JP7233964B2 - 運転指標提示装置、運転指標提示方法、およびプログラム - Google Patents

運転指標提示装置、運転指標提示方法、およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、プラントの運転指標提示装置、運転指標提示方法、およびプログラムに関する。
特許文献１には、工場のコストを最小化するための操業最適化方法が開示されている。
特開２００５－５５９９７号公報
特許文献１に開示された技術によれば、ある時点における操業の最適解を得ることができる。他方、エネルギープラントの操業においては、将来のエネルギーデマンドの変動に応じて最適な操業条件も変化するため、将来のプラントの運転の見通しをしたいというニーズがある。
本発明の目的は、将来のプラントの運転の見通しを行うことができる運転指標提示装置、運転指標提示方法、およびプログラムを提供することにある。
本発明の第１の態様によれば、運転指標提示装置は、エネルギー源の生成量の時系列によって表されるプラントの運転計画値と前記プラントの環境に係る予測値とを入力することで、前記エネルギー源のデマンド値を出力するように学習された学習済みモデルである予測モデルを用いて、所定の予測期間に係るデマンド値の時系列を予測するデマンド予測部と、予測された前記デマンド値の時系列に係るそれぞれの時刻について、複数のデマンド値を満たし、かつ所望の条件を満たすような前記プラントの運転指標を特定することで、前記予測期間に係る運転指標の時系列を特定する最適化部と、前記予測期間に係る運転指標の時系列に係る情報を提示する提示部とを備える。
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る運転指標提示装置において、前記最適化部は、前記プラントの複数のコンポーネントの挙動を模擬する複数のモデルに基づいて前記運転指標を特定し、前記複数のモデルは、当該モデルが模擬するコンポーネントに係る入力値と出力値との組み合わせに基づいて学習された少なくとも１つの学習済みモデルを含むものであってよい。
本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る運転指標提示装置において、前記プラントは、１つのエネルギー源について、複数の供給手段を有し、前記最適化部は、前記運転指標として、前記複数の供給手段による出力の割合に関する値を特定するものであってよい。
本発明の第４の態様によれば、第１から第３の何れかの態様に係る運転指標提示装置において、前記最適化部は、前記運転指標に基づいて前記プラントにおけるコストが大きいほど、かつ前記プラントにおいて避けるべき運転が多いほど大きい値をとる評価値を算出し、前記評価値が小さくなるように、前記運転指標を特定するものであってよい。
本発明の第５の態様によれば、運転指標提示方法は、エネルギー源の生成量の時系列によって表されるプラントの運転計画値と前記プラントの環境に係る予測値とを入力することで、前記エネルギー源のデマンド値を出力するように学習された学習済みモデルである予測モデルを用いて、所定の予測期間に係るデマンド値の時系列を予測するステップと、予測された前記デマンド値の時系列に係るそれぞれの時刻について、複数のデマンド値を満たし、かつ所望の条件を満たすような前記プラントの運転指標を特定することで、前記予測期間に係る運転指標の時系列を特定するステップと、前記予測期間に係る運転指標の時系列に係る情報を提示するステップとを備える。
本発明の第６の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、エネルギー源の生成量の時系列によって表されるプラントの運転計画値と前記プラントの環境に係る予測値とを入力することで、前記エネルギー源のデマンド値を出力するように学習された学習済みモデルである予測モデルを用いて、所定の予測期間に係るデマンド値の時系列を予測するステップと、予測された前記デマンド値の時系列に係るそれぞれの時刻について、複数のデマンド値を満たし、かつ所望の条件を満たすような前記プラントの運転指標を特定することで、前記予測期間に係る運転指標の時系列を特定するステップと、前記予測期間に係る運転指標の時系列に係る情報を提示するステップとを実行させる。
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、利用者は、運転指標提示装置が提示する情報を認識することで、将来のプラントの運転の見通しを行うことができる。
一実施形態に係る運転指標提示装置の概要を示す図である。 一実施形態に係る運転指標提示装置の構成を示す概略ブロック図である。 一実施形態に係る運転指標提示装置の動作を示すフローチャートである。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、一実施形態に係る運転指標提示装置の概要を示す図である。
運転指標提示装置１００は、将来の一定期間について、工場等の需要家Ｃによるエネルギー源のデマンドを予測し、当該デマンドを満たすためのプラントＰの運転指標を提示する。エネルギー源は、例えば電気、温水、冷水、蒸気などが挙げられる。以下、デマンドの予測対象となる期間を、予測期間という。
プラントＰは、各エネルギー源について、供給手段を２つ以上備える。例えば、プラントＰは、ガスエンジンによる蒸気生成と、貫流ボイラによる蒸気生成とを蒸気の供給手段とする。
図２は、一実施形態に係る運転指標提示装置の構成を示す概略ブロック図である。
運転指標提示装置１００は、予測モデル記憶部１０１、コンポーネントモデル記憶部１０２、データ取得部１０３、学習部１０４、デマンド予測部１０５、シミュレート部１０６、最適化部１０７、提示部１０８を備える。
予測モデル記憶部１０１は、プラントＰの運転計画値とプラントＰの環境に係る予測値とを入力することで、複数のエネルギー源のデマンド値を出力するように学習された学習済みモデルである予測モデルを記憶する。本実施形態において「学習済みモデル」とは、機械学習モデルと学習済みパラメータの組み合わせである。機械学習モデルとしては、例えばニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、線形回帰、回帰木などが挙げられる。なお、学習済みモデルの予測値と実績値が乖離してきた場合には、再学習を実施してもよい。これにより、経年劣化等の影響を防止することができる。
コンポーネントモデル記憶部１０２は、プラントＰを構成する複数のコンポーネントそれぞれの挙動を模擬するコンポーネントモデルを記憶する。コンポーネントモデルは、学習済みモデルまたは数理モデルによって構成される。なお、コンポーネントモデル記憶部１０２は、学習済みモデルで構成されたコンポーネントモデルと、コンポーネントの設計情報に基づく数理モデルで構成されたコンポーネントモデルとをそれぞれ少なくとも１つ記憶する。なお、経年劣化等によって性能が変化する可能性のあるコンポーネントは、学習済みモデルによって模擬されることが好ましい。つまり、本実施形態において、プラントＰは、機器構成の一部を物理的にモデリングし、残りを統計的にモデリングしたハイブリッドモデルとして表される。
データ取得部１０３は、需要家のデマンドの予測に用いるデータ、およびモデルの学習に用いるデータを取得する。具体的には、データ取得部１０３は、プラントＰから、運転実績データおよび運転計画データを取得する。運転実績データは、プラントＰの一次エネルギー源の消費量、二次エネルギー源（燃料など）の供給量、コンポーネントの状態、コンポーネントの制御量を含む。運転計画データは、二次エネルギーの生成量の時系列によって表される。また、データ取得部１０３は、需要家Ｃから過去のデマンド実績データおよび環境データを取得する。デマンド実績データは、過去のエネルギーのデマンド値の時系列によって表される。環境データの例としては、工場の室温などが挙げられる。また、データ取得部１０３は、外部サーバから、気象情報や、一次エネルギー源の価格、買電価格などの情報を取得する。気象情報および工場の室温はプラントの環境に係る予測値の一例である。
学習部１０４は、データ取得部１０３が取得したデータに基づいて、予測モデルおよびコンポーネントモデルを学習する。具体的には、学習部１０４は、過去のプラントＰの運転計画データ、気象情報、および工場の室温の値を入力サンプルとし、デマンド実績データを出力サンプルとする学習用データセットを用いて予測モデルを学習する。学習された予測モデルは、予測モデル記憶部１０１に記録される。また、学習部１０４は、運転実績データのうちコンポーネントの入力に係る値を入力サンプルとし、運転実績データのうちコンポーネントの出力に係る値を出力サンプルとする学習用データセットを用いてコンポーネントモデルを学習する。学習されたコンポーネントモデルは、コンポーネントモデル記憶部１０２に記録される。
なお、学習部１０４は、運転指標提示装置１００と別個の装置に設けられてもよい。この場合、別個の装置において学習された学習済みモデルが、予測モデル記憶部１０１およびコンポーネントモデル記憶部１０２に記録されることとなる。
デマンド予測部１０５は、データ取得部１０３が取得した予測期間に係る運転計画データ、気象情報の時系列、および工場の室温の時系列を、予測モデル記憶部１０１が記憶する予測モデルに入力することで、予測期間に係るデマンド値の時系列を予測する。なお、予測期間に係る工場の室温は、例えば過去の工場の室温に基づいて推定された値である。
シミュレート部１０６は、コンポーネントモデル記憶部１０２が記憶する複数のコンポーネントモデルを用いて、プラントの挙動を模擬する。シミュレート部１０６は、一次エネルギー源の供給量およびコンポーネントの制御量に基づいて、複数の二次エネルギー源の生成量を算出する。
最適化部１０７は、シミュレート部１０６の計算結果を用いて、デマンド予測部１０５が予測したデマンド値を満たし、かつコストが最小となるようなプラントＰの運転指標を特定する。具体的には、最適化部１０７は、プラントＰにおけるコストが大きいほど大きい値をとるコスト関数と、プラントＰにおいて避けるべき運転に対して与えられるペナルティ関数との和を評価値として算出する。最適化部１０７は、評価値が小さくなるように、運転指標を特定する。プラントＰのコストの例としては、一次エネルギーの購入コスト、買電コスト、コンポーネントのメンテナンスコストが挙げられる。プラントＰにおいて避けるべき運転の例としては、デマンドを満たさない運転、ＣＯ２やＮＯｘの発生量が多い運転、オーバーロード運転、エンジンの発停頻度の高い運転などが挙げられる。
最適化部１０７は、例えば、動的計画法、貪欲法、最急降下法、遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法を用いて評価値が最小となる運転指標を特定する。なお、本実施形態における「最適化」は、近似解を得ることを含む。
提示部１０８は、最適化部１０７によって特定された運転指標の時系列を示す情報を、ディスプレイに表示させる。例えば、提示部１０８は、プラントＰが供給する各エネルギー源について、供給手段別の出力の割合（例えば、エンジン発電機７０％、買電３０％など）の時系列をグラフ表示する。なお、他の実施形態においては、供給手段別の出力に係る数値（例えば、エンジン発電機７００ｋＷ、買電３００ｋＷなど）の時系列を表示してもよい。
次に、運転指標提示装置１００の動作について説明する。なお、以下では、予測モデルおよびコンポーネントモデルの学習が完了しているものとして説明する。
図３は、一実施形態に係る運転指標提示装置の動作を示すフローチャートである。
運転指標提示装置１００のデータ取得部１０３は、利用者から予測期間の入力を受け付ける（ステップＳ１）。データ取得部１０３は、入力された予測期間に係るプラントＰの運転計画、気象情報の時系列、および工場の室温の時系列を取得する（ステップＳ２）。デマンド予測部１０５は、ステップＳ１で取得したデータを、予測モデル記憶部１０１が記憶する予測モデルに入力することで、予測期間に係るデマンド値の時系列を予測する（ステップＳ３）。
最適化部１０７は、予測された時系列に係るデマンド値を１つずつ選択し、各デマンド値について、以下のステップＳ５からステップＳ１１の最適化処理を行う（ステップＳ４）。
最適化部１０７は、乱数に基づいて一次エネルギー源の供給量およびコンポーネントの制御量のシードを生成する（ステップＳ５）。シミュレート部１０６は、生成されたシードに基づいて、コンポーネントモデル記憶部１０２が記憶する複数のコンポーネントモデルを用いて、プラントの挙動を模擬し、二次エネルギー源の生成量を算出する（ステップＳ６）。
最適化部１０７は、生成されたシードと、データ取得部１０３が取得した一次エネルギーの購入コストおよび買電コストに基づいてコスト関数を算出する（ステップＳ７）。また、最適化部１０７は、シミュレート部１０６によって模擬されたプラントＰの挙動および二次エネルギー源の生成量に基づいて、ペナルティ関数を算出する（ステップＳ８）。最適化部１０７は、コスト関数とペナルティ関数とを加算することで評価値を算出する（ステップＳ９）。
最適化部１０７は、評価値に基づいて所定の収束条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０）。収束条件は、最適化アルゴリズムによって定められる。収束条件を満たさない場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、ステップＳ５に戻って再度シードの生成を行う。このとき、最適化部は、最適化アルゴリズムに基づいてシードの生成を行う。他方、収束条件を満たす場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、最適化部１０７は、評価値が最小となるときのシードに基づいて、運転指標を特定する（ステップＳ１１）。
最適化部１０７が予測期間のすべてのタイミングについて、運転指標を特定すると、提示部１０８は、特定された運転指標の時系列を示す情報を、ディスプレイに表示させる（ステップＳ１２）。
このように、本実施形態によれば、運転指標提示装置１００は、予測モデルを用いて所定の予測期間に係るデマンド値の時系列を予測し、予測されたデマンド値の時系列に係るそれぞれの時刻について運転指標を特定することで、予測期間に係る運転指標の時系列を特定する。これにより、運転指標提示装置１００は、将来のプラントＰの運転の見通しを行うための情報を提示することができる。
また、本実施形態によれば、プラントＰの挙動を模擬するためのコンポーネントモデルと、最適化部１０７とが別個に構成される。これにより、運転指標提示装置１００の設計者または保守者は、コンポーネントモデルの挙動の検証と最適化処理の検証とを切り分けることができる。設計者または保守者は、コンポーネントモデルの検証に、過去の運転データを用いることで、コンポーネントモデルが過去のプラントＰの挙動を正確に模擬できるか否かを検証することができる。
また、本実施形態によれば、プラントＰが各エネルギー源について複数の供給手段を備え、運転指標提示装置１００は、各供給手段の運転に係る運転指標を特定する。これにより、運転指標提示装置１００は、各供給手段の組み合わせ最適化を図った運転指標を特定することができる。
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。他の実施形態においては、上述の処理の順序が適宜変更されてもよい。また、一部の処理が並列に実行されてもよい。
上述した実施形態に係る運転指標提示装置１００は、予測期間の各時刻について、当該時刻における評価値が最小となるように運転指標を算出するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る運転指標提示装置１００は、予測期間全体の評価値の総和が最小となるように、運転指標の時系列を特定してもよい。
また、上述した実施形態に係る運転指標提示装置１００は、コストを最小化することを条件として最適化計算を行うが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る運転指標提示装置１００は、ＣＯ２排出量の最小化や、工場運営の最適化（プラントＰの運営による収益の最大化）を条件として最適化計算を行ってもよい。この場合、評価値としては、ＣＯ２の排出量が小さいほど小さくなる値を用いてもよいし、プラントＰの収益が大きいほど小さくなる値を用いてもよい。例えば、他の実施形態に係る運転指標提示装置１００が工場運営の最適化を条件とする最適化計算を行う場合、運転指標提示装置１００のデマンド予測部１０５は、予測期間におけるデマンド値に加え、さらに燃料コスト、売電単価、および買電単価の時系列を予測し、収益が最大化するように運転指標を特定する。なお、デマンド値、燃料コスト、売電単価、買電単価は、同一の予測モデルによって予測されてもよいし、それぞれが別個の予測モデルによって予測されてもよい。運転指標には、燃料の購入量および売買する電力量が含まれる。これにより、利用者は、燃料の購入タイミングおよび売電のタイミングを適切に予測することができる。この場合、運転指標提示装置１００は、予測期間全体の評価値の総和が最小となるように、運転指標の時系列を特定することが好ましい。
図４は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
上述の運転指標提示装置１００は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージ９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータ９０は、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサ９１によって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。
ストレージ９３の例としては、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能をストレージ９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
１００ 運転指標提示装置
１０１ 予測モデル記憶部
１０２ コンポーネントモデル記憶部
１０３ データ取得部
１０４ 学習部
１０５ デマンド予測部
１０６ シミュレート部
１０７ 最適化部
１０８ 提示部
Ｃ 需要家
Ｐ プラント

Claims (8)

  1. エネルギー源の生成量の時系列によって表されるプラントの運転計画値と前記プラントの環境に係る予測値とを入力することで、前記エネルギー源のデマンド値を出力するように学習された学習済みモデルである予測モデルを用いて、所定の予測期間に係るデマンド値の時系列を予測するデマンド予測部と、
    予測された前記デマンド値の時系列に係るそれぞれの時刻について、複数のデマンド値を満たし、かつ所望の条件を満たすような前記プラントの運転指標を特定することで、前記予測期間に係る運転指標の時系列を特定する最適化部と、
    前記予測期間に係る運転指標の時系列に係る情報を提示する提示部と
    を備える運転指標提示装置。
  2. 前記最適化部は、前記プラントの複数のコンポーネントの挙動を模擬する複数のモデルに基づいて前記運転指標を特定し、
    前記複数のモデルは、当該モデルが模擬するコンポーネントに係る入力値と出力値との組み合わせに基づいて学習された少なくとも１つの学習済みモデルを含む
    請求項１に記載の運転指標提示装置。
  3. 前記複数のモデルは、当該モデルが模擬するコンポーネントに係る設計情報に基づく少なくとも１つの数理モデルをさらに含む
    請求項２に記載の運転指標提示装置。
  4. 前記プラントは、複数種類のエネルギー源を供給し、
    前記プラントは、各エネルギー源について、それぞれ複数の供給手段を有し、
    前記提示部は、前記運転指標の時系列に係る情報として、前記複数の供給手段による出力の数値または割合に関する値の時系列を提示する
    請求項１から請求項３の何れか１項に記載の運転指標提示装置。
  5. 前記最適化部は、前記運転指標に基づいて前記プラントにおけるコストが大きいほど、かつ前記プラントにおいて避けるべき運転が多いほど大きい値をとる評価値を算出し、前記評価値が小さくなるように、前記運転指標を特定する
    請求項１から請求項４の何れか１項に記載の運転指標提示装置。
  6. 前記所望の条件は、前記プラントの運営による収益の最大化を含む
    請求項１から請求項５の何れか１項に記載の運転指標提示装置。
  7. エネルギー源の生成量の時系列によって表されるプラントの運転計画値と前記プラントの環境に係る予測値とを入力することで、前記エネルギー源のデマンド値を出力するように学習された学習済みモデルである予測モデルを用いて、所定の予測期間に係るデマンド値の時系列を予測するステップと、
    予測された前記デマンド値の時系列に係るそれぞれの時刻について、複数のデマンド値を満たし、かつ所望の条件を満たすような前記プラントの運転指標を特定することで、前記予測期間に係る運転指標の時系列を特定するステップと、
    前記予測期間に係る運転指標の時系列に係る情報を提示するステップと
    を備える運転指標提示方法。
  8. コンピュータに、
    エネルギー源の生成量の時系列によって表されるプラントの運転計画値と前記プラントの環境に係る予測値とを入力することで、前記エネルギー源のデマンド値を出力するように学習された学習済みモデルである予測モデルを用いて、所定の予測期間に係るデマンド値の時系列を予測するステップと、
    予測された前記デマンド値の時系列に係るそれぞれの時刻について、複数のデマンド値を満たし、かつ所望の条件を満たすような前記プラントの運転指標を特定することで、前記予測期間に係る運転指標の時系列を特定するステップと、
    前記予測期間に係る運転指標の時系列に係る情報を提示するステップと
    を実行させるためのプログラム。
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