JP4579137B2

JP4579137B2 - Energy variable cost estimation device and energy variable cost estimation program

Info

Publication number: JP4579137B2
Application number: JP2005325135A
Authority: JP
Inventors: 聖一北村; 一之森; 静一進藤; 聖治下岡; 禎彦尾崎; 恵士高橋; 宏至高松
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2005-11-09
Filing date: 2005-11-09
Publication date: 2010-11-10
Anticipated expiration: 2025-11-09
Also published as: JP2007133596A

Description

この発明は、省エネ対策後のエネルギー変動費削減効果を定量的に算出する、省エネ対策後の期間において省エネ対策を実施しなかった場合のエネルギー変動費を定量的に推定するエネルギー変動費推定装置およびエネルギー変動費推定プログラムに関するものである。 The present invention quantitatively calculates an effect of reducing energy fluctuation costs after energy saving measures, an energy fluctuation cost estimation device for quantitatively estimating energy fluctuation costs when energy saving measures are not implemented in a period after energy saving measures, and It relates to an energy variable cost estimation program.

従来、ＥＳＣＯ事業用のエネルギー変動費推定方法では、省エネ対策前後でエネルギー需要、燃料単価、気候等、環境の変化がある場合に、省エネ事業の対象となる顧客の施設の属性（業種、規模、地区等）に関するエネルギー消費量の統計データなどから、省エネ対策を実施しなかった場合のエネルギー原単価を補正しエネルギー変動費を推定している（例えば、特許文献１参照）。
また、省エネ効果計算装置では、省エネ手段適用シミュレーションを用いて省エネ手段非適用／適用時の実績データに基づきエネルギー変動費の差を示す差分算出式を作成し、この差分算出式を使用して、運転実績データに対し省エネ手段を仮想的に適用した場合の仮想適用時コスト、省エネ手段を仮想的に適用しない場合の仮想非適用時コストを求め、これら運転実績データ、仮想適用時コスト、仮想非適用時コストに基づきエネルギー変動費削減効果を求めている（例えば、特許文献２参照）。 Conventionally, in the ESCO business energy fluctuation cost estimation method, when there are environmental changes such as energy demand, fuel unit price, climate, etc. before and after energy conservation measures, the customer facility attributes (industry, scale, The energy fluctuation cost is estimated by correcting the energy unit price when energy saving measures are not implemented from the statistical data of energy consumption related to the district, etc. (see, for example, Patent Document 1).
In addition, the energy saving effect calculation device creates a difference calculation formula that shows the difference in energy variable costs based on the actual data when energy saving means is not applied / applied using the energy saving means application simulation, and uses this difference calculation formula, The virtual application cost when the energy-saving means is virtually applied to the operation result data and the virtual non-application cost when the energy-saving means is not applied virtually are obtained, and these operation result data, virtual application cost, virtual non-application The energy fluctuation cost reduction effect is obtained based on the applied cost (for example, see Patent Document 2).

特開２００２−１５７３０５号公報JP 2002-157305 A 特開平１１−３２８１５２号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-328152

しかし、ＥＳＣＯ用事業用のエネルギー変動費推定方法において、省エネ対策後に省エネ対策を実施しなかった場合のエネルギー変動費を推定するためには、省エネ対策の対象となる顧客の施設と同じ業種、規模、地区等の属性に分類される施設におけるデータをエネルギー供給業者から提供してもらわなくてはならないという問題がある。
また、省エネ効果計算装置は、省エネ対策前後に省エネ手段適用シミュレーションを実施し、それぞれ実績変動費とシミュレーション結果から得られる変動費の差を用いて、変動費削減効果を算出するための差分近似式を作成して変動費削減効果を計算する装置であるが、変動費を一度に総変動費として求め、電力または蒸気などのユーティリティ毎に分けて推定することができないという問題がある。 However, in the energy fluctuation cost estimation method for ESCO business, in order to estimate the energy fluctuation cost when energy saving measures are not implemented after energy saving measures, the same industry and scale as the customer's facility that is the target of energy saving measures However, there is a problem that data on facilities classified as attributes such as districts must be provided by energy suppliers.
In addition, the energy saving effect calculation device performs the energy saving means application simulation before and after the energy saving measure, and uses the difference between the actual variable cost and the variable cost obtained from the simulation result to calculate the variable cost reduction effect. However, there is a problem that the variable cost is calculated as a total variable cost at a time and cannot be estimated separately for each utility such as electric power or steam.

この発明の目的は、施設属性に依らず、また他の様々な施設データベースを用意することなしに、対象施設のエネルギー使用量、買電単価、燃料単価、設備特性が変化したときも、対象施設のデータを使用して省エネ対策後の期間に省エネ対策を実施しなかった場合のエネルギー変動費を推定するエネルギー変動費推定装置およびエネルギー変動費推定プログラムを提供することである。 The object of the present invention is that the target facility does not depend on the facility attributes, and when the energy usage, power purchase unit price, fuel unit price, and facility characteristics of the target facility change without preparing various other facility databases. It is to provide an energy fluctuation cost estimation device and an energy fluctuation cost estimation program for estimating the energy fluctuation cost when energy saving measures are not implemented in the period after the energy saving measures using the above data.

この発明に係わるエネルギー変動費推定装置は、時期的に後先する２つの期間のうちの後の期間に亘って仮に先の期間の条件でエネルギー供給システムを含むプラントを運用する場合のエネルギー変動費を推定するエネルギー変動費推定装置において、先の期間の実績運用データを保存する実績運用データベースと、先の期間のデマンドデータを保存するデマンドデータベースと、先の期間の設備特性データを保存する設備特性データベースと、先の期間の単価データを保存する単価データベースと、上記実績運用データベースから上記先の期間の実績運用データ、上記デマンドデータベースから上記先の期間のデマンドデータ、上記設備特性データベースから上記先の期間の設備データおよび上記単価データベースから上記先の期間の単価データを読み出すコンピュータと、を備え、上記コンピュータは、読み出した上記先の期間のデマンドデータ、上記先の期間の設備特性データおよび上記先の期間の単価データに基づき実プラント計算機モデル式を用いて変動費が最小になる先の期間の最適運用計画を立案し、読み出した上記先の期間の単価データと立案した上記先の期間の最適運用計画とに基づいて先の期間の実プラント計算機モデル変動費を算出し、読み出した上記先の期間のデマンドデータ、立案した上記先の期間の最適運用計画および算出した上記先の期間の実プラント計算機モデル変動費に基づいて先の期間の実プラント計算機モデル原単価を算出し、先の期間の実績原単価で上記算出した先の期間の実プラント計算機モデル原単価を除算して最適運転率を算出し、上記デマンドデータベースは後の期間のデマンドデータを保存し、上記設備特性データベースは後の期間の設備特性データを保存し、上記単価データベースは後の期間の単価データを保存し、上記コンピュータは、上記デマンドデータベースから上記後の期間のデマンドデータ、上記設備特性データベースから上記後の期間の設備データおよび上記単価データベースから上記後の期間の単価データを読み出すとともに、読み出した上記後の期間のデマンドデータ、上記後の期間の設備特性データ、上記後の期間の単価データに基づいて上記実プラント計算機モデルを用いて後の期間での変動費が最小になる最適運用計画を立案し、上記後の期間の単価データと立案した上記後の期間での最適運用計画から後の期間の実プラント計算機モデル変動費を算出し、上記後の期間のデマンドデータ、立案した上記後の期間の最適運用計画および算出した上記後の期間の実プラント計算機モデル変動費から後の期間の実プラント計算機モデル原単価を算出し、算出した上記後の期間の実プラント計算機モデル原単価を算出した上記最適運転率で除算して後の期間に亘って先の期間の条件でプラントを運用した場合の基準原単価を算出し、算出した上記基準原単価に上記後の期間のデマンドデータを乗算して後の期間に亘って先の期間の条件でプラントを運用した場合の基準変動費を算出する。
The energy fluctuation cost estimation device according to the present invention is an energy fluctuation cost when a plant including an energy supply system is operated under the conditions of the previous period over a later period of two periods that are later in time. In the energy fluctuation cost estimation device for estimating the actual operation database for storing the actual operation data for the previous period, the demand database for storing the demand data for the previous period, and the facility characteristics for storing the facility characteristic data for the previous period A database, a unit price database for storing unit price data for the previous period, actual operation data for the previous period from the actual operation database, demand data for the previous period from the demand database, and the previous data from the facility characteristic database Unit price for the previous period from the period equipment data and the unit price database Comprising a computer for reading over data, and the computer may read demand data of the destination time, using the actual plant computer model formula based on the unit price data of the equipment characteristic data and the destination of the above period destination period Establish an optimal operation plan for the previous period that minimizes variable costs, and change the actual plant computer model for the previous period based on the read unit price data for the previous period and the optimal operation plan for the previous period cost is calculated, read the destination demand data period, planning the actual plant computer model of the optimal operating strategy and calculated the destination of the previous period based on actual plant computer model variable costs of the above period destination period calculating the original bid, by dividing the actual plant computer model original bid period previously calculated above actual original bid of the previous period to calculate the optimal operating rate The demand database stores the demand data period after, the equipment characteristic database stores the equipment characteristic data for the period after, save the unit price data period after the above unit price database, the above computer, the demand The demand data for the later period is read from the database, the facility data for the later period is read from the facility characteristic database, and the unit price data for the later period is read from the unit price database. Based on the equipment characteristic data of the period of the period and the unit price data of the period after, using the actual plant computer model, the optimum operation plan that minimizes the variable cost in the later period is drawn up, and the unit price data of the period after the period actual plant computer model change of the period after from the optimal operation plan in the planning time period after the above and To calculate the Dohi, demand data of the period after the above, the actual plant computer model original unit price of the period after the actual plant computer model variable costs of planning time period after the above that optimum operation plan and the calculation of the period after the Calculate and calculate the basic plant unit price when the plant is operated under the conditions of the previous period over the subsequent period by dividing the calculated actual plant computer model unit unit price of the subsequent period by the calculated optimal operating rate. Then, the calculated base original unit price is multiplied by the demand data in the subsequent period to calculate the standard variable cost when the plant is operated under the conditions of the previous period over the subsequent period.

この発明に係わるエネルギー変動費推定装置の効果は、省エネ対策前後のプラントに適用する場合、当該実プラント計算機モデルを運用したときに変動費が最小になる最適運用計画を立案し、最適運用計画に従って運用したときの当該実プラント計算機モデルの原単価を実績原単価で除算して最適運転率を求め、省エネ対策後の実績データを用いたときの上記実プラント計算機モデルの最適運用計画を立案し、上記最適運用計画に従って上記実プラント計算機モデルを運用したときの変動費を算出し、当該変動費から原単価を算出し、当該原単価を上記最適運転率により補正することにより省エネ対策後の所定の期間で省エネ対策を実施しなかった場合の基準原単価を算出し、該基準原単価にエネルギー使用量を乗算することにより基準変動費を算出するので、他の様々な施設のデータを取り寄せなくても、当該プラントの省エネ対策前後の実績データだけを用いて、省エネ対策後のエネルギー変動費を推定することができる。 The effect of the energy fluctuation cost estimation device according to the present invention is that when applied to a plant before and after energy saving measures, an optimum operation plan that minimizes the fluctuation cost when the actual plant computer model is operated is formulated. Divide the actual unit price of the actual plant computer model at the time of operation by the actual unit price to obtain the optimal operation rate, and formulate the optimal operation plan for the actual plant computer model when using the actual data after energy saving measures, Calculate the variable cost when operating the actual plant computer model in accordance with the optimal operation plan, calculate the original unit price from the variable cost, and correct the original unit price with the optimal operation rate to obtain a predetermined cost after energy-saving measures Calculate the base unit price when energy-saving measures are not implemented during the period, and multiply the base unit price by the energy consumption to change the base unit price. Since the calculated, even without obtaining the data of other various facilities, using only the actual data of the front and rear energy-saving measures of the plant, it is possible to estimate the energy variable cost after the energy-saving measures.

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係わるエネルギー変動費推定装置が対象とするプラントの構成図である。
この発明の実施の形態１に係わるエネルギー変動費推定装置は、エネルギー供給システムが配備されているプラントが時間的に後先する２つの期間で稼動されたとき、後の期間において先の期間の稼動条件でプラントを稼動すると仮定するときのエネルギー変動費を推定する。
このプラントは、図１に示すように、電力、中圧蒸気、低圧蒸気を使用し、そのためのエネルギー供給システムが配備されている。
なお、実施の形態１に係わるエネルギー変動費推定装置は、２つの期間の間で省エネ対策が実施されているプラントに関して後の期間において省エネ対策を実施しないと仮定する場合のエネルギー変動費を推定する。そして、推定したエネルギー変動費から、省エネ対策の変動費削減効果を算出する。以下の説明において、先の期間を省エネ対策前、後の期間を省エネ対策後と呼んで説明を進める。 Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a configuration diagram of a plant targeted by an energy fluctuation cost estimation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In the energy fluctuation cost estimation device according to Embodiment 1 of the present invention, when the plant in which the energy supply system is deployed is operated in two periods that are later in time, the operation in the previous period is performed in the later period. Estimate the energy fluctuation cost when assuming that the plant operates under the conditions.
As shown in FIG. 1, this plant uses electric power, medium-pressure steam, and low-pressure steam, and an energy supply system therefor is provided.
In addition, the energy fluctuation cost estimation apparatus according to the first embodiment estimates the energy fluctuation cost when it is assumed that energy saving measures are not implemented in a later period with respect to a plant in which energy saving measures are implemented between two periods. . Then, the variable cost reduction effect of the energy saving measure is calculated from the estimated energy variable cost. In the following description, the previous period is referred to as before the energy saving measure, and the later period is referred to as after the energy saving measure.

このプラントでは、図１に示すように、ボイラ１２、抽気背圧タービン１５、抽気復水タービン２１などを有するエネルギー供給システムを具備している。
ボイラ１２は、燃料１１を使用して高圧蒸気１３を発生させ、その高圧蒸気１３を抽気背圧タービン１５、抽気復水タービン２１にそれぞれ高圧蒸気１４、高圧蒸気２０として配分して入力する。
抽気背圧タービン１５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、低圧蒸気１９を排気する。また、抽気背圧タービン１５では、発電力１７を減少して代わりに中圧蒸気１８を抽気することができる。
抽気復水タービン２１は、高圧蒸気２０の持つ熱エネルギーの一部を発電機２２で発電力２３に変換し、排気された蒸気を復水器２４で水に復水する。また、抽気復水タービン２１では、発電力２３を減少して代わりに中圧蒸気２５、低圧蒸気２６を抽気することができる。 As shown in FIG. 1, the plant includes an energy supply system including a boiler 12, a bleed back pressure turbine 15, a bleed condensate turbine 21, and the like.
The boiler 12 generates high pressure steam 13 using the fuel 11, and distributes and inputs the high pressure steam 13 to the extraction back pressure turbine 15 and the extraction condensate turbine 21 as high pressure steam 14 and high pressure steam 20, respectively.
The extraction back pressure turbine 15 converts part of the thermal energy of the high pressure steam 14 into the generated power 17 by the generator 16 and exhausts the low pressure steam 19. Further, the extraction back pressure turbine 15 can extract the intermediate pressure steam 18 by reducing the generated power 17 instead.
The extraction condensate turbine 21 converts part of the thermal energy of the high-pressure steam 20 into power generation 23 by the generator 22, and condenses the exhausted steam into water by the condenser 24. Further, the extraction condensing turbine 21 can extract the medium-pressure steam 25 and the low-pressure steam 26 by reducing the generated power 23 instead.

得られる発電力１７、２３、中圧蒸気１８、２５および低圧蒸気１９、２６により、製造ラインの電力需要２８、中圧蒸気需要２９、低圧蒸気需要３０と、所内の所内電力需要３１、所内中圧蒸気需要３２、所内低圧蒸気需要３３とを満たしている。なお、電力需要２８、所内電力需要３１に対しては、電力会社からの買電力２７を供給することを考慮してもよい。ここで、所内需要とは、エネルギー供給システム内で消費する電力、中圧蒸気、低圧蒸気を指す。 The generated power 17, 23, medium-pressure steam 18, 25 and low-pressure steam 19, 26 are used to produce power demand 28, medium-pressure steam demand 29, low-pressure steam demand 30 on the production line, on-site power demand 31, on-site The pressurized steam demand 32 and the in-house low pressure steam demand 33 are satisfied. In addition, for the power demand 28 and the in-house power demand 31, it may be considered to supply the purchased power 27 from the power company. Here, the on-site demand refers to electric power, medium pressure steam, and low pressure steam consumed in the energy supply system.

図２は、この発明の実施の形態１に係わるエネルギー変動費推定装置の最適運転率を算出することに係わる手段の機能ブロック図である。なお、図２における各データベースは省エネ対策前の情報を保存したものである。
実績運用データベース４１には、プラントにおけるエネルギー供給システムに係わる設備の運転や買電などに関する情報（ボイラ１２、タービン１５、２１などの稼動状態、燃料流量、給水量、蒸気流量、復水流量、蒸気圧力、蒸気温度、脱硫・脱硝に伴う薬品使用量、発電量、買電量など）が保存されている。
デマンドデータベース４２には、プラントにおける電力、中圧蒸気、低圧蒸気の使用量に関する情報が保存されている。
設備特性データベース４３には、ボイラ１２、タービン１５、２１などの設備の設計値や実測データに基づいて算出された、エネルギー供給システムに係わる設備の入出力特性に関する情報が保存されている。
単価データベース４４には、燃料単価、買電単価など、単価に関する情報が保存されている。 FIG. 2 is a functional block diagram of means relating to calculating the optimum operating rate of the energy fluctuation cost estimating apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. Each database in FIG. 2 stores information before energy saving measures.
The actual operation database 41 includes information on operation and purchase of facilities related to the energy supply system in the plant (operation state of the boiler 12, turbines 15 and 21, etc., fuel flow rate, water supply amount, steam flow rate, condensate flow rate, steam Pressure, steam temperature, chemical usage, power generation, power purchase, etc. associated with desulfurization / denitrification).
The demand database 42 stores information on the amount of electric power, medium-pressure steam, and low-pressure steam used in the plant.
The facility characteristic database 43 stores information on the input / output characteristics of the facility related to the energy supply system, which is calculated based on the design values and measured data of the facilities such as the boiler 12 and the turbines 15 and 21.
The unit price database 44 stores information about unit prices such as fuel unit prices and power purchase unit prices.

実プラント計算機モデル同定手段４５は、実績運用データベース４１の情報やエネルギー供給システムに係わる設備の運転制約、運用方針などの情報を用いて、エネルギー供給システムに関する実プラント計算機モデルを同定する。
実プラント計算機モデル定式化手段４６は、実プラント計算機モデル同定手段４５が同定した実プラント計算機モデル、または実プラント計算機モデル修正手段５６が修正した実プラント計算機モデルを実プラント計算機モデル式に定式化する。 The actual plant computer model identifying means 45 identifies the actual plant computer model related to the energy supply system using information such as the results operation database 41, operation restrictions on facilities related to the energy supply system, and operation policies.
The actual plant computer model formulation unit 46 formulates the actual plant computer model identified by the actual plant computer model identification unit 45 or the actual plant computer model modified by the actual plant computer model modification unit 56 into an actual plant computer model equation. .

最適運用計画立案手段４７は、デマンドデータベース４２の情報、設備特性データベース４３の情報、単価データベース４４の情報および実プラント計算機モデル定式化手段４６が定式化した実プラント計算機モデル式に基づいて、変動費が最小となる最適運用計画４８を立案する。
変動費算出手段４９は、単価データベース４４の情報と最適運用計画４８を用いて実プラント計算機モデル変動費５０を算出する。
原単価算出手段５１は、デマンドデータベース４２の情報、最適運用計画４８および実プラント計算機モデル変動費５０などの情報を用いて、最適運用計画４８におけるユーティリティ毎の実プラント計算機モデル原単価５２を算出する。 The optimum operation planning means 47 is a variable cost based on the information in the demand database 42, the information in the equipment characteristic database 43, the information in the unit price database 44, and the actual plant computer model formulation formula formulated by the actual plant computer model formulation means 46. Develop an optimal operation plan 48 that minimizes.
The variable cost calculation means 49 calculates the actual plant computer model variable cost 50 using the information of the unit price database 44 and the optimum operation plan 48.
The original unit price calculation means 51 calculates the actual plant computer model original unit price 52 for each utility in the optimum operation plan 48 using information such as the demand database 42 information, the optimum operation plan 48 and the actual plant computer model variable cost 50. .

最適運転率算出手段５３は、実績原単価５４と実プラント計算機モデル原単価５２からユーティリティ毎の最適運転率５５を算出する。
実プラント計算機モデル修正手段５６は、実プラント計算機モデル同定手段４５が同定した実プラント計算機モデルと最適運転率５５を用いて、実プラント計算機モデルがより実績運用を反映したものになるように実プラント計算機モデルを修正する。
なお、実プラント計算機モデル同定手段４５、実プラント計算機モデル定式化手段４６、最適運用計画立案手段４７、変動費算出手段４９、原単価算出手段５１、最適運転率算出手段５３および実プラント計算機モデル修正手段５６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。 The optimum operation rate calculation means 53 calculates the optimum operation rate 55 for each utility from the actual original unit price 54 and the actual plant computer model original unit price 52.
The actual plant computer model correcting means 56 uses the actual plant computer model identified by the actual plant computer model identifying means 45 and the optimum operation rate 55 so that the actual plant computer model more accurately reflects the actual operation. Modify the computer model.
The actual plant computer model identification means 45, the actual plant computer model formulation means 46, the optimum operation planning means 47, the variable cost calculation means 49, the original unit price calculation means 51, the optimum operation rate calculation means 53, and the actual plant computer model correction The means 56 can be configured using a general computer including, for example, a personal computer.

図３は、この発明の実施の形態１によるエネルギー変動費推定装置の省エネ対策後に省エネ対策を実施しなかったと仮定する場合の変動費及び変動費削減効果の算出手段に関する機能ブロック図である。なお、図３における各データベースは省エネ対策後の情報を保存したものである。
デマンドデータベース６１には、プラントにおける電力、中圧蒸気、低圧蒸気の使用量に関する情報が保存されている。
設備特性データベース６２には、エネルギー供給システムに係わる設備の設計値または実測データに基づいて算出された、エネルギー供給システムに係わる設備の入出力特性に関する情報が保存されている。
単価データベース６３には、燃料単価、買電単価など、単価に関する情報が保存されている。 FIG. 3 is a functional block diagram relating to calculation means for variable cost and variable cost reduction effect when it is assumed that the energy saving measure is not implemented after the energy saving measure of the energy variable cost estimating apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. Each database in FIG. 3 stores information after energy saving measures.
The demand database 61 stores information on the amount of power used in the plant, medium-pressure steam, and low-pressure steam.
The facility characteristic database 62 stores information on the input / output characteristics of the facility related to the energy supply system, which is calculated based on the design value or actual measurement data of the facility related to the energy supply system.
The unit price database 63 stores information on unit prices such as fuel unit prices and power purchase unit prices.

最適運用計画立案手段６４は、デマンドデータベース６１の情報、設備特性データベース６２の情報、単価データベース６３の情報および最適運用計画立案手段４７が使用した実プラント計算機モデル式を用いて、変動費が最小となる最適運用計画６５を立案する。
変動費算出手段６６は、単価データベース６３の情報と最適運用計画６５を用いて実プラント計算機モデル変動費６８を算出する。
原単価算出手段６７は、デマンドデータベース６１の情報、最適運用計画６５および実プラント計算機モデル変動費６８などの情報を用いて、最適運用計画６５におけるユーティリティ毎の実プラント計算機モデル原単価６９を算出する。 The optimum operation planning means 64 uses the information of the demand database 61, the information of the equipment characteristic database 62, the information of the unit price database 63, and the actual plant computer model used by the optimum operation planning means 47, so that the variable cost is minimized. An optimal operation plan 65 is created.
The variable cost calculation means 66 calculates the actual plant computer model variable cost 68 using the information of the unit price database 63 and the optimum operation plan 65.
The original unit price calculation means 67 calculates the actual plant computer model original unit price 69 for each utility in the optimum operation plan 65 using the information of the demand database 61, the optimum operation plan 65, the actual plant computer model variable cost 68, and the like. .

基準原単価算出手段７０は、実プラント計算機モデル原単価６９と最適運転率７１によりユーティリティ毎の基準原単価７２を算出する。なお、最適運転率７１は、最適運転率算出手段５３が算出した最適運転率５５である。
基準変動費算出手段７３は、デマンドデータベース６１の情報と基準原単価７２を用いて基準変動費７４を算出する。
変動費削減効果算出手段７５は、省エネ対策後の実績変動費７６と基準変動費７４の差から変動費削減効果７７を算出する。 The reference original unit price calculation means 70 calculates a reference original unit price 72 for each utility based on the actual plant computer model original unit price 69 and the optimum operation rate 71. The optimum operation rate 71 is the optimum operation rate 55 calculated by the optimum operation rate calculation means 53.
The standard variable cost calculation means 73 calculates the standard variable cost 74 using the information in the demand database 61 and the standard original unit price 72.
The variable cost reduction effect calculating means 75 calculates the variable cost reduction effect 77 from the difference between the actual variable cost 76 after the energy saving measure and the standard variable cost 74.

なお、最適運用計画立案手段６４、変動費算出手段６６、原単価算出手段６７、基準原単価算出手段７０、基準変動費算出手段７３、変動費削減効果算出手段７５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。 The optimum operation planning means 64, variable cost calculation means 66, original unit price calculation means 67, reference original unit price calculation means 70, reference variable cost calculation means 73, and variable cost reduction effect calculation means 75 include, for example, a personal computer. A general computer can be used.

図４は、この発明の実施の形態１において実プラント計算機モデルおよび最適運転率を決定する流れを示すフローチャートである。
次に、図４を参照して、実プラント計算機モデルおよび最適運転率を決定する手順について説明する。
（ステップＳ１）
実績運用データベース４１の情報、デマンドデータベース４２の情報、単価データベース４４の情報を用いて省エネ対策前の実績原単価ＲＳ_ｉ５４を算出する。ただし、ｉは各ユーティリティ（電力、中圧蒸気、低圧蒸気）を区別する指数である。 FIG. 4 is a flowchart showing a flow for determining the actual plant computer model and the optimum operation rate in the first embodiment of the present invention.
Next, the procedure for determining the actual plant computer model and the optimum operation rate will be described with reference to FIG.
(Step S1)
The actual raw unit price RS _i 54 before the energy saving measure is calculated using the information of the actual operation database 41, the information of the demand database 42, and the information of the unit price database 44. However, i is an index which distinguishes each utility (electric power, medium pressure steam, low pressure steam).

ここで、自家発総変動費をユーティリティ毎に配賦して原単価を算出する方式の例を以下に示す。第１の例として、熱量換算エネルギー使用量に基づく自家発変動費配賦方式を説明する。
図５は、熱量換算エネルギー使用量に基づく自家発変動費配賦方式の概念図を示す。
（１）原単位に基づく配賦方式
この方式では、エネルギー供給システムから電力、中圧蒸気、低圧蒸気を供給し、電力については買電も可能な場合、プラントにおける自家発総変動費８１（総変動費から買電費８２を除いたもの）を、自家発電熱量、中圧蒸気熱量、低圧蒸気熱量の比で式（１）、（２）、（３）に基づいて配賦する。なお、各熱量合計は式（４）から求められる。 Here, an example of a method of calculating the original unit price by allocating the self-generated total variable cost for each utility is shown below. As a first example, an in-house variable cost allocation method based on the amount of heat converted energy usage will be described.
FIG. 5 shows a conceptual diagram of the self-generated variable cost allocation method based on the amount of heat converted energy consumption.
(1) Allocation method based on basic unit In this method, when electric power, medium-pressure steam, and low-pressure steam are supplied from the energy supply system, and the power can be purchased, the total variable cost 81 (total The variable cost minus the power purchase cost 82) is distributed based on the formulas (1), (2), and (3) by the ratio of the amount of heat generated by the private generator, the amount of heat of medium pressure steam and the amount of heat of low pressure steam. In addition, each calorie | heat amount total is calculated | required from Formula (4).

自家発電費８３＝自家発総変動費８１×自家発電熱量÷各熱量合計・・・（１）
中圧蒸気費８４＝自家発総変動費８１×中圧蒸気熱量÷各熱量合計・・・（２）
低圧蒸気費８５＝自家発総変動費８１×低圧蒸気熱量÷各熱量合計・・・（３）
各熱量合計＝自家発電熱量＋中圧蒸気熱量＋低圧蒸気熱量・・・（４） In-house power generation cost 83 = Total in-house variable cost 81 x In-house power generation heat amount ÷ Total heat amount (1)
Medium-pressure steam cost 84 = Self-developed total variable cost 81 x Medium-pressure steam heat amount ÷ Total heat amount (2)
Low-pressure steam cost 85 = self-developed total variable cost 81 x low-pressure steam heat amount ÷ total heat amount (3)
Total amount of heat = private power generation heat amount + medium pressure steam heat amount + low pressure steam heat amount (4)

なお、自家発電熱量は、原単位（例えば、８６０ｋｃａｌ／ｋＷｈ）にプラント使用電力量から買電力を減算して得られる自家発電量を乗じたものとする。また、プラントで使用する中圧蒸気熱量は、原単位（例えば、６２０ｋｃａｌ／ｋｇ［比エンタルピー６８０ｋｃａｌ／ｋｇの蒸気から６０ｋｃａｌ／ｋｇの温水になるまでエネルギーを使用できるものと考える。］）にプラント中圧蒸気使用量を乗じたものとする。また、低圧蒸気熱量は、原単位（例えば、６００ｋｃａｌ／ｋｇ［比エンタルピー６６０ｋｃａｌ／ｋｇの蒸気から６０ｋｃａｌ／ｋｇの温水になるまでエネルギーを使用できるものと考える。］）にプラント低圧蒸気使用量を乗じたものとする。
次に、電力原単価（円／ｋＷｈ）８６、中圧蒸気原単価（円／ｋｇ）８７、低圧蒸気原単価（円／ｋｇ）８８を式（５）、（６）、（７）を用いて算出する。 In addition, self-generated heat amount shall multiply the basic unit (for example, 860 kcal / kWh) with the self-generated power amount obtained by subtracting the purchased power from the plant power amount. Further, the medium-pressure steam calorie used in the plant is based on the basic unit (for example, energy can be used from 620 kcal / kg [specific enthalpy 680 kcal / kg steam to 60 kcal / kg hot water]). Multiply by the amount of pressurized steam used. The low-pressure steam calorific value is multiplied by the plant low-pressure steam consumption amount (for example, 600 kcal / kg [considering that energy can be used from the specific enthalpy of 660 kcal / kg steam to 60 kcal / kg hot water]). Shall be.
Next, the power unit price (yen / kWh) 86, the medium pressure steam unit price (yen / kg) 87, and the low pressure steam unit price (yen / kg) 88 are expressed by the equations (5), (6), (7). To calculate.

電力原単価＝（買電費＋自家発電費）÷プラント使用電力量・・・（５）
中圧蒸気原単価＝中圧蒸気費÷プラント中圧蒸気使用量・・・（６）
低圧蒸気原単価＝低圧蒸気費÷プラント低圧蒸気使用量・・・（７） Unit cost of electricity = (Purchase cost + Private power generation cost) ÷ Plant energy consumption (5)
Intermediate pressure steam unit price = Medium pressure steam cost ÷ Plant intermediate pressure steam consumption (6)
Low-pressure steam unit price = low-pressure steam cost ÷ plant low-pressure steam consumption (7)

（２）使用熱量に基づく配賦方式
この方式では、上述の原単位に基づく配賦方式と同様に、自家発総変動費を、自家発電熱量、中圧蒸気熱量、低圧蒸気熱量の比で配賦し、中圧蒸気熱量、低圧蒸気熱量は、原単位（例えば、６２０ｋｃａｌ／ｋｇ、６００ｋｃａｌ／ｋｇ）にそれぞれ、プラント中圧蒸気使用量、プラント低圧蒸気使用量を乗じたものとするが、自家発電熱量は式（８）に示すように、エネルギー供給システムへの投入熱量からプラントで使用する蒸気の熱量を除いたものとする。 (2) Allocation method based on the amount of heat used In this method, similar to the allocation method based on the basic unit described above, the total voluntary variable cost is allocated by the ratio of the self-generated heat amount, the medium-pressure steam heat amount, and the low-pressure steam heat amount. The medium-pressure steam calorific value and the low-pressure steam calorific value are obtained by multiplying the basic unit (for example, 620 kcal / kg, 600 kcal / kg) by the plant medium-pressure steam usage and the plant low-pressure steam usage, respectively. As shown in Equation (8), the amount of heat generated is the amount of heat input to the energy supply system minus the amount of heat of steam used in the plant.

自家発電熱量＝投入熱量−（中圧蒸気熱量＋低圧蒸気熱量）・・・（８） In-house power generation heat amount = input heat amount-(medium-pressure steam heat amount + low-pressure steam heat amount) (8)

次に、自家発総変動費を式（１）〜（４）に従って配賦する。更に原単価を式（５）〜（７）に基づいて算出する。
（ステップＳ２）
省エネ対策前における実績運用データベース４１の情報を用いて、実プラント計算機モデル同定手段４５により実プラント計算機モデルの同定を行う。ここでは、例えば、各設備の接続状態（ボイラ１２から発生した高圧蒸気は、抽気背圧タービン１５、抽気復水タービン２１に入力されるなど）、実績運用におけるボイラ１２、抽気背圧タービン１５、抽気復水タービン２１の入出力値（燃料流量、蒸気発生量、入力蒸気量、抽気量、排気量、復水量、発電量など）の取りうる範囲、デマンドや単価に対する運用方針などを同定する。
（ステップＳ３）
ステップＳ２で同定した実プラント計算機モデル、あるいはステップＳ８で修正された実プラント計算機モデルに基づいて、実プラント計算機モデル定式化手段４６により実プラント計算機モデルを実プラント計算機モデル式に定式化する。図１のプラントに対して実プラント計算機モデルを構築する場合、以下のように定式化を行う。ここでは、変動費最小化を目的とする実プラント計算機モデルを構築することを考える。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。 Next, the self-generated total variable cost is allocated according to the formulas (1) to (4). Further, the original unit price is calculated based on the equations (5) to (7).
(Step S2)
The actual plant computer model is identified by the actual plant computer model identification means 45 using the information of the actual operation database 41 before the energy saving measure. Here, for example, the connection state of each facility (the high pressure steam generated from the boiler 12 is input to the extraction back pressure turbine 15 and the extraction condensate turbine 21), the boiler 12 in the actual operation, the extraction back pressure turbine 15, The input / output values (fuel flow rate, steam generation amount, input steam amount, extraction amount, exhaust amount, condensate amount, power generation amount, etc.) of the extraction condensate turbine 21 and the operation policy for demand and unit price are identified.
(Step S3)
Based on the actual plant computer model identified in step S2 or the actual plant computer model modified in step S8, the actual plant computer model formulation means 46 formulates the actual plant computer model into an actual plant computer model equation. When constructing an actual plant computer model for the plant of FIG. 1, it is formulated as follows. Here, we consider building an actual plant computer model aimed at minimizing variable costs. However, the notation (t) does not mean a function of t, but means a value at time t.

まず、実プラント計算機モデルで用いる値の設定を行う。
燃料１１使用量：Ｆ_１（ｔ）
高圧蒸気１３発生量：Ｓ_ｈ１（ｔ）
高圧蒸気１４入力量：Ｓ_ｈ２（ｔ）
中圧蒸気１８抽気量：Ｓ_ｍ２（ｔ）
低圧蒸気１９排気量：Ｓ_ｌ２（ｔ）
発電力１７電力量：Ｅ_２（ｔ）
高圧蒸気２０入力量：Ｓ_ｈ３（ｔ）
中圧蒸気２５抽気量：Ｓ_ｍ３（ｔ）
低圧蒸気２６抽気量：Ｓ_ｌ３（ｔ）
復水器２４復水量：Ｓ_ｒ３（ｔ）
発電力２３電力量：Ｅ_３（ｔ）
買電力２７電力量：Ｅ_ｂ（ｔ）
電力需要２８：Ｅ_ｄ（ｔ）
中圧蒸気需要２９：Ｓ_ｍｄ（ｔ）
低圧蒸気需要３０：Ｓ_ｌｄ（ｔ）
所内電力需要３１：Ｅ_ｉ（ｔ）
所内中圧蒸気需要３２：Ｓ_ｍｉ（ｔ）
所内低圧蒸気需要３３：Ｓ_ｌｉ（ｔ） First, values used in the actual plant computer model are set.
Fuel 11 usage: F ₁ (t)
High-pressure steam 13 generation amount: S _h1 (t)
High pressure steam 14 input: S _h2 (t)
Medium pressure steam 18 bleed volume: S _m2 (t)
Low pressure steam 19 _{emissions: S} l2 (t)
Generated power 17: E ₂ (t)
High pressure steam 20 input: S _h3 (t)
Medium pressure steam 25 bleed volume: S _m3 (t)
Extraction amount of low-pressure steam 26: S _l3 (t)
Condenser 24 Condensate Volume: S _r3 (t)
Generated power 23: E ₃ (t)
Electricity purchased 27 Electricity: E _b (t)
Electricity demand 28: E _d (t)
Medium pressure steam demand 29: S _md (t)
Low pressure steam demand 30: S _ld (t)
On-site power demand 31: E _i (t)
Internal pressure steam demand 32: S _mi (t)
On-site low-pressure steam demand 33: S _li (t)

次に、目的関数の設定を行う。
エネルギー変動費Ｏ_ｃｏｓｔを式（９）を用いて算出する。 Next, the objective function is set.
The variable energy cost O _cost is calculated using equation (9).

Ｏ_ｃｏｓｔ＝Σ（Ｆ_{１ｃｏｓｔ}×Ｆ_１（ｔ）＋Ｅ_{ｂｃｏｓｔ}（ｔ）×Ｅ_ｂ（ｔ））・・・（９） _{_{O cost = Σ (F 1cost ×}} F 1 (t) + E bcost (t) × E b (t)) ··· (9)

但し、Ｆ_{１ｃｏｓｔ}は燃料１１の単価、Ｅ_{ｂｃｏｓｔ}（ｔ）は買電力２７の単価である。なお、買電力２７単価に（ｔ）が付いているのは昼夜間で買電単価が変化することがあるためである。 However, F _1cost is the unit price of the fuel 11, and E _bcost (t) is the unit price of the purchased power 27. In addition, (t) is attached to the unit price of purchased electricity because the unit price of purchased electricity may change during the day and night.

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、中圧蒸気量に関するバランス制約式、低圧蒸気量に関するバランス制約式、電力量に関するバランス制約式は、式（１０）、（１１）、（１２）、（１３）である。 Next, the constraint formula regarding the energy balance by the equipment configuration is established.
The balance constraint equation regarding the high-pressure steam amount, the balance constraint equation regarding the medium-pressure steam amount, the balance constraint equation regarding the low-pressure steam amount, and the balance constraint equation regarding the electric energy are expressed by the equations (10), (11), (12) and (13). is there.

Ｓ_ｈ１（ｔ）＝Ｓ_ｈ２（ｔ）＋Ｓ_ｈ３（ｔ）・・・（１０）
Ｓ_ｍ２（ｔ）＋Ｓ_ｍ３（ｔ）＝Ｓ_ｍｄ（ｔ）＋Ｓ_ｍｉ（ｔ）・・・（１１）
Ｓ_ｌ２（ｔ）＋Ｓ_ｌ３（ｔ）＝Ｓ_ｌｄ（ｔ）＋Ｓ_ｌｉ（ｔ）・・・（１２）
Ｅ_２（ｔ）＋Ｅ_３（ｔ）＋Ｅ_ｂ（ｔ）＝Ｅ_ｄ（ｔ）＋Ｅ_ｉ（ｔ）・・・（１３） S _h1 (t) = S _h2 (t) + S _h3 (t) (10)
S _m2 (t) + S _m3 (t) = S _md (t) + S _mi (t) (11)
_{_{_{S l2 (t) + S l3}}} (t) = S ld (t) + S li (t) ··· (12)
E ₂ (t) + E ₃ (t) + E _b (t) = E _d (t) + E _i (t) (13)

次に、設備内の蒸気量に関するバランス制約式を立てる。
抽気背圧タービン１５に関するバランス制約式、抽気復水タービン２１に関するバランス制約式は、式（１４）、（１５）である。 Next, a balance constraint formula for the amount of steam in the facility is established.
The balance constraint equation regarding the extraction back pressure turbine 15 and the balance constraint equation regarding the extraction condensing turbine 21 are the equations (14) and (15).

Ｓ_ｈ２（ｔ）＝Ｓ_ｍ２（ｔ）＋Ｓ_ｌ２（ｔ）・・・（１４）
Ｓ_ｈ３（ｔ）＝Ｓ_ｍ３（ｔ）＋Ｓ_ｌ３（ｔ）＋Ｓ_ｒ３（ｔ）・・・（１５） S _h2 (t) = S _m2 (t) + S _l2 (t) (14)
S _h3 (t) = S _m3 (t) + S _l3 (t) + S _r3 (t) (15)

次に、設備の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、抽気背圧タービン１５の入出力特性に関する制約式、抽気復水タービン２１の入出力特性に関する制約式、所内電力需要３１の需要特性に関する制約式、所内中圧蒸気需要３２の需要特性に関する制約式、所内低圧蒸気需要３３の需要特性に関する制約式は、式（１６）、（１７）、（１８）、（１９）、（２０）、（２１）である。 Next, a constraint equation regarding the input / output characteristics of the equipment is established.
Constraint equation regarding the input / output characteristics of the boiler 12, constraint equation regarding the input / output characteristics of the bleed back pressure turbine 15, constraint equation regarding the input / output characteristics of the bleed condensate turbine 21, constraint equation regarding the demand characteristics of the in-house power demand 31, in-house intermediate pressure The constraint equations regarding the demand characteristics of the steam demand 32 and the constraint equations regarding the demand characteristics of the in-house low-pressure steam demand 33 are the equations (16), (17), (18), (19), (20), and (21).

Ｓ_ｈ１（ｔ）＝ｆ_１（Ｆ_１（ｔ））・・・（１６）
Ｅ_２（ｔ）＝ｆ_２（Ｓ_ｈ２（ｔ），Ｓ_ｍ２（ｔ））・・・（１７）
Ｅ_３（ｔ）＝ｆ_３（Ｓ_ｈ３（ｔ），Ｓ_ｍ３（ｔ），Ｓ_ｌ３（ｔ））・・・（１８）
Ｅ_ｉ（ｔ）＝ｆ_４（Ｓ_ｈ１（ｔ））・・・（１９）
Ｓ_ｍｉ（ｔ）＝ｆ_５（Ｓ_ｈ１（ｔ））・・・（２０）
Ｓ_ｌｉ（ｔ）＝ｆ_６（Ｓ_ｈ１（ｔ））・・・（２１） S _h1 (t) = f ₁ (F ₁ (t)) (16)
E ₂ (t) = f ₂ (S _h2 (t), S _m2 (t)) (17)
E ₃ (t) = f ₃ (S _h3 (t), S _m3 (t), S ₁₃ (t)) (18)
E _i (t) = f ₄ (S _h1 (t)) (19)
S _mi (t) = f ₅ (S _h1 (t)) (20)
S _li (t) = f ₆ (S _h1 (t)) (21)

但し、ｆ_１は設備特性データベース４３から得られるボイラ１２の特性関数、ｆ_２は設備特性データベース４３から得られる抽気背圧タービン１５の特性関数、ｆ_３は設備特性データベース４３から得られる抽気復水タービン２１の特性関数、ｆ_４は設備特性データベース４３から得られる所内電力需要３１の特性関数、ｆ_５は設備特性データベース４３から得られる所内中圧蒸気需要３２の特性関数、ｆ_６は設備特性データベース４３から得られる所内低圧蒸気需要３３の特性関数である。 However, f ₁ is a characteristic function of the boiler 12 obtained from the equipment characteristic database 43, f ₂ is a characteristic function of the extraction back pressure turbine 15 obtained from the equipment characteristic database 43, and f ₃ is extraction condensate obtained from the equipment characteristic database 43. The characteristic function of the turbine 21, f ₄ is the characteristic function of the in-house power demand 31 obtained from the equipment characteristic database 43, f ₅ is the characteristic function of the in-house intermediate pressure steam demand 32 obtained from the equipment characteristic database 43, and f ₆ is the equipment characteristic database. 43 is a characteristic function of the in-house low-pressure steam demand 33 obtained from 43.

次に、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、高圧蒸気１３発生量の限界値に関する制約式、高圧蒸気１４入力量の限界値に関する制約式、中圧蒸気１８抽気量の限界値に関する制約式、低圧蒸気１９排気量の限界値に関する制約式、発電力１７電力量の限界値に関する制約式、高圧蒸気２０入力量の限界値に関する制約式、中圧蒸気２５抽気量の限界値に関する制約式、低圧蒸気２６抽気量の限界値に関する制約式、復水器２４復水量の限界値に関する制約式、発電力２３電力量の限界値に関する制約式、買電力２７電力量の限界値に関する制約式は、式（２２）、（２３）、（２４）、（２５）、（２６）、（２７）、（２８）、（２９）、（３０）、（３１）、（３２）、（３３）である。 Next, a constraint equation regarding the limit value of each value is established.
Constraint equation for limit value of fuel 11 usage, constraint equation for limit value of high-pressure steam 13 generation amount, constraint equation for limit value of high-pressure steam 14 input amount, constraint equation for limit value of medium-pressure steam 18 extraction amount, low-pressure steam 19 Constraint equation related to limit value of displacement, 17 Constraint equation related to limit value of power generation, 17 Constraint equation related to limit value of high-pressure steam 20 input amount, Constraint equation related to limit value of medium-pressure steam 25 extraction amount, Low-pressure steam 26 The constraint equation regarding the limit value of the extraction amount, the constraint equation regarding the limit value of the condenser 24 condensate amount, the constraint equation regarding the limit value of the generated power 23 power amount, and the constraint equation regarding the limit value of the purchased power 27 power amount are expressed by the following equation (22) ), (23), (24), (25), (26), (27), (28), (29), (30), (31), (32), (33).

Ｆ_１ｍｉｎ≦Ｆ_１（ｔ）≦Ｆ_１ｍａｘ・・・（２２）
Ｓ_{ｈ１ｍｉｎ}≦Ｓ_ｈ１（ｔ）≦Ｓ_{ｈ１ｍａｘ}・・・（２３）
Ｓ_{ｈ２ｍｉｎ}≦Ｓ_ｈ２（ｔ）≦Ｓ_{ｈ２ｍａｘ}・・・（２４）
Ｓ_{ｍ２ｍｉｎ}≦Ｓ_ｍ２（ｔ）≦Ｓ_{ｍ２ｍａｘ}・・・（２５）
Ｓ_{ｌ２ｍｉｎ}≦Ｓ_ｌ２（ｔ）≦Ｓ_{ｌ２ｍａｘ}・・・（２６）
Ｅ_２ｍｉｎ≦Ｅ_２（ｔ）≦Ｅ_２ｍａｘ・・・（２７）
Ｓ_{ｈ３ｍｉｎ}≦Ｓ_ｈ３（ｔ）≦Ｓ_{ｈ３ｍａｘ}・・・（２８）
Ｓ_{ｍ３ｍｉｎ}≦Ｓ_ｍ３（ｔ）≦Ｓ_{ｍ３ｍａｘ}・・・（２９）
Ｓ_{ｌ３ｍｉｎ}≦Ｓ_ｌ３（ｔ）≦Ｓ_{ｌ３ｍａｘ}・・・（３０）
Ｓ_{ｒ３ｍｉｎ}≦Ｓ_ｒ３（ｔ）≦Ｓ_{ｒ３ｍａｘ}・・・（３１）
Ｅ_３ｍｉｎ≦Ｅ_３（ｔ）≦Ｅ_３ｍａｘ・・・（３２）
Ｅ_ｂｍｉｎ≦Ｅ_ｂ（ｔ）≦Ｅ_ｂｍａｘ（ｔ）・・・（３３） F _1min ≦ F ₁ (t) ≦ F _1max (22)
S _h1min ≦ S _h1 (t) ≦ S _h1max (23)
S _h2min ≦ S _h2 (t) ≦ S _h2max (24)
S _m2min ≦ S _m2 (t) ≦ S _m2max (25)
S _l2min ≦ S _l2 (t) ≦ S _l2max (26)
E _2min ≦ E ₂ (t) ≦ E _2max (27)
S _h3min ≦ S _h3 (t) ≦ S _h3max (28)
S _m3min ≦ S _m3 (t) ≦ S _m3max (29)
_{_{S l3min ≦ S l3 (t)}} ≦ S l3max ··· (30)
S _r3min ≦ S _r3 (t) ≦ S _r3max (31)
E _3min ≦ E ₃ (t) ≦ E _3max (32)
E _bmin ≦ E _b (t) ≦ E _bmax (t) (33)

但し、Ｆ_１ｍｉｎ、Ｆ_１ｍａｘ、Ｓ_{ｈ１ｍｉｎ}、Ｓ_{ｈ１ｍａｘ}、Ｓ_{ｈ２ｍｉｎ}、Ｓ_{ｈ２ｍａｘ}、Ｓ_{ｍ２ｍｉｎ}、Ｓ_{ｍ２ｍａｘ}、Ｓ_{ｌ２ｍｉｎ}、Ｓ_{ｌ２ｍａｘ}、Ｅ_２ｍｉｎ、Ｅ_２ｍａｘ、Ｓ_{ｈ３ｍｉｎ}、Ｓ_{ｈ３ｍａｘ}、Ｓ_{ｍ３ｍｉｎ}、Ｓ_{ｍ３ｍａｘ}、Ｓ_{ｌ３ｍｉｎ}、Ｓ_{ｌ３ｍａｘ}、Ｓ_{ｒ３ｍｉｎ}、Ｓ_{ｒ３ｍａｘ}、Ｅ_３ｍｉｎ、Ｅ_３ｍａｘ、Ｅ_ｂｍｉｎ、Ｅ_ｂｍａｘ（ｔ）はステップＳ２で同定、あるいはステップＳ８で修正した実プラント計算機モデルから得られる値であり、Ｅ_ｂｍａｘ（ｔ）に（ｔ）が付いているのは昼夜間で買電最大値が変化することがあるためである。 _{_{_{_{However, F 1min, F 1max, S}}}} h1min, S h1max, S h2min, S h2max, S m2min, S m2max, S l2min, S l2max, E 2min, E 2max, S h3min, S h3max, S m3min, S m3max, S _l3min , S _l3max , S _r3min , S _r3max , E _3min , E _3max , E _bmin , E _bmax (t) are values obtained from the actual plant computer model identified in step S2 or corrected in step S8. _The reason why (t) is added to _bmax (t) is that the maximum power purchase value may change between day and night.

（ステップＳ４）
ステップＳ３で定式化した実プラント計算機モデル式、デマンドデータベース４２の情報、設備特性データベース４３の情報、単価データベース４４の情報に基づいて、最適運用計画立案手段４７により、変動費が最小となる最適運用計画４８を生成する。
なお、最適化計算には線形計画法、非線形計画法をはじめ、ＰＳＯ（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）、ＧＡ（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）、ＩＡ（ＩｍｍｕｎｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）、ＳＡ（ＳｉｍｕｌａｔｅｄＡｎｎｅａｌｉｎｇ）、ＴＳ（ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ）などのメタヒューリスティクスな最適化手法を用いることができる。 (Step S4)
Based on the actual plant computer model formula formulated in step S3, the information in the demand database 42, the information in the equipment characteristics database 43, and the information in the unit price database 44, the optimum operation planning means 47 optimizes the variable operation to minimize the variable cost. A plan 48 is generated.
The optimization calculation includes linear programming, nonlinear programming, PSO (Particle Swarm Optimization), GA (Genetic Algorithm), IA (Immune Algorithm), SA (Simulated Annealing), TS (Tabu Search), etc. Heuristic optimization techniques can be used.

最適運用計画立案手段４７への入力値は、例えばデマンドデータベース４２から電力需要２８：Ｅ_ｄ（ｔ）、中圧蒸気需要２９：Ｓ_ｍｄ（ｔ）、低圧蒸気需要３０：Ｓ_ｌｄ（ｔ）、設備特性データベース４３からボイラ１２の特性関数：ｆ_１、抽気背圧タービン１５の特性関数：ｆ_２、抽気復水タービン２１の特性関数：ｆ_３、所内電力需要３１の特性関数：ｆ_４、所内中圧蒸気需要３２の特性関数：ｆ_５、所内低圧蒸気需要３３の特性関数：ｆ_６、各値の限界値に関する制約式、単価データベース４４から燃料１１単価：Ｆ_{１ｃｏｓｔ}、買電力２７単価：Ｅ_{ｂｃｏｓｔ}（ｔ）などである。 The input values to the optimum operation planning means 47 are, for example, from the demand database 42, electric power demand 28: E _d (t), medium pressure steam demand 29: S _md (t), low pressure steam demand 30: S _ld (t), From the facility characteristic database 43, the characteristic function of the boiler 12: f ₁ , the characteristic function of the extraction back pressure turbine 15: f ₂ , the characteristic function of the extraction condensing turbine 21: f ₃ , the characteristic function of the in-house power demand 31: f ₄ , Characteristic function of medium-pressure steam demand 32: f ₅ , characteristic function of in-house low-pressure steam demand 33: f ₆ , constraint equation regarding limit values of each value, fuel unit price from unit price database 44: F _1cost , power purchase price: 27 unit price: E _bcost (t).

最適運用計画立案手段４７からの出力値は、例えば燃料１１使用量：Ｆ_１（ｔ）、高圧蒸気１３発生量：Ｓ_ｈ１（ｔ）、高圧蒸気１４入力量：Ｓ_ｈ２（ｔ）、中圧蒸気１８抽気量：Ｓ_ｍ２（ｔ）、低圧蒸気１９排気量：Ｓ_ｌ２（ｔ）、発電力１７電力量：Ｅ_２（ｔ）、高圧蒸気２０入力量：Ｓ_ｈ３（ｔ）、中圧蒸気２５抽気量：Ｓ_ｍ３（ｔ）、低圧蒸気２６抽気量：Ｓ_ｌ３（ｔ）、復水器２４復水量：Ｓ_ｒ３（ｔ）、発電力２３電力量：Ｅ_３（ｔ）、買電力２７電力量：Ｅ_ｂ（ｔ）、所内電力需要３１：Ｅ_ｉ（ｔ）、所内中圧蒸気需要３２：Ｓ_ｍｉ（ｔ）、所内低圧蒸気需要３３：Ｓ_ｌｉ（ｔ）などである。 The output values from the optimum operation planning means 47 are, for example, the amount of fuel 11 used: F ₁ (t), the amount of high-pressure steam 13 generated: S _h1 (t), the amount of high-pressure steam 14 input: S _h2 (t), and the medium pressure steam 18 extracted _{amount: S} m2 (t), low-pressure steam 19 _{emissions: S} l2 (t), power generation 17 _watt: E 2 (t), high pressure steam 20 input _{amount: S} h3 (t), medium pressure steam 25 Extraction amount: S _m3 (t), Low pressure steam 26 Extraction amount: S ₁₃ (t), Condenser 24 Condensation amount: S _r3 (t), Power generation 23 Electric energy: E ₃ (t), Purchase power 27 Electricity amount: E _b (t), on-site power demand 31: E _i (t), on-site medium pressure steam demand 32: S _mi (t), on-site low pressure steam demand 33: S _li (t), etc.

最適運用計画４８は、例えば図６に示すように、プラント需要に対する各設備の運用計画、ユーティリティ毎の供給内訳としてディスプレイなどの情報出力手段により表示される。
（ステップＳ５）
ステップＳ４で生成した最適運用計画４８、単価データベース４４の情報を用いて、変動費算出手段４９により実プラント計算機モデル変動費５０を算出し、さらに、原単価算出手段５１によりデマンドデータベース４２の情報を用いて実プラント計算機モデル原単価ＴＳ_ｉ５２を算出する。
燃料単価、買電単価、実プラント計算機モデル変動費５０、実プラント計算機モデル原単価５２は例えば図７に示すように、グラフや表としてディスプレイなどの情報出力手段により表示される。 For example, as shown in FIG. 6, the optimum operation plan 48 is displayed by an information output means such as a display as an operation plan for each facility with respect to plant demand and a supply breakdown for each utility.
(Step S5)
Using the information of the optimum operation plan 48 and the unit price database 44 generated in step S4, the actual plant computer model variable cost 50 is calculated by the variable cost calculation means 49, and the information of the demand database 42 is further calculated by the original unit price calculation means 51. The actual plant computer model original unit price TS _i 52 is calculated by using this.
The fuel unit price, the power purchase unit price, the actual plant computer model variable cost 50, and the actual plant computer model original unit price 52 are displayed by an information output means such as a display as a graph or a table, for example, as shown in FIG.

（ステップＳ６）
ステップＳ１で算出した実績原単価ＲＳ_ｉ５４とステップＳ５で算出した実プラント計算機モデル原単価ＴＳ_ｉ５２に基づいて、最適運転率算出手段５３により最適運転率Ｎ_ｉ５５を式（３４）のように算出する。 (Step S6)
Based on the actual raw unit price RS _i 54 calculated in step S1 and the actual plant computer model basic unit price TS _i 52 calculated in step S5, the optimal operating rate N _i 55 is calculated by the optimal operating rate calculation means 53 as shown in Expression (34). To calculate.

Ｎ_ｉ＝ＴＳ_ｉ／ＲＳ_ｉ・・・（３４） N _i = TS _i / RS _i (34)

最適運転率Ｎ_ｉ５５とは、実プラント計算機モデルの最適運用に対して実績運用がどの程度近いものであるかを原単価毎に示す指標である。
実績原単価５４、最適運転率５５は、例えば図８に示すように、ディスプレイなどの情報出力手段により表示される。 The optimum operation rate N _i 55 is an index indicating how close the actual operation is to the optimum operation of the actual plant computer model for each original unit price.
The actual original unit price 54 and the optimum operation rate 55 are displayed by information output means such as a display as shown in FIG.

（ステップＳ７）
ステップＳ６で算出した最適運転率Ｎ_ｉ５５が一定範囲（例えば０．９８〜１．００）に収まっていればステップＳ９を実行する。一定範囲に収まっていなければステップＳ８を実行する。 (Step S7)
If the optimum operation rate N _i 55 calculated in step S6 is within a certain range (for example, 0.98 to 1.00), step S9 is executed. If not within the predetermined range, step S8 is executed.

（ステップＳ８）
ステップＳ２で同定した実プラント計算機モデルとステップＳ６で算出した最適運転率Ｎ_ｉ５５に基づいて、実プラント計算機モデル修正手段５６により実プラント計算機モデルがより実績運用を反映したものになるように修正、つまり運転制約、運用方針の追加、変更などを行い、ステップＳ３〜ステップＳ７を繰り返す。 (Step S8)
Based on the actual plant computer model identified in step S2 and the optimum operation rate N _i 55 calculated in step S6, the actual plant computer model is corrected by the actual plant computer model correcting means 56 so as to reflect the actual operation. That is, an operation restriction, an operation policy are added or changed, and Steps S3 to S7 are repeated.

（ステップＳ９）
ステップＳ３で定式化した最新のモデル式、ステップＳ６で算出した最新の最適運転率Ｎ_ｉ５５をそれぞれ最適運用計画立案手段６４で用いる実プラント計算機モデル式、最適運転率７１と決定して処理を終了する。 (Step S9)
The latest model formula formulated in step S3 and the latest optimum operation rate _Ni 55 calculated in step S6 are determined as the actual plant computer model formula and optimum operation rate 71 used in the optimum operation planning means 64, respectively. finish.

図９は、この発明の実施の形態１において省エネ対策後に省エネ対策を実施しなかった場合の変動費及び変動費削減効果を算出する手順を示すフローチャートである。
次に、図９を参照して、省エネ対策後に省エネ対策を実施しなかった場合の変動費及び変動費削減効果を算出する手順を説明する。
（ステップＳ２１）
省エネ対策後の実績運用データベースの情報と単価データベース６３の情報を用いて実績変動費７６を算出する。
（ステップＳ２２）
デマンドデータベース６１の情報、設備特性データベース６２の情報、単価データベース６３の情報を用いて、最適運用計画立案手段６４により、変動費が最小となるように最適運用計画６５を立案する。
最適運用計画６５は、例えば図１０に示すように、プラント需要に対する各設備の運用計画、ユーティリティ毎の供給内訳としてディスプレイなどの情報出力手段により表示される。 FIG. 9 is a flowchart showing a procedure for calculating the variable cost and the variable cost reduction effect when the energy saving measure is not implemented after the energy saving measure in the first embodiment of the present invention.
Next, with reference to FIG. 9, a procedure for calculating the variable cost and the variable cost reduction effect when the energy saving measure is not implemented after the energy saving measure will be described.
(Step S21)
The actual variable cost 76 is calculated using the information of the actual operation database after the energy saving measure and the information of the unit price database 63.
(Step S22)
Using the information in the demand database 61, the information in the equipment characteristic database 62, and the information in the unit price database 63, an optimum operation plan 65 is devised by the optimum operation plan drafting means 64 so that the variable cost is minimized.
For example, as shown in FIG. 10, the optimum operation plan 65 is displayed by an information output means such as a display as an operation plan for each facility with respect to plant demand and a supply breakdown for each utility.

（ステップＳ２３）
ステップＳ２２で生成した最適運用計画６５、単価データベース６３の情報を用いて、変動費算出手段６６により実プラント計算機モデル変動費６８を算出し、さらにデマンドデータベース６１の情報を用いて、原単価算出手段６７により実プラント計算機モデル原単価ＴＣ_ｉ６９を算出する。
燃料単価Ｆ_{１ｃｏｓｔ}、買電単価Ｅ_{ｂｃｏｓｔ}（ｔ）、実プラント計算機モデル変動費６８、実プラント計算機モデル原単価６９は例えば図１１に示すように、グラフや表としてディスプレイなどの情報出力手段により表示される。 (Step S23)
Using the information of the optimum operation plan 65 and the unit price database 63 generated at step S22, the actual plant computer model variable cost 68 is calculated by the variable cost calculation means 66, and further, the original unit price calculation means is calculated using the information of the demand database 61. The actual plant computer model unit price TC _i 69 is calculated by 67.
The fuel unit price F _1cost , the electricity purchase unit price E _bcost (t), the actual plant computer model variable cost 68, and the actual plant computer model original unit price 69 are displayed by an information output means such as a display as a graph or table as shown in FIG. Is done.

（ステップＳ２４）
ステップＳ２３で算出した実プラント計算機モデル原単価ＴＣ_ｉ６９と最適運転率Ｎ_ｉ７１に基づいて、基準原単価算出手段７０により基準原単価ＲＣ_ｉ７２を式（３５）に従って算出する。 (Step S24)
Based on the actual plant computer model original unit price TC _i 69 and the optimum operating rate N _i 71 calculated in step S23, the reference original unit price RC _i 72 is calculated by the reference original unit price calculating means 70 according to the equation (35).

ＲＣ_ｉ＝（１／Ｎ_ｉ）×ＴＣ_ｉ・・・（３５） RC _i = (1 / N _i ) × TC _i (35)

基準原単価７２は例えば図１２に示すように、ディスプレイなどの情報出力手段により表示される。
（ステップＳ２５）
ステップＳ２４で算出した基準原単価ＲＣ_ｉ７２とデマンドデータベース６１の情報に基づいて、基準変動費算出手段７３により基準変動費７４の算出を行う。エネルギー使用量をＷ_ｉとすると基準変動費７４は式（３６）に従って算出される。 The reference original unit price 72 is displayed by information output means such as a display as shown in FIG.
(Step S25)
Based on the reference original unit price RC _i 72 calculated in step S24 and the information in the demand database 61, the reference variable cost calculation means 73 calculates the reference variable cost 74. If the energy usage is _Wi , the standard variable cost 74 is calculated according to equation (36).

基準変動費＝Σ（ＲＣ_ｉ×Ｗ_ｉ）・・・（３６） Standard variable cost = Σ (RC _i × W _i ) (36)

基準変動費７４は例えば図１２に示すように、ディスプレイなどの情報出力手段により表示される。
以上までのステップで省エネ対策後に省エネ対策を実施しなかった場合の変動費を推定することができる。 For example, as shown in FIG. 12, the standard variable cost 74 is displayed by an information output means such as a display.
The variable cost can be estimated when the energy saving measures are not implemented after the energy saving measures in the above steps.

（ステップＳ２６）
ステップＳ２１で算出した実績変動費７６とステップＳ２５で算出した基準変動費７４とを用いて、変動費削減効果算出手段７５により変動費削減効果７７を式（３７）に従って算出し、処理を終了する。 (Step S26)
Using the actual variable cost 76 calculated in step S21 and the standard variable cost 74 calculated in step S25, the variable cost reduction effect calculating unit 75 calculates the variable cost reduction effect 77 according to the equation (37), and the process is terminated. .

変動費削減効果＝基準変動費−実績変動費・・・（３７） Variable cost reduction effect = standard variable cost-actual variable cost (37)

実績変動費７６、変動費削減効果７７は例えば図１２に示すように、ディスプレイなどの情報出力手段により表示される。 The actual variable cost 76 and the variable cost reduction effect 77 are displayed by information output means such as a display as shown in FIG.

このようなエネルギー変動費推定装置は、当該実プラント計算機モデルを運用したときに変動費が最小になる最適運用計画を立案し、最適運用計画に従って運用したときの当該実プラント計算機モデルの原単価を実績原単価で除算して最適運転率を求め、省エネ対策後の実績データを用いたときの上記実プラント計算機モデルの最適運用計画を立案し、上記最適運用計画に従って上記実プラント計算機モデルを運用したときの変動費を算出し、当該変動費から原単価を算出し、当該原単価を上記最適運転率により補正することにより省エネ対策後の所定の期間で省エネ対策を実施しなかった場合の基準原単価を算出し、該基準原単価にエネルギー使用量を乗算することにより基準変動費を算出するので、他の様々な施設のデータを取り寄せなくても、当該プラントの省エネ対策前後の実績データだけを用いて、省エネ対策後のエネルギー変動費を推定することができる。 Such an energy variable cost estimation device formulates an optimum operation plan that minimizes the variable cost when the actual plant computer model is operated, and calculates the original unit price of the actual plant computer model when operated according to the optimum operation plan. Divide by the actual unit price to obtain the optimal operation rate, formulate an optimal operation plan for the actual plant computer model when using actual data after energy saving measures, and operate the actual plant computer model in accordance with the optimal operation plan When the energy saving measures are not implemented in the predetermined period after energy saving measures by calculating the variable costs at the time, calculating the original unit price from the variable costs, and correcting the original unit price with the above optimal operating rate. The standard variable cost is calculated by calculating the unit price and multiplying the base unit price by the amount of energy used. Even if, by using only the actual data of the front and rear energy-saving measures of the plant, it is possible to estimate the energy variable cost after the energy-saving measures.

また、省エネ対策後の所定の期間での実績変動費と、その期間に仮に省エネ対策を実施しなかった場合の基準変動費の差分を算出して変動費削減効果を算出するので、省エネ対策後の変動費削減効果を定量的に算出することができる。 In addition, since the difference between the actual variable cost in a given period after energy saving measures and the standard variable cost if energy saving measures are not implemented during that period, the variable cost reduction effect is calculated. The variable cost reduction effect can be calculated quantitatively.

また、最適運転率を例えば、０．９８から１．００の間の所定の範囲に収まる実プラント計算機モデルを修正するので、実績運用方針を取り入れた実プラント計算機モデルの精度が上がり、変動費の推定精度も上がる。 In addition, since the actual plant computer model in which the optimum operation rate falls within a predetermined range between 0.98 and 1.00, for example, is corrected, the accuracy of the actual plant computer model incorporating the actual operation policy is improved, and the variable cost is reduced. The estimation accuracy is also improved.

なお、実施の形態１の説明において、発明の理解を容易にするために、１日分のデータを用いた例で説明したが、実際に変動費を推定する場合は、例えば１週間分や１ヶ月分など、さらに長い期間に亘るデータを用いて算出しても良い。逆に、１時間分など、もっと短い期間に亘るデータを用いて算出しても良い。 In the description of the first embodiment, in order to facilitate understanding of the invention, an example using data for one day has been described. However, when actually estimating the variable cost, for example, for one week or 1 You may calculate using the data over a longer period, such as a month. Conversely, it may be calculated using data over a shorter period such as one hour.

また、実施の形態１の説明において、発明の理解を容易にするために、エネルギー供給システムを図１に示す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、例えばボイラや蒸気タービン以外にガスタービンやガスエンジンやディーゼル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、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、蒸気を外部から購入することができ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エネルギー変動費推定装置を利用することができる。 In the description of the first embodiment, the energy supply system has been described as a simplified example as shown in FIG. 1 in order to facilitate understanding of the invention. However, the present invention is not limited to this example. When using gas turbines, gas engines, diesel engines, etc. in addition to steam turbines, when using fuel cells, solar power generation systems, etc., when purchasing power from power suppliers other than power companies, purchase steam from outside. The energy fluctuation cost estimation device of the present invention can be used in any energy supply system such as when it can be performed.

また、実施の形態１の説明において、エネルギーを消費する施設としてプラント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エネルギー変動費推定装置を利用することができる。具体的には、プラント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、照明、空調、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、この発明のエネルギー変動費推定装置を利用することができる。
実施の形態１の説明において、省エネ対策前の実績データを用いてプラントを実プラント計算機モデルで同定することにより、プラントの設備の接続情報、運転制約、運用方針などの情報を実プラント計算機モデルで再現することができる。
また、実施の形態１の説明において、同定した実プラント計算機モデルを定式化することにより、実プラント計算機モデルを最適化問題として取り扱うことができる。 In the description of the first embodiment, a plant production line is assumed as a facility that consumes energy. However, the present invention is not limited to this, and any facility that consumes energy, such as a building, a hospital, or a water treatment plant. Furthermore, the energy fluctuation cost estimation device of the present invention can be used. Specifically, energy demand for plant production lines, energy demand for power, heat, etc. required for elevators, lighting, air conditioning, hot water supply in buildings and hospitals, pumping pumps and air for water treatment plants The energy fluctuation cost estimation device of the present invention can be used by substituting for energy demand such as electric power and heat necessary for heating a blower and digester.
In the description of the first embodiment, by identifying the plant with the actual plant computer model using the actual data before the energy saving measures, the plant equipment connection information, the operation constraints, the operation policy, etc. can be obtained with the actual plant computer model. Can be reproduced.
In the description of the first embodiment, by formulating the identified actual plant computer model, the actual plant computer model can be handled as an optimization problem.

実施の形態２．
この発明の実施の形態２に関わるエネルギー変動費推定装置は、実施の形態１に係わるエネルギー変動費推定装置と、後先の期間の間で省エネ対策が実施されていないことが異なり、それ以外は同様であるので、同じ部分に同じ符号を付記して説明は省略する。
実施の形態２において、後先の期間の間で省エネ対策が実施されていないので、外部要因は変化するが内部要因は変化しない。そして、実施の形態２に係わる実績運用データベース４１、デマンドデータベース４２、設備特性データベース４３、単価データベース４４は、過去のある時点の実績データが保存されている。また、実施の形態２に係わるデマンドデータベース６１、設備特性データベース６２、単価データベース６３は、過去のある時点から所定の時間経過した時点の実績データが保存されている。
これらのデータを用いて算出した後の期間での基準変動費は、後の期間の実績変動費であるので、これらを比較することにより、エネルギー変動費推定装置の推定精度を検証する。 Embodiment 2. FIG.
The energy fluctuation cost estimation device according to the second embodiment of the present invention is different from the energy fluctuation cost estimation device according to the first embodiment in that no energy saving measures are implemented between subsequent periods. Since it is the same, the same code | symbol is attached | subjected to the same part and description is abbreviate | omitted.
In the second embodiment, since energy saving measures are not implemented during the subsequent period, external factors change, but internal factors do not change. Then, the past operation data 41, the demand database 42, the equipment characteristic database 43, and the unit price database 44 according to the second embodiment store past past data. The demand database 61, the facility characteristic database 62, and the unit price database 63 according to the second embodiment store actual data when a predetermined time has elapsed from a past point in time.
Since the reference variable cost in the period calculated using these data is the actual variable cost in the later period, the estimation accuracy of the energy variable cost estimation apparatus is verified by comparing these.

このようにエネルギー変動費推定装置で省エネという観点から判断すると同様な状態にある２つの時点の実績データを用いてエネルギー変動費を推定することにより、推定精度を検証することができる。 As described above, the estimation accuracy can be verified by estimating the energy fluctuation cost using the actual data at two points in the same state as judged from the viewpoint of energy saving by the energy fluctuation cost estimation device.

実施の形態３．
実施の形態３に係わるエネルギー変動費推定装置は、実施の形態１に係わるエネルギー変動費推定装置に対象のプラントの管理部門との間でインターネットを介して通信を行う通信手段を追加したことが異なっており、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記して説明は省略する。
実施の形態３に係わるエネルギー変動費推定装置は、対象のプラントの実績データがインターネットを経由して各データベースに保存され、算出された実績原単価、最適運転率、基準原単価、基準変動費、実績変動費および実績費削減効果をプラントの管理部門に提供する。 Embodiment 3 FIG.
The energy fluctuation cost estimation apparatus according to the third embodiment is different from the energy fluctuation cost estimation apparatus according to the first embodiment in that communication means for performing communication with the management department of the target plant via the Internet is added. Since the rest is the same, the same reference numerals are given to the same parts and the description is omitted.
In the energy fluctuation cost estimation apparatus according to the third embodiment, the actual data of the target plant is stored in each database via the Internet, and the calculated actual raw unit price, optimum operation rate, standard raw unit price, standard variable cost, Provide actual variable costs and actual cost reduction effects to the plant management department.

このようにインターネットなどの通信回線を経由して変動費を推定するサービスを提供することにより、省エネ対策後にリアルタイムで省エネ対策の効果に関する情報を提供することが可能となる。 Thus, by providing a service for estimating variable costs via a communication line such as the Internet, it becomes possible to provide information on the effects of energy saving measures in real time after energy saving measures.

実施の形態４．
実施の形態４においてエネルギー変動費を推定するエネルギー変動費推定装置は、実施の形態１と同様であり、各データベースに保存されるデータが異なっている。
実施の形態４においては、先の期間のデータとして現状のデータを用い、後の期間のデータとして省エネ対策案を実施したと仮定したときに想定されるデータを用いる。 Embodiment 4 FIG.
The energy fluctuation cost estimation apparatus for estimating the energy fluctuation cost in the fourth embodiment is the same as that in the first embodiment, and the data stored in each database is different.
In the fourth embodiment, the current data is used as the data for the previous period, and the data assumed when it is assumed that the energy saving measure plan has been implemented is used as the data for the subsequent period.

このように、省エネ対策を計画するとき、エネルギー変動費推定装置で、現状のデータを用いて実プラント計算機モデルを同定し、この実プラント計算機モデルに関して変動費が最小になる最適運用計画を立案し、実プラント計算機モデルを最適運用計画で運用したときの最適運転率を求め、省エネ対策案を実施したと仮定したときに想定されるデータを用いて変動費削減効果を算出することができるので、省エネ対策の投資効果等を評価して省エネ対策の実施の可否を判断する指標とすることができる。 In this way, when planning energy saving measures, the energy fluctuation cost estimation device identifies the actual plant computer model using the current data and formulates an optimum operation plan that minimizes the variable cost for this actual plant computer model. Since the optimum operation rate when operating the actual plant computer model with the optimal operation plan can be obtained, the variable cost reduction effect can be calculated using the data assumed when the energy saving measure plan is assumed. It can be used as an index for judging whether or not to implement an energy saving measure by evaluating the investment effect of the energy saving measure.

実施の形態５．
この発明の実施の形態５に係わるエネルギー変動費推定装置は、実施の形態１に係わるエネルギー変動費推定装置と最適運転率の代わりに環境変化率を用いることが異なっており、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記して説明は省略する。
実施の形態５においては、環境変化率Ｖ_ｉを式（３８）に従って算出し、基準原単価ＲＣ_ｉを式（３９）に従って算出する。 Embodiment 5 FIG.
The energy fluctuation cost estimation apparatus according to the fifth embodiment of the present invention is different from the energy fluctuation cost estimation apparatus according to the first embodiment in that an environment change rate is used instead of the optimum operation rate, and the other aspects are the same. Therefore, the same parts are denoted by the same reference numerals and the description thereof is omitted.
In the fifth embodiment, the environmental change rate V _i is calculated according to the equation (38), and the reference original unit price RC _i is calculated according to the equation (39).

Ｖ_ｉ＝ＴＣ_ｉ／ＴＳ_ｉ・・・（３８）
ＲＣ_ｉ＝Ｖ_ｉ×ＲＳ_ｉ・・・（３９） V _i = TC _i / TS _i (38)
RC _i = V _i × RS _i (39)

このように、先の期間と後の期間との環境変化に着目し、実プラント計算機モデルによる最適運用と実際の運用が環境変化により同様の影響を受けるという観点でエネルギー変動費を推定することができる。 In this way, paying attention to the environmental change between the previous period and the subsequent period, it is possible to estimate the energy fluctuation cost from the viewpoint that the optimum operation by the actual plant computer model and the actual operation are similarly affected by the environmental change. it can.

この発明の実施の形態１に係わるエネルギー供給システムを含むプラントの構成図である。It is a block diagram of the plant containing the energy supply system concerning Embodiment 1 of this invention. 実施の形態１に係わる実プラント計算機モデルおよび最適運転率を決定する手段の機能ブロック図である。2 is a functional block diagram of an actual plant computer model and means for determining an optimum operating rate according to the first embodiment. FIG. 実施の形態１に係わる基準変動費および変動費削減効果を算出する手段の機能ブロック図である。FIG. 6 is a functional block diagram of a means for calculating a reference variable cost and a variable cost reduction effect according to the first embodiment. 実施の形態１に係わる実プラント計算機モデルおよび最適運転率を算出する手順のフローチャートである。3 is a flowchart of a procedure for calculating an actual plant computer model and an optimum operating rate according to the first embodiment. 実施の形態１に係わる自家発変動費配賦方式の概念図である。3 is a conceptual diagram of a self-variable variable cost allocation method according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１における省エネ対策前の最適運用計画の表示画面である。3 is a display screen of an optimum operation plan before energy saving measures in the first embodiment. 実施の形態１における省エネ対策前の実プラント計算機モデル変動費と実プラント計算機モデル原単価の表示画面である。4 is a display screen of actual plant computer model variable costs and actual plant computer model original unit price before energy saving measures in the first embodiment. 実施の形態１における省エネ対策前の実績原単価と最適運転率との表示画面である。It is a display screen of the performance original unit price before an energy-saving measure in Embodiment 1, and an optimal operation rate. 実施の形態１における基準変動費および変動費削減効果を算出する手順のフローチャートである。3 is a flowchart of a procedure for calculating a reference variable cost and a variable cost reduction effect in the first embodiment. 実施の形態１における省エネ対策後の最適運用計画の表示画面である。4 is a display screen of an optimum operation plan after energy saving measures in the first embodiment. 実施の形態１における省エネ対策後の実プラント計算機モデル変動費と実プラント計算機モデル原単価の表示画面である。6 is a display screen of actual plant computer model variable costs and actual plant computer model original unit price after energy saving measures in the first embodiment. 実施の形態１における省エネ対策後の基準原単価、プラント需要、基準変動費および及び変動費削減効果の表示画面である。3 is a display screen for a reference unit price, plant demand, reference variable cost, and variable cost reduction effect after energy saving measures in the first embodiment.

Explanation of symbols

１１燃料、１２ボイラ、１３、１４、２０高圧蒸気、１５抽気背圧タービン、１６、２２発電機、１７、２３発電力、１８、２５中圧蒸気、１９、２６低圧蒸気、２１抽気復水タービン、２４復水器、２７買電力、２８電力需要、２９中圧蒸気需要、３０低圧蒸気需要、３１所内電力需要、３２所内中圧蒸気需要、３３所内低圧蒸気需要、４１実績運用データベース、４２、６１デマンドデータベース、４３、６２設備特性データベース、４４、６３単価データベース、４５実プラント計算機モデル同定手段、４６実プラント計算機モデル定式化手段、４７、６４最適運用計画立案手段、４８、６５最適運用計画、４９、６６変動費算出手段、５０、６８実プラント計算機モデル変動費、５１、６７原単価算出手段、５２、６９実プラント計算機モデル原単価、５３最適運転率算出手段、５４実績原単価、５５、７１最適運転率、５６実プラント計算機モデル修正手段、７０基準原単価算出手段、７２基準原単価、７３基準変動費算出手段、７４基準変動費、７５変動費削減効果算出手段、７６実績変動費、７７変動費削減効果、８１自家発総変動費、８２買電費、８３自家発電費、８４中圧蒸気費、８５低圧蒸気費、８６電力原単価、８７中圧蒸気原単価、８８低圧蒸気原単価。 11 Fuel, 12 Boiler, 13, 14, 20 High pressure steam, 15 Extraction back pressure turbine, 16, 22 Generator, 17, 23 Power generation, 18, 25 Medium pressure steam, 19, 26 Low pressure steam, 21 Extraction condensate turbine , 24 Condenser, 27 Purchased power, 28 Electric power demand, 29 Medium pressure steam demand, 30 Low pressure steam demand, 31 In-house power demand, 32 In-house medium pressure steam demand, 33 In-house low pressure steam demand, 41 Actual operation database, 42, 61 Demand database, 43, 62 Equipment characteristic database, 44, 63 Unit price database, 45 Actual plant computer model identification means, 46 Actual plant computer model formulation means, 47, 64 Optimal operation plan planning means, 48, 65 Optimal operation plan, 49, 66 Variable cost calculation means, 50, 68 Actual plant computer model variable cost, 51, 67 Unit price calculation means, 52, 69 Actual plant computer model original unit price, 53 Optimal operation rate calculation means, 54 Actual original unit price, 55, 71 Optimal operation rate, 56 Actual plant computer model correction means, 70 Standard original unit price calculation means, 72 Standard Original unit price, 73 Standard variable cost calculation means, 74 Standard variable cost, 75 Variable cost reduction effect calculation means, 76 Actual variable cost, 77 Variable cost reduction effect, 81 Total variable cost from home, 82 Power purchase cost, 83 Private power generation cost, 84 Medium-pressure steam cost, 85 Low-pressure steam cost, 86 Electric power unit price, 87 Medium-pressure steam cost, 88 Low-pressure steam price.

Claims

In the energy fluctuation cost estimation device for estimating the energy fluctuation cost when operating the plant including the energy supply system under the conditions of the previous period over the latter period of the two periods that are later in time,
An actual operation database that stores actual operation data for the previous period;
A demand database that stores demand data for the previous period;
An equipment characteristics database that stores equipment characteristics data for the previous period;
A unit price database that stores unit price data for the previous period,
Actual operation data for the previous period from the actual operation database, demand data for the previous period from the demand database, facility data for the previous period from the facility characteristic database, and unit price data for the previous period from the unit price database A computer to read out,
With
The computer may read demand data of the destination period, the previous period variable costs is minimized by using the destination period equipment characteristic data and the destination unit price data based actual plant computer model formula period Develop an optimal operation plan ,
Calculate the actual plant computer model variable cost for the previous period based on the read unit price data for the previous period and the optimum operation plan for the previous period that was planned ,
Read the destination period demand data, calculates the actual plant computer model original bid of the previous period based on actual plant computer model variable costs of the optimum operating strategy and calculated the target period planning the above target period ,
Divide the actual plant computer model basic unit price of the previous period calculated above by the actual unit price of the previous period to calculate the optimal operation rate ,
The demand database stores demand data for later periods ,
The equipment characteristic database stores equipment characteristic data for later periods ,
The unit price database stores unit price data for later periods ,
The computer
Reading the demand data of the later period from the demand database, the equipment data of the later period from the equipment characteristic database and the unit price data of the later period from the unit price database,
Optimal operation that minimizes variable costs in the later period using the actual plant computer model based on the read demand data in the later period, facility characteristic data in the later period, and unit price data in the later period Make a plan ,
Calculates the actual plant computer model variable costs of the period after from the optimal operation plan in the period after the above was planning and unit price data of the period after the above,
Calculate the actual plant computer model original unit price for the later period from the demand data for the later period, the optimum operation plan for the later period that was planned, and the actual plant computer model variable cost for the later period calculated ,
Calculate the base unit price when the plant is operated under the conditions of the previous period over the subsequent period by dividing the actual plant computer model original unit price of the calculated subsequent period by the calculated optimal operating rate ,
A variable energy cost characterized by calculating a standard variable cost when the plant is operated under the conditions of the previous period by multiplying the calculated basic raw unit price by the demand data of the subsequent period. Estimating device.

The energy fluctuation cost estimation apparatus according to claim 1, wherein the plant is subjected to energy saving measures between a previous period and a later period.

The computer, by calculating a difference between the actual variable costs and the reference variable costs of the period after the energy saving has been performed, the energy variation to claim 2, characterized in that to calculate the variable costs savings Cost estimation device.

The energy fluctuation cost estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the computer modifies the actual plant computer model so that the optimum operation rate falls within a predetermined range.

The computer is, energy variable costs estimating apparatus according to claim 3 or 4, characterized in that transmits the calculated reference variable costs or variable costs savings over the Internet to the management department of the plant.

The computer uses the values assumed when energy saving measures are implemented as demand data, facility characteristic data and unit price data for the subsequent period, and calculates the variable cost reduction effect in advance before energy saving measures. The energy fluctuation cost estimation apparatus according to claim 3 or 4, characterized in that.

In an energy fluctuation cost estimation program that causes a computer to execute a procedure for estimating energy fluctuation costs of a plant including an energy supply system when energy saving measures are not implemented for an arbitrary period after energy saving measures,
Step for causing the computer to read actual operation data before energy saving measures from the actual operation database, demand data before energy saving measures from the demand database, facility data before energy saving measures from the facility characteristic database, and unit price data before energy saving measures from the unit price database. When,
The energy-saving measures before the demand data to the computer, the energy conservation measures before the equipment characteristic data, optimal operation planning step makes planning the optimum operation schedule of the front energy-saving measures on the basis of the energy conservation measures before the unit price data and actual plant computer model When,
And variable costs calculation step that makes calculating the actual plant computer model variable costs before the energy-saving measures on the basis of the above-mentioned energy-saving measures before the unit price data and the energy-saving measures before the optimal operation plan to the computer,
Original unit price calculation, which makes calculating the actual plant computer model original unit price of the previous energy-saving measures on the basis of the above-described computer the energy-saving measures before the demand data, the actual plant computer model variable costs before the energy-saving measures before the optimal operation plan and the energy-saving measures Steps,
And optimal operation rate calculation step that makes calculating the optimum operating rate from the actual plant computer model original unit price of the previous track record original unit price and the energy-saving measures before the energy-saving measures in the computer,
Causing the computer to read demand data after energy saving measures from the demand database, facility data after energy saving measures from the facility characteristic database, and unit price data after energy saving measures from the unit price database;
Demand data after the energy-saving measures to the computer, the optimal operational causes formulate optimal operation plan after energy-saving measures on the basis of the actual plant computer model using the equipment characteristic data and the unit price data after the energy-saving measures after the energy saving measures Planning steps,
And variable costs calculation step that makes calculating the actual plant computer model variable costs after the energy-saving measures from the optimal operation plan after the unit price data and the energy-saving measures after the above-mentioned energy-saving measures in the computer,
The original unit price after energy-saving measures that causes the computer to calculate the actual unit price after the energy-saving measures from the demand data after the energy-saving measures, the optimum operation plan after the energy-saving measures, and the actual plant computer model variable costs after the energy-saving measures A calculation step;
A basic raw unit price calculation step for causing the computer to calculate a basic raw unit price when the energy saving measure is not implemented for an arbitrary period after the energy saving measure from the actual plant computer model raw unit price after the energy saving measure and the optimum operating rate. When,
A standard variable cost calculation step for causing the computer to calculate a standard variable cost when the energy saving measure is not implemented for an arbitrary period after the energy saving measure from the reference original unit price;
An energy variable cost estimation program characterized by comprising:

Energy variable costs estimation program according to claim 7, characterized in that it comprises a real plant computer model correction step of the optimum operating rate to the computer causes modifying the actual plant computer model to fit a predetermined range.

The computer identifies the plant by an actual plant computer model based on actual operation data of the previous period and information such as connection information, operation restrictions, and operation policy of equipment in the energy supply system. The energy fluctuation cost estimation apparatus as described in any one of Claims 1 thru | or 3.

The energy fluctuation cost estimation apparatus according to claim 9, wherein the computer formulates the actual plant computer model into an actual plant computer model equation.

Equipment connection information in energy-saving measures before the actual operational data and the energy supply system to the computer, operating constraints, the actual plant computer model identification step makes identifying the plant in the actual plant computer model based on the information such as the operation policy The energy variable cost estimation program according to claim 7, comprising:

Energy variable costs estimation program according to claim 11, characterized in that it comprises a real plant computer model formulation step causes formulate the actual plant computer model to the computer in the actual plant computer model formula.