STATE QUANTITY PREDICTION DEVICE, STATE QUANTITY PREDICTION METHOD, STATE QUANTITY PREDICTION SYSTEM, AND CONTROL METHOD OF THE STATE QUANTITY PREDICTION SYSTEM

• Main Authors: SUDO HITOSHI, TACHIBANA MISAKI, HAZUI YUSUKE, GUNJI SHUN, TATEISHI HIROKI, SAITO TAKEHIRO
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 07.12.2023
• Subjects: CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; CONTROLLING; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS; PHYSICS; REGULATING

To predict a state quantity accurately while keeping a cost down using a prediction model obtained by adjusting a learned prediction model corresponding to another plant.SOLUTION: A state quantity prediction device predicts a state quantity of a plant corresponding to an input parameter using a prediction model including a machine learning model and a physical model. The state quantity prediction device stores a first prediction model corresponding to a first plant, creates a second prediction model corresponding to a second plant by adjusting the first prediction model using measurement data of the second plant, and predicts a state quantity of the second plant using the second prediction model. The creation of the second prediction model is performed by regularizing and learning a difference between machine learning parameters of the first prediction model and the second prediction model.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】他のプラントに対応する学習済の予測モデルを調整することで得られた予測モデルを用いて、コストを抑えつつ、精度よく状態量を予測する。【解決手段】状態量予測装置は、機械学習モデル及び物理モデルを含む予測モデルを用いて、入力パラメータに対応するプラントの状態量を予測する。本装置は、第１プラントに対応する第１予測モデルを記憶し、当該第１予測モデルを第２プラントの計測データを用いて調整することで、第２プラントに対応する第２予測モデルを作成し、第２予測モデルを用いて第２プラントの状態量を予測する。第２予測モデルの作成は、第１予測モデル及び第２予測モデルの機械学習パラメータの差分に正則化を施して学習することにより行われる。【選択図】図１