JP2003134664A

JP2003134664A - 運転計画装置、運転計画方法、運転計画プログラム、および該プログラムを記録した記録媒体

Info

Publication number: JP2003134664A
Application number: JP2001319200A
Authority: JP
Inventors: Hideaki Kotoi; 英明小樋
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2001-10-17
Filing date: 2001-10-17
Publication date: 2003-05-09

Abstract

(57)【要約】【課題】運転コストを低減し、かつエネルギーを効率
的に利用することのできる運転計画装置を提供する。【解決手段】エネルギー供給システムを制御するため
に、運転制御装置の、システム状態計測部１２はエネル
ギーの実需要データを計測し、実需要データ記憶部１３
に一時的に記憶する。実需要データより、予測需要パタ
ーン生成部１６は実需要パターンデータベース１７を作
成し、さらに需要パターンを予測する。類似需要パター
ン選定部１８は、標準需要パターンデータベース１９に
記憶されている標準的な需要パターンと、予測された需
要パターンとを比較し、運転計画選定部２０は、その比
較結果より、最適運転パターンデータベース２１から、
最も類似する標準需要パターンに対応した運転パターン
を選定する。運転制御部５は、選定された運転パターン
を使用してエネルギー供給システムの制御を行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は運転計画装置、運
転計画方法、運転計画プログラム、および該プログラム
を記録した記録媒体に関し、特に、家庭用コージェネレ
ーションシステムに対して、最適な運転計画を提供する
ことのできる運転計画装置、運転計画方法、運転計画プ
ログラム、および該プログラムを記録した記録媒体に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来、家庭用などのエネルギーは、電気
や都市ガスのように、供給されるエネルギーを単独に消
費する形態が主流であった。しかし近年、一層の省エネ
ルギー化が叫ばれる中、コージェネレーションシステム
に代表されるエネルギー供給システムが注目されるよう
になった。そしてそういったエネルギー供給システム
は、大規模な施設から中規模な施設へと、さらには家庭
用の用途へと、その適用の範囲を広げている。

【０００３】このようなエネルギー供給システムにおい
ては、電力、熱、冷熱等の各種のエネルギー発生機器を
自らが所有し、その中の複数のエネルギー供給機器から
同時にエネルギー供給を行なうことも想定される。温水
ボイラのようなエネルギー供給機器は、他のエネルギー
供給機器の運転状態に左右されることなく出力を設定す
ることが可能であり、いわば能動的なエネルギー供給機
器と言える。また、回転発電機に設けられた熱回収機器
のようなエネルギー供給機器は、本来電力発生時に副生
成的に得られるエネルギーの供給機器であり、いわば受
動的なエネルギー供給機器と言える。上述のエネルギー
供給システムは、このような性格の異なる機器により、
全体システムが構成される。このような複数の性格の異
なるエネルギー供給機器から同時にエネルギー供給を行
なう場合、例えば、回転発電機からの熱回収と温水ボイ
ラとが、共に温水を供給することが考えられる。

【０００４】こうしたエネルギー供給システム全体にお
いて、時々刻々、あるいはある一定期間内に、各種エネ
ルギーを最低の運転コストで供給できるよう、エネルギ
ー供給機器のうち最適なものを選択し、かつそのエネル
ギー供給機器の出力を最適にするよう制御する必要があ
る。また、蓄エネルギー機器を最適に運転制御して発生
したエネルギーを可能な限り無駄なく利用する必要があ
る。

【０００５】このような必要性に鑑み、特開平２−２４
０５９０号公報においては、時々刻々の各システムの状
態を計測し、計測データと天気予報のデータとを用い
て、ビルやテナントで消費される熱負荷の予測計算をフ
ァジー機能やニューラル・ネットワークによる学習によ
って行ない、その予測結果に基づく最適化計算等によっ
て運転計画を立てるシステムの技術について開示してい
る。

【０００６】また、負荷予測装置についての技術は、特
開平９−２７３７９５号公報および特開平１１−１２５
４４号公報において開示されている。前者においては、
過去の測定データを記憶手段に記憶させ、予測する曜日
と同じ分類に属するデータを選択し、ニューラル・ネッ
トワークを用いた学習に基づいて予測モデルを決定する
技術について開示している。後者においては、カレンダ
の情報によって曜日の判断を行ない、さらに最新の負荷
の測定データと最新の数日分の測定データとを比較して
大きく外れる測定データを除外して最新の数日分の測定
データのみで重み付移動平均処理を行なって負荷予測を
行なう技術が開示されている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
特開平２−２４０５９０号公報において開示されている
技術を実現するためには、複雑な計算式による膨大な演
算プログラムが必要となり、また、そのプログラムを実
行するための高度な演算機能を有するコンピュータが必
要となる。つまり、実現には多くの時間とコストを要す
ることとなり、家庭用コージェネレーションシステムに
導入するのが難しいという問題がある。

【０００８】また、特開平９−２７３７９５号公報にお
いて開示されているニューラル・ネットワーク等の学習
方法は、数日分の計算データ量で予測が可能であるとさ
れているが、家庭用コージェネレーションシステムに対
しては充分に効率的に、かつ高精度で負荷予測を行なう
ことは困難であるという問題がある。また、特開平１１
−１２５４４号公報で開示されている技術においても、
高精度の負荷予測を行なうことは難しいという問題があ
る。

【０００９】そこで、本発明においては、運転コストを
低減し、かつエネルギーを効率的に利用することのでき
る運転計画装置、運転計画方法、運転計画プログラム、
および該プログラムを記録した記録媒体を提供すること
を目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のある局面に従うと、運転計画装置は、エネ
ルギー負荷機器にエネルギーを供給する、複数のエネル
ギー供給機器から構成されるエネルギー供給システムの
運転計画を立案する運転計画装置であって、エネルギー
負荷機器におけるエネルギーの標準需要パターンを格納
する標準需要パターン格納手段と、格納された標準需要
パターンに対応する最適運転パターンを格納する最適運
転パターン格納手段と、エネルギー負荷機器におけるエ
ネルギーの実需要データの計測を行なう計測手段と、計
測された実需要データに基づいて、エネルギー負荷機器
におけるエネルギーの需要パターンを予測する予測手段
と、予測された需要パターンと前記格納された標準需要
パターンとを比較し、予測された需要パターンに最も類
似する標準需要パターンを、標準需要パターン格納手段
から選定する標準需要パターン選定手段と、選定された
標準需要パターンに対応する最適運転パターンを、最適
運転パターン格納手段から選定する最適運転パターン選
定手段と、選定された最適運転パターンに基づいてエネ
ルギー供給システムの運転計画を立案する計画手段とを
備える。

【００１１】また、運転計画装置は、計測されたエネル
ギーの実需要データとカレンダ情報とに基づいて作成さ
れた、エネルギー負荷機器におけるエネルギーの実需要
パターンを格納する実需要パターン格納手段をさらに備
え、上述の予測手段は、格納された実需要パターンと、
測定された実需要データと、カレンダ情報とに基づき、
所定期間先までの、エネルギー負荷機器におけるエネル
ギーの需要パターンを予測することが望ましい。

【００１２】また、運転計画装置は、カレンダ情報と、
実需要パターン格納手段と、標準需要パターン格納手段
と、最適運転パターン格納手段との少なくとも１つに対
して、情報の追加、変更、および消去を行なう入力手段
をさらに備えることが望ましい。

【００１３】また上述の実需要パターン格納手段は、カ
レンダ情報として、季節パターンと、月パターンと、曜
日パターンと、平日パターンと、休日パターンと、午前
パターンと、午後パターンとの少なくとも１つを用いた
分類がなされたエネルギー負荷機器におけるエネルギー
の実需要パターンを格納することが望ましい。

【００１４】また上述の標準需要パターン選定手段は、
予測された需要パターンと格納された標準需要パターン
との類似率が、予め設定された類似率に対して低い、ま
たは、それらの非類似率が予め設定された非類似率に対
して高い場合は、エラー信号を発することが望ましい。

【００１５】本発明の他の局面に従うと、運転計画方法
は、運転計画装置によって、エネルギー負荷機器にエネ
ルギーを供給する、複数のエネルギー供給機器から構成
されるエネルギー供給システムの運転計画を立案する方
法であって、運転計画装置は、エネルギー負荷機器にお
けるエネルギーの標準需要パターンを格納する標準需要
パターン格納手段と、格納された標準需要パターンに対
応する最適運転パターンを格納する最適運転パターン格
納手段とを備え、エネルギー負荷機器におけるエネルギ
ーの実需要データの計測を行なう計測ステップと、計測
された実需要データに基づいて、エネルギー負荷機器に
おけるエネルギーの需要パターンを予測する予測ステッ
プと、予測された需要パターンと格納された標準需要パ
ターンとを比較し、予測された需要パターンに最も類似
する標準需要パターンを、標準需要パターン格納手段か
ら選定する標準需要パターン選定ステップと、選定され
た標準需要パターンに対応する最適運転パターンを、最
適運転パターン格納手段から選定する最適運転パターン
選定ステップと、選定された最適運転パターンに基づい
てエネルギー供給システムの運転計画を立案する計画ス
テップとを備える。

【００１６】本発明の他の局面に従うと、運転計画プロ
グラムは、エネルギー負荷機器にエネルギーを供給す
る、複数のエネルギー供給機器から構成されるエネルギ
ー供給システムの運転計画を立案する方法を、コンピュ
ータに実行させるプログラムであって、エネルギー負荷
機器におけるエネルギーの実需要データの計測を行なう
計測ステップと、計測された実需要データに基づいて、
エネルギー負荷機器におけるエネルギーの需要パターン
を予測する予測ステップと、予測された需要パターン
と、予め格納手段に格納されたエネルギー負荷機器にお
けるエネルギーの標準需要パターンとを比較し、予測さ
れた需要パターンに最も類似する標準需要パターンを、
標準需要パターンの格納手段から選定する標準需要パタ
ーン選定ステップと、選定された標準需要パターンに対
応する最適運転パターンを、格納された標準需要パター
ンに対応する最適運転パターンが予め格納されている格
納手段から選定する最適運転パターン選定ステップと、
選定された最適運転パターンに基づいてエネルギー供給
システムの運転計画を立案する計画ステップとをコンピ
ュータに実行させる。

【００１７】本発明の他の局面に従うと、記録媒体は、
上述の運転計画プログラムを記録した、コンピュータ読
取可能な記録媒体である。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下に、図面を参照しつつ、本発
明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同
一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。
それらの名称および機能も同じである。したがってそれ
らについての詳細な説明は繰返さない。

【００１９】図１は、本実施の形態における、コージェ
ネレーションシステムの具体例を示す図である。

【００２０】図１を参照して、コージェネレーションシ
ステムは、点線枠内に示されるエネルギー供給システム
と、上記枠外に示される運転制御装置との２部分に大別
される。

【００２１】第１の部分であるエネルギー供給システム
は、電力調整器１と、自家熱電発生機器２と、蓄電機器
３と、商用電力４と、電力負荷機器６と、熱回収機器７
と、放熱器８と、蓄熱槽９と、ボイラ１０と、熱負荷機
器１１とを含む。

【００２２】第２の部分である運転制御装置は、システ
ム状態計測部１２と、実需要データ記憶部１３と、タイ
ムカウンタ１４と、カレンダ１５と、予測需要パターン
生成部１６と、類似需要パターン選定部１８と、運転計
画選定部２０と、運転制御部５と、実需要パターンデー
タベース１７と、標準需要パターンデータベース１９
と、最適運転パターンデータベース２１とを含む。これ
らは、一般的なコンピュータ等で構成され、ＣＰＵ（Ce
ntral Processing Unit）、メモリ、センサ、および配
線等で構成される。また運転制御装置は、キーボードな
どから構成される入力部と、ディスプレイなどから構成
される出力部とからなる外部入出力部２２をさらに含
み、オペレータなど外部に対して情報の交換を行なうこ
とができる。

【００２３】なお、図１には、運転制御装置を構成する
要素が行なう、コージェネレーションシステム全体を効
率的に運転するための運転制御の処理の流れが示されて
いる。この処理は、メモリ等の記憶装置に記憶されるプ
ログラム等のソフトウエアをＣＰＵで実行することで実
現される。

【００２４】電力調整器１は、自家熱電発生機器２で発
生する発電電力量と、蓄電機器３を一時経由する発電電
力量と、商用電力４の買電量または売電量とを、運転制
御部５からの制御信号により制御する。さらに電力調整
器１は電力負荷機器６に電力を供給し、電力負荷機器６
の電力需要を満たす。なお、運転制御部５が行なう制御
については後に説明を行なう。

【００２５】自家熱電発生機器２は、電力と熱とを同時
に発生させる。発生した電力は、電力調整器１を介し
て、電力負荷機器６に供給される。また、発生した熱
は、熱回収機器７、蓄熱槽９およびボイラ１０を介し
て、熱負荷機器１１に供給される。また、自家熱電発生
機器２の排熱は、熱回収機器７により温水として回収さ
れる。回収された温水は、蓄熱槽９に蓄積される。ただ
し、熱に余剰が生じた場合は、放熱器８により排熱され
る。

【００２６】蓄熱槽９は、ボイラ１０と接続されてい
る。運転制御部５からの制御信号によって、蓄熱槽９の
温水がボイラ１０を介して熱負荷機器１１に供給され、
熱負荷機器１１の熱需要が満たされる。このとき、蓄熱
槽９の出口の温水の温度が目標温度より低い場合は、運
転制御部５からの制御信号によってボイラ１０を制御す
ることで、熱負荷機器１１に必要な熱量が供給される。

【００２７】なお、図１において、電力供給の流れは点
線矢印で、熱供給の流れは太線矢印で示される。

【００２８】また運転制御装置においては、上述のエネ
ルギー供給システムを制御するために、システム状態計
測部１２は各負荷機器よりエネルギーの実需要データを
計測し、実需要データ記憶部１３に一時的に記憶する。
記憶した実需要データに基づき、予測需要パターン生成
部１６は実需要パターンデータベース１７を作成し、さ
らに予測される需要パターンの生成も行なう。類似需要
パターン選定部１８は、標準需要パターンデータベース
１９に記憶されている標準的な需要パターンと、予測さ
れた需要パターンとを比較する。比較結果に基づいて、
運転計画選定部２０は、最適運転パターンデータベース
２１から、最も類似する標準需要パターンに対応した運
転パターンを選定する。運転制御部５は、選定された運
転パターンを使用してエネルギー供給システムの制御を
行なう。

【００２９】以下に、上述のコージェネレーションシス
テムにおける運転制御装置の行なう処理の流れについ
て、計算式を挙げながら、具体的な説明を行なう。ただ
し、以下で用いる記号および符号の内容は、次の通りと
する。

【００３０】 L：需要の種類（L=1：電力需要、L=2：熱需要、等） K：エネルギー供給システムを構成する機器の番号（K=1：自家熱電発生機器、K=2：蓄電機器、等） D：計測期間の番号（D=d-1：１つ前の過去の期間、D=d：現在を含む期間、
D=d+1：１つ先の未来の期間） t：現在時刻 td：期間D内のT+1個に区切られた各期間（td=0,1,2,・
・・,T） DAY(D)；計測期間Dの区別を表わすカレンダ情報（DAY(D)=0：平日、DAY(D)=1：休日、等） ELD(L,td)：各計測期間Dを構成する各期間tdにおける需
要Lの大きさ ELDP(D)：各計測期間Dにおける実需要データ（計測期間D分のひとまとまりのELD(L,td)） ELDA(L,td)：ELD(L,td)に対して統計処理を施した値 ELDAP(DAY(D))：実需要データから作成した、カレンダ
情報DAY(D)に区分される計測期間Dにおける実需要パタ
ーン SLDP(p)：標準需要パターン（p=1,2,3,・・・,P） SLD(L,td)：標準需要パターンを構成する各期間tdにお
ける需要Lの大きさ CP(m)：標準需要パターンSLDP(p)に対応した最適運転パ
ターン（m=1,2,3,・・・,M） X(K,t)：エネルギー供給システムを構成する機器Kへの
時刻tにおける制御信号 XS(K)：機器Kの出力を含むシステムの状態量まず、システム状態計測部１２は各負荷機器よりエネル
ギーの実需要データを計測する。図２を用いて、計測デ
ータの実需要データとしての記録形式について説明を行
なう。

【００３１】図２は、本実施の形態における、実需要デ
ータELDP(D)と測定期間Dとの関係を表わす図である。

【００３２】図２の上図を参照して、エネルギー供給シ
ステムの制御期間は、過去（D=d-1）、現在（D=d）、お
よび未来（D=d+1）の３つの期間に大別される。また、
エネルギー供給システムの制御が行なわれている現在時
刻をt、その時刻tを含む期間DをD=d、およびその期間D=
dの実需要データをELDP(d)とする。さらに過去である１
つ前の期間D=d-1の実需要データをELDP(d-1)、未来であ
る１つ先の期間D=D+1の実需要データをELDP(d+1)とす
る。

【００３３】図１には図示されていない電力計、温度
計、流量計等によって測定された各エネルギー機器の状
態は、システム状態計測部１２に入力される。システム
状態計測部１２において、各エネルギー機器の状態は、
電力需要の大きさELD(1)、熱需要の大きさELD(2)等の需
要Lの大きさELD(L)や、蓄電残量、蓄熱残量等の状態量X
S(K)に変換される。その内の需要Lの大きさELD(L)は、E
LD(L,td)として積算され、実需要データ記憶部１３に一
時的に記憶される。

【００３４】図２の上図の期間Dの実需要データELDP(d)
は、図２の下図を参照して、td=0〜td=Tの（T+1）個のE
LD(L,td)から構成されている。

【００３５】具体的には、期間Dが１日の期間であり期
間tdが１時間として、１時間ごとに需要Lの大きさを積
算するとき、１日の期間Dの実需要データELDP(d)は、T+
1=24個のELD(L,td)から構成される。このように構成さ
れる実需要データELDP(d)は、（１）式で表される。

【００３６】

【数１】

【００３７】このように得られた実需要データELDP(d)
とELDP(d-1)とは、実需要データ記憶部１３に、一時的
に記憶される。すなわち、実需要データ記憶部１３は、
１つ前の期間の過去の実需要データと、現時点を含む期
間の実需要データとを記憶する。現時点を含む期間の実
需要データELDP(d)は随時記憶され、１つ前の期間の過
去の実需要データELDP(d-1)は、現時点を含む期間が終
了すると自動的に更新される。なお、初めて計算を行な
う時には、ELDP(d-1)には任意の初期データが記憶され
ているものとする。

【００３８】次に、記憶された実需要データに基づき、
予測需要パターン生成部１６において、実需要パターン
が作成され、実需要パターンデータベース１７に記憶さ
れる。さらに、予測需要パターン生成部１６において、
予測需要パターンが作成される。

【００３９】予測需要パターンは、カレンダ情報DAY(D)
と実需要データELDP(d)とを用いて生成される。カレン
ダ情報DAY(D)は、タイムカウンタ１４のカウント信号を
受けたカレンダ１５から出力される。カレンダ１５は、
外部入出力部２２からの入力により情報が追加されるこ
ともできるし、変更および消去されることもできる。ま
た、カレンダ情報DAY(D)には、季節、曜日、祝日、およ
び日付等の情報が含まれる。なお、ここでは、カレンダ
情報DAY(D)として、DAY(D)=0：平日，DAY(D)=1：休日を
採用した場合について説明を行なう。

【００４０】まず、予測需要パターン生成部１６は、実
需要データELDP(d-1)の測定期間であるD=d-1に該当す
る、休日か平日かを示すカレンダ情報DAY(D)を用いて、
実需要パターンELDAP(DAY(D))を計算する。実需要パタ
ーンELDAP(DAY(D))の算出式は、以下の（２）式に示さ
れる。なお、実需要パターンELDAP(d-1)を計算する際に
は、期間tdにおける需要Lの大きさELD(L,td)に対して各
種の統計処理が行なわれ、ELDA(L,td)として計算に用い
る。ここで行なわれる統計処理は、平均値の算出処理な
どが該当するが、それに限定されるものではなく、その
他の統計処理が行なわれてもよい。

【００４１】

【数２】

【００４２】上述の（２）式で算出された実需要パター
ンELDAP(DAY(D))は、実需要パターンデータベース１７
に記憶される。なお、実需要パターンデータベース１７
は、外部入出力部２２からの入力により情報が追加され
ることもできるし、変更および消去されることもでき
る。

【００４３】続いて、予測需要パターン生成部１６は、
実需要データ記憶部１３に記憶されている実需要データ
ELDP(d-1)と、実需要パターンデータベース１７に記憶
されている実需要パターンELDAP(DAY(D))とを用いて、
期間D=d+1の予測需要パターンであるELDP(d+1)を生成す
る。すなわち、実需要データELDP(d-1)と、平日の実需
要パターンELDAP(0)または休日の実需要パターンELDAP
(1)とを用いて予測需要パターンであるELDP(d+1)を生成
する。なお、生成方法として、実績平均、重回帰モデ
ル、ニューラルネット等を用いる方法が考えられるが、
上述の方法に限定されず、その他の方法であってもよ
い。

【００４４】以下の（３）式〜（６）式は、予測需要パ
ターンELDP(d+1)の計算を行なうための計算式である。

【００４５】 DAY(D=d-1)=0：平日、かつ、DAY(D=d+1)=0：平日の場合 ELDP(d+1)=[ELDAP(0)+ELDP(d-1)]/2 ELDAP(0)=ELDP(d+1) ・・・（３） DAY(D=d-1)=0：平日、かつ、DAY(D=d+1)=1：休日の場合 ELDAP(d+1)=ELDP(1) ELDP(0)=[ELDAP(0)+ELDP(d-1)]/2 ・・・（４） DAY(D=d-1)=0：平日、かつ、DAY(D=d+1)=1：平日の場合 ELDAP(d+1)=ELDP(0) ELDP(1)=[ELDAP(1)+ELDP(d-1)]/2 ・・・（５） DAY(D=d-1)=0：休日、かつ、DAY(D=d+1)=0：休日の場合 ELDP(d+1)=[ELDAP(1)+ELDP(d-1)]/2 ELDAP(1)=ELDP(d+1) ・・・（６）上記の（３）式〜（６）式にしたがって計算を行なうこ
とで、予測需要パターンELDP(d+1)が生成される。

【００４６】次に、類似需要パターン選定部１８は、上
述の計算式（３）式〜（６）式で得られた予測需要パタ
ーンELDP(d+1)と、標準需要パターンデータベース１９
に記憶されている標準需要パターンSLDP(p)とを比較す
る。なお、標準需要パターンSLDP(p)は、外部入出力部
２２からの入力により情報が追加されることもできる
し、変更および消去されることもできる。標準需要パタ
ーンSLDP(p)は、以下の（７）式で表される。

【００４７】

【数３】

【００４８】類似需要パターン選定部１８においては、
上述の（７）式で示される標準需要パターンSLDP(p)と
予測需要パターンELDP(d+1)とが比較される。比較に
は、数理計画法等を用いる方法があるが、上記の方法に
限定されず、その他の方法であってもよい。ここでは数
理計画法を用いて比較するものとして説明を行なう。比
較した結果、予測需要パターンELDP(d+1)と最も類似す
る標準需要パターンSLDP(p)を選定する。

【００４９】以下の（８）式は、数理計画法を用いた比
較式である。

【００５０】

【数４】

【００５１】上述の比較式よる比較結果に基づいて、運
転計画選定部２０は、最適運転パターンデータベース２
１から、最も類似する標準需要パターンに対応した運転
パターンを選定する。具体的には、上述の（８）式にお
いて、類似の度合いを示す値である値Ｊが最小となる標
準需要パターンSLDP(p)を選定することで、類似需要パ
ターン選定部１８では、予測需要パターンELDP(d+1)と
最も類似する標準需要パターンSLDP(p)を選定すること
ができる。ここで値Ｊは、類似の度合いを示す値であ
り、値Ｊが小さいほど予測需要パターンELDP(d+1)と標
準需要パターンSLDP(p)との類似率が高く、また、値Ｊ
が大きいほどそれらの非類似率が低い。

【００５２】なお、値Ｊが最小となる標準需要パターン
SLDP(p)が複数存在した場合は、複数の標準需要パター
ンSLDP(p)を選定するものとする。また、予め値Ｊを設
定することもできる。そのとき、最終的に得られる値Ｊ
が、予め設定してある値Ｊよりも大きな値の場合、類似
需要パターン選定部１８では、ディスプレイなどから構
成される外部入出力部２２より、ERROR信号を発信す
る。

【００５３】さらに、上述の選定結果に基づき、運転計
画選定部２０は、最適運転パターンデータベース２１よ
り、標準需要パターンSLDP(p)に対応する最適運転パタ
ーンCP(m)を選定する。最適運転パターンデータベース
２１は、外部入出力部２２からの入力により情報が追加
されることもできるし、変更および消去されることもで
きる。以下の（９）式は、最適運転パターンCP(m)を表
わす式である。

【００５４】

【数５】

【００５５】また、上述の（８）式において、値Ｊが最
小となる複数の標準需要パターンSLDP(p)が選定された
場合には、それらの各々の標準需要パターンSLDP(p)に
対応する最適運転パターンCP(m)を用いて、平均値等を
算出する。その値を用いて合成した最適運転パターンCP
(m)を作成する。

【００５６】このように得られた最適運転パターンCP
(m)は、運転制御部５に送信される。運転制御部５は、
送信された最適運転パターンCP(m)を、次の運転計画期
間(D=d+1)の終了まで、一時保存する。そして、計画さ
れた運転期間(D=d+1)の間、最適運転パターンCP(m)に基
づいてエネルギー供給システムに対して制御信号X(K,t)
を出力し、エネルギー供給システムに含まれる各エネル
ギー供給機器Ｋの運転を制御する。

【００５７】上述の一連の処理を行なうことで、最適運
用計画の立案を逐次最適化計算をすることなしに行なう
ことができる。すなわち、上述の処理は、従来よりある
ファジー制御機能やニューラル・ネットワークを用いた
処理よりも簡略化された処理であり、汎用のＣＰＵを用
いても、高精度の需要予測を短時間で行なうことができ
る。また、高速処理、高機能処理が可能な演算装置や、
膨大なプログラムなどを搭載する必要がなく、安価な演
算装置で、発生したエネルギーを最大限効率的に利用す
ることのできる、各エネルギー供給機器の最適運転制御
を行なうことが可能になる。その結果、家庭用コージェ
ネレーションシステムへの最適運転計画の算出を、大幅
に低コストで提供することができる。

【００５８】なお、上述のコージェネレーションシステ
ムが行なう最適運転計画の立案方法を、プログラムとし
て提供することもできる。このようなプログラムは、コ
ンピュータ読取り可能なプログラムである。

【００５９】プログラムは、コンピュータに付属するフ
レキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭお
よびメモリカードなどの記録媒体にて記録させて、プロ
グラム製品として提供することもできる。あるいは、コ
ンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体に
て記録させて、プログラムを提供することもできる。ま
た、ネットワークを介したダウンロードによって、プロ
グラムを提供することもできる。

【００６０】提供されるプログラム製品は、ハードディ
スクなどのプログラム格納部にインストールされて実行
される。

【００６１】なお、プログラム製品は、プログラム自体
と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。

【００６２】今回開示された実施の形態はすべての点で
例示であって制限的なものではないと考えられるべきで
ある。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求
の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味お
よび範囲内でのすべての変更が含まれることが意図され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態における、コージェネレーショ
ンシステムの具体例を示す図である。

【図２】本実施の形態における、実需要データELDP
(D)と測定期間Dとの関係を表わす図である。

【符号の説明】

１電力調整器、２自家熱電発生機器、３蓄電機
器、４商用電力、５運転制御部、６電力負荷機器、
７熱回収機器、８放熱器、９蓄熱槽、１０ボイ
ラ、１１熱負荷機器、１２システム状態計測部、１
３実需要データ記憶部、１４タイムカウンタ、１５
カレンダ、１６予測需要パターン生成部、１７実
需要パターンデータベース、１８類似需要パターン選
定部、１９標準需要パターンデータベース、２０運
転計画選定部、２１最適運転パターンデータベース、
２２外部入出力部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｆ 17/60 １１０Ｇ０６Ｆ 17/60 １１０ 19/00 １００ 19/00 １００

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】エネルギー負荷機器にエネルギーを供給
する、複数のエネルギー供給機器から構成されるエネル
ギー供給システムの運転計画を立案する運転計画装置で
あって、前記エネルギー負荷機器におけるエネルギーの標準需要
パターンを格納する標準需要パターン格納手段と、前記格納された標準需要パターンに対応する最適運転パ
ターンを格納する最適運転パターン格納手段と、前記エネルギー負荷機器におけるエネルギーの実需要デ
ータの計測を行なう計測手段と、前記計測された実需要データに基づいて、前記エネルギ
ー負荷機器におけるエネルギーの需要パターンを予測す
る予測手段と、前記予測された需要パターンと前記格納された標準需要
パターンとを比較し、前記予測された需要パターンに最も類似する標準需要パ
ターンを、前記標準需要パターン格納手段から選定する
標準需要パターン選定手段と、前記選定された標準需要パターンに対応する最適運転パ
ターンを、前記最適運転パターン格納手段から選定する
最適運転パターン選定手段と、前記選定された最適運転パターンに基づいて前記エネル
ギー供給システムの運転計画を立案する計画手段とを備
える、運転計画装置。
【請求項２】前記計測されたエネルギーの実需要デー
タとカレンダ情報とに基づいて作成された、前記エネル
ギー負荷機器におけるエネルギーの実需要パターンを格
納する実需要パターン格納手段をさらに備え、前記予測手段は、前記格納された実需要パターンと、前
記測定された実需要データと、前記カレンダ情報とに基
づき、所定期間先までの、前記エネルギー負荷機器にお
けるエネルギーの需要パターンを予測する、請求項１に
記載の運転計画装置。
【請求項３】前記カレンダ情報と、前記実需要パター
ン格納手段と、前記標準需要パターン格納手段と、前記
最適運転パターン格納手段との少なくとも１つに対し
て、情報の追加、変更、および消去を行なう入力手段を
さらに備える、請求項２に記載の運転計画装置。
【請求項４】前記実需要パターン格納手段は、前記カ
レンダ情報として、季節パターンと、月パターンと、曜
日パターンと、平日パターンと、休日パターンと、午前
パターンと、午後パターンとの少なくとも１つを用いた
分類がなされた前記エネルギー負荷機器におけるエネル
ギーの実需要パターンを格納する、請求項２に記載の運
転計画装置。
【請求項５】前記標準需要パターン選定手段は、前記
予測された需要パターンと前記格納された標準需要パタ
ーンとの類似率が、予め設定された類似率に対して低
い、または、それらの非類似率が予め設定された非類似
率に対して高い場合は、エラー信号を発する、請求項１
〜４のいずれかに記載の運転計画装置。
【請求項６】運転計画装置によって、エネルギー負荷
機器にエネルギーを供給する、複数のエネルギー供給機
器から構成されるエネルギー供給システムの運転計画を
立案する方法であって、前記運転計画装置は、前記エネルギー負荷機器におけるエネルギーの標準需要
パターンを格納する標準需要パターン格納手段と、前記格納された標準需要パターンに対応する最適運転パ
ターンを格納する最適運転パターン格納手段とを備え、前記エネルギー負荷機器におけるエネルギーの実需要デ
ータの計測を行なう計測ステップと、前記計測された実需要データに基づいて、前記エネルギ
ー負荷機器におけるエネルギーの需要パターンを予測す
る予測ステップと、前記予測された需要パターンと前記格納された標準需要
パターンとを比較し、前記予測された需要パターンに最も類似する標準需要パ
ターンを、前記標準需要パターン格納手段から選定する
標準需要パターン選定ステップと、前記選定された標準需要パターンに対応する最適運転パ
ターンを、前記最適運転パターン格納手段から選定する
最適運転パターン選定ステップと、前記選定された最適運転パターンに基づいて前記エネル
ギー供給システムの運転計画を立案する計画ステップと
を備える、運転計画方法。
【請求項７】エネルギー負荷機器にエネルギーを供給
する、複数のエネルギー供給機器から構成されるエネル
ギー供給システムの運転計画を立案する方法を、コンピ
ュータに実行させるプログラムであって、前記エネルギー負荷機器におけるエネルギーの実需要デ
ータの計測を行なう計測ステップと、前記計測された実需要データに基づいて、前記エネルギ
ー負荷機器におけるエネルギーの需要パターンを予測す
る予測ステップと、前記予測された需要パターンと、予め格納手段に格納さ
れた前記エネルギー負荷機器におけるエネルギーの標準
需要パターンとを比較し、前記予測された需要パターン
に最も類似する標準需要パターンを、前記標準需要パタ
ーンの格納手段から選定する標準需要パターン選定ステ
ップと、前記選定された標準需要パターンに対応する最適運転パ
ターンを、前記格納された標準需要パターンに対応する
最適運転パターンが予め格納されている格納手段から選
定する最適運転パターン選定ステップと、前記選定された最適運転パターンに基づいて前記エネル
ギー供給システムの運転計画を立案する計画ステップと
をコンピュータに実行させる、運転計画プログラム。
【請求項８】請求項７に記載の運転計画プログラムを
記録した、コンピュータ読取可能な記録媒体。