JP2010287031A - 設備計画作成装置及び設備計画作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】エネルギーシステムの導入効果が低下するのを回避する。
【解決手段】エネルギー負荷と、エネルギー発生装置と、エネルギー貯蔵装置とを備えたエネルギーシステムにおける設備計画を作成する設備計画作成装置１０であって、設備計画を作成し、作成された設備計画の運転計画について、エネルギー負荷によるエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオ毎に、指定された評価関数の値を算出する。そして、算出された評価関数の値と、複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率とに基づいて設備計画を評価した評価値を算出する。設備計画作成装置１０は、これらを複数回行い、複数回作成された設備計画のうち、評価値が最良の設備計画を出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、エネルギー発生装置とエネルギー貯蔵装置とエネルギー負荷とを有するエネルギーシステムにおける設備計画を作成する設備計画作成装置及び設備計画作成方法に関する。

一般的に、１つまたは複数のエネルギー発生装置とエネルギー貯蔵装置とを有してなるエネルギーシステムにおいては、確定的に予測されたエネルギー需要に基づき、エネルギー発生装置やエネルギー貯蔵装置の種類や容量、台数の選定がなされている（例えば、非特許文献１参照。）

"Method for designing energy network," 林 俊宏 他３名著、電子情報通信学会技術研究報告、Vol.108 No.430、pp. 11-16

しかしながら、エネルギー需要は、突発的なイベントに伴う変動等、不確実性を有するものであるため、確定的に予測されたエネルギー需要から外れることが多い。そのため、省エネルギーやコスト削減、環境性向上等を目的としてエネルギーシステムを導入しても、そのエネルギーシステムの導入効果が低下してしまうという問題点がある。

本発明は、エネルギーシステムの導入効果が低下するのを回避することができる設備計画作成装置及び設備計画作成方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、
エネルギー負荷と、エネルギー発生装置と、エネルギー貯蔵装置とを備えたエネルギーシステムにおける設備計画を作成する設備計画作成装置であって、
前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置の特性情報とエネルギー原単位情報とを少なくとも含む装置データの入力を受け付ける入力部と、
前記エネルギー負荷によるエネルギー需要の実績値に基づき、当該エネルギー負荷によるエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオを作成するとともに、該作成された複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率を算出する需要シナリオ作成部と、
前記入力部が受け付けた装置データに基づき、前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置を所定の最適化手法を用いて選定することによって設備計画を作成する設備計画探索部と、
前記設備計画探索部にて作成された設備計画について、指定された評価関数に応じて最適化された運転計画を前記複数の需要シナリオ毎に作成する運転計画探索部と、
前記運転計画探索部にて作成された複数の運転計画のそれぞれについて、前記指定された評価関数の値を算出し、該算出された評価関数の値と、前記需要シナリオ作成部によって算出された発生確率とに基づき、前記設備計画探索部にて作成された設備計画を評価した評価値を算出する評価関数演算部と、を有し、
前記設備計画探索部、前記運転計画探索部及び前記評価関数演算部は、前記設備計画の作成、前記運転計画の作成及び前記評価値の算出を複数回行い、
前記設備計画探索部にて前記複数回作成された設備計画のうち、前記評価値が最良となる設備計画を出力する出力部を有する。

また、エネルギー負荷と、エネルギー発生装置と、エネルギー貯蔵装置とを備えたエネルギーシステムにおける設備計画を作成する設備計画作成装置における設備計画作成方法であって、
前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置の特性情報とエネルギー原単位情報とを少なくとも含む装置データの入力を受け付ける受付処理と、
前記エネルギー負荷によるエネルギー需要の実績値に基づき、当該エネルギー負荷によるエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオを作成するとともに、該作成された複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率を算出する処理と、
前記受け付けた装置データに基づき、前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置を所定の最適化手法を用いて選定することによって設備計画を作成する作成処理と、
前記作成された設備計画について、指定された評価関数に応じて最適化された運転計画を前記複数の需要シナリオ毎に作成する処理と、
前記作成された複数の運転計画のそれぞれについて、前記指定された評価関数の値を算出し、該算出された評価関数の値と、前記算出された発生確率とに基づき、前記作成された設備計画を評価した評価値を算出する処理と、を有し、
前記設備計画の作成と、前記運転計画の作成と、前記評価値の算出とを複数回行い、
前記複数回作成された設備計画のうち、前記評価値が最良となる設備計画を出力する処理を有する。

本発明によれば、設備計画作成装置は、設備計画を作成し、作成された設備計画の運転計画について、エネルギー負荷によるエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオ毎に、指定された評価関数の値を算出する。そして、算出された評価関数の値と、複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率とに基づいて設備計画を評価した評価値を算出する。設備計画作成装置は、これらを複数回行い、複数回作成された設備計画のうち、評価値が最良の設備計画を出力する。

これにより、エネルギー需要の不確実性を前提とした設備計画を提案することが可能となり、エネルギーシステムの導入効果が低下するのを回避することができる。

本発明の設備計画作成装置の実施の一形態の構成を示すブロック図である。 図１に示した統計解析部が行う統計的な解析を説明するための図であり、（ａ）は１年間のエネルギー需要の実績値の一例を示す図、（ｂ）は（ａ）に示した１年間のエネルギー需要の実績値をクラスター分析した結果の一例を示す図である。 図２に示した大クラスターを再度クラスター分析した結果の一例を説明するための図である。 図３に示した小クラスターが従う確率分布の一例を示す図である。 図３に示した小クラスターが従う確率分布の他の例を示す図である。 図１に示した設備計画作成装置が最良の評価値の設備計画を出力する機構を説明するための図である。 図１に示した設備計画作成装置が最良の評価値の設備計画を出力する動作を説明するためのフローチャートである。

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の設備計画作成装置の実施の一形態の構成を示すブロック図である。

本実施形態において設備計画作成装置１０は、エネルギーシステムの設備計画を作成するものである。なお、エネルギーシステムとは、電力系統から電力線を介して電力が供給されるとともに複数のエネルギー発生装置（不図示）と複数のエネルギー貯蔵装置（不図示）とを備え、エネルギー負荷に対してエネルギーを供給するものである。なお、エネルギー発生装置としては例えば、燃料電池が挙げられ、エネルギー貯蔵装置としては例えば、蓄電池や蓄熱装置が挙げられるが、これらに限定されるものではない。

本実施形態の設備計画作成装置１０は図１に示すように、入力部１１と、エネルギー需要計測部１２と、実績データベース部１３と、統計解析部１４と、需要シナリオ作成部１５と、評価関数演算部１６と、運転計画探索部１７と、設備計画探索部１８と、出力部１９とを備えている。

入力部１１は、エネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置の特性情報やエネルギー原単位情報等を示す装置データを通信等の手段を利用して受け付ける。

エネルギー需要計測部１２は、需要家群２０が有するエネルギー負荷である電力負荷２０−１及び熱負荷２０−２におけるエネルギー需要の実績値を計測する。

実績データベース部１３は、エネルギー需要計測部１２によって計測されたエネルギー需要の実績値を記憶する。

統計解析部１４は、実績データベース部１３に記憶されたエネルギー需要の実績値を解析することにより、エネルギー需要モデルを作成する。なお、エネルギー需要モデルの詳細については後述する。

需要シナリオ作成部１５は、統計解析部１４にて作成されたエネルギー需要モデルから、電力負荷２０−１及び熱負荷２０−２のエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオを作成する。なお、需要シナリオの詳細については後述する。

評価関数演算部１６は、エネルギー発生装置とエネルギー貯蔵装置とをモデル化する。そして、これらのモデルを用い、エネルギーシステムの導入目的の達成度合いを評価する評価関数に基づき、設備計画を評価するための評価値を算出する。なお、評価関数は例えば、投資回収年数や二酸化炭素等の環境負荷の発生量等である。また、評価関数は、予め決められていてもよいし、ユーザによって指定されてもよい。

設備計画探索部１８は、入力部１１が受け付けた装置データに基づき、エネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置を所定の最適化手法を用いて選定することによって設備計画を作成する。

運転計画探索部１７は、設備計画探索部１８にて作成された設備計画について、評価関数に応じて最適化された運転計画を複数の需要シナリオ毎に作成する。

出力部１９は、評価値が最良となる設備計画を外部へ出力する。

次に、図１に示した需要家群２０に構築するエネルギーシステムの設備計画を作成する場合を一例として、設備計画作成装置１０の構成についてさらに詳しく説明する。

エネルギー需要計測部１２は上述したように、需要家群２０が有するエネルギー負荷である電力負荷２０−１及び熱負荷２０−２におけるエネルギー需要の実績値を計測する。エネルギー需要計測部１２は、上述したように電力負荷２０−１及び熱負荷２０−２のエネルギー需要の実績値を計測するために、電力負荷２０−１及び熱負荷２０−２と通信線を介して接続されている。

実績データベース部１３は、電力負荷２０−１及び熱負荷２０−２のエネルギー需要の実績値を記憶する。エネルギー需要は季節によって大きく変動するため、実績データベース部１３は、エネルギー需要の実績値を1年間分記憶していることが望ましい。また、記憶するデータ量の増大を抑えるために、予め決められた時間単位（例えば、１時間単位）でエネルギー需要の実績値を平均化し、それをエネルギー需要の実績値として実績データベース部１３に記憶させておいてもよい。

統計解析部１４は、実績データベース部１３に記憶されたエネルギー需要の実績値を用いて、統計的な解析によってエネルギー需要モデルにおける確率パラメータを推定する。

図２は、図１に示した統計解析部１４が行う統計的な解析を説明するための図であり、（ａ）は１年間のエネルギー需要の実績値の一例を示す図、（ｂ）は（ａ）に示した１年間のエネルギー需要の実績値をクラスター分析した結果の一例を示す図である。

統計解析部１４は、図２に示すように、１年間のエネルギー需要の実績値をクラスター分析によって複数のクラスター（これを「大クラスター」とする）に分類する。図２（ｂ）においては、実線と破線とによって複数の大クラスターが区別されている。

エネルギー需要は、祝日による連休や季節等によって大きく変化するため、特徴の似たデータを同一のグループとして扱うことにより、１年間のエネルギー需要の実績値を表現することが可能となる。なお、クラスター分析では、階層的クラスタリングや非階層的クラスタリングが一般的に用いられるが、いずれの手法を用いてもよい。また、エネルギー需要の実績値は、週毎に分類されるのが望ましいが、日毎または複数日毎に分類されてもよい。

次に、統計解析部１４は、クラスター分析によって分類された大クラスターのそれぞれについて時間帯毎に再度クラスター分析する。

図３は、図２に示した大クラスターを再度クラスター分析した結果の一例を説明するための図である。

ここでは、図３に示すように、エネルギー需要を隠れマルコフモデルで表現する。隠れマルコフモデルとは、確率モデルの１つであり、観測することが可能な情報から、未知のパラメータを推定するためのものである。

このように、大クラスターを再度クラスター分析することにより、時刻Ｔにおけるエネルギー需要は、状態Ｓ（１，Ｔ）〜Ｓ（Ｓ_n，Ｔ）のいずれかの状態（「大クラスター」に対してこれを「小クラスター」とする）に分類される。

図４は、図３に示した小クラスターが従う確率分布の一例を示す図である。また、図５は、図３に示した小クラスターが従う確率分布の他の例を示す図である。

時刻Ｔにおける状態Ｓ（１，Ｔ）〜Ｓ（Ｓ_n，Ｔ）のそれぞれは、固有の確率分布に従うものとする。ここでは、状態Ｓ（１，Ｔ）〜Ｓ（Ｓ_n，Ｔ）のそれぞれが、例えば図４に示すような固有の平均と分散とを持つ正規分布や、図５に示すような離散型確率分布に従うものとして、エネルギー需要の発生確率を表現している。上述したいずれかの確率分布を用いてエネルギー需要の発生確率を表現することが望ましい。

また、図３に示した状態Ｓ（ｋ，Ｔ）に属するエネルギー需要は、一定の状態遷移確率ｐ（ｋ，ｌ，Ｔ）で状態Ｓ（ｌ，Ｔ＋１）に遷移する。状態遷移確率ｐ（ｋ，ｌ，Ｔ）は、エネルギー需要の実績値を小クラスターに分類した上で推定する。また、小クラスター毎に分類されたエネルギー需要の実績値を用いて、エネルギー需要の確率分布における固有パラメータを推定する。ここで、正規分布の場合は、平均と分散とが固有パラメータに相当する。また、離散型確率分布の場合は、発生し得るエネルギー需要とその発生確率とが固有パラメータに相当する。上記のように推定されたモデルがエネルギー需要モデルとなる。

需要シナリオ作成部１５は、統計解析部１４において大クラスターごとに推定されたエネルギー需要モデルを用い、複数の需要シナリオをランダムに作成する。また、状態遷移確率及びエネルギー需要の発生確率から、複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率を算出する。このように、複数の需要シナリオを作成した上で、作成された複数の需要シナリオの発生確率の総和が１となるように正規化する。

入力部１１には、エネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置の特性情報やエネルギー原単位情報等の装置データを与える。特性情報とは例えば、設置コストや保守コストである。また、燃料電池であれば、定格・最小出力や発電効率、排熱回収効率等も特性情報となる。また、蓄電池であれば、定格容量や充放電効率等も特性情報となる。なお、設備計画における選択肢として複数の機種の装置データを入力部１１へ与えることが望ましい。

設備計画探索部１８は上述したように、入力部１１が受け付けた装置データに基づき、エネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置を選定する。この選定されたエネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置の組み合わせが設備計画となる。ここで、エネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置の選定は、入力部１１が受け付けた装置データによって示される複数の機種の中から最適な組み合わせを探索する組み合わせ最適化問題に相当する。そのため、エネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置の選定には、大規模な最適化問題でも実用的な近似解を比較的高速に算出することができる手法が適している。これは例えば、タブーサーチや遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法である。

運転計画探索部１７は上述したように、設備計画探索部１８にて作成された設備計画において、評価関数に応じて最適化された運転計画を複数の需要シナリオ毎に作成する。最適化された運転計画とは例えば、運転コストや環境負荷の発生量が最小となる運転計画のことである。なお、ここで挙げた運転コストや環境負荷の発生量は一例であり、評価関数に応じたものであればよい。また、この最適化のための演算は、評価関数演算部１６にて行われる。また、運転計画の作成にはタブーサーチや遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法を用いてもよいし、線形計画法等の数理計画法を用いてもよい。

評価関数演算部１６は、運転計画探索部１７にて作成された複数の運転計画のそれぞれについて評価関数の値を算出する。さらに、評価関数演算部１６は、算出された評価関数の値と、複数の需要シナリオの発生確率とに基づいて評価値を算出する。具体的には例えば、評価関数の値と、その評価関数の値に対応する需要シナリオの発生確率とを乗算した値を全ての需要シナリオについて加算した値を評価値とする。

出力部１９は、評価関数演算部１６にて算出された評価値が最良の設備計画を外部に出力する。

このように、評価値が最良となる設備計画を選択することにより、エネルギー需要の不確実性を前提とした設備計画を作成することが可能となる。

次に、図１に示した設備計画作成装置１０が最良の評価値の設備計画を出力する機構について説明する。なお、ここでは、評価関数がユーザによって指定される場合について説明する
図６は、図１に示した設備計画作成装置１０が最良の評価値の設備計画を出力する機構を説明するための図である。

まず、ユーザ５０は、複数の評価関数の中からある評価関数を指定し、設備計画作成装置１０へ入力する。このとき、設備計画作成装置１０は、ユーザからの評価関数の指定を入力部１１にて受け付ける。なお、評価関数としては、上述したように投資回収年数や環境負荷の発生量が挙げられる。この場合、評価値としては例えば、期待値や分散等が挙げられる。このとき、期待値が最小となることが、評価値が最良となることであり、エネルギーシステムの導入効果を可能な限り向上させることに相当する。また、同様に、分散が最小となることが、評価値が最良となることであり、エネルギー需要の不確実性に伴うリスクを最小限に抑えることに相当する。ユーザは、エネルギーシステムの導入目的に合わせて評価関数を指定することが可能である。

次に、設備計画作成装置１０は、入力部１１が受け付けた装置データと、需要シナリオ作成部１５にて作成された複数の需要シナリオとから、評価値が最良となる設備計画を探索する。この探索では、需要シナリオ毎に最適化された運転計画における評価関数の値と、その評価関数の値に対応する需要シナリオの発生確率とに基づいて評価値が算出される。そして、この評価値が最良となる設備計画が外部に出力される。

このように、評価値が最良となる設備計画を外部に出力することにより、エネルギーシステムの導入目的やユーザの要望、プライオリティに合った設備計画をユーザに提案することが可能となる。

以下に、上記のように構成された設備計画作成装置１０が最良の評価値の設備計画を出力する動作について説明する。

図７は、図１に示した設備計画作成装置１０が最良の評価値の設備計画を出力する動作を説明するためのフローチャートである。ここでは、評価関数として投資回収年数が指定された場合について説明する。なお、環境負荷発生量が評価関数として指定された場合も同様の手順で最良の評価値の設備計画を出力することができる。

まず、設備計画探索部１８は、入力部１１が受け付けた装置データに基づき、メタヒューリスティック手法等の所定の最適化手法を用いてエネルギー発生装置及びエネルギー貯蔵装置を選定することによって設備計画を作成する。

そして、評価関数演算部１６は、作成された設備計画の導入コストを算出する（ステップＳ１）。なお、設備計画は、導入コストの上限があればそれを満たすような装置の組み合わせとするのが望ましいが、複数の種類のエネルギー装置及びエネルギー貯蔵装置の中から、それらをランダムに組み合わせて作成してもよい。

次に、運転計画探索部１７は、複数の需要シナリオの中から１つの需要シナリオを選択する（ステップＳ２）。

そして、運転計画探索部１７は、選択された需要シナリオにおいて、設備計画探索部１８にて作成された設備計画を実施しない場合及び実施した場合の運転計画を運転コストが最小となるようにして作成する（ステップＳ３〜Ｓ４）。なお、上述したように、運転コストの最小化、つまり最適化の演算自体は、評価関数演算部１６にて行われる。

そして、評価関数演算部１６は、ステップＳ３〜Ｓ４にて作成された２つの運転計画の運転コストの差である運転コスト削減額と導入コストとを年間の運転コスト削減額で除した投資回収年数を算出する（ステップＳ５）。

次に、評価関数演算部１６は、全ての需要シナリオについて投資回収年数を算出したかどうかを判定する（ステップＳ６）。

ステップＳ６における判定の結果、全ての需要シナリオについて投資回収年数を算出していない場合、ステップＳ２の動作へ遷移する。

一方、ステップＳ６における判定の結果、全ての需要シナリオについて投資回収年数を算出した場合には、評価関数演算部１６は、ユーザによって指定された評価関数に合わせて投資回収年数の期待値または分散を算出する（ステップＳ７）。ここで、需要シナリオｉにおける投資回収年数をＦｉとし、発生確率Ｐｉとすると、期待値はΣ（Ｆｉ×Ｐｉ）
となり、分散はΣ（Ｆｉ²×Ｐｉ）―｛Σ（Ｆｉ×Ｐｉ）｝²となる。算出された期待値
または分散が評価値として記憶される。

以降、ステップＳ１〜Ｓ７の動作が複数回繰り返される。そして、設備計画探索部１８は、探索終了条件を満たすかどうかを判定する（ステップＳ８）。なお、探索終了条件は例えば、ステップＳ１〜Ｓ７の動作を所定の回数だけ繰り返した場合等とすればよい。

ステップＳ８における判定の結果、探索終了条件を満たしていない場合、ステップＳ１の動作へ遷移し、設備計画探索部１８は、新たな設備計画を作成する。

一方、ステップＳ８における判定の結果、探索終了条件を満たしていた場合には、設備計画探索部１８は、期待値または分散が最小となる設備計画を出力部１９へ出力する（ステップＳ９）。

そして、出力部１９は、設備計画探索部１８から出力された設備計画を外部へ出力する。

このように本実施形態において設備計画作成装置１０は、設備計画を作成し、作成された設備計画の運転計画について、エネルギー負荷によるエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオ毎に、指定された評価関数の値を算出する。そして、算出された評価関数の値と、複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率とに基づいて設備計画を評価した評価値を算出する。設備計画作成装置１０は、これらを複数回行い、複数回作成された設備計画のうち、評価値が最良の設備計画を出力する。

これにより、エネルギー需要の不確実性を前提とした設備計画を提案することが可能となり、エネルギーシステムの導入効果が低下するのを回避することができる。

１０ 設備計画作成装置
１１ 入力部
１２ エネルギー需要計測部
１３ 実績データベース部
１４ 統計解析部
１５ 需要シナリオ作成部
１６ 評価関数演算部
１７ 運転計画探索部
１８ 設備計画探索部
１９ 出力部
２０ 需要家群
２０−１ 電力負荷
２０−２ 熱負荷
５０ ユーザ

Claims (6)

1. エネルギー負荷と、エネルギー発生装置と、エネルギー貯蔵装置とを備えたエネルギーシステムにおける設備計画を作成する設備計画作成装置であって、
   前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置の特性情報とエネルギー原単位情報とを少なくとも含む装置データの入力を受け付ける入力部と、
   前記エネルギー負荷によるエネルギー需要の実績値に基づき、当該エネルギー負荷によるエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオを作成するとともに、該作成された複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率を算出する需要シナリオ作成部と、
   前記入力部が受け付けた装置データに基づき、前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置を所定の最適化手法を用いて選定することによって設備計画を作成する設備計画探索部と、
   前記設備計画探索部にて作成された設備計画について、指定された評価関数に応じて最適化された運転計画を前記複数の需要シナリオ毎に作成する運転計画探索部と、
   前記運転計画探索部にて作成された複数の運転計画のそれぞれについて、前記指定された評価関数の値を算出し、該算出された評価関数の値と、前記需要シナリオ作成部によって算出された発生確率とに基づき、前記設備計画探索部にて作成された設備計画を評価した評価値を算出する評価関数演算部と、を有し、
   前記設備計画探索部、前記運転計画探索部及び前記評価関数演算部は、前記設備計画の作成、前記運転計画の作成及び前記評価値の算出を複数回行い、
   前記設備計画探索部にて前記複数回作成された設備計画のうち、前記評価値が最良となる設備計画を出力する出力部を有する設備計画作成装置。
2. 請求項１に記載の設備計画作成装置において、
   前記入力部は、前記評価関数の指定を受け付ける設備計画作成装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の設備計画作成装置において、
   前記設備計画探索部は、前記所定の最適化手法としてメタヒューリスティック手法を用いて前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置を選定する設備計画作成装置。
4. エネルギー負荷と、エネルギー発生装置と、エネルギー貯蔵装置とを備えたエネルギーシステムにおける設備計画を作成する設備計画作成装置における設備計画作成方法であって、
   前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置の特性情報とエネルギー原単位情報とを少なくとも含む装置データの入力を受け付ける受付処理と、
   前記エネルギー負荷によるエネルギー需要の実績値に基づき、当該エネルギー負荷によるエネルギー需要を推定した複数の需要シナリオを作成するとともに、該作成された複数の需要シナリオのそれぞれの発生確率を算出する処理と、
   前記受け付けた装置データに基づき、前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置を所定の最適化手法を用いて選定することによって設備計画を作成する作成処理と、
   前記作成された設備計画について、指定された評価関数に応じて最適化された運転計画を前記複数の需要シナリオ毎に作成する処理と、
   前記作成された複数の運転計画のそれぞれについて、前記指定された評価関数の値を算出し、該算出された評価関数の値と、前記算出された発生確率とに基づき、前記作成された設備計画を評価した評価値を算出する処理と、を有し、
   前記設備計画の作成と、前記運転計画の作成と、前記評価値の算出とを複数回行い、
   前記複数回作成された設備計画のうち、前記評価値が最良となる設備計画を出力する処理を有する設備計画作成方法。
5. 請求項４に記載の設備計画作成方法において、
   前記受付処理は、前記評価関数の指定を受け付ける処理を含む設備計画作成方法。
6. 請求項４または請求項５に記載の設備計画作成方法において、
   前記作成処理は、前記所定の最適化手法としてメタヒューリスティック手法を用いて前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー貯蔵装置を選定することによって設備計画を作成する処理である設備計画作成方法。

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