JP2010271852A

JP2010271852A - プラント運転データ予測システム及び方法

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Publication number: JP2010271852A
Application number: JP2009122224A
Authority: JP
Inventors: Katsuyuki Suzuki; 勝幸鈴木; Takeshi Ishida; 武司石田; Masakazu Kaminaga; 正教神永
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2009-05-20
Filing date: 2009-05-20
Publication date: 2010-12-02
Anticipated expiration: 2029-05-20
Also published as: JP5294980B2

Abstract

【課題】生産プラント運転データの予測において、手動操作による予測誤差が生じた場合にも、最適な補正動作を実行し、予測誤差の増大や持続を防止する方式を提供する。
【解決手段】プラント運転データの予測値とプラント運転データの計測値の差である予測誤差を求め、予測誤差が小さい場合には予測値に対して「通常補正」を行い、予測誤差が大きい場合には予測値に対して「異常補正」を行う。通常補正では、予測値を用いて補正予測値を得る。異常補正では、予測値の代わりに計測値を用いて補正予測値を得る。
【選択図】図１

Description

本発明は、変動する時系列データの予測技術に関し、特に、生産プラント施設におけるプラント運転データの予測技術に関する。

近年、各種生産プラントでは、情報技術を用いた生産管理や高精度な自動制御技術等を用いて、省エネルギ運転の実現を図っている。例えば、生産情報に基づき、必要な機器の起動停止を計画し、無駄なく運転するといったスケジューリング技術の応用や、プラントモデルを用いて運転状態を予測し、経済的な運転点で制御するモデル予測制御の適用などが挙げられる。これらに共通するのは予測技術である。予測技術をプラント運転制御に応用する事例は多数報告されている。例えば、石油化学分野のバッチプラントへの適用が進められている。

鈴木、花島、榎、倉本：バッチ式反応器温度制御へのGeneric Model Controlの適用；化学工学論文集、３１−６、４３５／４４０（２００５）

プラント運転におけるエネルギ効率は、予測精度に依存する傾向にある。前述の研究事例はじめ、予測精度を確保するためには、モデル式の精度向上に加えて、予測結果に対する誤差が生じた場合の補正方法が必要である。予測誤差が生じる原因は生産プラントごとで事情が異なるが、多くの場合、物理現象に依る場合と手動操作による場合が考えられる。

物理現象に依る予測誤差の場合、モデル式の精度に依存して生じる場合がある。これはモデルのパラメータの調整などで対応する。また予測誤差は、外気温などの外乱により生じる場合もある。この場合には、モデル式の見直しや、入力変数（説明変数）の追加によるモデル構造の見直しなどで対応する。また、計測値自体を精査する必要もある。予測誤差を補正する方法として、生じた誤差の分だけ将来の予測結果から加算ないし減算して合わせ込む方法がある。あるいは誤差を時系列的に記録しておき、フィルター処理や多項式演算（回帰式）により、最適な通常補正を施す場合もある。すなわち、生じた誤差が大きければ、逆方向に大きく補正し、一方誤差が小さければ、小さく補正する。物理現象に依る誤差の場合は、この方式で対応可能な場合が多い。

一方、手動操作に依る予測誤差の場合、人為操作に伴うエネルギ消費量の変化によって生じると考えられる。例えば空調制御において、手動でエアコンを停止、再起動する場合などが挙げられる。このような手動外乱が発生するタイミング（時刻）をつかむことができれば対応可能だが、多くの場合、発生タイミングは不定である。例えば、エアコンの停止操作、再起動操作を予測するのは極めて困難である。そのため、通常、予測誤差の発生を許容しなければならないのが現状である。たとえ、通常の補正動作を行っても後手となる。通常の補正方式の場合、生じた誤差に対して逆方向に補正をかける。そのため、予測誤差を更に誘発する可能性がある。すなわち予測誤差の持続が起きる。

本発明の目的は、プラント運転データの予測において、手動操作による予測誤差が生じた場合にも、最適な補正動作を実行し、予測誤差の増大や持続を防止する技術を提供することにある。

本発明によると、プラント運転データの予測値とプラント運転データの計測値の差である予測誤差を求め、予測誤差が小さい場合には予測値に対して「通常補正」を行い、予測誤差が大きい場合には予測値に対して「異常補正」を行う。通常補正では、予測誤差に基づいて予測値を補正する。異常補正では、予測値の代わりに計測値を用いる。

本発明によると、生産プラント運転データの予測において、手動操作による予測誤差が生じた場合にも、最適な補正動作を実行し、予測誤差の増大や持続を防止することができる。

本発明のプラント運転データ予測システムの例を示す説明図である。本発明のプラント運転データ予測方法の手順を示す説明図である。本発明のプラント運転データ予測方法において、予測誤差の変化の説明図である。本発明のプラント運転データ予測方法における異常補正の動作を説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における通常補正の動作を説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における異常補正の動作の前の予測値のグラフを説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における異常補正の動作の後の予測値のグラフを説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における通常補正の動作の前の予測値のグラフを説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における通常補正の動作の後の予測値のグラフを説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法を生産プラントに適用した例を説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における異常補正動作の前の予測値のグラフを説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における異常補正の動作の後の予測値のグラフを説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における補正動作を説明する図である。本発明のプラント運転データ予測方法における補正動作を説明する図である。

図１は、本発明のプラント運転データの予測システムの構成例を示す図である。本例の予測システムは、予測値を演算する予測値演算部101、計測値を保存する第１の計測値保存部102、予測値と計測値の間の比較判定を行う比較判定部103、予測値を補正する予測値補正部104、計測値を保存する第２の計測値保存部106、計測値を出力する計測値出力部107、及び、補正された予測値を出力する予測値出力部105を有する。計測値保存部106と計測値出力部107によって異常補正部108が形成される。

本例の予測システムは、プラント運転データの予測値を補正し、補正予測値を出力する。補正予測値は、運転管理に用いるためのデータである。プラント運転データには、製品品質に係る反応温度や製品濃度等のプロセスデータと、電力、ガス等のエネルギ使用量がある。ここでは、エネルギ使用量とする。エネルギ使用量は、生産工程における使用量と空調等の各種の設備における使用量を含む。プラント運転データの予測値は、プラント設備に制御命令として入力される。プラント設備からは、制御結果として計測値が出力される。

予測値演算部101における予測値の演算には、特定の演算方式を用いてもよいが、重回帰方式や人口知能による推論エンジン等の既知の方式を用いてもよい。更に、直近の過去の複数の計測値の移動平均によって予測値を求めてもよい。従って、予測値演算部101は、計測値保存部102に保存された計測値を入力してもよく、必要なら、予測値補正部104によって求めた補正後の予測値をフィードバック入力してもよい。

第１の計測値保存部102は、プラント運転データの計測値を保存する。第１の計測値保存部102は、特に断らない限り、時系列データであるエネルギ使用量の過去の計測値の履歴を保存する。

比較判定部103は、予測値演算部101からの予測値と第１の計測値保存部102からの計測値を比較する。例えば、予測値と計測値との差を求め、これを閾値と比較する。予測値と計測値との差を予測誤差と呼ぶ。予測誤差は正負の符号を有する。予測誤差の絶対値が閾値より大きい場合には、予測誤差が大きいと判定し、予測誤差の絶対値が閾値より小さい場合には、予測誤差が小さいと判定する。比較判定部103による判定結果は、予測値補正部104に送られる。

第２の計測値保存部106は、第１の計測値保存部102と同様に、時系列データであるエネルギ使用量の過去の計測値の履歴を保存する。計測値出力部107は、予測値補正部104からの命令により、第２の計測値保存部106に保存されている計測値を予測値補正部104に出力する。

予測値補正部104は、比較判定部103からの判定結果に基づいて、予測値を補正し、又は、予測値を生成する。予測誤差が小さい場合には、通常の方法で予測値を補正する。これを「通常補正」と呼ぶこととする。予測値を補正する方法は様々であるが、基本的には予測誤差に基づいて行う。例えば、予測誤差を引数とした関数を予め定義し、それに従って導出してよい。一例として、予測誤差の線形回帰式による決定方法がある。更に、過去の計測値の移動平均値を求めてもよい。

予測値補正部104は、予測値を、予測誤差の正負の逆方向に補正する。例えば、計測値が予測値より大きい場合には、即ち、予測誤差が正の場合には、計測値が減少するように、予測値を減少させる。逆に、計測値が予測値より小さい場合には、即ち、予測誤差が負の場合には、計測値が増加するように、予測値を増加させる。こうして予測値を、計測値の変動とは逆方向に変動させることにより、計測値の変動が減少し、予測誤差が減少する。予測値補正部104は、予測値の「通常補正」を所定の周期にて行う。それによって、予測誤差はゼロに収束する。

予測誤差が大きい場合には、予測値補正部104は、計測値出力部107に、直前の計測値の出力を命令する。予測値補正部104は、計測値出力部107から得た直前の計測値を予測値として予測値出力部105に出力する。予測値補正部104は、予測値演算部101から得た予測値を修正するのではなく、計測値を用いて、予測値を生成する。これを「異常補正」と呼ぶこととする。予測誤差が急激に変化するのは、プラント運転データの計測値が急激に変動した場合である。これは、手動操作に起因していると考えられる。そこで、予測誤差が急激に変動したとき、「通常補正」の代わりに、「異常補正」を行う。「異常補正」では、予測誤差が急変した直前の、即ち、プラント運転データの計測値が急変した直前の計測値を、予測値として出力する。尚、予測誤差が急変した直前の計測値の代わりに、予測誤差が急変した直後の計測値を用いてもよく、又は、予測誤差が急変した直前と直後の両者の計測値より予測値を求めてもよい。

予測値補正部104からの予測値は予測値出力部105を介して出力される。本発明によると、予測誤差が小さい場合には、「通常補正」によって予測値を補正する。予測誤差が急激に変動した場合には、「異常補正」によって予測値を生成する。従って、予測値の精度が常に向上するよう補正および修正される。

図２を参照して、本発明のプラント運転データの予測方法の例を説明する。ステップＳ１０１において、予測値演算部101によって予測値を演算する。ステップＳ１０２において、予測値と計測値を比較する。即ち、両者の差である予測誤差を演算する。予測値と計測値が時系列データであると想定し、時刻毎に、予測誤差を演算する。ステップＳ１０３にて、予測誤差の判定を行う。即ち、予測誤差が閾値より大きいか否かを判定する。予測誤差が閾値より小さい場合には、ステップＳ１０４に進み、「通常補正」を行う。上述のように、「通常補正」では、予測値を用いて補正予測値を得る。予測誤差が閾値より大きいか又は等しい場合には、ステップＳ１０６に進み、「異常補正」を行う。上述のように、「異常補正」では、直前の計測値を用いて、補正予測値とする。ステップＳ１０５では、「通常補正」又は「異常補正」により演算した予測値を出力する。

これらの一連のステップは、所定の周期にて、または、所定の時刻にて、実行する。そのため、予測値は、所定の周期にて、更新される。従って、予測誤差はゼロに収束する。

図３は予測誤差の変動を示す図である。横軸は時間、縦軸は予測誤差である。実線の曲線は、予測誤差300の時間変化を示す。予測誤差300は、予測値演算部101からの予測値と計測値との差であり、正負の値をとる。２つの破線は、上側の閾値301と下側の閾値302である。予測誤差300は、最初の期間311では、２つの閾値301、302の間にあるが、次の期間312では、下側の閾値302を超え、次の期間313では、再び、２つの閾値301、302の間に戻る。期間311と期間313では、「通常補正」を行い、期間312では「異常補正」を行う。

本例のプラント運転データの予測システムでは、予測値は、常時、または、所定の周期にて「通常補正」によって補正されているから、予測誤差はゼロに収束するはずである。従って、予測誤差300が閾値の範囲を超えるのは、予測誤差300が急激に大きくなったときである。即ち、プラント運転データの計測値が急激に変動した場合である。このような場合には、手動操作がなされたと判定し、予測値の「異常補正」を行う。予測誤差が閾値の範囲内に戻ったら、「異常補正」を「通常補正」に切り換える。

図４を参照して、本発明のプラント運転データの予測方法における「異常補正」の例を説明する。「異常補正」では、第２の計測値保存部106に保存された計測値401を予測値とする。計測値401は、予測誤差が閾値を超える直前の計測値である。「異常補正」によって生成された補正予測値402は、外部403に出力される。更に、補正予測値402は、必要な場合には、予測値演算部101にフィードバックされる。

本例の「異常補正」は、後述する「通常補正」と比較すると、予測値演算部101によって演算された予測値をデータとして用いない点が異なる。

図５を参照して、本発明のプラント運転データの予測方法における「通常補正」の例を説明する。「通常補正」では、予測値演算部101によって演算された予測値502を修正する。修正方法は、上述のように様々であるが、基本的には、計測値501と予測値502の差である予測誤差を用いる。「通常補正」によって生成された補正予測値503は、外部504に出力される。更に、補正予測値503は、必要な場合には、予測値演算部101にフィードバックされる。

図６Ａ及び図６Ｂを参照して、図４にて示したプラント運転データの予測方法における「異常補正」を説明する。図６Ａの実線のグラフは、予測値演算部101によって演算された予測値600の時間変化を表す。横軸は時間、縦軸はプラント運転データの予測値である。丸印601a、602a、603aは、時点ｔ１、ｔ２、ｔ３における予測値を表す。星印601b、602bは時点ｔ１、ｔ２における計測値を表す。

時点ｔ２にて、星印602bにて示すように、計測値と予測値の差、即ち、予測誤差が閾値より大きくなったとする。

図６Ｂの実線のグラフは、「異常補正」によって補正した予測値610を示す。本例では、時点ｔ３における予測値は、時点ｔ２における予測値602aを修正することにより求めるのではなく、時点ｔ１における、計測値601bを用いて生成する。

図７Ａ及び図７Ｂを参照して、図５にて示したプラント運転データの予測方法における「通常補正」を説明する。図７Ａの実線のグラフは、予測値演算部101によって演算された予測値700の時間変化を表す。横軸は時間、縦軸はプラント運転データの予測値である。丸印701a、702a、703aは、時点ｔ１、ｔ２、ｔ３における予測値を表す。星印701b、702bは時点ｔ１、ｔ２における計測値を表す。時点ｔ２にて、星印702bにて示すように、計測値と予測値の差、即ち、予測誤差が閾値より小さいとする。

図７Ｂの実線のグラフは、「通常補正」によって補正した予測値710を示す。本例では、時点ｔ３における予測値は、時点ｔ２における予測値702aを修正することにより求める。

図８を参照して、本例のプラント運転データの予測方法を、生産プラントの用役設備制御に適用した例を説明する。本例の予測システム800によって得られた予測値は、制御部802を介して、用役設備804に出力される。こうして、用役設備804は制御される。プラント運転データは、生産プラント803の計測値収集部801によって収集される。計測値収集部801によって得られた計測値は、予測システム800に提供される。

図９Ａ及び図９Ｂを参照して、本例のプラント運転データの予測方法の「異常補正」について説明する。ここでは、図８の生産プラントの用役設備制御における予測値に対する「異常補正」を説明する。図９Ａの実線のグラフは、予測値演算部101によって演算された予測値900の時間変化を表す。横軸は時間、縦軸はプラント運転データの予測値である。丸印901a、902a、903aは、時点ｔ１、ｔ２、ｔ３における予測値を表す。星印901b、902b、903 bは時点ｔ１、ｔ２、ｔ３における計測値を表す。

時点ｔ２にて、星印902bにて示すように、計測値と予測値の差、即ち、予測誤差が閾値より大きくなったとする。

図９Ｂの実線のグラフは、「異常補正」によって補正した予測値910を示す。本例では、時点ｔ３における予測値は、時点ｔ２における予測値902aを修正することにより求めるのではなく、時点ｔ１における、計測値901bを用いて生成する。

図１０Ａ及び図１０Ｂを参照して、本例のプラント運転データの予測方法の「異常補正」の意義を説明する。ここでは、図８の生産プラントの用役設備制御における予測値に対する補正を説明する。

図１０Ａは図９Ａと同一である。即ち、実線のグラフは、予測値演算部101によって演算された予測値1000の時間変化を表す。横軸は時間、縦軸はプラント運転データの予測値である。丸印1001a、1002a、1003aは、時点ｔ１、ｔ２、ｔ３における予測値を表す。星印1001b、1002b、1003 bは時点ｔ１、ｔ２、ｔ３における計測値を表す。

時点ｔ２にて、星印1002bにて示すように、計測値と予測値の差、即ち、予測誤差が閾値より大きくなったとする。

この場合、本発明によると、「異常補正」を行う。ここで、「異常補正」の代わりに、「通常補正」を行ったとする。

図１０Ｂは、「通常補正」を行った場合の予測値1010を示す。時点ｔ３における予測値は、時点ｔ２における予測値1012aを修正することにより求める。即ち、時点ｔ２における予測値1012aに、予測誤差に相当する大きさを加算する。こうして得られた予測誤差1013aの値は、時点ｔ３における計測値1003bより相当に大きくなる。このように、予測誤差が大きい場合に「通常補正」を行うと、予測値の変動が大きくなる。そこで本発明では、図９Ａ及び図９Ｂを参照して説明したように、予測誤差が大きい場合に「異常補正」を行う。そのため、予測値の変動が小さくなり、予測誤差がゼロに集束する。ここでは一律に予測値を修正したが、あらかじめ修正区間を定めておいてもよい。

図１０Ｂを参照して説明したように、「通常補正」では、予測誤差の正負に基づいて、予測値を逆方向に補正する。これは、図８に示したように、予測値を、用役設備804に出力し、計測値の変動を抑制するために用いるからである。

本発明では、「通常補正」と「異常補正」を組み合わせて使用するから、外乱の増大や持続を抑えることができる。

本発明のプラントデータ予測システムは、実装容易な構成で実現可能であり、かつ高精度な予測結果を得ることにより安定したプラント運転を実現できる。

図８では、本発明を生産プラントの用役設備の制御に適用する例を説明したが、本発明の適用対象は生産プラントに限定するものではなく、本発明はプラント設備の様々なプロセスに適用可能であり、省エネ監視や需要予測にも適用可能である。

以上本発明の例を説明したが本発明は上述の例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲にて様々な変更が可能であることは、当業者によって容易に理解されよう。

101…予測値演算部、102…第１の計測値保存部、103…比較判定部、104…予測値補正部、105…予測値出力部、106…第２の計測値保存部、107…計測値出力部、108…異常補正部

Claims

将来のプラント運転データの予測値を演算するステップと、
現在のプラント運転データの計測値を得るステップと、
前記計測値と前記予測値を比較し両者の差を予測誤差として得るステップと、
前記予測誤差を所定の閾値と比較するステップと、
前記予測誤差が前記閾値より小さい場合には、前記予測値を用いて補正予測値を得る通常補正を行うステップと、
前記予測誤差が前記閾値より大きい場合には、前記計測値を用いて補正予測値を得る異常補正を行うステップと、
を有するプラント運転データ予測方法。
請求項１記載のプラント運転データ予測方法において、前記プラント運転データは時間とともに変化する時系列データであることを特徴とするプラント運転データ予測方法。
請求項１記載のプラント運転データ予測方法において、
前記プラント運転データはプラント運転にて使用するエネルギ使用量であることを特徴とするプラント運転データ予測方法。
請求項１記載のプラント運転データ予測方法において、
前記異常補正では、前記予測誤差が前記閾値より大きくなる直前の計測値を補正予測値として出力することを特徴とするプラント運転データ予測方法。
請求項１記載のプラント運転データ予測方法において、
前記異常補正では、前記予測誤差が再び前記閾値より小さくなった直後の計測値を補正予測値として出力することを特徴とするプラント運転データ予測方法。
請求項１記載のプラント運転データ予測方法において、
前記異常補正では、前記閾値より大きくなる直前の計測値と前記予測誤差が再び前記閾値より小さくなった直後の計測値の両者より補正予測値を演算することを特徴とするプラント運転データ予測方法。
請求項１記載のプラント運転データ予測方法において、
前記通常補正では、前記計測値が前記予測値より小さい場合には、前記計測値が増加するように前記予測値を増加させる補正を行い、前記計測値が前記予測値より大きい場合には、前記計測値が減少するように前記予測値を減少させる補正を行うことを特徴とするプラント運転データ予測方法。
プラント運転データの予測値を演算する予測値演算部と、プラント運転データの計測値を保存する第１の計測値保存部と、前記予測値演算部によって演算された予測値と前記第１の計測値保存部から得た計測値の間を比較判定する比較判定部と、前記比較判定部による比較判定結果に基づいて、前記予測値演算部によって演算された予測値を補正する予測値補正部と、プラント運転データの計測値を保存する第２の計測値保存部と、前記第２の計測値保存部に保存された計測値を前記予測値補正部に出力する計測値出力部と、前記予測値補正部によって得られた補正後の予測値を外部に出力する予測値出力部と、を有し、
前記比較判定部は、前記計測値と前記予測値の差である予測誤差を算出し
前記予測値補正部は、前記予測誤差が小さい場合には、前記予測値を用いて補正予測値を得る通常補正を行い、前記予測誤差が大きい場合には、前記計測値を用いて補正予測値を得る異常補正を行うことを特徴とするプラント運転データ予測システム。
請求項８記載のプラント運転データ予測システムにおいて、
前記比較判定部は、前記予測誤差を閾値と比較し、前記予測誤差が前記閾値より小さい場合には、前記予測誤差が小さいと判定し、前記予測誤差が前記閾値より大きい場合には、前記予測誤差が大きいと判定することを特徴とするプラント運転データ予測システム。
請求項８記載のプラント運転データ予測システムにおいて、
前記プラント運転データは時間とともに変化するエネルギ使用量の時系列データであることを特徴とするプラント運転データ予測システム。
請求項８記載のプラント運転データ予測システムにおいて、
前記異常補正では、前記予測誤差が前記閾値より大きくなる直前の計測値を補正後の予測値として出力することを特徴とするプラント運転データ予測システム。
請求項８記載のプラント運転データ予測システムにおいて、
前記異常補正では、前記予測誤差が再び前記閾値より小さくなった直後の計測値を補正予測値として出力することを特徴とするプラント運転データ予測システム。
請求項８記載のプラント運転データ予測システムにおいて、
前記異常補正では、前記閾値より大きくなる直前の計測値と前記予測誤差が再び前記閾値より小さくなった直後の計測値の両者より補正予測値を演算することを特徴とするプラント運転データ予測システム。
請求項８記載のプラント運転データ予測システムにおいて、
前記通常補正では、前記計測値が前記予測値より小さい場合には、前記計測値が増加するように前記予測値を増加させる補正を行い、前記計測値が前記予測値より大きい場合には、前記計測値が減少するように前記予測値を減少させる補正を行うことを特徴とするプラント運転データ予測システム。
将来のプラント運転データの予測値を演算するステップと、
現在のプラント運転データの計測値を得るステップと、
前記計測値と前記予測値を比較し両者の差を予測誤差として得るステップと、
前記予測誤差を所定の閾値と比較するステップと、
前記比較結果に基づいて前記予測値を修正するステップと、
前記修正した予測値を管理データとしてプラント設備に供給するステップと、
を有するプラント運転方法において、
前記予測値を修正するステップにおいて、
前記予測誤差が前記閾値より小さい場合には、前記予測値を用いて補正予測値を得る通常補正を行い、
前記予測誤差が前記閾値より大きい場合には、前記計測値を用いて補正予測値を得る異常補正を行うことを特徴とするプラント運転方法。
請求項１５記載のプラント運転方法において、前記プラント運転データは時間とともに変化するエネルギ使用量の時系列データであることを特徴とするプラント運転方法。
請求項１５記載のプラント運転方法において、
前記異常補正では、前記予測誤差が前記閾値より大きくなる直前の計測値を補正予測値として出力することを特徴とするプラント運転方法。