JP6862130B2 - 異常検知装置、異常検知方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、異常検知装置、異常検知方法、およびプログラムに関する。

ビルの空調機および熱源機では、省エネ化の推進により、運用時の消費エネルギーを最小化する技術が実用化されている。各機器のローカル制御の性能が悪化した場合、想定された最適点での運転が困難となる。その結果、消費エネルギーが増加することが考えられる。これを防ぐために、プラントおよび設備の様々な異常診断技術が提案されている。例えば、正常なデータを利用して正常なモデルおよび正常な閾値を作成し、かつ実測データと、正常なモデルから得られるデータとを比較することにより異常の有無を判定する技術がある。

近年、省エネ化の推進により、空調機は様々な省エネ制御手法で動作しているため、外気および室内の状況の変化により空調機の運転が変化する。この場合、消費電力量の比較だけでは空調機の異常を判断することが難しい。特に、空調機の場合、季節によって空調機の省エネ運転の動作が異なるため、過去の基準データの設定が困難である。本明細書において、「省エネルギー」は「省エネ」と略される。

特開２００９−２０７２１号公報

本発明が解決しようとする課題は、機器の異常を検知することができる異常検知装置、異常検知方法、およびプログラムを提供することである。

実施形態の異常検知装置は、データ取得部と、機器モデル記憶部と、消費電力量演算部と、異常判定部とを持つ。前記データ取得部は、機器のセンサから出力された計測値と、前記機器の消費電力量と、前記機器の温度に関する設定値と、異常時における前記設定値に対する温度差である閾値を取得する。前記機器モデル記憶部は、前記機器の消費電力量を演算するための機器モデルを記憶する。前記消費電力量演算部は、前記データ取得部によって取得された前記計測値と、前記機器モデル記憶部に記憶された前記機器モデルとに基づいて、前記設定値が前記閾値だけずれたときの消費電力量を演算する。前記異常判定部は、前記データ取得部によって取得された前記機器の前記消費電力量と、前記消費電力量演算部によって演算された前記消費電力量とに基づいて、前記機器に異常が発生しているか否かを判定する。

第１の実施形態の異常検知装置のブロック図。 第１の実施形態の系統情報を示す図。 第１の実施形態の消費電力量を示すグラフ。 第１の実施形態の異常検知装置による処理の手順を示すフローチャート。 第２の実施形態の異常検知装置のブロック図。 第２の実施形態の異常検知装置による処理の手順を示すフローチャート。 第３の実施形態の異常検知装置のブロック図。 第３の実施形態の異常検知装置による処理の手順を示すフローチャート。 第３の実施形態の異常検知装置が備える表示部の画面を示す図。 第４の実施形態の異常検知装置のブロック図。 第４の実施形態の異常検知装置による処理の手順を示すフローチャート。 第４の実施形態の最適な点検周期の演算例を示す図。

以下、実施形態の異常検知装置、異常検知方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。実施形態の機器は、省エネ制御手法による制御が適用される機器である。以下、ビルにおける空調機および熱源機を機器の例として説明する。簡略化のため、熱源機は冷水を空調機に搬送し、かつ空調機は冷水を利用して空気を冷却する場合を例として説明する。冷却する場合と加熱する場合とでは、利用する冷媒が冷水と温水とで異なる等の違いはある。しかし、異常検知装置の構成および機能はどちらの場合も同様である。空調機および熱源機は省エネ制御手法により動作していると仮定する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態について図１から図４を参照して説明する。図１は、第１の実施形態の異常検知装置１の構成を示す。図１に示すように、異常検知装置１は、データ取得部１０と、機器モデル記憶部１１と、系統情報記憶部１２と、消費電力量演算部１３と、パラメータ入力部１４と、異常判定部１５と、順位演算部１６とを備える。

データ取得部１０は、機器のセンサから出力された計測値と、機器の消費電力量と、機器の運用条件を示す設定値とを取得する。機器は、空調機および熱源機である。センサは、機器が配置された環境下に配置される。センサから出力された計測値は、消費電力量以外の計測値である。例えば、センサから出力された計測値は、外気温度、外気湿度、室内負荷、室内温度、および室内湿度である。データ取得部１０は、電力計以外のセンサから上記の計測値の現在値を取得する。また、データ取得部１０は、電力計から機器の消費電力量の現在値を取得する。また、データ取得部１０は、機器の運用条件を示す設定値の現在値を機器から取得する。機器の運用条件を示す設定値については後述する。データ取得部１０は、取得された計測値、消費電力量の現在値、および機器の運用条件を示す設定値の現在値を消費電力量演算部１３および異常判定部１５に出力する。

機器モデル記憶部１１および系統情報記憶部１２は、揮発性または不揮発性のメモリである。機器モデル記憶部１１および系統情報記憶部１２が１つの記憶部として構成されてもよい。

機器モデル記憶部１１は、機器の消費電力量を演算するための機器モデルを記憶する。機器モデルは、機器の消費電力量の演算方法を示す情報である。例えば、機器モデルは、機器の消費電力量の演算に必要な式の情報である。機器モデル記憶部１１は、機器の種類毎に機器モデルを記憶する。

機器は、複数の系統のいずれか１つに含まれる。複数の系統の各々は、少なくとも１つの機器を含む。系統情報記憶部１２は、系統に含まれる機器を示す系統情報を系統毎に記憶する。実施形態では、複数の空調機および熱源機を同時に診断するために、診断の対象となる空調機および熱源機を含むグループが１系統と定義される。図２は、系統情報記憶部１２が記憶する系統情報を示す。各系統の情報と、各系統に含まれる機器（空調機および熱源機）とが関連付けられて系統情報として系統情報記憶部１２に記憶される。例えば、系統１は、空調機１および熱源機１を含む。空調機および熱源機だけでなく、診断に利用するセンサデータの情報が系統情報に含まれてもよい。

消費電力量演算部１３は、データ取得部１０によって取得された計測値と、機器モデル記憶部１１に記憶された機器モデルとに基づいて、機器の運用に関する設定値に対する消費電力量を演算する。消費電力量演算部１３は、異常判定の対象である系統に対応する系統情報が示す機器の機器モデルを選択する。消費電力量演算部１３は、選択された機器モデルを使用して、異常判定の対象である系統の消費電力量を演算する。

パラメータ入力部１４は、異常の有無を判定するために必要なパラメータをユーザが入力するための入力インタフェースである。ユーザは、パラメータ入力部１４を介してパラメータを異常検知装置１に入力する。例えば、パラメータは、異常の有無を判定するための閾値である。パラメータ入力部１４は、入力されたパラメータを異常判定部１５に出力する。

異常判定部１５は、データ取得部１０によって取得された機器の消費電力量と、消費電力量演算部１３によって演算された消費電力量とに基づいて、機器に異常が発生しているか否かを判定する。異常判定部１５は、パラメータ入力部１４に入力されたパラメータを異常判定の閾値として使用する。異常判定部１５は、判定結果を順位演算部１６に出力する。

順位演算部１６は、異常判定部１５によって異常が発生していると判定された機器を含む系統毎に、系統で発生する損失の大きさに基づく順位を演算する。具体的には、順位演算部１６は、異常判定部１５によって異常と判定された系統を抽出し、かつ抽出された系統の消費電力量の損失が大きい順に複数の系統を並び替える。これにより、順位演算部１６は、各系統の点検の必要性に応じた順位を決定する。順位演算部１６は、演算された順位を診断結果として出力する。消費電力量の損失が大きい順に複数の系統を並び替えることにより、管理者または点検員は、故障等に対する点検の順位を容易に決定することができる。

異常検知装置１が、プログラムを読み込み、かつ読み込まれたプログラムを実行してもよい。つまり、異常検知装置１の機能はソフトウェアにより実現されてもよい。このプログラムは、異常検知装置１の動作を規定する命令を含む。このプログラムは、例えばフラッシュメモリのような「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」により提供されてもよい。また、上述したプログラムは、このプログラムが保存された記憶装置等を有するコンピュータから、伝送媒体を介して、あるいは伝送媒体中の伝送波により異常検知装置１に伝送されてもよい。プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように、情報を伝送する機能を有する媒体である。また、上述したプログラムは、前述した機能の一部を実現してもよい。さらに、上述したプログラムは、前述した機能をコンピュータに既に記録されているプログラムとの組合せで実現できる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

機器モデル記憶部１１に記憶された機器モデルの具体例を説明する。空調機および熱源機の消費電力量を演算するモデルとして、例えば、以下の式（１）から式（３）を用いてもよい。以下の式（１）および式（２）では、例として熱源機は空冷ヒートポンプチラーである。式（１）における効率（ＣＯＰ）は、外気温度および外気湿度に基づいて算出される。

熱源機冷却電力量（Ｅ＿ｈｓ）＝冷却熱量（Ｑ）／効率（ＣＯＰ） ・・・（１）
熱源機ポンプ電力量（Ｅ＿ｐｕｍｐ）＝ポンプ定格消費電力量（Ｅ＿ｐｕｍｐ＿ｒａｔｅ）×（ポンプ流量（Ｆ＿ｐｕｍｐ）／ポンプ定格流量（Ｆ＿ｐｕｍｐ＿ｒａｔｅ））^３ ・・・（２）
空調機ファン電力量（Ｅ＿ｆａｎ）＝ファン定格消費電力量（Ｅ＿ｆａｎ＿ｒａｔｅ）×（ファン風量（Ｆ＿ｆａｎ）／ファン定格風量（Ｆ＿ｆａｎ＿ｒａｔｅ））^３ ・・・（３）

室内側のバランス式として、以下の式（４）が使用されてもよい。つまり、式（１）における冷却熱量（Ｑ）は、式（４）により室内顕熱負荷（Ｑ＿ｒｏｏｍ）として算出されてもよい。
室内顕熱負荷（Ｑ＿ｒｏｏｍ）＝空気比熱（Ｃａ）×ファン風量（Ｆ＿ｆａｎ）×（室内温度（Ｔ＿ｒｏｏｍ）−給気温度（Ｔ＿ｓａ）） ・・・（４）

消費電力量演算部１３による消費電力量の演算方法について説明する。実施形態では、空調機および熱源機は、省エネ制御手法により動作している。このため、空調機および熱源機に対して、運用条件を示す設定値が省エネ制御手法により設定されている。消費電力量演算部１３は、この運用条件を示す設定値を利用して、消費電力を演算する。例えば、運用条件を示す設定値は、空調機給気温度、室内温度、および熱源機の冷水温度である。運用条件を示す設定値は、外気湿度および露点温度等であってもよい。

図３を用いて、消費電力量の演算方法について具体的に説明する。図３は、消費電力量のグラフを示す。グラフの横軸は、空調機給気温度である。空調機給気温度は、運用条件を示す設定値である。グラフの縦軸は、消費電力量である。図３において、空調機電力量、熱源機電力量、および合計消費電力量の各グラフが示されている。合計消費電力量は、空調機電力量および熱源機電力量の合計である。

消費電力量演算部１３は、式（１）から式（３）と、センサの計測値の現在値と、運用条件を示す設定値の現在値（現在設定値）とを用いて演算を行う。消費電力量演算部１３は、現在設定値で機器を運用する場合の消費電力量を演算する。具体的には、消費電力量演算部１３は、現在設定値に対応する空調機電力量および熱源機電力量をそれぞれ演算する。その後、消費電力量演算部１３は、空調機電力量および熱源機電力量を合計する。これにより、図３の点Ｐ１における消費電力量が演算される。

次に、消費電力量演算部１３は、空調機給気温度が現在設定値から＋１℃ずれた場合の消費電力量を演算する。これにより、図３の点Ｐ２における消費電力量が演算される。さらに、消費電力量演算部１３は、空調機給気温度が現在設定値から＋２℃ずれた場合の消費電力量を演算する。これにより、図３の点Ｐ３における消費電力量が演算される。同様に、消費電力量演算部１３は、空調機給気温度が現在設定値から−１℃および−２℃ずれた場合の消費電力量を演算する。これにより、図３の点Ｐ４および点Ｐ５における消費電力量が演算される。図３に示されていない点についても、消費電力量演算部１３は、消費電力量を演算する。これにより、図３に示す消費電力量曲線を描くことができる。

空調機および熱源機は、省エネ制御手法により動作しているため、現在設定値における合計消費電力量は、消費電力量曲線における最小値である。消費電力量演算部１３は、空調機給気温度に関する消費電力量と同様に、室内温度および熱源機の冷水温度等に関する消費電力量を演算してもよい。

異常判定部１５による判定の具体例を説明する。異常判定部１５は、消費電力量曲線において現在設定値に対応する消費電力量を検出する。これにより、異常判定部１５は、機器に設定されている設定値に対する消費電力量を検出する。さらに、異常判定部１５は、損失量を演算する。損失量は、機器の現在の設定値に対する消費電力量と、データ取得部１０によって取得された機器の消費電力量の現在値との差である。機器の現在の設定値に対する消費電力量は、図３の点Ｐ１における消費電力量である。異常判定部１５は、損失量と、パラメータ入力部１４に入力された閾値とに基づいて、機器に異常が発生しているか否かを判定する。

具体例として、空調機における冷水バルブに異常が発生することにより空調機の給気温度の制御性能が悪化したと仮定して判定方法を説明する。冷水バルブに固着が発生した場合、あるいは一部の機構が故障した場合、冷水バルブが正常に動作せず、給気温度を給気温度設定値に制御できない。例えば、給気温度設定値が２２℃である場合、冷水バルブの異常により、給気温度が２４℃となることがある。その結果、熱源機における冷却熱量は減少するが、室内を冷却するためにファン風量が増加する。

例えば、冷水バルブの異常が発生した場合、消費電力量は、空調機給気温度が現在設定値よりも２℃高い場合の消費電力量（図３の点Ｐ３）となる。この消費電力量は、正常時の消費電力量（図３の点Ｐ１）よりも増加している。この消費電力の増加量が損失量である。異常判定部１５は、損失量と、異常の有無を判定するための閾値とを比較することにより、機器に異常があるか否かを判定する。上記の例では、損失量が閾値よりも大きい場合、異常判定部１５は、異常が発生していると判定する。損失量が閾値以下である場合、異常判定部１５は、異常が発生していないと判定する。異常があると判定された場合、判定対象の系統における少なくとも１つの機器に異常がある。

パラメータ入力部１４に入力される閾値は、現在設定値と、異常時の消費電力量に対応する設定値との差分を示す値であってもよい。例えば、運用条件を示す設定値が空調機給気温度である場合、２℃のような値が閾値として入力される。異常判定部１５は、運用条件を示す設定値が現在設定値から２℃ずれたときの消費電力量を算出する。これにより、異常判定部１５は、パラメータ入力部１４に入力された閾値を消費電力量の閾値に変換する。異常判定部１５は、消費電力量の現在値と消費電力量の閾値とを比較することにより、機器に異常があるか否かを判定する。

異常判定部１５は、データ取得部１０によって取得された機器の消費電力量を一次エネルギー消費量、ＣＯ２排出量、およびコスト（金額）のいずれか１つの指標の第１の値に変換してもよい。この場合、異常判定部１５は、消費電力量演算部１３によって演算された消費電力量を第１の値と同一の指標の第２の値に変換する。異常判定部１５は、第１の値と第２の値とに基づいて、機器に異常が発生しているか否かを判定する。例えば、異常判定部１５は、データ取得部１０によって取得された機器の消費電力量をコストに変換する。さらに、異常判定部１５は、消費電力量演算部１３によって演算された消費電力量をコストに変換する。異常判定部１５は、これらのコストに基づいて、機器に異常が発生しているか否かを判定する。

消費電力量が上記の指標に変換される場合、消費電力量の閾値は上記の指標に対応する閾値に変換される。この場合、消費電力量の閾値だけでなく、その閾値を所定の指標に対応する閾値に変換することを示すパラメータがパラメータ入力部１４に入力される。

図４を用いて、異常検知装置１の動作を説明する。図４は、異常検知装置１による処理の手順を示す。

異常判定の対象となる空調機および熱源機の機器モデルが機器モデル記憶部１１に入力される。機器モデル記憶部１１は、入力された機器モデルを記憶する（ステップＳ１００）。例えば、機器モデルは、外部のコンピュータによって生成される。

ステップＳ１００の後、異常判定の対象となる各系統における機器の情報が系統情報記憶部１２に入力される。系統情報記憶部１２は、入力された情報を系統情報として記憶する（ステップＳ１０１）。例えば、系統情報は、上記のコンピュータによって生成される。

ステップＳ１０１の後、異常の有無を判定するための閾値がパラメータ入力部１４に入力される（ステップＳ１０２）。ステップＳ１００からステップＳ１０２における処理は、判定のための前処理として行われる。

ステップＳ１０２の後、データ取得部１０は、消費電力量および計測値（外気温度、外気湿度、室内顕熱負荷、室内温度、および室内湿度）の現在値を取得する。また、データ取得部１０は、運用条件を示す設定値の現在値を取得する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において取得される現在値は、処理対象の１つの系統に関する現在値である。

ステップＳ１０３の後、消費電力量演算部１３は、機器モデルを機器モデル記憶部１１から取得し、かつ系統情報を系統情報記憶部１２から取得する。消費電力量演算部１３は、データ取得部１０によって取得された現在値と、機器モデルと、系統情報とを利用して、消費電力量を演算する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において演算される消費電力量は、処理対象の１つの系統に関する消費電力量である。

ステップＳ１０４の後、異常判定部１５は、処理対象の１つの系統における空調機および熱源機に異常が発生しているか否かを判定する。このとき、異常判定部１５は、ステップＳ１０４で演算された消費電力量と、異常の有無を判定するための閾値と、消費電力量の現在値とを用いる（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、処理対象の１つの系統に対する判定が行われる。異常判定部１５は、判定結果を順位演算部１６に出力する。

ステップＳ１０５の後、全ての系統に対して、異常の判定が終了したか否かの判断が行われる（ステップＳ１０６）。異常の判定が行われていない系統が存在する場合、ステップＳ１０３における処理が行われる。つまり、全ての系統に対して異常の判定が終了するまで、消費電力量の演算と、異常の判定とが繰り返される。

全ての系統に対して異常の判定が終了した場合、順位演算部１６は、異常判定部１５によって、異常が発生していると判定された系統を抽出する。順位演算部１６は、抽出された各系統の判定結果に基づいて、各系統の順位を演算する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７において演算される順位は、機器を点検すべき順を示す。

ステップＳ１０７の後、順位演算部１６は、ステップＳ１０７において演算された順位を診断結果として出力する（ステップＳ１０８）。

例えば、ステップＳ１０３からステップＳ１０８における処理は、各系統からリアルタイムに取得された設定値に基づいて行われる。ステップＳ１０３からステップＳ１０８における処理は、過去の所定期間に各系統から出力された設定値に基づいて行われてもよい。

異常検知装置１は順位演算部１６を有していなくてもよい。例えば、異常判定の対象である全ての系統の判定結果が出力されてもよい。異常判定部１５によって異常が発生していないと判定された系統の判定結果が出力されなくてもよい。異常検知装置１はパラメータ入力部１４を有していなくてもよい。例えば、異常の有無を判定するためのパラメータは、異常検知装置１のプログラムに含まれてもよい。

第１の実施形態によれば、省エネ制御手法により動作している機器の消費電力量の変化から各機器の制御性能の悪化および機器の故障を検知することができる。つまり、機器の異常を検知することができる。また、消費電力量の具体的な変化量を演算できるため、制御性能の悪化および機器の故障による消費電力量の損失額を演算することができる。さらに、複数の系統を同時に診断し、かつ各系統を損失の大きい順に並び替えることにより、管理者または点検員は点検の順位を容易に決定することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態について図５および図６を参照して説明する。図５は、第２の実施形態の異常検知装置１ａの構成を示す。図５に示す構成について、図１に示す構成と異なる点を説明する。

異常検知装置１ａは、図１に示す異常検知装置１の構成に加えて、機器モデル生成部１７を備える。機器モデル生成部１７は、回帰式を利用して機器モデルを生成する。機器モデル生成部１７は、正常な機器のセンサから出力された計測値に基づいて機器の機器モデルを生成する。機器モデル記憶部１１は、機器モデル生成部１７によって生成された機器モデルを記憶する。

上記以外の点について、図５に示す構成は、図１に示す構成と同様である。

図６を用いて、異常検知装置１ａの動作を説明する。図６は、異常検知装置１ａによる処理の手順を示す。図６に示す処理について、図４に示す処理と異なる点を説明する。

ステップＳ１０２の後、機器モデル生成部１７は、機器モデルを生成する。このとき、機器モデル生成部１７は、機器モデルを生成する対象となる空調機および熱源機のセンサが計測したデータを利用して機器モデルを生成する。機器モデルを生成するために利用するデータは、機器に異常が発生していない正常時のデータである。例えば、定期点検後のデータが利用される（ステップＳ１１０）。

例えば、ステップＳ１１０において、機器モデル生成部１７は、回帰モデルを利用して機器モデルを生成してもよい。回帰モデルを利用する場合、機器モデルを構成する各式は、以下の式（５）から式（７）のように定義されてもよい。
熱源機冷却電力量（Ｅ＿ｈｓ）＝ａ１＋ａ２×外気温度（Ｔ＿ａｍｂ）＋ａ３×熱源機負荷率（ｑ）＋ａ４×冷水往還温度差 ・・・（５）
熱源機ポンプ電力量（Ｅ＿ｐｕｍｐ）＝ｂ１＋ｂ２×ポンプ流量（Ｆ＿ｐｕｍｐ） ・・・（６）
空調機ファン電力量（Ｅ＿ｆａｎ）＝ｃ１＋ｃ２×ファン風量（Ｆ＿ｆａｎ） ・・・（７）

式（５）は、３つの説明変数を有する重回帰式である。式（６）および式（７）は、１つの説明変数を有する単回帰式である。ａ１〜ａ４、ｂ１、ｂ２、ｃ１、およびｃ２は、回帰モデルの係数である。機器モデル生成部１７は、式（５）から式（７）の変数のデータを用いて、回帰分析により係数を決定する。上記の回帰モデルの例では、１次式が使用されている。２次以上の多項式が使用されてもよい。

ステップＳ１１０の後、機器モデル記憶部１１は、ステップＳ１１０において生成された機器モデルを記憶する（ステップＳ１１１）。ステップＳ１１１の後、ステップＳ１０３における処理が行われる。

上記以外の点について、図６に示す処理は、図４に示す処理と同様である。

上記の例では、回帰モデルを使用して機器モデルが生成される。しかし、回帰モデル以外の手法により機器モデルが生成されてもよい。例えば、ニューラルネットワークまたは機械学習などの手法により、機器モデルが生成されてもよい。

第１の実施形態と同様に、異常検知装置１ａは、順位演算部１６およびパラメータ入力部１４を有していなくてもよい。

第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。第２の実施形態では、定期点検後などの正常時のデータを利用して機器モデルが生成される。このため、空調機および熱源機の種類に依存することなく、機器の異常を検知することができる。これにより、機器モデルの生成に必要な情報（機器の定格値等）を空調機および熱源機の種類毎に入力する必要がなくなる。したがって、第１の実施形態と比べて、異常検知装置の導入におけるエンジニアリング負荷を低減することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態について図７から図９を参照して説明する。図７は、第３の実施形態の異常検知装置１ｂの構成を示す。図７に示す構成について、図１に示す構成と異なる点を説明する。

異常検知装置１ｂは、図１に示す異常検知装置１の構成に加えて、損失量演算部１８と、通知部１９とを備える。損失量演算部１８は、機器に設定されている設定値に対する消費電力量と、データ取得部１０によって取得された機器の消費電力量との差である損失量を演算する。損失量は、機器の現在の設定値に対する消費電力量と、機器の消費電力量の現在値との差である。損失量演算部１８は、演算された損失量を通知部１９に出力する。通知部１９は、順位演算部１６によって演算された順位をユーザに通知する。ユーザは、管理者または点検員である。例えば、通知部１９は、表示部２０として構成されている。表示部２０は、順位演算部１６によって演算された順位を表示する。また、表示部２０は、損失量演算部１８によって演算された損失量を表示する。

通知部１９は、表示部２０以外の構成であってもよい。例えば、通知部１９は、アラーム音を発生してもよい。あるいは、通知部１９は、メールを管理者または点検員宛てに送信することにより、診断結果を管理者または点検員に通知してもよい。

上記以外の点について、図７に示す構成は、図１に示す構成と同様である。

図８を用いて、異常検知装置１ｂの動作を説明する。図８は、異常検知装置１ｂによる処理の手順を示す。図８に示す処理について、図４に示す処理と異なる点を説明する。

ステップＳ１０７の後、損失量演算部１８は、異常判定部１５によって、異常が発生していると判定された系統における損失量を演算する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０の後、順位演算部１６は、ステップＳ１０７において演算された順位を診断結果として出力する。損失量演算部１８は、ステップＳ１２０において演算された損失量を診断結果として出力する。表示部２０は、ステップＳ１０７において演算された順位と、ステップＳ１２０において演算された損失量とを表示する（ステップＳ１２１）。

図９は、表示部２０の画面の例である。表示部２０は、グラフＧ１および表Ｔ１を含む画像を表示する。グラフＧ１および表Ｔ１は、順位演算部１６によって演算された順位すなわち点検順位を示す。グラフＧ１は、各系統の空調機および熱源機の消費電力量と、各系統の損失量とを含む。各系統の空調機および熱源機の消費電力量は、棒状のグラフで示されている。各系統について、正常時の消費電力量のグラフと現在の消費電力量のグラフとが横方向に並べられている。各消費電力量のグラフにおいて、空調機の消費電力量のグラフと熱源機の消費電力量のグラフとが縦方向に並べられている。各系統の損失量は、折れ線で示されている。各系統の空調機および熱源機の消費電力量のグラフは、損失量が大きい順に並べられている。右側に配置された系統の損失量は、左側に配置された系統の損失量よりも大きい。つまり、右側に配置された系統の点検の優先度は、左側に配置された系統の点検の優先度よりも高い。

表Ｔ１は、所定期間毎の各系統の損失量を含む。現在の損失量が所定期間継続した場合の損失量が表Ｔ１に含まれる。例えば、所定期間は、１日、１ヶ月、および１年である。表Ｔ１において、各系統の損失量は、損失量が大きい順に並べられている。右側に配置された系統の損失量は、左側に配置された系統の損失量よりも大きい。つまり、右側に配置された系統の点検の優先度は、左側に配置された系統の点検の優先度よりも高い。

グラフＧ１および表Ｔ１が表示されることにより、管理者または点検員は点検の順位および損失量を把握しやすくなる。表Ｔ１が表示されることにより、管理者または点検員は具体的な損失額を把握しやすくなる。

図９に示す例では、表示部２０は、消費電力量の損失量を表示する。損失量演算部１８は、損失量［ｋＷｈ］および電力量単価［円／ｋＷｈ］の積である損失額［円］を演算してもよい。表示部２０は、損失額を表示してもよい。

上記以外の点について、図８に示す処理は、図４に示す処理と同様である。

第１の実施形態と同様に、異常検知装置１ｂは順位演算部１６を有していなくてもよい。したがって、表示部２０は、異常判定の対象である全ての系統の情報を表示してもよい。このとき、異常判定部１５によって異常が発生していると判定された系統の情報が強調表示されてもよい。例えば、異常が発生していると判定された系統の情報と、異常が発生していないと判定された系統の情報とが、異なる色で表示されてもよい。表示部２０は、異常が発生していないと判定された系統の情報を表示しなくてもよい。

異常検知装置１ｂは損失量演算部１８を有していなくてもよい。したがって、表示部２０は、損失量を表示しなくてもよい。

第３の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。第３の実施形態では、異常が発生したときに表示部２０の画面に画像が表示される。あるいは、メールなどによる通知が行われる。これにより、異常の発生を管理者または点検員に早急に知らせることができる。さらに、診断結果を表示部２０の画面に表示することにより、管理者または点検員は具体的な損失量を把握することができ、かつ点検すべき系統の順番を容易に把握することができる。

（第４の実施形態）
第４の実施形態について図１０から図１２を参照して説明する。図１０は、第４の実施形態の異常検知装置１ｃの構成を示す。図１０に示す構成について、図１に示す構成と異なる点を説明する。

異常検知装置１ｃは、図１に示す異常検知装置１の構成に加えて、損失量演算部１８および点検周期演算部２１を備える。損失量演算部１８は、図７に示す損失量演算部１８と同一である。損失量演算部１８は、機器に設定されている設定値に対する消費電力量と、データ取得部１０によって取得された機器の消費電力量との差である損失量を複数の期間毎に演算する。点検周期演算部２１は、複数の期間毎の損失量に基づく損失コストと、複数の期間毎の機器の点検コストとの合計に基づいて点検周期を演算する。

上記以外の点について、図１０に示す構成は、図１に示す構成と同様である。

図１１を用いて、異常検知装置１ｃの動作を説明する。図１１は、異常検知装置１ｃによる処理の手順を示す。図１１に示す処理について、図４に示す処理と異なる点を説明する。

ステップＳ１０７の後、損失量演算部１８は、異常判定部１５によって、異常が発生していると判定された系統における損失量を演算する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０の後、点検周期演算部２１は、点検周期を演算する（ステップＳ１３１）。

ステップＳ１３１において、点検周期演算部２１は、損失コストおよび点検コストの合計が相対的に小さい点検周期を演算する。具体的には、点検周期演算部２１は、損失コストおよび点検コストの合計が最も小さい最適な点検周期を演算する。以下では、点検周期演算部２１による最適な点検周期の演算例を説明する。点検周期が長くなるほど、点検回数が少なくなる。つまり、点検周期が長くなるほど、点検コストは小さくなる。一方、点検周期が長くなるほど、損失が継続する。このため、点検周期が長くなるほど、損失コストは大きくなる。このように、点検コストと損失コストとにはトレードオフの関係がある。両コストの合計が最も小さい点検周期が最適な点検周期である。

図１２は、最適な点検周期の演算例を示す。図１２に示すグラフの横軸は点検周期であり、かつ縦軸はコストである。損失コストのグラフＧ２と、点検コストのグラフＧ３と、合計コストのグラフＧ４とが示されている。

例えば、計測値および設定値の現在値に対応する損失量が算出されたとき、損失量はメモリに記憶される。過去の複数の時点で算出された損失量がメモリに記憶される。損失量演算部１８は、メモリに記憶された損失量に基づいて、複数の期間毎の損失量を演算する。例えば、損失量が１日に１回算出される場合、損失量演算部１８は、期間内の各日の損失量をメモリから読み出す。損失量演算部１８は、期間内の各日の損失量を合計することにより、その期間の損失量を演算する。外気温度および外気湿度等の条件は日によって異なるため、設定値は日によって異なる。その結果、損失量は日によって異なる。点検周期演算部２１は、損失量に基づく損失コストを演算する。図１２において、１ヶ月、２ヶ月、・・・、７ヶ月のそれぞれの損失コストが示されている。

また、点検周期演算部２１は、複数の所定期間毎の点検コストを演算する。図１２に示す例では、グラフＧ３は直線である。つまり、点検コストは時間の一次関数である。また、点検コストは単調に減少する。点検コストは、二次以上の関数で表されてもよい。合計コストは、損失コストおよび点検コストの合計である。図１２に示すように、点検周期が６ヶ月である場合、合計コストが最も小さくなる。したがって、図１２に示す例では、最適な点検周期は６ヶ月である。管理者または点検員がパラメータ入力部１４を介して点検コストの情報を入力してもよい。

ステップＳ１３１の後、順位演算部１６は、ステップＳ１０７において演算された順位を診断結果として出力する。さらに、点検周期演算部２１は、ステップＳ１３１において演算された点検周期を診断結果として出力する（ステップＳ１３２）。

異常検知装置１ｃによる処理の手順は、図１２に示す手順に限らない。例えば、ステップＳ１３０およびステップＳ１３１の後、ステップＳ１０７における処理が行われてもよい。

上記以外の点について、図１１に示す処理は、図４に示す処理と同様である。

上記の例では、点検周期演算部２１は、損失コストおよび点検コストの合計が最も小さい点検周期を演算する。点検周期演算部２１によって演算される点検周期は、損失コストおよび点検コストの合計が２番目あるいは３番目に小さい点検周期であってもよい。つまり、複数の期間は第１の期間および第２の期間を含んでもよい。第１の期間の損失コストおよび点検コストの合計は、第２の期間の損失コストおよび点検コストの合計よりも小さい。点検周期演算部２１は、第１の期間を点検周期として選択してもよい。

第１の実施形態と同様に、異常検知装置１ｃは、順位演算部１６およびパラメータ入力部１４を有していなくてもよい。第３の実施形態と同様に、異常検知装置１ｃは通知部１９（表示部２０）を有してもよい。

第４の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。第４の実施形態では、異常が発生した場合の損失コストと、点検コストとの合計が最も小さい点検周期が演算される。これにより、管理者または点検員が、点検を実施する周期を容易に決定することができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、異常判定部１５を持つことにより、機器の異常を検知することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１，１ａ，１ｂ，１ｃ…異常検知装置、１０…データ取得部、１１…機器モデル記憶部、１２…系統情報記憶部、１３…消費電力量演算部、１４…パラメータ入力部、１５…異常判定部、１６…順位演算部、１７…機器モデル生成部、１８…損失量演算部、１９…通知部、２０…表示部、２１…点検周期演算部

Claims (10)

1. 機器のセンサから出力された計測値と、前記機器の消費電力量と、前記機器の温度に関する設定値と、異常時における前記設定値に対する温度差である閾値を取得するデータ取得部と、
   前記機器の消費電力量を演算するための機器モデルを記憶する機器モデル記憶部と、
   前記データ取得部によって取得された前記計測値と、前記機器モデル記憶部に記憶された前記機器モデルとに基づいて、前記設定値が前記閾値だけずれたときの消費電力量を演算する消費電力量演算部と、
   前記データ取得部によって取得された前記機器の前記消費電力量と、前記消費電力量演算部によって演算された前記消費電力量とに基づいて、前記機器に異常が発生しているか否かを判定する異常判定部と、
   を備える異常検知装置。
2. 系統情報記憶部を備え、
   前記機器は、複数の系統のいずれか１つに含まれ、
   前記複数の前記系統の各々は、少なくとも１つの前記機器を含み、
   前記系統情報記憶部は、前記系統に含まれる前記機器を示す系統情報を前記系統毎に記憶し、
   前記消費電力量演算部は、異常判定の対象である前記系統に対応する前記系統情報が示す前記機器の前記機器モデルを選択する
   請求項１に記載の異常検知装置。
3. 前記異常判定部によって異常が発生していると判定された前記機器を含む前記系統毎に、前記系統で発生する損失の大きさに基づく順位を演算する順位演算部を備える
   請求項２に記載の異常検知装置。
4. 前記順位演算部によって演算された前記順位をユーザに通知する通知部を備える
   請求項３に記載の異常検知装置。
5. 前記通知部は、前記順位演算部によって演算された前記順位を表示する表示部である 請求項４に記載の異常検知装置。
6. 前記異常判定部は、前記データ取得部によって取得された前記機器の前記消費電力量を一次エネルギー消費量、ＣＯ２排出量、およびコストのいずれか１つの指標の第１の値に変換し、
   前記異常判定部は、前記消費電力量演算部によって演算された前記消費電力量を前記第１の値と同一の指標の第２の値に変換し、
   前記異常判定部は、前記第１の値と前記第２の値とに基づいて、前記機器に異常が発生しているか否かを判定する、
   請求項１に記載の異常検知装置。
7. 正常な前記機器のセンサから出力された前記計測値に基づいて前記機器の前記機器モデルを生成する機器モデル生成部を備え、
   前記機器モデル記憶部は、前記機器モデル生成部によって生成された前記機器モデルを記憶する
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載に記載の異常検知装置。
8. 前記機器に設定されている前記設定値に対する前記消費電力量と、前記データ取得部によって取得された前記機器の前記消費電力量との差である損失量を複数の期間毎に演算する損失量演算部と、
   前記複数の前記期間毎の前記損失量に基づく損失コストと、前記複数の前記期間毎の前記機器の点検コストとの合計に基づいて点検周期を演算する点検周期演算部と、
   を備える請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の異常検知装置。
9. 機器のセンサから出力された計測値と、前記機器の消費電力量と、前記機器の温度に関する設定値と、異常時における前記設定値に対する温度差である閾値を取得するデータ取得ステップと、
   前記データ取得ステップによって取得された前記計測値と、前記機器の消費電力量を演算するための機器モデルとに基づいて、前記設定値が前記閾値だけずれたときの消費電力量を演算する消費電力量演算ステップと、
   前記データ取得ステップによって取得された前記機器の前記消費電力量と、前記消費電力量演算ステップによって演算された前記消費電力量とに基づいて、前記機器に異常が発生しているか否かを判定する異常判定ステップと、
   を備える異常検知方法。
10. 機器のセンサから出力された計測値と、前記機器の消費電力量と、前記機器の温度に関する設定値と、異常時における前記設定値に対する温度差である閾値を取得するデータ取得ステップと、
    前記データ取得ステップによって取得された前記計測値と、前記機器の消費電力量を演算するための機器モデルとに基づいて、前記設定値が前記閾値だけずれたときの消費電力量を演算する消費電力量演算ステップと、
    前記データ取得ステップによって取得された前記機器の前記消費電力量と、前記消費電力量演算ステップによって演算された前記消費電力量とに基づいて、前記機器に異常が発生しているか否かを判定する異常判定ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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