JP4338610B2 - Plant optimum operation plan creation system - Google Patents
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Description
本発明は、冷温熱及び電力を負荷に供給するエネルギープラントにおいて、熱負荷や電力負荷等の予測誤差を考慮しながらプラント運用コストを最小化する運用計画を最適化手法により作成するプラント最適運用計画作成システムに関する。 The present invention is an energy plant that supplies cold and hot heat and electric power to a load, and an optimal plant operation plan that uses an optimization method to create an operation plan that minimizes plant operation costs while taking into account prediction errors such as heat load and electric power load. Regarding the creation system.
従来、各種プラント構成機器の起動・停止まで考慮した上で最適化手法を用いてプラントの最適運用を求める方法は種々提案されている。これらの従来技術では、プラント構成機器の入出力特性や運転パターンを線形の一般的な方程式として扱い、混合整数計画問題として定式化した上で問題を解くか、あるいは、プラント構成機器の入出力特性の非線形性(非連続、微分不可能も含む)や運転パターンを考慮した上で、エキスパートシステムやファジー推論のように非線形問題も扱えるヒューリスティックな手法によりプラントの最適運用を求める方法が一般的であった。 Conventionally, various methods for obtaining optimum operation of a plant by using an optimization method in consideration of starting and stopping of various plant constituent devices have been proposed. In these conventional technologies, the input / output characteristics and operation patterns of plant components are handled as linear general equations and formulated as a mixed integer programming problem, or the problem is solved, or the input / output characteristics of plant components are In general, a method that determines the optimal operation of a plant by heuristic methods that can handle nonlinear problems, such as expert systems and fuzzy inference, taking into account non-linearity (including discontinuous and non-differentiable) and operation patterns. It was.
しかしながら、各種プラント構成機器の入出力特性は非線形性を有するほか、時間帯によって異なった運転パターンをとることから、最適化手法によって直接扱えるように一般的な方程式として定式化することは通常困難である。従って、プラントの最適運用は最適化問題の中でも最も求解が困難な非線形混合整数計画問題として定式化することが考えられる。
しかし、プラント構成機器の起動・停止等の離散値と、構成機器の燃料注入量等の連続値とを総合的に考慮した上で、各プラント構成機器の特性上の制約や負荷種別ごとの需給バランス等の制約条件、及び、プラント運用コストや排出ガスの最小化等の目的関数と共に、非線形性を有する問題に対して数学的に最適化するのは困難である。
However, since the input / output characteristics of various plant components have nonlinearity and take different operation patterns depending on the time of day, it is usually difficult to formulate them as general equations so that they can be handled directly by optimization methods. is there. Therefore, the optimal operation of the plant can be formulated as a nonlinear mixed integer programming problem that is the most difficult to solve among the optimization problems.
However, after comprehensive consideration of discrete values such as start / stop of plant component equipment and continuous values such as fuel injection amount of component equipment, restrictions on the characteristics of each plant component equipment and supply and demand for each load type Together with constraints such as balance and objective functions such as plant operating costs and exhaust gas minimization, it is difficult to mathematically optimize for problems with non-linearities.
このため、下記の特許文献1では、このような問題に対し、Particle Swarm Optimization(以下、PSOという)や遺伝的アルゴリズム(以下、GAという)、タブサーチ(以下、TSという)等のモダンヒューリスティック手法を用いて、プラント運用コストが最小となるような最適運用計画を作成している。
For this reason, in
上記特許文献1に記載された従来技術を用いれば、プラント構成機器の起動・停止等の離散値と構成機器の燃料注入量等の連続値とを総合的に考慮した上で、各種プラント構成機器の特性上の制約や負荷種別ごとの需給バランス等の制約条件、及び、プラント運用コストや排出ガスの最小化等の目的関数を用いて、非線形性を有する問題を数学的に最適化することにより、最適運用計画を作成することができる。
なお、この従来技術では、例えばニューラルネットワークを用いて予測された電力負荷、熱負荷等の負荷予測値に基づいて最適運用計画が作成されるものである。
By using the prior art described in the above-mentioned
In this prior art, an optimum operation plan is created based on predicted load values such as power load and heat load predicted using a neural network, for example.
しかしながら、負荷予測値には必ず予測誤差が存在するので、この予測誤差を考えた場合には、特許文献1の従来技術により作成された運用計画が必ずしも運用コストを最小とする最適運用計画になるとは限らない。
そこで本発明の解決課題は、電力負荷、熱負荷等のプラント負荷の予測誤差を考慮して運用コストを最小化する運用計画を最適化手法により作成可能としたプラント最適運用計画作成システムを提供することにある。
However, since there is always a prediction error in the load prediction value, when this prediction error is considered, the operation plan created by the conventional technique of
Therefore, the problem to be solved by the present invention is to provide a plant optimum operation plan creation system that can create an operation plan that minimizes operation costs in consideration of prediction errors of plant loads such as power load and heat load by an optimization method. There is.
上記課題を解決するため、請求項1に記載した発明は、
計画案として、制御時間ごとの各プラント構成機器の起動・停止状態及び燃料注入量が入力されたときに、これらの入力情報と制御時間ごとの負荷予測値、各機器の特性上の制約条件を用いて、制御時間ごとの各機器の起動・停止状態や燃料注入量を内容とする、予測誤差がないと仮定した場合の第1運用計画を作成して出力するプラントシミュレータ部と、
予測誤差があると仮定した場合の予測誤差の代表点における負荷予測誤差を予め定め、
前記負荷予測誤差を第1運用計画に与えて各機器のローカル制御により運用計画を修正し、この修正後の運用計画を予測誤差に基づく第2運用計画として第1運用計画と共に出力するローカル制御部と、
前記負荷予測誤差の発生確率分布から予め求められた、予測誤差がないと仮定した場合の予測誤差の代表点の発生確率及び予測誤差があると仮定した場合の予測誤差の代表点の発生確率を、各運用計画における負荷状態発生確率として、第1運用計画における運用コストと、第2運用計画における運用コストと、各運用計画における前記負荷状態発生確率と、を用いて、運用コスト期待値を計算するコスト計算部と、
前記運用コスト期待値を最適化問題の目的関数とし、この目的関数を最小化するような制御時間ごとの各機器の起動・停止状態及び燃料注入量をメタヒューリスティック最適化手法により探索し、これらの起動・停止状態及び燃料注入量を計画案として前記プラントシミュレータ部に出力する最適化部と、を備えたものである。
In order to solve the above problem, the invention described in
As a plan, when the start / stop state of each plant component device for each control time and the fuel injection amount are input, the input information, the predicted load value for each control time, and the constraints on the characteristics of each device Using a plant simulator unit that creates and outputs a first operation plan assuming that there is no prediction error, including the start / stop state and fuel injection amount of each device for each control time,
Predetermining the load prediction error at the representative point of the prediction error assuming that there is a prediction error,
A local control unit that gives the load prediction error to the first operation plan, corrects the operation plan by local control of each device, and outputs the corrected operation plan as a second operation plan based on the prediction error together with the first operation plan When,
The occurrence probability of the representative point of the prediction error when it is assumed that there is no prediction error, and the occurrence probability of the representative point of the prediction error when it is assumed that there is a prediction error, obtained in advance from the probability distribution of the load prediction error. As the load state occurrence probability in each operation plan, the operation cost expected value is calculated using the operation cost in the first operation plan, the operation cost in the second operation plan, and the load state occurrence probability in each operation plan. A cost calculator to
The operation cost expectation value is set as the objective function of the optimization problem, and the start / stop state and the fuel injection amount of each device for each control time that minimizes the objective function are searched by the metaheuristic optimization method, and these And an optimization unit that outputs a start / stop state and a fuel injection amount to the plant simulator unit as a plan .
請求項2に記載した発明は、請求項1に記載したプラント最適運用計画作成システムにおいて、
前記各代表点の負荷予測誤差の発生確率分布が正規分布であると仮定し、
過去の負荷予測値と実際値とから前記負荷予測誤差の標準偏差を求め、
前記標準偏差に基づいて前記各代表点とその負荷予測誤差を決定し、
前記各代表点の発生確率を、前記代表点及び前記正規分布によって定まる発生確率として決定するものである。
The invention described in
Assuming that the probability distribution of load prediction error at each representative point is a normal distribution,
Obtain the standard deviation of the load prediction error from the past load prediction value and the actual value,
Determining each representative point and its load prediction error based on the standard deviation;
The occurrence probability of each representative point is determined as an occurrence probability determined by the representative point and the normal distribution .
本発明によれば、負荷予測誤差を考慮した上でのプラント最適運用計画の作成が可能であり、プラント運用コストの低減に寄与することができる。また、実際の運用に携わるオペレータが、負荷予測誤差を考慮した場合としない場合との運用計画の相違を容易に比較し、認識することができるという効果がある。 According to the present invention, it is possible to create a plant optimum operation plan in consideration of a load prediction error, and it is possible to contribute to a reduction in plant operation cost. In addition, there is an effect that an operator engaged in actual operation can easily compare and recognize the difference in operation plan between when the load prediction error is considered and when it is not considered.
以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
図1は、本実施形態にかかる負荷予測誤差を考慮したプラント最適運用計画作成システムの概念的な構成図であり、このシステムは、最適化部10、プラントシミュレータ部20、ローカル制御部30、コスト計算部40から構成されている。なお、これらの各構成要素は、コンピュータシステムのハードウェア及びソフトウェアからなるものである。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a conceptual configuration diagram of a plant optimum operation plan creation system considering a load prediction error according to the present embodiment. This system includes an
最適化部10は、計画案として、状態変数である各制御時間ごとの各プラント構成機器の起動・停止状態及び燃料注入量をプラントシミュレータ部20に出力する。
プラントシミュレータ部20は、これらの入力情報と、別個に生成した各制御時間ごとの負荷予測値(予測誤差を考慮していない負荷予測値)とを用い、更に各機器の入出力特性、運転モード等を利用して、各制御時間ごとの各機器の起動・停止状態や燃料注入量を内容とするプラント運用計画(予測誤差考慮なしの運用計画:第1運用計画)を作成してローカル制御部30に出力する。
The
The
次に、ローカル制御部30は、プラントシミュレータ部20にて作成された誤差考慮なしの運用計画(第1運用計画)に負荷予測誤差を与えて、各機器のローカル制御により運用計画を修正し、この修正後の運用計画を負荷予測誤差に基づく運用計画(第2運用計画)として第1運用計画と共に出力する。
なお、上記ローカル制御については後述する。
Next, the
The local control will be described later.
ここで、実際のプラントにおいては、予め検討された構成に基づいて配管の配置が決められている。図2は、プラントの配管配置の一例を示している。
すなわち、発電機101により電力と共に発生した熱出力は、配管102を通って熱供給機器としてのジェネリンク(排熱投入型ガス吸収冷温水機)103、暖房用熱交換器104、給湯用熱交換器105の順に直列に供給され、余った熱は冷却塔106により処理される。この時、各熱供給機器に供給される熱量は、各機器に並列に設けられた流量調節弁107,108,109によって運用計画期間ごとに制御される。
Here, in an actual plant, the arrangement of pipes is determined based on a previously examined configuration. FIG. 2 shows an example of the piping arrangement of the plant.
That is, the heat output generated together with the electric power by the
ここで、熱負荷の大きさが予測値と実績値とで差がある場合(つまり予測誤差がある場合)に、オンラインにて流量調節弁107,108,109を制御し、各熱供給機器へ供給する熱量を変化させて各負荷の需給バランスをとることは困難である。そこで、プラント構成機器には、負荷の予測値と実績値とに差がある場合に、需給バランスを平衡させるために機器単独で行う制御が予め定められている。この機器単独で需給バランスを平衡させる制御を、ここではローカル制御と定義している。
図1に示したローカル制御部30は、プラント構成機器自体が行うローカル制御を模擬したものである。
Here, when the magnitude of the thermal load is different between the predicted value and the actual value (that is, when there is a prediction error), the flow
The
このように、ローカル制御部30では、負荷に予測誤差があると仮定したうえで、予測誤差考慮なしの運用計画(第1運用計画)をローカル制御の一部として修正し、負荷予測誤差を考慮した運用計画(第2運用計画)を作成する。
なお、ローカル制御部30に対する負荷予測誤差の与え方は、負荷予測誤差の分布が正規分布であると仮定し、誤差の代表点を誤差ゼロ、+誤差、−誤差の3点として与える。
As described above, the
Note that the method of giving the load prediction error to the
図3は、正規分布と仮定した負荷予測誤差を示しており、誤差を0(誤差ゼロ)、+0.43σ(+誤差)、−0.43σ(−誤差)として与えている。ここで、σは標準偏差であり、過去の負荷予測値と実績値とから簡単に求められる値である。
+誤差の代表点として仮定した+0.43σは、誤差が+0.43σ以上になる確率が0.3333であり、また、−誤差の代表点として設定した−0.43σは、誤差が−0.43σ以下になる確率が0.3333であることを意味している。
FIG. 3 shows a load prediction error assumed to be a normal distribution. The errors are given as 0 (error zero), + 0.43σ (+ error), and −0.43σ (−error). Here, σ is a standard deviation, and is a value that can be easily obtained from the past load predicted value and the actual value.
+ 0.43σ assumed as a representative point of + error has a probability of 0.3333 or higher when the error is + 0.43σ or more, and −0.43σ set as a representative point of −error has an error of −0. This means that the probability of being 43σ or less is 0.3333.
従って、誤差ゼロの代表値である0になる確率は0.3333となり、3つの代表点の確率全てが0.3333になることを考慮して決定している。これらの誤差代表点及びその発生確率は、任意に決定可能である。
このようにして、本実施形態では、3つの負荷予測誤差代表点の値とその予測誤差が発生する確率とを任意に与えることになる。
Therefore, the probability of becoming zero, which is a representative value of zero error, is 0.3333, and it is determined in consideration that all three representative points have a probability of 0.3333. These error representative points and their occurrence probabilities can be arbitrarily determined.
In this way, in this embodiment, the values of the three load prediction error representative points and the probability that the prediction error will occur are arbitrarily given.
以上より、本実施形態では、プラントシミュレータ部20が誤差考慮なし(図3における誤差ゼロに相当)の運用計画を作成してローカル制御部30に出力し、ローカル制御部30では、負荷予測誤差として残りの2つの状態、つまり+誤差がある場合の運用計画及び−誤差がある場合の運用計画を予測誤差に基づく運用計画としてそれぞれ作成する。
従って、ローカル制御部30により合計3つの運用計画(1つの第1運用計画及び2つの第2運用計画)が作成されて出力されることになる。
As described above, in the present embodiment, the
Therefore, a total of three operation plans (one first operation plan and two second operation plans) are created and output by the
次に、コスト計算部40では、ローカル制御部30により作成された各運用計画に対する運用コストが計算される。すなわち、コスト計算部40は、誤差考慮なしの運用計画と、+誤差がある場合及び−誤差がある場合の各運用計画とからそれぞれの運用コストを計算すると共に、これらの運用コストと、予測誤差の有無に応じた負荷状態の発生確率とを用いて、後述する演算式により運用コスト期待値を求める。そして、この運用コスト期待値を最適化問題の目的関数として、この目的関数を最小化するような制御時間ごとの各機器の起動・停止状態及び燃料注入量を探索していくものである。
Next, the
以下に、この実施形態における最適化の定式化を示す。
(1)状態変数
状態変数は、以下のプラント量とする。
a.各制御時間ごとの各プラント構成機器(例えば、ガスタービン、ボイラ、冷凍機、コジェネ等)の起動・停止状態(離散値)
b.各制御時間ごとの燃料注入量(連続値)
The optimization formulation in this embodiment is shown below.
(1) State variables The state variables are the following plant quantities.
a. Start / stop state (discrete value) of each plant component device (for example, gas turbine, boiler, refrigerator, cogeneration, etc.) for each control time
b. Fuel injection amount for each control time (continuous value)
(2)目的関数
目的関数は、以下の数式1に示す運用コスト期待値とし、これを最小化する。
[数式1]
F=P0C0+P+C++P−C−
ただし、F:目的関数(運用コスト期待値)
P0:負荷予測誤差をゼロとした場合の負荷状態発生確率
P+:負荷予測誤をプラス(+誤差)とした場合の負荷状態発生確率
P−:負荷予測誤差をマイナス(−誤差)とした場合の負荷状態発生確率
C0:負荷予測誤差をゼロとした場合の運用コスト
C+:負荷予測誤差をプラス(+誤差)とした場合の運用コスト
C−:負荷予測誤差をマイナス(−誤差)とした場合の運用コスト
(2) Objective function The objective function is the expected operating cost shown in the following
[Formula 1]
F = P 0 C 0 + P + C + + P − C −
Where F: objective function (expected operating cost)
P 0 : Load state occurrence probability when load prediction error is zero
P + : Load state occurrence probability when load prediction error is positive (+ error)
P − : Load state occurrence probability when load prediction error is negative (−error)
C 0 : Operating cost when load prediction error is zero
C + : Operating cost when load prediction error is positive (+ error)
C − : Operating cost when load prediction error is negative (−error)
(3)制約条件
a.各負荷種別ごとの需給バランス
電力系負荷、熱系負荷等、それぞれの負荷種別に対するエネルギーの需要量、供給量のバランスを保つための制約条件である。
b.機器の特性上の制約
各プラント構成機器の入出力限界、起動・停止時間等によって決まる特性上の制約条件である。
(3) Constraints a. Supply-demand balance for each load type This is a constraint condition for maintaining the balance of energy demand and supply for each load type, such as power system load and heat system load.
b. Constraints on equipment characteristics These are restrictions on the characteristics determined by the input / output limits and start / stop times of each plant component.
(4)求解アルゴリズム
最適化手法としては、メタヒューリスティック(モダンヒューリスティック)最適化手法を用いる。具体的には、前述したPSOとその改良手法、GAとその改良手法、TSとその改良手法、Ant Colony Optimization(ACOと略す)とその改良手法等を用いる。
これらのアルゴリズムの詳細は、前述した特許文献1に記されている。ここでは、一例としてPSOを用いた場合の求解アルゴリズムを図4に示す。
(4) Solution-solving algorithm As an optimization method, a meta-heuristic (modern heuristic) optimization method is used. Specifically, the aforementioned PSO and its improved technique, GA and its improved technique, TS and its improved technique, Ant Colony Optimization (abbreviated as ACO) and its improved technique, and the like are used.
Details of these algorithms are described in
・ステップS1:入力データの読み込み
負荷予測値、負荷予測誤差、各プラント機器の入出力特性(プラント特性)、燃料費、PSOに必要となるパラメータ(エージェント数、最大探索回数)等、最適化計算に必要な情報を入力する。
・ステップS2:初期運用状態の生成
プラント運用の初期状態を、エージェントごとに負荷予測誤差を0としてランダムに複数作成する。
Step S1: Reading input data Optimization calculation such as predicted load value, load prediction error, input / output characteristics (plant characteristics) of each plant equipment, fuel cost, parameters required for PSO (number of agents, maximum number of searches), etc. Enter the necessary information.
Step S2: Generation of Initial Operation State A plurality of initial states of plant operation are randomly created with a load prediction error of 0 for each agent.
・ステップS3:負荷予測誤差を考慮しない運用状態のコスト算出
エージェントごとに作成された負荷予測誤差を考慮しない運用状態(この運用状態は第1運用計画に相当する)の運用コストC0をそれぞれ算出する。
・ステップS4:+誤差による運用状態の修正
ステップS2で作成した負荷予測誤差を考慮しない運用状態から、+誤差を与えた場合に、ローカル制御にのっとり需給バランスが平衡するように運用状態を修正し(修正後の運用状態は第2運用計画に相当する)、運用コストC+を算出する。
· Step S3: calculating operational costs C 0 operation state without considering the load prediction error created for each cost calculation agent operation state without considering the load prediction error (this operational state corresponds to a first operating strategy), respectively To do.
-Step S4: Correction of operation status due to + error When + error is given from the operation status that does not take into account the load prediction error created in step S2, the operation status is corrected so that the supply and demand balance is balanced according to local control. (The corrected operation state corresponds to the second operation plan), and an operation cost C + is calculated.
・ステップS5:−誤差による運用状態の修正
ステップS2で作成した負荷予測誤差を考慮しない運用状態から、−誤差を与えた場合に、ローカル制御にのっとり需給バランスが平衡するように運用状態を修正し(修正後の運用状態は第2運用計画に相当する)、運用コストC−を算出する。
-Step S5:-Correction of operation state due to error-When the error is given from the operation state that does not consider the load prediction error created in step S2, the operation state is corrected so that the supply and demand balance is balanced according to local control. (operation state after modification corresponds to the second operating strategy), the cost C operation - is calculated.
・ステップS6:目的関数計算
ステップS4,5,6にて作成された各運用コストと各負荷状態の発生確率とを用いて、前述した数式1により運用コスト期待値を算出する。
・ステップS7:pbest(personal best)の保存
各エージェントごとにこれまでの探索において最も評価値の高い状態を、pbestとして保存する。
・ステップS8:gbest(group best)の保存
全てのエージェントの中でこれまで最も評価値の高い状態を、gbestとして保存する。
Step S6: Objective function calculation The expected operating cost is calculated by the above-described
Step S7: Save pbest (personal best) For each agent, the state having the highest evaluation value in the search so far is saved as pbest.
Step S8: Save gbest (group best) The state having the highest evaluation value so far among all agents is saved as gbest.
・ステップS9:終了条件のチェック
探索回数が最大探索回数に達したら終了する。そうでなければ、各エージェントの状態を変更することにより各運用状態を変更して探索点を移動し、ステップS3へ戻る(ステップS11)。
・ステップS10:解の出力
現在までのgbestの運用状態を最適解(最適運用計画)として出力する。
Step S9: Checking the end condition When the number of searches reaches the maximum number of searches, the process ends. Otherwise, the operation state is changed by changing the state of each agent to move the search point, and the process returns to step S3 (step S11).
Step S10: Output of the solution The operation state of gbest up to the present is output as an optimal solution (optimal operation plan).
図5に示すプラントに本実施形態を適用した。
この対象プラントには、電力負荷、冷房負荷、暖房負荷の3種類の負荷があり、電力負荷は、電力会社及び特定規模電気事業者からの買電電力(Er=Et+Ep)とCGS(コージェネレーションシステム)発電機G1〜GNgによる発電電力Eg1+……+EgNgとにより供給される。ここで、Epは特定規模電気事業者(PPS)からの供給電力である。
また、冷房負荷は、ジェネリンク(排熱投入型ガス吸収冷温水機)GLから供給されると共に、暖房負荷は、暖房用熱交換器HEXhと暖房用ボイラBhとから供給される。また、発電機G1〜GNgからの熱が余った場合は、放熱器CT1〜CTNgを通して排熱されるようになっている。
This embodiment was applied to the plant shown in FIG.
This target plant has three types of loads: electric load, cooling load, and heating load. The electric load includes electric power purchased from an electric power company and a specific scale electric power company (Er = Et + Ep) and CGS (cogeneration system). ) supplied by a generator power E g1 + ...... + E gNg by the
The cooling load is supplied from the GENELINK (exhaust heat input type gas absorption chiller / heater) GL, and the heating load is supplied from the heating heat exchanger HEXh and the heating boiler Bh. Further, if the heat from the
なお、対象プラントの機器構成は以下のようになっている。
・発電機:750kW×2台
・GL:4700kW×1台
・暖房用熱交換器:1台
・暖房用ボイラ:1台
・放熱器:1050kW×2台
ここで、負荷は、制御時間ごとに誤差ゼロ、+誤差、−誤差を表1のように設定した。
また、誤差ゼロ、+誤差、−誤差の状態の発生確率(負荷状態発生確率)は、それぞれ1/3とした。
The equipment configuration of the target plant is as follows.
・ Generator: 750 kW x 2 units ・ GL: 4700 kW x 1 unit ・ Heating heat exchanger: 1 unit ・ Heating boiler: 1 unit ・ Heat radiator: 1050 kW x 2 units Here, the load is an error every control time Zero, + error, and -error were set as shown in Table 1.
Further, the occurrence probability of the error zero, + error, and -error states (load state occurrence probability) was 1/3, respectively.
表2に、負荷予測誤差を考慮しない制御時間ごとの各負荷別の運用コスト期待値と、負荷予測誤差を+誤差、−誤差として考慮した制御時間ごとの各負荷別の運用コスト期待値とを比較して示す。なお、表2において負荷予測誤差を考慮した場合の運用コスト期待値は、負荷予測誤差を考慮しない場合の運用コスト期待値を100とした相対比較による。この運用コスト期待値は、図1のコスト計算部40により計算されるものである。
Table 2 shows the expected operating cost value for each load for each control time without considering the load prediction error, and the expected operating cost value for each load for each control time considering the load prediction error as + error and -error. Shown in comparison. In Table 2, the expected operating cost when the load prediction error is considered is based on a relative comparison with the expected operating cost when the load prediction error is not taken as 100. This expected operating cost value is calculated by the
表2から、負荷予測誤差を考慮した場合は、負荷予測誤差を考慮しない場合に比べて0.03%のコスト低減効果があることが分かる。 From Table 2, it can be seen that when the load prediction error is taken into consideration, there is a cost reduction effect of 0.03% as compared with the case where the load prediction error is not taken into consideration.
また、図6に冷房負荷の運用計画を、図7に暖房負荷の運用計画を、図8に排熱の運用計画を示す。各図における(a)は負荷予測誤差を考慮しない場合(便宜的に不確定性考慮なし、という)であり、(b)は負荷予測誤差を考慮した場合(同じく不確定性考慮あり、という)である。なお、図6(a),(b)における冷房負荷予測値は何れも同一、図7(a),(b)における暖房負荷予測値も何れも同一である。 FIG. 6 shows a cooling load operation plan, FIG. 7 shows a heating load operation plan, and FIG. 8 shows a waste heat operation plan. (A) in each figure is when the load prediction error is not taken into account (for the sake of convenience, no uncertainty is considered), and (b) is when the load prediction error is taken into account (also, the uncertainty is taken into account). It is. Note that the predicted cooling load values in FIGS. 6A and 6B are the same, and the predicted heating load values in FIGS. 7A and 7B are also the same.
冷房負荷予測誤差を考慮しない図6(a)において、例えば8時〜18時までの運用計画に着目すると、8時〜16時までは冷房負荷をすべてジェネリンクGLの補助熱量分により賄い、17時、18時ではジェネリンクGLの補助熱量分と排熱とによって分担する運用計画が作成されている。これに対し、予測誤差を考慮した図6(b)によれば、8時〜15時までの間も、冷房負荷の一部をジェネリンクGLの排熱によって分担する運用計画が作成されている。
また、暖房負荷予測誤差を考慮しない図7(a)及び予測誤差を考慮した図7(b)において、例えば8時〜15時までの運用計画に着目すると、図7(a)では、暖房用ボイラ(凡例のBHであり、図5におけるBhに相当)の熱出力による分担割合が暖房用熱交換器(凡例のHHであり、図5におけるHEXhに相当)に比べて小さくなっているが、図7(b)では、暖房用ボイラの熱出力による分担割合が図7(a)よりも大きい運用計画が作成されている。
更に、排熱の運用計画に関する図8(a),(b)では、上述した図6(a),(b)における排熱利用分の有無に応じて、図8(b)の8時〜15時にジェネリンクGLの排熱回収分が現れることとなる。
In FIG. 6A in which the cooling load prediction error is not taken into consideration, for example, when paying attention to the operation plan from 8:00 to 18:00, the cooling load is entirely covered by the auxiliary heat amount of the Genelink GL from 8:00 to 16:00. At 18:00, an operation plan is created that is shared by the auxiliary heat amount and exhaust heat of the GENELINK GL. On the other hand, according to FIG.6 (b) which considered the prediction error, the operation plan which shares a part of cooling load by the exhaust heat of GENELINK GL between 8 o'clock and 15 o'clock is created. .
Further, in FIG. 7A in which the heating load prediction error is not taken into account and in FIG. 7B in which the prediction error is taken into account, for example, in the operation plan from 8:00 to 15:00, in FIG. Although the share of the heat output of the boiler (BH in the legend and corresponding to Bh in FIG. 5) is smaller than that of the heat exchanger for heating (HH in the legend and equivalent to HEXh in FIG. 5), In FIG.7 (b), the operation plan with a larger share ratio by the heat output of the heating boiler than FIG.7 (a) is created.
Further, in FIGS. 8 (a) and 8 (b) regarding the exhaust heat operation plan, from 8 o'clock in FIG. 8 (b), depending on whether or not the exhaust heat is used in FIGS. 6 (a) and 6 (b). The exhaust heat recovery amount of Genelink GL appears at 15:00.
上記のように、この実施例では、負荷予測誤差という不確定要因を考慮するかしないかにより、運用計画に相違が生じることが明確になり、オペレータにとって両計画の得失の比較が容易になる。 As described above, in this embodiment, it becomes clear that a difference occurs in the operation plan depending on whether or not an uncertain factor such as a load prediction error is taken into consideration, and it becomes easy for the operator to compare the profit and loss of both plans.
10:最適化部
20:プラントシミュレータ部
30:ローカル制御部
40:コスト計算部
101:発電機
102:配管
103:ジェネリンク
104:暖房用熱交換器
105:給湯用熱交換器
106:冷却塔
107,108,109:流量調節弁
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10: Optimization part 20: Plant simulator part 30: Local control part 40: Cost calculation part 101: Generator 102: Piping 103: Genelink 104: Heat exchanger for heating 105: Heat exchanger for hot water supply 106: Cooling
Claims (2)
予測誤差があると仮定した場合の予測誤差の代表点における負荷予測誤差を予め定め、
前記負荷予測誤差を第1運用計画に与えて各機器のローカル制御により運用計画を修正し、この修正後の運用計画を予測誤差に基づく第2運用計画として第1運用計画と共に出力するローカル制御部と、
前記負荷予測誤差の発生確率分布から予め求められた、予測誤差がないと仮定した場合の予測誤差の代表点の発生確率及び予測誤差があると仮定した場合の予測誤差の代表点の発生確率を、各運用計画における負荷状態発生確率として、第1運用計画における運用コストと、第2運用計画における運用コストと、各運用計画における前記負荷状態発生確率と、を用いて、運用コスト期待値を計算するコスト計算部と、
前記運用コスト期待値を最適化問題の目的関数とし、この目的関数を最小化するような制御時間ごとの各機器の起動・停止状態及び燃料注入量をメタヒューリスティック最適化手法により探索し、これらの起動・停止状態及び燃料注入量を計画案として前記プラントシミュレータ部に出力する最適化部と、
を備えたことを特徴とするプラント最適運用計画作成システム。 As a plan, when the start / stop state of each plant component device for each control time and the fuel injection amount are input, the input information, the predicted load value for each control time, and the constraints on the characteristics of each device Using a plant simulator unit that creates and outputs a first operation plan assuming that there is no prediction error, including the start / stop state and fuel injection amount of each device for each control time,
Predetermining the load prediction error at the representative point of the prediction error assuming that there is a prediction error,
A local control unit that gives the load prediction error to the first operation plan, corrects the operation plan by local control of each device, and outputs the corrected operation plan as a second operation plan based on the prediction error together with the first operation plan When,
The occurrence probability of the representative point of the prediction error when it is assumed that there is no prediction error, and the occurrence probability of the representative point of the prediction error when it is assumed that there is a prediction error, obtained in advance from the probability distribution of the load prediction error. As the load state occurrence probability in each operation plan, the operation cost expected value is calculated using the operation cost in the first operation plan, the operation cost in the second operation plan, and the load state occurrence probability in each operation plan. A cost calculator to
The operation cost expectation value is set as the objective function of the optimization problem, and the start / stop state and the fuel injection amount of each device for each control time that minimizes the objective function are searched by the metaheuristic optimization method, and these An optimization unit that outputs a start / stop state and a fuel injection amount to the plant simulator unit as a plan,
Plant optimal operation planning system, characterized in that with.
前記各代表点の負荷予測誤差の発生確率分布が正規分布であると仮定し、
過去の負荷予測値と実際値とから前記負荷予測誤差の標準偏差を求め、
前記標準偏差に基づいて前記各代表点とその負荷予測誤差を決定し、
前記各代表点の発生確率を、前記代表点及び前記正規分布によって定まる発生確率として決定することを特徴とするプラント最適運用計画作成システム。 In the plant optimum operation plan creation system according to claim 1,
Assuming that the probability distribution of load prediction error at each representative point is a normal distribution,
Obtain the standard deviation of the load prediction error from the past load prediction value and the actual value,
Determining each representative point and its load prediction error based on the standard deviation;
The plant optimum operation plan creation system , wherein the occurrence probability of each representative point is determined as an occurrence probability determined by the representative point and the normal distribution .
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