JP4371933B2 - プラントデータ評価システムと方法、復水器真空度監視方法、データマイニング方法、および、プログラム - Google Patents
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Description
なお、多モード判定手段としては、標準偏差に基づく所定範囲内に含まれるデータ数の割合によって、運転モードが複数存在するか否かを判定する手法や、データを複数の領域別、たとえば、相関(X軸)データの左側領域のデータと、右側領域のデータに分け、一方の領域のデータを用いて算出した相関近似式で他方の領域のデータ値を演算し、当該演算結果が、他方の領域の実データ値と所定以上異なる場合は、運転モードが複数存在すると判定するという手法がある。これらの手法を任意に組み合わせて実行するようにすると良い。
この発明では、実データと相関近似式との差分に対して相関のあるデータを用いて監視を行う。
a.評価基準算定用のある期間の過去データに対し,データの振れ幅がある基準(たとえば±3%)に収まるまで,対象データから最も相関の高い要因データを引き,これにより得られたデータからその最も相関の高い要因データを引くという処理を順次N回繰り返す(N次相関の算出)。
b.何の要因データをどの順番で差し引いたかを記録する。
c.今回の監視対象データに対し,上記a、bと同様の手順で計算する。
d. 上記a.で定めた振れ幅の基準以内の値になれば、異常無しとし、基準外であれば異常有りとする。
e.同時に上記cの手順で求まるピークの波形に対し,相関が高い要因データを算出することにより、この要因データが外乱であると判定する。
ここで、プラント総合負荷試験とは、一般的にプラント運転前の試験を意味する。
初めに、図1〜図6を参照して第1の実施の形態を説明する。図1は、第1の実施の形態にかかわるプラントデータ評価システムの機能ブロック図である。ここで、プラントデータ評価システム1は、プラントデータを入力する入力部12、入力されたデータを用いて演算処理を実行する演算部11、演算結果を表示する表示部13、プラントデータ等のデータを記憶する記憶部14で構成されている。
<プラントデータ登録段階>
プラントデータは、キーボードなどの入力部12を通して入力され、入出力手段21、データ登録・編集手段22を介して、プラントデータファイル31に保存される。なお、このプラントデータは、CD−ROM等の記憶媒体やネットワークを通して入力してもよい。登録するデータとしては、プラントを評価・診断するための今回データのみでなく、評価基準を構築するために必要な過去一定期間のデータについても登録する。評価基準を構築するためのプラントデータとしては、一般に各データ項目に対して60回分(月に1回データを採取するとして5年分)のデータ数が有効である。
まず、データ登録・編集手段22により、プラントデータファイル31に保存されているプラントデータの中で、定検中や停止中のデータなどプラントの評価に使わない、いわゆる異常データを排除する。
評価基準構築手段23は、入力部12により起動されると、監視対象のデータ項目を抽出する(S101)。そして、このデータ項目との相関の演算の対象となるデータ項目を選択して(S102)、監視対象データと相関データを用いて、相関近似式と標準偏差を仮算出する(S103)。なお、この段階の相関近似式と標準偏差は、プラントデータの評価に直接使用しないので、「仮算出」という。
次に、図5を用いてデータ評価手段24の動作を説明する。データ評価手段24は、入力部12からの指示により、又は、定期的に起動されると、プラントデータの補正が必要かどうかを判定し(S201)、補正が必要な場合は、評価条件補正手段25を起動して、補正処理を実行する(S202)。ここで、補正処理の例としては、相関近似式を用いて今回データの予測値を算出するに際して、初期値を総合負荷検査直後の値に補正するとか、曜日ごとなど時期によりデータ値に一定の変動があり、その変動がプラントの正常動作によるものならば、採取したプラントの実データに補正値を加えることが挙げられる。なお、相関近似式との差異を実態に合わせて補正できればよいので、プラントの実データではなく、相関近似式の係数を補正するようにしてもよい。
その他は、図1と同様であるので、同一要素には同一符号を付し、説明を省略する。
評価基準を作成するための過去のデータは、入力部12を通して入力される。また、評価対象となるプラントの実データは、プラント側に設置されたデータ収集装置2を介して送られ、通信部15で受信され、送受信処理手段27、データ収集手段28を通して、記憶部14のプラントデータファイル31に保存される。
次に、図9を用いて評価基準構築手段23の動作を説明する。評価基準構築手段23は、入力部12により起動されると、異常データ抽出条件ファイル34を参照して、評価データとしては使用しないプラントデータ、即ち異常データを排除する(S301)。次に、監視対象のデータ項目を抽出する(S302)。そして、このデータ項目との相関の演算の対象となるデータ項目を選択して(S303)、監視対象データと相関データを用いて、相関近似式と標準偏差を仮算出する(S304)。
プラントデータの評価手順は、基本的に第1の実施の形態とほぼ同様である。ただし、評価基準の確立段階で求めた2次、3次など必要により高次についての評価基準も用いて評価処理を実行する。
ユーザは、ユーザ端末51を通して、プラントデータ評価サービスへの申し込みを行い、ユーザ情報は、ユーザ情報登録手段29(図12)により、記憶部14のユーザ情報ファイル35に保存される。図14は、ユーザ情報ファイル35の一例である。ここで、ユーザ情報ファイルには、ユーザごとに発行されるユーザID(ユーザ識別情報)、パスワード等の他、異常発見時の通知先として、電子メールアドレスや電話番号等の情報が入力される。また、ユーザ側のデータ収集装置52の装置ID(装置識別情報)が保存される。この装置IDは、データ収集装置52からプラントデータを送信するときに、伝送データに付され、サーバ64において、どのデータ収集装置から送られてきたデータかを識別するために使われる。
ユーザは、ユーザ端末51を通して、監視項目の設定要求を送る。この要求により、監視条件設定手段30が起動される。監視条件設定手段30は、起動されると、Webサーバ63経由でユーザ端末51上に図15に例示する監視条件設定画面を表示する。この画面でユーザが、たとえば、プラントパターン「1」を選択すると、プラントパターンファイル36を参照して、そのパターンに対応する、原子力発電所の監視項目として復水器真空度や発電端効率などの項目が表示される。そして、ユーザが監視項目として復水器真空度を選択すると、収集データとして必須データと任意データが表示される。ユーザは、任意データのうち、収集してサーバ64へ送るデータをチェックし、確定ボタンをクリックする。これにより、設定情報がサーバ64に送られ、監視データファイル37に保存される。
ユーザは、過去のデータをサーバ64に送り、第1の実施の形態または第2の実施の形態で説明した手法により評価基準を演算させることも可能であるが、以下の手法を選択することもできる。
データ収集装置52から定期的に送られてくるプラントデータは、通信部16および送受信処理手段27で受信処理され、データ収集手段28により、装置IDおよびデータIDごとにプラントデータファイル31に保存される。
ユーザは、評価結果情報を入手するときは、端末51を通してプラントの状態表示要求を行う。ユーザから状態表示要求があると、状態表示手段26は、評価結果ファイル33およびプラントデータファイル31の情報をもとに、Webサーバ63経由でユーザ端末51上にプラントの状態を表示させる。たとえば、ユーザが偏差による評価を選択したときは図17や図20に示す偏差評価グラフを表示し、変化量による評価を選択したときは図18や図21に示す変化量評価グラフを表示し、また、傾向による評価を選択したときは図19や図22に示す傾向評価グラフを表示する。このとき異常があるときは、図22のA点のようにグラフ上に異常位置を表示する。特に図20、図21、図22に示すように、正常範囲と異常範囲を区分する線(情報)をグラフ上に表示してユーザに提供すれば、ユーザは、異常位置と共にプラントの各データ変動を視覚的に捉えることができ、また異常の原因分析等に利用することも可能である。
プラントデータ評価システム1としては、標準の評価基準を作成する際に、独自に収集したデータあるいは各ユーザのプラントデータの実績値を利用するのみでなく、他の場所に設置されたデータ収集装置6からの情報を採取し、随時、ユーザのプラントデータとの相関を演算する。これにより、たとえば、地球の裏側の海水温度などが、ユーザのプラントに影響を与えるような場合もあり、本実施形態のサービスによりデータを集中管理することによってこれを効率的に発見することができる。
次にプラントデータの評価処理の具体例として、原子炉で発生しタービンで仕事をした蒸気を冷却する復水器の真空度を用いて説明する。
図29は、図28の復水器真空度を最大の外乱である海水温度との相関で表したものである。これにより、海水温度の影響をなくした状態で復水器真空度の変化を見ることができるようになった。
実績値と近似式から求めた値の差(偏差データ)を標準偏差により評価する。異常の早期発見のため、±3σ(確率的に0.3%のデータを異常判定)と、注意喚起のため±2σ(確率的に4.5%のデータを注意判定)を判断基準とした。
偏差による評価の段階で求める偏差データについて、今回の偏差データと前回の偏差データとの差(変化量)を計算し、変化量の標準偏差により評価する。偏差の評価と同様に、±3σを異常判定、±2σを注意判定の基準とした。
偏差による評価の段階で求める偏差データについて、前回の偏差データに対して今回の偏差データが5回連続して上昇または下降した場合を異常判定基準とし、注意喚起のため4回連続を注意判定基準とした。
y=a・x+b+時期補正値+初期補正値 ・・・(2)
まず、各相関近似式についてその相関近似式の時期ごとに相関近似式による予測値と過去に蓄積した実データとの差を計算する(S601)。時期ごととは、たとえば、曜日ごと、月ごと、季節ごと、イベントごとなどである。そして、その差が時期により有意差が有るかどうかを判定して(S602)、有意差がある場合は、その時期ごとの補正値を相関近似式に付加する(S603)。たとえば、曜日によって予測値と実データとの差が変動するならば、相関近似式の時期補正値には、曜日ことに異なる値が設定されることになる。以上のステップS601からS603までの処理を、計算対象となるすべての時期項目について実行する(S604)。
まず、プラントの運転開始後、ある監視対象項目について相関近似式による予測値を計算する(S501)。次に、この予測値と実データとの差を計算する(S502)。そして、この差が所定の範囲内か否かを判定して(S503)、所定の範囲内ならば、この差を初期補正値として設定する(S504)。ステップS503で、所定の範囲外ならばプラント異常として処理する(S505)。以上、ステップS501からステップS505までの処理を初期補正値の計算対象となる監視対象項目について繰り返す(S506)。
(1)実データを5秒ごとに計算機に取り込み、24時間分のデータの平均値を計算し、この「一日データ」を用いて初期補正値を求める。この初期補正値により補正された単サイクルの相関近似式を5つ(5サイクル分)求め、それぞれの相関近似式による予測値の平均値からの標準偏差を基準に監視を行う。
(2)初期補正値の演算の必要の無い場合(計器誤差等がほとんど無い場合など)は、5サイクル分の実データをもとに相関近似式を求め、その相関近似式による予測値からの標準偏差を基準に監視を行う。
以上説明した各実施例では、プラントデータの評価において、二つの監視対象データ項目相互間の関係を一つの相関近似式により近似するものとした。しかし、プラントの運転モードが複数ある場合に、各運転モードに合わせてそれぞれ別個の相関近似式を適用するのが好ましいことがある。
Claims (17)
- 複数の監視対象データ項目のデータを監視して評価するプラントデータ評価システムにおいて、
プラントのデータを保存するデータ登録手段と、
過去の一定期間の実データを用いて監視対象データ項目ごとに他のデータ項目との相関近似式を仮算出し、当該相関近似式に基づいてプラントの運転モードが複数存在するか否かを判定する多モード判定手段と、
当該多モード判定手段によって複数の運転モードが存在すると判定された場合は、夫々の運転モードごとに相関近似式を再度仮算出し、この仮算出した相関近似式による値と実データとの偏差に基づき不良データを検出し、前記過去の一定期間の実データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて少なくとも相関近似式、および、標準偏差を含む評価基準を本算出する評価基準構築手段と、
前記評価基準構築手段により本算出された評価基準を用いてプラントのデータの評価を実行するデータ評価手段と、
前記データ評価手段による評価結果を表示する状態表示手段と、
を備えたことを特徴とするプラントデータ評価システム。 - 複数の監視対象データ項目のデータを監視して評価するプラントデータ評価システムにおいて、
プラントのデータを保存するデータ登録手段と、
過去の一定期間の実データを用いて監視対象データ項目ごとに他のデータ項目との相関近似式を仮算出し、当該相関近似式に基づいてプラントの運転モードが複数存在するか否かを判定する多モード判定手段と、
当該多モード判定手段によって複数の運転モードが存在すると判定された場合は、夫々の運転モードごとに相関近似式を再度仮算出し、この仮算出した相関近似式による値と実データとの偏差に基づき不良データを検出し、前記過去の一定期間の実データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて少なくとも相関近似式、標準偏差、および、変化量の標準偏差を含む評価基準を本算出する評価基準構築手段と、
前記評価基準構築手段により本算出された評価基準を用いてプラントのデータの評価を実行するデータ評価手段と、
前記データ評価手段による評価結果を表示する状態表示手段と、
を備えたことを特徴とするプラントデータ評価システム。 - 前記多モード判定手段は、標準偏差に基づく所定範囲内に含まれるデータ数の割合によって、運転モードが複数存在するか否かを判定することを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ評価システム。
- 前記多モード判定手段は、データを複数の領域別に区分し、任意の一の領域のデータを用いて算出した相関近似式で他の領域のデータ値を演算し、当該演算結果が、当該他の領域の実データ値と所定以上異なる場合は、運転モードが複数存在すると判定することを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ評価システム。
- 前記データ評価手段は、データの上昇または下降の連続回数に基づいて評価を実行することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか一に記載のプラントデータ評価システム。
- 前記データ評価手段は、プラントの運転サイクルまたは時期に基づく補正値を用いて評価を実行することを特徴とする請求項1ないし5のいずれか一に記載のプラントデータ評価システム。
- 前記評価基準構築手段は、プラントのデータと相関近似式による値の偏差を演算すると共に当該偏差を監視対象データ項目として該偏差についての評価基準を演算し、前記データ評価手段は、当該評価基準を用いてプラントのデータを評価することを特徴とする請求項1ないし6のいずれか一に記載のプラントデータ評価システム。
- 複数の監視対象データ項目のデータを監視して評価するプラントデータ評価方法において、
過去の一定期間の実データを用いて監視対象データ項目ごとに他のデータ項目との相関近似式を仮算出し、当該相関近似式に基づいてプラントの運転モードが複数存在するか否かを判定するステップと、
当該ステップによって複数の運転モードが存在すると判定された場合は、夫々の運転モードごとに相関近似式を再度仮算出し、この仮算出した相関近似式による値と実データとの偏差に基づき不良データを検出し、前記過去の一定期間の実データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて相関近似式を本算出する評価基準構築ステップと、
当該本算出された相関近似式による値と実データ値との偏差を演算して、該偏差の値、該偏差の変化率、または、該偏差の変化方向の連続回数に基づいて異常の有無を監視するデータ評価ステップと、
を含むことを特徴とするプラントデータ評価方法。 - 監視対象データ項目の実データと相関近似式による値との偏差を時期ごとに演算すると共に当該偏差と時期に基づく相関が所定値以上であるか否かを判定し、所定値以上の場合は、当該偏差を用いて時期補正値を演算し、当該時期補正値で前記相関近似式を補正することを特徴とする請求項8記載のプラントデータ評価方法。
- 監視対象データ項目の実データと相関近似式による値との偏差を複数の運転サイクルの夫々について演算すると共に当該偏差と運転サイクルに基づく相関が所定値以上であるか否かを判定し、所定値以上の場合は、プラント運転開始後、所定期間の実データを用いて初期補正値を演算し、前記初期補正値で相関近似式を補正することを特徴とする請求項8または9に記載のプラントデータ評価方法。
- ユーザ側のデータ収集装置および端末装置と通信ネットワークを介して接続され、前記データ収集装置から送られてくるデータを処理するサーバ装置によりプラントの複数の監視対象データ項目のデータを評価するプラントデータ評価方法であって、
前記サーバ装置は、
プラント種別ごとに一または二以上のユーザのプラントから収集した過去の一定期間の実データを用いて監視対象データ項目ごとに他のデータ項目との相関近似式を算出し、当該相関近似式に基づいてプラントの運転モードが複数存在するか否かを判定するステップと、
当該ステップによって複数の運転モードが存在すると判定された場合は、夫々の運転モードごとに相関近似式を再度仮算出し、この仮算出した相関近似式による値と実データとの偏差に基づき不良データを検出し、前記過去の一定期間の実データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて相関近似式を本算出するステップと、
前記データ収集装置から送られてくるプラントのデータをユーザごとに記憶するステップと、
前記ユーザごとのデータと該データと同一のプラント種別に属する前記本算出された相関近似式による値との偏差を演算すると共に当該偏差についての評価基準を演算し、ユーザごとに当該評価基準を記憶するステップと、
該評価基準に基づいて、プラントの異常の兆候を監視し、異常の兆候を発見したときは前記ユーザの端末装置へ通知するステップと、
を含むことを特徴とするプラントデータ評価方法。 - プラントのデータと相関近似式による値の偏差を演算すると共に当該偏差についての評価基準を演算し、ユーザごとに当該評価基準を記憶するステップと、
該評価基準に基づいて、プラントの異常の兆候を監視し、異常の兆候を発見したときに前記ユーザの端末装置へ通知するステップと、
を含むことを特徴とする請求項11記載のプラントデータ評価方法。 - 復水器真空度データを収集するステップと、
海水温度データを収集するステップと、
前記収集した過去の一定期間の実データを用いて復水器真空度と海水温度の相関近似式を仮算出して復水器を冷却するポンプの運転台数を判定するステップと、
前記ポンプの運転台数に応じた相関近似式による値と実データとの偏差に基づき不良データを検出し、前記過去の一定期間の実データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて相関近似式を本算出するステップと、
前記各データと前記本算出された相関近似式との差である復水器真空度偏差を演算するステップと、
前記復水器真空度偏差の標準偏差を演算するステップと、
当該標準偏差および前記復水器真空度偏差を用いて復水器真空度を監視するステップと、を含むことを特徴とする復水器真空度監視方法。 - 復水器真空度データを収集するステップと、
海水温度データを収集するステップと、
復水器真空度データを、特定曜日を基準とした曜日ごとの補正値で補正するステップと、過去の一定期間の前記補正後の復水器真空度データと前記収集した海水温度データを用いて相関近似式を仮算出して復水器を冷却するポンプの運転台数を判定するステップと、
前記ポンプの運転台数に応じた相関近似式による値と各データとの偏差に基づき不良データを検出し、前記過去の一定期間の各データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて相関近似式を本算出するステップと、
前記補正後のデータと前記本算出された相関近似式との差である復水器真空度偏差を演算するステップと、
前記復水器真空度偏差の標準偏差を演算するステップと、
当該標準偏差および前記復水器真空度偏差を用いて復水器真空度を監視するステップと、を含むことを特徴とする復水器真空度監視方法。 - コンピュータを用いてプラントの複数の監視対象データ項目のデータ間の相関を演算するデータマイニング方法であって、
過去の一定期間の実データを用いて監視対象データ項目ごとに他のデータ項目との相関近似式を仮算出し、当該相関近似式に基づいてプラントの運転モードが複数存在するか否かを判定するステップと、
当該ステップによって複数の運転モードが存在すると判定された場合は、夫々の運転モードごとに相関近似式および標準偏差を再度仮算出するステップと、
当該相関近似式による値と実データとの偏差を前記標準偏差と比較することにより不良データを検出するステップと、
前記過去の一定期間の実データうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて前記相関近似式を本算出するステップと、
その後、当該本算出された相関近似式を用いてデータの評価を行うステップと、
を含むことを特徴とするデータマイニング方法。 - プラントの複数の監視対象データ項目のデータ間の相関を演算するプログラムであって、データを入力する処理と、
過去の一定期間の実データを用いて監視対象データ項目ごとに他のデータ項目との相関近似式を仮算出し、当該相関近似式に基づいてプラントの運転モードが複数存在するか否かを判定する処理と、
当該処理によって複数の運転モードが存在すると判定された場合は、夫々の運転モードごとに相関近似式および標準偏差を再度仮算出する処理と、
当該相関近似式による値と実データとの偏差を前記標準偏差と比較することにより不良データを検出する処理と、
前記過去の一定期間の実データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて、前記相関近似式の係数を演算する処理と、
をコンピュータに実行させるためのデータマイニング用プログラム。 - ユーザ側のデータ収集装置および端末装置と通信ネットワークを介して接続され、前記データ収集装置から送られてくる複数項目のデータを処理するサーバ装置の上で動作するプログラムであって、
プラント種別ごとに一または二以上のユーザのプラントから収集した過去の一定期間の実データを用いて監視対象データ項目ごとに他のデータ項目との相関近似式を仮算出し、当該相関近似式に基づいてプラントの運転モードが複数存在するか否かを判定する処理と、当該処理によって複数の運転モードが存在すると判定された場合は、夫々の運転モードごとに相関近似式を再度仮算出し、この仮算出した相関近似式による値と実データとの偏差に基づき不良データを検出し、前記過去の一定期間の実データのうち前記検出した不良データ排除後のデータを用いて相関近似式を本算出する処理と、
前記データ収集装置から送られてくるプラントのデータをユーザごとに記憶する処理と、前記ユーザごとのデータと該データと同一のプラント種別に属する前記本算出された相関近似式による値との偏差を演算すると共に当該偏差についての評価基準を演算し、ユーザごとに当該評価基準を記憶する処理と、
前記ユーザごとの評価基準に基づいて、前記ユーザのプラントのデータを評価する処理と、
当該評価結果を前記ユーザの端末装置へ送信する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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