JP3812358B2

JP3812358B2 - Plant operation support method and program thereof

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Publication number: JP3812358B2
Application number: JP2001108511A
Authority: JP
Inventors: 総一郎山根; 克樹園田
Original assignee: JFE Engineering Corp
Current assignee: JFE Engineering Corp
Priority date: 2001-04-06
Filing date: 2001-04-06
Publication date: 2006-08-23
Anticipated expiration: 2021-04-06
Also published as: JP2002304211A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラントを監視・制御し状態量のシミュレーションを行うローカルシステムとローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援方法及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、プラントの運用は複雑化、大規模化しており、この結果、そのプラントの運転も、時々刻々変動する操業条件を予測し先を読んだプラント運用が求められ、熟練したオペレータにとっても負荷の高い作業となっている。従って、プラントの運転状態をシミュレーションして予測する技術は、プラントを最適な運転状態に維持する上で非常に重要な技術として位置付けられている。
【０００３】
現在、シミュレーション技術を利用して、オンラインで計測値を取り込みながらシミュレーションを実施し計測値とシミュレーション結果との差異から異常を検知するシステムや、今後の運転計画、予測需要量、予測供給量を境界条件として、近未来の運転状況を予測する等のプラント運転支援システムが実用化されている。
【０００４】
図１５は、従来のプラント運転支援システムの構成を示すブロック図である。
【０００５】
従来の運転支援システム８０は、プラントからの実際の運転データ等を収集するデータ収集システム８１と収集されたデータに基づいてシミュレーションやプラントの監視・制御を行うローカルシステム８２とで構成されている。
【０００６】
そして、ローカルシステム８２は、所定のシミュレーションを行うためのプラントの状態量を編集するシミュレーションデータ編集部８３、シミュレーションを実行するシミュレーションモデル部８４及びシミュレーション結果に基づいてプラントにおける異常の監視や近未来におけるプラントの状態を推定して最適な運転制御を行うプラント運転支援部８５で構成されている。
【０００７】
尚、ここで状態量とは、プラントの運転状態を表す物理量であって、例えばプラントのある装置、機器における流体の温度、圧力、濃度、流量などを指す。
【０００８】
このように、シミュレーションモデルを用いて各種条件におけるプラントの運転状態を把握することで、オンラインでの監視・制御のみならず、安定した運転方法即ち操作条件をオフラインでシミュレーションして求めることも可能である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、プラントの状態をシミュレーションするためのモデルは、必ずしも数式で表現できる明確な物理モデルで構築できるとは限らないため、精度の良いシミュレーションモデルを獲得することは一般には困難を伴うものである。
【００１０】
このため、プラントの運用が複雑化・大規模化することに伴ってシミュレーションモデルの構築の困難さが増すことに加え、一旦構築したシミュレーションモデルであっても、プラントの運用変更に伴うシミュレーションモデルの適用性能低下、プラントの特性の変化に伴うシミュレーションモデルの精度の低下などに対応していく必要があり、この対応の遅れが問題となっている。
【００１１】
更に、シミュレーションモデルの構築に際しては、プラントの状態量実績値に適合するように試行錯誤を繰り返しながらシミュレーションモデルの構造やパラメータを変更して調整を繰り返すこととなるため、このような膨大な計算を短時間の内に処理するためには処理能力の高い装置が必要とされ、多額の設備投資が必要となる。
【００１２】
従って、プラントの特性などの変化に柔軟に追従し、短期間で最適なシミュレーションモデルを構築することによって、常に最適な計画の下で運転を継続したいとのニーズに対して十分に応えることは困難な状況にある。
【００１３】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、最適なプラントの運転計画を策定するためのシミュレーションモデルを迅速、安価に、継続して提供することができるプラントの運転支援方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援方法において、前記ローカルシステムでは、プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価段階と、シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信段階とを備え、前記運転支援提供システムでは、ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る条件受取段階と、入力データと目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成するモデル生成段階と、生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択するモデル選択段階と、選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出段階とを備えたものに係る。
【００１５】
また本発明は、上記発明であるプラント運転支援方法において、前記送出段階に代わる送出段階として、前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す段階を備えたプラント運転支援方法である。
【００１６】
また本発明は、前記運転支援提供システムは、前記ローカルシステムのオペレータが入力したＩＤ番号とパスワードの正誤を判断する段階を備えることを特徴とするプラント運転支援方法。である。
【００２０】
更に本発明は、通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援プログラムにおいて、前記ローカルシステムのプログラムは、コンピュータに、プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行させ、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価手順と、シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信手順とを実行させ、前記運転支援提供システムのプログラムは、コンピュータに、ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る受取手順、前記入力データと前記目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成する生成手順、前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を前記判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択する選択手順、前記選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出手順を実行させるものに係る。
【００２１】
また本発明は、上記発明であるプログラムにおいて、コンピュータに、前記送出手順に代わる送出手順として、前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す手順、を実行させるためのプログラムである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
図１は本発明である運転支援方法が適用されるネットワークシステムの構成を示す図である。
【００２５】
本ネットワークシステムは、通信回線１に接続された各々のプラントを監視・制御する複数の領域２毎に設けられているローカルシステム８２と、集中支援を行う運転情報支援センタ３に設置された運転支援提供システム４とで構成されている。
【００２６】
ここで、通信回線とは広く情報の送受信に用いられる経路のことで、導電線、光ファイバなどの有線を用いた通信に限られず、光、音波、電波などを用いた無線通信も含まれる。
【００２７】
図２はローカルシステム８２の構成を示すブロック図である。
【００２８】
本ローカルシステム８２は、運転支援のためのシミュレーションを実行する本体であるローカル制御装置６、このローカル制御装置６とオペレータとの間での情報の入出力を行う入出力装置７及びプラントの運転データを収集するデータ収集システム８とで構成されている。
【００２９】
そして、ローカル制御装置６は、通信回線１に接続された各機器上で操作入力された情報を受信し、各種情報交換を実施するためのインターフェースである入出力制御部１０、所定のシミュレーションを行うためのプラントの状態量を編集するシミュレーションデータ編集部１１、シミュレーションを実行するシミュレーションモデル部１２、シミュレーションの精度を監視してその良否を評価するシミュレーション評価部１３、最適なシミュレーションモデルを生成するために必要なプラント状態量データを運転支援提供システム４に送り出す状態量データ送出部１４、運転支援提供システム４から最適なシミュレーションモデルを受取るシミュレーションモデル受取部１５及びこれらの処理に必要なデータを記憶した記憶部１７とを備えている。
【００３０】
そして、記憶部１７は、プラントのシミュレーションモデルを記憶したシミュレーションモデル記憶部１７ａ、シミュレーションに関する入力データと結果データを記憶したシミュレーションデータ記憶部１７ｂ及びプラントの状態量の実績データを記憶したプラント状態量データ記憶部１７ｃで構成されている。
【００３１】
尚、本構成において、ローカル制御装置６をコンピュータを用いて構成し、ローカル制御装置６を構成する前述の各部の機能はプログラムをコンピュータに実行させることで実現するように構成することもできる。
【００３２】
図３は運転支援提供システム４の構成を示すブロック図である。
【００３３】
本運転支援提供システム４は、運転支援のための最適なシミュレーションモデルを生成する本体である集中制御装置２０と、この集中制御装置２０とオペレータとの間での情報の入出力を行う入出力装置２１とで構成されている。
【００３４】
そして、集中制御装置２０は、ローカルシステム８２と入出力装置２１上で操作入力された各情報を受信し、各種情報交換を実施するためのインターフェースである入出力制御部２２、ローカルシステム８２から送信された状態量データを受取る状態量データ受取部２３、最適なシミュレーションモデルを生成するシミュレーションモデル生成部２４、生成されたシミュレーションモデルをローカルシステム８２に送り出すシミュレーションモデル送出部２５及びこれらの処理に必要なデータを記憶した記憶部２７とを備えている。
【００３５】
そして、記憶部２７は、ローカルシステム毎（顧客毎）のシミュレーションモデルを生成するための基本シミュレーションモデルとなるニューラルネットワークモデル等を記憶した顧客データ記憶部２７ａ、シミュレーションを行うために必要な状態量データを記憶したシミュレーション入力データ記憶部２７ｂ及び生成されたシミュレーションモデルを記憶したシミュレーションモデル記憶部２７ｃを備えている。
【００３６】
尚本構成において、集中制御装置２０をコンピュータを用いて構成し、集中制御装置２０を構成する前述の各部の機能はプログラムをコンピュータに実行させることで実現するように構成することもできる。
【００３７】
次に、上述のように構成されたシステムの動作を図を参照して説明する。
【００３８】
図４はローカルシステム８２におけるシミュレーションモデルの精度を評価する概略の手順を示すフロー図である。
【００３９】
プラントの運転を担当するオペレータがその時点で用いているシミュレーションモデルの精度を評価しようとする場合は、ローカルシステム８２の入出力装置７のメニュー画面（図示していない）からその処理に必要な情報を入力する（Ｓ１）。
【００４０】
この操作によって、シミュレーションデータ編集部１１が起動し、そのシミュレーションに使用される入力データとしてプラント状態量データ記憶部１７ｃに記憶されている時系列のプラント状態量データを抽出して編集する（Ｓ２）。この入力データとして使用されるプラント状態量データはシミュレーションするモデルの種類によって適宜編集された後、シミュレーションデータ記憶部１７ｂに格納される。
【００４１】
続いて、シミュレーションモデル部１２が起動し、編集された入力データに基づいてシミュレーションを実行する（Ｓ３）。シミュレーション入力データとシミュレーション結果は互いに対応付けられてシミュレーションデータ記憶部１７ｂに格納される。
【００４２】
次に、シミュレーション評価部１３が起動して、シミュレーションの結果データと実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する（Ｓ４）。
【００４３】
図５は、シミュレーション結果と実測値を比較した状態の一例を示す図である。
【００４４】
本図では、プラントの圧力をシミュレーションした場合における、シミュレーション結果３０とプラント実測値３１を同一座標に重ねて示している。この両グラフの一致度を評価する方法には各種のものが考えられる。例えば、各時刻毎の両グラフの誤差を統計処理した値（平均、最大、偏差等）、あるいは両グラフで囲まれた領域の面積等を評価値とする等がある。これらは、そのシミュレーションモデルの特性に応じて適切なものを選択する。
【００４５】
両グラフを比較してその乖離の程度が大きいと判断した場合は、シミュレーションモデルの精度が低下している旨の警報を入出力装置７に出力して（Ｓ５）、オペレータに適切な対応をとるように促す。
【００４６】
両グラフを比較して精度良く一致していると判断した場合は、シミュレーションモデルの精度は良である旨のメッセージを出力する（Ｓ６）。
【００４７】
シミュレーションモデルの精度が低下している旨の警告を得たオペレータは、その内容を検討して、必要があれば精度の良いシミュレーションモデルに更新するため、ローカルシステム８２の入出力装置７のメニュー画面（図示していない）からその処理を指定する。この操作によって、状態量データ送出部１４が起動する。
【００４８】
図６は、ローカルシステム８２の状態量データ送出部１４の概略の動作を示すフロー図である。
【００４９】
オペレータが、入出力装置７に表示される指示に従って入力したＩＤ番号とパスワードをチェックする（Ｓ１１）。ＩＤ番号とパスワードを入力させるのは、運転支援提供システム４において顧客を特定するためと、本処理の性質上、操作をオペレータ等の特定の人間に限定するためである。
【００５０】
従って、ＩＤ番号とパスワードに誤りがある場合にはエラーメッセージを出力して本処理は終了する（Ｓ１２）。
【００５１】
ＩＤ番号とパスワードが正しい場合には、オペレータに更新すべきシミュレーションモデルを指定入力させる（Ｓ１３）。
【００５２】
このシミュレーションモデルは状況に応じて複数生成され、パターン番号を付してシミュレーションモデル記憶部１７ａに登録され記憶されている。
【００５３】
使用するシミュレーションモデルが既に生成されて登録済みの場合は、オペレータはパターン番号を指定してシミュレーションモデルを特定する（Ｓ１４）。
【００５４】
未だシミュレーションモデルが登録されていない場合は、未登録を示す情報とともに新しいパターン番号を指定する（Ｓ１５）。
【００５５】
次に、シミュレーションの入力データである時系列の状態量データをプラント状態量データ記憶部１７ｃを検索して抽出する（Ｓ１６）。この際、抽出するデータはシミュレーションモデルを生成してその精度を確認するために十分な量とする。従って、例えば毎日のデータを１年分、半年分、１月分などのようにして抽出するが、シミュレーションモデルの特性が変化している場合には、比較的新しいデータを用いるべきであり、古いデータを用いたのでは精度の良くないシミュレーションモデルを生成することになる。
【００５６】
同様にして、シミュレーションの結果データである時系列の状態量データをプラント状態量データ記憶部１７ｃを検索して抽出する（Ｓ１７）。
【００５７】
そして、生成したシミュレーションモデルの良否を判定するための判定条件を設定する（Ｓ１８）。この判定条件は前述のシミュレーション結果とプラント実測値の一致度の差が所定範囲内か否かで評価する条件のことである。
【００５８】
以上のＳ１４〜Ｓ１８までの手順に従ってデータを取り揃えた後、それらのデータを編集して運転支援提供システム４に送信する（Ｓ１９）。
【００５９】
ローカルシステム８２から運転支援提供システム４にシミュレーションモデルの生成を行うための前述のデータが送信された場合は、集中制御装置２０の各処理部の動作によってシミュレーションモデルの生成が実施される。
【００６０】
図７及び図８は、本発明の第１の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図である。
【００６１】
状態量データ受取部２３は、送信されたＩＤ番号とパスワードが正しいかどうかを検査する（Ｓ２０）。送信されたＩＤ番号あるいはパスワードが正しくない場合は、送信先に対してその旨を示すエラーメッセージを返送して（Ｓ２１）本処理を終了する。
【００６２】
送信されたＩＤ番号とパスワードが正しい場合は、送信されたデータからプラントの実績状態量データ等を取り出して、シミュレーション入力データ記憶部２７ｂに格納してシミュレーションモデル生成部２４を起動する。
【００６３】
シミュレーションモデル生成部２４は送信データからシミュレーションモデルが登録されているかどうかをチェックする。
【００６４】
送信データに登録されたシミュレーションモデルのパターン番号が記載されている場合は、同じＩＤ番号とパスワードを持つ顧客を特定して、顧客データ記憶部２７ａをパターン番号で検索して該当したシミュレーションモデルを抽出する（Ｓ２２）。
【００６５】
送信されたデータにシミュレーションモデルが未登録の旨の記載がある場合は、シミュレーションモデルの作成に使用するニューラルネットワークの設定条件を決定する。
【００６６】
図９は、シミュレーションモデルの作成に使用されるニューラルネットワークの構造を示す図である。
【００６７】
このシミュレーションでは、Ｘ_ｉ（ｔ）を当該プラントで時々刻々計測されている状態量とし、Ｙ（ｔ）を予測しようとする状態量としたときに、時刻ｔまでの状態量から時刻ｔ以降の状態量Ｙを予測する場合のニューラルネットワークの構造を示している。
【００６８】
ここで、予測精度が高く、より望ましいニューラルネットワーク構造を決定するため、そのネットワークを構成する中間層の数、各中間層のユニット数、ニューラルネットワークの出力フィードバック数のそれぞれに対して設定範囲（最大値と最小値）を設け、設定範囲内の値をランダムに選ぶなどの探索手法を用いて選択したシミュレーションモデルについてその予測精度を確認する。
【００６９】
そこで、先ずネットワークを構成する中間層の数を設定範囲内でランダムに選定し（Ｓ２３）、続いて各中間層のユニット数を設定範囲内でランダムに決定し（Ｓ２４）、更にニューラルネットワークの出力フィードバック数を設定範囲内でランダムに決定する（Ｓ２５）。
【００７０】
続いて、選択された構造のニューラルネットワークに対して学習を行う。
【００７１】
図１０は、ニューラルネットワークの学習を説明する図である。
【００７２】
本学習は、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を用いて、プラント実測値Ｚ（ｔ＋１）を教師データとしてニューラルネットワークの出力であるＹ（ｔ＋１）との残差が最小となるように、ユニット間の重み係数を更新していくことで行われる（Ｓ２６）。
【００７３】
このようにして学習の終了したニューラルネットワークを用いて作成したシミュレーションモデルにローカルシステム８２から送られた実測データを入力して予測した値と、結果実績値との差が判定条件に適合しているかどうかを調べる（Ｓ２７）。
【００７４】
判定条件に適合していない場合（Ｓ２７）で、ニューラルネットワーク構造の選択が所定回数繰り返えされていない場合（Ｓ２９）は、用いられたニューラルネットワーク構造が最適でない可能性があるため、再度ニューラルネットワーク構造を選択して学習を行う（Ｓ２３〜Ｓ２６）。
【００７５】
判定条件に適合していない場合（Ｓ２７）で登録されたシミュレーションモデルを使用している場合（Ｓ２８）、または判定条件に適合していない場合（Ｓ２７）でニューラルネットワーク構造の選択が所定回数繰り返されている場合（Ｓ２９）は、シミュレーションモデルの生成が困難である旨のメッセージと判定結果の適合度に関する情報を生成する（Ｓ３０）。
【００７６】
判定条件に適合している場合（Ｓ２７）は、そのニューラルネットワーク構造を記述したプログラムのソースコードを生成する（Ｓ３１）。生成するプログラムはＣ言語、ＦＯＲＴＲＡＮなどローカルシステム８２で使用される言語として予め登録されているプログラム言語のソースコードを出力する。
【００７７】
そして、生成したシミュレーションモデルに所定のパターン番号を付して顧客データ記憶部２７ａに格納し（Ｓ３２）、シミュレーションモデル送出部２５を起動して、生成したプログラムソースコードをローカルシステム８２に送信する（Ｓ３３）。
【００７８】
尚、プログラムソースコードに変換してローカルシステム８２に送信するのはローカルシステム８２側でニューラルネットワークが稼動できるプラットフォームを用意しなくても良いようにするためであり、ローカルシステム８２側にそのプラットフォームを備えている場合はシミュレーションモデル自体を編集して送信しても良い。
【００７９】
次に、本発明の第２の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の方法について説明する。本実施の形態では、シミュレーションモデルの生成をニューラルネットワークではなく、遺伝的プログラミングを用いて行う点で第１の実施の形態とは異なっている。
【００８０】
ここで、遺伝的プログラミングとは、木（tree）を対象とした最適化アルゴリズムであって、最適な処理方法が未知の問題に対して有効に適用することができる。例えば、処理プログラムが算術演算子、論理演算子、条件付分岐命令、その他の命令などで表現されている場合は、木の構造によってその内容を記述することが可能である。
【００８１】
図１１は、プログラムの木による表現を示す図である。
【００８２】
図中プログラム３５に記載された条件付分岐命令の場合には、木の節を演算子、木の葉を演算子の引数とすることで、ｉｆの部分木３６、ｔｈｅｎの部分木３７、ｅｌｓｅの部分木３８を表現することができる。
【００８３】
図１２は、木を用いた遺伝処理を説明する図である。
【００８４】
図１２の（１）は交叉の例を示し、２つの親のそれぞれに対してランダムに選択した節３９と節４０を交換するものである。図１２の（２）は突然変異の例を示し、ある節４１をランダムに別の節４２に置き換えるものである。
【００８５】
そして、このような遺伝操作によって生成された個体が判定条件に適合するまで、世代交代の処理を続けることによって最適解を得ることができる。
【００８６】
図１３は、本発明の第２の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図である。
【００８７】
状態量データ受取部２３は、送信されたＩＤ番号とパスワードが正しいかどうかを検査する（Ｓ４０）。送信されたＩＤ番号あるいはパスワードが正しくない場合は、送信先に対してその旨を示すエラーメッセージを返送して（Ｓ４１）本処理を終了する。
【００８８】
送信されたＩＤ番号とパスワードが正しい場合は、送信されたデータからプラントの実績状態量データ等を取り出して、シミュレーション入力データ記憶部２７ｂに格納してシミュレーションモデル生成部２４を起動する。
【００８９】
シミュレーションモデル生成部２４は送信データからシミュレーションモデルが登録されているかどうかをチェックする。
【００９０】
送信データにシミュレーションモデルのパターン番号が記載されている場合は、同じＩＤ番号とパスワードを持つ顧客を特定して、顧客データ記憶部２７ａをパターン番号で検索して該当したシミュレーションモデルを抽出する（Ｓ４２）。
【００９１】
送信されたデータにシミュレーションモデルが未登録の旨の記載がある場合は、シミュレーションモデルとして使用する遺伝的プログラミングに使用する初期個体を生成する（Ｓ４３）。この初期個体はシミュレーションモデルの分類（例えば、特性の近似、物体の動作制御など）に応じて予め用意してある個体群から選択して用いることもできる。
【００９２】
そして、選択した初期個体の節または部分木をランダムに置き換えた複数の初期個体群を生成する（Ｓ４４）。
【００９３】
続いて、前述の手順で染色体の交叉、遺伝子の突然変異を実行して複数の個体群を生成し（Ｓ４５）、生成された個体についてローカルシステム８２から送られた実測データを入力して予測した値と、結果実績値との差が判定条件に適合しているかどうかを調べる（Ｓ４６）。
【００９４】
判定条件に適合していない場合（Ｓ４７）で、予め定められた世代交代数に達していない場合は（Ｓ４８）は、判定条件の適合度が良い上位Ｎ個の個体を選択し（Ｓ４９）、それらの個体を用いて再度遺伝処理を行う（Ｓ４５、Ｓ４６）。
【００９５】
判定条件に適合していない場合（Ｓ４７）で、予め定められた世代交代数に達している場合は（Ｓ４８）は、シミュレーションモデルの生成が困難である旨のメッセージと判定条件の適合度に関する情報を生成する（Ｓ５０）。
【００９６】
判定条件に適合している場合（Ｓ４７）は、その個体の構成に基づいてプログラムのソースコードを生成する（Ｓ５１）。生成するプログラムはＣ言語、ＦＯＲＴＲＡＮなどローカルシステム８２で使用される言語として予め登録されているプログラム言語のソースコードを出力する。
【００９７】
そして、生成した個体のシミュレーションモデルに所定のパターン番号を付して顧客データ記憶部２７ａに格納し（Ｓ５２）、シミュレーションモデル送出部２５を起動して、生成したプログラムソースコードをローカルシステム８２に送信する（Ｓ５３）。
【００９８】
尚、プログラムソースコードに変換してローカルシステム８２に送信するのはローカルシステム８２側で遺伝的プログラミング手法が稼動できるプラットフォームを用意しなくても良いようにするためであり、ローカルシステム８２側にそのプラットフォームを備えている場合は生成したシミュレーションモデル自体を編集して送信しても良い。
【００９９】
次に、ローカルシステム８２では運転支援提供システム４からの送信に対してシミュレーションモデル受取部１５が起動して送信されたプログラムソースコードの処理を行う。
【０１００】
図１４はシミュレーションモデル受取部１５の概略の動作を示すフロー図である。
【０１０１】
シミュレーションモデル受取部１５は送信された支援情報から得ようとするシミュレーションモデルが生成されたかどうかを調べる（Ｓ６０）。
【０１０２】
シミュレーションモデルが生成されている場合は、送信されたプログラムソースコードを受取ってシミュレーションモデル記憶部１７ａに所定のパターン番号を付して格納する（Ｓ６１）。
【０１０３】
続いて、シミュレーションモデル部１２で実行できるように、そのプログラムソースコードをコンパイルして実行モジュールを生成し所定のプログラム領域に格納して処理を終了する（Ｓ６２）。
【０１０４】
シミュレーションモデルが生成されていない場合は、その旨と判定条件の適合状況を入出力装置７に表示して、例えば判定条件を見直して再度シミュレーションモデル生成処理をする等の対応をオペレータに促す指示を出力する（Ｓ６３）。
【０１０５】
尚、本実施の形態では、シミュレーションモデル生成をニューラルネットワーク、遺伝的プログラミングを用いて構成したが、本発明はこの形態に限定されるものではなく、例えば数値解析法によるシミュレーションモデルあるいは特定のアルゴリズムに基づくシミュレーションモデルにおいてそのシミュレーションモデルで使用されるパラメータを最適にするものであっても良い。
【０１０６】
本発明は、多くの計算時間を必要とする繰り返し計算を運転支援提供システム４において実行して最適なシミュレーションモデルを求め、その結果をローカルシステム８２に返送する構成であるため、ローカルシステム８２でシミュレータに対して入力条件を変更しつつ試行錯誤により求めていく場合に比べ、例えば運転支援提供システム４において、極めて高い能力を発揮する処理装置を用いて計算を行う構成とすることができるため、短時間で計算結果を得ることができ、迅速に結果を得ることができる。
【０１０７】
また、ローカルシステム８２は能力増強のための多額の設備投資が不要となり、ＰＣあるいはワークステーションクラスの機種で構成することができるため安価に所定の目的を達することができる。
【０１０８】
尚、本発明は、幅広く適用することが可能であり、例えば上水、下水、石油等の液体燃料、多相流体などを扱うプラントにおいても適用することができる。
【０１０９】
また、例えば広域に分散した燃料貯蔵基地などのプラントに適用し、その基地の運転を行うための支援モデル生成を集中センタにおいて担当させるように構成することもできる。
【０１１０】
【発明の効果】
本発明を用いることにより、プラントの運転計画の立案に関して、最適な運転計画を策定するための支援情報を迅速、安価に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明である運転支援方法が適用されるネットワークシステムの構成を示す図。
【図２】ローカルシステムの構成を示すブロック図。
【図３】運転情報支援システムの構成を示すブロック図。
【図４】ローカルシステムにおけるシミュレーションモデルの精度を評価する概略の手順を示すフロー図。
【図５】シミュレーション結果と実測値を比較した状態を示す図。
【図６】ローカルシステムの状態量データ送出部の概略の動作を示すフロー図。
【図７】本発明の第１の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図。
【図８】本発明の第１の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図。
【図９】シミュレーションモデルに使用されるニューラルネットワークの構造を示す図。
【図１０】ニューラルネットワークの学習を説明する図。
【図１１】プログラムの木による表現を示す図。
【図１２】木を用いた遺伝処理を説明する図。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係るシミュレーションモデル生成の概略の手順を示すフロー図。
【図１４】シミュレーションモデル受取部の概略の動作を示すフロー図。
【図１５】従来のプラント運転支援システムの構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１…通信回線
４…運転情報支援システム
６…ローカル制御装置
７…入出力装置
１４…状態量データ送出部
１５…シミュレーションモデル受取部
２０…集中制御装置
２３…状態量データ受取部
２４…シミュレーションモデル生成部
２５…シミュレーションモデル送出部
７３…プラント
８２…ローカルシステム[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a plant operation support method of an operation information support system including a local system that monitors and controls a plant and simulates a state quantity, and an operation support providing system that provides operation support information to the local system, and a program therefor.
[0002]
[Prior art]
In recent years, the operation of a plant has become complicated and large-scale, and as a result, the operation of the plant is also expected to predict the operating conditions that change from moment to moment, and the plant operation that reads ahead is required. It has become a high task. Therefore, a technique for simulating and predicting the operation state of the plant is positioned as a very important technique for maintaining the plant in an optimum operation state.
[0003]
Currently, the simulation technology is used to capture the measured values online and perform a simulation to detect anomalies based on the difference between the measured values and the simulation results, as well as the future operation plan, predicted demand, and predicted supply. As a condition, a plant operation support system for predicting an operation situation in the near future has been put into practical use.
[0004]
FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of a conventional plant operation support system.
[0005]
The conventional operation support system 80 includes a data collection system 81 that collects actual operation data and the like from the plant, and a local system 82 that performs simulation and monitoring / control of the plant based on the collected data.
[0006]
Then, the local system 82 monitors the abnormality in the plant and in the near future based on the simulation data editing unit 83 that edits the state quantity of the plant for performing a predetermined simulation, the simulation model unit 84 that executes the simulation, and the simulation result. The plant operation support unit 85 estimates the plant state and performs optimum operation control.
[0007]
Here, the state quantity is a physical quantity representing the operation state of the plant, and refers to, for example, the temperature, pressure, concentration, flow rate, etc. of the fluid in an apparatus or device having the plant.
[0008]
In this way, by using the simulation model to understand the plant operating conditions under various conditions, not only online monitoring and control, but also stable operation methods, that is, operating conditions can be obtained by simulating offline. is there.
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
However, since a model for simulating the state of a plant cannot always be constructed with a clear physical model that can be expressed by a mathematical expression, it is generally difficult to obtain a highly accurate simulation model.
[0010]
For this reason, the difficulty of constructing a simulation model increases as the operation of the plant becomes more complex and larger, and even if the simulation model has been constructed once, It is necessary to cope with a decrease in application performance, a decrease in accuracy of a simulation model accompanying a change in plant characteristics, and this delay in response is a problem.
[0011]
Furthermore, when building a simulation model, it is necessary to repeat adjustments by changing the structure and parameters of the simulation model while repeating trial and error to match the actual state quantity value of the plant. In order to perform processing within a short time, an apparatus with high processing capacity is required, and a large amount of capital investment is required.
[0012]
Therefore, it is difficult to respond sufficiently to the need to continue operation under an optimal plan by flexibly following changes in plant characteristics and building an optimal simulation model in a short period of time. It is in the situation.
[0013]
The present invention has been made in view of such circumstances, and a plant operation support method capable of continuously providing a simulation model for formulating an optimal plant operation plan quickly and inexpensively, and The purpose is to provide the program.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
  The present inventionDriving information support comprising at least one local system connected via a communication line for monitoring and controlling a plant and simulating a state quantity, and a driving support providing system for providing driving support information to the local system In the plant operation support method of the system, the local system executes simulation using input data including plant state quantity data, compares the simulation result data with the corresponding measured value of the plant state quantity data, and calculates the accuracy of the simulation model. When it is determined that the accuracy of the simulation model and the simulation model has decreased, the input data including the actual measurement data of the plant state quantity used for the simulation and the plant that is the target data that should be the result of the simulation Measurement of state quantity And over motor, and a transmission step of transmitting a determination condition for determining the quality of the simulation model from divergence between the target data and the simulation result to the driving assistance system for providing, in the driving assistance system for providing,A condition receiving stage for receiving from the local system input data used for simulation, target data to be a result of the simulation, and a determination condition for determining the quality of the simulation result, and at least one simulation model from the input data and the target data A model generation stage for generating a model, a model selection stage for determining whether a simulation result using the generated simulation model is acceptable based on a determination condition, and selecting a simulation model that meets the condition, and a selected simulation model A sending step for sending support information to the local system.Related to things.
[0015]
In the plant operation support method according to the present invention, as a sending step instead of the sending step, a program source code in which an operation of the selected simulation model is described is generated, and the program source code is used as the local step. A plant operation support method including a step of sending to a system.
[0016]
  The present invention also providesThe operation support providing system includes a step of determining whether an ID number and a password input by an operator of the local system are correct or incorrect.It is.
[0020]
  Furthermore, the present inventionDriving information support comprising: at least one local system connected via a communication line for monitoring and controlling a plant and simulating a state quantity; and a driving support providing system for providing driving support information to the local system In the plant operation support program of the system, the local system program causes a computer to execute a simulation using input data including plant state quantity data, and compares the simulation result data with the corresponding plant state quantity data measured value. The evaluation procedure for evaluating the accuracy of the simulation model, and when it is determined that the accuracy of the simulation model has decreased, the input data including the actual measurement data of the plant state quantity used for the simulation and the simulation result should be obtained Goal A transmission procedure for transmitting to the driving support providing system the actual measurement data of the plant state quantity that is the data, and the determination condition for determining the quality of the simulation model from the deviation between the target data and the simulation result, The driving support providing system program is:A receiving procedure for receiving from the local system input data used for simulation, target data to be a simulation result, and determination conditions for determining pass / fail of the simulation result from the local system, at least one from the input data and the target data A generation procedure for generating the simulation model, a selection procedure for determining the quality of the simulation result using the generated simulation model based on the determination condition, and selecting a simulation model suitable for the condition, the selected simulation model A sending procedure for sending support information including a message to the local systemRelated to things.
[0021]
According to the present invention, in the program according to the invention, a program source code in which an operation of the selected simulation model is described is generated in a computer as a transmission procedure instead of the transmission procedure, and the program source code is This is a program for executing a procedure to be sent to the system.
[0024]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a network system to which a driving support method according to the present invention is applied.
[0025]
This network system includes a local system 82 provided for each of a plurality of areas 2 for monitoring and controlling each plant connected to the communication line 1, and a driving support installed in a driving information support center 3 that performs centralized support. And providing system 4.
[0026]
Here, the communication line is a path widely used for transmitting and receiving information, and is not limited to communication using a wire such as a conductive wire or an optical fiber, but also includes wireless communication using light, sound waves, radio waves, and the like.
[0027]
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the local system 82.
[0028]
The local system 82 includes a local control device 6 that is a main body that executes a simulation for operation support, an input / output device 7 that inputs and outputs information between the local control device 6 and an operator, and plant operation data. And a data collection system 8 that collects data.
[0029]
Then, the local control device 6 receives information input by operation on each device connected to the communication line 1 and performs a predetermined simulation on the input / output control unit 10 that is an interface for performing various information exchanges. For generating a simulation data editing unit 11 for editing the state quantity of the plant, a simulation model unit 12 for executing the simulation, a simulation evaluation unit 13 for monitoring the accuracy of the simulation and evaluating the quality, and an optimal simulation model A state quantity data sending unit 14 for sending necessary plant state quantity data to the operation support providing system 4, a simulation model receiving unit 15 for receiving an optimal simulation model from the operation support providing system 4, and a memory storing data necessary for these processes With part 17 There.
[0030]
The storage unit 17 includes a simulation model storage unit 17a that stores a plant simulation model, a simulation data storage unit 17b that stores input data and result data related to the simulation, and plant state quantity data that stores actual state quantity data of the plant. The storage unit 17c is configured.
[0031]
In this configuration, the local control device 6 may be configured using a computer, and the functions of the above-described units constituting the local control device 6 may be realized by causing a computer to execute a program.
[0032]
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of the driving support providing system 4.
[0033]
The driving support providing system 4 includes a central control device 20 that is a main body that generates an optimal simulation model for driving support, and an input / output device that inputs and outputs information between the central control device 20 and an operator. 21.
[0034]
Then, the centralized control device 20 receives each information inputted and operated on the local system 82 and the input / output device 21 and transmits it from the input / output control unit 22 and the local system 82 which are interfaces for exchanging various information. A state quantity data receiving unit 23 for receiving the generated state quantity data, a simulation model generating unit 24 for generating an optimal simulation model, a simulation model sending unit 25 for sending the generated simulation model to the local system 82, and these processes. And a storage unit 27 that stores data.
[0035]
The storage unit 27 includes a customer data storage unit 27a that stores a neural network model that is a basic simulation model for generating a simulation model for each local system (for each customer), and state quantity data necessary for performing the simulation. And a simulation model storage unit 27c that stores the generated simulation model.
[0036]
In this configuration, the central control device 20 may be configured using a computer, and the functions of the above-described units constituting the central control device 20 may be realized by causing a computer to execute a program.
[0037]
Next, the operation of the system configured as described above will be described with reference to the drawings.
[0038]
FIG. 4 is a flowchart showing a schematic procedure for evaluating the accuracy of the simulation model in the local system 82.
[0039]
When the operator in charge of the plant operation wants to evaluate the accuracy of the simulation model used at that time, information necessary for the processing is displayed from the menu screen (not shown) of the input / output device 7 of the local system 82. Is input (S1).
[0040]
By this operation, the simulation data editing unit 11 is activated, and time-series plant state quantity data stored in the plant state quantity data storage unit 17c as input data used for the simulation is extracted and edited (S2). . The plant state quantity data used as the input data is appropriately edited according to the type of model to be simulated, and then stored in the simulation data storage unit 17b.
[0041]
Subsequently, the simulation model unit 12 is activated and executes a simulation based on the edited input data (S3). The simulation input data and the simulation result are stored in the simulation data storage unit 17b in association with each other.
[0042]
Next, the simulation evaluation unit 13 is activated and compares the simulation result data with the actual measurement value to evaluate the accuracy of the simulation model (S4).
[0043]
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a state in which a simulation result and an actual measurement value are compared.
[0044]
In this figure, the simulation result 30 and the measured plant value 31 when the plant pressure is simulated are shown superimposed on the same coordinates. Various methods for evaluating the degree of coincidence between the two graphs are conceivable. For example, a value obtained by statistically processing errors of both graphs at each time (average, maximum, deviation, etc.), or an area of a region surrounded by both graphs is used as an evaluation value. These are selected appropriately according to the characteristics of the simulation model.
[0045]
If both graphs are compared and it is determined that the degree of deviation is large, an alarm indicating that the accuracy of the simulation model has decreased is output to the input / output device 7 (S5), and an appropriate response is taken to the operator. Encourage you to.
[0046]
If the two graphs are compared and it is determined that they match with accuracy, a message indicating that the accuracy of the simulation model is good is output (S6).
[0047]
The operator who has received a warning that the accuracy of the simulation model has deteriorated examines the contents, and if necessary, updates the simulation model with a high accuracy, so that the menu screen of the input / output device 7 of the local system 82 is displayed. The process is designated from (not shown). By this operation, the state quantity data sending unit 14 is activated.
[0048]
FIG. 6 is a flowchart showing a schematic operation of the state quantity data sending unit 14 of the local system 82.
[0049]
The operator checks the ID number and password entered in accordance with the instructions displayed on the input / output device 7 (S11). The reason why the ID number and the password are input is to specify the customer in the driving support providing system 4 and to limit the operation to a specific person such as an operator due to the nature of this processing.
[0050]
Therefore, if there is an error in the ID number and password, an error message is output and the process ends (S12).
[0051]
If the ID number and password are correct, the operator is prompted to input a simulation model to be updated (S13).
[0052]
A plurality of simulation models are generated according to the situation, and are registered and stored in the simulation model storage unit 17a with pattern numbers.
[0053]
When the simulation model to be used has already been generated and registered, the operator specifies the simulation model by specifying the pattern number (S14).
[0054]
If the simulation model has not yet been registered, a new pattern number is designated together with information indicating unregistered (S15).
[0055]
Next, time-series state quantity data, which is simulation input data, is extracted by searching the plant state quantity data storage unit 17c (S16). At this time, the data to be extracted is sufficient to generate a simulation model and confirm its accuracy. Therefore, for example, the daily data is extracted for one year, half a year, January, etc. If the characteristics of the simulation model have changed, relatively new data should be used. If the data is used, a simulation model with poor accuracy is generated.
[0056]
Similarly, time-series state quantity data, which is simulation result data, is extracted by searching the plant state quantity data storage unit 17c (S17).
[0057]
Then, a determination condition for determining the quality of the generated simulation model is set (S18). This determination condition is a condition for evaluation based on whether or not the difference in the degree of coincidence between the simulation result and the measured plant value is within a predetermined range.
[0058]
After arranging the data according to the procedure from S14 to S18, the data is edited and transmitted to the driving support providing system 4 (S19).
[0059]
When the above-described data for generating the simulation model is transmitted from the local system 82 to the driving support providing system 4, the simulation model is generated by the operation of each processing unit of the centralized control device 20.
[0060]
7 and 8 are flowcharts showing a schematic procedure for generating a simulation model according to the first embodiment of the present invention.
[0061]
The state quantity data receiving unit 23 checks whether the transmitted ID number and password are correct (S20). If the transmitted ID number or password is not correct, an error message to that effect is returned to the transmission destination (S21), and this process is terminated.
[0062]
If the transmitted ID number and password are correct, the actual state quantity data of the plant is extracted from the transmitted data, stored in the simulation input data storage unit 27b, and the simulation model generation unit 24 is activated.
[0063]
The simulation model generation unit 24 checks whether or not a simulation model is registered from the transmission data.
[0064]
When the pattern number of the simulation model registered in the transmission data is described, a customer having the same ID number and password is specified, and the corresponding simulation model is extracted by searching the customer data storage unit 27a by the pattern number. (S22).
[0065]
When there is a description that the simulation model is not registered in the transmitted data, the setting condition of the neural network used for creating the simulation model is determined.
[0066]
FIG. 9 is a diagram showing the structure of a neural network used for creating a simulation model.
[0067]
In this simulation, X_iWhen (t) is a state quantity measured every moment in the plant and Y (t) is a state quantity to be predicted, the state quantity Y after time t is predicted from the state quantity until time t. The structure of the neural network is shown.
[0068]
Here, in order to determine a more desirable neural network structure with high prediction accuracy, a setting range (maximum) is set for each of the number of intermediate layers constituting the network, the number of units of each intermediate layer, and the number of output feedbacks of the neural network. Value and minimum value), and the prediction accuracy of the simulation model selected using a search method such as randomly selecting a value within the set range is confirmed.
[0069]
Therefore, first, the number of intermediate layers constituting the network is randomly selected within the set range (S23), then the number of units of each intermediate layer is randomly determined within the set range (S24), and the output of the neural network is further determined. The number of feedback is determined randomly within the set range (S25).
[0070]
Subsequently, learning is performed on the neural network having the selected structure.
[0071]
FIG. 10 is a diagram for explaining learning of a neural network.
[0072]
This learning uses back propagation (error back-propagation method), and the unit actual value Z (t + 1) is used as teacher data so that the residual with Y (t + 1) which is the output of the neural network is minimized. This is done by updating the weighting coefficient between them (S26).
[0073]
Whether the difference between the predicted value obtained by inputting the actual measurement data sent from the local system 82 to the simulation model created using the neural network that has been learned in this way and the result result value is suitable for the determination condition A check is made (S27).
[0074]
If the determination condition is not met (S27) and the selection of the neural network structure has not been repeated a predetermined number of times (S29), the used neural network structure may not be optimal, so the neural network is again selected. Learning is performed by selecting a network structure (S23 to S26).
[0075]
When the simulation model registered in the determination condition (S27) is not used (S28) or when the determination condition is not satisfied (S27), the selection of the neural network structure is repeated a predetermined number of times. If so (S29), a message indicating that it is difficult to generate a simulation model and information on the matching degree of the determination result are generated (S30).
[0076]
If the determination condition is met (S27), a source code of a program describing the neural network structure is generated (S31). The generated program outputs a source code of a program language registered in advance as a language used in the local system 82 such as C language or FORTRAN.
[0077]
Then, a predetermined pattern number is assigned to the generated simulation model and stored in the customer data storage unit 27a (S32), the simulation model sending unit 25 is activated, and the generated program source code is transmitted to the local system 82 ( S33).
[0078]
The reason why the program source code is converted and transmitted to the local system 82 is to eliminate the need to prepare a platform that can operate the neural network on the local system 82 side. If provided, the simulation model itself may be edited and transmitted.
[0079]
Next, a simulation model generation method according to the second embodiment of the present invention will be described. This embodiment is different from the first embodiment in that a simulation model is generated using genetic programming instead of a neural network.
[0080]
Here, genetic programming is an optimization algorithm for a tree, and can be effectively applied to an unknown problem with an optimal processing method. For example, when a processing program is expressed by an arithmetic operator, a logical operator, a conditional branch instruction, or other instructions, the contents can be described by a tree structure.
[0081]
FIG. 11 is a diagram showing a representation of a program tree.
[0082]
In the case of the conditional branch instruction described in the program 35 in the figure, if the tree clause is an operator and the leaf of the tree is an argument of the operator, the if subtree 36, then subtree 37, and the else part The tree 38 can be expressed.
[0083]
FIG. 12 is a diagram for explaining genetic processing using a tree.
[0084]
FIG. 12 (1) shows an example of crossover, in which nodes 39 and 40 selected at random for each of the two parents are exchanged. FIG. 12 (2) shows an example of mutation, in which a certain section 41 is randomly replaced with another section.
[0085]
Then, the optimum solution can be obtained by continuing the generation change process until the individual generated by such genetic manipulation meets the determination condition.
[0086]
FIG. 13 is a flowchart showing a schematic procedure of simulation model generation according to the second embodiment of the present invention.
[0087]
The state quantity data receiving unit 23 checks whether the transmitted ID number and password are correct (S40). If the transmitted ID number or password is not correct, an error message to that effect is returned to the transmission destination (S41), and this process is terminated.
[0088]
If the transmitted ID number and password are correct, the actual state quantity data of the plant is extracted from the transmitted data, stored in the simulation input data storage unit 27b, and the simulation model generation unit 24 is activated.
[0089]
The simulation model generation unit 24 checks whether or not a simulation model is registered from the transmission data.
[0090]
When the pattern number of the simulation model is described in the transmission data, a customer having the same ID number and password is specified, and the corresponding simulation model is extracted by searching the customer data storage unit 27a by the pattern number (S42). ).
[0091]
When there is a description that the simulation model is not registered in the transmitted data, an initial individual used for genetic programming used as a simulation model is generated (S43). This initial individual can be selected from an individual group prepared in advance according to the classification of the simulation model (for example, approximation of characteristics, object motion control, etc.).
[0092]
Then, a plurality of initial individuals are generated by randomly replacing the nodes or subtrees of the selected initial individuals (S44).
[0093]
Subsequently, chromosome crossover and gene mutation are executed in the above-described procedure to generate a plurality of individuals (S45), and the actual data sent from the local system 82 is input and predicted for the generated individuals. It is checked whether or not the difference between the value and the result result value matches the determination condition (S46).
[0094]
If the determination condition is not met (S47) and the predetermined number of generation alternations has not been reached (S48), the top N individuals with good conformity to the determination condition are selected (S49), Genetic processing is performed again using these individuals (S45, S46).
[0095]
If the determination condition is not met (S47) and the predetermined number of generations has been reached (S48), a message that the generation of the simulation model is difficult and information on the degree of conformance of the determination condition Is generated (S50).
[0096]
When the determination condition is met (S47), the source code of the program is generated based on the configuration of the individual (S51). The program to be generated outputs a source code of a program language registered in advance as a language used in the local system 82 such as C language or FORTRAN.
[0097]
Then, a predetermined pattern number is assigned to the generated simulation model of the individual and stored in the customer data storage unit 27a (S52), the simulation model transmission unit 25 is activated, and the generated program source code is transmitted to the local system 82. (S53).
[0098]
The reason why the program source code is converted and transmitted to the local system 82 is to eliminate the need to prepare a platform on which the genetic programming technique can operate on the local system 82 side. If a platform is provided, the generated simulation model itself may be edited and transmitted.
[0099]
Next, in the local system 82, the simulation model receiving unit 15 is activated in response to transmission from the driving support providing system 4 and processes the transmitted program source code.
[0100]
FIG. 14 is a flowchart showing a schematic operation of the simulation model receiving unit 15.
[0101]
The simulation model receiving unit 15 checks whether a simulation model to be obtained from the transmitted support information has been generated (S60).
[0102]
When the simulation model has been generated, the transmitted program source code is received and stored with a predetermined pattern number in the simulation model storage unit 17a (S61).
[0103]
Subsequently, the program source code is compiled to generate an execution module so as to be executed by the simulation model unit 12 and stored in a predetermined program area, and the process is terminated (S62).
[0104]
When the simulation model has not been generated, the fact and the conformity of the determination condition are displayed on the input / output device 7, and an instruction is given to prompt the operator to take measures such as reviewing the determination condition and performing simulation model generation processing again. Output (S63).
[0105]
In the present embodiment, the simulation model generation is configured by using a neural network and genetic programming. However, the present invention is not limited to this embodiment. For example, a simulation model by a numerical analysis method or a specific algorithm is used. In the simulation model based on it, the parameter used in the simulation model may be optimized.
[0106]
The present invention has a configuration in which iterative calculation requiring a lot of calculation time is executed in the driving support providing system 4 to obtain an optimal simulation model, and the result is returned to the local system 82. For example, in the driving support providing system 4, the calculation can be performed using a processing device that exhibits extremely high performance, compared with a case where the input condition is changed and the calculation is performed by trial and error. The calculation result can be obtained in time, and the result can be obtained quickly.
[0107]
Further, the local system 82 does not require a large amount of capital investment for capacity enhancement, and can be configured with a PC or a workstation class model, so that a predetermined purpose can be achieved at a low cost.
[0108]
In addition, this invention can be applied widely, for example, can also be applied in the plant which handles liquid fuels, such as clean water, sewage, and petroleum, a multiphase fluid.
[0109]
Further, for example, it can be applied to a plant such as a fuel storage base dispersed in a wide area, and a support model generation for operating the base can be performed in a centralized center.
[0110]
【The invention's effect】
By using the present invention, support information for formulating an optimal operation plan can be provided quickly and inexpensively with respect to the planning of a plant operation plan.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a network system to which a driving support method according to the present invention is applied.
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a local system.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a driving information support system.
FIG. 4 is a flowchart showing a schematic procedure for evaluating the accuracy of a simulation model in a local system.
FIG. 5 is a diagram showing a state in which simulation results are compared with actual measurement values.
FIG. 6 is a flowchart showing a schematic operation of a state quantity data transmission unit of the local system.
FIG. 7 is a flowchart showing a schematic procedure for generating a simulation model according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a flowchart showing a schematic procedure for generating a simulation model according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing the structure of a neural network used for a simulation model.
FIG. 10 is a diagram illustrating learning of a neural network.
FIG. 11 is a diagram showing a representation of a program tree.
FIG. 12 is a diagram illustrating genetic processing using trees.
FIG. 13 is a flowchart showing a schematic procedure for generating a simulation model according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a flowchart showing a schematic operation of a simulation model receiving unit.
FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of a conventional plant operation support system.
[Explanation of symbols]
1. Communication line
4 ... Driving information support system
6. Local control device
7 ... I / O device
14: State quantity data transmission unit
15 ... Simulation model receiving part
20 ... Central control device
23: State quantity data receiving section
24 ... Simulation model generation unit
25. Simulation model sending part
73 ... Plant
82 ... Local system

Claims

通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援方法において、
前記ローカルシステムでは、
プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価段階と、
シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信段階とを備え、
前記運転支援提供システムでは、
前記ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る条件受取段階と、
前記入力データと前記目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成するモデル生成段階と、
前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を前記判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択するモデル選択段階と、
前記選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出段階と
を備えたことを特徴とするプラント運転支援方法。Driving information support comprising at least one local system connected via a communication line for monitoring and controlling a plant and simulating a state quantity, and a driving support providing system for providing driving support information to the local system In the system plant operation support method,
In the local system:
An evaluation stage that executes simulation using input data including plant state quantity data, compares the simulation result data with the corresponding measured value of plant state quantity data, and evaluates the accuracy of the simulation model;
When it is determined that the accuracy of the simulation model is reduced, the input data including the actual measurement data of the plant state quantity used for the simulation, the actual measurement data of the plant state quantity that is the target data to be the result of the simulation, A transmission step of transmitting to the driving support providing system a determination condition for determining whether the simulation model is good or bad from the difference between the target data and the simulation result,
In the driving assistance system for providing,
A condition receiving step for receiving from the local system input data used for the simulation, target data to be a result of the simulation, and a determination condition for determining whether the simulation result is good or bad;
A model generation step of generating at least one simulation model from the input data and the target data;
A model selection step of selecting a simulation model suitable for the condition by determining the quality of the simulation result using the generated simulation model based on the determination condition;
A plant operation support method comprising: a sending step of sending support information including the selected simulation model to the local system.

請求項１記載のプラント運転支援方法において、
前記送出段階に代わる送出段階として、
前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す段階を備えたことを特徴とするプラント運転支援方法。The plant operation support method according to claim 1,
As a sending step instead of the sending step,
A plant operation support method, comprising: generating a program source code in which an operation of the selected simulation model is described, and sending the program source code to the local system.

請求項１または請求項２記載のプラント運転支援方法において、
前記運転支援提供システムは、前記ローカルシステムのオペレータが入力したＩＤ番号とパスワードの正誤を判断する段階を備えることを特徴とするプラント運転支援方法。In the plant operation assistance method according to claim 1 or 2,
The operation support providing system includes a step of determining whether an ID number and a password input by an operator of the local system are correct or incorrect.

通信回線を介して接続された、プラントの監視・制御を行い状態量のシミュレーションを行う少なくとも１のローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムのプラント運転支援プログラムにおいて、
前記ローカルシステムでは、
コンピュータに、
プラント状態量データを含む入力データを用いてシミュレーションを実行させ、シミュレーション結果データと対応するプラント状態量データ実測値とを比較してシミュレーションモデルの精度を評価する評価手順と、
シミュレーションモデルの精度が低下していると判断されたときは、シミュレーションに使用するプラント状態量の実測データを含む入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データであるプラント状態量の実測データと、前記目標データとシミュレーション結果との乖離からシミュレーションモデルの良否を判断するための判定条件とを前記運転支援提供システムに送信する送信手順とを実行させ、
前記運転支援提供システムでは、
コンピュータに、
前記ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データ、シミュレーションの結果となるべき目標データ及びシミュレーション結果の良否を判定するための判定条件を受取る受取手順、
前記入力データと前記目標データから少なくとも１のシミュレーションモデルを生成する生成手順、
前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果の良否を前記判定条件に基づいて判定して条件に適合したシミュレーションモデルを選択する選択手順、
前記選択されたシミュレーションモデルを含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出手順を実行させることを特徴とするプラント運転支援プログラム。Driving information support comprising at least one local system connected via a communication line for monitoring and controlling a plant and simulating a state quantity, and a driving support providing system for providing driving support information to the local system In the plant operation support program of the system,
In the local system:
On the computer,
An evaluation procedure for executing simulation using input data including plant state quantity data, and comparing the simulation result data with the corresponding measured value of plant state quantity data to evaluate the accuracy of the simulation model;
When it is determined that the accuracy of the simulation model is reduced, the input data including the actual measurement data of the plant state quantity used for the simulation, the actual measurement data of the plant state quantity that is the target data to be the result of the simulation, A transmission procedure for transmitting a determination condition for determining the quality of the simulation model from the deviation between the target data and the simulation result to the driving support providing system;
In the driving assistance system for providing,
On the computer,
A receiving procedure for receiving input data used for the simulation, target data to be a result of the simulation, and a determination condition for determining the quality of the simulation result from the local system;
A generation procedure for generating at least one simulation model from the input data and the target data;
A selection procedure for selecting a simulation model suitable for the condition by determining whether the result of simulation using the generated simulation model is acceptable based on the determination condition,
A plant operation support program for executing a sending procedure for sending support information including the selected simulation model to the local system.

請求項４記載のプラント運転支援プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記送出手順に代わる送出手順として、
前記選択されたシミュレーションモデルの動作が記述されたプログラムソースコードを生成し、このプログラムソースコードを前記ローカルシステムに送り出す手順を実行させることを特徴とするプラント運転支援プログラム。 In the plant operation support program according to claim 4 ,
On the computer,
As a sending procedure instead of the sending procedure,
A plant operation support program for generating a program source code in which an operation of the selected simulation model is described, and executing a procedure for sending the program source code to the local system.