JP2022184053A - 制御装置、制御プログラム、及び制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ガスの供給に障害が発生した場合であっても、ガス需要に応じたガスを継続して供給できるようにする制御装置、制御プログラム及び制御方法を提供する。【解決手段】制御装置１０において、ガス流路の各地点における特定時刻までのガス供給状況を解析する解析部１２、ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報の少なくとも一方とを用いて、ガスを安定的に継続して供給することができるガス供給計画を生成する生成部１５及び生成したガス供給計画に従って制御設備を制御する制御部１６を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、ガス供給量を制御する制御装置、制御プログラム、及び制御方法に関する。

特許文献１には、ガス需要量の予測値に対してガス製造コストが低減するようなガス供給量を設定するガス供給方法が開示されている。

特許文献２には、予め設定された予測式を用いて、過去の同供給日、かつ、同時間帯におけるガス供給量及び気象要素からガスの需要量を予測するエネルギー需要量予測システムが開示されている。

特開２００４－１８９９９８号公報 特開２００７－２４１３６０号公報

特許文献１に開示された従来技術は、天候、気温、湿度、曜日、季節といった気象要素を勘案してガス需要量を予測しており、過去のガス需要量の実績だけからガス需要量を予測する場合よりもガス需要量を精度よく予測しようとするものである。しかしながら、特許文献１に開示される従来技術は、ガス供給設備に異常が見られない正常状態の下でのガス需要量を満たすガス供給計画を生成するものである。したがって、何らかの理由によりガス供給を行う設備に障害が発生した場合、障害発生状態の下でのガス需要量を満たすガス供給計画を生成することが困難になるという問題が生じる。

また、特許文献２に開示されたエネルギー需要量予測システムは、予測式毎に設定される予測成績に関する過去の評価値を参考にして、オペレーターが予め用意されている複数の予測式の中から選択した予測式を用いてガス需要を予測する。

しかしながら、予測式毎に設定される予測成績に関する過去の評価値は、ガス供給設備に異常が見られない正常状態の下での評価値である。したがって、何らかの理由によりガス供給を行う設備に障害が発生した場合、オペレーターは障害が発生しても安定的にガスを供給することができる予測式を選択することができず、その結果、エネルギー需要量予測システムは、障害発生状態の下でのガス需要量を満たすガス供給計画を生成することが困難になるという問題が生じる。

本発明は上記問題点を鑑みてなされたものであり、現状のガスの需要状況と現状のガス供給計画から予測されるガスの供給状況を用いて新たなガス供給計画を生成する場合と比較して、ガスの供給に障害が発生した場合であっても、ガス需要に応じたガスを継続して供給することが可能なガス供給計画を生成することができる制御装置、制御プログラム、及び制御方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第１態様に係る制御装置は、ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報の少なくとも一方と、を用いて前記ガス流路に対するガス供給計画を生成する生成部を備える。

第２態様に係る制御装置は、第１態様に係る制御装置において、前記生成部は、前記ガス供給計画及び前記予測値に従ったガス供給を実現する制御情報を生成し、前記制御情報に従って、前記ガス流路におけるガス供給状況を変動させる制御設備の制御を行う制御部を更に備える。

第３態様に係る制御装置は、第２態様に係る制御装置において、前記制御情報に、制御対象となる前記制御設備を指定する指定情報、制御対象となる前記制御設備に対して制御を開始する制御時間、及び制御対象となる前記制御設備に対して行う制御の目標値を表す制御値が含まれる。

第４態様に係る制御装置は、第１態様～第３態様の何れかの態様に係る制御装置において、前記気象情報に、前記ガス流路が存在する地域の雷発生情報、降雨量、及び日照時間の少なくとも１つが含まれる。

第５態様に係る制御装置は、第１態様～第４態様の何れかの態様に係る制御装置において、前記工事情報に、前記ガス流路から予め定めた範囲内で行われる掘削工事、及び建築工事の少なくとも１つに関する情報が含まれる。

第６態様に係る制御装置は、第１態様～第５態様の何れかの態様に係る制御装置において、前記生成部は、それぞれ過去の前記予測値、前記ガス供給計画、並びに、前記気象情報及び前記工事情報の少なくとも一方の関連付けを学習した学習モデルにそれぞれ最新の前記予測値、並びに、前記気象情報及び前記工事情報の少なくとも一方を入力することで、前記ガス供給計画を生成する。

第７態様に係る制御プログラムは、コンピュータに、ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報の少なくとも一方と、を用いて前記ガス流路に対するガス供給計画を生成する処理を実行させるプログラムである。

第８態様に係る制御方法は、生成部を含む制御装置であって、前記生成部が、ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報の少なくとも一方と、を用いて前記ガス流路に対するガス供給計画を生成する生成ステップを含む。

第１態様、第７態様、及び第８態様によれば、現状のガスの需要状況と現状のガス供給計画から予測されるガスの供給状況を用いて新たなガス供給計画を生成する場合と比較して、ガスの供給に障害が発生した場合であっても、ガス需要に応じたガスを継続して供給することが可能なガス供給計画を生成することができる、という効果を有する。

第２態様によれば、オペレーターの操作によってガス供給状況を変動させる制御設備の制御を行う場合と比較して、制御設備を正しく制御することができる、という効果を有する。

第３態様によれば、制御設備に対する制御タイミング、及び目標とする制御値を制御設備毎に制御することができる、という効果を有する。

第４態様によれば、気象情報をガスの供給に障害をもたらすか否かを判定するための判定要素として利用することができる、という効果を有する。

第５態様によれば、工事情報をガスの供給に障害をもたらすか否かを判定するための判定要素として利用することができる、という効果を有する。

第６態様によれば、予め機械学習が行われた学習モデルを用いてガス供給計画を生成することができる、という効果を有する。

ガス供給システムの一例を示す図である。 制御装置の機能構成例を示す図である。 ガス供給計画の一例を示す図である。 計測情報の表示画面例を示す図である。 制御装置における電気系統の要部構成例を示す図である。 制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。 ガス供給計画学習モデルを用いたガス供給計画の生成例を示す図である。 制御情報学習モデルを用いた制御情報の生成例を示す図である。

以下、本実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、同じ構成要素及び同じ処理には全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を省略する。

図１は、ガスの供給を行うガス事業者とガス供給に関する契約を行った需要施設５に対してガスを供給するガス供給システム１００の一例を示す図である。

図１に示すように、ガス供給システム１００は、ＬＮＧ（Ｌｉｑｕｅｆｉｅｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｇａｓ：天然ガス）基地２、ガバナステーション３Ａ、地区ガバナ３Ｂ、ガスホルダー４、データ集配信装置６、供給指令センター８、及びガス導管９といったガス設備を含んで構成され、需要施設５の一例である工場５Ａや住宅５Ｂにガスを供給する。

ＬＮＧ基地２、ガバナステーション３Ａ、地区ガバナ３Ｂ、ガスホルダー４、及び需要施設５はガス導管９により接続されている。また、ＬＮＧ基地２、ガバナステーション３Ａ、及びガスホルダー４は通信回線７によってデータ集配信装置６に接続されており、データ集配信装置６と供給指令センター８も通信回線７により接続されている。

ＬＮＧ基地２は主に海岸に建設され、タンカー１によって運ばれたＬＮＧを受け入れ、ＬＮＧ基地２内部に設けられたタンクにＬＮＧを貯蔵する。その上で、ＬＮＧ基地２は、通信回線７を通じて受信した後述する供給指令センター８からの制御指示に従って、タンクに貯蔵したＬＮＧの気化、熱量調整、及び付臭等を行い、制御指示で指示された量のガスを制御指示で指示された時間にあわせてガス導管９に供給する。

ＬＮＧ基地２からガス導管９に供給されるガスは、広域に亘ってガスを効率よく輸送できるように例えば１ＭＰａ以上７ＭＰａ未満の圧力で供給される。本実施形態では、１ＭＰａ以上の圧力を「高圧」と表す。

ＬＮＧ基地２から供給される高圧のガス、すなわち高圧ガスはガバナステーション（Ｇｏｖｅｒｎｏｒ Ｓｔａｔｉｏｎ：ＧＳ）３Ａに輸送される。ガバナステーション３Ａは、ＬＮＧ基地２から供給された高圧ガスの圧力を０．１ＭＰａ以上１ＭＰａ未満の圧力に低下させる減圧調整を行う。本実施形態では、０．１ＭＰａ以上１ＭＰａ未満の圧力を「中圧」と表す。

中圧に減圧されたガス、すなわち中圧ガスはガス導管９を通じて、中圧ガスを使用する工場５Ａ等の需要施設５に供給される。中圧ガスの一部は、ガスホルダー（Ｇａｓ Ｈｏｌｄｅｒ：ＧＨ）４に貯蔵され、例えばＬＮＧ基地２の故障によりＬＮＧ基地２からのガスの供給が途絶えた場合であっても、ガスホルダー４から各々の需要施設５に対して各々のガス需要量にあわせたガスが供給できるように備えている。

また、中圧ガスの一部は、ガス導管９を通じて地区ガバナ３Ｂに輸送される。地区ガバナ３Ｂは、中圧ガスの圧力を０．１ＭＰａ未満の圧力に低下させる減圧調整を行う。本実施形態では、０．１ＭＰａ未満の圧力を「低圧」と表す。

低圧に減圧されたガス、すなわち低圧ガスはガス導管９を通じて、低圧ガスを使用する住宅５Ｂ等の需要施設５に供給される。

なお、「ガバナ」とは減圧装置のことを意味し、ガバナステーション３Ａ及び地区ガバナ３Ｂの各々に設置されている。以降では、ガバナステーション３Ａ及び地区ガバナ３Ｂを総称して「ガバナ３」ということがある。また、高圧ガスを輸送するガス導管９を「高圧ガス導管９Ａ」、中圧ガスを輸送するガス導管９を「中圧ガス導管９Ｂ」、及び低圧ガスを輸送するガス導管９を「低圧ガス導管９Ｃ」ということがある。ガス導管９は高圧ガス導管９Ａ、中圧ガス導管９Ｂ、及び低圧ガス導管９Ｃの総称である。ガス導管９は、本実施形態におけるガス流路の一例である。

図１に示すガス供給システム１００の例では、ガス供給システム１００の構成をわかりやすく説明するためＬＮＧ基地２、ガバナステーション３Ａ、地区ガバナ３Ｂ、及びガスホルダー４をそれぞれ１つしか図示していないが、実際にはガス供給システム１００を構成する各々の設備は複数存在し、ガス導管９によって接続されている。すなわち、ガス供給システム１００のガス導管９によって、それぞれ複数のＬＮＧ基地２及びガスホルダー４から需要施設５に対してガスを供給する供給ネットワークが形成されている。

供給指令センター８は、需要施設５におけるガスの需要に対してガスの供給量が不足することなく、ガスを安定的に継続して供給することができるガスの供給体勢、すなわちガス供給状況を予測し、予測したガス供給状況に従ってガスの供給量を制御する制御装置１０を備えた施設である。なお、以降ではガス供給状況を「ＮＷ状況」と表すことがある。

通信回線７を通じて供給指令センター８から送信された、ガス供給状況を制御する制御指示は、データ集配信装置６を経由して、ガス流路におけるガス供給状況を実際に制御する制御設備に送信される。図１に示すガス供給システム１００の例では、通信回線７が接続されているＬＮＧ基地２、ガバナステーション３Ａ、及びガスホルダー４に設置されている制御設備に対して制御指示が送信される形態を示しているが、制御指示の送信先はこれに限定されない。例えばガス導管９に設置されている図示しない圧力調整器及び地区ガバナ３Ｂも通信回線７で供給指令センター８と接続しておき、供給指令センター８は、図示しない圧力調整器及び地区ガバナ３Ｂに制御指示を送信してガス供給状況を制御させるようにしてもよい。制御設備には、例えばバルブやポンプが含まれる。

ガス流路に相当するＬＮＧ基地２、ガバナ３、ガスホルダー４、及びガス導管９にはセンサ１７（図４参照）が取り付けられており、各々のセンサ１７は、センサ１７が取り付けられたガス流路における各地点のガス供給状況を表す情報を予め定めた間隔（例えば６０秒）で計測する。ガス供給状況を表す情報には、例えばガスの圧力、ガスの流量、並びに、ガスの圧力及び流量を調整するバルブの開閉状態が含まれる。以降では、センサ１７によって計測されたガス供給状況を表す情報のことを「計測情報」ということにする。

計測情報は、例えばＬＮＧ基地２やガスホルダー４といった各々のセンサ１７の取り付け先であるガス設備に一旦集約され、ガス設備から通信回線７を通じて供給指令センター８に設置されている制御装置１０に送信される。通信回線７に接続可能なセンサ１７であれば、ガス設備に計測情報を送信することなく、センサ１７から計測情報を制御装置１０に直接送信してもよい。

なお、各センサ１７における計測情報の取得間隔はセンサ１７毎に設定可能であり、各センサ１７における計測情報の取得間隔は、例えば制御装置１０によって自由に設定される。

ガス供給システム１００の通信回線７には無線回線が用いられ、ガス設備とデータ集配信装置６とを接続する通信回線７、及びデータ集配信装置６と供給指令センター８とを接続する通信回線７には、それぞれ予備回線が備えられている。これにより、使用中の通信回線７に障害が発生して制御指示や計測情報といったデータの送受信ができなくなった場合であっても、予備回線を用いてデータ通信を継続することができる。当然のことながら、通信回線７は有線回線であってもよい。

図２は、供給指令センター８に設置された制御装置１０の機能構成例を示す図である。制御装置１０は、通信部１１、解析部１２、表示部１３、情報記憶部１４、生成部１５、及び制御部１６の各機能部を備える。

通信部１１は、ガス供給システム１００を構成する各ガス設備から通信回線７を通じてガス流路における計測情報を受信すると共に、後述する制御部１６によって指定された制御設備に対して、通信回線７を通じてガス流路のガス供給状況を制御する制御指示を送信する。

また、通信部１１は、例えばインターネットに接続して気象情報及び工事情報の少なくとも一方を受信する。

通信部１１で受信する気象情報は、ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報である。

例えば雷が発生している場合、又は雷が発生する可能性がある場合には、落雷により停電が発生することがある。ガス供給システム１００を構成するガス設備が設置されている何れかの地域で停電が発生すると、当該地域に設置されているガス設備を稼働させることができなくなることがあるため、ガス供給に関する障害の発生要因となり得る。また、停電が発生しなくとも、落雷によりガス設備が物理的に破壊されることも考えられる。

また、例えば雨が降っている場合、ガス供給システム１００を構成するガス設備の何れかが水没してしまうことがある。とりわけ河川の近くに設置されたガス設備で、かつ、周辺に比べて海抜の低い地域に設置されたガス設備では、河川の氾濫によりガス設備が浸水したり水没したりする危険性が高まる。ガス設備に対して浸水や水没が生じると、当該ガス設備を稼働させることができなくなることがあるため、ガス供給に関する障害の発生要因となり得る。

また、再生可能エネルギーの普及に伴い、例えば地区ガバナ３Ｂのように比較的小規模なガス設備の中には太陽光パネルで発電した電力を利用して動作するものがある。太陽光パネルで発電した電力を利用するガス設備には余剰電力を蓄える蓄電池が設置されているが、雨や曇り続きで昼間の日照時間がない期間が長期にわたって続くと蓄電池に蓄えられた電力が枯渇し、ガス設備を稼働させることができない状況が発生することがある。

したがって、通信部１１で受信する気象情報には、ガス流路が存在する地域の雷発生情報、降雨量、及び日照時間の少なくとも１つが含まれる。

なお、ガス流路が存在しない地域（「他の地域」という）であっても、他の地域に関する気象情報が、ガス流路の存在する地域でのガス供給に関する障害の発生の判定に影響を与えるものであれば、通信部１１は他の地域に関する気象情報を受信してもよい。

例えばガス流路が存在する地域を流れる河川の上流で雨が降ると、ガス流路が存在する地域で雨が降っていない場合でも河川の水位が上昇し、河川が氾濫する危険性が増す。その結果、ガス設備に対して浸水や水没が生じる可能性が増し、ガス供給に関する障害の発生要因となり得る。

ガス供給に関する障害は、ガス設備の異常発生によるものの他に、需要施設５で予測値を超えるガス需要が生じ、ガス需要量がガス供給量を上回ってしまった場合にも発生する。こうした想定外のガス需要の変化は、需要施設５が存在する地域で停電が発生すると起きやすい傾向が見られる。例えば家庭用燃料電池コージェネレーションシステムが設置されている住宅５Ｂでは、停電時に家庭用燃料電池コージェネレーションシステムで発電を行おうとするため、その地域でのガス需要量が増加する。また、家庭用燃料電池コージェネレーションシステムが設置されていない住宅５Ｂであったとしても、電気が使えないことからガスでお湯を沸かしたり調理を行ったりする回数が増加する。

したがって、ガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報には、需要施設５が存在する地域の気象情報、特に需要施設５が存在する地域に停電を生じさせるか否かを判定することができる気象情報も含まれる。送電線の地絡及び鉄塔の倒壊は停電の発生要因の一例となることから、送電線の地絡及び鉄塔の倒壊を引き起こす風に関する情報、すなわち風速情報及び竜巻情報、並びに、地震に関する情報もガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報の一例である。

一方、通信部１１で受信する工事情報は、ガス供給に関する障害の発生要因となり得る工事情報である。

例えばガス流路の周辺で掘削工事が行われている場合、誤ってガス導管９が破壊されてしまうことがある。ガス供給システム１００を構成するガス設備が破壊されると、当然のことながらガスの供給ができなくなってしまうため、ガス供給に関する障害の発生要因となり得る。

ここで「ガス流路の周辺」とは、掘削工事によりガス流路が破壊される恐れのある範囲として規定されたガス流路から予め定めた範囲のことをいう。

また、例えば地区ガバナ３Ｂのように地上に設置されたガス設備であれば、ビルの建築工事といった掘削工事以外の工事中であっても、例えば足場が倒壊してガス設備が破壊される場合も考えられる。したがって、通信部１１で受信する工事情報には、ガス流路の周辺で行われる掘削工事、及び建築工事の少なくとも１つに関する情報が含まれる。

通信部１１は、計測情報、並びに、気象情報及び工事情報の少なくとも一方を各情報が更新される毎に受信する。説明の便宜上、本実施形態に係る通信部１１は、計測情報、気象情報、及び工事情報をそれぞれ受信するものとして説明を行う。

計測情報、気象情報、及び工事情報には、それぞれいつの時点の情報であるのかを表す時刻情報が含まれる。更に気象情報には、いつ気象情報で通知されるような気象状況になるのか、又はなったのかを示す時刻情報も含まれ、工事情報には、いつ工事情報で通知されるような工事が行われるのかを示す時刻情報も含まれる。

通信部１１が受信した計測情報は解析部１２及び表示部１３に通知され、通信部１１が受信した気象情報及び工事情報は情報記憶部１４に通知される。

情報記憶部１４は、通信部１１から気象情報及び工事情報を受け付けると、気象情報及び工事情報を更新順に並べて記憶装置に記憶する。

解析部１２は、圧力解析部１２Ａ及びＮＷ状況予測部１２Ｂを含み、ガス流路の各地点における予め定めた特定時刻までのガス供給状況を解析する。

そのため、圧力解析部１２Ａは、各々のセンサ１７で計測されたガス流路の各地点における計測情報と、後述する生成部１５で生成されたガス供給計画１９とを用いて、ガス流路の各地点における最新のガスの圧力、すなわちガス圧を解析する。圧力解析部１２Ａは、ガス圧の解析結果をＮＷ状況予測部１２Ｂに通知する。

ガス供給計画１９とは、どのＬＮＧ基地２やガスホルダー４からどの程度の量のガスを供給すれば、各需要施設５のガス需要量を満たすことができるのかを時系列に沿って規定した計画のことである。ガス需要量は１日の時間帯や季節の変化によって変動することから、こうしたガス供給計画１９が必要となる。ガス供給計画１９によって、各時刻における各ＬＮＧ基地２や各ガスホルダー４からのガス供給量が決定される。

図３は、ガス供給計画１９の一例を示す図である。図３におけるガス供給計画１９の縦軸はガス供給量を表し、横軸は時間を表している。また、図３におけるグラフ１９Ａ～１９Ｆは、例えばガス供給システム１００に含まれる６つのＬＮＧ基地２をそれぞれ基地Ａ～基地Ｆで表した場合の各ＬＮＧ基地２におけるガス供給量の時間変化を表す。

ＮＷ状況予測部１２Ｂは、圧力解析部１２Ａからガス圧の解析結果を受け付けると、ガス圧の解析結果とガス供給計画１９とを用いて、ガス流路の各地点における現在時刻からＮ時間（Ｎは正の実数）後までのガス圧及びガスの流量を含むガス供給状況を予測する。現在時刻とは、ガス供給状況の予測を行う上での基準となる時刻であり、例えば通信部１１における計測情報の受信時刻、又はＮＷ状況予測部１２Ｂによるガス供給状況の予測開始時刻等、状況に応じて設定することができる。現在時刻からＮ時間後の時刻は、本実施形態に係る特定時刻の一例である。

ＮＷ状況予測部１２Ｂは、Ｎ時間後までのガス供給状況をＮＷ予測データとして生成部１５に通知する。

このように計測情報とガス供給計画１９からＮＷ予測データを出力する解析部１２は、ガス流路におけるガス供給状況のトラッキング解析が可能な公知の非定常流送シミュレーションアプリケーションを用いて実現される。

一方、表示部１３は、通信部１１から計測情報を受け付けると、計測情報を各々の計測情報の計測地点と対応付けて供給指令センター８に設置されている表示装置に表示する。

図４は、表示部１３による計測情報の表示画面例を示す図である。図４に示すように、計測情報の表示画面では、センサ１７が取り付けられている地区の名称と、当該地区における計測情報の値が対応付けられて表示される。図４の表示画面では、計測情報として各地区におけるガス圧を表示している例を示しているが、計測情報に例えばガスの流量といった他の計測値が含まれる場合には、各々の計測値が地区の名称と対応付けられて表示される。

また、図４の表示画面では、各地区におけるガス流路のつながりをリンク１８として模式的に表示している。したがって、供給指令センター８でガス供給システム１００におけるガス供給状況を監視するオペレーターは、表示画面を確認することでガス供給状況がどの地区でどのような状況になっているかを把握することができる。

生成部１５は、解析部１２からＮＷ予測データを受け付けると、ＮＷ予測データと、情報記憶部１４で記憶装置に記憶されている気象情報及び工事情報とを用いて、Ｎ時間後までのガス供給計画１９を生成する。

生成部１５で生成されたガス供給計画１９は解析部１２で参照される。したがって、制御装置１０では、解析部１２で最新のガス供給計画１９と最新の計測情報を用いて、Ｎ時間後まで予測したＮＷ予測データを出力し、それにより生成部１５がＮ時間後までのガス供給計画１９を生成するという生成サイクルが継続して行われる。

更に生成部１５は、生成したガス供給計画１９に従ってＮＷ予測データで示されたガス供給状況を実現するためには、ガス流路におけるガスの流れをどのように制御すればよいのかを表す制御情報を生成する。すなわち、生成部１５は、ガス供給計画１９及びＮＷ予測データに従ったガス供給を実現する制御情報を生成する。

制御情報には、制御対象となる制御設備を指定する指定情報、制御対象となる制御設備に対して制御を開始する制御時間、及び制御対象となる制御設備に対して行う制御の目標値を表す制御値が含まれる。生成部１５は、生成した制御情報を制御部１６に通知する。

制御部１６は、生成部１５から制御情報を受け付けると、制御対象として指定された制御設備に対して、制御情報に従ってガス流路におけるガス供給状況を変動するように指示する制御指示を生成し、生成した制御指示を通信部１１に通知する。すなわち、制御部１６は制御設備の制御を行う。

既に説明したように、通信部１１は制御部１６から制御指示を受け付けると、通信回線７を通じて制御対象となる制御設備を含むガス設備に制御指示を送信する。制御指示を受信したガス設備は、制御指示に従って制御対象として指定された制御設備の制御を行う。

図２に示したような制御装置１０は、コンピュータ２０を用いて構成される。図５は、コンピュータ２０を用いて構成した制御装置１０における電気系統の要部構成例を示す図である。

コンピュータ２０は、図２に示した制御装置１０の各機能部を担うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１、制御プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２２、ＣＰＵ２１の一時的な作業領域として使用されるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２３、不揮発性メモリ２４、及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）２５を備える。ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、不揮発性メモリ２４、及びＩ／Ｏ２５はバス２６を介して各々接続されている。

不揮発性メモリ２４は、不揮発性メモリ２４に供給される電力が遮断されたとしても、記憶した情報が維持される記憶装置の一例であり、例えば半導体メモリが用いられるがハードディスクを用いてもよい。不揮発性メモリ２４は、必ずしもコンピュータ２０に内蔵されている必要はなく、例えばメモリカードのようにコンピュータ２０に着脱される記憶装置であってもよい。不揮発性メモリ２４には、例えば情報記憶部１４によって記憶される気象情報及び工事情報、並びに、生成部１５によって生成されるガス供給計画１９が記憶される。

Ｉ／Ｏ２５には、例えば通信ユニット２７、入力ユニット２８、及び表示ユニット２９が接続される。

通信ユニット２７は通信回線７及びインターネットに接続され、インターネットに接続された外部装置や、ガス供給システム１００を構成する通信回線７に接続されたガス設備との間でデータ通信を行う通信プロトコルを備える。

入力ユニット２８は、制御装置１０のオペレーターからの操作を受け付けてＣＰＵ２１に通知する装置であり、例えばボタン、タッチパネル、キーボード、ポインティングデバイス、及びマウスといった入力装置が用いられる。

表示ユニット２９は、ＣＰＵ２１によって処理された情報をオペレーターの視覚を通じて把握できるよう表示する装置であり、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ、電光表示板、及び映像をスクリーンに投影するプロジェクタのような表示装置が用いられる。一例として表示ユニット２９には図４に示した計測情報の表示画面が表示される。

なお、制御装置１０は、図５に例示したＩ／Ｏ２５に接続されるユニットを必ずしも備える必要はなく、状況に応じて必要となるユニットを備えればよい。また、制御装置１０は、例えば用紙に画像を形成する画像形成ユニットのような別のユニットをＩ／Ｏ２５に接続し、ガス流路におけるガス供給状況を表す図４に示した計測情報の表示画面の内容を用紙に形成するようにしてもよい。

次に、本実施形態に係る制御装置１０の動作について詳細に説明する。

図６は、制御装置１０でガス供給システム１００におけるガス供給状況の制御を開始した場合に、ＣＰＵ２１によって実行される制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。制御処理を規定する制御プログラムは、例えば制御装置１０のＲＯＭ２２に予め記憶されている。制御装置１０のＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記憶される制御プログラムを読み込み、制御処理を実行する。

なお、不揮発性メモリ２４にはガス供給計画１９と、インターネットを通じて受信した気象情報及び工事情報とが記憶されているものとする。制御装置１０の生成部１５でまだ一度もガス供給計画１９を生成していない場合は、予め用意されているガス供給計画１９のデフォルト値が不揮発性メモリ２４に記憶されている。

ステップＳ１０において、ＣＰＵ２１は通信ユニット２７を通じて、ガス流路に取り付けられた各々のセンサによって計測された計測情報を取得する。

ステップＳ２０において、ＣＰＵ２１は、不揮発性メモリ２４から前回生成したガス供給計画１９、すなわち最新のガス供給計画１９を取得する。

ステップＳ３０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０で取得した計測情報と、ステップＳ２０で取得したガス供給計画１９とを用いて、Ｎ時間後までのＮＷ予測データを生成し、生成したＮＷ予測データをＲＡＭ２３に記憶する。ＮＷ予測データの生成には、公知の非定常流送シミュレーションアプリケーションが用いられる。

ステップＳ４０において、ＣＰＵ２１は、不揮発性メモリ２４からＮ時間後までの気象状況を表す気象情報を取得する。

ステップＳ５０において、ＣＰＵ２１は、不揮発性メモリ２４からＮ時間後までの工事状況を表す工事情報を取得する。

ステップＳ６０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ３０で生成したＮＷ予測データ、ステップＳ４０で取得した気象情報、及びステップＳ５０で取得した工事情報を用いて、Ｎ時間後までのガス供給計画１９を生成する。

具体的には、ＣＰＵ２１は、人工知能を利用したガス供給計画学習モデル３０を用いてＮＷ予測データ、気象情報、及び工事情報からガス供給計画１９を生成する。

ガス供給計画学習モデル３０は、支障なくガス供給が行われた過去の複数のガス供給計画１９と、これら各々のガス供給計画１９の生成に用いられたＮＷ予測データ、気象情報、及び工事情報とを対応付けた教師データを用いて、教師データに含まれるＮＷ予測データ、気象情報、及び工事情報を入力すると、対応するガス供給計画１９を出力するように機械学習を行うことで生成される。すなわち、ガス供給計画学習モデル３０は、支障なくガス供給が行われた場合のＮＷ予測データ、ガス供給計画１９、気象情報、及び工事情報の関連付けを学習した本実施形態に係る学習モデルの一例である。

ガス供給計画学習モデル３０の機械学習には例えばニューラルネットワークが用いられる。

図７は、ガス供給計画学習モデル３０を用いたガス供給計画１９の生成例を示す図である。

図７に示すように、ＣＰＵ２１は、Ｎ時間後まで時刻をずらしながら、ガス供給計画学習モデル３０にステップＳ３０で生成した各時刻におけるＮＷ予測データ、ステップＳ４０で取得した各時刻における気象状況を表す気象情報、及びステップＳ５０で取得した各時刻における工事状況を表す工事情報を入力することで、ガス供給計画１９を生成する。

ガス供給計画学習モデル３０の機械学習は必ずしも制御装置１０で実行する必要はなく、ＣＰＵ２１は、例えばインターネットに接続された外部装置で機械学習が行われたガス供給計画学習モデル３０を用いてもよい。

ここでは一例として、ガス供給計画学習モデル３０を用いてガス供給計画１９を生成する例について説明したが、ガス供給計画１９の生成方法はこれに限定されない。例えばＮＷ予測データ、気象情報、及び工事情報を説明変数とし、ガス供給計画１９を目的変数とする予測関数を用いてガス供給計画１９を生成してもよい。また、ＮＷ予測データ、気象情報、及び工事情報の組み合わせに対するクラスタ分析を行ってガス供給計画１９を生成してもよい。

説明の便宜上、ガス供給計画１９の生成に気象情報及び工事情報の両方を用いたが、既に説明したように、ガス供給計画１９の生成には気象情報及び工事情報の少なくとも一方があればよい。ステップＳ６０の処理は、ガス供給計画を生成する生成ステップの一例である。

ステップＳ７０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ３０で生成したＮＷ予測データ、及びステップＳ６０で生成したガス供給計画１９を用いて、Ｎ時間後までの制御情報を生成する。

具体的には、ＣＰＵ２１は、人工知能を利用した制御情報学習モデル４０を用いてＮＷ予測データ及びガス供給計画１９から制御情報を生成する。

制御情報学習モデル４０は、支障なくガス供給が行われた過去の複数のガス供給計画１９と、これら各々のガス供給計画１９の生成に用いられたＮＷ予測データと、ガス供給計画１９に従って実際に行われた制御内容を示す制御情報とを対応付けた教師データを用いて、教師データに含まれるＮＷ予測データ及びガス供給計画１９を入力すると、対応する制御情報を出力するように機械学習を行うことで生成される。すなわち、制御情報学習モデル４０は、支障なくガス供給が行われた場合のＮＷ予測データ、ガス供給計画１９、及び制御情報の関連付けを学習したものである。

制御情報学習モデル４０の機械学習にも、ガス供給計画学習モデル３０の機械学習と同様に例えばニューラルネットワークが用いられる。

図８は、制御情報学習モデル４０を用いた制御情報の生成例を示す図である。

図８に示すように、ＣＰＵ２１は、Ｎ時間後まで時刻をずらしながら、制御情報学習モデル４０にステップＳ３０で生成した各時刻におけるＮＷ予測データ、及びステップＳ６０で生成した各時刻におけるガス供給計画１９を入力することで、各時刻における制御情報を生成する。各々の時刻における制御情報の制御時間には、その時刻に制御設備の制御が開始されるように対応する時刻が設定される。

これにより、ＮＷ予測データ及びガス供給計画１９に従ったガス供給を実現する制御情報が生成される。

制御情報学習モデル４０の機械学習は必ずしも制御装置１０で実行する必要はなく、ＣＰＵ２１は、例えばインターネットに接続された外部装置で機械学習が行われた制御情報学習モデル４０を用いてもよい。

ここでは一例として、制御情報学習モデル４０を用いて制御情報を生成する例について説明したが、制御情報の生成方法はこれに限定されない。例えばＮＷ予測データ及びガス供給計画１９を説明変数とし、制御情報を目的変数とする予測関数を用いて制御情報を生成してもよい。また、ＮＷ予測データ及びガス供給計画１９の組み合わせに対するクラスタ分析を行って制御情報を生成してもよい。

ステップＳ８０において、ＣＰＵ２１は通信ユニット２７を制御して、ステップＳ７０で生成した制御情報に含まれる指定情報によって指定された制御設備に対して制御指示を送信し、図６に示す制御処理を終了する。

以上により、制御対象となる制御設備が、制御情報に含まれる制御時間に、ガス供給状況を表す物理量（例えばガス圧）を制御情報で指定された制御値に設定するための制御を行う。

制御装置１０が生成したガス供給計画１９は、気象情報及び工事情報の少なくとも一方を用いて生成された、ガスの供給に今後障害が発生か否かを考慮したガス供給計画１９である。したがって、実際にガスの供給に障害が発生した場合でも、こうしたガス供給計画１９に従って生成された制御情報によって、障害の発生を事前に考慮したガス流路の制御が行われるため、ガス需要に応じたガスが継続して供給されることになる。
また、制御装置１０では、ガス流路の制御に関してオペレーターの操作が不要となるため、オペレーターの誤操作や判断ミスによるガス流路の制御が行われることがない。特に、障害発生時にはオペレーターは正常時に比べて冷静な判断を素早く行うことが困難になるため誤操作が起こりやすいが、本実施形態に係る制御装置１０であれば、適切なタイミングで適切な制御をミスなく実施することができる。

以上、実施形態を用いて制御装置１０の一態様について説明したが、開示した制御装置１０の形態は一例であり、制御装置１０の形態は実施形態に記載の範囲に限定されない。本開示の要旨を逸脱しない範囲で実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、当該変更又は改良を加えた形態も開示の技術的範囲に含まれる。例えば、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、図６に示した制御処理の順序を変更してもよい。

また、本開示では、一例として制御処理をソフトウェアで実現する形態について説明した。しかしながら、図６に示したフローチャートと同等の処理を、例えばＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）に実装し、ハードウェアで処理させるようにしてもよい。この場合、制御処理をソフトウェアで実現した場合と比較して処理の高速化が図られる。

このように、制御装置１０のＣＰＵ２１を例えばＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、及びＦＰＵ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ Ｐｏｉｎｔ Ｕｎｉｔ）といった特定の処理に特化した専用のプロセッサに置き換えてもよい。

また、制御装置１０の制御処理は、１つのＣＰＵ２１によって実現される形態の他、複数のＣＰＵ２１、又はＣＰＵ２１とＦＰＧＡとの組み合わせというように、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせで実行してもよい。更に、制御装置１０の制御処理は、制御装置１０の筐体の外部に位置する、物理的に離れた場所に存在するプロセッサとの協働によって実現されるものであってもよい。

実施形態では、制御装置１０のＲＯＭ２２に制御プログラムが記憶されている例について説明したが、制御プログラムの記憶先はＲＯＭ２２に限定されない。本開示の制御プログラムは、コンピュータ２０で読み取り可能な記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。例えば制御プログラムをＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）のような光ディスクに記録した形態で提供してもよい。また、運用訓練プログラムを、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ及びメモリカードのような可搬型の半導体メモリに記録した形態で提供してもよい。ＲＯＭ２２、不揮発性メモリ２４、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ、及びメモリカードは非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記憶媒体の一例である。

更に、制御装置１０は、通信ユニット２７を通じて外部装置から制御プログラムをダウンロードし、ダウンロードした制御プログラムを、例えば不揮発性メモリ２４に記憶してもよい。この場合、制御装置１０のＣＰＵ２１は、外部装置からダウンロードした制御プログラムを読み込んで制御処理を実行する。

１ タンカー、２ ＬＮＧ基地、３ ガバナ、３Ａ ガバナステーション、３Ｂ 地区ガバナ、４ ガスホルダー、５ 需要施設、５Ａ 工場、５Ｂ 住宅、６ データ集配信装置、７ 通信回線、８ 供給指令センター、９ ガス導管、９Ａ 高圧ガス導管、９Ｂ 中圧ガス導管、９Ｃ 低圧ガス導管、１０ 制御装置、１１ 通信部、１２ 解析部、１２Ａ 圧力解析部、１２Ｂ ＮＷ状況予測部、１３ 表示部、１４ 情報記憶部、１５ 生成部、１６ 制御部、１７ センサ、１８ リンク、１９ ガス供給計画、１９Ａ （ガス供給計画の）グラフ、２０ コンピュータ、２１ ＣＰＵ、２２ ＲＯＭ、２３ ＲＡＭ、２４ 不揮発性メモリ、２５ Ｉ／Ｏ、２６ バス、２７ 通信ユニット、２８ 入力ユニット、２９ 表示ユニット、３０ ガス供給計画学習モデル、４０ 制御情報学習モデル、１００ ガス供給システム

上記目的を達成するために、第１態様に係る制御装置は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報を入力すると、需要施設に支障なくガスを供給することができるガス供給計画を出力する学習モデルを用いて、前記予測値、前記気象情報、及び前記工事情報から前記ガス流路に対する前記ガス供給計画を生成する。

第２態様に係る制御装置は、第１態様に係る制御装置において、前記プロセッサは、前記ガス供給計画及び前記予測値に従ったガス供給を実現する制御情報を生成し、前記制御情報に従って、前記ガス流路におけるガス供給状況を変動させる制御設備の制御を行う。

第６態様に係る制御装置は、第１態様～第５態様の何れかの態様に係る制御装置において、前記学習モデルは、前記需要施設に支障なくガス供給が行われた過去の複数の前記ガス供給計画と、当該複数の前記ガス供給計画の生成に用いられた前記予測値と、前記気象情報及び工事情報の少なくとも一方と、を対応付けた教師データを用いて機械学習された学習モデルである。

第７態様に係る制御プログラムは、コンピュータに、ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報を入力すると、需要施設に支障なくガスを供給することができるガス供給計画を出力する学習モデルを用いて、前記予測値、前記気象情報、及び前記工事情報から前記ガス流路に対する前記ガス供給計画を生成する処理を実行させるプログラムである。

第８態様に係る制御方法は、コンピュータによって、ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報を入力すると、需要施設に支障なくガスを供給することができるガス供給計画を出力する学習モデルを用いて、前記予測値、前記気象情報、及び前記工事情報から前記ガス流路に対する前記ガス供給計画を生成する生成ステップを実行する。

上記目的を達成するために、第１態様に係る制御装置は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、ガス流路の予め定めた各地点における計測情報を取得し、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報を取得し、前記計測情報と最新のガス供給計画とを用いて、前記ガス流路の前記各地点における最新のガスの圧力であるガス圧を解析し、前記ガス圧の解析結果と前記最新のガス供給計画とを用いて、前記ガス流路の前記各地点における現在時刻からＮ時間（Ｎは正の実数）後までのガス圧及びガスの流量を含むガス供給状況を表す予測値を出力し、前記予測値と、前記気象情報、及び前記工事情報を入力すると、需要施設に支障なくガスを供給することができるガス供給計画を出力する学習モデルを用いて、前記予測値、前記気象情報、及び前記工事情報から前記ガス流路に対する、前記Ｎ時間後までのガス供給計画を生成する。

第７態様に係る制御プログラムは、コンピュータに、ガス流路の予め定めた各地点における計測情報を取得し、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報を取得し、前記計測情報と最新のガス供給計画とを用いて、前記ガス流路の前記各地点における最新のガスの圧力であるガス圧を解析し、前記ガス圧の解析結果と前記最新のガス供給計画とを用いて、前記ガス流路の前記各地点における現在時刻からＮ時間（Ｎは正の実数）後までのガス圧及びガスの流量を含むガス供給状況を表す予測値を出力し、前記予測値と、前記気象情報、及び前記工事情報を入力すると、需要施設に支障なくガスを供給することができるガス供給計画を出力する学習モデルを用いて、前記予測値、前記気象情報、及び前記工事情報から前記ガス流路に対する、前記Ｎ時間後までのガス供給計画を生成する処理を実行させるプログラムである。

第８態様に係る制御方法は、コンピュータによって、ガス流路の予め定めた各地点における計測情報を取得するステップと、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報を取得するステップと、前記計測情報と最新のガス供給計画とを用いて、前記ガス流路の前記各地点における最新のガスの圧力であるガス圧を解析するステップと、前記ガス圧の解析結果と前記最新のガス供給計画とを用いて、前記ガス流路の前記各地点における現在時刻からＮ時間（Ｎは正の実数）後までのガス圧及びガスの流量を含むガス供給状況を表す予測値を出力するステップと、前記予測値と、前記気象情報、及び前記工事情報を入力すると、需要施設に支障なくガスを供給することができるガス供給計画を出力する学習モデルを用いて、前記予測値、前記気象情報、及び前記工事情報から前記ガス流路に対する、前記Ｎ時間後までのガス供給計画を生成するステップと、を実行する。

Claims (8)

1. ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報の少なくとも一方と、を用いて前記ガス流路に対するガス供給計画を生成する生成部
   を備えた制御装置。
2. 前記生成部は、前記ガス供給計画及び前記予測値に従ったガス供給を実現する制御情報を生成し、
   前記制御情報に従って、前記ガス流路におけるガス供給状況を変動させる制御設備の制御を行う制御部を更に備えた
   請求項１記載の制御装置。
3. 前記制御情報に、制御対象となる前記制御設備を指定する指定情報、制御対象となる前記制御設備に対して制御を開始する制御時間、及び制御対象となる前記制御設備に対して行う制御の目標値を表す制御値が含まれる
   請求項２記載の制御装置。
4. 前記気象情報に、前記ガス流路が存在する地域の雷発生情報、降雨量、及び日照時間の少なくとも１つが含まれる
   請求項１～請求項３の何れか１項に記載の制御装置。
5. 前記工事情報に、前記ガス流路から予め定めた範囲内で行われる掘削工事、及び建築工事の少なくとも１つに関する情報が含まれる
   請求項１～請求項４の何れか１項に記載の制御装置。
6. 前記生成部は、それぞれ過去の前記予測値、前記ガス供給計画、並びに、前記気象情報及び前記工事情報の少なくとも一方の関連付けを学習した学習モデルにそれぞれ最新の前記予測値、並びに、前記気象情報及び前記工事情報の少なくとも一方を入力することで、前記ガス供給計画を生成する
   請求項１～請求項５の何れか１項に記載の制御装置。
7. コンピュータに、
   ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報の少なくとも一方と、を用いて前記ガス流路に対するガス供給計画を生成する処理を実行させる
   制御プログラム。
8. 生成部を含む制御装置であって、
   前記生成部が、ガス流路の予め定めた各地点における特定時刻までのガス供給状況を表す予測値と、前記ガス流路におけるガス供給に関する障害の発生要因となり得る気象情報及び工事情報の少なくとも一方と、を用いて前記ガス流路に対するガス供給計画を生成する生成ステップ
   を含む制御方法。
   

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