監視制御データからのプラント運転パターン分類手法および分類パターンの解釈支援手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-18

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A Novel Algorithm for Classifying and Explaining Plant Operation Pattern from SCADA System's Historical Data

著者名: 今井 健（三菱電機）,上野 洋平（三菱電機）

著者名(英語): Ken Imai (Mitsubishi Electric Corp),Yohei Ueno (Mitsubishi Electric Corp)

キーワード: プラント運用|監視制御データ|ノウハウ抽出|データマイニング|分節化パターン分類|plant operation|SCADA system historical data|know-how extraction|data mining|segmentationpattern classification

要約(日本語): ベテラン職員の大量退職を背景にプラント運転技術の継承が課題となっている．監視制御データからプラント運転パターンを抽出する手法として，監視制御データを信号空間軸でのクラスタリングと時間軸でのクラスタ統合により分節化し，抽出した記号列を基にパターン分類を行う手法を検討した．提案手法を上水道の配水管網に適用した結果，93.6%の精度で配水パターンが分類でき，分節化により分類根拠が把握しやすいことが確認できた．

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