特許

J-GLOBAL ID：200903049286997877

プラントの自己学習診断、予測方法及び装置

発明者： 長瀬 誠 ,  藤森 治男 ,  山田 泉 ,  内田 俊介 ,  有田 節男 ,  福崎 孝治 ,  高橋 文信
出願人/特許権者： 株式会社日立製作所
代理人 (1件)： 笹岡 茂 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-095465
公開番号（公開出願番号）：特開平6-289179
出願日： 1993年03月30日
公開日（公表日）： 1994年10月18日
要約：

【要約】【目的】 プラントの自己学習診断、予測方法において、プラントの仕様、特性等の時間的な変化に対応してモデルパラメータを自動修繕し、予測精度の劣化防止と自己学習による精度の向上を図ることにある。【構成】 シミュレーションモデルのモデルパラメータを実測された状態量の値と前記実測値に対応する解析値との偏差の二乗和が最小になるように自動的に最適化するステップと、最適化後に残った前記偏差と全ての実測された状態量との相関関係を解析するステップと、相関の強い状態量を新たにモデルパラメータ算出の変数に加えることにより自己学習するステップと、シミュレーションにより事前に算出された状態量の予測値と新たに実測された実測値とを比較して異常の有無を判定するステップと、前記予測値と新たに実測された実測値の偏差に基づき異常原因を同定するステップと、異常原因による波及事象を予測するステップとを備える。

請求項（抜粋）：

プラントを循環する冷却系に関わる物理的又は化学的挙動を記述するシミュレーション結果を用いてプラントの構成機器、材料あるいは放射性核種の生成・蓄積の少なくとも1つ以上を対象として診断、予測するプラントの自己学習診断、予測方法において、シミュレーションモデルのモデルパラメータを実測された状態量の値と前記実測値に対応する解析値との偏差の二乗和が最小になるように自動的に最適化するステップと、最適化後に残った前記偏差と全ての実測された状態量との相関関係を解析するステップと、相関の強い状態量を新たにモデルパラメータ算出の変数に加えることにより自己学習するステップと、シミュレーションにより事前に算出された状態量の予測値と新たに実測された実測値とを比較して異常の有無を判定するステップと、前記予測値と新たに実測された実測値との偏差に基づき異常原因を同定するステップと、最適化されたモデルパラメータの値あるいは長期のシミュレーション結果により、構成機器、材料の寿命あるいは放射性核種の蓄積量を予測するステップとを備えたことを特徴とするプラントの自己学習診断、予測方法。

IPC (4件)：

G21C 17/00 ,  G01D 21/00 ,  G21C 17/02 ,  G05B 23/00

FI (2件)：

G21C 17/00 R ,  G21C 17/02 GDB F