JP6426053B2 - 運転訓練シミュレータ - Google Patents

Description

本発明は、発電プラントなどの各種プラントの運転訓練を行う運転訓練シミュレータに関する。

従来、発電プラントなどの各種プラントの運転訓練シミュレータが各種開発され実用化されている。運転訓練シミュレータを作成する際には、実際の発電所などのプラント（以下「実機」と称する。）と同様の挙動を行うことを確かめる必要がある。
すなわち、試験員は、運転訓練シミュレータを使用した運転操作又は異常事象の発生を行い、そのときの運転訓練シミュレータの応答が実機と同等の挙動であることを評価する。具体的には、試験員は、運転訓練シミュレータで得られたトレンドデータと、実機のトレンドデータとを比較して、運転訓練シミュレータの特性を評価する。

特許文献１には、運転訓練シミュレータを使用して運転要領を表示する場合に、シミュレータで得られた単一のパラメータに関連した複数の関連パラメータを提示する例が記載されている。
また、特許文献１には、複数のプロセスデータを、関連するプラント状態に対応したタグとして事前にデータベースに格納することで、運転員による操作に対応して関連する複数の関連パラメータを提示する例が記載されている。

特開２０１２−１８４５５号公報

運転訓練シミュレータの特性を試験員が評価する試験を行う際には、運転操作又は異常事象に関連する複数のトレンドデータを採取する必要がある。ここで、試験員が、発生した事象における着目すべきパラメータの選定やパラメータ間の相関関係の把握を行うためには、実機運転操作および事故対応の経験、又は同等の知識が必要となる。このため、試験員の育成には、数年から十数年の長い時間を要するという問題がある。

また、試験時の個々の運転操作又は異常事象発生に関するトレンドデータを採取する場合には、試験員が各トレンドデータをどのタイミングでどの程度の時間抽出するのかを判断する必要があるが、抽出時間などの適正な判断が難しいという問題がある。すなわち、事象発生時間や情報として必要な抽出時間をついては、プラント初期状態によって数値が異なり、事前に定義できないため試験員が経験に基づいて判定しなければならず、特性評価以外の作業が発生し、試験員の負担が増加するという問題があった。

本発明の運転訓練シミュレータは、シミュレーション状態の評価を行う際の試験員の負担の軽減と育成期間の短縮を図ることを目的とする。

本発明の運転訓練シミュレータは、プラントの運転状態をシミュレーションするシミュレーション計算部と、シミュレーション計算部が計算して得たシミュレーション結果を記録するシミュレーション結果記録部と、関連パラメータデータテーブルと、ユーザにより指示された試験事象名が入力される入力部と、シミュレーションデータ抽出部と、トレンドデータ処理部と、トレンドデータ処理部でトレンドデータを処理した結果を出力する出力部とを備える。
関連パラメータデータテーブルは、試験事象名に対応した関連パラメータ名と事象発生時間決定条件と抽出時間決定条件を格納する。
シミュレーションデータ抽出部は、入力部で入力された試験事象名に対応した関連パラメータ名を関連パラメータデータテーブルから読み出し、読み出した関連パラメータ名のトレンドデータをシミュレーション結果記録部から抽出する。
トレンドデータ処理部は、シミュレーションデータ抽出部が抽出したトレンドデータから、入力部で入力された試験事象名に対応した事象発生時間決定条件と抽出時間決定条件を関連パラメータデータテーブルから読み出し、その事象発生時間決定条件と抽出時間決定条件に基づいてトレンドデータを処理する。

本発明によると、自動的に特性評価試験に必要なトレンドデータが抽出されるため、経験や知識に依存せずに適切なシミュレーションデータの採取が可能となり、運転訓練シミュレータの特性評価に要する手間と時間を短縮することができる。また、熟練した試験員以外の人員によるデータ採取が可能となるため、試験員の負荷を軽減することができる。

本発明の一実施の形態例による運転訓練シミュレータの構成例を示すブロック図である。 本発明の一実施の形態例による関連パラメータデータテーブルのデータ例を示す説明図である。 本発明の一実施の形態例による出力用のトレンドデータ作成処理例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例によるトレンドデータの処理の例を示す説明図である。 本発明の一実施の形態例による複数の関連パラメータの表示例を示す説明図である。

以下、本発明の一実施の形態の例（以下、「本例」と称する。）を、添付図面を参照して説明する。
［１．運転訓練シミュレータの構成］
図１は、本例の運転訓練シミュレータの全体構成を示す図である。
運転訓練シミュレータは、シミュレーション計算部１と、シミュレーション結果記録部２を備える。シミュレーション計算部１は、シミュレーション対象となるプラント（ここでは発電プラント）の運転状況を、設定された条件でシミュレーションする。すなわち、シミュレーション計算部１は、プラントの事象進展に伴うプラントパラメータの動特性やインタロック動作などを演算して、シミュレーション結果としてのトレンドデータｄ１を得る。このトレンドデータｄ１は、例えば実際のプラントが備える各部のセンサの計測データと同様の形態のデータ（回転数、圧力値、水位、温度など）とする。シミュレーション結果記録部２には、シミュレーション計算部１で得られたシミュレーション結果のトレンドデータｄ１が記録される。

そして、自動データ採取部３は、シミュレーション結果記録部２に記録されたシミュレーション結果から、運転訓練シミュレータの評価に必要なデータを採取する。
自動データ採取部３は、入力部１１と、関連パラメータデータテーブル１２と、シミュレーションデータ抽出部１３と、トレンドデータ処理部１４と、出力部１６とを備える。

入力部１１には、シミュレーション結果を試験する項目である試験事象名が入力される。この試験事象名は、シミュレーション結果を評価する作業を行う試験員（ここでのユーザ）によって入力される。試験事象名の入力は、例えば試験項目を選択する画面上で、ユーザが予め用意された複数の試験事象名から、特定の試験事象名を選ぶことで行われる。
入力部１１に試験事象名が入力されたとき、入力された試験事象名ｄ２が、関連パラメータデータテーブル１２に供給される。

関連パラメータデータテーブル１２には、試験事象名ｄ２ごとに、その事象に対応した関連パラメータ名ｄ３と、事象発生時間決定条件ｄ４と、抽出時間決定条件ｄ５とが記憶される。関連パラメータデータテーブル１２の具体的な例については後述する。
関連パラメータデータテーブル１２に試験事象名ｄ２が供給されるとき、その試験事象名ｄ２に対応した関連パラメータ名ｄ３が、シミュレーションデータ抽出部１３に供給される。また、試験事象名ｄ２に対応した事象発生時間決定条件ｄ４と抽出時間決定条件ｄ５とがトレンドデータ処理部１４に供給される。

シミュレーションデータ抽出部１３は、関連パラメータデータテーブル１２から関連パラメータ名ｄ３が供給されると、シミュレーション結果記録部２に記録されたトレンドデータｄ１から、該当する関連パラメータ名のトレンドデータｄ６を抽出する。シミュレーションデータ抽出部１３で抽出されたトレンドデータｄ６は、トレンドデータ処理部１４に供給される。

トレンドデータ処理部１４は、シミュレーションデータ抽出部１３から供給されたトレンドデータｄ６の処理を行う。ここで、トレンドデータ処理部１４には、関連パラメータデータテーブル１２から試験事象名ｄ２に対応した事象発生時間決定条件ｄ４と抽出時間決定条件ｄ５とが供給される。そして、トレンドデータ処理部１４では、その事象発生時間決定条件ｄ４と抽出時間決定条件ｄ５に基づいて、トレンドデータｄ６から必要なデータが抽出される。

なお、トレンドデータ処理部１４は、周波数フィルタ１５を備え、供給されるトレンドデータｄ６を周波数フィルタ１５に通過させて、トレンドデータｄ６のゆらぎ成分を除去する処理を行う。すなわち、トレンドデータ処理部１４では、ゆらぎ成分が除去されたトレンドデータｄ６から、事象発生時間決定条件ｄ４と抽出時間決定条件ｄ５に基づいて出力用のデータｄ７が抽出される。トレンドデータ処理部１４で抽出された出力用のトレンドデータｄ７は、出力部１６に供給される。

出力部１６は、供給される出力用のトレンドデータｄ７による表示画面を作成する。表示画面は、出力部１６が備えるディスプレイに表示される。表示画面の例は後述する。また、出力部１６として、トレンドデータｄ７を印刷するプリンタや、他の機器にトレンドデータｄ７を伝送する機器としてもよい。

［２．関連パラメータデータテーブルの例］
図２は、関連パラメータデータテーブル１２のデータ構成例を示す。
この例では、関連パラメータデータテーブル１２には、発電プラント用のデータが格納される。例えば、事象名ｄ２としては、「ポンプトリップ」、「弁故障開」、「配管破断」などが記憶される。

事象名「ポンプトリップ」に対応する関連パラメータ名ｄ３は、ポンプ回転数ｄ３ａと、吐出圧力ｄ３ｂと、水源水位ｄ３ｃとが記憶される。ポンプ回転数ｄ３ａに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、ポンプ回転数が所定値ｘ１未満になったことを示す「回転数＜ｘ１」ｄ４ａが記憶される。ポンプ回転数ｄ３ａに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、ポンプ回転数が０を越え所定値ｘ２未満であることを示す「０＜回転数＜ｘ２」ｄ５ａが記憶される。
吐出圧力ｄ３ｂに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、吐出圧力が所定値ｐ１未満になったことを示す「圧力＜ｐ１」ｄ４ｂが記憶される。吐出圧力ｄ３ｂに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、「事象発生時間の前後１０秒」ｄ５ｂが記憶される。
水源水位ｄ３ｃに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、水源水位が所定値ｚ１未満になったことを示す「水源水位＜ｚ１」ｄ４ｃが記憶される。水源水位ｄ３ｃに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、水源水位を吐出圧力の抽出時間と同じに設定することを示す「“吐出圧力”と同様の時間」ｄ５ｃが記憶される。

事象名「弁故障閉」に対応する関連パラメータ名ｄ３は、通過流量ｄ３ｄと、弁開度ｄ３ｅとが記憶される。通過流量ｄ３ｄに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、通過流量が所定値ｗ１未満になったことを示す「通過流量＜ｗ１」ｄ４ｄが記憶される。通過流量ｄ３ｄに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、「事象発生時間の前後３０秒」ｄ５ｄが記憶される。
弁開度ｄ３ｅに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、弁の開度が１００％未満になったことを示す「開度＜１００％」ｄ４ｅが記憶される。弁開度ｄ３ｅに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、「事象発生時間の前後３０秒」ｄ５ｅが記憶される。

事象名「配管破断」に対応する関連パラメータ名ｄ３は、原子炉水位ｄ３ｆと、格納容器圧力ｄ３ｇと、配管流量ｄ３ｈとが記憶される。原子炉水位ｄ３ｆに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、水位変化が所定値ｚ２を越えたことを示す「水位変位＞ｚ２」ｄ４ｆが記憶される。原子炉水位ｄ３ｆに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、「発生１０秒前から［水位変位＞ｚ２］が検出されるまで」ｄ５ｆが記憶される。
格納容器圧力ｄ３ｇに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、格納容器圧力が所定値ｐ２未満になったことを示す「圧力＜ｐ２」ｄ４ｇが記憶される。格納容器圧力ｄ３ｇに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、「“原子炉水位”と同じ時間」ｄ５ｇが記憶される。
配管流量ｄ３ｈに対応する事象発生時間決定条件ｄ４としては、配管流量が所定値ｗ２未満になったことを示す「流量＜ｗ２」ｄ４ｈが記憶される。配管流量ｄ３ｈに対応する抽出時間決定条件ｄ５としては、配管流量が０を越え所定値ｗ２未満であることを示す「０＜配管流量＜ｗ２」ｄ５ｈが記憶される。

［３．出力用トレンドデータの作成処理の例］
図３は、自動データ採取部３が、シミュレーション結果記録部２に記録されたシミュレーション結果を採取して、出力用トレンドデータを作成する処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ユーザが入力部１１を使用して事象名ｄ２を入力する（ステップＳ１）。この事象名ｄ２の入力があると、事象名ｄ２が入力部１１から関連パラメータデータテーブル１２に供給される。そして、供給された事象名ｄ２に対応する関連パラメータ名ｄ３と、事象発生時間決定条件ｄ４と、抽出時間決定条件ｄ５が関連パラメータデータテーブル１２から読み出され、それぞれのデータが取得される（ステップＳ２）。例えば、事象名ｄ２としてポンプトリップが入力されたとき、関連パラメータ名ｄ３として、ポンプ回転数ｄ３ａと、吐出圧力ｄ３ｂと、水源水位ｄ３ｃとが取得され、それぞれの事象発生時間決定条件ｄ４と抽出時間決定条件ｄ５とが取得される。
取得された関連パラメータ名ｄ３はシミュレーションデータ抽出部１３に供給され、取得された事象発生時間決定条件ｄ４と抽出時間決定条件ｄ５はトレンドデータ処理部１４に供給される。

関連パラメータ名ｄ３が供給されるシミュレーションデータ抽出部１３は、シミュレーション結果記録部２から、指示された関連パラメータ名ｄ３のシミュレーション結果のトレンドデータｄ６を抽出する（ステップＳ３）。そして、シミュレーションデータ抽出部１３は、抽出したトレンドデータｄ６をトレンドデータ処理部１４に供給する。

その後、トレンドデータ処理部１４は、供給される各事象発生時間決定条件ｄ４とトレンドデータｄ６とに基づいて、事象発生時間を決定する（ステップＳ４）。このステップＳ４では、トレンドデータ処理部１４は、供給される全ての関連パラメータ名ｄ３について、事象発生時間を決定する。例えば、事象名がポンプトリップであるとき、トレンドデータ処理部１４は、ポンプ回転数ｄ３ａと、吐出圧力ｄ３ｂと、水源水位ｄ３ｃのそれぞれについて、各事象発生時間決定条件ｄ４ａ，ｄ４ｂ，ｄ４ｃから事象発生時間を決定する。

事象発生時間を決定した後、トレンドデータ処理部１４は、供給される抽出時間決定条件ｄ５とトレンドデータｄ６と、ステップＳ４で決定した事象発生時間に基づいて、１つのデータごとに抽出時間を決定する（ステップＳ５）。例えば、事象名がポンプトリップであるとき、トレンドデータ処理部１４は、ポンプ回転数ｄ３ａの抽出時間を決定する。

そして、トレンドデータ処理部１４は、トレンドデータｄ６から、ステップＳ５で決定した抽出時間の区間のデータを抽出して、その抽出した区間のデータから出力用トレンドデータｄ７を作成する（ステップＳ６）。その後、トレンドデータ処理部１４は、ステップＳ４で事象発生時間を決定した全てのデータｄ６に対して、出力用トレンドデータｄ７を作成したか否かを判断する（ステップＳ７）。ここで、出力用トレンドデータｄ７が未作成のデータｄ６がある場合（ステップＳ７のＮＯ）には、トレンドデータ処理部１４は、ステップＳ５の処理に戻り、未作成のデータの１つについて抽出時間の決定処理を行う。

ステップＳ７で、全てのデータｄ６に対して出力用トレンドデータｄ７が生成済であると判断した場合（ステップＳ７のＹＥＳ）、トレンドデータ処理部１４は、全ての出力用トレンドデータｄ７を出力部１６に供給し出力する（ステップＳ８）。出力部１６は、例えば全ての出力用トレンドデータｄ７を、１つのグラフ上に一括して表示する。

［４．トレンドデータ処理部での処理例］
図４は、トレンドデータ処理部１４が出力用トレンドデータを作成する処理例を示す。
ここでは、事象名がポンプトリップであり、トレンドデータ処理部１４がポンプ回転数ｄ３ａのトレンドデータを抽出する処理の例を示す。図４Ａに示すポンプ回転数のトレンドデータｄ６のグラフは、横軸が時間を示し、縦軸が回転数である。
まず、トレンドデータ処理部１４は、条件ｄ４ａで指示された、ポンプ回転数が所定値ｘ１より低くなった事象発生時間ｔａを決定する。そして、トレンドデータ処理部１４は、抽出時間ｔｂとして、条件ｄ５ａで指示された、「０＜回転数＜ｘ２」を決定する。ここでの回転数ｘ２は、事象発生タイミングの回転数ｘ１よりも高い回転数である。

抽出時間ｔｂが決定すると、抽出時間ｔｂのデータが取り出され、図４Ｂに示すように、事象名「ポンプトリップ」の回転数の出力用トレンドデータｄ７ａが得られる。この出力用トレンドデータｄ７ａには、事象発生時間の位置を示すデータ（図４Ｂ中の三角印の位置）も含まれる。
図４に示すような出力用トレンドデータｄ７の作成処理が、ユーザにより指示された事象名に対応した全ての関連パラメータごとに行われる。

［５．出力用のトレンドデータの表示例］
図５は、出力用トレンドデータをグラフ表示した例を示す。
この例は、４つの出力用トレンドデータ［１］，［２］，［３］，［４］を同時にグラフ表示した例である。図５のグラフの横軸は時間を示し、４つのデータ［１］〜［４］の時間軸が一致した状態とする。図５のグラフの縦軸は、４つのデータ［１］〜［４］の値を示す。ここでは、４つのデータ［１］〜［４］の単位系が異なる。例えば、図５のグラフの縦軸として、データ［１］の水位のスケール［ｍｍ］と、データ［２］の回転数のスケール［Ｍｐａ］と、データ［３］の温度のスケール［℃］と、データ［４］の流量のスケール［ｔ／ｈ］とを有する。ここでは、このように単位系が異なる４つのトレンドデータを同一のスケールで表示するようにした。

そして、図５に示すグラフでは、４つのデータ［１］〜［４］を示す特性曲線が、重ねた状態で同時に表示される。但し、図２の関連パラメータデータテーブル１２の例から分かるように、各関連パラメータ名ｄ３でデータの抽出時間が異なるため、各データの始点と終点は同じタイミングとなっていない。ここでの横軸は、抽出した４つのデータ［１］〜［４］が全て入る時間に設定し、抽出した４つのデータ［１］〜［４］の全区間を網羅した表示とする。

この図５に示すようなグラフ表示が行われることで、事象名に対応した関連パラメータのシミュレーション結果が、予め関連パラメータデータテーブル１２に用意された事象の発生時間と抽出時間の条件に基づいて自動的に適切に抽出されるようになる。そして、自動的に抽出された関連パラメータのシミュレーション結果が１つのグラフ上に表示され、この表示を見た試験者は、入力部１１に入力した事象名のシミュレーション状態が適切か否かを的確に判断することができるようになる。

なお、図５に示すグラフ表示を行う際にトレンドデータが複数同時に表示される数は、図２の関連パラメータデータテーブル１２のデータから決まる。例えば、事象名がポンプトリップの場合には、ポンプ回転数と吐出圧力と水源水位との３つのトレンドデータが同時に表示される。また、事象名が弁故障閉の場合には、通過流量と弁開度との２つのトレンドデータが同時に表示される。このように、試験する事象によって、自動データ採取部３は、データを採取する項目数を可変にすることができる。

このように試験者（ユーザ）は、シミュレーション結果が適切であるかどうかを試験したい事象名を入力するだけで、自動データ採取部３が、その事象に対応した変化があるトレンドデータの適切な区間が自動的に抽出して出力するようになる。したがって、本例の運転訓練シミュレータによると、経験や知識に依存せずに適切なシミュレーションデータの採取が可能となり、運転訓練シミュレータの特性評価に要する手間と時間を短縮することができる。また、本例の運転訓練シミュレータによると、熟練した試験員以外の人員によるデータ採取が可能となるため、試験員の負荷を軽減することができる。

また、トレンドデータ処理部１４が抽出するデータは、周波数フィルタ１５によりゆらぎ成分が除去されたデータであり、シミュレーションの演算時に発生するゆらぎの影響がない状態で、トレンドデータから事象発生時間や抽出時間を正確に決定できる。したがって、本例の運転訓練シミュレータによると、精度の高い特性評価ができる効果を有する。

［６．変形例］
なお、ここまで説明した実施の形態例は、発電プラントの運転訓練シミュレータに適用した例とした。これに対して、その他の各種プラントの運転訓練シミュレータに、本発明を適用してもよい。また、図２に示す関連パラメータデータテーブルに示すパラメータ名や事象発生時間決定条件と抽出時間決定条件についても、一例を示すものであり、その他のパラメータ名や条件としてもよい。

さらに、本発明は上述した実施の形態例に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
例えば、上述した実施の形態例で説明した図１の構成は、本発明を分かりやすく説明するために装置の構成を説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、装置の構成を示す図１に示す信号の流れのラインは説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも装置として必要な全てのラインを示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１…シミュレーション計算部、２…シミュレーション結果記録部、３…自動データ採取部、１１…入力部、１２…関連パラメータデータテーブル、１３…シミュレーションデータ抽出部、１４…トレンドデータ処理部、１５…周波数フィルタ、１６…出力部

Claims (3)

1. プラントの運転状態をシミュレーションするシミュレーション計算部と、
   前記シミュレーション計算部が計算して得たシミュレーション結果を記録するシミュレーション結果記録部と、
   試験事象に対応した関連パラメータ名と事象発生時間決定条件と抽出時間決定条件を格納した関連パラメータデータテーブルと、
   ユーザにより指示された試験事象名が入力される入力部と、
   前記入力部で入力された試験事象名に対応した関連パラメータ名を前記関連パラメータデータテーブルから読み出し、読み出した関連パラメータ名のトレンドデータを前記シミュレーション結果記録部から抽出するシミュレーションデータ抽出部と、
   前記シミュレーションデータ抽出部が抽出したトレンドデータから、前記入力部で入力された試験事象名に対応した事象発生時間決定条件と抽出時間決定条件を前記関連パラメータデータテーブルから読み出し、その事象発生時間決定条件と抽出時間決定条件に基づいて前記シミュレーションデータ抽出部が抽出したトレンドデータを処理するトレンドデータ処理部と、
   前記トレンドデータ処理部でトレンドデータを処理した結果を出力する出力部とを備える
   運転訓練シミュレータ。
2. 前記トレンドデータ処理部は、トレンドデータのゆらぎ成分を除去する周波数フィルタを備える
   請求項１に記載の運転訓練シミュレータ。
3. 前記シミュレーションデータ抽出部が抽出するトレンドデータは、単位系が異なる複数のトレンドデータであり、前記出力部は単位系が異なる複数のトレンドデータを同一のスケールで表示する
   請求項１に記載の運転訓練シミュレータ。
   

Images