JP2017049756A - 熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するための方法及びシステム、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 本発明に従ったシステムは、複数の異なる種類の熱源機器を含む熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するためのシステムであって、複数の単位時間の各々について電力需要を予測する電力需要予測部と、複数の単位時間の各々について熱エネルギーの需要を予測する熱エネルギー需要予測部と、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について熱源機器の入出力特性を表す機器モデルを取得する機器モデル取得部と、該複数の単位時間の各々についての予測された電力需要及び予測された熱エネルギー需要を満足させつつ、該複数の単位時間の各々について、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について生成された該機器モデルに基づいて、該複数の単位時間からなる所定期間の間で目的関数を最適化することができる運転パターンの1つの系列を決定する運転最適化部とを含む。
【選択図】 図2
Description
複数の単位時間の各々について電力需要を予測する電力需要予測部と、
複数の単位時間の各々について熱エネルギーの需要を予測する熱エネルギー需要予測部と、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について熱源機器の入出力特性を表す機器モデルを取得する機器モデル取得部と、
該複数の単位時間の各々についての予測された電力需要及び予測された熱エネルギー需要を満足させつつ、該複数の単位時間の各々について、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について生成された該機器モデルに基づいて、該複数の単位時間からなる所定期間の間で目的関数を最適化することができる運転パターンの1つの系列を決定する運転最適化部とを含む、ことを特徴とするシステムである。
複数の単位時間の各々について電力需要を予測するステップと、
複数の単位時間の各々について熱エネルギーの需要を予測するステップと、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について熱源機器の入出力特性を表す機器モデルを生成するステップと、
該複数の単位時間の各々についての予測された電力需要及び予測された熱エネルギー需要を満足させつつ、該複数の単位時間の各々について、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について生成された該機器モデルに基づいて、該複数の単位時間からなる所定期間の間で目的関数を最適化することができる運転パターンの1つの系列を決定するステップとを含む、ことを特徴とする方法である。
複数の単位時間の各々について電力需要を予測する電力需要予測部と、
複数の単位時間の各々について熱エネルギーの需要を予測する熱エネルギー需要予測部と、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について熱源機器の入出力特性を表す機器モデルを生成する機器モデル生成部と、
該複数の単位時間の各々についての予測された電力需要及び予測された熱エネルギー需要を満足させつつ、該複数の単位時間の各々について、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について生成された該機器モデルに基づいて、該複数の単位時間からなる所定期間の間で目的関数を最適化することができる運転パターンの1つの系列を決定する運転最適化部とを含む、ことを特徴とするソフトウェアプログラムである。
Prec(t)=Precl(t)+Precre(t) (1)
PEG(t)=PEGl(t)+PEGER(t) (2)
FS(t)=FSEGE(t)+FSEXH(t)+FSGAB(t) (3)
Precl(t)+Precre(t)+PEGl(t)+PEGER(t)=Pd(t)(4)
HcERU(t)+HcEXH(t)+HcGAB(t)=Hd(t) (5)
を満たす必要がある。
Din(t)=hout(t)×ρout×VV(t) (6)
により求めることができる。
Dout(t)=hin(t)×ρin×VV(t) (7)
により求めることができる。
VQ(t)=Din(t)−Dout(t) (8)
により求めることができる。
Hd *(t)=k0+k1・θout(t)+k2・humout(t)+k3・NP(t)+VQ(t) (9)
によって表される。ここで、k0は定数であり、k1、k2、及びk3は回帰係数である。パラメータ推計部408は、変量のセットΩ1=[θout(t),humout(t),NP(t),VQ(t)]の多数のサンプルを使用して、定数k0及び回帰係数k1、k2、及びk3の推計を行い、推計処理は、一般的な回帰分析の手法により行われる。代替的に、推計処理は、LMSアルゴリズムを用いて適応的に行われてもよい。
T*(i,t)=l0+l1・θ* out(t)+l2・θout(t−1)+l3・T(i,t−1)+l4・(Hd(i,t−1)−Hd(i,t−2)) (i=1,…、m) (10)
で表される。
・ COP(i,17,x(i,t))=a0(i,17)+a1(i,17)・x(i,t)+a2(i,17)・{x(i,t)}2+a3(i,17)・{x(i,t)}3
・ COP(i,20,x(i,t))=a0(i,20)+a1(i,20)・x(i,t)+a2(i,20)・{x(i,t)}2+a3(i,20)・{x(i,t)}3
・ COP(i,24,x(i,t))=a0(i,24)+a1(i,24)・x(i,t)+a2(i,24)・{x(i,t)}2+a3(i,24)・{x(i,t)}3
・ COP(i,28,x(i,t))=a0(i,28)+a1(i,28)・x(i,t)+a2(i,28)・{x(i,t)}2+a3(i,28)・{x(i,t)}3
・ COP(i,32,x(i,t))=a0(i,32)+a1(i,32)・x(i,t)+a2(i,32)・{x(i,t)}2+a3(i,32)・{x(i,t)}3
として求めることができる。冷却水温T=17℃、20℃、24℃、28℃、32℃についての関数を決定する際に、1組のパラメータA=[a0,a1,a2,a3]が得られるが、このパラメータAは、冷却水温T=17℃、20℃、24℃、28℃、32℃ごとに得られる。機器特性モデル化ブロック212は、例えば、スプライン補間法を使用して、このパラメータAを、T(i,t)の関数として、
・ a0(i,T(i,t))=α0+α1・T(i,t)+α2・{T(i,t)}2+α3・{T(i,t)}3 (11a)
・ a1(i,T(i,t))=β0+β1・T(i,t)+β2・{T(i,t)}2+β3・{T(i,t)}3 (11b)
・ a2(i,T(i,t))=γ0+γ1・T(i,t)+γ2・{T(i,t)}2+γ3・{T(i,t)}3 (11c)
・ a3(i,T(i,t))=δ0+δ1・T(i,t)+δ2・{T(i,t)}2+δ3・{T(i,t)}3 (11d)
のように求める。
COP(i,T(i,t),x(i,t))=a0(i,T(i,t))+a1(i,T(i,t))・x(i,t)+a2(i,T(i,t))・{x(i,t)}2+a3(i,T(i,t))・{x(i,t)}3 (12)
for (i,t) (i=1,…,m),(t=1,…,n)
として求める。
ほかの冷却水温T(i,t)における値を求める。補間された関数は、各熱源機器(i=1,…,m)ごとに求められ、すべての冷却水温T(i,t)及び負荷率x(i,t)についての機器特性値を表す関数を求めるように補間が行われるので、機器特性モデルCOP(i,T(i,t),x(i,t))におけるtの依存性は除かれる。
を求めることと同じである。
電動冷凍機(ERU)108は、機器諸元入力部402、機器諸元格納部1404、負荷率計算部1406、熱量設定部1408、機器特性データ入力部1410、機器特性データ格納部1412、機器特性モデル生成部1414、冷却水温入力部1416、冷却水温格納部1418、COP計算部1420、所要燃料計算部1422、コスト計算部1424、計算結果格納部1426、補機類稼働判定部1428を含む。
HcEXH(j,t)=g(FSEXH(j,t),HhEG(j,t),x(gd) EXH(j、t),COP(exh),COP(gd)) (15)
で表される。
p(j,t)=[prec(j,t),pGE(j,t),hEXH(j,t),hERU(j,t),hGAB(j,t)] (16)
と表される。運転パターンp(j,t)の各値が実数かつ連続値となるのは、本発明の運転計画最適化システムが、各熱源機器の負荷率x(i,t)に基づいてコストを評価することと密接な関連性がある。
Prec(j,t)=Precl(j,t)+Precre(j,t) (1)´
PEG(j,t)=PEGl(j,t)+PEGER(j,t)(2)´
FS(j,t)=FSEGE(j,t)+FSEXH(j,t)+FSGAB(j,t)(3)´
Precl(j,t)+Precre(j,t)+PEGl(j,t)+PEGER(j,t)=Pd(t) (4)´
HcERU(j,t)+HcEXH(j,t)+HcGAB(j,t)=Hd(j,t) (5)´
HcEXH(j,t)=g(FSEXH(j,t),HhEG(j,t),x(gd) EXH(j、t),COP(exh),COP(gd)) (15)
他にも、熱源機器の各々の受電電力及び機器出力が0又は上下限値の範囲内にあること、CO2の排出量が上限値以下であること、及びガス消費量が下限値以上であることを含んでもよい。
Γcon=[θin(t),θout(t),humin(t),humout(t),NP(t),IV(t),VQ(t),θ* in(t),θ* out(t),hum* in(t),hum* out(t),NP*(t)VQ*(t)];
Γene=[Prec(t),Precl(t),Precre(t),PP(t),FS(t),FSEGE(t),FSEXH(t),FSGAB(t),PEG(t),PEGl(t),PEGER(t),HhEG(t),HhEG(t),HcERU(t),HcEXH(t),HcGAB(t),TEGE(t),x(i,t)(xEGE(t),xERU(t),xEXH(t),xGAB(t)),T(i,t)(TEGE(t),TERU(t),TEXH(t),TGAB(t)),Pd(t),Hd(t),P* d(t),H* d(t)]
となる。これを用いて目的関数Fob(j,t)を表すと、
Fob(j,t)=f(j,t,Γcon,Γene,COP(i,T(i),x(i))) (17)
となる。従って、単位時間tにおけるFob(j,t)の最適値をfopt(t)とすると、
となる。従って、熱源機器運転計画最適化ブロック216は、fopt(t)を求めるべく、各jについてf(j,t,Γcon,Γene,COP(i,T(i),x(i)))の値を計算する。
popt(t)=p(jopt(t),t) (19)
となるので、ステップS1632において、このjopt(t)とpopt(t)(単位時間tにおける最適な運転パターン)を格納する。なお、ここで、
である。
Ps=[popt(1),…,popt(n)] (20)
として求める。
102 受電設備
104 燃料供給設備
106 電気負荷(EL)
108 電動冷凍機(ERU)
110 発電設備(EGE)
112 排熱投入型吸収冷温水機(EXH)
114 ガス吸収式冷温水機(GAB)
116 空調負荷
200 最適化システム
202 電力需要予測ブロック
204 熱需要予測ブロック
206 外気冷房(ナイトパージ)ブロック
208 比エンタルピ予測ブロック
210 冷却水温予測ブロック
212 機器特性モデル化ブロック
214 需要計算ブロック
216 熱源機器運転計画最適化ブロック
218 実績データ入力ブロック
220 計画・予測データ入力ブロック
222 熱源機器・補機類諸元入力ブロック
224 熱源機器特性データ入力ブロック
226 運転計画作成諸元入力ブロック
228 運転計画出力ブロック
Claims (13)
- 複数の異なる種類の熱源機器を含む熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するためのシステムであって、
複数の単位時間の各々について電力需要を予測する電力需要予測部と、
複数の単位時間の各々について熱エネルギーの需要を予測する熱エネルギー需要予測部と、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について熱源機器の入出力特性を表す機器モデルを取得する機器モデル取得部と、
該複数の単位時間の各々についての予測された電力需要及び予測された熱エネルギー需要を満足させつつ、該複数の単位時間の各々について、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について生成された該機器モデルに基づいて、該複数の単位時間からなる所定期間の間で目的関数を最適化することができる運転パターンの1つの系列を決定する運転最適化部とを含む、ことを特徴とするシステム。 - 請求項1に記載のシステムにおいて、
該熱源機器モデルは、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について、各冷却水温値とその熱源機器の各負荷率における、冷却水温と負荷率の連続関数である、ことを特徴とするシステム。 - 請求項1に記載のシステムにおいて、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について、該複数の単位時間のうちのある特定の単位時間における気温と、該ある特定の単位時間よりも前の単位時間における気温と、該ある特定の単位時間よりも前の単位時間における冷却水温と、該ある特定の単位時間よりも前の単位時間における熱エネルギー需要の変化率とに基づいて、該ある特定の単位時間における冷却水温を予測する冷却水温予測部をさらに含む、ことを特徴とするシステム。 - 請求項1に記載のシステムにおいて、
該目的関数は、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、契約電力以下という制約条件の下での該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのCO2排出量の合計、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのCO2排出量の合計が所定の値以下という制約条件の下での該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのガス消費量の合計が所定の値以下であるという制約条件の下での該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、のうちの少なくとも1つから選択される、ことを特徴とするシステム。 - 請求項1に記載のシステムにおいて、
該複数の異なる種類の熱源機器は、電動冷凍機、排熱投入型吸収冷温水機、及びガス吸収式冷温水機を含み、該熱源機器ネットワークは、該複数の異なる種類の熱源機器に加えて、発電設備、受電設備、燃料供給設備、電力負荷、及び空調負荷を含む、ことを特徴とするシステム。 - 請求項1に記載のシステムにおいて、
該目的関数を最適化する際の制約条件は、該少なくとも1つの熱源機器の各々の受電電力及び機器出力が0又は上下限値の範囲内にあること、CO2の排出量が上限値以下であること、及びガス消費量が下限値以上であることを含む、ことを特徴とするシステム。 - 複数の異なる種類の熱源機器を含む熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するための方法であって、
複数の単位時間の各々について電力需要を予測するステップと、
複数の単位時間の各々について熱エネルギーの需要を予測するステップと、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について熱源機器の入出力特性を表す機器モデルを生成するステップと、
該複数の単位時間の各々についての予測された電力需要及び予測された熱エネルギー需要を満足させつつ、該複数の単位時間の各々について、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について生成された該機器モデルに基づいて、該複数の単位時間からなる所定期間の間で目的関数を最適化することができる運転パターンの1つの系列を決定するステップとを含む、ことを特徴とする方法。 - 請求項7に記載の方法において、
該熱源機器モデルは、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について、各冷却水温値とその熱源機器の各負荷率における、冷却水温と負荷率の連続関数である、ことを特徴とする方法。 - 請求項7に記載の方法において、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について、該複数の単位時間のうちのある特定の単位時間における気温と、該ある特定の単位時間よりも前の単位時間における気温と、該ある特定の単位時間よりも前の単位時間における冷却水温と、該ある特定の単位時間よりも前の単位時間における熱エネルギー需要の変化率とに基づいて、該ある特定の単位時間における冷却水温を予測するステップをさらに含む、ことを特徴とする方法。 - 請求項7に記載の方法において、
該目的関数は、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、契約電力以下という制約条件の下での該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのCO2排出量の合計、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのCO2排出量の合計が所定の値以下という制約条件の下での該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのガス消費量の合計が所定の値以下であるという制約条件の下での該複数の異なる種類の熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、のうちの少なくとも1つから選択される、ことを特徴とする方法。 - 請求項7に記載の方法において、
該複数の異なる種類の熱源機器は、電動冷凍機、排熱投入型吸収冷温水機、及びガス吸収式冷温水機を含み、該熱源機器ネットワークは、該複数の異なる種類の熱源機器に加えて、発電設備、受電設備、燃料供給設備、電力負荷、及び空調負荷を含む、ことを特徴とする方法。 - 請求項7に記載の方法において、
該目的関数を最適化する際の制約条件は、該複数の異なる種類の熱源機器の各々の受電電力及び機器出力が0又は上下限値の範囲内にあること、CO2の排出量が上限値以下であること、及びガス消費量が下限値以上であることを含む、ことを特徴とする方法。 - プロセッサとメモリとを含むコンピュータの該プロセッサ上で実行されたときに、該コンピュータを、複数の異なる種類の熱源機器を含む熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するための装置として動作させるソフトウェアプログラムであって、該装置は、
複数の単位時間の各々について電力需要を予測する電力需要予測部と、
複数の単位時間の各々について熱エネルギーの需要を予測する熱エネルギー需要予測部と、
該複数の異なる種類の熱源機器の各々について熱源機器の入出力特性を表す機器モデルを生成する機器モデル生成部と、
該複数の単位時間の各々についての予測された電力需要及び予測された熱エネルギー需要を満足させつつ、該複数の単位時間の各々について、該複数の異なる種類の熱源機器の各々について生成された該機器モデルに基づいて、該複数の単位時間からなる所定期間の間で目的関数を最適化することができる運転パターンの1つの系列を決定する運転最適化部とを含む、ことを特徴とするソフトウェアプログラム。
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