JP5889227B2 - Operation plan support system and operation plan support method - Google Patents

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Description

本発明は、運用計画支援システムに関し、特に排熱回収機器及びエネルギー貯蔵装置を含む大型船舶の運用計画支援システムに関する。   The present invention relates to an operation plan support system, and more particularly to an operation plan support system for a large vessel including an exhaust heat recovery device and an energy storage device.

現状の技術において、一般船を対象としたシステムは、一部メーカが商品化している。一般船では居住区での電力はほぼ一定であり、ほとんどのエネルギーは推進部にて消費される。   In the current technology, some manufacturers have commercialized systems for general ships. In general ships, the power in the residential area is almost constant, and most of the energy is consumed by the propulsion unit.

また、現在においても、天候や海象(Sea condition)等に応じた運転は、船長の経験と勘に頼っていることが多い。船舶の運航情報はその航海限りで活用されるのみであり、データベースとして取得・蓄積されることがほとんどなく、次の航海に活用されていない。   Even now, the operation according to the weather, the sea condition, etc. often relies on the experience and intuition of the captain. Ship operation information is only used for the duration of the voyage, is rarely acquired and stored as a database, and is not used for the next voyage.

また、大型客船等では、一般船と異なり、船内電力に関しては推進部と並行して居住区の電力使用量も多いが、需要(Demand)が発生した際にその需要に応じて発電するだけであり、現状最適化等については考慮されていない。   In addition, unlike large ships, large passenger ships, etc., use a lot of electricity in the residential area in parallel with the propulsion unit. However, when demand (Demand) is generated, just generate electricity according to the demand. Yes, current optimization is not considered.

また、船内の冷暖房に使用する冷水・温水の需要についても、事前に予測することなく、必要になった段階で必要な量を生成するだけであり、効率化については考慮されていない。   In addition, the demand for chilled water and hot water used for on-board cooling and heating is not predicted in advance, but only a necessary amount is generated at a necessary stage, and efficiency is not considered.

このように、大型船舶における運用計画支援システムの分野においては、依然として多くの改善の余地が残されている。   Thus, there is still much room for improvement in the field of operation planning support systems for large ships.

[公知技術]
当該技術分野における公知技術として、特許文献1(特開2012−117697号公報)に「排熱回収システム」が開示されている。この排熱回収システムでは、船舶の航行中及び停泊中に関わらず、主機関の排熱によって加熱された熱媒体を有効利用して、吸収式冷凍機を作動させることができる。
[Known technology]
As a publicly known technique in this technical field, “exhaust heat recovery system” is disclosed in Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2012-117497). In this exhaust heat recovery system, the absorption chiller can be operated by effectively using the heat medium heated by the exhaust heat of the main engine regardless of whether the ship is sailing or anchored.

また、特許文献2(特開2011−230535号公報)及び特許文献3(特開2011−020620号公報)に「自動車運搬船」が開示されている。これらの「自動車運搬船」では、蓄電池を備えた自動車運搬船の特徴が開示されている。   Patent Document 2 (Japanese Patent Laid-Open No. 2011-230535) and Patent Document 3 (Japanese Patent Laid-Open No. 2011-020620) disclose “car carriers”. In these “car carriers”, the characteristics of the car carriers provided with storage batteries are disclosed.

但し、これらは主に機器やシステムの構成についての技術であり、蓄熱装置や蓄電装置等のエネルギー貯蔵装置を有する船舶排熱回収システムの燃費の定量評価方法については考慮されておらず、全体システムとしての最適な運転/運用計画を作成することはなかった。   However, these are mainly technologies related to the configuration of equipment and systems, and are not considered for the quantitative evaluation method of fuel consumption of a ship exhaust heat recovery system having an energy storage device such as a heat storage device or a power storage device. The optimum operation / operation plan was not prepared.

更に、特許文献4(特許4984107号公報)の第0005段落には、コジェネレーションプラントに蓄熱装置を追加した場合における最適化計算の難しさや課題について記載されている。蓄電装置を追加した場合も上記と同様であり、蓄熱装置と蓄電装置の両方を追加する場合、機器の組合せの数が更に増加するため、更に計算量が膨大になると考えられる。   Further, paragraph 0005 of Patent Document 4 (Japanese Patent No. 4984107) describes the difficulty and problem of optimization calculation when a heat storage device is added to a cogeneration plant. The case where the power storage device is added is the same as the above, and when both the heat storage device and the power storage device are added, the number of combinations of devices further increases, so that the amount of calculation is considered to be enormous.

特開2012−117697号公報JP 2012-117597 A 特開2011−230535号公報JP 2011-230535 A 特開2011−020620号公報JP2011-020620A 特許4984107号公報Japanese Patent No. 4984107

エネルギー貯蔵装置として蓄熱装置及び蓄電装置を有する船舶における基本的な運転方法の例として、船舶の運航中に最大限まで蓄電/蓄熱し、停泊中にこれらを放出することでエンジンやボイラ(boiler)の燃料消費量を低減することが考えられるが、そうするにしても停泊期間中のどのタイミングでどの程度放出するのが最適なのかは単純には決定できない。   As an example of a basic operation method in a ship having a heat storage device and a power storage device as an energy storage device, an engine and a boiler are charged and stored to the maximum extent during the operation of the ship, and these are discharged during berthing. Although it is conceivable to reduce the amount of fuel consumed, it is not possible to simply determine to what extent and at what timing during the berthing period it is optimal.

また、運航中は、排熱回収機器の運転状況の計算に加え、蓄電/蓄熱装置を活用した電力のピークシフトと熱のピークシフトの両方を同時に考慮してトータルとして燃費最小となるように最適化計算を行う必要があり、非常に複雑かつ膨大な計算が必要となる。   Also, during operation, in addition to calculating the operating status of exhaust heat recovery equipment, it is optimal to minimize fuel consumption as a total by taking into account both peak shift of electric power and peak shift of heat using power storage / heat storage device at the same time It is necessary to perform computerized calculation, and very complicated and enormous calculation is required.

本発明に係る運用計画支援システムは、エネルギー貯蔵装置として蓄熱装置及び蓄電装置を有する船舶における運用計画支援システムであって、蓄熱装置及び蓄電装置の仕様を設定する機構と、蓄熱装置及び蓄電装置へのエネルギー蓄積・放出を制御する機構と、蓄熱装置及び蓄電装置への蓄積エネルギー量を計算する機構と、蓄積エネルギー量に基づいて、電力系統及び熱系統の需要バランス計算を行い、最適化された燃料消費量を算出する機構とを備える。   An operation plan support system according to the present invention is an operation plan support system in a ship having a heat storage device and a power storage device as an energy storage device, and includes a mechanism for setting specifications of the heat storage device and the power storage device, a heat storage device, and a power storage device. Optimized by controlling the energy storage and release of energy, calculating the amount of energy stored in the heat storage device and the power storage device, and calculating the demand balance of the power system and heat system based on the amount of stored energy A mechanism for calculating fuel consumption.

本発明に係る運用計画支援方法は、エネルギー貯蔵装置として蓄熱装置及び蓄電装置を有する船舶に対して、電子機器により実施される運用計画支援方法である。この運用計画支援方法では、蓄熱装置及び蓄電装置の仕様を設定する。また、蓄熱装置及び蓄電装置へのエネルギー蓄積・放出を制御する。また、蓄熱装置及び蓄電装置への蓄積エネルギー量を計算する。また、蓄積エネルギー量に基づいて、電力系統及び熱系統の需要バランス計算を行い、最適化された燃料消費量を算出する。   The operation plan support method according to the present invention is an operation plan support method implemented by an electronic device for a ship having a heat storage device and a power storage device as an energy storage device. In this operation plan support method, the specifications of the heat storage device and the power storage device are set. Also, energy storage / release to the heat storage device and the power storage device is controlled. Moreover, the amount of energy stored in the heat storage device and the power storage device is calculated. Moreover, based on the amount of stored energy, a demand balance calculation of the power system and the heat system is performed to calculate an optimized fuel consumption.

本発明に係るプログラムは、上記の運用計画支援方法における処理を、計算機に実行させるためのプログラムである。なお、本発明に係るプログラムは、記憶装置や記憶媒体に格納することが可能である。   The program according to the present invention is a program for causing a computer to execute the processing in the operation plan support method. The program according to the present invention can be stored in a storage device or a storage medium.

エネルギー貯蔵装置を備えた排熱回収システムを搭載する船舶の最適な運用計画が作成可能となり、燃費低減運航が可能となる。   It is possible to create an optimal operation plan for a ship equipped with an exhaust heat recovery system equipped with an energy storage device, and to operate with reduced fuel consumption.

本発明に係る運用計画支援システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the operation plan assistance system which concerns on this invention. 船舶排熱回収システムの系統モデルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the system | strain model of a ship waste heat recovery system. 予測されたエネルギー需要から特徴量を抽出する場合の説明図である。である。It is explanatory drawing in the case of extracting a feature-value from the predicted energy demand. It is. 特徴量の変動に基づいて複数の領域に分割する場合の説明図である。It is explanatory drawing in the case of dividing | segmenting into a some area | region based on the fluctuation | variation of the feature-value.

<第1実施形態>
以下に、本発明の第1実施形態について添付図面を参照して説明する。
<First Embodiment>
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

本実施形態では、エネルギー貯蔵装置(蓄電装置、蓄熱装置、その両方)を利用して燃費最小で運航する際の具体的な運転計画手法を提案する。   In the present embodiment, a specific operation planning method is proposed for operation with minimum fuel consumption using an energy storage device (power storage device, heat storage device, or both).

[システム構成]
図1に示すように、本実施形態に係る運用計画支援システムは、燃料消費量制御部10と、運転計画作成部20を含む。
[System configuration]
As shown in FIG. 1, the operation plan support system according to the present embodiment includes a fuel consumption control unit 10 and an operation plan creation unit 20.

燃料消費量制御部10は、エネルギー貯蔵装置として蓄熱装置及び蓄電装置を有する船舶における燃料消費効率の向上のための演算を行い、船舶の運航中に最大限までエネルギーを蓄積(蓄電/蓄熱)し、蓄積エネルギーを放出する最適なタイミング及び量を算出し、最適なタイミング及び量で蓄積エネルギーを放出する。   The fuel consumption control unit 10 performs calculations for improving fuel consumption efficiency in a ship having a heat storage device and a power storage device as an energy storage device, and accumulates energy (storage / heat storage) to the maximum during operation of the ship. The optimal timing and amount for releasing the stored energy are calculated, and the stored energy is released at the optimal timing and amount.

運転計画作成部20は、船内のエネルギー需要予測データから特徴量を抽出し、その特徴量に基づいて運転計画(運転パターン)を作成するための最適化計算を実施する。このとき、運転計画作成部20は、図2に示すような蓄電装置及び蓄熱装置を含む船舶排熱回収システムの系統モデルを用いて、熱需要/電力需要と熱供給量/発電量との需給バランス計算を実施する。   The operation plan creation unit 20 extracts feature amounts from the onboard energy demand prediction data, and performs optimization calculation for creating an operation plan (operation pattern) based on the feature amounts. At this time, the operation plan creation unit 20 uses a system model of a ship exhaust heat recovery system including a power storage device and a heat storage device as shown in FIG. 2 to supply and demand heat demand / power demand and heat supply / power generation amount. Perform balance calculation.

[燃料消費量制御部]
燃料消費量制御部10は、蓄電量制御部11と、蓄熱量制御部12を含む。
[Fuel consumption control unit]
The fuel consumption amount control unit 10 includes a power storage amount control unit 11 and a heat storage amount control unit 12.

蓄電量制御部11は、蓄電装置の主要な仕様(個数、容量、設置する系統、効率、ロス等)を設定した場合に、蓄電装置へのエネルギー蓄積・放出を制御する機能と、蓄積エネルギー量を計算する機能を有する。   The power storage amount control unit 11 controls the energy storage / release to the power storage device when the main specifications (number, capacity, installed system, efficiency, loss, etc.) of the power storage device are set, and the amount of stored energy It has a function to calculate

蓄熱量制御部12は、蓄熱装置の主要な仕様(個数、容量、設置する系統、効率、ロス等)を設定した場合に、蓄熱装置へのエネルギー蓄積・放出を制御する機能と、蓄積エネルギー量を計算する機能を有する。蓄熱装置の場合、時間経過と共に温度低下し、熱エネルギー量が減少する点等も考慮する。   The heat storage amount control unit 12 controls the energy storage / release to the heat storage device and the amount of stored energy when the main specifications (number, capacity, installed system, efficiency, loss, etc.) of the heat storage device are set. It has a function to calculate In the case of a heat storage device, the temperature decreases with the passage of time and the amount of heat energy decreases.

[運転計画作成部]
運転計画作成部20は、特徴量抽出部21と、予測データ分割部22と、最適化計算部23を含む。
[Operation planning section]
The operation plan creation unit 20 includes a feature amount extraction unit 21, a prediction data division unit 22, and an optimization calculation unit 23.

特徴量抽出部21は、船内のエネルギー需要予測データから特徴量を抽出する。ここで、図3に示すように、特徴量の例として、一定期間(例えば3時間)毎の最大値、最小値、平均値を想定している。図3では、エネルギー需要の一例として、電力需要のみ示しているが、熱需要についても同様である。或いは、エネルギー需要予測データに対して平滑化フィルタや移動平均等の演算を実施し、その結果を特徴量として使用しても良い。これらを用いることで、エネルギー需要予測データをそのまま用いるよりも計算量を低減できる。   The feature amount extraction unit 21 extracts a feature amount from the energy demand prediction data in the ship. Here, as shown in FIG. 3, the maximum value, the minimum value, and the average value for each predetermined period (for example, 3 hours) are assumed as examples of the feature amount. In FIG. 3, only power demand is shown as an example of energy demand, but the same applies to heat demand. Alternatively, a calculation such as a smoothing filter or a moving average may be performed on the energy demand prediction data, and the result may be used as a feature amount. By using these, it is possible to reduce the amount of calculation compared to using the energy demand prediction data as it is.

予測データ分割部22は、運転計画期間を複数の期間に分割し、その時間間隔毎に最適化計算を実施する。しかし、この時間間隔が短いと指数関数的に計算量が増大する。反対に、時間間隔が長すぎると十分な最適化効果が得られない。本実施形態では、予測データ分割部22は、上記の特徴量の変動状況を基に、計算対象期間を数パターン程度の領域(一定領域、変動が小さな領域、変動が大きな領域、等)に分割する。なお、変動が小さな領域とは、変動の幅が所定の閾値以下となる/より小さい領域を指す。反対に、変動が大きな領域とは、変動の幅が所定の閾値以上となる/より大きい領域を指す。例えば、図4に示すように、船内のエネルギー需要予測データに対し、電力需要データ及び熱需要データのそれぞれを変動状況に応じて数パターン程度の領域に分割する。図4では、エネルギー需要の一例として、電力需要のみ示しているが、熱需要についても同様である。   The prediction data dividing unit 22 divides the operation plan period into a plurality of periods, and performs optimization calculation for each time interval. However, if this time interval is short, the amount of calculation increases exponentially. Conversely, if the time interval is too long, a sufficient optimization effect cannot be obtained. In the present embodiment, the prediction data dividing unit 22 divides the calculation target period into regions of about several patterns (a constant region, a region with a small variation, a region with a large variation, etc.) based on the variation state of the feature amount. To do. Note that the region where the variation is small refers to a region where the variation range is less than or equal to a predetermined threshold value. On the other hand, a region where the variation is large refers to a region where the variation range is greater than or equal to a predetermined threshold. For example, as shown in FIG. 4, the power demand data and the heat demand data are divided into regions of about several patterns according to the fluctuation state with respect to the onboard energy demand prediction data. Although FIG. 4 shows only power demand as an example of energy demand, the same applies to heat demand.

最適化計算部23は、上記の領域を用いて運転計画作成のための最適化計算を実施する。例えば、数理最適化手法(混合整数計画法)等を適用した最適化計算を行う。上記の領域をパターン毎にひとまとまり(一群)の時間間隔として扱い、更に変動が大きな領域は最適化対象外とすることで、計算量を低減できる。   The optimization calculation unit 23 performs optimization calculation for creating an operation plan using the above-described region. For example, optimization calculation applying a mathematical optimization method (mixed integer programming) or the like is performed. The amount of calculation can be reduced by treating the above regions as a group (group) of time intervals for each pattern and excluding regions with larger fluctuations from the optimization target.

[本実施形態固有の作用・効果]
本実施形態では、燃料消費効率の向上のための演算において、蓄電装置を活用した電力需要の演算、蓄熱装置を活用した熱需要の演算を追加し、数理最適化手法(混合整数計画法)等を適用した最適化計算を行う。
[Operations and effects unique to this embodiment]
In this embodiment, in the calculation for improving the fuel consumption efficiency, the calculation of power demand using the power storage device, the calculation of heat demand using the heat storage device are added, and the mathematical optimization method (mixed integer programming) etc. Performs optimization calculation applying.

上記演算には、蓄熱装置及び蓄電装置の主要な仕様を設定した場合に、これらの装置へのエネルギー蓄積・放出を制御する機能及び蓄積エネルギー量を計算する機能等を含める。蓄熱装置の場合、時間経過と共に温度低下し、熱エネルギー量が減少する点等も考慮する。   The above calculation includes a function of controlling energy storage / release to these devices and a function of calculating the amount of stored energy when main specifications of the heat storage device and the power storage device are set. In the case of a heat storage device, the temperature decreases with the passage of time and the amount of heat energy decreases.

船内のエネルギー需要予測データに対し、電力需要データ及び熱需要データを変動状況に応じて数パターン程度の領域に分割する。これらの領域をパターン毎にひとまとまりの時間間隔として扱い、更に変動が大きな領域は最適化対象外とする等すれば計算量を低減できる。   The power demand data and heat demand data are divided into areas of about several patterns according to the fluctuation situation with respect to the energy demand prediction data in the ship. The amount of calculation can be reduced by treating these areas as a group of time intervals for each pattern and excluding the areas with larger fluctuations from the optimization target.

本実施形態を適用することで、エネルギー需要予測データとして全ての時系列データを用いる場合に比べ計算量を大幅に低減できる。更に、エネルギー貯蔵装置を備えた排熱回収システムを搭載する船舶の最適な運用計画が作成可能となり、燃費低減運航が可能となる。   By applying this embodiment, the amount of calculation can be significantly reduced compared to the case where all time series data is used as energy demand prediction data. Furthermore, it is possible to create an optimal operation plan for a ship equipped with an exhaust heat recovery system equipped with an energy storage device, and to operate with reduced fuel consumption.

<第2実施形態>
以下に、本発明の第2実施形態について説明する。
Second Embodiment
The second embodiment of the present invention will be described below.

本実施形態では、最適化計算に基づいて作成された運用計画をデータベース化し手蓄積し、以降の運転計画作成時に、蓄積された運用計画が利用可能か確認し、最適化計算の必要性の有無を判断する。   In this embodiment, the operation plan created based on the optimization calculation is stored as a database, and when the subsequent operation plan is created, it is checked whether the accumulated operation plan is available, and whether or not the optimization calculation is necessary. Judging.

本実施形態に係る運用計画支援システムの構成は、基本的に、第1実施形態と同様である。以降、第1実施形態との相違点についてのみ説明する。   The configuration of the operation plan support system according to the present embodiment is basically the same as that of the first embodiment. Hereinafter, only differences from the first embodiment will be described.

本実施形態では、最適化計算部23は、事前に(予め)代表的な入力条件(気象・海象予報、航路、エネルギー需要パターン等)に対して、最適運転計画を作成する最適化計算をオフラインで実施し、これらの情報(入力条件及び最適運転計画)をデータベースに格納(データベース化)しておく。   In the present embodiment, the optimization calculation unit 23 performs, in advance (in advance), an optimization calculation for creating an optimal operation plan for a typical input condition (weather / sea state forecast, route, energy demand pattern, etc.) offline. This information (input conditions and optimum operation plan) is stored (database) in a database.

また、最適化計算部23は、新たな運転計画立案時には、今回の入力条件を、上記のデータベースに格納された入力条件と照らし合わせて(照合して)、該当する入力条件を検索する。該当する入力条件を検す通信した場合、検出された入力条件に対応する最適運転計画が評価指標を満足するか確認する。検出された入力条件に対応する最適運転計画が評価指標を満足する場合には、新たな最適化計算は実施せずに、当該最適運転計画を採用する。これにより、計算負荷を低減できる。   Moreover, the optimization calculation unit 23 searches for the corresponding input condition by comparing (matching) the current input condition with the input condition stored in the database when a new operation plan is made. When communication is performed to check the corresponding input condition, it is confirmed whether the optimum operation plan corresponding to the detected input condition satisfies the evaluation index. When the optimum operation plan corresponding to the detected input condition satisfies the evaluation index, the optimum operation plan is adopted without performing a new optimization calculation. Thereby, calculation load can be reduced.

評価指標の例としては、データベースの入力条件と今回の入力条件の時系列データの一定時間毎の最大値、平均値、最小値の偏差等が考えられる。例えば、最大値、平均値、最小値の偏差のいずれか又は全部が所定の閾値(10%)以下である場合、評価指標を満足すると判断する。   As an example of the evaluation index, the deviation of the maximum value, the average value, the minimum value, etc. for each fixed time of the time series data of the input condition of the database and the current input condition can be considered. For example, when any or all of the deviations of the maximum value, the average value, and the minimum value are equal to or less than a predetermined threshold (10%), it is determined that the evaluation index is satisfied.

<各実施形態の関係>
なお、上記の各実施形態は、組み合わせて実施することも可能である。
<Relationship between each embodiment>
Note that the above embodiments can be implemented in combination.

<ハードウェアの例示>
以下に、本発明に係る運用計画支援システムを実現するための具体的なハードウェアの例について説明する。
<Example of hardware>
Below, the example of the concrete hardware for implement | achieving the operation plan support system which concerns on this invention is demonstrated.

図示しないが、本発明に係る運用計画支援システムは、プログラムに基づいて駆動し所定の処理を実行するプロセッサと、当該プログラムや各種データを記憶するメモリと、ネットワークとの通信に用いられるインターフェースを備えた計算機等の電子機器によって実現される場合も考えられる。   Although not shown, the operation plan support system according to the present invention includes a processor that is driven based on a program and executes predetermined processing, a memory that stores the program and various data, and an interface used for communication with a network. It may be realized by an electronic device such as a computer.

上記のプロセッサの例として、CPU(Central Processing Unit)、ネットワークプロセッサ(NP:Network Processor)、マイクロプロセッサ(microprocessor)、マイクロコントローラ(microcontroller)、或いは、専用の機能を有する半導体集積回路(LSI:Large Scale Integration)等が考えられる。   Examples of the processor include a CPU (Central Processing Unit), a network processor (NP), a microprocessor, a microcontroller (microcontroller), or a semiconductor integrated circuit (LSI: Large Scale) having a dedicated function. Integration) or the like.

上記のメモリの例として、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory)やフラッシュメモリ等の半導体記憶装置、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の補助記憶装置、又は、DVD(Digital Versatile Disk)等のリムーバブルディスクや、SDメモリカード(Secure Digital memory card)等の記憶媒体(メディア)等が考えられる。また、バッファ(buffer)やレジスタ(register)等でも良い。或いは、DAS(Direct Attached Storage)、FC−SAN(Fibre Channel − Storage Area Network)、NAS(Network Attached Storage)、IP−SAN(IP − Storage Area Network)等を用いたストレージ装置でも良い。   Examples of the memory include semiconductor storage devices such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an EEPROM (Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory), a flash memory, and an HDD (Hold SMD). An auxiliary storage device such as State Drive), a removable disk such as a DVD (Digital Versatile Disk), a storage medium such as an SD memory card (Secure Digital memory card), or the like is conceivable. Further, a buffer, a register, or the like may be used. Alternatively, DAS (Direct Attached Storage), FC-SAN (Fibre Channel-Storage Area Network), NAS (Network Attached Storage), IP-SAN (IP-Storage Area), etc. may be used.

なお、上記のプロセッサ及び上記のメモリは、一体化していても良い。例えば、近年では、マイコン等の1チップ化が進んでいる。従って、電子機器等に搭載される1チップマイコンが、上記のプロセッサ及び上記のメモリを備えている事例も考えられる。   Note that the processor and the memory may be integrated. For example, in recent years, a single chip such as a microcomputer has been developed. Therefore, a case where a one-chip microcomputer mounted on an electronic device or the like includes the processor and the memory can be considered.

上記のインターフェースの例として、ネットワーク通信に対応した基板(マザーボード、I/Oボード)やチップ等の半導体集積回路、NIC(Network Interface Card)等のネットワークアダプタや同様の拡張カード、アンテナ等の通信装置、接続口(コネクタ)等の通信ポート等が考えられる。   Examples of the interfaces include semiconductor integrated circuits such as substrates (motherboards and I / O boards) and chips that support network communication, network adapters such as NIC (Network Interface Card), and similar expansion cards and communication devices such as antennas. A communication port such as a connection port (connector) is conceivable.

また、ネットワークの例として、インターネット、LAN(Local Area Network)、無線LAN(Wireless LAN)、WAN(Wide Area Network)、バックボーン(Backbone)、ケーブルテレビ(CATV)回線、固定電話網、携帯電話網、WiMAX(IEEE 802.16a)、3G(3rd Generation)、専用線(lease line)、IrDA(Infrared Data Association)、Bluetooth(登録商標)、シリアル通信回線、データバス等が考えられる。   Examples of the network include the Internet, a LAN (Local Area Network), a wireless LAN (Wireless LAN), a WAN (Wide Area Network), a backbone (Backbone), a cable television (CATV) line, a fixed telephone network, a mobile phone network, WiMAX (IEEE 802.16a), 3G (3rd Generation), dedicated line (lease line), IrDA (Infrared Data Association), Bluetooth (registered trademark), serial communication line, data bus, and the like can be considered.

なお、運用計画支援システムの内部の構成要素は、モジュール(module)、コンポーネント(component)、或いは専用デバイス、又はこれらの起動(呼出)プログラムでも良い。   The internal components of the operation plan support system may be a module, a component, a dedicated device, or an activation (calling) program thereof.

但し、実際には、これらの例に限定されない。   However, actually, it is not limited to these examples.

<備考>
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、実際には、上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があっても本発明に含まれる。
<Remarks>
As mentioned above, although embodiment of this invention was explained in full detail, actually, it is not restricted to said embodiment, Even if there is a change of the range which does not deviate from the summary of this invention, it is included in this invention.

10… 燃料消費量制御部
11… 蓄電量制御部
12… 蓄熱量制御部
20… 運転計画作成部
21… 特徴量抽出部
22… 予測データ分割部
23… 最適化計算部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Fuel consumption control part 11 ... Power storage amount control part 12 ... Heat storage amount control part 20 ... Operation plan preparation part 21 ... Feature-value extraction part 22 ... Prediction data division part 23 ... Optimization calculation part

Claims (6)

エネルギー貯蔵装置として蓄熱装置及び蓄電装置を有する船舶における運用計画支援システムであって、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置の仕様を設定する手段と、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置へのエネルギー蓄積・放出を制御する手段と、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置への蓄積エネルギー量を計算する手段と、
前記蓄積エネルギー量に基づいて、電力系統及び熱系統の需要バランス計算を行い、最適化された燃料消費量を算出する手段と
船内のエネルギー需要予測データから特徴量として一定時間毎の最大値、最小値、平均値を抽出する手段と、
前記特徴量の変動状況に基づいて計算対象期間を複数の領域に分割する手段と、
前記複数の領域の各々を一群の時間間隔として扱い、変動の幅が閾値より大きい領域は最適化対象外とし、計算量を低減させる手段と、
前記特徴量に基づいて最適化計算を実施し、運転計画を作成する手段と
を具備する
運用計画支援システム。
An operation plan support system in a ship having a heat storage device and a power storage device as an energy storage device,
Means for setting specifications of the heat storage device and the power storage device;
Means for controlling energy storage and release to the heat storage device and the power storage device;
Means for calculating an amount of energy stored in the heat storage device and the power storage device;
Based on the amount of stored energy, calculating a demand balance of the power system and the heat system, and calculating an optimized fuel consumption ;
Means for extracting a maximum value, a minimum value, and an average value for each predetermined time from the energy demand prediction data in the ship,
Means for dividing the calculation target period into a plurality of regions based on the fluctuation state of the feature amount;
Means for treating each of the plurality of regions as a group of time intervals, excluding regions where the width of variation is greater than a threshold, and reducing the amount of calculation;
An operation plan support system comprising: means for performing optimization calculation based on the feature amount and creating an operation plan.
請求項1記載の運用計画支援システムであって、
前記運転計画は、事前の入力条件に対して前記最適化計算を実施して作成され、
当該運用計画支援システムが、更に、
前記入力条件と前記運転計画とをデータベースに蓄積する手段と、
新たな運転計画立案時には、今回の入力条件を、前記データベースに格納された入力条件と照合して該当する入力条件を検出し、前記検出された入力条件に対応する運転計画が評価指標を満足する場合には、新たな最適化計算を実施せず、前記評価指標を満足する運転計画を採用する手段と
備する
運用計画支援システム。
The operation plan support system according to claim 1,
The operation plan is created by performing the optimization calculation with respect to prior input conditions,
The operation plan support system further
Means for storing the input conditions and the operation plan in a database;
When creating a new operation plan, the current input condition is compared with the input condition stored in the database to detect the corresponding input condition, and the operation plan corresponding to the detected input condition satisfies the evaluation index. case, new without performing optimization calculation, operation planning support system for ingredients Bei and means for employing the operation plan that satisfies the evaluation index.
エネルギー貯蔵装置として蓄熱装置及び蓄電装置を有する船舶に対して、電子機器により実施される運用計画支援方法であって、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置の仕様を設定することと、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置へのエネルギー蓄積・放出を制御することと、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置への蓄積エネルギー量を計算することと
前記蓄積エネルギー量に基づいて、電力系統及び熱系統の需要バランス計算を行い、最適化された燃料消費量を算出することと
船内のエネルギー需要予測データから特徴量として一定時間毎の最大値、最小値、平均値を抽出することと、
前記特徴量の変動状況に基づいて計算対象期間を複数の領域に分割することと、
前記複数の領域の各々を一群の時間間隔として扱い、変動の幅が閾値より大きい領域は最適化対象外とし、計算量を低減させることと、
前記特徴量に基づいて最適化計算を実施し、運転計画を作成することと
を含む
運用計画支援方法。
An operation plan support method implemented by an electronic device for a ship having a heat storage device and a power storage device as an energy storage device,
Setting specifications of the heat storage device and the power storage device;
Controlling energy storage and release to the heat storage device and the power storage device;
Calculating the amount of energy stored in the heat storage device and the power storage device; calculating a demand balance of the power system and the heat system based on the amount of stored energy; and calculating an optimized fuel consumption amount ;
Extracting the maximum value, minimum value, and average value for each fixed time from the energy demand forecast data in the ship,
Dividing the calculation target period into a plurality of regions based on the variation state of the feature amount;
Treating each of the plurality of regions as a group of time intervals, excluding regions where the width of variation is greater than a threshold, and reducing the amount of computation;
An operation plan support method including performing an optimization calculation based on the feature amount and creating an operation plan.
請求項に記載の運用計画支援方法であって、
前記運転計画は、事前の入力条件に対して前記最適化計算を実施して作成され、
当該運用計画支援方法が、更に、
前記入力条件と前記運転計画とをデータベースに蓄積することと、
新たな運転計画立案時には、今回の入力条件を、前記データベースに格納された入力条件と照合して該当する入力条件を検出し、前記検出された入力条件に対応する運転計画が評価指標を満足する場合には、新たな最適化計算を実施せず、前記評価指標を満足する運転計画を採用することと
を更に含む
運用計画支援方法。
The operation plan support method according to claim 3 ,
The operation plan is created by performing the optimization calculation with respect to prior input conditions,
The operation plan support method is further
Storing the input conditions and the operation plan in a database;
When creating a new operation plan, the current input condition is compared with the input condition stored in the database to detect the corresponding input condition, and the operation plan corresponding to the detected input condition satisfies the evaluation index. In some cases, the operation plan support method further includes adopting an operation plan that satisfies the evaluation index without performing a new optimization calculation.
エネルギー貯蔵装置として蓄熱装置及び蓄電装置を有する船舶に対して、電子機器により実行されるプログラムであって、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置の仕様を設定するステップと、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置へのエネルギー蓄積・放出を制御するステップと、
前記蓄熱装置及び前記蓄電装置への蓄積エネルギー量を計算するステップと、
前記蓄積エネルギー量に基づいて、電力系統及び熱系統の需要バランス計算を行い、最適化された燃料消費量を算出するステップと、
船内のエネルギー需要予測データから特徴量として一定時間毎の最大値、最小値、平均値を抽出するステップと、
前記特徴量の変動状況に基づいて計算対象期間を複数の領域に分割するステップと、
前記複数の領域の各々を一群の時間間隔として扱い、変動の幅が閾値より大きい領域は最適化対象外とし、計算量を低減させるステップと、
前記特徴量に基づいて最適化計算を実施し、運転計画を作成するステップと
を電子機器に実行させるための
プログラム。
A program executed by an electronic device for a ship having a heat storage device and a power storage device as an energy storage device,
Setting the specifications of the heat storage device and the power storage device;
Controlling energy storage and release to the heat storage device and the power storage device;
Calculating the amount of energy stored in the heat storage device and the power storage device;
Performing a demand balance calculation of the power system and the heat system based on the amount of stored energy, and calculating an optimized fuel consumption ;
Extracting a maximum value, a minimum value, and an average value for each predetermined time from the energy demand prediction data in the ship,
Dividing the calculation target period into a plurality of regions based on the fluctuation state of the feature amount;
Treating each of the plurality of regions as a group of time intervals, excluding regions where the width of variation is greater than a threshold, and reducing the amount of computation;
A program for causing an electronic device to execute an optimization calculation based on the feature amount and create an operation plan .
請求項に記載のプログラムであって、
前記運転計画は、事前の入力条件に対して前記最適化計算を実施して作成され、
当該プログラムが、更に、
前記入力条件と前記運転計画とをデータベースに蓄積するステップと、
新たな運転計画立案時には、今回の入力条件を、前記データベースに格納された入力条件と照合して該当する入力条件を検出し、前記検出された入力条件に対応する運転計画が評価指標を満足する場合には、新たな最適化計算を実施せず、前記評価指標を満足する運転計画を採用するステップと
前記電子機器に実行させる
ログラム。
The program according to claim 5 ,
The operation plan is created by performing the optimization calculation with respect to prior input conditions,
The program further
Storing the input condition and the operation plan in a database;
When creating a new operation plan, the current input condition is compared with the input condition stored in the database to detect the corresponding input condition, and the operation plan corresponding to the detected input condition satisfies the evaluation index. in this case, without performing a new optimization calculation, and a step of employing the operation plan that satisfies the evaluation index to the electronic device
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