JPH05159185A

JPH05159185A - 発電プラント監視データ圧縮保存方法

Info

Publication number: JPH05159185A
Application number: JP3317949A
Authority: JP
Inventors: Shigeru Kanemoto; 茂兼本
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1991-12-02
Filing date: 1991-12-02
Publication date: 1993-06-25

Abstract

(57)【要約】【目的】発電プラントからの時系列データを高効率およ
び高精度で圧縮する。【構成】発電プラントからの計測信号よりなる時系列デ
ータを連続した一次式の合成で近似し、この一次式の係
数と誤差を逐次求めて、その係数を保存し、この誤差が
所定値を超えたときに、その都度、前記時系列データに
近似する新たな一次式を作成してその係数と誤差を逐次
求めて、その係数を保存する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は発電プラントからの時系
列データを圧縮して保存する発電プラント監視データ圧
縮保存方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、コンピュータを用いた発電プラ
ントの監視システムとしてはこれまでに多くものがある
が、これらにより監視されるプラントデータは通常一定
の時間間隔でコンピュータに取り込まれ、一連の時系列
データを構成する。

【０００３】しかし、これらのプラントデータを長期間
に亘って保存し、これらのデータに基づいて必要に応じ
てプラントの運転履歴を呼び出すことは故障時の原因究
明や定期検査等のプラント保守計画の立案時に非常に重
要であり、高いニーズを持っている。

【０００４】ところが、このようなデータを長期間に亘
って保存することは膨大な保存容量を必要とするために
極めて困難であるので、保存データの期間が限られた
り、あるいは保存データの種類が限られたりしており、
その有効性を十分に発揮するには至っていない。

【０００５】そこで、従来では、ある種の観測データを
長期間に亘って保存する場合は、主にデータの取込み周
期を長くする方法により保存容量を低減する方法が採ら
れている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の方法ではプロセスデータが一定値の場合で
も、不必要にデータ量を増やし、逆に、プロセスデータ
が急激に変化している場合は変化している時点のデータ
が抜けてしまう欠点がある。

【０００７】一方、変化率に着目して、変化率の大きい
ところは早いサンプリング周期でデータを取り込み、変
化率の小さいところは遅いサンプリング周期でデータを
取り込むという方法も考えられるが、通常、プロセス信
号には大きなノイズが重畳しているので、この方法では
変化率の計算に困難が伴う。

【０００８】そこで本発明はこのような事情を考慮して
なされたもので、その目的はプラントからの時系列デー
タを圧縮して保存することによりデータの保存容量を高
効率かつ高精度で低減することができる発電プラント監
視データ圧縮保存方法を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、発電プラント
からの時系列データを一次式により近似し、その一次式
の係数と誤差とを逐次求め、その係数を保存するもので
あり、次のように構成される。

【００１０】つまり本発明は、発電プラントからの計測
信号よりなる時系列データを連続した一次式の合成で近
似し、この一次式の係数と誤差を逐次求めて、その係数
を保存し、この誤差が所定値を超えたときに、その都
度、前記時系列データに近似する新たな一次式を作成し
てその係数と誤差を逐次求め、その係数を保存すること
を特徴とする。

【００１１】

【作用】まず、発電プラントからの時系列データは連続
した一次式の合成で近似され、さらに、その一次式の係
数が逐次求められて保存されると共に、その一次式によ
る予測データと観測データとの誤差が逐次求められる。

【００１２】但し、この誤差が一定値を超えたときは、
その都度、プラント時系列データに近似する新たな一次
式を再び作成して、その係数と誤差を逐次求めて、その
係数を保存する。

【００１３】したがって本発明によれば、連続した一次
式の係数と誤差を逐次求めて、その係数を保存するの
で、過去の一時点の係数を保存すればよく、その保存容
量の大幅な圧縮を図ることができる上に、プラントをリ
アルタイムで監視することができる。

【００１４】また、一次式の誤差が所定値を超えたとき
に、時系列データに近似する新たな一次式を作成するの
で、予測誤差を所定値に抑えることができ、圧縮データ
の復元精度を高めることができる。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００１６】図１は本発明の一実施例の基本的な考え方
を説明するためのグラフであり、図中、曲線Ｘは発電プ
ラントからの計測信号より成り、等時間でサンプリング
された時系列データ、つまり観測データＸ（ｔ）であ
り、ノイズを重畳している。

【００１７】この時系列データが時間に対して一定値、
または時間に比例して変化している場合はこれを次の
（１）式で表現できる。

【００１８】

【数１】Ｙ（ｔ）＝ａ＊（ｔ−ｔ0 ）＋ｂ ……（１）

【００１９】ここで、Ｙ（ｔ）は観測時系列データＸ
（ｔ）の予測値、ｔは時間、ｔ0 はデータの変化の初期
時刻である。

【００２０】したがって、観測時系列データがある時刻
ｔ0 からこの一次式に沿った変化をしている限りは、こ
の３つの係数ａ，ｂ，ｔ0 で観測時系列データＸ（ｔ）
の動きをほぼ全て表現することができる。

【００２１】しかし、観測データＸ（ｔ）はランダムに
変動しているので、前記（１）式で完全な予測ができ
ず、ある偏差を生ずる。この偏差は観測データＸ（ｔ）
と予測データＹ（ｔ）の差を何らかの形で処理する必要
がある。

【００２２】例えば、観測データＸ（ｔ）の予測値から
の偏差を評価する関数を、

【数２】ｅ＝ｆ（Ｘ（ｔ）−Ｙ（ｔ）） ……（２）
により表現すると、このｅが所定値より大きくなると、
一次式による予測が適用できないことになる。

【００２３】つまり、本実施例は一定区間（図中第１、
第２、第３区間）の時間の観測データＸ（ｔ）を（１）
式の一次式により近似することにより、時系列データを
圧縮するものであり、各区間の誤差、つまり、観測デー
タＸ（ｔ）と予測データＹ（ｔ）との差を求めることが
重要になる。通常一定区間の時系列データの誤差は次の
（３），（４）式に示すように、各時点の偏差を二乗平
均化、あるいは偏差の絶対値の最大値で対処させること
ができる。

【００２４】

【数３】ここでｅは時刻ｔ0 から時刻Ｔまでの分散値であるが、
これが所定値を超えると、一次式からの予測の誤差が大
きくなっていることを意味する。

【００２５】また、偏差の最大値としては、

【数４】といった基準も考えられる。

【００２６】そこで、この誤差を基準にして、例えば時
刻Ｔで誤差が所定値を超えたときは、その時点でこれま
での一次式による予測を打ち切り、この時刻Ｔをその後
の予測の初期時刻ｔ0 に置き換えて、以後の一次式の予
測を行なう。

【００２７】したがって本実施例によれば、観測時系列
データの変化の急激さ、つまり、加速度相当の二次関数
的な変化率に応じたデータの保存周期を実現できる。

【００２８】つまり、観測時系列データが一定、ないし
時間に比例した変化をしている場合、３つのパラメータ
ｔ0 ，ａ，ｂを保存するのみでよく、変化が急激になっ
た場合、一次式の開始時刻ｔ0 の更新間隔が密になる。
発電プラントのような大型設備では、プラント運転が通
常ゆっくりとした起動、一定出力運転といった履歴を採
るために、本実施例のような方法で非常に効果的なデー
タ保存量の圧縮を図ることができる。

【００２９】また、本実施例では、一次式の係数ａ，ｂ
と誤差の評価値ｅを過去の一時点のデータのみから逐次
的に評価するものである。つまり、通常は一次式のフィ
ッティングを行なう場合、必要なデータを全て保存し、
一括で係数を求める計算を行なうが、この場合、プラン
トが一定条件で長期間運転される場合、膨大なデータを
一旦保存してから、係数の計算を行なうことが必要にな
り、コンピュータの記憶容量が膨大になるために困難さ
を伴うことになる。

【００３０】そこで、本実施例では、次の（５）式の逐
次計算アルゴリズムを用いることにより、一次式の係数
と誤差を逐次求め、過去の一時点のみのデータを保存す
るだけで係数ａ，ｂと誤差ｅの評価を可能にしている。

【００３１】

【数５】

【００３２】ここで、誤差ｅは（３）式の分散値を用い
ており、ｔは絶対時間、ｔ0 はフィッティングのための
逐次計算の開始時刻、ｗｔは可変重み係数、ｕは前記ｔ
0 からの相対時間である。この逐次計算アルゴリズムに
より、図２に示すように誤差ｅを一定時間置きにチェッ
クし、所定の閾値εを超えたときに、それまでの係数
ａ，ｂと開始時刻ｔ0 を保存し、時間をリセットするこ
とにより、次の逐次計算と開始を再び開始する。

【００３３】したがって図１に示すように、ｔ01〜ｔ02
の第１区間では係数ａ1 ，ｂ1 ，ｔ01を保存し、ｔ02〜
ｔ03の第２区間では係数ａ2 ，ｂ2 ，ｔ02を、ｔ03以降
の第３区間では係数ａ3 ，ｂ3 ，ｔ03を保存すればよ
く、保存量を大幅に低減できる。

【００３４】図３と図４は観測データＸのノイズが小さ
い場合と、大きい場合の予測データＹをそれぞれ示して
おり、図中各区間，，，は前記（１）式で予測
した区間を示している。各区間〜の長さは、その各
区間内での誤差ｅが閾値ε以内に収まるように、自動的
に決定されている。

【００３５】閾値εは対象信号の観測ノイズの振幅に応
じて決める必要があるが、データの圧縮・復元時の要求
仕様、例えば１％以内の精度を必要等、に応じて決める
こともできる。

【００３６】この要求精度が厳しい程、予測区間〜
を細かく区切る必要がでてくるが、これを極端に小さく
すると、観測データＸ（ｔ）を２点ずつ区切って（１）
式で予測すれば誤差０で予測可能であるが、この場合は
元のデータ数と同数の係数が必要となり、結局データ圧
縮はできないことになる。

【００３７】しかしながら、通常、発電プラントは一定
出力運転や、一定速度での出力変化運転が多く、各信号
の観測ノイズを無視すると、かなりの長時間に亘る区間
を（１）式の線形近似を行なうことができる。

【００３８】このように本実施例によれば、圧縮率が観
測データの挙動に依存するが、図３と図４に示したよう
な発電プラントの例では非常に効果的であり、数十年を
想定したデータ保存に十分耐え得ることができる。

【００３９】また、圧縮データから元のデータを再現し
たときの予測誤差を図３と図４に併せて示しているが、
一定の誤差の閾値εを用いているために、元のデータの
変化形状に関係なく、一定の誤差範囲に抑えることがで
きる。

【００４０】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、時系列デ
ータの一次式補間によりデータを圧縮するので、そのデ
ータ圧縮効果は非常に大きく、長期間のデータを保存す
ることができる。また、データ保存領域の節約は監視信
号の増加を可能にし、さらに監視システムの効果を増幅
することができる。

【００４１】さらに、圧縮後のデータ再現時の誤差は閾
値以内に抑えるので、データの変化の形状に依存しない
ロパストな圧縮方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る発電プラント監視データ圧縮保存
方法の一実施例の基本的考え方を示すグラフ。

【図２】図１で示す実施例によるデータ圧縮と誤差評価
のアルゴリズムを示すフローチャート。

【図３】図１で示す実施例によるデータ圧縮と元の観測
データとを共に示すグラフ。

【図４】図１で示す実施例によるデータ圧縮（予測デー
タ）と元の観測データとを共に示すグラフ。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】発電プラントからの計測信号よりなる時
系列データを連続した一次式の合成で近似し、この一次
式の係数と誤差を逐次求めて、その係数を保存し、この
誤差が所定値を超えたときに、その都度、前記時系列デ
ータに近似する新たな一次式を作成してその係数と誤差
を逐次求め、その係数を保存することを特徴とする発電
プラント監視データ圧縮保存方法。