JP7184636B2 - データ選別装置及び方法、ならびに監視診断装置 - Google Patents
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Description
プラント機器の異常予兆及び/又は異常事象を含む回転電機の状態を報告書として自動的にまとめて出力することができると、発電所のデータ分析員及び/又は報告書作成者が不要又は最小限の人数にすることが可能になる。
また回転電機及び回転電機補機以外のプラント機器のパラメータのデータも追加で取込み入力とするため、推定原因の信頼性が向上する。
2:データ選別装置
3,4,5:監視診断装置
30,40,50:監視診断部
31:判定・評価部
41:診断部
51:診断結果まとめ
a1,a2,a3:重み
B:ボイラ
B1:ボイラ補機
C:復水器
D1、D11,D12,D13:運転データ
DB1:運転データデータベース
D2、D21,D22,D23:正常値データ
D3:判定・評価結果データ
D5:診断結果データ
DB2、DB21,DB22,DB23:正常値データデータベース
DB3:判定・評価結果データベース
DB4:異常予兆、異常事象関連情報データベース
DB5:診断結果データベース
G:発電機
G1:発電機補機
G2:発電機励磁回路
m1、m2、m3:処理属性
S:取り扱いデータ
St:学習部
St1:電気的特性学習部
St2:振動的特性学習部
St3:温度的特性学習部
T:タービン
T1:タービン補機
x1、x2、x3:入力変数
y:出力変数
Claims (19)
- プラント機器からの運転データを選別するためのデータ選別装置であって、
プラント機器の運転データを時系列的に記憶する運転データデータベースと、前記運転データデータベースに記憶された運転データのうち物理・工学的に関連性の高い運転データを入力として受信するよう構成された学習部であって、前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性を記憶し、前記物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記処理属性とから、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、前記モデルを用いて前記運転データの異常値を除外して正常値による正常値データデータベースを形成する学習部とを備えるとともに、
前記学習部は、前記プラント機器をモデル化する上での複数の観点ごとに形成され、複数の観点ごとの各学習部は、それぞれ前記運転データデータベースに記憶する運転データのうち物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性とから、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、複数の観点ごとの前記モデルを用いて前記運転データの異常値を除外して正常値による前記正常値データデータベースを形成することを特徴とするデータ選別装置。 - プラント機器である回転電機からの運転データを選別するためのデータ選別装置であって、
回転電機の運転データを時系列的に記憶する運転データデータベースと、前記運転データデータベースに記憶された運転データのうち物理・工学的に関連性の高い運転データを入力として受信するよう構成された学習部であって、前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性を記憶し、前記物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記処理属性とから、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、前記モデルを用いて前記運転データの異常値を除外して正常値による正常値データデータベースを形成する学習部とを備えるとともに、
前記学習部は、前記回転電機をモデル化する上での複数の観点として回転電機の電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性ごとに形成され、複数の観点ごとの各学習部は、それぞれ前記運転データデータベースに記憶する運転データのうち前記回転電機の電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性について物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記回転電機の電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性について前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性とから、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、複数の観点ごとの前記モデルを用いて前記運転データの異常値を除外して正常値による前記正常値データデータベースを形成することを特徴とするデータ選別装置。 - 請求項1または請求項2に記載のデータ選別装置であって、
前記モデルは、出力変数と入力変数と入力変数の処理属性と入力変数の重みで表現され、前記学習部は、出力変数と入力変数と入力変数の処理属性とが指定され、指定された時系列的な前記運転データを用いて前記入力変数の重みを決定し、モデル構築することを特徴とするデータ選別装置。 - 請求項1または請求項2に記載のデータ選別装置であって、
前記処理属性は、べき乗、積分、微分、平均、偏差、四則演算、フーリエ変換、ラプラス変換、指数関数、平方根、対数関数、階乗、階差であることを特徴とするデータ選別装置。 - 請求項1または請求項2に記載のデータ選別装置であって、
前記学習部は、統計学的手法、機械学習、又は深層学習によりプラント機器の特性を模擬するモデルを作成することを特徴とするデータ選別装置。 - プラント機器の特性を模擬するモデルを作成するデータ選別方法であって、
時系列的なプラント機器の運転データのうち物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性を用いて、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、前記モデルを用いて前記運転データの異常値を除外して正常値を得るとともに、
前記プラント機器をモデル化する上での複数の観点ごとに、物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性とを用いて、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成することを特徴とするデータ選別方法。 - 請求項6に記載のデータ選別方法であって、
前記モデルは、出力変数と入力変数と入力変数の処理属性と入力変数の重みで表現されるものであり、出力変数と入力変数と入力変数の処理属性とが指定され、指定された時系列的な前記運転データを用いて前記入力変数の重みを決定し、モデル構築することを特徴とするデータ選別方法。 - 請求項6に記載のデータ選別方法であって、
前記処理属性は、べき乗、積分、微分、平均、偏差、四則演算、フーリエ変換、ラプラス変換、指数関数、平方根、対数関数、階乗、階差であることを特徴とするデータ選別方法。 - 請求項6に記載のデータ選別方法であって、
統計学的手法、機械学習、又は深層学習によりプラント機器の特性を模擬するモデルを作成することを特徴とするデータ選別方法。 - 請求項6に記載のデータ選別方法であって、
前記プラント機器は回転電機であって、前記複数の観点として電気的特性、振動的特性、温度的特性について前記モデルを形成することを特徴とするデータ選別方法。 - 請求項10に記載のデータ選別方法であって、
プラント機器の運転データのうち電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性について物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性について物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性を用いて、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成することを特徴とするデータ選別方法。 - 請求項6のデータ選別方法であって、
前記モデルを構築する過程で、異常値を示す運転データが除外され、残された正常値によりモデルが形成されていることを特徴とするデータ選別方法。 - 請求項1または請求項2に記載のデータ選別装置が作成した前記正常値データデータベースを使用して、前記運転データデータベースの運転データを検証するための監視診断装置であって、
前記運転データデータベースの運転データと前記正常値データデータベースの運転データを比較して、その差異を評価したデータによる判定・評価結果データベースを形成することを特徴とする監視診断装置。 - 請求項13に記載の監視診断装置であって、
前記プラント機器における異常と、異常検知した検出器と、推奨対策案を含んで構成された異常事象関連情報データベースを備え、前記判定・評価結果データベースに記録された異常値を示す運転データを用いて前記異常事象関連情報データベースに記述された異常の情報を診断結果データベースに得ることを特徴とする監視診断装置。 - プラント機器を監視する監視診断装置であって、
前記プラント機器の運転データを時系列的に記憶する運転データデータベースと、
前記プラント機器の運転データの正常値が記憶された正常値データデータベースと、
前記運転データデータベースの運転データと前記正常値データデータベースの正常値データの差異を評価したデータが記憶された判定・評価結果データベースと、
前記運転データデータベースに記憶された運転データのうち物理・工学的に関連性の高い運転データを入力として受信するよう構成された学習部であって、前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性を記憶し、前記物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記処理属性とから、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、前記モデルを用いて前記運転データの異常値を除外して正常値による正常値データデータベースを形成する学習部と、
前記モデルを用いて前記運転データデータベースの運転データと前記正常値データデータベースの正常値データを比較して、その差異を評価したデータによる判定・評価結果データベースを形成する判定・評価部を備えるとともに、
前記学習部は、前記プラント機器をモデル化する上での複数の観点ごとに形成され、複数の観点ごとの各学習部は、それぞれ前記運転データデータベースに記憶する運転データのうち物理・工学的に関連性の高い運転データと、前記物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性とから、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、複数の観点ごとの前記モデルを用いて前記運転データの異常値を除外して正常値による前記正常値データデータベースを形成することを特徴とする監視診断装置。 - 請求項15に記載の監視診断装置であって、
前記モデルは、出力変数と入力変数と入力変数の処理属性と入力変数の重みで表現され、前記判定・評価部は、出力変数と入力変数と入力変数の処理属性とが指定され、指定された時系列的な前記運転データを用いて前記入力変数の重みを決定し、モデル構築することを特徴とする監視診断装置。 - 請求項15に記載の監視診断装置であって、
前記処理属性は、べき乗、積分、微分、平均、偏差、四則演算、フーリエ変換、ラプラス変換、指数関数、平方根、対数関数、階乗、階差であることを特徴とする監視診断装置。 - 請求項15に記載の監視診断装置であって、
前記判定・評価部は、統計学的手法、機械学習、又は深層学習によりプラント機器の特性を模擬するモデルを作成することを特徴とする監視診断装置。 - プラント機器として回転電機の電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性を模擬するモデルを作成する請求項15に記載の監視診断装置であって、
前記運転データデータベースに記憶する運転データのうち電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性について物理・工学的に関連性の高い運転データと、また前記電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性について物理・工学的に関連性の高い運転データ間の処理属性とを用いて、プラント機器の特性を模擬するモデルを作成し、回転電機の電気的特性、又は振動的特性、又は温度的特性についての判定・評価結果データベースを形成する判定・評価部を備えていることを特徴とする監視診断装置。
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