JP6274932B2 - 予測システム、監視システム、運転支援システム、ガスタービン設備及び予測方法 - Google Patents
予測システム、監視システム、運転支援システム、ガスタービン設備及び予測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6274932B2 JP6274932B2 JP2014057166A JP2014057166A JP6274932B2 JP 6274932 B2 JP6274932 B2 JP 6274932B2 JP 2014057166 A JP2014057166 A JP 2014057166A JP 2014057166 A JP2014057166 A JP 2014057166A JP 6274932 B2 JP6274932 B2 JP 6274932B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- process data
- prediction
- abnormality
- prediction model
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
10 ガスタービン
11 圧力センサ
12 温度センサ
13 弁
20 予測システム
21 予測装置
22 データベース
25 演算部
30 監視システム
31 監視装置
40 運転支援システム
41 運転支援装置
D1 プロセスデータ
Claims (9)
- 設備において取得可能な種々のプロセスデータを格納する記憶部と、
前記記憶部に格納された前記プロセスデータに基づいて、前記設備に関する予測される所定の物理量を予測値として算出する演算部と、を備え、
前記演算部は、
前記記憶部に格納された種々の前記プロセスデータのうち、予め選定された複数の前記プロセスデータを1組のデータセットとして、複数組分だけ取得し、
取得した各組の前記データセットに含まれる前記プロセスデータを入力変数として、前記予測値を算出する予測モデルをそれぞれ構築し、
構築した複数の前記予測モデルから前記予測値をそれぞれ算出し、
構築した複数の前記予測モデルのそれぞれに対して、前記入力変数として用いられる前記プロセスデータの異常の有無を診断し、
異常有りと診断した前記プロセスデータを前記入力変数として含む前記予測モデルを使用しないと設定し、
予め設定された複数の前記予測モデルの優先度に応じて、前記予測モデルによって予測された前記予測値を選定することを特徴とする予測システム。 - 前記演算部は、
前記プロセスデータの異常の有無を診断する場合、前記データセットに含まれる複数の前記プロセスデータのうち、異なる組み合わせとなる複数の前記プロセスデータを入力変数として、前記予測値を算出する前記予測モデルを組み合わせの数に応じて複数構築し、
複数の前記予測モデルの予測精度の誤差をそれぞれ算出し、
算出した複数の前記誤差のうち、予め設定した設定誤差以上の前記誤差となる前記予測モデルに含まれる複数の前記プロセスデータの中から、異常がある前記プロセスデータを特定することを特徴とする請求項1に記載の予測システム。 - 設備において取得可能な種々のプロセスデータを格納する記憶部と、
前記記憶部に格納された前記プロセスデータに基づいて、前記設備に関する予測される所定の物理量を予測値として算出する演算部と、を備え、
前記演算部は、
前記記憶部に格納された種々の前記プロセスデータのうち、予め選定された複数の前記プロセスデータを1組のデータセットとして取得し、
取得した前記データセットに含まれる前記プロセスデータの異常の有無を診断し、
異常有りと診断した前記プロセスデータを不使用設定とし、不使用設定とした前記プロセスデータを省いた、前記データセットに含まれる残りの前記プロセスデータを入力変数として、前記予測値を算出する予測モデルを構築し、
構築した前記予測モデルから前記予測値を算出しており、
前記プロセスデータの異常の有無を診断する場合、前記データセットに含まれる複数の前記プロセスデータのうち、異なる組み合わせとなる複数の前記プロセスデータを入力変数として、前記予測値を算出する前記予測モデルを組み合わせの数に応じて複数構築し、
複数の前記予測モデルの予測精度の誤差をそれぞれ算出し、
算出した複数の前記誤差のうち、予め設定した設定誤差以上の前記誤差となる前記予測モデルに含まれる複数の前記プロセスデータの中から、異常がある前記プロセスデータを特定することを特徴とする予測システム。 - 前記記憶部は、所定の前記プロセスデータと、所定の前記プロセスデータの代替となる相関関係を有する代替プロセスデータとを関連付けた代替情報を格納しており、
前記演算部は、
異常有りと診断した前記プロセスデータがある場合、前記代替情報に基づいて、異常有りと診断した前記プロセスデータを、相関関係を有する前記代替プロセスデータに代替し、代替した前記代替プロセスデータを含む前記プロセスデータを入力変数として、前記予測モデルを構築することを特徴とする請求項3に記載の予測システム。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の予測システムと、
前記予測システムによって算出される前記予測値を用いて、前記設備を監視する監視装置と、を備えることを特徴とする監視システム。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の予測システムと、
前記予測システムによって算出される前記予測値を用いて、前記設備の運転を支援する運転支援装置と、を備えることを特徴とする運転支援システム。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の予測システム、請求項5に記載の監視システム及び請求項6に記載の運転支援システムの少なくとも1つのシステムと、
前記設備としてのガスタービンと、を備えることを特徴とするガスタービン設備。 - 設備において取得可能な種々のプロセスデータに基づいて、前記設備に関する所定の物理量を予測値として導出する予測方法であって、
種々の前記プロセスデータのうち、予め選定された複数の前記プロセスデータを1組のデータセットとして、複数組分だけ取得するデータセット取得工程と、
取得した各組の前記データセットに含まれる前記プロセスデータを入力変数として、前記予測値を算出する予測モデルをそれぞれ構築する予測モデル構築工程と、
構築した複数の前記予測モデルから前記予測値をそれぞれ算出する予測値算出工程と、
構築した複数の前記予測モデルのそれぞれに対して、前記入力変数として用いられる前記プロセスデータの異常の有無を診断する入力変数異常診断工程と、
異常有りと診断した前記プロセスデータを前記入力変数として含む前記予測モデルを使用しないと設定するモデル不使用設定工程と、
予め設定された複数の前記予測モデルの優先度に応じて、前記予測モデルによって予測された前記予測値を選定する予測値選定工程と、を備えることを特徴とする予測方法。 - 設備において取得可能な種々のプロセスデータに基づいて、前記設備に関する所定の物理量を予測値として導出する予測方法であって、
種々の前記プロセスデータのうち、予め選定された複数の前記プロセスデータを1組のデータセットとして取得するデータセット取得工程と、
取得した前記データセットに含まれる前記プロセスデータの異常の有無を診断する入力変数異常診断工程と、
異常有りと診断した前記プロセスデータを不使用設定とし、不使用設定とした前記プロセスデータを省いた、前記データセットに含まれる残りの前記プロセスデータを入力変数として、前記予測値を算出する予測モデルを構築する予測モデル構築工程と、
構築した前記予測モデルから前記予測値を算出する予測値算出工程と、を備え、
前記予測モデル構築工程では、
前記プロセスデータの異常の有無を診断する場合、前記データセットに含まれる複数の前記プロセスデータのうち、異なる組み合わせとなる複数の前記プロセスデータを入力変数として、前記予測値を算出する前記予測モデルを組み合わせの数に応じて複数構築し、
前記入力変数異常診断工程では、
複数の前記予測モデルの予測精度の誤差をそれぞれ算出し、
算出した複数の前記誤差のうち、予め設定した設定誤差以上の前記誤差となる前記予測モデルに含まれる複数の前記プロセスデータの中から、異常がある前記プロセスデータを特定することを特徴とする予測方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014057166A JP6274932B2 (ja) | 2014-03-19 | 2014-03-19 | 予測システム、監視システム、運転支援システム、ガスタービン設備及び予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014057166A JP6274932B2 (ja) | 2014-03-19 | 2014-03-19 | 予測システム、監視システム、運転支援システム、ガスタービン設備及び予測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015179454A JP2015179454A (ja) | 2015-10-08 |
JP6274932B2 true JP6274932B2 (ja) | 2018-02-07 |
Family
ID=54263433
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014057166A Active JP6274932B2 (ja) | 2014-03-19 | 2014-03-19 | 予測システム、監視システム、運転支援システム、ガスタービン設備及び予測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6274932B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6732676B2 (ja) * | 2017-02-10 | 2020-07-29 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | シミュレーション結果の評価装置及び方法 |
JP6822245B2 (ja) * | 2017-03-17 | 2021-01-27 | 株式会社リコー | 診断装置、診断システム、診断方法およびプログラム |
US11480934B2 (en) | 2019-01-24 | 2022-10-25 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for creating an event prediction model |
JP7001766B2 (ja) | 2020-06-22 | 2022-01-20 | 株式会社日立製作所 | 予測システムおよび予測方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004186445A (ja) * | 2002-12-03 | 2004-07-02 | Omron Corp | モデル化装置及びモデル解析方法並びにプロセス異常検出・分類システム及びプロセス異常検出・分類方法並びにモデル化システム及びモデル化方法並びに故障予知システム及びモデル化装置の更新方法 |
JP5364530B2 (ja) * | 2009-10-09 | 2013-12-11 | 株式会社日立製作所 | 設備状態監視方法、監視システム及び監視プログラム |
JP5933386B2 (ja) * | 2012-07-31 | 2016-06-08 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | データ管理装置及びプログラム |
-
2014
- 2014-03-19 JP JP2014057166A patent/JP6274932B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2015179454A (ja) | 2015-10-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4832609B1 (ja) | 異常予兆診断装置および異常予兆診断方法 | |
JP6143667B2 (ja) | 予測システム、監視システム、運転支援システム、ガスタービン設備及び予測方法 | |
KR101065767B1 (ko) | 성능저하 및 고장원인 조기 진단방법 | |
JP6050599B2 (ja) | 装置の動作監視のための方法およびシステム | |
JP5260343B2 (ja) | プラント運転状態監視方法 | |
US7200520B2 (en) | Device and method for monitoring an electric power station | |
EP3413154B1 (en) | Equipment diagnostic device, equipment diagnostic method, and equipment diagnostic program | |
JP6610987B2 (ja) | 異常診断方法及び異常診断システム | |
JP6274932B2 (ja) | 予測システム、監視システム、運転支援システム、ガスタービン設備及び予測方法 | |
JP2018500709A5 (ja) | コンピューティングシステム、プログラムおよび方法 | |
US8751423B2 (en) | Turbine performance diagnostic system and methods | |
KR102343752B1 (ko) | 프로세스 장치에서 전체 프로세스 섹션의 상태를 자동 모니터링하고 측정하는 컴퓨터 실행 방법 및 시스템 | |
EP3584657B1 (en) | Risk assessment device, risk assessment method, and risk assessment program | |
JP2009053938A (ja) | 複数モデルに基づく設備診断システム及びその設備診断方法 | |
EP3584656B1 (en) | Risk assessment device, risk assessment method, and risk assessment program | |
KR101843365B1 (ko) | 규칙 및 사례 기반 통합 진단 시스템 및 데이터베이스 | |
WO2019087508A1 (ja) | 監視対象選定装置、監視対象選定方法、およびプログラム | |
JP6482743B1 (ja) | リスク評価装置、リスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラム | |
JP6714498B2 (ja) | 設備診断装置及び設備診断方法 | |
WO2021127646A1 (en) | Device and method for monitoring a system | |
JP5490277B2 (ja) | プラント運転状態監視方法 | |
JP2010218301A (ja) | 異常診断装置、異常診断方法及び異常診断プログラム | |
US20180129947A1 (en) | Method and system for predicting the realization of a predetermined state of an object | |
JP6952622B2 (ja) | 性能評価方法、性能評価装置、及び性能評価システム | |
JPWO2019049521A1 (ja) | リスク評価装置、リスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A625 | Written request for application examination (by other person) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A625 Effective date: 20160915 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170620 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170627 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170828 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170926 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171121 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20171212 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180109 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6274932 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |