が算出したマハラノビス距離を、前記設定部で設定した判定値と比較して、異常を診断する診断部とを備える。また、請求項2の発明は、前記指定部では、複数の期間が指定され、前記生成部は、指定された各期間についてグループを定義してマハラノビス空間を生成し、前記設定部は、定義された各グループについてそれぞれ判定値を設定し、前記算出部は、前記入力部が入力した変数について各グループとのマハラノビス距離を算出し、前記診断部は、複数のマハラノビス距離について、対応する判定値と比較して異常を診断する。また、請求項3の発明は、前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備える。本発明によれば、プラントにおける長期的な異常及び短期的な異常を精度よく診断することができる。実施形態に係る異常診断装置は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置である。例えば、異常診断装置が診断するプラントは、発電プラントである。例えば、発電プラントは、複数の機器ポンプ、バルブ等を備えておりこれらの機器を制御する値が目標値として設定されている。この目標値は、例えば、ポンプの圧力、バルブの開閉等である。また、発電プラントでは、複数のセンサを備えており、各センサで温度、圧力、発電量等が計測されている。図1に示すように、実施形態に係る異常診断装置1は、異常の診断に利用する期間を指定する指定部11と、異常の診断に利用するグループを定義してマハラノビス空間を生成する生成部12と、生成部12が定義したグループに異常を診断する判定値を設定する設定部13と、異常の診断に利用するマハラノビス距離を算出する算出部14と、算出部14が算出したマハラノビス距離を設定部13で設定した判定値と比較して異常を診断する診断部15と、プラントから入力した新たな変数で蓄積データを更新する更新部16とを備えている。異常診断装置1は、例えば、中央処理装置CPU10や記憶装置20を備える情報処理装置であって、記憶装置20に記憶される異常診断プログラムPが読み出されて実行されることで、図1に示すように、CPU10に指定部11、生成部12、設定部13、算出部14、診断部15及び更新部16が実装される。また、記憶装置20には、蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部21と、グループデータを生成するグループデータ記憶部22と、判定値を記憶する判定値データ記憶部23とを有している。さらに、異常診断装置1は、操作を入力するキーボード、マウス、操作ボタン等の入力装置2と接続されており、異常診断の処理過程や結果を出力するディスプレイ、スピーカ等の出力装置3と接続されている。指定部11は、所定のタイミングで入力装置2を介して期間を入力すると、入力した期間を異常の診断で利用する指定期間として生成部12に出力する。ここで、所定のタイミングとしては、例えば、異常の診断を新規に開始するタイミングや、異常の診断で利用する期間を変更するタイミングである。利用する期間を変更するタイミングは、長期、短期で違ってもよい。また、ここで指定される期間としては、長期例えば、数年等、短期例えば、数ヶ月、数日、数時間等、夏季、冬期、昼間、夜間、平日、土日祝日等の様々な期間が考えられる。また、過去1年間のうちの夏季のみ、過去1年間のうちの平日のみなど、複数の期間の組み合わせも考えられる。この指定部11には、長期及び短期等の複数の期間が指定される。なお、長期と短期の2種の期間の他、長期、短期及び中期等の3種以上の期間が指定されてもよい。生成部12は、指定部11から期間を入力すると、蓄積データ記憶部21から蓄積データを読み出し、入力した期間を抽出条件としてレコードを抽出し、抽出したレコードでグループを定義してマハラノビス空間を生成する。このマハラノビス空間は、抽出したレコードに含まれる変数から生成される。また、生成部11は、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を、グループデータ記憶部22に記憶させる。蓄積データ記憶部21で記憶される蓄積データは、過去のプラントの状態を表す変数のレコードを蓄積したデータである。蓄積データの変数は、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値である。図2に示す例では、蓄積データは、プラントの運転の条件値変数1とプラントの各機器に設定する目標値変数2、3と、この運転条件及び目標値の場合に計測された計測値変数4、5等を関連づけたレコードを有している。また、図2に示す蓄積データの一例では、各レコードにサンプル番号として時刻を付している。生成部12は、例えば、長期として過去1年分と指定された場合にはこの1年分のレコードを抽出して長期のグループデータを生成し、短期として過去1ヶ月分と指定された場合にはこの1ヶ月分のレコードを抽出して短期のグループデータを生成する。したがって、グループデータ記憶部22で記憶されるグループデータは、所定期間の場合の、過去のプラントの状態を表す変数の履歴を有するデータである。また、グループデータ記憶部22は、複数のグループデータを記憶することができる。設定部13は、生成部12で定義された各グループにプラントの異常診断に利用する判定値を設定し、各グループに設定した判定値に関する判定値データを生成して記憶装置20に記憶する。すなわち、設定部13は、長期のグループデータと短期のグループデータがあるとき、長期のグループデータ及び短期のグループデータにそれぞれ判定値を設定し、判定値データを生成する。この設定部13が設定する判定値は、新たに入力された変数がこのグループの変数と同じ状態であるかを判定するためのマハラノビス距離の閾値である。また、この判定値は、入力装置2を介して入力される。算出部14は、異常を診断する所定のタイミングで、グループデータ記憶部22から異常の診断に使用するグループデータを読み出す。ここで、長期と短期が指定されているとき、算出部14は、長期のグループデータ及び短期のグループデータを読み出し、それぞれのグループデータから各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を抽出する。また、異常を診断する所定のタイミングとは、例えば、定期的なタイミングである。また、算出部14は、グループデータから抽出した各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列と、この異常を診断する所定のタイミングで入力した新たな変数とを利用して、マハラノビス距離を求め、診断部15に求めた値を出力する。なお、新たに入力した各変数の値が既にグループデータに含まれている場合には、グループデータに含まれる各変数の値を使用すればよく、新たに入力した変数の値を利用する必要はない。具体的には、1算出部14は、まず、各変数の値と、各変数に対して求めた平均値及び標準偏差を利用してデータを基準化し、各変数に対する基準化値を求める。2続いて、算出部14は、各変数の基準化値と求めた逆行列を利用してマハラノビス距離を求める。また、長期のグループデータと短期のグループデータのそれぞれから各変数の値を抽出した場合、長期のマハラノビス距離と短期のマハラノビス距離を算出する。診断部15は、算出部14からマハラノビス距離を入力すると、判定値データ記憶部23から判定値データを読み出し、読み出した判定値データから異常の診断に使用する判定値を抽出する。また、診断部15は、算出部14から入力したマハラノビス距離を判定値データから抽出した判定値と比較してプラントの運転状態が正常状態であるか異常状態であるかを判定し、判定結果を出力装置3に出力する。ここで、長期のマハラノビス距離と短期のマハラノビス距離を入力したとき、診断部15は、判定値データから長期の判定値と短期の判定値とを抽出し、それぞれ比較し、長期のデータに関する診断結果と短期のデータに関する診断結果を出力する。例えば、図3に示すように、MT法を利用して異常を判定する場合、正常運転時のレコードから基準となるマハラノビス空間を生成すると、算出部14で求めたマハラノビス距離D1が設定された判定値より小さいとき、診断部15は、現在のプラントの状態はいつもの正常な状態と同じであるとし、プラントは正常に運転していると診断する。一方、算出部14で求めたマハラノビス距離D2が設定された判定値より大きいとき、診断部15は、現在のプラントの状態がいつもの正常な状態とは異なる状態であるとし、プラントで異常が発生していると診断する。異常診断装置1では、このように算出部14で求められた長期の診断結果及び短期の診断結果から、プラントにおける異常の発生を検出することができる。例えば、経年劣化等の長期的に発生する異常については、短期のグループデータのみを利用した場合には検出されにくく、長期のグループデータを利用した場合には検出しやすい。一方、急激な悪化した異常については、長期のグループデータのみを利用した場合には検出されにくく、短期のグループデータを利用した場合に検出しやすい。また例えば、季節によってグループデータを変更することで、季節変動による変化が異常として検出されるのを防止することができる。更新部16は、プラントから新たに各変数の値を入力すると、入力した各変数の値を含む新たなレコードを生成し、生成したレコードを追加して蓄積データ記憶部21に記憶される蓄積データを更新する。すなわち、更新部16でこのように新たに入力した値を蓄積データに追加することで、新しい情報を利用した異常診断が可能となる。なお、異常診断装置1は、複数の情報処理装置から構成されていてもよく、例えば、更新部16のみ他の処理部11~15とは異なる情報処理装置に含まれていてもよい。また、記憶装置20に記憶されるデータの一部のみ外部の記憶装置に記憶されていてもよい。異常診断処理続いて、図4に示すフローチャートを用いて、異常診断装置1においてプラントの異常を診断する異常診断処理の一例について説明する。ここでは、異常診断装置1において、長期過去1年分と短期過去1ヶ月分の各期間について異常が診断される場合について説明する。異常診断装置1では、複数の期間についての異常の診断を並列して行なうが、ここでは、並列して行なう長期の異常の診断図4aと短期の異常の診断図4bを別々のフローチャートを用いて説明する。長期図4aに示すように、長期についての異常診断を開始する際、この異常診断処理が新規処理である場合又は診断に使用する期間に変更がある場合、入力装置2を介して、期間過去1年分が入力されるためS01でYES、指定部11は、この期間を対象の期間とするS02。生成部12は、指定部11から期間を入力すると、蓄積データから入力した期間過去1年分のレコードを抽出するS03。その後、生成部12は、抽出したレコードを利用して長期のグループデータを生成し、グループデータ記憶部22に記憶させるS04。また、設定部13は、入力装置2を介して長期のグループに対する判定値を入力すると、判定値データ記憶部23に記憶させるS05。算出部14は、長期のグループデータ及び判定値が記憶された後、プラントから新たな変数の値を入力するとS06、グループデータ記憶部22から長期のグループデータを読み出し、プラントから新たに入力した各変数の値と、読み出したグループデータから抽出した各変数の値とを利用して長期のマハラノビス距離を求めて診断部15に出力するS07。算出部14からマハラノビス距離を入力した診断部15は、入力したマハラノビス距離を判定値データ記憶部23で記憶されている長期の判定値と比較し、プラントの運転状態が異常であるか診断し、診断結果を出力装置3に出力するS08。その後、異常の診断処理を終了するまで、異常診断装置1では、ステップS01~S08の処理を繰り返すS09。ここで、ステップS01の処理に戻った場合は新規処理でない。したがって、診断に使用する期間を変更しない場合S01でNO、ステップS06の処理に進み、異常の診断処理を繰り返す。短期続いて、短期の場合について説明する。短期の場合も長期と同じであるが、図4bに示すように、異常診断を開始する際、新規処理である場合又は診断に使用する期間に変更がある場合、入力装置2を介して、診断に使用する期間過去1ケ月分が入力されるためS21でYES、指定部11は、この期間を対象の期間とするS22。生成部12は、指定部11から期間を入力すると、蓄積データから入力した期間過去1ヶ月分のレコードを抽出するS23。その後、生成部12は、抽出したレコードを利用して短期のグループデータを生成し、グループデータ記憶部22に記憶させるS24。また、設定部13は、入力装置2を介して短期のグループに対する判定値を入力すると、判定値データ記憶部23に記憶させるS25。算出部14は、短期のグループデータ及び判定値が記憶された後、プラントから新たな変数の値を入力するとS26、グループデータ記憶部22から短期のグループデータを読み出し、プラントから新たに入力した各変数の値と、読み出したグループデータから抽出した各変数の値とを利用して短期のマハラノビス距離を求めて診断部15に出力するS27。算出部14からマハラノビス距離を入力した診断部15は、入力したマハラノビス距離を判定値データ記憶部23で記憶されている短期の判定値と比較し、プラントの運転状態が異常であるか診断し、診断結果を出力装置3に出力するS28。その後、異常の診断処理を終了するまで、異常診断装置1では、ステップS21~S28の処理を繰り返すS29。ここで、ステップS21の処理に戻った場合は新規処理でない。したがって、診断に使用する期間を変更しない場合S21でNO、ステップS26の処理に進み、異常の診断処理を繰り返す。上述したように、実施形態に係る異常診断装置1では、1つのグループデータを利用して異常を診断するのではなく、異なる条件で生成された複数のグループデータを利用し、それぞれのグループについて設定された判定値と比較して別々に異常を判定する。したがって、異なる条件で異常を判定することができるため、プラントにおける異常を精度よく検知することができる。以上、実施形態を用いて本発明を詳細に説明したが、本発明は本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。