JP2017134863A - 運転計画最適化装置、運転計画最適化方法及び運転計画最適化プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】エネルギー予測部10は、制御対象機器2について、プロセスデータに基づく将来の所定の期間における消費エネルギー若しくは供給エネルギーの予測値を設定する。スケジュール最適化部11は、予測値及び制御対象機器の特性とプロセスデータに基づいて、所定の期間における制御対象機器2の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化する。承認依頼判定部12は、予め定められた判定条件に基づいて最新の運転スケジュール承認の必要性を判定する。判定結果伝達部13は、承認依頼判定部12における判定結果を伝達する。
【選択図】図1
Description
(1)前記制御対象機器について、プロセスデータに基づき将来の所定の期間における消費エネルギー若しくは供給エネルギーを予測するエネルギー予測部。
(2)予め設定されたタイミングまたは周期において、前記予測値、前記制御対象機器の特性とプロセスデータに基づいて、前記所定の期間における制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化するスケジュール最適化部。
(3)前記スケジュール最適化部によって最適化された最新の運転スケジュールについて、ユーザに承認を依頼するか否かを、予め定められた判定条件に基づいて判定する承認依頼判定部。
(4)前記承認依頼判定部においてユーザに承認を依頼する必要があると判定された場合、前記運転スケジュールを前記ユーザに伝達する伝達部。
(5)前記伝達部において伝達され、ユーザに承認された運転スケジュールに係る制御情報を前記制御対象機器に出力する制御情報出力部。
なお、他の態様として、上記の各部の機能をコンピュータにより実現するための蓄電蓄熱設備の運転計画最適化方法及びコンピュータに実現させる蓄電蓄熱設備の運転計画最適化プログラムとして捉えることもできる。
[1.運転計画最適化システムの概要]
本実施形態が適用される運転計画最適化システム5は、図1に示すように、対象となる建物1に設置された各種の制御対象機器2、ローカル制御装置3、運転計画最適化装置4を有している。
制御対象機器2は、エネルギー消費機器、エネルギー供給機器、エネルギー貯蔵機器のうち、少なくとも一つを含む。制御対象機器2には、エネルギー消費機器、エネルギー供給機器、エネルギー貯蔵機器のいずれかを兼ねた機器も包含する。エネルギー消費機器とは、供給されたエネルギーを消費する機器であり、たとえば、空気調和機器(空調)、照明機器、熱源機器などがある。
ローカル制御装置3は、制御対象機器2に接続され、各制御対象機器2の作動つまり起動、停止、出力などを制御する装置である。なお、以下の説明では、起動及び停止を発停と呼ぶ場合がある。
運転計画最適化装置4は、設定パラメータ、インセンティブ単価、プロセスデータ、DR対象時刻、ベースラインなど大きく分けて5種類の情報などを取り込み、これらに基づいて、制御対象機器2の運転スケジュールを最適化する装置である。
運転スケジュールとは、将来の所定の期間における時間帯別の各制御対象機器2の作動のスケジュールである。たとえば、運転スケジュールには、制御対象機器2を何時から何時まで起動させるかといった発停の情報、制御対象機器2が複数台ある場合には、そのうちの何台を何時から何時まで起動させるかといった情報が含まれる。
運転計画最適化装置4に取り込まれる情報のうち、設定パラメータは、たとえば、処理タイミング、重み係数、評価指標、機器特性、処理周期であり、本実施形態の処理に用いる各種のパラメータを含む。処理タイミングは、後述する“翌日の運転スケジュールを前日に最適化する処理”の場合に、最適化処理部40(図3に図示)が処理を開始する時刻の設定であり、処理周期は“当日に運転スケジュールの再計算をする処理”の場合に、最適化処理部40が処理を開始する周期の設定である。
運転計画最適化装置4に取り込まれるインセンティブ単価という情報は、エネルギー使用料金の対象となるエネルギー消費量のうち、削減した消費量に乗算することにより、インセンティブの金額を算定するための価格情報である。たとえば、これらの単価は、円/kw、円/kwhといった単位で表現できる。
運転計画最適化装置4に取り込まれるプロセスデータは、時間の経過により変化する外部からの情報を含む。たとえば、気象データ、運用データはプロセスデータに含まれる。気象データは、過去の気象データ、天気予報データを含む。運用データは、過去の各制御対象機器2の制御設定値、運転スケジュールの実行時における各制御対象機器2の状態量や故障状態などを含む。
運転計画最適化装置4に取り込まれるDR対象時刻という情報は、前述したように、DRにより使用電力量の削減を図る対象の時刻情報であり、電力単価が引き上げられる時刻、もしくは使用電力量の削減に成功したら、インセンティブを与える用意がある時刻をいう。
ベースラインは、インセンティブを与えるか否かの基準となる使用電力量のしきい値である。このベースラインは、需要家の過去の一定期間の使用電力量に基づいて設定することができる。たとえば、過去の何日間又は何週間かの建物等における使用電力の実績値に基づいて、ベースラインが算定される。なお、本実施形態のベースラインは、一日単位で設定し、一日の中では一定のものを一例として採用するものとする。
各種の制御対象機器2の接続構成と、エネルギーのフローの一例を図2に示す。図2では、実線が冷水の流れを、長めの破線が温水の流れを、短めの破線が電気の流れを、細かい点線がガスの流れを、それぞれ示している。これらの制御対象機器2のエネルギー授受の関係は、外部からの受電した電力、外部から供給されたガスをエネルギー源として、電気、冷熱、温熱を部屋110に取り付けられた空調機111などに供給するものである。
蓄電池100は、充電及び放電の双方を行うことが可能な二次電池を利用した設備である。PV101は、太陽光のエネルギーを電気エネルギーに変換する太陽光パネルを備えた発電設備である。PV101は、天候等の気象条件により、電気エネルギーの供給量が変化する機器の一つである。
CGS(Co-Generation System)102は、内燃機関や外燃機関による発電とともに、その排熱を利用可能なシステムである。この例のCGS102は、ガスをエネルギー源として発電するとともに、排熱を利用可能な熱電併給システムである。発電及び熱源として、燃料電池を用いてもよい。
電気式冷凍機103は、気体の冷媒の圧縮、凝縮、蒸発のプロセスにより冷却を行う圧縮式の冷凍機であり、冷媒を圧縮するために、電動の圧縮機を用いる。吸収式冷温水機104は、冷媒の凝縮器と蒸発器との間に、水蒸気の吸収と熱源による再生のプロセスを介在させて、冷水又は温水を供給する機器である。蓄熱槽105は、貯留した熱媒により蓄熱を行う槽である。これら電気式冷凍機103、吸収式冷温水器104、蓄熱槽105は、部屋110に設置された空調機111のための温水、冷水を供給するようになっている。
運転計画最適化装置4の構成を、図3を参照して説明する。図3は、運転計画最適化装置4の全体構成を示すブロック図である。運転計画最適化装置4は、最適化処理部40、データ取得部20、設定パラメータ入力部21、処理データ記憶部22、最適化データ記憶部23、送受信部24を有する。
最適化処理部40は、エネルギー予測部10、スケジュール最適化部11、承認依頼判定部12、判定結果伝達部13、制御情報出力部14、開始指示部15を有する。
このうちエネルギー予測部10は、制御対象機器2における消費エネルギー又は供給エネルギーを予測する処理部である。なお、後述のように、“当日に運転スケジュールを再計算する場合”においては、エネルギー予測部10は、処理データ記憶部22に記憶されたプロセスデータに基づいて、エネルギー予測値を修正する。
スケジュール最適化部11は、制御対象機器2の評価指標が最小化するように、運転スケジュールを最適化する処理部である。本実施形態の評価指標としては、たとえば、制御対象機器2を作動させた場合のエネルギーに要するコストとする。
承認依頼判定部12は、スケジュール最適化部11で計算された運転スケジュールの承認について、設備運用者に対し依頼する必要があるか否かを判定する処理部である。承認依頼判定部12は、あらかじめ設備運用者が設定したルールに基いて、判定を行うようになっている。
判定結果伝達部13は、承認依頼判定部12による判定結果を設備運用者に伝えるための手段である。判定結果伝達部13では、判定結果と共に、承認が必要な場合にはその理由が表示される。判定結果伝達部13は何がしかの方法で判定結果を設備運用者に伝えるため手段であり、その方法は問わない。図3ではディスプレイを有するパソコン端末であるが、たとえば、音声によるもの、メール送信によるものなどでも構わない。
制御情報出力部14は、スケジュール最適化部11で計算された運転スケジュールについて、設備運用者が承認したことを受けて、制御対象機器2に対し制御情報を出力する処理部である。
開始指示部15は、あらかじめ設定されたタイミングで、最適化処理部40による最適化処理の実行を開始させる処理部である。たとえば、実行日の前日に蓄電蓄熱スケジュールを設定する場合、毎日の所定時間を設定タイミングとすることが考えられる。これを何日おきにするか、何時にするかは、自由に設定可能である。一方、実行日の当日に蓄電蓄熱スケジュールを設定する場合では、設定パラメータである処理周期に基づいて、一定時間間隔で最適化処理の実行を開始させる。
データ取得部20は、最適化処理部40の処理に必要なデータを、外部から取得する処理部である。取得されるデータとしては、前述したインセンティブ単価、プロセスデータ、DR対象時刻、ベースラインなどである。
設定パラメータ入力部21は、最適化処理部40の処理に必要な設定パラメータを入力する処理部である。設定パラメータとしては、上記のように、処理タイミング、重み係数、評価指標、機器特性、処理周期を含む。
処理データ記憶部22は、最適化処理部40の処理に必要なデータを記憶する処理部であり、データ取得部20及び設定パラメータ入力部21を介して取得した各種のデータを記憶する。
最適化データ記憶部23は、最適化処理部40による最適化処理で求められたデータを記憶する処理部である。たとえば、最適化データ記憶部23は、スケジュール最適化部11により最適化された運転スケジュールや最適化に用いた種々のデータを記憶する。
送受信部24は、ネットワークN1(図1に図示)を介して、運転計画最適化装置4と、ローカル制御装置3、建物管理者の端末、上位の監視制御装置、気象情報等を提供するサーバ等との情報の送受信を行う処理部である。なお、処理データ記憶部22、最適化データ記憶部23が記憶したデータを、送受信部24が送信することにより、上記のような外部の装置が活用できる。
以上のような本実施形態による運転計画最適化装置4の作用を、図2、図4を参照して説明する。
まず、制御対象機器2における電気、ガス、冷水、温水の流れを、図2を参照して説明する。すなわち、電力系統から受電された電力は、蓄電池100が貯蔵するか、上記のエネルギー消費機器へ供給される。PV101及びCGS102で発電された電力も、蓄電池100が貯蔵するか、上記のエネルギー消費機器へ供給される。エネルギー消費機器に供給された電気は、電気式冷凍機103が熱製造のために消費する。
ここで、インセンティブ型DRが採用される場合における建物1の使用電力量、ベースライン、電力抑制が求められるDR対象時刻、電力削減量の関係を、図4を参照して説明する。図4は、建物1の一日分の使用電力量の推移を表したものであり、横軸を一日分の時刻とし、縦軸を建物1の使用電力量とする。
PTRは、上記電力削減量に、インセンティブ単価を乗じた額が、需要家に支払われる場合の契約体系である。
(2) L−PTR:Limited Peak Time Rebate
L−PTRは、PTRとほぼ同様であるが、支払われるインセンティブに上限がある場合の契約体系である。
(3) CCP:Capacity Commitment Program
DR対象時刻の全ての時間において、あらかじめ決められた電力削減量の目標値を上回った場合にのみ、ベースラインと目標値に応じた固定額が支払われる場合の契約体系である。
運転計画最適化装置4の処理手順について、図5のフローチャートに沿って説明する。以下に説明する処理は、たとえば、建物1における制御対象機器2の翌日の運転スケジュールを、前日の夜に最適化する例である。なお、最適化する運転スケジュールは、将来の所定の期間であればよく、翌日であるか、翌日より後のいずれかの一日であるかは限定されない。
まず、開始指示部15は、あらかじめ設定された時刻に、最適化処理の実行を指示する。たとえば、前日の21時になると、最適化処理部40が、最適化処理の実行を開始する。図5のフローチャートは、開始指示部16の指示で、最適化処理の実行が開始された後の処理フローを示す。
エネルギー予測部10は、処理データ記憶部22に記憶された過去の所定期間の気象データ及び運用データに基づいて、制御対象機器2の消費エネルギー又は供給エネルギーを予測する(図5のステップS1)。
<1.通常の運転スケジュール>
スケジュール最適化部11は、エネルギー予測部10の予測値に基づいて機器の運転スケジュールを最適化する(図5のステップS2)。最小化する目的関数は、以下の式(2)のように定義でき、制約条件式は、以下の式(3)〜(8)のように定義することができる。なお、図2のエネルギーフローを表現したものが、制約条件式の(3)〜(6)である。式(7)〜(8)は制御対象機器2の容量の制約式である。ただし、これらの定式化も一例にすぎない。
次に、スケジュール最適化部11は、DRによるインセンティブを考慮に含めた運転スケジュールの最適化を実施する。このとき、評価指標がコストであった場合には、電力係数ECt[円/kWh]を、以下の式(9)のように変更し、当該時刻の使用電力量X1の上限を、ベースラインに変更する。
最後にスケジュール最適化部11において、上記の方法で得られた「1.通常の運転スケジュール」、もしくは「2.DRに応じた運転スケジュール」のうち、採用する運転スケジュールを選択する。この判断は、各スケジュールの一日の合計の評価指標値を計算していずれか小さい方を自動で選択しても良いし、設備運用者に委ねても良い。
承認依頼判定部12は、設備運用者に対して、スケジュール最適化部11にて算出された機器の運転スケジュールの承認することを、依頼するか否かを判定する(図5のステップS3)。また、“翌日の運転スケジュールを前日に最適化する処理”の場合は、処理タイミングで定められた、たとえば日毎の定期的な最適化処理、もしくは設備運用者の要求により強制的に最適化処理を実施した場合であり、このとき承認依頼判定部12は、必ず設備運用者に対して運転スケジュールの承認を依頼することとする。
判定結果伝達部13は、承認依頼判定部12における判定結果と判定結果に至った理由を、設備運用者に伝達する(図5のステップS4)。“翌日の運転スケジュールを前日に最適化する処理”の場合は、必ず設備運用者に対して運転スケジュールの承認を依頼する。判定結果伝達の手段がPCなどのディスプレイの場合に、表示画面の例を図7に示す。図7に示した判定結果確認画面では、判定結果と、その理由が表示され、加えて、理由の下部に、“運転スケジュールの詳細確認画面”ボタンと、“運転スケジュールの承認”ボタンが表示される。
最後に、制御情報出力部14が、制御対象機器2に制御設定値を含む運転スケジュールに基づく制御情報を出力する(図5のステップS5)。なお、制御情報の出力タイミングは、種々のものが考えられる。たとえば、出力タイミングを、運転スケジュールの実行日の前日とし、各ローカル制御装置3が受信した制御設定値を保持しておく。そして、各ローカル制御装置3が、実行日に制御情報に基づく制御を実行する。また、運転スケジュールの実行日の当日を出力タイミングとしてもよい。
以上のようにして、前日夜に最適化した運転スケジュールに基づいて、翌日、実際に制御対象機器2が運用を開始する。ここで、制御対象機器2を運用している当日に、スケジュールを更新する場合の運転計画最適化装置4の処理の流れについては、図5のフローチャートと同様である。
開始指示部15は、あらかじめ設定された周期毎に、最適化処理の実行を指示する。たとえば、設定パラメータの処理周期が10分である場合には、10分毎に最適化処理の実行を指示する。
エネルギー予測部10は、最新のプロセスデータを用いて、前記“翌日の運転スケジュールを前日に最適化する処理”の場合と同様にまずはエネルギー予測値を設定する。次にプロセスデータであるエネルギー予測値の最新の実績値と、上記の現在時刻におけるエネルギー予測値の誤差ERRを算出して、以下の式(10)に基づき、エネルギー予測値を修正する(図5のステップS1)。このような方法で修正されたエネルギー予測値を図8に示す。図8は予測温熱消費エネルギーを一日分のトレンドで表したものであり、図中の破線が、最新のプロセスデータを用いて設定されたエネルギー予測値である。
上記エネルギー予測部10で再設定されたエネルギー予測値に基づいて、制御対象機器2の現在時刻以降の運転スケジュールを最適化する(図5のステップS2)。ここで蓄熱槽105の蓄熱残量、蓄電池100のSOCの初期条件X70及びX80は、プロセスデータにある現在の蓄電池100のSOCや蓄熱槽105の蓄熱残量に設定される。加えてプロセスデータに制御対象機器2の故障が記憶された場合には、図6に示した該当機器にあたる変数X2〜X8の上限が0に設定される。以降の処理内容の詳細は、前記“翌日の運転スケジュールを前日に最適化する処理”と同様であるため割愛する。
承認依頼判定部12は、設備運用者に対して、スケジュール最適化部11にて算出された最新の機器の運転スケジュールを承認の依頼をするか否かを判定する(図5のステップS3)。スケジュール最適化部11では、通常の運転スケジュールと、DRに応じた運転スケジュールが算出される。承認依頼判定部12は、この2種類の運転スケジュールを用いて、最新の運転スケジュールの承認の依頼を、設備運用者にするか否かを判定する。判定の処理フローを図9に示す。以降は承認依頼判定部12における判定プロセスを述べる。
判定結果伝達部13は、承認依頼判定部12における判定結果と判定結果に至った理由を、設備運用者に伝達する(図5のステップS4)。承認依頼を行う場合の画面例を図10に示す。図10に示した判定結果確認画面では、判定結果と、その理由と、“運転スケジュールの詳細確認画面”ボタンと、“運転スケジュールの承認”ボタンが表示され、加えて、“運転スケジュールの詳細確認画面”ボタンの画面左側に、“評価指標値の比較”ボタンが表示される。
最後に、制御情報出力部15が、制御対象機器2に制御設定値を含む現在時刻以降の運転スケジュールに基づく制御情報を出力する(図5のステップS6)。以上が、当日に運転スケジュールを変更する場合の、運転計画最適化装置4の動作フローである。
以上述べた第1の実施形態においては、たとえば前日の最適化処理の段階で通常の運転スケジュールを選択して、翌日にそのスケジュールに沿って制御対象機器を運転していた場合に、使用電力量の急減により、DRに応じることで評価指標の改善がみられるのであれば、その時点で設備運用者にその旨を伝達する。逆に、通常の運転スケジュールを維持した方が良ければ設備運用者にその旨を伝達することも可能である。
[1.構成]
第2の実施形態の構成は、上記の第1の実施形態と同様である。
第2の実施形態の作用は、基本的に上記の第1の実施形態の場合と同様である。異なる点は“当日にスケジュールを変更する場合”の[承認依頼判定処理]ならびに[判定結果伝達処理]のみである。
判定の処理フローを図14に示す。以降は承認依頼判定部12における判定プロセスを述べる。まず、処理データ記憶部に記憶されたプロセスデータのうち、機器の故障を抽出して当該機器を判別する(図14のステップ20)。
[2]故障した機器が機器稼働リストにあるどの機器に該当するかを判別する(図15の例では機器Cと機器Dが該当)
判定結果伝達部13は、承認依頼判定部12における判定結果と判定結果に至った理由を、設備運用者に伝達する。承認依頼を行う場合の画面例を図16に示す。図16では、「運転予定の機器が故障したため」といった判定結果の理由が表示されている。なお、機器の故障が発生してもスケジュール通りの運転が可能な場合に、承認依頼を行わない根拠として、故障状態の機器は未使用である旨を、設備運用者に伝達するようにしてもよい。
以上の第2の実施形態によれば、機器の故障が発生してスケジュール通りの運転が不可能な場合には、最新の運転スケジュールの承認依頼と、承認依頼の根拠となる判定理由が機器の故障である旨を設備運用者に伝達する。また、機器の故障が発生してもスケジュール通りの運転が可能な限りは、最新の運転スケジュールの承認依頼を行わない。したがって、第2の実施形態では、たとえ機器が故障してもスケジュール通りの運転が継続できる限りは、運転スケジュールの承認について、設備運用者に認識させることがない。その結果、設備運用者の作業負担のさらなる軽減化を図ることができる。また、運転予定の機器が故障した場合には、最新の運転スケジュールの承認依頼を設備運用者に伝達するので、最新の運転スケジュールに対する設備運用者の承認を確実に受けることができ、DRに対応して制御対象機器2の最適運転を維持することが可能である。
[1.構成]
第3の実施形態の構成は、上記の第1の実施形態と同様である。
第3の実施形態の作用は、基本的に上記の第1の実施形態の場合と同様である。異なる点は、上記第2の実施形態と同じく、“当日にスケジュールを変更する場合”の[承認依頼判定処理]ならびに[判定結果伝達処理]である。
判定の処理フローを図17に示す。以降は承認依頼判定部12における判定プロセスを述べる。まず、最適化データ記憶部23に記憶された現行採用されている運転スケジュールとエネルギー予測部10で予測されたエネルギー供給量の予測値から、各時刻のエネルギーの最大供給可能量と最小供給可能量を算出する(ステップS30)。この供給可能量の算出は以下の手順で行う。
[2]最大供給可能量を以下の式(11)を用いて算出する。
[3]最小供給可能量を以下の式(12)を用いて算出する。
判定結果伝達部13は、承認依頼判定部12における判定結果と判定結果に至った理由を、設備運用者に伝達する。承認依頼を行う場合の画面例を図18に示す。図18では、「機器の追加起動もしくは追加停止が必要です」といった判定結果の理由が表示されている。
第3の実施形態によれば、エネルギー消費量の予測値の変動等により、機器の追加起動もしくは追加停止が必要な場合にのみ最新の運転スケジュールの承認依頼を設備運用者に伝達し、逆に、若干の変動が生じても機器の追加起動もしくは追加停止が不要な場合には最新の運転スケジュールの承認依頼を設備運用者に伝達することはない。
[1.構成]
第4の実施形態の構成は、上記の第1の実施形態と同様である。
第4の実施形態の作用は、基本的に上記の第1の実施形態の場合と同様である。異なる点は、上記第2及び第3の実施形態と同じく、“当日にスケジュールを変更する場合”の[承認依頼判定処理]ならびに[判定結果伝達処理]のみである。
判定の処理フローを図20に示す。以降は承認依頼判定部12における判定プロセスを述べる。まず、最適化データ記憶部23に記憶された現行採用されている運転スケジュールのうち、エネルギー貯蔵装置のエネルギー貯蔵量もしくは放出量EST、処理データ記憶部22に記憶された現在のエネルギー貯蔵装置の貯蔵残量SPVを用いて、現在時刻以降の貯蔵残量見込みSを算出する(ステップS40)。この貯蔵残量見込みSは以下の式(13)により算出できる。
判定結果伝達部13は、承認依頼判定部12における判定結果と判定結果に至った理由を、設備運用者に伝達する。承認依頼を行う場合の画面例を図21に示す。図21では、承認依頼の根拠となった判定理由として、「エネルギー貯蔵装置の残量が上下限を逸脱します」といった表示がなされる。
第4の実施形態によれば、エネルギー貯蔵残量が、運用上順守しなければならない範囲を逸脱しそうな場合にのみ、最新の運転スケジュールの承認依頼を設備運用者に伝達する。また、エネルギー貯蔵残量に若干の変動が生じても、運用上順守しなければならない範囲内に収まるのであれば、最新の運転スケジュールの承認依頼を設備運用者に伝達することはない。したがって、設備運用者は、エネルギー貯蔵残量を過度に気にすることがなく、作業負担を軽減することが可能である。
[1.構成]
第5の実施形態の構成を図23に示す。図23は、第5の実施形態における運転計画最適化装置4の全体構成を示すブロック図である。第5の実施形態の構成と上記の第1〜3の実施形態における構成との差異は、承認依頼判定部12で判定するルールを、設備運用者が任意に選択できる判定ルール選択部16を追加したことである。
本実施形態の作用は、基本的に上記の第1の実施形態の場合と同様である。異なるのは[判定ルール選択処理]が追加されたことである。
設備運用者が任意のタイミングで判定ルールを選択し、以降は選択した判定ルールが承認依頼判定部12の承認依頼判定処理に採用される。判定ルール選択部16における画面展開例を図24に示す。
第5の実施形態によれば、設備運用者が任意に判定ルールを選択することが可能であり、プラント毎の特性や設備運用者の価値判断に応じて、設備運用者の負担を最大限に軽減しつつ、DRに対応してビル等における機器の最適な運転を確保する、蓄電蓄熱設備の運転計画最適化装置を提供できる。
本実施形態は、上記の態様に限定されるものではない。
(1)制御対象機器は、上記で例示したものには限定されない。たとえば、エネルギー供給機器としては、太陽光発電設装置、太陽熱温水器の代わりに、又はこれに加えて、風力発電設備等、気象条件によって出力が変化する設備を用いることもできる。なお、本実施形態は、ビル等の所定の建物内に設置された制御対象機器を管理するシステムであるBEMS(Building Energy Management System)に適している。ただし、制御対象機器の設置位置は、単一の建物か複数の建物かには限定されず、屋外を含んでいてもよい。つまり、所定の領域に設置された制御対象機器を制御するEMS(Energy Management System)として、広く適用可能である。
2…制御対象機器
3…ローカル制御装置
4…運転計画最適化装置
5…運転計画最適化システム
6…情報通信装置
10…エネルギー予測部
11…スケジュール最適化部
12…承認依頼判定部
13…判定結果伝達部
14…制御情報出力部
15…開始指示部
20…データ取得部
21…設定パラメータ入力部
22…処理データ記憶部
23…最適化データ記憶部
24…送受信部
40…最適化処理部
61…送受信部
62…制御情報出力部
63…表示部
100…蓄電池
101…PV
102…CGS(Co-Generation System)
103…電気式冷凍機
104…吸収式冷温水機
105…蓄熱槽
111…空調機
N1、N2…ネットワーク
Claims (10)
- エネルギーの供給、消費あるいは貯蔵を行う制御対象機器の運転計画最適化装置において、
前記制御対象機器について、プロセスデータに基づき将来の所定の期間における消費エネルギー若しくは供給エネルギーを予測するエネルギー予測部と、
予め設定されたタイミングまたは周期において、前記予測値、前記制御対象機器の特性とプロセスデータに基づいて、前記所定の期間における制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化するスケジュール最適化部と、
前記スケジュール最適化部によって最適化された最新の運転スケジュールについて、ユーザに承認を依頼するか否かを、予め定められた判定条件に基づいて判定する承認依頼判定部と、
前記承認依頼判定部においてユーザに承認を依頼する必要があると判定された場合、前記運転スケジュールを前記ユーザに伝達する伝達部と、
前記伝達部において伝達され、ユーザに承認された運転スケジュールに係る制御情報を前記制御対象機器に出力する制御情報出力部を有する運転計画最適化装置。 - 前記スケジュール最適化部は、デマンドレスポンスによるインセンティブを考慮して前記制御対象機器の運転スケジュールを最適化する請求項1に記載の運転計画最適化装置。
- 前記承認依頼判定部は、運転予定の機器が故障した場合に、最適化された最新の運転スケジュールについて承認を依頼するか否かを判定する請求項1または2に記載の運転計画最適化装置。
- 前記承認依頼判定部は、消費エネルギーの予測値が運転スケジュールにおける供給可能エネルギー範囲を逸脱し、運転予定の機器の運転又は停止状態が変化する場合に、最適化された最新の運転スケジュールについて承認を依頼するか否かを判定する請求項1または2に記載の運転計画最適化装置。
- 前記承認依頼判定部は、エネルギーの貯蔵を行う制御対象機器の貯蔵量が予め設定した範囲を逸脱する場合に、最新の最適化された運転スケジュールについて承認を依頼するか否かを判定する請求項1または2に記載の運転計画最適化装置。
- 前記貯蔵量の限界値は、前記制御対象機器の機器特性で定められる運用上順守すべき範囲である請求項5に記載の運転計画最適化装置。
- 前記承認依頼判定部は、デマンドレスポンスによるインセンティブを考慮した運転スケジュールの評価指標がデマンドレスポンスによるインセンティブを考慮しない運転スケジュールの評価指標よりも改善する場合に、最新の最適化された運転スケジュールについて承認を依頼するか否かを判定する請求項2に記載の運転計画最適化装置。
- 前記承認依頼判定部は、デマンドレスポンスによるインセンティブを考慮しない運転スケジュールの評価指標がデマンドレスポンスによるインセンティブを考慮した運転スケジュールの評価指標よりも改善する場合に、最新の最適化された運転スケジュールについて承認を依頼するか否か判定する請求項2に記載の運転計画最適化装置。
- エネルギーの供給、消費あるいは貯蔵を行う制御対象機器の運転計画最適化方法において、
前記制御対象機器について、プロセスデータに基づき将来の所定の期間における消費エネルギー若しくは供給エネルギーを予測するエネルギー予測ステップと、
予め設定されたタイミングまたは周期において、前記予測値、前記制御対象機器の特性とプロセスデータに基づいて、前記所定の期間における制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化するスケジュール最適化ステップと、
前記スケジュール最適化ステップによって最適化された最新の運転スケジュールについて、ユーザに承認を依頼するか否か、予め定められた判定条件に基づいて判定する承認依頼判定ステップと、
前記承認依頼判定ステップにおいてユーザに承認を依頼する必要があると判定された場合、前記運転スケジュールを前記ユーザに伝達する伝達ステップと、
前記伝達ステップにおいて伝達され、ユーザに承認された運転スケジュールに係る制御情報を前記制御対象機器に出力する制御情報出力ステップを有する運転計画最適化装置。 - コンピュータを利用して、エネルギーの供給、消費あるいは貯蔵を行う制御対象機器の運転計画最適化装置を、実現する運転計画最適化プログラムにおいて、
前記制御対象機器について、プロセスデータに基づき将来の所定の期間における消費エネルギー若しくは供給エネルギーを予測するエネルギー予測機能と、
予め設定されたタイミングまたは周期において、前記予測値、前記制御対象機器の特性とプロセスデータに基づいて、前記所定の期間における制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化するスケジュール最適化機能と、
前記スケジュール最適化機能によって最適化された最新の運転スケジュールについて、ユーザに承認を依頼するか否か、予め定められた判定条件に基づいて判定する承認依頼判定機能と、
前記承認依頼判定機能においてユーザに承認を依頼する必要があると判定された場合、前記運転スケジュールをユーザに伝達する伝達機能と、
前記伝達機能において伝達され、ユーザに承認された運転スケジュールに係る制御情報を前記制御対象機器に出力する制御情報出力機能、前記コンピュータに実現させる運転計画最適化プログラム。
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