JPH06222191A - Operating method based on prediction of plant state - Google Patents
Operating method based on prediction of plant stateInfo
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- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、原子力プラントに関
し、この原子力プラントの運転信頼性を向上するための
運転支援情報を提供するプラント状態予測運転方法に関
するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a nuclear power plant, and more particularly to a plant state predictive operation method for providing operational support information for improving the operational reliability of the nuclear power plant.
【０００２】[0002]
【従来の技術】図８は従来のプラント状態予測装置の機
能構成を示す機能ブロック図であり、１は高速でプラン
ト物理モデルを演算する予測シミュレータ、２はこの予
測シミュレータ１用に初期値を作成する実時間シミュレ
ータ、３はプラントの実プロセスデータ及び操作データ
を収集するデータ収集装置、４はこのデータ収集装置３
によって収集された実プラントデータを基にプラントに
発生した異常状態を診断する診断装置、５は実時間シミ
ュレータ２の内部データを予測シミュレータ１の予測シ
ミュレーション用初期値として記録するデータファイ
ル、６はこのデータファイル５から最適な初期値を選択
する初期値選択装置、７はプラントの状態予測演算結果
を表示する装置、８はプラント運転員とインターフェイ
スする装置である。2. Description of the Related Art FIG. 8 is a functional block diagram showing a functional configuration of a conventional plant state predicting apparatus. Reference numeral 1 is a predictive simulator for operating a plant physical model at high speed, and 2 is an initial value for the predictive simulator 1. A real-time simulator 3 for collecting data, a data collecting device 3 for collecting real process data and operation data of a plant, and 4 a data collecting device 3
A diagnostic device for diagnosing an abnormal state that has occurred in a plant based on the actual plant data collected by 5 is a data file for recording internal data of the real-time simulator 2 as initial values for prediction simulation of the prediction simulator 1, and 6 is this An initial value selection device for selecting an optimum initial value from the data file 5, 7 is a device for displaying a plant state prediction calculation result, and 8 is an device for interfacing with a plant operator.
【０００３】次に、この従来のプラント状態予測装置の
動作について説明する。実時間シミュレータ２は常時プ
ラントシミュレーション演算を実時間で実行し、実プラ
ントの挙動を実時間で模擬し、その内部データを周期的
にデータファイル５に記録する。また、実プラントで運
転員による操作が実行された場合には、その操作による
情報をデータ収集装置３から入力し逐次、シミュレーシ
ョンの演算に反映する。一方、診断装置４はデータ収集
装置３から入力する実プロセスデータを基にプラントの
異常診断を実行し、異常が発生したときにその異常原因
とその規模及び発生時刻を判定する。この診断装置４に
よって異常が診断されると、初期値選択装置６は診断装
置４によって同定された異常発生時刻に最も近い初期値
を予測シミュレーション用初期値としてデータファイル
５から選択する。予測シミュレータ１はこの初期値を基
に実時間以上の速度でプラントシミュレーション演算を
実行することでプラントの将来状態を予測し、その予測
シミュレーション結果を運転員に対する運転支援情報と
して表示装置７に表示する。運転員はインターフェイス
装置８を介して予測シミュレータ１に指示してプラント
状態予測シミュレーションの実行、中断、再実行を行
う。Next, the operation of this conventional plant state predicting apparatus will be described. The real-time simulator 2 always executes the plant simulation operation in real time, simulates the behavior of the real plant in real time, and periodically records the internal data thereof in the data file 5. Further, when an operation is performed by an operator in the actual plant, the information by the operation is input from the data collection device 3 and sequentially reflected in the calculation of the simulation. On the other hand, the diagnosis device 4 executes a plant abnormality diagnosis based on the actual process data input from the data collection device 3, and when an abnormality occurs, determines the cause of the abnormality, its scale, and the time of occurrence. When an abnormality is diagnosed by the diagnosis device 4, the initial value selection device 6 selects the initial value closest to the abnormality occurrence time identified by the diagnosis device 4 from the data file 5 as the initial value for prediction simulation. The prediction simulator 1 predicts the future state of the plant by executing a plant simulation operation at a speed of real time or more based on this initial value, and displays the prediction simulation result on the display device 7 as driving support information for the operator. . The operator instructs the prediction simulator 1 via the interface device 8 to execute, suspend, and re-execute the plant state prediction simulation.
【０００４】次に、従来のプラント状態予測装置の動作
を更に詳細に説明する。実時間シミュレータ２及び予測
シミュレータ１は一定周期Δｔ毎にシミュレーション演
算を実行し、ある一定の時間幅でプラント状態変化を演
算する。この時間幅をｔＣとすると、 （１）実時間シミュレータ；ｔＣ＝Δｔ （２）予測シミュレータ；ｔＣ＜＜Δｔ となる。予測シミュレータ１は高速演算が可能であり、
上記（１），（２）の関係を実現できる。通常のプラン
トの挙動は、例えば図９で示すように横軸を時間ｔ（実
時間スケール）で示すと、現在時刻をｔ＝０としたとき
の時刻ｔ＝−ｔ１，ｔ１，ｔ２，ｔ３の時のプラント状
態（電圧，電流等）はＶ（−ｔ１）、Ｖ（ｔ１）、Ｖ
（ｔ２）、Ｖ（ｔ３）となる。ここで上記（１），
（２）の条件として、実時間シミュレータ２及び予測シ
ミュレータ１は図１０で示す時系列の状態で運転する。
すなわち、予測シミュレータ１はｔＣ＜＜Δｔの高速演
算により将来状態予測が可能となり、ｔ＝ｔ１の時点で
ｔ＝ｔ３の状態までの演算が完了している。Next, the operation of the conventional plant state predicting apparatus will be described in more detail. The real-time simulator 2 and the prediction simulator 1 execute a simulation calculation at every constant period Δt, and calculate a plant state change in a certain constant time width. When this time width is tC, (1) real-time simulator; tC = Δt (2) prediction simulator; tC << Δt. The prediction simulator 1 is capable of high-speed calculation,
The above relationships (1) and (2) can be realized. The behavior of a normal plant is, for example, when the horizontal axis is time t (real time scale) as shown in FIG. 9, at time t = −t1, t1, t2, t3 when the current time is t = 0. The plant state (voltage, current, etc.) at the time is V (-t1), V (t1), V
(T2) and V (t3). Here (1),
As the condition (2), the real-time simulator 2 and the prediction simulator 1 are operated in the time series state shown in FIG.
That is, the prediction simulator 1 can predict future states by high-speed calculation of tC << Δt, and the calculation up to the state of t = t3 is completed at the time of t = t1.
【０００５】一般的に高速でプラントシミュレーション
を行うには、 （ａ）観測可能な物理量を含む初期値データが必要であ
る。 （ｂ）プラント異常を模擬する場合、このプラント異常
の事象を境界条件として設定する必要がある。 （Ｃ）運転員による手動操作等も境界条件として設定す
る必要がある。 の制約条件がある。これらの制約条件を設定して実時間
シミュレータ及び予測シミュレータを運転し、異常状態
が発生した場合の状態変化を図７に示す。まず、シミュ
レーションに不可欠な初期値を得るため実時間シミュレ
ータを常時動作させ、プラントをトラッキングする。す
なわち、周期的に内部データをセーブしておき、初期値
データファイルとする。次に、プラント出力１００％状
態でｔ＝０において異常状態が発生したとする。この異
常状態における事象判別には時間がかかるため（ここで
は、ｔ＝ｔＢまでｔ４が必要）、実時間シミュレータに
必要な境界条件の設定がタイムリーに不可であり、実時
間シミュレータの出力（実時間シミュレーション）は
１００％状態のままで実プラントデータ（実プラントデ
ータ）とｔ＝０以降運転状態が食い違う。次に、ｔ＝
ｔＢで事象判別ができた時点で境界条件設定可となる
が、条件設定はｔ＝０（異常状態発生時点）から設定す
る必要がある。次に、ｔ＝ｔＢで予測実行を指示したと
すると、予測シミュレータ１はｔ＝０でセーブされた初
期値ファイルを初期値とし、異常事象を境界条件と設定
し、ｔ＝０からのシミュレーションを開始する。予測シ
ミュレータ１は高速演算が可能であるため、過去の時点
に溯ったシミュレーションを実行しても（ｔ＝０はｔ＝
ｔＢよりｔ１秒前）、ある時点（Ｔ＝ＴＮ）からはシミ
ュレーション結果が実時間を追い越してそれ以降は予測
シミュレーションとなる。例えば、予測シミュレータが
実時間の１０倍で演算可能（実時間１０分間のプラント
状態演算が演算時間１分で可能）としたとき、現在（ｔ
＝ｔＢ）から１０分前（ｔ１＝１０分）に事故が発生
し、予測シミュレータ１を起動したとすると、ｎ分後か
ら予測シミュレーションとなる。すなわち、（１０＋
ｎ）／１０＝ｎの場合、ｎ＝１０／９分後に実時間に追
いつく。Generally, in order to perform a plant simulation at high speed, (a) initial value data including observable physical quantities is required. (B) When simulating a plant abnormality, it is necessary to set the event of this plant abnormality as a boundary condition. (C) It is necessary to set manual operation by an operator as a boundary condition. There are constraints. FIG. 7 shows a state change when an abnormal state occurs by operating the real-time simulator and the prediction simulator with these constraint conditions set. First, the plant is tracked by constantly operating the real-time simulator to obtain the initial values that are essential for simulation. That is, the internal data is periodically saved and used as the initial value data file. Next, it is assumed that an abnormal state occurs at t = 0 when the plant output is 100%. Since it takes time to determine an event in this abnormal state (here, t4 is required until t = tB), it is impossible to set the boundary conditions necessary for the real-time simulator in a timely manner. In the time simulation), the actual plant data (actual plant data) and the operating state after t = 0 are inconsistent with the 100% state. Then t =
The boundary condition can be set when the event can be determined at tB, but the condition setting needs to be set from t = 0 (at the time when the abnormal state occurs). Next, if the prediction execution is instructed at t = tB, the prediction simulator 1 sets the initial value file saved at t = 0 as the initial value, sets the abnormal event as the boundary condition, and executes the simulation from t = 0. Start. Since the prediction simulator 1 is capable of high-speed calculation, even if a simulation based on a past time is executed (t = 0 is t =
At t1 seconds before tB), the simulation result exceeds the real time from a certain time point (T = TN), and thereafter, the prediction simulation is performed. For example, when the prediction simulator is capable of calculating 10 times the real time (a plant state calculation of the actual time of 10 minutes is possible in the calculation time of 1 minute), the current (t
= TB) and an accident occurs 10 minutes before (t1 = 10 minutes) and the prediction simulator 1 is started, the prediction simulation starts from n minutes later. That is, (10+
If n) / 10 = n, catch up with real time after n = 10/9 minutes.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】従来のプラント状態予
測装置は以上のように構成されているため、プラントに
異常が発生した場合、初期値が異常状態発生時刻のもの
しか存在しないため過去にさかのぼったシミュレーショ
ンが必要となる。特に、異常発生後に長期間が経過した
後での予測シミュレーションを再実行する場合、状態予
測結果を得るまでにかなりの時間を必要とし、プラント
の状態予測を適宜得ることが困難である問題があった。
すなわち、プラントの予測シミュレーションを行う場
合、運転員による手動操作も境界条件として設定する必
要がある。例えば図７で示すｔ＝ｔＡ（手動操作１）は
その存在がわかっているので予測シミュレータ１に条件
設定をすることが可能である。ところが、予測シミュレ
ータの起動後において、例えば時刻ｔ＝ｔＣでの手動操
作２は予測シミュレータ起動時にはその存在が不明であ
り、条件設定することが不可能である。この条件が設定
不可能であるため、時刻ｔ＝ｔＣ以降は予測結果（予
測シミュレーション）と実データ（実プラントデー
タ）との値が異なってくる。したがって、ｔ＝ｔＣ以降
で予測結果を得ようとすると、再びｔ＝０に溯って予測
シミュレータを再起動しなければならず、時刻ｔ＝ｔＣ
（ｔ５間）までの過去トラッキングが発生し、予測結果
が得られるまで長い時間を要していた。Since the conventional plant state predicting apparatus is configured as described above, when an abnormality occurs in the plant, only the initial value at the time when the abnormal state occurs is present, so that it goes back to the past. Simulation is required. In particular, when re-running the prediction simulation after a long time has elapsed after the occurrence of an abnormality, it takes a considerable amount of time to obtain the state prediction result, and it is difficult to obtain the plant state prediction appropriately. It was
That is, when performing a predictive simulation of a plant, it is necessary to set manual operation by an operator as a boundary condition. For example, since the existence of t = tA (manual operation 1) shown in FIG. 7 is known, it is possible to set conditions in the prediction simulator 1. However, after starting the prediction simulator, for example, the existence of the manual operation 2 at time t = tC is unknown when the prediction simulator is started, and it is impossible to set conditions. Since this condition cannot be set, the values of the prediction result (prediction simulation) and the actual data (actual plant data) differ after time t = tC. Therefore, if a prediction result is to be obtained after t = tC, the prediction simulator must be restarted at t = 0 again at time t = tC.
The past tracking up to (during t5) occurred, and it took a long time to obtain the prediction result.
【０００７】この発明は上記のような問題を解決するた
めになされたものであり、予測シミュレーションを再実
行する場合に、異常状態発生時刻までさかのぼることな
く予測シミュレーションを実行でき、運転員の手動操作
が加わっても適切にプラント状態予測が可能なプラント
状態の予測運転方法を得ることを目的とする。The present invention has been made in order to solve the above problems, and when the predictive simulation is re-executed, the predictive simulation can be executed without tracing back to the abnormal state occurrence time, and the operator manually operates. It is an object of the present invention to obtain a plant state predictive operation method capable of appropriately predicting the plant state even when the above is added.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】この第１の発明に係るプ
ラント状態予測運転方法は、図１で示すように、実プラ
ントに異常状態が発生し診断装置４によりその異常状態
が判別された後、運用者から予測シミュレータ１への予
測再運転要求があった時に、この予測再運転要求時にお
ける上記予測シミュレータの内部データを上記予測シミ
ュレータの初期値として再設定し、この予測シミュレー
タを再運転するようにした。この第２の発明に係るプラ
ント状態予測運転方法は、図３で示すように、実プラン
トに異常状態が発生し診断装置によりその異常状態が判
別した後、運用者から実時間シミュレータ３への再運転
要求があった時に、この再運転要求時における予測シミ
ュレータ１の内部データを上記実時間シミュレータの初
期値として再設定し、上記実時間シミュレータを再運転
するようにした。この第３の発明に係るプラント状態予
測運転方法は、図５で示すように、実プラントに異常状
態が発生し診断装置によりその異常状態が判別した後
に、シミュレータの運転開始と判断して、予測シミュレ
ータ１又は実時間シミュレータ２を停止後、上記運転開
始判断時における上記予測シミュレータの内部データを
上記予測シミュレータ又は実時間シミュレータの初期値
として再設定し、上記予測シミュレータ又は実時間シミ
ュレータを再運転するようにした。As shown in FIG. 1, a plant state predictive operation method according to the first aspect of the present invention is performed after an abnormal state occurs in an actual plant and the abnormal state is discriminated by a diagnostic device 4. When the operator makes a prediction restart request to the prediction simulator 1, the internal data of the prediction simulator at the time of the prediction restart request is reset as the initial value of the prediction simulator, and the prediction simulator is restarted. I did it. In the plant state predictive operation method according to the second aspect of the present invention, as shown in FIG. 3, after the abnormal state occurs in the actual plant and the abnormal state is discriminated by the diagnostic device, the operator re-executes the operation to the real-time simulator 3. When an operation request is made, the internal data of the prediction simulator 1 at the time of requesting the restart operation is reset as the initial value of the real-time simulator, and the real-time simulator is restarted. As shown in FIG. 5, the plant state predictive operation method according to the third aspect of the present invention predicts that the simulator operation is started after the abnormal state occurs in the actual plant and the abnormal state is discriminated by the diagnostic device, and the prediction is performed. After stopping the simulator 1 or the real-time simulator 2, the internal data of the prediction simulator at the time of determining the start of operation is reset as the initial value of the prediction simulator or the real-time simulator, and the prediction simulator or the real-time simulator is restarted. I did it.
【０００９】[0009]
【作用】この第１の発明によるプラント状態予測運転方
法は、診断装置４により実プラントの異常状態が判別さ
れた後、運用者から予測シミュレータへ１の予測再運転
要求があると、この予測再運転要求時における上記予測
シミュレータの内部データを上記予測シミュレータの初
期値として再設定する。そして、初期値の再設定後に、
この予測シミュレータを再運転する。この第２の発明に
よるプラント状態予測運転方法は、診断装置４により実
プラントの異常状態が判別した後、運用者から実時間シ
ミュレータ３への再運転要求があった時に、この再運転
要求時における予測シミュレータ１の内部データを上記
実時間シミュレータの初期値として再設定する。そし
て、初期値の再設定後に実時間シミュレータを再運転す
る。この第３の発明によるプラント状態予測運転方法
は、診断装置４により、実プラントの異常状態が判別さ
れた後に、シミュレータの運転開始と判断して、予測シ
ミュレータ１又は実時間シミュレータ２を停止後、上記
運転開始判断時における上記予測シミュレータの内部デ
ータを上記予測シミュレータ又は実時間シミュレータの
初期値として再設定する。そして、初期値の再設定後
に、上記予測シミュレータ又は実時間シミュレータを再
運転する。In the plant state predictive operation method according to the first aspect of the present invention, when the operator issues a predictive restart operation 1 to the predictive simulator after the diagnostic device 4 determines the abnormal state of the actual plant, the predictive restart operation is performed. The internal data of the prediction simulator at the time of operation request is reset as the initial value of the prediction simulator. And after resetting the initial value,
Restart this predictive simulator. In the plant state predictive operation method according to the second aspect of the present invention, when the operator requests the real-time simulator 3 to restart after the abnormal state of the actual plant is determined by the diagnostic device 4, The internal data of the prediction simulator 1 is reset as the initial value of the real-time simulator. Then, after resetting the initial value, the real-time simulator is restarted. In the plant state predictive operation method according to the third aspect of the present invention, after the diagnosis device 4 determines the abnormal state of the actual plant, it is determined that the operation of the simulator has started, and after the predictive simulator 1 or the real-time simulator 2 is stopped, The internal data of the prediction simulator at the time of determining the operation start is reset as the initial value of the prediction simulator or the real-time simulator. Then, after resetting the initial value, the prediction simulator or the real-time simulator is restarted.
【００１０】[0010]
【実施例】以下、この発明の実施例を図に基づいて説明
する。図１は、この第１の発明の実施例（実施例１）を
説明するプラント状態予測装置の機能ブロック図であ
る。図１において、１は高速でプラント物理モデルを演
算する予測シミュレータ、２はこの予測シミュレータ１
用に初期値を作成する実時間シミュレータ、３はプラン
トの実プロセスデータ及び操作データを収集するデータ
収集装置、４はこのデータ収集装置３によって収集され
た実プラントデータを基にプラントに発生した異常状態
を診断する診断装置、５は実時間シミュレータ２の内部
データを予測シミュレータ１の予測シミュレーション用
の初期値として記録するデータファイル、９は予測シミ
ュレータ１の内部データを予測シミュレーションの再実
行時に使用する予測シミュレーション用初期値として記
録するデータファイル、６はこのデータファイル５及び
予測再実行用データファイル９から最適な初期値を選択
する初期値選択装置、７はプラントの状態予測演算結果
を表示する装置、８はプラント運転員がデータを入力す
るインターフェイス装置である。図２は実施例１のプラ
ント状態予測方法を説明するための機能ブロック図であ
る。この実施例１では、予測シミュレーションを再実行
する際に、予測起動後（図７のｔ＝ｔ０以降）は予測シ
ミュレーションの内部データそのものを初期値ファイル
（図１の予測再実行用データファイル９）としてセーブ
している。したがって、予測シミュレーションの再実行
時は図７のｔ＝ｔＣの初期値データを使用すればよいた
め、ｔ５間の過去トラッキングは不要となる。図２にお
いて、実時間シミュレータ２からデータファイル５に周
期的に内部データを出力する。また、初期値選択装置６
は予測初回起動時、図７のｔ＝ｔ０に近いものをデータ
ファイル５から選択する（選択された初期値２０）。ま
た、初期値選択装置６は、予測シミュレーション再実行
時に図７のｔ＝ｔＣに近いものを、予測再実行用データ
ファイル９から選択する（選択された初期値２０）。選
択された初期値２０は予測シミュレータ１を介して予測
再実行用データファイル９にセーブされる（図２の
ｄ）。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional block diagram of a plant state prediction device for explaining an embodiment (embodiment 1) of the first invention. In FIG. 1, 1 is a prediction simulator that calculates a plant physical model at high speed, and 2 is this prediction simulator 1.
A real-time simulator for creating initial values for use, 3 is a data collecting device for collecting actual process data and operation data of the plant, and 4 is an abnormality that has occurred in the plant based on the actual plant data collected by the data collecting device 3. A diagnostic device for diagnosing the state, 5 is a data file that records the internal data of the real-time simulator 2 as an initial value for the prediction simulation of the prediction simulator 1, and 9 is used when the prediction simulator 1 is re-executed. A data file to be recorded as an initial value for prediction simulation, 6 is an initial value selection device for selecting an optimal initial value from the data file 5 and the prediction re-execution data file 9, and 7 is a device for displaying the result of the state prediction calculation of the plant. , 8 is an interface where the plant operator inputs data. It is a device. FIG. 2 is a functional block diagram for explaining the plant state prediction method of the first embodiment. In the first embodiment, when the predictive simulation is re-executed, the internal data itself of the predictive simulation is the initial value file (the predictive re-execution data file 9 in FIG. 1) after the predictive activation (after t = t0 in FIG. 7). Is saved as. Therefore, at the time of re-execution of the prediction simulation, the initial value data of t = tC in FIG. 7 may be used, and the past tracking during t5 is unnecessary. In FIG. 2, the internal data is periodically output from the real-time simulator 2 to the data file 5. In addition, the initial value selection device 6
Selects the one close to t = t0 in FIG. 7 from the data file 5 at the time of the first prediction start (selected initial value 20). Further, the initial value selection device 6 selects a value close to t = tC in FIG. 7 from the prediction re-execution data file 9 when the prediction simulation is re-executed (selected initial value 20). The selected initial value 20 is saved in the prediction re-execution data file 9 via the prediction simulator 1 (d in FIG. 2).
【００１１】次にこの実施例１における装置の動作につ
いて説明する。実時間シミュレータ２は常時プラントシ
ミュレーション演算を実時間で実行し、実プラントの挙
動を実時間で模擬し、その内部データを周期的にデータ
ファイル５に記録する。また、実プラントで運転員によ
る操作が実行された場合には、その情報をデータ収集装
置３から入力し逐次シミュレーション演算に反映する。
一方診断装置４はデータ収集装置３から入力する実プロ
セスデータを基にプラントの異常診断を実行し、異常が
発生したときにその異常原因とその規模及び発生時刻を
判定する。診断装置４によって異常が診断されると、初
期値選択装置６は診断装置４によって同定された異常発
生時刻に最も近い初期値を初回の予測シミュレーション
用初期値としてデータファイル５から選択する。予測シ
ミュレータ１はこの初期値を基に実時間以上の速度でプ
ラントシミュレーション演算を開始する。診断装置４の
異常同定処理には遅れが存在するため予測シミュレーシ
ョンは過去にさかのぼって異常発生時刻から開始され
る。予測シミュレーションは実時間以上の速度で実行さ
れるため、ある時点で、現在時刻にシミュレーション時
刻が追いつくこととなり、この時点以降は将来状態の予
測シミュレーションとなる。この時点以降から予測シミ
ュレータ１は周期的に内部データを予測再実行用データ
ファイル９に記録する。運転員による手動操作が実行さ
れたため実プラント挙動と予測状態が異なって来る場合
に運転員による予測再実行操作がインターフェイス装置
８からなされたときは、初期値選択装置６はこの予測再
実行用データファイル９から、運転員の手動操作が実行
された時点に最も近いデータファイルを予測シミュレー
ション用の選択された初期値Ａとして選択し予測シミュ
レーションの再実行を開始する。これにより予測再実行
は異常状態発生時刻までさかのぼって開始する必要がな
くプラント状態予測結果を即座に表示装置７に表示する
ことで運転員に提供することができる。Next, the operation of the apparatus according to the first embodiment will be described. The real-time simulator 2 always executes the plant simulation operation in real time, simulates the behavior of the real plant in real time, and periodically records the internal data thereof in the data file 5. Also, when the operation is performed by the operator in the actual plant, the information is input from the data collection device 3 and reflected in the sequential simulation calculation.
On the other hand, the diagnosis device 4 executes a plant abnormality diagnosis based on the actual process data input from the data collection device 3, and when an abnormality occurs, determines the cause of the abnormality, its scale, and the time of occurrence. When the diagnostic device 4 diagnoses an abnormality, the initial value selection device 6 selects the initial value closest to the abnormality occurrence time identified by the diagnostic device 4 from the data file 5 as the initial value for the first prediction simulation. The prediction simulator 1 starts the plant simulation calculation at a speed higher than the real time based on this initial value. Since there is a delay in the abnormality identification processing of the diagnostic device 4, the predictive simulation starts retroactively from the time of abnormality occurrence. Since the prediction simulation is executed at a speed higher than the real time, the simulation time will catch up with the current time at some point, and after this point, the future state will be a prediction simulation. From this point onward, the prediction simulator 1 periodically records the internal data in the prediction re-execution data file 9. When the operator performs a prediction re-execution operation from the interface device 8 when the actual plant behavior and the prediction state differ from each other because the manual operation is executed by the operator, the initial value selection device 6 uses the prediction re-execution data. From the file 9, the data file closest to the time when the manual operation of the operator is executed is selected as the selected initial value A for the prediction simulation, and the re-execution of the prediction simulation is started. As a result, the prediction re-execution does not have to start back to the abnormal state occurrence time, and the plant state prediction result can be immediately displayed on the display device 7 to be provided to the operator.
【００１２】図３はこの第２の発明の実施例（実施例
２）を説明するプラント状態予測装置の機能ブロック図
であり、図４は上記装置の動作を説明するための機能ブ
ロック図である。上記実施例１では予測シミュレータ１
が周期的に予測再実行用データファイルを用いて記録す
る場合について述べたが、図４に示すように、予測シミ
ュレータ１のシミュレーションが現在時刻に到達したと
きに予測シミュレータ１の内部データを実時間シミュレ
ータ２用の選択された初期値Ａ（図４のｅ）として出力
し、実時間シミュレータ２はこの初期値を使用して実時
間シミュレーションを開始し常時実プラントで行われる
操作を反映した実時間シミュレーションを実行する。予
測再実行の要求が運転員からなされたときは実時間シミ
ュレータ２のその時点での内部データが予測再実行用初
期値として使用可能であり、即座にプラントの将来状態
予測が可能となる。FIG. 3 is a functional block diagram of a plant state predicting apparatus for explaining an embodiment (Embodiment 2) of the second invention, and FIG. 4 is a functional block diagram for explaining the operation of the above apparatus. . In the first embodiment, the prediction simulator 1
Has described the case where the data is periodically recorded using the data file for prediction re-execution. However, as shown in FIG. 4, when the simulation of the prediction simulator 1 reaches the current time, the internal data of the prediction simulator 1 is transferred in real time. Output as the selected initial value A (e in FIG. 4) for the simulator 2, and the real-time simulator 2 uses this initial value to start the real-time simulation and always reflect the operation performed in the real plant in real time. Run the simulation. When the operator requests the prediction re-execution, the internal data of the real-time simulator 2 at that time can be used as the initial value for prediction re-execution, and the future state of the plant can be predicted immediately.
【００１３】図５はこの第３の発明の実施例（実施例
３）を説明するプラント状態予測装置の機能ブロック図
であり、図６は上記装置の動作を説明するためのフロー
チャートである。上記実施例１及び２では運転員による
予測再実行要求があったときに予測シミュレーションを
再開始するが、図３に示すように運転員による手動操作
の有無をデータ収集装置３の情報を基に判定する判定装
置１１を設けることで、判定装置１１が手動操作の実行
を検知するとそれまで実行していた予測シミュレーショ
ンを中断して新たに予測シミュレーションを自動的に再
実行する指令を発することで常にプラントの状態予測情
報を提供することが可能となる。次に図５の装置におけ
る判定装置１１の動作を説明する。まず、判定装置１１
は、データ収集装置３からのデータにより予測シミュレ
ーション後に手動操作が発生したか否かを判断する（ス
テップＳ１０）。手動操作が発生していれば（ステップ
Ｓ１０でＹＥＳ）、予測シミュレータ１に対して停止信
号を出力し（ステップＳ１１）、その手動操作発生時点
の予測シミュレータ１における内部データを予測再実行
用データファイル９より選択し（ステップＳ１２）、そ
の内部データを初期値にして手動操作発生時点からシミ
ュレーションを開始する。なお、実施例３では手動操作
発生時点で予測シミュレータを停止させて予測再実行用
データファイルから選択した内部データを初期値として
予測シミュレータ１の選択したが、手動操作発生時点で
実時間シミュレータを停止させて予測再実行用データフ
ァイルから選択した内部データを実時間シミュレータ用
の初期値として選択してもよい。FIG. 5 is a functional block diagram of a plant state predicting apparatus for explaining an embodiment (Embodiment 3) of the third invention, and FIG. 6 is a flow chart for explaining the operation of the above apparatus. In the first and second embodiments, the prediction simulation is restarted when the operator requests the prediction re-execution. However, as shown in FIG. 3, the presence or absence of the manual operation by the operator is determined based on the information of the data collection device 3. By providing the determination device 11 for determining, when the determination device 11 detects the execution of the manual operation, the prediction simulation that has been executed until then is interrupted, and a command to automatically re-execute the prediction simulation is newly issued. It becomes possible to provide the plant state prediction information. Next, the operation of the determination device 11 in the device of FIG. 5 will be described. First, the determination device 11
Determines whether or not a manual operation has occurred after the predictive simulation based on the data from the data collection device 3 (step S10). If a manual operation has occurred (YES in step S10), a stop signal is output to the prediction simulator 1 (step S11), and the internal data in the prediction simulator 1 at the time when the manual operation occurs is used as a prediction re-execution data file. 9 is selected (step S12), the internal data is set to the initial value, and the simulation is started from the time when the manual operation occurs. In the third embodiment, when the manual operation occurs, the prediction simulator is stopped and the internal data selected from the prediction re-execution data file is selected as the initial value of the prediction simulator 1. However, the real-time simulator is stopped when the manual operation occurs. Then, the internal data selected from the data file for prediction re-execution may be selected as the initial value for the real-time simulator.
【００１４】[0014]
【発明の効果】以上のように、この第１の発明によれば
予測再運転要求時に、この予測再運転要求時における上
記予測シミュレータの内部データを上記予測シミュレー
タの初期値として再設定するようにしたので、予測シミ
ュレーションを再実行したときに、プラント状態予測を
する時間を短縮できる効果がある。この第２の発明によ
れば、再運転要求時に、この再運転要求時における上記
予測シミュレータの内部データを上記実時間シミュレー
タの初期値として再設定するようにしたので、予測シミ
ュレーションを再実行したときに、プラントの状態予測
する時間を短縮できる効果がある。この第３の発明によ
れば異常状態が判別された後に、シミュレータの運転開
始と判断して、予測シミュレータ又は実時間シミュレー
タを停止後、上記運転開始判断時における上記予測シミ
ュレータの内部データを上記予測シミュレータ又は実時
間シミュレータの初期値として再設定するようにしたの
で、予測シミュレーションを再実行したときに、プラン
ト状態を予測する時間を短縮できる効果がある。As described above, according to the first aspect of the present invention, when the prediction re-operation request is made, the internal data of the prediction simulator at the time of the prediction re-operation request is reset as the initial value of the prediction simulator. Therefore, when the prediction simulation is re-executed, there is an effect that the time for predicting the plant state can be shortened. According to the second aspect of the invention, when the re-operation request is made, the internal data of the prediction simulator at the time of the re-operation request is reset as the initial value of the real-time simulator. Moreover, there is an effect that the time for predicting the state of the plant can be shortened. According to the third aspect of the present invention, after the abnormal state is determined, it is determined that the simulator is in operation, the prediction simulator or the real-time simulator is stopped, and then the internal data of the prediction simulator at the time of the operation start determination is predicted as described above. Since it is set again as the initial value of the simulator or the real-time simulator, there is an effect that the time for predicting the plant state can be shortened when the predictive simulation is re-executed.
【図１】この第１の発明の実施例を説明するプラント状
態予測装置の機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram of a plant state prediction device for explaining an embodiment of the first invention.
【図２】図１の装置による動作を説明するための機能ブ
ロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram for explaining the operation of the apparatus of FIG.
【図３】この第２の発明の実施例を説明するプラント状
態予測装置の機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram of a plant state prediction device for explaining an embodiment of the second invention.
【図４】図３の装置による動作を説明するための機能ブ
ロック図である。FIG. 4 is a functional block diagram for explaining an operation of the apparatus of FIG.
【図５】この第３の発明の実施例を説明するプラント状
態予測装置の機能ブロック図である。FIG. 5 is a functional block diagram of a plant state prediction device for explaining an embodiment of the third invention.
【図６】図５の判定装置における動作を示すフローチャ
ートである。6 is a flowchart showing the operation of the determination device of FIG.
【図７】異常発生時のプラント状態を時系列で示した図
である。FIG. 7 is a diagram showing a plant state in time series when an abnormality occurs.
【図８】従来のプラント状態予測装置の機能構成を示す
機能ブロック図である。FIG. 8 is a functional block diagram showing a functional configuration of a conventional plant state prediction device.
【図９】図８の装置によるプラント状態予測運転方法を
説明する図である。9 is a diagram illustrating a plant state predictive operation method by the apparatus of FIG.
【図１０】図９と同じくプラント状態予測運転方法を説
明する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a plant state predictive operation method similar to FIG. 9.
１ 予測シミュレータ ２ 実時間シミュレータ ３ データ収集装置 ４ 診断装置 ５ データファイル ６ 初期値選択装置 ７ 表示装置 ８ インターフェイス装置 ９ 予測再実行用データファイル １１ 判定装置 1 prediction simulator 2 real-time simulator 3 data collection device 4 diagnostic device 5 data file 6 initial value selection device 7 display device 8 interface device 9 prediction re-execution data file 11 judgment device
フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０６Ｆ 15/20 Ｄ 8724−5Ｌ Continuation of the front page (51) Int.Cl. 5 Identification code Office reference number FI technical display area // G06F 15/20 D 8724-5L
Claims (3)
擬する実時間シミュレータと、将来におけるプラントの
運転状態を模擬する予測シミュレータと、収集された実
プラントのデータを基に異常状態を診断する診断装置と
を少なくとも備え、異常状態及び手動操作等の境界条件
等を含む初期値を設定して実時間シミュレータと予測シ
ミュレータを運転し、運転者にプラントの運転支援情報
を伝えるプラント状態予測装置において、実プラントに
異常状態が発生し、診断装置によりその異常状態が判別
された後、運用者から上記予測シミュレータへの予測再
運転要求があった時に、この予測再運転要求時における
上記予測シミュレータの内部データを上記予測シミュレ
ータの初期値として再設定し、この予測シミュレータを
再運転するようにしたことを特徴とするプラント状態予
測運転方法。1. A real-time simulator for simulating a current plant operating state, a predictive simulator for simulating a future plant operating state, and a diagnostic device for diagnosing an abnormal state based on collected real plant data. In a plant state prediction device that sets at least initial values including boundary conditions such as abnormal conditions and manual operations, operates a real-time simulator and a prediction simulator, and transmits the plant operation support information to the driver. When an abnormal state occurs in the, and the abnormal condition is discriminated by the diagnostic device, when the operator makes a prediction restart request to the prediction simulator, the internal data of the prediction simulator at the time of the prediction restart request is displayed. Reset it as the initial value of the above prediction simulator, and restart this prediction simulator. A plant state predictive operation method characterized by the above.
擬する実時間シミュレータと、将来におけるプラントの
運転状態を模擬する予測シミュレータと、収集された実
プラントのデータを基に異常状態を診断する診断装置と
を少なくとも備え、異常状態及び手動操作等の境界条件
等を含む初期値を設定して実時間シミュレータと予測シ
ミュレータを運転し、運転者にプラントの運転支援情報
を伝えるプラント状態予測装置において、実プラントに
異常状態が発生し診断装置によりその異常状態が判別さ
れた後、運用者から上記実時間シミュレータへの再運転
要求があった時に、この再運転要求時における上記予測
シミュレータの内部データを上記実時間シミュレータの
初期値として再設定し、この実時間シミュレータを再運
転するようにしたことを特徴とするプラント状態予測運
転方法。2. A real-time simulator for simulating the operating state of the plant at the present time, a predictive simulator for simulating the operating state of the plant in the future, and a diagnostic device for diagnosing an abnormal state based on the collected data of the actual plant. In a plant state prediction device that sets at least initial values including boundary conditions such as abnormal conditions and manual operations, operates a real-time simulator and a prediction simulator, and transmits the plant operation support information to the driver. After an abnormal condition occurs in the system and the diagnostic device determines the abnormal condition, when the operator requests a re-operation to the real-time simulator, the internal data of the predictive simulator at the time of the re-operation request is changed to the actual data described above. Reset it as the initial value of the time simulator and restart this real time simulator. And a plant state predictive operation method characterized by:
擬する実時間シミュレータと、将来におけるプラントの
運転状態を模擬する予測シミュレータと、収集された実
プラントのデータを基に異常状態を診断する診断装置と
を少なくとも備え、異常状態及び手動操作等の境界条件
等を含む初期値を設定して実時間シミュレータと予測シ
ミュレータを運転し、運転者にプラントの運転支援情報
を伝えるプラント状態予測装置において、実プラントに
異常状態が発生し診断装置によりその異常状態が判別さ
れた後に、シミュレータの運転開始と判断して、予測シ
ミュレータ又は実時間シミュレータを停止後、上記運転
開始判断時における上記予測シミュレータの内部データ
を上記予測シミュレータ又は実時間シミュレータの初期
値として再設定し、上記予測シミュレータ又は実時間シ
ミュレータを再運転するようにしたことを特徴とするプ
ラント状態予測運転方法。3. A real-time simulator for simulating the operating state of the plant at the present time, a predictive simulator for simulating the operating state of the plant in the future, and a diagnostic device for diagnosing an abnormal state based on the collected data of the actual plant. In a plant state prediction device that sets at least initial values including boundary conditions such as abnormal conditions and manual operations, operates a real-time simulator and a prediction simulator, and transmits the plant operation support information to the driver. After the abnormal state occurs in the and the abnormal state is discriminated by the diagnostic device, it is determined that the simulator starts operating, and after stopping the prediction simulator or the real-time simulator, the internal data of the prediction simulator at the time of the start determination is displayed. Reset as the initial value of the above-mentioned prediction simulator or real-time simulator, A plant state predictive operation method, characterized in that the predictive simulator or the real-time simulator is restarted.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3264493A JPH06222191A (en) | 1993-01-28 | 1993-01-28 | Operating method based on prediction of plant state |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3264493A JPH06222191A (en) | 1993-01-28 | 1993-01-28 | Operating method based on prediction of plant state |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06222191A true JPH06222191A (en) | 1994-08-12 |
Family
ID=12364566
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3264493A Pending JPH06222191A (en) | 1993-01-28 | 1993-01-28 | Operating method based on prediction of plant state |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06222191A (en) |
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1993
- 1993-01-28 JP JP3264493A patent/JPH06222191A/en active Pending
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