JP2012500960A - エネルギー供給システムのためのコントローラ - Google Patents

Abstract

本発明は、エネルギー供給システムに関する。エネルギー供給システムはエネルギー貯蔵ユニットとエネルギー生産ユニットとを有する。本発明に係る制御方法は、システムによって供給されうるエネルギー流量と、システムから外部的に要求されるエネルギー流量とに基づいて、エネルギー供給システムの運転コストを計算することができるという有利な点を有する。運転コストは、あらかじめ、上記パラメータのうち可能性のあるすべての値に対して計算することができる。計算されたパラメータは、本発明の方法を実施する装置の配列に格納されることができる。本発明の方法は、どの時刻にも所定の（ゼロでない）量のエネルギー流量がエネルギー貯蔵ユニットによって供給されることができることを保証するように、エネルギー供給システムを運転することができる。

Description

発明の詳細な説明

〔技術分野〕
本発明は、エネルギー供給システムを操作および制御する方法および装置に関する。特に、エネルギー貯蔵ユニットとエネルギー生産ユニットとを含むシステムに関する。

エネルギー貯蔵ユニットは、その後放出するいくつかの形式のエネルギーを貯蔵することができる。エネルギー貯蔵ユニットは、例えば、熱、機械、化学、重力、電気エネルギーを貯蔵することができる。エネルギー貯蔵ユニットは、例えば、バッテリーである。あるいは、エネルギー貯蔵ユニットは、例えば、熱エネルギーを貯蔵する。また、例えば、位相変化材料に基づく熱エネルギー貯蔵システムや、地下の熱エネルギー貯蔵システムである。

エネルギー生産ユニットは、例えば、化石燃料、電気、または、エネルギーを生産する再生可能なエネルギー資源（例えば、太陽光エネルギー、風、水、ビル室内で補足される環境熱または冷気）である。エネルギー生産ユニットの例は、ビルのガスヒーターや、乗り物のディーゼルエンジンがある。

エネルギー貯蔵ユニットによって放出されるエネルギーとエネルギー生産ユニットによって直接生産されるエネルギーとを組み合わせたこのようなエネルギー供給システムは、例えば、乗り物を走らせるためや、ビルの暖房／冷房に用いることができる。

〔背景技術〕
エネルギー貯蔵ユニットの一つの形式として、熱エネルギー貯蔵システムは、熱エネルギーを貯蔵する媒体を含んでいる。この媒体は、規定の期間、熱エネルギーを貯蔵できる。熱エネルギーは、熱および／または冷気である。

地下の熱エネルギー貯蔵システム（ＵＴＥＳＳ）によって、特別な適用が形成される。このシステムは、大量の熱エネルギーを貯蔵できる地下の大容積を有する。もしこのようなシステムが夏の間の過度の熱や冬の間の過度の冷気に搭載されると、一年中ビルの空調を行える。基本的に、該システムは、季節間の熱と冷気とをシフトできる。

地下の貯蔵フィールドは、例えば、四角形または円形のメッシュで空けられたおよそ１００個のボアホールを有している。各ボアホールは、およそ１２０ｍの深さとすることができる。各ボアホールは、液体のためのループ回路を有することができる。これは、熱エネルギー（例えば水）のキャリアとして働く。ボアホールは、さらに、良好な熱伝導性を有するグラウト材料（例えばベントナイト）で埋めることができる。各ボアホールは、ここから、キャリア液体と地下の材料との間の地下の熱交換器を形成することができる。

地下の熱エネルギー貯蔵システムは、ビル、特に、大きなオフィスビルの暖房および冷房に用いることができる。冬には、熱ポンプは、フィールドから熱を抽出し、低エネルギーコストで高エネルギー効率で、およそ４０℃にまで暖めることができる。夏には、地下のフィールドの低温が、冷房目的に用いられることができる。

地下の熱エネルギー貯蔵システムは、このようなビルの暖房および冷房のコストを下げることができ、さらに、二酸化炭素の排出を下げるのにも役立つことができる。

地下の熱エネルギー貯蔵システムは、（ガス暖房と電気冷房などの）旧来の暖房と空調システムとをほとんど補完することができ、この形態において、エネルギー生産ユニットであり、空調の運転コストを下げることができる。

しかしながら、このような地下のフィールドに貯蔵された熱エネルギーは有限である。それゆえ、地下のフィールドの消耗を避け、一年中スムーズな運転を可能にするために、策を講じなければならない。もし地下のフィールドの温度が所定の温度、例えば１２℃より高くなれば、ビルを冷房するのには暖かすぎる。同様に、もし地下のフィールドが所定の温度，例えば０℃より下がれば、供給熱がもっと高価になる。

日本国特許公開公報２００６−２９２３１０号は、運転不能になるまでに地下の温度が高すぎるまたは低すぎるようになるのを防ぐことができるように地下のフィールドの温度の制限値が設定されている地下の熱エネルギー貯蔵システムを開示している。フィールド温度の制限値に達すると、リカバリー可能なように、運転が中断する。

しかしながら、ＵＴＥＳＳの運転が中断すると、旧来の暖房／空調（ＨＡＣ）設備が、ビルの空調のための熱エネルギーを丸々供給しなければならない。これにより、運転の経済コストが上昇する。さらに、旧来のＨＡＣ設備は、要求される熱エネルギーの全量を供給することができるように設計されなければならず、その結果、大きく高価なシステムとなる。

エネルギー貯蔵ユニットの他の形式として、バッテリーは、電気エネルギーへ変換可能なエネルギーを貯蔵することができる。バッテリーは、例えば、ガソリンやディーゼルエンジンまたはバイオディーゼルエンジンなどの化石燃料モーター、すなわち、例えば車における、ここで定義されるエネルギー生産ユニットと組み合わせることができる。この特定の形態では、もしバッテリーが旅行の過程で十分に用いられれば、エンジンは、旅行の終わりまで車により必要とされるエネルギー全量を確保するように設計される必要があり、高出力で高価なエンジンとなる。

〔発明の目的〕
本発明の目的は、従来の方法および装置の欠点を解消するエネルギー供給システムを制御する方法および装置を提供することにある。特に、本発明の目的の一つは、エネルギー貯蔵ユニットの持続的な運転を保証する方法および装置を提供することにある。

本発明の追加的または代替となる目的は、運転コスト全体を下げるエネルギー供給システムを運転する方法および装置を提供することにある。

本発明のさらに追加的または代替となる目的は、よりコンパクトなエネルギー供給システムを設計可能なエネルギー供給システムを制御する方法および装置を提供することにある。

〔発明の要約〕
本発明の少なくとも一つの目的は、請求項に記載のエネルギー供給システムの運転方法を提供することによって達成される。

本発明の制御方法は、所定の制御条件下で、エネルギー貯蔵ユニットの運転コストを評価または計算することができ、有利である。例えば、ユニットにより供給されうるエネルギーと、システムから外部へ要求されるエネルギーである。運転コストは、あらかじめ、上記または他のパラメータの考え得るすべての値について計算することができる。計算されたパラメータは、本発明の目的を実施する装置の配列に格納されることができる。地下の熱エネルギー貯蔵システムの場合は、他の条件が、システムが稼働できる最適な温度範囲にあってもよい。

いくつかの形態では、本発明の方法は、所定の（ゼロでない）量のエネルギーが、貯蔵ユニットによって、どの時刻にも供給されることができることを保証するように、エネルギー供給システムを運転することができる。

本発明の他の目的は、請求項に記載のエネルギー供給システムを制御する装置を提供することによって達成されうる。

〔図面の簡単な説明〕
すべての図面は、エネルギー貯蔵ユニットが地下の熱エネルギー貯蔵システムであるような特定の実施形態に関する。

図１は、上側のグラフにおいて、合成データとモデル値との例を示し、下側のグラフにおいて、予測エラーを示す。

図２は、ダイナミックプログラミングアルゴリズムの例を示す。

図３は、コスト関数の模擬展開を示す。

図４は、２月における１週間の模擬制御規則を示す。白は、制約が破られていることを示す。

図５は、本発明の制御方法が実施されたときに地下の熱エネルギー貯蔵システムによって供給される熱エネルギー流量の模擬展開を示す。

〔発明の詳細な実施形態〕
本発明は、一般に、エネルギー貯蔵ユニットとエネルギー生産ユニットを含む全種類のエネルギー供給システムに関する。エネルギー貯蔵ユニットの例は、車の熱エネルギー貯蔵システムを含む。この熱エネルギー貯蔵システムは、（例えば頻繁にスタート／ストップを行う車のエンジンにおいて）車のエンジンを冷却する液体を所望の温度範囲に維持するようなものであり、また、工作機械においては、コンピュータでは、マイクロプロセッサを冷却するようなものである。エネルギー貯蔵ユニットの他の例は、例えば、ブレーキ時の発電機や、原子力発電所などの発電所と組み合わせたポンプ貯蔵機構に対して、車で充電可能なバッテリーである。本発明の範囲には、様々なタイプのエネルギー貯蔵システムおよび方法、例えば、熱、機械、化学、電気エネルギー貯蔵方法およびシステムが含まれる。

本発明は、地下の熱エネルギー貯蔵システムを参照して説明され、本発明の一つの特定の実施形態は、地下の熱エネルギー貯蔵システムにおけるものである。本発明はこれに限定されない。本発明のこの観点の好ましい実施形態は、ここ以降、地下の熱エネルギー貯蔵システムのフィールドにおいて記述される。

ビルのグローバルなＨＡＣシステムは、２つのブロックを有する。第１に、エネルギー生産ユニットとして、旧来の暖房／冷房設備であり、ガス燃焼ボイラーと電気を消費する冷却装置である。第２に、エネルギー貯蔵ユニットとして、地下の熱エネルギー貯蔵システムであり、熱交換器と熱ポンプとに結合された地下のフィールドを有する。

冬の間、たいてい、フィールドから熱が抽出される。これはフィールドを冷却し、たいてい冷房が要求される夏のための準備となる。夏の間は、逆のシナリオが進む。

典型的な地下の貯蔵フィールドは、各季節に所定量の熱エネルギー（熱／冷気）が供給されるように設計することができる。しかしながら、これは、温度境界が侵害されない場合にのみ保証されうる。そのため、本発明の制御方法／装置の第１の特性は、フィールドを所定の温度範囲に維持するということとすることができる。この温度範囲は、時間（週、月、季節など）の関数として変化してよい。

好ましくは、他の２つの問題を考慮に入れる。

一つ目として、日または週ごとにビルの熱エネルギーの要求を予測することが、天候の変化によって、実行困難なタスクになりうる。季節スケールでのみ、要求の妥当な評価が提供できる。それゆえ、本発明の制御方法／装置の第２の特性は、該方法／装置が、要求サイドの確率論的な変動を扱うことができるのが好ましいということである。

二つ目として、好ましい第３の特性は、本発明の制御方法／装置が、可能な最低コストでビルの温度を調整することができるということである。これは、旧来のＨＡＣ設備と、貯蔵フィールドに結合された熱ポンプとの間の選択を最適化することによって得ることができる。

発明者の知識によれば、考え得る多くのアルゴリズムが、この目的に合っていると思われる。このアルゴリズムには、凸最適化アルゴリズムや間接的方法、非線形モデル予測制御、ダイナミックプログラミングがある。本実施形態は、後者のアルゴリズムの実施を示している。それは、このアルゴリズムが、すべての計算がオフラインで、すなわち、あらかじめ、制御方法／装置が運転される前に、実行可能という利点を有するからである。これにより、制御方法／装置の実際の取り付けが非常に楽になる。すなわち、オンサイトのコンピュータの高い処理能力は不要である。また、動力故障の場合の起動上の問題の発生が少ない。

それゆえ、本発明に係る制御方法／装置は、好ましくは、従来と比べてより小さな地下のフィールドおよびより小さな旧来の設備とを有するＨＡＣ設備を取り付けることができる。また、該方法／装置は、必要とされる熱および冷気の供給を保証する。

驚いたことに、ある条件下では、本発明の制御方法／装置は、フィールドから熱または冷気の抽出を、それがビルによって要求されていない場合でも、行ってもよい。後に明らかになる通り、このような運転戦略は、経済的には最も効率的な暖房／冷房となりうる。

本発明に係る制御方法の実施例を以下に述べる。第１に、地下のモデルが選択される。このモデルは、所定の運転戦略による地下の温度変化の予測を可能にする。地下の貯蔵システムの動態を記述するために、以下の一次応答モデルのような、相対的にシンプルなモデルを用いることができる。

ここで、ｘは、フィールドの平均温度（℃）であり、λは熱伝導度（Ｊ／ｓ／℃）であり、Ｔ∞は、平静な境界温度（１１℃）、すなわち、フィールドと離れている地面の温度であり、ｍは、質量（ｋｇ）であり、ｃは、熱容量（Ｊ／ｋｇ／℃）であり、ｕは、時間単位ごとに抽出される熱の量（Ｊ／ｓ）である。この方程式は、２つの未知数（ｍｃとλ）を有している。一つ目は、貯蔵されうる熱の量の単位である。この容量は、十分な熱を取り込めるように、十分大きくすべきである。熱伝導度は、大きな時間遅延を達成できるように、十分低くすべきである。この大きな容量と低い伝導度という組み合わせにより、夏季から冬季へ、また逆の方向へ、過剰な熱を大量に移動させることができる。

これらの不明な両パラメータは、地下のシステム（例えばＴＲＮＳＹＳ）のシミュレーションによって得られる合成データから評価を開始できる。パラメータｍｃとλとを最適化するための地下のシステムのモデルとして、Duct Ground Heat Storage Modelを用いることができる。結果を図１に示す。エラーにおける湾曲構造は、モデルの簡略化によるものであり、モデルの複雑さを増すことによって、例えば、２次効果を導入することによって、さらに減少させることができる。しかしながら、予測エラーの２乗平均平方根は０．０４８５℃で、最大変動は０．０８５７℃であるので、この簡素なモデルは制御装置／制御方法の実施には十分であると結論できる。さらに、エラーは冬の間は正であり、夏の間は負である。これは、実際の温度が、冬には高く、夏には低いことを意味する。したがって、制御方法／装置は、厳密に必要なものよりもさらに経済的であるといえる。

さらに、上記例の制御方法では、制約が満たされている。第１の制約は、地下の貯蔵システムを介するキャリア液体を循環させるのに用いるポンプに関する。ポンプの流速は、本実施例では、３４３ｋＷの熱流量に対応して、７８ｍ^３／ｈに制限されている（温度差は４℃に設定され、キャリア液体は、水と不凍液との混合物であり、その熱容量は３．９５Ｊ／ｋｇ／℃である）。もっと大きなポンプを取り付けると、圧力低下が重大になり、したがって多くのエネルギーが浪費される。そのため、

であり、ここで、ｕはフィールドの熱エネルギー流量を表す。もしｕが正であれば熱が抽出され、そうでなければ冷気が抽出される。シンボルｕが選ばれるのは、このシンボルが、通常、制御変数として用いられるからである。

第２の制約の組は、フィールドの温度に境界を付ける。地面とパイプとの間の空間は、グラウト材料で満たされる。これは、良好な熱伝導材である。しかしながら、凍ると、このグラウト材料にひび割れが発生する危険性があり、その結果、伝導性が低下する（不可逆的プロセス）。したがって、地下のフィールドの温度は、好ましくは、氷点（０℃）より低くすべきでない。他の端では、フィールドの温度が高くなりすぎると、ビルを冷房することはほとんど不可能になる。好ましくは、上限は、１０℃ないし１５℃の範囲である。本実施例では、地下のフィールドの温度の上限は１２℃に設定している。そのため、

であり、ｘは、地下のフィールドの温度である（このシンボルが選ばれるのは、これが状態空間変数であるからである）。

さらに、各季節の期間中に、ある量の熱エネルギー流量が保証されるべきである。これにより、追加の旧来のＨＡＣ設備の寸法をとることができる。原則として、保証される熱または冷気に対する任意の関数を選ぶことができる。すなわち、

であり、ｆ（ｔｉｍｅ）とｇ（ｔｉｍｅ）とは、時間の任意の関数である。本実施例では、ある程度簡素な関数を用いている。１年の時間枠が選択される。時間枠は、冬季と夏季とに分けられる。冬の間は、１０月１日から３月３１日までの期間として規定され、地下のシステムは、所望であれば、持続的に２００ｋＷの熱を供給することができるべきである。夏の間（４月１日から９月３０日まで）は、地下のシステムは、所望であれば、同じ量の冷気を供給することができるべきである。

ここで、ｑは、ビルからの熱エネルギー流量（パワー）の要求を表す。ビルからの熱エネルギーの要求が２００ｋＷより低ければ、要求ｑのみを供給することができる。しかしながら、それより多く必要であれば、フィールドは、２００ｋＷだけを供給すればよい。残りは、旧来のＨＡＣ設備や、フィールドや、あるいはその両方から供給されることができる。エネルギーコストを最小化する方向にバランスがとれるように選択される。

上記の最後の２つの方程式は、ユーザの要求を規定する他の形式によって置き換えることができる。制御規定が変わることになったとしても、同じフレームワークを適用することができる。これらの制約のすべてが、最終的な制御規定に影響を与えうる。

上記モデルと制約は、ダイナミックプログラミングアルゴリズムで実施できる。ダイナミックプログラミングアルゴリズムは、すべての変数を細分化する。すなわち、時間は、所定の時刻（ステップ）、例えば週１回にコントローラが評価されるように細分化される。要求されるまたは供給される熱／冷気は、−３４３ないし３４３ｋＷの１１個のステップに分けられる。温度は、０ないし１２℃の１０５個のステップに分けられる。

アルゴリズムは３つのブロックを有し、それらは再帰的に繰り返される。

第１に、最終コスト関数が定義される。この関数は、アルゴリズムの初期化とみなすことができ、各温度にコストを結合させる。最終コスト関数は、期間数Ｎに対し、図２の右側に示されている。最終コスト関数は、コストを、貯蔵されたエネルギーに関連する各数値に割り当てる。例えば、終点の温度や、周期の最後の時点である。それから、調子を合わせて後方で動作することによって、各時間間隔において、以前の各時間間隔、例えばＮ−１、Ｎ−２などでの新しいコスト関数を定義することができる。第２に、もっと早い時期のコスト関数を定義するために、アルゴリズムは、貯蔵されたエネルギーに関連する各数値、例えば前の週（時刻Ｎ−１）の温度、に対し、最適な熱流量ｕ＊を選択する。すなわち、最も低いコストを導く流量である。これは、図２の中央の地点と右の地点との間の矢印で示されている。このコストは、最終コストと、システムが最適な制御パラメータｕ＊の下で運転される場合のコストとで成り立っている。なお、制御パラメータの値は、温度とともに変化することに注意すべきである。第３に、温度ごとのこれらの最適コストは、期間Ｎ−１での新しいコスト関数を生む。これは、前の週の最適な制御パラメータを検索するのに用いることができる。この処理は、もっと早い期間Ｎ−２、Ｎ−３、…において、すべての週のすべての温度に対して最適なコントローラが見つかるまで繰り返すことができる。

格納すべきすべてのものは、各時刻で規定されたコスト関数である。本実施例で与えられた温度と時間に対する最適な制御パラメータを見つけるために、図２の破線矢印で示すように、すべての可能性のある値が評価される。制約に背くような値は制限される。残った組から、最も低いコストに対応する値が選択される。この処理は、システムがどのような状態にあっても、制約に背くことがないということと、最適な制御パラメータが選択されたということを保証することができる。

本実施例では、実施された制御方法は、冬の最終日に終わる。前述したように、最終コスト関数のねらいは、コストを、その（最終の）日の各温度に関連づけることである。これは２つのステップにて行うことができる。第１に、最初の推測が行われる。次に、より良い最終コスト関数へ収束させるために、数年にわたってアルゴリズムが繰り返される。最初の推測を見つけるために、今度の夏において、フィールドが冷気を供給するのに用いられるということを議論することができる。したがって、もし地面ができるだけ冷たいならば、有利である。最初の最終コスト関数は、以下の式の通り、最終の温度ｘ_Ｎに単純に比例したものとすることができる。

最終コスト関数のこの簡素化に起因する制御規則のエラーを最小化するために、数年にわたってダイナミックプログラミングアルゴリズムを行うことができる。４月１日のコスト関数が計算されるたびに、この関数は、最終コストの改良された評価物として用いられる。限られた回数の後、例えば２回の繰り返しの後、収束が得られる。さらに、それが本当の最終コスト関数に収束するとの証明が得られる。

さらに、ステージコストＬを計算することができる。時間枠は１週間のステップに細分化される。ステージすなわち進行度に対するコスト（cost-to-go）関数は、システムが所定の制御条件下で運転された場合のコストを示すものである。このステージすなわち進行度に対するコスト関数自体は、フィールドの温度と、選択された運転条件、すなわち、それぞれ、要求および供給される熱／冷気であるｑとｕ、との関数である。進行度に対するコスト関数の外観を表１に示す。すなわち、表１は、ステージコストまたは進行度に対するコスト関数である。

熱が要求され（ｑ＞０）、フィールドが熱を供給する（ｕ＞０）場合は、コストは、２つの期間からなる。すなわち、フィールドによって供給されない部分は、旧来の設備、例えばボイラーによって供給されなければならない。この期間の間は、ガス価格ｋ_Ｋと効率ηｋ_Ｋとを考慮に入れる。２番目の期間は、熱ポンプの電気コストと、その性能係数ＣＯＰ_Ｋとを含んでいる。

熱が要求されるが熱が供給されない（ｑ＞０，ｕ≦０）場合は、すべての熱が旧来の設備から供給されなければならない。冷気が要求されるが冷気が供給されない（ｑ＜０，ｕ≧０）場合は、冷房設備は、相対的に高いコストで冷気を供給しなければならない。最後に、冷気が要求されて冷気が供給される（ｑ＜０，ｕ＜０）場合は、フィールドによって供給されない部分だけが、旧来の設備によって供給されなければならない。

なお、必要以上の熱や冷気が供給された場合は、この過剰分は、無料分のロスである。夏の間、フィールドを暖めるのはおそらくきわめて容易であるが、冬の間のある条件下では、外の温度は高すぎて、フィールドを無料で冷却することができなくなる可能性がある。しかしながら、これは状況に大きく依存しており、本実施例では無視している。

ここでは、上述したダイナミックプログラミングアルゴリズムの数学的公式について述べる。最適なパラメータは以下のように与えられる。

ｕ_ｋ＊は、制御規定に関する。その値は、与えられた平均温度ｘと要求される熱エネルギー流量ｑの量に対して、ある週ｋにおいてフィールドから抽出されうる熱エネルギー流量の最適な量である。その値は、制約ｈ_１およびｈ_２内のｕに対するすべての可能性のある値を走査し、制約ｈ_３ないし ｈ_６に背くすべての解を除去し、コストを最小化する値を選択することによって、計算することができる。このコストは以下のように計算できる。

ここで、右辺は、すべてのｑ（将来要求される熱）にわたって平均されたコストである。この平均化処理は、予測される、要求される熱エネルギー流量の分布を用いる。実際には、これは、真夏に熱が要求されるような状況には、もしこれが非常にありそうもない場合には、重要視しないということを意味する。

図３に、時間と温度との関数としてのコスト関数の模擬展開（simulated evolution）を示す。この図を解釈するために、４月に対応する左上部の線から始める。この線は、翌年の４月までのオフィスビルの空調を行うのに必要な、予測されるコストである。地下のフィールドが４℃より暖かければ、コスト関数は示されない。これは、このように高い温度に対しては、フィールドは、夏じゅう、２００ｋＷの冷気を供給することができることを保証できないからである。翌月、温度範囲は、より高温側にシフトする。この原因は、もし温度がゼロに近づきすぎると、フィールドが、近づく冬において２００ｋＷの熱を供給することを保証できないからである。夏の終わりまでに、温度は１０℃より高くなり、冬の間に熱を供給する準備ができる。冬季には、逆のことが起き、フィールドは冷却される。

図３から、夏季には、コスト関数はむしろ平坦であり、温度変化はコストにほとんど影響を与えないということがわかる。一方、冬には、温度ははるかに重要である。フィールドから冷気が抽出されると、冷気は、オフィスビルへ無料で供給される。一方、もし熱が抽出されれば、その熱は品質を上げなければならず、コストがかかる。これにより、ほとんどの費用を、冬に予測することができる。

図３は、翌年の４月の運転で予測される最終コストを示している。示されているように、冬季に、最終コストの最も顕著な減少を予測することができる。

２月の特定の週の間について、図４に、模擬制御規定が示されている。１年のこの時期には、夏の間の冷房を供給するためにフィールドを冷却することをねらいとすることができる。同時に、フィールドは、好ましくは、最大２００ｋＷの要求される暖房を供給すべきである。図４では、ここ以降で述べるように、７つの領域が確認できる。
（１）もし温度が５．３℃より高ければ、フィールドは、完全な夏季の２００ｋＷの冷房を供給できないであろう。そのため制約ｈ_６が背かれる。
（２）もし温度が１．３℃より低ければ、フィールドは、残りの冬季の２００ｋＷの供給を保証できない。そのためこの領域では制約ｈ_５が背かれる。
（３）もし３００ｋＷの暖房が要求されれば、供給される量はフィールドの温度に依存する。１．３℃ないし１．９℃では、保証される２００ｋＷだけが供給され、１．９℃より高ければ、要求される３００ｋＷが供給される。もしフィールドの温度が５．１℃ないし５．３℃であれば、３００ｋＷは依然として供給可能であるが、３４３ｋＷを抽出して４３ｋＷの過剰の熱を排出したほうが有利である。もし何も動作しなければ、次の夏の間に２００ｋＷの冷房を保証することは不可能になるであろう。
（４）もし２００ｋＷより小さい量が要求されれば、少なくともこの量が供給されるので、制約は背かれない。しかしながら、フィールドの温度が５．０℃より高くなれば、ビルにより要求されるのよりも多くの熱を抽出したほうが有利である。この過剰分は排出しなければならない。
（５）もしこの年のこの期間に冷気が要求されれば、供給を最小化することは約束されないので、コントローラは、フィールドの温度を自由に最適化できる。０．５℃ないし１．５℃では、フィールドは、実際に、あまりにも寒く、追加の熱がフィールドに供給される。これにより、フィールドが、より最適な温度に近づく。
（６）１．５℃ないし３．６℃では、温度は最適であり、要求される冷気が供給される。
（７）温度がこの３．６℃より高い場合には、もし熱が抽出されて排出されればそれが最も有利である。一方、旧式の設備が、要求される冷気を供給する。このように動作させる理由は、フィールドが実際にはあまりにも寒いからである。もし何も動作しなければ、今度の冬において、２００ｋＷの暖房を供給することは不可能になるであろう。

図５では、１年の毎月における典型的な週について、選択された制御パラメータ（供給される熱エネルギー流量）を示している。この図から、夏の期間中、もし温度が低すぎる場合には冷気を抽出することによってシステムがほぼ強制的に暖められることがわかる。これは春に最も明白であり、そこでは、図５において大きな垂直のブルー・バンドがあることがわかる。フィールドが暖められすぎたときだけ、熱が抽出されるが、これはむしろまれである。夏の終わりに向かって、フィールドは相対的に暖かくなり、たいていは、要求される熱が供給される。冬には、逆のシナリオが進む。すなわち、熱を抽出することによってフィールドが強制的に冷却される。

連続した制御パラメータは、一年中、温度が所望の範囲にあることを保証することができる。要求に応じて、フィールドから抽出されるまたはフィールドへ供給される最適な量のエネルギーは、少し変動する可能性がある。夏の間の任意のときにおいて、所望であれば少なくとも２００ｋＷの冷気が供給され、また、冬の間は、２００ｋＷの熱を供給することができる。これらの運転条件下において、地下のフィールドの温度が０℃より低くなる、あるいは１２℃より高くなることは不可能である。特に、暖房と冷房は、旧来の設備と地下の貯蔵フィールドとの間で仕切りを設けることができ、それにより、トータルコストを最小化できる。

本発明の制御方法／装置の実施は、フィールドの（平均）温度を測定する測定方法／装置で補足されてもよい。これは、ボアホールからいくらか離れた地面に温度センサを挿入することによって測定してもよい。センサの平均値はおそらく、このパラメータのよい基準となる。あるいは、１日か２日間停止した後のキャリア液体の温度を用いてもよい。オフィスビルは週末には使われないことが多く、また、このような期間の後には、キャリア液体の温度は平均フィールド温度にかなり近くなっている可能性がある。

本発明に係るダイナミックプログラミングのアプローチの利点は、最終結果が大きな配列であることであり、これは、現行の旧来の制御規定を適用するためにすでに存在しているであろう小さなコンピュータに容易に格納できる。モデルの予測制御アルゴリズムであれば、結果として同様のコントローラとなって、システムの最適な制御値を評価するのにはもっと能力の高いコンピュータを必要とするであろう。

しかしながら、本発明は、上述の実施形態や、適用分野に限定されない。

別の特別な適用は、バッテリーエネルギー貯蔵システムである。本発明のこのような観点からの好ましい実施形態は、車や他の乗り物のためのエネルギー供給システムに関連して、ここ以降で述べる。

車のためのエネルギー供給システムは、２つのブロックを有している。第１に、エネルギー生産ユニットとして、ガソリンエンジンであり、第２に、エネルギー貯蔵ユニットとして、バッテリーである。前述の実施例のビルの全体的なＨＡＣシステムについては、モデルと制約とがここで規定されて、ダイナミックプログラミングアルゴリズムへ実施されてもよい。モデルは、バッテリー機能を記述し、また、特に、その容量や、そのモデルが時間単位ごとにシステムに放出できるエネルギー量を考慮に入れてもよい。制約は、例えば、バッテリー容量、バッテリー充電に要する時間、貯蔵したエネルギーをバッテリーがシステムに放出する速さを含むことができる。追加の制約としては、車での旅行全体の間にある量のエネルギーが保証されるべきであるということも、考慮に入れてよい。

ここで、アルゴリズムは、３つのブロックを有していてもよい。これは再帰的に繰り返される。最終コスト関数は、アルゴリズムを初期化し、コストを、例えば、バッテリーの各電圧に結合させる。バッテリーの電圧は、エネルギー貯蔵ユニットすなわちバッテリーの中に含まれるエネルギーを示すことができる。制御装置は、任意の旅行が規定できる、あるいは、循環旅行、例えば家・仕事・家という日常の旅程を格納することができる、ＧＰＳシステムに結合させてもよい。これは、時間枠を規定してもよい。第２に、アルゴリズムは、最後の同様の旅行の、可能性のある各電圧に対し、最適なエネルギー流量を選んでもよい。すなわち、最小コストを導く流量である。第３に、各電圧に対するこれらの最適コストは、新しいコスト関数を生む。これは、以前と将来の電圧に対する最適な制御パラメータを見つけるのに用いることができる。また、さらなる制約をシステムに導入してもよい。安全面の理由から、バッテリーは、任意のときに、最小値として、ある量のエネルギーを供給できるようになっているべきである。これは、停止状態から道路の交差点を横切るべく加速するときや、車両を追い抜くときや、緊急のアクションを起こすときに必要となろう。この制約は、任意のときに最小のエネルギーを供給できるという、熱貯蔵システムの制約と似ている。

本発明に係る制御方法および装置は、このようにして、車内に、本発明以外で必要となろうものよりも小さなガソリンエンジンを有するエネルギー供給システムを搭載することができる。にもかかわらず、この制御方法／装置は、必要なあるいは所望の量のエネルギーの供給を保証することができる。

ほぼすべてのバッテリーパワーを使った目的地に到着することは有利となりうる。再充電操作がより効率的になるからである。これは、望むならば考慮に入れることができるさらなる制約となりうる。

本発明のさらなる実施形態は、一つまたはそれより多い発電所と組み合わされるポンプ貯蔵システムに関する。特に、もし発電所が原子力発電所の場合、その発電出力は、ゆっくりとしか変化できない。一日の間の迅速な電力変化に対し、ポンプ式水貯蔵機構は、必要な電気を生み出すタービンを駆動することができる。一日の終わりには、上部の貯蔵器はほとんど完全に枯渇されるべきであり、それにより、夜の電力使用の低いときに、原子力発電所からの、使用されない電力が、低コストの夜料金の電気を使って、より高い貯蔵器へ、水を注入するのに用いることができる。もし、昼間の終わりに上部の貯蔵器があまりにも満杯であれば、上部の貯蔵器のレベルを増加させるために、発電所から、あまり低価格でないエネルギーを用いることができる。

この実施形態においても、さらなる制約をシステムに導入してもよい。停電を防ぐために、ポンプ貯蔵システムは、原子力発電所が迅速に反応できないような任意のときに、最小値としてのある量のエネルギーを供給できるようになっているべきである。もしこの緊急電力が利用できなければ、交流電力の位相タイミングが同期からはずれて発電機がドミノ倒し式に脱落する危険がある。この制約は、任意のときに最小のエネルギーを供給できるという、熱貯蔵システムの制約と似ている。

本発明に係る制御方法／装置は、それゆえ、最適なコストで、必要なあるいは所望の量のエネルギーの供給を保証することができるポンプ貯蔵機構を有するポンプ貯蔵エネルギー供給システムの使用を可能にする一方で、安全面の条件を維持することができる。

本発明の他の実施形態は、以下のように規定することができる。

エネルギー貯蔵装置、例えば、熱、機械、化学、電気エネルギーの貯蔵装置を運転する方法。上記エネルギー貯蔵装置は、エネルギー貯蔵装置に貯蔵されるエネルギーの量に関連する値に依存する、例えば、熱、機械、化学、電気エネルギーなどの、ある量のエネルギーを貯蔵する。例えば、熱エネルギー貯蔵装置の温度に依存する。本方法は、以下のステップを有する。
・制約となるエネルギー流量を選択するステップ。このエネルギー流量とは、例えば、熱、機械、化学、電気エネルギー流量であり、上記エネルギー貯蔵装置が所定の時間枠において所定の時刻に供給することが保証されている流量である。
・エネルギー貯蔵装置に貯蔵されるエネルギーの量に関連する値のプロフィール範囲（profile range）を規定するステップ。例えば、熱エネルギー貯蔵装置の温度のプロフィール範囲であり、このプロフィール範囲は、エネルギー貯蔵装置に貯蔵されるエネルギー量に関連する任意の値を用いて、例えば上記範囲の任意の温度を用いて、制約となるエネルギー流量が、上記各時刻に供給可能となるように、選択される。
・上記各時刻に上記プロフィール範囲内でエネルギー貯蔵装置を運転するステップ。

本方法の上記プロフィール、例えば温度プロフィールは、所定の周期を有して周期的であってよく、上記時間枠は、少なくとも半周期にわたっていてよい。

本発明の他の実施形態は、以下のように規定することができる。

エネルギー貯蔵ユニットを有するシステムを運転する方法。例えば、熱、機械、化学、電気エネルギー貯蔵ユニット、エネルギー生産ユニット、エネルギー浪費（dissipating）ユニットである。ここで、エネルギー浪費ユニットは、多数の時刻でエネルギー流量を要求する。要求された流量は、システムによって完全に供給される。本方法は、貯蔵ユニットによって供給される、要求された流量の、ある時刻での部分を規定することを含む。ここで、この規定ステップは、上記時刻に、および、上記時刻から所定の時間枠の終わりまでの間に、少なくとも貯蔵ユニットと生産ユニットとを運転するためのコストを計算することを含み、また、運転コストを最小化する、要求された流量の部分を選択することを含む。

運転コストは、プロフィール範囲内で貯蔵ユニットに貯蔵されたエネルギーの量に関連する各値に対して、例えば、熱エネルギー貯蔵ユニットの温度プロフィール範囲内の各温度に対して、計算されてよい。

運転コストは、エネルギー貯蔵ユニットによって供給されうる、要求された流量の各部分に対して、計算されてよい。

運転コストは、要求された流量の所定の範囲内で、要求された流量の各値に対して、計算されてよい。

上記運転コストの計算ステップは、あるグループから選ばれる一つまたはそれより多い変数のすべての値に対して、また、上記時間枠内のすべての時刻に対して、あらかじめ行われ、テーブルに格納される。このグループは、貯蔵ユニットに貯蔵されるエネルギー量に関連する値、例えば貯蔵ユニットの温度、要求された流量、および、要求された流量の部分よりなるグループである。また、上記選択ステップは、上記テーブルの、要求された流量の部分を調べることを含む。これは、わずかな値だけを、例えばルックアップテーブル内で、調べるだけでよいので、決定時におけるシステムの複雑さが少ないという利点がある。

熱エネルギー貯蔵装置または熱エネルギー貯蔵ユニットは、地下の熱エネルギー貯蔵システムであってよい。

エネルギーを貯蔵する装置、例えば、熱、機械、化学、電気エネルギー貯蔵装置であって、上述の方法を行う手段を備えている。

エネルギー貯蔵ユニット、例えば、熱、機械、化学、電気エネルギー貯蔵ユニットと、エネルギー生産ユニット、例えば、熱、機械、化学、電気エネルギー生産ユニットと、エネルギー浪費ユニット、例えば、熱、機械、化学、電気浪費を有するシステム。このシステムはさらに、上述の方法を行う手段を備えている。

上記システムは、ビルの暖房と空調とを行うシステムであってよい。

上側のグラフにおいて、合成データとモデル値との例を示し、下側のグラフにおいて、予測エラーを示す図である。 ダイナミックプログラミングアルゴリズムの例を示す図である。 コスト関数の模擬展開を示す図である。 ２月における１週間の模擬制御規則を示す図であり、白は、制約が破られていることを示す。 本発明の制御方法が実施されたときに地下の熱エネルギー貯蔵システムによって供給される熱エネルギー流量の模擬展開を示す図である。

Claims (15)

1. エネルギー貯蔵ユニットとエネルギー生産ユニットとを備えたエネルギー供給システムを運転する方法であって、
   上記エネルギー供給システムが作動する時間枠を規定するステップと、
   規定された上記時間枠の任意の時刻に、上記エネルギー貯蔵ユニットがエネルギーを供給するのに適合していることを保証するように、上記エネルギー貯蔵ユニットによって供給されるエネルギーの量を制御するステップとを有している方法。
2. 上記エネルギー貯蔵ユニットによって供給されるエネルギーの量を制御するステップが、
   規定された上記時間枠のある時刻に、および、上記時刻から規定された上記時間枠の終わりまでの間に、上記エネルギー貯蔵ユニットを、またオプションとしては上記エネルギー生産ユニットを、運転するコストを計算するステップと、
   上記エネルギー供給システムを運転するコストを最小化する、上記エネルギー貯蔵ユニットによって供給されるエネルギーの最適な量を選択するステップとを含む請求項１に記載の方法。
3. 上記エネルギー貯蔵ユニットによって供給される、要求された流量の各部分に対して運転コストが計算される請求項２に記載の方法。
4. 要求された流量の所定範囲内で、要求された流量の各値に対して運転コストが計算される請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
5. 運転コストを計算するステップが上記時間枠内のすべての時刻に対してあらかじめ行われ、テーブルに格納され、
   選択するステップが、上記テーブルの、要求された流量の部分を調べることを含む請求項１ないし４のいずれか１項に記載の方法。
6. 上記エネルギー貯蔵ユニットが地下の熱エネルギー貯蔵システムである請求項２ないし５のいずれか１項に記載の方法。
7. エネルギー貯蔵ユニットとエネルギー生産ユニットとを含むエネルギー供給システムを運転するのに適合したコントローラであって、
   請求項１ないし６のいずれか１項に記載の方法を行うように構成されたコントローラ。
8. 上記エネルギー供給システムが、ビルの暖房および／または空調のシステムである請求項７に記載のコントローラ。
9. 上記エネルギー供給システムが、乗り物に動力を供給するシステムである請求項７に記載のコントローラ。
10. エネルギー貯蔵ユニットとエネルギー生産ユニットとを含むエネルギー供給システムを時間枠にわたって運転する方法であって、
    上記時間枠の少なくとも一つの時刻において、
    上記時間枠の少なくとも一つの時刻に対し、エネルギー流量が、上記エネルギー貯蔵ユニット内に含まれるエネルギーを示すものの関数として規定される少なくとも２つの値から選ばれるような第１の関数と、上記エネルギー貯蔵ユニット内に含まれるエネルギーを示す少なくとも一つのものに対し、エネルギー流量が、上記時間枠における時刻の関数として規定される少なくとも２つの値から選ばれるような第２の関数とのうち少なくとも一つから選ばれる関数としての、上記エネルギー貯蔵ユニットから除去されるエネルギー流量を選択するステップと、
    選択されたエネルギー流量を上記エネルギー貯蔵ユニットから抽出するステップとを有する方法。
11. 上記エネルギー供給システムが、ビルの暖房および／または空調のシステムである請求項１０に記載の方法。
12. 上記エネルギー貯蔵ユニットが熱エネルギー貯蔵システムである請求項１０または１１に記載の方法。
13. 上記エネルギー貯蔵ユニットが地下の熱エネルギー貯蔵システムである請求項１２に記載の方法。
14. 上記エネルギー貯蔵ユニット内に含まれるエネルギーを示すものが、熱エネルギー貯蔵システムの温度である請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の方法。
15. エネルギー貯蔵ユニットとエネルギー生産ユニットとを含むエネルギー供給システムを時間枠にわたって運転するのに適合したコントローラであって、
    上記時間枠の少なくとも一つの時刻において、
    上記時間枠の少なくとも一つの時刻に対し、エネルギー流量が、上記エネルギー貯蔵ユニット内に含まれるエネルギーを示すものの関数として規定される少なくとも２つの値から選ばれるような第１の関数と、上記エネルギー貯蔵ユニット内に含まれるエネルギーを示す少なくとも一つのものに対し、エネルギー流量が、上記時間枠における時刻の関数として規定される少なくとも２つの値から選ばれるような第２の関数とのうち少なくとも一つから選ばれる関数としての、上記エネルギー貯蔵ユニットから除去されるエネルギー流量を選択するコントローラ。

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