JPS59127105A - プラントの運転ガイド提示装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は原子カプラント事故時の運転操作を自動的に運
転員に提示する学習機能を有するプラントの運転ガイド
提示装置に関する。

〔従来技術〕

一般に、プラントの運転ガイド方式には大別して２種類
の方式が従来からある。一つの方式は、あらかじめプラ
ントで発生する異常または事故を想定し、Ｉｊｈ特性解
析等の結果から事象の波及シーケンスを樹木論理の形で
与えておくことによシ、実際にブラットで発生している
異常または事故全同定するものである。運転ガイドの決
定は、想定事象シーケンスに対して与えられている対応
操作から選択する。

他の方式はプラントの主要なプロセス量の変動あるいは
、系統機器の状態変動から、異常または事故発生の徴候
を検知し、プラン）ｆ正常な状態に戻すような対応操作
を選択する、いわゆる対症療法ペースの方式である。

ところで、前者の方式ではプラントに想定外の事象が発
生した場合、あるいは発生している事象を詳細に把握で
きない場合には不適当である。一方後者の方法は発生事
象の原因等を解明する必要がないため想定外事象有無に
関係なく適用可能であり、プラント事故時のように安全
確保金弟１に重視する場合に適している。しかし、事故
発生の有無を判断せず徴候のみで対応操作を選択するた
めに、不必要あるいは過剰な運転操作を実施してしまう
恐れがあり、多くの想定事象解析結果の知識を反映出来
ず、したがって質の高い運転ガイド方式とは言い難い。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、プラント事故時、既知の想定事象解析
結果に基づいて適切なプラントの対応操作を提示すると
共に、想定外事故発生時にも適切な対応操作の推定を行
うことができ且つ学習により運転ガイドの品質及び信頼
性を高めることができるプラントの運転ガイド提示装置
を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明は、プラントからのデータを自動的に処理して事
故を同定し、この事故に関する対応操作を示した運転ガ
イドを運転員に提示するものにおいて、事故時のプラン
トからのデータによシ事故の種類を同定する事故モデル
同定部と、予め用意した種々の想定事故モデルのデータ
を格納するガイドデータベースと、事故モデル同定部か
らの同定された事故に関するデータとガイドデータベー
スの想定事故モデルのデータとをつき合わせ同定された
事故に関する対応操作を示す運転ガイドを決定しこれ全
運転員に提示する運転ガイド決定部と、事故時プラント
からのデータと事故モデル同定部からの同定事故に関す
るデータとを取込み、既知の想定事故に関する新たな対
応操作情報を、あるいは新たな事故に関する対応操作情
報を前記ガイドデータベースに追加する学習部とから成
る運転ガイド提示装置誠意そ採用することによシ、上記
目的を達成する。

次に本発明の原理について説明する。

プラント運転ガイド機能における学習は、２つに大別で
きる。１つは、プラントで発生する事故事象とそれに対
する有効な運転操作の知識を追加して行くことであシ、
他の１つは、事前に有する事故本象と対応操作の知識が
５Ａ際のプラント特性に一致しない場合に正しく修正し
ていく機能である。本発明では、この機能を実現するた
めに、事故と対応操作の知識（以下、ガイドデータベー
スと称する）をプラントの事故時モデルと対応操作テー
ブルに簡潔に表現することとした。そこで、プラントの
事故はプラントの制御系統機器の故障あるいは構造的損
傷を原因となるので、プラントの事故モデルの正常モデ
ルからのパラメータ変動が各事故事象と対応付けられる
ことに着目した。

又、シンプトンペース運転ガイド方式の特長である想定
外事象への対応機能を有し、更に想定事象に関する詳細
な知１１ｆｌ！？用いて運転ガイドの質を高めるという
目的に対しては、上記パラメータ空間において距離の考
え方を用いて対応操作推定が可能である。これはパラメ
ータ空間において、類似の事故事象に対応する点は集中
してクラスタを形成すること、および事故時にとるべき
運転操作は主要プロセス量の制御に関するもので限定さ
れていることから、上記のそれぞれのクラスタを形成す
る類似事故事象に対しては同一の運転操作が対応してい
ると考えられることによる。想定外事象はいずれのクラ
スタにも属さないものと考えられるが、この場合には各
クラスタ重心までの距離で事象の類似度を定義し、とる
べき運転操作の選択順位または操作手順の決定に反映さ
せる。

以下、本発明の詳細な説明する。第１図は本発明のプラ
ントの運転ガイド提示装置の一実施例を示す全体ブロッ
ク図である。プラントは、一般に主システムとサブシス
テムとからなるが、原子力発電所の場合には原子炉、タ
ービン、発電機と主要制御系、補助系、安全保護系など
の系統機器から構成される。事故モデル同定部２はプラ
ント１から主システムの主要プロセス量、主要プロセス
ｉ変化率、系統機器の状態量、起動信号、起動要求信号
を取込み、プラントの主要プロセス量が変動して事故発
生の徴候が得られた場合にモデル同定を行なう。

学習部４は前記プラントの鎖状態量と事故モデル同定部
２の計算結果であるモデルパラメータを取込み、発生し
た事故事象の波及シーケンス全区間で取込んで記憶して
いた時系列データを用いて、新らたな事故同定モデルの
パラメータと有効な対応操作の情報をガイドデータベー
ス５に追加する。

更に、事故事象の波及進行中においては、前記プラント
の鎖状態量のうちの主要プロセス量変化率、系統機器の
状態量、起動信号、起動要求信号を用いて、系統機器運
転による主要プロセス量の制御効果を計算し、ガイドデ
ータベース５に与えられているデータと異なった場合に
はデータを修正する。

運転ガイド決定部３は同定した事故モデルの、あらかじ
め与えておく正常モデルからのパラメータ変化分を取込
み、ガイドデータベース５で用意しておくパラメータ空
間の点を決定し、想定事故モデルのパラメータ空間にお
ける各クラスタからの距離に応じて運転ガイドを決定し
、運転員６に表示する。

次に、本発明の実施例を沸騰水形原子力発電所に適用し
た場合について各機能ブロックの詳細構成図を用いて説
明する。第２図は事故モデル同定部２および運転ガイド
決定部３の詳細構成を示す機能ブロック図である。主要
プロセス量変動量計算部１５は主要プロセス蓋測定部１
０を通してプラント１から主要プロセスｉｔ取込み主要
プロセス量変動量を対応操作選択部１８に出力する。プ
ラント構造モデルパラメータ変化計算部１６は主要プロ
セス貴変化率測定部１１を通してプラント１から主要プ
ロセス量変化率を取込むと共に系統愼器状態量測定部１
２全通してプラント１から操作入力を取込み、構造モデ
ルパラメータ変動量を対応操作選択部１８に出力する。

系統機器モデルパラメータ変化計算部１７は系統機器起
動測定部１３全通してプラント１から系統機器起動信号
全取込み、また系統機器起動要求信号測定部１４全通し
てプラント１から糸ｇ機器起動要求信号を取ラント１か
ら操作人力を取込んで系統機器モデルメータ変動量を対
応操作選択部１８に出力する。

対応操作選択部１８は入力される各種データに基づいて
一連の対応操作運転手順を運転ガイド表示部１９に出力
し、運転ガイド表示部１９はこれを表示する。

次に本実施例の機能動作と演算アルゴリズムに（９） ついて説明する。プラントモデル同定に関しては種々の
手法があるが、本発明の実施例では次に示すように、線
形の状態方程式をベースとして簡単化した入出カモデル
を作成することとした。いま、プラントの系統機器起動
による操作入力をδｕ１この時の主要プロセス量変化率
の変動分をδ文で表わすと次式のように近似できる。

δＸ＝Ｓ・δＵ　　　　　　　　　・・・（１）ここで
、ＢＦｉ、入力系数マトリクスであるが、これはプラン
ト主システム固有の動特性で決まるのでこの要素をプラ
ント構造モデルパラメータと称する。また、操作人力δ
Ｕは系統機器起動信号および同要求信号をδＷ、δｗｅ
で表わすと次式で示すことができる。

δｕ＝Ｕ・δＷ　　　　　　　　　・・・（２）δｗ＝
Ｋ・δＷ＊　　　　　　　　　・・・（３）ここで、Ｕ
は系統機器運転と制御入力の関係を示すマ）　ＩＪクス
であシ、Ｋは系統機器の異常有無を示す対角マトリクス
である。（２）、　（３）式から次式を得る。

（１０） δｕ＝Ｃ・δＷ４　　　　　　　　　　　・・・（４）
ＣミｔＪ−Ｋ　　　　　　　　　　　　　　・・・（５
）ここで、マトリクスＣは系統機器固有の機能状態で決
まるのでこの要素全系統機器モデルパラメータと称する
。プラント事故時には安全確保を第１とする運転操作全
選定する必要がある。このため、主要プロセス量として
は安全機能に係わるものを対象とするが、沸騰水形原子
力発電所を対象とした場合の主要プロセス量と関連系統
器を第１表に示す。各主要プロセス量には、原子炉の安
全全確保するうえで守るべき制限値が設定されている。

例えば原子炉水位に対しては、通常運転水位が１１５７
＋ａ＋、原子炉スクラム水位が２７３ａ＋、緊急炉心冷
却系（ｅｃｃｓ系）の自動起動水位が−１２２（ｍ（高
圧系）および−３７２０ｍ（低圧系）と気水分離器下端
よりの高さで設定されている。

したがって、原子炉水位を取込みその値が上記の設定値
に達する変動があった場合には、原子炉水位を低下させ
るような事故発生を想定できる。

主要プロセス量変動量計算部１５は主要ブロモ（１１） ス量を取込み、変動量評価の設定値と比較して、設定値
に達した場合に事故発生と判定し、対応操作選択部１８
を起動する。事故モデル同定部は、プラント構造モデル
と系統機器モデルに分けて、それぞれの正常モデルから
のずれとして同定するが、モデルの基本式は（１）式と
（４）式である。第２表に代表的な想定事故事象あける
モデルパラメータの変化と対応操作？示す。例えば、給
水機能喪失時には、給水系の操作要求指令に対して原子
炉への注水が出来ないので系統機器モデルパラメータＣ
の給水機能に関係する要素ＣｆＷは１から０に変化する
。冷却水喪失事故（ＬＯＣＡ）時には注水減少したと考
えられる。これは、プラント構造そチルハラメータ日の
要素変動になる。それぞれのモデルパラメータを同定す
るには、（１）式と（４）式の人出変数を取込んで計算
する。

プラント構造モデルパラメータ変化計算部１６は、主要
プロセス量変化率６文と系統機器状態量（１２） 第１表 （１３） 第　　２　　表 （１４） のなかの操作人力δｕ６取込み、次式でプラント構造モ
デルパラメータＢの要素変動を評価する。

系統機器ｊが起動したとする。

ＨＩ＝１（２文）傘−６文１　　　　　・・・（６）（
ｊ＝１．・・・ｍ） （δ月＝Ｂ４δＵ　　　　　　　・・・（７）（６）式
で与える系統機器性能指標がしきい値より大きくなった
ことをもって、与えられたプラント構造モデルパラメー
タＢ＊を修正する。いま系統機器として高圧炉心スプレ
系が起動した時、操作入力ベクトルの主要な変動要素は
注水項Ｕ、である。したがって、プラント構造モデルパ
ラメータＢの第Ｗ列成分の変動量（δＢ）、が次式で求
まる。

１　　　　・ （δＢ　）　、　−−（δＸ　−６文本）　　　　・・
・（８）δｕ。

同様に、系統機器モデルパラメータ変化計算部１７は系
統機器起動信号δＷ１系統機器起動要求償号δｗ”およ
び系統機器状態飯のうちから操作入力δＵを取り込み、
系統機器モデルパラメータの変動量］δＣ）を求める。

例えば、高圧炉心ス（１５） プレ系の起動要求信号（６ｗ”　）　ｉｔｐｃｇが出力
された時、次式の関係で求められる。

（−〇　）　＊ｐｃｍ＝δ　Ｕ−δｕ　”ＩＰＣＩ　　
　　　　　−（９）ただし、δＷ”　ｍｐｃｍ＝　１で
ある。もしも、高圧炉心スプレ系が異常発生で起動しな
かった場合には（９）式の右辺第１項δＵ＝Ｏとなる。

また、系統機器の機能は、一般的に、主要プロセス量が
大幅に変動した場合に変化する固有の非線形特性がある
。例えば原子炉圧力が上昇していくとポンプの吐出流量
は減少する。このような特性の変動は事故発生とは関係
がないので与えられた系統機器モデルパラメータＣ傘を
、主要プロセス量の関数式に従って逐次修正する。

次に、対応操作選択部ＩＢの作動を説明する。

ガイドデータベース５は、想定事故事象の解析結果から
（８）式、（９）式で求められた、プラント構造モデル
パラメータと系統機器モデルパラメータの変動分を各パ
ラメータマトリクスの要素を座標軸成分とするパラメー
タ空間に表示したデータと、ある空間領域に集中してい
る点の集合とを、多変量（１６） 解析法の手法を用いてクラスタ化したデータを４有して
いる。同時に各クラスタに対しては対応操作がテーブル
の形で用意されているとする。例えば、第２表に示すよ
うに、給水機能喪失と外部電源喪失事故のように類似の
モデルパラメータ変動を伴なう場合には、対応操作とし
ても隔離時冷却系（几ＣＩＣ）と高圧炉心スプレ系（Ｈ
ＰＣ８）の起動が要求されるごとく同一の対応操作が選
択される。いま、プラント構造モデルパラメータ変化と
系統機器モデルパラメータ変化が与えられた時、第３図
に示すパラメータ空間の点Ｐが決まる。

対応操作選択部１８はまず各クラスタの重心までの距離
を計算する。クラスタＣヨの重心ｋ（、ｘＩａｍＸｌｔ
ｅ・・・Ｘｌ、）で表わすと、ユークリッド距離Ｌ％は
次式で示される。

各クラスタＣＪ　　（’　＝Ｌ・・・ｈ）に対応操作Ｕ
ｔ（’＝ｔｓ・・・ｈ）が与えられているとき、点Ｐの
事故事象に対して選定する合成対応操作Ｕ、を次式で求
める。

１に 合成対応操作Ｕ、の意味は、各対応操作の加舞・・・重
み係数の大きさが対応操作実施の優先順位を示している
と解釈できる。あるいは、発生した事故事象が、想定事
故と大きく異なっておシ、相異なる対応操作を同時に実
施する必要があると考えられる。いずれの解釈を採用す
るかはプラントの状況に依存しておシ、運転員の判断に
よる。また、各クラスタの対応操作として一連の運転手
順を与えることも可能である。この場合の合成対応操作
は、時間を単位区分に切った時に各単位区分において距
離逆数の重み付加算を実施して求められる。

すなわち、一連の対応操作運転手順はベクトル形式で表
現可能であシ、合成対応操作はベクトル演算で加算して
得られる。

次に、学習部４の作動第４図に従って１ｒ説明する。学
習部４はオフライン運転ガイド学習部２５と適応運転ガ
イド修正部２６の２つの主要な機能がある。オフライン
運転ガイド学習部２５では、主要プロセス量応答記憶部
２０、事故同定モデルパラメータ変化記憶部２１、およ
び系統機器運転シーケンス記憶部２２によって、一連の
事故事象シーケンス期間中のそれぞれの入力データを時
系列的に記憶しておく。主要プロセス量時系列データ評
価部２３は、２つの機能がある。１つは、事故事象進行
中に主要プロセス量と運転制限値を逐次比較して変動程
度を評価し、変動程度が小さくなったことをもって事故
シーケンス終了と判定する。他の１つは、事故シーケン
ス終了後に行うもので、記憶している主要プロセス量の
時系列データを単位の時間区間毎に取シ出し、変動傾向
を評価する。この評価は、主要プロセス量の整定目標値
との偏差程度を指標の形で得るもので次式のように、変
化率も考慮する。

（ｔ＝１．・・・ｎ） ここで、δＸｌ＋　δＸ、は主要プロセス量とその変化
率の目標値との偏差分、ｈｓｌｌｈｌｌは規格（１９） 化定数である。圓式で与える偏差指標の各時間区分にお
ける変動傾向で実施している運転操作の妥当性が評価で
きる。ガイドデータベース生成部２４は、事故モデルパ
ラメータ変化と系統機器運転シーケンスを各時間区分単
位で記憶データから取り出し、上記偏差指標の値によっ
て系統機器運転による対応操作の妥当性を評価する。そ
の結果、偏差指標が減少傾向を示していることによって
対応操作の妥当性が確認されたら、この対応操作を事故
モデルパラメータ変化データと対にしてガイドデータベ
ースに追加する。このようにして、プラントにおける事
故事象の経験が学習される。

一方、適応運転ガイド修正部２６は主要プロセス量変化
率、系統機器状態量、系統機器起動信号および系統機器
起動要求信号を取込み、系統機器の機能状態を評価する
。この評価は、系統機器における故障発生有無判定、操
作入力の値の定格状態における目標値との比較を行うも
ので、結果からガイドデータベース５における各対応操
作の効果程度を修正する。

（２０） 第５図は本実施例の動作タイミングを示したフローチャ
ートである。先ずステップ１０１にて主要プロセス量が
変動したか否か’に４’ｌ１足し、変動した場合にはス
テップ１０２にてプラント事故モデルの同定を行ない、
次にステップ１０３にてパラメータを間における距離＃
ｆ算を行ない、更にステップ１０４にてガイドデータベ
ースによシ対応操作を決定する。次にステップ１０５に
て主要プロセス量の応答が予測通シか否かを判断し、予
想通シであった場合は処理を終了し予想通シでない場合
はステップ１０６にてガイドデータベースの内容を修正
して処理を終了する。一方、ステップ１０１にて主要プ
ロセス量が変動していない場合はステップ１０７にて事
故シーケンス終了が否かを判断し、終了していない場合
は処理を終了し、終了している場合はステップ１０８に
て事故モデルと対応操作の関係を決定し、これをステッ
プ１０９にてガイドデータベースへ追加して処理を終了
する。

本実施例によれば、事故モデル同定部２にょシ、（２１
） 事故時のプラントから諸状態量を取込み予め格納されて
いる正常なそデルからのパラメータ変動を計算して事故
を同定し、このパラメータ変動分を運転ガイド決定部３
が取込みガイドデータベースに用意しておる既知の事故
事象群の特徴を抽出したデータ群と比較（Ｃパラメータ
空間で行なう）して、当該事故に対する運転ガイドを決
定し、これを運転員６に表示することによシ既知の想定
事象解析結果に基づいて事故時のプラントの適切な対応
操作を提示することができると共に、想定外事故発生時
にもガイドデータベースに用意しである既知の事故事象
群に対する近さから適切な運転ガイドを合成して決定し
これを運転員６に表示することにより想定外事故発生時
にも適切な対応操作を行なうことができる。従って過剰
な対応操作あるいは後手に回る対応操作を防止してプラ
ン）１−安全に運行し得る効果がある。

また、学習部４が前記プラントの諸状態量と事故モデル
同定部２からのパラメータ変動分を取込んで、発生した
事故事象の波及シーケンス全区間（２２） で記憶していた時系列データ全開いて新たな事故同定モ
デルのパラメータと有効な対応操作の情報と全前記ガイ
ドデータベース５に追加すると共に、事故事象９波及進
行中においては前記プラントの諸状態量の内のいくつか
のデータを用いて系統機器運転による主要プロセス量の
制御効果を計算し、この計算結果がガイドデータベース
５に与えられているデータと異なった場合にはこれを修
正するという学習効果があシ提示した運転ガイドの信頼
性及び品質を常に向上させることができる。

〔発明の効果〕

以上記述した如く本発明のプラントの運転ガイド提示装
置によれば、既知の想定事象解析結果に基づいて適切な
事故時のプラントの対応操作を提示する効果があり、並
びに想定外事故発生時にも適切な対応操作の推定を行な
ってこれを提示する効果があると共に、各事故時のデー
タ解析に基づいて想定事象解析結果を修正あるいは追加
する学習機能があるため、運転ガイドの品質及び信頼性
を向上させる効果がある。

（７３）

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のプラントの運転ガイド提示装置の一実
施例を示すブロック図、第２図は第１図の事故モデル同
定部及び運転ガイド決定部の詳細構成例を示したブロッ
ク図、第３図はパラメータ空間に表示した事故モデルの
クラスタ例を示した説明図、第４図は第１図で示した学
習部の詳細構成例を示したブロック図、第５図は本実施
例のプラントの運転ガイド提示装置の動作タイミングを
。 示すフローチャート図である。 １・・・プラント、２・・・事故モデル同定部、３・・
・運転ガイド決定部、４・・・学習部、５・・・ガイド
データベ（２４） 茅　ｌ　目 ４　　　　　　　　　　　　　◇ 第２　目 茅４　目 Ｚ５ ２６− 第　　５　　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、入力されるプラントの主要な鎖状態量に基づいて予
   め与えられている正常なモデルからの偏差であるパラメ
   ータ変動を計算して事故モデルを同定する事故モデル同
   定部と、プラントにおいて発生が予想される想定事故事
   象の解析結果から得られる事故事象群の特徴を示すパラ
   メータ空間におけるデータ群及び各事故事象群に対応す
   る運転ガイドデータ群を保持するガイドデータベースと
   、事故モデル同足部からのパラメータ変動量をガイドデ
   ータベースのパラメータ空間におけるデータ群と比較し
   て尚該事故に対処する運転ガイドを決定する運転ガイド
   決定部とから成ることを特徴とするプラントの運転ガイ
   ド提示装置。 ２、事故時のプラントからの鎖状態量と事故モデル同定
   部からのパラメータ変動量とを取込んで解析し、既知の
   想定事故に関する衝たな対応操作情報を、あるいは新た
   な事故に関する対応操作情報を前記ガイドデータベース
   に追加する学習部を設けたことを特徴とする特許請求の
   範囲第１項記載のプラントの運転ガイド提示装置。 ３、運転ガイド決定部は、入力されるパラメータ変動分
   に基づいてガイドデータベースに格納されているパラメ
   ータ空間の点を決定し、この点の前記パラメータ空間の
   複数の事故モデルクラスタに対する距離を算出し、この
   距゛離に従って各事故モデルクラスタに対応する各運転
   ガイドを合成して当該事故に対処する一連の運転ガイド
   を作シ出すことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
   のプラントの運転ガイド提示装置。