JP2012154563A - 運転パターン作成装置及びその方法並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数機種の熱源機を備える熱源システムにおいて、条件として与えられた熱負荷パターンに対し、ランニングコストの観点から好適な運転パターンを作成するとともに、電力デマンドの最適化を図ることにより、ランニングコストをより一層削減した運転パターンを作成する運転パターン作成装置及びその方法並びにプログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する第１処理と、第１処理によって作成された運転パターンに対して電力デマンドの制約を変更して前記運転パターンを修正することで、ランニングコストを更に削減可能な運転パターンを探索する。
【選択図】図２

Description

本発明は、複数機種の熱源機を備える熱源システムにおいて、ランニングコストの観点から好適な運転パターンを作成する運転パターン作成装置及びその方法並びにプログラムに関するものである。

大規模な熱供給プラントでは、インバータターボ冷凍機、固定速ターボ冷凍機、空冷ヒートポンプなど複数種類の熱源機を組合せて運転を行っている。このような大規模な熱供給プラントでは、コストや省エネルギー化の観点から、条件として与えられた熱負荷パターンに対する適切な運転パターンを作成し、運用することが重要となる。

例えば、特許文献１には、過去数日間の外気温の時系列データから翌日の外気温の推移カーブを予測し、予測した外気温の推移カーブから熱負荷カーブを予測し、予測した熱負荷パターンに基づいて運転パターンを作成して運用する技術が開示されている。また、特許文献１には、電力デマンドを考慮して、電力デマンドを超えないように運転に制限をかけることが開示されている。

特開平１１−２３０３７号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている技術は、１台の熱源機を備える熱源システムであり、この技術をそのまま大規模な熱源プラントに適用しても、複数機種の中からどの機種をどの負荷率で運転させるか、すなわち、ある熱負荷に対する各熱源機の負荷配分を最適に決定することはできない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、複数機種の熱源機を備える熱源システムにおいて、条件として与えられた熱負荷パターンに対し、ランニングコストの観点から好適な運転パターンを作成することのできる運転パターン作成装置及びその方法並びにプログラムを提供することを目的とする。
また、本発明のもう一つの目的は、電力デマンドの最適化を図ることにより、ランニングコストをより一層削減した運転パターンを作成することのできる運転パターン作成装置及びその方法並びにプログラムを提供することである。

上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、複数機種の複数の熱源機を備える熱源システムに適用される運転パターン作成装置であって、ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する第１処理手段と、前記第１処理手段によって作成された運転パターンに対して電力デマンドの制約を変更して前記運転パターンを修正することで、ランニングコストを更に削減可能な運転パターンを探索する第２処理手段とを備え、前記第２処理手段は、電力デマンド制限なしの条件において、前記第１処理手段によって作成された運転パターンで運転したときの電力デマンドパターンを作成する第３処理手段と、前記電力デマンドパターンを最大デマンド値が低減する方向に随時更新し、更新後の電力デマンドパターンを満足するように、前記運転パターンを随時修正する第４処理手段と、随時修正された前記運転パターンによって運転したときのランニングコストを算出し、ランニングコストが最小となる運転パターンを前記熱負荷パターンに対する最適運転パターンとして採用する第５処理手段とを有する運転パターン作成装置を提供する。

上記運転パターン作成装置によれば、ランニングコストをパラメータとして採用して、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成し、作成した運転パターンに対して電力デマンドの制約を随時変更して運転パターンを随時修正することで、ランニングコストを更に削減した運転パターンを作成する。このように、電力デマンドの最適化を行い、ランニングコストが最小となる運転パターンを探索するので、ランニングコストのより一層の削減を実現する運転パターンを作成することが可能となる。

上記運転パターン作成装置において、前記第１処理手段は、熱負荷パターンを所定時間単位で分割し、分割した単位時間毎に、その単位時間の熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその負荷配分の組合せを複数設定する手段と、設定した各前記組合せのうちランニングコストが最小となる組合せを前記単位時間毎に選択し、選択した該組合せを用いて前記熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する手段とを備えていても良い。

このように、単位時間毎に最適な熱源機の機種およびその負荷配分の組合せを決定し、決定した組合せから熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成するので、効率的に運転パターンを作成することができる。

本発明は、複数機種の複数の熱源機を備える熱源システムに適用される運転パターン作成方法であって、コンピュータが、ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する第１処理と、前記第１処理によって作成された運転パターンに対して電力デマンドの制約を変更して前記運転パターンを修正することで、ランニングコストを更に削減可能な運転パターンを探索する第２処理とを実行し、前記第２処理は、熱源機器の運転電力デマンドに制限を与えない条件に設定し、前記第１処理手段によって作成された運転パターンで運転したときの電力デマンドパターンを作成する第３処理と、前記電力デマンドパターンを最大デマンド値が低減する方向に随時更新し、更新後の電力デマンドパターンを満足するように、前記運転パターンを随時修正する第４処理と、随時修正された前記運転パターンによって運転したときのランニングコストを算出し、ランニングコストが最小となる運転パターンを前記熱負荷パターンに対する最適運転パターンとして採用する第５処理とを含む運転パターン作成方法を提供する。

本発明は、複数機種の複数の熱源機を備える熱源システムに適用される運転パターン作成プログラムであって、ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する第１処理と、前記第１処理によって作成された運転パターンに対して電力デマンドの制約を変更して前記運転パターンを修正することで、ランニングコストを更に削減可能な運転パターンを探索する第２処理とをコンピュータに実行させ、前記第２処理は、電力デマンド制限なしの条件において、前記第１処理手段によって作成された運転パターンで運転したときの電力デマンドパターンを作成する第３処理と、前記電力デマンドパターンを最大デマンド値が低減する方向に随時更新し、更新後の電力デマンドパターンを満足するように、前記運転パターンを随時修正する第４処理と、随時修正された前記運転パターンによって運転したときのランニングコストを算出し、ランニングコストが最小となる運転パターンを前記熱負荷パターンに対する最適運転パターンとして採用する第５処理とを含む運転パターン作成プログラムを提供する。

本発明によれば、複数機種の熱源機を備える熱源システムにおいて、条件として与えられた熱負荷パターンに対し、ランニングコストの観点から好適な運転パターンを作成することができるという効果を奏する。
また、本発明によれば、電力デマンドの最適化を図り、ランニングコストをより一層削減した運転パターンを作成することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る運転パターン作成装置のハードウェア構成を示したブロック図である。 本発明の一実施形態に係る運転パターン作成装置により実行される第１処理の処理手順を示したフローチャートである。 冷房負荷パターンの一例を示した図である。 空冷チラーの性能特性の一例を示した図である。 吸収冷凍機の性能特性の一例を示した図である。 インバータターボ冷凍機の性能特性の一例を示した図である。 固定速ターボ冷凍機の性能特性の一例を示した図である。 電力料金の一例を示した図である。 ２００ｋＷの冷房負荷が選択された場合の熱源機の運転組合せの概念図を示した図である。 運転組合せと電力デマンドとの関係の一例を示した図である。 運転組合せとランニングコストとの関係の一例を示した図である。 本発明の一実施形態に係る運転パターン作成装置により実行される第２処理の処理手順を示したフローチャートである。 電力デマンドパターンについて説明するための図である。 電力デマンドの制約値とランニングコストとの関係の一例を示した図である。

以下に、本発明の一実施形態に係る運転パターン作成装置及びその方法並びにプログラムについて、図面を参照して説明する。
本実施形態に係る運転パターン作成装置は、複数機種の熱源機を複数台備える熱源システムに適用され、与えられた所定の熱負荷パターン（冷房負荷パターン、暖房負荷パターン）に対してランニングコストが最小となる熱源システムの運転パターンを探索する装置である。
本実施形態では、説明の便宜上、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を例示して説明する。

図１は、本実施形態に係る運転パターン作成装置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、運転パターン作成装置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。

補助記憶装置１３は、コンピュータ読取可能な記録媒体であり、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等である。この補助記憶装置１３には、各種プログラム（例えば、運転パターン作成プログラム（第１処理のプログラム）、電力デマンド最適化プログラム（第２処理のプログラム）など）が格納されており、ＣＰＵ１１が補助記憶装置１３から主記憶装置１２にプログラムを読み出し、実行することにより運転パターンの作成処理が行われる。

本実施形態に係る運転パターン作成装置においては、図２に示した手順に基づいて、条件として与えられた熱負荷パターンに対して、ランニングコストの面から好適な運転パターンを作成するとともに（第１処理）、該運転パターンに対して更に電力デマンドの制約を変更していくことで、該運転パターンを一部修正し、ランニングコストのより一層の削減を狙った運転パターンを求める処理（第２処理）を実施する。以下、それぞれの処理について、図を参照して説明する。

図２は、運転パターン作成装置によって実行される第１処理の手順を示したフローチャートである。ここで、図２に示す第１処理などを実行するに当たり、必要となるデータは予め主記憶装置１３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。

（Ａ）熱源機候補の部分負荷特性
図４から図７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効率的に作成することができる。これらのデータは、後述する図２のステップＳＡ３において熱源機の運転組合せを設定する際や、後述する図１２のステップＳＢ３において、運転パターンを修正する際などに参照される。

（Ｂ）冷却水温度の算出式
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（１）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。このデータは、例えば、後述する図２のステップＳＡ６においてランニングコストを算出する際などに参照される。

（１）式において、ＮＴＵは移動原単位、Ｃｐｗは水の比エンタルピー(kJ/kg.℃)、ｈｓは入口空気エンタルピー(kJ/kg)、ｈは出口空気エンタルピー(kJ/kg)、ｔｗ１は冷却塔入口冷却水温度(℃)、ｔｗ２は冷却塔出口冷却水温度(℃)、Ｌは冷却水量(kg/h)、Ｋａはエンタルピー基準エネルギー移動係数、Ｖは空気流量である。

（Ｃ）電力費用の電力料金体系
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８に示す。また、このデータは、例えば、後述する図２のステップＳＡ６、図１２のステップＳＢ４においてランニングコストを算出する際に参照される。

（Ｄ）ポンプ動力の算出式
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（２）式および（３）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。

ここで、Ｐはポンプ揚程(kPa)、ａ，ｂ，ｃは配管系統による定数、Ｑは流量（ｍ^３／ｈ）、ＰＷはポンプ動力（ｋＷ）、ρは水比重（ｋｇ／ｍ^３）、ｇは重力加速度、ηはポンプ効率である。
このデータは、例えば、後述する図２のステップＳＡ６、図１２のステップＳＢ４においてランニングコストを算出する際に参照される。

（Ｅ）熱源システムの補機システムの設定方法
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。
このデータは、例えば、後述する図２のステップＳＡ６、図１２のステップＳＢ４においてランニングコストを算出する際に参照される。

次に、上述したデータなどを参照して実行される第１処理について図２を参照して説明する。
まず、条件として与えられた冷房負荷の年間パターン及び暖房負荷の年間パターンを補助記憶装置１３（図１参照）から読み出す（図２のステップＳＡ１）。この年間パターンは、例えば、過去における負荷データを蓄積しておき、蓄積した負荷データを統計的に処理することで得ることができる。ここで、冷房負荷の年間パターンおよび暖房負荷の年間パターンは、例えば、図２に示すように、月毎にその月の代表的な一日における２４時間の負荷が示されたものであってもよいし、最も高い負荷が記録される月（図３の例では８月）の代表的な一日の負荷が示されたものでもよい。本実施形態では、図３に示した各月の代表的な一日の負荷が示された年間パターンを適用した場合を例に挙げて説明する。

次に、冷房負荷の年間パターンの中から最初の１時間（例えば、１月の０：００−０：５９）の冷房負荷を選択し（図２のステップＳＡ２）、当該熱源システムにおいて、この冷房負荷を供給可能な熱源機の運転組み合わせを全て抽出する（図２のステップＳＡ３）。図９に、２００ｋＷの冷房負荷が選択された場合の熱源機の運転組合せの概念図を示す。図９において、例えば、熱源機１はインバータターボ冷凍機、熱源機２は空冷ヒートポンプ、熱源機３はガス吸収冷凍機である。

次に、熱源機の運転組合せの中から、冷房負荷（２００ｋＷ）が運転組合せの最大出力の２０％以上１００％以下の範囲に入る組み合わせを残し、この範囲外の組み合わせを除外する（図２のステップＳＡ４）。これにより、例えば、図９の運転組合せ「３」、「５」、「７」が除外される。

次に、上記ステップＳＡ３において残った熱源機の運転組合せのそれぞれについて電力デマンドを算出し、この電力デマンドが目標値を超える運転組合せについて除外する（図２のステップＳＡ５）。図１０に、運転組合せと電力デマンドとの関係の一例を示す。図１０によれば、運転組合せ「１」、「８」、「Ｘ」が除外される。

次に、残った運転組合せのそれぞれについて電力、ガスの重量料金ベースの１時間当たりのランニングコストを計算する（図２のステップＳＡ６）。１時間単位のランニングコストは、以下の（４）式を用いて算出される。なお、以下のランニングコストの算出に必要なデータや演算式については、上述したように主記憶装置１３に予め記憶されており、これらの情報が適宜読み出して用いられる。

上記（４）式において、Cost(m,h)はランニングコスト(円/h)であり、従量料金ベース電力費＋ガス費用+上下水導費用である。PEq(k,m,j)は、熱源ｋ号機の電力消費(kWh)、Puser(m,h)は需要家電力負荷(kWh)、GEq(k,m,j)は熱源k号機のガス消費量(Nm³/h)、Gcgs(l,m,h)はコジェネl号機の水消費量(m³)、WEq(k,m,j)は熱源k号機の水消費量(m³)、Wcgs(l,m,h)はコジェネl号機の水消費量(m³)、Punitは電力従量単価(円/kWh)、Gunitはガス従量単価(円/m³)、Wunitは上下水単価(円/m³)、nは熱源機の台数、qはコジェネ機の台数、m,hは月,時である。

また、上記（４）式において、機器電力消費量PEq(k,m,h),機器ガス消費量GEq(k,m,h),機器水消費量WEq(k,mh)は、例えば、運転熱源機の負荷η（％）、外気温度Tg又は冷却水温度Twの関数となり機器の性能特性カーブを数式化した関数φ(η, Tw)で表わされる。

このようにして、図２のステップＳＡ６において、残されている全ての組合せにおいて、１時間当たりのランニングコストを算出すると、この中から最小のランニングコストを示している運転組合せを当該時間帯の最適運転パターンとして選択し、この運転組合せとランニングコストとを対応付けて保存する（図２のステップＳＡ７）。図１１では、最小ランニングコストを示す運転組合せとして、運転組合せ「６」が選択された例を示している。

次に、冷房負荷の年間パターンについて最小ランニングコストの算出が終了したか否かを判定し（図２のステップＳＡ８）、算出が終了していなかった場合には（図２のステップＳＡ８において「ＮＯ」）、次の時間における冷凍負荷の値（例えば、１月の１：００−１：５９）の冷房負荷を設定し（図２のステップＳＡ９）、この冷房負荷に対して上記ステップＳＡ３以降の処理を行う。そして、上記ステップＳＡ３からステップＳＡ９の処理を繰り返し行うことにより、図２のステップＳＡ８において、冷房負荷の年間パターンについて最小ランニングコストの算出が終了したと判定すると、当該冷房負荷に関するランニングコストの処理を終了し、同様の手順により、暖房負荷についても年間の最小ランニングコストの算出処理を行い（図２のステップＳＡ１０）、当該処理を終了する。

次に、図２の処理手順によって作成した年間の運転パターンに対して、図１２に示す第２処理を実行することで、運転パターンの更なる最適化を行う。図１２は、本実施形態に係る運転パターン作成装置によって実行される第２処理の処理手順を示したフローチャートである。

まず、図２の処理手順によって作成した年間の運転パターンについて、デマンド制限なしでの年間の月毎の電力デマンド値を作成する（図１２のステップＳＢ１）。この結果、図１３の実線で示すような電力デマンドパターンが作成される。図１３において、横軸は月、縦軸は図２の処理手順によって作成した年間の運転パターンで運転を行った場合における各月におけるデマンド値（ｋＷ）である。ここで、デマンド値は、各熱源機を上記運転パターンで運転したときの電力量に加えて、補機などのような熱源システム全体で消費される電力及び建物の電力消費を考慮して算出される。

次に、図１３に示した電力デマンドパターンにおいて、年間の最大電力デマンドを特定し、この最大電力デマンドを所定パーセント（例えば、５％）下げた値を熱源システムの電力デマンド制限値としてシミュレーションを行うことで、年間の電力デマンドパターンを更新する（図１２のステップＳＢ２）。この結果、図１３において、８月のデマンド値が最大電力デマンドとして特定され、このデマンド値が５％下げられる。

次に、ステップＳＢ２で更新された電力デマンドパターンを満足できる運転パターンが存在するか否かを判定する（図１２のステップＳＢ３）。例えば、図２の処理手順によって作成した年間の運転パターンのうち８月に対応する運転パターンを一部修正することにより、ステップＳＢ２で作成した電力デマンドパターンを満足できる運転パターンを探索する。運転パターンの一部修正は、例えば、電力を消費しないガス主体の熱源機の容量比率を大きくする一方で電力を消費するガス主体の熱源機の容量比率を小さくする、与えられている負荷帯において高効率な熱源機の容量比率を高くする一方で外負荷帯において低効率な熱源機の容量比率を低くするなどの修正が行われる。この修正には、例えば、図４から図７に示した各熱源機の能力特性が参照される。

この結果、更新された電力デマンドパターンを満足する運転パターンが存在した場合には（図１２のステップＳＢ３において「ＹＥＳ」）、その運転パターンにおいてランニングコストを算出し（図１２のステップＳＢ４）、当該運転パターンと算出したランニングコストとを対応付けて保存する（図１２のステップＳＢ５）。ランニングコストの算出においては、最大電力デマンド値を下げたことにより、電力の基本料金が下がるので、最初の運転パターンよりもランニングコストが低くなることが期待できる。

続いて、運転パターンの探索を所定回数（例えば、２０回）繰り返して行ったか否かを判定し（図１２のステップＳＢ６）、所定数に満たなければ、ステップＳＢ２に戻り、以降の処理を繰り返し行う。これにより、年間の最大デマンド値が更に５％下げられ、この電力パターンを満足する運転パターンの探索が行われる。このようにして、図１３に示すように、電力デマンドの最大値が徐々に低下し、電力デマンドパターンが徐々に更新される。

そして、ステップＳＢ３において、電力デマンドパターンを満足できる運転パターンが存在しなくなったか、或いは、ステップＳＢ６において処理の繰り返し回数が所定回数に達すると、修正前における運転パターンのランニングコストも含め、本処理で算出してきたランニングコストのうち、最小であったランニングコストを特定する（図１２のステップＳＢ７）。そして、最小ランニングコストに対応する運転パターンを当該熱負荷パターンに対する最適運転パターンとして保存し（図１２のステップＳＢ８）、当該処理を終了する。

図１４に、上記処理手順によりデマンド値を徐々に下げたときのランニングコストの推移を示す。図１４に示すように、デマンド値を無制限（１．００）のときから徐々に低減させていくと、ランニングコストは徐々に低減し、ある地点から徐々に上昇し始める。このランニングコストが最小となったデマンド値が最適な電力デマンド値であるといえ、また、この電力デマンド値で制約したときの運転パターンが当該熱負荷パターンにおける最適な運転パターンであるといえる。

以上説明してきたように、本実施形態に係る運転パターン作成装置およびその方法によれば、ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成し、作成した運転パターンに対して電力デマンドの制約を随時変更して運転パターンを随時修正することで、ランニングコストを更に削減した運転パターンを作成するので、ランニングコストの面から、より一層好ましい運転パターンを作成することが可能となる。

１０ 運転パターン作成装置
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 (4)

1. 複数機種の複数の熱源機を備える熱源システムに適用される運転パターン作成装置であって、
   ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する第１処理手段と、
   前記第１処理手段によって作成された運転パターンに対して電力デマンドの制約を変更して前記運転パターンを修正することで、ランニングコストを更に削減可能な運転パターンを探索する第２処理手段と
   を備え、
   前記第２処理手段は、
   電力デマンド制限なしの条件において、前記第１処理手段によって作成された運転パターンで運転したときの電力デマンドパターンを作成する第３処理手段と、
   前記電力デマンドパターンを最大デマンド値が低減する方向に随時更新し、更新後の電力デマンドパターンを満足するように、前記運転パターンを随時修正する第４処理手段と、
   随時修正された前記運転パターンによって運転したときのランニングコストを算出し、ランニングコストが最小となる運転パターンを前記熱負荷パターンに対する最適運転パターンとして採用する第５処理手段と
   を有する運転パターン作成装置。
2. 前記第１処理手段は、
   熱負荷パターンを所定時間単位で分割し、分割した単位時間毎に、その単位時間の熱負荷を供給可能な熱源機の機種およびその負荷配分の組合せを複数設定する手段と、
   設定した各前記組合せのうちランニングコストが最小となる組合せを前記単位時間毎に選択し、選択した該組合せを用いて前記熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する手段と
   を有する請求項１に記載の運転パターン作成装置。
3. 複数機種の熱源機を備える熱源システムに適用される運転パターン作成方法であって、
   コンピュータが、
   ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する第１処理と、
   前記第１処理によって作成された運転パターンに対して電力デマンドの制約を変更して前記運転パターンを修正することで、ランニングコストを更に削減可能な運転パターンを探索する第２処理と
   を実行し、
   前記第２処理は、
   電力デマンド制限なしの条件において、前記第１処理手段によって作成された運転パターンで運転したときの電力デマンドパターンを作成する第３処理と、
   前記電力デマンドパターンを最大デマンド値が低減する方向に随時更新し、更新後の電力デマンドパターンを満足するように、前記運転パターンを随時修正する第４処理と、
   随時修正された前記運転パターンによって運転したときのランニングコストを算出し、ランニングコストが最小となる運転パターンを前記熱負荷パターンに対する最適運転パターンとして採用する第５処理と
   を含む運転パターン作成方法。
4. 複数機種の複数の熱源機を備える熱源システムに適用される運転パターン作成プログラムであって、
   ランニングコストをパラメータとして採用し、条件として与えられた熱負荷パターンに対応する運転パターンを作成する第１処理と、
   前記第１処理によって作成された運転パターンに対して電力デマンドの制約を変更して前記運転パターンを修正することで、ランニングコストを更に削減可能な運転パターンを探索する第２処理と
   をコンピュータに実行させ、
   前記第２処理は、
   電力デマンド制限なしの条件において、前記第１処理手段によって作成された運転パターンで運転したときの電力デマンドパターンを作成する第３処理と、
   前記電力デマンドパターンを最大デマンド値が低減する方向に随時更新し、更新後の電力デマンドパターンを満足するように、前記運転パターンを随時修正する第４処理と、
   随時修正された前記運転パターンによって運転したときのランニングコストを算出し、ランニングコストが最小となる運転パターンを前記熱負荷パターンに対する最適運転パターンとして採用する第５処理と
   を含む運転パターン作成プログラム。

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