JP2013149249A - 監視、診断、および予知診断のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】１つまたは複数の遠隔サイトに対する連続監視システム（ＣＭＳ）を含む監視および診断（Ｍ＆Ｄ）センタを提供する。
【解決手段】（１つまたは複数の）遠隔サイト１５０にて採取された測定データは出力を生成し分析するために用いられる。オンサイト検証ツールは、異なるアルゴリズムにより異なる期間にわたって生成された出力を用いて診断および予知診断を行って、ハードウェアアップグレード、設計改善、または修正された保守スケジュールに関する推奨事項を生成する。
【選択図】図１

Description

本明細書に開示される主題は、システムの向上された監視、診断、および予知診断に関する。

システムの問題を診断し報告するために、サイト専用の性能監視システムが用いられる。監視は、中央の場所からいくつかのオンサイトシステムに対して遠隔的に行うことができる。たとえば１つまたは複数の発電所サイトでの発電所の動作は、中央監視および診断（Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ：Ｍ＆Ｄ）センタから遠隔的に監視することができる。連続監視システム（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ：ＣＭＳ）は、Ｍ＆Ｄセンタでの所与のサイトの性能計算を実現する。

米国特許出願公開第２００８／０１７７５０５号明細書

現在は監視システムによって予期しないまたは異常な結果を生じたときは、その結果が監視されるサイトシステム、監視システム、または監視システムに入力を供給する測定装置の問題によるものであるかを確かめることが難しい。さらにその結果を生じるシステム動作の問題は、現在のＣＭＳに基づいてサイトシステム性能低下または損傷と区別することはできない。したがって少なくとも、監視システム内の入力、アルゴリズム、および出力を検証し、サイトシステムのトラブルシューティングを含む、システムおよび方法が当技術分野では望まれる。

本発明の一態様によれば、運転サイトを監視し診断および予知診断を行うためのシステムが、運転サイトの１つまたは複数のパラメータを測定するように構成された１つまたは複数の測定装置と、１つまたは複数のパラメータを検証し、１つまたは複数のパラメータに基づいて運転サイトの出力を確定し、１つまたは複数のパラメータおよび出力に基づいて診断および予知診断を行い、推奨事項を生成するように構成されたプロセッサとを含む。

本発明の他の態様によれば、システムの監視、診断、および予知診断の方法は、システムの１つまたは複数のパラメータを周期的に測定するステップと、１つまたは複数のパラメータを検証するステップと、第１の期間にわたって収集される１つまたは複数のパラメータに基づいて、システムの第１の複数の出力値を計算するステップと、第１の複数の出力値の分析に基づいてシステムのトラブルシューティングを行って、第１の複数の出力値の中の予期しない出力値、および予期しない出力値の発生源を識別するステップと、トラブルシューティングに基づいてシステム内の性能低下の発生源を診断し、システムの今後の性能の予知診断を生成するステップと、診断および予知診断に基づいてシステムの保守に関する推奨事項を生成するステップとを含む。

さらに本発明の他の態様によれば、コンピュータ可読媒体は、プロセッサによって処理されたときにプロセッサに、システムの監視、診断、および予知診断の方法を実行させる命令を記憶する。方法は、システムの１つまたは複数のパラメータを周期的に測定するステップと、１つまたは複数のパラメータを検証するステップと、第１の期間にわたって収集される１つまたは複数のパラメータに基づいて、システムの第１の複数の出力値を計算するステップと、第１の複数の出力値の分析に基づいてシステムのトラブルシューティングを行って、第１の複数の出力値の中の予期しない出力値、および予期しない出力値の発生源を識別するステップと、トラブルシューティングに基づいてシステム内の性能低下の発生源を診断し、システムの今後の性能の予知診断を生成するステップと、診断および予知診断に基づいてシステムの保守に関する推奨事項を生成するステップとを含む。

これらならびに他の利点および特徴は、以下の説明を図面と併せ読めばより明らかになるであろう。

本発明と見なされる主題は、本明細書の結びの「特許請求の範囲」で詳細に指摘され、明瞭に請求される。本発明の上記ならびにその他の特徴および利点は、以下の詳細な説明を添付の図面と併せ読めば明らかとなる。

本発明の一実施形態による監視、診断、および予知診断を有するシステムのブロック図である。 図１に示されるシステムによって行われる方法を示す図である。

図面を参照し例として詳細に述べることにより、利点および特徴と共に本発明の実施形態を説明する。

図１は、本発明の一実施形態による監視、診断、および予知診断を有するシステム１００のブロック図である。システム１００は、センタ１１０と、ネットワーク１３０を通じてセンタ１１０と通信する１つまたは複数のサイトシステム１５０とを含む。サイトシステム１５０はたとえば、センタ１１０によってその性能が遠隔的に監視される発電所とすることができる。

センタ１１０は、プロセッサ１１３と、メモリ装置１１５と、通信ユニット１１７とを含む。実際にはプロセッサ１１３およびメモリ装置１１５のそれぞれは、互いに通信する複数の要素（複数のプロセッサ１１３およびメモリ装置１１５）からなるものとすることができる。通信ユニット１１７は、ネットワーク１３０を通して１つまたは複数のサイトシステム１５０と通信する。通信ユニット１１７はまた、異なるユーザサイト（図示せず）からのセンタ１１０との通信を可能にする。一実施形態ではプロセッサ１１３は、データが生じる特定のサイトシステム１５０に関わらず同じ動作（連続監視動作）を行い、あるいはカスタマイズされたまたはデータに依存した動作を行うことができる。プロセッサ１１３は知られているＣＭＳに従って連続監視を行う。本発明による代替実施形態ではプロセッサ１１３は、ＣＭＳの機能以上の追加の診断および予知診断機能を含む。

サイトシステム１５０は、サイトシステム１５０を監視し診断するのに用いられるパラメータを測定する１つまたは複数の測定装置１５３を含む。各測定装置１５３は一定の間隔で（たとえば５分ごとに）データを収集する。収集されたデータは、サイトシステム１５０の検証ツール１５５による使用のために記憶され、またＣＭＳ動作を容易にするためにセンタ１１０に送信される。本発明のこの実施形態によればサイトシステム１５０はまた検証ツール１５５を含む。検証ツール１５５は、入力と、出力と、（１つまたは複数の）プロセッサによって実行される命令とを記憶する１つまたは複数のメモリ装置を有する、１つまたは複数のプロセッサからなるものとすることができる。一実施形態では検証ツール１５５は集中制御型またはウェブベースの、サイトシステム１５０での卓上型ツールの形であり、検証ツール１５５は診断および予知診断動作に加えて、センタ１１０で行われる多くのまたはすべてのモデルおよび動作をシミュレートする。一実施形態では検証ツール１５５は単独で働く。代替実施形態では検証ツール１５５は、センタ１１０と関連して働いて包括的な監視、診断、および予知診断システムをもたらす。

一実施形態では検証ツール１５５は、サイトシステム１５０の動作をオフラインでシミュレートすることによって、センタ１１０ＣＭＳに対するチェックとして動作する。検証ツール１５５は、測定装置１５３によって収集されセンタ１１０ＣＭＳによって用いられるデータを調べて、測定装置１５３からの無効な（期待範囲外である、または以前の値に比べて期待されるより大きな隔たりを有する）データを識別する。検証ツール１５５は、出力を取得し有効化するために無効な値を置き換える。センタ１１０ＣＭＳによって用いられるデータを用い、モデルの出力をセンタ１１０ＣＭＳ出力と比較することによって、検証ツール１５５は、たとえば予想されるより急速な性能低下、または一定の閾値を超える性能低下などのサイトシステム１５０内の異常を識別する。その重大度および他の因子に基づいて、性能低下はハードウェア故障を示すことができる。上記のように、センタ１１０の機能に加えて異常を判定し分析するために追加の分析を検証ツール１５５にて行うことができ、またはそれら２つの間で共有することができる。

図２は、図１に示されるシステム１００によって行われる方法を示す。いずれの方法ブロックの結果もユーザへの出力とすることができる。ブロックＳ２１０でデータを測定するステップは、所与のサイトシステム１５０での測定装置１５３がサイトシステム１５０の様々なパラメータのセンサからデータを収集することを含む。たとえばサイトシステム１５０が発電所である場合は、測定装置１５３は、中でも温度、排熱、および発電所出力を測定する。ブロックＳ２２０でデータを検証するステップは、特定の測定装置１５３出力が期待範囲内かどうか、または２つの測定結果が互いに一定の隔たりの範囲内かどうかを検査することを含む。期待範囲および隔たりの範囲は、モデルに基づいて決定することができ、またはユーザ入力とすることができる。測定装置１５３からのデータが無効であると判定されたときは、誤った結果を防ぐために、そのデータに対して別の値が置き換えられる。置き換えデータは、たとえば記憶されたデフォルト値、ユーザによる入力、または以前の有効な測定値の繰り返しとすることができる。

Ｓ２３０でデータを処理するステップは、１つまたは複数のプロセスを行うことができ、その少なくともいくつかは、サイトシステム１５０、およびデータ自体の発生源に応じて任意選択である。たとえばデータはフィルタすることができる。さらにデータに対する補正係数を計算することができる。たとえば例示のサイトシステム１５０として発電所の場合は、出力および発熱率の補正係数が計算され、検証されたデータは補正係数に従って調整される。ブロックＳ２４０でデータ（検証され、必要によりさらに処理された）は、サイトシステム１５０出力および性能低下を判定するために用いられる。サイトシステム１５０の性能低下は、一実施形態によれば以前の出力との比較に基づいて判定され、別の実施形態によれば目標出力値との比較に基づいて判定される。目標出力値はモデル化された出力値に基づくものとすることができる。

上記のようにサイトシステム１５０出力および性能低下値は、いずれの処理ブロックの結果と同様にユーザへの出力とすることができる。ブロックＳ２５０で一定の周期にて（たとえば毎日）、サイトシステム１５０出力および性能低下値に対して異常診断が行われる。たとえばその期間にわたってサイトシステム１５０出力および性能低下値が期待範囲の外側であるときは、いずれかのデータが欠落していないかどうかの評価が行われる。すなわちＳ２５０での処理の一部は、いずれかの特定の測定装置１５３からのデータが、その期間にわたるいずれかの時点で受け取られなかったかどうかを判定することを含む。ブロックＳ２５０で異常が診断できず修復されなかった場合は、人間の介入が必要になる場合があり、より長い第２の期間にわたるサイトシステム１５０データを検討することができる。

ブロックＳ２６０でサイトシステム１５０データおよび性能低下値は、第２の期間（たとえば１カ月）に対して判定される。ブロックＳ２６０での処理はまた、同じ第２の期間にわたって集団の性能（すなわちすべてのサイトシステム１５０の性能）を分析し報告することを含むことができる。したがってブロックＳ２６０で用いられる１つまたは複数のアルゴリズムは、ブロックＳ２５０で用いられるものとは異なるものとすることができる。サイトシステム１５０の集団の性能を調べることにより、サイトシステム１５０の１つまたは複数における異常が識別される。ブロックＳ２７０で、第２の期間にわたって収集されたデータに対して異常分析が行われ、根本原因が調査される。このブロックでは処理の一部は、異常が徹底的に対処されるのを確実にするために人間の介入を含むことができる。

ブロックＳ２８０で経時的なサイトシステム１５０性能が分析され、サイトシステム１５０に対する診断および予知診断をもたらすという技術的効果を生じる。具体的にはＳ２８０にて分析するステップは、性能低下の内在する原因を確定するために根本原因分析を行うことを含む。さらに予知診断処理の一部として性能低下予測を行うことができる。Ｓ２８０で予知診断処理を行うために、統計分析または分析論の技法が用いられる。ブロックＳ２９０では、Ｓ２８０での分析および予知診断に基づく推奨事項が報告され実施される。Ｓ２８０で行われる根本原因分析および予知診断は、ハードウェアアップグレード、設計改善、または修正された保守スケジュール（たとえば増加された保守サイクル）に対する推奨事項につながり得る。

本発明について限られた数の実施形態のみに関して詳細に述べてきたが、本発明はこのような開示された実施形態に限定されないことは容易に理解されるべきである。むしろ本発明は、これまで述べていないが本発明の趣旨および範囲と同等である任意の数の変更形態、変形形態、置換形態、または等価な構成形態を組み入れるように変更することができる。さらに本発明の様々な実施形態について述べたが、本発明の態様は、述べられた実施形態の一部のみを含み得ることを理解されたい。したがって本発明は、上記の説明によって限定されると見なされるべきではなく、添付の「特許請求の範囲」によってのみ限定されるものである。

１００ システム
１１０ センタ
１１３ プロセッサ
１１５ メモリ装置
１１７ 通信ユニット
１３０ ネットワーク
１５０ サイトシステム
１５３ 測定装置
１５５ 検証ツール
Ｓ２１０ データを測定する
Ｓ２２０ データを検証する
Ｓ２３０ データを処理する
Ｓ２４０ 出力およびシステム性能低下を計算する
Ｓ２５０ 第１の期間にて異常を診断する
Ｓ２６０ さらに計算し分析する
Ｓ２７０ 第２の期間にて異常を診断する
Ｓ２８０ 分析および予知診断
Ｓ２９０ 推奨事項を実施する

Claims (20)

1. 運転サイトを監視し診断および予知診断を行うためのシステムであって、
   前記運転サイトの１つまたは複数のパラメータを測定するように構成された１つまたは複数の測定装置と、
   前記１つまたは複数のパラメータを検証し、前記１つまたは複数のパラメータに基づいて前記運転サイトの出力を確定し、前記１つまたは複数のパラメータおよび前記出力に基づいて診断および予知診断を行い、推奨事項を生成するように構成されたプロセッサと
   を備える、システム。
2. 前記１つまたは複数の測定装置が、前記１つまたは複数のパラメータを周期的に測定する、請求項１記載のシステム。
3. 前記プロセッサが前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれを、前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれの以前のものとの比較に基づいて検証する、請求項１記載のシステム。
4. 前記プロセッサが前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれを、前記１つまたは複数のパラメータの期待値との比較に基づいて検証する、請求項１記載のシステム。
5. 前記期待値がモデル出力に基づく、または前記期待値がユーザ入力である、請求項４記載のシステム。
6. 無効と判定された前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれに対して値が置き換えられる、請求項４記載のシステム。
7. 前記プロセッサが、第１の期間にわたって収集された第１の複数の前記１つまたは複数のパラメータに基づいて前記運転サイトの第１の複数の出力値を確定する、請求項１記載のシステム。
8. 前記プロセッサが前記第１の複数の出力値内の異常を識別し、前記異常は前記第１の複数の出力値の中での予期しない出力値である、請求項７記載のシステム。
9. 前記予期しない出力値が前記システムのモデルに基づいて識別される、請求項８記載のシステム。
10. 前記予期しない出力値が以前の出力値との比較に基づいて識別される、請求項８記載のシステム。
11. 診断および予知診断を行う前記プロセッサが、第２の期間にわたって収集される前記１つまたは複数のパラメータに基づいて、前記システムの第２の複数の出力値を計算する当該プロセッサを含む、請求項１記載のシステム。
12. 前記プロセッサが、前記運転サイトでのハードウェアアップグレード、前記運転サイトでの設計変更、または前記運転サイトの増加された保守サイクルの推奨事項を出力するように構成された、請求項１記載のシステム。
13. システムの監視、診断、および予知診断の方法であって、
    前記システムの１つまたは複数のパラメータを周期的に測定するステップと、
    前記１つまたは複数のパラメータを検証するステップと、
    第１の期間にわたって収集される前記１つまたは複数のパラメータに基づいて前記システムの第１の複数の出力値を計算するステップと、
    前記第１の複数の出力値の分析に基づいて前記システムのトラブルシューティングを行って、前記第１の複数の出力値の中の予期しない出力値、および前記予期しない出力値の発生源を識別するステップと、
    前記トラブルシューティングに基づいて前記システム内の性能低下の発生源を診断し、前記システムの今後の性能の予知診断を生成するステップと、
    前記診断および前記予知診断に基づいて前記システムの保守に関する推奨事項を生成するステップと
    を含む方法。
14. 前記１つまたは複数のパラメータを前記検証するステップが、前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれを、前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれの以前のものと比較するステップを含む、請求項１３記載の方法。
15. 前記１つまたは複数のパラメータを前記検証するステップが、前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれを、前記１つまたは複数のパラメータの期待値と比較するステップを含み、前記期待値がモデル出力に基づく、または前記期待値がユーザ入力である、請求項１３記載の方法。
16. 前記１つまたは複数のパラメータを前記検証するステップが、無効と判定された前記１つまたは複数のパラメータのそれぞれに対して値を置き換えるステップを含む、請求項１３記載の方法。
17. 前記トラブルシューティングが、前記システムのモデルに基づいて前記予期しない出力値を識別するステップを含む、請求項１３記載の方法。
18. 前記トラブルシューティングが、以前の出力値との比較に基づいて前記予期しない出力値を識別するステップを含む、請求項１３記載の方法。
19. 前記診断するステップおよび前記予知診断を前記生成するステップが、第２の期間にわたって収集される前記１つまたは複数のパラメータに基づいて、前記システムの第２の複数の出力値を計算するステップ、および前記システムのハードウェアアップグレード、前記システム内の設計変更、または前記システムの修正された保守スケジュールの推奨事項を生成するステップを含む、請求項１３記載の方法。
20. プロセッサによって処理されたときに前記プロセッサに、システムの監視、診断、および予知診断の方法を実行させる命令を記憶したコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
    前記システムの１つまたは複数のパラメータを周期的に測定するステップと、
    前記１つまたは複数のパラメータを検証するステップと、
    第１の期間にわたって収集される前記１つまたは複数のパラメータに基づいて前記システムの第１の複数の出力値を計算するステップと、
    前記第１の複数の出力値の分析に基づいて前記システムのトラブルシューティングを行って、前記第１の複数の出力値の中の予期しない出力値、および前記予期しない出力値の発生源を識別するステップと、
    前記トラブルシューティングに基づいて前記システム内の性能低下の発生源を診断し、前記システムの今後の性能の予知診断を生成するステップと、
    前記診断および前記予知診断に基づいて前記システムの保守に関する推奨事項を生成するステップとを含む、
    コンピュータ可読媒体。