JP6728323B2 - 運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体に関する。さらに詳しくは、電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体に関する。

従来、上述の如き運転支援システムとして、例えば特許文献１に記載の如きものが知られている。このシステムでは、エネルギー形態毎に需要予測上下限を求め、その上下限に基づき目標運転パターン上下限を求め、そのパターン上下限を表示している。これにより、各種機器の出力目標となる出力幅をある程度把握することはできるが、具体的にどのように機器を運転すればよいのか、その運転スケジュールまでは明確に提示されず、運転支援の更なる高度化が望まれていた。

特開２００３−１４３７５７号公報

かかる従来の実情に鑑みて、本発明は、予測精度を低下させることなく、現実の需要に見合った具体的な運転パターンを運転員に提示することが可能な運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る運転支援システムの特徴は、電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する構成において、前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶する測定値記憶部と、前記測定値と翌日の気象データとに基づいて前記翌日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を利用設備毎に翌日予測負荷データとして算出すると共に前記翌日予測負荷データを合成して合成翌日予測負荷データを算出する翌日予測負荷データ算出部と、前記熱電設備が製造する前記エネルギーの仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し熱電設備の運転指針毎に設定される前記熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが多数保存される仮想負荷データベースと、前記運転指針を選択する運転指針選択部と、前記仮想負荷データベースの中から前記合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する翌日予測仮想負荷データ選択部と、選択された仮想負荷データにおける前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンを前記翌日における前記熱電設備の翌日運転パターンとする翌日運転パターン設定部とを有することにある。

上記構成によれば、利用設備毎に測定された測定値と翌日の気象データとに基づいて利用設備毎に翌日予測負荷データとして算出すると共にそれらを合成して合成翌日予測負荷データを算出する。一方、仮想負荷データベースには、熱電設備が製造するエネルギーの仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し熱電設備の運転指針毎に設定される熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが多数保存されている。この仮想負荷パターンは、予め熟練者の経験に基づいて様々の状況に応じて設定しておくことができる。また、熱電設備の運転パターンは、例えばエネルギー負荷自体が近似していても、熱電設備の運転指針によって相違するものである。よって、仮想負荷データベースの中から合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択し、選択された仮想負荷データにおける選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンを翌日における熱電設備の翌日運転パターンとすることで、高精度な予測に基づく現実の需要及び選択した運転方針に見合った具体的な運転パターンを運転員に提示することが可能となる。

上記構成において、前記翌日予測負荷データに基づいて前記冷水又は温水が前記熱電設備へ戻る際の前記翌日の還温度を利用設備毎に翌日予測還温度として算出すると共に前記翌日予測還温度と前記合成翌日予測負荷データとに基づいて合成翌日予測還温度を算出し、前記合成翌日予測還温度と前記冷水又は温水が前記利用設備へ供給される際の往温度との温度差を翌日予測往還温度差として算出する翌日予測温度算出部と、前記翌日運転パターンと前記合成翌日予測負荷データと前記翌日予測往還温度差とに基づいて前記翌日の前記熱電設備における翌日予測エネルギー負荷及び翌日運転評価指標を算出する翌日運転評価指標算出部とをさらに備え、前記翌日予測仮想負荷データ選択部は、前記仮想負荷データベースの中から第一のクラスター分析により前記合成翌日予測負荷データに対し類似度が高い仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを複数選択し、前記翌日運転パターン設定部は、前記翌日予測エネルギー負荷及び／又は前記翌日運転評価指標に基づいて、選択された複数の仮想負荷データの中から１つの仮想負荷データを抽出することも可能である。これにより、膨大な数の仮想負荷データの中から第一のクラスター分析によって複数の類似候補を抽出し、さらにその抽出した中から翌日予測エネルギー負荷及び／又は翌日運転評価指標（熱電設備の翌日のエネルギー製造量の予測）に基づいて１つの仮想負荷データを抽出するので、さらに高精度な予測に基づく運転パターンの提示が可能となる。

係る場合、前記翌日運転パターン設定部は、前記翌日予測エネルギー負荷及び／又は前記翌日運転評価指標に基づいて前記翌日における前記熱電機器の翌日運転スケジュールを修正する翌日運転スケジュール修正部を有するとよい。決定した翌日運転パターンと合成翌日予測負荷データ（利用設備の翌日のエネルギー利用量の予測）と翌日予測往還温度差とに基づいて熱電設備のシミュレーションを行い、算出された翌日予測エネルギー負荷及び翌日運転評価指標（熱電設備の翌日のＣＯＰ、コスト、二酸化炭素発生量、ピーク電力等）に基づいて翌日運転パターンにおける各熱電機器の運転スケジュールを修正するので、より現実に即した運転パターンの設定、提示が可能となる。
また、前記翌日予測エネルギー負荷をグラフ表示すると共にそのグラフに熱電機器毎のエネルギー製造量を重ねて表示するグラフ表示部をさらに有するとよい。

前記翌日予測仮想負荷データ選択部は、前記合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する前に、前記仮想負荷データの所定時間における負荷積算量と前記合成翌日予測負荷データの前記所定時間における負荷積算量とが近似する仮想負荷データを前記仮想負荷データベースの中から複数抽出する事前選別部を有するとよい。ここで、仮想負荷データ又は合成翌日予測負荷データの所定時間における負荷積算量とは、所定時間内にエネルギー負荷量であって、容易に算出できるものである。よって、仮想負荷データベース中の仮想負荷データが膨大に増えたとしても事前に（最初に）、合成翌日予測負荷データに近しいと予想される仮想負荷データを容易に絞り込むことできるので、予測精度を低下させることなく迅速に運転パターンの設定、提示を行うことができる。

前記翌日予測負荷データ算出部は、前記合成翌日予測負荷データを修正する翌日予測負荷データ修正部を有し、前記翌日予測仮想負荷データ選択部は、前記翌日予測負荷データ修正部が前記合成翌日予測負荷データを修正した場合に、前記仮想負荷データベースの中から修正された合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを新たに選択するとよい。例えば、台風の襲来やイベントの開催等、通常と異なる状況が予め判明している場合、その状況に応じた修正を加えることができ、より現実に即した高精度な運転支援が可能となる。

予測当日の所定時刻から所定時間前までの当日測定負荷データと、前記当日測定負荷データと同一時間帯における過去の所定日数の日毎の過去測定負荷データとを前記測定値により前記利用設備毎に設定する測定負荷データ設定部と、第二のクラスター分析により前記過去測定負荷データ毎に前記当日測定負荷データに対する類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの前記所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて前記予測時刻における前記当日測定負荷データの予測値を仮測定値として前記予測時間毎に繰り返し算出する仮測定値算出部と、前記仮測定値を用いて前記第二のクラスター分析を前記予測時間毎に繰り返し行うことで前記予測当日の前記所定時刻から所定の長期予測時間先までの前記予測当日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を前記利用設備毎に当日予測負荷データとして算出すると共に前記当日予測負荷データを合成して合成当日予測負荷データを算出する当日予測負荷データ算出部と、前記仮想負荷データベースの中から前記合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する当日予測仮想負荷データ選択部と、選択された仮想負荷データにおいて前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンを前記予測当日における前記熱電設備の当日運転パターンとする当日運転パターン設定部とをさらに備え、前記当日予測負荷データ算出部は、前記測定値記憶部が前記予測時間毎に前記測定値を記憶する度に、前記仮測定値を記憶した測定値に置換すると共に置換した測定値を用いて直前に算出した合成当日予測負荷データを更新する合成当日予測負荷データ更新部を有し、前記当日予測仮想負荷データ選択部は、更新した合成当日予測負荷データと前記合成翌日予測負荷データとを比較して乖離がある場合に、前記仮想負荷データベースの中から更新した合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを新たに選択する仮想負荷データ更新部を有し、前記当日運転パターン設定部は、前記翌日運転パターンの内の前記所定時刻から前記長期予測時間先までの運転パターンを新たに選択された仮想負荷データにおける前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンに書き換える当日運転パターン書換部を有するとよい。

上記構成によれば、当日測定負荷データ及び過去測定負荷データは、実際に測定した値によって構成されるので、測定時の環境や状況等の影響を受けたデータである。そして、第二のクラスター分析により類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて予測時刻における当日測定負荷データの予測値を仮測定値として予測時間毎に繰り返し算出するので、設定した予測時間先までのエネルギー負荷の現実的な予測を行うことが可能となる。しかも、測定値を記憶する度に仮測定値を記憶した測定値に置換すると共に置換した測定値を用いて直前に算出した合成当日予測負荷データを更新するので、さらに現実に即したデータとなる。この現実に即した合成当日予測負荷データと前日に求めた合成翌日予測負荷データとを比較して乖離がある場合に、仮想負荷データベースの中から更新した合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを新たに選択し、新たに選択された仮想負荷データにおける選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンの内の所定時刻から長期予測時間先までの運転パターンに書き換える。従って、予測当日においても、高精度な予測に基づく現実の需要及び選択した運転方針に見合った具体的な運転パターンを運転員に提示することが可能となる。

上記構成において、前記当日予測負荷データに基づいて前記冷水又は温水が前記熱電設備へ戻る際の前記予測当日の還温度を利用設備毎に当日の前記所定時刻以降の予測還温度として算出すると共に前記当日予測還温度と前記合成当日予測負荷データとに基づいて合成当日予測還温度を算出し、前記合成当日予測還温度と前記冷水又は温水が前記利用設備へ供給される際の往温度との温度差を当日予測往還温度差として算出する当日予測温度算出部と、前記当日運転パターンと前記合成当日予測負荷データと前記当日予測往還温度差と前記測定値とに基づいて前記予測当日の前記熱電設備における当日予測エネルギー負荷及び当日運転評価指標を算出する当日運転評価指標算出部とをさらに備え、前記当日予測仮想負荷データ選択部は、前記仮想負荷データベースの中から第一のクラスター分析により前記合成当日予測負荷データに対し類似度が高い仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを複数選択し、前記当日運転パターン設定部は、前記当日予測エネルギー負荷及び／又は前記当日運転評価指標に基づいて、選択された複数の仮想負荷データの中から１つの仮想負荷データを抽出することも可能である。これにより、膨大な数の仮想負荷データの中から第一のクラスター分析によって複数の類似候補を抽出し、さらにその抽出した中から当日予測エネルギー負荷及び／又は当日運転評価指標（熱電設備の当日のＣＯＰ、コスト、二酸化炭素発生量、ピーク電力等）に基づいて１つの仮想負荷データを抽出するので、さらに高精度な予測に基づく運転パターンの提示が可能となる。

係る場合、前記当日運転パターン設定部は、前記当日予測エネルギー負荷及び／又は前記当日運転評価指標に基づいて前記当日における前記熱電機器の当日運転スケジュールを修正する当日運転スケジュール修正部を有するとよい。決定した当日運転パターンと合成当日予測負荷データ（利用設備の当日のエネルギー利用量の予測）と当日予測往還温度差とに基づいて熱電設備のシミュレーションを行い、算出された当日予測エネルギー負荷及び／又は当日運転評価指標（熱電設備の当日のＣＯＰ、コスト、二酸化炭素発生量、ピーク電力等）に基づいて翌日運転パターンにおける各熱電機器の運転スケジュールを修正するので、より現実に即した運転パターンの設定、提示が可能となる。

加えて、前記当日運転スケジュール修正部は、前記当日運転パターンにおいて任意の熱電機器の負荷率が所定時間よりも短い運転時間内で所定の負荷率を超えた場合に、前記運転時間内で追加された他の熱電機器の運転を中止させる当日運転スケジュール変更部を有するとよい。所定の負荷率（例えば１００％）を超えた場合、計算上は新たな熱電機器を立ち上げることとなるが、現実では、所定時間よりも短い運転時間内であれば、機器自体に短時間で起動・停止を行わせることは困難である。また、瞬間的な負荷率の超過に関し、機器の制御等によって調整できるので、新たに機器を立ち上げる必要はない。よって、上述の如き当日運転スケジュール変更部を有することで、より現実に即した運転スケジュールを含めた運転パターンの設定（提示）が可能となる。

また、前記当日予測エネルギー負荷をグラフ表示すると共にそのグラフに熱電機器毎のエネルギー製造量を重ねて表示するグラフ表示部をさらに有するようにしてもよい。これにより、翌日又は当日の予測負荷データ（エネルギー製造予測値）と共に熱電設備を構成する各機器のエネルギー製造量（製造能力）を重ねて表示することで、運転員に対して視覚的に明確にエネルギー製造総量に対する各機器の製造能力に基づく負担を提示することができる。

さらに、前記グラフ表示部は、前記熱電機器毎のスケジュールを前記グラフ表示と並列に表示するとよい。これにより、各機器の運転スケジュールを予測負荷データと並列に表示するので、運転員に対して視覚的に明確に各機器の運転状況を提示することができる。

前記第一及び前記第二のクラスター分析は、最近隣法であるとよい。また、前記仮想負荷データベースは、平日、土曜日、休日及び特異日を少なくとも含む群から選択される負荷条件及び前記エネルギー負荷の種別に応じて分類されているとよい。これにより、仮想負荷データベースの中から現在の状況、環境等に即した仮想負荷データを利用可能となり、より高精度な予測が可能となる。

上記目的を達成するため、本発明に係る運転支援システムの他の特徴は、電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し複数の利用設備へ供給する１以上の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する構成において、前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶する測定値記憶部と、予測当日の所定時刻の当日測定負荷データと、前記当日測定負荷データと同一時間帯における過去の所定日数の日毎の過去測定負荷データとを前記測定値により前記利用設備毎に設定する測定負荷データ設定部と、第二のクラスター分析により前記過去測定負荷データ毎に前記当日測定負荷データに対する類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの前記所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて前記予測時刻における前記当日測定負荷データの予測値を仮測定値として前記予測時間毎に繰り返し算出する仮測定値算出部と、前記仮測定値を用いて前記第二のクラスター分析を前記予測時間毎に繰り返し行うことで前記予測当日の前記所定時刻から所定の長期予測時間先までの前記予測当日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を前記利用設備毎に当日予測負荷データとして算出すると共に前記当日予測負荷データを合成して合成当日予測負荷データを算出する当日予測負荷データ算出部と、前記熱電設備が製造する前記エネルギー負荷の仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し前記熱電設備の運転指針毎に設定される熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが前記仮想負荷パターンを異ならせて多数保存される仮想負荷データベースと、前記運転指針を選択する運転指針選択部と、前記仮想負荷データベースの中から前記合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する当日予測仮想負荷データ選択部と、選択された仮想負荷データにおいて前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンの内の前記所定時刻から前記長期予測時間先までの運転パターンを前記予測当日における前記熱電設備の当日運転パターンとする当日運転パターン設定部とを有することにある。

上記いずれかの特徴構成において、前記翌日運転パターン設定部は、前記熱電設備の各熱電機器の翌日運転スケジュールを前記各熱電機器を制御する制御装置へ出力する翌日運転スケジュール出力部をさらに備えていてもよい。これにより、例えば、外部に存在する制御装置に熱電設備の各熱電機器の翌日運転スケジュールを出力することで、制御装置が翌日にその運転スケジュールに沿って各熱電機器を自動制御することが可能となる。

また、前記当日運転パターン設定部は、前記熱電設備の各熱電機器の前記当日運転スケジュールを前記各熱電機器を制御する制御装置へ出力する当日運転スケジュール出力部をさらに備えていてもよい。これにより、外部に存在する制御装置に当日運転スケジュールを出力することで、制御装置が最新の（更新された）運転パターンに基づいて各熱電機器を自動制御することが可能となる。

上記目的を達成するため、本発明に係る運転支援方法の特徴は、電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する方法において、前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶し、前記測定値と翌日の気象データとに基づいて前記翌日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を利用設備毎に翌日予測負荷データとして算出すると共に前記翌日予測負荷データを合成して合成翌日予測負荷データを算出し、前記熱電設備が製造する前記エネルギー負荷の仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し熱電設備の運転指針毎に設定される前記熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが多数保存される仮想負荷データベースを有し、前記運転指針を選択し、前記仮想負荷データベースの中から前記合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択し、選択された仮想負荷データにおける前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンを前記翌日における前記熱電設備の翌日運転パターンとすることにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る運転支援方法の他の特徴は、電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し複数の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する方法において、前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶し、予測当日の所定時刻から所定時間前までの当日測定負荷データと、前記当日測定負荷データと同一時間帯における過去の所定日数の日毎の過去測定負荷データとを前記測定値により前記利用設備毎に設定し、第二のクラスター分析により前記過去測定負荷データ毎に前記当日測定負荷データに対する類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの前記所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて前記予測時刻における前記当日測定負荷データの予測値を仮測定値として前記予測時間毎に繰り返し算出し、前記仮測定値を用いて前記第二のクラスター分析を前記予測時間毎に繰り返し行うことで前記予測当日の前記所定時刻から所定の長期予測時間先までの前記予測当日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を前記利用設備毎に当日予測負荷データとして算出すると共に前記当日予測負荷データを合成して合成当日予測負荷データを算出し、前記熱電設備が製造する前記エネルギー負荷の仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し前記熱電設備の運転指針毎に設定される熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが前記仮想負荷パターンを異ならせて多数保存される仮想負荷データベースを有し、前記運転指針を選択し、前記仮想負荷データベースの中から前記合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択し、選択された仮想負荷データにおいて前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンの内の前記所定時刻から前記長期予測時間先までの運転パターンを前記予測当日における前記熱電設備の当日運転パターンとすることにある。

上記いずれかに記載の運転支援システムは、これをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムにより実現され、このコンピュータプログラムは記録媒体に記録される。

上記本発明に係る運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体の特徴によれば、予測精度を低下させることなく、現実の需要に見合った具体的な運転パターンを運転員に提示することが可能に至った。

本発明の他の目的、構成及び効果については、以下の発明の実施の形態の項から明らかになるであろう。

本発明に係る運転支援システムの対象となる熱電設備及び利用設備の一例を示す構成図である。 本発明に係る運転支援システムのハードウェアの構成を示す図である。 本発明に係る運転支援システムのソフトウェアの構成を示す図である。 利用設備毎の翌日予測エネルギー負荷の一例を示す図である。 利用設備毎の冷水の往温度及び還温度の一例を示す図である。 合成翌日予測負荷データの一例を示す図である。 仮想負荷データの構成を模式的に示す図である。 仮想負荷データの仮想負荷パターンを模式的に示す図である。 運転パターンの運転計画データの一例を示す図である。 翌日予測エネルギー負荷及び翌日運転パターンの表示の一例を示す図である。 翌日運転評価指標の一例を示す図である。 翌日予測エネルギー負荷及び当日予測エネルギー負荷との比較及び当日運転パターンの表示の一例を示す図である。 図１１の当日運転パターンの運転スケジュールの変更後の表示の一例を示す図である。 負荷率の詳細表示の一例を示す図である。 翌日予測手順を示すフロー図である。 気象データの設定の一例を示す図である。 当日予測手順を示すフロー図である。

次に、適宜添付図面を参照しながら、本発明をさらに詳しく説明する。
本発明に係る運転支援システム１は、図１に示すように、電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備Ｎへ供給する複数の熱電機器ｐから構成される熱電設備Ｐにおける熱電機器ｐの運転を支援する。ここで、複数の利用設備Ｎとは、ビル、工場、各種店舗や施設等を１以上備える複合施設、地域をいい、建物や店舗等の１つの利用設備ｎが複数集まった利用設備群である。また、建物のフロアやエリア等を１つの利用設備ｎとし、建物一棟を複数の利用設備Ｎ（利用設備群）とすることもできる。

熱電設備Ｐを構成する熱電機器ｐとしては、例えばコージェネレーション、太陽光発電等の発電系機器ｐａ、高圧ボイラ等のボイラ系機器ｐｂ、吸収冷凍機等の冷水系機器ｐｃ、温水ボイラ等の温水系機器ｐｄ、給湯ボイラ等の給湯系機器ｐｅ等の各種熱源機器である。なお、熱源機器とは、熱電機器から発電系機器ｐａを除いたものをいう。

図１に示す例では、少なくとも冷水系機器ｐｃを含む複数の熱電機器ｐ１〜ｐ３により構成された熱電設備Ｐで製造された冷水Ｃが、往ヘッダーＨＦを介して複数の利用設備Ｎの各利用設備としての各街区ｎ１〜ｎ３へ供給され、各街区ｎ１〜ｎ３で利用された冷水が、還ヘッダーＨＢを介して熱電設備Ｐに戻される。以下、図１の構成を例にエネルギーとして冷水Ｃを用いて説明するが、温水も同様である。

本発明に係る運転支援システム１のハードウェアは、図２に示すように、大略、ユーザーインターフェイス２と、運転支援システム１のソフトウェア（プログラム）１０を実行する処理部３とから構成される。ユーザーインターフェイス２は、モニタ等の出力装置２ａと、キーボードやマウス等の入力装置２ｂとを備え、出力装置２ａに表示される画面上のボタンや入力欄をユーザーが操作する。また、処理部３は、ＣＰＵ３ａ、一時記憶メモリ３ｂ、ＨＤＤ等の記憶装置３ｃ、ネットワークアダプタ等の通信インターフェイス４等とデータバス、アドレスバス等のバス５により接続されている。通信インターフェイス４は、ネットワーク６を介して利用設備ｐ１〜ｐ３の各種センサＤ１〜３の測定値を受け入れる。また、ＣＰＵ３ａ、一時記憶メモリ３ｂ、記憶装置３ｃ等は連携して、ソフトウェア１０を稼働させる。

図３に示すように、運転支援システム１のプログラム１０は、大略、測定値記憶部１１、翌日予測負荷データ算出部１２、仮想負荷データベース１３、運転指針選択部１４、翌日予測仮想負荷データ選択部１５、翌日運転パターン設定部１６、翌日予測温度算出部１７、翌日運転評価指標算出部１８及びグラフ表示部１９を有する。これらは、主に翌日予測の際に用いられる。本実施形態では、測定負荷データ設定部２１と、仮測定値算出部２２と、当日予測負荷データ算出部２３と、当日予測仮想負荷データ選択部２４、当日運転パターン設定部２５、当日予測温度算出部２６及び当日運転評価指標算出部２７とをさらに有する。これらは、主に当日予測の際に用いられる。

測定値記憶部１１は、利用設備ｎ毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶する。ここで、エネルギー負荷としては、例えば電力、冷水、温水、蒸気等の各需要量（消費量、使用量）が挙げられる。測定値記憶部１１には、利用設備ｎの各種センサＤ１〜Ｄ３から測定値がネットワーク６を介して入力される。測定時間とは、エネルギー負荷を測定する周期であり、例えば３０秒、１０分、１時間等のように、秒（second）、分（minute）、時（hour）の単位を問わない。測定時間（周期）を短くすることで予測精度は向上するが、測定時間（回数）は増大するので、要求される精度に応じて適宜設定すればよい。なお、測定値と共に気象情報を取り込むようにしてもよい。気象情報とは、例えば所定の時間毎の気温、１日の平均気温、最高気温、最低気温、平均相対湿度、最高湿度、天気、気圧、風速、降水量等の気象庁が公表している各種気象データや季節等である。

翌日予測負荷データ算出部１２は、測定値記憶部１１に記憶された測定値と翌日の気象データとに基づいて、図４，６に示す如き、翌日の利用設備Ｎにおけるエネルギー負荷を利用設備ｎ毎に翌日予測負荷データ３１〜３３として算出すると共に翌日予測負荷データ３１〜３３を合成して合成翌日予測負荷データ３０を算出する。翌日予測負荷データ３１〜３３の算出には、例えば従来周知のカルマンフィルターの手法が用いられる。この合成翌日予測負荷データ３０により、複数の利用設備Ｎ全体でのエネルギー消費量が予測される。

また、本実施形態において、翌日予測負荷データ算出部１２は、合成翌日予測負荷データ３０を修正する翌日予測負荷データ修正部１２ａを有する。例えば、台風の襲来やイベントの開催等、通常と異なる状況が生じることが予め判明している場合に、合成翌日予測負荷データ３０を修正することで、より現実に即した高精度の運転支援が可能となる。

仮想負荷データベース１３は、熱電設備Ｐが製造するエネルギーの仮想負荷パターン５４とこの仮想負荷パターン５４に対し熱電設備Ｐの運転指針毎に設定される熱電設備Ｐの運転パターン５３とを含む仮想負荷データ５０が多数保存されてある。本実施形態において、仮想負荷データ５０は、図７Ａに例示するように、所定の時間毎のエネルギー負荷（製造量）５１と、運転月データ５２ａ、負荷条件データ５２ｂ及び運転指針毎の熱電設備Ｐの運転パターン５３より構成されている。同図の例では、システムＣＯＰ最大運転が運転パターンＣ、運転コスト最少運転が運転パターンＤ、最大省電力運転が運転パターンＥとして、それぞれ設定される。そして、図７Ｂに示す如く、このエネルギー負荷（製造量）５１を所定時間（例えば２４時間）の変化として示したグラフが、仮想負荷パターン５４となる。

この仮想負荷データ５０は、冷水、温水、蒸気、電力等エネルギー種別の他、運転月データ５２ａ及び負荷条件データ５２ｂに応じてさらに複数設定（分類）されている。ここで、運転月データ５２ａとは、１月から１２月までの時期を示すデータである。負荷条件データ５２ｂとは、平日、土曜日、休日及び特異日を少なくとも含む群から選択されるものであり、図７Ａの例では、それを数値に置き換えている。特異日とは、例えば商業施設等におけるイベントの開催や特売日等の通常の営業日と異なる状態（環境）となる日を示す。運転月データ５２ａや負荷条件データ５２ｂ等のエネルギー負荷（製造量）５１に影響を与える特性で分類しておくことで、比較するデータ相互間での特異な相違を減らし、類似する環境下のデータで予測でき、予測精度を向上させることができる。なお、分類条件５２は、運転月データ５２ａや負荷条件データ５２ｂに限定されるものではない。

運転パターン５３とは、図８に示す如き、エネルギー種別毎で且つ所定の運転時間帯毎に、エネルギー負荷に対応する熱電設備Ｐ中の熱電機器ｐの運転要否及び優先順位等が設定された運転計画データ５３ａを含む。さらに、運転計画データ５３ａには、熱電設備Ｐを構成する熱電機器ｐ毎に負荷率等の機器の性能データを含む。そして、運転パターン５３は、熱電機器ｐ毎に、所定時間（例えば２４時間）の運転スケジュールが設定されている。

なお、仮想負荷パターン５４（エネルギー負荷５１）は、例えば、建物等（利用設備Ｎ）別のモデルパターン、実績データをモデル化したパターン等を熟練者が様々な事象に基づいて複数の負荷パターンを作成し、各負荷パターン（データ）に対し数％〜数十％増減させたものをさらに作成する。また、このような仮想負荷パターンの作成を上述した運転月データ５２ａや負荷条件データ５２ｂ等の分類条件５２毎に行う。さらに、台風や各種イベント等、突発的な変動も考慮し、所定期間（例えば午前のみ、夕方のみ）にのみ限定して、負荷パターン（データ）に対し数％〜数十％増減させたものも作成する。このようなパターン作成により、仮想データでありながら現実に即したデータとなり、予測精度が向上する。

運転指針選択部１４は、予め設定された熱電設備Ｐの運転指針を選択する。運転指針とは、熱電設備Ｐ全体としての運転の方針（仕方）を示すものである。本実施形態の例では、システムＣＯＰ最大運転、運転コスト最少運転、最大省電力運転が設定されている。この方針の相違により、熱電設備Ｐの運転パターンは大きく変わるものであり、運転指針を基準にすることで、運転指針に沿って運転パターンを運転員に提示することができる。なお、上記の運転指針は一例に過ぎず、これらに限られるものではない。

翌日予測仮想負荷データ選択部１５は、仮想負荷データベース１３の中から合成翌日予測負荷データ３０に類似する仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を選択する。ここで、本実施形態において、第一のクラスター分析により合成翌日予測負荷データ３０に対し類似度が高い仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を選択する。この第一のクラスター分析には、例えば最近隣法を用いる。最近隣法は、合成翌日予測負荷データ３０（クラスター）と仮想負荷データベース１３中の仮想負荷パターン５４（クラスター）とのすべての個体のペア（時間毎のエネルギー負荷の値）について距離を求め、その逆数を類似度として算出する。類似度（距離の逆数）が大きい程、合成翌日予測負荷データ３０と仮想負荷パターン５４とは類似する。この類似度が大きい順に１又は複数の仮想負荷データ５０を選択する。

また、本実施形態において、翌日予測仮想負荷データ選択部１５は、上述の第一のクラスター分析（選択）の前に、仮想負荷データ５０の所定時間における負荷積算量と合成翌日予測負荷データ３０の所定時間における負荷積算量とが近似する仮想負荷データ５０を仮想負荷データベース１３の中から複数抽出する事前選別部１５ａを有する。なお、複数とは、数個では適切な（類似する）仮想負荷データ５０が漏れる可能性があるため、好ましくは、数百程度の仮想負荷データ５０を抽出するのがよい。ここで、仮想負荷データ５０の所定時間における負荷積算量は、図７Ｂに示すように、仮想負荷パターン５４における面積５５を示す。この面積５５は、エネルギー負荷（製造量）５１から容易に算出できるものである。よって、膨大な数（例えば、数千〜数万）の仮想負荷データ５０が存在していても、第一のクラスター分析の前に、この面積比較によってクラスター分析の対象を精度を低下させずに絞り込むことができ、迅速な処理が可能となる。

翌日運転パターン設定部１６は、選択された仮想負荷データ５０における選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３を翌日における熱電設備Ｐの翌日運転パターン６３とする。上述したように、仮想負荷データ５０は、運転方針毎に運転パターン５３が設定（紐付け）されている。従って、翌日予測仮想負荷データ選択部１５が選択した仮想負荷データ５０において、選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３を翌日の運転パターンとすれば、精度の高い予測負荷に対し現実に即した運転パターンを設定することができる。また、翌日運転パターン設定部１６は、仮想負荷データ５０が複数選択された場合、翌日予測エネルギー負荷６０及び／又は翌日運転評価指標６１に基づいて、選択された複数の仮想負荷データ５０の中から１つの仮想負荷データ５０を抽出する。

また、本実施形態において、翌日運転パターン設定部１６は、後述する翌日予測エネルギー負荷６０及び／又は翌日運転評価指標６１に基づいて翌日における熱電機器ｐの翌日運転スケジュール６４を修正する翌日運転スケジュール修正部１６ａを有する。翌日運転スケジュール６４は、例えば図９に示す如く、翌日運転パターン６３の内の１つの熱電機器ｐのスケジュールとして表示される（同図中の１行分）。さらに、翌日運転パターン設定部１６は、熱電設備Ｐの各熱電機器ｐの翌日運転スケジュール６４を各熱電機器ｐを制御する制御装置ＣＴへ出力する翌日運転スケジュール出力部１６ｂをさらに備える。制御装置ＣＴとしては、例えば熱電設備Ｐを制御する中央監視制御装置である。なお、翌日運転スケジュール出力部１６ｂは、例えば、通信手段を介してデータを送信する送信手段の他、記憶媒体へ一旦データを出力する出力手段も含む。

翌日予測温度算出部１７は、図１，４〜６の例では、翌日予測負荷データ３１〜３３に基づいて冷水が熱電設備Ｐへ戻る際の翌日の還温度を利用設備ｎ１〜ｎ３毎に、図５に示す如く、翌日予測還温度ｔｂ１〜ｔｂ３として算出すると共に翌日予測還温度ｔｂ１〜ｔｂ３と合成翌日予測負荷データ３０とに基づいて還冷水Ｃｂの合成翌日予測還温度Ｔｂを算出し、合成翌日予測還温度Ｔｂと冷水Ｃが利用設備Ｎへ供給される際の往冷水Ｃｆの往温度Ｔｆとの温度差を翌日予測往還温度差ΔＴとして算出する。なお、翌日予測還温度ｔｂ１〜ｔｂ３及び合成翌日予測還温度ＴＢは、下記の冷水負荷−冷水往還温度差の回帰式を用いて算出される。

翌日運転評価指標算出部１８は、翌日運転パターン６３と合成翌日予測負荷データ３０と翌日予測往還温度差ΔＴとに基づいて翌日の熱電設備Ｐにおける翌日予測エネルギー負荷６０及び翌日運転評価指標６１を算出する。翌日予測エネルギー負荷６０は、例えば、図９の上段の折れ線グラフに示されるエネルギー負荷（製造量）及び所定時間（例えば２４時間）の変化である。翌日運転評価指標６１は、例えば図１０に示す如く、冷水製造熱量、温水製造熱量、蒸気製造熱量、システムＣＯＰ、ピーク電力及びその発生時間帯等である。これらの評価指標によって、決定した熱電設備Ｐの運転パターンの定量的な評価が可能となる。また、翌日運転パターン６３は、図９の下段に示す如く、各機器の翌日運転スケジュール６４を含むものであり、時間毎の運転状況を含む。この翌日予測エネルギー負荷６０により、熱電設備Ｐ全体におけるエネルギー製造総量が予測される。

グラフ表示部１９は、翌日予測エネルギー負荷６０及び後述する当日予測エネルギー負荷８０の少なくとも一方をグラフ表示すると共にそのグラフに熱電機器ｐ毎のエネルギー製造量を重ねて表示する。例えば図９，１１に示すように、翌日予測エネルギー負荷６０及び当日予測エネルギー負荷８０を折れ線グラフとして表示すると共に熱電機器ｐ毎のエネルギー製造量を棒グラフとして表示する。これにより、ある時間（時刻）のエネルギー負荷に対し、どの熱電機器ｐが稼働しているか否かのみならず、稼働している熱電機器ｐがエネルギー負荷をどのように分担（負担）しているのかが一目瞭然となる。さらに、図９の場合、上段に翌日予測エネルギー負荷６０を折れ線グラフで表示すると共に下段に横軸（時間軸）を同一にして各機器の翌日運転スケジュール６４を表示し、機器毎に異なる色表示とする。そして、稼働中部分及び各機器の製造能力６４ａ〜６４ｅを各機器の色で表示し、翌日予測エネルギー負荷６０の折れ線グラフと上下に並列に表示する。このように、翌日運転パターン６３の提示及び各機器の運転状況が視覚的に明確となり、運転員の理解も捗る。なお、本例では、時間毎の冷水残蓄量６５ａ及び冷水系機器ｐｃの負荷率６５ｂも表示される。また、図９，１１〜１３の例では、いずれも流量表示としているが、熱量表示とすることも可能である。なお、当日予測エネルギー負荷８０の場合も同様である。また、図１１に示すように、現時点を挟んで、過去と未来との背景色を異ならせて表示することで、実測値と予測値との違いが明瞭となる。

測定負荷データ設定部２１は、第二のクラスター分析を行う比較時間を設定する比較時間設定部２１ａと、第二のクラスター分析を行う比較日数を設定する比較日数設定部２１ｂとを有する。比較時間は、第二のクラスター分析の対象とする測定負荷データの時間帯（開始時刻から終了時刻までの期間）を指し、上記と同様に時間の単位を問わずに適宜設定することができる。また、比較日数は、当日測定負荷データと比較（類似度計算）する後述の過去測定負荷データの個数を指し、好ましくは、２以上の複数である。比較日数を多くすることで予測精度は向上するが、計算時間（回数）は増大するので、要求される精度に応じて適宜設定すればよい。本実施形態では、第二のクラスター分析による類似度が高い過去測定負荷データを選定する日数（個数）を設定する上位選定日数設定部２１ｃを有する。

また、測定負荷データ設定部２１は、測定負荷データに対する過去測定負荷データの類似度を計算する計算時間及び予測時間も合わせて設定する。これらの時間も上記と同様に時間の単位を問わずに適宜設定することができる。計算時間とは、類似度を計算する周期であり、例えば上述の測定時間と一致させる。予測時間とは、予測当日の所定時刻から予測したい所定の時刻（予測時刻）までの所定時間である。

測定負荷データ設定部２１は、予測当日の所定時刻から比較時間設定部２１ａによって設定された比較時間前までの当日測定負荷データと、当日測定負荷データと同一時間帯における比較日数設定部２１ｂによって設定された比較日数の過去の日毎の過去測定負荷データとを測定値により利用設備ｎ毎に設定する。

ここで、予測当日のｔ時点（所定時刻）からＮ時点前までの当日時系列データは、下記数２で表される。なお、Ｎは、比較時間を計測時間で除した数である。

また、当日測定負荷データと同一時間帯における予測当日よりｍ日前の過去測定負荷データは、下記数３で表される。

仮測定値算出部２２は、第二のクラスター分析により過去測定負荷データ毎に当日測定負荷データに対する類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて予測時刻における当日測定負荷データの予測値を仮測定値として予測時間毎に繰り返し算出する。仮測定値算出部２２は、類似度に応じた重み係数を算出する重み係数算出部２２ａを備える。

本実施形態では、仮測定値算出部２２は、設定した過去測定負荷データの中から類似度が高い順に上位選定日数設定部２１ｃで設定された日数（個数）分の過去測定負荷データを選定する。そして、仮測定値算出部２２は、選定した過去測定負荷データの所定時刻から所定の予測時間先の時刻における実測値を重み係数算出部２２ａが算出した重み係数により重み付け加算して予測当日の所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻におけるエネルギー負荷の予測値として算出する。

ここで、当日測定負荷データとｍ（ｍ≦Ｍ）日前の過去測定負荷データと距離を下記数４で定義する。なお、Ｍは、比較日数である。

仮測定値算出部２２は、当日測定負荷データ（第１のクラスター）と予測当日よりｍ日前の過去測定負荷データ（第２のクラスター）距離ｄｍを過去測定負荷データ毎に計算し、距離ｄｍの逆数が大きい（類似度が高い）順に過去測定負荷データを複数選定する。

重み係数算出部２２ａは、仮測定値算出部２２が選定した過去測定負荷データの距離ｄｍの逆数（類似度）から重み係数ｗｍを算出する。重み係数ｗｍは、下記数５の通り、距離ｄｍの逆数（類似度）を上位選定日数設定部２１ｃで設定された日数（個数、Ｓ）分の選定した過去測定負荷データの求めた距離ｄｍの逆数の和で除した数（相対重み）である。

そして、ｔ時点（所定時刻）から所定時間（予測時間ｌ）先の予測時刻ｔ＋ｌの予測値ｘ_t+lは、下記数６により算出される。本実施形態では、上位選定日数設定部２１ｃで設定された日数（個数、Ｓ）分の選定した過去時系列データにおけるｔ＋ｌ時点とｔ時点との差分の加重平均を予測当日のｔ時点の実測値ｘ_tに加算して予測値ｘ_t+1とする。

当日予測負荷データ算出部２３は、上述の仮測定値を用いて第二のクラスター分析を予測時間毎に繰り返し行うことで予測当日の所定時刻から所定の長期予測時間先までの予測当日の利用設備におけるエネルギー負荷を利用設備ｎ毎に当日予測負荷データとして算出すると共に当日予測負荷データを合成して合成当日予測負荷データを算出する。これにより、例えば２４時間先の予測（終日予測）が可能となる。

本実施形態において、当日予測負荷データ算出部２３は、測定値記憶部１１が予測時間毎に測定値を記憶する度に、上述の仮測定値を記憶した測定値に置換すると共に置換した測定値を用いて直前に算出した合成当日予測負荷データを更新する合成当日予測負荷データ更新部２３ａを有する。これにより、仮測定値は、測定値が記憶される度に仮測定値は実際に測定した測定値に置換される。

当日予測仮想負荷データ選択部２４は、仮想負荷データベース１３の中から合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を選択する。ここで、本実施形態において、第一のクラスター分析により合成当日予測負荷データに対し類似度が高い仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を選択する。これは、上述の翌日予測仮想負荷データ選択部１５と同様の処理である。

但し、本実施形態において、当日予測仮想負荷データ選択部２４は、仮想負荷データ更新部２４ａを有する。この仮想負荷データ更新部２４ａは、更新した合成当日予測負荷データと合成翌日予測負荷データ３０とを比較して乖離がある場合に、仮想負荷データベース１３の中から更新した合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を新たに選択する。ここで、本実施形態において、仮想負荷データ更新部２４ａは、第一のクラスター分析により更新した合成当日予測負荷データに対し類似度が高い仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を選択する。

当日運転パターン設定部２５は、選択された仮想負荷データ５０において選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３を予測当日における熱電設備Ｐの当日運転パターン８３とする。ここで、当日運転パターン８３を設定する際、熱電設備Ｐは現に運転しているので、その時刻までの熱電設備Ｐの運転パターン（運転履歴）は、既に存在している。よって、当日運転パターン設定部２５は、少なくとも所定時刻（例えば現時刻）から所定の長期予測時間先の予測時刻（例えば予測当日２４時）までの運転パターンを設定すればよい。なお、当日運転パターン８３の所定時刻までの部分は、例えば現実に実行した運転パターン（運転履歴）とすればよい。また、本実施形態において、当日運転パターン設定部２５は、当日運転パターン書換部２５ａと、当日運転スケジュール修正部２５ｂを有する。

当日運転パターン書換部２５ａは、翌日運転パターン６３を新たに選択された仮想負荷データ５０における選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３に書き換える。上述したように、第二のクラスター分析を実行する時刻（所定時刻）においても、この実行時刻までの運転パターン（運転履歴）は、既に存在している。よって、当日運転パターン書換部２５ａは、先に設定された翌日運転パターン８３の１日分（２４時間分）全てを書き換える必要はなく、少なくとも所定時刻から所定の長期予測時間先の予測時刻までの運転パターンを新たに選択された仮想負荷データ５０の運転パターン５３で書き換えばよい。

当日運転スケジュール修正部２５ｂは、当日予測エネルギー負荷８０及び／又は当日運転評価指標８１に基づいて当日における熱電機器ｐの当日運転スケジュール８４を修正する。これは、上述の翌日運転スケジュール修正部１６ａと同様の処理である。さらに、当日運転パターン設定部２５は、熱電設備Ｐの各熱電機器ｐの当日運転スケジュール８４を各熱電機器ｐを制御する制御装置ＣＴへ出力する当日運転スケジュール出力部２５ｄをさらに備える。なお、当日運転スケジュール出力部２５ｄは、通信手段を介してデータを送信する送信手段の他、記憶媒体へ一旦データを出力する出力手段も含む。

本実施形態において、当日運転スケジュール修正部２５ｂは、当日運転パターン８３において任意の熱電機器ｐの負荷率６５ｂが所定時間よりも短い運転時間内で所定の負荷率を超えた場合に、運転時間内で追加された他の熱電機器ｐ’の運転を中止させる当日運転スケジュール変更部２５ｃを有する。

予測時間を１０分間隔とした場合、図１１に示す例では、１４時から１６時にかけて、冷水系機器ｐｃの負荷率が１００％を越えないように、冷水系機器ｐｃ１〜ｐｃ３に加えて、新たに冷水系機器ｐｃ４を立ち上げる当日運転パターン８３が選択されている。しかし、このような短時間のみの冷水系機器ｐｃの発停は、現実的には行うことができない。このような瞬間的な負荷率オーバーは、制御によって調整可能である。そこで、当日運転スケジュール変更部２５ｃは、図１２に示すように、冷水系機器ｐｃ４の運転スケジュール８４の突発的に運転する時間（部分）を削除し、新たな冷水系機器ｐｃが立ち上がらない運転スケジュール８４’に変更する。なお、係る場合、図１２に示すように、例えば、どの時間帯に負荷が１００％を越えるかを例えばポップアップ表示６６等で負荷率６５ｂを表示させてもよい。この例では、１０分毎の負荷率を表示してある。

当日予測温度算出部２６は、当日予測負荷データに基づいて冷水Ｃが熱電設備Ｐへ戻る際の予測当日の還温度を利用設備ｎ１〜ｎ３毎に当日の所定時刻以降の予測還温度ｔｂ’１〜ｔｂ’３として算出すると共に当日予測還温度ｔｂ’１〜ｔｂ’３と合成当日予測負荷データとに基づいて還冷水Ｃｂの合成当日予測還温度Ｔｂ’を算出し、合成当日予測還温度Ｔｂ’と冷水Ｃが利用設備Ｎへ供給される際の往冷水Ｃｆ’の往温度Ｔｆ’との温度差を当日予測往還温度差ΔＴ’として算出する。これは、上述の翌日予測温度算出部１７と同様の処理である。

当日運転評価指標算出部２７は、当日運転パターン８３と合成当日予測負荷データと当日予測往還温度差ΔＴ’と測定値記憶部１１の測定値とに基づいて当日の熱電設備Ｐにおける当日予測エネルギー負荷８０及び当日運転評価指標８１を算出する。当日運転評価指標８１は図１０に示す如き翌日運転評価指標６１と同様のものである。上述したように、第二のクラスター分析を実行する時刻（所定時刻）において、熱電設備Ｐは現に運転しているので、その実行時刻までの当日運転評価指標８１は、実測値に基づいて算出可能である。よって、当日運転評価指標算出部２７は、予測当日の所定時刻までの測定値（実測値）に基づいて算出される数値と、所定時刻から所定の長期予測時間先の予測時刻までの予測値に基づいて算出される数値の合算値を当日運転評価指標８１として算出する。

ここで、図１４〜１６を参照しながら、熱電機器ｐの運転パターンを決定する運転支援手順について説明する。
図１４に示すように、まず、翌日予測として、例えば前日の所定時刻（例えば２０時）に翌日の熱電設備Ｐの翌日運転パターン６３を決定する。図１５に示すように、翌日予測負荷データ算出部１２が、測定値記憶部１１からその日の測定値を読み込むと共に翌日の気象データを読み込む（Ｓ１）。次に、翌日予測負荷データ算出部１２が、読み込んだ測定値及び翌日の気象データに基づいて、例えばカルマンフィルターにより利用設備ｎ１〜ｎ３毎に翌日の冷水、温水、蒸気等のエネルギー負荷を翌日予測負荷データ３１〜３３としてそれぞれ算出（予測）すると共に、算出（予測）した翌日予測負荷データ３１〜３３を合成して合成翌日予測負荷データ３０を算出する（Ｓ２）。そして、算出した合成翌日予測負荷データ３０（複数の利用設備Ｎにおける予想エネルギー消費量）を修正する場合（Ｓ３）、翌日予測負荷データ修正部１２ａにより合成翌日予測負荷データ３０が修正される（Ｓ４）。

次に、翌日予測温度算出部１７が、利用設備ｎ１〜ｎ３毎に算出した翌日予測負荷データ３１〜３３に基づいて翌日の還温度を算出する共に翌日予測往還温度差ΔＴを算出する（Ｓ５）。そして、運転指針選択部１４により予め設定された熱電設備Ｐの運転指針が選択され（Ｓ６）、翌日予測仮想負荷データ選択部１５が、仮想負荷データベース１３の中から上述の最近隣法により合成翌日予測負荷データ３０に対し類似度が高い仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を選択する（Ｓ７）。

ここで、１つの仮想負荷データ５０が選択された場合（Ｓ８）、翌日運転パターン設定部１６がその仮想負荷データ５０における先のステップＳ６で運転指針選択部１４により選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３を翌日運転パターン６３とする（Ｓ９）。そして、翌日運転評価指標算出部１８が決定した翌日運転パターン６３と合成翌日予測負荷データ３０と翌日予測往還温度差ΔＴとに基づいて翌日の熱電設備Ｐにおける翌日予測エネルギー負荷６０をシミュレートする（Ｓ１０）と共に翌日運転評価指標６１を算出し、グラフ表示部１９がその翌日予測エネルギー負荷６０（熱電設備Ｐにおける予想エネルギー製造量）及び翌日運転評価指標６１を表示する（Ｓ１１）。

他方、複数の仮想負荷データ５０（類似候補を複数）が選択された場合（Ｓ８）、翌日予測仮想負荷データ選択部１５が、仮想負荷データベース１３の中から最近隣法により合成翌日予測負荷データ３０に対し類似度が高い仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を複数選択する。また、翌日運転パターン設定部１６が、選択した仮想負荷データ５０毎に、その仮想負荷データ５０における先のステップＳ６で運転指針選択部１４により選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３を翌日運転パターン６３とする（Ｓ１２）。そして、翌日運転評価指標算出部１８が決定した翌日運転パターン６３と合成翌日予測負荷データ３０と翌日予測往還温度差ΔＴとに基づいて翌日の熱電設備Ｐにおける翌日予測エネルギー負荷６０をシミュレートする（Ｓ１３）と共に翌日運転評価指標６１を算出する（Ｓ１４）。このステップＳ１２〜Ｓ１４は、選択された仮想負荷データ５０毎に行われる。そして、翌日運転パターン設定部１６は、算出した翌日運転評価指標６１に基づいて、例えばシステムＣＯＰが最大となった仮想負荷データ５０を選択された複数の仮想負荷データ５０の中から１つ抽出し、抽出した仮想負荷データ５０における運転指針の運転パターン５３を翌日の運転パターン６３とする（Ｓ１５）。そして、グラフ表示部１９がその翌日予測エネルギー負荷６０及び翌日運転評価指標６１を表示する（Ｓ１１）。

その後、決定した翌日運転パターン６３を修正する場合（Ｓ１６）、翌日運転スケジュール修正部１６ａが、翌日予測エネルギー負荷６０及び／又は翌日運転評価指標６１に基づいて翌日における熱電機器ｐの翌日運転スケジュール６４を修正し（Ｓ１７）、ステップＳ１０へ移動する。そして、設定した各熱電機器ｐの翌日運転スケジュール６４を出力する場合（Ｓ１８）、翌日運転スケジュール出力部１６ｂが、例えば中央監視制御装置ＣＴへ翌日運転スケジュール６４を出力し（Ｓ１８ａ）、翌日予測を完了する。一方、再度、算出した合成翌日予測負荷データ３０を修正する場合（Ｓ１９）、翌日予測負荷データ修正部１２ａにより合成翌日予測負荷データ３０が修正され（Ｓ４）、ステップＳ５へ移動する。他方、合成翌日予測負荷データ３０を修正しない場合、翌日予測を完了する。

次に、当日予測として、当日の所定時刻に当日の熱電設備Ｐの当日運転パターン８３を決定する。図１６に示すように、まず、第二のクラスター分析としての最近隣法による当日予測の条件を設定する（Ｓ２１）。ここでは、比較時間設定部２１ａにより比較時間が設定され、比較日数設定部２１ｂにより比較日数が設定される。また、計算時間及び予測時間も設定される。例えば、現時点（所定時刻）は８時００分、比較時間は４時間、比較日数は３０日、計算時間及び予測時間は１０分として設定される。また、上位選定日数設定部２１ｃにより上位選定日数も設定され、例えば上位６位（個）である。

次に、測定負荷データ設定部２１が、測定値記憶部１１から測定値を読み込むと共に上述の設定条件に従って当日測定負荷データ及び過去測定負荷データを利用設備ｎ毎に設定する（Ｓ２２）。ここで、仮測定値算出部２２が過去測定負荷データ毎に当日測定負荷データに対する距離（類似度）を計算し、求めた距離が短い（類似度が高い）上位６位の過去測定負荷データを選定する。例えば、直近の平日３０日分の過去測定負荷データ毎に予測当日の当日測定負荷データに対する距離が計算され、その距離ｄｍの短い（類似度１／ｄｍが大きい）上位６位が類似日として選定される。

そして、重み係数算出部２２ａにより選定した類似日の重み係数が算出され、選定した過去測定負荷データにおける予測時間先の予測時刻と所定時刻との測定値の差分の加重平均を予測当日の所定時刻の実測値に加算して予測値を算出する。例えば、選定した類似日の過去測定負荷データでは、予測時間先の予測時刻と所定時刻（現時点）との測定値の差分にその日の重み係数ｗｍを乗じた値を求める。これを上位６位で各々計算してその合計を求め、その合計値を予測当日の所定時刻の測定値に加算して、予測時刻の予測値となる。

ところで、当日測定負荷データには、予測時刻における現実の測定値は存在しないので、予測時刻から比較時間前までの時間帯における測定値及び予測値によって更新される。すなわち、当日予測負荷データ算出部２３が、上述の処理を予測時間毎に所定の長期予測時間先（例えば当日の２４時）まで繰り返し行って、当日予測負荷データを算出すると共に合成当日予測負荷データを算出する（Ｓ２３）。そして、算出した合成当日予測負荷データを修正する場合（Ｓ２４）、当日予測負荷データ算出部２３が合成当日予測負荷データを修正する（Ｓ２５）。

次に、当日予測温度算出部２６が、利用設備ｎ１〜ｎ３毎に算出した当日予測負荷データに基づいて当日の還温度を算出する共に当日予測往還温度差ΔＴ’を算出する（Ｓ２６）。そして、前日に算出した合成翌日予測負荷データ３０と合成当日予測負荷データとを比較する（利用設備Ｎにおけるエネルギー消費予測値の比較）。

これら予測負荷データに乖離がない（翌日予測と当日予測に大差がない）場合（Ｓ２７）、翌日運転パターン設定部１６が設定した運転パターン５３が当日運転パターン８３となる（Ｓ２８）。そして、当日運転評価指標算出部２７が当日運転パターン８３と合成当日予測負荷データと当日予測往還温度差ΔＴ’とに基づいて当日の熱電設備Ｐにおける当日予測エネルギー負荷８０をシミュレートする（Ｓ２９）と共に当日運転評価指標８１を算出し、グラフ表示部１９がその当日予測エネルギー負荷８０及び当日運転評価指標８１を表示する（Ｓ３０）。なお、当日予測エネルギー負荷８０及び当日運転評価指標８１は、上述したように、現時刻までの実測値とそれ以降の予測値とを合算したものである。

一方、これら予測負荷データに乖離がある場合（Ｓ２７）、運転指針選択部１４により熱電設備Ｐの運転指針が改めて選択され（Ｓ３１）、当日予測仮想負荷データ更新部２４ａが、仮想負荷データベース１３の中から上述の最近隣法により合成当日予測負荷データに対し類似度が高い仮想負荷パターン５４を有する仮想負荷データ５０を選択する（Ｓ３２）。

ここで、１つの仮想負荷データ５０が選択された場合（Ｓ３３）、当日運転パターン書換部２５ａが、その仮想負荷データ５０における先のステップＳ３１で運転指針選択部１４により選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３を当日運転パターン８３として書き換える（Ｓ３４）。そして、当日運転評価指標算出部２７が、ステップＳ２９，３０と同様に、当日予測エネルギー負荷８０をシミュレートする（Ｓ３５）と共に当日運転評価指標８１を算出し、グラフ表示部１９がその当日予測エネルギー負荷８０及び当日運転評価指標８１を表示する（Ｓ３０）。

他方、複数の仮想負荷データ５０（類似候補を複数）が選択された場合（Ｓ３３）、当日運転パターン書換部２５ａがその仮想負荷データ５０における先のステップＳ３１で運転指針選択部１４により選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターン５３を当日運転パターン８３として書き換える（Ｓ３６）。なお、運転パターン５３によって書き換える部分（時間）は、現時刻以降の部分である。そして、当日運転評価指標算出部２７が、ステップＳ２９，３０と同様に、当日予測エネルギー負荷８０をシミュレートする（Ｓ３７）と共に当日運転評価指標８１を算出する（Ｓ３８）。このステップＳ３６〜Ｓ３８は、選択された仮想負荷データ５０毎に行われる。そして、当日運転パターン設定部２５は、算出した当日運転評価指標８１に基づいて、例えばシステムＣＯＰが最大となった仮想負荷データ５０を選択された複数の仮想負荷データ５０の中から１つ抽出し、抽出した仮想負荷データ５０における運転指針の運転パターン５３を当日運転パターン８３とする（Ｓ３９）。そして、グラフ表示部１９がその当日予測エネルギー負荷８０及び当日運転評価指標８１を表示する（Ｓ３０）。

その後、決定した当日運転スケジュール８４を修正する場合（Ｓ４０）、当日運転スケジュール修正部２５ｂ又は当日運転スケジュール変更部２５ｃが、当日予測エネルギー負荷８０及び／又は当日運転評価指標８１に基づいて当日における熱電機器ｐの当日運転スケジュール８４を修正し（Ｓ４１）、ステップＳ２８へ移動する。そして、設定した各熱電機器ｐの当日運転スケジュール８４を出力する場合（Ｓ４２）、当日運転スケジュール出力部２５ｄが、例えば中央監視制御装置ＣＴへ当日運転スケジュール８４を出力し（Ｓ４２ａ）、当日予測を完了する。一方、再度、算出した合成当日予測負荷データを修正する場合（Ｓ４３）、当日予測負荷データ算出部２３により合成当日予測負荷データが修正され（Ｓ２５）、ステップＳ２６へ移動する。他方、合成当日予測負荷データを修正しない場合、当日予測は完了となる。

ここで、測定値記憶部１１には、測定時間（予測時間）が経過すれば、エネルギー負荷の測定値が記憶される。そこで、合成当日予測負荷データ更新部２３ａは、測定値が記憶される度に仮測定値を記憶した測定値に置換すると共に置換した測定値を用いて直前に算出した合成当日予測負荷データを更新する（Ｓ２３）。そして、更新された合成当日予測負荷データを用いて上記ステップＳ２４〜Ｓ４２が実行される。これらステップＳ２４〜Ｓ４２を長期予測時間先（予測当日の２４時）まで繰り返し実行することで、予測時間経過毎に予測は修正（更新）されることとなり、より現実に即した高精度な予測となる。

最後に、本発明の他の実施形態の可能性について言及する。なお、上述の実施形態と同様の部材には同一の符号を附してある。
上記実施形態において、クラスター分析手法に最近隣法を用いたが、これに限られるものではない。また、時系列データに対する距離を類似度として求めたが、これに代えてベクトル間角度の余弦を用いることも可能である。

上記実施形態において、仮測定値を選定した過去測定負荷データの所定時刻の測定値と予測時刻の測定値との差分の加重平均を予測当日の所定時刻の測定値に加算して算出した。しかし、これに限らず、過去時系列データの予測時刻の測定値の加重平均でも構わない。また、比較日数、予測時間等のクラスター分析の条件は一例に過ぎず、適宜設定することができる。

上記実施形態において、当日予測において、当日予測の合成当日予測負荷データと翌日予測の合成翌日予測負荷データ３０とを比較（利用設備Ｎにおけるエネルギー消費予測値の比較）して、これらの乖離の有無を判定していた。しかし、当日予測は、乖離の有無の判定を省略し、翌日予測とは独立に実行するようにすることも可能である。係る場合、図１４に示す如きフローと同様の手順となる。なお、上記実施形態では、冷水負荷について説明したが、エネルギー負荷の予測は、冷水に限らず、温水、蒸気、給湯、電力等の各種エネルギーの熱電機器の運転支援にも利用可能である。

上記実施形態において、運転支援システム１は、外部に存在する制御装置としての中央監視制御装置ＣＴに翌日運転スケジュール６４又は当日運転スケジュール８４を出力した。しかし、制御装置ＣＴは、運転支援システム１と一体に機能させる（組み込む）ことも可能である。さらに、制御装置ＣＴにより各熱電機器の負荷を調整して各機器の運転を制御するようにしてもよい。

本発明は、例えば、発電設備及び熱源設備の翌日の電力、冷熱、温熱、蒸気、給湯の負荷予測をして発電設備、熱電設備の最適運転パターンを想定する運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体として利用することができる。また、ビル、工場等の稼働当初の実測データから所定時間先の負荷を予測し、更にその時点のデータからその日の終日までの熱負荷予測カーブから最適運転管理に利用することもできる。

１：運転支援システム、２：ユーザーインターフェイス、３：処理部、４：通信インターフェイス、５：バス、６：ネットワーク、１０：プログラム、１１：測定値記憶部、１２：翌日予測負荷データ算出部、１２ａ：翌日予測負荷データ修正部、１３：仮想負荷データベース、１４：運転指針選択部、１５：翌日予測仮想負荷データ選択部、１５ａ：事前選別部、１６：翌日運転パターン設定部、１６ａ：翌日運転スケジュール修正部、１７：翌日予測温度算出部、１８：翌日運転評価指標算出部、１９：グラフ表示部、２１：測定負荷データ設定部、２１ａ：比較時間設定部、２１ｂ：比較日数設定部、２１ｃ：上位選定日数設定部、２２：仮測定値算出部、２２ａ：重み係数算出部、２３：当日予測負荷データ算出部、２３ａ：合成当日予測負荷データ更新部、２４：当日予測仮想負荷データ選択部、２４ａ：仮想負荷データ更新部、２５：当日運転パターン設定部、２５ａ：当日運転パターン書換部、２５ｂ：当日運転スケジュール修正部、２５ｃ：当日運転スケジュール変更部、２６：当日予測温度算出部、２７：当日運転評価指標算出部、３０：合成翌日予測負荷データ、５０：仮想負荷データ、５１：エネルギー負荷（製造量）、５２：分類条件、５２ａ：運転月データ、５２ｂ：負荷条件データ、５３：運転パターン、５３ａ：運転計画データ、５４：仮想負荷パターン、５５：面積（負荷積算量）、６０：翌日予測エネルギー負荷、６１：翌日運転評価指標、６３：翌日運転パターン、６４：翌日運転スケジュール、６４ａ〜６４ｅ：稼働時間帯（製造能力）、８０：当日予測エネルギー負荷、８１：当日運転評価指標、８３：当日運転パターン、８４：当日運転スケジュール、８４ａ〜８４ｅ：稼働時間帯（製造能力）、Ｐ：熱電設備、ｐ，ｐ’，ｐ１〜ｐ３：熱電機器、Ｎ：複数の利用設備（利用設備群）、ｎ，ｎ１〜ｎ３：１つの利用設備、ＣＴ：制御装置

Claims (22)

1. 電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する運転支援システムであって、
   前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、
   利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶する測定値記憶部と、
   前記測定値と翌日の気象データとに基づいて前記翌日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を利用設備毎に翌日予測負荷データとして算出すると共に前記翌日予測負荷データを合成して合成翌日予測負荷データを算出する翌日予測負荷データ算出部と、
   前記熱電設備が製造する前記エネルギーの仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し熱電設備の運転指針毎に設定される前記熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが多数保存される仮想負荷データベースと、
   前記運転指針を選択する運転指針選択部と、
   前記仮想負荷データベースの中から前記合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する翌日予測仮想負荷データ選択部と、
   選択された仮想負荷データにおける前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンを前記翌日における前記熱電設備の翌日運転パターンとする翌日運転パターン設定部とを有する運転支援システム。
2. 前記翌日予測負荷データに基づいて前記冷水又は温水が前記熱電設備へ戻る際の前記翌日の還温度を利用設備毎に翌日予測還温度として算出すると共に前記翌日予測還温度と前記合成翌日予測負荷データとに基づいて合成翌日予測還温度を算出し、前記合成翌日予測還温度と前記冷水又は温水が前記利用設備へ供給される際の往温度との温度差を翌日予測往還温度差として算出する翌日予測温度算出部と、
   前記翌日運転パターンと前記合成翌日予測負荷データと前記翌日予測往還温度差とに基づいて前記翌日の前記熱電設備における翌日予測エネルギー負荷及び翌日運転評価指標を算出する翌日運転評価指標算出部とをさらに備え、
   前記翌日予測仮想負荷データ選択部は、前記仮想負荷データベースの中から第一のクラスター分析により前記合成翌日予測負荷データに対し類似度が高い仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを複数選択し、
   前記翌日運転パターン設定部は、前記翌日予測エネルギー負荷及び／又は前記翌日運転評価指標に基づいて、選択された複数の仮想負荷データの中から１つの仮想負荷データを抽出する請求項１記載の運転支援システム。
3. 前記翌日運転パターン設定部は、前記翌日予測エネルギー負荷及び／又は前記翌日運転評価指標に基づいて前記翌日における前記熱電機器の翌日運転スケジュールを修正する翌日運転スケジュール修正部を有する請求項２記載の運転支援システム。
4. 前記翌日予測エネルギー負荷をグラフ表示すると共にそのグラフに熱電機器毎のエネルギー製造量を重ねて表示するグラフ表示部をさらに有する請求項２又は３記載の運転支援システム。
5. 前記翌日予測仮想負荷データ選択部は、前記合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する前に、前記仮想負荷パターンの所定時間における負荷積算量と前記合成翌日予測負荷データの前記所定時間における負荷積算量とが近似する仮想負荷データを前記仮想負荷データベースの中から複数抽出する事前選別部を有する請求項１〜４のいずれかに記載の運転支援システム。
6. 前記翌日予測負荷データ算出部は、前記合成翌日予測負荷データを修正する翌日予測負荷データ修正部を有し、
   前記翌日予測仮想負荷データ選択部は、前記翌日予測負荷データ修正部が前記合成翌日予測負荷データを修正した場合に、前記仮想負荷データベースの中から修正された合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを新たに選択する請求項１〜５のいずれかに記載の運転支援システム。
7. 予測当日の所定時刻から所定時間前までの当日測定負荷データと、前記当日測定負荷データと同一時間帯における過去の所定日数の日毎の過去測定負荷データとを前記測定値により前記利用設備毎に設定する測定負荷データ設定部と、
   第二のクラスター分析により前記過去測定負荷データ毎に前記当日測定負荷データに対する類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの前記所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて前記予測時刻における前記当日測定負荷データの予測値を仮測定値として前記予測時間毎に繰り返し算出する仮測定値算出部と、
   前記仮測定値を用いて前記第二のクラスター分析を前記予測時間毎に繰り返し行うことで前記予測当日の前記所定時刻から所定の長期予測時間先までの前記予測当日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を前記利用設備毎に当日予測負荷データとして算出すると共に前記当日予測負荷データを合成して合成当日予測負荷データを算出する当日予測負荷データ算出部と、
   前記仮想負荷データベースの中から前記合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する当日予測仮想負荷データ選択部と、
   選択された仮想負荷データにおいて前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンを前記予測当日における前記熱電設備の当日運転パターンとする当日運転パターン設定部とをさらに備え、
   前記当日予測負荷データ算出部は、前記測定値記憶部が前記予測時間毎に前記測定値を記憶する度に、前記仮測定値を記憶した測定値に置換すると共に置換した測定値を用いて直前に算出した合成当日予測負荷データを更新する合成当日予測負荷データ更新部を有し、
   前記当日予測仮想負荷データ選択部は、更新した合成当日予測負荷データと前記合成翌日予測負荷データとを比較して乖離がある場合に、前記仮想負荷データベースの中から更新した合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを新たに選択する仮想負荷データ更新部を有し、
   前記当日運転パターン設定部は、前記翌日運転パターンの内の前記所定時刻から前記長期予測時間先までの運転パターンを新たに選択された仮想負荷データにおける前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンに書き換える当日運転パターン書換部を有する請求項１〜６のいずれかに記載の運転支援システム。
8. 前記当日予測負荷データに基づいて前記冷水又は温水が前記熱電設備へ戻る際の前記予測当日の還温度を利用設備毎に当日の前記所定時刻以降の予測還温度として算出すると共に前記当日予測還温度と前記合成当日予測負荷データとに基づいて合成当日予測還温度を算出し、前記合成当日予測還温度と前記冷水又は温水が前記利用設備へ供給される際の往温度との温度差を当日予測往還温度差として算出する当日予測温度算出部と、
   前記当日運転パターンと前記合成当日予測負荷データと前記当日予測往還温度差と前記測定値とに基づいて前記予測当日の前記熱電設備における当日予測エネルギー負荷及び当日運転評価指標を算出する当日運転評価指標算出部とをさらに備え、
   前記当日予測仮想負荷データ選択部は、前記仮想負荷データベースの中から第一のクラスター分析により前記合成当日予測負荷データに対し類似度が高い仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを複数選択し、
   前記当日運転パターン設定部は、前記当日予測エネルギー負荷及び／又は前記当日運転評価指標に基づいて、選択された複数の仮想負荷データの中から１つの仮想負荷データを抽出する請求項７記載の運転支援システム。
9. 前記当日運転パターン設定部は、前記当日予測エネルギー負荷及び／又は前記当日運転評価指標に基づいて前記当日における前記熱電機器の当日運転スケジュールを修正する当日運転スケジュール修正部を有する請求項８記載の運転支援システム。
10. 前記当日運転スケジュール修正部は、前記当日運転パターンにおいて任意の熱電機器の負荷率が所定時間よりも短い運転時間内で所定の負荷率を超えた場合に、前記運転時間内で追加された他の熱電機器の運転を中止させる当日運転スケジュール変更部を有する請求項９記載の運転支援システム。
11. 前記当日予測エネルギー負荷をグラフ表示すると共にそのグラフに熱電機器毎のエネルギー製造量を重ねて表示するグラフ表示部をさらに有する請求項８〜１０のいずれかに記載の運転支援システム。
12. 前記グラフ表示部は、前記熱電機器毎のスケジュールを前記グラフ表示と並列に表示する請求項４又は１１記載の運転支援システム。
13. 前記第一のクラスター分析は、最近隣法である請求項２〜４,８〜１１のいずれかに記載の運転支援システム。
14. 前記第二のクラスター分析は、最近隣法である請求項７〜１１のいずれかに記載の運転支援システム。
15. 前記仮想負荷データベースは、平日、土曜日、休日及び特異日を少なくとも含む群から選択される負荷条件及び前記エネルギー負荷の種別に応じて分類されている請求項１〜１４のいずれかに記載の運転支援システム。
16. 電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する運転支援システムであって、
    前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、
    利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶する測定値記憶部と、
    予測当日の所定時刻の当日測定負荷データと、前記当日測定負荷データと同一時間帯における過去の所定日数の日毎の過去測定負荷データとを前記測定値により前記利用設備毎に設定する測定負荷データ設定部と、
    第二のクラスター分析により前記過去測定負荷データ毎に前記当日測定負荷データに対する類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの前記所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて前記予測時刻における前記当日測定負荷データの予測値を仮測定値として前記予測時間毎に繰り返し算出する仮測定値算出部と、
    前記仮測定値を用いて前記第二のクラスター分析を前記予測時間毎に繰り返し行うことで前記予測当日の前記所定時刻から所定の長期予測時間先までの前記予測当日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を前記利用設備毎に当日予測負荷データとして算出すると共に前記当日予測負荷データを合成して合成当日予測負荷データを算出する当日予測負荷データ算出部と、
    前記熱電設備が製造する前記エネルギー負荷の仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し前記熱電設備の運転指針毎に設定される熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが前記仮想負荷パターンを異ならせて多数保存される仮想負荷データベースと、
    前記運転指針を選択する運転指針選択部と、
    前記仮想負荷データベースの中から前記合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択する当日予測仮想負荷データ選択部と、
    選択された仮想負荷データにおいて前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンの内の前記所定時刻から前記長期予測時間先までの運転パターンを前記予測当日における前記熱電設備の当日運転パターンとする当日運転パターン設定部とを有する運転支援システム。
17. 前記翌日運転パターン設定部は、前記熱電設備の各熱電機器の翌日運転スケジュールを前記各熱電機器を制御する制御装置へ出力する翌日運転スケジュール出力部をさらに備える請求項１〜１５のいずれかに記載の運転支援システム。
18. 前記当日運転パターン設定部は、前記熱電設備の各熱電機器の当日運転スケジュールを前記各熱電機器を制御する制御装置へ出力する当日運転スケジュール出力部をさらに備える請求項７〜１１，１６のいずれかに記載の運転支援システム。
19. 電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する運転支援方法であって、
    前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、
    利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶し、
    前記測定値と翌日の気象データとに基づいて前記翌日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を利用設備毎に翌日予測負荷データとして算出すると共に前記翌日予測負荷データを合成して合成翌日予測負荷データを算出し、
    前記熱電設備が製造する前記エネルギー負荷の仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し熱電設備の運転指針毎に設定される前記熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが多数保存される仮想負荷データベースを有し、
    前記運転指針を選択し、
    前記仮想負荷データベースの中から前記合成翌日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択し、
    選択された仮想負荷データにおける前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンを前記翌日における前記熱電設備の翌日運転パターンとする運転支援方法。
20. 電力、冷房、暖房、蒸気、給湯等のエネルギーを製造し１以上の利用設備へ供給する複数の熱電機器から構成される熱電設備における前記熱電機器の運転を支援する運転支援方法であって、
    前記複数の熱電機器は、冷水を製造し前記利用設備へ供給する冷水系機器又は温水を製造し前記利用設備へ供給する温水系機器を少なくとも含み、
    利用設備毎に利用されたエネルギー負荷の測定値を測定時間毎に記憶し、
    予測当日の所定時刻から所定時間前までの当日測定負荷データと、前記当日測定負荷データと同一時間帯における過去の所定日数の日毎の過去測定負荷データとを前記測定値により前記利用設備毎に設定し、
    第二のクラスター分析により前記過去測定負荷データ毎に前記当日測定負荷データに対する類似度を計算して類似度が高い過去測定負荷データを複数選定し、選定した複数の過去測定負荷データの前記所定時刻から所定の予測時間先の予測時刻における測定値に基づいて前記予測時刻における前記当日測定負荷データの予測値を仮測定値として前記予測時間毎に繰り返し算出し、
    前記仮測定値を用いて前記第二のクラスター分析を前記予測時間毎に繰り返し行うことで前記予測当日の前記所定時刻から所定の長期予測時間先までの前記予測当日の前記利用設備におけるエネルギー負荷を前記利用設備毎に当日予測負荷データとして算出すると共に前記当日予測負荷データを合成して合成当日予測負荷データを算出し、
    前記熱電設備が製造する前記エネルギー負荷の仮想負荷パターンとこの仮想負荷パターンに対し前記熱電設備の運転指針毎に設定される熱電設備の運転パターンとを含む仮想負荷データが前記仮想負荷パターンを異ならせて多数保存される仮想負荷データベースを有し、
    前記運転指針を選択し、
    前記仮想負荷データベースの中から前記合成当日予測負荷データに類似する仮想負荷パターンを有する仮想負荷データを選択し、
    選択された仮想負荷データにおいて前記選択された運転指針に該当する運転指針の運転パターンの内の前記所定時刻から前記長期予測時間先までの運転パターンを前記予測当日における前記熱電設備の当日運転パターンとする運転支援方法。
21. 請求項１〜１８のいずれかに記載の運転支援システムを実行させるためのコンピュータプログラム。
22. 請求項２１記載のコンピュータプログラムを記録した記録媒体。

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