JP2012154550A - 熱源システム構成探索装置及びその方法並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】複数の機種からなる熱源機候補の中から、条件として与えられた熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せを複数設定し、該組合せの各々を遺伝子として遺伝子集団を生成する工程と、遺伝子の各々について、所定の熱負荷を供給する場合のランニングコストを算出する工程と、ランニングコストが低い遺伝子から順番に所定数選択する工程と、選択した所定数の遺伝子を初期ポイントとして探索空間に設定し、滑降シンプレックス法を用いて該初期ポイントから一つの収束ポイントを求める工程と、収束ポイントをエリートとして採用するとともに、交差および突然変異を行って新たな遺伝子集団を生成する工程とをコンピュータが実行し、所定の収束条件を満たす遺伝子が探索されるまで解の探索を行う。
【選択図】図2
Description
また、特許文献2に開示されている方法は、遺伝アルゴリズムと最急降下法とを用いてファジィ制御で用いるメンバーシップ関数を求める技術であるが、この方法をそのまま熱源システムの構成を決定する技術に転用することはできない。更に、最急降下法は、連続した空間を必要とするため、離散的なデータしか存在しない計算には適用することが難しいという欠点がある。
本発明は、条件として与えられた熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せをランニングコストを考慮して決定する熱源システム構成探索装置であって、複数の機種からなる熱源機候補の中から前記熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せを複数設定し、該組合せの各々を遺伝子として遺伝子集団を生成する手段と、前記遺伝子の各々について、所定の熱負荷を供給する場合のランニングコストを算出する手段と、前記ランニングコストが低い遺伝子から順番に所定数選択する手段と、選択された前記所定数の遺伝子を初期ポイントとして探索空間に設定し、滑降シンプレックス法を用いて該初期ポイントから一つの収束ポイントを求める手段と、前記収束ポイントをエリートとして採用するとともに、交差および突然変異を行って新たな遺伝子集団を生成する手段とを備え、所定の収束条件を満たす遺伝子が探索されるまで解の探索を行う熱源システム構成探索装置を提供する。
このように、遺伝アルゴリズムと滑降シンプレックス法とを組合せ、遺伝アルゴリズムを用いて最適解が存在しそうなエリアを大局的に絞り込み、このエリアにおける解を滑降シンプレックス法で絞り込むこととした。これにより、遺伝アルゴリズム単体で解を探索する場合に比べて探索回数を大幅に削減できる。また、局所解に陥った場合であっても、遺伝アルゴリズムにより遺伝子の交差や突然変異が実施されるので、局所解から脱出でき、確実に最適解を探索することができる。
また、滑降シンプレックス法は、探索空間の形状をたどりながら最適解を探索していくので、計算出発点がよければ最適解に少ない計算回数で到達できるという利点を有するが、局所解に陥ったときには脱出困難であるとの欠点を有する。
本実施形態では、上記の如き遺伝アルゴリズムと滑降シンプレックス法の利点を活かすように組み合わせ、計算回数を抑えつつ、確実に最適解を探索する新規なアルゴリズムを用いて最適解の探索を行う。
図1は、本実施形態に係る熱源システム構成探索装置10のハードウェア構成を示した図である。図1に示すように、熱源システム構成探索装置10は、コンピュータシステムであり、CPU(中央演算処理装置)11、RAM(Random Access Memory)等の主記憶装置12、補助記憶装置13、キーボードやマウスなどの入力装置14、及びディスプレイやプリンタなどの出力装置15、外部の機器と通信を行うことにより情報の授受を行う通信装置16などを備えている。
ここでは、熱源機候補として、インバータターボ冷凍機、固定速ターボ冷凍機、空冷ヒートポンプ、ガス吸収冷凍機、蒸気吸収冷凍機、熱回収ヒートポンプ、EHP(電動ヒートポンプパッケージ)、GHP(ガスヒートポンプ)を挙げている。そして、以下の熱源システム構成探索方法では、条件として与えられた熱負荷を供給するのに好適とされる熱源機の組合せおよび各機種の容量比率を変数として、ランニングコストが最小となる熱源機の組合せと各機種の容量比率Φ(i)を最適解として探索する。すなわち、このことを数式で表現すると以下のようになる。
Equip_Cap(i)=Capa(i)/N(i) (2)
図3に、遺伝子として設定された熱源機の組合せと容量比率の例を、図4に図3に示した組合せに基づく遺伝子データ構造の一例を示す。
図3、図4に示した遺伝子では、条件として与えれた熱負荷1000RTに対するインバータターボ冷凍機の容量比率Φ(i)を30%、空冷ヒートポンプの容量比率Φ(i)を50%、ガス吸収冷凍機の容量比率Φ(i)を20%とした組合せが設定されている。図4に示した遺伝子データ構造では、設定した各熱源機の容量比率%を1機種7ビットで表現している。
まず、探索空間に設定された複数の計算点において最もランニングコストが悪かった点を最悪点Xhとして特定し、この最悪点Xhを以下のXrに置き換える。(図5の操作1)。
次に、Xg−Xr方向に沿ってXrを以下のXeに置き換える(図5の操作2)。
次に、Xeを以下のXcに置き換える(図5の操作3)。
i=1,2,・・・N
遺伝子交差は、例えば、図6に示すように、ビット長で表現された遺伝子の一部を入れ替えることにより行われる。また、突然変異は、図7に示すように、乱数により変異させるビット(部位)を決定し、そのビットの値を変更する。このような操作が行われることにより新たな遺伝子集団が生成されると、この遺伝子集団において上記ステップSA2以降の処理を行う。そして、収束条件が満たされて、最適解が得られるまで、ステップSA2からSA7を繰り返し行う。
運転パターン探索方法では、各遺伝子により決められた熱源機の組合せからなる熱源システムを用いて運転を行った場合の最小ランニングコストを探索する。例えば、図3に示した遺伝子を例に挙げると、インバータターボ冷凍機(300RT)を1台、空冷ヒートポンプ(25RT)を20台、ガス吸収冷凍機(100RT)を2台備える熱源システムが設定されているので、この熱源システムにおける年間のランニングコストが最小となる運転パターンを最適解として探索する。
ここで、ランニングコストの算出に当たり、ランニングコストの算出に必要とされる各種データが予め主記憶装置13(図1参照)に格納されている。格納されているデータの一例としては、(A)熱源機候補の部分負荷特性、(B)冷却水温度の算出式、(C)電力費用の電力料金体系、(D)ポンプ動力の算出式、(E)熱源システムの補機システムの設定方法などが挙げられる。以下、それぞれについて詳しく説明する。
図11から図14に示すように、各熱源機の性能特性は異なる。熱源機候補となる各熱源機の性能特性をそれぞれ用意しておくことで、各熱源機が高効率で運転できる負荷帯に各熱源機を割りつけることが可能となり、最適な運転パターンを作成することができる。
冷却水温度は、冷凍機負荷、外気湿球温度、定格条件に対する風量比、水量比をパラメータとし、冷却塔の操作ポイントのNTUを計算し、設計条件でのNTUと同一となる出口温度を反復温度計算で求めることにより、熱源の外気湿球温度に対する性能評価を算出する。例えば、冷却塔の入口冷却水温度t1に対する出口冷却水温度t2の推定値は、以下の(3)式のように数値積分して設計条件のNTUと運転条件のNTU1とが一致する出口温度を繰り返し計算することにより算出できる。なお、ランニングコストを評価する上で、冷却塔の水使用量を更に考慮することで、ランニングコストの精度を向上させることが可能となる。
電力会社の課金料金体系に合わせた電力コスト評価を行うために、昼間電力、夜間電力、重負荷時間帯、蓄熱料金、基本料金(デマンド)、自家発補給電力などを用意し、課金体系に合わせて電力コストを計算する。これにより、熱源設備の運用コストを高い精度で求めることができる。電力料金の一例を図15に示す。
ポンプインバータを有する熱源機(例えば、インバータ冷凍機など)については、以下の(4)式および(5)式に示すように、流量負荷率によりポンプ吐出圧力を算出し、動力計算を行う。
機器性能パラメータ(冷凍機及びボイラ等の消費電力やガス)は、メーカの機器特性をデータベース化し、自動計算する。例えば、冷水ポンプは2ポンプシステムの1次ポンプまでを計算対象とし、冷水圧損を0.2MPaとして冷却水ポンプは冷却水圧損0.25MPaとしてポンプ動力を自動設定する。
図17に示されるように、本実施形態に係る熱源システム構成探索装置で探索した熱源機構成によるランニングコストが最も安価であることが検証された。また、探索回数は280回であり、187回の滑降シンプレックス法には及ばないものの、1320回の遺伝アルゴリズムと比べて大幅に探索回数が削減されていることが検証された。
11 CPU
12 主記憶装置
13 補助記憶装置
14 入力装置
15 出力装置
16 通信装置
Claims (3)
- 条件として与えられた熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せをランニングコストを考慮して決定する熱源システム構成探索装置であって、
複数の機種からなる熱源機候補の中から前記熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せを複数設定し、該組合せの各々を遺伝子として遺伝子集団を生成する手段と、
前記遺伝子の各々について、所定の熱負荷を供給する場合のランニングコストを算出する手段と、
前記ランニングコストが低い遺伝子から順番に所定数選択する手段と、
選択された前記所定数の遺伝子を初期ポイントとして探索空間に設定し、滑降シンプレックス法を用いて該初期ポイントから一つの収束ポイントを求める手段と、
前記収束ポイントをエリートとして採用するとともに、交差および突然変異を行って新たな遺伝子集団を生成する手段と
を備え、
所定の収束条件を満たす遺伝子が探索されるまで解の探索を行う熱源システム構成探索装置。 - 条件として与えられた熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せをランニングコストを考慮して決定する熱源機構成探索方法であって、
コンピュータが、
複数の機種からなる熱源機候補の中から前記熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せを複数設定し、該組合せの各々を遺伝子として遺伝子集団を生成する工程と、
前記遺伝子の各々について、所定の熱負荷を供給する場合のランニングコストを算出する工程と、
前記ランニングコストが低い遺伝子から順番に所定数選択する工程と、
選択された前記所定数の遺伝子を初期ポイントとして探索空間に設定し、滑降シンプレックス法を用いて該初期ポイントから一つの収束ポイントを求める工程と、
前記収束ポイントをエリートとして採用するとともに、交差および突然変異を行って新たな遺伝子集団を生成する工程と
を実行し、
所定の収束条件を満たす遺伝子が探索されるまで解の探索を行う熱源システム構成探索方法。 - 条件として与えられた熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せをランニングコストを考慮して決定するための熱源機構成探索プログラムであって、
複数の機種からなる熱源機候補の中から前記熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその容量比率の組合せを複数設定し、該組合せの各々を遺伝子として遺伝子集団を生成する処理と、
前記遺伝子の各々について、所定の熱負荷を供給する場合のランニングコストを算出する処理と、
前記ランニングコストが低い遺伝子から順番に所定数選択する処理と、
選択された前記所定数の遺伝子を初期ポイントとして探索空間に設定し、滑降シンプレックス法を用いて該初期ポイントから一つの収束ポイントを求める処理と、
前記収束ポイントをエリートとして採用するとともに、交差および突然変異を行って新たな遺伝子集団を生成する処理と
をコンピュータに実行させ、
所定の収束条件を満たす遺伝子が探索されるまで解の探索を行わせる熱源システム構成探索プログラム。
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