特許 7532266 運転制御支援装置及び運転制御支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-02

(45)【発行日】2024-08-13

(54)【発明の名称】運転制御支援装置及び運転制御支援方法

(51)【国際特許分類】

   G05B 13/04 20060101AFI20240805BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20240805BHJP

【ＦＩ】

G05B13/04

G05B23/02 H

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2021002818

(22)【出願日】2021-01-12

(65)【公開番号】P2022108033

(43)【公開日】2022-07-25

【審査請求日】2023-05-25

(73)【特許権者】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001807

【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所

(72)【発明者】

【氏名】渡部 亜由美

(72)【発明者】

【氏名】三宮 豊

(72)【発明者】

【氏名】日高 政隆

(72)【発明者】

【氏名】中村 信幸

【審査官】松本 泰典

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１６８６１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平７－１３２２９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－５２０１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開昭６３－１０１９０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－２８２８０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１５４８２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１９３９１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－３１８６０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１２／０１７０６３９（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

Ｇ０５Ｂ １３／０４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

制御対象プラントの機器から過去に収集した実績計測値と、前記機器から過去に収集した、前記機器を制御するための実績制御値とを基に、前記機器を制御するための制御値の予測値である予測制御値を算出するための第１のモデルを生成する第１のモデル生成部と、
生成された前記第１のモデルに、計測値を入力することで前記予測制御値を算出する予測制御値算出部と、
前記機器において、前記予測制御値の入力から、前記機器による制御結果である実績結果値が得られるまでの応答時間が存在する場合において、前記実績計測値の時刻情報を前記応答時間だけシフトすることで応答時間補正済み計測値を生成するとともに、前記実績制御値及び前記予測制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトすることで応答時間補正済み制御値を生成し、前記応答時間補正済み計測値及び前記応答時間補正済み制御値を出力する応答時間補正部と、
前記応答時間補正済み計測値と、前記実績制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトした前記応答時間補正済み制御値と、前記実績結果値とを基に、結果値の予測値である予測結果値を算出するための第２のモデルを生成する第２のモデル生成部と、
生成された前記第２のモデルに、前記応答時間補正済み計測値及び前記予測制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトした前記応答時間補正済み制御値を入力することで前記予測結果値を算出する予測結果値算出部と、
算出された前記予測結果値を基に、前記予測制御値を補正することで補正済み予測制御値を算出し、前記補正済み予測制御値を前記機器へ出力する補正部と、
を有することを特徴とする運転制御支援装置。

【請求項2】

前記補正部は、
前記予測結果値と、予め設定されている前記予測結果値の目標値との差分を算出し、
前記差分が所定の閾値以上である場合、前記差分を基に前記予測制御値の補正量を算出し、
前記予測制御値に前記補正量を加算することで、前記補正済み予測制御値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の運転制御支援装置。

【請求項3】

少なくとも、前記予測結果値と、前記補正量と、前記補正済み予測制御値を表示部に表示する表示処理部
を有することを特徴とする請求項２に記載の運転制御支援装置。

【請求項4】

前記補正部は、
予め設定されている目標値と、前記予測結果値との差分を算出し、当該差分が所定の閾値より大きい場合、前記予測制御値の補正を推奨する旨を表示部に表示し、
前記差分が前記所定の閾値より小さい場合、前記予測制御値の補正が不要である旨を前記表示部に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の運転制御支援装置。

【請求項5】

前記応答時間補正部は、
前記応答時間が所定の幅で変動し、前記所定の幅の内における、それぞれの前記応答時間毎に、前記実績計測値の時刻情報をシフトさせることで、それぞれの前記応答時間に応じた、複数の応答時間補正済み計測値を生成するとともに、
前記所定の幅の内における、それぞれの前記応答時間毎に、前記実績制御値及び前記予測制御値の時刻情報をシフトさせることで、それぞれの前記応答時間に応じた、複数の応答時間補正済み制御値を生成し、
前記複数の応答時間補正済み計測値及び前記複数の応答時間補正済み制御値を前記第２のモデル生成部及び前記予測結果値算出部のそれぞれへ出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の運転制御支援装置。

【請求項6】

前記応答時間補正部によって、Ｎ個の前記複数の応答時間補正済み計測値と、Ｍ個の前記複数の応答時間補正済み制御値とが出力された場合、Ｎ個の前記複数の応答時間補正済み計測値をＫ個（Ｎ＞Ｋ）の前記複数の応答時間補正済み計測値に集約するとともに、Ｍ個の前記複数の応答時間補正済み制御値をＬ個（Ｍ＞Ｌ）の前記複数の応答時間補正済み制御値に集約し、
集約されたＫ個の前記複数の応答時間補正済み計測値、及び、集約されたＬ個の前記複数の応答時間補正済み制御値を前記第２のモデル生成部及び前記予測結果値算出部へ出力するデータ集約部
を有することを特徴とする請求項５に記載の運転制御支援装置。

【請求項7】

前記第１のモデルとして、回帰式、ニューラルネットワーク、決定木、及び、クラスタリングのうち、少なくとも１つが用いられる
ことを特徴とする請求項１に記載の運転制御支援装置。

【請求項8】

前記第２のモデルとして、回帰式、ニューラルネットワーク、決定木、クラスタリング、及び、物理式のうち、少なくとも１つが用いられる
ことを特徴とする請求項１に記載の運転制御支援装置。

【請求項9】

前記予測制御値は、薬剤の注入率、薬剤の注入量、風量、原料の投入量、弁の開度のうち、少なくとも１つが用いられ、
前記予測結果値は、処理水の水質、任意の成分の残留率、任意の成分の濃度、任意の生成物の生成量、反応効率のうち、少なくとも１つが用いられる
ことを特徴とする請求項１に記載の運転制御支援装置。

【請求項10】

前記補正部は、
予め設定されている目標値と、前記予測結果値との差分に基づいて、前記予測制御値の補正量を算出し、
前記予測制御値と、前記補正量とを加算することで前記補正済み予測制御値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の運転制御支援装置。

【請求項11】

制御対象プラントの機器の制御を支援する運転制御支援装置が、
前記機器から過去に収集した実績計測値と、前記機器から過去に収集した、前記機器を制御するための実績制御値とを基に、前記機器を制御するための制御値の予測値である予測制御値を算出するための第１のモデルを生成する第１のモデル生成ステップと、
生成された前記第１のモデルに、計測値を入力することで前記予測制御値を算出する予測制御値算出ステップと、
前記機器において、前記予測制御値の入力から、前記機器による制御結果である実績結果値が得られるまでの応答時間が存在する場合において、前記実績計測値の時刻情報を前記応答時間だけシフトすることで応答時間補正済み計測値を生成するとともに、前記実績制御値及び前記予測制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトすることで応答時間補正済み制御値を生成し、前記応答時間補正済み計測値及び前記応答時間補正済み制御値を出力する応答時間補正ステップと、
前記応答時間補正済み計測値と、前記実績制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトした前記応答時間補正済み制御値と、前記実績結果値とを基に、結果値の予測値である予測結果値を算出するための第２のモデルを生成する第２のモデル生成ステップと、
生成された前記第２のモデルに、前記応答時間補正済み計測値及び前記予測制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトした前記応答時間補正済み制御値を入力することで前記予測結果値を算出する予測結果値算出ステップと、
算出された前記予測結果値を基に、前記予測制御値を補正することで補正済み予測制御値を算出し、前記補正済み予測制御値を前記機器へ出力する補正ステップと、
を実行することを特徴とする運転制御支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プラントなどの制御対象機器の制御を支援する運転制御支援装置及び運転制御支援方法の技術に関する。

【背景技術】

【0002】

計測値に基づいて制御値を設定する運転管理を行う際、予測制御値を導くことが行われる。予測制御値を導く手法として、一般的に、物理現象を模擬したシミュレーションモデルを利用する手法や、実績データを基に統計や機械学習を活用して予測制御値を導く手法等が用いられる。

【0003】

一方、プラントにおける反応や移動等の現象は複雑であり、一般にシミュレーションモデルによる模擬が困難である。そのため、近年は、実績データを基に統計や機械学習を活用した予測制御値の導出が広く行われている。この手法では、実績データの計測値及び制御値の関係を統計や機械学習で再現したモデルが作成される。なお、制御値とはプラントの機器を制御するための値である。そして、新しく得られた計測値をモデルに入力することで適切な予測制御値が出力される。

【0004】

実績データを基に統計や機械学習を活用して予測制御値が導出される場合、導出される予測制御値は使用する実績データの質に影響を受ける。例えば、実績データを取得した時と異なる条件でプラントを運転している際の計測値がモデルに入力される場合がある。このような場合、実績データを基に作成したモデルから算出される予測制御値は現在の運転条件では不適切な値となることがある。また、実績データを取得した時の運転結果が最適でない場合、このような最適ではないデータが含まれている実績データを基に作成したモデルによる予測制御値が不適切な値となることがある。これらの場合、予測制御値を用いてプラントを制御した際に、望ましくない結果に至る可能性がある。

【0005】

運転結果が予測制御値に反映される場合、フィードバック制御が用いられるが、時定数の大きい系を扱うプラントでは応答遅れが大きくなる懸念がある。そのため、予測制御値を算出後、早期に運転結果が予測できることが好ましい。

【0006】

特許文献１では、予測モデルによる予測値をそのまま用いてプラントの監視や制御を行うと、予測値が誤差の分だけ安全ではない側へずれることがあり、望ましくない結果に至る可能性が課題として挙げられている。このような課題を解決する手段として、特許文献１には、「予測装置は、装置のプロセスデータを収集するデータ収集部と、データ収集部が収集した第１のプロセスデータに基づいて、第１のプロセスデータのうち所定の入力変数を入力値、所定の出力変数を出力値とする予測モデルと、予測モデルの予測誤差を算出する誤差算出モデルとを構築する予測モデル構築部と、データ収集部が収集した第２のプロセスデータのうち入力変数と予測モデルと誤差算出モデルと基づいて予測した第２のプロセスデータに対する出力変数の予測値と、出力変数の予測値に対する予測誤差と、に基づいて補正された予測値を出力する予測部と、を備える」予測装置、予測方法、及びプログラムが開示されている（要約参照）。

【0007】

特許文献２に記載の技術は、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集攪拌処理に要するコストを削減可能な水処理制御方法及び水処理制御装置の提供を目的としている。この目的を達成するため、特許文献２には「制御装置が、複数の注入率条件で凝集剤を注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の水質を予測し、予測された沈殿処理水の水質を用いて、複数の注入率条件について、凝集攪拌処理のコストと沈殿処理水の水質の目標値に対する予測値の偏差とをパラメータとして含む評価関数を用いて評価値を算出し、評価値に基づいて、凝集剤の最適な注入率条件を決定し、決定された注入率で凝集剤注入装置に凝集剤を注入させる」水処理制御方法及び水処理制御装置が開示されている（要約参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0008】

【文献】特開２０２０－３０６８６号公報

【文献】特開２０１４－６５０３０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

特許文献１では、予測モデルによる誤差を補正する手段を提供しているが、運転結果が最適でない実績データが混在する場合に予測モデルによる予測値を補正する手段が提供されていない。また、特許文献２では、運転結果を予測し複数の入力データから評価値を基に制御値が決定されるが、複数の入力データを決定する必要がある。

【0010】

このように、これまでの技術では、統計や機械学習を活用して予測制御値を算出した際には、実績データを取得した際の運転結果の相違による予測制御値への影響を考慮することができない。

【0011】

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、制御対象プラントの機器に対する制御精度を向上させることを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0012】

前記した課題を解決するため、本発明は、制御対象プラントの機器から過去に収集した実績計測値と、前記機器から過去に収集した、前記機器を制御するための実績制御値とを基に、前記機器を制御するための制御値の予測値である予測制御値を算出するための第１のモデルを生成する第１のモデル生成部と、生成された前記第１のモデルに、計測値を入力することで前記予測制御値を算出する予測制御値算出部と、前記機器において、前記予測制御値の入力から、前記機器による制御結果である実績結果値が得られるまでの応答時間が存在する場合において、前記実績計測値の時刻情報を前記応答時間だけシフトすることで応答時間補正済み計測値を生成するとともに、前記実績制御値及び前記予測制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトすることで応答時間補正済み制御値を生成し、前記応答時間補正済み計測値及び前記応答時間補正済み制御値を出力する応答時間補正部と、前記応答時間補正済み計測値と、前記実績制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトした前記応答時間補正済み制御値と、前記実績結果値とを基に、結果値の予測値である予測結果値を算出するための第２のモデルを生成する第２のモデル生成部と、生成された前記第２のモデルに、前記応答時間補正済み計測値及び前記予測制御値の時刻情報を前記応答時間だけシフトした前記応答時間補正済み制御値を入力することで前記予測結果値を算出する予測結果値算出部と、算出された前記予測結果値を基に、前記予測制御値を補正することで補正済み予測制御値を算出し、前記補正済み予測制御値を前記機器へ出力する補正部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段は実施形態中において適宜記載する。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、制御対象プラントの機器に対する制御精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】第１実施形態に係る運転管理支援システムの構成を説明する説明図である

【図2】第１実施形態に係る運転管理支援システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。

【図3】補正部が行う補正処理、表示処理及び出力処理の手順を示すフローチャートである。

【図4】第２実施形態に係る運転管理支援システムの構成を示す図である。

【図5】第２実施形態に係る運転管理支援システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。

【図6】第２実施形態に係る応答時間補正処理の手順を示すフローチャートである。

【図7】第３実施形態に係る運転管理支援システムの構成を説明する説明図である。

【図8】第３実施形態に係る運転管理支援システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。

【図9】第３実施形態に係る応答時間補正処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図10】第４実施形態に係る運転管理支援システムの構成を説明する説明図である。

【図11】第４実施形態に係る運転管理支援システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。

【図12】表示モニタ画面を説明する説明図である。

【図13】本実施形態における運転管理装置のハードウェア構成を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明の実施形態を、図面を使用して説明する。なお、各図において同一又は類似の構成には同一の符号を付し、説明が重複する場合には、その説明を省略する場合がある。

【0016】

［第１実施形態］
（システム）
図１は第１実施形態に係る運転管理支援システム１の構成を説明する説明図である。
なお、本実施形態は、制御対象としてのプラントＰ、特に水プラントや化学プラントにおける機器を対象として記載しているが、本実施形態の適用にあたって対象を限定するものではない。なお、水プラントは、例えば、浄水場や下水処理場を想定しているが、上記に限定されるものではない。詳細は後記するが、第１実施形態では、図１に示すように予測制御値２２２を算出する制御値予測モデル２２１と、予測結果値２３２を算出する結果値予測モデル２３１を使用する。本実施形態において予測制御値２２２は、プラントＰの制御用に設定する値であり、予測結果値２３２は、予測制御値２２２をプラントＰに設定した結果、プラントＰから出力される応答結果を示す値である。

【0017】

運転管理支援システム１は、実績ＤＢ１１０（Database）、第１モデル処理部１２０、第２モデル処理部１３０、補正部１４１、表示処理部１４２、表示モニタ１４３を有している。
実績ＤＢ１１０は、実績計測ＤＢ１１１、実績制御ＤＢ１１２、実績結果ＤＢ１１３を有している。
まず、プラントＰから収集済の過去の計測値、制御値、結果値が予め実績ＤＢ１１０に格納されている。ここで、プラントＰから収集された過去の計測値を実績計測データ２１１と称する。そして、実績計測データ２１１は実績計測ＤＢ１１１に格納されている。計測値は、例えば、管理対象となるプラントＰが水プラントであれば、実績計測データ２１１は、Ａ地点における温度、Ｂ地点における水の流量、Ｃ地点における水質等である。また、プラントＰが化学プラントであれば、Ａ地点における温度、Ｂ地点における流量、Ｃ地点における流量、原料中の成分の濃度等である。

【0018】

また、本実施形態では、プラントＰから収集された過去の制御値を実績制御データ２１２と称する。そして、実績制御データ２１２は、実績制御ＤＢ１１２に格納されている。実績制御データ２１２は、プラントＰの各機器の制御量等である。例えば、プラントＰが水プラントであれば、実績制御データ２１２は薬剤の注入率、薬剤の注入量、風量等である。プラントＰが化学プラントであれば、実績制御データ２１２は原料の投入量、弁の開度、薬剤の添加率（濃度）等である。

【0019】

さらに、プラントＰから収集された過去の結果値を実績結果データ２１３と称する。そして、実績結果データ２１３は実績結果ＤＢ１１３に格納されている。ここで、実績結果データ２１３は、プラントＰによる制御結果である。例えば、プラントＰが水プラントであれば、実績結果データ２１３は、処理水の水質、化学プラントであれば任意の生成物の生成量、反応効率、任意の成分の残留率、任意の成分の濃度等である。

【0020】

なお、実績計測データ２１１や、実績制御データ２１２や、実績結果データ２１３にはプラントＰから出力された時刻が時刻情報として格納されている。また、予測制御値２２２にも、プラントＰに設定される時刻が予測制御値２２２の時刻情報として格納されている。

【0021】

第１モデル処理部１２０は、制御値予測モデル構築部１２１と、予測制御値算出部１２２とを有する。
制御値予測モデル構築部１２１は、実績計測ＤＢ１１１から取得した実績計測データ２１１と、実績制御ＤＢ１１２から取得した実績制御データ２１２とを基に、制御値予測モデル２２１を生成する。ここで、制御値予測モデル２２１とは、予測制御値２２２を算出するためのモデルである。また、制御値予測モデル２２１は帰納法で定められるモデルである。帰納法で定められるモデルとは、例えば、回帰式や、決定木、クラスタリング（ランダムフォレスト等）、ニューラルネットワークの構造を有するモデル等である。ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークや、再起型ニューラルネットワーク等が含まれる。制御値予測モデル構築部１２１はこれらのモデルのうち、少なくとも１つを用いて制御値予測モデル２２１を生成する。

【0022】

予測制御値算出部１２２は、制御値予測モデル構築部１２１で生成された制御値予測モデル２２１に、プラントＰから取得した計測値２０１（現在の計測値）を入力することで、予測制御値２２２を算出する。
なお、実績計測データ２１１、実績制御データ２１２、実績結果データ２１３、計測値２０１等をデータと総称することがある。

【0023】

第２モデル処理部１３０は、結果値予測モデル構築部１３１と、予測結果値算出部１３２とを有する。
結果値予測モデル構築部１３１は、実績計測データ２１１と、実績制御データ２１２と、実績結果データ２１３とを基に、結果値予測モデル２３１を生成する。ここで、結果値予測モデル２３１とは、予測結果値２３２を算出するためのモデルである。また、帰納法又は演繹法で定められるモデルである。帰納法で定められるモデルは前記したように、例えば、回帰式や、決定木、クラスタリング（ランダムフォレスト等）、ニューラルネットワークの構造を有するモデル等である。演繹法で定められるモデルは、例えば、物理式が利用可能である。結果値予測モデル構築部１３１は、これらのモデルのうち、少なくとも１つを用いて結果値予測モデル２３１を生成する。

【0024】

予測結果値算出部１３２は、結果値予測モデル構築部１３１で生成された結果値予測モデル２３１に、予測制御値２２２と、計測値２０１（現在の計測値）を入力することで、予測結果値２３２を算出する。

【0025】

補正部１４１は予測結果値２３２と、予め設定されている目標値２４１との差分が所定の閾値Ｔ以上である場合、予測制御値２２２の補正を行う。予測制御値２２２の補正については後記する。そして、補正部１４１は、出力制御値２０２をプラントＰへ出力する。出力制御値２０２とは、補正した予測制御値２２２（補正済み予測制御値２５１）、あるいは、補正が不要である場合では、補正しない予測制御値２２２を含むものである。

【0026】

さらに、補正部１４１は、補正済み予測制御値２５１、補正量２５２等を表示処理部１４２へ出力する。表示処理部１４２は、予測制御値２２２や、予測結果値２３２、補正済み予測制御値２５１、補正量２５２等を表示モニタ１４３に表示する。

【0027】

このように、第１実施形態に係る運転管理支援システム１は、はじめに、予測制御値算出部１２２において、管理対象となるプラントＰから取得した計測値２０１（現在の計測値）を制御値予測モデル２２１に入力し、予測制御値２２２を得る。次に、運転管理支援システム１は、予測結果値算出部１３２において、管理対象となるプラントＰから取得した計測値２０１と、制御値予測モデル２２１に基づいて算出された予測制御値２２２とを結果値予測モデル２３１に入力し、予測結果値２３２を得る。さらに、運転管理支援システム１は、予測制御値２２２と予測結果値２３２を補正部１４１に入力する。その結果、補正部１４１は補正済み予測制御値２５１を出力する。

【0028】

以下において、第１実施形態に係る運転管理支援システム１の主な処理について図２に従って説明する。

【0029】

（全体処理）
図２は、第１実施形態に係る運転管理支援システム１が行う処理の手順を示すフローチャートである。
第１モデル処理部１２０において、実績ＤＢ１１０に格納されている実績計測データ２１１及び実績制御データ２１２それぞれの一部又は全部が制御値予測モデル構築部１２１に入力される。制御値予測モデル構築部１２１は、入力された実績計測データ２１１及び実績制御データ２１２の一部又は全部を基に制御値予測モデル２２１を生成し、出力する制御値予測モデル構築処理を行う（Ｓ１）。

【0030】

ここで、制御値予測モデル構築部１２１に入力する入力項目は、実績計測データ２１１の計測値がそのまま使用されてもよいし、実績計測データ２１１の実績計測値から選別した項目が使用されてもよい。他にも、実績計測データ２１１のうち、２つの項目の差分や合算値、１つの項目の一定期間の積算値や平均値が、実績計測データ２１１として入力されてもよい。あるいは、１つの項目について、積算値がある項目で入力され、同じ項目の平均値が積算値とは別の項目として入力されてもよい。制御値予測モデル構築部１２１で出力される制御値予測モデル２２１とは、モデルの構造及び最適化されたモデル中の各変数の組み合わせを意味する。例えば、制御値予測モデル２２１として、回帰式が用いられる場合、回帰式の構造及び回帰式の係数が制御値予測モデル構築部１２１から出力される。このようにして制御値予測モデル２２１が生成される。

【0031】

次に、予測制御値算出部１２２に、制御値予測モデル構築部１２１で生成された制御値予測モデル２２１と、プラントＰから取得された計測値２０１とが入力される。計測値２０１は、前記したように現在の計測値である。予測制御値算出部１２２は、制御値予測モデル２２１に、計測値２０１、即ち、現在の計測値を入力することで、現在の計測値に対応する予測制御値２２２を算出する予測制御値算出処理を行う（Ｓ２）。

【0032】

また、第２モデル処理部１３０の結果値予測モデル構築部１３１に、実績ＤＢ１１０に格納されている実績計測データ２１１、実績制御データ２１２、実績結果データ２１３が入力される。結果値予測モデル構築部１３１は、実績計測データ２１１、実績制御データ２１２、実績結果データ２１３を基に結果値予測モデル２３１を生成し、出力する結果値予測モデル構築処理を行う（Ｓ５）。結果値予測モデル２３１は、計測値２０１と、予測制御値２２２とを基に、予測制御値２２２がプラントＰに設定された結果、プラントＰから出力される結果値（予測結果値２３２）を算出するためのモデルである。前記したように計測値２０１は現在の計測値である。ステップＳ５によって、結果値予測モデル２３１が生成される。

【0033】

そして、結果値予測モデル構築部１３１に入力される入力項目は、実績計測データ２１１の計測値がそのまま入力されてもよいし、実績計測データ２１１の計測値から選別された項目が入力してもよい。また、結果値予測モデル構築部１３１に入力される入力項目は、制御値予測モデル構築部１２１に入力される入力項目と重複してもよい。他にも、２つの項目の差分や合算値、１つの項目の一定期間の積算値や平均値を、実績計測データ２１１の計測値の代替項目としてもよい。あるいは、実績計測データ２１１について、１つの項目について、積算値がある項目で入力され、同じ項目の平均値が積算値とは別の項目として入力されてもよい。

【0034】

また、制御値予測モデル２２１と、結果値予測モデル２３１とで、同種のモデルが用いられてもよいし、別種のモデルが用いられてもよい。例えば、制御値予測モデル２２１及び結果値予測モデル２３１の双方で畳み込みニューラルネットワークが用いられてもよい。あるいは、制御値予測モデル２２１で回帰式が用いられ、結果値予測モデル２３１で畳み込みニューラルネットワークが用いられてもよいし、その逆でもよい。

【0035】

そして、予測結果値算出部１３２に結果値予測モデル２３１、計測値２０１、予測制御値２２２が入力される。予測制御値２２２は、予測制御値算出部１２２から出力されたものである。その後、予測結果値算出部１３２は、入力される結果値予測モデル２３１に、計測値２０１及び予測制御値２２２を入力し、予測結果値２３２を算出する予測結果値算出処理を行う（Ｓ６）。

【0036】

また、補正部１４１に、予測制御値２２２と予測結果値２３２が入力される。その後、補正部１４１は、入力された予測制御値２２２及び予測結果値２３２を基に補正量２５２を算出する。そして、補正部１４１は、予測制御値２２２に補正量２５２を合算することで補正済み予測制御値２５１を出力する補正処理を行う（Ｓ７）。補正処理については後記して説明する。補正部１４１は、算出した補正済み予測制御値２５１や、補正量２５２を表示処理部１４２へ出力する。

【0037】

その後、表示処理部１４２は、予測制御値２２２、予測結果値２３２、補正済み予測制御値２５１、補正量２５２等を表示モニタ１４３に表示する表示処理を行う（Ｓ８）。表示モニタ１４３に表示される表示モニタ画面５００（図１２参照）については後記する。
また、補正部１４１は補正済み予測制御値２５１又は予測制御値２２２を出力制御値２０２として、制御対象であるプラントＰへ出力する出力処理を行う（Ｓ９）。プラントＰは、出力された出力制御値２０２を用いた制御を行う。

【0038】

図３は、補正部１４１が行う補正処理（図２のＳ７）、表示処理（図２のＳ８）及び出力処理（図２のＳ９）の手順を示すフローチャートである。
まず、補正部１４１は、予測結果値２３２と、目標値２４１との差分Δｙを算出する（Ｓ７０１）。目標値２４１は、予測結果値２３２の目標値２４１であり、本実施形態では、予め運転員によって設定されている値である。
次に、補正部１４１は、差分の絶対値｜Δｙ｜が閾値Ｔより大きいか否か（｜Δｙ｜＞閾値Ｔ）を判定する（Ｓ７０２）。閾値Ｔは、本実施形態では、予め運転員によって予め設定されている値である。ステップＳ７０２によって、予測制御値２２２の補正が推奨されるか否かが判断される。

【0039】

｜Δｙ｜≦閾値Ｔである場合（Ｓ７０２→Ｎｏ）、表示処理部１４２は、表示モニタ１４３に「補正不要」の旨を表示し（Ｓ８１１）、予測制御値２２２及び予測結果値２３２を表示モニタ１４３に表示する（Ｓ８１２）。そして、補正部１４１は、予測制御値２２２を出力制御値２０２としてプラントＰへ出力する（Ｓ９１１）。

【0040】

｜Δｙ｜＞閾値Ｔである場合（Ｓ７０２→Ｙｅｓ）、表示処理部１４２は、表示モニタ１４３に「補正推奨」の旨を表示する（Ｓ８２１）。ステップＳ８１１，Ｓ８２１によって、補正が推奨されるか否かの判定結果が、表示モニタ１４３を通じて運転員に伝達される。

【0041】

続いて、補正部１４１は補正量２５２を算出する（Ｓ７２１）。ここで、補正部１４１は、予測結果値２３２と目標値２４１との差分Δｙから補正量２５２を算出する。補正量２５２の算出には、例えば、以下の式（１）～（３）のいずれかが用いられる。なお、式（１）～（３）は一例であり、補正量２５２の算出式は、式（１）～（３）に限らない。

【0042】

【数1】

【0043】

ここで、式（１）～（３）において、ｙ：予測結果値２３２、Δｙ：予測結果値２３２と目標値２４１との差分、Ｃ１及びＣ２：係数、Ｄ：補正量２５２を示す。なお、Ｃ１，Ｃ２は、例えば、予め設定されている値である。

【0044】

続いて、補正部１４１は予測制御値２２２に補正量２５２を加算することで補正済み予測制御値２５１を算出する（Ｓ７２２）。
また、表示処理部１４２は、算出された予測制御値２２２、予測結果値２３２、補正要否、補正量２５２、補正済み予測制御値２５１等を表示モニタ１４３に表示する（Ｓ８２２）。これにより、運転員は、予測制御値２２２と予測制御値２２２とを採用した場合の予測結果値２３２、補正量２５２等を確認して、補正要否を決定することができる。なお、ステップＳ８２２で表示される画面について後記する。

【0045】

その後、運転員は入力装置１４（図１３参照）を介して、補正を実施するか否かを入力する（Ｓ７２３）。
補正を行わない旨が入力された場合（Ｓ７２３→Ｎｏ）、補正部１４１は、補正されていない予測制御値２２２をプラントＰへ出力する（Ｓ９１１）。
補正を行う旨が入力された場合（Ｓ７２３→Ｙｅｓ）、補正部１４１は、補正部１４１は算出した補正済み予測制御値２５１をプラントＰへ出力する（Ｓ９１２）。
ステップＳ７２３によって、運転員は、予測制御値２２２と、補正済み予測制御値２５１のどちらを出力制御値２０２としてプラントＰへ出力するかを決定することができる。

【0046】

なお、図３においてステップＳ７０１、Ｓ７０２，Ｓ７２１，Ｓ７２２，Ｓ７２３は図２のステップＳ７に相当する。また、ステップＳ８１１，Ｓ８１２，Ｓ８２１，Ｓ８２２は図２のステップＳ８に相当する。そして、ステップＳ９１１，Ｓ９１２は図２のステップＳ９に相当する。その他の処理は、図２のステップＳ７に相当する。

【0047】

第１実施形態における運転管理支援システム１は、まず、制御値予測モデル２２１から予測制御値２２２を算出する。そして、運転管理支援システム１は予測制御値２２２を基に、結果値予測モデル２３１から予測結果値２３２を算出する。その後、運転管理支援システム１は、予測結果値２３２を基に予測制御値２２２を補正することで補正済み予測制御値２５１を算出し、補正済み予測制御値２５１を出力制御値２０２としてプラントＰへ出力する。このように、第１実施形態では予測制御値２２２でプラントＰを制御した場合の予測結果値２３２まで算出し、その予測結果値２３２を基に予測制御値２２２が補正される。このようにすることで、実績計測ＤＢ１１１や、実績制御ＤＢ１１２に不適切なデータが格納されていても、プラントＰの制御精度や、予測精度を向上させることができる。

【0048】

また、第１実施形態によれば、過去に収集されたデータを基に作成された制御値予測モデル２２１、結果値予測モデル２３１によってプラントＰに出力する出力制御値２０２を生成することができる。これにより、熟練度の低い運転員でもプラントＰの運転管理が可能となる。

【0049】

そして、第１実施形態によれば、制御値予測モデル２２１、結果値予測モデル２３１を用いて出力制御値２０２を得ることができる。これにより、フィードバック制御よりも早い応答が可能となる。

【0050】

さらに、第１実施形態では、図３のステップＳ７０２で予測制御値２２２の適否を判定し、不適である場合に予測制御値２２２が補正される。このようにすることで、実績計測データ２１１や、実績制御データ２１２に適切ではないデータが含まれていても適切な出力制御値２０２をプラントＰへ出力することができる。これにより、プラントＰの制御精度をさらに向上させることができる。

【0051】

また、式（１）～（３）に示すように、目標値２４１と予測結果値２３２との差分Δｙを基に補正量２５２が算出される。これにより、予測結果値２３２を用いた予測制御値２２２の適切な補正が可能となる。

【0052】

［第２実施形態］
次に、図４～図６を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。
図４は、第２実施形態に係る運転管理支援システム１ａの構成を示す図である。なお、図４において、図１と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。
図４に示す運転管理支援システム１ａは、第２モデル処理部１３０の前段に、応答時間２６１の遅れに対処するための応答時間補正部１５１が設けられている点が図１に示す運転管理支援システム１と異なっている。
応答時間補正部１５１には、応答時間２６１が入力される。ここで、本実施形態では、応答時間２６１は予め設定されている。そして、応答時間補正部１５１は、実績計測データ２１１の時刻情報を応答時間２６１だけ前にシフトさせた（ずらした）応答時間補正済み計測データ２７１を生成する。その後、応答時間補正部１５１は生成した応答時間補正済み計測データ２７１を結果値予測モデル構築部１３１及び予測結果値算出部１３２へ出力する。なお、第２～第４実施形態では、第１実施形態における計測値２０１は実績計測データ２１１に含まれている。同様に、応答時間補正部１５１は、実績制御データ２１２及び予測制御値２２２の時刻情報を応答時間２６１だけ前にシフトさせた（ずらした）応答時間補正済み制御データ２７２を生成する。その後、応答時間補正部１５１は生成した応答時間補正済み制御データ２７２を結果値予測モデル構築部１３１及び予測結果値算出部１３２へ出力する。

【0053】

（全体処理）
図５は、第２実施形態に係る運転管理支援システム１ａが行う処理の手順を示すフローチャートである。
図５において、図２と同様の処理については同一のステップ番号を付して説明を省略する。
図５に示すフローチャートにおいて、図２と異なる点は、結果値予測モデル構築処理の前に応答時間補正部１５１による応答時間補正処理が行われている（Ｓ３）点である。応答時間２６１補正処理については後記して説明する。

【0054】

（応答時間補正処理）
図６は、第２実施形態に係る応答時間補正処理（図５のＳ３）の手順を示すフローチャートである。
応答時間補正部１５１が、応答時間２６１と実績計測データ２１１の履歴とを取得する（Ｓ３０１）。さらに、応答時間補正部１５１が、実績制御データ２１２の履歴を取得する（Ｓ３０２）。ここで、応答時間２６１は、前記のようにあらかじめ設定されているが、応答時間２６１は、運転員が入力装置１４を介して、明示的に予め入力してもよいし、反応時間、流量と反応装置の体積、滞留時間等から運転管理支援システム１が自動的に計算してもよい。具体的には、運転員がプラントＰの応答時間２６１を計測し、計測した応答時間２６１が入力装置１４を介して応答時間補正部１５１に入力されてもよい。あるいは、運転管理支援システム１ａがプラントＰの応答時間２６１を計測し、計測された応答時間２６１が入力装置１４を介して応答時間補正部１５１に入力されてもよい。

【0055】

応答時間補正部１５１は応答時間補正済み計測データ２７１を生成する（Ｓ３０３）。ステップＳ３０３において、応答時間補正部１５１は、実績計測データ２１１が有する時刻情報を応答時間２６１の分だけ前にシフトさせる。これにより、応答時間補正部１５１は、応答時間補正済み計測データ２７１を生成する。

【0056】

同様に、応答時間補正部１５１は応答時間補正済み制御データ２７２を生成する（Ｓ３０４）。ステップＳ３０４において、応答時間補正部１５１は、実績制御データ２１２及び予測制御値２２２が有する時刻情報を応答時間２６１の分だけ前にシフトさせる。これにより、応答時間補正部１５１は、応答時間補正済み制御データ２７２を生成する。

【0057】

応答時間補正部１５１は、応答時間補正済み計測データ２７１及び応答時間補正済み制御データ２７２を結果値予測モデル構築部１３１に出力する。また、応答時間補正部１５１は、応答時間補正済み計測データ２７１及び応答時間補正済み制御データ２７２を予測結果値算出部１３２へ出力する。

【0058】

例として、応答時間２６１をｔ１分とした場合の応答時間補正部１５１の処理について説明する。応答時間２６１がｔ１分であるということは、予測制御値２２２がプラントＰに入力された時刻から、プラントＰから入力された予測制御値２２２に対応する結果値が出力される時刻までｔ１分かかるという意味である。
そこで、ステップＳ３０３において、応答時間補正部１５１は、実績計測データ２１１が有する時刻情報を応答時間２６１（ｔ１分）の分だけ前にシフトさせる処理を行う。同様に、ステップＳ３０４において、応答時間補正部１５１は、実績制御データ２１２及び予測制御値２２２が有する時刻情報を応答時間２６１（ｔ１分）の分だけ前にシフトさせる処理を行う。

【0059】

結果値予測モデル構築部１３１は、応答時間補正部１５１から出力された応答時間補正済み計測データ２７１、応答時間補正済み制御データ２７２及び実績結果データ２１３を基に結果値予測モデル２３１を生成・出力する（図５のＳ５）。なお、実績結果データ２１３は、応答時間補正部１５１による補正をうけない。応答時間２６１は、結果値の出力時刻と、制御値の入力時刻との差分を示すものであるためである。

【0060】

その後、予測結果値算出部１３２は、結果値予測モデル２３１に、応答時間補正済み計測データ２７１と、応答時間補正済み制御データ２７２とを取得する。そして、予測結果値算出部１３２は、応答時間補正済み計測データ２７１、及び、応答時間補正済み制御データ２７２を基に予測結果値２３２を算出・出力する（図５のＳ６）。このとき、予測結果値算出部１３２に入力される応答時間補正済み計測データ２７１は、予測する時刻を現在からｔ０分後とし、応答時間２６１をｔ１とすると、ｔ０－ｔ１分前の応答時間補正済み計測データ２７１となる。応答時間補正済み制御データ２７２も同様である。このように、予測結果値算出部１３２に入力されるデータは、応答時間補正済み計測データ２７１及び応答時間補正済み制御データ２７２のうち、予測結果値２３２の算出に必要なデータである。

【0061】

つまり、結果値予測モデル構築部１３１の処理において、第１実施形態における実績計測データ２１１が応答時間補正済み計測データ２７１となる。また、第１実施形態における実績制御データ２１２及び予測制御値２２２が応答時間補正済み制御データ２７２となる。それ以外は第１実施形態と同様であるので、ここでの説明を省略する。また、予測結果値算出部１３２の処理において、第１実施形態における計測値２０１が応答時間補正済み計測データ２７１となる。また、予測制御値２２２が応答時間補正済み制御データ２７２となる。それ以外は第１実施形態と同様であるので、ここでの説明を省略する。さらに、補正部１４１及び表示処理部１４２の処理は第１実施形態と同様であるので、ここでの説明を省略する。

【0062】

ここで、前記したように、応答時間２６１とは、予測制御値２２２をプラントＰに設定してから、結果値がプラントＰから出力されるまでの時間遅れである。一方、制御値予測モデル２２１では応答時間２６１が考慮されていない。また、制御値予測モデル２２１では、実績計測データ２１１と、実績制御データ２１２とが使用されるため、応答時間２６１が考慮される必要もない。しかし、そのまま、予測制御値２２２が予測結果値２３２の算出に使用されると、予測結果値算出部１３２が使用する予測制御値２２２、実績結果データ２１３との間で応答時間２６１のずれが生じてしまう。

【0063】

第２実施形態では、出力制御値２０２がプラントＰに入力されてから応答結果が得られるまでの間に時間遅れがある場合において、制御値予測モデル２２１と結果値予測モデル２３１の時間遅れに対応することができる。このように、第２実施形態によれば、制御値予測モデル２２１及び結果値予測モデル２３１に対して、応答時間２６１の遅れを考慮することができる。この結果、運転管理支援システム１ａは、予測結果値２３２ならびに補正量２５２の精度を向上することができる。

【0064】

［第３実施形態］
図７は、第３実施形態に係る運転管理支援システム１ｂの構成を説明する説明図である。
図７に示す運転管理支援システム１ｂにおいて、図４と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
図７に示す運転管理支援システム１ｂは、結果値予測モデル２３１に複数の応答時間２６１を入力する応答時間補正部１５１ｂが設けられている点が図４に示す運転管理支援システム１ａと異なる。複数の応答時間２６１とは、応答時間２６１に変動が生じており、複数の応答時間２６１が存在することをいう。応答時間２６１の変動については後記する。

【0065】

応答時間補正部１５１ｂには、応答時間範囲２６２が入力される。応答時間範囲２６２とは、応答時間２６１の変動幅である。
そして、応答時間補正部１５１ｂは、応答時間範囲２６２のうちにおけるそれぞれの応答時間２６１で時刻情報をシフトした応答時間補正済み計測データ２７１を応答時間補正済み計測データ群２７３に格納する。同様に、応答時間補正部１５１ｂは応答時間範囲２６２のうちにおけるそれぞれの応答時間２６１で時刻情報をシフトした実績制御データ２１２及び予測制御値２２２（応答時間補正済み制御データ２７２）を応答時間補正済み制御データ群２７４に格納する。応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４については後記する。

【0066】

応答時間補正部１５１ｂは、応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４を結果値予測モデル構築部１３１に出力する。同様に、応答時間補正部１５１ｂは、応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４を予測結果値算出部１３２に出力する。この際、結果値予測モデル構築部１３１に出力されるデータは、応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４のうち、結果値予測モデル２３１を生成するために必要なデータである。また、予測結果値算出部１３２に出力されるデータは、応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４のうち、予測結果値２３２を算出するために必要なデータである。

【0067】

（全体処理）
図８は、第３実施形態に係る運転管理支援システム１ｂが行う処理の手順を示すフローチャートである。
図８において、図５と同様の処理については同一のステップ番号を付して説明を省略する。
図８に示すフローチャートにおいて、図５と異なる点は、結果値予測モデル構築処理の前に応答時間補正部１５１ｂによる応答時間補正処理が行われている（Ｓ３ｂ）点である。応答時間補正処理（Ｓ３ｂ）については後記して説明する。

【0068】

（応答時間補正処理）
図９は、第３実施形態に係る応答時間補正処理（図８のＳ３ｂ）の処理手順を示すフローチャートである。
以下、図９を参照して、第３実施形態において、第２実施形態と相違のある部分のみを説明する。
応答時間補正部１５１ｂは、応答時間範囲２６２（ｔ１～ｔｎ，ｔ１＜ｔｎ）、及び、応答時間２６１の間隔Δｔを取得する（Ｓ３１１）。応答時間範囲２６２（ｔ１～ｔｎ，ｔ１＜ｔｎ）は、応答時間２６１がｔ１～ｔｎの範囲で変動することを示している。つまり、応答時間２６１は、ある時刻ではｔ１であり、また、ある時刻ではｔ３であり、・・・と、時刻によって変動する。また、応答時間２６１の間隔は、運転員が設定する応答時間２６１の間隔である。応答時間２６１の間隔をΔｔとすると、ｔ２－ｔ１＝ｔ３－ｔ２＝・・・＝ｔｎ―ｔｎ－１＝Δｔである。

【0069】

次に、応答時間補正部１５１ｂは、応答時間２６１の最大値ｔｎを取得する（Ｓ３１２）。応答時間２６１の最大値も、運転員が入力装置１４（図１３参照）を介して応答時間補正部１５１ｂに入力してもよいし、プラントＰの特性から予め設定されてもよい。
その後、応答時間補正部１５１ｂは、ｉ＝０を代入する（Ｓ３１３）。
そして、応答時間補正部１５１ｂは、時刻情報がｔｎ－（Δｔ×ｉ）前の実績計測データ２１１の履歴を取得する（Ｓ３２１）。そして、応答時間補正部１５１ｂはｔｎ－（Δｔ×ｉ）前に時刻情報をシフトした実績計測データ２１１（応答時間補正済み計測データ２７１）を応答時間補正済み計測データ群２７３に格納する（Ｓ３２２）。

【0070】

こうして生成される応答時間補正済み計測データ群２７３には、それぞれの応答時間２６１（ｔｍ（ｍ＝１，２，・・・，ｎ））だけ時刻情報が前にシフトした実績計測データ２１１が格納される。例えば、応答時間２６１がｔ１～ｔｎの間で変動する場合、応答時間補正部１５１ｂは、実績計測データ２１１の時刻情報をｔ１、ｔ２、…、ｔｎ分前にシフトした応答時間補正済み計測データ２７１のそれぞれを応答時間補正済み計測データ群２７３に格納する。つまり、応答時間補正済み計測データ群２７３には、それぞれのデータについて応答時間２６１としてｔ１だけ前に時刻情報がシフトされた実績計測データ２１１が格納される。同様に、応答時間２６１としてｔ２だけ前に時刻情報がシフトされた実績計測データ２１１、ｔ３だけ前に時刻情報がシフトされた実績計測データ２１１、・・・、ｔｎだけ前に時刻情報がシフトされた実績計測データ２１１のそれぞれが応答時間補正済み計測データ群２７３に格納される。

【0071】

また、応答時間補正部１５１ｂは、時刻情報がｔｎ－（Δｔ×ｉ）前の実績制御データ２１２及び予測制御値２２２（制御データ）を取得する（Ｓ３２３）。
そして、応答時間補正部１５１ｂは、取得した実績制御データ２１２及び予測制御値２２２をｔｎ－（Δｔ×ｉ）前に時刻情報をシフトした応答時間補正済み制御データ２７２を応答時間補正済み制御データ群２７４に格納する（Ｓ３２４）。

【0072】

こうして生成される応答時間補正済み制御データ群２７４には、それぞれの応答時間２６１（ｔｍ（ｍ＝１，２，・・・，ｎ））だけ時刻情報が前にシフトした実績制御データ２１２や、予測制御値２２２が格納される。このように、応答時間補正部１５１ｂは、実績制御データ２１２や、予測制御値２２２の時刻情報をｔ１、ｔ２、…、ｔｎ分前にシフトしたデータのそれぞれを応答時間補正済み制御データ群２７４に格納する。つまり、応答時間補正済み制御データ群２７４には、それぞれのデータについて応答時間２６１としてｔ１だけ前に時刻情報がシフトされた実績制御データ２１２や、予測制御値２２２が格納される。同様に、応答時間２６１としてｔ２だけ前に時刻情報がシフトされた実績制御データ２１２が応答時間補正済み制御データ群２７４に格納される。加えて、予測制御値２２２、ｔ３だけ前に時刻情報がシフトされた実績制御データ２１２が応答時間補正済み制御データ群２７４に格納される。同様に、ｔｎだけ前に時刻情報がシフトされた実績制御データ２１２や、予測制御値２２２が応答時間補正済み制御データ群２７４に格納される。

【0073】

応答時間補正部１５１ｂは、ｉに１を加算する（ｉ＝ｉ＋１；Ｓ３３１）。
そして、補正部１４１は、ｔｎ－（Δｔ×ｉ）＞ｔ１であるか否かを判定する（Ｓ３３２）。
ｔｎ－（Δｔ×ｉ）≦ｔ１である場合（Ｓ３３２→Ｎｏ）、応答時間補正部１５１ｂはステップＳ３２１へ処理を戻す。
ｔｎ－（Δｔ×ｉ）＞ｔ１である場合（Ｓ３３２→Ｙｅｓ）、応答時間補正部１５１ｂは応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４を第２モデル処理部１３０出力する。前記したように、結果値予測モデル構築部１３１に出力されるデータは、応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４のうち、結果値予測モデル２３１を生成するために必要なデータである。また、予測結果値算出部１３２に出力されるデータは、応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４のうち、予測結果値２３２を算出するために必要なデータである。

【0074】

ここで、応答時間補正済み制御データ２７２には、実績制御データ２１２及び予測制御値２２２の両方が混在してもよい。例えば、応答時間範囲２６２が６０分から１２０分の場合、６０～１２０分前までは実績制御データ２１２が応答時間補正済み制御データ２７２に格納される。そして、９１～１２０分前までは予測制御値２２２が、応答時間補正済み制御データ２７２に格納されるようにしてもよい。ちなみに、９１～１２０分前の予測制御値２２は、過去に算出されていた予測制御値２２である。

【0075】

このとき、応答時間範囲２６２と、応答時間２６１の間隔Δｔは、運転員が入力装置１４（図１３参照）を介して明示的に入力してもよい。あるいは、プラントＰにおける反応時間、流量、反応装置の体積、滞留時間等から応答時間補正部１５１ｂが自動的に計算してもよい。例えば、１分毎に実績計測データ２１１がプラントＰから取得されているものとする。また、応答時間２６１が６０分～１２０分に設定されているものとする。このような場合において、応答時間補正部１５１ｂは、応答時間２６１の間隔Δｔを１分として、６０分前、６１分前、…、１２０分前に時刻情報をシフトした実績計測データ２１１を取得してもよい。あるいは、応答時間補正部１５１ｂは、応答時間２６１の間隔Δｔを１０分単位として６０分前、７０分前、…、１２０分前に時刻情報をシフトした実績計測データ２１１を取得してもよい。また、応答時間２６１の間隔Δｔが最小のデータ取得単位でない場合、取得する値は、平均値、移動平均値、加重平均値、代表値、中央値、最小値、最大値としてもよい。最小のデータ取得単位とは、プラントＰからデータの取得間隔である。つまり、１分毎に実績計測データ２１１がプラントＰから取得されている場合、１分が最小のデータ取得単位である。

【0076】

ここで、例えば、応答時間範囲２６２が６０分～１２０分であるとし、最小のデータ取得単位が１分であるとする。そして、応答時間２６１の間隔Δｔが１０分単位である場合、７０分前の実績計測データ２１１が６１～７０分前の実績計測データ２１１の代表値として使用されてもよい。あるいは、６９分前、６８分前、・・・、７０分前の実績計測データ２１１の平均値が６１～７０分前の実績計測データ２１１として使用されてもよい。ここで、「ｔ分前の」とは「ｔ分前に時刻情報をシフトした」という意味である。

【0077】

なお、これらの処理は、実績制御データ２１２、予測制御値２２２に対しても適用可能である。

【0078】

結果値予測モデル構築部１３１は、応答時間補正部１５１ｂから出力された応答時間補正済み計測データ群２７３、及び、応答時間補正済み制御データ群２７４を基に結果値予測モデル２３１を生成する（図８のＳ５）。また、予測結果値算出部１３２は、結果値予測モデル２３１に応答時間補正済み計測データ群２７３、及び、応答時間補正済み制御データ群２７４を入力する。これによって、予測結果値算出部１３２は予測結果値２３２を算出する（図８のＳ６）。

【0079】

ここで、結果値予測モデル２３１には複数の時刻に紐づく応答時間補正済み計測データ群２７３及び応答時間補正済み制御データ群２７４が入力される。即ち、応答時間範囲２６２は６０～１２０分で応答時間２６１の間隔Δｔが１０分である場合、結果値予測モデル２３１には、応答時間２６１が６０分の場合、７０分の場合、・・・の応答時間補正済み計測データ２７１が入力される。応答時間補正済み制御データ群２７４についても同様である。

【0080】

なお、結果値予測モデル２３１は、複数の応答時間２６１に対する応答時間補正済み計測データ２７１や、応答時間補正済み制御データ２７２を扱えるモデルが用いられる。例えば、水や反応液の流量が大きければ大きいほど、応答時間２６１の大きいデータが用いられる結果値予測モデル２３１等が適用される。

【0081】

また、結果値予測モデル２３１の入力項目の一部が応答時間補正済み計測データ群２７３であり、その他の入力項目は応答時間補正済み計測データ２７１としてもよい。応答時間補正済み制御データ群２７４の場合も同様である。入力項目とは、入力データの種類であり、任意の生成物の生成量、反応効率等である。つまり、任意の生成物の生成量に応答時間補正済み計測データ群２７３が使用され、反応効率に応答時間補正済み計測データ２７１が使用されてもよい。

【0082】

第３実施形態によれば、応答時間２６１が変動する場合においても、応答時間２６１の変動による複数の応答時間２６１の分をシフトした実績計測データ２１１が結果値予測モデル２３１に入力される。これにより、応答時間２６１の変動を考慮した予測結果値２３２ならびに補正量２５２の算出が可能となる。

【0083】

［第４実施形態］
図１０は、第４実施形態に係る運転管理支援システム１ｃの構成を説明する説明図である。
図１０に示す運転管理支援システム１ｃにおいて、図７と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
図１０に示す運転管理支援システム１ｃは、応答時間補正部１５１ｂと、第２モデル処理部１３０との間にデータ集約部１５２を有している点が図７に示す運転管理支援システム１ｂと異なっている。
データ集約部１５２は、応答時間補正部１５１ｂから出力された応答時間補正済み計測データ群２７３や、応答時間補正済み制御データ群２７４の各データを集約する。データ集約部１５２におけるデータの集約については後記する。データ集約部１５２によって集約された応答時間補正済み計測データ群２７３のデータを集約計測データ２８１と称する。また、データ集約部１５２によって集約された応答時間補正済み制御データ群２７４のデータを集約制御データ２８２と称する。前記したように、データ集約部１５２は、集約計測データ２８１及び集約制御データ２８２を結果値予測モデル構築部１３１へ出力する。また、データ集約部１５２は、集約計測データ２８１及び集約制御データ２８２を予測結果値算出部１３２へ出力する。この際、結果値予測モデル構築部１３１へ出力されるデータは、集約計測データ２８１及び集約制御データ２８２のうち、結果値予測モデル２３１の生成に必要なデータである。同様に、予測結果値算出部１３２へ出力されるデータは、集約計測データ２８１及び集約制御データ２８２のうち、予測結果値２３２の算出に必要なデータである。

【0084】

（全体処理）
図１１は、第４実施形態に係る運転管理支援システム１ｃが行う処理の手順を示すフローチャートである。
図１１において、図８に示す処理と同様の処理については同一の符号を付して説明を省略する。
図１１に示す処理において、図８に示す処理と異なる点は、ステップＳ３ｂの応答時間補正処理の後、データ集約部１５２がデータ集約処理を行う（Ｓ４）。
データ集約処理では、データ集約部１５２が、応答時間補正済み計測データ群２７３におけるＮ個の応答時間補正済み計測データ２７１をＫ（Ｎ＞Ｋ）個のデータに集約する。これによって、集約計測データ２８１が生成される。データ集約部１５２は、応答時間補正済み制御データ群２７４に対しても同様の処理を行い、集約制御データ２８２を生成する。前記したように、データ集約部１５２は、集約計測データ２８１及び集約制御データ２８２を結果値予測モデル構築部１３１へ出力する。また、データ集約部１５２は、集約計測データ２８１及び集約制御データ２８２を予測結果値算出部１３２へ出力する。

【0085】

集約は平均値、移動平均値、加重平均値、代表値、中央値、最小値、最大値等が計算されることによって行われる。ただし、データの集約は、応答時間補正済み計測データ群２７３毎、応答時間補正済み制御データ群２７４毎に行われる。平均値、加重平均値、代表値、中央値、最小値、最大値は、応答時間２６１毎に算出されてもよい。例えば、応答時間２６１がｔ１の応答時間補正済み計測データ２７１で平均値が算出され、応答時間２６１がｔ２の応答時間補正済み計測データ２７１で平均値が算出されてもよい。あるいは、応答時間補正済み計測データ群２７３の全体、応答時間補正済み制御データ群２７４の全体に対してデータの集約が行われてもよい。つまり、例えば、応答時間補正済み計測データ群２７３に含まれる実績計測データ２１１のすべてに対して平均値が算出されてもよい。応答時間補正済み制御データ群２７４についても同様である。

【0086】

第４実施形態によれば、データの集約が行われることで、ノイズの影響を除去することができる。また、データ集約の手段として平均値、加重平均値、代表値、中央値、最小値、最大値が用いられる場合、結果値予測モデル構築部１３１や、予測結果値算出部１３２が扱うデータの量を減らすことができる。これにより、結果値予測モデル構築部１３１や、予測結果値算出部１３２の処理負荷を軽減することができる。

【0087】

［表示モニタ画面５００の例］
図１２は、運転管理支援システム１ｃの表示モニタ画面５００を説明する説明図である。なお、図１２に示す表示モニタ画面５００は一例であり、画面上のレイアウトは図１２に示すものに限らない。
図１２では、表示モニタ１４３において、運転管理支援システム１ｃを操作する際の操作画面（表示モニタ画面５００）を説明する。
図１２に示すように、表示モニタ画面５００には、管理対象表示部５０１、計測値表示部５１０、制御値表示部５２０、結果値表示部５３０、が表示されている。また、表示モニタ画面５００は、入力項目選択部５４０、応答時間設定部５５０、補正関係表示部５６０が表示されている。

【0088】

管理対象表示部６０１には、運転管理支援システム１ｃの管理対象が示されている。図１２の例では管理対象が「プラントＡ」であることが示されている。また、図１２の表示モニタ画面５００の例における管理対象表示部６０１では、「制御値Ｂ」が表示対象であることが示されている。つまり、図１２に示す例において示される予測制御値２２２、補正量２５２、補正済み予測制御値２５１は、「制御値Ｂ」に関するものである。

【0089】

入力項目選択部５４０では、実績計測データ２１１として入力する入力項目が選択される。図１２の例では、「項目α」、「項目β」、「項目γ」の３つが選択可能であり、「項目α」、「項目β」が入力項目として選択されている。このように、入力項目選択部５４０は、全部あるいは選択した入力項目が選択可能である。なお、入力項目選択部５４０は省略可能である。この入力項目は制御値予測モデル２２１の生成や、結果値予測モデル２３１の生成等に用いられる実績計測データ２１１の項目である。

【0090】

応答時間設定部５５０は、応答時間設定入力部５５１、算出方法選択部５５２、集約方法選択部５５３を有する。応答時間設定入力部５５１には、応答時間２６１が入力・表示されている。図１２に示す例では、応答時間２６１として６０～１２０分が入力されている。即ち、図１２に示す例では、応答時間２６１が６０～１２０分で変動する例（第３、第４実施形態）が示されている。応答時間２６１として、例えば、６０分と、単一の応答時間２６１が応答時間設定入力部５５１に入力されると、第２実施形態が実行される。

【0091】

算出方法選択部５５２は自動計算とするか否かが選択可能である。自動計算が選択されない場合、応答時間２６１はマニュアル入力となり、運転員が入力装置１４（図１３参照）を介して応答時間２６１を応答時間設定入力部５５１に入力する。算出方法選択部５５２で自動計算が選択されている場合、オート入力として反応時間、流量、体積、滞留時間等から、応答時間補正部１５１ｂが推定し、推定された応答時間２６１（あるいは応答時間範囲２６２）が応答時間設定入力部５５１に表示される。なお、算出方法選択部５５２は、省略可能であり、マニュアル入力のみ、あるいは、オート入力のみが可能であってもよい。

【0092】

集約方法選択部５５３は、例えば、図１２に示すように、プルダウンメニューとなっている。運転員が、プルダウンメニューをマウス（不図示）でクリックすることにより、平均値、移動平均値、加重平均値、代表値、中央値、最小値、最大値等が選択可能である。選択された集約方法は、第４実施形態におけるデータ集約部１５２におけるデータ集約処理（図１１のＳ４）で使用される。なお、第４実施形態の運転管理支援システム１ｃが使用されない場合、集約方法選択部５５３は省略されてもよい。

【0093】

補正関係表示部５６０では、補正要否表示部５６１、補正実施選択部５６３、補正量表示部５６５、補正済み予測制御値表示部５６６を有する。補正要否表示部５６１には、図３のステップＳ７０２において補正部１４１が行う、補正が推奨されるか否かの判定を基に「補正推奨」又は「補正不要」が強調表示される。つまり、図３のステップＳ８１１が実行されれば補正要否表示部５６１において「補正不要」が強調表示される。また、図３のステップＳ８２１が実行されれば補正要否表示部５６１において「補正推奨」が強調表示される。図１２に示す例では、「補正推奨」が強調表示されている。

【0094】

また、補正実施選択部５６３では、運転員が補正を実施するか否かの情報が入力装置１４（図１３参照）を介して入力される。補正実施選択部５６３で入力された情報は、図3
のステップＳ７２３の判定に用いられる。補正実施選択部５６３は省略可能である。

【0095】

補正量表示部５６５には、補正部１４１によって算出される補正量２５２が表示される。そして、補正済み予測制御値表示部５６６には補正部１４１によって算出される補正済み予測制御値２５１が表示される。なお、「補正不要」あるいは「補正実施なし」である場合、補正済み予測制御値表示部５６６は空欄となる。なお、図１２の例において補正量２５２、補正済み予測制御値２５１には薬剤の注入量が表示されているが、これに限らない。前記したように、例えば、プラントＰが水プラントであれば、薬剤の注入率、風量等が補正量表示部５６５に表示される。また、プラントＰが化学プラントであれば、実績制御データ２１２は原料の投入量、弁の開度、薬剤の添加率（濃度）等が補正量表示部５６５に表示される。

【0096】

計測値表示部５１０には、入力項目選択部５４０で選択された入力項目に該当する実績計測データ２１１（計測値）の時系列グラフが表示されている。ここで、プロット５１２は入力項目選択部５４０で選択されている「項目α」の実績データ２１１を示している。また、プロット５１３は入力項目選択部５４０で選択されている「項目β」の実績データ２１１を示している。

【0097】

また、入力項目表示部５１１には入力項目選択部５４０で選択されている、つまり、計測値表示部５１０に表示されている実績計測データ２１１の項目名称と、その最新値が入力項目表示部５１１に表示されている。ちなみに、「項目α」、「項目β」は、同一地点での異なる成分（α、β）の濃度を示しているが、これに限らない。プラントＰが水プラントであれば、計測値表示部５１０には、Ａ地点における温度、Ｂ地点における水の流量、Ｃ地点における水質等が表示されてもよい。また、プラントＰが化学プラントであれば、計測値表示部５１０には、Ａ地点における温度、Ｂ地点における流量、Ｃ地点における流量、原料中の成分の濃度等が表示されてもよい。

【0098】

図１２の例では、計測値表示部５１０において実績計測データ２１１の値が時系列グラフの形式で表示されているが、これに限らない。計測値表示部５１０において、実績計測データ２１１（入力項目）の値が、数値として表示されてもよい。あるいは、計測値表示部５１０において、実績計測データ２１１（入力項目）の値が、ｎ時刻前までの値を含めたトレンドグラフとして表示されてもよい。また、計測値表示部５０において、実績計測データ２１１（入力項目）の値が、数値とトレンドグラフとが合わせて表示されてもよい。計測値表示部５１０において、実績計測データ２１１（入力項目）の値がトレンドグラフとして表示される場合、横軸の時刻情報を応答時間２６１の分だけシフトした表示としてもよい。その場合、応答時間２６１のシフトを行っていない実績計測データ２１１の表示と、応答時間２６１のシフトを行った実績計測データ２１１の表示とが切り替え可能であってもよい。

【0099】

制御値表示部５２０には、実績制御データ２１２や、予測制御値算出部１２２で算出された予測制御値２２２が表示される。ここで、符号５２２に示すプロットが予測制御値２２２を示し、その他のプロットは実績制御データ２１２、即ち、過去の制御値を示している。ちなみに、符号５２２で示される予測制御値２２２は予測制御値算出部１２２で算出されたものであり、補正が行われていない予測制御値２２２である。
ここで、実績制御データ２１２や、予測制御値２２２は、数値として表示されてもよいし、ｎ時刻前までの実績制御データ２１２と予測制御値２２２を含めたトレンドグラフとして表示されてもよい。また、実績制御データ２１２や、予測制御値２２２は、数値とトレンドグラフとが合わされて表示されてもよい。なお、図６の例において実績制御データ２１２や、予測制御値２２２には薬剤の注入量が表示されているが、これに限らない。前記したように、例えば、プラントＰが水プラントであれば、薬剤の注入率、風量等が補正量表示部５６５に表示される。また、プラントＰが化学プラントであれば、実績制御データ２１２は原料の投入量、弁の開度、薬剤の添加率（濃度）等が補正量表示部５６５に表示される。

【0100】

結果値表示部５３０には、実績結果データ２１３や、予測結果値算出部１３２で算出された予測結果値２３２が表示される。結果値表示部５３０において、符号５３２で示すプロットは予測結果値２３２を示しており、その他のプロットは実績結果データ２１３、即ち、過去の結果値を示している。また、結果値表示部５３０には目標値２４１が線５３３として示されている。このとき、実績結果データ２１３や、予測結果値２３２は数値として表示されてもよいし、ｎ時刻前までの実績結果データ２１３と予測結果値２３２を含めたトレンドグラフとして表示されてもよい。また、数値とトレンドグラフとが合わされて表示されてもよい。なお、図１２の例において実績結果データ２１３や、予測結果値２３２には処理水中の任意の成分の濃度が表示されているが、これに限らない。前記したように、プラントＰが水プラントであれば、処理水の水質等が結果値表示部５３０に表示されてもよい。また、化学プラントであれば任意の生成物の生成量、反応効率、任意の成分の残留率、任意の成分の濃度等が結果値表示部５３０に表示されてもよい。

【0101】

なお、第１実施形態に係る運転管理支援システム１が用いられる場合、応答時間設定部５５０が省略されてもよい。

【0102】

図１２に示すように、少なくとも予測結果値２３２、補正済み予測制御値２５１、補正量２５２が表示モニタ１４３に表示される。ちなみに、前記したように、図１２において予測結果値２３２はプロット５３２として示されている。また、補正済み予測制御値２５１は補正済み予測制御値表示部５６６に示されている。さらに、補正量２５２は補正量表示部５６５に示されている。
これにより、運転員は、これらの値を目視して確認することができる。つまり、補正済み予測制御値２５１、補正量２５２が表示モニタ１４３に表示されることによって、運転員は各値が好適／過剰／過小であるかを判断することができる。これによって、運転員が補正要否を判断する際の材料を提供することができ、運転員の判断を支援することができる。

【0103】

なお、図１、図４、図７、図１０では示していないが、表示処理部１４２は実績計測ＤＢ１１１、実績制御ＤＢ１１２、実績結果ＤＢ１１３のそれぞれから実績計測データ２１１、実績制御データ２１２、実績結果データ２１３を取得し、適宜、表示モニタ画面５００に表示する。

【0104】

また、補正要否表示部５６１において「補正推奨」、「補正不要」に表示が行われる。これによって、熟練度の低い運転員に対して予測制御値２２２の補正を行うべきか否かの判断材料を提供することができる。

【0105】

［ハードウェア構成］
図１３は、本実施形態における運転管理装置１０のハードウェア構成を示す図である。
運転管理装置１０はメモリ１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、ＨＤ（Hard Disk）等の記憶装置１３、入力装置１４、通信装置１５を有する。
なお、運転管理装置１０は、図１、図４、図７、図１０の実績ＤＢ１１０、第１モデル処理部１２０、第２モデル処理部１３０、補正部１４１、応答時間補正部１５１，１５１ｂ、データ集約部１５２、表示処理部１４２含むものである。
記憶装置１３に格納されているプログラムがメモリ１１にロードされる。そして、ロードされたプログラムがＣＰＵ１２によって実行される。これにより、第１モデル処理部１２０（制御値予測モデル構築部１２１、予測制御値算出部１２２）、第２モデル処理部１３０（結果値予測モデル構築部１３１、予測結果値算出部１３２）が具現化する。また、補正部１４１、表示処理部１４２、応答時間補正部１５１（１５１ｂ）、データ集約部１５２が具現化する。
また、図１３の記憶装置１３は、図１、図４、図７、図１０の実績ＤＢ１１０に相当する。

【0106】

第２～第４実施形態において、応答時間２６１に対処するため、実績計測データ２１１、予測制御値２２２、実績制御データ２１２の時刻情報が応答時間２６１の分だけシフトするとしているが、これに限らない。実績計測データ２１１、予測制御値２２２、実績制御データ２１２の各データと、実績結果データ２１３とが応答時間２６１だけずれて対応付けられればよい。

【0107】

なお、本実施形態では各部１１１～１１３、１２０～１２２、１３０～１３２、１４１～１４２、１５１，１５１ｂ，１５２を有している。しかし、各部１１１～１１３、１２０～１２２、１３０～１３２、１４１～１４２、１５１，１５１ｂ，１５２のうち、１つ部がその他の部の機能を有していてもよい。

【0108】

本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【0109】

また、本実施形態では、実績ＤＢ１１０（実績計測ＤＢ１１１、実績制御ＤＢ１１２，実績結果ＤＢ１１３）が運転管理支援システム１、１ａ～１ｃに備えられている。しかし、これに限らず、実績ＤＢ１１０（実績計測ＤＢ１１１、実績制御ＤＢ１１２，実績結果ＤＢ１１３）が図示しないクラウド等に備えられていてもよい。このような場合、各部１２１，１２２，１３１，１３２，１５１，１５１ｂは、クラウドに備えられている実績ＤＢ１１０（実績計測ＤＢ１１１、実績制御ＤＢ１１２，実績結果ＤＢ１１３）から各種データを取得する。

【0110】

また、前記した各構成、機能、各部１２０（１２１，１２２），１３０（１３１，１３２），１４１，１４２，１５１，１５１ｂ，１５２、ＤＢ１１０（１１１～１１３）等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図１３に示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ１２等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤ（Hard Disk）に格納すること以外に、メモリ１１や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。

【符号の説明】

【0111】

１，１ａ～１ｃ 運転管理支援システム（運転制御支援装置）
１１０ 実績ＤＢ
１１１ 実績計測ＤＢ
１１２ 実績制御ＤＢ
１１３ 実績結果ＤＢ
１２０ 第１モデル処理部
１２１ 制御値予測モデル構築部（第１のモデル生成部）
１２２ 予測制御値算出部
１３０ 第２モデル処理部
１３１ 結果値予測モデル構築部（第２のモデル生成部）
１３２ 予測結果値算出部
１４１ 補正部
１４２ 表示処理部
１４３ 表示モニタ（表示部）
１５１，１５１ｂ 応答時間補正部
１５２ データ集約部
２０１ 計測値
２０２ 出力制御値
２１１ 実績計測データ（実績計測値）
２１２ 実績制御データ（実績制御値）
２１３ 実績結果データ（計測値）
２２１ 制御値予測モデル（第１のモデル）
２２２ 予測制御値
２３１ 結果値予測モデル（第２のモデル）
２３２ 予測結果値
２４１ 目標値（結果値の目標値）
２５１ 補正済み予測制御値
２５２ 補正量
２６１ 応答時間
２６２ 応答時間範囲（所定の幅）
２７１ 応答時間補正済み計測データ（応答時間補正済み計測値）
２７２ 応答時間補正済み制御データ（応答時間補正済み制御値）
２７３ 応答時間補正済み計測データ群（複数の応答時間補正済み計測値）
２７４ 応答時間補正済み制御データ群（複数の応答時間補正済み制御値）
２８１ 集約計測データ（集約された複数の応答時間補正済み計測値）
２８２ 集約制御データ（集約された応答時間補正済み制御値）
５００ 表示モニタ画面
５０１ 管理対象表示部
５１０ 計測値表示部
５１１ 入力項目表示部
５２０ 制御値表示部
５３０ 結果値表示部
５４０ 入力項目選択部
５５０ 応答時間設定部
５５１ 応答時間設定入力部
５５２ 算出方法選択部
５５３ 集約方法選択部
５６０ 補正関係表示部
５６１ 補正要否表示部
５６３ 補正実施選択部
５６５ 補正量表示部
５６６ 補正済み予測制御値表示部
Ｐ プラント（制御対象プラントの機器）
Ｔ 閾値（所定の閾値）
Ｓ１ 制御値予測モデル構築処理（第１のモデル生成ステップ）
Ｓ２ 予測制御値算出処理（予測制御値算出ステップ）
Ｓ３ 応答時間補正処理（応答時間補正ステップ）
Ｓ５ 結果値予測モデル構築処理（第２のモデル生成ステップ）
Ｓ６ 予測結果値算出処理（予測結果値算出ステップ）
Ｓ７ 補正処理（補正ステップ）
Ｓ９ 出力処理（補正ステップ）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】