JP2014125123A - エネルギー最適運用システム、エネルギー最適運用方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数台のエンジンを有する大型船舶を対象に、船舶でのエネルギー予測に基づくシミュレーションや居住区のエネルギー需要も想定した最適化を行う。
【解決手段】居住区も含めた船内のエネルギー予測モデル、事前の運航計画、及び予測情報に基づいて、予め必要となる推進電力、補機の加熱に必要な熱量、冷暖房の熱量についての需要予測を行い、その需要予測に基づいて、複数台のエンジンの各々の出力比率を最適化する。そのため、事前に航路の制約に基づいて複数のケーススタディを行い、エネルギー使用量の最適条件を抽出する。最適条件を基に、船内のエネルギー予測モデルを用いて運航計画・時間、乗客数、気象予報、海象予報から推進電力の予測を行い、船内全体のエネルギー運用計画を立案する。電力使用量のピークを予測し、予測されたピークから、船舶機器の運転時間を再計画し、電力使用量のピークカットをする。
【選択図】図１

Description

本発明は、エネルギー最適運用システムに関し、特に大型船舶のエネルギー最適運用システムに関する。

現状の技術において、一般船を対象としたシステムは、一部メーカが商品化している。一般船では居住区での電力はほぼ一定であり、ほとんどのエネルギーは推進部にて消費される。

また、現在においても、天候や海象（Ｓｅａ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）等に応じた運転は、船長の経験と勘に頼っていることが多い。船舶の運航情報はその航海限りで活用されるのみであり、データベースとして取得・蓄積されることがほとんどなく、次の航海に活用されていない。

また、大型客船等では、一般船と異なり、船内電力に関しては推進部と並行して居住区の電力使用量も多いが、需要（Ｄｅｍａｎｄ）が発生した際にその需要に応じて発電するだけであり、現状最適化等については考慮されていない。

また、船内の冷暖房に使用する冷水・温水の需要についても、事前に予測することなく、必要になった段階で必要な量を生成するだけであり、効率化については考慮されていない。

このように、大型船舶のエネルギー最適運用システムの分野においては、依然として多くの改善の余地が残されている。

［公知技術］
この技術分野における公知技術として、特許文献１（特表２００９−５０５２１０号公報）に船舶でのエネルギー源の使用を最適化する技術が開示されている。この公知技術では、燃料効率に関して最適化された船舶のコンピュータシミュレーションモデルを作成する。なお、コンピュータシミュレーションモデルを作成する際、船舶のコア構成要素及び構造特徴を説明する式群から式を選択し、船舶のコア構成要素及び構造についての特徴データ群からデータを選択する。更に、コンピュータシミュレーションモデルを使用して船舶の燃料効率を最適化する。しかし、この公知技術では、エネルギー源の使用を最適化することは考慮されているが、エネルギー予測に基づくシミュレーションや居住区のエネルギー需要も想定した最適化については考慮されていない。

他にも、最適化計算手法を用いて燃費最小となる最適な航路を探索する運航支援システムに関する公知技術として、特許文献２（特許第４９７０３４６号公報）に船舶の運航支援システムと船舶の運航支援方法が開示されている。また、特許文献３（特許第４９３４７５６号公報）に船舶最適航路計算システムが開示されている。また、特許文献４（特開２００８−１４５３１２号公報）に最適航路探索方法が開示されている。

しかし、上記の各公知技術においても、排熱回収機器の運転状況を含めたトータルの燃料消費量を事前に正確に評価することはできていない。また、船の運航や船内機器、船内の居住区や店舗設備等のエネルギー需要予測に基づき、船内機器の運転計画立案や計画的なエネルギー需要のピークカット・ピークシフト等を行うことはできていない。更に、船内機器（発電機、排熱回収機器等）の仕様変更や新規導入時、これらの燃費への影響を評価することはできていない。

特表２００９−５０５２１０号公報 特許第４９７０３４６号公報 特許第４９３４７５６号公報 特開２００８−１４５３１２号公報

本発明では、居住区も含めた船内のエネルギー予測モデルと、事前の運航計画及び予測情報に基づいて、予め必要となる推進電力、補機の加熱に必要な熱量、冷暖房の熱量についての需要予測を行うエネルギー最適運用システムを提案する。

本発明に係るエネルギー最適運用システムは、事前に航路の制約に基づいて、複数のケーススタディを行い、エネルギー使用量が最適となる条件を抽出する最適条件抽出部と、抽出された最適条件を基に、船内のエネルギー予測モデルを用いて、運航計画・時間、乗客数、気象予報、海象予報のうち少なくとも１つから推進電力の予測を行い、船内全体のエネルギー運用計画を立案する計画立案部と、電力使用量のピークを予測し、予測されたピークを基に、船舶内で使用される機器の運転時間を再計画し、電力使用量のピークカットをする機器運転時間調整部を備える。

船舶でのエネルギー予測に基づくシミュレーションや居住区のエネルギー需要も想定した最適化を行うことができる。

本発明の第１実施形態に係るエネルギー最適運用システムの構成例を示す図である。 エネルギー予測モデル（Ｅｎｅｒｇｙ Ｆｌｏｗ Ｍｏｄｅｌ）の説明図である。 複数エンジンでの出力設定の説明図である。 エンジン出力と燃費の関係の説明図である。 エンジン負荷率に伴う発電出力による燃費消費量の比較を示す図である。 ケーススタディ検討事例（波高）の説明図である。 ケーススタディ検討事例（燃費）の説明図である。 機器の稼働タイミングのシフトによる変化の説明図である。 機器の稼働タイミングのシフト前後の数値の説明図である。 本発明の第２実施形態に係るエネルギー最適運用システムの構成例を示す図である。 船内で使用される熱・電力の系統モデルの説明図である。 船内で使用される熱・電力の系統モデルの流れ図である。

＜第１実施形態＞
以下に、本発明の第１実施形態について添付図面を参照して説明する。

［システム構成］
図１に示すように、本実施形態に係るエネルギー最適運用システムは、最適条件抽出部１１と、計画立案部１２と、機器運転時間調整部１３を備える。

最適条件抽出部１１は、事前に航路の制約等から、図２に示すような船内のエネルギー予測モデル（Ｅｎｅｒｇｙ Ｆｌｏｗ Ｍｏｄｅｌ）を用いて、複数のケーススタディ（事例研究：ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ）を行い、エネルギー使用量が最適となる条件（最適条件）を抽出する。

計画立案部１２は、抽出された最適条件を基に、図２に示すような船内のエネルギー予測モデル（Ｅｎｅｒｇｙ Ｆｌｏｗ Ｍｏｄｅｌ）を用いて、運航計画・時間、乗客数、気象予報（風向、風速、気温、湿度）、海象予報（潮流、波）から推進電力の予測を行い、船内全体のエネルギー運用計画を立案する。

機器運転時間調整部１３は、船舶内で使用される機器の運転時間を固定の時間帯とせず、電力使用量のピークを予測し、そのピークから外れる／シフトするように再計画（機器の運転時間を調整・変更）する。これにより、電力使用量のピークカットをすることができる。また、エネルギー使用タイミングを最適化することで、エネルギー使用量を低減することができる。例えば、船内のランドリー（ｌａｕｎｄｒｙ）の稼働時間を、夕食時等のように電力使用量がピークとなる時間帯を避け、早朝に稼働させることで、全体のエネルギー使用量を低減させることができる。

［本実施形態固有の作用・効果］
これまでは、船内で必要な電力や温水・冷水については、その都度の需要に応じた対応となっていた。本実施形態では、船内のエネルギー予測モデルを用いて、事前に運航計画及び予測情報を作成する。そして、事前の運航計画及び予測情報に基づいて、予め必要となる推進電力、補機の加熱に必要な熱量、冷暖房の熱量についての需要予測を行う。

また、本実施形態では、上記の需要予測で得られたデータを基に以下の対応を行うことで、エネルギー消費量の削減を図ることができる。

（１）図３に示すように、エンジン出力が燃料消費効率（燃費）の良い負荷帯（例えば８０％〜９０％）となるように推進電力を調整（複数エンジンでの出力設定等）する。ここでは、最適化を行う前のグラフが最適な負荷帯を外れた運転をしているが、事前に必要電力を予測することで最適な負荷帯での運転を行うことができるようになる。

（２）図４Ａ、図４Ｂに示すように、エンジン複数台運転の際、それぞれのエンジンの負荷率を平均する制御方法から、複数のエンジンを組み合わせた時の出力と燃費の関係を考慮し、複数台運転において燃費最小となる出力比率を最適化する。従来は、複数台のエンジンを稼働させる場合には、経年劣化の状況を揃えるために、それぞれのエンジンを同一負荷で運転していた。例えば１台運転から２台運転に切り替えた際、それぞれの負荷率を５０％にする運用を行っていた。仮に必要出力が１２０００ｋＷである場合、２台のエンジンを同一負荷にするため、それぞれの出力を６０００ｋＷとしていた。また、エンジン稼働時間を揃えるためにエンジン起動の順番を変更するプログラムを別途導入する必要があった。本実施形態では、１台目のエンジン負荷上昇時に、２台目のエンジンを投入する際、１台目のエンジン負荷を８５％負荷（最適負荷率）とし、２台目のエンジン負荷を最低負荷率から徐々に上昇させる。仮に必要出力が１２０００ｋＷである場合、最終的に、１台目のエンジンの出力を１００００ｋＷとし、２台目のエンジンの出力を２０００ｋＷとする。このようにすることで、２台平均の燃費率は、２台を同一負荷率にした時よりも下げることができる。３台目、４台目のエンジンを稼働する場合も同様に設定することで、複数台のエンジンを同一負荷で稼働させる場合の燃費よりも良い燃費率を得ることができる。

（３）図５Ａ、図５Ｂに示すように、海象予測を基に、好海象時には船速を上げ、荒海象時には船速を下げる制御を行う。船が航行する際に必要なエネルギーは、概略以下の式で表される。

Ｅ：航行エネルギー
Ｒ：航行抵抗
Ｖ：船速
よって、海象条件が悪化した場合に、同一船速を維持しようとすると、より多くのエネルギーが必要となる。客船の場合、従来の運転方法では、一定船速を維持するため、海象が悪化して推進エネルギーが多く必要になった場合、仮にエンジン台数が２台から３台に増えた場合は、船長の判断で３台のエンジンを、効率の良い８０％前後の負荷帯で運転することがあり、より燃料消費量を過大にしてしまっていた。本実施形態では、気象予測（天候等）や海象予測（波高等）を基に、一航海における平均船速一定になるように、海象条件悪化による航行抵抗増大時は船速を下げ、海象条件が好転した場合は船速を上げることで、燃料消費のピークを抑え、燃料消費量を削減／最小化する。

（４）図６Ａ、図６Ｂに示すように、船内電力予測情報を基に、船内機器で稼働する時間帯を任意に変更できる機器の稼働タイミングを、ピーク電力値を下げるように変更する機能を有する。具体的には、船内のエネルギー予測モデルを用いて、予測に必要な入力データ（船舶の運航計画、乗客数、船内イベント計画、気象海象予測情報等）を代入し、船内での電力需要の予測を行う。また、時系列の必要電力量とそれに伴うエンジン稼働台数の関係を抽出する。また、船内で電力を使用する機器のうち、稼働タイミングを変更可能な機器として、ランドリー、造水装置、空調（パブリックスペース用）を想定している。但し、実際には、これらの例に限定されない。仮にエンジン台数の切り替え（新たなエンジンの投入）が必要な電力を１０．５ＭＷとする。ランドリー稼働時の電力を１ＭＷ、造水装置を０．６ＭＷと仮定して、ランドリー稼働時間を前の時間にシフトし、造水装置の稼働時間を後の時間にシフトすることで、ピークカットを行い、エンジン稼働時間を全ての時間帯で２台に抑えることができる。

（５）上記の（４）と同様に、船内電力予測情報を基に、空調設定温度を下げることで、ピーク電力値を下げる制御を行う。

［ハードウェアの例示］
以下に、上記の最適条件抽出部１１、計画立案部１２、及び機器運転時間調整部１３の各々を実現するための具体的なハードウェアの例について説明する。

図示しないが、上記の最適条件抽出部１１、計画立案部１２、及び機器運転時間調整部１３の各々は、プログラムに基づいて駆動し所定の処理を実行するプロセッサと、当該プログラムや各種データを記憶するメモリを備えた計算機等の電子機器によって実現される場合がある。

上記のプロセッサの例として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ネットワークプロセッサ（ＮＰ：Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、或いは、専用の機能を有する半導体集積回路（ＬＳＩ：Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等が考えられる。

上記のメモリの例として、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ等の半導体記憶装置、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の補助記憶装置、又は、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のリムーバブルディスクや、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等の記憶媒体（メディア）等が考えられる。また、バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）やレジスタ（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）等でも良い。

なお、上記のプロセッサ及び上記のメモリは、一体化していても良い。例えば、近年では、マイコン等の１チップ化が進んでいる。したがって、電子機器に搭載される１チップマイコンが、上記のプロセッサ及び上記のメモリを備えている事例も考えられる。

但し、実際には、これらの例に限定されない。

＜第２実施形態＞
以下に、本発明の第２実施形態について説明する。

本実施形態では、船舶における「エンジン排熱」を回収する機構として、熱システムとして高圧蒸気を得る排ガスエコノマイザ及び低圧蒸気を得る排ガスエコノマイザ、高温水を得るエンジンジャケット冷却機構及びエアクーラー等を使用する。

そのエンジン排熱の熱が燃料の加熱や補機の温度上昇に使われることは知られている。本実施形態では、エンジン排熱を回収する機構において、「吸収式冷凍機」を導入し、船内で冷房空調に用いられる冷水を生成することを特徴とする。

［システム構成］
図７に示すように、本実施形態に係るエネルギー最適運用システムは、最適条件抽出部１１と、計画立案部１２と、機器運転時間調整部１３と、冷水生成部１４と、不足熱量補填部１５と、熱変換処理部１６と、船速調整部１７を備える。

最適条件抽出部１１、計画立案部１２、及び機器運転時間調整部１３については、基本的に第１実施形態で説明したとおりである。

冷水生成部１４は、船内で使用される冷水を生成するための冷凍機を複数保有している。ここでは、ターボ冷凍機を用いて冷水を生成する場合と、吸収式冷凍機を用いて冷水を生成する場合を想定している。ターボ冷凍機は、電力を消費して冷水を生成する。吸収式冷凍機は、船内で保持している高温水を利用して冷水を生成する。そのため、冷水を生成した時の余剰エネルギーの状態により、最適となる機器を運用することで、エネルギー使用量を低減することができる。

不足熱量補填部１５は、エンジンの排熱回収で船内の熱量が不足する場合は、ボイラ（ｂｏｉｌｅｒ）を稼働させることで高圧蒸気を発生させ、熱量のバランスを取ることを図る。但し、ボイラはエンジンよりも燃費が良くないため、できる限り稼働時間を少なくすることが好適である。

熱変換処理部１６は、エンジンを冷却するための冷却水や冷却空気を熱変換して高温水を生成する。通常、大型船舶では、船内電力を得るために燃料を投入し、ディーゼルエンジン又はガスエンジン等の動力機関を稼働し、発電機（ＤＧ：ディーゼル発電機等）を動作させて電力を得る。なお、大型船舶では、複数台のエンジン及び発電機が稼働していることがある。このとき、熱変換処理部１６は、エンジンから排出される排ガスから排熱回収機構（排ガスエコノマイザ等）により高圧・低圧の蒸気を回収し、エンジンを冷却するための冷却水や冷却空気から、熱変換することにより高温水を回収して活用する。

船速調整部１７は、海象予報から海象条件を取得し、運航海域の状況が穏やかな場合は船速を上昇させ、荒れている場合は船速を落とすことで、全ての海域を同一船速で航行するよりもエネルギー使用量を低減することができる。

なお、図８Ａに示すように、船内で使用される熱の系統モデル（熱システムのエネルギー予測モデル）と、電力の系統モデル（電力システムのエネルギー予測モデル）はそれぞれ相互に影響を及ぼす。例えば、熱システムの吸収式冷凍機において、排熱回収量に応じた冷水が生成され、ターボ冷凍機の分の必要電力量が減少したとする。この場合、エンジンによる発電電力（出力）を削減することができる。すなわち、エンジンの稼働台数や稼働時間を削減することができる。これに伴い、エンジンからの排熱量が減少する。このように、大型船舶では熱システムと電力システムが密接に結び付いているため、船舶全体におけるエネルギー需要に基づく熱量と電力量のバランス計算を行う。また、図８Ｂに示すように、熱システム及び電力システムはそれぞれ、熱量及び電力量の余剰分を上位のシステムから下位のシステムに配分する。

［入力］
最適条件抽出部１１は、時々刻々と変化する条件・状況に基づき、修正した運航計画（入出港日時、ルート、乗務員・乗客情報、気象・海象予報、船内機器稼働計画等）を入力データとする。

［必要電力算出］
計画立案部１２は、目標船速、船内温度、外気温、相対風速等から、電力システムにおいて必要な電力の合計を算出する。まず、目標船速、相対風速等から、推進抵抗を算出し、推進抵抗を加味した推進電力（推進に要する電力）を算出する。次に、日射、太陽高度、外気温、船室温度設定等から、空調電力（空調に要する電力）を算出する。空調電力の算出には、ターボ冷凍機のみ利用する場合と、吸熱式冷凍機とターボ冷凍機を利用する場合の両方を考慮する。次に、船内機器の稼働状況による船内機器電力（船内機器に要する電力）を算出する。
・必要電力合計＝高電圧システム（推進電力、ターボ冷凍機）＋低電圧システム（補機類、エンジン室、推進機、ポンプ類、ボイラ、吸熱式冷凍機）＋空調電力＋客室・公室電力

［必要熱量算出］
計画立案部１２は、熱システムにおいて必要な熱量の合計を算出する。なお、熱システム内では、排熱回収機器での回収熱量を上位のシステムから順に使用する。熱システム内の各システムでは、回収熱量を当該システム内で使用し、余剰分を下位のシステムに配分する。下位のシステムとは、高圧蒸気システムに対する低圧蒸気システム、低圧蒸気システムに対する温・冷水システムを指す。熱システム全体での余剰分を「吸熱式冷凍機」で回収し、空調に必要な冷水を作る。
・必要熱量合計＝高圧蒸気システム（高圧蒸気排熱回収→補機類）＋ボイラ（熱量不足時）＋低圧蒸気システム（低圧蒸気排熱回収→厨房→温水プール→温水溜）＋温・冷水システム（ジャケット水→補機類→ＡＣリヒータ→プレヒータ→吸熱式冷凍機）

［熱量消費量算出］
計画立案部１２は、熱システムと電力システムのバランス・収束計算を行い、燃料消費量を算出する。吸熱式冷凍機で生成された冷水量が求められれば、その分、ターボ冷凍機で生成される冷水量を削減することができる。これに伴い、ターボ冷凍機の稼働時間が減少することで、必要電力を削減することができる。このとき、吸熱式冷凍機で生成された冷水量が冷房負荷に対して十分な量であれば、ターボ冷凍機は稼働しなくても良い。また、必要電力量の減少に応じてエンジンの出力を下げることができる。なお、エンジンの出力が下がると、エンジンから出る排熱の全体量が減少する。排熱の全体量が減少すると、吸熱式冷凍機で回収できる熱量が減少し、生成できる冷水量が減少する。このため、エンジン出力をパラメータとして、電力量と熱量のバランスを取るための収束計算を行い、エンジン出力の低減量を算出する。

［本実施形態固有の作用・効果］
これまでは、船内の冷房を全て電力（ターボ冷凍機）で賄っていたが、上記の吸収式冷凍機により生成された冷水を活用することで、ターボ冷凍機で生成する冷水の量を減らすことができる。したがって、第１実施形態と比べて、その分の電力削減が見込める。また、その分のエンジンの負荷や稼働台数を削減することができる。また、その分の燃料の削減が可能となる。

但し、発電量を減少させると、発生する排熱量も減少する。そのため、熱と電力とのバランスを調和させることにより、冷水の削減量を算出できる。

＜各実施形態の関係＞
なお、上記の各実施形態は、組み合わせて実施することも可能である。

＜備考＞
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、実際には、上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があっても本発明に含まれる。

１１… 最適条件抽出部
１２… 計画立案部
１３… 機器運転時間調整部
１４… 冷水生成部
１５… 不足熱量補填部
１６… 熱変換処理部
１７… 船速調整部

Claims (8)

1. 複数台のエンジンを有する大型船舶のエネルギー最適運用システムであって、
   居住区も含めた船内のエネルギー予測モデル、事前の運航計画、及び予測情報に基づいて、予め必要となる推進電力、補機の加熱に必要な熱量、冷暖房の熱量についての需要予測を行う手段と、
   前記需要予測に基づいて、前記複数台のエンジンの各々の出力比率を最適化する手段と
   を具備する
   エネルギー最適運用システム。
2. 請求項１に記載のエネルギー最適運用システムであって、
   事前に航路の制約に基づいて、複数のケーススタディを行い、エネルギー使用量の最適条件を抽出する最適条件抽出手段と、
   前記最適条件を基に、前記船内のエネルギー予測モデルを用いて、運航計画・時間、乗客数、気象予報、海象予報のうち少なくとも１つから推進電力の予測を行い、船内全体のエネルギー運用計画を立案する計画立案手段と、
   電力使用量のピークを予測し、前記予測されたピークを基に、船舶内で使用される機器の運転時間を再計画し、電力使用量のピークカットをする機器運転時間調整手段と
   を更に具備する
   エネルギー最適運用システム。
3. 請求項１又は２に記載のエネルギー最適運用システムであって、
   電力を消費して冷水を生成するターボ冷凍機と、船内で保持している高温水を利用して冷水を生成する吸収式冷凍機とを使用し、冷水を生成した時の余剰エネルギーの状態に応じて最適となる機器を運用する冷水生成手段と
   エンジンの排熱回収で船内の熱量が不足する場合に、ボイラを稼働させて高圧蒸気を発生させ、熱量のバランスを取る不足熱量補填手段と、
   前記エンジンから排出される排ガスから排熱回収機構により高圧・低圧の蒸気を回収し、前記エンジンを冷却するための冷却水や冷却空気を熱変換して高温水を生成する熱変換処理手段と、
   海象予報から海象条件を取得し、運航海域の状況が穏やかな場合は船速を上昇させ、荒れている場合は船速を落とす船速調整手段と
   を更に具備する
   エネルギー最適運用システム。
4. 請求項１又は２に記載のエネルギー最適運用システムであって、
   前記船内のエネルギー予測モデルは、
   船内で使用される熱の系統モデルと、
   船内で使用される電力を利用する電力の系統モデルと
   を含み、
   熱の系統モデルと電力の系統モデルとはそれぞれ相互に影響を及ぼす
   エネルギー最適運用システム。
5. 電子機器により実施される、複数台のエンジンを有する大型船舶のエネルギー最適運用方法であって、
   居住区も含めた船内のエネルギー予測モデル、事前の運航計画、及び予測情報に基づいて、予め必要となる推進電力、補機の加熱に必要な熱量、冷暖房の熱量についての需要予測を行うステップと、
   前記需要予測に基づいて、前記複数台のエンジンの各々の出力比率を最適化するステップと
   を含む
   エネルギー最適運用方法。
6. 請求項５に記載のエネルギー最適運用方法であって、
   事前に航路の制約に基づいて、複数のケーススタディを行い、エネルギー使用量の最適条件を抽出するステップと、
   前記最適条件を基に、前記船内のエネルギー予測モデルを用いて、運航計画・時間、乗客数、気象予報、海象予報のうち少なくとも１つから推進電力の予測を行い、船内全体のエネルギー運用計画を立案するステップと、
   電力使用量のピークを予測し、前記予測されたピークを基に、船舶内で使用される機器の運転時間を再計画し、電力使用量のピークカットをするステップと
   を更に含む
   エネルギー最適運用方法。
7. 請求項５又は６に記載のエネルギー最適運用方法であって、
   電力を消費して冷水を生成するターボ冷凍機と、船内で保持している高温水を利用して冷水を生成する吸収式冷凍機とを使用し、冷水を生成した時の余剰エネルギーの状態に応じて最適となる機器を運用するステップと
   エンジンの排熱回収で船内の熱量が不足する場合に、ボイラを稼働させて高圧蒸気を発生させ、熱量のバランスを取るステップと、
   前記エンジンから排出される排ガスから排熱回収機構により高圧・低圧の蒸気を回収し、前記エンジンを冷却するための冷却水や冷却空気を熱変換して高温水を生成するステップと、
   海象予報から海象条件を取得し、運航海域の状況が穏やかな場合は船速を上昇させ、荒れている場合は船速を落とすステップと
   を更に含む
   エネルギー最適運用方法。
8. 請求項５乃至７のいずれか一項に記載のエネルギー最適運用方法を電子計算機に実行させるためのプログラム。

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