JP4111153B2 - 運用計画システムおよび運用計画立案プログラム - Google Patents
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Description
この発明は、複数の目的をもって工場、ビル、病院、水処理プラントなど、エネルギーを消費する施設へエネルギー供給を行うエネルギー供給システムの運用計画を立案する運用計画システム及び運用計画立案をコンピュータに実行させるための運用計画立案プログラムに関するものである。
従来の運用計画システムとしては、エネルギー需要を満たすためにエネルギーコストL、一次エネルギー使用量M、排出される環境汚染物質量Nを考慮して、y = a×L + b×M + c×N（a、b、cは任意の重み係数）を最小化して、需要家にとって最適な状態となるようにエネルギーを供給する方法が提案されている。（特許文献１参照）
特許文献1では、予め任意の重み係数を設定し、評価尺度に重み付けをして計算するので、最適解が一つしか得られなかった。さらに、異なる評価尺度に対して目的に適した重み付けをすることは、困難であるという問題があった。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、エネルギー供給システムにおける諸条件を満たした上で、複数の評価尺度に重み付けをすることなく、需要家にとって最適なエネルギー供給システムの運用計画を立案することができる運用計画システムを得ることを第一の目的にしている。
また、エネルギー供給システムの最適な運用計画立案をコンピュータに実行させるための運用計画立案プログラムを得ることを第二の目的としている。
また、エネルギー供給システムの最適な運用計画立案をコンピュータに実行させるための運用計画立案プログラムを得ることを第二の目的としている。
この発明に係わる運用計画システムにおいては、複数の目的をもって工場・ビルを含む施設へエネルギーを供給するエネルギー供給システムの運用計画を立案する運用計画システムにおいて、エネルギー供給システムを構成する設備の入出力特性を記憶した設備特性データベース、工場・ビルを含む施設のエネルギー需要予測を記憶した需要予測データベース、設備特性データベースに記憶された設備の入出力特性及び需要予測データベースに記憶されたエネルギー需要予測に基づき、時刻ごとに分割された部分的な多目的運用計画案を各時刻ごとに複数生成する部分多目的運用計画立案手段、及び各時刻ごとに上記複数の部分的な多目的運用計画案を所定の設定目的に従って並べ替え、この並べ替えられた部分的な多目的運用計画案をそれぞれ全時刻において組み合わせて全体的な多目的運用計画案を複数生成する全体多目的運用計画立案手段を備えたものである。
この発明は、以上説明したように、複数の目的をもって工場・ビルを含む施設へエネルギーを供給するエネルギー供給システムの運用計画を立案する運用計画システムにおいて、エネルギー供給システムを構成する設備の入出力特性を記憶した設備特性データベース、工場・ビルを含む施設のエネルギー需要予測を記憶した需要予測データベース、設備特性データベースに記憶された設備の入出力特性及び需要予測データベースに記憶されたエネルギー需要予測に基づき、時刻ごとに分割された部分的な多目的運用計画案を各時刻ごとに複数生成する部分多目的運用計画立案手段、及び各時刻ごとに上記複数の部分的な多目的運用計画案を所定の設定目的に従って並べ替え、この並べ替えられた部分的な多目的運用計画案をそれぞれ全時刻において組み合わせて全体的な多目的運用計画案を複数生成する全体多目的運用計画立案手段を備えたので、複数の目的に重み付けをすることなく、需要家にとって最適な運用計画を立案することができる。
実施の形態１．
実施の形態１では、工場の製造ラインの操業情報から予測されるエネルギー需要に対して、エネルギーコスト最小化と、CO2排出量最小化の２目的を同時に達成するようなエネルギー供給システムにおける最適運用計画案を複数作成する。
図１は、この発明の実施の形態１による運用計画システムと一般的なエネルギー供給システムとの関係を模式的に示す全体構成図である。
図１において、ボイラ、タービンなどを有するエネルギー供給システムを含む工場１では、燃料１１を使用してボイラ１２で高圧蒸気１３を発生させ、その高圧蒸気１３をタービン１５、８２に、高圧蒸気１４、８１と配分して入力する。タービン１５では、高圧蒸気１４の持つ熱エネルギーの一部を発電機１６で発電力１７に変換し、復水器１８で蒸気から水を得る。なお、タービン１５では、発電力を減少させる代わりに低圧蒸気１９を抽気することも可能である。
タービン８２では、高圧蒸気８１の持つ熱エネルギーの一部を発電機８３で発電力８４に変換し、低圧蒸気８５を排出する。得られた発電力１７、８４と低圧蒸気１９、８５で、製造ラインの電力需要と低圧蒸気需要を満たしている。なお、電力需要に対して、発電力１７、８４に加え、買電力を供給してもよい。
実施の形態１では、工場の製造ラインの操業情報から予測されるエネルギー需要に対して、エネルギーコスト最小化と、CO2排出量最小化の２目的を同時に達成するようなエネルギー供給システムにおける最適運用計画案を複数作成する。
図１は、この発明の実施の形態１による運用計画システムと一般的なエネルギー供給システムとの関係を模式的に示す全体構成図である。
図１において、ボイラ、タービンなどを有するエネルギー供給システムを含む工場１では、燃料１１を使用してボイラ１２で高圧蒸気１３を発生させ、その高圧蒸気１３をタービン１５、８２に、高圧蒸気１４、８１と配分して入力する。タービン１５では、高圧蒸気１４の持つ熱エネルギーの一部を発電機１６で発電力１７に変換し、復水器１８で蒸気から水を得る。なお、タービン１５では、発電力を減少させる代わりに低圧蒸気１９を抽気することも可能である。
タービン８２では、高圧蒸気８１の持つ熱エネルギーの一部を発電機８３で発電力８４に変換し、低圧蒸気８５を排出する。得られた発電力１７、８４と低圧蒸気１９、８５で、製造ラインの電力需要と低圧蒸気需要を満たしている。なお、電力需要に対して、発電力１７、８４に加え、買電力を供給してもよい。
運用計画システム２は、設備特性学習手段３と、需要予測手段４と、部分多目的運用計画立案手段５と、全体運用計画立案手段６と、情報出力手段２１と、情報入力手段２２とを備えている。
設備特性学習手段３は、気温や湿度、運転状態などの諸条件で変動するエネルギー供給システムを構成する設備の設備特性を設計値や過去に測定した入出力データを用いて算出し、設備特性データベース３１を生成する。需要予測手段４は、翌日製造する品種、使用設備、処理時間、気温、設定温度、処理量など、エネルギー供給システムが配置された工場１における製造ラインの操業情報などからエネルギー需要を予測し、需要予測データベース４１を生成する。
設備特性学習手段３は、気温や湿度、運転状態などの諸条件で変動するエネルギー供給システムを構成する設備の設備特性を設計値や過去に測定した入出力データを用いて算出し、設備特性データベース３１を生成する。需要予測手段４は、翌日製造する品種、使用設備、処理時間、気温、設定温度、処理量など、エネルギー供給システムが配置された工場１における製造ラインの操業情報などからエネルギー需要を予測し、需要予測データベース４１を生成する。
部分多目的運用計画立案手段５は、設備特性データベース３１、需要予測データベース４１、設備構成、燃料単価、買電力単価などの情報に基づいて、ある一定時間における部分的な運用計画を立案し、この運用計画は、同時に複数の目的を達成する多目的運用計画案であり、これを記憶して部分多目的運用計画案データベース５１を生成する。全体運用計画立案手段６は、部分多目的運用計画案データベース５１に含まれる部分多目的運用計画案を全時刻において組み合わせて、全体的な運用計画を立案し、全体多目的運用計画案データベース６１を生成する。
情報出力手段２１は、部分多目的運用計画案データベース５１に含まれる部分多目的運用計画案を持つ解の集合や、全体多目的運用計画案データベース６１に含まれる全体多目的運用計画案を持つ解の集合、全体多目的運用計画案のうち需要家の目的に適うように選択された最適運用計画案６などを表示する手段として、対人インターフェースであるディスプレイなどにより構成される。情報入力手段２２は、運用計画立案条件の入力、最適運用計画案の選択などに用いるキーボードなどにより構成される。
情報出力手段２１は、部分多目的運用計画案データベース５１に含まれる部分多目的運用計画案を持つ解の集合や、全体多目的運用計画案データベース６１に含まれる全体多目的運用計画案を持つ解の集合、全体多目的運用計画案のうち需要家の目的に適うように選択された最適運用計画案６などを表示する手段として、対人インターフェースであるディスプレイなどにより構成される。情報入力手段２２は、運用計画立案条件の入力、最適運用計画案の選択などに用いるキーボードなどにより構成される。
なお、設備特性学習手段３、需要予測手段４、部分多目的運用計画立案手段５、全体多目的運用計画立案手段６は、例えばパーソナルコンピュータなどを含む一般的なコンピュータを用いて構成することができる。
図２は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの流れを示すフロー図である。
図３は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの需要予測手段、設備特性学習手段により得られたエネルギー需要予測、設備入出力特性、買電力単価変動の例を示す図であり、図３（ａ）は、エネルギー需要予測を示す図、図３（ｂ）は、買電力単価変動を示す図、図３（ｃ）はボイラ入出力特性を示す図、図３（ｄ）（ｅ）は、タービン入出力特性を示す図である。
図４は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの部分多目的運用計画立案の流れを示すフロー図である。
図５は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの全体多目的運用計画立案の流れを示すフロー図である。
図３は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの需要予測手段、設備特性学習手段により得られたエネルギー需要予測、設備入出力特性、買電力単価変動の例を示す図であり、図３（ａ）は、エネルギー需要予測を示す図、図３（ｂ）は、買電力単価変動を示す図、図３（ｃ）はボイラ入出力特性を示す図、図３（ｄ）（ｅ）は、タービン入出力特性を示す図である。
図４は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの部分多目的運用計画立案の流れを示すフロー図である。
図５は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの全体多目的運用計画立案の流れを示すフロー図である。
図６は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの部分多目的運用計画立案手段により得られた各時刻における部分多目的運用計画案を持つ解の集合の例を示す図である。
図６において、ｔ＝０、ｔ＝１、ｔ＝２における解の集合が示されている。
図７は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの全体多目的運用計画立案手段により得られた全体多目的運用計画案を持つ解の集合の例を示す図である。
図８は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの選択された最適解が持つ最適運用計画案におけるエネルギー供給計画の例としての電力供給計画と低圧蒸気供給計画、最適運用計画案に伴うエネルギーコストとCO2排出量の例を示す図である。
図６において、ｔ＝０、ｔ＝１、ｔ＝２における解の集合が示されている。
図７は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの全体多目的運用計画立案手段により得られた全体多目的運用計画案を持つ解の集合の例を示す図である。
図８は、この発明の実施の形態１による運用計画システムの選択された最適解が持つ最適運用計画案におけるエネルギー供給計画の例としての電力供給計画と低圧蒸気供給計画、最適運用計画案に伴うエネルギーコストとCO2排出量の例を示す図である。
次に、上記のように構成された実施の形態１について、先ずコンピュータプログラムを構成している図２のフロー図を参照して動作の概要を説明する。
燃料単価、買電力単価、設備構成の情報や、設備特性学習手段３によりエネルギー供給システムを構成する設備の設備特性を設計値や過去に測定した入出力データを用いて算出して設備特性データベース３１を生成して設備特性の情報を収集し、ディスプレイなどの情報出力手段２１に、例えば図３（ｂ）の買電力単価情報、設備特性情報などを表示する（ステップＳ１）。次いで、工場１における製造ラインの操業情報などからエネルギー需要を予測し、需要予測データベース４１を生成して、需要予測の情報を収集し、ディスプレイなどの情報出力手段２１に、例えば図３（ａ）のエネルギー需要予測情報などを表示する（ステップＳ２）。
ステップＳ１とステップＳ２で得られた情報に基づいて、計算モデルの設計を行い（ステップＳ３）、部分多目的運用計画立案手段５により、同時に複数の目的を達成する部分的な運用計画案を立案し、部分多目的運用計画案データベースを生成する（ステップＳ４）。次いで、全体運用計画立案手段６により、部分多目的運用計画案データベースに含まれる部分多目的運用計画案を全時刻において組み合わせて、全体多目的運用計画案データベースを生成（ステップＳ５）することにより、エネルギーコストとCO2排出量を最適化する複数の最適運用計画案を作成する。
燃料単価、買電力単価、設備構成の情報や、設備特性学習手段３によりエネルギー供給システムを構成する設備の設備特性を設計値や過去に測定した入出力データを用いて算出して設備特性データベース３１を生成して設備特性の情報を収集し、ディスプレイなどの情報出力手段２１に、例えば図３（ｂ）の買電力単価情報、設備特性情報などを表示する（ステップＳ１）。次いで、工場１における製造ラインの操業情報などからエネルギー需要を予測し、需要予測データベース４１を生成して、需要予測の情報を収集し、ディスプレイなどの情報出力手段２１に、例えば図３（ａ）のエネルギー需要予測情報などを表示する（ステップＳ２）。
ステップＳ１とステップＳ２で得られた情報に基づいて、計算モデルの設計を行い（ステップＳ３）、部分多目的運用計画立案手段５により、同時に複数の目的を達成する部分的な運用計画案を立案し、部分多目的運用計画案データベースを生成する（ステップＳ４）。次いで、全体運用計画立案手段６により、部分多目的運用計画案データベースに含まれる部分多目的運用計画案を全時刻において組み合わせて、全体多目的運用計画案データベースを生成（ステップＳ５）することにより、エネルギーコストとCO2排出量を最適化する複数の最適運用計画案を作成する。
図２のステップＳ３における計算モデルの設計について、エネルギーコストとCO2排出量の最適化に関して、図１に示す工場１における計算モデルの設計を行うと以下のようになる。ただし、(t)という表記はtの関数という意味ではなく、時刻tにおける値であることを意味する。同様に(t, i)という表記は、tとiの関数という意味ではなく、時刻t、探索点iにおける値であることを意味する。
計算モデルで用いる値の設定を行う。
燃料１１使用量：F1(t, i)
高圧蒸気１３発生量：Sh11(t, i)
高圧蒸気１４入力量：Sh21(t, i)
低圧蒸気１９抽気量：Sl1(t, i)
復水器１８復水流量：Sr1(t, i)
発電力１７電力量：E1(t, i)
高圧蒸気８１入力量：Sh22(t, i)
低圧蒸気８５背気量：Sl2(t, i)
発電力８４電力量：E2(t, i)
買電力量：Eb(t, i)
電力需要：Ed(t)（需要予測データベース４１から得られる値）
低圧蒸気需要：Sld(t) （需要予測データベース４１から得られる値）
燃料１１使用量：F1(t, i)
高圧蒸気１３発生量：Sh11(t, i)
高圧蒸気１４入力量：Sh21(t, i)
低圧蒸気１９抽気量：Sl1(t, i)
復水器１８復水流量：Sr1(t, i)
発電力１７電力量：E1(t, i)
高圧蒸気８１入力量：Sh22(t, i)
低圧蒸気８５背気量：Sl2(t, i)
発電力８４電力量：E2(t, i)
買電力量：Eb(t, i)
電力需要：Ed(t)（需要予測データベース４１から得られる値）
低圧蒸気需要：Sld(t) （需要予測データベース４１から得られる値）
目的関数の設定を行う。
エネルギーコスト：Ocost(t, i)
Ocost(t, i)＝F1cost×F1(t, i)＋Ebcost×Eb(t, i)（F1costは燃料1１単価、Ebcostは買電力単価）
CO2排出量：Oco2(t, i)
Oco2(t, i)＝F1co2×F1(t, i)＋Ebco2×Eb(t, i)（F1co2は燃料1１のCO2排出原単位、Ebco2は買電力のCO2排出原単位）
エネルギーコスト：Ocost(t, i)
Ocost(t, i)＝F1cost×F1(t, i)＋Ebcost×Eb(t, i)（F1costは燃料1１単価、Ebcostは買電力単価）
CO2排出量：Oco2(t, i)
Oco2(t, i)＝F1co2×F1(t, i)＋Ebco2×Eb(t, i)（F1co2は燃料1１のCO2排出原単位、Ebco2は買電力のCO2排出原単位）
次に、設備構成によるエネルギーバランスに関する制約式を立てる。
高圧蒸気量に関するバランス制約式：
Sh11(t, i)＝Sh21(t, i)＋Sh22(t, i)
低圧蒸気量に関するバランス制約式：
Sld(t)＝Sl1(t, i)＋Sl2(t, i)
電力量に関するバランス制約式：
Ed(t)＝E1(t, i)＋E2(t, i)＋Eb(t, i)
高圧蒸気量に関するバランス制約式：
Sh11(t, i)＝Sh21(t, i)＋Sh22(t, i)
低圧蒸気量に関するバランス制約式：
Sld(t)＝Sl1(t, i)＋Sl2(t, i)
電力量に関するバランス制約式：
Ed(t)＝E1(t, i)＋E2(t, i)＋Eb(t, i)
さらに、設備内の蒸気量に関するバランス制約式を立てる。
タービン１５に関するバランス制約式：
Sh21(t, i)＝Sl1(t, i)＋Sr1(t, i)
タービン８２に関するバランス制約式：
Sh22(t, i)＝Sl2(t, i)
タービン１５に関するバランス制約式：
Sh21(t, i)＝Sl1(t, i)＋Sr1(t, i)
タービン８２に関するバランス制約式：
Sh22(t, i)＝Sl2(t, i)
設備特性による入出力特性に関する制約式を立てる。
ボイラ１２の入出力特性に関する制約式：
Sh11(t, i)＝f1B(F1(t, i))（f1Bは設備特性データベース３１から得られる特性関数）
タービン１５の入出力特性に関する制約式：
E(t, i)＝f1T(Sh21(t, i)，Sl1(t, i))（f1Tは設備特性データベース３１から得られる特性関数）
タービン８２の入出力特性に関する制約式：
E2(t, i)＝f2T(Sh22(t, i))（f2Tは設備特性データベース３１から得られる特性関数）
ボイラ１２の入出力特性に関する制約式：
Sh11(t, i)＝f1B(F1(t, i))（f1Bは設備特性データベース３１から得られる特性関数）
タービン１５の入出力特性に関する制約式：
E(t, i)＝f1T(Sh21(t, i)，Sl1(t, i))（f1Tは設備特性データベース３１から得られる特性関数）
タービン８２の入出力特性に関する制約式：
E2(t, i)＝f2T(Sh22(t, i))（f2Tは設備特性データベース３１から得られる特性関数）
各値の限界値に関する制約式を立てる。
燃料１１使用量の限界値に関する制約式：
F1min≦F1(t, i)≦F1max（F1min、F1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
高圧蒸気１３発生量の限界値に関する制約式：
Sh11min≦Sh11(t, i)≦Sh11max（Sh11min、Sh11maxは設備特性データベース３１から得られる値）
高圧蒸気１４入力量の限界値に関する制約式：
Sh21min≦Sh21(t, i)≦Sh21max（Sh21min、Sh21maxは設備特性データベース３１から得られる値）
低圧蒸気１９抽気量の限界値に関する制約式：
Sl1min≦Sl1(t, i)≦Sl1max（Sl1min、Sl1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
復水器１８復水流量の限界値に関する制約式：
Sr1min≦Sr1(t, i)≦Sr1max（Sr1min、Sr1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
発電力１７電力量の限界値に関する制約式：
E1min≦E1(t, i)≦E1max（E1min、E1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
高圧蒸気８１入力量の限界値に関する制約式：
Sh22min≦Sh22(t, i)≦Sh22max（Sh22min、Sh22maxは設備特性データベース３１から得られる値）
低圧蒸気８５背気量の限界値に関する制約式：
Sl2min≦Sl2(t, i)≦Sl2max（Sl2min、Sl2maxは設備特性データベース３１から得られる値）
発電力８４電力量の限界値に関する制約式：
E2min≦E2(t, i)≦E2max（E2min、E2maxは設備特性データベース３１から得られる値）
買電力量の限界値に関する制約式：
Ebmin≦Eb(t, i)≦Ebmax（Ebmin、Ebmaxは電力会社との契約形態により決定される値）
燃料１１使用量の限界値に関する制約式：
F1min≦F1(t, i)≦F1max（F1min、F1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
高圧蒸気１３発生量の限界値に関する制約式：
Sh11min≦Sh11(t, i)≦Sh11max（Sh11min、Sh11maxは設備特性データベース３１から得られる値）
高圧蒸気１４入力量の限界値に関する制約式：
Sh21min≦Sh21(t, i)≦Sh21max（Sh21min、Sh21maxは設備特性データベース３１から得られる値）
低圧蒸気１９抽気量の限界値に関する制約式：
Sl1min≦Sl1(t, i)≦Sl1max（Sl1min、Sl1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
復水器１８復水流量の限界値に関する制約式：
Sr1min≦Sr1(t, i)≦Sr1max（Sr1min、Sr1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
発電力１７電力量の限界値に関する制約式：
E1min≦E1(t, i)≦E1max（E1min、E1maxは設備特性データベース３１から得られる値）
高圧蒸気８１入力量の限界値に関する制約式：
Sh22min≦Sh22(t, i)≦Sh22max（Sh22min、Sh22maxは設備特性データベース３１から得られる値）
低圧蒸気８５背気量の限界値に関する制約式：
Sl2min≦Sl2(t, i)≦Sl2max（Sl2min、Sl2maxは設備特性データベース３１から得られる値）
発電力８４電力量の限界値に関する制約式：
E2min≦E2(t, i)≦E2max（E2min、E2maxは設備特性データベース３１から得られる値）
買電力量の限界値に関する制約式：
Ebmin≦Eb(t, i)≦Ebmax（Ebmin、Ebmaxは電力会社との契約形態により決定される値）
次に、図４のフロー図を参照して図２のステップＳ４における部分多目的運用計画立案の動作を説明する。
探索点の個数、暫定解の保存個数の最大値、反復計算回数の最大値、運用計画立案期間などの運用計画立案条件を設定する（ステップＰ１）。探索点iは図１に示す燃料１１使用量、買電力量、高圧蒸気１４入力量、高圧蒸気８１入力量など運用計画立案において変動する変数を含み、その変数の値を用いた運用計画案におけるエネルギーコストとCO2排出量の情報を持つ。ある時刻tにおいて、探索点iに関する解S(t, i)と暫定解Ps(t, j)の初期値を設定し（ステップＰ２）、探索点の番号iの初期値、反復計算回数rの初期値、時刻tの初期値をそれぞれ0とし、暫定解の番号jの初期値を探索点の個数と同じ値にする（ステップＰ３）。PSO、GA、IA、SA、TSなどのメタヒューリスティクスな手法により探索点iの変数を決定し、時刻t、探索点iにおける部分多目的運用計画立案を行い、新たな解S(t,i)を生成する（ステップＰ４）。
暫定解の保存個数が設定値に到達したかを判断し（ステップＰ５）、暫定解の保存個数が、設定値に到達していれば、ステップＰ４で生成された解S(t, i)を各目的に対して評価し、解S(t,i)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在するかを判断する（ステップＰ６）。ステップＰ６で判断した結果、解S(t, i)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在すれば、解S(t, i)より全ての目的に対して劣る暫定解Ps(t,j)の情報を解S(t, i)の情報に更新し（ステップＰ８）、ステップＰ１１へ進む。ステップＰ６で判断した結果、解S(t,i)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在しなければ、ステップＰ１１へ進む。
探索点の個数、暫定解の保存個数の最大値、反復計算回数の最大値、運用計画立案期間などの運用計画立案条件を設定する（ステップＰ１）。探索点iは図１に示す燃料１１使用量、買電力量、高圧蒸気１４入力量、高圧蒸気８１入力量など運用計画立案において変動する変数を含み、その変数の値を用いた運用計画案におけるエネルギーコストとCO2排出量の情報を持つ。ある時刻tにおいて、探索点iに関する解S(t, i)と暫定解Ps(t, j)の初期値を設定し（ステップＰ２）、探索点の番号iの初期値、反復計算回数rの初期値、時刻tの初期値をそれぞれ0とし、暫定解の番号jの初期値を探索点の個数と同じ値にする（ステップＰ３）。PSO、GA、IA、SA、TSなどのメタヒューリスティクスな手法により探索点iの変数を決定し、時刻t、探索点iにおける部分多目的運用計画立案を行い、新たな解S(t,i)を生成する（ステップＰ４）。
暫定解の保存個数が設定値に到達したかを判断し（ステップＰ５）、暫定解の保存個数が、設定値に到達していれば、ステップＰ４で生成された解S(t, i)を各目的に対して評価し、解S(t,i)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在するかを判断する（ステップＰ６）。ステップＰ６で判断した結果、解S(t, i)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在すれば、解S(t, i)より全ての目的に対して劣る暫定解Ps(t,j)の情報を解S(t, i)の情報に更新し（ステップＰ８）、ステップＰ１１へ進む。ステップＰ６で判断した結果、解S(t,i)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在しなければ、ステップＰ１１へ進む。
ステップＰ５で判断した結果、暫定解の保存個数が設定値に到達していなければ、次にステップＰ４で生成された解S(t, i)を各目的に対して評価し、解S(t,i)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在するかを判断する（ステップＰ７）。ステップＰ７で判断した結果、解S(t, i)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在すれば、ステップＰ１１へ進む。ステップＰ７で判断した結果、解S(t, i)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在しなければ、jの値を１増加させ（ステップＰ９）、暫定解Ps(t,j)として解S(t, i)の情報を保存し（ステップＰ１０）、ステップＰ１１へ進む。
全探索点で計算が終了したかを判断し（ステップＰ１１）、全探索点で計算が終了していれば、ステップＰ１２へ進む。ステップＰ１１で判断した結果、全探索点で計算が終了していなければ、iの値を１増加させ（ステップＰ１３）、再びステップＰ４の処理を行う。反復計算回数が設定値に到達したかを判断し（ステップP１２）、反復計算回数が設定値に到達していれば、ステップＰ１４へ進む。ステップＰ１２で判断した結果、反復計算回数が設定値に到達していなければ、rの値を１増加させ、iの値を0として（ステップＰ１５）、再びステップＰ４の処理を行う。
全探索点で計算が終了したかを判断し（ステップＰ１１）、全探索点で計算が終了していれば、ステップＰ１２へ進む。ステップＰ１１で判断した結果、全探索点で計算が終了していなければ、iの値を１増加させ（ステップＰ１３）、再びステップＰ４の処理を行う。反復計算回数が設定値に到達したかを判断し（ステップP１２）、反復計算回数が設定値に到達していれば、ステップＰ１４へ進む。ステップＰ１２で判断した結果、反復計算回数が設定値に到達していなければ、rの値を１増加させ、iの値を0として（ステップＰ１５）、再びステップＰ４の処理を行う。
時刻tにおける全ての暫定解の比較評価を行い、他の暫定解より全ての目的に対して劣る暫定解が存在すれば、その暫定解の情報を他の優れた暫定解の情報に更新する（ステップＰ１４）。全時刻で計算が終了したかを判断し（ステップＰ１６）、全時刻で計算が終了していれば、部分多目的運用計画案として暫定解Ps(t, j)の集合を最良解の集合として図６のように、t毎にディスプレイなどの情報出力手段２１に表示する（ステップＰ１７）。ステップＰ１６で判断した結果、全時刻で計算が終了していなければ、tの値を1増加させ、rとiの値を０として（ステップＰ１８）、再びステップＰ４の処理を行う。
次に、図５のフロー図を参照して図２のステップＳ５における全体多目的運用計画立案の動作を説明する。
探索点の個数を図４で用いた暫定解の保存個数とし、暫定解の保存個数、反復計算回数の最大値などの運用計画立案条件を設定する（ステップＧ１）。探索点はステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された部分運用計画案を全時刻において組み合わせ、その組み合わせによって生成された全体運用計画案におけるエネルギーコストとCO2排出量の情報を持つ。ステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された最良解を一つの目的について並べ替え、新たにPs(t, j)とし、jを固定して全時刻において組み合わせたものを探索点jに関する解G(j)の初期値として生成し（ステップＧ２）、暫定解Pg(k)の初期値を設定し（ステップＧ３）、探索点の番号jの初期値、反復計算回数rの初期値をそれぞれ0とし、暫定解の番号kの初期値を探索点の個数と同じ値にする（ステップＧ４）。
解G(j)が持つ任意の時刻t1おける解Ps(t1, j)の情報を、ステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された任意の探索点j1（j1≠j）における解Ps(t1, j1)の情報に更新し、同様に解G(j)が持つ任意の時刻t2（t1≠t2）における解Ps(t2, j)の情報を、ステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された任意の探索点j2（j2≠j）における解Ps(t2, j2)の情報に更新することにより、探索点jにおける全体多目的運用計画立案を行い、新たな解G(j)を生成する（ステップＧ５）。
探索点の個数を図４で用いた暫定解の保存個数とし、暫定解の保存個数、反復計算回数の最大値などの運用計画立案条件を設定する（ステップＧ１）。探索点はステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された部分運用計画案を全時刻において組み合わせ、その組み合わせによって生成された全体運用計画案におけるエネルギーコストとCO2排出量の情報を持つ。ステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された最良解を一つの目的について並べ替え、新たにPs(t, j)とし、jを固定して全時刻において組み合わせたものを探索点jに関する解G(j)の初期値として生成し（ステップＧ２）、暫定解Pg(k)の初期値を設定し（ステップＧ３）、探索点の番号jの初期値、反復計算回数rの初期値をそれぞれ0とし、暫定解の番号kの初期値を探索点の個数と同じ値にする（ステップＧ４）。
解G(j)が持つ任意の時刻t1おける解Ps(t1, j)の情報を、ステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された任意の探索点j1（j1≠j）における解Ps(t1, j1)の情報に更新し、同様に解G(j)が持つ任意の時刻t2（t1≠t2）における解Ps(t2, j)の情報を、ステップＳ４の部分多目的運用計画立案で生成された任意の探索点j2（j2≠j）における解Ps(t2, j2)の情報に更新することにより、探索点jにおける全体多目的運用計画立案を行い、新たな解G(j)を生成する（ステップＧ５）。
暫定解の保存個数が設定値に到達したかを判断し（ステップＧ６）、暫定解の保存個数が設定値に到達していれば、ステップＧ５で生成された解G(j)を各目的に対して評価し、解G(j)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在するかを判断する（ステップＧ７）。ステップＧ７で判断した結果、解G(j)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在すれば、解G(j)より全ての目的に対して劣る暫定解Pg(k)の情報を、解G(j)の情報に更新し（ステップＧ９）、ステップＧ１２へ進む。ステップＧ７で判断した結果、解G(j)より全ての目的に対して劣る暫定解が存在しなければ、ステップＧ１２へ進む。
ステップＧ６で判断した結果、暫定解の保存個数が設定値に到達していなければ、ステップＧ５で生成された解G(j)を各目的に対して評価し、解G(j)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在するかを判断する（ステップＧ８）。ステップＧ８で判断した結果、解G(j)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在すれば、ステップＧ１２へ進む。ステップＧ８で判断した結果、解G(j)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在しなければ、kの値を１増加させ（ステップＧ１０）、暫定解Pg(k)として解G(j)の情報を保存し（ステップＧ１１）、ステップＧ１２へ進む。
ステップＧ６で判断した結果、暫定解の保存個数が設定値に到達していなければ、ステップＧ５で生成された解G(j)を各目的に対して評価し、解G(j)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在するかを判断する（ステップＧ８）。ステップＧ８で判断した結果、解G(j)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在すれば、ステップＧ１２へ進む。ステップＧ８で判断した結果、解G(j)より全ての目的に対して優れた暫定解が存在しなければ、kの値を１増加させ（ステップＧ１０）、暫定解Pg(k)として解G(j)の情報を保存し（ステップＧ１１）、ステップＧ１２へ進む。
全探索点で計算が終了したかを判断し（ステップＧ１２）、全探索点で計算が終了していれば、ステップＧ１３へ進む。ステップＧ１２で判断した結果、全探索点で計算が終了していなければ、jの値を１増加させ（ステップＧ１４）、再びステップＧ５の処理を行う。反復計算回数が設定値に到達したかを判断し（ステップＧ１３）、反復計算回数が設定値に到達していれば、ステップＧ１５へ進む。ステップＧ１３で判断した結果、反復計算回数が設定値に到達していなければ、 rの値を１増加させ、jの値を0として（ステップＧ１６）、再びステップＧ５の処理を行う。全ての暫定解の比較評価を行い、他の暫定解より全ての目的に対して劣る暫定解が存在すれば、その暫定解の情報を他の優れた暫定解の情報に更新する（ステップＧ１５）。全体多目的運用計画案として暫定解Pg(k)の集合を最良解の集合として図７のようにディスプレイなどの情報出力手段２１に表示する（ステップＧ１６）。
上記のようにして得られた最良解Pg(k)の集合は、ディスプレイなどの情報出力手段２１に、例えば図７に示す解の集合として表示され、その中からキーボードやマウスなどの情報入力手段２２により、需要家にとって最適な解を選択させる。選択された最適解が持つ最適運用計画案については、例えば図８に示すエネルギー供給計画情報、運用計画に伴うエネルギーコストやCO2排出量がディスプレイなどの情報出力手段２１に表示される。
上記説明では、エネルギーコスト最小化とCO2排出量最小化の２目的について最適化を行った例で説明したが、エネルギーコスト最小化、CO2排出量最小化以外に、エネルギー消費量最小化やNOx排出量最小化などを目的とすることで、３目的以上の多目的最適化が可能となり、３目的以上の多目的運用計画案を立案することができる。
なお、上記説明では発明の理解を容易にするために、用役系を図１のように単純化した例で説明したが、これに限定されるものではなく、例えば所内電力や所内蒸気など、エネルギー供給システム自体の需要を考慮する場合、ボイラを介さずにガスタービンやガスエンジンなどを用いる場合、燃料電池や太陽光発電システムなどを用いる場合、複数の電圧に対しての電力需要や複数の蒸気圧に対しての蒸気需要がある場合、電力会社以外の電力供給事業者から電力を購入する場合などあらゆるエネルギー供給システムにこの発明の運用計画システムを利用することができる。
なお、上記説明では発明の理解を容易にするために、用役系を図１のように単純化した例で説明したが、これに限定されるものではなく、例えば所内電力や所内蒸気など、エネルギー供給システム自体の需要を考慮する場合、ボイラを介さずにガスタービンやガスエンジンなどを用いる場合、燃料電池や太陽光発電システムなどを用いる場合、複数の電圧に対しての電力需要や複数の蒸気圧に対しての蒸気需要がある場合、電力会社以外の電力供給事業者から電力を購入する場合などあらゆるエネルギー供給システムにこの発明の運用計画システムを利用することができる。
また、蒸気を外部から購入することができる場合は、蒸気購入機能を備えていても差し支えない。
さらに、燃料や買電力を複数の業者から調達する場合のエネルギー供給計画にこの発明の運用計画システムを応用できる。
また、電力や蒸気供給のための一般的なエネルギー供給システムに限定されず、水処理プラントの運用計画立案や製造ラインにおける生産計画立案などにも、この発明の運用計画システムを応用できる。
上記説明では、エネルギーを消費する施設として工場の製造ラインを想定したが、これに限定されるものではなく、例えばビル、病院、水処理プラントなど、エネルギーを消費するあらゆる施設にこの発明の運用計画を利用することができる。具体的には、上記説明における工場の製造ラインのエネルギー需要を、ビルや病院におけるエレベーターや照明、空調や給湯などに必要となる電力、熱などのエネルギー需要、水処理プラントにおける揚水ポンプや空気を送り込むためのブロア、消化槽の加温などに必要となる電力、熱などのエネルギー需要などに置き換えることで、この発明の運用計画を利用することができる。
さらに、燃料や買電力を複数の業者から調達する場合のエネルギー供給計画にこの発明の運用計画システムを応用できる。
また、電力や蒸気供給のための一般的なエネルギー供給システムに限定されず、水処理プラントの運用計画立案や製造ラインにおける生産計画立案などにも、この発明の運用計画システムを応用できる。
上記説明では、エネルギーを消費する施設として工場の製造ラインを想定したが、これに限定されるものではなく、例えばビル、病院、水処理プラントなど、エネルギーを消費するあらゆる施設にこの発明の運用計画を利用することができる。具体的には、上記説明における工場の製造ラインのエネルギー需要を、ビルや病院におけるエレベーターや照明、空調や給湯などに必要となる電力、熱などのエネルギー需要、水処理プラントにおける揚水ポンプや空気を送り込むためのブロア、消化槽の加温などに必要となる電力、熱などのエネルギー需要などに置き換えることで、この発明の運用計画を利用することができる。
上記のように、実施の形態１によれば、多目的運用計画を立案する際に困難である評価尺度への重み付けを回避することができる。
また、エネルギーコスト、エネルギー使用量、CO2やNOxなどの排出量を最適化した運用計画案を複数得ることにより、エネルギーコスト、エネルギー使用量、CO2やNOxなどの排出量の値を予め知った上で、目的に適った運用計画案を選択することができる。
また、エネルギーを外部とやり取りすることを考慮したエネルギー売買計画と連携して、エネルギーコストやCO2排出量などを最適化する多目的運用計画案と、多目的運用計画案に伴うエネルギー売買計画を得ることができる。
また、エネルギーコスト、エネルギー使用量、CO2やNOxなどの排出量を最適化した運用計画案を複数得ることにより、エネルギーコスト、エネルギー使用量、CO2やNOxなどの排出量の値を予め知った上で、目的に適った運用計画案を選択することができる。
また、エネルギーを外部とやり取りすることを考慮したエネルギー売買計画と連携して、エネルギーコストやCO2排出量などを最適化する多目的運用計画案と、多目的運用計画案に伴うエネルギー売買計画を得ることができる。
１ 工場
２ 運用計画システム
３ 設備特性学習手段
４ 需要予測手段
５ 部分多目的運用計画立案手段
６ 全体多目的運用計画立案手段
７ 運用計画案
１１ 燃料
１２ ボイラ
１３，１４，８１ 高圧蒸気
１５，８２ タービン
１６，８３ 発電機
１７，８４ 発電力
１８ 復水器
１９，８５ 低圧蒸気
２１ 情報出力手段
２２ 情報入力手段
３１ 設備特性データベース
４１ 需要予測データベース
５１ 部分多目的運用計画案データベース
６１ 全体多目的運用計画案データベース
２ 運用計画システム
３ 設備特性学習手段
４ 需要予測手段
５ 部分多目的運用計画立案手段
６ 全体多目的運用計画立案手段
７ 運用計画案
１１ 燃料
１２ ボイラ
１３，１４，８１ 高圧蒸気
１５，８２ タービン
１６，８３ 発電機
１７，８４ 発電力
１８ 復水器
１９，８５ 低圧蒸気
２１ 情報出力手段
２２ 情報入力手段
３１ 設備特性データベース
４１ 需要予測データベース
５１ 部分多目的運用計画案データベース
６１ 全体多目的運用計画案データベース
Claims (4)
- 複数の目的をもって工場・ビルを含む施設へエネルギーを供給するエネルギー供給システムの運用計画を立案する運用計画システムにおいて、上記エネルギー供給システムを構成する設備の入出力特性を記憶した設備特性データベース、上記工場・ビルを含む施設のエネルギー需要予測を記憶した需要予測データベース、上記設備特性データベースに記憶された設備の入出力特性及び上記需要予測データベースに記憶されたエネルギー需要予測に基づき、時刻ごとに分割された部分的な多目的運用計画案を各時刻ごとに複数生成する部分多目的運用計画立案手段、及び各時刻ごとに上記複数の部分的な多目的運用計画案を所定の設定目的に従って並べ替え、この並べ替えられた部分的な多目的運用計画案をそれぞれ全時刻において組み合わせて全体的な多目的運用計画案を複数生成する全体多目的運用計画立案手段を備えたことを特徴とする運用計画システム。
- 上記エネルギー供給システムを構成する設備の入出力特性を設計値及び過去の入出力データを用いて算出し、上記設備特性データベースを生成する設備特性学習手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の運用計画システム。
- 上記エネルギー供給システムが配置された工場・ビルを含む施設の翌日の操業情報に基づき、エネルギー需要を予測し、上記需要予測データベースを生成する需要予測手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の運用計画システム。
- 複数の目的をもって工場・ビルを含む施設へエネルギーを供給するエネルギー供給システムの運用計画を立案する運用計画立案プログラムにおいて、上記エネルギー供給システムを構成する設備の入出力特性を記憶した設備特性データベースと、上記工場・ビルを含む施設のエネルギー需要予測を記憶した需要予測データベースとを用いて、時刻ごとに分割された部分的な多目的運用計画案を各時刻ごとに複数生成するステップ、及び各時刻ごとに上記複数の部分的な多目的運用計画案を所定の設定目的に従って並べ替え、この並べ替えられた部分的な多目的運用計画案をそれぞれ全時刻において組み合わせて、全体的な多目的運用計画案を複数生成するステップを含むことを特徴とする運用計画立案プログラム。
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| JP2004066203A JP4111153B2 (ja) | 2004-03-09 | 2004-03-09 | 運用計画システムおよび運用計画立案プログラム |
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