JP2005275559A - System for formulating energy production and supply plan - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複数のエネルギ製造ラインが導管ネットワークを介して複数の払い出し拠点にエネルギ供給を行うための製造ライン別、時間別のエネルギ製造供給計画の作成をコンピュータ演算処理により支援するエネルギ製造供給計画作成システムに関する。 The present invention provides an energy production and supply plan that supports the creation of an energy production and supply plan for each production line and hour by which a plurality of energy production lines supply energy to a plurality of payout bases via a conduit network by computer processing. Regarding the creation system.
複数のエネルギ製造ラインで製造されたエネルギが導管ネットワークを介して複数の払い出し拠点に供給される最も一般的な形態として、都市ガス(適宜、ガスと称す。)が想定される。ここで、複数の製造ラインにおいて製造されるガスの製造量は、需要者の消費量によって決定され、需要者の消費量が変動すると、各製造ラインの製造量も即応して変動する。このように変動するのは、各製造ラインから需要者までのガス供給ラインの圧力が一定に調整される、所謂プレッシャーコントロール(PC)運用が行われているからである。従って、需要者の消費が増加して圧力が低下した場合には、即座に各製造ラインからの供給量を増加させて、圧力が一定になるように調整される。 As the most common form in which energy produced in a plurality of energy production lines is supplied to a plurality of dispensing bases via a conduit network, city gas (referred to as gas as appropriate) is assumed. Here, the production amount of the gas produced in the plurality of production lines is determined by the consumption amount of the consumer, and when the consumption amount of the consumer fluctuates, the production amount of each production line also fluctuates accordingly. The reason for this variation is that so-called pressure control (PC) operation is performed in which the pressure of the gas supply line from each production line to the consumer is adjusted to be constant. Therefore, when the consumer's consumption increases and the pressure decreases, the supply amount from each production line is immediately increased to adjust the pressure to be constant.
尚、ガス供給ラインの圧力は、各製造ラインから需要者(供給地点)までの間で、高圧、中圧、低圧の各導管ネットワークと高圧及び中圧の整圧器(ガバナ)を介して、階層的に低圧化される。ここで、高圧の導管ネットワークは、需要者から遠隔地にある製造ラインで製造されたガスを長距離搬送するために、且つ、各製造ラインからのガス供給が停止した場合に備えて、1MPa(メガパスカル)以上の極めて高い圧力に保たれている。具体的な高圧導管の運用圧力は、需要量、所有設備等に応じて適正範囲に定められている。 The pressure of the gas supply line is divided between each production line and the customer (supply point) via high pressure, medium pressure, and low pressure conduit networks and high pressure and medium pressure regulators (governors). The pressure is reduced. Here, the high-pressure conduit network has a pressure of 1 MPa (in order to transport gas produced in a production line at a remote location from the customer for a long distance and in case the gas supply from each production line is stopped. It is kept at an extremely high pressure (megapascal) or higher. The specific operation pressure of the high-pressure conduit is set within an appropriate range according to the demand, owned equipment, and the like.
図2は、各製造ラインから需要者までのガス供給システム100を模式的に表したブロック図である。図2において、第1乃至第4の製造ライン101〜104は、ガスを製造して、それぞれ送出量S1〜S4(Nm3/h)で高圧の導管ネットワーク110へ送出する。送出されたガスは、導管ネットワーク110上の複数の高圧ガバナ105〜108で低圧化され、中圧の導管ネットワーク120へ払い出され、中圧の導管ネットワーク120から更に低圧化されて最終的に需要者(図示せず)へ送られ、需要量Z(Nm3/h)で消費される。従って、各高圧ガバナ105〜108で中圧の導管ネットワーク120へ払い出される払出量の合計が、需要量Zとなる。
FIG. 2 is a block diagram schematically showing the
また、高圧の導管ネットワーク110上の高圧ガバナ105〜108の設置箇所付近の1つ以上の地点に、ホルダ130が設置されており、弁の開閉によって内部にガスを蓄積し、また放出することができる。その機能によって、需要者の消費量が増加すると、蓄積したガスを放出し、需要者の消費量が減少すると、余ったガスを蓄積して、需要者における消費量の急激な変動の影響を緩和する。ホルダ130は、放出量H(Nm3/h)でガスを放出し、その値が負である場合は、ガスを蓄積する。また、同様のガス消費量の変動調整機能は、高圧の導管ネットワーク110自体も有している。これは、導管ネットワーク110の全幾何容積に所定の圧力下で蓄積されるガス保有量で規定されるラインパックが存在するためである。当該ラインパックを用いることにより、中圧の導管ネットワーク120へ供給量L(Nm3/h)でガスを供給し、その値が負である場合は、ガスを蓄積することが可能となる。ラインパックが蓄積され、または、供給されるということは、高圧の導管ネットワーク110の圧力が上下することを意味するが、ここでは導管ネットワーク110の圧力は、一定値ではなく、一定の運用圧力範囲内に保つ運用が行われる。従って、需要量が変動すれば、導管ネットワーク110の圧力が変動して、ラインパックが供給され、または、蓄積されることにより、ガス消費量の変動量を上記運用圧力範囲内で吸収することができる。
In addition, a
ここで、各製造ラインからの送出量S1〜S4(Nm3/h)、ホルダ130の放出量H(Nm3/h)、ラインパック供給量L(Nm3/h)、中圧の導管ネットワーク120への払出量Z(Nm3/h)の関係は、以下の数1で表される。
Here, the delivery amounts S1 to S4 (Nm 3 / h) from each production line, the discharge amount H (Nm 3 / h) of the
(数1)
S1+S2+S3+S4+H+L=Z
(Equation 1)
S1 + S2 + S3 + S4 + H + L = Z
しかし、ホルダ130及びラインパックによって導管ネットワーク110の圧力を一定に保つ制御を行うことは理論上可能であるが、そのホルダ130の設置数には限界があり、また実際のホルダ130及びラインパックの全幾何容積も比較的小さいので、圧力を一定に保つ制御を行うのは現実的ではない。従って、導管ネットワーク110の圧力を一定或いは運用圧力範囲内に調整するには、需要量(中圧の導管ネットワーク120への払出量Z)の変動に対応して、各製造ラインからの供給量(S1+S2+S3+S4)を調整する必要がある。
However, although it is theoretically possible to control the pressure of the
しかし、各製造ラインの供給量或いは製造量が変動すれば、製造量に対応する製造コストもまた変動する。ここで、各製造ラインにおける製造コストについて説明するために、ガスの製造工程について略説する。 However, if the supply amount or the production amount of each production line varies, the production cost corresponding to the production amount also varies. Here, in order to explain the production cost in each production line, the gas production process will be outlined.
先ず、貯蔵用のLNGタンクからLNGポンプで取り出された液化LNGは、海水ポンプで汲み上げた海水を用いる気化器(例えばオープンラック式気化器など)によって気化して供給される。また、LNGタンク内で気化したLNGガスは、BOGコンプレッサで圧縮されて供給される。このときに、さらにBOGブースタで圧縮されて供給される場合もある。このように供給されるLNGガスに対して、別途LPGタンクからLPGポンプで取り出されたLPGを混合させて熱量を調節し、都市ガスとして高圧の導管ネットワークへ送出する。ここで、ガスを送出する製造ラインは、製造所毎に複数設けられているのが通常であり、製造ライン毎に熱量調整の有無及びその送出カロリー値が異なるように設定されている場合もある。 First, the liquefied LNG taken out from the storage LNG tank by the LNG pump is vaporized and supplied by a vaporizer (for example, an open rack type vaporizer) using seawater pumped up by the seawater pump. The LNG gas vaporized in the LNG tank is supplied after being compressed by a BOG compressor. At this time, it may be further compressed by a BOG booster and supplied. The LNG gas supplied in this way is mixed with LPG separately taken out from the LPG tank by the LPG pump to adjust the amount of heat, and sent as city gas to the high-pressure conduit network. Here, it is normal that a plurality of production lines for sending out gas are provided for each production site, and there are cases where the presence or absence of heat amount adjustment and the delivery calorie value are different for each production line. .
当該ガス製造工程においては、各種ポンプやコンプレッサ等の電力コスト、熱量調整コスト、蒸気コスト、及び、用水コスト等が複雑に絡み合って、製造量に対応するガス製造コストが決定されることになる。例えば、LNGポンプは、通常複数台が備えられ、必要に応じて順次起動されるので、起動している台数、つまり、送出量によってその運転コストも変動する。以上のように、製造量の多少に応じて、ガス製造コストが変動することになる。 In the gas production process, power costs such as various pumps and compressors, heat adjustment costs, steam costs, water costs, and the like are intricately intertwined to determine gas production costs corresponding to the production amounts. For example, since a plurality of LNG pumps are usually provided and are sequentially activated as necessary, the operating cost varies depending on the number of activated units, that is, the delivery amount. As described above, the gas production cost varies depending on the amount of production.
以上において、実際の各製造ラインからの供給量(S1+S2+S3+S4)は、需要量の変動に対してリアルタイムで即応するのではなく、製造供給当日24時間分の時間別製造供給計画が予め作成され、当該製造供給計画に基づいて各製造ラインからのガス供給が行われている。例えば、下記特許文献1に開示されているような、当該1日の総需要量を予測して、当該1日総需要量予測値を満足し、且つ、上述のガス製造コストを最適化するように、製造ライン別及び時間別の製造供給計画が作成される。
In the above, the actual supply amount (S1 + S2 + S3 + S4) from each production line does not immediately respond to fluctuations in demand in real time, but a 24-hour hourly production supply plan for the production supply day is created in advance. Gas supply from each production line is performed based on the production supply plan. For example, as disclosed in
以下、従来の製造ライン別及び時間別の製造供給計画の作成手順について、図5のフローチャートを参照して説明する。 Hereinafter, a conventional procedure for creating a production supply plan for each production line and each time will be described with reference to the flowchart of FIG.
製造供給日当日の気象予測(気温、水温、天候等)及び曜日等の特性情報と過去の類似日の総需要量の実績データに基づいて、製造供給日1日の総需要量を予測して、1日総需要量予測値Zを導出する(ステップ#100)。ここで、1日は、例えば、当日の午前7時から翌日の午前7時までの24時間と規定する。 Based on the weather forecast (temperature, water temperature, weather, etc.) on the day of manufacturing supply and the characteristics information such as the day of the week and the actual demand data of the total demand on a similar day in the past, The daily total demand forecast value Z is derived (step # 100). Here, for example, one day is defined as 24 hours from 7 am on the current day to 7 am on the next day.
次に、製造供給日当日と特性情報が類似する最近の類似日を指定して、当該類似日の各高圧ガバナからの時間別払出量の実績データを、製造供給日当日の各高圧ガバナからの時間別払出量Z0(i,j)として仮決めする(ステップ#101)。ここで、引数i(i=1〜24)は時間別の各時間帯を表し、例えば、i=1は当日の午前7時〜8時、i=24は翌日の午前6時〜7時の各1時間に対応する。また、引数jは高圧ガバナの区別を表す。 Next, specify the most recent similar date whose characteristics information is similar to the date of manufacture supply date, and the actual data of the hourly payout amount from each high pressure governor on the similar date is obtained from each high pressure governor on the date of manufacture supply. Temporarily determined as hourly payout amount Z0 (i, j) (step # 101). Here, the argument i (i = 1 to 24) represents each time zone, for example, i = 1 is 7am to 8am on the day, and i = 24 is 6am to 7am on the next day. Each hour corresponds. The argument j represents the high pressure governor distinction.
尚、1つの類似日では、時間別払出量Z0(i,j)の仮決めが困難である場合には、製造供給日当日を、例えば、当日の午前7時から午後5時まで、当日の午後5時から午後10時まで、当日の午後10時から翌日の午前7時までの3時間区分に分けて、時間区分毎に類似日を夫々選定して、各類似日の各高圧ガバナからの時間別払出量の実績データを、製造供給日当日の各高圧ガバナからの時間別払出量Z0(i,j)として仮決めする(ステップ#101’)。 If it is difficult to determine the hourly payout amount Z0 (i, j) on one similar day, the production supply date is set, for example, from 7:00 am to 5:00 pm on that day. Divide into 3 hours from 5:00 pm to 10:00 pm, from 10:00 pm on the day to 7:00 am on the next day, select similar days for each time section, and from each high pressure governor on each similar day Actual data of hourly payout amount is provisionally determined as hourly payout amount Z0 (i, j) from each high-pressure governor on the day of manufacture and supply (step # 101 ').
次に、当該類似日の時間別製造量の実績データと、仮決めした各高圧ガバナからの時間別払出量Z0(i,j)の時間別の合計値が一致するように、時間別払出量Z0(i,j)を補正し、更に、補正後の1日分の合計値が1日総需要量予測値Zと一致するように補正して時間別払出量Z1(i,j)を求める(ステップ#102)。ここで、最初の補正では、当該類似日の時間別製造量の実績データと時間別払出量Z0(i,j)の時間別の合計値の差分を、時間別払出量Z0(i,j)の高圧ガバナ別の構成比で按分して時間別払出量Z0(i,j)に加算し、後の補正で、1日総需要量予測値Zを当該類似日の総製造量で除した比率を乗じて1日総需要量予測値Zに合わせ込む。 Next, the hourly payout amount so that the actual data of the hourly production amount on the similar day and the hourly total amount Z0 (i, j) of each temporarily determined high pressure governor coincide. Z0 (i, j) is corrected, and further, the corrected daily total amount is corrected so as to match the daily total demand amount predicted value Z to obtain the hourly payout amount Z1 (i, j). (Step # 102). Here, in the first correction, the difference between the hourly manufacturing amount actual data of the similar day and the hourly total amount of the hourly payout amount Z0 (i, j) is used as the hourly payout amount Z0 (i, j). Proportional distribution by high-pressure governor and adding to the hourly payout amount Z0 (i, j), with subsequent correction, dividing the daily total demand forecast value Z by the total production volume on the similar day Is multiplied by the total daily demand forecast value Z.
次に、1日総需要量予測値Zを、当該類似日の製造ライン別の時間別製造量の実績データに基づいて、製造ライン毎及び時間毎に分解して、製造ライン毎の時間別製造量予測値S(i,k)を仮決めする(ステップ#103)。ここで、引数kは製造ラインの区別を表す。上述した如く、ガス製造コストが製造ライン毎及び時間帯で変動するため、各製造ラインの製造量に応じたガス製造コストの合計が各時間で最小となるように、時間別にガス製造コストの安価な製造ラインから順に製造量を分配していく等の試行錯誤的な手法により、製造ライン毎の時間別製造量予測値S(i,k)の仮決めが行われる。 Next, the daily total demand forecast value Z is decomposed for each production line and every hour based on the actual production data of the hourly production quantity for each production line on the same day, and the hourly production for each production line. A quantity prediction value S (i, k) is provisionally determined (step # 103). Here, the argument k represents the distinction between production lines. As described above, since the gas production cost fluctuates from production line to production line and time zone, the gas production cost is reduced by time so that the total gas production cost corresponding to the production amount of each production line is minimized at each hour. A temporary production amount predicted value S (i, k) for each production line is provisionally determined by a trial and error method such as distributing production amounts in order from a simple production line.
次に、ステップ#102で補正した時間別払出量Z1(i,j)と仮決めした時間別製造量予測値S(i,k)を入力条件として、高圧の導管ネットワークの各主要ノードの製造供給日当日24時間の圧力推移を、導管網過渡応答解析ツールを用いてシミュレーションして導出する(ステップ#104)。ここで、導管網過渡応答解析ツールとは、高圧ガス管路系ネットワークにおける圧縮性流体の過渡応答を非定常解析で導出するツールである。尚、シミュレーションの対象となる高圧の導管ネットワークはホルダも含めて予め、所定のモデル化がなされているものとする。
Next, the manufacturing of each main node of the high-pressure conduit network is performed using the hourly payout amount Z1 (i, j) corrected in
次に、ステップ#104で求めた圧力推移が、所定の運用圧力範囲内にあるかを確認する(ステップ#105)。ここで、圧力推移が運用圧力範囲外となる場合は、仮決めした製造ライン毎の時間別製造量予測値S(i,k)を変更する(ステップ#106)。ここで、時間別製造量予測値S(i,k)の変更において、各製造ラインの製造量に応じたガス製造コストの合計が各時間で最小となるように調整を行う。そして、再度、ステップ#104の圧力推移の導出、及び、ステップ#105の確認を、圧力推移が所定の運用圧力範囲内に収まるまで繰り返す。
Next, it is confirmed whether the pressure transition obtained in
ステップ#105において、圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると確認されると、仮決めまたは変更された製造ライン毎の時間別製造量予測値S(i,k)に基づいて、製造供給日当日24時間分の製造ライン毎の時間別製造供給計画を作成する(ステップ#107)。
In
製造供給日当日は、作成された製造ライン毎の時間別製造供給計画に基づき、各製造所に対して、製造ライン毎の製造量変更指令・実行監視を行う(ステップ#108)。 On the date of manufacture and supply, on the basis of the hourly manufacture and supply plan for each production line, the production amount change command and execution monitoring for each production line are performed for each manufacturing site (step # 108).
製造供給日当日の作成された製造ライン毎の時間別製造供給計画に基づく製造供給が開始した後に、時間毎の時間別総製造量予測値S(i)と時間別総需要量の実績データ(各高圧ガバナからの時間別払出量の実績データの合計値)との差が、予め定めた一定値を超える(ステップ#109)と、製造供給計画の見直しを行うために、ステップ#101から製造供給計画作成を再度実行する。 After manufacturing supply based on the hourly production supply plan for each production line created on the day of production supply date, the hourly total production amount forecast value S (i) and the actual data of hourly total demand ( If the difference from the actual data of the hourly payout amount from each high pressure governor exceeds a predetermined value (step # 109), the manufacturing is started from step # 101 in order to review the manufacturing supply plan. Run supply planning again.
更に、高圧の導管ネットワーク上の所定地点の圧力計測値が所定の運用圧力範囲を超過していないかを判定し(ステップ#110)、超過している場合は、警報を発生するとともに、当該所定地点の圧力が運用圧力範囲内に収まるように、製造量の変更指令を発する(ステップ#111)とともに、ステップ#101から製造供給計画作成を再度実行する。
しかし、上述した従来の製造ライン別及び時間別の製造供給計画の作成方法では、場合によってはガス製造コストを最適化するための相反する効率化条件を、その効果から優先付けにより整理、総合的にコストミニマムになる製造ライン毎の製造量を、試行錯誤により計算していたため、ステップ#103における製造ライン毎の時間別製造量予測値S(i,k)の仮決め或いは変更に数時間を要していた。
However, in the above-described conventional production line-by-hour and hour-by-hour production supply plan preparation methods, in some cases, conflicting efficiency conditions for optimizing gas production costs are arranged by prioritization based on their effects. Since the amount of production for each production line that would be a minimum cost was calculated by trial and error, several hours were required for provisional determination or change of the hourly production amount predicted value S (i, k) for each production line in
更に、幾度かに亘る製造所設備の改変や運用変更、ガス製造コストを最適化のための効率化条件等により、オペレーションが複雑化してきており、試行錯誤回数に拍車をかけていた。これらは経験からの判断を伴う作業が多く、統一した結果が得られないことが多々あった。 In addition, operations have become complicated due to several modifications of factory facilities, operational changes, and efficiency conditions for optimizing gas production costs, and this has spurred the number of trials and errors. Many of these tasks involved judgment from experience, and there were many cases where unified results could not be obtained.
一方、オペレーション中の製造供給計画の見直しは、一定時間の予測値と実績値との乖離が所定量を超えた場合に実施しているが、上述の如く効率化条件を満足させるために試行錯誤に長時間を要しており、当該作業に熟練を要していた。 On the other hand, the review of the manufacturing supply plan during operation is carried out when the deviation between the predicted value and the actual value for a certain time exceeds a predetermined amount, but trial and error is required to satisfy the efficiency improvement condition as described above. It took a long time, and the work required skill.
そこで、別途予測した1日総需要量を基に、気温・水温等の気象条件からの類似日の絞込みを簡易化し、各高圧ガバナからの時間別払出量(高圧ガバナ負荷)の補正から各高圧ガバナの時間別払出量の決定の自動化、製造所運用の変更や予め定めた各種効率化条件の優先付けを入力することにより、先行24時間の高圧の導管ネットワークの運用圧力範囲を満足する製造ライン毎の時間別製造量を迅速に自動で計算し製造供給計画を作成できるシステムが要望されていた。 Therefore, based on the separately estimated daily demand, simplification of similar days based on weather conditions such as temperature and water temperature is simplified, and each high pressure is calculated by correcting the hourly discharge amount (high pressure governor load) from each high pressure governor. A production line that satisfies the operating pressure range of the high-pressure conduit network for the preceding 24 hours by automating the determination of hourly payout amount of the governor, changing the operation of the factory, and inputting priorities for various efficiency improvement conditions. There has been a demand for a system that can quickly and automatically calculate the amount of production per hour and create a production supply plan.
本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、上記問題点を解消し、複数のエネルギ製造ラインが導管ネットワークを介して複数の払い出し拠点にエネルギ供給を行うための製造ライン別、時間別のエネルギ製造供給計画をコンピュータ演算処理により自動的に作成可能なエネルギ製造供給計画作成システムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to solve the above-described problems and allow a plurality of energy production lines to supply energy to a plurality of payout bases via a conduit network. It is an object of the present invention to provide an energy production and supply plan creation system capable of automatically creating an energy production and supply plan for each production line and hour by computer processing.
この目的を達成するための本発明に係るエネルギ製造供給計画作成システムの第一の特徴構成は、複数のエネルギ製造ラインが導管ネットワークを介して複数の払い出し拠点にエネルギ供給を行うための製造ライン別、時間別のエネルギ製造供給計画の作成をコンピュータ演算処理により支援するエネルギ製造供給計画作成システムであって、前記各エネルギ製造ラインの過去の時間別製造量の実績データを保存した実績データベースと、別途予測された供給当日の1日総需要量予測値の入力を受け付ける入力手段と、供給当日の特性情報に基づいて1または複数の類似日を選定し、選定した前記各類似日の前記各エネルギ製造ラインにおける前記時間別製造量の実績データと、前記1日総需要量予測値に基づいて、供給当日の前記エネルギ製造ライン毎の時間別製造量からなる供給パターンを複数パターン生成する供給パターン生成手段と、別途予測された供給当日の前記各払い出し拠点における時間別負荷予測値の入力を受け付け、前記供給当日の前記エネルギ製造ライン毎の時間別製造量と前記各払い出し拠点における前記時間別負荷予測値を入力条件として、前記パターン毎の前記導管ネットワークの1または複数の所定ノードの圧力推移を、所定の導管網非定常シミュレータを用いて導出し、導出した前記圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあるかを判定する圧力推移判定手段と、前記エネルギ製造ライン毎の前記時間別製造量に基づいて前記各エネルギ製造ラインの製造コスト及びその製造コスト合計値を算出する製造コスト算出手段と、前記圧力推移判定手段によって前記圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された前記供給パターンの中から、前記製造コスト算出手段が算出した前記製造コスト合計値が最小となる供給パターンを抽出する最適供給パターン導出手段と、を備えてなる点にある。 In order to achieve this object, the first feature of the energy production and supply planning system according to the present invention is that each energy production line supplies energy to a plurality of payout bases via a conduit network. An energy production and supply plan creation system that supports the creation of hourly energy production and supply plans by computer calculation processing, and separately stores an actual result database that stores past actual hourly production amount data of each energy production line, and Input means for receiving an input of the predicted daily total demand amount on the predicted supply day, and one or more similar days are selected based on the characteristic information on the supply day, and each energy production on each selected similar day The energy on the supply day based on the actual production data of the hourly production volume in the line and the daily total demand forecast value Supply pattern generation means for generating a plurality of supply patterns consisting of hourly production quantities for each production line, and accepts input of hourly load prediction values at the respective payout bases on the supply day predicted separately; Using the hourly production amount for each energy production line and the hourly load prediction value at each payout base as input conditions, the pressure transition of one or more predetermined nodes of the conduit network for each pattern is determined as a predetermined non-conducting network. Pressure transition determination means that is derived using a steady-state simulator and determines whether the derived pressure transition is within a predetermined operating pressure range; and each energy production based on the hourly production amount for each energy production line The manufacturing cost calculation means for calculating the manufacturing cost of the line and the total manufacturing cost, and the pressure transition determination means Optimal supply pattern derivation means for extracting a supply pattern that minimizes the total manufacturing cost value calculated by the manufacturing cost calculation means from the supply patterns determined that the pressure transition is within a predetermined operating pressure range. And is provided with.
上記エネルギ製造供給計画作成システムの第一の特徴構成によれば、供給パターン生成手段が、供給当日の特性情報に基づいて選定した1または複数の類似日の各エネルギ製造ラインにおける時間別製造量の実績データが入力された1日総需要量予測値に適合するように修正して複数パターンのエネルギ製造ライン毎の時間別製造量を生成する。ここで、エネルギ製造ライン毎の時間別製造量(供給パターン)として、供給当日の特性情報(気象条件や曜日)が類似する1または複数の類似日の実績データを基に作成することで、後に実行する圧力推移が運用圧力範囲内にあるかの確認や製造コストが最適化される可能性の高い供給パターンを複数(例えば、100〜10000)導出できる。また、全くランダムに複数の供給パターンを生成すれば、製造コストが最適化される可能性を高めるために、その供給パターン数も相当数必要となるが、製造コストの算出や導管ネットワークの所定ノードの圧力推移のシミュレーションに時間を要するため、最適解の探索に膨大な時間を要するが、異なる類似日から複数の供給パターンを生成することで、かかる不都合を回避できる。尚、供給パターン数と類似日の数は一致する必要はない。更に、最適供給パターン導出手段が圧力推移判定手段によって圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された供給パターンの中から、製造コスト算出手段が算出した製造コスト合計値が最小となる供給パターンを抽出するので、運用圧力範囲を満足し、且つ、製造コスト最小となる製造供給計画を、供給当日の1日総需要量予測値と各払い出し拠点における時間別負荷予測値を入力すれば自動的に作成することができる。 According to the first characteristic configuration of the energy production and supply plan creation system, the supply pattern generation means determines the hourly production amount in each energy production line selected on the basis of the characteristic information on the supply day. The actual data is corrected so as to match the inputted daily total demand forecast value, and the hourly production quantity for each energy production line of a plurality of patterns is generated. Here, as the production amount by hour (supply pattern) for each energy production line, it is created based on actual data of one or more similar days with similar characteristic information (meteorological conditions and day of the week) on the day of supply. A plurality (for example, 100 to 10000) of supply patterns with high possibility of confirming whether the pressure transition to be executed is within the operation pressure range or the manufacturing cost is optimized can be derived. In addition, if a plurality of supply patterns are generated at random, a considerable number of supply patterns are required to increase the possibility of optimizing the manufacturing cost. Since it takes time to simulate the pressure transition, it takes a lot of time to search for the optimum solution. However, such inconvenience can be avoided by generating a plurality of supply patterns from different similar dates. The number of supply patterns and the number of similar days do not need to match. Further, the supply with the minimum manufacturing cost calculated by the manufacturing cost calculating means is minimized from the supply patterns determined by the optimum supply pattern deriving means by the pressure transition determining means as being within the predetermined operating pressure range. Since the pattern is extracted, a manufacturing supply plan that satisfies the operating pressure range and minimizes the manufacturing cost can be automatically entered by inputting the daily total demand forecast value on the supply day and the hourly load forecast value at each payout base. Can be created.
従って、従来熟練と長時間の手間を要していた、製造コストを最適化するための効率化条件を満足するようにエネルギ製造ライン毎の時間別製造量を作成する工程が自動化され、製造供給計画の作成が高精度且つ簡易に実施できるようになる。 Therefore, the process of creating hourly production quantities for each energy production line is automated to meet the efficiency requirements for optimizing the production cost, which previously required skill and a long time. The plan can be created with high accuracy and simplicity.
尚、本発明において、「時間別」という場合、特に1時間単位に限定されるものではなく、例えば、30分単位或いは2時間単位の時間別であっても構わない。 In the present invention, the term “by hour” is not particularly limited to one hour unit, and may be, for example, every 30 minutes or every two hours.
同第二の特徴構成は、上記第一の特徴構成に加えて、前記供給パターン生成手段は、前記選定した1または複数の類似日の前記各エネルギ製造ラインにおける前記時間別製造量の実績データと前記1日総需要量予測値に基づいて第1世代の供給パターンを複数パターン生成するとともに、遺伝的アルゴリズム手法を用いて第2世代以降の新たな世代の供給パターンを複数パターン生成する際に、1世代前の前記複数の供給パターンで前記圧力推移判定手段により前記圧力推移が前記所定の運用圧力範囲内にあると判定されたものの中から、前記製造コスト算出手段により算出された前記製造コスト合計値が小さいものから順に複数パターンを抽出し、抽出した1世代前の供給パターンに基づいて新たな世代の供給パターンを複数パターン生成する点にある。 In the second feature configuration, in addition to the first feature configuration, the supply pattern generation unit includes the actual production data of the hourly production amount in each energy production line of the selected one or more similar dates. When generating a plurality of first generation supply patterns based on the daily total demand forecast value and generating a plurality of new generation supply patterns after the second generation using a genetic algorithm technique, The total manufacturing cost calculated by the manufacturing cost calculating unit from among the plurality of supply patterns one generation before the pressure transition determining unit determining that the pressure transition is within the predetermined operating pressure range. Multiple patterns are extracted in order from the smallest value, and multiple generation patterns are generated based on the extracted supply pattern of the previous generation. There to that point.
上記エネルギ製造供給計画作成システムの第二の特徴構成によれば、複数の供給パターンの中から製造コスト最小の最適解を抽出するアルゴリズムとして遺伝的アルゴリズム手法を用いることで、複数の供給パターンの選出において最適解が局所的最適解に陥る可能性が低くなり、真にコスト最適な製造供給計画の作成が高精度且つ簡易に実施できるようになる。ここで、第1世代の供給パターンを1または複数の類似日の各エネルギ製造ラインにおける時間別製造量の実績データに基づいて作成することで、最適解を得るのに必要な供給パターン数を少なくでき、処理時間の短縮化を図ることができる。 According to the second characteristic configuration of the energy production and supply plan creation system, a plurality of supply patterns can be selected by using a genetic algorithm technique as an algorithm for extracting an optimum solution having the minimum manufacturing cost from a plurality of supply patterns. Therefore, the possibility that the optimal solution falls into the local optimal solution is reduced, and the production and supply plan that is truly cost-optimized can be created with high accuracy and with ease. Here, the number of supply patterns required to obtain an optimal solution is reduced by creating the first generation supply pattern based on the actual data of the hourly production amount in each energy production line on one or more similar days. The processing time can be shortened.
同第三の特徴構成は、上記第一または第二の特徴構成に加えて、前記入力手段が、更に、前記所定の運用圧力範囲として、前記導管ネットワーク上の所定ノードの最低運用圧力、及び、前記エネルギ製造ライン毎の供給圧力の運用圧力範囲の少なくとも何れか1つの入力を受け付ける点にある。 In the third characteristic configuration, in addition to the first or second characteristic configuration, the input unit further includes a minimum operating pressure of a predetermined node on the conduit network as the predetermined operating pressure range, and The point is to accept at least one input of the operating pressure range of the supply pressure for each energy production line.
上記エネルギ製造供給計画作成システムの第三の特徴構成によれば、導管ネットワーク上の所定ノードの最低運用圧力、または、エネルギ製造ライン毎の供給圧力の運用圧力範囲を、必要に応じて変更することができる。例えば、導管ネットワーク上或いは各払い出し拠点の下流側で、工事等で通常の運用条件からの変更が好ましい場合等において適用できる。 According to the third characteristic configuration of the energy production supply plan creation system, the minimum operation pressure of a predetermined node on the conduit network or the operation pressure range of the supply pressure for each energy production line is changed as necessary. Can do. For example, the present invention can be applied to a case where a change from normal operation conditions is preferable due to construction or the like on the conduit network or on the downstream side of each payout base.
同第四の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記入力手段が、更に、前記各エネルギ製造ラインの製造コストの算出に使用する複数のコスト算出条件の少なくとも1つの入力を受け付ける点にある。 In the fourth feature configuration, in addition to any one of the feature configurations described above, the input unit further accepts at least one input of a plurality of cost calculation conditions used for calculating the production cost of each energy production line. In the point.
上記エネルギ製造供給計画作成システムの第四の特徴構成によれば、各エネルギ製造ラインのコスト算出条件を、必要に応じて変更することができる。例えば、エネルギ製造ラインで消費する電力の電力料金の変更、或いは、各エネルギ製造ラインに設置されている送出ポンプの送出量に対する運転コストの変動等に対して即座に対応可能となる。 According to the 4th characteristic structure of the said energy manufacture supply plan preparation system, the cost calculation conditions of each energy manufacture line can be changed as needed. For example, it is possible to immediately cope with a change in the electricity charge of the electric power consumed in the energy production line or a change in operation cost with respect to the delivery amount of the delivery pump installed in each energy production line.
同第五の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記入力手段が、更に、前記エネルギ製造ラインまたは前記エネルギ製造ラインのグループ毎の運用比率、または、特定の1または複数の前記エネルギ製造ラインにおける1日製造量若しくは固定時間別製造量の入力を受け付け、前記供給パターン生成手段は、前記入力手段に入力された前記運用比率、前記1日製造量または前記固定時間別製造量を制約条件として、前記供給パターンを生成する点にある。 In the fifth feature configuration, in addition to any one of the above feature configurations, the input means further includes an operation ratio for each group of the energy production line or the energy production line, or one or more specific ones or more The input of the daily production amount or the fixed hourly production amount in the energy production line is received, and the supply pattern generation unit receives the operation ratio, the daily production amount or the fixed hourly production amount input to the input unit. As a constraint condition, the supply pattern is generated.
上記エネルギ製造供給計画作成システムの第五の特徴構成によれば、エネルギ製造ライン間の運用比率、或いは、エネルギ製造ラインのグループ(例えば、エネルギ製造所)間の運用比率、または、特定のエネルギ製造ラインにおける1日製造量若しくは時間別製造量を、所定値に固定した状態で、製造コストを最小とする製造供給計画を作成できる。 According to the fifth characteristic configuration of the energy production supply plan creation system, an operation ratio between energy production lines, an operation ratio between groups of energy production lines (for example, energy factories), or a specific energy production With the daily production amount or hourly production amount in the line fixed to a predetermined value, a production supply plan that minimizes the production cost can be created.
同第六の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記供給パターン生成手段によって生成された供給パターンの内、前記圧力推移判定手段によって前記所定ノードの圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定される供給パターン数が所定数以下の場合に、前記所定の運用圧力範囲外と判定されるノードに関する情報をメッセージ出力するエラー出力手段を備える点にある。 In the sixth feature configuration, in addition to any one of the feature configurations described above, the pressure transition of the predetermined node by the pressure transition determination unit is a predetermined operating pressure range among the supply patterns generated by the supply pattern generation unit. When the number of supply patterns determined to be within the predetermined number is equal to or less than a predetermined number, an error output means is provided for outputting a message regarding information regarding the node determined to be out of the predetermined operating pressure range.
上記エネルギ製造供給計画作成システムの第六の特徴構成によれば、所定ノードの圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定される供給パターン数が所定数以下の場合に、適正に製造コストが最適化されずに製造供給計画が作成されたか、或いは、全く製造供給計画が作成されないことになるので、その場合の、供給パターン数を制限することとなる導管ネットワーク上のノードに関する情報をメッセージ出力により知り得ることになる。この結果、運用圧力範囲の修正により、より製造コスト最小にできる製造供給計画を作成することが可能となる。 According to the sixth characteristic configuration of the energy production and supply plan creation system, when the number of supply patterns determined that the pressure transition of the predetermined node is within the predetermined operation pressure range is equal to or less than the predetermined number, the production cost is appropriately set. If a manufacturing supply plan is created without optimization, or a manufacturing supply plan is not created at all, information about nodes on the conduit network that would limit the number of supply patterns in that case You can learn from the output. As a result, it becomes possible to create a production supply plan that can minimize the production cost by correcting the operation pressure range.
同第七の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記実績データベースが、前記導管ネットワークの前記1または複数の所定ノードの時間別圧力推移の実績データを記憶し、前記実績データベースから供給当日の前記所定ノードの時間別圧力推移の実績データを取得し、当該時間別圧力推移の実績データから先行する所定時間の圧力推移を推定し、推定した圧力が、前記圧力推移判定手段が導出した前記所定ノードの圧力の計算値との乖離が所定値を超える時間、及び、前記所定の運用圧力範囲を逸脱する時間の少なくとも何れか一方を予測する圧力異常予測手段を備える点にある。 In the seventh feature configuration, in addition to any of the feature configurations described above, the performance database stores performance data of hourly pressure transitions of the one or more predetermined nodes of the conduit network, and from the performance database Obtain actual data of hourly pressure transition of the predetermined node on the supply day, estimate the pressure transition of the predetermined time preceding from the historical data of the hourly pressure transition, and the estimated pressure is derived by the pressure transition determination means The pressure abnormality predicting means for predicting at least one of the time when the deviation from the calculated pressure value of the predetermined node exceeds the predetermined value and the time deviating from the predetermined operating pressure range is provided.
上記エネルギ製造供給計画作成システムの第七の特徴構成によれば、導管ネットワーク上の或るノードの圧力が実際に計算値と所定値を超えて乖離する前に、或いは、所定の運用圧力範囲を逸脱する前に、当該事象が起こる時間を予測できるので、当該事象の発生前に再度、製造供給計画を作成し直して、事前に当該異常事象の発生を回避すべく、各エネルギ製造ラインの製造量の変更が可能となる。 According to the seventh characteristic configuration of the energy production and supply plan creation system, before the pressure of a certain node on the conduit network actually deviates from the calculated value exceeding the predetermined value, or the predetermined operating pressure range is set. Before the departure, the time at which the event will occur can be predicted, so the production supply plan will be re-created before the event occurs, and the production of each energy production line will be avoided in advance to avoid the occurrence of the abnormal event. The amount can be changed.
本発明に係るエネルギ製造供給計画作成システム(以下、適宜「本発明システム」という。)の実施の形態につき、図面に基づいて説明する。尚、本実施形態では、本発明システムは、エネルギ種別として都市ガスを想定した図2に例示するようなガス供給システム100において、複数の製造ライン101〜104(エネルギ製造ラインに相当)が高圧の導管ネットワーク110を介して複数の高圧ガバナ105〜108(払い出し拠点に相当)から、高圧ガバナ105〜108に接続する中圧の導管ネットワーク120へ、供給当日の総需要量に適合した製造量で都市ガスを供給するための支援システムであって、製造ライン別、時間別のエネルギ製造供給計画をコンピュータ演算処理により作成する。
An embodiment of an energy production and supply plan creation system (hereinafter referred to as “the present invention system” as appropriate) according to the present invention will be described with reference to the drawings. In the present embodiment, the system of the present invention has a high pressure in a plurality of
図1に示すように、本発明システム1は、製造コストを最適化して供給当日の24時間分(例えば、当日午前7時〜翌日午前7時)の製造ライン毎の時間別製造量を作成する製造供給計画作成部10、別途予測された供給当日の1日総需要量予測値等の入力を受け付ける入力手段2、及び、各製造ライン101〜104の時間別製造量の実績データ、各高圧ガバナ105〜108における時間別運用実績(払出量、1次側圧力、2次側圧力等)、ホルダ130の時間別運用実績(放出量、蓄積量等)等を記憶する実績データベース4、を備えて構成される。尚、供給当日は、上述のように必ずしもカレンダ通りの1日を意味するものではなく、適宜変更可能である。
As shown in FIG. 1, the
更に、本発明システム1は、本発明システム1の利用者(オペレータ)が入出力操作に利用する利用者端末3、製造供給計画作成部10で用いられる供給当日の各高圧ガバナにおける時間別払出量(時間別負荷予測値に相当)を作成する時間別負荷予測部20、過去の製造日における気象データ(気温、水温、天候等)を記憶する気象データベース5、高圧及び中圧の導管ネットワーク110,120等の各種導管ネットワークの各種ノード情報等を記憶した導管網データベース6、導管網過渡応答解析ツール7、及び、導管網定常解析ツール8と、LAN等のコンピュータネットワーク9を介して接続する。尚、入力手段2に入力されたデータの一部は、本発明システム1と時間別負荷予測部20で共通に利用される。
Further, the
製造供給計画作成部10は、更に、供給パターン生成手段11、圧力推移判定手段12、製造コスト算出手段13、最適供給パターン導出手段14、エラー出力手段15、及び、圧力異常予測手段16を備えて構成される。また、時間別負荷予測部20は、時間別払出量補正手段21、時間別総需要量作成手段22、第1時間別払出量算出手段23、第2時間別払出量算出手段24、及び、第3時間別払出量算出手段25を備えて構成される。ここで、本実施形態では、入力手段2、製造供給計画作成部10、及び、時間別負荷予測部20は、各手段の処理をコンピュータハードウェア上でソフトウェア的に実行することで実現される。
The production supply
次に、本発明システム1を使用した製造供給計画作成手順、及び、製造供給計画作成部10の各手段の機能並びに動作について、図3に示すフローチャートを参照して説明する。
Next, the production and supply plan creation procedure using the
先ず、利用者は利用者端末において、供給当日の気象予測(気温、水温、天候等)を外部の気象予測データを提供する気象データサーバ(図示せず)にアクセスして当該気象予測を取得し、その気象予測データと供給当日の曜日(両者を合わせて「特性情報」と称す。)に基づいて供給当日の1日の総需要量を予測し、1日総需要量予測値Zとして、特性情報とともに本発明システム1の入力手段2に入力する(ステップ#1)。ここで、1日総需要量予測値Zは、予め、実績データベース4に記憶されている過去の1日の総需要量と各供給日における気象条件(気温、水温、天候等)との対応関係を、例えば、供給日の曜日、及び、各気象条件を説明変数とし、1日総需要量予測値Zを目的変数とする1次重回帰式等を導出しておき、当該回帰式に基づいて1日総需要量予測値Zを求める。
First, the user accesses the weather forecast (temperature, water temperature, weather, etc.) on the day of supply at a user terminal by accessing a weather data server (not shown) that provides external weather forecast data and obtains the weather forecast. Based on the weather forecast data and the day of the supply day (both are collectively referred to as “characteristic information”), the daily total demand amount on the supply day is predicted, and the daily total demand amount predicted value Z is It inputs into the input means 2 of this
入力手段2に1日総需要量予測値Zが入力されると、時間別負荷予測部20が起動し、後述する処理手順で供給当日の各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1(i,j)(時間別負荷予測値に相当)を予測する(ステップ#10)。ここで、引数i(i=1〜24)は時間別の各時間帯を表し、例えば、i=1は当日の午前7時〜8時、i=24は翌日の午前6時〜7時の各1時間に対応する。また、引数jは高圧ガバナの区別を表す。
When the daily total demand forecast value Z is input to the input means 2, the hourly
次に、製造供給計画作成部10が、1日総需要量予測値Zと時間別払出量Z1(i,j)に基づいて、供給当日の製造コストを最適化する製造ライン毎の時間別製造量S(i,k)を求める(ステップ#20)。ここで、引数kは製造ラインの区別を表す。以下、詳細に説明する。
Next, the production and supply
供給パターン生成手段11が、後述するステップ#21、#22及び#26で、遺伝的アルゴリズムを用いて、供給当日の製造ライン毎の時間別製造量S(i,k,l)からなる供給パターンを複数パターン生成する。ここで、引数lは、生成された供給パターンの区別を表す。
The supply
先ず、供給パターン生成手段11は、気象データベース5にアクセスして供給当日の特性情報(曜日、気温、水温、天候等)に基づいて1または複数の類似日(例えば、1〜30日分)を選定し、選定した各類似日の各製造ラインにおける時間別製造量の実績データと、入力手段2が受け付けた1日総需要量予測値Zに基づいて、供給当日の製造ライン毎の時間別製造量S(i,k,l)からなる供給パターンを複数パターン(例えば、100〜10000パターン)生成して、第1世代パターンとする(ステップ#21)。例えば、ステップ#21で時間別製造量S(i,k,l)を作成するに当り、先ず、1日総需要量予測値Zを、選定した類似日の時間別総製造量(各製造ラインの時間別製造量の合計)の実績データに基づいて時間別の構成比で按分して、時間別総需要量予測値Z(i,l)に展開し、各製造ラインの時間別製造量S(i,k,l)の合計が、時間別総需要量予測値Z(i,l)となることが制約条件となる。また、第1世代の各供給パターンでは、時間別総需要量予測値Z(i,l)を各製造ラインに分配するに当って、各類似日の実績データを参考にする。従って、第1世代の各供給パターンは、ランダムに生成されるのではなく、類似日の実績データに即して生成される。
First, the supply pattern generation means 11 accesses the
次に、新たに生成された或る世代(例えば、第1世代)の各供給パターンに対して、圧力推移判定手段12が、供給当日の製造ライン毎の時間別製造量S(i,k,l)と各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1(i,j)を入力条件として、供給パターン毎の高圧の導管ネットワーク110の1または複数の所定ノードの圧力推移(圧力の時間的変化)を、導管網過渡応答解析ツール7(導管網非定常シミュレータに相当)を用いて導出し、導出した圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあるかを判定する(ステップ#22)。ここで、所定ノードとして、例えば、高圧の導管ネットワーク上の中間点、複数の製造ラインの都市ガスの送出点等を用いる。そして所定ノード毎に定められた運用圧力範囲を用いて上記判定を行う。ここで、導管網過渡応答解析ツール7は、高圧ガス管路系ネットワークにおける圧縮性流体の過渡応答を非定常解析で導出するツールであり、シミュレーションの対象となる高圧の導管ネットワークを、導管網データベース6にアクセスして抽出して使用する。当該シミュレーション用の導管ネットワークはホルダも含めて予め所定のモデル化がなされ、導管網データベース6に格納されているものとする。
Next, for each newly generated supply pattern of a certain generation (for example, the first generation), the pressure transition determination means 12 performs an hourly manufacturing amount S (i, k, l) and hourly discharge amount Z1 (i, j) in each high pressure governor, as input conditions, the pressure transition (temporal change in pressure) of one or a plurality of predetermined nodes of the high
更に、ステップ#22と並行して、新たに生成された或る世代(例えば、第1世代)の各供給パターンに対して、製造コスト算出手段13が、製造ライン毎の時間別製造量S(i,k,l)に基づいて製造ライン毎の製造コスト及びその製造コスト合計値を算出する(ステップ#23)。製造ライン毎の製造コストは、製造ライン毎の時間別の電力料金単価、発電設備の有無等の差による製造コストの違い、送出ポンプの使用台数や使用組み合わせ等の違い等に起因して製造コストがガス送出量に依存して変化する等の製造コストの変動要因を考慮して、所定の算出式を用いて時間別に算出して、24時間分の製造ライン毎の製造コストを算出する。算出された製造ライン毎の製造コストを合計して1日の製造コストが求まる。
Further, in parallel with
次に、供給パターン生成手段11が、生成した1世代分の供給パターンの中から、圧力推移判定手段12によって所定ノードの圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された供給パターンで、且つ、製造コスト算出手段13によって算出された1日の製造コストの小さい供給パターンを優秀な供給パターンとして所定数(例えば、50〜5000パターン)を選別する(ステップ#24)。
Next, the supply
次に、所定世代数の供給パターンが生成されたか否か、或いは、所定の収束条件を満足したか等の終了条件の判定を行い(ステップ#25)、終了条件が満足されていない場合は、更に、次世代の供給パターンが複数パターン生成される。 Next, it is determined whether or not a predetermined number of supply patterns have been generated, or whether a predetermined convergence condition is satisfied (step # 25). If the end condition is not satisfied, Furthermore, a plurality of next-generation supply patterns are generated.
供給パターン生成手段11は選別された優秀な供給パターンに対して、遺伝的アルゴリズムによる交叉処理や突然変異処理を実行して、次世代(1回目であれば、第2世代に相当)の供給パターンを生成する(ステップ#26)。新たな世代の供給パターンが生成されると、上記ステップ#22〜#25を、ステップ#25の終了条件を満足するまで繰り返す。
The supply pattern generation means 11 performs a crossover process and a mutation process using a genetic algorithm on the selected excellent supply pattern, and supplies the next generation pattern (corresponding to the second generation if it is the first time). Is generated (step # 26). When a new generation supply pattern is generated, steps # 22 to # 25 are repeated until the end condition of
ステップ#25の判定処理で終了条件を満足すると、次に、エラー出力手段15が、上記ステップ#21〜#26で生成された各世代の供給パターンの内、圧力推移判定手段12によって所定ノードの圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された供給パターンの絶対数または比率が所定数を超えているかを判定する(ステップ#27)。
When the end condition is satisfied in the determination process of
ステップ#27で、所定ノードの圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された供給パターン数(絶対数または比率)が上記所定数を超えている場合には、上記所定の運用圧力範囲が適正と判断して、生成された全ての世代の優秀な供給パターンの中から1日の製造コストが最小の供給パターンを抽出する(ステップ#28)。
If the number of supply patterns (absolute number or ratio) determined that the pressure transition of the predetermined node is within the predetermined operating pressure range in
また、エラー出力手段15は、ステップ#27において、所定ノードの圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された供給パターン数(絶対数または比率)が上記所定数以下と判断した場合には、上記ステップ#21〜#26で生成された各世代の供給パターンの内の上記判定条件を満足しなかった供給パターンについて、圧力推移が所定の運用圧力範囲外となるノードを抽出して、当該ノードに関する情報を、利用者端末3に対してメッセージ出力する(ステップ#29)。
Further, when the error output means 15 determines in
以上、ステップ#21〜#28の処理によって、製造供給計画作成部10が、1日総需要量予測値Zと時間別払出量Z1(i,j)に基づいて、供給当日の製造コストを最適化する製造ライン毎の時間別製造量S(i,k)を求めると、当該製造ライン毎の時間別製造量S(i,k)に基づいて、当該供給当日の製造供給計画を作成し、その計画に基づいて各製造ラインに対して製造指示を行う(ステップ#30)。
As described above, the production and supply
作成された製造供給計画に基づいて各製造ラインの製造が実行されると、各製造ラインの製造量、導管ネットワーク上の所定ノードの圧力、高圧ガバナの運用状態等を逐次計測するとともに、実績データベース4に新規データとして登録する。また、同時に、上記実行時の実績データが、計画値と齟齬がないか、または、所定の運用範囲を逸脱しないかの監視を行う(ステップ#31)。このようにして、供給当日の製造が終了する前に、次の供給当日に対する製造供給計画の作成を、ステップ#1に戻って繰り返す。
When production of each production line is executed based on the created production supply plan, the production volume of each production line, the pressure of a predetermined node on the conduit network, the operating state of the high-pressure governor, etc. are sequentially measured, and the
ステップ#31の実行監視では、圧力異常予測手段16が実績データベース4に逐次アクセスし、供給当日の上記各所定ノードの時間別圧力推移の実績データを取得し、当該時間別圧力推移の実績データから先行する所定時間の圧力推移を推定する。例えば、図4に模式的に示すように、各所定ノードの時間別圧力推移の実績データが下降傾向にある場合は、その時間別圧力推移の下降曲線DL(または直線)を直線または2次曲線で近似すべく、取得した実績データに基づいて所定ノード毎に当該下降曲線DLを算出する。次に、算出した下降曲線DLの圧力が、圧力推移判定手段12が導出した各所定ノードの圧力の計算値との乖離が所定値を超える時間(時刻)、及び、所定の運用圧力範囲を逸脱する時間(時刻)を夫々予測する。当該予測された時間が所定時間(例えば、3時間)以内であれば、エラー出力手段15が、警報を発するとともに、当該予測時間または予測時刻を、その内容(ノードの区別、計算値との乖離または運用圧力範囲の逸脱)とともに、利用者端末3に対してメッセージ出力する。利用者は、当該メッセージを受け取ると、製造供給計画の作成をやり直すとともに、製造ラインに対して必要な製造量の変更指示を行う。
In the execution monitoring of
次に、本発明システム1による製造供給計画作成に用いられる供給当日の各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1(i,j)の予測処理(ステップ#10)について、図3に示すフローチャートを参照して説明する。
Next, referring to the flowchart shown in FIG. 3 for the prediction process (step # 10) of the hourly payout amount Z1 (i, j) in each high-pressure governor on the supply day used for the production supply plan creation by the
先ず、時間別払出量補正手段21が、気象データベース5にアクセスして、入力手段2が受け付けた供給当日の特性情報(曜日、気温、水温、天候等)に基づいて、供給当日と最も類似する1つの類似日を選定し、選定した類似日の各高圧ガバナの時間別払出量の実績データZ0(i,j)を、その時間別合計値Z0(i)が、当該類似日の各製造ラインの時間別製造量の実績データS0(i,k)の時間別合計値S0(i)と一致するように補正する(ステップ#11)。具体的には、下記の数2に示すように、時間別払出量補正手段21は、選定した類似日の各高圧ガバナの時間別払出量の実績の時間別合計値Z0(i)と、当該類似日の各製造ラインの時間別製造量の実績の時間別合計値S0(i)との差分(S0(i)−Z0(i))を、当該類似日の各高圧ガバナの時間別払出量の実績データZ0(i,j)の構成比で按分して、各高圧ガバナの時間別払出量の実績データZ0(i,j)に各別に加算する。数2において、Z0’(i,j)は、ステップ#11での補正処理後の各高圧ガバナの時間別払出量である。
First, the hourly payout amount correction means 21 accesses the
(数2)
Z0’(i,j)=Z0(i,j)
+(S0(i)−Z0(i))×Z0(i,j)/Z0(i)
(Equation 2)
Z0 '(i, j) = Z0 (i, j)
+ (S0 (i) −Z0 (i)) × Z0 (i, j) / Z0 (i)
次に、時間別総需要量作成手段22が、入力手段2が受け付けた1日総需要量予測値Zを、ステップ#11で選定した類似日の各製造ラインの時間別製造量の実績データS0(i,k)に基づいて供給当日の時間別総需要量予測値Z(i)に、下記の数3に示すように分解して、時間別総需要量予測値Z(i)を生成する(ステップ#12)。数3において、S0は、上記実績データS0(i,k)の時間別合計値S0(i)の1日の総合計値である。
Next, the hourly total demand amount creating means 22 uses the daily total demand amount predicted value Z received by the input means 2 as the actual data S0 of hourly production quantity of each production line selected in
(数3)
Z(i)=Z×S0(i)/S0
(Equation 3)
Z (i) = Z × S0 (i) / S0
次に、第1時間別払出量算出手段23が、ステップ#11で選定した類似日の各製造ラインの時間別製造量の実績データS0(i,k)、当該類似日の各高圧ガバナにおける2次側圧力の時間別運用実績データPS0(i,j)、及び、当該類似日の各ホルダ130の時間別放出量の実績データH0(i,m)(mはホルダの区別を示す。)を入力条件として、当該類似日における各高圧ガバナにおける時間別払出量Z0s(i,j)を算出する(ステップ#13)。具体的には、第1時間別払出量算出手段23は、高圧の導管ネットワーク110と、高圧の導管ネットワーク110と各高圧ガバナを介して接続する中圧の導管ネットワーク120(第2導管ネットワークに相当)を含む定常解析用導管ネットワークを導管網データベース6から抽出し、当該定常解析用導管ネットワークに対して、導管網定常解析ツール8を用いて、当該類似日における当該定常解析用導管ネットワーク上の各高圧ガバナにおける高圧の導管ネットワーク110から中圧の導管ネットワーク120への時間別払出量Z0s(i,j)をシミュレーションにより求める。尚、当該定常解析用導管ネットワークにおいて、高圧及び中圧の導管ネットワーク110,120における各種構成要素(高圧ガバナ、ホルダ、導管等)は予め所定のモデル化がなされ、導管網データベース6に格納されているものとする。
Next, the first hourly payout amount calculating means 23 records actual data S0 (i, k) of hourly production amount of each production line selected on the similar date selected in
次に、第2時間別払出量算出手段24が、ステップ#12で生成された供給当日の各製造ラインの時間別総需要量予測値Z(i)、供給当日の各高圧ガバナにおける2次側圧力の時間別運用計画PS1(i,j)、及び、供給当日のホルダの時間別運用計画H1(i,m)を入力条件として、供給当日における各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1s(i,j)を算出する(ステップ#14)。具体的には、第2時間別払出量算出手段24は、ステップ#13で使用した同じ定常解析用導管ネットワークを導管網データベース6から抽出し、当該定常解析用導管ネットワークに対して、導管網定常解析ツール8を用いて、当該供給当日における当該定常解析用導管ネットワーク上の各高圧ガバナにおける高圧の導管ネットワーク110から中圧の導管ネットワーク120への時間別払出量Z1s(i,j)をシミュレーションにより求める。
Next, the second hourly payout amount calculation means 24 performs the hourly total demand forecast value Z (i) for each production line on the supply day generated in
次に、第3時間別払出量算出手段25が、時間別払出量補正手段21による補正後の各高圧ガバナの時間別払出量Z0’(i,j)に、第2時間別払出量算出手段24により算出された供給当日における各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1s(i,j)から第1時間別払出量算出手段23により算出された当該類似日における各高圧ガバナにおける時間別払出量Z0s(i,j)を、高圧ガバナ別及び時間別に差し引いた値を、高圧ガバナ別及び時間別に加算し、当該供給当日の各高圧ガバナにおける時間別払出量の予測値Z1(i,j)とする(ステップ#15)。以上、纏めると、下記の数4でZ1(i,j)は算出される。
Next, the third hourly payout amount calculating means 25 sets the second hourly payout amount calculating means to the hourly payout amount Z0 ′ (i, j) of each high-pressure governor corrected by the hourly payout
(数4)
Z1(i,j)=Z0’(i,j)+Z1s(i,j)−Z0s(i,j)
(Equation 4)
Z1 (i, j) = Z0 ′ (i, j) + Z1s (i, j) −Z0s (i, j)
以下に、別の実施形態につき説明する。 Hereinafter, another embodiment will be described.
〈1〉上記実施形態において、入力手段2が、更に、圧力推移判定手段12が高圧の導管ネットワーク110の1または複数の所定ノードの圧力推移の判定に用いる上記所定の運用圧力範囲として、導管ネットワーク110上の所定ノードの最低運用圧力、及び、製造ライン毎の供給圧力の運用圧力範囲の少なくとも何れか1つの入力を受け付け可能に構成するのも好ましい。
<1> In the above embodiment, the
この場合、圧力推移判定手段12は、予め設定された運用圧力範囲に対して入力された運用圧力範囲を優先的に使用することで、本発明システム1の利用者は必要に応じて運用圧力範囲を任意に変更することができる。
In this case, the pressure transition determination means 12 preferentially uses the operating pressure range input with respect to the preset operating pressure range, so that the user of the
更に、圧力推移判定手段12が用いる上記所定の運用圧力範囲が予め設定されておらず、都度入力する必要がある場合には、圧力推移判定手段12は入力手段2に入力された当該所定ノード毎の運用圧力範囲を使用するようにしても構わない。
Further, when the predetermined operating pressure range used by the pressure
〈2〉上記実施形態において、入力手段2が、更に、製造コスト算出手段13が各製造ラインにおける製造コストの算出に使用する複数のコスト算出条件の少なくとも1つの入力を受け付け可能に構成するのも好ましい。製造コスト算出手段13は、予め設定されたコスト算出条件に対して入力されたコスト算出条件を優先的に使用することで、本発明システム1の利用者は必要に応じて製造コストの算出に使用する複数のコスト算出条件を任意に変更することができる。
<2> In the above embodiment, the
更に、製造コスト算出手段13が用いる上記複数のコスト算出条件が予め設定されておらず、都度入力する必要がある場合には、製造コスト算出手段13は入力手段2に入力された当該コスト算出条件を使用するようにしても構わない。
Further, when the plurality of cost calculation conditions used by the manufacturing
〈3〉上記実施形態において、入力手段2が、更に、製造ラインまたは当該製造ラインの一部を複数備える製造所の運用比率、または、特定の1または複数の製造ラインにおける1日製造量若しくは固定時間別製造量の入力を受け付け可能に構成するのも好ましい。供給パターン生成手段11が、上記ステップ#21及び#26で、供給当日の製造ライン毎の時間別製造量S(i,k,l)を生成する際に、入力手段2に入力された上記運用比率、1日製造量または固定時間別製造量を制約条件とする。従って、上記ステップ#21において第1世代の供給パターンを作成する際は、通常であれば、選定した各類似日の各製造ラインにおける時間別製造量の実績データに基づいて、各製造ラインの時間別製造量S(i,k,l)の合計が時間別総需要量予測値Z(i,l)となることを制約条件として、製造ライン間の時間別製造量の配分が決定されるが、入力手段2に上記運用比率、1日製造量または固定時間別製造量が入力されると、その入力された条件に更に拘束されて、製造ライン間の時間別製造量の配分が決定される。
<3> In the above-described embodiment, the input means 2 further includes an operation ratio of a manufacturing facility including a manufacturing line or a plurality of parts of the manufacturing line, or a daily production amount or a fixed amount in a specific one or more manufacturing lines. It is also preferable to be able to accept the input of the hourly production amount. When the supply pattern generation means 11 generates the hourly production quantity S (i, k, l) for each production line on the supply day in
例えば、図2における製造ライン101の運用比率が25%に設定されると、残りの75%を上記実績データに基づいて他の製造ラインで配分することになる。更に、例えば、製造ライン101と102が同じ製造所Aに属し、その製造所Aの運用比率が40%に設定されると、製造ライン101と102で当該40%の時間別製造量を上記実績データに基づいて配分し、残りの60%の時間別製造量を上記実績データに基づいて他の製造ラインで配分することになる。
For example, if the operation ratio of the
更に、例えば、図2における製造ライン101の1日製造量が設定されると、通常の処理手順で求めた時間別製造量S(i,k,l)から当該製造ライン101の1日製造量を算出し、算出した1日製造量を設定された1日製造量となるように、当該製造ライン101の各時間別製造量S(i,k,l)を同じ比率で補正する。当該補正によって生じた時間別の差分を他の製造ラインで配分する。
Further, for example, when the daily production amount of the
更に、例えば、図2における製造ライン101の固定時間別製造量が設定されると、当該製造ライン101の時間別製造量S(i,k,l)を設定された固定時間別製造量に固定し、他の各製造ラインの時間別製造量S(i,k,l)の合計が、時間別総需要量予測値Z(i,l)から当該固定時間別製造量を差し引いた値となることを新たな制約条件として、他の各製造ラインの時間別製造量S(i,k,l)が生成される。
Further, for example, when the production amount by fixed time of the
〈4〉上記実施形態において、第2時間別払出量算出手段24は、各高圧ガバナにおける2次側圧力の時間別運用計画PS1(i,j)とホルダの時間別運用計画H1(i,m)は予め設定された通常の運用計画(デフォルト値)を用いる場合を説明したが、入力手段2が、更に、各高圧ガバナにおける2次側圧力の時間別運用計画PS1(i,j)またはホルダの時間別運用計画H1(i,m)またはその両方の入力、或いは、それらの変更入力を受け付け可能に構成するのも好ましい。本別実施形態では、第2時間別払出量算出手段24は、導管網定常解析ツール8を用いて各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1s(i,j)をシミュレーションにより求める際に、入力手段2から入力された2次側圧力の時間別運用計画PS1(i,j)またはホルダの時間別運用計画H1(i,m)を優先的に入力条件として使用する。第2時間別払出量算出手段24は、予め設定された各高圧ガバナにおける2次側圧力の時間別運用計画PS1(i,j)またはホルダの時間別運用計画H1(i,m)に対して入力された運用計画を優先的に使用することで、本発明システム1の利用者は必要に応じて供給当日の各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1s(i,j)のシミュレーションに使用する運用計画を任意に変更することができる。
<4> In the above-described embodiment, the second hourly payout
更に、第2時間別払出量算出手段24が用いる上記各運用計画が予め設定されておらず、都度入力する必要がある場合には、第2時間別払出量算出手段24は入力手段2に入力された当該各運用計画PS1(i,j)、H1(i,m)を使用するようにしても構わない。 Further, when the operation plans used by the second hourly payout amount calculating means 24 are not set in advance and need to be input each time, the second hourly payout amount calculating means 24 inputs to the input means 2. The operation plans PS1 (i, j) and H1 (i, m) may be used.
〈5〉上記実施形態において、製造コスト算出手段13は、ステップ#23において、ステップ#22と並行して、新たに生成された或る世代(例えば、第1世代)の各供給パターンに対して、製造ライン毎の製造コスト及びその製造コスト合計値を算出する場合を説明したが、ステップ#23をステップ#22の後で実行するようにしても構わない。つまり、ステップ#22において、導出した圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された供給パターンについて、製造ライン毎の製造コスト及びその製造コスト合計値を算出するようにしても構わない。
<5> In the above-described embodiment, the manufacturing
〈6〉上記実施形態において、製造コストを最適化して供給当日の24時間分(例えば、当日午前7時〜翌日午前7時)の製造ライン毎の時間別製造量S(i,k)を、同じ供給当日の24時間分の各高圧ガバナにおける時間別払出量Z1(i,j)に基づいて予測する場合を説明した。この場合、時間別払出量Z1(i,j)を当該24時間分について算出したが、各種実績データや気象予測データ等が、1日の区切りを午前0時としている場合は、時間別払出量Z1(i,j)を48時間分導出しておき、必要な24時間分を切り出して、製造供給計画の作成に用いても構わない。 <6> In the above-described embodiment, the manufacturing cost is optimized and the hourly production amount S (i, k) for each production line for 24 hours on the supply day (for example, 7 am to 7 am on the next day) A case has been described in which prediction is made based on the hourly payout amount Z1 (i, j) in each high-pressure governor for 24 hours on the same supply day. In this case, the hourly payout amount Z1 (i, j) is calculated for the 24-hour period. However, when various performance data, weather forecast data, etc. have a daily break of midnight, the hourly payout amount. Z1 (i, j) may be derived for 48 hours, and the necessary 24 hours may be extracted and used to create a manufacturing and supply plan.
〈7〉上記実施形態において、エネルギ種別として都市ガスを想定したが、エネルギ種別は、導管ネットワークを利用して供給するものであれば、都市ガスに限定されるものではない。例えば、エネルギ種別として、水、石油、温水、水素等であっても構わない。 <7> In the above embodiment, city gas is assumed as the energy type, but the energy type is not limited to city gas as long as it is supplied using a conduit network. For example, the energy type may be water, petroleum, hot water, hydrogen, or the like.
1: 本発明に係るエネルギ製造供給計画作成システム
2: 入力手段
3: 利用者端末
4: 実績データベース
5: 気象データベース
6: 導管網データベース
7: 導管網過渡応答解析ツール
8: 導管網定常解析ツール
9: コンピュータネットワーク
10: 製造供給計画作成部
11: 供給パターン生成手段
12: 圧力推移判定手段
13: 製造コスト算出手段
14: 最適供給パターン導出手段
15: エラー出力手段
16: 圧力異常予測手段
20: 時間別負荷予測部
21: 時間別払出量補正手段
22: 時間別総需要量作成手段
23: 第1時間別払出量算出手段
24: 第2時間別払出量算出手段
25: 第3時間別払出量算出手段
100: ガス供給システム
101〜104: 製造ライン(エネルギ製造ライン)
105〜108: 高圧ガバナ(払い出し拠点)
110: 高圧の導管ネットワーク
120: 中圧の導管ネットワーク
130: ホルダ
1: Energy production and supply plan creation system according to the present invention 2: Input means 3: User terminal 4: Results database 5: Meteorological database 6: Pipe network database 7: Pipe network transient response analysis tool 8: Pipe network steady state analysis tool 9 : Computer network 10: Manufacturing supply plan creation unit 11: Supply pattern generation means 12: Pressure transition determination means 13: Manufacturing cost calculation means 14: Optimal supply pattern derivation means 15: Error output means 16: Pressure abnormality prediction means 20: By time Load prediction unit 21: hourly payout amount correcting means 22: hourly total demand amount creating means 23: first hourly payout amount calculating means 24: second hourly payout amount calculating means 25: third hourly payout amount calculating means 100: Gas supply system 101-104: Production line (energy production line)
105-108: High-pressure governor (dispensing base)
110: High pressure conduit network 120: Medium pressure conduit network 130: Holder
Claims (7)
前記各エネルギ製造ラインの過去の時間別製造量の実績データを保存した実績データベースと、
別途予測された供給当日の1日総需要量予測値の入力を受け付ける入力手段と、
供給当日の特性情報に基づいて1または複数の類似日を選定し、選定した前記各類似日の前記各エネルギ製造ラインにおける前記時間別製造量の実績データと、前記1日総需要量予測値に基づいて、供給当日の前記エネルギ製造ライン毎の時間別製造量からなる供給パターンを複数パターン生成する供給パターン生成手段と、
別途予測された供給当日の前記各払い出し拠点における時間別負荷予測値の入力を受け付け、前記供給当日の前記エネルギ製造ライン毎の時間別製造量と前記各払い出し拠点における前記時間別負荷予測値を入力条件として、前記パターン毎の前記導管ネットワークの1または複数の所定ノードの圧力推移を、所定の導管網非定常シミュレータを用いて導出し、導出した前記圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあるかを判定する圧力推移判定手段と、
前記エネルギ製造ライン毎の前記時間別製造量に基づいて前記各エネルギ製造ラインの製造コスト及びその製造コスト合計値を算出する製造コスト算出手段と、
前記圧力推移判定手段によって前記圧力推移が所定の運用圧力範囲内にあると判定された前記供給パターンの中から、前記製造コスト算出手段が算出した前記製造コスト合計値が最小となる供給パターンを抽出する最適供給パターン導出手段と、
を備えてなることを特徴とするエネルギ製造供給計画作成システム。 An energy production and supply plan creation system that supports the creation of energy production and supply plans for each production line and each hour for supplying energy to a plurality of payout bases via a conduit network via a computer network. And
A record database storing record data of past hourly production quantities of each energy production line;
An input means for receiving an input of a forecasted daily total demand amount on the supply day separately predicted;
One or more similar days are selected based on the characteristic information of the supply day, and the actual production data of the hourly production quantity in the energy production lines of the selected similar days and the daily total demand forecast value A supply pattern generating means for generating a plurality of supply patterns consisting of hourly production quantities for each energy production line on the supply day,
Accepts the input of the hourly load prediction value at each payout site on the supply day separately predicted, and inputs the hourly production amount for each energy production line on the supply day and the hourly load prediction value at each payout site As a condition, a pressure transition of one or more predetermined nodes of the conduit network for each pattern is derived using a predetermined conduit network unsteady simulator, and the derived pressure transition is within a predetermined operating pressure range. Pressure transition determining means for determining
Manufacturing cost calculating means for calculating the manufacturing cost of each energy manufacturing line and the total manufacturing cost based on the hourly manufacturing amount for each energy manufacturing line;
A supply pattern in which the total manufacturing cost value calculated by the manufacturing cost calculating means is minimized is extracted from the supply patterns determined by the pressure transition determining means to be within a predetermined operating pressure range. Means for deriving the optimum supply pattern,
An energy production and supply plan creation system characterized by comprising:
前記供給パターン生成手段は、前記入力手段に入力された前記運用比率、前記1日製造量または前記固定時間別製造量を制約条件として、前記供給パターンを生成することを特徴とする請求項1〜4の何れか1項に記載のエネルギ製造供給計画作成システム。 The input means further accepts an input of an operation ratio for each group of the energy production lines or the energy production lines, or a daily production quantity or a fixed hourly production quantity in one or more specific energy production lines. ,
The said supply pattern production | generation means produces | generates the said supply pattern on the basis of the said operation ratio input into the said input means, the said daily production amount, or the said production amount according to fixed time, The restriction | limiting conditions are produced | generated. 5. The energy production and supply plan creation system according to any one of 4 above.
前記実績データベースから供給当日の前記所定ノードの時間別圧力推移の実績データを取得し、当該時間別圧力推移の実績データから先行する所定時間の圧力推移を推定し、推定した圧力が、前記圧力推移判定手段が導出した前記所定ノードの圧力の計算値との乖離が所定値を超える時間、及び、前記所定の運用圧力範囲を逸脱する時間の少なくとも何れか一方を予測する圧力異常予測手段を備えることを特徴とする請求項1〜6の何れか1項に記載のエネルギ製造供給計画作成システム。 The performance database stores performance data of hourly pressure transitions of the one or more predetermined nodes of the conduit network;
Obtain actual data of the hourly pressure transition of the predetermined node on the supply day from the actual database, estimate the pressure transition of the predetermined time preceding from the actual data of the hourly pressure transition, and the estimated pressure is the pressure transition Pressure abnormality predicting means for predicting at least one of a time when the deviation from the calculated pressure value of the predetermined node derived by the determining means exceeds a predetermined value and a time deviating from the predetermined operating pressure range; The energy production and supply plan creation system according to any one of claims 1 to 6.
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