JP2002304211A - プラントの運転支援方法及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 最適なプラントのシミュレーションモデルを
継続して迅速、安価に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。 【解決手段】 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と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（Ｓ２６）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（Ｓ２７）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ローカルシステムに送り出す送出段
階（Ｓ３３）とを備えたプラント運転支援方法である。

Description

【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、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とを
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プラント運転支援方法である。

【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、上記発明であるプラント運
転支援方法において、前記モデル生成段階は、ニューラ
ルネットワークを用いてシミュレーションモデルを生成
するプラント運転支援方法である。

【００１７】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、前記モデル生成段階は、遺伝的プ
ログラミングによってシミュレーションモデルを生成す
るプラント運転支援方法である。

【００１８】また本発明は、シミュレーションに使用さ
れる入力データと、シミュレーション結果となるべき目
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
めの判定条件とを運転支援提供システムに送り出す送出
段階と、前記運転支援提供システムから、前記入力デー
タ、前記目標データ及び前記判定条件から求められた最
適なシミュレーションモデルを含む支援情報を受取る情
報受取段階とを備えたプラント運転支援方法である。

【００１９】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、前記受取段階に代わる受取段階と
して、運転支援提供システムから、前記入力データ、前
記目標データ及び前記判定条件から求められた最適なシ
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
ースコードを受取る段階を備えたプラント運転支援方法
である。

【００２０】更に本発明は、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
とを受取る受取手順、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、を実行させるためのプログラムである。

【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。

【００２２】また本発明は、コンピュータに、シミュレ
ーションに使用される入力データと、シミュレーション
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とを前記運転支援提供シ
ステムに送り出す送出手順、前記運転支援提供システム
から、前記入力データ、前記目標データ及び前記判定条
件から求められた最適なシミュレーションモデルを含む
支援情報を受取る情報受取手順、を実行させるためのプ
ログラムである。

【００２３】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、前記受取手順に代わる受取
手順として、運転支援提供システムから、前記入力デー
タ、前記目標データ及び前記判定条件から求められた最
適な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含む支援情報を受取る手順、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１７
ｂ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１７
ｃ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（Ｓ
４）。

【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（Ｓ
５）、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（Ｓ１
４）。

【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（Ｓ１
８）。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Ｉ
Ｄ番号とパスワードが正しいかどうかを検査する（Ｓ２
０）。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Ｉ
Ｄ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、Ｘ_ｉ（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（Ｓ
２５）。

【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２
５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８
２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４
０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Ｉ
Ｄ番号とパスワードが正しいかどうかを検査する（Ｓ４
０）。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２７
ａ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（Ｓ４
５）、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（Ｓ
４８）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８
２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１
５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

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5H004 GA24 GB01 KA80 KC28 KD45 KD62 KD67 5H223 AA01 BB01 CC09 DD05 DD09 EE08 EE11 FF05

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【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、 前記運転支援提供システムは、 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
   めの判定条件と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。
2. 【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。
3. 【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、 前記モデル生成段階は、ニューラルネットワークを用い
   てシミュレーションモデルを生成することを特徴とする
   プラント運転支援方法。
4. 【請求項４】 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、 前記モデル生成段階は、遺伝的プログラミングによって
   シミュレーションモデルを生成することを特徴とするプ
   ラント運転支援方法。
5. 【請求項５】 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は、 シミュレーションに使用される入力データと、シミュレ
   ーション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とを前記運転支
   援提供システムに送り出す送出段階と、 前記運転支援提供システムから、前記入力データ、前記
   目標データ及び前記判定条件から求められた最適なシミ
   ュレーションモデルを含む支援情報を受取る情報受取段
   階とを備えたことを特徴とするプラント運転支援方法。
6. 【請求項６】 請求項５記載のプラント運転支援方法に
   おいて、 前記受取段階に代わる受取段階として、 前記運転支援提供システムから、前記入力データ、前記
   目標データ及び前記判定条件から求められた最適なシミ
   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
   スコードを受取る段階を備えたことを特徴とするプラン
   ト運転支援方法。
7. 【請求項７】 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、 前記運転支援提供システムのプログラムは、 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
   めの判定条件とを受取る受取手順、 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
   せるためのプログラム。
8. 【請求項８】 請求項７記載の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。
9. 【請求項９】 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、 シミュレーションに使用される入力データと、シミュレ
   ーション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とを前記運転支
   援提供システムに送り出す送出手順、 前記運転支援提供システムから、前記入力データ、前記
   目標データ及び前記判定条件から求められた最適なシミ
   ュレーションモデルを含む支援情報を受取る情報受取手
   順、を実行させるためのプログラム。
10. 【請求項１０】 請求項９記載のプログラムにおいて、 コンピュータに、 前記受取手順に代わる受取手順として、 前記運転支援提供システムから、前記入力データ、前記
    目標データ及び前記判定条件から求められた最適なシミ
    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
    スコードを含む支援情報を受取る手順、を実行させるた
    めのプログラム。