JP3887578B2 - プロセス運転計画システム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エネルギプラント等のプロセス設備に適用されるプロセス運転計画システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１９は、この種のプロセス設備運転計画システムが応用される対象プロセスの一例として、エネルギプラントを示している。このエネルギプラントＡは、燃料タンク１と、この燃料タンク１から燃料Ｆ_１，Ｆ_２の供給を受ける２台のボイラ２（２ａ，２ｂ）と、これらのボイラ２で発生する蒸気Ｓｂ_１，Ｓｂ_２を供給するための蒸気母管３と、この蒸気母管３に接続され蒸気Ｓａ_１，Ｓａ_２，Ｓａ_３により冷凍作用を行う３台の吸収式冷凍機４（４ａ，４ｂ，４ｃ）と、これらの吸収式冷凍機４から冷水Ｃ_１，Ｃ_２，Ｃ_３を受ける冷水母管５とにより構成され、冷水母管５から冷水Ｃ_ｄが冷水需要者６に供給されるようになっている。プロセス設備運転計画の目的は、このような冷水需要者６に要求される所定期間中の冷水Ｃ_ｄ需要を満足しながら、消費される燃料Ｆ_１，Ｆ_２コスト合計が最小となるように、ボイラ２と吸収式冷凍機４の運転状態を決定することである。このような最適化問題は、下記の式１（１ａ〜１ｉ）のように定式化することができる。
【０００３】
【数１】

【０００４】
上記の式（１）において、添字｛ｚ｝は第ｚ時点を表す（例えば、Ｆ_ｉ｛ｚ｝は時点ｚにおけるボイラｉ（２００２）に供給される燃料を表す）。式（１）により示される問題は、所定期間中、すなわち、ある時点（ｚ＝１）から第ｎ時点（ｚ＝ｎ）までの各時点の冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝を満足しながら、合計燃料コストＭが最小となるように、所定期間中の各時点（ｚ＝１…ｎ）における各ボイラｉ（ｉ＝１，２）の運転停止状態δ_{ｂｉ｛ｚ｝}、各吸収式冷凍機ｊ（ｊ＝１…３）の運転停止状態δ_{ａｊ｛ｚ｝}等を決定し、また運転中のボイラｉ（δ_{ｂｉ｛ｚ｝}＝１）の場合には、その蒸気出力Ｓ_{ｂｉ｛ｚ｝}を決定し、運転中の吸収式冷凍機ｊ（δ_{ａｊ｛ｚ｝}＝１）の場合には、その冷水出力Ｃ_ｊ｛ｚ｝を決定することである。
【０００５】
【外１】

【０００６】
θは燃料Ｆ_ｉのコスト換算パラメータを表す。ａ_ｂｉ，ｂ_ｂｉ，ｃ_ｂｉは、それぞれボイラｉの発生蒸気Ｓ_ｂｉの消費燃料Ｆ_ｉ換算パラメータを表す。Ｓ_ｂｉ ^ｍｉｎ，Ｓ_ｂｉ ^ｍａｘは、それぞれボイラｉの運転下限値および上限値を表す。ａ_ａｉ，ｂ_ａｉ，ｃ_ａｉは、それぞれ吸収式冷凍機ｊの発生冷水Ｃ_ｊの消費蒸気Ｓ_ａｊ換算パラメータを表す。Ｃ_ｊ ^ｍｉｎ，Ｃ_ｊ ^ｍａｘはそれぞれ吸収式冷凍機ｊの運転下限値、上限値を表す。
【０００７】
式（１）により表されるプロセス運転計画問題は非線形で整数を含んでいる。所定期間中の最小コストを計算するプロセス運転計画問題の従来の技術（例えば特開２０００−７８７５０公報）では、混合整数計画法（Mixed Integer Programming）を用いている。この混合整数計画法は、線形数式と整数数式により構成される混合整数数式モデルを対象とし、分技限定法を使用して、高速に所定期間最小コストで運転するようなスケジュールを演算することができる（例えば、整数計画法、培風館、昭和５１年）。
【０００８】
一方、混合整数計画法を利用可能なため、対象プロセス運転計画問題を線形化する必要がある。この場合、線形化により、式（１）により表される問題は式２（２ａ〜２ｉ）となる。
【０００９】
【数２】

【００１０】
以上のように、式（１ｂ，１ｅ）により表現される非線形数式は式（２ｂ，２ｅ）のような線形数式となる。
【００１１】
図２０は、上述した従来のプロセス運転計画システムの構成例を示している。この図２０に示すように、従来のプロセス運転計画システムはモデル１１、データ入力部１２、スケジューリング演算部１３およびスケジューリング演算結果出力部１４により構成される。同図において、スケジューリング演算部１３は混合整数計画法により、データ入力部１２より入力された管理データ１０１とモデル記憶部１１により記憶されるモデル１００に基づいて、対象プロセスの所定期間最小コストで運転するようなスケジュールを求める演算を行い、該当演算結果１０２をスケジューリング演算結果出力部１４に出力する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
所定期間中の運転コスト最小化問題は、機器の起動停止を伴うので、式（１）に示したように、整数を含んだ問題となる。従来技術においては上述したように、このような整数を含んだ問題に対し、対象プロセスを線形化（式（２））することにより、「整数＋線形計画問題」、すなわち混合整数計画問題として、分技限定法を使用して計算し、問題を解く。
【００１３】
しかしながら、現実の対象問題は、非線形である。したがって、上述したように、もともと非線形であるような問題（式（１））を線形化（式（２））することによる解、所定期間中における全時点の合計コスト、各時点のコスト、ボイラ消費燃料、ボイラ発生蒸気、吸収式冷凍機消費蒸気、吸収式冷凍機発生冷水等の計算については精度が欠ける欠点がある。
【００１４】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、非線形な対象プロセスに対しても、より高精度な解を提供しながら、効率よく問題を解き、速やかに精度のよいプロセス運転計画を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
前記の目的を達成するため、請求項１に係る発明では、プラント運転等の対象プロセスの運転計画計算を行うプロセス運転計画システムにおいて、前記対象プロセスの特性を示す非線形数式モデルを記憶する非線形数式モデル記憶手段と、前記非線形数式モデル記憶手段に記憶されている前記非線形数式モデルに基づいて、線形数式と整数数式により構成される混合整数数式モデルを生成する線形数式モデル変換手段と、前記線形数式モデル変換手段により生成された前記混合整数数式モデルを記憶する混合整数数式モデル記憶手段と、前記混合整数数式モデル記憶手段に記憶されている前記混合整数数式モデルに基づいてプロセス運転の概要計画を算出する概要計画手段と、前記概要計画手段により算出される前記概要計画と前記非線形数式モデル記憶手段に記憶されている前記非線形数式モデルとに基づいてプロセス運転の詳細計画を算出する詳細計画手段と、前記詳細計画手段により算出される前記詳細計画を出力する計画出力手段とを具備し、前記混合整数数式モデル記憶手段は、前記線形数式モデル作成手段により作成される前記線形数式を前記混合整数数式モデルの一部として記憶し、前記非線形数式モデル記憶手段は、前記非線形数式モデル作成手段により作成される前記非線形数式を前記非線形数式モデルの一部として記憶することを特徴とするプロセス運転計画システムを提供する。
【００１７】
請求項２に係る発明では、前記非線形数式モデル記憶手段に記憶されている前記非線形数式モデルに基づいて前記混合整数数式モデルの機器運転範囲を生成する機器運転範囲設定手段をさらに具備し、前記混合整数数式モデル記憶手段は、前記機器運転範囲設定手段により生成される前記機器運転範囲を前記混合整数数式モデルの一部として記憶することを特徴とする請求項１記載のプロセス運転計画システムを提供する。
【００１８】
請求項３に係る発明では、前記混合整数数式モデル記憶手段は、前記混合整数数式モデルを複数記憶し、前記概要計画手段は、前記混合整数数式モデル記憶手段に記憶されている前記複数の混合整数数式モデルに対応して複数の概要計画を算出し、前記詳細計画手段は、前記概要計画手段により算出される前記複数の概要計画に対応して複数の詳細計画を算出し、前記詳細計画手段により算出される前記複数の詳細計画の中から実行可能で且つコストが適切な詳細計画を選択する詳細計画選択手段をさらに具備し、前記計画出力手段は、前記詳細計画選択手段により選択された前記詳細計画を出力することを特徴とする請求項１または２記載のプロセス運転計画システムを提供する。
【００１９】
請求項４に係る発明では、前記プロセスデータまたは前記混合整数数式モデルと共に前記非線形数式モデルを表示し、この表示に応じた利用者からの入力に基づき前記混合整数数式モデル記憶手段により記憶される前記混合整数数式モデルを修正する数式モデル表示修正手段をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のプロセス運転計画システムを提供する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態では、対象プロセスとして、図１９に示したエネルギプラントを適用する場合について説明する。
【００２６】
第１実施形態（図１〜図４）
図１は本発明に係るプロセス運転計画システムの第１実施形態の構成を示す系統図である。この図１に示すように、本実施形態のプロセス運転計画システムは、機器運転範囲設定手段２１と、数式モデル表示修正手段２２と、混合整数数式モデル記憶手段２３と、線形数式モデル変換手段２４と、非線形数式モデル記憶手段２５と、線形数式モデル作成手段２６と、非線形数式モデル作成手段２７と、プロセスデータ記憶手段２８と、概要計画手段２９と、詳細計画手段３０と、詳細計画選択手段３１と、計画出力手段３２とを備えている。
【００２７】
非線形数式モデル記憶手段２５は、前述した式（１）によって示される「整数＋非線形数式」を記憶する。図２は非線形数式モデル（式（１ｂ，１ｅ））の例を示している。この図２において、ｘ軸はボイラ出力（蒸気Ｓ_ｂｉ）や冷凍機出力（冷水Ｃ_ｊ）を表し、ｙ軸は対応するボイラ入力（燃料Ｆ_ｉ）や冷凍機入力（蒸気Ｓ_ａｊ）を表している。ｘ^ｍｉｎおよびｘ^ｍａｘは、それぞれボイラや冷凍機の運転下限値Ｓ_ｂｉ ^ｍｉｎ，Ｃ_ｊ ^ｍｉｎおよび運転上限値Ｓ_ｂｉ ^ｍａｘ，Ｃ_ｊ ^ｍａｘを表している。非線形曲線ａは、ボイラ２や吸収式冷凍機４の非線形式（式（１ｂ，１ｅ））に対応している。
【００２８】
本実施形態では、機器運転範囲設定手段２１は、非線形数式モデル記憶手段２５に記憶されている運転範囲（式（１ｃ，１ｆ））を混合整数数式モデル記憶手段２３の運転範囲に対応することとし、運転範囲（式（１ｃ，１ｆ））をそのまま混合整数数式モデル記憶手段２３に線形式（２ｃ，２ｆ）として記憶する。
【００２９】
線形数式モデル変換手段２４は式（１）の非線形数式モデルをベースに式（２）の混合整数数式モデルを生成する。この実施形態では式（１ａ，１ｄ，１ｇ，１ｈ，１ｉ）をそのまま、混合整数数式モデル記憶手段２３に式（２ａ，２ｄ，２ｇ，２ｈ，２ｉ）として記憶する。線形曲線（式（２ｂ，２ｅ））の生成に関しては、本実施形態では、一つの非線形曲線に対して、３タイプの線形曲線または１タイプのみの線形曲線を生成する。
【００３０】
図３は図２に示した非線形曲線ａに対応して生成される３タイプの線形曲線（上側線形曲線ａ１，中間線形曲線ａ２，下側線形曲線ａの例を示している。一つの非線形曲線ａに対して１タイプのみの線形曲線が対応する場合には、例えば図３の中間線形曲線ａ２を生成する。
【００３１】
図４は、上述したタイプの線形曲線ａ１，ａ２，ａ３を生成するための図１に示した線形数式モデル変換手段２４の一構成例を示している。この図４に示したように、線形数式モデル変換手段２４は上側線形曲線生成手段２４ａ、中間線形曲線生成手段２４ｂおよび下側線形曲線生成手段２４ｃにより構成される。
【００３２】
ここで、図３または図２に示した非線形曲線ａをｙ_ｎ（ｘ）とすると、本実施形態では、３タイプの線形曲線ｙ_ｌ１（ｘ），ｙ_ｌ２（ｘ），ｙ_ｌ３（ｘ）が、以下のように生成される。
【００３３】
上側線形曲線生成手段２４ａの作用：任意なｘ（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）に対して、常にｙ_ｎ（ｘ）≦ｙ_ｌ１（ｘ）となるように、ｙ_ｎ（ｘ^ｍｉｎ）とｙ_ｎ（ｘ^ｍａｘ）とを通過するような上側線形曲線ｙ_ｌ１（ｘ）を生成する。
【００３４】
中間線形曲線生成手段２４ｂの作用：空間（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）において、ｙ_ｎ（ｘ）とｙ_ｌ２（ｘ）との誤差がなるべく小さくなるように、例えば、最小二乗法によりｙ_ｌ２（ｘ）を生成する。
【００３５】
下側線形曲線生成手段２４ｃの作用：任意なｘ（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）に対して、常にｙ_ｌ３（ｘ）≦ｙ_ｎ（ｘ）となり、かつ、空間（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）において、ｙ_ｎ（ｘ）とｙ_ｌ２（ｘ）との誤差がなるべく小さくなるように、例えば、最小二乗法及びｙ_ｌ２（ｘ）とｙ_ｎ（ｘ）との接線によりｙ_ｌ３（ｘ）を生成する。
【００３６】
そして、図５に示すように、生成される３タイプの線形曲線ｙ_ｌ１（ｘ），ｙ_ｌ２（ｘ），ｙ_ｌ３（ｘ）に対応する上側、中間および下側の３つの混合整数数式モデル２３ａ，２３ｂ，２３ｃが混合整数数式モデル記憶手段２３に記憶される。このように生成される３つの混合整数数式モデル２３ａ，２３ｂ，２３ｃはいずれも式（２）に対応するが、ボイラ線形式（２ｂ）に関しては、上側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ａは上記の上側線形曲線生成手段２４ａにより生成され、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂは中間線形曲線生成手段２４ｂにより生成され、下側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｃは下側線形曲線生成手段２４ｃにより生成される。
【００３７】
なお、吸収式冷凍機線形式（２ｅ）に関しては、上側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ａにおいても、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂにおいても、下側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｃにおいても、それぞれ中間線形曲線生成手段２４ｂによって生成される。
【００３８】
プロセスデータ記憶手段２８は、各機器ボイラ２ａ、冷凍機４ｂの入出力履歴データＦ_ｉ，Ｓ_ｂｉ，Ｓ_ａｊ，Ｃ_ｊを記憶する。
【００３９】
非線形数式モデル作成手段２７は、プロセスデータ記憶手段２８に記憶されているプロセスデータを用いて、プロセスデータと対応する非線形数式（１ｂまたは１ｅ）との誤差がなるべく小さくなるように、例えば、最小自乗法により、非線形数式（１ｂ，１ｅ）を作成する。
【００４０】
図６は、プロセスデータ３３を用いて最小自乗法により作成された非線形曲線ａの例を示している。この図６に示すように、プロセスデータ３３は分散図として表示される。なお、図６においては、図２と対応して、ｘ軸がボイラ出力（蒸気Ｓ_ｂｉ）や冷凍機出力（冷水Ｃ_ｊ）に対応し、ｙ軸が対応するボイラ入力（燃料Ｆ_ｉ）や冷凍機入力（蒸気Ｓ_ａｊ）に対応している。例えば、ボイラ２ａ（ｉ）の非線形式（式１ｂ）を作成する場合、プロセスデータ記憶手段２８に記憶されているボイラｉ出力（蒸気Ｓ_ｂｉ）とボイラｉ入力（燃料Ｆ_ｉ）の履歴データセットを使用する。作成された非線形数式（式１ｂ，式１ｅ）は非線形数数式モデルの一部として非線形数式モデル記憶手段２５に記憶される。
【００４１】
線形数式モデル作成手段２６は、プロセスデータ記憶手段２８に記憶されているプロセスデータ３３を用いて、プロセスデータ３３と対応する線形数式（式２ｂまたは式２ｅ）との誤差がなるべく小さくなるように、例えば、最小自乗法により、線形数式（式２ｂ，式２ｅ）を作成する。図６においては、プロセスデータ３３を用いて最小自乗法により作成された線形曲線ａ２の例が示してある。例えば、ボイラｉの線形式（式２ｂ）を作成する場合、プロセスデータ記憶手段２８に記憶されているボイラｉ出力（蒸気Ｓ_ｂｉ）およびボイラｉ入力（燃料Ｆ_ｉ）の履歴データセットを使用する。作成された線形数式（式２ｂ，式２ｅ）は、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル（図５の２３ｂ）の一部として混合整数数式モデル記憶手段２３に記憶される。
【００４２】
以上のように、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル（図５の２３ｂ）の線形数式（式２ｂ，式２ｅ）は、線形数式モデル作成手段２６または線形数式モデル変換手段２４の中間線形曲線生成手段（図４の２４ｂ）のいずれかの手段により作成することができる。
【００４３】
数式モデル表示修正手段２２は、混合整数数式モデル記憶手段２３に記憶されている混合整数数式モデル、非線形数数式モデル記憶手段２５に記憶される非線形数数式モデル、またはプロセスデータ記憶手段２８に記憶されるプロセスデータを表示しながら、利用者の入力により、混合整数数式モデルの修正を行う。数式モデル表示修正手段２２は、例えば「キーボード＋マウス付き」のＣＲＴディスプレイ等により構成される。
【００４４】
図７は数式モデル表示修正手段２２の一構成例を示す。この図７に示したように、数式モデル表示修正手段２２は、表示手段３４と修正手段３５により構成され、修正手段３５はさらに、上側線形曲線修正手段３５ａ、中間線形曲線修正手段３５ｂ、下側線形曲線修正手段３５ｃにより構成されている。
【００４５】
図８は、表示手段３４による混合整数数式モデル記憶手段０１０３に記憶される混合整数数式モデル、非線形数数式モデル記憶手段２５に記憶される非線形数式モデルおよびプロセスデータ記憶手段２８に記憶されるプロセスデータの表示例を示している。
【００４６】
図９は修正手段３５によりブレイクポイントｘ^（１）をｘ軸上に追加したことにより作成した上側線形曲線ａ１を示している。なお、図９には示されていないが、本実施例の修正手段３５は、図７に示したような３つの手段構成３５ａ，３５ｂ，３５ｃによりブレイクポイントを追加し、これにより、下記のように上側線形曲線ａ１とあわせて、中間線形曲線ａ２および下側線形曲線ａ３も作成することができる。非線形曲線をｙ_ｎ（ｘ）とすると、本実施例では、３タイプの線形曲線ｙ_ｌ１（ｘ），ｙ_ｌ２（ｘ），ｙ_ｌ３（ｘ）は以下のように生成される。
【００４７】
上側線形曲線修正手段３５ａ：任意なｘ（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^（１））または（ｘ^（１）≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）に対して、常にｙ_ｎ（ｘ）≦ｙ_ｌ１（ｘ）となるように、ｙ_ｎ（ｘ^ｍｉｎ）とｙ_ｎ（ｘ^（１））またはｙ_ｎ（ｘ^（１））とｙ_ｎ（ｘ^ｍａｘ）と通過するような上側線形曲線ｙ_ｌ１（ｘ）を生成する。
【００４８】
中間線形曲線修正手段３５ｂ：空間（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^（１））または（ｘ^（１）≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）において、ｙ_ｎ（ｘ）とｙ_ｌ２（ｘ）との誤差がなるべく小さくなるように、例えば、最小二乗法によりｙ_ｌ２（ｘ）を生成する。または、空間（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^（１））または（ｘ^（１）≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）において、プロセスデータ０６０１とｙ_ｌ２（ｘ）との誤差がなるべく小さくなるように、例えば、最小二乗法によりｙ_ｌ２（ｘ）を生成する。
【００４９】
下側線形曲線修正手段３５ｃ：任意なｘ（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^（１））または（ｘ^（１）≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）に対して、常にｙ_ｌ３（ｘ）≦ｙ_ｎ（ｘ）となり、かつ、区間（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^（１））または（ｘ^（１）≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）において、ｙ_ｎ（ｘ）とｙ_ｌ２（ｘ）との誤差がなるべく小さくなるように、例えば、最小二乗法及びｙ_ｌ２（ｘ）とｙ_ｎ（ｘ）との接線によりｙ_ｌ３（ｘ）を生成する。
【００５０】
以上のブレイクポイントｘ^（１）追加により生成される混合整数数式モデルの例を以上の式（２）に対応して以下に示す。
【００５１】
【数３】

【００５２】
ただし、式（２ｂ，２ｅ）のＳ^（１） _ｂｉ，Ｃ^（１） _ｊは図９のブレイクポイントｘ^（１）に、式（２ｂ１，２ｅ１）は図０９の区間（ｘ^ｍｉｎ≦ｘ≦ｘ^（１））の線形曲線に、式（２ｂ２，２ｅ２）は区間（ｘ^（１）≦ｘ≦ｘ^ｍａｘ）の線形曲線に、それぞれ対応している。
【００５３】
以上においては、ブレイクポイントが一つの場合を示したが、複数の場合においても同様に、混合整数数式モデル記憶手段２３に記憶される混合整数数式モデルを修正することができる。なお、以上の説明では、修正手段３５により線形曲線ａ１，ａ２，ａ３を自動生成する場合を例として説明したが、利用者がマウスを使用して、直接に線形曲線ａ１，ａ２，ａ３を作成することも可能である。また、運転範囲ｘ^ｍｉｎ〜ｘ^ｍａｘ０２０４，０２０５）に関しても、利用者によるキーボードまたはマウス入力の直接修正が可能である。
【００５４】
また、概要計画手段２９は、混合整数数式モデル記憶手段２３に記憶されている３タイプの混合整数数式モデル２３ａ，２３ｂ，２３ｃのそれぞれに対して、所定期間中の合計燃料コストＭが最小となるように、各時点ｚにおけるボイラと吸収式冷凍機の運転状態δ^（α） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（α） _{ａｊ｛ｚ｝}を決定する。
【００５５】
ただし、添字αは混合整数数式モデルのタイプを表し、例えば、α＝１は上側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ａに対応する燃料コストＭ最小のボイラと吸収式冷凍機の運転状態δ^（１） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（１） _{ａｊ｛ｚ｝を}を表す。また、α＝２は、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対応する燃料コストＭ最小のボイラと吸収式冷凍機の運転状態δ^（２） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（２） _{ａｊ｛ｚ｝}を表す。さらに、α＝３は、上側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ａに対応する燃料コストＭが最小のボイラと吸収式冷凍機の運転状態δ^（３） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（３） _{ａｊ｛ｚ｝}を表す。このような混合整数数式モデル（線形＋整数）に対応する効率的なコスト最小計算手法として、分技限定法がある。
【００５６】
詳細計画手段３０においては、概要計画手段２９により計算された３セットのボイラと吸収式冷凍機の運転状態δ^（α） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（α） _{ａｊ｛ｚ｝}（α＝１…３）に対し、非線形数式モデル記憶手段２５に記憶されている非線形数式モデル（式（１））を用いて、それぞれのセット（α＝１…３）に対応する燃料コストＭ最小なるような詳細計画が算出される、すなわち、各時点ｚにおけるコストθ（Ｆ^（α） _１｛ｚ｝＋Ｆ^（α） _２｛ｚ｝）、ボイラ消費燃料Ｆ^（α） _ｉ｛ｚ｝、ボイラ発生蒸気Ｓ^（α） _{ｂｉ｛ｚ｝}、吸収式冷凍機消費蒸気Ｓ^（α） _{ａｊ ｛ｚ｝}、吸収式冷凍機発生冷水Ｃ^（α） _ｊ｛ｚ｝が算出される。不連続な変数（整数）である運転状態δ^（α） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（α） _{ａｊ｛ｚ｝}（α＝１…３）が決定されれば、非線形数式モデル（式１）に対応する詳細計画は非線形計画法（例えば内点法）により効率よく計算することができる。
【００５７】
詳細計画選択手段３１は、詳細計画手段３０により算出された複数の燃料コストＭ最小の詳細計画（α＝１…３）の中から、実行可能で、かつ燃料コストＭが最小である詳細計画を一つ選択する。ここで、上述したように、各ボイラｉおよび各吸収式冷凍機ｊの線形数式モデルおよび非線形数式モデルは、図３に示した特性とする。また、図５に示した上側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ａ、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２２ｂおよびと下側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｃに対する各ボイラｉと対応する線形式（式２ｂ）は、それぞれ図３の上側線形曲線ａ１、中間線形曲線ａ２および下側線形曲線ａ３に対応するものとする。
【００５８】
各吸収式冷凍機ｊに対応する線形式（式２ｂ）は、３つのモデル２３ａ，２３ｂ，２３ｃにおいても、中間線形曲線ａ２に対応するとする。さらにに、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対する概要計画手段２９による、ある時点ｚにおける概要計画の計算結果は、Ｓ_{ｂ１｛ｚ｝}＝Ｓ_ｂ１ ^ｍａｘ，Ｓ_{ｂ２｛ｚ｝}＝Ｓ_ｂ２ ^ｍａｘ，δ_{ｂ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ｂ２｛ｚ｝}＝１，Ｃ_１｛ｚ｝＝Ｃ_１ ^ｍａｘ，Ｃ_２｛ｚ｝＝Ｃ_２ ^ｍａｘ，Ｃ_３｛ｚ｝＝０，δ_{ａ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ａ２｛ｚ｝}＝１，δ_{ａ３｛ｚ｝}＝０とする。
【００５９】
詳細計画手段３０は、概要計画手段２９により与えられたδ_{ｂ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ｂ２｛ｚ｝}＝１，δ_{ａ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ａ２｛ｚ｝}＝１，δ_{ａ３｛ｚ｝}＝０により、非線形モデル数式を用いて計算を行うと、図０３により、明らかにＳ_{ｂ１｛ｚ｝}＞Ｓ_ｂ１ ^ｍａｘまたはＳ_{ｂ２｛ｚ｝}＞Ｓ_ｂ２ ^ｍａｘとなる。したがって、制約式（１ｃ）を満足することができなくなり、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対する計算結果は実行不可能である。一方、このような場合、上側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ａに対応する計算結果は実行可能である。
【００６０】
次に、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対する概要計画手段２９によるある時点ｚにおける計算結果は、Ｓ_{ｂ１｛ｚ｝}＝Ｓ_ｂ１ ^ｍｉｎ，Ｓ_{ｂ２｛ｚ｝}＝０，δ_{ｂ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ｂ２｛ｚ｝}＝０，Ｃ_１｛ｚ｝＝Ｃ_１ｘ，Ｃ_２｛ｚ｝＝０，Ｃ_３｛ｚ｝＝０，δ_{ａ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ａ２｛ｚ｝}＝０，δ_{ａ３｛ｚ｝}＝０とする。
【００６１】
図１０に示したように、吸収式冷凍機４ａの冷水出力Ｃ_１ｘ（１００１）は、Ｓ_ａ１ｎ（Ｃ_１ｘ）＜Ｓ_ａ１ｌ（Ｃ_１ｘ）である。ただし、Ｓ_ａ１ｎ（Ｃ_１ｘ）は非線形曲線ａ（式１ｅ）、Ｓ_ａ１ｌ（Ｃ_１ｘ）は線形曲線ａ２（式２ｅ）により計算されたとすると、詳細計画手段３０は概要計画手段２９により与えられたδ_{ｂ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ｂ２｛ｚ｝}＝０，δ_{ａ１｛ｚ｝}＝１，δ_{ａ２｛ｚ｝}＝０，δ_{ａ３｛ｚ｝}＝０により、非線形モデル数式を用いて計算を行うと、明らかにＳ_{ｂ１｛ｚ｝}＜Ｓ_ｂ１ ^ｍｉｎとなる。
【００６２】
したがって、制約式（式１ｃ）を満足することができなくなり、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対する計算結果は実行不可能である。このような場合、下側線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｃに対応する計算結果は実行不可能である。
【００６３】
詳細計画選択手段３１は、以上のように、詳細計画手段３０により算出された複数の燃料コストＭ最小の詳細計画（α＝１…３）の中から、実行可能で、燃料コストＭが最小である詳細計画を一つ選択する。
【００６４】
計画出力手段３２は、詳細計画選択手段３１により選択された詳細計画を利用者に表示するため、または、対象プロセスを本プロセス運転計画システムにより計算された詳細計画により運転を行うため、詳細計画を利用者に表示出力または対象プロセスの制御装置に制御出力を行う。
【００６５】
以上のように、本実施形態によれば、混合整数数式モデを用いた概要計画と非線形数式モデルを用いた詳細計画により、プロセスの運転計画を短時間に精度よく計算して提供することができる。また、非線形数式モデルまたはプロセスデータから混合整数数式モデルの一部を自動生成することにより、より正確な混合整数数式モデルを作成することができると同時に、利用者の負担を軽減することができる。さらに、利用者が非線形数式モデル、混合整数数式モデルまたは関連するプロセスデータを確認しながら、混合整数数式モデルを修正可能することにより、より柔軟に、またはブレイクポイントの追加により、より精度の高い混合整数数式モデルを作成することができる。
【００６６】
次に、本実施形態の変形例について説明する。
【００６７】
図１１は、この変形例の構成を示しており、基本的には第１実施形態の基本構成（図１のもの）と同様であるが、図１１に示したように、詳細計画選択手段３１が必要とされることなく、詳細計画手段３０により計算された結果が、直接に計画出力手段３２に出力される。以下、この変形例の異なる点のみを説明する。
【００６８】
図１１において、機器運転範囲設定手段２１は非線形数式モデル記憶手段２５に記憶されている非線形数式モデル（式１）により、混合整数数式モデル記憶手段２３の混合整数数式モデルのボイラの運転範囲（式（２ｃ））を以下の式（３）により与える。
【００６９】
【数４】

【００７０】
式（３）により与えられる混合整数数式モデルのボイラの運転範囲の目的は、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対する詳細計画手段３０による計算結果は実行不可能にならないことである。式（３）の記号について、図１２および図１３を用いて説明する。
【００７１】
図１２は、吸収式冷凍機の特性を非線形曲線ａ１と線形曲線ａ２により表し、図１３はボイラ特性の特性を非線形曲線ａ１と線形曲線ａ２とにより表している。
【００７２】
式（３ｂ）と（３ｃ）のＳ_ｂｉ ^ｍｉｎ，Ｓ_ｂｉ ^ｍａｘは、非線形数式モデル記憶手段２５により記憶されている非線形数式モデルのボイラ運転下限値と上限値（式（１ｃ））であり、式（３）のＳ_ｂｉｌ ^ｍｉｎ，Ｓ_ｂｉｌ ^ｍａｘは、この変形例の機器運転範囲設定手段２１により生成される線形数式モデルの場合のボイラ運転下限値と上限値である。
【００７３】
範囲設定手段２１は、混合整数数式モデルの一部として、式（２ｃ）の代わり、式（３）を混合整数数式モデル記憶手段２３に記憶する。そして、図１３に示したように、この変形例により、線形数式モデルの場合のボイラ運転下限値Ｓ_ｂｉｌ ^ｍｉｎ（上限値Ｓ_ｂｉｌ ^ｍａｘ）は非線形数式モデルの運転下限値Ｓ_ｂｉ ^ｍｉｎ（上限値Ｓ_ｂｉ ^ｍａｘ）より大きく（小さく）設定している。式（３ｂ）および式（３ｃ）に示したように、線形数式モデルの場合のボイラ運転下限値Ｓ_{ｂ ｉｌ} ^ｍｉｎ（上限値Ｓ_ｂｉｌ ^ｍａｘ）は、非線形数式モデルの運転下限値Ｓ_ｂｉ ^ｍｉｎ（上限値Ｓ_ｂｉ ^ｍａｘ）と吸収式冷凍機の消費蒸気Ｓ_ａｊにより計算される。
【００７４】
図１２に示したように、Ｓ_ａｊｎ（Ｃ_ｊ ^ｍａｘ），Ｓ_ａｊｎ（Ｃ_ｊｘ），Ｓ_ａｊｎ（Ｃ_ｊ ^ｍｉｎ）はそれぞれ非線形曲線（ａ１，式（１ｂ））により、吸収式冷凍機ｊの最大冷水Ｃ_ｊ ^ｍａｘ，Ｃ_ｊｘ，Ｃ_ｊ ^ｍｉｎに対応する消費蒸気であり、Ｓ_ａｊｌ（Ｃ_ｊ ^ｍａｘ），Ｓ_ａｊｌ（Ｃ_ｊｘ），Ｓ_ａｊｌ（Ｃ_ｊ ^ｍｉｎ）はそれぞれ非線形曲線（ａ２，式（２ｂ））により、吸収式冷凍機ｊの最大冷水Ｃ_ｊ ^ｍａｘ，Ｃ_ｊｘ，Ｃ_ｊ ^ｍｉｎに対応する消費蒸気である。
【００７５】
プロセス機器の線形特性により、概要計画手段２９により計算される概略計画の結果、運転中である吸収式冷凍機の中で、冷水出力Ｃ_ｊが最大Ｃ_ｊ ^ｍａｘでない吸収式冷凍機（Ｃ_ｊ＜Ｃ_ｊ ^ｍａｘ）が高々１台であるため、式（３）により与えられる混合整数数式モデルのボイラの運転範囲を与えると、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対する詳細計画手段３０による計算結果は実行可能となる。
【００７６】
この変形例では、概要計画手段２９に用いられる中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂは式（２）により与えられるが、式（２）の中で式（２ｂ）の代わりに、式（３）が使用される。
【００７７】
このような変形例によれば、混合整数数式モデル記憶手段２３は図１４に示したように、中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂにより構成される。そして、概要計画手段２９と詳細計画手段３０は中間線形曲線タイプの混合整数数式モデル２３ｂに対応する燃料コストＭ最小の詳細計画を計算し、計画出力手段３２に出力する。
【００７８】
したがって、この変形例によれば、混合整数数式モデルを一つ用意するだけで、実行可能な燃料コストＭ最小の詳細計画を提供することができ、計算時間が短縮できると同時に、非線形数式モデルとの誤差が少ない中間線形曲線タイプの混合整数数式モデルを用いるため、精度のよい燃料コストＭ最小の詳細計画を得ることができる。
【００７９】
第２の実施形態（図１５、図１６）
図１５は本発明の第２実施形態を示すシステム構成図である。この図５に示したように、本実施形態では、非線形数式モデル記憶手段２５、詳細計画手段３０、計画出力手段３２および運転パターン設定手段４０により構成される。
【００８０】
すなわち、図１５に示すように、非線形数式モデル記憶手段２５、詳細計画手段３０および計画出力手段３２は、第１実施形態の変形例（図１１）における非線形数式モデル記憶手段２５、詳細計画手段３０および計画出力手段３２と同様な作用を行う。
【００８１】
運転パターン設定手段４０は、図１６に示したように、需要パターン入力手段５１、変換手段５２および概要計画出力手段５３により構成される。需要パターン入力手段５１は所定期間（ある時点（ｚ＝１）から第ｎ時点（ｚ＝ｎ）まで）の冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝を入力する。
【００８２】
変換手段５２は、需要パターン入力手段５１により入力された冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝（ｚ＝１…ｎ）を概要計画、すなわち、各時点ｚにおけるボイラと吸収式冷凍機の運転状態δ_{ｂｉ｛ｚ｝}，δ_{ａｊ｛ｚ｝}（ｚ＝１…ｎ）に変換する。冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝と運転状態δ_{ｂｉ｛ｚ｝}，δ_{ａｊ｛ｚ｝}との関係は非線形性が強いが、変換手段５２は、例えば、汎化機能、学習機能を備えた、非線形関係を学習可能なニューラルネットワークを用いることができる。
【００８３】
ニューラルネットワークを用いた変換手段５２の学習は、例えば、前記の第１実施形態で得られた複数の冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝と対応する概略計画δ_{ｂｉ｛ｚ｝}，δ_{ａｊ｛ｚ｝}データセットを用い、冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝を入力信号とし、概略計画δ_{ｂｉ｛ｚ｝}，δ_{ａｊ｛ｚ｝}を教師信号として行うことができる。概要計画出力手段５３は、変換手段５２により得られた冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝と概要計画δ_{ｂｉ｛ｚ｝}，δ_{ａｊ｛ｚ｝}を、詳細計画手段３０に出力する。詳細計画手段３０は非線形数式モデル記憶手段２５に記憶される非線形数式モデル（式（１））を用いて、運転パターン設定手段４０から出力される冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝と概要計画δ_{ｂｉ｛ｚ｝}，δ_{ａｊ｛ｚ｝}とにより、上記の第１実施形態の変形例と同様に、燃料コストＭが最小の詳細計画を計算し、計画出力手段３２に出力する。
【００８４】
計画出力手段３２は詳細計画手段３０により計算された詳細計画を利用者に表示するため、または対象プロセスを本プロセス運転計画システムにより計算された詳細計画により運転を行うため、詳細計画を利用者に表示出力または対象プロセスの制御装置に制御出力を行う。
【００８５】
一般的に、負荷需要と運転計画とは対応関係にある。本実施形態によれば、予め概要計画の学習を行うことにより、混合整数計画法による概要計画計算を必要なく、負荷需要から直接に概要運転計画を得ることができるので、より短時間にプロセスの運転計画を得ることができる。
【００８６】
第３実施形態（図１７、図１８）
図１７は本発明の第３実施形態を示すシステム構成図である。この図１７に示したように、本実施形態では、第２実施例において、詳細計画選択手段６１を設けたものである。
【００８７】
この図１７において、非線形数式モデル記憶手段２５、詳細計画手段３０、詳細計画選択手段３１および計画出力手段３２については、第１実施形態の非線形数式モデル記憶手段２５、詳細計画手段３０、詳細計画選択手段３１および計画出力手段３２と同様な作用である。
【００８８】
本実施形態の運転パターン設定手段４０の構成を図１８に示している。この図１８に示したように、本実施例の運転パターン設定手段４０は、需要パターン入力手段６１、変換手段６２、概要計画出力手段６３および複数概要計画発生手段６４により構成される。需要パターン入力手段６１および変換手段６２は、第１実施形態と同様に、学習を行ったニューラルネットワークを用いて、与えられる冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝により、初期概略計画δ^（１） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（１） _{ａｊ｛ｚ｝}を生成する。
【００８９】
複数概要計画発生手段６４は、変換手段６２により生成された初期概略計画δ^（１） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（１） _{ａｊ｛ｚ｝}の近傍に初期概略計画δ^（１） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（１） _{ａｊ｛ｚ｝}を含めて合計Ｎセットの概略計画δ^（η） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（η） _{ａｊ｛ｚ｝}（η＝１…Ｎ）を生成する。複数概要計画発生手段６４の構成例としては、ある時点ｚに対してボイラや吸収式冷凍機のそれぞれの運転台数を変えずに、その運転対象機器をランダムに変更し、合計Ｎセットの概略計画δ^（η） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（η） _{ａｊ｛ｚ｝}（η＝１…Ｎ）を生成することである。
【００９０】
概要計画出力手段６３は、複数概要計画発生手段６４により得られた冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝とそれに対応する複数の概要計画δ^（η） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（η） _{ａｊ｛ｚ｝}（η＝１…Ｎ）を詳細計画手段３０に出力する。詳細計画手段３０は非線形数式モデル記憶手段２５に記憶される非線形数式モデル（式（１））を用いて、運転パターン設定手段４０から出力される冷水需要Ｃ_ｄ｛ｚ｝と、それに対応する複数の概要計画δ^（η） _{ｂｉ｛ｚ｝}，δ^（η） _{ａｊ｛ｚ｝}（η＝１…Ｎ）とにより、第１実施形態と同様に複数、すなわちＮ通りの燃料コストＭ最小の詳細計画を計算する。
【００９１】
詳細計画選択手段３１は詳細計画手段３０により算出された複数の燃料コストＭが最小の詳細計画（η＝１…Ｎ）の中から、実行可能で、かつ燃料コストＭが最小である詳細計画を一つ選択する。
【００９２】
計画出力手段３２は、詳細計画選択手段３１により選択された詳細計画を利用者に表示するため、または、対象プロセスを本プロセス運転計画システムにより計算された詳細計画により運転を行うため、詳細計画を利用者に表示出力または対象プロセスの制御装置に制御出力を行う。
【００９３】
一般的に、負荷需要と運転計画は対応関係にある。ここで、本実施形態では、予め概要計画の学習を行うことにより、概要計画計算を必要なく、負荷需要から直接に概要運転計画を得ることができるので、より短時間にプロセスの運転計画を得ることができる。また、一般的に、予め概要計画の学習効果により負荷需要から直接に概要運転計画を得る場合、得られた概要運転計画の近傍に好適な（燃料コストＭが少ない）が存在することが多いので、本実施例により、より好適な詳細計画を得ることができる。
【００９４】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、混合整数数式モデルを用いた概要計画と、非線形数式モデルを用いた詳細計画により、プロセスの運転計画を短時間に精度よく計算し、プロセスの運転に供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態によるプロセス運転計画システム構成を示す図。
【図２】本発明の第１実施形態による非線形数式モデル例を示す図。
【図３】本発明の第１実施形態による図２に対応する線形数式モデル例を示す図。
【図４】本発明の第１実施形態による線形数式モデル変換手段０１０４の一実施例を示す図。
【図５】本発明の第１実施形態による混合整数数式モデ記憶手段構成例を示す図。
【図６】本発明の第１実施形態によるプロセスデータによる作成される線形と非線形曲線例を示す図。
【図７】本発明の第１実施形態による数式モデル表示修正手段の構成例を示す図。
【図８】本発明の第１実施形態による数式モデル表示修正手段による表示例を示す図。
【図９】本発明の第１実施形態による数式モデル表示修正手段により修正された線形曲線の例を示す図。
【図１０】本発明の第１実施形態による吸収式冷凍機の計算結果例を示す図。
【図１１】本発明の第１実施形態による変形例の構成を示す図。
【図１２】本発明の第１実施形態による吸収式冷凍機ｊの運転範囲例を示す図。
【図１３】本発明の第１実施形態による実施例１の変形例によるボイラｉの運転範囲例を示す図。
【図１４】本発明の第１実施形態による第１実施例の変形例の混合整数数式モデル記憶手段構成例を示す図。
【図１５】本発明の第２実施形態によるシステム構成を示す図。
【図１６】本発明の第２実施形態による運転パターン設定手段を示す図。
【図１７】本発明の第３実施形態によるシステム構成を示す図。
【図１８】本発明の第３実施形態による運転パターン設定手段を示す図。
【図１９】本発明に係るプロセス運転計画システムの対象となるエネルギプラント構成例を示す系統図。
【図２０】従来のプロセス運転計画システムを示すシステム構成図。
【符号の説明】
１ 燃料タンク
２，２ａ，２ｂ ボイラ
３ 蒸気母管
４，４ａ，４ｂ，４ｃ 吸収式冷凍機
５ 冷水母管
６ 冷水需要者
１１ モデル
１２ データ入力部
１３ スケジューリング演算部
１４ スケジューリング演算結果出力部
２１ 機器運転範囲設定手段
２２ 数式モデル表示修正手段
２３ 混合整数数式モデル記憶手段
２４ 線形数式モデル変換手段
２５ 非線形数式モデル記憶手段
２６ 線形数式モデル作成手段
２７ 非線形数式モデル作成手段
２８ プロセスデータ記憶手段
２９ 概要計画手段
３０ 詳細計画手段
３１ 詳細計画選択手段
３２ 計画出力手段
３３ プロセスデータ
３４ 表示手段
３５ 修正手段
３５ａ 上側線形曲線修正手段
３５ｂ 中間線形曲線修正手段
３５ｃ 下側線形曲線修正手段
４０ 運転パターン設定手段
５１ 需要パターン入力手段
５２ 変換手段
５３ 概要計画出力手段
６１ 需要パターン入力手段
６２ 変換手段
６３ 概要計画出力手段
６４ 複数概要計画発生手段

Claims (4)

1. プラント運転等の対象プロセスの運転計画計算を行うプロセス運転計画システムにおいて、前記対象プロセスの特性を示す非線形数式モデルを記憶する非線形数式モデル記憶手段と、線形数式と整数数式により構成される混合整数数式モデルを記憶する混合整数数式モデル記憶手段と、前記対象プロセスの関連プロセスデータを記憶するプロセスデータ記憶手段と、前記プロセスデータ記憶手段に記憶されている前記プロセスデータに基づいて線形数式を作成する線形数式モデル作成手段と、前記プロセスデータ記憶手段に記憶されている前記プロセスデータに基づいて非線形数式を作成する非線形数式モデル作成手段と、前記混合整数数式モデル記憶手段に記憶されている前記混合整数数式モデルに基づいてプロセス運転の概要計画を算出する概要計画手段と、前記概要計画手段により算出される前記概要計画と前記非線形数式モデル記憶手段に記憶されている前記非線形数式モデルとに基づいてプロセス運転の詳細計画を算出する詳細計画手段と、前記詳細計画手段により算出される前記詳細計画を出力する計画出力手段とを具備し、前記混合整数数式モデル記憶手段は、前記線形数式モデル作成手段により作成される前記線形数式を前記混合整数数式モデルの一部として記憶し、前記非線形数式モデル記憶手段は、前記非線形数式モデル作成手段により作成される前記非線形数式を前記非線形数式モデルの一部として記憶することを特徴とするプロセス運転計画システム。
2. 前記非線形数式モデル記憶手段に記憶されている前記非線形数式モデルに基づいて前記混合整数数式モデルの機器運転範囲を生成する機器運転範囲設定手段をさらに具備し、前記混合整数数式モデル記憶手段は、前記機器運転範囲設定手段により生成される前記機器運転範囲を前記混合整数数式モデルの一部として記憶することを特徴とする請求項１記載のプロセス運転計画システム。
3. 前記混合整数数式モデル記憶手段は、前記混合整数数式モデルを複数記憶し、前記概要計画手段は、前記混合整数数式モデル記憶手段に記憶されている前記複数の混合整数数式モデルに対応して複数の概要計画を算出し、前記詳細計画手段は、前記概要計画手段により算出される前記複数の概要計画に対応して複数の詳細計画を算出し、前記詳細計画手段により算出される前記複数の詳細計画の中から実行可能で且つコストが適切な詳細計画を選択する詳細計画選択手段をさらに具備し、前記計画出力手段は、前記詳細計画選択手段により選択された前記詳細計画を出力することを特徴とする請求項１または２記載のプロセス運転計画システム。
4. 前記プロセスデータまたは前記混合整数数式モデルと共に前記非線形数式モデルを表示し、この表示に応じた利用者からの入力に基づき前記混合整数数式モデル記憶手段により記憶される前記混合整数数式モデルを修正する数式モデル表示修正手段をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至３記載のプロセス運転計画システム。

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