JP5597166B2

JP5597166B2 - Plant monitoring device

Info

Publication number: JP5597166B2
Application number: JP2011121758A
Authority: JP
Inventors: 智浅沼
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2011-05-31
Filing date: 2011-05-31
Publication date: 2014-10-01
Anticipated expiration: 2031-05-31
Also published as: JP2012248156A

Description

この発明は、プラントを監視するためにプラントのデータを計測するプラント計測器のデータが欠測した場合に、欠測したデータを補間するプラント監視装置に関するものである。 The present invention relates to a plant monitoring apparatus that interpolates missing data when data of a plant measuring instrument that measures plant data is missing in order to monitor the plant.

従来のプラント監視装置においては、プラント計測器のデータが欠測した場合、過去の実測データで学習したニューラルネットワークにより、欠測データを推量するものである。
ニューラルネットワークは、すでに取得済みの計測データから、期間、時刻、曜日、天候、気温等の条件を指定して、学習データを選定し、学習したニューラルネットワークを用いて、欠測データを補間するものである。（例えば、特許文献１参照。） In the conventional plant monitoring device, when the data of the plant measuring instrument is missing, the missing data is estimated by the neural network learned from the past actual measurement data.
A neural network specifies conditions such as period, time, day of the week, weather, and temperature from already acquired measurement data, selects learning data, and interpolates missing data using the learned neural network. It is. (For example, refer to Patent Document 1.)

特開２００６−２５１９９７号公報（第３〜５頁、図１）Japanese Patent Laying-Open No. 2006-251997 (pages 3 to 5, FIG. 1)

従来のプラント計測器のデータの補間方法は、故障、保守点検等で、正常な運用状態でない場合を除く機能がないため、正常な運用状態でないデータが、ニューラルネットワークの学習に使用されることがあった。そのため、学習そのものが適切でない場合があり、適切な補間データが得られない場合があるという問題があった。 The conventional method of interpolating data of plant measuring instruments has no function except when it is not in a normal operation state due to failure, maintenance, inspection, etc., so data that is not in a normal operation state may be used for learning of the neural network. there were. Therefore, there is a problem that the learning itself may not be appropriate and appropriate interpolation data may not be obtained.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、故障、保守点検等の異常データを除いた正常な運用状態のデータを使用して、欠測したプラント計測器データの補間を行うプラント監視装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and uses the data of a normal operation state excluding abnormal data such as failure, maintenance and inspection, and the data of the plant measuring instrument data missing. An object is to obtain a plant monitoring apparatus for performing interpolation.

この発明に係わるプラント監視装置においては、プラントを監視するためのプラント計測器の計測したプラント計測データの欠測を補間するプラント監視装置であって、プラント計測データを取得する計測データ入力部、別途形成されたプラント故障情報及び保守情報を基にして、計測データ入力部により取得されたプラント計測データから、プラント故障情報及び保守情報に該当するデータを除外してデータ補間用データを作成する計測データ選定処理部、期間、曜日、天候及び気温の各パラメータを任意に組み合わせることにより予め形成されたデータ補間条件の各パラメータを確認して、データ補間用データから、データ補間条件に合致するデータを抽出して、データ補間処理用データを作成するデータ補間用データ抽出処理部、及びこのデータ補間用データ抽出処理部により作成されたデータ補間処理用データを所定のルールにより処理して、プラント計測データの欠測を補間するための補間データを作成するデータ補間処理部を備えたものである。 In the plant monitoring apparatus according to the present invention, a plant monitoring apparatus for interpolating the missing measurement of the plant measurement data measured by the plant measuring instrument for monitoring the plant, the measurement data input unit for acquiring the plant measurement data, separately Measurement data that creates data interpolation data by excluding data corresponding to plant failure information and maintenance information from plant measurement data acquired by the measurement data input unit based on the formed plant failure information and maintenance information Check the parameters of the data interpolation conditions created in advance by arbitrarily combining the parameters of the selection processing unit, period, day of the week, weather and temperature, and extract data that matches the data interpolation conditions from the data for data interpolation A data interpolation data extraction processing unit for creating data interpolation data, and A data interpolation processing unit for processing the data interpolation processing data created by the data interpolation data extraction processing unit in accordance with the predetermined rule to create interpolation data for interpolating the missing measurement of the plant measurement data It is.

この発明によれば、プラントを監視するためのプラント計測器の計測したプラント計測データの欠測を補間するプラント監視装置であって、プラント計測データを取得する計測データ入力部、別途形成されたプラント故障情報及び保守情報を基にして、計測データ入力部により取得されたプラント計測データから、プラント故障情報及び保守情報に該当するデータを除外してデータ補間用データを作成する計測データ選定処理部、期間、曜日、天候及び気温の各パラメータを任意に組み合わせることにより予め形成されたデータ補間条件の各パラメータを確認して、データ補間用データから、データ補間条件に合致するデータを抽出して、データ補間処理用データを作成するデータ補間用データ抽出処理部、及びこのデータ補間用データ抽出処理部により作成されたデータ補間処理用データを所定のルールにより処理して、プラント計測データの欠測を補間するための補間データを作成するデータ補間処理部を備えたので、正常な運用状態のプラント計測器データを使用して、欠測したプラント計測器データを補間することができ、補間したデータの信頼性及び精度を向上することができる。 According to the present invention, a plant monitoring apparatus for interpolating missing measurements of plant measurement data measured by a plant measuring instrument for monitoring a plant, a measurement data input unit for acquiring plant measurement data, a separately formed plant A measurement data selection processing unit that creates data interpolation data by excluding data corresponding to plant failure information and maintenance information from plant measurement data acquired by the measurement data input unit based on failure information and maintenance information. Confirm each parameter of the data interpolation condition formed in advance by arbitrarily combining each parameter of period, day of the week, weather and temperature, and extract data that matches the data interpolation condition from the data for data interpolation. Data interpolation data extraction processing unit for creating data for interpolation processing, and data extraction for data interpolation The data interpolation processing data created by the processing unit is processed according to predetermined rules, and the data interpolation processing unit for creating the interpolation data for interpolating the missing measurement of the plant measurement data is provided. The plant instrument data can be used to interpolate the missing plant instrument data, and the reliability and accuracy of the interpolated data can be improved.

この発明の実施の形態１によるプラント監視装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the plant monitoring apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１によるプラント監視装置の計測データ選定処理部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the measurement data selection process part of the plant monitoring apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１によるプラント監視装置のデータ補間用データ抽出処理部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the data extraction process part for data interpolation of the plant monitoring apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１によるプラント監視装置のデータ補間処理部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the data interpolation process part of the plant monitoring apparatus by Embodiment 1 of this invention.

実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１を図に基づいて説明する。
図１は、この発明の実施の形態１によるプラント監視装置を示す構成図である。
図１において、プラント監視装置１は、記憶装置を有するコンピュータにより形成され、次のように構成されている。
計測データ入力部２２は、プラント計測データ１０を取り込み、実測データ２１として、記憶装置に格納する。計測データ選定処理部２３は、プラント故障情報１１及び保守情報１２を使用して、実測データ２１から、必要なデータ（正常なデータ）を抽出し、データ補間用データ２４を作成し、記憶装置に格納する。
データ補間用データ抽出処理部２５は、データ補間に使用する期間、曜日、天候、気温等の１つ以上を含むパラメータとして別途作成したデータ補間条件１３に合致するデータをデータ補間用データ２４から抽出し、データ補間処理用データ２６として、記憶装置に格納する。データ補間処理部２７は、データ補間処理用データ２６から欠測データを補間する補間データ２８を作成し、記憶装置に格納する。補間データ２８は、補間データ出力処理部２９により、表示装置３１に値が表示されるようになっている。
なお、プラント故障情報１１、保守情報１２及びデータ補間条件１３は、別途作成される。 Embodiment 1 FIG.
Embodiment 1 of the present invention will be described below with reference to the drawings.
1 is a block diagram showing a plant monitoring apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, a plant monitoring device 1 is formed by a computer having a storage device and is configured as follows.
The measurement data input unit 22 takes in the plant measurement data 10 and stores it as measured data 21 in a storage device. The measurement data selection processing unit 23 uses the plant failure information 11 and the maintenance information 12 to extract necessary data (normal data) from the actual measurement data 21, creates data interpolation data 24, and stores it in the storage device. Store.
The data interpolation data extraction processing unit 25 extracts from the data interpolation data 24 data that satisfies the data interpolation condition 13 separately created as a parameter including one or more of the period, day of the week, weather, temperature, etc. used for data interpolation. Then, it is stored in the storage device as data interpolation processing data 26. The data interpolation processing unit 27 creates interpolation data 28 for interpolating the missing data from the data interpolation processing data 26 and stores it in the storage device. The interpolation data 28 is displayed on the display device 31 by the interpolation data output processing unit 29.
The plant failure information 11, the maintenance information 12, and the data interpolation condition 13 are created separately.

図２は、この発明の実施の形態１によるプラント監視装置の計測データ選定処理部の動作を示すフローチャートである。
図３は、この発明の実施の形態１によるプラント監視装置のデータ補間用データ抽出処理部の動作を示すフローチャートである。
図４は、この発明の実施の形態１によるプラント監視装置のデータ補間処理部の動作を示すフローチャートである。 FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the measurement data selection processing unit of the plant monitoring apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the data interpolation data extraction processing unit of the plant monitoring apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the data interpolation processing unit of the plant monitoring apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.

次に、動作について説明する。
プラント計測データ１０は、プラント監視装置１の計測データ入力部２２に取込まれ、実測データ２１として、記憶装置に格納される。計測データ選定処理部２３は、実測データ２１から、故障、保守点検等、正常な運用状態でないデータを除外する処理を行う。
図２は、計測データ選定処理部２３のフローチャートである。
ステップ４０で、実測データ２１について、計測データに関連する故障信号がないかど
うかを確認する。該当する故障信号があれば、計測データをデータ補間用データ２４に取り込まず、処理を終了する。該当する故障信号がなければ、次のステップ４１に進む。 Next, the operation will be described.
The plant measurement data 10 is taken into the measurement data input unit 22 of the plant monitoring device 1 and stored as measured data 21 in a storage device. The measurement data selection processing unit 23 performs a process of excluding data that is not in a normal operation state, such as failure or maintenance check, from the actual measurement data 21.
FIG. 2 is a flowchart of the measurement data selection processing unit 23.
In step 40, it is confirmed whether or not there is a failure signal related to the measurement data for the actual measurement data 21. If there is a corresponding failure signal, the measurement data is not taken into the data interpolation data 24 and the process is terminated. If there is no corresponding failure signal, the process proceeds to the next step 41.

ステップ４１では、保守情報１２で設定された保守、点検日時の範囲に該当していないかどうかを確認する。該当日時の範囲であれば、実測データ２１をデータ補間用データ２４に取り込まず、処理を終了する。該当日時の範囲でなければ、実測データ２１をデータ補間用データ２４に取り込む。以上の処理により、正常な運用状態でないデータが除外される。 In step 41, it is checked whether or not the maintenance and inspection date / time range set in the maintenance information 12 is applicable. If it is within the corresponding date and time, the actual measurement data 21 is not taken into the data interpolation data 24 and the process is terminated. If it is not in the range of the corresponding date and time, the actual measurement data 21 is taken into the data interpolation data 24. Through the above processing, data that is not in a normal operation state is excluded.

次に、データ補間用データ抽出処理部２５により、データ補間用データ２４から、データ補間処理に使用するデータ補間処理用データ２６を抽出する処理を行う。
図３は、データ補間用データ抽出処理部２５の動作を示すフローチャートである。この図３は、データ補間条件１３を順次実施するためのフローチャートであり、このデータ補間条件１３は、期間、曜日、天候及び気温のうちの１つ以上を含むパラメータを用いて形成されている。
図３のステップ５０では、データ補間条件１３で、月日、日時の指定があるかどうかを確認し、指定がなければ、ステップ５２に進む。指定があれば、ステップ５１で、該当するデータをデータ補間用データ２４から抽出する。
ステップ５２では、データ補間条件１３で、曜日の指定があるかどうかを確認し、指定がなければ、ステップ５４に進む。指定があれば、ステップ５３で、該当するデータをステップ５１のデータから抽出する。 Next, the data interpolation data extraction processing unit 25 extracts data interpolation processing data 26 used for data interpolation processing from the data interpolation data 24.
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the data interpolation data extraction processing unit 25. FIG. 3 is a flowchart for sequentially executing the data interpolation condition 13, and the data interpolation condition 13 is formed using a parameter including one or more of a period, day of the week, weather, and temperature.
In step 50 of FIG. 3, it is confirmed whether or not the date and time are specified by the data interpolation condition 13. If not, the process proceeds to step 52. If so, in step 51, the corresponding data is extracted from the data interpolation data 24.
In step 52, it is confirmed whether or not the day of the week is specified in the data interpolation condition 13. If not specified, the process proceeds to step 54. If so, in step 53, the corresponding data is extracted from the data in step 51.

ステップ５４では、データ補間条件１３で、晴れ、曇り、雨、雪等の天候の指定があるかどうかを確認し、指定がなければ、ステップ５６に進む。指定があれば、ステップ５５で、該当するデータをステップ５３のデータから抽出する。
ステップ５６では、データ補間条件１３で、気温の指定があるかどうかを確認し、指定がなければ、ステップ５８に進む。指定があれば、ステップ５７で、該当するデータをステップ５５のデータから抽出する。
ステップ５８では、ステップ５０からステップ５７で抽出されたデータを、データ補間処理用データ２６に格納し、処理を終了する。 In step 54, it is confirmed whether or not weather such as clear, cloudy, rainy, snow, etc. is specified under the data interpolation condition 13. If not specified, the process proceeds to step 56. If so, in step 55, the corresponding data is extracted from the data in step 53.
In step 56, it is confirmed whether or not the temperature is specified in the data interpolation condition 13, and if not specified, the process proceeds to step 58. If so, in step 57, the corresponding data is extracted from the data in step 55.
In step 58, the data extracted in steps 50 to 57 is stored in the data interpolation processing data 26, and the process is terminated.

次に、データ補間処理部２７の処理について説明する。
データ補間処理部２７では、データ補間用データ抽出処理部２５により抽出したデータ補間処理用データ２６から、補間データ２８を求める。
図４は、データ補間処理部２７の動作を示すフローチャートである。
図４のステップ６０で、データ補間処理用データ２６の平均値を求め（所定のルール）、ステップ６１で、ステップ６０により求めた値を補間データ２８に格納する。 Next, processing of the data interpolation processing unit 27 will be described.
The data interpolation processing unit 27 obtains interpolation data 28 from the data interpolation processing data 26 extracted by the data interpolation data extraction processing unit 25.
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the data interpolation processing unit 27.
In step 60 of FIG. 4, the average value of the data interpolation processing data 26 is obtained (predetermined rule), and in step 61, the value obtained in step 60 is stored in the interpolation data 28.

その後、補間データ出力処理部２９が、補間データ２８を読み込み、表示装置３１に出力することで、プラント監視装置１で、補間データ２８を確認することができる。 Thereafter, the interpolation data output processing unit 29 reads the interpolation data 28 and outputs it to the display device 31, whereby the plant monitoring device 1 can check the interpolation data 28.

実施の形態１によれば、プラントの故障情報及び保守点検情報を取込むことにより、データの補間に使用する実測データから、故障や保守点検中等で、正常な運用状況になかったデータを除外することができる。
そのため、正常な運用状態のデータを使用して、欠測データを補間することができ、補間したデータの信頼性、及び精度を向上することができる。 According to the first embodiment, by incorporating plant failure information and maintenance / inspection information, data that is not in a normal operation state due to failure or maintenance / inspection is excluded from the measured data used for data interpolation. be able to.
Therefore, the missing data can be interpolated using the data in the normal operation state, and the reliability and accuracy of the interpolated data can be improved.

実施の形態２．
実施の形態１では、データ補間処理部２７により、それまでの処理で抽出されたデータ補間処理用データの平均値を取って、補間データとしているが、補間データを形成するた
めの所定のルールとして、平均値を求めるのではなく、ニューラルネットワーク、またはファジィを使用して、補間データを形成することが可能である。 Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the data interpolation processing unit 27 takes the average value of the data interpolation processing data extracted in the process so far as the interpolation data. However, as a predetermined rule for forming the interpolation data, Instead of determining the average value, it is possible to form the interpolation data using a neural network or fuzzy.

１プラント監視装置
１０プラント計測データ
１１プラント故障情報
１２保守情報
１３データ補間条件
２１実測データ
２２計測データ入力部
２３計測データ選定処理部
２４データ補間用データ
２５データ補間用データ抽出処理部
２６データ補間処理用データ
２７データ補間処理部
２８補間データ
２９補間データ出力処理部
３１表示装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Plant monitoring apparatus 10 Plant measurement data 11 Plant failure information 12 Maintenance information 13 Data interpolation condition 21 Actual measurement data 22 Measurement data input part 23 Measurement data selection process part 24 Data interpolation data 25 Data interpolation data extraction process part 26 Data interpolation process Data 27 Data interpolation processing unit 28 Interpolation data 29 Interpolation data output processing unit 31 Display device

Claims

A plant monitoring device for interpolating missing measurements of plant measurement data measured by a plant measuring instrument for monitoring a plant,
A measurement data input unit for acquiring the plant measurement data;
Data interpolation data by excluding data corresponding to the plant failure information and maintenance information from the plant measurement data acquired by the measurement data input unit based on separately formed plant failure information and maintenance information Measurement data selection processing unit to create
Confirm each parameter of the data interpolation condition formed in advance by arbitrarily combining each parameter of period, day of the week, weather and temperature, and extract data that matches the data interpolation condition from the data interpolation data A data interpolation data extraction processing unit for creating data interpolation processing data,
And a data interpolation processing unit that processes the data interpolation processing data created by the data interpolation data extraction processing unit according to a predetermined rule, and creates interpolation data for interpolating missing measurements of the plant measurement data. A plant monitoring device characterized by comprising.

The plant monitoring apparatus according to claim 1, further comprising an interpolation data output processing unit that displays the interpolation data created by the data interpolation processing unit.

The plant monitoring apparatus according to claim 1, wherein the predetermined rule is to take an average value of the data interpolation processing data.