JP5931773B2

JP5931773B2 - 運用計画支援システム、運用計画支援方法、及びプログラム

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Publication number: JP5931773B2
Application number: JP2013032265A
Authority: JP
Inventors: 丈博名嘉; 武蔵坂本; 山口　哲也; 哲也山口; 中野　要治; 要治中野
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2013-02-21
Filing date: 2013-02-21
Publication date: 2016-06-08
Anticipated expiration: 2033-02-21
Also published as: JP2014162257A

Description

本発明は、運用計画支援システムに関し、特に排熱回収機器を含む大型船舶の運用計画支援システムに関する。

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。

また、現在においても、天候や海象（Ｓｅａｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）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。

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。

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。

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。

［公知技術］
この技術分野における公知技術として、特許文献１（特表２００９−５０５２１０号公報）に船舶でのエネルギー源の使用を最適化する技術が開示されている。この公知技術では、燃料効率に関して最適化された船舶のコンピュータシミュレーションモデルを作成する。なお、コンピュータシミュレーションモデルを作成する際、船舶のコア構成要素及び構造特徴を説明する式群から式を選択し、船舶のコア構成要素及び構造についての特徴データ群からデータを選択する。更に、コンピュータシミュレーションモデルを使用して船舶の燃料効率を最適化する。しかし、この公知技術では、エネルギー源の使用を最適化することは考慮されているが、エネルギー予測に基づくシミュレーションや居住区のエネルギー需要も想定した最適化については考慮されていない。

他にも、最適化計算手法を用いて燃費最小となる最適な航路を探索する運航支援システムに関する公知技術として、特許文献２（特許第４９７０３４６号公報）に船舶の運航支援システムと船舶の運航支援方法が開示されている。また、特許文献３（特許４９３４７５６号公報）に船舶最適航路計算システムが開示されている。また、特許文献４（特開２００８−１４５３１２号公報）に最適航路探索方法が開示されている。

しかし、上記の各公知技術においても、排熱回収機器の運転状況を含めたトータルの燃料消費量を事前に正確に評価することはできていない。また、船の運航や船内機器、船内の居住区や店舗設備等のエネルギー需要予測に基づき、船内機器の運転計画立案や計画的なエネルギー需要のピークカット・ピークシフト等を行うことはできていない。更に、船内機器（発電機、排熱回収機器等）の仕様変更や新規導入時、これらの燃費への影響を評価することはできていない。

特表２００９−５０５２１０号公報特許第４９７０３４６号公報特許４９３４７５６号公報特開２００８−１４５３１２号公報

本発明の目的は、大型船舶内のエネルギー予測に基づくシミュレーションや、居住区のエネルギー需要も想定した運用計画の最適化を行う運用計画支援システムを提供することである。

本発明に係る運用計画支援システムは、船舶の運航に関する時系列のエネルギー需要予測データを入力し、排熱回収機器を含む船内の電力系統と熱系統との需給バランス計算を行い、燃料消費量を算出する機構と、エネルギー需要の発生時間帯をシフト可能な船内機器に関して、事前の設定データのうち優先度に応じて発生時間帯のシフト計算を行い、燃費低減可能な機器運転計画を作成する機構とを具備する。

本発明に係る運用計画支援方法は、電子機器により実施される運用計画支援方法であって、船舶の運航に関する時系列のエネルギー需要予測データを入力し、排熱回収機器を含む船内の電力系統と熱系統との需給バランス計算を行い、燃料消費量を算出することと、エネルギー需要の発生時間帯をシフト可能な船内機器に関して、事前の設定データのうち優先度に応じて発生時間帯のシフト計算を行い、燃費低減可能な機器運転計画を作成することとを含む。

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、電子機器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。

簡便な手法で運航スケジュールや船内のエネルギー需要パターンを考慮した時々刻々の必要供給エネルギー量と燃料消費量、及びエネルギー需要発生タイミング変更時の燃費低減効果を算出でき、低燃費運航を可能とする。

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。船内で使用される熱・電力の系統モデルの説明図である。運用計画支援システムの処理の流れの説明図である。熱需要予測に基づく熱機器の運転計画イメージ図である。電力需要予測に基づく電力機器の運転計画イメージ図である。

＜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。

［運用計画支援システムの構成例］
図１に示すように、本発明に係る運用計画支援システムは、運航予測データ作成部１１と、燃料消費量計算部１２と、運転計画部１３と、運転計画更新部１４と、運転実績記憶部１５を備える。

［運航予測データ作成部］
運航予測データ作成部１１は、評価対象とする航海について、過去の実績データベースから類似ケース（事例）を抽出・参照し、船舶の運航に関する時系列の予測データ（運航データ、海気象データ、船内エネルギー需要予測データ等）を作成する。時系列的なエネルギー需要データ作成時には、運航プラン・海象予報等の他に、船内の居住区やその他遊戯施設等で想定される需要の発生状況を考慮する。各々のエネルギー需要予測データには、発生時間が変更可能、発生時間が変更不可能、発生有無もしくは発生時間帯が不確定等の属性を持たせる。また、変更可能なもののうち、その絶対値や他への影響等を勘案して変更する優先度付けを行う。

［燃料消費量計算部］
燃料消費量計算部１２は、排熱回収機器を含む船内の電力系統（電力システム）及び熱系統（熱システム）の需給バランス計算を行い、時系列の燃料消費量、電力消費量、熱消費量及び船内機器の詳細な運転情報を出力する。需給バランス計算には、２分法、ニュートン法等の反復法による求根アルゴリズムを用いる。熱系統の計算では、各系統（高圧蒸気、低圧蒸気、温水、冷水、冷却水等）での過不足を算出し、不足分があればボイラ（ｂｏｉｌｅｒ）追い炊きやターボ冷凍機を稼動させる等、実機構成を反映した計算が可能とする。

図２に示すように、船内で使用される熱系統と、電力系統はそれぞれ相互に影響を及ぼす。また、熱系統及び電力系統はそれぞれ、熱量及び電力量の余剰分を上位の系統から下位の系統に配分する。例えば、熱系統の吸収式冷凍機において、排熱回収量に応じた冷水が生成され、ターボ冷凍機の分の必要電力量が減少したとする。この場合、エンジンによる発電電力（出力）を削減することができる。すなわち、エンジンの稼働台数や稼働時間を削減することができる。これに伴い、エンジンからの排熱量が減少する。このように、大型船舶では熱系統と電力系統が密接に結び付いているため、船舶全体におけるエネルギー需要に基づく熱量と電力量のバランス計算を行う。

［運転計画部］
運転計画部１３は、船内機器の運転計画を行う。ここでは、排熱回収のみでは熱需要を賄えずボイラやターボ冷凍機が稼動している時間帯を特定し、稼働時間帯を変更可能な機器の熱需要に関して優先度の高い順に熱需要を変更（シフト）させた事例を計算する。更に、時間帯変更可能な機器の電力需要を変更（シフト）させた事例を計算する。時間帯の変更は、対象時間を一定時間間隔に分割し、制約条件を満たす範囲において発生タイミングを順番にシフトさせ再度需給バランス計算を行う。上記計算を繰り返し実行し、最も燃費低減効果が大きいものを選択する。

［運転計画更新部］
運転計画更新部１４は、船内機器の運転計画の更新を行う。ここでは、運航中、設定データの更新周期にあわせて予測データを更新する。当初の予測データと更新後の予測データとの偏差の累積が許容範囲を超えた場合、燃料消費量計算、運転計画を再度実施する。運転計画更新部１４は、運転計画部１３と同一の機構・機器でも良い。

［運転実績記憶部］
運転実績記憶部１５は、運航後、実績値及びその予測値との偏差をデータベースに蓄積し、次の航海にフィードバックする。

［運用計画支援システムの処理の流れ］
図３を参照して、運用計画支援システムの処理の流れについて説明する。

（１）ステップＳ１０１
運航予測データ作成部１１は、設定情報を取得する。例えば、事前（運航前）に、運航計画、予報情報、運転実績等を入手する。また、運航中に、これらの情報を再取得して更新する。運航中は、周期的又は運航計画におけるゾーン（時間帯、区間、寄港先）毎に設定情報を取得するようにしても良い。運転実績を取得する時には、実績データベースから設定情報と類似したケース（事例）を抽出・参照する。

（２）ステップＳ１０２
運航予測データ作成部１１は、運航予測データを作成する。例えば、時系列の運航予測データ（運航データ、気象・海象データ、船内エネルギー需要予測データ等）を作成する。このとき、船内の居住区やその他の施設等で想定されるエネルギー需要の発生を考慮する。また、船内機器等のエネルギー需要の発生時間帯の変更可否、変更優先度等を考慮する。

（３）ステップＳ１０３
運転計画部１３又は運転計画更新部１４は、以前に作成された運航予測データがあるか否か確認する。

（４）ステップＳ１０４
運転計画部１３又は運転計画更新部１４は、以前に作成された運航予測データがある場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）のみ、以前に作成された運航予測データと今回作成した運航予測データとの差分（偏差の累積）が閾値以上か否か確認する。例えば、当初の運航予測データと、運航中の設定情報更新に伴う更新後の予測データとの差分が閾値以上か否か確認する。差分が閾値以上ではない場合（ステップＳ１０４でＮｏ）には、以降の処理を行わない。運航中であれば、次の処理タイミングで設定情報を再取得する。

（５）ステップＳ１０５
運転計画部１３又は運転計画更新部１４は、以前に作成された運航予測データがない場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、又は差分が閾値以上である場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、運転計画案を作成する。例えば、船内機器等のエネルギー需要の発生時間帯の変更可否情報や優先度情報に基づき、エネルギー需要の発生タイミング（機器等の稼働時間帯）をシフトする。なお、以前に作成された運航予測データがない場合（ステップＳ１０３でＮｏ）における１回目の運転計画案（基本プラン）は、過去の同一状況の運転計画を踏襲したものでも良いし、船長の経験と勘に基づくものでも良い。

（６）ステップＳ１０６
燃料消費量計算部１２は、燃料消費量を計算する。例えば、２分法、ニュートン法等の反復法による求根アルゴリズムを用いて、需給バランス計算を行う。また、排熱回収機器を含めた各種船内機器の運転条件を決定する。

（７）ステップＳ１０７
運転計画部１３又は運転計画更新部１４は、燃費低減効果が閾値以上か否か確認する。

（８）ステップＳ１０８
運転計画部１３又は運転計画更新部１４は、燃費低減効果が閾値以上ではない場合（ステップＳ１０７でＮｏ）が所定の回数（Ｎ回：Ｎは任意）以上繰り返されているか確認する。例えば、Ｎ＝３とした場合、燃費低減効果が閾値以上ではない場合が３回続いたか確認する。所定の回数以上繰り返されていない場合（ステップＳ１０８でＮｏ）、運転計画案の作成（ステップＳ１０５）の処理に戻る。すなわち、繰り返しいくつかの運転計画案を作成し、それらの運転計画案による燃費低減効果を確認する。無論、繰り返さずに１回だけ（Ｎ＝１）としても良い。

（９）ステップＳ１０９
運転計画部１３又は運転計画更新部１４は、所定の回数以上繰り返されている場合（ステップＳ１０８でＹｅｓ）、運転計画代替案を作成する。この運転計画代替案は、現在の運転計画と実際の運航中の運転状況との差が大きい時の運転案や、システム異常時等における基本運転案として使用される。

（１０）ステップＳ１１０
運転計画部１３又は運転計画更新部１４は、運転計画を決定する。例えば、複数の運転計画案や運転計画代替案から最終的な運転計画を決定し、実際の船舶の運転制御システムに渡す（入力する）。

（１１）ステップＳ１１１
船舶の運転制御システムは、決定された運転計画に基づいて、船舶（船内機器等）の運転制御を行う。このとき、運転制御システムは、運転制御中に、実運航データを作成する。なお、実際には、運転実績記憶部１５が、運転制御システムによる運転制御中に、実運航データを作成しても良い。

（１２）ステップＳ１１２
運転実績記憶部１５は、船舶の運転実績をデータベース化するため、運転実績の記録用データを作成する。運転実績の記録用データは、実運航データや、予測と実運航との偏差に関するデータ等を含む。運航後、運転実績記憶部１５は、運転実績の記録用データを実績データベースに蓄積し、次の航海に反映（フィードバック）する。

［熱需要予測に基づく熱機器の運転計画イメージ］
図４を参照して、熱需要予測に基づく熱機器の運転計画イメージについて説明する。

図４では、縦軸を熱量とし、横軸を時刻としたグラフで、予測された熱需要の推移を表している。なお、グラフの横軸（時刻）は計画時間帯刻み（ゾーン毎）である。運転計画実行前には、熱需要が排熱を上回っている時間帯が存在する。このとき、運転計画を実行することで、熱需要の発生時間帯を変更（シフト）し、平準化する。運転計画実行後には、上記の時間帯とその前後（近傍）の時間帯において熱需要が平準化されており、熱需要が排熱を下回っている。これにより、排熱だけで熱需要を賄うことが可能になる。

［電力需要予測に基づく電力機器の運転計画イメージ］
図５を参照して、電力需要予測に基づく電力機器の運転計画イメージについて説明する。

図５では、縦軸を電力量とし、横軸を時刻としたグラフで、予測された電力需要の推移を表している。なお、グラフの横軸（時刻）は計画時間帯刻み（ゾーン毎）である。運転計画実行前には、電力需要が発電量を上回っている時間帯が存在する。このとき、運転計画を実行することで、電力需要の発生時間帯を変更（シフト）し、平準化する。運転計画実行後には、上記の時間帯とその前後（近傍）の時間帯において電力需要が平準化されており、電力需要が発電量を下回っている。例えば、船内機器のタイミングシフト優先度を、上位のものから順に、（１）ランドリー、（２）水製造装置、（３）空調、等とした場合、最初の平準化の際にランドリーの稼働時間を遅らせる。次の平準化の際に水製造装置の稼働時間を早める。そして、更に次の平準化の際に空調の稼働時間を早める。但し、実際には、これらの例に限定されない。

［本実施形態の概要］
本実施形態に係る運用計画支援システムは、時系列のエネルギー需要予測データを入力し、排熱回収システムを含む電力／熱の需給バランス計算を行い、燃料消費量等を算出する。

また、この運用計画支援システムは、エネルギー需要の発生時間帯をシフト可能な船内機器に関して、事前に（予め）設定した優先度に応じて発生時間帯をシフトした反復計算もしくは最適計算を行い、燃費低減可能な機器運転計画を作成する。

［本実施形態固有の作用・効果］
本実施形態を適用することで、簡便な手法で運航スケジュールや船内のエネルギー需要パターンを考慮した時々刻々の必要供給エネルギー量と燃料消費量、及びエネルギー需要発生タイミング変更時の燃費低減効果を算出でき、低燃費運航を可能とする。

＜第２実施形態＞
以下に、本発明の第２実施形態について添付図面を参照して説明する。

本実施形態では、設備設計計画に活用可能できるよう、船内機器の仕様変更や新規導入時の効果を予測可能とする。

当該船舶の設計寿命に想定される航海に対し、前述の第１実施形態の手法を実施して求めた燃料消費量及び燃料価格予測データから、運航コストを求める。

対象機器のイニシャルコスト、メンテナンスコスト、設備更新による性能向上、経年劣化による性能低下等を考慮して、前述の第１実施形態の手法を実施する。

対象機器の導入もしくは変更前後の燃料消費量を比較し、投資回収計算を行う。これにより、新規設備の導入や、設備の更新を検討する。

［本実施形態固有の作用・効果］
大型船舶の新規設計時のシステム構成検討や、改良設計時の新たな排熱回収機器の導入や既存設備の置き換え検討を行う際に、簡便な手法で精度の高いコスト計算が可能となる。

＜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。

＜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。

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。

上記のプロセッサの例として、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ネットワークプロセッサ（ＮＰ：ＮｅｔｗｏｒｋＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）、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：ＬａｒｇｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等が考えられる。

上記のメモリの例として、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅａｎｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ等の半導体記憶装置、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）やＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等の補助記憶装置、又は、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｋ）等のリムーバブルディスクや、ＳＤメモリカード（ＳｅｃｕｒｅＤｉｇｉｔａｌｍｅｍｏｒｙｃａｒｄ）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（ＤｉｒｅｃｔＡｔｔａｃｈｅｄＳｔｏｒａｇｅ）、ＦＣ−ＳＡＮ（ＦｉｂｒｅＣｈａｎｎｅｌ − ＳｔｏｒａｇｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、ＮＡＳ（ＮｅｔｗｏｒｋＡｔｔａｃｈｅｄＳｔｏｒａｇｅ）、ＩＰ−ＳＡＮ（ＩＰ − ＳｔｏｒａｇｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）等を用いたストレージ装置でも良い。

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。

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（ＮｅｔｗｏｒｋＩｎｔｅｒｆａｃｅＣａｒｄ）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。

また、ネットワークの例として、インターネット、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ（ＷｉｒｅｌｅｓｓＬＡＮ）、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、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（ＩＥＥＥ８０２．１６ａ）、３Ｇ（３ｒｄＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、専用線（ｌｅａｓｅｌｉｎｅ）、ＩｒＤＡ（ＩｎｆｒａｒｅｄＤａｔａＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）、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。

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。

但し、実際には、これらの例に限定されない。

＜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。

１１… 運航予測データ作成部
１２… 燃料消費量計算部
１３… 運転計画部
１４… 運転計画更新部
１５… 運転実績記憶部

Claims

船舶の運航に関する時系列のエネルギー需要予測データを入力し、排熱回収機器を含む船内の電力系統と熱系統との需給バランス計算を行い、燃料消費量を算出する手段と、
エネルギー需要の発生時間帯をシフト可能な船内機器に関して、事前の設定データのうち優先度に応じて発生時間帯のシフト計算を行い、燃費低減可能な機器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。
請求項１に記載の運用計画支援システムであって、
評価対象とする航海に関して、過去の運転実績データを蓄積したデータベースから類似の運転実績データを抽出して参照し、前記時系列のエネルギー需要予測データを作成する手段と、
排熱回収のみでは不足する熱需要を補填しているボイラ及びタービン冷凍機が稼働している時間帯を特定し、稼働時間帯を変更可能な機器の熱需要に関して優先度の高い順に熱需要を変更させた事例を計算し、運転計画を行う手段と、
船舶の運航中、前記設定データの更新周期に合わせて前記エネルギー需要予測データを更新し、以前のエネルギー需要予測データとの偏差の累積が許容範囲を超えた場合、燃料消費量計算、運転計画を再度実施する手段と
を更に具備する
運用計画支援システム。
請求項２に記載の運用計画支援システムであって、
運航後、運転実績データ、及び運転実績データと予測データとの偏差を実績データベースに蓄積し、次の航海にフィードバックする手段
を更に具備する
運用計画支援システム。
電子機器により実施される運用計画支援方法であって、
船舶の運航に関する時系列のエネルギー需要予測データを入力し、排熱回収機器を含む船内の電力系統と熱系統との需給バランス計算を行い、燃料消費量を算出することと、
エネルギー需要の発生時間帯をシフト可能な船内機器に関して、事前の設定データのうち優先度に応じて発生時間帯のシフト計算を行い、燃費低減可能な機器運転計画を作成することと
を含む
運用計画支援方法。
請求項４に記載の運用計画支援方法であって、
評価対象とする航海に関して、過去の運転実績データを蓄積したデータベースから類似の運転実績データを抽出して参照し、前記時系列のエネルギー需要予測データを作成することと、
排熱回収のみでは不足する熱需要を補填しているボイラ及びタービン冷凍機が稼働している時間帯を特定し、稼働時間帯を変更可能な機器の熱需要に関して優先度の高い順に熱需要を変更させた事例を計算し、運転計画を行うことと、
船舶の運航中、前記設定データの更新周期に合わせて前記エネルギー需要予測データを更新し、以前のエネルギー需要予測データとの偏差の累積が許容範囲を超えた場合、燃料消費量計算、運転計画を再度実施することと
を更に具備する
運用計画支援方法。
請求項５に記載の運用計画支援方法であって、
運航後、運転実績データ、及び運転実績データと予測データとの偏差を実績データベースに蓄積し、次の航海にフィードバックすること
を更に含む
運用計画支援方法。
船舶の運航に関する時系列のエネルギー需要予測データを入力し、排熱回収機器を電子機器に実行させるための船内の電力系統と熱系統との需給バランス計算を行い、燃料消費量を算出するステップと、
エネルギー需要の発生時間帯をシフト可能な船内機器に関して、事前の設定データのうち優先度に応じて発生時間帯のシフト計算を行い、燃費低減可能な機器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。
請求項７に記載のプログラムであって、
評価対象とする航海に関して、過去の運転実績データを蓄積したデータベースから類似の運転実績データを抽出して参照し、前記時系列のエネルギー需要予測データを作成するステップと、
排熱回収のみでは不足する熱需要を補填しているボイラ及びタービン冷凍機が稼働している時間帯を特定し、稼働時間帯を変更可能な機器の熱需要に関して優先度の高い順に熱需要を変更させた事例を計算し、運転計画を行うステップと、
船舶の運航中、前記設定データの更新周期に合わせて前記エネルギー需要予測データを更新し、以前のエネルギー需要予測データとの偏差の累積が許容範囲を超えた場合、燃料消費量計算、運転計画を再度実施するステップと
を更に具備する
プログラム。
請求項８に記載のプログラムであって、
運航後、運転実績データ、及び運転実績データと予測データとの偏差を実績データベースに蓄積し、次の航海にフィードバックするステップ
を更に電子機器に実行させるための
プログラム。