JP2020035109A - Plant monitoring system and plant monitoring method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、各種のプラントを監視するプラント監視システムおよびプラント監視方法に関する。 The present invention relates to a plant monitoring system and a plant monitoring method for monitoring various plants.
発電所の発電プラントには、蒸気タービンやボイラー等の各種の機器が使用され、発電プラントは、これらの機器により発電を行っている。こうした発電プラントでは、機器等について故障の予兆を監視している。(例えば、特許文献1参照。)。この文献によれば、プラントに設置されている各種のセンサから、定期的にデータを取得して、診断モデルに適用し、設備の異常を診断する。 Various devices such as a steam turbine and a boiler are used in a power plant of a power plant, and the power plant generates power using these devices. In such a power plant, signs of failure of equipment and the like are monitored. (For example, see Patent Document 1). According to this document, data is periodically acquired from various sensors installed in a plant, applied to a diagnostic model, and diagnoses of equipment abnormality.
この診断モデルはモデル式を用いたものであり、モデル式はプラントに設置されている各センサの測定値を引数とし、各引数に割り当てられたセンサが正常なときに、モデル式による算出結果が所定の値を示す。また、センサの測定値が異常になると、モデル式は所定の値と異なる値を算出する。 This diagnostic model uses a model formula, and the model formula takes the measured values of each sensor installed in the plant as arguments, and when the sensor assigned to each argument is normal, the calculation result by the model formula is obtained. Indicates a predetermined value. Further, when the measured value of the sensor becomes abnormal, the model formula calculates a value different from a predetermined value.
従来技術は、こうしたモデル式を用いた診断モデルにより、プラントの診断や監視を行っている。 In the prior art, diagnosis and monitoring of a plant are performed by a diagnostic model using such a model formula.
しかし、先に述べた従来技術には次の課題がある。この技術によれば、モデル式を用いて、プラントの診断を行う。このとき、モデル式が所定値または所定値に近い場合に、プラントが正常と診断される。モデル式から得られる値は、引数とするセンサの測定値やセンサの設置数などによって異なる。このために、プラントの正常と異常とを区別するための基準が各モデル式によって異なり、基準の設定の仕方によって診断の精度が影響を受ける結果になる。 However, the above-mentioned prior art has the following problems. According to this technique, plant diagnosis is performed using a model equation. At this time, the plant is diagnosed as normal if the model equation is at or near the predetermined value. The value obtained from the model formula differs depending on the measured value of the sensor as an argument, the number of installed sensors, and the like. For this reason, the criteria for distinguishing between the normal and abnormal states of the plant differ depending on each model formula, and the accuracy of diagnosis is affected by the way of setting the criteria.
また、この従来技術によれば、各センサの測定値をモデル式の引数としているので、例えば1つのセンサが点検等で正常な測定値を出力しない場合には、このセンサの測定値を引数とするモデル式は、総べて異常を示す値を算出することになる。つまり、従来技術は、センサの点検等の作業に対応することができない。 Further, according to this conventional technique, the measured value of each sensor is used as an argument of the model expression. For example, when one sensor does not output a normal measured value during inspection or the like, the measured value of this sensor is used as an argument. All of the model equations to be calculated calculate values indicating an abnormality. That is, the related art cannot cope with operations such as inspection of the sensor.
この発明の目的は、前記の課題を解決し、モデル式等の計算式を用いることなく、また、点検作業等の状況にも対応することができるプラント監視システムおよびプラント監視方法を提供することにある。 It is an object of the present invention to provide a plant monitoring system and a plant monitoring method that solve the above-mentioned problems and can respond to situations such as inspection work without using a calculation formula such as a model formula. is there.
前記の課題を解決するために、請求項1の発明は、各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の前記機器を含む各監視対象を監視するプラント監視システムであって、前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ備えるモデル作成手段と、前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする処理手段と、を備えることを特徴とするプラント監視システムである。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to
請求項1の発明によるプラント監視システムは、各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の機器を含む各監視対象を監視する。このために、モデル作成手段は、監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、モデルを作成した時点での各センサの測定値と、各センサから所定期間に受け取った測定値とから、モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して監視対象を監視するモデル作成部を、各監視対象に対応してそれぞれ備える。処理手段は、モデル作成手段の各モデル作成部が用いる複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする。 The plant monitoring system according to the first aspect of the present invention is used in a plant that includes various devices and includes various sensors that measure the states of these devices, and monitors each monitoring target including a plurality of devices. For this purpose, the model creating means creates a model corresponding to the monitoring target based on the measured values of the plurality of sensors, and thereafter, the measured values of each sensor at the time of creating the model, and a predetermined period from each sensor. A model creation unit that calculates a predicted measurement value based on the model from the received measurement value, compares the calculated measurement value with the measurement value received from each sensor for a predetermined period, and monitors the monitoring target. , For each monitoring target. The processing means performs, for one of the plurality of sensors used by each model creation unit of the model creation means, a process of determining whether or not to send a measurement value of this sensor to each model creation unit.
請求項2の発明は、請求項1に記載のプラント監視システムにおいて、前記各モデル作成部が用いる総てのセンサに対して、これらのセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする、ことを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the plant monitoring system according to the first aspect, for all sensors used by each of the model creation units, whether or not measurement values of these sensors are sent to each of the model creation units. Is performed.
請求項3の発明は、請求項1または2に記載のプラント監視システムにおいて、前記処理手段が行う処理は、前記各センサの測定値を前記各モデル作成部に送らないためのマスク処理である、ことを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the plant monitoring system according to the first or second aspect, the process performed by the processing unit is a mask process for not sending a measurement value of each of the sensors to each of the model creating units. It is characterized by the following.
請求項4の発明は、各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の前記機器を含む各監視対象を監視するプラント監視方法であって、前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ設け、前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする、ことを特徴とするプラント監視方法である。 The invention according to claim 4 is a plant monitoring method that is used in a plant that includes various devices and includes various sensors that measure the states of these devices, and monitors each monitoring target including a plurality of the devices. A model corresponding to the monitored object is created based on the measured values of a plurality of sensors, and thereafter, the measured values of the sensors at the time when the model is created, and the measurements received in a predetermined period from the sensors. From the value, calculate a measurement value predicted based on the model, a model creation unit that monitors the monitoring target by comparing the calculated measurement value and the measurement value received from each sensor in a predetermined period, For each of the plurality of sensors used by each model creation unit of the model creation means, a measurement value of this sensor is provided to each model creation unit. To whether or not processing Luke, a plant monitoring method characterized by.
請求項1および請求項4の発明によれば、モデルを作成した時点での各センサの測定値と、各センサから所定期間に受け取った測定値とから、モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して監視対象を監視するので、監視を行う毎にモデル式等の計算式を用いることなく、また、センサの測定値を送るか否かの処理をするので、このセンサが設置されている機器の点検作業等の状況にも対応することを可能にする。 According to the first and fourth aspects of the present invention, the measured value of each sensor at the time of creating the model and the measured value received from each sensor in a predetermined period are used to calculate the measured value predicted based on the model. The monitoring target is monitored by comparing the calculated measured value with the measured value received from each sensor in a predetermined period, so that each monitoring is performed without using a calculation formula such as a model formula. Since the process of sending or not sending the measured value is performed, it is possible to cope with a situation such as an inspection work of a device in which this sensor is installed.
請求項2の発明によれば、総てのセンサに対して、これらのセンサの測定値を送るか否かの処理をするので、各種の点検作業等の状況にも対応することを可能にする。 According to the second aspect of the present invention, since processing is performed for all sensors as to whether or not to send measurement values of these sensors, it is possible to cope with various inspection work and the like. .
請求項3の発明によれば、センサの測定値を送るか否かの処理が、各センサの測定値を各モデル作成部に送らないためのマスク処理であるので、ソフトウエアによる処理を可能にする。 According to the third aspect of the present invention, since the process of sending or not sending the measurement value of the sensor is a mask process for not sending the measurement value of each sensor to each model creation unit, the process by software can be performed. I do.
次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。この実施の形態によるプラント監視システムを図1に示す。図1のプラント監視システムは、発電プラント10が設置されている発電所で用いられるものであり、センサ監視装置20と、モデル監視装置40とを主に備えている。
Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 shows a plant monitoring system according to this embodiment. The plant monitoring system of FIG. 1 is used in a power plant in which a
発電プラント10は原子力や火力で発電を行い、この実施の形態では原子力で発電を行う場合を例としている。発電プラント10には、図示を省略しているが、原子炉、タービン、発電機、ポンプや配管などの多数の機器が使用されている。発電プラント10は、これらの機器により発電を行う。発電プラント10には、各機器の状態を調べるために、同じく図示を省略しているが、各種のセンサが設置されている。各センサは、機器の測定値sg1〜sg3をセンサ監視装置20に送る。
The
センサ監視装置20は、発電プラント10に設置されているセンサからの測定値sg1〜sg3を受け取る。センサ監視装置20は、各センサから測定値sg1〜sg3を受け取ると、図2に示すようなセンサデータを作成する。センサデータには、センサを表すと共にセンサを識別するためのセンサ識別情報に対応して、センサが設置されている設置点が記録されている。また、センサデータには、センサ識別情報に対応して、センサの測定値や測定日時等が記録されている。
The
センサ監視装置20は、作成したセンサデータを、所定時間が経過する毎に、社内通信網30を経てモデル監視装置40に送信する。所定時間は、秒単位、分単位、時間単位、日単位などのように、必要に応じてセンサ監視装置20に設定される。
The
モデル監視装置40は、社内通信網30を経てセンサ監視装置20からセンサデータを受信すると、受信したセンサデータを用いて、発電プラント10を監視する。このために、モデル監視装置40は、通信制御部41と、データサーバ42と、管理サーバ43と、クライアント44〜45とを備えている。そして、モデル監視装置40の通信制御部41〜クライアント45は、データの送受信が可能なように接続されている。
When receiving the sensor data from the
通信制御部41は、データサーバ42〜クライアント45を社内通信網30に接続するための通信制御を行う。例えば、通信制御部41は、社内通信網30を経てセンサ監視装置20からセンサデータを受信すると、このセンサデータをデータサーバ42に送る。
The
データサーバ42は、発電プラント10に関係するデータを記憶する記憶装置である。例えば、データサーバ42は、社内通信網30と通信制御部41とを経て、センサ監視装置20からセンサデータを受け取ると、このセンサデータを記憶していく。また、データサーバ42は、管理サーバ43からのデータ送信要求を受け取ると、該当するセンサデータを抽出して、管理サーバ43に送る。
The
クライアント44〜45は、発電プラント10を運用する担当者によって操作される、発電プラント10を運用するためのコンピュータである。クライアント44〜45には、発電プラント10の運用のために必要とする各種の指示等が担当者により入力される。例えば、発電プラント10の各監視対象モデルを作成するために、クライアント44〜45にはモデル作成指示が入力される。クライアント44〜45は、モデル作成指示が入力されると、このモデル作成指示を管理サーバ43に送る。
The
また、クライアント44〜45は、管理サーバ43から各種のデータ、例えば後述の警報データを受け取ると、警報を出力する。また、クライアント44〜45は、管理サーバ43からセンサ一覧データを受け取ると、このデータを表示する。
When the
管理サーバ43は、発電プラント10の監視のために、各種の処理を行うコンピュータである。先ず、管理サーバ43は発電プラント10の各監視対象モデルを作成する。次に、管理サーバ43は作成した各モデルを基に発電プラント10を監視する。以下では、発電プラント10の各監視対象モデル作成と、各モデルによる発電プラント10の監視とについて順に説明する。
The
管理サーバ43は、発電プラント10の各監視対象のモデルを作成するために、データサーバ42に対してデータ送信要求を送る。または、クライアント44〜45からのモデル作成指示を受け取ったときに、データサーバ42に対してデータ送信要求を送る。この後、管理サーバ43はデータサーバ42から各センサデータを受け取って、各監視対象のモデルを作成する。管理サーバ43はモデルを作成して監視するために、例えば図3に示す機能を備えている。つまり、管理サーバ43は、入力部43aと、マスク処理部43bと、モデル作成部43c〜43eを備えている。なお、図3では、図示の複雑化を避けるために、センサデータが4種類、つまり4つのセンサからの測定値により、モデルを作成する場合を示している。しかし、実際のプラントでは、多数のセンサからの測定値を処理している。
The
入力部43aは、データサーバ42からの各センサデータを受け取るためのインタフェースである。入力部43aは、データサーバ42から各センサデータを受け取ると、これらのセンサデータをマスク処理部43bに送る。このマスク処理部43bについては後で述べる。
The
モデル作成部43cは、マスク処理部43bを経て入力部43aからの各センサデータを受け取る。モデル作成部43cが受け取るセンサデータの一例を図4に示す。モデル作成部43cは、こうしたセンサデータを用いて発電プラント10の監視対象のモデルを作成する。このために、モデル作成部43cは、各センサデータについて関係性の抽出を行う。例えば、図5に示すように、マスク処理部43bから受け取った多数のセンサデータa1〜anの中で、センサデータa1とセンサデータakとが同じように変化すると、モデル作成部43cは、センサデータa1を出力するセンサと、センサデータakを出力するセンサとに関係性の強さがあると判断する。こうして、モデル作成部43cは、マスク処理部43bから受け取ったセンサデータの中から関係性の強さがあるセンサを調べる。
The
この後、モデル作成部43cは、調べた総ての関係性の強さからモデルを作成する。つまり、管理サーバ43は、発電プラント10の監視対象に設置されているセンサについて、センサ間の関係性の強さをモデルとする。モデル作成部43cがこうして作成したモデルは、例えば図6に示すようなパターンで表される。図6では、発電プラント10の監視対象の機器B1〜B3に設置されているセンサ(黒丸で図示)をそれぞれ一群とし、関係性の強さがあるセンサを線で結んでいる。モデル作成部43cのための発電プラント10の監視対象は、例えば冷却系統のような装置類である。
Thereafter, the
こうして、モデル作成部43cは、マスク処理部43bから受け取った多数のセンサデータを基にして、センサ間の関係性の強さを調べ、関係性の強さから監視対象のモデルを作成する。モデル作成部43cは作成した監視対象モデルをデータサーバ42に保存する。
Thus, the
モデル作成部43cと同様にして、残りのモデル作成部43d〜43eは、マスク処理部43bから受け取った多数のセンサデータを基にして、センサ間の関係性の強さを調べ、関係性の強さから監視対象モデルをそれぞれ作成する。モデル作成部43d〜43eは、こうして作成した各監視対象のモデルをデータサーバ42に保存する。
Similarly to the
管理サーバ43は、モデル作成部43c〜43eが作成した監視対象モデルを基にして、発電プラント10の監視対象を次のように監視する。例えばモデル作成部43cが作成した監視対象モデルにより、発電プラント10の監視対象を監視する場合、このモデル作成部43cが監視を行う。例えば図7に示すように、モデル作成部43cは、現在の各センサの測定値を抽出してセンサ測定値とする。また、モデル作成部43cは、監視対象モデルが作成された時点のセンサデータの測定値、つまり正常時の測定値を抽出する。そして、モデル作成部43cは、現在の測定値と、正常時の測定値とから、監視対象モデルを基にセンサの予測される現在の測定値を算出して、センサ予測値とする。
The
この後、モデル作成部43cは、監視対象モデルを基に算出したセンサ予測値と、現在のセンサ測定値とを比較する。つまり、モデル作成部43cは、センサ間の関係性の強さに変化があるかを調べて、発電プラントを監視する。
Thereafter, the
センサ予測値とセンサ測定値との比較の結果、センサ予測値とセンサ測定値との差異が予め設定した閾値を超えた場合、モデル作成部43cは、関係性の強さが変化したセンサの一覧を示すセンサ一覧データを作成する。そして、モデル作成部43cは、警報を出すための警報データおよびセンサ一覧データを、発電プラント10の監視対象の監視結果とする。
When the difference between the sensor predicted value and the sensor measured value exceeds a preset threshold value as a result of the comparison between the sensor predicted value and the sensor measured value, the
管理サーバ43は、こうして作成した発電プラント10の監視対象の監視結果を、クライアント44〜45に送る。
The
ここで、マスク処理部43bについて説明する。マスク処理部43b(図3)は、入力部43aからのセンサデータsg11〜sg14を受け取ると、マスク43b1〜43b12を経て、センサデータsg11〜sg14をモデル作成部43c〜43eにそれぞれ送る。例えば、モデル作成部43cに対しては、マスク処理部43bはマスク43b1〜43b4を経て、センサデータsg11〜sg14を送る。
Here, the
マスク43b1〜43b12は次のようなものである。ここでは、モデル作成部43cにセンサデータsg11〜sg14を送るマスク43b1〜43b4について説明する。マスク43b1〜43b4は、センサデータsg11〜sg14を遮断して、モデル作成部43cに送らないためのマスク処理をする。こうしたマスク処理は、ソフトウエアにより形成することができる。この他にも、ハードウエアで構成したスイッチの開閉により、マスク処理と同等の処理を行うこともできる。
ところで、一般的には入力部43aからのセンサデータsg11〜sg14に対してマスク処理を行う場合には、図8に示すように、入力部43aからのセンサデータsg11〜sg14の信号線に対して、マスク43f1〜43f4を設けている。これにより、マスク43f1〜43f4は、センサデータsg11〜sg14に対してマスク処理をするかしないか、つまり、モデル作成部43c〜43eにセンサデータsg11〜sg14を送るか送らないかの処理をする。
By the way, generally, when mask processing is performed on the sensor data sg11 to sg14 from the
しかし、この実施の形態では、例えばモデル作成部43c〜43e(図3)のそれぞれに、センサデータsg11〜sg14のマスク処理をするかしないかのマスク43b1〜43b12を設けている。これにより、図9に示すように、例えばセンサデータsg12についてはマスク43b2がマスク処理をすることにより、モデル作成部43cに対してはセンサデータsg12を遮断している。同じように、図9では、センサデータsg14についてはマスク43b12がマスク処理をすることにより、モデル作成部43eに対してセンサデータsg14を遮断している。
However, in this embodiment, for example, each modeling unit 43C~43e (Figure 3) is provided with one of the
このように、モデル作成部43c〜43eのそれぞれに送られるセンサデータsg11〜sg14に対して、マスク処理を行うマスク43b1〜43b12が設けられている。マスク43b1〜43b12によるマスク処理をするかしないかは、クライアント44からの指示で管理サーバ43に設定される。管理サーバ43は、マスク43b1〜43b12に対する設定内容(以下、「マスク処理設定内容」と記す)に応じて、マスク43b1〜43b12に対してマスク処理をするための制御をする。そして、管理サーバ43は、マスク処理によりセンサデータを受け取らないモデル作成部については、センサ間の関係性の強さが変化しても、警報データを作成しないようにする。つまり、モデル作成部は、マスク処理が行われていることを示す通知を管理サーバ43から受け取ると、警報データを含まない警報結果を生成する。そして、管理サーバ43は、警報データを含まない警報結果をクライアント44〜45に送る。
Thus, the sensor data sg11~sg14 sent to each of the modeling unit 43C~43e,
以上がプラント監視システムの構成である。次に、このプラント監視システムによるプラント監視方法について説明する。通常、モデル監視装置40では、データサーバ42に記録されているセンサデータ、つまり各センサからの測定値sg1〜sg3を使用して、管理サーバ43の例えばモデル作成部43cが、ある時点、例えばプラント正常時の監視対象モデルを作成する。次に、モデル作成部43cは、現在の各センサの測定値を抽出してセンサ測定値とする。また、モデル作成部43cは、監視対象モデルが作成された時点のセンサデータの測定値を抽出する。そして、モデル作成部43cは、現在の測定値と、正常時の測定値とから、監視対象モデルを基にセンサの現在の予測される測定値を算出して、センサ予測値とする。
The above is the configuration of the plant monitoring system. Next, a plant monitoring method by this plant monitoring system will be described. Normally, the
この後、モデル作成部43cは、監視対象モデルを基に算出したセンサ予測値と、現在のセンサ測定値とを比較する。つまり、モデル作成部43cは、センサ間の関係性の強さに変化があるかを調べて、発電プラントを監視する。
Thereafter, the
センサ予測値とセンサ測定値との比較の結果、センサ予測値とセンサ測定値との差異が閾値を超えた場合、モデル作成部43cは、関係性の強さが変化したセンサの一覧を示すセンサ一覧データを作成する。そして、モデル作成部43cは、警報を出すための警報データおよびセンサ一覧データを、発電プラント10の監視対象の監視結果とする。こうして発電プラント10の監視対象の監視結果をモデル作成部43cが作成すると、管理サーバ43はクライアント44〜45に監視結果を送る。これにより、例えばクライアント44は監視対象に変化が発生したことを表示して、警報を出力する。また、クライアント44は関係性の強さが変化したセンサの一覧を表示する。
When the difference between the sensor predicted value and the sensor measured value exceeds the threshold value as a result of the comparison between the sensor predicted value and the sensor measured value, the
ところで、管理サーバ43のモデル作成部43c(図9)が、例えば冷却系統を監視するための監視対象モデルを作成して監視する場合、冷却水を汲み上げるポンプの吐出量を表すデータがセンサデータsg12であるとする。監視対象として冷却系統のモデルを作成するモデル作成部43cは、ポンプの吐出量を示すデータを常に使用して冷却系統を監視している。
By the way, when the
一方、冷却系統の監視対象モデルとは別のモデルを作成するモデル作成部43dは、ポンプが始動・停止をしたかどうかのデータ、つまりポンプの吐出量を表すセンサデータsg12が立上がったか立下がったかを使用しているとする。つまり、モデル作成部43dは、冷却水を汲み上げるポンプの吐出量の変化等を必要としていない。
On the other hand, the
こうした状態で、ポンプの保守点検が行われる場合、ポンプを始動した後、所定の作業時間だけポンプを停止するようなときがある。このときには、プラント運営の担当者は、例えばクライアント44(図1)を操作して、管理サーバ43のマスク処理部43b(図9)のマスク43b2がマスク処理を行うようにするための指示を入力する。マスク処理に関する指示が入力されると、クライアント44(図1)は、マスク処理に関する指示を管理サーバ43に送る。
In such a state, when the maintenance of the pump is performed, the pump may be stopped for a predetermined working time after the pump is started. At this time, the person in charge of the plant operations, e.g., by operating the client 44 (FIG. 1), an instruction for
管理サーバ43は、マスク処理に関する指示をクライアント44から受け取ると、この指示をマスク処理設定内容に反映する。そして、管理サーバ43は、マスク処理部43b(図9)を制御して、モデル作成部43cによるモデル作成の際に、マスク処理設定内容に従って、マスク43b2によるマスク処理、つまり、入力部43aからのセンサデータsg12をモデル作成部43cに送らない処理をする。
When the
この後、管理サーバ43では、センサデータsg11〜sg14を用いて、監視対象モデルを基にモデル作成部43c〜43eが監視対象の監視を行う。このとき、管理サーバ43は、マスク処理設定内容によりマスク処理部43bを制御して、マスク43b2がマスク処理を行うようにする。これにより、センサデータsg12は、マスク43b2のマスク処理によりモデル作成部43cには送られないが、他のモデル作成部43d〜43eには送られる。
Thereafter, in the
この結果、モデル作成部43cは、監視対象モデルにより、センサ間の関係性の強さが変化していると判断しても、警報データを作成しない。これにより、管理サーバ43は、警報データを含まない監視結果をクライアント44に送る。クライアント44は、センサ一覧データを基に、関係性の強さが変化したセンサについては表示をするが、警報は出力しない。
As a result, the
一方、モデル作成部43dにはセンサデータsg12が送られる。モデル作成部43dは、ポンプが始動・停止をしたかどうかのデータを使用して、監視対象モデルを基に監視を行う。この結果、ポンプの保守点検が行われていても、ポンプの始動・停止のデータを使用するモデル作成部43dは、ポンプの吐出量のデータを使用しないので、センサ間の関係性の強さが変化していないと判断する。したがって、ポンプの保守点検が行われていても、モデル作成部43dが監視する監視対象については、監視の結果としてクライアント44は警報を出力しない。
On the other hand, the sensor data sg12 is sent to the
こうして、この実施の形態によれば、各モデル作成部に送られるセンサデータに対して、それぞれマスク処理をするか否かの制御を行うので、機器の故障予兆検知精度を向上することができる。また、この実施の形態によれば、センサ修理等の用途に応じた監視モデルによる運用が可能となる。 In this manner, according to this embodiment, since control is performed on whether or not to perform mask processing on sensor data sent to each model creation unit, it is possible to improve the accuracy of detecting a failure sign of a device. Further, according to this embodiment, operation using a monitoring model according to a use such as sensor repair can be performed.
10 発電プラント
20 センサ監視装置
30 社内通信網
40 モデル監視装置
41 通信制御部
42 データサーバ
43 管理サーバ(モデル作成手段)
43a 入力部
43b マスク処理部
43b1〜43b12 マスク(処理手段)
43c〜43e モデル作成部
44〜45 クライアント
43c-43e Model creation unit 44-45 Client
Claims (4)
前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ備えるモデル作成手段と、
前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする処理手段と、
を備えることを特徴とするプラント監視システム。 A plant monitoring system that monitors various monitoring targets including a plurality of the devices, which is used in a plant including various sensors and various sensors that measure the states of these devices,
A model corresponding to the monitored object is created based on the measured values of a plurality of sensors, and thereafter, the measured value of each sensor at the time when the model is created, and the measured value received from each sensor in a predetermined period From, calculating a predicted value based on the model, a model creating unit that monitors the monitoring target by comparing the calculated measured value and the measured value received from each of the sensors in a predetermined period, Model creation means provided for each monitoring target,
Processing means for performing, for one of the plurality of sensors used by each of the model creation units of the model creation means, whether or not to send a measurement value of this sensor to each of the model creation units;
A plant monitoring system comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載のプラント監視システム。 The processing means, for all the sensors used by each of the model creation unit, to perform a process of sending each of the measurement values of these sensors to each of the model creation unit,
The plant monitoring system according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項1または2に記載のプラント監視システム。 The process performed by the processing unit is a mask process for not sending the measurement values of the sensors to the model creation units.
The plant monitoring system according to claim 1 or 2, wherein:
前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ設け、
前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする、
ことを特徴とするプラント監視方法。 A plant monitoring method for monitoring each monitoring target including a plurality of the devices, which is used for a plant including various sensors and various sensors for measuring the state of these devices,
A model corresponding to the monitored object is created based on the measured values of a plurality of sensors, and thereafter, the measured value of each sensor at the time when the model is created, and the measured value received from each sensor in a predetermined period From, to calculate the predicted measurement value based on the model, a model creation unit that monitors the monitoring target by comparing the calculated measurement value and the measurement value received from each of the sensors in a predetermined period, Provided corresponding to each monitoring target,
For one of the plurality of sensors used by each of the model creation units of the model creation unit, a process is performed to determine whether or not to send a measurement value of the sensor to each of the model creation units.
A plant monitoring method, comprising:
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JP2017207904A (en) * | 2016-05-18 | 2017-11-24 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | Abnormality detection system, model generation device, abnormality detection device, abnormality detection method, model generation program, and abnormality detection program |
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