JP5283143B1 - 機器や設備に対して稼働状況の診断を行う稼働状況診断装置、稼働状況診断方法、及び、稼働状況診断プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】大規模なシステムの導入や、専門家の知見を必要とせず、エネルギー消費原単位を日常のエネルギー管理に容易に取り入れ、機器や設備の効果的な稼働状況の診断を行うことができる装置、方法、及び、プログラムを提供する。
【解決手段】稼働状況診断装置1は、診断の対象となる機器や設備100について、生産量と、それに対応するエネルギー消費量とをセンサ101から受信する。受信した実測値は離散的なデータであるので、それを元に原単位関数を決定し、導関数を算出する。稼働状況診断装置1は、当該導関数を用いて演算することで、極値等の特徴点を算出するとともに、現在の稼働状況について診断を行う。
【選択図】図1
【解決手段】稼働状況診断装置1は、診断の対象となる機器や設備100について、生産量と、それに対応するエネルギー消費量とをセンサ101から受信する。受信した実測値は離散的なデータであるので、それを元に原単位関数を決定し、導関数を算出する。稼働状況診断装置1は、当該導関数を用いて演算することで、極値等の特徴点を算出するとともに、現在の稼働状況について診断を行う。
【選択図】図1
Description
本発明は、機器や設備の消費原単位に基づいて、当該機器や設備の稼働状況の診断を行う稼働状況診断装置、稼働状況診断方法、及び、稼働状況診断プログラムに関する。
従来、BEMS(Building and Energy Management System)と呼ばれる、業務用ビルや工場等の省エネ監視、及び制御を自動化するためのビル・エネルギー管理システムが知られている。BEMSにおいては、知識データベースやエキスパートシステムを用いて、または専門家の知見を利用することで、効率的にエネルギー消費を管理することができる。
例えば、特許文献1の記載によれば、対象となる建物について、基準年度ごとのエネルギー消費量目標値を算出するとともに、類似の建物における実績値に基づいてエネルギー消費量予測値を算出することで、省エネ計画を立案するエネルギー管理システムが明らかにされている。
しかしながら、BEMSの利用にあたっては、導入に際して大きな初期費用を伴うという問題がある。すなわち、BEMSの中央管理システムと、消費エネルギーを計測するセンサ類との無線通信のための工事費用や、BEMSの中央管理システムに、各エネルギー消費機器の制御を可能にするための工事費用が必要であるとともに、通常BEMSの利用においては、サービス提供会社への対価として、システム利用料の支払いが必要となる。そのため、一定の規模に満たない施設や事業所では、BEMSの利用によるエネルギー消費の削減によっても初期費用を回収できず、省エネルギーの機会を逃すという問題があった。
一方で、BEMSを利用しない場合に、エネルギーの使用に係る原単位のデータがあっても、削減のために当該データを分析するにあたっては、専門家のみがもちうる長年の経験や積み重ねた知識や知見が必要であるという問題がある。
以上のような背景から、事業者はエネルギー消費原単位の分析に多大の労力と時間を要することになり、BEMSを導入できる大規模な事業者と比較して、中小企業において特に大きな経営負担となっている。しかし、省エネルギーは事業者の利益追求の手段のみならず、社会的な要請でもあるので、経営上の採算が合わないことを理由に行われないのは、好ましくない。
本発明は、大規模なシステムの導入や、専門家の知見を必要とせず、エネルギー消費原単位を日常のエネルギー管理に容易に取り入れ、機器や設備の効果的な稼働状況の診断を行うことができる稼働状況診断装置、稼働状況診断方法、及び、稼働状況診断プログラムを提供することを目的とする。
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
第1の特徴に係る発明は、
機器や設備に対して、消費原単位に基づいて稼働状況の診断を行う稼働状況診断装置であって、
前記機器や設備ごとに、前記消費原単位に応じて、原単位関数を決定する原単位関数決定手段と、
前記原単位関数決定手段によって決定された原単位関数から、導関数を算出する導関数算出手段と、
前記導関数算出手段によって算出された導関数を用いて演算を行うことで、値を算出する演算手段と、
前記演算手段による演算結果から、前記機器や設備の稼働状況の診断を行う稼働状況診断手段と、
を備える稼働状況診断装置を提供する。
機器や設備に対して、消費原単位に基づいて稼働状況の診断を行う稼働状況診断装置であって、
前記機器や設備ごとに、前記消費原単位に応じて、原単位関数を決定する原単位関数決定手段と、
前記原単位関数決定手段によって決定された原単位関数から、導関数を算出する導関数算出手段と、
前記導関数算出手段によって算出された導関数を用いて演算を行うことで、値を算出する演算手段と、
前記演算手段による演算結果から、前記機器や設備の稼働状況の診断を行う稼働状況診断手段と、
を備える稼働状況診断装置を提供する。
第1の特徴に係る発明によれば、機器や設備に対して、消費原単位に基づいて稼働状況の診断を行う稼働状況診断装置は、前記機器や設備ごとに、前記消費原単位に応じて、原単位関数を決定し、決定した原単位関数から、導関数を算出し、算出した導関数を用いて演算を行うことで、値を算出し、演算結果から、前記機器や設備の稼働状況の診断を行う。
第2の特徴に係る発明は、
前記導関数算出手段によって算出された導関数から、第二次導関数を算出する第二次導関数算出手段と、
を備え、
前記演算手段は、前記導関数算出手段によって算出された導関数と、前記第二次導関数算出手段によって算出された第二次導関数を用いて演算を行うことで、値を算出する演算手段である、第1の特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
前記導関数算出手段によって算出された導関数から、第二次導関数を算出する第二次導関数算出手段と、
を備え、
前記演算手段は、前記導関数算出手段によって算出された導関数と、前記第二次導関数算出手段によって算出された第二次導関数を用いて演算を行うことで、値を算出する演算手段である、第1の特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
第2の特徴に係る発明によれば、第1の特徴に係る発明である稼働状況診断装置が、算出された導関数から第二次導関数を算出し、導関数と第二次導関数とを用いて演算を行う。
第3の特徴に係る発明は、
前記原単位関数決定手段は、前記機器や設備における消費原単位の実測値を多項式で近似することによる、第1、または第2のいずれかの特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
前記原単位関数決定手段は、前記機器や設備における消費原単位の実測値を多項式で近似することによる、第1、または第2のいずれかの特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
第3の特徴に係る発明によれば、第1、または第2のいずれかの特徴に係る発明である稼働状況診断装置が、前記機器や設備における消費原単位の実測値を多項式で近似することにより、原単位関数を決定する。
第4の特徴に係る発明は、
前記実測値は、診断を行う時を基準に、所定の過去の期間内における実測値のみである、第3の特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
前記実測値は、診断を行う時を基準に、所定の過去の期間内における実測値のみである、第3の特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
第4の特徴に係る発明によれば、第3の特徴に係る発明である稼働状況診断装置は、診断を行う時を基準に、所定の過去の期間内における消費原単位の実測値のみを、多項式で近似する。
第5の特徴に係る発明は、
表示部を備え、
前記稼働状況診断手段による診断を継続的に行い、当該結果を前記表示部にリアルタイムに表示する継続的診断結果表示手段と、
を備える第1から第4のいずれかの特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
表示部を備え、
前記稼働状況診断手段による診断を継続的に行い、当該結果を前記表示部にリアルタイムに表示する継続的診断結果表示手段と、
を備える第1から第4のいずれかの特徴に係る発明である稼働状況診断装置を提供する。
第5の特徴に係る発明によれば、第1から第4のいずれかの特徴に係る発明である稼働状況診断装置は、表示部を備え、診断を継続的に行い、当該結果を表示部にリアルタイムに表示する。
これら上記の発明は、稼働状況診断装置のカテゴリであるが、方法、プログラムのカテゴリであっても、そのカテゴリに応じた同様の作用、効果を奏する。
本発明によれば、大規模なシステムの導入や、専門家の知見を必要とせず、エネルギー消費原単位を日常のエネルギー管理に容易に取り入れ、機器や設備の効果的な稼働状況の診断を行うことができる稼働状況診断装置、稼働状況診断方法、及び、稼働状況診断プログラムを提供することが可能となる。
また、機器や設備を運用する事業所や施設のエネルギー使用状況は、月初め、曜日、休祭日、天候、受注、イベント等によって影響を受けて変化している。そこで、本発明者は、その対象機器や設備のエネルギー消費原単位の挙動をエネルギー消費関数として捉えることによって、種々の影響を考慮してエネルギー消費原単位を捉え、エネルギーの使用量、生産量の測定によって、その偏差を算出することによって、エネルギー消費原単位の特性を把握することを可能とした。
本発明によれば、対象機器、設備の特性をエネルギー消費関数として把握することによって、エネルギー消費をする機器、設備の稼働状況について定量的に評価することが可能となる。
以下に、本発明を実施するための最良の形態について、図を参照しながら説明する。なお、この実施の形態はあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
本発明の概要について説明する。稼働状況診断装置1は、診断の対象となる機器や設備100について、生産量と、それに対応するエネルギー消費量とをセンサ101から受信する。受信した実測値は離散的なデータであるので、それを元に原単位関数を決定し、導関数を算出する。稼働状況診断装置1は、当該導関数を用いて演算することで、極値等の特徴点を算出するとともに、現在の稼働状況について診断を行う。
[稼働状況診断装置1の概要]
初めに、図1に基づいて、本発明の好適な実施形態である稼働状況診断装置1の概要について説明する。
初めに、図1に基づいて、本発明の好適な実施形態である稼働状況診断装置1の概要について説明する。
稼働状況診断装置1は、診断の対象となる設備100について、設備100に設置されたセンサ101から、消費エネルギーの計測値を受信する(ステップS01)。ここで、設備100は、単なる一つの機器であってもよいし、工場100aや高層ビル100bのような、複数の機器の集合たる設備であってよい。
また、センサ101は、生産量やエネルギー消費量を計測するためのセンサであって、計測値を稼働状況診断装置1に送信するための通信部を備えるものである。センサ101は、例えば電力計101a、電力計101b、水道計101c、ガス計101x等、同種のエネルギーについて消費量を計測するためのセンサ101が複数あることを妨げず、また各センサ101が異なる原理によってエネルギー消費量を計測していてよい。
次に、稼働状況診断装置1は、受信した消費エネルギーの計測値を、稼働状況診断装置1が備える原単位データベース25に記憶する。このとき、センサ101から受信した計測値自体は、パルス値などであって消費量を直接表していない場合もある。そのような場合、稼働状況診断装置1はこの段階で、所定の係数等を用いて直接消費量に換算してもよいし、更に後の所定の段階で換算を行ってもよい。
次に、稼働状況診断装置1は、生産量、または生産量に密接に関連する他の量(以下、生産量等と表す)を取得する(ステップS02)。当該生産量等は、センサ101によって計測され、消費エネルギーの計測値と同様に受信してもよいし、あるいは生産管理者からの、一時間や一日単位ごとの生産量等の入力を、稼働状況診断装置1が受け付けてもよい。稼働状況診断装置1は、受信した生産量等を、稼働状況診断装置1が備える原単位データベース25に記憶する。
次に、稼働状況診断装置1は、受信したエネルギー消費量と、生産量等とを用いて、エネルギー消費原単位を算出するとともに、エネルギー消費原単位を表す原単位関数を決定する。ここで、エネルギー消費原単位とは、各種エネルギーを使用する機器、設備、事業所等に対して、その大小をもってエネルギー効率を評価する指標である。エネルギー消費原単位は、エネルギー使用量を生産量等で除した商で表される。
稼働状況診断装置1は、当該原単位関数の決定に先立ち、まずはエネルギー消費量関数を決定する。すなわち稼働状況診断装置1は、所定の期間について、生産量等と、当該生産量等に対するエネルギー消費量とを原単位データベース25から抽出し、エネルギー消費量を、生産量を変数とした関数として表す。
図6は、図11に示された原単位データベース25内のデータを、エネルギー消費量を縦軸y、生産量を横軸xとしてプロットした場合の散布図である。図11が示すように、この値は離散的であり、このままでは後述するような導関数の算出等をすることができない。そこで、エネルギー消費量を関数f(x)として、多項式で近似することを考える。図7は、原単位データベース25内のデータに基づき、多項式近似したエネルギー消費量関数f(x)をグラフに表したものである。
エネルギー消費原単位は、エネルギー使用量を生産量等で除した商で表わされるので、原単位関数g(x)はf(x)を用いて表せる。ここで、各種の条件で作成された生産量等を、主要な生産量であるxを用いて、生産量関数k(x)として表わすことを考える。k(x)は、生産量等が単純に一つの変数xで現されることは困難であるために、管理可能な生産量xを用いることによるものである。なお、k(x)は生産量に密接した量を含めた多次元になる場合もある。また、最も単純な場合、k(x)=xである。
ここで、原単位関数g(x)は、g(x)=f(x)/k(x)として表わすことができる。稼働状況診断装置1は、以上のような手順で原単位関数g(x)を決定する。ここで、当該原単位関数g(x)は、生産量等xを変数として設備100におけるエネルギー消費原単位を表すもので、当該設備100の生産特性などが反映されているものである。
次に、稼働状況診断装置1は、エネルギー消費量関数、及び、原単位関数の導関数を得る。ここで、稼働状況診断装置1は原単位関数を微分することで、解析的に導関数を得てもよいし、数値的な演算により、導関数を得てもよい。
さらに、稼働状況診断装置1は、導関数を用いて、エネルギー消費量関数、及び、原単位関数の第二次導関数を得る。ここで、稼働状況診断装置1は導関数を微分することで、解析的に第二次導関数を得てもよいし、数値的な演算により、第二次導関数を得てもよい。
そして、稼働状況診断装置1は、導関数、及び、第二次導関数を用いて演算を行い、それらの最小値、極地、解等を求めることで、特徴点となる生産量xを算出するとともに、現在の稼働状況について診断を行う。そして、当該診断の結果を、稼働状況診断装置1の備える入出力部14に表示する(ステップS03)。以上が、稼働状況診断装置1の概要である。
[各機能の説明]
図2に基づいて、稼働状況診断装置1の構成について説明する。稼働状況診断装置1は、制御部11として、CPU(Central Processing Unit),RAM(Random Access Memory),ROM(Read Only Memory)等を備え、通信部12として、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、IEEE802.11に準拠したWiFi(Wireless Fidelity)対応デバイスを備える。加えて、稼働状況診断装置1は、データやファイルを記憶する記憶部13として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等による、データのストレージ部を備える。記憶部13は、原単位データベース25と、センサ情報データベース26を備える。また、稼働状況診断装置1は、入出力部14として、制御部で制御したデータや画像を出力表示する表示部を備え、かつ、ユーザからの入力を受付けるタッチパネルやキーボード、マウス等を備える。
図2に基づいて、稼働状況診断装置1の構成について説明する。稼働状況診断装置1は、制御部11として、CPU(Central Processing Unit),RAM(Random Access Memory),ROM(Read Only Memory)等を備え、通信部12として、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、IEEE802.11に準拠したWiFi(Wireless Fidelity)対応デバイスを備える。加えて、稼働状況診断装置1は、データやファイルを記憶する記憶部13として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等による、データのストレージ部を備える。記憶部13は、原単位データベース25と、センサ情報データベース26を備える。また、稼働状況診断装置1は、入出力部14として、制御部で制御したデータや画像を出力表示する表示部を備え、かつ、ユーザからの入力を受付けるタッチパネルやキーボード、マウス等を備える。
電化製品10において、制御部11が所定のプログラムを読み込むことで、通信部12と協働して、計測値受信モジュール27を実現する。また、電化製品10において、制御部11が所定のプログラムを読み込むことで、記憶部13と協働して、計測値換算モジュール15、原単位関連データ記憶モジュール16、実測値抽出モジュール17、エネルギー消費量関数決定モジュール18、原単位関数決定モジュール19、導関数算出モジュール20、特徴点算出モジュール21、特徴点評価モジュール22、診断指標演算モジュール23、稼働状況診断モジュール24を実現する。また、電化製品10において、制御部11が所定のプログラムを読み込むことで、入出力部14と協働して、診断結果表示モジュール28を実現する。
[エネルギー消費量の記憶処理]
図3は、稼働状況診断装置1が実行するエネルギー消費量の記憶処理の手順を表したフローチャートである。このエネルギー消費量の記憶処理について説明する。
図3は、稼働状況診断装置1が実行するエネルギー消費量の記憶処理の手順を表したフローチャートである。このエネルギー消費量の記憶処理について説明する。
初めに、稼働状況診断装置1の計測値受信モジュール27は、診断の対象となる設備100について、設備100に設置されたセンサ101から、消費エネルギーに係るセンサ101の計測値を受信する(ステップS11)。
次に、稼働状況診断装置1の計測値換算モジュール15は、受信した計測値がパルス値等であって消費量を直接表していない場合において、受信した計測値を所定の係数を用いてエネルギー消費量に換算する(ステップS12)。ここで所定の係数とは、例えば、一回のパルスが水の流量15立米を表す時に、15が所定の係数にあたる。すなわち、計測値が3であるならば、この15を3にかけて45立米とすることで、計測値をエネルギー消費量に換算する。なお、計測値がスケールされていない電流計の計測値等である場合には、エネルギー消費量の換算を行う必要がないため、ここでは特段の処理を行わない。
図10は、センサ情報データベース26内のセンサ情報テーブルを表したものである。計測値換算モジュール15は、センサ101に個々に設定されたセンサIDを用いて、センサ情報テーブルからセンサ情報を抽出することで係数を取得し、計測値に当該係数をかけ合わせることで、エネルギー消費量の換算を行う。
そして、稼働状況診断装置1の原単位関連データ記憶モジュール16は、換算されたエネルギー消費量を、稼働状況診断装置1が備える原単位データベース25に記憶する(ステップS13)。このとき、エネルギー消費量は、エネルギーが消費された時間と、当該エネルギー消費量を計測しているセンサ101のセンサIDとともに、原単位データベース25に記憶される。
図11は、原単位データベース25内の原単位関連データテーブルの内容を表したものである。時間ごとに、値種別と、値とが記憶されている。値種別が電気、ガス、または水道等、エネルギー種別であるときは、値はある時間における消費エネルギー量を表している。また、値種別が生産量等の際には、値はある時間における生産量等を表している。
以上が、エネルギー消費量の記憶処理の処理手順である。なお、稼働状況診断装置1は、センサ101によって計測された生産量等についても、消費エネルギーの計測値と同様に原単位データベース25に記憶してよい。あるいは、稼働状況診断装置1が生産管理者等から受け付けた、一時間や一日単位ごとの生産量等の入力について、消費エネルギーの計測値と同様に原単位データベース25に記憶してよい。
図12は、センサ情報データベース26内の生産量等とエネルギー消費量との対応テーブルの内容を表したものである。生産量等とエネルギー消費量との対応テーブルには、生産量等と、それを生産するための対応したエネルギー消費量とを、センサ101に設定されたセンサIDによって特定している。
[原単位関数の決定及び導関数の算出処理]
原単位関数の決定について、エネルギー消費原単位Uとエネルギー消費量Yには、生産量xを用いて、U=Y/xとの関係がある。すなわち、主要な生産量xを変数として、エネルギー消費量を表すエネルギー消費量関数f(x)、生産量関数k(x)を用いて原単位関数g(x)を表せば、
前記数式1のようである。ここで、エネルギー消費量関数f(x)を決定することと、原単位関数g(x)を決定することについては、本質的な違いはなく、一方が決定すれば他方も同時に定まるという関係にある。
原単位関数の決定について、エネルギー消費原単位Uとエネルギー消費量Yには、生産量xを用いて、U=Y/xとの関係がある。すなわち、主要な生産量xを変数として、エネルギー消費量を表すエネルギー消費量関数f(x)、生産量関数k(x)を用いて原単位関数g(x)を表せば、
今、簡単のため、生産量関数k(x)は最も単純に主要な生産量xそのものに等しいとする。すなわち、
次に、エネルギー消費関数f(x)の導関数を、エネルギー消費変化関数h(x)と定義すると、h(x)=f’(x)である。当該導関数は、ある生産量xに関するエネルギー消費の変化を現している。さらに、h(x)の導関数を求めることで、エネルギー消費変化率を現す関数h’(x)=f’’(x)、すなわちf(x)の第二次導関数を得られる。当該第二次導関数は生産量に応じたエネルギー消費増加率の変化を現しているので、エネルギー消費変化率関数と定義する。
ここで、エネルギー消費変化が最小となる点は、極値または境界値である。極値は、h(x)を微分して、その微分係数=0となる点であるから、h’(x)=f’’(x)=0を満たす生産量xの値は特徴点となる。エネルギー消費変化が最小となる運用点では、設備にとっては、原単位が小さく効率が最大点ではないが、安定的または、何らかの規約的運用によって固定的に稼働している点と評価することができる。
図8は、f(x)が三次式であって、三次の係数が正の場合に、f’(x)を図示したグラフである。h(x)=f’(x)は、式922で表わされ、横軸として生産量、縦軸としてエネルギー消費変化値のグラフ上に描画されている。各点921は、式922を表した曲線923上にあり、そのy座標は各生産量xにおけるエネルギー消費変化を表している。このとき、エネルギー消費変化が最小となる点は、点924で表わされる。尚、f(x)が三次式でなかった場合においても、極大値、極小値、境界値等において同様の議論を行ってよい。
ここで、本発明はエキスパートシステムや知識データベースを持たず、これらの極大値、極小値、境界値等について常に有意な意味付けができるとは限らない。しかし、意味付けができるときにはそれを提示し、できないときには少なくとも、これらの値が特徴点である旨を提示することで、それを基に設備100の稼働状況の診断を行い、稼働状況に関する議論に資することができる。
ここで、f(x)と同様に、g(x)についても導関数を求めると
となる。当該導関数は原単位の変化を現しているので、原単位変動関数と定義する。また、g’(x)についてx=x1における微分係数g’(x1)=h1を生産量x1時のエネルギー消費原単位変動係数という。
ここで、図4は、稼働状況診断装置1が実行する原単位関数の決定及び導関数の算出処理の手順を表したフローチャートである。この原単位関数の決定及び導関数の算出処理について説明する。
初めに、稼働状況診断装置1の実測値抽出モジュール17は、原単位データベース25の原単位関連データテーブルから、所定の期間について、生産量等とエネルギー消費量とを抽出する(ステップS21)。これは、原単位関連データテーブルの抽出条件に時間を含めることで実現できる。
後述のエネルギー消費量関数を決定するにあたり、所定の期間についてのデータのみを用いるのは、従来技術においては年度ごとの比較が重要視されていたのに対して、本発明においては設備100の特性をリアルタイムに反映することにも、その技術思想があるからである。すなわち、所定の期間として十分な期間をとりつつ、それを現在に近づけるほど、より現在に近い設備100の特性が把握でき、稼働状況の変化に対する迅速なフィードバックが可能となる。
なお、これ以降の処理は、抽出した生産量等ごとに行われる。ここでは、図12の生産量等とエネルギー消費量との対応テーブル内における、「商品A―生産量」について説明する。ここで、生産量xはセンサID「E−01」のみからなるスカラー値である。図13は、本実施例において用いるデータ、すなわち商品A―生産量に関して生産量等とエネルギー消費量とをまとめた表である。
稼働状況診断装置1のエネルギー消費量関数決定モジュール18は、原単位関数の決定に先立ち、エネルギー消費量関数を決定する(ステップS22)。ここで、エネルギー消費量関数決定モジュール18は、稼働状況診断装置1が備える記憶部13に予め記憶された、エネルギー消費量関数決定アルゴリズムに従ってエネルギー消費量関数を決定してよい。
ここで、通常抽出された実測値は離散的なものである。なぜならば、実測値にはエネルギー使用の方法や機器の特性等による変動が誤差として含まれているからである。ここでは、エネルギー消費量関数決定アルゴリズムとして、離散的な実測値を多項式で近似し、当該多項式をエネルギー消費量関数とする場合について詳説する。
尚、後の説明の簡便化のために、ここでは抽出されたデータを最小二乗法により、三次式で近似しているが、本発明の範囲がこれに限られるものではない。すなわち、本発明の本質は実測値を関数化し、当該関数の導関数を求めることで、特徴点を抽出することにあって、近似によって関数を求めることそのものや、近似の手法、及び、多項式の次数といった要素によって本発明の範囲を限定するものではない。
図6は、実測値抽出モジュール17によって抽出された実測値を平面上にプロットした散布図である。点901は、抽出された実測値の一つと一対一に対応している。また、横軸902は生産量等xを、縦軸903はエネルギー消費量Yを表している。ここで、エネルギー消費量Yは扱うエネルギー種別によって様々であり、本実施例では電気の消費量単位、すなわちkWまたはkWhである。
図7は、実測値抽出モジュール17によって抽出された実測値を平面上にプロットした散布図上に、近似曲線を描画したグラフである。前述のとおり、グラフ上に示された近似曲線913は、最小二乗法によって求められた三次式であり、エネルギー消費量関数f(x)を表したものにほかならない。グラフ上に示された式911のとおり、エネルギー消費量関数f(x)は、
である。グラフ上に示された式912のとおり、相関係数Rは、0.8841である。
次に、稼働状況診断装置1の原単位関数決定モジュール19が、エネルギー消費量関数を基に原単位関数を決定する(ステップS22)。原単位関数g(x)は、g(x)=f(x)/k(x)の関係によって決定できる。すなわち、
次に、稼働状況診断装置1の導関数算出モジュール20が、f(x)とg(x)の両関数について、導関数、及び、第二次導関数を算出する(ステップS24)。まず、h(x)=f’(x)について、エネルギー消費変化関数は、
同様に、h’(x)=f’’(x)について、エネルギー消費変化率関数は、
また、g’(x)についても同様に数式3から、原単位変動関数は、
これに基づいて第二次導関数を算出すると、原単位変動率関数g’’(x)は、
以上の導関数の導出は、解析的な手法を示したが、これによって、数値的な手法により導関数を算出することを妨げるものではない。以上が、稼働状況診断装置1が実行する原単位関数の決定及び導関数の算出処理の処理手順である。
[エネルギー消費量の記憶処理]
図5は、稼働状況診断装置1が実行する診断及び診断結果の表示処理の手順を表したフローチャートである。この診断及び診断結果の表示処理について説明する。
図5は、稼働状況診断装置1が実行する診断及び診断結果の表示処理の手順を表したフローチャートである。この診断及び診断結果の表示処理について説明する。
初めに、稼働状況診断装置1の特徴点算出モジュール21は、原単位関数の決定及び導関数の算出処理において決定された原単位関数とエネルギー消費量関数の両関数について、算出された導関数等を用いて特徴点を算出する(ステップS31)。
図8は、エネルギー消費量関数の導関数である数式6を平面上に図示したグラフである。同式は、図8において式922で表わされ、横軸として生産量、縦軸としてエネルギー消費変化値のグラフ上に描画されている。このとき、エネルギー消費変化が最小となる点x1は、h’(x1)=0なるxであるから、数式7を用いて、x1=14.93である。この点は、図8において点924で表わされる。当該点は、エネルギー消費量関数の特徴点の一つである。
以降、特徴点算出モジュール21は、同様にして、f(x)の次数に関わらず、各関数の極大値、極小値、境界値、解等を特定することで、特徴点の算出を行う。特徴点算出モジュール21は、稼働状況診断装置1が備える記憶部13に記憶された、特徴点算出アルゴリズムに従って特徴点を算出してよい。
本実施例においてはh’(x)がxの一次式であり、解析的に解を求めたが、現実には各関数は複雑になることが多く、数値的な解法をとるのが一般的である。例えば、簡単には予めxを相当数準備し、各xをh’(x)に代入してh’(x)≒0となる数値解xを求めることや、二分法や山登り法等の解探索手法を用いることが挙げられる。
次に、稼働状況診断装置1の特徴点評価モジュール22は、算出された特徴点について、評価を行う(ステップS32)。例えば、図8に示される点924は、設備にとっては、原単位が小さく効率が最大点ではないが、安定的または、何らかの規約的運用によって固定的に稼働している点と評価することができる。
また、数式5によって表わされる原単位関数を用いて、最小原単位となる生産量の条件を求めることもできる。ここで数式8を用いて、g’(x)=0となる条件を求める。本実施例においては、x=22.68となった。本実施例で用いたデータにおける最大生産量は28であるから、これを設備100の最大生産量xmaxとおくと、x=22.68は81%負荷で操業した時が最もエネルギー消費が少ないことを示唆している。
図9は、原単位関数である数式5を平面上に描画したグラフである。数式5は、図9において式932として表わされ、各点931は、抽出された各生産量について、式932を表した曲線933上の点を表している。点934は、当該曲線を微分した際の一例として描かれており、接線935の傾きが、点934における数式8の値になる。これが0となるのが、上記x=22.68であり、図9においては点936で表わされている。
特徴点評価モジュール22は、稼働状況診断装置1が備える記憶部13に記憶された、特徴点評価アルゴリズムに従って特徴点を評価してよい。しかし、特徴点のうち一般的な評価ができる点もあれば、単なる極値や境界値等、一般的な議論ができない点も多く存在する。これらの点において、過去のデータの蓄積等を用いて詳細な議論をすることは、本発明の本質ではない。本発明は、一般的な評価ができる特徴点を除いては、それらがただ特徴点であることのみを示すことで、含意の可能性を示唆する。
次に、稼働状況診断装置1の診断指標演算モジュール23は、原単位関数の決定及び導関数の算出処理において算出された導関数等を用いて演算を行うことで、現在の稼働状況における診断指標を算出する(ステップS33)。稼働状況診断装置1の稼働状況診断モジュール24は、算出された診断指標を用いて、現在の稼働状況における診断結果を生成する(ステップS34)。
ここで、現在の稼働状況とは、稼働状況診断装置1の備える原単位データベース25の原単位関連データテーブルに記憶されたデータの中で、最も現在に近い時間に対応したデータによって表わされる稼働状況を指す。また、導関数等が、所定の期間として十分な期間を取りつつ、最も現在に近い時間に対応したデータを除いた中で、現在に近いデータを用いて算出された導関数等であれば、より即時性の高い診断結果が得られることは、先にも述べたとおりである。
診断指標の算出、及び、診断結果の生成について具体例を述べる。今、図13に示されるデータによって導関数等が算出されたうえで、現在の稼働状況として時間=18、生産量xnow、エネルギー消費量Ynowという値をセンサ101から受信したとする。数式5からg(xnow)を求め、その値をYnowと比較した際に、g(xnow)<Ynowであれば、消費原単位は増加、すなわち稼働状況は悪化しているとの診断が行われる。逆に、g(xnow)>Ynowであれば、稼働状況は改善しているとの診断が行われる。
同時に、診断指標演算モジュール23は、数式8を用いてエネルギー消費原単位変動係数g’(xnow)=hnowを演算する。このhnowからは、次のことがわかる。すなわち、hnow>0の時に、原単位は悪化傾向にあり、hnow<0の時に原単位は改善傾向にある。また、hnow=0の時に、原単位は安定している。これによって、稼働状況診断モジュール24は、現在の稼働状況を診断する。
次に、稼働状況診断装置1の診断結果表示モジュール28は、稼働状況診断モジュール24の診断結果から診断結果表示画面を生成し(ステップS35)、生成した診断結果表示画面を入出力部14に表示する(ステップS36)。
図14は、診断結果表示モジュール28によって表示された診断結果表示画面の一例である。図14において、診断結果表示画面には、画面上に表示された原単位関数曲線941と共に、現在の稼働状況を表す点942が表示される。また、診断結果は診断メッセージ943として表示され、算出された各特徴点944や、稼働状況として有意であると分かっている点945等が、原単位関数曲線941上に表示される。
前記のような診断方法は、前年度と比較しているのでなく、所定の期間における実績値から算出した基準と比較して、現在の設備の稼働状況を即時に診断することができる。よって、上記診断と診断結果の更新を繰り返すことで、稼働状況の改善の試みに対する効果を即時に確認することが可能となり、効果を確認しつつ更なる改善の試みを行うことも可能となる。稼働状況診断装置1が、リアルタイム表示モードに設定されている場合には、稼働状況診断装置1は、ステップS33からステップS36までを繰り返し実行する(ステップS37:YESの場合)。そうでない場合には、診断及び診断結果の表示処理を終了する(ステップS37:NOの場合)。以上が、診断及び診断結果の表示処理の処理手順である。
上述した手段、機能は、コンピュータ(CPU,情報処理装置,各種端末を含む)が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、CD(CD−ROMなど)、DVD(DVD−ROM、DVD−RAMなど)等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置(記録媒体)に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
1 稼働状況診断装置、25 原単位データベース、26 センサ情報データベース、100 施設、101 センサ
Claims (1)
- CPU及びRAMを有するコンピュータが実行する稼働状況診断方法であって、
機器や設備ごとの生産量とエネルギー量とを組みにしたデータを前記RAMに記憶し、前記組みにしたデータに対して、前記CPUが、曲線あてはめを行うことで得られた近似曲線を、生産量で除算することで、原単位関数を決定するステップと、
前記決定された原単位関数に対して、前記CPUが、生産量による微分を行うことで原単位関数の導関数である原単位変動関数を算出するステップと、
前記CPUが、前記算出された原単位変動関数に、任意の生産量を代入して演算を行うことで、当該生産量における導関数の値を算出するステップと、
前記CPUが、前記算出された導関数の値と、0との大小を比較することで、当該機器や設備の当該生産量における原単位の改善、又は、悪化傾向の診断を行うステップと、
を備える稼働状況診断方法。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN104809651A (zh) * | 2014-01-27 | 2015-07-29 | 横河电机株式会社 | 能量效率评价辅助装置、存储介质及辅助方法 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6398392B2 (ja) * | 2014-07-04 | 2018-10-03 | オムロン株式会社 | 生産工程分析システム |
KR102109652B1 (ko) * | 2018-08-17 | 2020-05-12 | 주식회사 다원디엔에스 | 산업 현장에 설치된 생산 설비의 실시간 소모전력 분석을 이용한 생산 관리 시스템 |
JP2023026228A (ja) * | 2021-08-13 | 2023-02-24 | 新東工業株式会社 | 可視化装置、可視化方法、及び可視化プログラム |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1994007292A1 (en) * | 1992-09-11 | 1994-03-31 | Inco Limited | Method and circuit for charging batteries |
JP2003132119A (ja) * | 2001-10-25 | 2003-05-09 | Mitsubishi Electric Corp | 省エネルギ対策支援システムおよびその方法ならびにその方法を実行させるプログラム |
JP2009020075A (ja) * | 2007-07-13 | 2009-01-29 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 余寿命推定方法、余寿命推定システム、コンピュータプログラム、記録媒体 |
JP2012068878A (ja) * | 2010-09-22 | 2012-04-05 | Aisin Takaoka Ltd | エネルギー管理システム |
JP2012078029A (ja) * | 2010-10-04 | 2012-04-19 | Mitsubishi Electric Corp | 火力発電設備における燃料原単位自動生成システム及び燃料原単位自動生成装置 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1994007292A1 (en) * | 1992-09-11 | 1994-03-31 | Inco Limited | Method and circuit for charging batteries |
JP2003132119A (ja) * | 2001-10-25 | 2003-05-09 | Mitsubishi Electric Corp | 省エネルギ対策支援システムおよびその方法ならびにその方法を実行させるプログラム |
JP2009020075A (ja) * | 2007-07-13 | 2009-01-29 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 余寿命推定方法、余寿命推定システム、コンピュータプログラム、記録媒体 |
JP2012068878A (ja) * | 2010-09-22 | 2012-04-05 | Aisin Takaoka Ltd | エネルギー管理システム |
JP2012078029A (ja) * | 2010-10-04 | 2012-04-19 | Mitsubishi Electric Corp | 火力発電設備における燃料原単位自動生成システム及び燃料原単位自動生成装置 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104809651A (zh) * | 2014-01-27 | 2015-07-29 | 横河电机株式会社 | 能量效率评价辅助装置、存储介质及辅助方法 |
CN104199436A (zh) * | 2014-08-15 | 2014-12-10 | 广西三原高新科技有限公司 | 一种汽车节能减排和维修的自动诊断系统 |
CN104199436B (zh) * | 2014-08-15 | 2017-02-08 | 广西三原高新科技有限公司 | 一种汽车节能减排和维修的自动诊断系统 |
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