JP7070768B1 - 制御サーバ、制御方法、制御システム、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来、各エネルギー供給設備の入出力特性の非線形な設備特性をそのままモデル化することで、エネルギー供給設備の最適運転計画が立案されている。しかし、コンピュータが設備モデルを作成する場合、設備特性が非線形であると、処理時間が長くなってしまう。この状態では、処理結果が出るまでエネルギー供給設備の最適運転計画が立案できないため、無駄なくエネルギーを使用したいという要求に迅速に対応することができない。【解決手段】制御サーバ５は、エネルギー供給設備の入出力特性の実績データに対して線形近似を行う線形近似部５３と、実績データ及び線形近似部５３によって得られた線形近似式を示す線形近似データの差分に基づいて、入出力特性を示す領域における分割候補点を算出する分割候補点算出部５５を有し、線形近似部５３は、分割候補点によって分割された領域毎に実績データに対して線形近似を行う。【選択図】図１９

Description

本開示内容は、制御サーバ、制御方法、制御システム、及びプログラムに関する。

工場、商業ビル、及びマンション等のエネルギープラントでは、電力や熱など様々な種類のエネルギーが使用されている。このようなエネルギープラントでは、ガス等の燃料を使用することで電力や熱等のエネルギーを供給するエネルギー供給設備が設置されている。また、エネルギー使用量の増大は使用料金の増大に直結するため、なるべく無駄なくエネルギーを使用したいという要求が高まっている。

従来、このような要求に対応すべく、各エネルギー供給設備の入出力特性の実績データを用いて、設備モデルを作成し、この設備モデルを用いて使用エネルギー量の最適化を行うことで、省エネルギーを図るシステムが提案されている（特許文献１参照）。そして、この例では、非線形な設備特性をそのままモデル化することで、エネルギー供給設備の最適運転計画が立案されている。

特開２０１５－２３０５４６

しかしながら、最適運転計画を立案するためにコンピュータが設備モデルを作成する場合、設備特性が非線形であると、処理時間が長くなってしまう。この状態では、処理結果が出るまでエネルギー供給設備の最適運転計画が立案できないため、無駄なくエネルギーを使用したいという要求に迅速に対応することができない。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、設備モデルの作成時間を短縮することで、できるだけ無駄なくエネルギーを使用することを目的とする。

請求項１に係る発明は、各エネルギー供給設備の運転を制御するための設備モデルを作成するにあたって、前記各エネルギー供給設備の入出力特性の実績データを用いる制御サーバであって、前記実績データに対して線形近似を行う線形近似手段と、前記実績データ及び前記線形近似手段によって得られた線形近似式を示す線形近似データの差分に基づいて、前記入出力特性を示す領域における分割候補点を算出する分割候補点算出手段と、前記分割候補点算出手段によって算出された前記分割候補点における差分に係る値が既定値を超える又は以上の場合には、前記分割候補点で前記領域を分割する領域分割手段と、を有し、前記線形近似手段は、前記領域分割手段によって分割された領域毎に前記実績データに対して線形近似を行うことを特徴とする制御サーバである。

以上説明したように本発明によれば、実績データを線形近似して設備モデルを作成することで、設備モデルの作成時間を短縮して、できるだけ無駄なくエネルギーを使用するができるという効果を奏する。

本発明の実施形態に係る制御システムの概略図である。 制御サーバの電気的なハードウェア構成図である。 制御サーバの機能ブロック図である。 制御サーバの全体の処理を示したフローチャートである。 異常値除去処理を示したフローチャートである。 評価対象のデータと、他のデータの位置関係を示した図である。 近傍数が１の場合の各データの位置関係を示した図である。 近傍数が５の場合の各データの位置関係を示した図である。 外れ値スコアの説明図であって、（ａ）は１つのデータが偏っている場合を示した図、（ｂ）はデータがまんべんなく分布している場合を示した図である。 図９において、各データ間の平均距離を示した図である。 モデル構築処理を示したフローチャートである。 モデル構築処理を示したフローチャートである。 実績データ及び線形近似データを比較するための比較画面を示す図である。 実績データと線形近似データの差分による分割候補点の検索を示すグラフである。 領域定義の設定前のイメージを示したグラフである。 領域定義の設定後のイメージを示したグラフである。 異常値を除去する前の実績データの入出力特性を示したグラフである。 異常値を除去した後の実績データの入出力特性を示したグラフである。 線形近似の結果を示すためのモデル式のグラフ表示画面を示す図である。 線形近似の結果を示すためのモデル式のパラメータ表示画面を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施形態を説明する。

〔システム構成〕
まず、図１を用いて、本実施形態の制御システム１の構成の概略について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る制御システムの概略図である。

図１に示されているように、本実施形態の制御システム１は、例えば、１つの工場内の電力負荷及び熱負荷に対して、それぞれ電力及び熱を供給する複数のエネルギー供給設備によって構成されている。そして、制御システム１は、複数のエネルギー供給設備、複数のコントローラ、及び制御サーバ５によって構築され、エネルギープラント全体の運転制御を行う。

図１では、エネルギー供給設備の例として、ガスタービン発電機２ａ、排ガスボイラ２ｂ、スチームタービン発電機２ｃ、ボイラ２ｄ、及び吸収式冷凍機２ｅが示されている。そして、ガスタービン発電機２ａ、排ガスボイラ２ｂ、スチームタービン発電機２ｃ、ボイラ２ｄ、及び吸収式冷凍機２ｅには、それぞれコントローラ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅが備えられている。

なお、以下では、ガスタービン発電機２ａ、排ガスボイラ２ｂ、スチームタービン発電機２ｃ、ボイラ２ｄ、及び吸収式冷凍機２ｅを総称する場合は、「エネルギー供給設備２」と示す。また、コントローラ３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅを総称する場合は、「コントローラ３」と示す。また、エネルギー供給設備２は、ガスタービン発電機２ａ、排ガスボイラ２ｂ、スチームタービン発電機２ｃ、ボイラ２ｄ、及び吸収式冷凍機２ｅに限るものではない。

図１において、ガスタービン発電機２ａは、燃料（ガス）を入力して、電力を出力する設備である。この際に、ガスタービン発電機２ａは、排ガスも出力する。

排ガスボイラ２ｂは、ガスタービン発電機２ａから出力された排出ガスを入力して、蒸気を出力する設備である。スチームタービン発電機２ｃは、排ガスボイラ２ｂから出力された蒸気を入力して、電力を出力する設備である。この際に、スチームタービン発電機２ｃは、抽気を行うこともできる。エネルギープラント全体としては、ガスタービン発電機２ａ、及びスチームタービン発電機２ｃから出力される電力以外に、電力会社等の外部から購入する電力によって、電力需要に対応している。なお、これら３種類の電力供給のうちの少なくとも２つ以上を組み合わせることで、電力需要に対応してもよい。

また、ボイラ２ｄは、燃料（重油）を入力して、蒸気を出力する設備である。吸収式冷凍機２ｅは、ボイラ２ｄから出力された蒸気と、スチームタービン発電機２ｃが排ガスボイラ２ｂから入力した蒸気の一部としての抽気とを択一的に入力して、熱を出力する設備である。エネルギープラント全体としては、吸収式冷凍機２ｅから出力される熱によって、熱需要に対応している。

また、制御サーバ５は、コンピュータによって構成されており、エネルギー供給設備２の運転を制御する。制御サーバ５は、各コントローラ３からLAN(Local Area Network)等の通信ネットワークを介して送られて来た各エネルギー供給設備２の入出力特性を示す実績データを受信し、後述の記憶部６０に記憶しておく。そして、制御サーバ５は、実績データを利用して、各エネルギー供給設備２をどのように運転させれば、無駄なくエネルギーを使用するができるか（運転コストを抑えることができるか）の計算を行う。制御サーバ５は、計算結果に基づき、通信ネットワークを介して各コントローラ３へ、無駄なくエネルギーを使用するための命令データ（コントロールデータ）を送信する。

更に、制御サーバ５は、無駄なくエネルギーを使用するための計算を行う前段階として、各エネルギー供給設備２の入出力特性のモデル化（区分線形のモデル化）を行う。本実施形態では、特に、入出力特性のモデル化について説明する。

〔制御サーバのハードウェア構成〕
次に、図２を用いて、制御サーバ５の電気的なハードウェア構成を説明する。図２は、制御サーバの電気的なハードウェア構成図である。

制御サーバ５は、コンピュータとして、図２に示されているように、ＣＰＵ(Central Processing Unit)５０１、ＲＯＭ(Read Only Memory)５０２、ＲＡＭ(Random Access Memory)５０３、ＨＤ(Hard Disk)５０４、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)コントローラ５０５、ディスプレイ５０６、外部機器接続Ｉ／Ｆ(Interface)５０８、ネットワークＩ／Ｆ５０９、バスライン５１０、ポインティングデバイス５１２、メディアＩ／Ｆ５１４を備えている。

これらのうち、ＣＰＵ５０１は、制御サーバ５全体の動作を制御する。ＲＯＭ５０２は、ＩＰＬ(Initial Program Loader)等のＣＰＵ５０１の駆動に用いられるプログラムを記憶する。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。

ＨＤ５０４は、プログラム等の各種データを記憶する。ＨＤＤコントローラ５０５は、ＣＰＵ５０１の制御にしたがってＨＤ５０４に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。なお、ＨＤ５０４及びＨＤＤコントローラ５０５の代わりに、ＳＳＤ(Solid State Drive)及びＳＳＤコントローラが搭載されるようにしてもよい。

ディスプレイ５０６は、表示手段の一例であり、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの各種情報を表示する。

外部機器接続Ｉ／Ｆ５０８は、各種の外部機器を接続するためのインターフェースである。この場合の外部機器は、表示手段の一例としての外付けのディスプレイ、スピーカ、キーボード、マウス、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ、及びプリンタ等である。

ネットワークＩ／Ｆ５０９は、通信ネットワークを介してデータ通信をするためのインターフェースである。バスライン５１０は、図２に示されているＣＰＵ５０１等の各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等である。ポインティングデバイス５１２は、各種入力を受け付ける。

また、メディアＩ／Ｆ５１４は、フラッシュメモリ等の記録メディア５１３に対するデータの読み出し又は書き込み（記憶）を制御する。記録メディア５１３には、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)やＢｌｕ-ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標）等も含まれる。

〔制御サーバの機能構成〕
続いて、図３を用いて、制御サーバ５の機能構成について説明する。図３は、本発明の実施形態における制御サーバの機能構成図である。

図３に示されているように、制御サーバ５は、異常値除去部５０、送受信部５１、受付部５２、線形近似部５３、表示制御部５４、分割候補点算出部５５、領域分割部５６、領域境界設定部５７、及び出力部５９を有している。これら各部は、プログラムに基づき図２のＣＰＵ５０１による命令によって実現される機能である。更に、制御サーバ５は、図２のＲＡＭ５０３又はＨＤ５０４によって実現される記憶部６０を有している。

これらのうち、異常値除去部５０は、各エネルギー供給設備２の入出力特性の実績データから異常値を除去する。

送受信部５１は、各コントローラ３が送信した各エネルギー供給設備２の入出力特性を示す実績データを受信する。また、送受信部５１は、各コントローラ３が受信すべく、無駄なくエネルギーを使用するための命令データ（コントロールデータ）を送信する。

受付部５２は、ユーザからの操作又は選択を受け付ける。例えば、受付部５２は、ユーザによって入出力特性を示す領域を分割するための分割点の手動設定が行われる手動作成モードの実行を受け付ける（Ｓ４８；ＮＯ参照）。また、受付部５２は、分割候補点算出部５５が処理を実行する自動作成モード、又はユーザによって各エネルギー供給設備２の入出力特性を示す領域を分割するための分割点の手動設定が行われる手動作成モードの実行を受け付ける（Ｓ３４参照）。更に、受付部５２は、ユーザから手動により分割点の設定を受け付ける（Ｓ５１参照）。

線形近似部５３は、各エネルギー供給設備２の入出力特性の実績データに対して線形近似を行う（Ｓ３２参照）。また、線形近似部５３は、分割候補点算出部５５によって算出された分割候補点によって分割された領域毎に、各エネルギー供給設備２の入出力特性の実績データに対して線形近似を行う（Ｓ４２参照）。具体的には、線形近似部５３は、領域分割部５６によって分割された領域毎に、各エネルギー供給設備２の入出力特性の実績データに対し線形近似を行う。更に、線形近似部５３は、受付部５２によってユーザから手動により分割された領域毎に、各エネルギー供給設備２の入出力特性の実績データに対して線形近似を行う（Ｓ５２参照）。

表示制御部５４は、各エネルギー供給設備２の入出力特性の実績データ及び線形近似部５３によって得られた線形近似式を示す線形近似データを比較するための比較画面をディスプレイ５０６等に表示する（Ｓ３３，図１３参照）。また、表示制御部５４は、線形近似部５３によって線形近似された結果としての線形近似データをディスプレイ５０６等に表示する（Ｓ４７，図１９及び図２０参照）。

分割候補点算出部５５は、各エネルギー供給設備２の入出力特性の実績データ及び線形近似部５３によって得られた線形近似式を示す線形近似データの差分に基づいて、入出力特性を示す領域における分割候補点を算出する（Ｓ３５参照）。また、分割候補点算出部５５は、領域境界設定部５７によって設定された境界で分割された領域毎に、分割候補点を算出する（Ｓ４５参照）。

領域分割部５６は、分割候補点算出部５５によって算出された分割候補点における差分に係る値（絶対値）が既定値を超える又は以上の場合には、分割候補点で領域を分割する（Ｓ４１参照）。なお、この場合の既定値は、後述の図２０に示されている絶対値平均差分を示す。

領域境界設定部５７は、線形近似部５３によって線形近似された隣り合う領域の各線形近似式が当該隣り合う領域の境界で接していない場合には、接するように領域の境界を（再）設定する（Ｓ４４参照）。

出力部５９は、プリンタ等の外部装置に、図１９に示される画面のデータを出力することで、プリントアウトする。

〔実施形態の処理又は動作〕
続いて、図４乃至図２０を用いて、本実施形態の処理又は動作について説明する。図４は、制御サーバの全体の処理を示したフローチャートである。

図４に示されているように、処理を大きく分けると、制御サーバ５は、異常値除去処理を実行後（Ｓ１）、モデル構築処理を実行する（Ｓ２）。以下に、異常値除去処理及びモデル構築処理を詳細に説明する。

＜異常値除去処理＞
まず、図５乃至図１０を用いて、異常値除去処理について説明する。

異常値除去処理としては、散布図、近傍法、局所外れ値因子法〔LOF(Local Outlier Factor)法〕などの様々な方法を用いることができる。ここでは、異常値除去処理の一例として、LOF法を用いる場合について説明する。

図５は、異常値除去処理を示したフローチャートである。

図５に示されているように、異常値除去部５０は、記憶部６０に予め記憶されている近傍数kを読み込む（Ｓ１１）。

ここで、「近傍数」は、異常値除去部５０が、評価対象のデータについて、正常であるか異常であるかを評価する際に用いる近傍のデータ数を示す。評価対象のデータは、例えば、入力として（横軸として）ガス等の燃料の使用量、出力として（縦軸として）、電力、熱量、発電量等のエネルギーを示した入出力データである。

ここで、図６乃至図８を用い、評価対象のデータと近傍のデータとの関係を説明する。図６は、評価対象のデータと、他のデータの位置関係を示した図である。図７は、近傍数が１の場合の各データの位置関係を示した図である。図８は、近傍数が５の場合の各データの位置関係を示した図である。なお、横軸と縦軸は省略している。

例えば、図６に示されているように、データＡを評価対象として、正常又は異常を判断する場合を考える。近傍数が１の場合、図７に示されているように、異常値除去部５０は、評価対象のデータＡに対して最も近い１つのデータを近傍のデータと定義して、データＡが正常か異常かを判断する。また、近傍数が５の場合、図８に示されているように、異常値除去部５０は、評価対象のデータＡに対して最も近い５つのデータを近傍のデータと定義して、データＡが正常か異常かを判断する。

そして、図５に戻り、異常値除去部５０は、各データ間の標準化ユークリッド距離を計算する（Ｓ１２）。ここで、ステップＳ１２について詳細に説明する。

標準化ユークリッド距離は、ユークリッド距離の各データを標準偏差で割って計算した値である。これにより、各次元のばらつき度合に応じて標準化することで、データの持つ性質の差が性質毎に開きが無いように配慮することができる。標準化ユークリッド距離は、（式１）が用いられることで計算される。

（式１）は、データがｎ次元ベクトルで表されるものであり、d(x,y)はｎ次元ベクトル上のxとyの標準化ユークリッド距離を示している。また、σは各次元のデータの標準偏差を示している。

次に、図５に戻り、異常値除去部５０は、評価対象としてデータjをセットする（Ｓ１３）。そして、異常値除去部５０は、評価対象のデータjが、異常か正常かを示す指標である外れ値スコアLOFk(j)を計算する（Ｓ１４）。外れ値スコアは、以下に示す各密度の関係によって計算される。

外れ値スコア＝評価対象データの近傍の密度の平均／評価対象データの密度
即ち、評価対象のデータに対する近傍のデータの平均的な密度と、評価対象のデータ自体の密度の比が外れ値スコアになる。外れ値スコアが大きいということは、評価対象のデータの密度が、近傍のデータの密度に対して相対的に小さい（評価対象のデータの周りに他のデータが少ない）ことを示すため、評価対象のデータが異常であると判断できる。逆に、外れ値スコアが小さいということは、評価対象のデータの密度と、近傍のデータの密度にあまり差がない（評価対象のデータと近傍のデータの周囲には同程度の数のデータが存在する）ということを示すため、評価対象のデータが正常であると判断できる。

なお、ここまで説明した密度は、他のデータとの距離と反比例の関係にあり、例えば、データＡの密度は小さいということは、データＡと他のデータとの平均距離が長いということを意味する。

続いて、図９及び図１０を用いて、評価対象のデータと他のデータとの距離を用いて、外れ値スコアの概要を説明する。図９は、外れ値スコアの説明図であって、（ａ）は１つのデータが偏っている場合を示した図、（ｂ）はデータが満遍なく分布している場合を示した図である。図１０は、図９において、各データ間の平均距離を示した図である。ここでは、近傍数が３の場合が示されている。

図９（ａ）に示されているデータの位置関係において、近傍数を３とした場合、図１０（ａ）に示されているように、評価対象のデータＡに対して、最も近傍の３つのデータＢ，Ｃ，Ｄが存在している。評価対象のデータＡから３つのデータＢ，Ｃ，Ｄまでの平均的な距離は、図１０（ａ）において一点鎖線で示されている。また、３つのデータＢ，Ｃ，Ｄのそれぞれから最も近傍の３つの他のデータまでの平均的な距離は、図１０（ａ）において破線で示されている。

評価対象のデータＡから３つのデータＢ，Ｃ，Ｄまでの平均的な距離（Ｌａ）と、各データＢ，Ｃ，Ｄから近傍の３つの他のデータまでの平均的な距離（Ｌｂ，Ｌｃ，Ｌｄ）を比べると、距離（Ｌａ）は長く、距離（Ｌｂ，Ｌｃ，Ｌｄ）は短くなっている。上述のように、距離と密度は反比例の関係にあるため、密度を用いて再度比較すると、評価対象のデータＡの密度は小さく、データＡの近傍のデータＢ，Ｃ，Ｄの密度は大きいことが分かる。よって、上述の外れ値スコアと各密度との関係において、分子は大きく、分母は小さくなるため、外れ値スコアが大きくなる。

一方、図１０（ｂ）のデータの位置関係において、近傍数を３とした場合、図１０（ｂ）に示されているように、評価対象のデータＷに対して、最も近傍の３つのデータＸ，Ｙ，Ｚが存在している。評価対象のデータＷから３つのデータＸ，Ｙ，Ｚまでの平均的な距離は、図１０（ｂ）において一点鎖線で示されている。また、３つのデータＸ，Ｙ，Ｚのそれぞれから最も近傍の３つの他のデータまでの平均的な距離は、図１０（ｂ）において破線で示されている。

この場合、各データが満遍なく分布しているため、評価対象のデータＷから３つのデータＸ，Ｙ，Ｚまでの平均的な距離（Ｌｗ）と、各データＸ，Ｙ，Ｚから近傍の３つの他のデータまでの平均的な距離（Ｌｘ，Ｌｙ，Ｌｚ）を比べると、距離（Ｌｗ）と距離（Ｌｘ，Ｌｙ，Ｌｚ）は同程度の長さになっている。即ち、評価対象のデータＷの密度とデータＷの近傍のデータＸ，Ｙ，Ｚの密度は、同程度になっていることが分かる。よって、上述の外れ値スコアと各密度との関係において、外れ値スコアは小さくなる（１に近い）。

以上より、評価対象のデータが偏っている場合は、外れ値スコアが大きくなり、各データが満遍なく分布している場合は、外れ値スコアが小さくなる（１に近づく）。このように、異常値除去部５０が、外れ値スコアを計算することで、評価対象のデータが異常か正常かの判断を行うことができる。

続いて、図５に戻り、異常値除去部５０は、LOFk(j)が閾値を超えているか否かを判断する（Ｓ１５）。そして、LOFk(j)が閾値を超えていない場合には（Ｓ１５；ＹＥＳ）、異常値除去部５０は、評価対象のデータjが正常（値）だと判断する（Ｓ１６）。一方、LOFk(j)が閾値を超えている場合には（Ｓ１５；ＮＯ）、異常値除去部５０は、評価対象のデータjが異常（値）だと判断する（Ｓ１７）。なお、異常値除去部５０は、LOFk(j)が閾値「以上」であるか否かを判断してもよい。

上記ステップＳ１６，Ｓ１７の後、異常値除去部５０は、全てのデータを評価したか否かを判断する（Ｓ１８）。そして、異常値除去部５０が全てのデータを評価していない場合には（Ｓ１８；ＮＯ）、異常値除去部５０は、j＝j＋１として、評価対象のカウントを１つ増やして、上記ステップＳ１３の処理に戻る。一方、異常値除去部５０が全てのデータを評価した場合には（Ｓ１８；ＹＥＳ）、異常値除去部５０は、異常値を除去した後の実績データを電子ファイルとして記憶部６０に記憶する（Ｓ２０）。

＜モデル構築処理＞
続いて、図１１乃至図２０を用いて、モデル構築処理について説明する。図１１及び図１２は、モデル構築処理を示したフローチャートである。

なお、ボイラ２ｄの入出力特性は、もともと線形で近似可能であるが、ガスタービン発電機２ａ、スチームタービン発電機２ｃ、及び吸収式冷凍機２ｅの各設備モデルの入出力特性は非線形であるため、以下に示す方法は、特に、ガスタービン発電機２ａ、スチームタービン発電機２ｃ、及び吸収式冷凍機２ｅの各設備モデルの作成方法を示している。
まず、図１１に示されているように、線形近似部５３が、記憶部６０から上記ステップＳ２０で記憶されていた実績データを読み込む（Ｓ３１）。

次に、線形近似部５３が、実績データに対し、最小二乗法を用いて線形近似を行う（Ｓ３２）。

次に、表示制御部５４は、ディスプレイ５０４上に、図１３に示されているような実績データ及び線形近似データを比較するための比較画面を表示する（Ｓ３３）。図１３は、実績データ及び線形近似データを比較するための比較画面を示す図である。図１３に示されているように、比較画面では、ステップＳ３１で読み込まれた実績データ、及びステップＳ３２による線形近似データが表示される。

ここで、線形近似について説明する。線形近似式の傾き（ａ）及びｙ切片（ｂ）は、以下の（式２）、（式３）によって表される。

ここで、Sxyは（式４）で表され、S²xは（式５）で表される（ｎは自然数）。

また、図１３に示される比較画面の下部には、「自動作成」ボタンｂ１１、及び「手動作成」ボタンｂ１２が表示されている。

「自動作成」ボタンｂ１１は、自動作成モードに移行させるためのボタンである。自動作成モードは、制御サーバ５が自動的に後述の分割候補点で領域の分割を行うことで（Ｓ４１参照）、最終的に制御サーバ５が設備モデルを作成するためのモードである。「手動作成」ボタンｂ１２は、手動作成モードに移行させるためのボタンである。手動作成モードは、ユーザが後述の分割点の手動設定（Ｓ５１参照）を行うことで、最終的に制御サーバ５が設備モデルを作成するためのモードである。

続いて、図１１に戻り、受付部５２が、ユーザによる「自動作成」ボタンｂ１１の押下を受け付けると（Ｓ３４；ＹＥＳ）、分割候補点算出部５５は、実績データと線形近似データの差分を求めることで分割候補点を算出する（Ｓ３５）。

図１４は、実績データと線形近似データの差分（誤差）による分割候補点の検索を示すグラフである。分割候補点算出部５５が分割候補点を検索する場合、分割候補点算出部５５は、定義域の中心（ここでは、ｘ＝５）より検索を開始し、差分の極大点Ｍ１（ここでは、ｘ＝５）を分割候補点と定義する。なお、この検索の方法は、どのような方法であってもよい。例えば、図１４において、分割候補点算出部５５は、中心点Ｍ１（ここでは、入力値５）に対して、先に入力値０～５の範囲で検索し、次に入力値５～１０の範囲で検索する。他の例として、分割候補点算出部５５は、中心点Ｍ１から入力値１ずつ左右（マイナス及びプラス）に広げて検索してもよい。

次に図１１に戻り、領域分割部５６は、分割候補点に係る差分の絶対値が既定値以下（又は未満）か否かにより、処理の終了条件が成立しているか否かを判断する（Ｓ３６）。換言すると、領域分割部５６は、分割候補点に係る差分の絶対値が既定値を超える（又は以上）か否かにより、処理の終了条件が成立していないか否かを判断する。この場合の既定値は、後述の図２０に示されている絶対値平均差分を示す。なお、領域分割部５６は、既に近似直線数が所定数に達している場合には、処理の終了条件が成立していると判断してもよい。

そして、処理の終了条件が成立していない場合には（Ｓ３６；ＮＯ）、図１２に示されているように、領域分割部５６は、定義域の中心点より検索を開始し、近似誤差の極大点で２つの定義域に分割する（Ｓ４１）。一方、ステップＳ３６において、処理の終了条件が成立している場合には（Ｓ３６；ＹＥＳ）、後述のステップＳ４７に進む。

次に、線形近似部５３は、領域分割部５６によって分割された領域毎に、ステップＳ３２と同様に、最小二乗法を用いて線形近似を行う（Ｓ４２）。

但し、線形近似部５３がステップＳ４２を実行後、図１５に示されているように、隣り合う線形近似式（戦機近似データ）が領域境界ｘ_１部分において接しないことがある。図１５は、領域定義の設定前のイメージを示したグラフである。図１５に示されているように、領域Ａ１の線形近似データ（線形近似式Ｆ１）と領域Ａ２の線形近似データ（線形近似式Ｆ２）は、領域境界ｘ_１部分において接していない。そのため、領域境界設定部５７は、ステップＳ４２によって領域毎に線形近似された隣り合う各データ（線形近似式）が接するか否かを判断する（Ｓ４３）。

そして、接しない場合には（Ｓ４３；ＮＯ）、領域境界設定部５７は、隣り合う各データ（線形近似式）が接するように交点を計算することで、領域境界を（再）設定する（Ｓ４４）。図１６は、領域定義の設定後のイメージを示したグラフである。例えば、領域境界設定部５７は、（式６）を用いて、線形近似式Ｆ２が線形近似式Ｆ１で接するように新たな領域境界ｘ_１'を算出する。

ａ_１：領域Ａ１の近似式の傾き，ｂ_１：領域Ａ１の近似式のｙ切片
ａ_２：領域Ａ２の近似式の傾き，ｂ_２：領域Ａ２の近似式のｙ切片
一方、上述のステップＳ４３において、接する場合には（Ｓ４３；ＹＥＳ）、ステップＳ４４は省略される。

次に、分割候補点算出部５５は、分割された領域毎に、ステップＳ３５と同様の分割候補点の算出を行う（Ｓ４５）。そして、領域分割部５６は、ステップＳ３６と同様に、差分の最大値が既定値以下、又は近似直線数が既定値に達しているか否かにより、処理の終了条件が成立しているか否かを判断する（Ｓ４６）。この場合、領域分割部５６は、分割された領域毎に上述のステップＳ３６と同様の処理を行う。そして、処理の終了条件が成立していない場合には（Ｓ４６；ＮＯ）、上述のステップＳ４１まで戻る。一方、処理の終了条件が成立している場合には（Ｓ４６；ＹＥＳ）、表示制御部５４は、ディスプレイ５０６上に、線形近似の結果を示すためのモデル式のグラフ表示画面（図１９参照）及びモデル式のパラメータ表示画面（図２０参照）を表示する（Ｓ４７）。

図１７は、異常値を除去する前の実績データの入出力特性を示したグラフである。図１８は、異常値を除去した後の実績データの入出力特性を示したグラフである。図１９は、線形近似の結果を示すためのモデル式のグラフ表示画面を示す図である。図２０は、線形近似の結果を示すためのモデル式のパラメータ表示画面を示す図である。

ここでは、異常値除去部５０が、異常値除去前の実績データ（図１７参照）から、異常値を除去した実績データ（図１８参照）を作成し、最終的に表示制御部５４が、モデル式のグラフ表示画面（図１９参照）及びモデル式のパラメータ表示画面（図２０参照）を表示している。

次に、グラフ表示画面（図１９参照）及びパラメータ表示画面（図２０参照）について更に詳細に説明する。

図１９に示されているように、グラフ表示画面の上部には、非線形の入出力特性に設備モデル構築処理を適用した結果を示したグラフが示されている。ここでは、領域の分割が繰り返されることで、４つの領域に分けられた場合が示されている。各領域で線形近似が行われ、元の実績データに近い線形近似データ（線形近似式）が算出されている。

また、図１９のグラフ表示画面の下部には、「表示切替」ボタンｂ２１、「手動作成」ボタンｂ２２、及び「終了」ボタンｂ２３が表示されている。「表示切替」ボタンｂ２１は、図１９のグラフ表示画面から図２０のパラメータ表示画面に切り替えて表示する場合に、ユーザによって押下されるボタンである。「手動作成」ボタンｂ２２は、上述の自動作成モードから上述の手動作成モードに移行させるためのボタンである。「終了」ボタンｂ２３は、最終的に作成された設備モデルのデータを電子ファイルとして記憶部６０に書き込むためのボタンである。なお、この「終了」ボタンｂ２３が押下された場合、出力部５９は、プリンタ等の外部装置に、図１９に示される画面のデータを出力することで、プリントアウトしてもよい。

図２０のパラメータ表示画面の上部には、図１９のグラフに対応したパラメータとして、区間情報（区間最小値、区間最大値）、近似式（傾き、切片）、絶対値平均差分[％]、及び相関係数が表示されている。図２０では、絶対値平均誤差が5.3％，相関係数が0.995と良好な結果を示しており、本実施形態の有効性を確認することができる。なお、絶対値平均差分は、上述のように、領域分割部５６によって終了条件が成立しているか否か、即ち、領域を分割する必要の有無が判断される場合の判断基準の一つとして用いられる。

また、図２０のパラメータ表示画面の下部には、「表示切替」ボタンｂ３１が表示されている。「表示切替」ボタンｂ３１は、図２０のパラメータ表示画面から図１９のグラフ表示画面に切り替えて表示する場合に、ユーザによって押下されるボタンである。

続いて、ユーザは、図１９及び図２０に示されている画面を閲覧し、線形近似の結果に満足する場合には（Ｓ４８；ＹＥＳ）、図１９の「終了」ボタンｂ２３を押下することで、受付部５２が設備モデルの作成を終了する指示を受け付ける。

これにより、線形近似部５３は、線形近似することで作成した区分線形モデルのデータを、設備モデルのデータとして記憶部６０に書き込む（Ｓ４９）。また、出力部５９は、プリンタ等の外部装置に、図１９に示される画面のデータを出力することで、プリントアウトすることもできる。

一方、上記ステップＳ４８において、ユーザが、図１９及び図２０に示されている画面を閲覧し、結果に満足しない場合には（Ｓ４８；ＮＯ）、図１９の「手動作成」ボタンｂ２２を押下することで、受付部５２が、上述の手動作成モードへの移行を受け付ける。この場合、ユーザは、一旦、上記ステップＳ３４において、自動作成モードを選択したが、ステップＳ４７による結果の表示を閲覧しても満足しなかったため、自ら手動で分割点を設定する。

次に、図１１に戻り、受付部５２は、ユーザから分割点の設定を受け付ける（Ｓ５１）。この場合、例えば、図１５に示されている状態で、ユーザがポインティングデバイス５１２やマウス等を利用して、手動で図１６に示されている状態に変更する。

次に、線形近似部５３は、ステップＳ５１によって手動により分割された領域毎に、ステップＳ３２（Ｓ４２）と同様に、最小二乗法を用いて線形近似を行う（Ｓ５２）。

次に、領域境界設定部５７は、ステップＳ４３と同様に、ステップＳ５２によって領域毎に線形近似された隣り合う各データ（線形近似式）が接するか否かを判断する（Ｓ５３）。

そして、接しない場合には（Ｓ５３；ＮＯ）、領域境界設定部５７は、上述のステップＳ４４と同様に、隣り合う各データ（線形近似式）が接するように交点を計算することで、領域境界を設定する（Ｓ５４）。一方、接する場合には（Ｓ５３；ＹＥＳ）、ステップＳ５４は省略される。その後、上述のステップＳ４７に進む。

これにより、ユーザは、再度、図１９及び図２０に示されているような画面を閲覧し、結果に満足しない場合には（Ｓ４８；ＮＯ）、再度、図１９の「手動作成」ボタンｂ２２を押下することで、上述のステップＳ５１に進む。このようにして、ユーザが結果に満足するまで、ステップＳ５１～５４の処理が繰り返される。

〔実施形態の主な効果〕
以上説明したように本実施形態によれば、制御サーバ５が、実績データを線形近似して設備モデルを作成することで、設備モデルの作成時間を短縮して、できるだけ無駄なくエネルギーを使用することができるという効果を奏する。

また、制御サーバ５は、設備モデルを作成する際に、実績データに異常値が含まれる場合でも異常値を除去することが可能になるため、高精度に設備モデルを作成することができる。

〔補足〕
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、以下に示すような構成又は処理（動作）であってもよい。

例えば、制御サーバ５は、コンピュータとプログラムによっても実現できるが、このプログラムを記録媒体に記録することも、通信ネットワークを通して提供することも可能である。

１ 制御システム
２ａ ガスタービン発電機
２ｂ 排ガスボイラ
２ｃ スチームタービン発電機
２ｄ ボイラ
２ｅ 吸収式冷凍機
３ａ コントローラ
３ｂ コントローラ
３ｃ コントローラ
３ｄ コントローラ
３ｅ コントローラ
５ 制御サーバ
５０ 異常値除去部（異常値除去手段の一例）
５１ 送受信部（送信手段の一例、受信手段の一例）
５２ 受付部（受付手段の一例）
５３ 線形近似部（線形近似手段の一例）
５４ 表示制御部（表示制御手段の一例）
５５ 分割候補点算出部（分割候補算出手段の一例）
５６ 領域分割部（領域分割手段の一例）
５７ 領域境界設定部（領域境界設定手段の一例）
５９ 出力部（出力手段の一例）
６０ 記憶部（記憶手段の一例）
５０６ ディスプレイ（表示手段の一例）

Claims (9)

1. 各エネルギー供給設備の運転を制御するための設備モデルを作成するにあたって、前記各エネルギー供給設備の入出力特性の実績データを用いる制御サーバであって、
   前記実績データに対して線形近似を行う線形近似手段と、
   前記実績データ及び前記線形近似手段によって得られた線形近似式を示す線形近似データの差分に基づいて、前記入出力特性を示す領域における分割候補点を算出する分割候補点算出手段と、
   前記分割候補点算出手段によって算出された前記分割候補点における差分に係る値が既定値を超える又は以上の場合には、前記分割候補点で前記領域を分割する領域分割手段と、
   を有し、
   前記線形近似手段は、前記領域分割手段によって分割された領域毎に前記実績データに対して線形近似を行うことを特徴とする制御サーバ。
2. 請求項１に記載の制御サーバであって、
   前記線形近似手段によって線形近似された隣り合う領域の各線形近似式が当該隣り合う領域の境界で接していない場合には、接するように前記領域の境界を設定する領域境界設定手段を有し、
   前記分割候補点算出手段は、前記領域境界設定手段によって設定された前記境界で分割された領域毎に、前記分割候補点を算出することを特徴とする制御サーバ。
3. 請求項１又は２に記載の制御サーバであって、
   前記線形近似手段によって線形近似された結果としての前記線形近似データを表示手段に表示する表示制御手段と、
   ユーザによって前記入出力特性を示す領域を分割するための分割点の手動設定が行われる手動作成モードの実行を受け付ける受付手段と、
   を有することを特徴とする制御サーバ。
4. 請求項１に記載の制御サーバであって、
   前記実績データ及び前記線形近似データを比較するための比較画面を表示手段に表示する表示制御手段と、
   前記分割候補点算出手段が処理を実行する自動作成モード、又はユーザによって前記入出力特性を示す領域を分割するための分割点の手動設定が行われる手動作成モードの実行を受け付ける受付手段と、
   を有し、
   前記受付手段によって前記自動作成モードの実行が受け付けられた場合には、前記領域分割手段は、前記分割候補点算出手段によって算出された前記分割候補点における差分に係る値が既定値を超える又は以上のときに、前記分割候補点で前記領域を分割することを特徴とする制御サーバ。
5. 前記受付手段によって前記手動作成モードの実行が受け付けられた場合には、前記受付手段は、前記ユーザによって前記手動設定の受け付けが可能であることを特徴とする請求項４に記載の制御サーバ。
6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の制御サーバであって、
   前記実績データから異常値を除去する異常値除去手段を有し、
   前記線形近似手段は、前記異常値除去手段によって異常値が除去された後の前記実績データに対して線形近似を行うことを特徴とする制御サーバ。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の制御サーバと、
   前記各エネルギー供給設備と、
   によって構築された制御システム。
8. 各エネルギー供給設備の運転を制御するための設備モデルを作成するにあたって、前記各エネルギー供給設備の入出力特性の実績データを用いる制御サーバが実行する制御方法であって、
   前記実績データに対して線形近似を行う線形近似ステップと、
   前記実績データ及び前記線形近似ステップによって得られた線形近似式を示す線形近似データの差分に基づいて、前記入出力特性を示す領域における分割候補点を算出する分割候補点算出ステップと、
   前記分割候補点算出ステップによって算出された前記分割候補点における差分に係る値が既定値を超える又は以上の場合には、前記分割候補点で前記領域を分割する領域分割ステップと、
   を実行し、
   前記線形近似ステップは、前記領域分割ステップによって分割された領域毎に前記実績データに対して線形近似を行う処理を含むことを特徴とする制御方法。
9. コンピュータに、請求項８に記載の方法を実行させるプログラム。

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