JP7368332B2 - Guidance operation support device, guidance operation support method, and guidance operation support program - Google Patents

Guidance operation support device, guidance operation support method, and guidance operation support program Download PDF

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Description

本発明は、各種機器、プラント、システム（以下、単に機器）の操作を支援するガイダンス操作支援装置、およびガイダンス操作支援方法に関する。 The present invention relates to a guidance operation support device and a guidance operation support method that support the operation of various types of equipment, plants, and systems (hereinafter simply referred to as equipment).

近年、ＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ）、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）の技術革新に伴い、高速な計算機やネットワーク通信、大容量なデータ保存装置を利用できる環境が整いつつある。多くの産業分野で大量に蓄積したデータの利活用に注目が集まるなか、機器の計測データや点検・保全データなどの現地サイトで収集したデータと、企業の経営及び資産情報を管理するシステムの統合により、重要業績評価指標を改善する運用が求められている。 In recent years, with the technological innovations of ICT (Information and Communication Technology) and IoT (Internet of Things), an environment is being created in which high-speed computers, network communications, and large-capacity data storage devices can be used. As attention is being focused on the utilization of large amounts of data accumulated in many industrial fields, the integration of data collected at local sites, such as equipment measurement data, inspection and maintenance data, and systems that manage company management and asset information. Therefore, there is a need for operations that improve key performance indicators.

例えば、発電事業の分野では、風力発電や太陽光発電などの再生可能エネルギーの利用増加に伴う発電量の変動が電力系統の安定性を低下させるという懸念から、バックアップ電源としての火力発電プラントの重要性が増している。また、火力発電プラントは負荷調整としての役割だけでなく、ベースロード電源としての役割も担っており、効率、環境性能、稼働率などの運用性能を考慮した運用が求められている。 For example, in the field of power generation, thermal power plants are becoming more important as a backup power source due to concerns that fluctuations in power generation due to the increased use of renewable energy such as wind power and solar power will reduce the stability of the power system. Sexuality is increasing. In addition, thermal power plants play a role not only as a load regulator but also as a base load power source, and are required to be operated in consideration of operational performance such as efficiency, environmental performance, and availability.

火力発電プラントの運用性能を改善するため、特許文献１には環境性能である窒素酸化物濃度、一酸化炭素濃度を低減させる制御装置が開示されている。 In order to improve the operational performance of a thermal power plant, Patent Document 1 discloses a control device that reduces nitrogen oxide concentration and carbon monoxide concentration, which are environmental performance.

特開２００９－１２８９７２号公報Japanese Patent Application Publication No. 2009-128972

特許文献１に記載された技術では、プラントの特性を模擬するモデルと、このモデルを対象に最適な操作方法を学習する学習手段を組み合わせて、操作信号を生成する。この技術を用いることで、操作条件を最適値に移動させることができる。ここで、操作条件とは操作信号の生成に用いる値である。 In the technique described in Patent Document 1, an operation signal is generated by combining a model that simulates the characteristics of a plant and a learning means that learns an optimal operation method using this model. By using this technique, operating conditions can be moved to optimal values. Here, the operating condition is a value used to generate an operating signal.

ここで、このようなシステムを実プラントなどの機器に適用する際には、計測値をリアルタイムに取り込み、リアルタイムで制御するオンライン版と、操作条件をガイダンス表示して運転員が操作するオフライン版の２種類考えられる。しかしながら、オフライン版では、人間系、あるいは機械系が原因で、機器の制御がガイダンスに即していないことがある。 When applying such a system to equipment such as an actual plant, there is an online version that captures measured values in real time and controls it in real time, and an offline version that displays operating conditions as guidance and is operated by operators. Two types can be considered. However, in the offline version, the control of the device may not comply with the guidance due to human or mechanical reasons.

ここで、機器の制御に即していないことしては、制御装置の制御や機器の動作が、ガイダンスに即していないことが含まれる。これは、制御装置や機器を含む制御に関する装置の挙動が、ガイダンスに即していないことと表現できる。 Here, the fact that the control of the device is not in accordance with the guidance includes that the control of the control device and the operation of the device are not in accordance with the guidance. This can be expressed as the behavior of control-related devices including control devices and equipment not complying with the guidance.

また、原因には、運転員等の利用者の操作、機器に対する制御装置もしくは機器そのものを原因として含まれる。 Further, causes include operations by users such as operators, control devices for equipment, or equipment itself.

このように、機器の制御においては、複数の原因が考えられるので、ガイダンスに即した挙動を示すかを判定することが困難であった。特に、ガイダンスに即した挙動を示さない場合（ガイダンスに即しない挙動を示す場合）、その原因を判定することが困難であった。この中には、人間系を原因とするか、機械系を原因とするかの判定が困難であることが含まれる。 In this way, in controlling a device, there are a plurality of possible causes, so it has been difficult to determine whether the device behaves in accordance with the guidance. In particular, when the behavior does not conform to the guidance (when the behavior does not conform to the guidance), it is difficult to determine the cause. This includes the fact that it is difficult to determine whether the cause is human or mechanical.

そこで、本発明の目的は、制御に関する装置が、ガイダンスに即した挙動を示すかを判定することである。 Therefore, an object of the present invention is to determine whether a control-related device exhibits behavior in accordance with guidance.

前述の課題を解決するため、本発明のガイダンス操作支援装置は以下の構成となる。すなわち、ガイダンスに応じた、機器の動作を制御するための操作を支援するためのガイダンス操作支援装置において、前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値を記憶するガイダンス値ＤＢと、前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付ける入力手段と、前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定する判定手段と、前記判定手段での判定結果を、出力する出力手段とを有するガイダンス操作支援装置である。 In order to solve the above-mentioned problems, the guidance operation support device of the present invention has the following configuration. That is, in a guidance operation support device for supporting operations for controlling the operation of equipment according to guidance, a guidance value DB that stores guidance values indicating the content of the guidance, and a guidance value DB that stores the content of operations for the equipment. input means for receiving an operation log indicating the operation log and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation; and based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal, The guidance operation support device has a determining means for determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance, and an output means for outputting a determination result by the determining means.

さらに、本発明には、ガイダンス操作支援装置を用いたガイダンス操作支援方法やこれをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであるガイダンス操作支援プログラムも含まれる。 Furthermore, the present invention also includes a guidance operation support method using a guidance operation support device and a guidance operation support program that is a computer program that causes a computer to execute the method.

また、本発明の一態様には、ガイダンス通り挙動しない場合の原因を、「人間系」と「機械系」に分けて判定することが含まれる。 Further, one aspect of the present invention includes determining the causes when the behavior does not follow the guidance by dividing them into "human-related" and "mechanical-related".

本発明によれば、制御対象である機器や制御装置などが、ガイダンスに即した挙動を示しているかを判定することが可能になる。 According to the present invention, it is possible to determine whether a device to be controlled, a control device, or the like exhibits behavior in accordance with guidance.

本発明の一実施例におけるガイダンス操作支援装置の構成例を説明するブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration example of a guidance operation support device in an embodiment of the present invention. FIG. 本発明の一実施例における判定手段および影響分析手段の動作を説明するフローチャートである。It is a flow chart explaining operation of a judgment means and an influence analysis means in one example of the present invention. 本発明の一実施例における時系列データベースを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a time series database in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施例における判定結果データベースを示す図である。It is a figure showing the judgment result database in one example of the present invention. 本発明の一実施例における影響分析結果データベースを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an influence analysis result database in an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例における操作変数変更手段の動作を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of a manipulated variable changing means in an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例における画像表示装置に表示される画面例を示す図である。It is a figure showing the example of a screen displayed on the image display device in one example of the present invention. 本発明の一実施例において、機器として石炭火力プラントを用いた場合の構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration when a coal-fired power plant is used as equipment in an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例におけるモデルの動作を説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating the operation of a model in an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例における学習手段の動作を説明する図である。It is a figure explaining operation of the learning means in one example of the present invention.

以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は、本実施例に係るガイダンス操作支援装置２００およびこれに関連する装置の構成例を説明するブロック図である。本実施例では、ガイダンス操作支援装置２００は制御装置１８０や制御対象である機器１９０を含むガイダンス対象装置１００、ガイダンス値生成装置８００、及び外部装置９００と接続されている。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a guidance operation support device 200 and devices related thereto according to the present embodiment. In this embodiment, the guidance operation support device 200 is connected to a guidance target device 100 including a control device 180 and a device 190 to be controlled, a guidance value generation device 800, and an external device 900.

図１のガイダンス操作支援装置２００は、一般には計算機装置（コンピュータ）により構成されている。つまり、ＣＰＵの如き演算装置がプログラムに従って各種処理機能を実行する。その演算装置における処理機能を模式的に示すならば、判定手段４００、影響分析手段５００を備えたものということができる。さらに影響分析手段５００には、損失額分析手段５１０、不一致原因分析手段５２０、操作変数変更手段５３０が備えられている。判定手段４００では、ガイダンス通りの操作を実行したか否かを判定する。また、ガイダンス通りの操作が実施されなかった場合には、その原因を人間系もしくは機械系に分類する。なお、本実施例で説明する各プログラムについては、ネットワーク経由で各装置に配信したり、記憶媒体に格納されて配布したりすることが可能である。 The guidance operation support device 200 in FIG. 1 is generally configured by a computer device. In other words, an arithmetic unit such as a CPU executes various processing functions according to a program. If the processing functions of the arithmetic device are schematically shown, it can be said that it includes a determining means 400 and an influence analysis means 500. Furthermore, the influence analysis means 500 includes a loss amount analysis means 510, a discrepancy cause analysis means 520, and a manipulated variable change means 530. The determining means 400 determines whether or not the operation according to the guidance has been performed. Furthermore, if the operation is not performed according to the guidance, the cause is classified as human or mechanical. Note that each program described in this embodiment can be distributed to each device via a network or stored in a storage medium and distributed.

また、影響分析手段５００では、判定手段４００でガイダンス通りの操作を実行しなかったと判定された場合に、ガイダンス通りの操作を実行することを促す情報を生成する。ガイダンス操作支援装置２００における各部の動作である処理機能の詳細については、図２以降で説明する。なお、上述した各手段は、ハードウェアとしても実現できる。ここで、本実施例では、各構成要素を「～手段」と表現しているが、「～部」「～ユニット」などとその表現は問わない。 In addition, the influence analysis means 500 generates information urging the user to perform the operation according to the guidance when the determination means 400 determines that the operation according to the guidance has not been performed. Details of the processing functions, which are the operations of each part in the guidance operation support device 200, will be explained from FIG. 2 onwards. Note that each of the above-mentioned means can also be implemented as hardware. Here, in this embodiment, each component is expressed as "-means", but the expression may be expressed as "- section", "- unit", etc.

ガイダンス操作支援装置２００は、データベース（図ではＤＢと記載）として時系列データベース３００、判定結果データベース２３０、影響分析結果データベース２４０を備える。時系列データベース３００は、ガイダンス値データベース３１０、操作ログデータベース３２０、制御装置信号データベース３３０が備えられている。各データベースには、電子化された情報が保存されており、通常電子ファイル（電子データ）と呼ばれる形態で情報が保存される。尚、これらＤＢについては、ガイダンス操作支援装置２００の外部に設け、ネットワークを介して接続可能な構成でもよい。 The guidance operation support device 200 includes a time series database 300, a determination result database 230, and an influence analysis result database 240 as databases (denoted as DB in the figure). The time series database 300 includes a guidance value database 310, an operation log database 320, and a control device signal database 330. Each database stores computerized information, and the information is usually stored in a form called an electronic file (electronic data). Note that these DBs may be provided outside the guidance operation support device 200 and may be configured to be connectable via a network.

また、ガイダンス操作支援装置２００は、外部とのインターフェイスとして外部入力インターフェイス２１０及び外部出力インターフェイス２２０を備える。そして、ガイダンス操作支援装置２００は、これらを介して、適用対象であるガイダンス対象装置１００、ガイダンス値生成装置８００、及び外部装置９００に接続している。 Further, the guidance operation support device 200 includes an external input interface 210 and an external output interface 220 as interfaces with the outside. The guidance operation support device 200 is connected to the applicable guidance target device 100, the guidance value generation device 800, and the external device 900 via these.

ガイダンス値生成装置８００は、計算機装置（コンピュータ）により構成されている。つまり、ＣＰＵの如き演算装置がプログラムに従って以下に示す各種処理機能を実行する。ガイダンス値生成装置８００は、ガイダンス対象装置１００の運用を改善するためのガイダンス値５を生成する。本実施例では、ガイダンス値生成装置８００をガイダンス対象装置１００の特性を模擬するモデル８１０、評価値計算手段８２０、学習手段８３０、処理結果データベース８４０で構成しているが、ガイダンス値５を生成する手段であれば本構成に限定しない。 The guidance value generation device 800 is configured by a computer device (computer). That is, an arithmetic unit such as a CPU executes various processing functions shown below according to a program. The guidance value generation device 800 generates a guidance value 5 for improving the operation of the guidance target device 100. In this embodiment, the guidance value generation device 800 is composed of a model 810 that simulates the characteristics of the guidance target device 100, an evaluation value calculation means 820, a learning means 830, and a processing result database 840. If it is a means, it is not limited to this configuration.

モデル８１０では、学習手段８３０で生成する操作条件１の入力に対して、モデル出力２を計算し、モデル出力２を評価値計算手段８２０に送信する。評価値計算手段８２０では、モデル出力２の入力に基づいて評価値３を計算し、評価値３を学習手段８３０に送信する。学習手段８３０では、評価値３が最大となるような操作条件１の生成方法を学習する。 The model 810 calculates a model output 2 in response to the input of the operating condition 1 generated by the learning means 830, and transmits the model output 2 to the evaluation value calculation means 820. The evaluation value calculation means 820 calculates the evaluation value 3 based on the input of the model output 2, and transmits the evaluation value 3 to the learning means 830. The learning means 830 learns a method for generating operating condition 1 that maximizes evaluation value 3.

そして、学習手段８３０にて、次の操作条件１を生成し、操作条件１をモデル８１０に送信する。尚、学習手段８３０では、モデル８１０のモデル出力２が所望の値となるような操作条件１の生成方法を学習する。モデル８１０はガイダンス対象装置１００の特性を模擬しているので、学習手段８３０は、ガイダンス対象装置１００の運用性が所望の特性となるような操作条件を学習する。学習手段８３０は、強化学習、遺伝的アルゴリズム、非線形計画法などの最適化アルゴリズムを用いて実装できるが、本発明では学習手段８３０の実装方法を限定しない。 Then, the learning means 830 generates the next operating condition 1 and transmits the operating condition 1 to the model 810. Note that the learning means 830 learns a method for generating the operating condition 1 such that the model output 2 of the model 810 becomes a desired value. Since the model 810 simulates the characteristics of the guidance target device 100, the learning means 830 learns the operating conditions such that the operability of the guidance target device 100 has the desired characteristics. Although the learning means 830 can be implemented using an optimization algorithm such as reinforcement learning, genetic algorithm, or nonlinear programming, the present invention does not limit the method of implementing the learning means 830.

モデル８１０、評価値計算手段８２０、学習手段８３０を動作させることで得られる処理結果４は処理結果データベース８４０に保存される。そして、ガイダンス対象装置１００の運用性を所望の特性とする操作条件をガイダンス値５として画像表示装置９４０とガイダンス操作支援装置２００に送信する。 Processing results 4 obtained by operating the model 810, evaluation value calculation means 820, and learning means 830 are stored in a processing result database 840. Then, the operating conditions that make the operability of the guidance target device 100 a desired characteristic are transmitted as a guidance value 5 to the image display device 940 and the guidance operation support device 200.

なお、ガイダンス値生成装置８００の各手段、構成要素は、ハードウェアとしても実現できる。ここで、本実施例では、各構成要素を「～手段」と表現しているが、「～部」「～ユニット」などとその表現は問わない。 Note that each means and component of the guidance value generation device 800 can also be realized as hardware. Here, in this embodiment, each component is expressed as "-means", but the expression may be expressed as "- section", "- unit", etc.

また、ガイダンス操作支援装置２００とガイダンス値生成装置８００は、１つの装置として構成してもよい。さらに、ガイダンス操作支援装置２００とガイダンス値生成装置８００の実装には、以下の各態様は含まれる。 Further, the guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800 may be configured as one device. Furthermore, implementation of the guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800 includes the following aspects.

（１）ガイダンス操作支援装置２００およびガイダンス値生成装置８００のクラウド化
これは、ガイダンス操作支援装置２００およびガイダンス値生成装置８００を、公衆のネットワーク上に構成し、外部装置９００で利用可能とする構成である。つまり、ガイダンス対象装置１００の運用会社以外で、ガイダンス操作支援装置２００およびガイダンス値生成装置８００を管理し、ガイダンス対象装置１００の運用会社ではこれらを利用する。 (1) Cloudization of guidance operation support device 200 and guidance value generation device 800 This is a configuration in which guidance operation support device 200 and guidance value generation device 800 are configured on a public network and can be used by external device 900. It is. That is, a company other than the operating company of the guidance target device 100 manages the guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800, and the operating company of the guidance target device 100 utilizes them.

（２）ガイダンス操作支援装置２００およびガイダンス値生成装置８００の一方をクラウド化
これは、ガイダンス操作支援装置２００またはガイダンス値生成装置８００を公衆のネットワーク上に構成し、外部装置９００で利用可能とする構成である。つまり、ガイダンス対象装置１００の運用会社以外で、ガイダンス操作支援装置２００またはガイダンス値生成装置８００を管理し、ガイダンス対象装置１００の運用会社ではこれを利用する。また、クラウド化していない装置については、ガイダンス対象装置１００の運用会社がこれを利用および管理する。 (2) Putting one of the guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800 into the cloud This means that the guidance operation support device 200 or the guidance value generation device 800 is configured on a public network and made available to the external device 900. It is the composition. That is, a company other than the operating company of the guidance target device 100 manages the guidance operation support device 200 or the guidance value generation device 800, and the operating company of the guidance target device 100 uses this. Furthermore, for devices that are not cloud-based, the operating company of the guidance target device 100 uses and manages them.

（３）ガイダンス操作支援装置２００およびガイダンス値生成装置８００の両方を、ガイダンス対象装置１００の運用会社で運用・管理
ガイダンス操作支援装置２００およびガイダンス値生成装置８００を、ガイダンス対象装置１００の運用会社の社内ネットワークに接続し、当該運用会社でこれらを運用・管理する。 (3) Both the guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800 are operated and managed by the operating company of the guidance target device 100 The guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800 are operated and managed by the operating company of the guidance target device 100. It connects to the internal network and is operated and managed by the relevant management company.

またさらに、ガイダンス操作支援装置２００およびガイダンス値生成装置８００の間のデータ、情報の授受は、ネットワーク経由の他、ＤＶＤなどの記憶媒体を介して行うことも含まれる。 Furthermore, data and information may be exchanged between the guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800 not only via a network but also via a storage medium such as a DVD.

次に、外部装置９００は、計算機装置（コンピュータ）により構成されている。つまり、ＣＰＵの如き演算装置がプログラムに従って以下に示す各種処理機能を実行する。また、外部装置９００は、端末装置として実現でき、タブレット、スマートフォン、ノートＰＣなどが含まれる。外部装置９００には、キーボード９２０やマウス９３０で実現される外部入力装置９１０と、画像表示装置９４０が備えられている。ガイダンス対象装置１００の運転員は、外部装置９００を用いてガイダンス対象装置１００に対する操作を実施する。つまり、外部装置９００は、利用者である運転者からガイダンス対象装置１００に対する操作の入力を受け付ける。 Next, the external device 900 is constituted by a computer device (computer). That is, an arithmetic unit such as a CPU executes various processing functions shown below according to a program. Further, the external device 900 can be realized as a terminal device, and includes a tablet, a smartphone, a notebook PC, and the like. The external device 900 includes an external input device 910 implemented by a keyboard 920 and a mouse 930, and an image display device 940. The operator of the guidance target device 100 uses the external device 900 to operate the guidance target device 100 . In other words, the external device 900 receives an input operation for the guidance target device 100 from the driver, who is the user.

また、運転員は、画像表示装置９４０に表示されたガイダンス値５に基づいて、外部入力装置９１０へ操作を行う。そして、このことで、外部装置９００は、この操作に応じたガイダンス操作信号６をガイダンス対象装置１００とガイダンス操作支援装置２００に送信する。尚、ガイダンス操作信号６は運転員の操作による信号であり、ガイダンス操作支援装置２００では操作ログとして扱う。 The operator also operates the external input device 910 based on the guidance value 5 displayed on the image display device 940. Then, the external device 900 transmits the guidance operation signal 6 corresponding to this operation to the guidance target device 100 and the guidance operation support device 200. Note that the guidance operation signal 6 is a signal generated by an operator's operation, and is treated as an operation log by the guidance operation support device 200.

また、ガイダンス対象装置１００は、制御装置１８０と機器１９０で構成される。ここで、機器１９０から制御装置１８０に計測信号８を送信し、制御装置１８０から機器１９０に操作信号９を送信する。制御装置１８０は、ガイダンス操作信号６に基づいて操作信号９を生成する。計測信号８と操作信号９を含む制御装置信号７は、ガイダンス操作支援装置２００に送信される。 Further, the guidance target device 100 includes a control device 180 and a device 190. Here, the measurement signal 8 is transmitted from the device 190 to the control device 180, and the operation signal 9 is transmitted from the control device 180 to the device 190. Control device 180 generates operation signal 9 based on guidance operation signal 6 . The control device signal 7 including the measurement signal 8 and the operation signal 9 is transmitted to the guidance operation support device 200.

ここで、計測信号８は、機器１９０の動作を示す。また、操作信号９は、操作に応じて制御装置１８０がどのような信号を出力しているか示すことになる。このため、制御装置信号７は、ガイダンス対象装置１００の挙動を示すことになる。このため、制御装置信号７は、計測信号８と操作信号９のいずれか一方でもよい。さらに、機器１９０からガイダンス操作支援装置２００に、制御装置信号７を送信してもよい。このため、制御装置信号７は、ガイダンス対象装置信号とも称することが可能である。 Here, the measurement signal 8 indicates the operation of the device 190. Further, the operation signal 9 indicates what kind of signal the control device 180 outputs in response to the operation. Therefore, the control device signal 7 indicates the behavior of the guidance target device 100. Therefore, the control device signal 7 may be either the measurement signal 8 or the operation signal 9. Furthermore, the control device signal 7 may be transmitted from the device 190 to the guidance operation support device 200. Therefore, the control device signal 7 can also be referred to as a guidance target device signal.

次に、ガイダンス操作支援装置２００は、外部入力インターフェイス２１０を介してガイダンス値５、ガイダンス操作信号６、制御装置信号７を取り込み、これらの外部入力信号１１は時系列データベース３００に保存される。つまり、本実施例では、外部入力インターフェイス２１０を入力手段として用いる。ここで、ガイダンス値５はガイダンス値データベース３１０、ガイダンス操作信号６は操作ログデータベース３２０、制御装置信号７は制御装置信号データベース３３０に保存される。なお、ガイダンス操作支援装置２００とガイダンス値生成装置８００が、一体で構成される場合、ガイダンス値５は処理結果ＤＢ８４０に格納されたものを読み出すことで入手できる。 Next, the guidance operation support device 200 takes in the guidance value 5, the guidance operation signal 6, and the control device signal 7 via the external input interface 210, and these external input signals 11 are stored in the time series database 300. That is, in this embodiment, the external input interface 210 is used as an input means. Here, the guidance value 5 is stored in the guidance value database 310, the guidance operation signal 6 is stored in the operation log database 320, and the control device signal 7 is stored in the control device signal database 330. Note that when the guidance operation support device 200 and the guidance value generation device 800 are integrated, the guidance value 5 can be obtained by reading out what is stored in the processing result DB 840.

また、時系列データベース３００に保存された時系列データ信号１２は、判定手段４００、影響分析手段５００に送信される。判定手段４００でデータを処理した結果である判定結果１３は判定結果データベース２３０、および影響分析手段５００に送信する。また、影響分析手段でデータを処理した結果である影響分析結果１４は影響分析結果データベースに送信する。 Further, the time series data signal 12 stored in the time series database 300 is transmitted to the determination means 400 and the influence analysis means 500. Judgment result 13, which is the result of processing data by judgment means 400, is transmitted to judgment result database 230 and influence analysis means 500. Further, the impact analysis result 14, which is the result of processing the data by the impact analysis means, is transmitted to the impact analysis result database.

判定結果データベース２３０に保存されている判定結果１５、および影響分析結果データベース２４０に保存されている影響分析結果１６は外部出力インターフェイス２２０に送信する。判定結果１５、影響分析結果１６は、外部出力インターフェイス２２０からガイダンス操作支援信号として画像表示装置９４０、ガイダンス値生成装置８００に送信される。このように、本実施例では、外部出力インターフェイス２２０を、出力手段として用いる。 The determination result 15 stored in the determination result database 230 and the impact analysis result 16 stored in the impact analysis result database 240 are transmitted to the external output interface 220. The determination result 15 and the influence analysis result 16 are transmitted from the external output interface 220 to the image display device 940 and the guidance value generation device 800 as a guidance operation support signal. In this way, in this embodiment, the external output interface 220 is used as an output means.

尚、本実施例のガイダンス操作支援装置２００においては、計算機装置を構成する演算装置、およびデータベースＤＢがガイダンス操作支援装置２００の内部に備えられている例を示している。但し、これらの一部の装置をガイダンス操作支援装置２００の外部に配置し、データのみを装置間で通信するようにしてもよい。 In the guidance operation support device 200 of this embodiment, an example is shown in which an arithmetic unit constituting a computer device and a database DB are provided inside the guidance operation support device 200. However, some of these devices may be placed outside the guidance operation support device 200, and only data may be communicated between the devices.

本実施例では、外部入力装置９１０をキーボード９２０とマウス９３０で構成しているが、音声入力のためのマイク、タッチパネルなど、データを入力するための装置であれば良い。 In this embodiment, the external input device 910 is composed of a keyboard 920 and a mouse 930, but any device for inputting data may be used, such as a microphone for voice input, a touch panel, etc.

また、本実施例には、ガイダンス操作支援装置２００を用いた方法も含まれることは言うまでもない。また、本実施例ではガイダンス操作支援装置２００の適用対象であるガイダンス対象装置１００を制御装置１８０と機器１９０で構成しているが、この構成以外の設備としても実施可能であることは言うまでもない。 It goes without saying that this embodiment also includes a method using the guidance operation support device 200. Further, in this embodiment, the guidance target device 100 to which the guidance operation support device 200 is applied is configured by a control device 180 and a device 190, but it goes without saying that it can be implemented as equipment other than this configuration.

図２はガイダンス操作支援装置２００において、判定手段４００、影響分析手段５００の動作を説明するフローチャートである。なお、処理ステップ１０００－処理ステップ１０４０は判定手段４００の動作であり、処理ステップ１０５０－１０７０は影響分析手段５００の動作である。 FIG. 2 is a flowchart illustrating the operations of the determination means 400 and the influence analysis means 500 in the guidance operation support device 200. Note that processing steps 1000 to 1040 are operations of the determining means 400, and processing steps 1050 to 1070 are operations of the influence analysis means 500.

図２における処理ステップ１０００では、判定手段４００は、ガイダンス通りの操作を実施したかどうかを判定する。この判定の結果、一致している場合は処理ステップ１０２０に進み、不一致の場合は処理ステップ１０１０に進む。具体的には、処理ステップ１０００では、判定手段４００は、時系列データベース３００の各種情報を比較する。つまり、判定手段４００は、ガイダンス値Giと、操作ログ（ガイダンス操作信号）Oiと、制御装置信号Ciを比較する。判定手段４００は、比較の結果、各iについて予め定められている閾値THi以下の場合は、一致していると判定する。数式で表すと数１および数２となる。つまり、判定手段４００は、数１と数２を満たしていることが条件として、一致、不一致を判定する。
｜Gi - Oi｜≦ THi …（数１）
｜Oi - Ci｜≦ THi …（数２）
ここでiはガイダンス値の項目番号を示す値であり、1以上n以下の値である。尚、nはガイダンス値の項目数である。 In processing step 1000 in FIG. 2, determination means 400 determines whether the operation according to the guidance has been performed. As a result of this determination, if they match, the process proceeds to step 1020, and if they do not match, the process proceeds to step 1010. Specifically, in processing step 1000, determination means 400 compares various types of information in time series database 300. That is, the determining means 400 compares the guidance value Gi, the operation log (guidance operation signal) Oi, and the control device signal Ci. The determining means 400 determines that they match if each i is equal to or less than a predetermined threshold THi as a result of the comparison. When expressed in mathematical formulas, it becomes Equation 1 and Equation 2. In other words, the determining means 400 determines whether they match or do not match, on the condition that Equations 1 and 2 are satisfied.
｜Gi - Oi｜≦ THi…(Math. 1)
｜Oi - Ci｜≦ THi…(Math. 2)
Here, i is a value indicating the item number of the guidance value, and is a value of 1 or more and n or less. Note that n is the number of guidance value items.

次に、処理ステップ１０１０では、判定手段４００は、ガイダンス値Giと操作ログ（ガイダンス操作信号）Oiが一致しているかどうかを判定する。この際、判定手段４００は、数１を用いてで改めて判定する。この判定の結果、一致している場合は処理ステップ１０４０に進み、不一致の場合は処理ステップ１０３０に進む。ここで、処理ステップ１０１０は、処理ステップ１０００の不一致の原因を判定するために実行される。 Next, in processing step 1010, the determining means 400 determines whether the guidance value Gi and the operation log (guidance operation signal) Oi match. At this time, the determining means 400 makes a new determination using Equation 1. As a result of this determination, if they match, the process proceeds to step 1040, and if they do not match, the process proceeds to step 1030. Here, processing step 1010 is performed to determine the cause of the discrepancy in processing step 1000.

つまり、判定手段４００は、本処理ステップで一致の場合、本体・制御系不具合、すなわち、機械系が原因と判定する。また、判定手段４００は、本処理ステップで不一致の場合、操作不実施、すなわち、人間系が原因であると判定する。 In other words, if there is a match in this processing step, the determining means 400 determines that the cause is a main body/control system failure, that is, a mechanical system. Further, in the case of a mismatch in this processing step, the determining means 400 determines that the operation was not performed, that is, the cause is human-related.

なお、処理ステップ１０００と１０１０は、一括して処理してもよい。つまり、判定手段４００は、処理ステップ１０００での比較結果により、処理ステップ１０２０、処理ステップ１０３０および処理ステップ１０４０のいずれかに分岐する。 Note that processing steps 1000 and 1010 may be processed all at once. That is, the determining means 400 branches to one of processing step 1020, processing step 1030, and processing step 1040 depending on the comparison result at processing step 1000.

また、判定手段４００は、処理ステップ１０００および処理ステップ１０１０での判定において、各情報の時間差を考慮した比較を行う。判定手段４００は、図３、図４Ａ、図４Ｂに示す時刻情報が同じ情報を比較する。但し、ガイダンス値、操作ログおよび制御装置信号については、その生成もしくは出力タイミングが異なっている（後者ほど遅れる）。 Further, the determining means 400 performs a comparison in consideration of the time difference of each piece of information in the determinations at processing step 1000 and processing step 1010. The determining means 400 compares the information shown in FIGS. 3, 4A, and 4B that have the same time information. However, the generation or output timings of the guidance value, operation log, and control device signal are different (the latter is delayed).

そこで、各情報における時刻情報（図３、図４Ａ、図４Ｂを参照）を、補正する。この補正は、各ＤＢに格納する際に行ってもよいし、処理ステップ１０００や処理ステップ１０１０を実行する際に、判定手段４００が実行してもよい。ここで、この補正は、ガイダンスが出力してから操作までの平均時間、操作から操作信号が生成されるまでの時間など予め定められた時間を加減することで実現できる。もしくは、処理ステップ１０００や処理ステップ１０１０において、判定手段４００が、比較する情報を上述の時間差を反映して、比較する情報（時刻情報）を特定してしてもよい。 Therefore, the time information in each piece of information (see FIGS. 3, 4A, and 4B) is corrected. This correction may be performed when storing in each DB, or may be performed by the determining means 400 when executing processing step 1000 or processing step 1010. Here, this correction can be realized by adjusting a predetermined time, such as the average time from output of guidance to operation, or the time from operation to generation of an operation signal. Alternatively, in processing step 1000 or processing step 1010, the determining means 400 may specify the information to be compared (time information) by reflecting the above-mentioned time difference in the information to be compared.

次に、処理ステップ１０２０では、ガイダンス値、操作ログ、および制御装置信号とが一致している。このことから、判定手段４００では操作実施と判定し処理ステップ１０８０に進む。 Next, in processing step 1020, the guidance value, operation log, and control device signal match. From this, the determining means 400 determines that the operation has been performed and proceeds to processing step 1080.

また、処理ステップ１０３０では、処理ステップ１０００でガイダンス値と操作ログが一致していない、すなわちガイダンス値に従った操作を運転員が実施しなかったと考えられる。このことから、判定手段４００にて操作不実施と判定し、処理ステップ１０５０に進む。 Further, in processing step 1030, it is considered that the guidance value and the operation log do not match in processing step 1000, that is, the operator did not perform the operation according to the guidance value. From this, the determining means 400 determines that the operation is not performed, and the process proceeds to step 1050.

また、処理ステップ１０４０では、ガイダンス値と操作ログは一致しているが、制御装置信号とは一致していない、すなわちガイダンス値に従った操作を運転員が実施したが、その操作通りに本体・制御系が動作しなかったと考えられる。このことから、判定手段４００では、本体・制御系不具合と判定し、処理ステップ１０６０に進む。 Further, in processing step 1040, the guidance value and the operation log match, but they do not match the control device signal. In other words, although the operator performed an operation according to the guidance value, the main body It is thought that the control system did not operate. From this, the determining means 400 determines that there is a malfunction in the main body/control system, and proceeds to processing step 1060.

なお、処理ステップ１０００－処理ステップ１０４０を動作させて得られた判定結果１５は、各処理ステップを実行した際に、判定結果データベース２３０に送信、保存される。 Note that the determination result 15 obtained by operating processing steps 1000 to 1040 is transmitted and stored in the determination result database 230 when each processing step is executed.

次に、処理ステップ１０５０では、影響分析手段５００は、操作変数変更手段５３０を動作させる。操作不実施の原因として、操作すべきパラメータ数が多いことが考えられる。このため、本処理ステップにおいて、操作変数変更手段５３０では、ガイダンス値生成装置８００にて最適化する操作変数の削減案を生成する。操作変数変更手段５３０は、操作条件１が評価値３に与える感度を解析し、感度が所定基準より低い操作変数を削減する。尚、操作変数変更手段５３０の実装方法は上記に限定されるものではない。 Next, in processing step 1050, the influence analysis means 500 operates the manipulated variable change means 530. A possible reason for not performing the operation is that there are a large number of parameters to be operated. Therefore, in this processing step, the manipulated variable changing means 530 generates a reduction plan for the manipulated variables to be optimized by the guidance value generation device 800. The manipulated variable changing means 530 analyzes the sensitivity that the operating condition 1 gives to the evaluation value 3, and reduces the manipulated variables whose sensitivity is lower than a predetermined standard. Note that the implementation method of the manipulated variable changing means 530 is not limited to the above.

また、操作不実施の場合に操作変数を変更する他、本実施例には以下の態様も含まれる。ガイダンスとおり操作を行うように、画像表示装置９４０に表示することも本実施例の一態様である。 In addition to changing the manipulated variable when the operation is not performed, this embodiment also includes the following aspects. It is also an aspect of this embodiment to display the guidance on the image display device 940 so as to perform the operation according to the guidance.

処理ステップ１０６０では、影響分析手段５００は、不一致原因分析手段５２０を動作させる。不一致原因分析手段５２０では、操作ログと制御装置信号が一致していない項目を抽出する。抽出された項目は本体もしくは制御系に何かしらの不具合があると考えられる。このことから、本処理ステップでは、この情報を運転員に提供できるようにする。 In processing step 1060, the influence analysis means 500 operates the discrepancy cause analysis means 520. The discrepancy cause analysis means 520 extracts items in which the operation log and the control device signal do not match. The extracted items are thought to indicate some kind of problem with the main unit or control system. Therefore, in this processing step, this information can be provided to the operator.

次に、処理ステップ１０７０では、影響分析手段５００は、損失額分析手段５１０を動作させる。本処理ステップでは、損失額分析手段５１０は、ガイダンス値通りに操作できなかったことに伴う損失額を計算する。 Next, in processing step 1070, the influence analysis means 500 operates the loss amount analysis means 510. In this processing step, the loss amount analysis means 510 calculates the amount of loss due to failure to operate according to the guidance value.

なお、処理ステップ１０５０－処理ステップ１０７０を動作させて得られた影響分析結果１４は、各ステップを実行したタイミングで影響分析結果データベース２４０に送信、保存される。 Note that the impact analysis results 14 obtained by operating processing steps 1050 to 1070 are transmitted and stored in the impact analysis result database 240 at the timing when each step is executed.

次に、処理ステップ１０８０では、影響分析手段５００は、判定結果データベース２３０と影響分析結果データベース２４０に保存されている判定結果１５と影響分析結果１６を外部出力インターフェイス２２０に送信し、ガイダンス操作支援信号１０を生成する。そして、外部出力インターフェイスは、ガイダンス操作支援信号１０を、画像表示装置９４０とガイダンス値生成装置８００に送信する。 Next, in processing step 1080, the influence analysis means 500 transmits the determination result 15 and the influence analysis result 16 stored in the determination result database 230 and the influence analysis result database 240 to the external output interface 220, and sends a guidance operation support signal. Generate 10. The external output interface then transmits the guidance operation support signal 10 to the image display device 940 and the guidance value generation device 800.

次に、図３、図４Ａ、図４Ｂにより、本実施例で用いられる各データベース（ＤＢ）およびこれらを構成する各種情報について説明する。図３、図４Ａ、図４Ｂは、いずれもデータベースに保存されるデータの内容を示す。具体的には、図３は、時系列ＤＢ３００を示す図であり、図３（ａ）にガイダンス値データベース３１０、図３（ｂ）に操作ログデータベース３２０、図３（ｃ）に制御装置信号データベース３３０を示す。ここで、各ＤＢを構成するデータのＡ－Ｃは操作端を識別するための符号である。操作端は、流体の流量を調整するための調整弁開度、機械を動作させるための動力など、運転員によって設定、調整できる項目である。また、ガイダンス値Ａとは操作端Ａの推奨値であるガイダンス値、操作ログＡとは運転員が設定した操作端Ａの値、信号Aは計測信号に含まれる操作端Aの実際の値である。図３に示す各データベースには時系列データがサンプリング周期毎に保存される。尚、これらのデータは、画像表示装置９４０に表示可能である。 Next, each database (DB) used in this embodiment and the various information constituting these will be explained with reference to FIG. 3, FIG. 4A, and FIG. 4B. 3, FIG. 4A, and FIG. 4B all show the contents of data stored in the database. Specifically, FIG. 3 is a diagram showing the time series DB 300, in which FIG. 3(a) shows a guidance value database 310, FIG. 3(b) shows an operation log database 320, and FIG. 3(c) shows a control device signal database. 330 is shown. Here, A-C of the data constituting each DB is a code for identifying the operating end. The operating end is an item that can be set and adjusted by the operator, such as the opening degree of a regulating valve for adjusting the flow rate of fluid, and the power for operating the machine. In addition, guidance value A is the guidance value that is the recommended value for operating end A, operation log A is the value of operating end A set by the operator, and signal A is the actual value of operating end A included in the measurement signal. be. Each database shown in FIG. 3 stores time-series data for each sampling period. Note that these data can be displayed on the image display device 940.

次に、図４Ａに、判定結果データベース２３０を示す。判定結果データベース２３０には、図２で示した処理ステップ１０００―処理ステップ１０４０を動作させた結果である判定結果が保存される、図４Ｂに、影響分析結果データベース２４０を示す。影響分析結果データベース２４０には、図２で示した処理ステップ１０５０―処理ステップ１０７０を動作させた結果である影響分析結果が保存される。例えば、時刻0:00ではガイダンス値Ａと操作ログＡが一致していないので、操作不実施と判定される。時刻0:10では、ガイダンス値Ａと操作ログＡは一致しているが、信号Aとは一致していないので本体・制御系不具合と判定される。時刻0:20では、全ての操作端について、ガイダンス値、操作ログ、信号が一致しているので、操作実施と判定される。なお、図３、図４Ａ、図４Ｂに示した各情報は、画像表示装置９４０に表示することが可能である。 Next, FIG. 4A shows the determination result database 230. The impact analysis result database 240 is shown in FIG. 4B, where the determination result database 230 stores determination results that are the results of operating the processing steps 1000 to 1040 shown in FIG. 2. The impact analysis result database 240 stores the impact analysis results that are the results of operating processing steps 1050 to 1070 shown in FIG. For example, at time 0:00, the guidance value A and the operation log A do not match, so it is determined that the operation is not performed. At time 0:10, the guidance value A and the operation log A match, but they do not match the signal A, so it is determined that there is a malfunction in the main body/control system. At time 0:20, the guidance values, operation logs, and signals match for all operating terminals, so it is determined that the operation has been performed. Note that each piece of information shown in FIGS. 3, 4A, and 4B can be displayed on the image display device 940.

次に、図５は、操作変数変更手段５３０の動作を説明する図である。操作変数変更手段５３０は、図５に示す、操作変数が評価値に与える感度と、関係する操作端数の関係をテーブル形式で保持している。操作変数変更手段５３０では、このテーブル情報に基づき、感度のより低い操作変数を優先的に削減する。これにより評価値に与える感度の低い操作変数を削減し、設定する操作パラメータ数が多いことに伴う操作不実施を回避できる。 Next, FIG. 5 is a diagram illustrating the operation of the manipulated variable changing means 530. The manipulated variable changing means 530 maintains the relationship between the sensitivity given by the manipulated variable to the evaluation value and the related manipulated fraction in a table format, as shown in FIG. The manipulated variable changing means 530 preferentially reduces the manipulated variable with lower sensitivity based on this table information. As a result, it is possible to reduce the number of operating variables with low sensitivity that affect the evaluation value, and avoid not performing operations due to a large number of operating parameters being set.

図６は画像表示装置９４０に表示される画面例を示す。図６のうち、図６（ａ）は、ガイダンス値を表示し、ガイダンス操作を担当した運転員の名前を入力する画面である。また、図６（ｂ）は、ガイダンス通りに操作しなかったことによる損失予想額を表示する画面であり、損失額分析手段５１０を動作させて得られる損失額が表示される。このように本発明のガイダンス操作支援装置２００では、ガイダンス値通りに操作できなかったことに伴う損失額を表示することにより、ガイダンス通りの操作を実施することを運転員に促すことが可能である。 FIG. 6 shows an example of a screen displayed on the image display device 940. Of FIG. 6, FIG. 6(a) is a screen for displaying guidance values and inputting the name of the operator in charge of the guidance operation. Further, FIG. 6(b) is a screen that displays the expected loss amount due to not operating according to the guidance, and the loss amount obtained by operating the loss amount analysis means 510 is displayed. As described above, in the guidance operation support device 200 of the present invention, by displaying the amount of loss due to failure to operate according to the guidance value, it is possible to urge the operator to perform the operation according to the guidance. .

また、図６（ｃ）は、操作しなかった理由を入力する画面であり、操作パラメータ数が多すぎて設定できないと入力された場合に、操作変数変更手段５３０、すなわち処理ステップ１０５０を実行する。さらに、図６（ｄ）は、操作ログと計測値（制御装置信号）が一致しない操作端を表示する画面である。操作ログと制御装置信号が一致しない原因として、機械系のトラブルが発生している可能性があり、この操作端を画面表示することで操作端に不具合が生じていないか確認することを運転員に促すことが可能である。つまり、図７には、ガイダンス対象
次に、図７に、本実施例において機器１９０として、石炭火力プラントを用いた場合の構成を示す。まず、図７を用いて、石炭火力プラントによる発電の仕組みについて簡単に説明する。 Further, FIG. 6(c) is a screen for inputting the reason why no operation was performed, and when it is input that the number of operation parameters is too large to set, the operation variable changing means 530, that is, the processing step 1050 is executed. . Furthermore, FIG. 6(d) is a screen that displays operating terminals whose operation logs and measured values (control device signals) do not match. The reason why the operation log and the control device signal do not match may be due to a mechanical problem, and the operator is advised to check whether there is a problem with the control end by displaying it on the screen. It is possible to encourage That is, FIG. 7 shows the guidance target. Next, FIG. 7 shows a configuration in the case where a coal-fired power plant is used as the equipment 190 in this embodiment. First, the mechanism of power generation by a coal-fired power plant will be briefly explained using FIG. 7.

図７において、機器１９０である石炭火力プラントを構成するボイラ１０１には、ミル１３４で石炭を細かく粉砕した燃料である微粉炭と、微粉炭搬送用の１次空気及び燃焼調整用の２次空気とを供給する複数のバーナ１０２が設けられている。そして、このバーナ１０２を通じて供給した微粉炭を、ボイラ１０１の内部で燃焼させる。バーナ１０２の構造は、図示しているようにボイラ１０１の前後に複数段配置され、各段は複数のバーナが１列に配置される。図７に示されたバーナ構造、配置により、ボイラ１０１の内部ではボイラの前面（以降、缶前と表記）と背面（以降、缶後と表記）から微粉炭を燃焼させる。缶前後のバーナ燃焼バランスを改善することにより、ボイラの熱回収効果が向上し、プラントの熱効率も改善する。 In FIG. 7, a boiler 101 constituting a coal-fired power plant, which is equipment 190, contains pulverized coal, which is fuel obtained by finely pulverizing coal in a mill 134, primary air for transporting pulverized coal, and secondary air for combustion adjustment. A plurality of burners 102 are provided. Then, the pulverized coal supplied through the burner 102 is combusted inside the boiler 101. As shown in the figure, the structure of the burners 102 is arranged in multiple stages before and after the boiler 101, and each stage has a plurality of burners arranged in a row. With the burner structure and arrangement shown in FIG. 7, pulverized coal is burned inside the boiler 101 from the front (hereinafter referred to as "can front") and back (hereinafter referred to as "can rear") of the boiler. By improving the burner combustion balance before and after the can, the heat recovery effect of the boiler is improved and the thermal efficiency of the plant is also improved.

尚、微粉炭と１次空気は配管１３９から、２次空気は配管１４１から夫々バーナ１０２に導かれる。１次空気は、ファン１２０から配管１３０に導かれ、途中でボイラ１０１の下流側に設置されたエアーヒーター１０４を通過する配管１３２と、エアーヒーター１０４を通過せずにバイパスする配管１３１とに分岐する。但し、エアーヒーター１０４の下流側に配設した配管１３３となって再び合流し、バーナ１０２の上流側に設置された微粉炭を製造するミル１３４に導かれる。エアーヒーター１０４を通過する１次空気は、ボイラ１０１を流下する燃焼ガスと熱交換することによって加熱される。この加熱された１次空気と共に、エアーヒーター１０４をバイパスした１次空気は、ミル１３４において粉砕した微分炭をバーナ１０２に搬送する。 The pulverized coal and primary air are guided to the burner 102 through a pipe 139, and the secondary air is guided through a pipe 141, respectively. The primary air is guided from the fan 120 to a pipe 130, and is branched into a pipe 132 that passes through an air heater 104 installed downstream of the boiler 101 on the way, and a pipe 131 that bypasses the air heater 104 without passing through it. do. However, it joins again as a pipe 133 disposed on the downstream side of the air heater 104, and is led to a mill 134 for producing pulverized coal disposed on the upstream side of the burner 102. The primary air passing through the air heater 104 is heated by exchanging heat with the combustion gas flowing down the boiler 101. Together with this heated primary air, the primary air that has bypassed the air heater 104 conveys the differentiated coal pulverized in the mill 134 to the burner 102 .

ミル１３４は、各バーナ段に対応するように配置され（図７では４台）、各段を構成するバーナへ微粉炭と１次空気を供給する。すなわち、発電出力低下時など石炭供給量を低下させる場合にはミルを停止してバーナ段毎にバーナ休止させることができる。ミル１３４では、ボイラ１０１の燃焼性を考慮し、使用する石炭の性質に応じて望ましい粒度の微粉炭が得られるよう、ミルの回転数を調整する。また、石炭バンカ１３６に貯蔵された石炭は石炭コンベア１３７を経由して給炭機１３５へ導かれ給炭機１３５によって供給量を調整される。その後、石炭コンベア１３８を介してミル１３４に供給される。 The mills 134 are arranged so as to correspond to each burner stage (four in FIG. 7), and supply pulverized coal and primary air to the burners constituting each stage. That is, when reducing the amount of coal supplied, such as when the power generation output decreases, the mill can be stopped and the burners at each burner stage can be stopped. In the mill 134, the rotation speed of the mill is adjusted in consideration of the combustibility of the boiler 101 so that pulverized coal of a desired particle size can be obtained according to the properties of the coal used. Further, the coal stored in the coal bunker 136 is guided to the coal feeder 135 via a coal conveyor 137, and the supply amount is adjusted by the coal feeder 135. It is then fed to the mill 134 via a coal conveyor 138.

また、ボイラ１０１には、２段燃焼用の空気をボイラ１０１に投入するアフタエアポート１０３が設けられている。２段燃焼用の空気は、配管１４２からアフタエアポート１０３に導かれる。図７に示したボイラ１０１において、ファン１２１を用いて配管１４０から投入された空気は、エアーヒーター１０４で同様にして加熱される。そしてその後に、２次空気用の配管１４１とアフタエアポート用の配管１４２とに分岐して、夫々、ボイラ１０１のバーナ１０２とアフタエアポート１０３とに導かれる。この、バーナ１０２及びアフタエアポート１０３へ供給される空気流量は、夫々の配管１４１及び１４２に設置された空気ダンパ（図示せず）の操作によって調整できる。 Further, the boiler 101 is provided with an after air port 103 through which air for two-stage combustion is introduced into the boiler 101. Air for second-stage combustion is guided from piping 142 to after air port 103. In the boiler 101 shown in FIG. 7, air introduced from the pipe 140 using the fan 121 is similarly heated by the air heater 104. Thereafter, the air is branched into a secondary air pipe 141 and an after-air port pipe 142, and guided to the burner 102 of the boiler 101 and the after-air port 103, respectively. The flow rate of air supplied to the burner 102 and the after-air port 103 can be adjusted by operating air dampers (not shown) installed in the respective pipes 141 and 142.

ボイラ１０１の内部で微粉炭を燃焼することによって発生した高温の燃焼ガスは、ボイラ１０１の内部の経路に沿って下流側に流下して、ボイラ１０１の内部に配置された熱交換器１０６で給水と熱交換して蒸気を発生させる。そしてその後に、排ガスとなってボイラ１０１の下流側に設置されたエアーヒーター１０４に流入し、このエアーヒーター１０４で熱交換してボイラ１０１に供給する空気を昇温する。この結果、このエアーヒーター１０４を通過した排ガスは、図示していない排ガス処理を施した後に、煙突から大気に放出される。 High-temperature combustion gas generated by burning pulverized coal inside the boiler 101 flows downstream along a path inside the boiler 101 and is supplied with water by a heat exchanger 106 arranged inside the boiler 101. It exchanges heat with and generates steam. Thereafter, the exhaust gas flows into an air heater 104 installed on the downstream side of the boiler 101, and heat is exchanged with the air heater 104 to raise the temperature of the air supplied to the boiler 101. As a result, the exhaust gas that has passed through the air heater 104 is discharged into the atmosphere from the chimney after being subjected to exhaust gas treatment (not shown).

また、ボイラ１０１の熱交換器１０６を循環する給水は、給水ポンプ１０５を介して熱交換器１０６に供給され、熱交換器１０６においてボイラ１０１を流下する燃焼ガスによって過熱され、高温高圧の蒸気となる。尚、本実施例では熱交換器の数を１つとしているが、熱交換器を複数配置するようにしてもよい。また、熱交換器１０６で発生した高温高圧の蒸気は、タービンガバナ１０７を介して蒸気タービン１０８に導かれ、蒸気の持つエネルギーによって蒸気タービン１０８を駆動して発電機１０９で発電する。 In addition, the feed water circulating through the heat exchanger 106 of the boiler 101 is supplied to the heat exchanger 106 via the feed water pump 105, is superheated in the heat exchanger 106 by the combustion gas flowing down the boiler 101, and is converted into high-temperature and high-pressure steam. Become. In this embodiment, the number of heat exchangers is one, but a plurality of heat exchangers may be arranged. Further, high-temperature, high-pressure steam generated in the heat exchanger 106 is guided to a steam turbine 108 via a turbine governor 107, and the energy of the steam drives the steam turbine 108 to generate electricity in a generator 109.

ここで、本実施例の石炭火力プラントには、その運転状態を示す状態量を検出する様々な計測器が配置されている。石炭火力プラントに配置された計測器から取得された石炭火力プラントの計測信号は、図１に示す制御装置信号データベース３３０に保存される。計測器としては、例えば図７に示すものある。つまり、熱交換器１０６から蒸気タービン１０８に供給される高温高圧の蒸気の温度を計測する温度計測器１５１、蒸気の圧力を計測する圧力計測器１５２、発電機１０９で発電される電力量を計測する発電出力計測器１５３がある。 Here, the coal-fired power plant of this embodiment is equipped with various measuring instruments that detect state quantities indicating the operating state of the plant. Coal-fired power plant measurement signals obtained from measuring instruments placed at the coal-fired power plant are stored in the control device signal database 330 shown in FIG. 1 . As a measuring device, there is one shown in FIG. 7, for example. That is, a temperature measuring device 151 measures the temperature of high-temperature, high-pressure steam supplied from the heat exchanger 106 to the steam turbine 108, a pressure measuring device 152 measures the pressure of the steam, and the amount of electric power generated by the generator 109 is measured. There is a power generation output measuring device 153 for measuring the power generation output.

また、蒸気タービン１０８の復水器（図示せず）によって蒸気を冷却して生じた給水は、給水ポンプ１０５によってボイラ１０１の熱交換器１０６に供給されるが、この給水の流量は流量計測器１５０によって計測されている。そして、ボイラ１０１から排出する燃焼ガスである排ガス中に含まれている成分の濃度に関する状態量の計測信号は、ボイラ１０１の下流側に設けた濃度計測器１５４によって計測される。なお、排ガス中に含まれている成分には、窒素酸化物（ＮＯｘ）、一酸化炭素（ＣＯ）、及び硫化水素（Ｈ２Ｓ）などが含まれる。 Further, feed water generated by cooling steam by a condenser (not shown) of the steam turbine 108 is supplied to the heat exchanger 106 of the boiler 101 by the feed water pump 105, but the flow rate of this feed water is measured by a flow meter. It is measured by 150. A measurement signal of a state quantity related to the concentration of a component contained in the exhaust gas, which is the combustion gas discharged from the boiler 101, is measured by a concentration measuring device 154 provided on the downstream side of the boiler 101. Note that the components contained in the exhaust gas include nitrogen oxides (NOx), carbon monoxide (CO), hydrogen sulfide (H 2 S), and the like.

また、給炭系統に関する計測器としては、以下のものがある。配管１３３を通ってミル１３４へ供給される１次空気の流量を計測する１次空気流量計１５５、給炭機１３５より石炭コンベア１３８を通りミル１３４へ供給される石炭の給炭量を計測する給炭量計１５６及びミル１３４の回転数を計測する回転数計１５７がある。これらは夫々のミル及び給炭機について上記情報を計測できる構成となっている。 In addition, there are the following measuring instruments related to the coal feeding system. A primary air flow meter 155 measures the flow rate of primary air supplied to the mill 134 through the piping 133, and measures the amount of coal supplied from the coal feeder 135 to the mill 134 through the coal conveyor 138. There is a coal feed meter 156 and a rotation speed meter 157 that measures the rotation speed of the mill 134. These are configured to be able to measure the above information for each mill and coal feeder.

即ち、本実施例において運転データデータベースとして、例えば、以下の情報を用いる。
・上記各計測器によって計測した石炭火力プラントであるガイダンス対象装置１００の状態量であるボイラ１０１に供給される石炭流量。
・ミル１３４の回転数、ボイラ１０１に供給される１次及び２次空気流量。
・ボイラ１０１の熱交換器１０６に供給される給水流量。
・ボイラ１０１の熱交換器１０６で発生して蒸気タービン１０８に供給される蒸気温度。
・ボイラ１０１の熱交換器１０６に供給される給水の給水圧力。
・ボイラ１０１から排出される排ガスのガス温度、前記排ガスのガス濃度。
・ボイラ１０１から排出される排ガスの一部をボイラ１０１に再循環させる排ガス再循環流量等。 That is, in this embodiment, the following information, for example, is used as the operation data database.
- Coal flow rate supplied to the boiler 101, which is a state quantity of the guidance target device 100, which is a coal-fired power plant, measured by each of the above measuring instruments.
- The rotation speed of the mill 134, the primary and secondary air flow rates supplied to the boiler 101.
- Water supply flow rate supplied to the heat exchanger 106 of the boiler 101.
- Steam temperature generated in the heat exchanger 106 of the boiler 101 and supplied to the steam turbine 108.
- Water supply pressure of the water supplied to the heat exchanger 106 of the boiler 101.
- Gas temperature of the exhaust gas discharged from the boiler 101, and gas concentration of the exhaust gas.
- Exhaust gas recirculation flow rate for recirculating part of the exhaust gas discharged from the boiler 101 to the boiler 101, etc.

尚、一般的には図７に図示した以外にも多数の計測器が石炭火力プラントに配置されるが、ここでは図示を省略する。 Note that, although many measuring instruments other than those shown in FIG. 7 are generally arranged in a coal-fired power plant, their illustration is omitted here.

次に、図８Ａおよび図８Ｂを用いて、ガイダンス値生成装置８００のモデル８１０と学習手段８３０の動作を説明する。 Next, the operation of the model 810 of the guidance value generation device 800 and the learning means 830 will be explained using FIGS. 8A and 8B.

図８Ａは、モデル８１０の詳細を説明する図である。モデル８１０は、図８Ａの（ａ）に示すようなニューラルネットワークモデルで構築され、例えば空気流量設定値などの操作条件の入力に対して、効率、環境負荷物質などの運用性を評価する指標を出力する。すなわち、モデル出力は灰中未燃分、一酸化炭素、窒素酸化物、硫化酸化物、水銀、フッ素、煤塵またはミストから成る微粒子類、揮発性有機化合物の少なくとも１つを含む状態量である。 FIG. 8A is a diagram illustrating details of the model 810. The model 810 is constructed using a neural network model as shown in (a) of FIG. 8A, and for example, in response to the input of operating conditions such as air flow rate settings, indicators for evaluating operability such as efficiency and environmentally hazardous substances are set. Output. That is, the model output is a state quantity containing at least one of unburned matter in the ash, carbon monoxide, nitrogen oxides, sulfur oxides, mercury, fluorine, particulates consisting of soot or mist, and volatile organic compounds.

図８Ａの（ｂ）は、ニューラルネットワークモデルの入力と出力の関係を示す図であり、ニューラルネットワークモデルによれば入力である運転データを補間し、任意の操作条件に対する運用性を評価する指標の値を求めることができる。 FIG. 8A (b) is a diagram showing the relationship between the input and output of the neural network model. According to the neural network model, input driving data is interpolated and an index for evaluating operability under arbitrary operating conditions is determined. You can find the value.

図８Ｂは、学習手段８３０を動作させた結果を示す例である。図８Ｂに示す例では、現在の操作量が領域Ａにある時は操作条件を増加させ、領域Ｂにある時は操作条件を減少させる。このように操作条件を変化させることで、図３（ｂ）の運用性を評価する指標が極小値となり、運用性能を向上できる。 FIG. 8B is an example showing the result of operating the learning means 830. In the example shown in FIG. 8B, when the current amount of operation is in area A, the operating condition is increased, and when it is in area B, the operating condition is decreased. By changing the operating conditions in this way, the index for evaluating operability shown in FIG. 3(b) becomes a minimum value, and operational performance can be improved.

尚、以上の説明においては、図８Ａおよび図８Ｂにより、モデル８１０と学習手段８３０の動作を説明したが、モデル８１０、学習手段８３０をニューラルネットワークモデルそのほかの技術により構築できることは言うまでもない。 In the above description, the operation of the model 810 and the learning means 830 has been explained with reference to FIGS. 8A and 8B, but it goes without saying that the model 810 and the learning means 830 can be constructed using a neural network model or other techniques.

モデル８１０、学習手段８３０を、図８Ａ、図８Ｂのように構成することにより、空気流量の操作端の推奨値として、火力発電所から排出される灰中未燃分を最小とする値をガイダンス値として出力できる。この場合、損失額分析手段５１０では、数３、数４を用いて損失額ΔMを計算する。
ΔM ＝ ｆ1（Δcoal）…（数３）
Δcoal = f２(ΔUBC) …（数４）
ここで、ΔUBCは操作条件をガイダンス値と一致させた時の灰中未燃分の推奨値と、実測値の未燃分の差である。また、Δcoalは、未燃分の差から算出される石炭消費量の差である。数３、数４を用いることで、ガイダンス値に従った操作を実施しなかったことで削減できなかった石炭消費量Δcoalを算出し、損失額ΔMを計算する。この損失額を画像表示装置９４０に表示することで、ガイダンス通りの操作を実施することを運転員に促すことが可能となり、ガイダンス値生成装置８００の適用効果を最大限に発揮することができる。 By configuring the model 810 and the learning means 830 as shown in FIGS. 8A and 8B, the recommended value of the operating end of the air flow rate provides guidance on the value that minimizes the unburned content in the ash discharged from the thermal power plant. Can be output as a value. In this case, the loss amount analysis means 510 calculates the loss amount ΔM using Equations 3 and 4.
ΔM = f1 (Δcoal)…(Math. 3)
Δcoal = f2(ΔUBC)…(Math. 4)
Here, ΔUBC is the difference between the recommended value of unburned content in the ash when the operating conditions match the guidance value and the actual value of the unburned content. Further, Δcoal is the difference in coal consumption calculated from the difference in unburned coal. By using Equation 3 and Equation 4, the amount of coal consumption Δcoal that could not be reduced due to not performing the operation according to the guidance value is calculated, and the amount of loss ΔM is calculated. By displaying this loss amount on the image display device 940, it becomes possible to urge the operator to perform operations according to the guidance, and the application effect of the guidance value generation device 800 can be maximized.

以上のように、本実施例によれば、ガイダンス対象装置１００がガイダンスに即した挙動を示さない場合、その原因を分類可能とすることである。また、本実施例によれば、運転者である利用者に、分類された原因に応じたガイダンスを表示することも可能となる。 As described above, according to this embodiment, when the guidance target device 100 does not exhibit behavior in accordance with guidance, the cause can be classified. Further, according to this embodiment, it is also possible to display guidance according to the classified causes to the user who is the driver.

１・・・操作条件、２・・・モデル出力、３・・・評価値、４・・・処理結果、５・・・ガイダンス値、６・・・ガイダンス操作信号、７・・・制御装置信号、８・・・計測信号、９・・・操作信号、１０・・・ガイダンス操作支援信号、１１・・・外部入力信号、１２・・・時系列データ信号、１３・・・判定結果、１４・・・影響分析結果、１５・・・判定結果、１６・・・影響分析結果、１００・・・ガイダンス対象装置、１８０・・・制御装置、１９０・・・機器、２００・・・ガイダンス操作支援装置、２１０・・・外部入力インターフェイス、２２０・・・外部出力インターフェイス、２３０・・・判定結果データベース、２４０・・・影響分析結果データベース、３００・・・時系列データベース、３１０・・・ガイダンス値データベース、３２０・・・操作ログデータベース、３３０・・・制御装置信号データベース、４００・・・判定手段、５００・・・影響分析手段、５１０・・・損失額分析手段、５２０・・・不一致原因分析手段、５３０・・・操作変数変更手段、８００・・・ガイダンス値生成装置、８１０・・・モデル、８２０・・・評価値計算手段、８３０・・・学習手段、８４０・・・処理結果データベース、９００・・・外部装置、９１０・・・外部入力装置、９２０・・・キーボード、９３０・・・マウス、９４０・・・画像表示装置 1... Operating conditions, 2... Model output, 3... Evaluation value, 4... Processing result, 5... Guidance value, 6... Guidance operation signal, 7... Control device signal , 8... Measurement signal, 9... Operation signal, 10... Guidance operation support signal, 11... External input signal, 12... Time series data signal, 13... Judgment result, 14. ...Impact analysis result, 15...Judgment result, 16...Impact analysis result, 100...Guidance target device, 180...Control device, 190...Equipment, 200...Guidance operation support device , 210... External input interface, 220... External output interface, 230... Judgment result database, 240... Impact analysis result database, 300... Time series database, 310... Guidance value database, 320... Operation log database, 330... Control device signal database, 400... Judgment means, 500... Impact analysis means, 510... Loss amount analysis means, 520... Discrepancy cause analysis means, 530... Manipulated variable changing means, 800... Guidance value generation device, 810... Model, 820... Evaluation value calculation means, 830... Learning means, 840... Processing result database, 900... ...External device, 910...External input device, 920...Keyboard, 930...Mouse, 940...Image display device

Claims (15)

ガイダンスに応じた、機器の動作を制御するための操作を支援するためのガイダンス操作支援装置において、
前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値を記憶するガイダンス値ＤＢと、
前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付ける入力手段と、
前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定する判定手段と、
前記判定手段での判定結果を、出力する出力手段とを有することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 In a guidance operation support device for supporting operations for controlling the operation of equipment according to guidance,
a guidance value DB that stores guidance values indicating the content of the guidance;
input means for receiving an operation log indicating the content of the operation on the device and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation;
determination means for determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance, based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal;
A guidance operation support device comprising: an output means for outputting a determination result by the determination means. 請求項１に記載のガイダンス操作支援装置において、
前記ガイダンス対象装置は、前記機器を制御する制御装置であって、
前記入力手段は、前記ガイダンス対象装置信号として、前記制御装置から前記機器に対する操作信号を受け付けることを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 1,
The guidance target device is a control device that controls the device,
The guidance operation support device is characterized in that the input means receives an operation signal for the device from the control device as the guidance target device signal. 請求項１または２のいずれかに記載のガイダンス操作支援装置において、
前記判定手段は、前記機器が前記ガイダンスに即して動作していないと判定した場合、前記ガイダンス対象装置信号および前記操作ログのうち、いずれが前記ガイダンスから外れた内容を示すかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 1 or 2,
When the determining means determines that the device is not operating in accordance with the guidance, the determining means determines which of the guidance target device signal and the operation log indicates content that deviates from the guidance. A guidance operation support device characterized by: 請求項３に記載のガイダンス操作支援装置において、
前記判定手段が、前記操作が前記ガイダンスから外れた内容を示すと判定した場合、前記ガイダンスから操作数を示す操作パラメータを削減する修正ガイダンスを生成する影響分析手段をさらに有し、
前記出力手段は、前記修正ガイダンスに従った操作を促す情報を出力することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 3,
If the determination means determines that the operation indicates content that deviates from the guidance, the apparatus further comprises an influence analysis means for generating corrected guidance that reduces an operation parameter indicating the number of operations from the guidance,
The guidance operation support device is characterized in that the output means outputs information that prompts an operation according to the corrected guidance. 請求項１または２のいずれかに記載のガイダンス操作支援装置において、
前記入力手段は、利用者が前記操作を入力する端末装置および前記ガイダンス対象装置に接続され、
前記判定手段は、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示さないと判定した場合、当該動作していない原因が、前記利用者に起因する人間系であるか、前記ガイダンス対象装置に起因する機械系であるかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 1 or 2,
The input means is connected to a terminal device through which a user inputs the operation and the guidance target device,
When the determining means determines that the guidance target device does not exhibit behavior in accordance with the guidance, the determination means determines whether the cause of the non-operation is human-related caused by the user or caused by the guidance target device. A guidance operation support device characterized by determining whether a mechanical system is a mechanical system. ガイダンスに応じた、機器の動作を制御するための操作を支援するためのガイダンス操作支援方法において、
前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値をガイダンス値ＤＢに記憶しておき、
前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付け、
前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定し、
前記判定の判定結果を、出力することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 In a guidance operation support method for supporting operations for controlling the operation of a device according to guidance,
A guidance value indicating the content of the guidance is stored in a guidance value DB,
receiving an operation log indicating the details of the operation on the device and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation;
Determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal;
A guidance operation support method characterized by outputting a determination result of the determination. 請求項６に記載のガイダンス操作支援方法において、
前記ガイダンス対象装置は、前記機器を制御する制御装置であって、
前記ガイダンス対象装置信号として、前記制御装置から前記機器に対する操作信号を受け付けることを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 6,
The guidance target device is a control device that controls the device,
A guidance operation support method, comprising receiving an operation signal for the device from the control device as the guidance target device signal. 請求項６または７のいずれかに記載のガイダンス操作支援方法において、
前記機器が前記ガイダンスに即して動作していないと判定した場合、前記ガイダンス対象装置信号および前記操作ログのうち、いずれが前記ガイダンスから外れた内容を示すかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 6 or 7,
If it is determined that the device is not operating in accordance with the guidance, it is determined which of the guidance target device signal and the operation log indicates content that deviates from the guidance. Operation support method. 請求項８に記載のガイダンス操作支援方法において、
前記操作が前記ガイダンスから外れた内容を示すと判定した場合、前記ガイダンスから操作数を示す操作パラメータを削減する修正ガイダンスを生成し、
前記修正ガイダンスに従った操作を促す情報を出力することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 8,
If it is determined that the operation indicates content that deviates from the guidance, generating corrected guidance that reduces an operation parameter indicating the number of operations from the guidance;
A guidance operation support method characterized by outputting information that prompts an operation according to the corrected guidance. 請求項６または７のいずれかに記載のガイダンス操作支援方法において、
前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示さないと判定した場合、当該動作していない原因が、前記操作ログが示す操作を行う利用者に起因する人間系であるか、前記ガイダンス対象装置に起因する機械系であるかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 6 or 7,
If it is determined that the guidance target device does not behave in accordance with the guidance, the cause of the non-operation is human-related, caused by the user performing the operation indicated by the operation log, or the guidance target device is not operating. A guidance operation support method characterized by determining whether a mechanical system is caused by. コンピュータに、ガイダンスに応じた、機器の動作を制御するための操作を支援するためのガイダンス操作支援方法を実行させるガイダンス操作支援プログラムにおいて、
前記コンピュータが、
前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値をガイダンス値ＤＢに記憶しておき、
前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付け、
前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定し、
前記判定の判定結果を、出力することを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 In a guidance operation support program that causes a computer to execute a guidance operation support method for supporting operations for controlling the operation of equipment according to guidance,
The computer,
A guidance value indicating the content of the guidance is stored in a guidance value DB,
receiving an operation log indicating the details of the operation on the device and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation;
Determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal;
A guidance operation support program, characterized in that the determination result of the determination is output. 請求項１１に記載のガイダンス操作支援プログラムにおいて、
前記ガイダンス対象装置は、前記機器を制御する制御装置であって、
前記コンピュータが、前記ガイダンス対象装置信号として、前記制御装置から前記機器に対する操作信号を受け付けることを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 The guidance operation support program according to claim 11,
The guidance target device is a control device that controls the device,
A guidance operation support program characterized in that the computer receives an operation signal for the device from the control device as the guidance target device signal. 請求項１１または１２のいずれかに記載のガイダンス操作支援プログラムにおいて、
前記コンピュータが、
前記機器が前記ガイダンスに即して動作していないと判定した場合、前記ガイダンス対象装置信号および前記操作ログのうち、いずれが前記ガイダンスから外れた内容を示すかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 The guidance operation support program according to claim 11 or 12,
The computer,
If it is determined that the device is not operating in accordance with the guidance, it is determined which of the guidance target device signal and the operation log indicates content that deviates from the guidance. Operation support program. 請求項１３に記載のガイダンス操作支援プログラムにおいて、
前記コンピュータが、
前記操作が前記ガイダンスから外れた内容を示すと判定した場合、前記ガイダンスから操作数を示す操作パラメータを削減する修正ガイダンスを生成し、
前記修正ガイダンスに従った操作を促す情報を出力することを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 The guidance operation support program according to claim 13,
The computer,
If it is determined that the operation indicates content that deviates from the guidance, generating corrected guidance that reduces an operation parameter indicating the number of operations from the guidance;
A guidance operation support program characterized in that the program outputs information that prompts an operation according to the corrected guidance. 請求項１１または１２のいずれかに記載のガイダンス操作支援プログラムにおいて、
前記コンピュータが、
前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示さないと判定した場合、当該動作していない原因が、前記操作ログが示す操作を行う利用者に起因する人間系であるか、前記ガイダンス対象装置に起因する機械系であるかを判定することを特徴とするガイダンス操作プログラム。 The guidance operation support program according to claim 11 or 12,
The computer,
If it is determined that the guidance target device does not behave in accordance with the guidance, the cause of the non-operation is human-related, caused by the user performing the operation indicated by the operation log, or the guidance target device is not operating. A guidance operation program characterized by determining whether a mechanical system is caused by.
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