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公開番号2023167968
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-11-24
出願番号2022079540
出願日2022-05-13
発明の名称異常予兆検知システムおよび異常予兆検知モデル生成方法
出願人株式会社東芝,東芝エネルギーシステムズ株式会社
代理人弁理士法人東京国際特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20231116BHJP(計算;計数)
要約【課題】疑似相関に起因する誤検知を抑制することができる異常予兆検知技術を提供する。
【解決手段】異常予兆検知システム1は、監視対象となる対象施設の異常または異常の予兆の少なくとも一方を検知する異常予兆検知モデルMの機械学習を行う1つ以上のコンピュータ5を備え、コンピュータ5は、対象施設2で発生する複数のプロセス量Pを取得し、それぞれのプロセス量Pを、複数のプロセス量間の相関を学習させる相関データと複数のプロセス量間の相関を学習させない非相関データとに分類し、この分類に応じて、それぞれのプロセス量Pが、相関データまたは非相関データとして紐づけされた学習用入力データを生成し、学習用入力データを異常予兆検知モデルMに入力して機械学習を行う、ように構成されている。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項1】
監視対象となる対象施設の異常または前記異常の予兆の少なくとも一方を検知する異常予兆検知モデルの機械学習を行う1つ以上のコンピュータを備え、
前記コンピュータは、
前記対象施設で発生する複数のプロセス量を取得し、
それぞれの前記プロセス量を、複数の前記プロセス量間の相関を学習させる相関データと複数の前記プロセス量間の相関を学習させない非相関データとに分類し、
この分類に応じて、それぞれの前記プロセス量が、前記相関データまたは前記非相関データとして紐づけされた学習用入力データを生成し、
前記学習用入力データを前記異常予兆検知モデルに入力して前記機械学習を行う、
ように構成されている、
異常予兆検知システム。
続きを表示(約 1,600 文字)【請求項2】
前記学習用入力データに含まれる複数の前記プロセス量は、複数のグループに分けられており、
前記相関データとして紐づけされた少なくとも1つの前記プロセス量は、同一の前記グループ内の他の前記プロセス量が変化した場合に、これに応じて変化するものであり、
前記非相関データとして紐づけされた少なくとも1つの前記プロセス量は、同一の前記グループ内の他の前記プロセス量が変化した場合に、これに応じて変化しないものである、
請求項1に記載の異常予兆検知システム。
【請求項3】
前記コンピュータは、
複数の前記プロセス量を判定用入力データとして学習済みの前記異常予兆検知モデルに入力し、
前記判定用入力データの入力に応じて前記異常予兆検知モデルから出力され、複数の前記プロセス量の正常な状態が復元された判定用出力データを取得し、
前記判定用入力データと前記判定用出力データとの差分に基づいて、前記対象施設の前記異常または前記異常の予兆の少なくとも一方の有無を判定する、
ように構成されている、
請求項1または請求項2に記載の異常予兆検知システム。
【請求項4】
前記コンピュータは、
外部情報に基づいて、それぞれの前記プロセス量を、前記相関データまたは前記非相関データに分類するプロセス量分類フラグを設定する、
ように構成されている、
請求項1または請求項2に記載の異常予兆検知システム。
【請求項5】
少なくとも1つの前記プロセス量が固定値で運用されるものである場合には、この少なくとも1つの前記プロセス量を前記非相関データとして分類する、
請求項1または請求項2に記載の異常予兆検知システム。
【請求項6】
前記対象施設の運転条件が切り替わったときに、少なくとも1つの前記プロセス量と他の前記プロセス量との相関が変化しない場合には、この少なくとも1つの前記プロセス量を前記非相関データとして分類する、
請求項1または請求項2に記載の異常予兆検知システム。
【請求項7】
少なくとも1つの前記プロセス量が前記対象施設の一部が間欠的な運転を行うことで変化する場合には、この少なくとも1つの前記プロセス量を前記非相関データとして分類する、
請求項1または請求項2に記載の異常予兆検知システム。
【請求項8】
少なくとも1つの前記プロセス量が前記対象施設の外部環境を要因として変化するものである場合には、この少なくとも1つの前記プロセス量を前記非相関データとして分類する、
請求項1または請求項2に記載の異常予兆検知システム。
【請求項9】
少なくとも1つの前記プロセス量が突発的な変化を起こすものである場合には、この少なくとも1つの前記プロセス量を前記非相関データとして分類する、
請求項1または請求項2に記載の異常予兆検知システム。
【請求項10】
監視対象となる対象施設の異常または前記異常の予兆の少なくとも一方を検知する異常予兆検知モデルの機械学習を行う1つ以上のコンピュータを用いて行う方法であり、
前記対象施設で発生する複数のプロセス量を取得し、
それぞれの前記プロセス量を、複数の前記プロセス量間の相関を学習させる相関データと複数の前記プロセス量間の相関を学習させない非相関データとに分類し、
この分類に応じて、それぞれの前記プロセス量が、前記相関データまたは前記非相関データとして紐づけされた学習用入力データを生成し、
前記学習用入力データを前記異常予兆検知モデルに入力して前記機械学習を行う、
処理を前記コンピュータが実行する、
異常予兆検知モデル生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、異常予兆検知技術に関する。
続きを表示(約 2,200 文字)【背景技術】
【0002】
原子力発電プラントおよび火力発電プラントなどの大規模プラントでは、プラントを構成する様々な系統および機器の健全性を監視する目的で、多数のプロセス信号が監視されている。近年、プラント監視を支援する技術として、機械学習により実現される人工知能(AI:Artificial Intelligence)を活用した異常予兆検知の実用化が進んでいる。この異常変化の検知では、近年急速に発達した機械学習技術を用いることで、異常が顕在化する前の予兆を検知する試みが進められている。例えば、数百~数千からなるプロセス量グループの相関、および正常時のプロセス量の動きを教師データとして学習させた機械学習モデルによる予測により、故障の予知を行う技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2021-33705号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
教師データによる学習時において、複数のプロセス量間において互いに物理的に相関が無いにも関わらず、時系列での変化の傾向が偶然似ることが生じる。これを疑似相関という。AIがこの疑似相関を学習してしまうことで、或るプロセス量が変化した際に、物理的な影響を受けることのない他のプロセス量の予測値も同時に変化してしまう現象が起きてしまう。これが誤検知の原因となる。その対策として、物理的相関の無い複数のプロセス量を異なるグループに分類する。具体的には、或るプロセス量の変化が他のプロセス量に物理的な影響を及ぼす可能性が小さい場合に、その或るプロセス量を事前に別モデル、例えば、プロセス量間の相関を学習しないプロセス量を単独監視し、異常予兆を監視するモデルに分離する。この分離した状態で学習を行うことで疑似相関の学習を回避し、プラントの異常予兆を高精度で行う必要がある。
【0005】
また、プロセス量間の相関を学習しないモデルへの分け方については明確な基準がなく、ユーザの裁量に委ねられた状態になる。このような分類基準が明確でないことにより分類判断で膨大な作業が発生する。さらに、分類を行うユーザのスキルに依存するため、分類の精度にばらつきが生じ、適切な仕分けができない。このため、機械学習モデルを設けた異常予兆検知装置の性能が意図した通りに向上しないおそれがある。なお、これはプロセス量間の疑似相関に起因することから、前述の技術だけでなく、プロセス量間の相関を学習する全てアルゴリズムに同様の課題がある。
【0006】
本発明の実施形態は、このような事情を考慮してなされたもので、疑似相関に起因する誤検知を抑制することができる異常予兆検知技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の実施形態に係る異常予兆検知システムは、監視対象となる対象施設の異常または前記異常の予兆の少なくとも一方を検知する異常予兆検知モデルの機械学習を行う1つ以上のコンピュータを備え、前記コンピュータは、前記対象施設で発生する複数のプロセス量を取得し、それぞれの前記プロセス量を、複数の前記プロセス量間の相関を学習させる相関データと複数の前記プロセス量間の相関を学習させない非相関データとに分類し、この分類に応じて、それぞれの前記プロセス量が、前記相関データまたは前記非相関データとして紐づけされた学習用入力データを生成し、前記学習用入力データを前記異常予兆検知モデルに入力して前記機械学習を行う、ように構成されている。
【発明の効果】
【0008】
本発明の実施形態により、疑似相関に起因する誤検知を抑制することができる異常予兆検知技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【0009】
異常予兆検知システムのハードウェア構成を示すブロック図。
異常予兆検知システムの処理の流れを示す機能ブロック図。
データ分類部の処理の流れを示す機能ブロック図。
固定値で運用する機器を示す構成図。
(A)は第1系統配管の流量調整弁開度信号を示すグラフ、(B)は第2系統配管の流量を示すグラフ。
冗長化された機器を有する系統を示す構成図。
(A)は第1ポンプの吐出圧力を示すグラフ、(B)は第2ポンプの吐出圧力を示すグラフ、(C)は配管の流量を示すグラフ。
間欠的な運転を行う機器を有する系統を示す構成図。
(A)は第1ポンプの吐出圧力を示すグラフ、(B)は第2ポンプの吐出圧力を示すグラフ、(C)はタンクの水位を示すグラフ。
外部環境の影響を受けて変動する機器を示す構成図。
(A)は建屋内外差圧を示すグラフ、(B)は室内差圧を示すグラフ。
突発的な変動を起こす機器を示す構成図。
(A)は第1系統の流量を示すグラフ、(B)は第2系統の流量を示すグラフ。
変形例の異常予兆検知システムの処理の流れを示す機能ブロック図。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照しながら、異常予兆検知システムおよび異常予兆検知モデル生成方法の実施形態について詳細に説明する。
(【0011】以降は省略されています)

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