JP6641854B2 - コジェネレーション・システムの機器特性を作成するための方法、システム、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、コジェネレーション・システムの機器特性を作成するための方法、システム、及びプログラムに関する。

近年、環境問題と資源問題の双方の観点から、エンジン、タービン、燃料電池等の発電設備をエネルギーの需要地の近くに配置し、発電した電力と共に、発電に伴って発生する熱エネルギーを有効に利用するコジェネレーション・システム（Ｃｏ−Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＣＧＳ））が注目されている。現在、我が国の電力需給システムの主流は、電力会社の大規模集中発電によるものであるが、需要地に隣接して分散配置されるこのような小規模な発電システム全般は、「分散型エネルギーシステム」と呼ばれる。

一般的に、分散型エネルギーシステムの構成の問題は、最適配置問題と最適運用問題が複合した非常に複雑な問題となる。分散型エネルギーシステムの設計する際には、設計条件となるパラメータが多く、また時間ごとの煩雑なエネルギー計算を年間にわたって行う必要がある。特に、コジェネレーション・システムの場合には、発電を行なうためのガスエンジン、ガスタービン、燃料電池等の原動機と、発電時に発生する熱を利用する熱交換器、熱で駆動する吸収式冷温水器等の排熱利用機器から構成され、発電出力と熱の両方を有効に利用しなければ、本来の効率を発揮できないことから、コジェネレーション・システムのシステム構成を決定する問題は重要である。

この運用問題は、互いに関連する複数の機器の時間毎の運転スケジュール等を決める問題であり、熟練したオペレータでなければ、人手で運転計画を策定するのは不可能である。このため、分散型エネルギーシステムの運用問題においては、パーソナル・コンピュータ等による支援ツールを活用するのが望ましい。

例えば、特許文献１は、 電力供給源（ＥＰ）と都市ガス供給減（ＵＧ）からのエネルギーに基づいて、ガスエンジン（ＧＥ）３１とヒートポンプ（ＨＰ）３０と排熱利用吸収式冷凍機（ＡＲ）３２を用いて、電力負荷と冷房負荷と暖房負荷にエネルギーを供給するコジェネレーション・システムを教示している。特許文献１のコジェネレーション・システムは、制御処理プログラムを実行して、ハミルトンアルゴリズムに従って、ガスエンジン（ＧＥ）を含む発電機５１とヒートポンプ（ＨＰ）を含む電気式熱源５２と排熱利用吸収式冷凍機（ＡＲ）を含む排熱利用機５４とからなる建物エネルギーシステムのコストを表す評価関数を最小化する。その際に、ＧＥ、ＨＰ、及びＡＲそれぞれの効率と、ＧＥの排熱回収率をパラメータとして上記の評価関数に組み込んでいる。評価関数の最小化の際に、特許文献１のシステムは、複数の異なる種類の熱源機器の効率及び発電機の排熱回収率を入力パラメータとして使用して、評価関数の最小化又は最大化を行う。

特開２０００‐１４６２５７号公報

しかしながら、これらの入力パラメータとして使用されるＧＥ、ＨＰ、及びＡＲそれぞれの効率及びＧＥの排熱回収率は負荷率に応じて変動するものであるが、特許文献１に記載されたシステムでは、これらのパラメータは最適化手順の最初にキーボードから入力されており、負荷率に応じた変動は何ら考慮されていない。

従って、特許文献１のシステムでは、省エネ機器として普及が進んでいる排熱投入型吸収冷温水機の排熱回収特性が負荷率に依存することへの対応ができていない。

本発明の第１の態様によれば、本発明は、少なくとも１つの発電設備と少なくとも１つの排熱利用機器とを含むコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークにおいて、該コジェネレーション・システムの該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する機器特性モデル生成装置であって、
該少なくとも１つの発電設備の負荷率と、該少なくとも１つの排熱利用機器の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値とを取得する第１の入出力特性取得部と、
該少なくとも１つの排熱利用機器の該入出力特性を該発電設備の負荷率及び該排熱利用機器の負荷率の関数として表した、該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する排熱利用機器特性モデル生成部とを含む、機器特性モデル生成装置である。

本発明の第２の態様によれば、本発明は、少なくとも１つの発電設備と少なくとも１つの排熱利用機器とを含むコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークにおいて、該コジェネレーション・システムの該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する機器特性モデル生成方法であって、
該少なくとも１つの発電設備の負荷率と、該少なくとも１つの排熱利用機器の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値とを取得するステップと、
該少なくとも１つの排熱利用機器の該入出力特性を該発電設備の負荷率及び該排熱利用機器の負荷率の関数として表した、該排熱利用機器の機器特性モデルを生成するステップとを含む、機器特性モデル生成方法である。

本発明の第３の態様によれば、本発明は、少なくとも１つの発電設備と少なくとも１つの排熱利用機器とを含むコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークにおいて、該コジェネレーション・システムの該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する方法を機器特性モデル生成装置に実行させる機器特性モデル生成プログラムであって、
該機器特性モデル生成装置は、第１の入出力特性取得部と排熱利用機器特性モデル生成部とを含み、該方法は、
該第１の入出力特性取得部が、該少なくとも１つの発電設備の負荷率と、該少なくとも１つの排熱利用機器の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値とを取得するステップと、
該排熱利用機器特性モデル生成部が、該少なくとも１つの排熱利用機器の該入出力特性を該発電設備の負荷率及び該排熱利用機器の負荷率の関数として表した、該排熱利用機器の機器特性モデルを生成するステップとを含む、機器特性モデル生成プログラムである。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄の記載、及び図面の記載等により明らかにされる。

排熱投入型吸収冷温水機は発電機からの排熱を利用しているため、発電機の機器特性と排熱投入型吸収冷温水機の機器特性をモデル化する必要があるが、本発明に係るシステム及び方法は、メーカーから提供される特性カーブを、負荷率を変数として、発電機における排熱量と排熱投入型吸収冷温水機における排熱回収量及び成績係数（ＣＯＰ）を回帰して係数を推計するように構成される。従って、メーカーから提供される特性データを用いて特性関数を推計してモデル化することで、任意の負荷率における特性値を容易に取得できるようになる。すなわち、負荷率がわかれば、精度の高い発電機排熱量を得た後、排熱回収量や成績係数を容易に得ることが可能となる。

本発明に従ったコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークを示す図である。 コジェネレーション・システムの機能ブロック図である。 電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８の機能ブロック図である。 ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機能ブロック図である。 本願発明に従った熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するためのシステムの概念図である。 需要予測部のハードウェア構成の機能ブロック図を示している。 需要予測部のソフトウェア構成を示す図である。 外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６の動作を示す概念図である。 比エンタルピ予測ブロック２０８及び外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６によって行われる排熱量予測の概念図である。 外気冷房（ナイトパージ）制御装置を示す機能ブロック図である。 建物外の気温の予測値、湿度の予測値、空気密度、及び比エンタルピ、建物内の気温の予測値、湿度の予測値、空気密度、比エンタルピ、換気量、及び排熱量の関係を示す図である。 各熱源機器の冷却水温予測の概念図である。 予測モデルを用いて予測した冷却水温Ｔ（ｉ）の予測値Ｔ^＊（ｉ，ｔ）と実績値との比較を示す図である。 発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性モデルの作成及びコスト計算方法を示すブロック図である。 排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率―排熱回収量特性及び負荷率―ＣＯＰ特性を示す図である。 排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のコスト計算方法を示すブロック図である。 機器特性モデル化ブロック２１２を用いて電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器モデルを求める際の各機能のブロック図である。 冷房機器のＣＯＰ特性を示す図である。 電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器特性を示す図である。 電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器特性を示す図である。 電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器特性を示す図である。 電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４のコストの計算の手順を示す機能ブロック図である。 本発明に従った熱源機器ネットワークの運転計画の最適化方法のフローチャートである。 本発明に従った熱源機器ネットワークの運転計画の最適化方法のフローチャートである。

本発明は様々な変更形態及び代替形態が可能であるが、本発明の一例としての実施形態が実施例として図面に示されており、本明細書で詳細に説明される。しかし、一例としての実施形態の本明細書における説明は、開示された特定の形態に本発明を限定することを意図するものではなく、本発明は、特許請求の範囲によって規定された本発明の趣旨及び範囲に入る全ての変更形態、同等形態、及び代替形態を含む。

（１） 熱源機器ネットワークの全体構成
図１は、本発明に従ったコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークを示す図である。

熱源機器ネットワーク１００は、受電設備１０２、燃料供給設備１０４、電気負荷１０６、電動冷凍機１０８、コジェネレーション・システム（ＣＧＳ）１２０、ガス吸収式冷温水機１１４、及び空調負荷１１６を含む。コジェネレーション・システム（ＣＧＳ）１２０は、発電設備（ＥＧＥ）１１０及び排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２を含む。

受電設備１０２は、ｔ番目（ｔ＝１，…，ｎ）の単位時間ｔにおいて、総計Ｐ_ｒｅｃ（ｔ）の電力を外部から受け取り、電力Ｐ_ｒｅｃｌ（ｔ）を電気負荷（ＥＬ）１０６に供給し、電力Ｐ_{ｒｅｃｒｅ}（ｔ）を電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８に供給する。燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４は、合計Ｆ_Ｓ（ｔ）の供給燃料のうち、燃料Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）を発電設備（ＥＧＥ）１１０に供給し、燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）を排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に供給し、燃料Ｆ_ＳＧＡＢ（ｔ）をガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４に供給する。発電設備（ＥＧＥ）１１０は、発電電力Ｐ_ＥＧ（ｔ）のうち、電力Ｐ_ＥＧｌ（ｔ）を電気負荷（ＥＬ）１０６に供給し、電力Ｐ_ＥＧＥＲ（ｔ）を電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８に供給する。また、発電設備（ＥＧＥ）１１０は、排熱Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に供給する。電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８は、冷水により冷熱Ｈ_ｃＥＲＵ（ｔ）を空調負荷１１６に供給し、ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４は、冷温水により冷熱Ｈ_ｃＧＡＢ（ｔ）を空調負荷１１６に供給する。排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２は、燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４から供給された燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）と発電設備（ＥＧＥ）１１０から供給された排熱Ｈ_ｈＥＧ（ｔ）を使用して、冷温水により冷熱Ｈ_ｃＥＸＨ（ｔ）を空調負荷１１６に供給する。

動作中、発電設備（ＥＧＥ）１１０は、温度Ｔ_ＥＧＥ（ｔ）の冷却水で設備を冷却しつつ、指定された負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）に応じた電力Ｐ_ＥＧ（ｔ）を生成する。また、発電設備（ＥＧＥ）１１０は、負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）に応じた排熱Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に供給する。電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８は、温度Ｔ_ＥＲＵ（ｔ）の冷却水で設備を冷却しつつ、指定された負荷率ｘ_ＥＲＵ（ｔ）に応じた冷熱Ｈ_ｃＥＲＵ（ｔ）を生成する。排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２は、温度Ｔ_ＥＸＨ（ｔ）の冷却水で設備を冷却しつつ、指定された負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）に応じた冷熱Ｈ_ｃＥＸＨ（ｔ）を生成する。排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の排熱回収特性は、負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）に依存して決まる。ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４は、温度Ｔ_ＧＡＢ（ｔ）の冷却水で設備を冷却しつつ、指定された負荷率ｘ_ＧＡＢ（ｔ）に応じた冷熱Ｈ_ｃＧＡＢ（ｔ）を生成する。また、各設備には冷却ポンプ等の補機が装備されており、これらの動力である電気は、受電設備及び発電設備で供給される。

単位時間ｔにおける電力需要をＰ_ｄ（ｔ）、熱需要をＨ_ｄ（ｔ）とすると、熱源機器ネットワーク１００は、
Ｐ_ｒｅｃ（ｔ）＝Ｐ_ｒｅｃｌ（ｔ）＋Ｐ_{ｒｅｃｒｅ}（ｔ） （１）
Ｐ_ＥＧ（ｔ）＝Ｐ_ＥＧｌ（ｔ）＋Ｐ_ＥＧＥＲ（ｔ） （２）
Ｆ_Ｓ（ｔ）＝Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）＋Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）＋Ｆ_ＳＧＡＢ（ｔ） （３）
Ｐ_ｒｅｃｌ（ｔ）＋Ｐ_{ｒｅｃｒｅ}（ｔ）＋Ｐ_ＥＧｌ（ｔ）＋Ｐ_ＥＧＥＲ（ｔ）＝Ｐ_ｄ（ｔ） （４）
Ｈ_ｃＥＲＵ（ｔ）＋Ｈ_ｃＥＸＨ（ｔ）＋Ｈ_ｃＧＡＢ（ｔ）＝Ｈ_ｄ（ｔ） （５）
を満たす必要がある。

（２） コジェネレーション・システム
図２は、コジェネレーション・システムの機能ブロック図である。図２において、それぞれ、図２（ａ）は、発電設備（ＥＧＥ）の機能ブロック図、図２（ｂ）は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）の機能ブロック図である。

コジェネレーション・システムは、エンジン、タービン、燃料電池といった発電装置を需要地の近くに設置し、熱交換器や吸収式冷温水機といった発電時に発生する排熱を利用する排熱利用機器で発電装置の排熱を有効利用するシステムである。

（i） 発電設備
発電設備（ＥＧＥ）１１０は、機器諸元入力部１３０２、機器諸元格納部１３０４、負荷率計算部１３０６、発電量設定部１３０８、機器特性データ入力部１３１０、機器特性データ格納部１３１２、機器特性モデル生成部１３１４、排熱量計算部１３１６、所要燃料計算部１２１８、補機類稼働判定部１３２０、コスト等計算部１３２２、計算結果格納部１３２４を含む。

発電設備（ＥＧＥ）１１０を動作させる際に、最初に、機器諸元入力部１３０２に発電設備（ＥＧＥ）１１０の定格Ｐ^{（ｒａｔ）} _ＥＧを含む諸元を入力する。入力された諸元は、機器諸元格納部１３０４に格納される。同時に、発電量設定部１３０８に所望の発電量を入力すると、発電設備（ＥＧＥ）１１０の負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）が負荷率計算部１３０６で計算される。負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）を使用することによって、排熱量計算部１３１６で、総排熱量Ｈ_ｈＥＧ ^{（ｇｒｏｓｓ）}（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））及び回収可能な排熱量（すなわち、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に供給される排熱量）Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））が計算される。排熱量という絶対値を計算する際には機器の定格が必要となるため、機器諸元格納部１３０４から機器諸元を取得して、それぞれの排熱量を計算する。

発電機は、一般的に、負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）に応じて効率（すなわち、損失）η_ＥＧＥ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））が定まるようになっており、効率η_ＥＧＥ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））が分かればそれぞれの排熱量がわかる仕組みになっている。総排熱量Ｈ_ｈＥＧ ^{（ｇｒｏｓｓ）}（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））が分かれば燃料消費量（所要燃料）Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）がわかるので、所要燃料Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）を、所要燃料計算部１３１８で計算しておく。計算された所要燃料に基づいてコストをコスト等計算部１３２２で計算する。コストを計算する際に、外部から電力料金単価、ガス料金単価、及びＣＯ_２排出原単価を取得する。排熱量の計算結果とコストの計算結果は、計算結果格納部１３２４に格納される。回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））の計算結果は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の排熱量入力部１３５６に送られる。

発電設備（ＥＧＥ）１１０は、補機類稼働判定部１３２０を含むが、補機類とは、例えば、発電設備（ＥＧＥ）１１０の冷却ポンプである。冷却ポンプの数は発電設備（ＥＧＥ）１１０の負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）によって決まってくるので、負荷率計算部１３０６からの負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）を使用することによって、補機類稼働判定部１３２０において補機類が稼働中か否かを判定する。

（ii） 排熱投入型吸収冷温水機
排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２は、機器諸元入力部１３５２、機器諸元格納部１３５４、排熱量入力部１３５６、負荷率計算部１３５８、熱量設定部１３６０、機器特性データ入力部１３６２、機器特性データ格納部１３６４、機器特性モデル生成部１３６６、排熱回収量計算部１３６８、補機類稼働判定部１３７０、ＣＯＰ計算部１３７２、所要燃料計算部１３７４、コスト計算部１３７６、計算結果格納部１３７８を含む。

排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２は、発電設備（ＥＧＥ）１１０から供給された発生した回収可能な排熱Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を使用して冷房用の冷熱を生成する熱源機器である。排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２を動作させる際に、最初に、機器諸元入力部１３５２に排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＸＨを含む諸元を入力する。入力された諸元は、機器諸元格納部１３５４に格納される。同時に、熱需要Ｈ_ｄ（ｔ）のうち排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に割り当てられた熱需要Ｈ_ｃＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｔ）を熱量設定部１３６０に入力すると、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）が負荷率計算部１３５８で計算される。排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収量Ｈ_ｈＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））は、図１５（ａ）に示されているように、負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の関数である。従って、排熱回収量Ｈ_ｈＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））は、排熱量入力部１３５６の回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））と機器特性モデル生成部１３６６の出力と機器諸元格納部１３５４からの機器諸元とを使用して、排熱回収量計算部１３６８で計算される。この際に、排熱回収量Ｈ_ｈＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））という絶対値を求めるのに機器の定格が必要となるため、機器諸元格納部１３５４から機器定格を取得して計算を行う。排熱回収量Ｈ_ｈＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））がわかると消費燃料（所要燃料）Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）がわかるので、燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４から供給を受けることが必要となる所要燃料が所要燃料計算部１３７４において計算される。

さらに、計算された所要燃料に基づいてコストをコスト計算部１３７６で計算する。コストを計算する際に、外部から電力料金単価、ガス料金単価、及びＣＯ_２排出原単価を取得する。コストの計算結果は、計算結果格納部１３７８に格納される。

（３） 電動冷凍機及びガス吸収式冷温水機
図３は、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８の機能ブロック図である。
電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８は、機器諸元入力部４０２、機器諸元格納部１４０４、負荷率計算部１４０６、熱量設定部１４０８、機器特性データ入力部１４１０、機器特性データ格納部１４１２、機器特性モデル生成部１４１４、冷却水温入力部１４１６、冷却水温格納部１４１８、ＣＯＰ計算部１４２０、所要燃料計算部１４２２、コスト計算部１４２４、計算結果格納部１４２６、補機類稼働判定部１４２８を含む。

電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８の動作は冷却水温Ｔ_ＥＲＵ（ｔ）に大きく影響を受ける。まず、機器特性データ入力部１４１０にＴ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃についてのＣＯＰ値を入力し、機器特性データ格納部１４１２に入力されたＣＯＰ値を格納しておく。これと並行して、冷却水温入力部１４１６に冷却水温Ｔ_ＥＲＵ（ｔ）を入力し、冷却水温格納部１４１８に冷却水温Ｔ_ＥＲＵ（ｔ）を格納しておく。機器特性モデル生成部１４１４では、上記のＣＯＰ値を補間することにより、機器特性ＣＯＰ（ｉ，Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ））を生成する（ｉ＝１，…，ｍは、熱源機器のインデックスを表すものとする）。生成された機器特性ＣＯＰ（ｉ，Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ））は、ＣＯＰ計算部１４２０に送られ、機器特性ＣＯＰ（ｉ，Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ））からある特定の負荷率ｘ_ＥＲＵ（ｔ_０）と冷却水温Ｔ_ＥＲＵ（ｔ_０）についてのＣＯＰ値が計算される。ＣＯＰ値がわかれば、燃料消費特性がわかるため、ある特定の熱需要に対する所要燃料を所要燃料計算部１４２２で計算することができる。所要燃料がわかれば、コスト計算部１４２４でコストを計算することができる。

図４は、ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機能ブロック図である。

ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４は、機器諸元入力部１５０２、機器諸元格納部１５０４、負荷率計算部１５０６、熱量設定部１５０８、機器特性データ入力部１５１０、機器特性データ格納部１５１２、機器特性モデル生成部１５１４、冷却水温入力部１５１６、冷却水温格納部１５１８、ＣＯＰ計算部１５２０、所要燃料計算部１５２２、コスト計算部１５２４、計算結果格納部１５２６、補機類稼働判定部１５２８を含む。

ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４は、ガスを燃焼させて内部にある冷媒を濃縮することにより、冷房用の冷熱を生成する熱源機器である。ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の動作は冷却水温Ｔ_ＧＡＢ（ｔ）に大きく影響を受ける。まず、機器特性データ入力部１５１０にＴ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃についてのＣＯＰ値を入力し、機器特性データ格納部１５１２に入力されたＣＯＰ値を格納しておく。これと並行して、冷却水温入力部１５１６に冷却水温Ｔ_ＧＡＢ（ｔ）を入力し、冷却水温格納部１５１８に冷却水温Ｔ_ＧＡＢ（ｔ）を格納しておく。機器特性モデル生成部１５１４では、入力された上記のＣＯＰ値を補間することにより、機器特性ＣＯＰ（ｉ，Ｔ_ＧＡＢ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ））を生成する。生成された機器特性ＣＯＰ（ｉ，Ｔ_ＧＡＢ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ））は、ＣＯＰ計算部１５２０に送られ、機器特性ＣＯＰ（ｉ，Ｔ_ＧＡＢ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ））からある特定の負荷率ｘ_ＧＡＢ（ｔ_０）と冷却水温Ｔ_ＧＡＢ（ｔ_０）についてのＣＯＰ値が計算される。ＣＯＰ値がわかれば、燃料消費特性がわかるため、ある特定の熱需要に対する所要燃料を所要燃料計算部１５２２で計算することができる。所要燃料がわかれば、コスト計算部１５２４でコストを計算することができる。

（４） 運転計画最適化システムの全体構成
図５は、本願発明に従った熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するためのシステムの概念図である。

本発明の最適化システム２００は、電力需要予測ブロック２０２、熱需要予測ブロック２０４、外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６、比エンタルピ予測ブロック２０８、冷却水温予測ブロック２１０、機器特性モデル化ブロック２１２、需要計算ブロック２１４、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６、実績データ入力ブロック２１８、計画・予測データ入力ブロック２２０、熱源機器・補機類諸元入力ブロック２２２、熱源機器特性データ入力ブロック２２４、運転計画作成諸元入力ブロック２２６、及び運転計画出力ブロック２２８を含む。

実績データ入力ブロック２１８及び計画・予測データ入力ブロック２２０の入力データは、各種予測ブロック２０２乃至２０８において使用される。実績データ入力ブロック２１８では、カレンダー情報、建物内外の気温θ_ｉｎ及びθ_ｏｕｔの実績値（ｔ−１以前のデータ）、建物内外の湿度ｈｕｍ_ｉｎ及びｈｕｍ_ｏｕｔの実績値、各熱源機器の冷却水温Ｔの実績値、建物内に入る人の数、イベント情報、熱源機器別の需要の実績値、及び換気熱量ＶＱの実績値が入力される。計画・予測データ入力ブロック２２０では、カレンダー情報、建物内外の気温θ_ｉｎ（ｔ）及びθ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値、建物内外の湿度ｈｕｍ_ｉｎ（ｔ）及びｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値、建物に入る人の数ＮＰ（ｔ）の予測値、イベント情報、及び換気熱量ＶＱ（ｔ）の予測値が入力される。実績データ入力ブロック２１８の入力データは、電力需要予測ブロック２０２、熱需要予測ブロック２０４、及び冷却水温予測ブロック２１０に供給される。計画・予測データ入力ブロック２２０の入力データは、電力需要予測ブロック２０２、熱需要予測ブロック２０４、外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６、比エンタルピ予測ブロック２０８、及び冷却水温予測ブロック２１０に供給される。

機器特性データとしての成績係数（ＣＯＰ）は、機器特性モデル化ブロック２１２に供給される。機器特性モデル化ブロック２１２は、発電設備（ＥＧＥ）１１０の負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）の関数として、総排熱量Ｈ_ｈＥＧ ^{（ｇｒｏｓｓ）}（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を決定し、さらに、負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）の関数として、回収可能な排熱量（すなわち、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に供給される排熱量）Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を決定する。機器特性モデル化ブロック２１２は、決定された回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を使用して、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の関数として、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収量Ｈ_ｈＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を表す。さらに、機器特性モデル化ブロック２１２は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に対して割り当てられた熱需要Ｈ_ｃＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｔ）と排熱回収量Ｈ_ｈＥＸＨ ^{（ｒｅｃ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））とから、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のガス焚き分負荷率をｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）を求め、ガス焚き分負荷率をｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）の関数として、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のガス焚きＣＯＰ特性をＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））として決定する。機器特性モデル化ブロック２１２は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の関数として、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の排熱ＣＯＰ特性をＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））として決定する。また、器特性モデル化ブロック２１２は、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の負荷率ｘ_ＥＲＵ（ｔ）及びのｘ_ＧＡＢ（ｔ）、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の冷却水温Ｔ_ＥＲＵ（ｔ）及びＴ_ＧＡＢ（ｔ）の関数として、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の熱源機器モデルＣＯＰ（ｘ（ｉ，ｔ），Ｔ（ｉ，ｔ））を計算する（ｉ＝１，…，ｍは、熱源機器のインデックスを表すものとする）。

（５） 電力需要予測ブロック及び熱需要予測ブロック
電力需要予測ブロック２０２での電力需要予測は、周知の方法で行われる。

図６は、需要予測部のハードウェア構成の機能ブロック図を示している。

需要予測部３００は、ＣＰＵ３０２、メモリ３０４、記憶装置３０６、インタフェース３０８、入力装置３１０、及び出力装置３１２を含む。ＣＰＵ３０２は、記憶装置３０６に記憶されているプログラムをメモリ３０４に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。メモリ３０４は、例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）及び／又は読取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）を含む。記憶装置３０６は、テープ・ドライブ、フロッピー（登録商標）・ドライブ、ハード・ディスク・ドライブ又はコンパクト・ディスク・ドライブを含む。インタフェース３０８は、センサ３１４と接続する、例えば、シリアルケーブルや通信ケーブル等を接続するためのインタフェースである。センサ３１４は、外気温θ_ｏｕｔを測定するセンサであってもよい。需要予測部３００は、インタフェース３０８を介してセンサ３１４から外気温θ_ｏｕｔの測定値を取得することができる。

入力装置３１０は、データの入力を受け付ける、例えば、キーボードやマウス、トラックボール、タッチパネル、マイクロフォン等を含む。出力装置１０６は、データを出力する、例えば、ディスプレイやプリンタ、スピーカ等を含む。

図７は、需要予測部のソフトウェア構成を示す図である。

需要予測部４００は、データベース４０２、実績データ（実測値）期間入力部４０４、実績データ取得部４０６、及びパラメータ推計部４０８を含む。

データベース４０２は、外気温θ_ｏｕｔの実績値を含む、熱需要予測に必要なデータを記憶する。データベース４０２には、年月日、曜日、時刻、休日等のカレンダー情報が記憶されており、そのカレンダー情報の中の日付及びある特定の単位時間ｔに関連させた形で、その単位時間ｔ以前の単位時間、例えば、単位時間ｔ−１及びｔ−２における、外気温θ_ｏｕｔの実績値、建物内空気の温度（内気温）θ_ｉｎの実績値、建物外の湿度（外湿度）ｈｕｍ_ｏｕｔの実績値、建物内の湿度（内湿度）ｈｕｍ_ｉｎの実績値、熱需要Ｈ_ｄの実績値、換気熱量ＶＱの実績値、建物内の目標設定温度、建物に入る人の数ＮＰ、及びイベントの有無ＩＶが記憶される。

換気熱量ＶＱ（ｔ）は、単位時間ｔにおいて建物を換気したことにより変化した熱量として算出される。比エンタルピは温度と湿度とから算出することができる。また、空気密度は温度と大気圧とから算出することができる。

単位時間ｔにおいて建物外から取り入れられた熱量Ｄ^ｉｎ（ｔ）は、建物外の空気の比エンタルピをｈ^ｏｕｔ（ｔ）［ｋＪ／ｋｇ］、建物外の空気の空気密度をρ^ｏｕｔ［ｋｇ／ｍ^３］、換気量をＶＶ（ｔ）［ｍ^３］とすると、
Ｄ^ｉｎ（ｔ）＝ｈ^ｏｕｔ（ｔ）×ρ^ｏｕｔ×ＶＶ（ｔ） （６）
により求めることができる。

また、単位時間ｔにおいて建物外に排出された熱量Ｄ^ｏｕｔ（ｔ）は、建物内の空気の比エンタルピをｈ^ｉｎ（ｔ）［ｋＪ／ｋｇ］、建物内の空気の空気密度をρ^ｉｎ［ｋｇ／ｍ^３］、換気量をＶＶ（ｔ）［ｍ^３］とすると、
Ｄ^ｏｕｔ（ｔ）＝ｈ^ｉｎ（ｔ）×ρ^ｉｎ×ＶＶ（ｔ） （７）
により求めることができる。

従って、換気熱量ＶＱ（ｔ）は、
ＶＱ（ｔ）＝Ｄ^ｉｎ（ｔ）−Ｄ^ｏｕｔ（ｔ） （８）
により求めることができる。

本発明では、ＣＰＵ３０２は、計画・予測データ入力ブロック２２０から取得した単位時間ｔにおける建物外の気温θ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値及び建物外の湿度ｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ）に基づいて建物外の空気の比エンタルピｈ^ｏｕｔ（ｔ）の予測値を算出し、計画・予測データ入力ブロック２２０から取得した単位時間ｔにおける建物内の気温θ_ｉｎ（ｔ）の予測値及び建物内の湿度ｈｕｍ_ｉｎ（ｔ）に基づいて建物内の空気の比エンタルピｈ^ｉｎ（ｔ）の予測値を算出する。ＣＰＵ３０２は、また、単位時間ｔにおいて換気が行われた場合にはＶＶ（ｔ）の値を取得し、換気が行われていない場合にはＶＶ（ｔ）を０とする。ＣＰＵ３０２は、所定の大気圧と、建物内外の気温θ_ｉｎ（ｔ）及びθ_ｏｕｔ（ｔ）に基づいて建物内外の空気の空気密度をρ^ｉｎ及びρ^ｏｕｔを算出する。ＣＰＵ３０２は、上記式に建物外の空気の比エンタルピをｈ^ｏｕｔ（ｔ）、建物外の空気の空気密度をρ^ｏｕｔ及び換気量ＶＶ（ｔ）を適用して、単位時間ｔにおいて建物外から取り入れられた熱量Ｄ^ｉｎ（ｔ）を算出し、上記式に建物内の空気の比エンタルピをｈ^ｉｎ（ｔ）、建物内の空気の空気密度をρ^ｉｎ及び換気量ＶＶ（ｔ）を適用して、単位時間ｔにおいて建物外に排出された熱量Ｄ^ｏｕｔ（ｔ）を算出し、上記式により換気熱量ＶＱ（ｔ）を算出する。

実績データ取得部４０６は、予測を行う単位時間を実績データ期間入力部４０４から取得し、パラメータ推計に用いる実績データのセットをデータベース４０２から取得する。パラメータ推計部４０８は、熱需要の予測モデルに用いるパラメータのセットを推計する。熱需要の予測値Ｈ_ｄ ^＊（ｔ）の予測モデルは、式
Ｈ_ｄ ^＊（ｔ）＝ｋ_０＋ｋ_１・θ_ｏｕｔ（ｔ）＋ｋ_２・ｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ）＋ｋ_３・ＮＰ（ｔ）＋ＶＱ（ｔ） （９）
によって表される。ここで、ｋ_０は定数であり、ｋ_１、ｋ_２、及びｋ_３は回帰係数である。パラメータ推計部４０８は、変量のセットΩ_１＝［θ_ｏｕｔ（ｔ），ｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ），ＮＰ（ｔ），ＶＱ（ｔ）］の多数のサンプルを使用して、定数ｋ_０及び回帰係数ｋ_１、ｋ_２、及びｋ_３の推計を行い、推計処理は、一般的な回帰分析の手法により行われる。代替的に、推計処理は、ＬＭＳアルゴリズムを用いて適応的に行われてもよい。

パラメータ推計部４０８は、推計したパラメータのセットＫ＝［ｋ_０，ｋ_１，ｋ_２，ｋ_３］をデータベース４０２に格納する。ＣＰＵ３０２は、単位時間ｔにおける変量のセットΩ_１＝［θ_ｏｕｔ（ｔ），ｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ），ＮＰ（ｔ），ＶＱ（ｔ）］に格納したパラメータのセットＫ＝［ｋ_０，ｋ_１，ｋ_２，ｋ_３］を適用して、熱需要の予測値Ｈ_ｄ ^＊（ｔ）を計算する。

代替的に、熱需要予測は、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、カルマンフィルタ等のモデル、時系列解析、ファジー理論等の手法を用いて行われても良い。

建物に入る人の数ＮＰが増えれば熱需要も増加するが、小売店や飲食店等の店舗においては、経験的に、曜日や時間帯によって来客数が変動する。また、建物のエリア内においてイベントが開催された場合には通常とは異なる人の数ＮＰとなるが、イベントの有無を表すＩＶも考慮される。上記の予測モデルによれば、曜日や時間帯、イベントの有無を考慮することで、熱需要の予測値の精度が向上する。

（６） 外気冷房（ナイトパージ）ブロック
図８は、外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６の動作を示す概念図である。

図９は、比エンタルピ予測ブロック２０８及び外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６によって行われる排熱量予測の概念図である。

図５及び図９を参照すると、比エンタルピ予測ブロック２０８は、実績データ入力ブロック２１８からカレンダー情報、建物内外の気温θ_ｉｎ及びθ_ｏｕｔの実測値（ｔ−１以前のデータ）、及び建物内外の湿度ｈｕｍ_ｉｎ及びｈｕｍ_ｏｕｔの実測値を取得し、計画・予測データ入力ブロック２２０からカレンダー情報、建物内外の気温θ_ｉｎ（ｔ）及びθ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値、及び建物内外の湿度ｈｕｍ_ｉｎ（ｔ）及びｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値を取得する。上記のように、比エンタルピ予測ブロック２０８は、単位時間ｔにおける建物外の気温θ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値及び建物外の絶対湿度ｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ）に基づいて建物外の空気の比エンタルピをｈ^ｏｕｔ（ｔ）の予測値を算出し、単位時間ｔにおける建物内の気温θ_ｉｎ（ｔ）の予測値及び建物内の絶対湿度ｈｕｍ_ｉｎ（ｔ）に基づいて建物内の空気の比エンタルピをｈ^ｉｎ（ｔ）の予測値を算出する。比エンタルピ予測ブロック２０８は、予測した建物内外の空気の比エンタルピｈ^ｉｎ（ｔ）及びｈ^ｏｕｔ（ｔ）を外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６に供給する。

図１０は、外気冷房（ナイトパージ）制御装置を示す機能ブロック図である。

外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６は、実績データ入力ブロック２１８から取得した建物外の気温θ_ｏｕｔの実績値及び建物外の湿度ｈｕｍ_ｏｕｔに基づいて建物外の空気のエンタルピの実績値を算出し、実績データ入力ブロック２１８から取得した建物内の気温θ_ｉｎの実績値及び建物内の湿度ｈｕｍ_ｉｎに基づいて建物内の空気のエンタルピの実績値を算出する。外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６は、比エンタルピ予測ブロック２０８から建物外の空気のエンタルピの予測値及び建物外の空気のエンタルピの予測値を取得する。

ナイトパージ時間帯判定装置７０４は、比エンタルピ予測ブロック２０８から取得した建物外の空気の比エンタルピをｈ^ｏｕｔ（ｔ）の予測値及び建物内の空気の比エンタルピをｈ^ｉｎ（ｔ）の予測値に基づいて各単位時間ｔにおけるエンタルピ差予測値を算出し、ナイトパージ設定装置７０２で設定された基準エンタルピ差以上のエンタルピ差があり、最もエンタルピ差の大きい単位時間を選択する。ナイトパージ実行判定装置７０６は、ナイトパージ設定装置７０２で設定されたナイトパージの基準エンタルピ差に基づいて、ナイトパージ時間帯判定装置７０４によって求められたナイトパージ実行時間帯の予測エンタルピ差が最大となる単位時間から、又は、基準エンタルピ差を越える予測単位時間から、建物内の空気のエンタルピの実績値から建物外の空気のエンタルピの実績値を減じた差が基準エンタルピ差を越えているか否かを判定する。タイマ装置７０８は、ナイトパージ実行判定装置７０６が判定した、建物内外のエンタルピ差の実績値の間の差が基準エンタルピ差を越えている単位時間を検出し、検出した単位時間をナイトパージ実行判定装置７０６に送る。ナイトパージ実行判定装置７０６は、タイマ装置７０８が検出した単位時間からナイトパージ設定装置７０２で設定されたナイトパージ継続時間が経過した場合にナイトパージの終了の判定を行う。

外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６の排熱量予測ブロック６０８は、建物外の空気の比エンタルピｈ^ｏｕｔ（ｔ）の予測値、建物外の空気の空気密度ρ^ｏｕｔ、及び予定換気量ＶＶ（ｔ）に基づいて、単位時間ｔにおいて建物外から取り入れられた熱量Ｄ^ｉｎ（ｔ）の予測値を算出し、建物内の空気の比エンタルピｈ^ｉｎ（ｔ）の予測値、建物内の空気の空気密度ρ^ｉｎ、及び予定換気量ＶＶ（ｔ）に基づいて、単位時間ｔにおいて建物外に排出された熱量Ｄ^ｏｕｔ（ｔ）の予測値を算出する。排熱量予測ブロック６０８は、建物外から取り入れられた熱量Ｄ^ｉｎ（ｔ）の予測値から建物外に排出された熱量Ｄ^ｏｕｔ（ｔ）の予測値を減じて、換気熱量ＶＱ（ｔ）の予測値を算出し、これに基づいて、排熱量の予測値を求める。

図１１は、建物外のθ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値、湿度ｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ）の予測値、空気密度ρ^ｏｕｔ、及び比エンタルピｈ^ｏｕｔ（ｔ）、建物内の気温θ_ｉｎ（ｔ）の予測値、湿度ｈｕｍ_ｉｎ（ｔ）の予測値、空気密度ρ^ｉｎ、及び比エンタルピｈ^ｉｎ（ｔ）、換気量ＶＶ（ｔ）、及び排熱量の関係を示す図である。

排熱量の予測値を求めると、熱需要の予測値Ｈ_ｄ ^＊（ｔ）のうちどれだけを外気冷房で賄えるかを予測することができる。上記のように、電力需要予測ブロック２０２、熱需要予測ブロック２０４、外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６、及び比エンタルピ予測ブロック２０８を取り込むことにより、より正確な電力需要Ｐ_ｄ（ｔ）及び熱需要Ｈ_ｄ（ｔ）を計算することができる。

（７） 冷却水温予測ブロック
図１２は、各熱源機器の冷却水温予測の概念図である。

本発明では、各熱源機器の運転効率を上げるために、各熱源機器の冷却水温Ｔ（ｉ，ｔ）の予測精度の向上を図る。冷熱負荷が大きく、負荷変動の大きいビルやデパート等の空調には複数の熱源機器が設置されており、コストが小さくなるなどの目的に沿って運転計画を作成して、これに基づいて熱源機器の運転を行っている。熱源機器の冷凍能力に関しては、過去の実績を参考にして運転計画を作成しているのが現状であるが、実際の冷凍能力は冷却水温に大きく依存している。運転計画作成のためには冷却水温が重要であるが、運転計画作成の際に冷却水温を予測する先行技術は、現段階では存在しない。

熱源を通過した冷却水は、一般的に、冷却塔へ送水され、そこで冷却される。従って、冷却水温は、熱源の放熱量（すなわち、空調需要）と外気温の影響を大きく受けることが予想される。そこで、本発明では、熱需要予測結果と気象庁等から公表される予測気温値を説明変数として使用し、冷却水温を予測する。

冷却水温予測ブロック２１０は、実績データ入力ブロック２１８からカレンダー情報、建物外の気温θ_ｏｕｔの実績値、各熱源機器（ｉ＝１，…，ｍ）の冷却水温Ｔ（ｉ）の実績値、及び熱需要Ｈ_ｄの実績値を取得し、計画・予測データ入力ブロック２２０からカレンダー情報及び建物外の気温θ_ｏｕｔの予測値θ^＊ _ｏｕｔ（ｔ）を取得する。冷却水温予測ブロック２１０は、また、熱需要予測ブロック２０４から熱需要Ｈ_ｄの予測値Ｈ^＊ _ｄ（ｔ）を取得する。ｌ_０を定数、ｌ_１、ｌ_２、ｌ_３、及びｌ_４を回帰係数として、冷却水温Ｔ（ｉ，ｔ）の予測モデルは、
Ｔ^＊（ｉ，ｔ）＝ｌ_０＋ｌ_１・θ^＊ _ｏｕｔ（ｔ）＋ｌ_２・θ_ｏｕｔ（ｔ−１）＋ｌ_３・Ｔ（ｉ，ｔ−１）＋ｌ_４・（Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−１）−Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−２）） （ｉ＝１，…、ｍ） （１０）
で表される。

冷却水温予測ブロック２１０は、変量のセットΩ_２＝［θ^＊ _ｏｕｔ（ｔ），θ_ｏｕｔ（ｔ−１），Ｔ（ｉ，ｔ−１），Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−１），Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−２）］の多数のサンプルを使用して、定数ｌ_０、及び回帰係数ｌ_１、ｌ_２、ｌ_３、及びｌ_４の推計を行い、推計処理は、一般的な回帰分析の手法により行われる。代替的に、推計処理は、ＬＭＳアルゴリズムを用いて適応的に行われてもよい。

冷却水温予測ブロック２１０は、推計したパラメータのセットＬ＝［ｌ_０，ｌ_１，ｌ_２，ｌ_３，ｌ_４］を図示しないデータベースに格納する。冷却水温予測ブロック２１０は、変量のセットΩ_２＝［θ^＊ _ｏｕｔ（ｔ），θ_ｏｕｔ（ｔ−１），Ｔ（ｉ，ｔ−１），Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−１），Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−２）］に格納したパラメータのセットＬ＝［ｌ_０，ｌ_１，ｌ_２，ｌ_３，ｌ_４］を適用して、冷却水温Ｔ（ｉ）の予測値Ｔ^＊（ｉ，ｔ）を計算する。

図１３は、式（１０）で示される予測モデルを用いて予測した冷却水温Ｔ（ｉ）の予測値Ｔ^＊（ｉ，ｔ）と実績値との比較を示す図である。

冷却水温予測は、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、カルマンフィルタ等のモデル、時系列解析、ファジー理論等の手法を用いて行われても良い。

冷却水の水温を予測するのは、各熱源機器において冷却水は設備冷却後に元の場所に戻されるため、各熱源機器の負荷率ｘ（ｉ，ｔ）及び効率（すなわち、燃料及び電力の消費特性）と相関を持っているためであり、冷却水の水温を予測することは、各熱源機器の機器モデルを決定する上で必要だからである。予測モデル（１０）に熱需要Ｈ_ｄを取り込むのは、熱需要Ｈ_ｄの値が冷却水の水温予測の過程でフィードバックとして作用するからである。式（１０）の最後の項、すなわち、（Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−１）−Ｈ_ｄ（ｉ，ｔ−２））は熱需要Ｈ_ｄの増加率（勾配）であるが、この項は、温度変化の値では補えない部分を補足する補正項として作用する。

上記のように、熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するためのシステムに、電力需要予測ブロック２０２、熱需要予測ブロック２０４、外気冷房（ナイトパージ）ブロック２０６、及び比エンタルピ予測ブロック２０８を取り込むことにより、より正確な電力需要及び熱需要の計算が可能となる。需要計算ブロック２１４は、上記のブロックからの情報に基づいて、単位時間ｔにおける電力需要Ｐ_ｄ（ｔ）及び熱需要Ｈ_ｄ（ｔ）を計算する。

（８） 機器特性モデル化ブロック（コジェネレーション・システムの場合）
一般的に、空調負荷が大きく、負荷変動の大きいビルやデパート等の空調には複数の熱源機器が設置されており、コストが小さくなるなどの目的に沿って運転計画を作成して、これに基づいて多種多様な熱源機器からなる熱源機器ネットワークの運転を行っている。

ここで、発電設備と排熱利用吸収冷温水機とからなるコジェネレーション・システムの運転計画作成の際には、実測もしくはシュミュレーションによって得られた特性カーブを機器メーカーから入手し、これを運転計画システムに入力することにより運転計画を作成しているのが現状である。

本発明は、メーカーから提供される特性データを用いて、特性関数を推計してモデル化し、任意の負荷率における特性値を容易に取得できるようにすることを目的の１つとしている。

ここで、コジェネレーション・システムの場合には、発電を行なうためのガスエンジン、ガスタービン、燃料電池等の原動機と、発電時に発生する熱を利用する熱交換器、熱で駆動する吸収式冷温水器等の排熱利用機器から構成され、発電出力と熱の両方を有効に利用しなければ、本来の効率を発揮できない。本発明においても、排熱投入型吸収冷温水機は発電機からの排熱を利用しているため、発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性と排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の機器特性をモデル化する必要がある。

本発明においては、メーカーから提供される特性カーブを、負荷率を変数として、発電設備（ＥＧＥ）１１０における排熱量と排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２における排熱回収量及び成績係数（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ（ＣＯＰ））を回帰して、係数を推計する。すなわち、負荷率がわかれば、精度の高い発電機排熱量を得た後、排熱回収量や成績係数を容易に得ることが可能となる。

（i） 発電機の機器特性モデルの作成及びコスト計算方法
図１４は、発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性モデルの作成及びコスト計算方法を示すブロック図である。

発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性モデル化ブロック２１２は、発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性データ格納部１３１２から発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性を取得する。機器特性データとして、発電設備（ＥＧＥ）１１０の負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）が、ｘ_ＥＧＥ（ｔ）＝５０［％］，７５［％］，１００［％］の各値をとる場合について、それぞれ、入熱量［ＭＪ／ｈ］、軸出力［ＭＪ／ｈ］、冷却水熱量［ＭＪ／ｈ］、排気ガス熱量［ＭＪ／ｈ］、インタークーラー熱量［ＭＪ／ｈ］、放熱量［ＭＪ／ｈ］の各値が与えられている。ここで、入熱量は、燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４から発電設備（ＥＧＥ）１１０に供給される燃料Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）を燃焼させた際に発生する熱量を示しており、軸出力は、発電設備（ＥＧＥ）１１０に供給される燃料Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）を燃焼させた際に発生する熱量のうち、発電機のタービンの軸を回すために当該熱量がタービンに対してする仕事量を示しており、冷却水熱量は、冷却水に放熱される熱量を示しており、排気ガス熱量は、排気ガス中に含まれる熱量を示しており、インタークーラー熱量は、冷却フィンから放熱される熱量を示しており、放熱量は、発電設備の壁面等から放熱される熱量を示している。

ここで、発電設備（ＥＧＥ）１１０の総排熱量Ｈ^{（ｇｒｏｓｓ）} _ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））は、冷却水熱量［ＭＪ／ｈ］、排気ガス熱量［ＭＪ／ｈ］、インタークーラー熱量［ＭＪ／ｈ］、及び放熱量［ＭＪ／ｈ］の合計をとることで求められ、
となる。ここで、ｋ＝１，…，４は、冷却水熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝１）、排気ガス熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝２）、インタークーラー熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝３）、及び放熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝４）のそれぞれに対応しており、ｃ_ｋは定数であり、ｂ_ｋは負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）に乗じる係数である。ｘ（ｔ｜ＥＧＥ）はｘ_ＥＧＥ（ｔ）を表している。このうち、回収可能な排熱は、冷却水熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝１）及び排気ガス熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝２）であるので、回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））は、
となる。

発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性モデル生成部１３１４は、負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）＝５０［％］，７５［％］，１００［％］についての冷却水熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝１）、排気ガス熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝２）、インタークーラー熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝３）、及び放熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝４）の値を内挿補間して、任意の負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）についてパラメータのセット［ｃ_ｋ，ｂ_ｋ］（ｋ＝１，…，４）を推計する。代替的に、発電設備（ＥＧＥ）１１０の機器特性モデル生成部１３１４は、離散的な負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）の値に対する冷却水熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝１）、排気ガス熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝２）、インタークーラー熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝３）、及び放熱量［ＭＪ／ｈ］（ｋ＝４）の値の多数のサンプルを使用して重回帰分析を行い、パラメータのセット［ｃ_ｋ，ｂ_ｋ］（ｋ＝１，…，４）を推計しても良い。機器特性モデル生成部１３１４は、推計したパラメータのセット［ｃ_ｋ，ｂ_ｋ］を熱源機器運転計画最適化ブロック２１６に送り、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、熱源機器モデル記憶ブロック２１６ａに受け取ったパラメータのセット［ｃ_ｋ，ｂ_ｋ］を格納する。

発電設備（ＥＧＥ）１１０の負荷率計算部１３０６は、機器諸元格納部１３０４に格納されている機器定格を取得し、電力需要をＰ_ｄ（ｔ）のうち発電設備（ＥＧＥ）１１０に割り当てられている発電電力Ｐ_ＥＧ（ｔ）の値を発電量設定部１３０８から取得し、負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）を計算する。計算された負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）は、排熱量計算部１３１６と所要燃料計算部１３１８に送られる。所要燃料計算部１３１８では、機器特性モデル生成部１３１４からのパラメータのセット［ｃ_ｋ，ｂ_ｋ］と、負荷率ｘ_ＥＧＥ（ｔ）を使用して、式（１１）に従って発電設備（ＥＧＥ）１１０の総排熱量Ｈ^{（ｇｒｏｓｓ）} _ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を計算する。所要燃料計算部１３１８は、さらに、発電量Ｐ_ＥＧ（ｔ）と発電機の効率（すなわち、損失）η_ＥＧＥ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））と総排熱量Ｈ^{（ｇｒｏｓｓ）} _ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））とを用いて、所要燃料Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）を、
Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）＝Ｐ_ＥＧ（ｔ）／η_ＥＧＥ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））＋Ｈ^{（ｇｒｏｓｓ）} _ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ）） （１３）
として求める。求めた所要燃料Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）は、コスト等計算部１３２２に送られ、コスト等計算部１３２２は、発電設備（ＥＧＥ）１１０の総コストをＥＸ_ＥＧＥ（ｔ）、燃料単価をｐ_ｆｕｅ、電力単価をｐ_ｐｏｗ、補機類駆動用電力をＰ_ＥＧＰ（ｔ）とすると、総コストＥＸ_ＥＧＥ（ｔ）を、
ＥＸ_ＥＧＥ（ｔ）＝Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ）×ｐ_ｆｕｅ＋Ｐ_ＥＧＰ（ｔ）×ｐ_ｐｏｗ （１４）
として求める。

（II） 排熱投入型吸収冷温水機の機器特性モデルの作成及びコスト計算方法
排熱回収型吸収冷温水機は、いわゆる、ジェネリンクと呼ばれるものであるが、発電設備のガスエンジンの排温水を補助熱源として有効利用することで、主燃料であるガスの使用量を定格時の冷凍出力比率で２０乃至４０パーセント削減可能な冷温水機である。従って、排熱のみを熱源として冷房負荷の冷熱を供給できるときは、排熱のみで動作し、排熱のみで熱需要を賄いきれなくなると、燃料供給設備から供給を受けたガスを使用して動作する。また、排熱を利用できない場合、例えば、発電設備のガスエンジンが停止している等の場合には、ガスのみで動作する。従って、排熱投入型吸収冷温水機のＣＯＰ特性は、（１） 排熱のみで動作する場合（排熱ＣＯＰ特性の場合）、（２） 排熱＋ガスで動作する場合、（３） ガスのみで動作する場合（ガス焚きＣＯＰ特性の場合）で異なる特性となる。排熱＋ガスで動作する場合のＣＯＰ特性は、排熱ＣＯＰ特性及びガス焚きＣＯＰ特性から導き出すことができる。

図１５は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率―排熱回収量特性及び負荷率―ＣＯＰ特性を示す図である。図１５（ａ）は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率―排熱回収容量特性を示している。

排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の排熱量入力部１３５６は、発電設備（ＥＧＥ）１１０の排熱量計算部１３１６で計算された回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））の計算結果を受け取る。機器諸元入力部１３５２に排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の冷熱出力Ｈ_ｃＥＸＨ（ｔ）の定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＸＨ等の定格を表す諸元が入力され、熱需要Ｈ_ｄ（ｔ）のうち排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に割り当てられた熱需要である熱量設定値Ｈ_ｃＥＸＨ ^{（ｒｅｑ）}（ｔ）を熱量設定部１３６０に入力すると、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）が負荷率計算部１３５８で計算される。

図１５（ａ）に示されているように、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））は、負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の関数である。図１５（ａ）において、０≦ｘ_ＥＸＨ（ｔ）≦ｘ_０（ｘ_０≒５８％）の範囲内では、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））は、負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）に比例して増加するが、負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）がｘ_０を超えると、負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の３次関数で近似されるプロファイルに従って減少する。排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の最大値は、おおよそ５８０［ｋＷ］である。従って、ｄ_０を定数項、ｄ_１を係数、ｅ_０を定数項、ｅ_１、ｅ_２、ｅ_３を係数とすると、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））は、
で表される。パラメータのセット［ｄ_０，ｄ_１］及び［ｅ_０，ｅ_１，ｅ_２，ｅ_３］は、離散的な負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の値に対するＨ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の値を内挿補間して、任意の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）についてのＨ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の値を求めることができるように推計することができる。代替的に、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の機器特性モデル生成部１３６６は、離散的な負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の値に対するＨ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の値の多数のサンプルを使用して重回帰分析を行い、パラメータのセット［ｄ_０，ｄ_１］及び［ｅ_０，ｅ_１，ｅ_２，ｅ_３］を推計しても良い。

発電設備（ＥＧＥ）１１０からの回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））及び排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））がわかると、排熱回収量計算部１３６８は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を、
Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））＝ｍｉｎ｛Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ）），Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））｝ （１６）
として決定する。すなわち、回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））と排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））のうちのいずれか小さなほうを排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））として決定する。これは、冷房需要Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）は大きい（この場合には、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）が大きくなる）が、発電設備（ＥＧＥ）１１０が発電する発電電力Ｐ_ＥＧ（ｔ）があまり大きくなく（電力需要をＰ_ｄ（ｔ）があまり大きくなく）、排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））よりも回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））自体が小さい場合には、少ない排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））をそのまま使い、残りは、燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４から供給された燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）を使用して、冷熱Ｈ_ｃＥＸＨ（ｔ）を生成せざるを得ない。逆に、発電設備（ＥＧＥ）１１０からの回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））が、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を超えている場合には、排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の分だけ目いっぱい回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））を利用するということである。

図１５（ｂ）は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率―ＣＯＰ特性を示している。排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のＣＯＰ特性は、大きく分けて、（１） 排熱のみで動作する場合（排熱ＣＯＰ特性の場合）、（２） 排熱＋ガスで動作する場合、（３） ガスのみで動作する場合（ガス焚きＣＯＰ特性の場合）で異なる特性となる。排熱＋ガスで動作する場合のＣＯＰ特性は、排熱ＣＯＰ特性及びガス焚きＣＯＰ特性から導き出すことができる。排熱ＣＯＰ特性は、投入排熱１単位当たりでどの程度熱需要を充足することができるかを示す尺度である。

上記のように、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２では、熱量設定部１３６０に、熱需要Ｈ_ｄ（ｔ）のうち排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に割り当てられた熱需要である熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）を入力すると、負荷率計算部１３５８が、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）を計算する。ここで、排熱のみで動作する場合（上記の場合（１））の排熱回収ＣＯＰ特性をＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））、ｆ_０を定数項、ｆ_１、ｆ_２、ｆ_３を係数とすると、排熱回収ＣＯＰ特性は、
で表すことができる。上記と同様に、パラメータのセット［ｆ_０，ｆ_１，ｆ_２，ｆ_３］は、離散的な負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の値に対するＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の値を内挿補間して、任意の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）についてのＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の値の値を求めることができるように推計することができる。代替的に、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の機器特性モデル生成部１３６６は、離散的な負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）の値に対するＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））の値の多数のサンプルを使用して重回帰分析を行い、パラメータのセット［ｆ_０，ｆ_１，ｆ_２，ｆ_３］を推計しても良い。

排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”が決定されると、排熱回収量計算部１３６８は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の発電機排熱回収分Ｈ^{（ｒｅｃ）} _{ｃＥＧＥＸＨ}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を、
Ｈ^{（ｒｅｃ）} _{ｃＥＧＥＸＨ}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））＝ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））・Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ）） （１８）
として求めることができる。

図１６は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のコスト計算方法を示すブロック図である。

排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２は、排熱量入力部１３５６で、発電設備（ＥＧＥ）１１０の排熱量計算部１３１６で計算された回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））の計算結果を受け取る。一方、負荷率計算部１３５８は、熱量設定部１３６０から、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２に割り当てられた熱需要である熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）を受け取り、機器諸元格納部１３５４から冷熱出力Ｈ_ｃＥＸＨ（ｔ）の定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＸＨを受け取り、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）を計算する。この負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）から、式（１５）に従って、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を求めることができ、排熱回収量計算部１３６８は、式（１６）に従って、実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を求めることができる。さらに、この負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）から、図１５（ｂ）の（１）に示されている排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”を、式（１７）に従って求めることができ、実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））と排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”から、発電機排熱回収分Ｈ^{（ｒｅｃ）} _{ｃＥＧＥＸＨ}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を求めることができる。

熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）、実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））、排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”、定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＸＨがわかると、負荷率計算部１３５８は、ガス焚き分負荷率をｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）を、
として求めることができる。式（１９）では、熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）から発電機排熱回収分Ｈ^{（ｒｅｃ）} _{ｃＥＧＥＸＨ}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））、すなわち、ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））×Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を減じ、その減じたものと０とを比較し、大きいものを選択する。そして、その選択したものを定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＸＨで割り、その割った値と１とを比較し、小さいほうを選択し、選択したものに１００を乗じてガス焚き分負荷率をｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）を求める。つまり、満たすべき需要である熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）のうち実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））で賄えない部分を求め、その部分と定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＸＨとからガス焚き分負荷率ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）を求めるものである。従って、式（１９）から明らかであるように、発電機排熱回収分Ｈ^{（ｒｅｃ）} _{ｃＥＧＥＸＨ}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））が熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）を上回ってしまう場合、すなわち、Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）−ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））×Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））≦０となってしまう場合には、燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４から供給された燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）を使う必要はなく、ガス焚き分負荷率をｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）は０となる。

図１５（ｂ）に示されているように、ガス焚きＣＯＰ特性“ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））”は、ガス焚き分負荷率をｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）の関数となる。ここで、ｇ_０を定数項、ｇ_１、ｇ_２、ｇ_３を係数とすると、ＣＯＰ計算部１３７２は、ガス焚きＣＯＰ特性“ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））”を、
ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））＝ｇ_０＋ｇ_１・ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）＋ｇ_２・｛ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）｝^２＋ｇ_３・｛ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）｝^３ （２０）
として求めることができる。上記と同様に、パラメータのセット［ｇ_０，ｇ_１，ｇ_２，ｇ_３］は、離散的な負荷率ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）の値に対するＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））の値を内挿補間して、任意の負荷率ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）についてのＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））の値を求めることができるように推計することができる。代替的に、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の機器特性モデル生成部１３６６は、離散的な負荷率ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）の値に対するＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））の値の多数のサンプルを使用して重回帰分析を行い、パラメータのセット［ｇ_０，ｇ_１，ｇ_２，ｇ_３］を推計しても良い。

熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）、実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））、排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”、ガス焚きＣＯＰ特性“ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））”がわかると、所要燃料計算部１３７４は、所要燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）を、
Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）＝ｍａｘ［Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）−｛ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））×Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））｝，０］／ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ）） （２１）
として求めることができる。式（２１）は、満たすべき需要である熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）のうち実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））で賄えない部分を求め、その部分とガス焚きＣＯＰ特性“ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））”とから所要燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）を求めるものである。従って、式（２１）から明らかであるように、発電機排熱回収分Ｈ^{（ｒｅｃ）} _{ｃＥＧＥＸＨ}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））が熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）を上回ってしまう場合、すなわち、Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＸＨ（ｔ）−ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））×Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ））≦０となってしまう場合には、燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４から供給された燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）を使う必要はない。

求めた所要燃料Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）は、コスト等計算部１３７６に送られる。コスト等計算部１３７６は、燃料単価をｐ_ｆｕｅ、電力単価をｐ_ｐｏｗ、補機類駆動用電力をＰ_ＥＸＨＰ（ｔ）とすると、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の総コストをＥＸ_ＥＸＨ（ｔ）を、
ＥＸ_ＥＸＨ（ｔ）＝Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ）×ｐ_ｆｕｅ＋Ｐ_ＥＸＨＰ（ｔ）×ｐ_ｐｏｗ （２２）
として求める。

（９） 機器特性モデル化ブロック（電動冷凍機及びガス吸収式冷温水機の場合）
図１７は、機器特性モデル化ブロック２１２を用いて電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器モデルを求める際の各機能のブロック図である。

電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の特性は、通常、実測もしくはシミュレーションによって得られた特性カーブを機器メーカーから入手し、これを運転計画最適化システムへ入力することによって作成される。これらの熱源機器の運転効率に影響を与える主な要因は冷却水温と負荷率であるが、メーカーから提供される機器特性は代表的な冷却水温に対する不連続的な機器特性データしかないため、他の冷却水温における特性値は、何らかの方法で推測せざるを得ないのが現状である。この点に関して、従来技術は、その推測方法を提示していない。

本発明においては、不連続的な機器特性データを使用して、統計的な手法に従って代表的な冷却水温以外の水温における機器特性値を推計して、パラメトリックな方法で冷却水温及び負荷率の関数として表すことでモデル化し、任意の冷却水温における機器特性値を容易に取得できるようにする。一例として、負荷率を変数として不連続的な特性カーブについて冷却水温毎に回帰分析を行い、負荷率の回帰係数を推計する。

電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４等の熱源機器の成績係数（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ（ＣＯＰ））は、図１８に示されるように、通常、複数の離散的な冷却水温値Ｔについて計測したＣＯＰ値をプロットしたもので与えられる。熱源機器特性データ入力ブロック２２４は、上記の離散的なＴについての不連続的なＣＯＰ値データを取得する。熱源機器特性データ入力ブロック２２４は、機器特性データとして不連続的なＣＯＰ値を機器特性モデル化ブロック２１２に供給する。

機器特性モデル化ブロック２１２は、熱源機器特性データ入力ブロック２２４から各熱源機器の冷却水温Ｔ及び負荷率ｘ（ｉ，ｔ）、そして離散的な冷却水温値Ｔについての不連続的なＣＯＰ値データを取得する。機器特性モデル化ブロック２１２は、さらに、冷却水温予測ブロック２１０から冷却水温の予測値Ｔ^＊（ｉ，ｔ）を取得する。

例えば、図１８を参照すると、ＣＯＰ値データは、Ｔ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃について、それぞれの冷却水温ごとの曲線として得られる。機器特性モデル化ブロック２１２は、例えば、スプライン補間（ｓｐｌｉｎｅ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）法を使用して、それぞれの冷却水温ごとの各曲線を、負荷率ｘ（ｉ，ｔ）の３次関数として記述する。ＣＯＰ値データの各曲線を表す関数は、例えば、
ＣＯＰ（ｉ，１７，ｘ（ｉ，ｔ））＝ａ_０（ｉ，１７）＋ａ_１（ｉ，１７）・ｘ（ｉ，ｔ）＋ａ_２（ｉ，１７）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^２＋ａ_３（ｉ，１７）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^３
ＣＯＰ（ｉ，２０，ｘ（ｉ，ｔ））＝ａ_０（ｉ，２０）＋ａ_１（ｉ，２０）・ｘ（ｉ，ｔ）＋ａ_２（ｉ，２０）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^２＋ａ_３（ｉ，２０）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^３
ＣＯＰ（ｉ，２４，ｘ（ｉ，ｔ））＝ａ_０（ｉ，２４）＋ａ_１（ｉ，２４）・ｘ（ｉ，ｔ）＋ａ_２（ｉ，２４）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^２＋ａ_３（ｉ，２４）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^３
ＣＯＰ（ｉ，２８，ｘ（ｉ，ｔ））＝ａ_０（ｉ，２８）＋ａ_１（ｉ，２８）・ｘ（ｉ，ｔ）＋ａ_２（ｉ，２８）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^２＋ａ_３（ｉ，２８）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^３
ＣＯＰ（ｉ，３２，ｘ（ｉ，ｔ））＝ａ_０（ｉ，３２）＋ａ_１（ｉ，３２）・ｘ（ｉ，ｔ）＋ａ_２（ｉ，３２）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^２＋ａ_３（ｉ，３２）・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^３
として求めることができる。冷却水温Ｔ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃についての関数を決定する際に、１組のパラメータＡ＝［ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３］が得られるが、このパラメータＡは、冷却水温Ｔ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃ごとに得られる。機器特性モデル化ブロック２１２は、例えば、スプライン補間法を使用して、このパラメータＡを、Ｔ（ｉ，ｔ）の関数として、
ａ_０（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））＝α_０＋α_１・Ｔ（ｉ，ｔ）＋α_２・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^２＋α_３・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^３ （２３ａ）
ａ_１（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））＝β_０＋β_１・Ｔ（ｉ，ｔ）＋β_２・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^２＋β_３・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^３ （２３ｂ）
ａ_２（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））＝γ_０＋γ_１・Ｔ（ｉ，ｔ）＋γ_２・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^２＋γ_３・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^３ （２３ｃ）
ａ_３（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））＝δ_０＋δ_１・Ｔ（ｉ，ｔ）＋δ_２・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^２＋δ_３・｛Ｔ（ｉ，ｔ）｝^３ （２３ｄ）
のように求める。

次いで、機器特性モデル化ブロック２１２は、上記の（１１ａ）乃至（１１ｄ）によって定まるパラメータＡ＝［ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３］を冷却水温Ｔ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃について決定された関数に適用して、各熱源機器（ｉ＝１，…，ｍ）Ｔ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃についてのＣＯＰ値を、
ＣＯＰ（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ），ｘ（ｉ，ｔ））＝ａ_０（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））＋ａ_１（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））・ｘ（ｉ，ｔ）＋ａ_２（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^２＋ａ_３（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ））・｛ｘ（ｉ，ｔ）｝^３ ｆｏｒ （ｉ，ｔ） （ｉ＝１，…，ｍ），（ｔ＝１，…，ｎ） （２４）
として求める。

次いで、機器特性モデル化ブロック２１２は、各冷却水温Ｔ＝１７℃、２０℃、２４℃、２８℃、３２℃におけるＣＯＰ値を補間することにより、そのほかの冷却水温Ｔ（ｉ，ｔ）における値を求める。補間された関数は、各熱源機器（ｉ＝１，…，ｍ）ごとに求められ、すべての冷却水温Ｔ（ｉ，ｔ）及び負荷率ｘ（ｉ，ｔ）についての機器特性値を表す関数を求めるように補間が行われるので、機器特性モデルＣＯＰ（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ），ｘ（ｉ，ｔ））におけるｔの依存性は除かれる。

本実施形態においては、各熱源機器（ｉ＝１，…，ｍ）ごとの熱源機器モデルＣＯＰ（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ），ｘ（ｉ，ｔ））を求めることは、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４等の各熱源機器（ｉ＝１，…，ｍ）ごとに行列
を求めることと同じである。

機器特性モデル化ブロック２１２は、求めた機器特性ＣＯＰ（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ），ｘ（ｉ，ｔ））を表す行列Ｖ（ｉ，ｔ）を熱源機器運転計画最適化ブロック２１６に送り、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、熱源機器モデル記憶ブロック２１６ａに受け取った行列Ｖ（ｉ，ｔ）を格納する。

得られた負荷率の回帰係数［ａ_０，ａ_１，ａ_２，ａ_３］は冷却水温毎に異なっているので、この負荷率を冷却水温で回帰分析することにより、負荷率の回帰係数は、冷却水温で説明することが可能となる。従って、負荷率と冷却水温がわかれば、精度の高い機器の特性値を容易に得ることが可能となる。このことにより、熱源冷凍能力をより正確に見極めることができるため、熱源機器ネットワーク全体の消費エネルギーの低減を図ることができる。

図１９乃至図２１は、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器特性を示す図である。

図２２は、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４のコストの計算の手順を示す機能ブロック図である。

熱需要Ｈ_ｄ（ｔ）のうち電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４に割り当てられた熱需要である熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＲＵ（ｔ）及びＨ^{（ｒｅｑ）} _ｃＧＡＢ（ｔ）が、熱量設定部１４０８及び１５０８に入力され、熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＲＵ（ｔ）及びＨ^{（ｒｅｑ）} _ｃＧＡＢ（ｔ）は、負荷率計算部１４０６及び１５０６に送られる。一方、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の定格Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＲＵ及びＨ^{（ｒａｔ）} _ｃＧＡＢが、機器諸元格納部１４０４及び１５０４から読み出され、負荷率計算部１４０６及び１５０６に入力される。負荷率計算部１４０６及び１５０６は、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の負荷率ｘ_ＥＲＵ（ｔ）及びｘ_ＧＡＢ（ｔ）を計算し、負荷率ｘ_ＥＲＵ（ｔ）及びｘ_ＧＡＢ（ｔ）は、ＣＯＰ計算部１４２０及び１５２０に送られる。一方、ＣＯＰ計算部１４２０及び１５２０は、冷却水温格納部１４１８及び１５１８から電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の冷却水温Ｔ_ＥＲＵ（ｔ）及びＴ_ＧＡＢ（ｔ）を取得する。ＣＯＰ計算部１４２０及び１５２０は、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器特性を、
ＣＯＰ_ＥＲＵ（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ））＝ａ_０（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ））＋ａ_１（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ））・ｘ_ＥＲＵ（ｔ）＋ａ_２（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ））・｛ｘ_ＥＲＵ（ｔ）｝^２＋ａ_３（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ））・｛ｘ_ＥＲＵ（ｔ）｝^３ （２５）
ＣＯＰ_ＧＡＢ（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ））＝ａ_０（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ））＋ａ_１（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ））・ｘ_ＧＡＢ（ｔ）＋ａ_２（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ））・｛ｘ_ＧＡＢ（ｔ）｝^２＋ａ_３（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ））・｛ｘ_ＧＡＢ（ｔ）｝^３ （２６）
に従って計算する。

電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器特性ＣＯＰ_ＥＲＵ（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ））及びＣＯＰ_ＧＡＢ（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ））は、所要燃料計算部１４２２及び１５２２に送られる。所要燃料計算部１４２２及び１５２２は、熱量設定部１４０８及び１５０８から受け取った熱量設定値Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＲＵ（ｔ）及びＨ^{（ｒｅｑ）} _ｃＧＡＢ（ｔ）と、ＣＯＰ計算部１４２０及び１５２０から受け取った機器特性ＣＯＰ_ＥＲＵ（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ））及びＣＯＰ_ＧＡＢ（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ））とを使用して、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８の所要電力Ｐ_ＥＲＵ（ｔ）及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の所要燃料Ｆ_ＳＧＡＢ（ｔ）を、それぞれ、
Ｐ_ＥＲＵ（ｔ）＝Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＥＲＵ（ｔ）／ＣＯＰ_ＥＲＵ（Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ）） （２７）
Ｆ_ＳＧＡＢ（ｔ）＝Ｈ^{（ｒｅｑ）} _ｃＧＡＢ（ｔ）／ＣＯＰ_ＧＡＢ（Ｔ_ＧＡＢ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ）） （２８）
に従って計算する。ここで、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８の所要電力Ｐ_ＥＲＵ（ｔ）は、受電設備１０２からの電力Ｐ_{ｒｅｃｒｅ}（ｔ）及び発電設備（ＥＧＥ）１１０からの電力Ｐ_ＥＧＥＲ（ｔ）との和となり、
Ｐ_ＥＲＵ（ｔ）＝Ｐ_{ｒｅｃｒｅ}（ｔ）＋Ｐ_ＥＧＥＲ（ｔ） （２９）
の関係が成り立つ。

求めた所要電力Ｐ_ＥＲＵ（ｔ）及び所要燃料Ｆ_ＳＧＡＢ（ｔ）は、コスト計算部１４２４及び１５２４に送られる。電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の補機類駆動用電力をそれぞれＰ_ＥＲＵＰ（ｔ）及びＰ_ＧＡＢＰ（ｔ）、燃料単価をｐ_ｆｕｅ、電力単価をｐ_ｐｏｗとすると、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８の総コストＥＸ_ＥＲＵ（ｔ）及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の総コストＥＸ_ＧＡＢ（ｔ）は、それぞれ、
ＥＸ_ＥＲＵ（ｔ）＝｛Ｐ_ＥＲＵ（ｔ）＋Ｐ_ＥＲＵＰ（ｔ）｝×ｐ_ｐｏｗ （３０）
ＥＸ_ＧＡＢ（ｔ）＝Ｆ_ＳＧＡＢ（ｔ）×ｐ_ｆｕｅ＋Ｐ_ＧＡＢＰ（ｔ）×ｐ_ｐｏｗ （３１）
に従って計算される。

（１０） 熱源機器運転計画最適化ブロック
図２３及び図２４は、本発明に従った熱源機器ネットワークの運転計画の最適化方法のフローチャートである。

ステップＳ１６０２において、処理が開始される。

ステップＳ１６０４において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、単位時間を、ｔ＝１に設定する。

ステップＳ１６０６において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、熱源機器・補機類諸元入力ブロック２２２から、機器諸元を取得する。機器諸元は、例えば、発電設備（ＥＧＥ）１１０の定格Ｐ^{（ｒａｔ）} _ＥＧ、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＸＨ、電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８の定格Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＥＲＵ、及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の定格値Ｈ^{（ｒａｔ）} _ｃＧＡＢを含む。

ステップＳ１６０８及びステップＳ１６１０において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、各熱源機器（ｉ＝１，…，ｍ）の冷却水温Ｔ（ｉ，ｔ）の実績値、冷却水温Ｔ（ｉ，ｔ）の予測値Ｔ^＊（ｉ，ｔ）、外気温θ_ｏｕｔの実績値、外気温θ_ｏｕｔの予測値θ^＊ _ｏｕｔ（ｔ）を取得する。冷却水温予測ブロック２１０は、式（１０）によって表される予測モデルを用いて、単位時間ｔにおける冷却水温の予測値Ｔ^＊（ｉ，ｔ）を計算する。

ステップＳ１６１２において、電力需要予測ブロック２０２が、周知の方法で、単位時間ｔにおける電力需要の予測値Ｐ^＊ _ｄ（ｔ）を計算する。

ステップＳ１６１４において、熱需要予測ブロック２０４が、式（９）によって表される予測モデルを用いて、単位時間ｔにおける熱需要の予測値Ｈ_ｄ ^＊（ｔ）を計算する。

ステップＳ１６１６において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、制約条件を取得する。制約条件の詳細については、ステップＳ１６２２のところで説明する。また、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、目的関数Ｆ_ｏｂ（ｊ，ｔ）の値を初期値Ｆ_０に設定する。

ステップＳ１６１８において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、運転パターンｐ（ｊ，ｔ）（ｊ＝１，…，Ｎ_Ｐ）について、ｊ＝１に設定する。

ステップＳ１６２０において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、運転パターンｐ（ｊ，ｔ）を設定する。運転パターンｐ（ｊ，ｔ）は、単位時間ｔにおける電力需要Ｐ_ｄ（ｔ）及び熱需要Ｈ_ｄ（ｔ）を満たすために、各熱源機器をどのように運転すればよいかを示す変数のセット（ベクトル）である。運転パターンｐ（ｊ，ｔ）は、単位時間ｔにおいてＮ_ｐ個存在し、ｊ＝１，…，Ｎ_ｐである。運転パターンｐ（ｊ，ｔ）は、受電電力Ｐ_ｒｅｃ（ｊ，ｔ）、発電電力Ｐ_ＥＧ（ｊ，ｔ）、発電設備（ＥＧＥ）１１０の総排熱量Ｈ^{（ｇｒｏｓｓ）} _ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｊ，ｔ））及び回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｊ，ｔ））、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での実際の排熱回収量Ｈ^{（ｒｅｃ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＧＥ（ｊ，ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｊ，ｔ））、排熱回収型吸収冷温水機出力Ｈ_ｃＥＸＨ（ｊ，ｔ）、電動冷凍機出力Ｈ_ｃＥＲＵ（ｊ，ｔ）、及び吸収式冷温水機出力Ｈ_ｃＧＡＢ（ｊ，ｔ）に基づいて決定される。運転パターンｐ（ｊ，ｔ）は、
ｐ（ｊ，ｔ）＝［ｐ_ｒｅｃ（ｊ，ｔ），ｐ_ＧＥ（ｊ，ｔ），ｈ_ＥＸＨ（ｊ，ｔ），ｈ_ＥＲＵ（ｊ，ｔ），ｈ_ＧＡＢ（ｊ，ｔ）］ （３２）
と表される。運転パターンｐ（ｊ，ｔ）の各値が実数かつ連続値となるのは、本発明の運転計画最適化システムが、各熱源機器の負荷率ｘ（ｉ，ｔ）に基づいてコストを評価することと密接な関連性がある。

燃料供給設備（ＦＳＦ）１０４から供給された燃料をＦ_ＳＥＸＨ（ｊ，ｔ）、発電設備（ＥＧＥ）１１０からの回収可能な排熱量Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の負荷率ｘ_ＥＸＨ（ｔ）、排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のガス焚き分負荷率をｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｊ、ｔ）、ガス焚きＣＯＰ特性“ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））”とから、排熱回収型吸収冷温水機出力Ｈ_ｃＥＸＨ（ｊ，ｔ）は、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の出力特性を表す関数をｇ（）とすると、
Ｈ_ｃＥＸＨ（ｊ，ｔ）＝ｇ（Ｆ_ＳＥＸＨ（ｊ，ｔ），Ｈ_ｈＥＧ（ｘ_ＥＧＥ（ｊ，ｔ）），ｘ_ＥＸＨ（ｊ，ｔ）， Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｊ，ｔ）），ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ）），ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｊ、ｔ），ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））） （３３）
で表される。

ステップＳ１６２２において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、可能な運転パターンｐ（ｊ，ｔ）の集合Λから取得した運転パターンｐ（ｊ，ｔ）が制約条件を満たしているか否かを判定する。制約条件としては、例えば、以下に示す（１）´乃至（５）´、（１１）´乃至（３１）´、及び（３２）が考えられるが、
他にも、熱源機器の各々の受電電力及び機器出力が０又は上下限値の範囲内にあること、ＣＯ_２の排出量が上限値以下であること、及びガス消費量が下限値以上であることを含んでもよい。

集合Λから取得した運転パターンｐ（ｊ，ｔ）が制約条件を満たしている場合には、処理は、ステップＳ１６２４に進み、満たしていない場合には、処理は、ステップＳ１６２８に進む。

ステップＳ１６２４において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、負荷率ｘ（ｉ，ｔ）及び冷却水温Ｔ（ｉ，ｔ）を用いて、単位時間ｔにおける電動冷凍機（ＥＲＵ）１０８及びガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）１１４の機器特性を表すＣＯＰ（ｉ，Ｔ（ｉ，ｔ），ｘ（ｉ，ｔ））を計算する。また、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、機器特性モデル生成部１３１４から、発電設備（ＥＧＥ）１１０の排熱量を求めるモデルのパラメータのセット［ｃ_ｋ，ｂ_ｋ］（ｋ＝１，…，４）、発電設備（ＥＧＥ）１１０の発電機の効率η_ＥＧＥ（ｘ_ＥＧＥ（ｔ））、排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２での排熱回収容量Ｈ^{（ｃａｐ）} _ｈＥＸＨ（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））を求めるパラメータのセット［ｄ_０，ｄ_１］及び［ｅ_０，ｅ_１，ｅ_２，ｅ_３］、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２の排熱回収ＣＯＰ特性“ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ（ｔ））”を求めるパラメータのセット［ｆ_０，ｆ_１，ｆ_２，ｆ_３］、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のガス焚きＣＯＰ特性“ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ））”を求めるパラメータのセット［ｇ_０，ｇ_１，ｇ_２，ｇ_３］、排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）１１２のガス焚き分負荷率ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｊ、ｔ）を取得する。これらのパラメータは、制約条件を満たしているか否かを判定するステップＳ１６２２において使用されている。

ステップＳ１６２６において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、目的関数Ｆ_ｏｂ（ｊ、ｔ）の最適化を行う。この最適化は、集合Λに含まれるすべての運転パターンｐ（ｊ，ｔ）（但し、制約条件を満たさないものを除く）について目的関数Ｆ_ｏｂ（ｊ、ｔ）を最適化することを含み、最適化は、目的関数Ｆ_ｏｂ（ｊ、ｔ）の最大値を求めるものであってもよく、最小値を求めるものであってもよい。

例えば、目的関数Ｆ_ｏｂ（ｊ、ｔ）は、
Ｆ_ｏｂ（ｊ、ｔ）＝ＥＸ_ＥＧＥ（ｊ，ｔ）＋ＥＸ_ＥＸＨ（ｊ，ｔ）＋ＥＸ_ＥＲＵ（ｊ，ｔ）＋ＥＸ_ＧＡＢ（ｊ，ｔ） （３３）
であっても良い。

ここで、最適化の際の条件を表す変数の組をΓ_ｃｏｎとし、各部でのエネルギーを表す変数の組をΓ_ｅｎｅとすると、
Γ_ｃｏｎ＝［θ_ｉｎ（ｔ），θ_ｏｕｔ（ｔ），ｈｕｍ_ｉｎ（ｔ），ｈｕｍ_ｏｕｔ（ｔ），ＮＰ（ｔ），ＩＶ（ｔ），ＶＱ（ｔ），θ^＊ _ｉｎ（ｔ），θ^＊ _ｏｕｔ（ｔ），ｈｕｍ^＊ _ｉｎ（ｔ），ｈｕｍ^＊ _ｏｕｔ（ｔ），ＮＰ^＊（ｔ）ＶＱ^＊（ｔ）］；
Γ_ｅｎｅ＝［Ｐ_ｒｅｃ（ｔ），Ｐ_ｒｅｃｌ（ｔ），Ｐ_{ｒｅｃｒｅ}（ｔ），Ｐ_Ｐ（ｔ），Ｆ_Ｓ（ｔ），Ｆ_ＳＥＧＥ（ｔ），Ｆ_ＳＥＸＨ（ｔ），Ｆ_ＳＧＡＢ（ｔ），Ｐ_ＥＧ（ｔ），Ｐ_ＥＧｌ（ｔ），Ｐ_ＥＧＥＲ（ｔ），Ｈ_ｈＥＧ（ｔ），Ｈ_ｈＥＧ（ｔ），Ｈ_ｃＥＲＵ（ｔ），Ｈ_ｃＥＸＨ（ｔ），Ｈ_ｃＧＡＢ（ｔ），Ｔ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ（ｉ，ｔ）（ｘ_ＥＧＥ（ｔ），ｘ_ＥＸＨ（ｔ），ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ（ｔ），ｘ_ＥＲＵ（ｔ），ｘ_ＧＡＢ（ｔ）），Ｔ（ｉ，ｔ）（Ｔ_ＥＧＥ（ｔ），Ｔ_ＥＲＵ（ｔ），Ｔ_ＥＸＨ（ｔ），Ｔ_ＧＡＢ（ｔ）），Ｐ_ｄ（ｔ），Ｈ_ｄ（ｔ），Ｐ^＊ _ｄ（ｔ），Ｈ^＊ _ｄ（ｔ）］
となる。これを用いて目的関数Ｆ_ｏｂ（ｊ，ｔ）を表すと、
Ｆ_ｏｂ（ｊ，ｔ）＝ｆ（ｊ，ｔ，Γ_ｃｏｎ，Γ_ｅｎｅ，ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ），ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ），ＣＯＰ_ＥＲＵ（Ｔ_ＥＲＵ，ｘ_ＥＲＵ），ＣＯＰ_ＧＡＢ（Ｔ_ＧＡＢ，ｘ_ＧＡＢ）） （３４）
となる。従って、単位時間ｔにおけるＦ_ｏｂ（ｊ，ｔ）の最適値をｆ_ｏｐｔ（ｔ）とすると、
となる。従って、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、ｆ_ｏｐｔ（ｔ）を求めるべく、制約条件を満たす各ｊについてｆ（ｊ，ｔ，Γ_ｃｏｎ，Γ_ｅｎｅ，ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ），ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ），ＣＯＰ_ＥＲＵ（Ｔ_ＥＲＵ，ｘ_ＥＲＵ），ＣＯＰ_ＧＡＢ（Ｔ_ＧＡＢ，ｘ_ＧＡＢ））の値を計算する。

目的関数は、熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、契約電力以下という制約条件の下での熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのＣＯ_２排出量の合計、熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのＣＯ_２排出量の合計が所定の値以下という制約条件の下での熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのガス消費量の合計が所定の値以下であるという制約条件の下での熱源機器の電力及び熱エネルギーの提供のためのコストの合計、のうちの少なくとも１つから選択されてもよい。

ステップＳ１６２６における処理が終了すると、処理は、ステップＳ１６２８に進み、ｊがＮ_ｐよりも小さいか否かが判定される。

ｊがＮ_ｐよりも小さい場合には、ステップＳ１６３０において、ｊ←ｊ＋１の処理が行われる。ｊがＮ_ｐ以上である場合には、その単位時間ｔについてすべての運転パターンｐ（ｊ，ｔ）の判定が終了したということであるので、処理は、ステップＳ１６３２に進む。Ｆ_ｏｂ（ｊ，ｔ）の最適値を与えるｊをｊ_ｏｐｔ（ｔ）とすると、
ｐ_ｏｐｔ（ｔ）＝ｐ（ｊ_ｏｐｔ（ｔ），ｔ） （３５）
となるので、ステップＳ１６３２において、このｊ_ｏｐｔ（ｔ）とｐ_ｏｐｔ（ｔ）（単位時間ｔにおける最適な運転パターン）を格納する。なお、ここで、
である。

ステップＳ１６３４において、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、ｔがｎよりも小さいか否かを判定する。

ｔがｎよりも小さい場合には、ステップＳ１６３６において、ｔ←ｔ＋１の処理が行われる。

ｔがｎ以上である場合には、熱源機器運転計画最適化ブロック２１６は、ステップＳ１６３８において、最適運転パターンｐのシーケンスを、
Ｐ_ｓ＝［ｐ_ｏｐｔ（１），…，ｐ_ｏｐｔ（ｎ）］ （３６）
として求める。

本発明の熱源機器ネットワークのコスト関数ｆ（ｊ，ｔ，Γ_ｃｏｎ，Γ_ｅｎｅ，ＣＯＰ^{（ｅｘｈ）}（ｘ_ＥＸＨ），ＣＯＰ^（ｇｄ）（ｘ^（ｇｄ） _ＥＸＨ），ＣＯＰ_ＥＲＵ（Ｔ_ＥＲＵ，ｘ_ＥＲＵ），ＣＯＰ_ＧＡＢ（Ｔ_ＧＡＢ，ｘ_ＧＡＢ））のモデル化及び最適化、及び運転パターンｐの最適化ｐ_ｏｐｔ（ｔ）＝ｐ（ｊ_ｏｐｔ（ｔ），ｔ）は、構造化ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＮＮ））によって行われてもよい。

ステップＳ１６４０で、最適化の処理は終了する。

本発明に従った上記の方法の各ステップは、ＣＰＵとメモリとを備えた、図示しないオペレータの端末によって行われてもよい。本発明の実施形態においては、上記の方法を実行するのに用いられるソフトウェアプログラムが、デジタル・データ・ストレージ媒体等のプログラム・ストレージ・デバイスに格納されていてもよく、これらのプログラム・ストレージ・デバイスは、機械読取り可能、又はコンピュータ読取り可能であり、また、これらのコンピュータ又は機械は、プログラム命令を機械実行可能プログラム、又はコンピュータ実行可能プログラムとしてエンコードし、エンコードされたプログラム命令は、本発明の方法のステップのうちの一部又は全部を実行する。プログラム・ストレージ・デバイスは、例えば、デジタル・メモリ、磁気ディスク及び磁気テープなどの磁気ストレージ媒体、ハード・ドライブ、又は光学的読取り可能デジタル・データ・ストレージ媒体とすることができる。

本発明は、ソフトウェア、及び／又はソフトウェアとハードウェアの組合せで、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）と、汎用コンピュータ、又は他の任意のハードウェア等価物を使用して実装されてもよい。

上記の説明は、単に、本発明の特定の実施形態の開示を提供しているにすぎず、本発明を上記の実施形態のみに限定するように意図されてはいない。従って、本発明は、上記で説明された実施形態だけに限定されるものではなく、むしろ、当業者が本発明の範囲内に含まれる代替の実施形態を考案し得ることが認識される。

１００ 熱源機器ネットワーク
１０２ 受電設備
１０４ 燃料供給設備
１０６ 電気負荷（ＥＬ）
１０８ 電動冷凍機（ＥＲＵ）
１１０ 発電設備（ＥＧＥ）
１１２ 排熱投入型吸収冷温水機（ＥＸＨ）
１１４ ガス吸収式冷温水機（ＧＡＢ）
１１６ 空調負荷
２００ 最適化システム
２０２ 電力需要予測ブロック
２０４ 熱需要予測ブロック
２０６ 外気冷房（ナイトパージ）ブロック
２０８ 比エンタルピ予測ブロック
２１０ 冷却水温予測ブロック
２１２ 機器特性モデル化ブロック
２１４ 需要計算ブロック
２１６ 熱源機器運転計画最適化ブロック
２１８ 実績データ入力ブロック
２２０ 計画・予測データ入力ブロック
２２２ 熱源機器・補機類諸元入力ブロック
２２４ 熱源機器特性データ入力ブロック
２２６ 運転計画作成諸元入力ブロック
２２８ 運転計画出力ブロック

Claims (17)

1. 少なくとも１つの発電設備と少なくとも１つの排熱利用機器とを含むコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークにおいて、該コジェネレーション・システムの該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する機器特性モデル生成装置であって、
   該少なくとも１つの発電設備の負荷率と、該少なくとも１つの排熱利用機器の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値とを取得する第１の入出力特性取得部と、
   該少なくとも１つの排熱利用機器の該入出力特性を該発電設備の負荷率及び該排熱利用機器の負荷率の関数として表した、該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する排熱利用機器特性モデル生成部とを含む、機器特性モデル生成装置。
2. 請求項１に記載の機器特性モデル生成装置において、
   該少なくとも１つの発電設備の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値を取得する第２の入出力特性取得部と、
   該少なくとも１つの発電設備の該入出力特性を該発電設備の該負荷率の関数として表した、該発電設備の機器特性モデルを生成する発電設備機器特性モデル生成部とをさらに含む、機器特性モデル生成装置。
3. 請求項１に記載の機器特性モデル生成装置において、
   該熱源機器ネットワークは、複数の種類の熱源機器をさらに含み、該機器特性モデル生成装置は、
   該複数の種類の熱源機器のうちの少なくとも１つについて、該熱源機器の負荷率、冷却水温の予測値、及び複数の離散的な冷却水温値の各値ごとに複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値を取得する第３の入出力特性取得部と、
   該少なくとも１つの熱源機器の入出力特性を表す値を冷却水温及び負荷率の関数として表した、該熱源機器の機器特性モデルを生成する熱源機器特性モデル生成部とを含む、機器特性モデル生成装置。
4. 請求項２に記載の機器特性モデル生成装置において、
   該発電設備機器特性モデル生成部は、
   該少なくとも１つの発電設備の総排熱量と、該少なくとも１つの発電設備から該少なくとも１つの排熱利用機器に送られる回収可能な排熱量を、該少なくとも１つの発電設備の該負荷率の関数として決定する排熱量決定部を含み、
   該排熱利用機器特性モデル生成部は、
   該回収可能な排熱量と該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱回収容量とに基づいて、該少なくとも１つの発電設備の負荷率と該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱利用分の負荷率の関数として該少なくとも１つの排熱利用機器の実際の排熱回収量を決定する排熱回収量決定部と、
   該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱利用分の負荷率の関数として、該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱利用分の機器特性モデルを生成する排熱利用分機器特性モデル生成部と、
   該熱源機器ネットワーク全体の熱需要のうち該少なくとも１つの排熱利用機器に割り当てられた熱需要と、該少なくとも１つの排熱利用機器の該排熱利用分の機器特性モデルと、該実際の排熱回収量とに基づいて、該少なくとも１つの排熱利用機器の燃料利用分の負荷率を算出し、該燃料利用分の負荷率の関数として、該少なくとも１つの排熱利用機器の燃料利用分の機器特性モデルを生成する燃料利用分機器特性モデル生成部とを含む、機器特性モデル生成装置。
5. 請求項３に記載の機器特性モデル生成装置において、
   該熱源機器特性モデル生成部は、
   該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとの該複数の種類の熱源機器の入出力特性を表す値を該第３の入出力特性取得部から受け取り、該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとにパラメータの異なるセットを使用して、該複数の種類の熱源機器の入出力特性を表す値を、該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとの負荷率の連続的な関数として表す関数推定部と、
   該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとに異なる該パラメータのセットを該関数推定部から受け取り、該冷却水温値の各値ごとに異なる該パラメータのセットの中の各パラメータ値を冷却水温の連続的な関数として表すパラメータ推定部と、
   該入出力特性を表す該冷却水温値の各値ごとの該負荷率の連続的な関数に関する情報を該関数推定部から、及び各パラメータ値を表す該冷却水温の連続的な関数に関する情報を該パラメータ推定部からそれぞれ受け取り、該冷却水温の連続的な関数として表した各パラメータ値を、該入出力特性を表す該冷却水温値の各値ごとの該負荷率の連続的な関数に適用することにより、該入出力特性を冷却水温及び負荷率の連続的な関数として表す関数モデル決定部とを含む、機器特性モデル生成装置。
6. 請求項４に記載の機器特性モデルによってモデル化されるコジェネレーション・システムにおいて、
   該少なくとも１つの発電設備は、
   該少なくとも１つの発電設備の発電量と発電機の効率と該総排熱量とに基づいて、該少なくとも１つの発電設備の所要燃料を算出する発電設備所要燃料計算部と、
   該算出された所要燃料と該少なくとも１つの発電設備の補機類駆動用電力と電力単価と燃料単価とに基づいて、該少なくとも１つの発電設備のコストを算出する発電設備コスト計算部とを含み、
   該少なくとも１つの排熱利用機器は、
   該熱源機器ネットワーク全体の熱需要のうち該少なくとも１つの排熱利用機器に割り当てられた熱需要と、該少なくとも１つの排熱利用機器の該排熱利用分の機器特性モデルと、該実際の排熱回収量とに基づいて、該少なくとも１つの排熱利用機器の所要燃料を算出する排熱利用機器所要燃料計算部と、
   該算出された所要燃料と該少なくとも１つの排熱利用機器の補機類駆動用電力と燃料単価と電力単価とに基づいて、該少なくとも１つの排熱利用機器のコストを算出する排熱利用機器コスト計算部とを含む、コジェネレーション・システム。
7. 請求項５に記載の関数モデル決定部によって冷却水温及び負荷率の連続的な関数として表される該入出力特性を用いてモデル化される該熱源機器において、
   該冷却水温及び該負荷率の連続的な関数として表された該入出力特性と、該熱源機器全体の熱需要のうち該熱源機器に割り当てられた熱需要である熱量設定値とに基づいて、該熱源機器の所要燃料を算出する熱源機器所要燃料計算部と、
   該算出された所要燃料と該熱源機器の補機類駆動用電力と燃料単価と電力単価とに基づいて、該熱源機器のコストを算出する熱源機器コスト計算部とを含む、熱源機器。
8. なくとも１つの発電設備と少なくとも１つの排熱利用機器とを含むコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークにおいて、該コジェネレーション・システムの該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する機器特性モデル生成方法であって、
   該少なくとも１つの発電設備の負荷率と、該少なくとも１つの排熱利用機器の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値とを取得するステップと、
   該少なくとも１つの排熱利用機器の該入出力特性を該発電設備の負荷率及び該排熱利用機器の負荷率の関数として表した、該排熱利用機器の機器特性モデルを生成するステップとを含む、機器特性モデル生成方法。
9. 請求項８に記載の機器特性モデル生成方法において、
   該少なくとも１つの発電設備の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値を取得するステップと、
   該少なくとも１つの発電設備の該入出力特性を該発電設備の該負荷率の関数として表した、該発電設備の機器特性モデルを生成するステップとをさらに含む、機器特性モデル生成方法。
10. 請求項８に記載の機器特性モデル生成方法において、
    該複数の種類の熱源機器のうちの少なくとも１つについて複数の離散的な冷却水温値の各値ごとに複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値を取得するステップと、
    該少なくとも１つの熱源機器の入出力特性を表す値を冷却水温及び負荷率の関数として表した、該熱源機器の機器特性モデルを生成するステップとをさらに含む、機器特性モデル生成方法。
11. 請求項９に記載の機器特性モデル生成方法において、
    該発電設備の機器特性モデルを生成するステップは、
    該少なくとも１つの発電設備の総排熱量と、該少なくとも１つの発電設備から該少なくとも１つの排熱利用機器に送られる回収可能な排熱量を、該少なくとも１つの発電設備の該負荷率の関数として決定するステップを含み、
    該排熱利用機器の機器特性モデルを生成するステップは、
    該回収可能な排熱量と該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱回収容量とに基づいて、該少なくとも１つの発電設備の該負荷率と該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱利用分の負荷率の関数として該少なくとも１つの排熱利用機器の実際の排熱回収量を決定するステップと、
    該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱利用分の負荷率の関数として、該少なくとも１つの排熱利用機器の排熱利用分の機器特性モデルを生成するステップと、
    該熱源機器ネットワーク全体の熱需要のうち該少なくとも１つの排熱利用機器に割り当てられた熱需要と、該少なくとも１つの排熱利用機器の該排熱利用分の機器特性モデルと、該実際の排熱回収量とに基づいて、該少なくとも１つの排熱利用機器の燃料利用分の負荷率を算出し、該燃料利用分の負荷率の関数として、該少なくとも１つの排熱利用機器の燃料利用分の機器特性モデルを生成するステップとを含む、機器特性モデル生成方法。
12. 請求項１０に記載の機器特性モデル生成方法において、
    該熱源機器の機器特性モデルを生成するステップは、
    該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとの該複数の種類の熱源機器の入出力特性を表す値を受け取り、該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとにパラメータの異なるセットを使用して、該複数の種類の熱源機器の入出力特性を表す値を、該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとの負荷率の連続的な関数として表すステップと、
    該複数の離散的な冷却水温値の各値ごとに異なる該パラメータのセットを受け取り、該冷却水温値の各値ごとに異なる該パラメータのセットの中の各パラメータ値を冷却水温の連続的な関数として表すステップと、
    該入出力特性を表す該冷却水温値の各値ごとの該負荷率の連続的な関数に関する情報、及び各パラメータ値を表す該冷却水温の連続的な関数に関する情報をそれぞれ受け取り、該冷却水温の連続的な関数として表した各パラメータ値を、該入出力特性を表す該冷却水温値の各値ごとの該負荷率の連続的な関数に適用することにより、該入出力特性を冷却水温及び負荷率の連続的な関数として表すステップとを含む、機器特性モデル生成方法。
13. 請求項１１に記載の機器特性モデル生成方法において、
    該少なくとも１つの発電設備の発電量と発電機の効率と該総排熱量とに基づいて、該少なくとも１つの発電設備の所要燃料を算出するステップと、
    該算出された所要燃料と該少なくとも１つの発電設備の補機類駆動用電力と電力単価と燃料単価とに基づいて、該少なくとも１つの発電設備のコストを算出するステップと、
    該熱源機器ネットワーク全体の熱需要のうち該少なくとも１つの排熱利用機器に割り当てられた熱需要と、該少なくとも１つの排熱利用機器の該排熱利用分の機器特性モデルと、該実際の排熱回収量とに基づいて、該少なくとも１つの排熱利用機器の所要燃料を算出するステップと、
    該算出された所要燃料と該少なくとも１つの排熱利用機器の補機類駆動用電力と燃料単価と電力単価とに基づいて、該少なくとも１つの排熱利用機器のコストを算出するステップとを含む、機器特性モデル生成方法。
14. 請求項１２に記載の機器特性モデル生成方法において、
    該冷却水温及び該負荷率の連続的な関数として表された該入出力特性と、該熱源機器全体の熱需要のうち該熱源機器に割り当てられた熱需要である熱量設定値とに基づいて、該熱源機器の所要燃料を算出するステップと、
    該算出された所要燃料と該熱源機器の補機類駆動用電力と燃料単価と電力単価とに基づいて、該熱源機器のコストを算出するステップとを含む、機器特性モデル生成方法。
15. 少なくとも１つの発電設備と少なくとも１つの排熱利用機器とを含むコジェネレーション・システムを含む熱源機器ネットワークにおいて、該コジェネレーション・システムの該排熱利用機器の機器特性モデルを生成する方法を機器特性モデル生成装置に実行させる機器特性モデル生成プログラムであって、
    該機器特性モデル生成装置は、第１の入出力特性取得部と排熱利用機器特性モデル生成部とを含み、該方法は、
    該第１の入出力特性取得部が、該少なくとも１つの発電設備の負荷率と、該少なくとも１つの排熱利用機器の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値とを取得するステップと、
    該排熱利用機器特性モデル生成部が、該少なくとも１つの排熱利用機器の該入出力特性を該発電設備の負荷率及び該排熱利用機器の負荷率の関数として表した、該排熱利用機器の機器特性モデルを生成するステップとを含む、機器特性モデル生成プログラム。
16. 請求項１５に記載の機器特性モデル生成プログラムにおいて、
    該機器特性モデル生成装置は、第２の入出力特性取得部と発電設備機器特性モデル生成部とをさらに含み、該方法は、
    該第２の入出力特性取得部が、該少なくとも１つの発電設備の負荷率及び複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値を取得するステップと、
    該発電設備機器特性モデル生成部が、該少なくとも１つの発電設備の該入出力特性を該発電設備の該負荷率の関数として表した、該発電設備の機器特性モデルを生成するステップとをさらに含む、機器特性モデル生成プログラム。
17. 請求項１５に記載の機器特性モデル生成プログラムにおいて、
    該機器特性モデル生成装置は、第３の入出力特性取得部と熱源機器特性モデル生成部とをさらに含み、該方法は、
    該第３の入出力特性取得部が、該複数の種類の熱源機器のうちの少なくとも１つについて複数の離散的な冷却水温値の各値ごとに複数の離散的な負荷率における入出力特性を表す値を取得するステップと、
    該熱源機器特性モデル生成部が、該少なくとも１つの熱源機器の入出力特性を表す値を冷却水温及び負荷率の関数として表した、該熱源機器の機器特性モデルを生成するステップとを含む、機器特性モデル生成プログラム。