JP3851783B2 - 末端圧力制御用支援装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、ある配水管網に対して複数の浄配水場から注入するプロセスに対し、配水管路網の末端圧力を許容範囲内に制御する為に支援を行う末端圧力制御用支援装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
一般に、水道水は、取水源(河川やダム)から導水し、浄水場で水処理し、配水ポンプで配水管路網を通じて各家庭に供給される。
【0003】
各家庭で水道水を快適に使用するためには、配水管路網内の圧力を適切な範囲に保つことが要求される。このため、従来は、主として末端圧力制御や吐出圧力制御が行われていたが、配水管路網に対して複数の浄配水場から注入するプロセスでは、経験のあるオペレータが多数ある浄配水場の吐出圧力や配水流量を設定し、配水管路網内の圧力を適切に保つように運用している。また、配水管網の圧力を推定する場合には管網解析を用いている。管網解析は、配水管網の管路情報を用いてプロセスモデルを生成しているため、その情報を入力する必要がある。即ち、ある程度大きな配水エリアの場合、入力作業に大幅な時間が取られることになる。
【0004】
ここで、従来の方法について図9を用いて説明する。
【0005】
対象となる配水管網には幾つもの浄配水場が接続されており、各浄配水場から浄水が供給される。
【0006】
需要量予測手段51では、配水管網内で使われる一日分の浄水を時間単位でオペレータが経験によって予測する。また、ニューラルネットワークを応用した装置(特願平9−18969)等を用いて予測を行う場合もある。
【0007】
需要量分担手段52では、前記需要量予測手段で予測した需要量を各浄配水場の配水能力に合わせて分配する。
【0008】
配水流量目標値設定手段53では、前記需要量分担手段にて各浄配水場毎に分配された需要量を基に、その機場特有の配水池運用に合わせてオペレータが運用計画を作成する。
【0009】
制御量出力手段54では、前記配水流量目標値設定手段にて設定された配水流量目標値を各浄配水場に設置されている共通制御手段6に送る。
【0010】
共通制御手段6では、圧力/流量判定手段61で流量制御を行うと判断し(圧力制御が無い時は必要ない)、配水流量制御手段62にて、配水流量実績値が目標値に追従するように配水ポンプを回転数制御する。
【0011】
【発明が解決しようする課題】
以上のように従来では、末端圧力をある許容範囲内に制御するのはオペレータの経験に依存しており、経験の浅いオペレータでは末端圧力を許容範囲内にするのは難しい。そのため、末端圧力が許容範囲から逸脱する事がある。即ち、配水管網への浄水の供給量が必要以上に多い場合、又は、少ない場合、効率的に浄水の供給ができない。また、プロセスモデル生成には大変な労力と時間がかかってしまうため、他の作業に支障をきたすことになる。
【0012】
そこで、本発明の目的は、
1.簡単にプロセスモデルを生成できる
2.経験の浅いオペレータでも末端圧力を制御できるように支援を行う
3.経験をつむことが可能な運転訓練を行う
ことのできる末端圧力制御装置を提供することである。
【0013】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、配水管網内に設置されている圧力計により配水管網内の圧力に関する計測信号を収集するデータ収集手段と、前記データ収集手段にて収集した圧力に関する信号を貯えておく実績データDBと、前記実績データDBに蓄えられた実績データの桁等の単位を合わせる為に、圧力に関するデータを標準化するデータ標準化手段と、前記データ標準化手段にて標準化した圧力に関するデータの相関関係を分析する相関分析手段と、前記相関分析手段にて分析した結果からモデル生成に用いる圧力に関するデータを選択するデータ選択手段と、前記データ選択手段にて選択した圧力に関するデータから最もモデルの入力として適切だと考えられる圧力に関するデータを自動的に選択する変量選択手段と、前記データ選択手段にて自動的に選択した圧力に関するデータを用いて、末端圧力推定モデルを重回帰分析にて生成するモデル構築手段と、前記モデル構築手段で生成された末端圧力推定モデルが妥当なモデルか検定を行うモデル検定手段と、前記各々の手段に基づく結果をオペレータに掲示するモデル表示手段と、を備えることを特徴とする。
【0014】
また、配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、配水管網内に設置されている圧力計により配水管網内の圧力に関する計測信号を収集するデータ収集手段と、前記データ収集手段にて収集した圧力に関する信号を貯えておく実績データDBと、前記実績データDBに蓄えられた実績データの桁等の単位を合わせる為に、圧力に関するデータを標準化するデータ標準化手段と、前記データ標準化手段にて標準化した圧力に関するデータの相関関係を分析する相関分析手段と、
前記相関分析手段にて分析した結果からモデル生成に用いる圧力に関するデータを選択するデータ選択手段と、前記データ選択手段にて選択した圧力に関するデータを用いて、末端圧力推定モデルをGroup Method of Data Handling (GMDH)にて生成するモデル構築手段と前記各々の手段に基づく結果をオペレータに掲示するモデル表示手段と、を備えることを特徴とする。
【0015】
また、配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、配水管網内に設置されている圧力計により配水管網内の圧力に関する計測信号を収集するデータ収集手段と、前記データ収集手段にて収集した圧力に関する信号を貯えておく実績データDBと、前記実績データDBに蓄えられた実績データの桁等の単位を合わせる為に、データを標準化するデータ標準化手段と、前記データ標準化手段にて標準化した圧力に関するデータを、主成分分析にて複数個の圧力に関するデータの主成分を取得するデータ要約手段と、前記データ要約手段にて取得した主成分の中から、末端圧力推定モデルの生成をするための入力データとして使用する主成分を選択する主成分選択手段と、前記主成分選択手段にて選択した主成分から最もモデルの入力として適切だと考えられる主成分を自動的に選択する変量選択手段と、前記データ選択手段にて自動的に選択した主成分を用いて、末端圧力推定モデルを重回帰分析にて生成するモデル構築手段と、前記モデル構築手段で生成された末端圧力推定モデルが妥当なモデルか検定を行うモデル検定手段と、前記各々の手段に基づく結果をオペレータに掲示するモデル表示手段と、を備えることを特徴とする。
【0016】
また、配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、配水管網内に設置されている圧力計により配水管網内の圧力に関する計測信号を収集するデータ収集手段と、前記データ収集手段にて収集した信号を貯えておく実績データDBと、前記実績データDBに蓄えられた実績データの桁等の単位を合わせる為に、圧力に関するデータを標準化するデータ標準化手段と、前記データ標準化手段にて標準化した圧力に関するデータを、主成分分析にて複数個の圧力に関するデータの主成分を取得するデータ要約手段と、前記データ要約手段にて取得した主成分の中から、末端圧力推定モデルの生成をするための入力データとして使用する主成分を選択する主成分選択手段と、前記主成分選択手段にて選択した主成分を用いて、末端圧力推定モデルをGroup Method of Data Handling (GMDH)にて生成するモデル構築手段と前記各々の手段に基づく結果をオペレータに掲示するモデル表示手段と、を備えることを特徴とする。
【0017】
また、末端圧力、配水圧力等を監視するデータ監視手段と、末端圧力が許容範囲を逸脱していないか確認する圧力確認手段と、許容範囲を逸脱した末端圧力を、最も効率良く許容範囲内に戻すことのできる配水機場をオペレータに提示する操作機場収集手段と、前記操作機場収集手段にて提示された機場の配水圧力を変更する配水圧力設定手段と、前記配水圧力設定手段にて設定した配水圧力と生成された前記末端圧力推定モデルとから末端圧力を推定する末端圧力推定手段と、を設けたことを特徴とする。
【0018】
また、流量制御を行う機場、圧力制御を行う機場をモデルに基づいて決定する制御方法決定手段と、需要家が一日に必要とする需要を予測する需要量予測手段と、前記需要量予測手段にて予測した需要量を、前記制御方法決定手段にて流量制御を行うと判断された機場の配水能力に合わせて、分配する需要量分配手段と、配水圧力制御行う機場の配水圧力目標値を実績データ及び末端圧力推定モデルから演算する配水圧力演算手段と、前記制御方法決定手段にて流量制御を行うと判断された機場は前記需要量分配手段にて分配された配水量に追従するように流量制御を行い、前記制御方法決定手段にて圧力制御を行うと判断された機場は、配水圧力を目標値に追従するように圧力制御を行う制御手段と、を設けたことを特徴とする。
【0019】
また、オペレータが訓練したい日にちを設定する訓練日設定手段と、前記訓練日設定手段にて設定した日にちの実績データを前記実績データDBから取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段にて得られた実績データと後期シミュレーション手段にて得られたシミュレーション結果を表示するリプレイ手段と、オペレータが任意に配水圧力、配水流量、配水ポンプ回転数、制御弁開度を変更できる割込み手段と、前記割込手段にて変更した配水圧力から末端圧力を推定するシミュレーション手段と、を設けたことを特徴とする。
【0020】
また、配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、請求項1乃至請求項4のいずれかの内容をソフトウェアパッケージとして管理するサーバと、前記サーバのソフトウェアを用いて請求項5乃至請求項7のいずれかの内容を実現する監視サーバと、前記監視サーバからの指令通りにプラントを運用する制御盤と、プラント状況を監視するPCと、前記監視サーバなどを接続する場内LANと、前記場内LANをインターネットと接続するルータと、プラント状況を遠隔から監視する遠隔監視PCと、前記サーバと前記ルータを接続するインターネットとを備えることを特徴とする。
【0021】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【0022】
[第1の実施例]
図1を用いて第1の実施例の構成を説明する。
【0023】
モデル生成手段1はデータ収集手段10と実績データDB101とデータ標準化手段11と、モデル生成手段12Aと、モデル表示手段13から構成される。尚、モデル生成手段12Aは、相関分析手段121と、データ選択手段122と、変量選択手段123と、モデル検定手段124と、モデル構築手段125とから構成される。
【0024】
データ収集手段10では、配水管網内に設置されている複数の圧力計の計測信号を収集し、実績データDB101に蓄積する。尚、圧力計は配水管網内の任意の地点に設置されている。
【0025】
計測信号の呼び名は以下に示すものとする。
【0026】
・浄配水場に設置された圧力計の計測値:配水圧力
・浄配水場以外に設置された圧力計の計測値:末端圧力
実績データDB(データベース)101は、計測された計測信号が時系列に格納されている。
【0027】
データ標準化手段11では、データの標準化を行う。これは、実績データDB101に格納されているデータの単位(桁)がデータによって違う為、末端圧力推定モデルの生成時に問題が出てくる。そのため、データの標準化を行い単位(桁)を揃える。標準化は次式にて行う。
【0028】
【数1】
モデル生成手段12Aでは、データ標準化手段11にて標準化されたデータを基に、末端圧力と配水圧力の関係をモデルに落とし込む。モデルへの落とし込みの方法は幾つかあるが、ここでは多変量解析手法の一つである重回帰分析を用いる。
【0029】
相関分析手段121では、データ標準化手段11にて標準化されたデータを読込み、相関分析にかけ、標準化データ間の相関関係を得る。分析結果をモデル表示手段13にてオペレータに提示する。尚、相関分析とはデータとデータの相関係数を求めるものである。相関係数の演算式を(2)式に、相関係数の解釈を図10の表1に、相関分析の結果例を図11の表2に示す。
【0030】
【数2】
データ選択手段122では、相関分析手段121にて得られた標準化データ間の相関関係から、オペレータが末端圧力の変動に関わりがあると思える配水圧力を選択する。尚、末端圧力が複数個ある場合は、各末端圧力に対して、それぞれ配水圧力を選択する。
【0031】
変量選択手段123では、データ選択手段121にて選択した配水圧力の中から、末端圧力推定モデルに適用して意味のあるデータかどうか判定し、意味の無いデータはモデルに取込まないようにする。意味があるなしの判定は、モデル検定手段125にて検定した結果を用いて行う。変量の取捨方法を簡単に説明する。
【0032】
まず、変量を適当に選択してモデルを構築し(モデル構築手段124にて構築)、検定(モデル検定手段125にて構築)を行う。次に、別の変量を加えモデル構築、検定を行い、モデル精度が良くなったら、前回のモデルに使用していた変量の検定を改めて行い、有意性がない変量をモデルから削除する。本手法は、重回帰分析の変数増減法と呼ばれているものである。
【0033】
モデル構築手段124では、変量選択手段123にて選択された変量を基に、末端圧力推定モデルを重回帰分析にかけることで構築する。構築されたモデルが妥当なモデルであるか、モデル検定手段125で検定する。
【0034】
<<重回帰分析とは>>
以下に重回帰分析について説明する。
予測したい変量(目的変量と呼ぶ)をy、それを説明するためのi個の変量(説明変量と呼ぶ)をx1とする時、(3.1)式に示す線形式で目的変量yを予測しようとするものである。尚、(3.1)式を線形重回帰モデル(liner multiple regression model)と呼ぶ。
【0035】
y=a+a0・x0+a1・x1+・・・+ai・xi ………(3.1)
ここで、y:目的変量(今回は末端圧力となる)
xi:説明変量(今回は配水圧力となる)
ai:重回帰係数
重回帰係数の推定方法は以下の通りである。
【0036】
yに対するx1のデータがN組得られている時、N組に対して以下の線形関係が成立すると仮定する。
【0037】
【数3】
重回帰係数aiは(3.5)式が最小となるように決定する。
【0038】
【数4】
モデル検定手段125では、重回帰分析手段123にて得られたモデルが適切なモデルか検定する。検定には、分散分析法、重相関係数法を用いる。また、モデルに使用されている係数(重回帰係数)についても検定を行い、妥当であるか検定する。また、説明変量に対しては、その変量にかかる偏回帰係数を評価することで、モデルに対して役立っているかが検定可能である(t検定で検定可能)。検定を行った結果はモデルと共に、モデル表示手段13でオペレータに提示する。オペレータは総合的に判断してモデルを決定する。
【0039】
モデル表示手段13は、上述したように、モデルに関する情報をオペレータに提示するものである。
【0040】
本実施例によれば、配水管網内の圧力を推定する時に、計測した信号のみを使用しているため、管網解析のように配水管路一本一本の情報を入力することなく、プロセスモデルの生成が行える。このため、プロセスモデル生成に大幅に時間がかかっていたのが、瞬時で生成することができる。
【0041】
[第2の実施例]
図2を用いて第2の実施例の構成を説明する。
【0042】
本実施例はモデル生成手段1はデータ収集手段10と実績データDB101とデータ標準化手段11と、モデル生成手段12Bと、モデル表示手段13から構成される。尚、モデル生成手段12Bは、相関分析手段121と、データ選択手段122と、モデル構築手段126とから構成される。
【0043】
ここで、データ収集手段10は、第1の実施例と同様に作用する。実績データDB101は、第1の実施例と同様である。モデル表示手段13は、第1の実施例と同様である。モデル生成手段12Bでは、プロセスモデルを自動的に生成する。相関分析手段121は、第1の実施例と同様である。データ選択手段122は、第1の実施例と同様である。
【0044】
モデル構築手段126では、データ選択手段122にて選択した変量と末端圧力からGroup Method of Data Handling (GMDH)を用いて末端圧力推定モデルを構築する。以下にGMDHについて説明する。
<<GMDHについて>>
GMDHは、発見的自己組織化の原則に基づく手法である。この手法は、多くの入力変数の組合せからなる中間変数をある規則に従って生成演算する手順の群を1つの層として、これを繰返すことにより非線形の完全表現を得る手法である。また、不必要な高次化や同定モデルのover fitting現象を解決するために、部分表現式となる高次多項式を2次多項式に限定し、その選択基準に情報量基準AIC(赤池の情報規約、式(4.2))を導入している。アルゴリズムは以下の通りである。
【0045】
Step1:入力データXkを(k=1,…,K)入力し、正規化処理を行う。
【0046】
Step2:入力変数の2個の組合せXiとXjに対して中間変数Zk(k=1,…,K(K・1)/2)を式(4.2.1)により生成する。但し、式中の係数は、すべてのデータに基づく2乗平均誤差を最小にするように決定する。組合わせ毎に31個の式を用い、AICの相対部の値を求め、最小になる式を1つ選択し、残りは捨てる。
【0047】
Step3:Step2で求めたAICが小さいものからM個中間変数を採用し、残りは捨てる。
【0048】
Step4:以上の手続きを「層」単位の手続きとすると、第1層時は無条件にStep5へ。第2層以上の時は、Step3において用いたAICの最小のものが、前層のそれを越えた場合、前層までに計算され、選択された式(4.1)の中の1つの式を次々と代入することにより、完全表現式を得、アルゴリズムを終了する。さもなくば、Step5へ。
【0049】
Step5:選択された中間変数ZkをXhとし、その数MをKと書き換えて、Step2に戻る。
【0050】
【数5】
実際に構築した時のモデル例を以下に示す。
【0051】
X1=(0.02458)+(0.32327)*Y+(0.52063)*Z+(-0.13219)*Y2+(0.13662)*Y*Z
where Y=X(5),Z=X(7)
X2=(0.06153)+(-0.30956)*Y+(0.89340)*Z+(0.15799)*Z2+(0.28388)*Y*Z
where Y=X(1),Z=X(2)
Y=(0.68430)*X1+(0.39710)*X2 ………(4.3)
ここで、Y:末端圧力
X0:配水圧力(選択した変量のどれか)
X1,X2:中間変数
本実施例によれば、第1の実施例の効果と同等の効果を奏することができる。また、モデル式に2次の項を考慮していることにより、非線形性の高いプロセスにおいては、モデル精度が向上する効果も有する。
【0052】
[第3の実施例]
図3を用いて第3の実施例の構成を説明する。
【0053】
モデル生成手段1はデータ収集手段10と実績データDB101とデータ標準化手段11と、モデル生成手段12Cと、モデル表示手段13から構成される。尚、モデル生成手段12Cは、データ要約手段127と、主成分選択手段128と、変量選択手段123と、モデル検定手段124と、モデル構築手段125とから構成される。
【0054】
ここで、データ収集手段10は、第1の実施例と同様に作用する。実績データDB101は、第1の実施例と同様である。モデル表示手段13は、第1の実施例と同様である。モデル生成手段12Cでは、プロセスモデルを自動的に生成する。
【0055】
データ要約手段127では、モデルの入力となる配水圧力を主成分分析にかけることで、複数個ある配水圧力を互いに無相関のデータ(主成分と呼ぶ)に変換する。この複数個の主成分は、それぞれ複数個の配水圧力(元データ)の情報を保有しており、保有情報量は第1主成分が一番多く、第N主成分が一番少なくなっている。例えば、配水圧力が5つの場合だと、主成分は5つでてくる。この時の各主成分の保有情報量が、第1主成分から順に、70%,20%,5%,3%,2%となった場合、第2主成分までで、元データが保有している情報の90%を持っていることとなり、5つの配水圧力が2つの主成分で置き換えることが可能となる。
【0056】
尚、ここでは、説明の為に第2主成分までを選択したが、どの主成分までを選択するかは主成分選択手段128にて行っている。主成分選択手段128では、主成分を得る所までを行う。主成分分析について説明する。
【0057】
<<主成分分析について>>
主成分分析(Principal Component Analysis)とは、互いに相関のある多種類の特性値をもつ情報を互いに無相関な小数個の総合特性値に要約する方法である。
【0058】
一般にp個の変量x1,x2,…,xpがもっている情報を、次の2つの条件を満足するm個(≦p)の総合特性値(式5.1)z1,z2,…,zmに要約することが主成分分析法であり、z1を第1主成分、z2を第2主成分、zmを第m主成分と呼ぶ。
【0059】
【数6】
条件
(1)z1,zk(k≠1;k,1=1,2,…,m)の相関はすべてゼロである。
【0060】
(2)z1の分散は(x1,x2,…,xp)あらゆる1次式のもつ分散のうちで最大である。z2の分散はz1の分散と無相関なあらゆる1次式の中で最大である。以下同様にして、zmの分散はz1,z2,…,zm−1のすべてと無相関な1次式の中で最大である。
【0061】
この第2の性質は、「主成分z1,z2,…,zmはもとの特性値x1,x2,…,xpのもつ情報の損失が最少になるように要約した結果である」ということができる。
【0062】
主成分選択手段128では、データ要約手段127にて得られた複数個の主成分の中からモデル構築に使用する主成分を選択する。通常、主成分の選択は、元データが持つ情報量の80%になるまでの主成分を選択すればよいと言われている。そこで、各主成分が持つ情報量を積算していき、積算値が80%以上になるまでの主成分を選択する。尚、ここでは、80%としたが、場合により適宜値を変更してもよい。
【0063】
ここで、変量選択手段123は、第1の実施例と同様である。モデル構築手段124は、第1の実施例と同様である。モデル検定手段125は、第1の実施例と同様である。
【0064】
本実施例によれば、第1の実施例の効果に加えて、互いに干渉しあっている配水圧力のデータを要約した主成分をモデルに使用している為、モデルにプラントの情報をできるだけ多く取込むことができる。これにより、モデル精度がより向上する効果を有する。
【0065】
[第4の実施例]
図4を用いて第4の実施例の構成を説明する。
【0066】
モデル生成手段1はデータ収集手段10と実績データDB101とデータ標準化手段11と、モデル生成手段12Dと、モデル表示手段13から構成される。尚、モデル生成手段12Dは、データ要約手段127と、主成分選択手段128と、モデル構築手段126とから構成される。
【0067】
ここで、データ収集手段10は、第1の実施例と同様である。実績データDB101は、第1の実施例と同様である。モデル表示手段13は、第1の実施例と同様である。モデル生成手段12Dでは、プロセスモデルを自動的に生成する。データ要約手段127は、第3の実施例と同様である。主成分選択手段128は、第3の実施例と同様である。モデル構築手段126は、第2の実施例と同様である。
【0068】
本実施例によれば、第2の実施例の効果に加えて、互いに干渉しあっている配水圧力のデータを要約した主成分をモデルに使用している為、モデルにプラントの情報をできるだけ多く取込むことができる。これにより、モデル精度がより向上する効果を有する。
【0069】
[第5の実施例]
図5を用いて第5の実施例の構成を説明する。
【0070】
本実施例は、第1の実施例乃至第4の実施例の構成のいずれかに、支援手段2を付加して構成されている。
【0071】
モデル生成手段1は、第1の実施例乃至第4の実施例のいずれかと同様である。支援手段2はデータ監視手段21と、圧力確認手段22と、操作機場収集手段23と、配水圧力設定手段24と、末端圧力推定手段25とから構成される。
【0072】
ここで、データ監視手段21では、プラントから計測した圧力及び流量の各信号をオペレータに提示する。
【0073】
圧力確認手段22では、各末端がそれぞれ許容範囲を逸脱していないか、チェックし、逸脱している末端圧力があれば、その情報をオペレータに提示する。
【0074】
操作機場収集手段23では、圧力確認手段22にて得られたら許容範囲を逸脱している末端圧力情報と、モデル生成手段1にて生成された末端圧力推定モデルが入力される。許容範囲を逸脱している末端圧力の推定モデルから、変更すべき配水圧力をオペレータに提示する。変更すべき配水圧力は以下の様にして決定する。末端圧力推定モデルは請求項1及び3では、配水圧力に係数をかけ、その積算となっているので((3.3)式)、その係数が大きい順に末端圧力に対して影響度が高いことになる。即ち、係数が大きい配水圧力が変更機場となる。また、請求項2及び4では、推定モデルに2次の項が含まれているが((4.3)式)、同様にして影響度の高い配水圧力を得ることができる。影響度が高い配水圧力が変更機場となる。
【0075】
配水圧力変更手段24では、操作機場収集手段23で得られた配水圧力の変更値を入力する。入力され配水圧力は末端圧力推定手段25に入力され、末端圧力の推定に用いられる。尚、実機場での配水圧力の変更は末端圧力推定手段25の結果を見て、オペレータが変更操作を行う。
【0076】
末端圧力推定手段25では、配水圧力変更手段24で入力された配水圧力を、モデル生成手段1にて生成したモデルにかけることにより、末端圧力を推定し、推定値をオペレータに提示する。オペレータは提示された結果を確認し、末端圧力が許容範囲に入っていれば、実際に配水圧力を変更する。そうでなければ、配水圧力設定手段24にて、再度配水圧力を設定する。
【0077】
本実施例によれば、末端圧力が許容範囲を逸脱している時に、どこの配水圧力をどれだけ変更すれば良いかを決定するのに、末端圧力を推定している為、容易に検討出来る効果がある。その上、経験の少ないオペレータでも末端圧力がどのように変動するか把握できるので、配水圧力の変更が容易にできるようになるという効果もある。
【0078】
[第6の実施例]
図6を用いて第6の実施例の構成を説明する。
【0079】
本実施例は、第1の実施例乃至第4の実施例の構成のいずれかに、制御手段3を付加して構成されている。
【0080】
尚、制御手段3は、制御方法設定手段31と、需要予測手段32と、需要量分配手段33と、配水圧力演算手段34と、制御手段35から構成される。
【0081】
ここで、モデル生成手段1は、第1の実施例乃至第4の実施例のいずれかと同様である。
【0082】
制御方法決定手段31では、モデル生成手段1にて生成されたモデルに使用されている説明変量の中に使われている配水圧力の機場の制御方法を圧力制御、それ以外の機場を流量制御とする。決定した制御方法はオペレータが確認でき、変更も可能である。
【0083】
需要量予測手段32では、需要家が一日に必要とする需要を予測する機能である。需要量の予測にはニューラルネットワークを用いた予測など、これまでに発明されている装置(特願平9−18969)を用いると良い。また、オペレータが一日の需要量を設定してもよい。
【0084】
需要量分配手段33では、需要量予測手段32にて予測した需要量を流量制御機場の流量目標値に分配する。ここで、各流量制御機場から配水するパターンはできるだけ一定にすることが、配水管網内の圧力が許容範囲を逸脱しないようにする上で重要であると共に、配水ポンプ等の機器の効率運用にも重要となる。そのために、各配水場の配水池水位と配水機器の運用と、需要量予測手段32にて予測した需要量を考慮した最適運転計画を作成する。計画の作成にはこれまでに発明されている遺伝的アルゴリズムを応用した装置や、分岐限定法を応用した装置(特願平8−210929)を用いることで可能となる。また、オペレータが設定することも可能とする。
【0085】
配水圧力演算手段34では、モデル生成手段1にて生成されたモデルを用いて、末端圧力が許容範囲内に収まるように配水圧力を演算する。配水圧力は目標末端圧力と流量制御を行っている機場の配水圧力(配水流量でも可)及び、末端圧力推定モデルから演算できる。即ち、複数個の末端圧力推定モデルは連立方程式なので、そこに、実績データ(配水圧力)及び目標末端圧力を代入することで、求めたい配水圧力が求まる。
【0086】
制御手段24では、制御方法決定手段21にて、流量制御となった機場に対しては、需要量分配手段23にて決定された流量目標値に追従するように流量制御を行う。また、圧力制御になった機場に対しては、配水圧力演算手段34にて求まった配水圧力に追従するように圧力制御を行う。また、オペレータによる流量目標値、圧力目標値の変更も可能であるとともに、緊急時など制御方法を切り替えて使用することも可能である。
【0087】
本実施例によれば、これまで、オペレータの感覚で末端圧力制御していた為、末端圧力が許容範囲を逸脱する場合があったが、実績データから推定したプラントモデルを制御及び支援情報として取入れているため、経験の少ないオペレータでも末端圧力を許容範囲から逸脱しないで制御することが可能となる。
【0088】
[第7の実施例]
図7を用いて第7の実施例の構成を説明する。
【0089】
本実施例は、第1の実施例乃至第4の実施例の構成のいずれかに、運転訓練手段4を付加して構成される。
【0090】
尚、運転訓練予測手段4は、訓練日取得手段41と、データ取得手段42と、リプレイ手段43と、割込み手段44と、シミュレーション手段45とから構成される。
【0091】
ここで、モデル生成手段1は、第1の実施例乃至第4の実施例のいずれかと同様である。
【0092】
訓練日取得手段41では、オペレータが訓練したい日にちを設定する。
【0093】
データ取得手段42では、訓練日取得手段41にて設定した日にちの実績データを、実績データDB101から取得する。尚、ここでは、設定間隔を日単位としたが、時間単位でもかまわない。
【0094】
リプレイ手段43では、データ取得手段42で取得した実績データ及びシミュレーション手段45にてシミュレーションした結果を表示する。尚、シミュレーションを行っていない場合は、実績データのみの表示となる。
【0095】
割込み手段44では、オペレータが好きなタイミングで変更したい配水圧力を入力する。尚、入力する値は、ここでは、配水圧力としたが、配水流量も、配水ポンプ回転数または、制御弁開度でもよい。但し、入力後に配水圧力に変換する必要がある。変換はQ−H特性を用いることで可能である。
【0096】
シミュレーション手段32では、割込み手段44にて変更した配水圧力をモデル生成手段1にて生成したモデルにかけることで、末端圧力推定値を得る。得られた末端圧力はリプレイ手段43にてオペレータに提示される。
【0097】
本実施例によれば、シミュレーション手段32によって経験の浅いオペレータはいろいろな状況時での浄配水場の運転を模擬できるようになる。これまでは、本手段が無い為に、運転訓練は実際の配水管網を使わないとできなかったために、運転訓練が難しかったが、本手段を用いることで、運転訓練が容易になり、経験の少ないオペレータにより多くの経験を運転訓練にて積めるようにできる。
【0098】
[第8の実施例]
図8を用いて第8の実施例の構成を説明する。
【0099】
プラントを運用する為のプラント運用設備7と、請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の内容をパッケージ化したソフトウェアを管理するセンター8と、それらを接続するインターネット9から構成される。
【0100】
尚、プラント運用設備7は、プラントそのものであるプラント71と、プラントを運用するための機器を制御する制御盤72と、プラントを運用管理(監視も含む)する為の監視サーバ73と、プラントを監視するPC74と、それらを接続する場内LAN75と、場内LAN75をインターネット9に接続するためのルータ76と、機場監視を遠隔から行える遠隔監視PC77とから構成される。
【0101】
センター8では、請求項1乃至請求項4の内容をパッケージ化して管理している。インターネット(専用線での接続も可能)を通して、パッケージを提供する。また、末端圧力推定モデル作成の依頼も受けており、依頼者側から送られてきたデータ(圧力、流量等)から請求項1乃至請求項4にて末端圧力推定モデルを作成し、依頼者にモデルを提供する。
【0102】
プラント運用設備7では、プラント71を効率良く運用・管理・監視を行う。
【0103】
そのために、監視サーバ73では、センター8から請求項1乃至請求項4のいずれかのう内容のパッケージをダウンロードし、末端圧力推定モデルを作成する。もしくは、センター8に末端圧力推定モデル作成を依頼し、推定モデルを得る。得ることのできた末端圧力推定モデルを請求項5乃至請求項7のいずれかに適用することで、効率の良い、プラント運用。管理・監視を行うことが可能である。制御盤72では監視サーバ73の指示に従ってプラントを運用する。PC(パーソナルコンピュータ)74ではプラント状態を監視する。遠隔監視PC77では場外からプラントの状況を監視する。プラントデータはインターネット9を経由して送られる。インターネット9を利用することにより、場内へ指示を出すことも可能だし、指示を受けることも可能である。
【0104】
インターネット9では、複数のプラント運用設備7と、センター8を接続している。尚、インターネットでなく、専用線を使ってそれぞれを接続しても良い。
【0105】
本実施例によれば、末端圧力推定モデルを機場毎に改めて作成する必要がないため、監視設備構築費のコストダウンがはかれる。また、遠隔地からでもプラント状況が把握できるとともに、相互通信が可能である為、トラブル発生時に現場と中央で情報の共有化がはかれ、復旧までの時間短縮がはかれる。
【0106】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明の構成によれば、以下のような効果を有することができる。
【0107】
1.簡単にプロセスモデルを生成できる。
【0108】
2.経験の浅いオペレータでも末端圧力を制御できるように支援を行える。
【0109】
3.経験をつむことが可能な運転訓練を行える。
【0110】
4.トラブル時に早期復旧が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の一実施形態を示す機能ブロック図。
【図2】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の他の実施形態を示す機能ブロック図。
【図3】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の他の実施形態を示す機能ブロック図。
【図4】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の他の実施形態を示す機能ブロック図。
【図5】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の他の実施形態を示す機能ブロック図。
【図6】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の他の実施形態を示す機能ブロック図。
【図7】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の他の実施形態を示す機能ブロック図。
【図8】本発明装置の末端圧力制御用支援装置の他の実施形態を示す機能ブロック図。
【図9】従来の末端圧力制御用支援装置の機能ブロック図。
【図10】相関係数の解釈を表した表1を示す図。
【図11】相関分析結果の例を示した表2を示す図。
【符号の説明】
1 モデル生成手段
2 支援手段
3 制御手段
4 運転訓練手段
6 共通制御手段
7 プラント運用設備
8 サーバ
9 インターネット
10 データ収集手段
11 データ標準化手段
13 モデル表示手段
101 実績データDB
121 相関分析手段
122 データ選択手段
123 変量選択手段
124 モデル構築手段
125 モデル検定手段
Claims (6)
- 配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、
配水管網内に設置されている圧力計により配水管網内の圧力に関する計測信号を収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段にて収集した圧力に関する信号を貯えておく実績データDBと、
前記実績データDBに蓄えられた実績データの桁等の単位を合わせる為に、データを標準化するデータ標準化手段と、
前記データ標準化手段にて標準化した圧力に関するデータを、主成分分析にて複数個の圧力に関するデータの主成分を取得するデータ要約手段と、
前記データ要約手段にて取得した主成分の中から、末端圧力推定モデルの生成をするための入力データとして使用する主成分を選択する主成分選択手段と、
前記主成分選択手段にて選択した主成分から最もモデルの入力として適切だと考えられる主成分を自動的に選択する変量選択手段と、
前記データ選択手段にて自動的に選択した主成分を用いて、末端圧力推定モデルを重回帰分析にて生成するモデル構築手段と、
前記モデル構築手段で生成された末端圧力推定モデルが妥当なモデルか検定を行うモデル検定手段と、
前記各々の手段に基づく結果をオペレータに掲示するモデル表示手段と、
を備えることを特徴とした末端圧力制御用支援装置。 - 配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、
配水管網内に設置されている圧力計により配水管網内の圧力に関する計測信号を収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段にて収集した信号を貯えておく実績データDBと、
前記実績データDBに蓄えられた実績データの桁等の単位を合わせる為に、圧力に関するデータを標準化するデータ標準化手段と、
前記データ標準化手段にて標準化した圧力に関するデータを、主成分分析にて複数個の圧力に関するデータの主成分を取得するデータ要約手段と、
前記データ要約手段にて取得した主成分の中から、末端圧力推定モデルの生成をするための入力データとして使用する主成分を選択する主成分選択手段と、
前記主成分選択手段にて選択した主成分を用いて、末端圧力推定モデルをGroup Method of Data Handling (GMDH)にて生成するモデル構築手段と
前記各々の手段に基づく結果をオペレータに掲示するモデル表示手段と、
を備えることを特徴とした末端圧力制御用支援装置。 - 末端圧力、配水圧力等を監視するデータ監視手段と、
末端圧力が許容範囲を逸脱していないか確認する圧力確認手段と、
許容範囲を逸脱した末端圧力を、最も効率良く許容範囲内に戻すことのできる配水機場をオペレータに提示する操作機場収集手段と、
前記操作機場収集手段にて提示された機場の配水圧力を変更する配水圧力設定手段と、
前記配水圧力設定手段にて設定した配水圧力と生成された前記末端圧力推定モデルとから末端圧力を推定する末端圧力推定手段と、
を設けたことを特徴とする請求項1乃至請求項2のいずれか1項に記載の末端圧力制御用支援装置。 - 流量制御を行う機場、圧力制御を行う機場をモデルに基づいて決定する制御方法決定手段と、
需要家が一日に必要とする需要を予測する需要量予測手段と、
前記需要量予測手段にて予測した需要量を、前記制御方法決定手段にて流量制御を行うと判断された機場の配水能力に合わせて、分配する需要量分配手段と、
配水圧力制御行う機場の配水圧力目標値を実績データ及び末端圧力推定モデルから演算する配水圧力演算手段と、
前記制御方法決定手段にて流量制御を行うと判断された機場は前記需要量分配手段にて分配された配水量に追従するように流量制御を行い、前記制御方法決定手段にて圧力制御を行うと判断された機場は、配水圧力を目標値に追従するように圧力制御を行う制御手段と、
を設けたことを特徴とする請求項1乃至請求項2のいずれか1項に記載の末端圧力制御用支援装置。 - オペレータが訓練したい日にちを設定する訓練日設定手段と、
前記訓練日設定手段にて設定した日にちの実績データを前記実績データDBから取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段にて得られた実績データと後期シミュレーション手段にて得られたシミュレーション結果を表示するリプレイ手段と、
オペレータが任意に配水圧力、配水流量、配水ポンプ回転数、制御弁開度を変更できる割込み手段と、
前記割込手段にて変更した配水圧力から末端圧力を推定するシミュレーション手段と、
を設けたことを特徴とする請求項1乃至請求項2のいずれか1項に記載の末端圧力制御用支援装置。 - 配水管網の末端圧力を許容範囲内に制御を行う為の支援を行う末端圧力制御用支援装置において、
請求項1乃至請求項4のいずれかの内容をソフトウェアパッケージとして管理するサーバと、
前記サーバのソフトウェアを用いて請求項3乃至請求項5のいずれかの内容を実現する監視サーバと、
前記監視サーバからの指令通りにプラントを運用する制御盤と、
プラント状況を監視するPCと、
前記監視サーバなどを接続する場内LANと、
前記場内LANをインターネットと接続するルータと、
プラント状況を遠隔から監視する遠隔監視PCと、
前記サーバと前記ルータを接続するインターネットと
を備えることを特徴とした末端圧力制御用支援装置。
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