JP7802254B1 - プラント最適運用計画装置 - Google Patents

Abstract

本開示は、最適な冷却水温度に基づき、プラントの最適運用計画を作成するプラント最適運用計画装置の提供を目的とする。本開示に係るプラント最適運用計画装置は、階層構成のプラント構成機器を有する対象プラント（２００）の最適運用計画を作成するプラント最適運用計画装置であって、対象プラント（２００）のプラント運用データおよび気象データに基づいて電力需要および熱需要を予測する需要予測部（１１４）と、評価関数の評価値を最小化または最大化することを目的にプラント構成機器の最適な冷却水温度を探索する温度探索部（１１６）と、予測した電力需要および熱需要と、プラント構成機器の冷却水温度に依存する機器特性係数と、最適な冷却水温度とに基づいて、評価関数の評価値が最小化または最大化する、プラント構成機器ごとの起動停止状態および入出力エネルギーの計画を含む最適運用計画を作成する計画部（１１７）と、を備える。

Description

本開示は、階層構成のプラント構成機器を有するプラントの最適運用計画の算出に関する。

プラントは、そのエネルギーコストを低減するように運用されることが重要である。従って、エネルギーコストの最小化を目的としたプラント構成機器の起動停止状態および入出力エネルギーなどの計画を立案するプラント運用計画問題を扱う研究が行われている。

冷水を製造する吸収冷凍機またはターボ冷凍機などのプラント構成機器は、冷却水温度によって冷水の製造効率が変わる。一般的に、冷却水温度が低いと冷水の製造効率が高まる傾向がある。冷却水は、冷却塔方式の場合、ファンの消費電力によって冷却水温度が変わる。一般的に、ファンの消費電力を増やすと冷却水温度は低くなる傾向にある。このように、冷却水温度を変えることによって、冷水の製造効率およびファンの消費電力が変わるため、冷却水温度を適切に設定することで、エネルギーコストの低減が期待できる。

特許文献１には、各タービンの復水器の冷却水温度を計測量として入力するか、または冷却源の温度から推定する冷却水温度入力手段と、エネルギープラントの各種プロセス量と復水器の冷却水温度に基づき、復水器性能の変化による電力出力補正量を算出する補正量算出手段と、エネルギープラントの各種プロセス量と電力出力補正量に基づき、エネルギープラントを構成する各機器の特性をモデル化して機器特性モデルを構築するモデル構築・更新手段と、エネルギープラントの各種プロセス量と、電力出力補正量、および機器特性モデルに基づき、エネルギープラントのボイラの蒸気生成量と各タービンの蒸気配分量および抽気蒸気量の最適運用解を算出する最適運用解算出手段を有することを特徴とするエネルギープラントの最適運用システムが開示されている。このエネルギープラントの最適運用システムによれば、タービン復水器性能に影響する冷却水温度を陽に取り込むことにより、精度の高い機器特性モデルを構築可能とし、安定した最適運用解を算出可能である。

特開２００７－２５５１９８号公報

特許文献１には、機器性能に影響する冷却水温度の計測量または推定値を用いて、冷却水温度に基づく機器性能の変化によるエネルギー出力の補正量を算出することで、冷却水温度特性を考慮する方法について記載されている。しかし、この方法では、冷却水温度は固定値として扱われていて、評価関数の評価値を最大化または最小化することを目的に解を探索して求めた最適な冷却水温度に基づく運用計画の立案については述べられていない。すなわち、特許文献１の方法では、冷却水温度自体を変更することにより、冷水の製造効率を向上させて、エネルギーコストを低減させることはできない。

本開示の技術は、上記事情を鑑みてなされたもので、最適な冷却水温度に基づき、プラントの最適運用計画を作成するプラント最適運用計画装置の提供を目的とする。

本開示のプラント最適運用計画装置は、階層構成のプラント構成機器を有する対象プラントの最適運用計画を作成するプラント最適運用計画装置であって、対象プラントのプラント運用データおよび気象データに基づいて電力需要および熱需要を予測する需要予測部と、評価関数の評価値を最小化または最大化することを目的にプラント構成機器の最適な冷却水温度を探索する温度探索部と、予測した電力需要および熱需要と、プラント構成機器の冷却水温度に依存する機器特性係数と、最適な冷却水温度とに基づいて、プラント構成機器の冷却水温度が最適な冷却水温度となるように評価関数の評価値が最小化または最大化する、プラント構成機器ごとの起動停止状態および入出力エネルギーの計画を含む最適運用計画を作成する計画部と、を備える。

本開示のプラント最適運用計画装置によれば、最適な冷却水温度に基づき対象プラントの最適運用計画を作成することが可能である。本開示の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

実施の形態１に係るプラント最適運用計画装置の機能構成図である。 実施の形態１に係る対象プラントの一例を示す図である。 実施の形態１に係るプラント最適運用計画装置のハードウェア構成図である。 実施の形態１に係るプラント最適運用計画装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係るプラント最適運用計画装置の機能構成図である。 実施の形態２に係るプラント最適運用計画装置の動作を示すフローチャートである。

以下、添付される図面を参照しながら実施の形態について説明する。以下の実施の形態では、技術の説明のために詳細な特徴なども示されるが、それらは例示であり、実施の形態が実施可能となるためにそれらすべてが必ずしも必須の特徴ではない。

なお、図面は概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化などが図面においてなされるものである。また、異なる図面にそれぞれ示される構成などの大きさおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。

また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号を付して図示し、それらの名称と機能とについても同様のものとする。したがって、それらについての詳細な説明を、重複を避けるために省略する場合がある。

また、本願明細書に記載される説明において、ある構成要素を「備える」、「含む」または「有する」などと記載される場合、特に断らない限りは、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。

＜Ａ．実施の形態１＞
＜Ａ－１．対象プラント＞
図２は、実施の形態１に係るプラント最適運用計画装置が対象とする対象プラント２００の一例を示している。以下、図２に沿って対象プラント２００を説明する。

対象プラント２００は、２台のボイラ２４１Ａ，２４１Ｂと、３台の吸収冷凍機２４２Ａ，２４２Ｂ，２４２Ｃと、２台の冷却塔２４３Ａ，２４３Ｂとを、プラント構成機器として備えて構成される。以下の説明において、ボイラ２４１Ａとボイラ２４１Ｂとを区別しない場合には、単にボイラ２４１と称することがある。このことは、吸収冷凍機２４２Ａ，２４２Ｂ，２４２Ｃ、および冷却塔２４３Ａ，２４３Ｂについても同様である。なお、ボイラ２４１、吸収冷凍機２４２、および冷却塔２４３はそれぞれ１台であってもよい。また、複数のボイラ２４１を１つのボイラとみなしたボイラグループ、および複数の冷却塔２４３を１つの冷却塔とみなした冷却塔グループもプラント構成機器である。

ボイラ２４１は、燃料２２１を消費して蒸気を製造するプラント構成機器である。燃料２２１は、エネルギーを発生させるものであり、例えば都市ガスである。吸収冷凍機２４２は、蒸気を消費して冷水を製造するプラント構成機器である。冷却塔２４３は、冷却水の熱を大気へ放出するプラント構成機器である。

対象プラント２００は、ガス導管網を通じてボイラ２４１Ａおよびボイラ２４１Ｂへガス事業者から購入した燃料２２１を供給する。ボイラ２４１Ａおよびボイラ２４１Ｂで製造された蒸気は、蒸気ヘッダ２１１へ供給される。蒸気ヘッダ２１１は、蒸気導管網を通じて蒸気需要２３１があるビルまたは工場へ蒸気を供給する。また、蒸気ヘッダ２１１から吸収冷凍機２４２Ａおよび吸収冷凍機２４２Ｂおよび吸収冷凍機２４２Ｃへ蒸気が供給される。吸収冷凍機２４２Ａおよび吸収冷凍機２４２Ｂおよび吸収冷凍機２４２Ｃで製造された冷水は、冷水導管網を通じて冷水需要２３２があるビルまたは工場へ供給される。蒸気需要２３１および冷水需要２３２を熱需要と称する。吸収冷凍機２４２Ａおよび吸収冷凍機２４２Ｂおよび吸収冷凍機２４２Ｃで冷水を製造する際に発生した熱は冷却水へ捨てられる。冷却塔２４３Ａおよび冷却塔２４３Ｂは、ファンを回転させて、冷却水の熱を大気へ放出する。ファンを回転させるためには、一般送配電事業者の電力ネットワークを利用して小売電気事業者から購入した電力２２２が必要である。また、対象プラント２００は、小売電気事業者から購入した電力２２２を、一般送配電事業者の電力ネットワークを利用し、プラントがある建物の電力需要２３３へ供給する。

対象プラント２００は、ボイラ２４１と吸収冷凍機２４２という２種類のプラント構成機器を階層的に組み合わせて、燃料２２１から冷水というエネルギーを製造する。このように、２種類以上のプラント構成機器を階層的に組み合わせて、燃料２２１から１種類または１種類以上のエネルギーを製造するプラントを、階層構成のプラント構成機器を有するプラントと称する。

プラント最適運用計画装置１０１のユーザである対象プラント２００の運用者（以下、プラント運用者）は、供給規定に定められた圧力または温度を維持しながら、エネルギーの製造を効率的に行うことが求められる。供給規定に定められた圧力または温度を維持するためには、蒸気需要２３１、冷水需要２３２および電力需要２３３に一致する蒸気熱量、冷水熱量および電力を対象プラント２００から供給するために、プラント構成機器の起動停止状態および入出力エネルギーなどを制御する必要がある。

＜Ａ－２．プラント最適運用計画装置の機能構成＞
図１は、実施の形態１に係るプラント最適運用計画装置１０１の機能構成図である。以下、図１に沿ってプラント最適運用計画装置１０１の機能構成の一例を説明する。

プラント最適運用計画装置１０１は、運用データ入力部１１１、運用データ記憶部１１２、気象データ入力部１１３、需要予測部１１４、係数記憶部１１５、温度探索部１１６、計画部１１７、計画出力部１１８、およびデータ入出力部１１９を備えて構成される。

運用データ入力部１１１は、対象プラント２００の運用データ（以下、「プラント運用データ」と称する）を取得する。プラント運用データには、プラント構成機器ごとの運用データ、蒸気需要２３１のある需要家への送り出し側で計測された運用データ、冷水需要２３２がある需要家への送り出し側で計測された運用データ、および電力需要２３３のある需要家の分電盤で計測した電力量の運用データが含まれる。プラント構成機器ごとの運用データは、ボイラ２４１のプラント構成機器ごとの燃料投入量、蒸気温度、蒸気圧力および蒸気流量の運用データ、吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの蒸気温度、蒸気圧力、蒸気流量、冷水温度、冷水流量、冷却水温度および冷却水流量の運用データ、ならびに冷却塔２４３のプラント構成機器ごとの冷却水温度、冷却水流量および消費電力の運用データが含まれる。蒸気需要２３１のある需要家への送り出し側で計測された運用データには、蒸気温度、蒸気圧力および蒸気流量の運用データが含まれる。冷水需要２３２がある需要家への送り出し側で計測された運用データには、冷水温度および冷水流量の運用データが含まれる。

運用データ入力部１１１は、取得したプラント運用データを用いて、蒸気熱量、冷水熱量および冷却水熱量を計算する。ここで計算された蒸気熱量、冷水熱量および冷却水熱量はプラント運用データの一部である。

運用データ記憶部１１２は、運用データ入力部１１１が取得または計算したプラント運用データを記憶する。

気象データ入力部１１３は、対象プラント２００がある建物から最も近い地点の気象データを取得する。気象データは、気温予測値または外気湿球温度予測値を含む。

需要予測部１１４は、運用データ記憶部１１２に記憶されたプラント運用データと、気象データ入力部１１３が取得した気象データとを用いて、計画対象期間の蒸気需要２３１、冷水需要２３２または電力需要２３３を予測し、需要予測値として計算する。

係数記憶部１１５は、プラント構成機器の機器特性係数を記憶する。プラント構成機器の機器特性係数には、ボイラ２４１Ａおよびボイラ２４１Ｂを１つのボイラとみなしたボイラグループの機器特性係数、冷却水温度に依存する吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの機器特性係数、ならびに冷却塔２４３Ａおよび冷却塔２４３Ｂを１つの冷却塔とみなした冷却塔グループの冷却水温度および外気湿球温度に依存する機器特性係数が含まれる。

ボイラグループの機器特性係数は、ボイラグループの機器特性が線形関数で表現される場合、その線形関数の傾きおよび切片である。

冷却水温度に依存する吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの機器特性係数は、過渡的な機器特性と冷却水温度に依存する定常的な機器特性とで表現される機器特性係数である。過渡的な機器特性が一次遅れ系で表現される場合、時定数が機器特性係数である。冷却水温度に依存する定常的な機器特性が、線形関数と冷却水基準温度を基準にした冷却水温度特性ゲインとで表現される場合、傾きおよび切片、冷却水基準温度、ならびに冷却水温度特性が機器特性係数である。冷却水温度に依存する定常的な機器特性が、凸区分線形関数と冷却水基準温度を基準にした冷却水温度特性ゲインとで表現される場合、各区間の傾きおよび切片、冷却水基準温度、ならびに冷却水温度特性が機器特性係数である。

冷却塔グループの冷却水温度および外気湿球温度に依存する機器特性係数は、機器特性が線形関数と冷却水基準温度を基準にした冷却水温度特性ゲインと外気湿球基準温度を基準にした外気湿球温度特性ゲインとで表現される場合は、傾きおよび切片、冷却水基準温度、冷却水温度特性、外気湿球基準温度、ならびに外気湿球温度特性が機器特性係数である。

温度探索部１１６は、冷却水温度に関する運用上の制約条件を取得し、エネルギーコストなどの評価関数の評価値が最小になる最適な冷却水温度を探索する。冷却水温度に関する運用上の制約条件には、冷却水温度の変化速度限度、プラント構成機器保護の観点の冷却水温度上下限、または冷却水温度の有効桁数が含まれる。冷却水温度は、プラント運用者が対象プラント２００の運用を管理する時間単位の冷却水温度である。対象プラント２００の運用を管理する時間単位は、例えば３０分である。温度探索部１１６は、冷却水温度に関する運用上の制約条件を満たし、かつ外気湿球温度に依存する冷却水温度下限値の範囲で、最適な冷却水温度を探索する。温度探索部１１６は、局所探索法またはタブサーチなどのメタヒューリスティクスを用いるか、もしくは対象プラント運用者の知識を基に構築したエキスパートシステムを用いて、評価関数の評価値が最小になる最適な冷却水温度を探索する。

計画部１１７は、需要予測部１１４が予測した計画対象期間の需要予測値と、係数記憶部１１５から読み出したプラント構成機器の機器特性係数と、温度探索部１１６から読み出した最適な冷却水温度と、プラント構成機器の運用上の制約条件の設定値とに基づき、対象プラント２００の運用計画を立案する。計画対象期間の需要予測値には、蒸気需要２３１、冷水需要２３２または電力需要２３３などが含まれる。プラント構成機器の運用上の制約条件の設定値とは、プラント構成機器の設備容量制約、最小運転時間制約または最小停止時間制約などの運用上の制約条件を考慮するために設定されたものであり、プラント構成機器の熱量の上下限値、流量の上下限値、最小運転時間または最小停止時間を含む。計画部１１７は、プラント構成機器の運用上の制約条件を満たしつつ、エネルギーコストなどの所定の評価関数の評価値が最小になる対象プラント２００の運用計画を立案する。この運用計画には、吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの起動停止状態と、ボイラグループの燃料投入量および蒸気熱量と、吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの蒸気熱量、冷水熱量、冷水流量および冷却水熱量と、冷却塔グループの冷却水熱量および消費電力などの入出力エネルギーが含まれる。

計画出力部１１８は、計画部１１７が立案した対象プラント２００の運用計画に基づき、運用計画を表現する積み上げグラフまたは折れ線グラフを作成する。

データ入出力部１１９は、係数記憶部１１５が記憶するプラント構成機器の機器特性係数を受け付ける。この機器特性係数はプラント運用者により設定される。また、データ入出力部１１９は、冷却水温度に関する運用上の制約条件の設定値を受け付ける。この設定値は温度探索部１１６において考慮される。また、データ入出力部１１９は、プラント構成機器の運用上の制約条件の設定値を受け付ける。この設定値は、プラント運用者により設定され、計画部１１７において考慮される。また、データ入出力部１１９は、計画出力部１１８が作成した運用計画を表現する積み上げグラフまたは折れ線グラフを、対象プラント運用者へ表示する。

１つの対象プラント２００に対して１台のプラント最適運用計画装置１０１が設置される。プラント最適運用計画装置１０１の設置場所は、プラント運用者が在室する部屋であり、例えば、対象プラント２００がある建物のオペレーション室である。

以上がプラント最適運用計画装置１０１の機能構成の一例の説明である。

＜Ａ－３．プラント最適運用計画装置のハードウェア構成＞
図３は、プラント最適運用計画装置１０１のハードウェア構成図である。以下、図３に沿って、プラント最適運用計画装置１０１のハードウェア構成の一例を説明する。

プラント最適運用計画装置１０１は、入力装置３０１、出力装置３０２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０３、主記憶装置３０４、二次記憶装置３０５および通信機器３０６を備える。通信機器３０６は、プラント最適運用計画装置１０１を通信ネットワーク３０７に接続するためのものである。ＣＰＵ３０３、主記憶装置３０４および二次記憶装置３０５は処理回路の一例である。

図１におけるデータ入出力部１１９は入力装置３０１および出力装置３０２によって実現される。図１における運用データ記憶部１１２および係数記憶部１１５は、主記憶装置３０４または二次記憶装置３０５によって実現される。図１における需要予測部１１４、温度探索部１１６、計画部１１７および計画出力部１１８は、ＣＰＵ３０３が主記憶装置３０４または二次記憶装置３０５に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。図１における、対象プラント２００からの情報を取得する運用データ入力部１１１と、需要予測に必要となる気象データを取得する気象データ入力部１１３とは、通信機器３０６によって実現される。

以上がプラント最適運用計画装置１０１のハードウェア構成の一例である。

＜Ａ－４．プラント最適運用計画装置の動作＞
図４は、プラント最適運用計画装置１０１の計算処理を示すフローチャートである。以下、図４に沿ってプラント最適運用計画装置１０１の計算処理を説明する。

プラント最適運用計画装置１０１は、毎日６：００などのある決まった時刻に起動され、そのタイミングで、図４に示す計算処理の実行を開始する。プラント最適運用計画装置１０１は、ステップＳ１０１において電力需要および熱需要の予測を行う。次に、プラント最適運用計画装置１０１は、ステップＳ１０２においてプラント構成機器特性係数を取得する。その後、プラント最適運用計画装置１０１は、ステップＳ１０３において冷却水温度を探索する。次に、プラント最適運用計画装置１０１は、ステップＳ１０４において最適運用計画を立案する。その後、プラント最適運用計画装置１０１は、ステップＳ１０５において計算結果を表示する。

（図４におけるステップＳ１０１：電力需要および熱需要の予測）
運用データ入力部１１１は、取得した対象プラント２００の運用データを用いて、蒸気熱量、冷水熱量および冷却水熱量を計算する。運用データ入力部１１１は、蒸気温度および蒸気圧力から有効熱落差を計算し、さらに有効熱落差および蒸気流量から蒸気熱量を計算する。運用データ入力部１１１は、冷水温度、冷水流量および比熱を用いて冷水熱量を計算する。運用データ入力部１１１は、冷却水温度、冷却水流量および比熱を用いて冷却水熱量を計算する。運用データ入力部１１１が取得した対象プラント２００の運用データと、運用データ入力部１１１が計算した蒸気熱量、冷水熱量および冷却水熱量とは、運用データ記憶部１１２でプラント運用データとして記憶される。

需要予測部１１４は、計画対象の日付および曜日を用いて、計画対象の日付に近い日付であって、曜日が一致する類似日を運用データ記憶部１１２に記憶されたプラント運用データから検索する。そして、需要予測部１１４は、類似日のプラント運用データと気温実績または外気湿球温度実績などの気象データの実績値とを用いて、蒸気需要２３１、冷水需要２３２および電力需要２３３の回帰モデルを構築する。さらに、需要予測部１１４は、構築した蒸気需要２３１の回帰モデルと気象データ入力部１１３が取得した気象データとを用いて、蒸気需要２３１の予測値を得る。また、需要予測部１１４は、構築した冷水需要２３２の回帰モデルと気象データ入力部１１３が取得した気象データとを用いて、冷水需要２３２の予測値を得る。また、需要予測部１１４は、構築した電力需要２３３の回帰モデルと気象データ入力部１１３が取得した気象データとを用いて、電力需要２３３の予測値を得る。

（図４におけるステップＳ１０２：プラント構成機器特性係数の取得）
計画部１１７は、係数記憶部１１５に記憶したプラント構成機器の機器特性係数を取得する。

［ボイラグループの機器特性係数の取得］
式（１）は、ボイラ２４１Ａおよびボイラ２４１Ｂを１つのボイラとみなしたボイラグループの機器特性を表現する式である。

なお、ｔ∈Ｔｍである。Ｔｍは、プラント運用者が対象プラント２００の運用を管理する時間単位である３０分間で計画期間を分割し、計画期間の初期時刻を１とする連番で番号付けした時刻の集合である。ｓ＿ｂ_ｔはボイラグループが製造する蒸気熱量［ＧＪ／ｈ］を表す。ｆ＿ｂ_ｔはボイラグループの燃料投入量［ｍ^３／ｈ］を表す。ｕ＿ｂ_ｔはボイラグループの起動停止状態を表すバイナリであって、１が起動状態、０が停止状態を表す。ＨＡ＿Ｂはボイラグループの機器特性の傾きであり、ＨＢ＿Ｂはボイラグループの機器特性の切片である。

係数記憶部１１５に記憶されるボイラグループの機器特性係数は、ボイラグループの機器特性の傾きＨＡ＿Ｂ、およびボイラグループの機器特性の切片ＨＢ＿Ｂである。係数記憶部１１５に記憶されたボイラグループの機器特性係数を取得するとは、ボイラグループの機器特性の傾きＨＡ＿Ｂとボイラグループの機器特性の切片ＨＢ＿Ｂとを取得することである。

［吸収冷凍機２４２の機器特性係数の取得］
式（２）から式（６）は、冷却水温度に依存する吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの機器特性を表現する式である。式（２）は冷却水温度に依存する定常的な機器特性を表現する式である。

なお、ａ∈ＡＲであり、ＡＲは吸収冷凍機２４２の集合である。ｃｗ＿ａｒ＿ｓｃ_ａ，ｔは吸収冷凍機２４２が製造する冷水熱量の定常成分［ＧＪ／ｈ］を表す。ｓ＿ａｒ_ａ，ｔは吸収冷凍機２４２が消費する蒸気熱量［ＧＪ／ｈ］を表す。ｕ＿ａｒ_ａ，ｔは吸収冷凍機２４２の起動停止状態を表すバイナリであって、１が起動状態、０が停止状態を表す。Ｋ＿ＣＤＷ＿ＡＲ_ａ，ｔは冷却水温度特性ゲインであり、Ｇ_ａ（）は区分線形関数である。

式（３）は、過渡的な機器特性を一次遅れ系で表現する式である。

なお、ｃｗ＿ａｒ_ａ，ｔは吸収冷凍機２４２が製造する冷水熱量［ＧＪ／ｈ］を表し、Ｔ＿ＡＲ_ａは時定数［ｓ］を表す。

式（４）は、冷却水温度特性ゲインの計算式である。

なお、Ｔ＿ＣＤＷ_ｔは冷却水温度［℃］を表し、Ｔ＿ＣＤＷＺ＿ＡＲ_ａは冷却水基準温度［℃］を表し、Ｃ＿ＣＤＷ＿ＡＲ_ａは冷却水温度特性［％／℃］を表す。

式（５）および式（６）は区間がＮ個の凸区分線形関数を表現する式である。

なお、ｓ＿ａｒ_{ａ，ｔ，ｋ}は吸収冷凍機２４２が区間ｋで消費する蒸気熱量［ＧＪ／ｈ］を表し、ＧＡ＿ＡＲ_ａ，ｋは吸収冷凍機２４２の区間ｋの機器特性の傾きを表し、ＧＢ＿ＡＲ_ａは吸収冷凍機２４２の機器特性の切片を表す。

係数記憶部１１５に記憶される、冷却水温度に依存する吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの機器特性係数は、吸収冷凍機２４２の区間ｋの機器特性の傾きＧＡ＿ＡＲ_ａ，ｋ、吸収冷凍機２４２の機器特性の切片ＧＢ＿ＡＲ_ａ、時定数Ｔ＿ＡＲ_ａ、冷却水基準温度Ｔ＿ＣＤＷＺ＿ＡＲ_ａ、および冷却水温度特性Ｃ＿ＣＤＷ＿ＡＲ_ａである。係数記憶部１１５に記憶された、冷却水温度に依存する吸収冷凍機２４２のプラント構成機器ごとの機器特性係数を取得するとは、吸収冷凍機２４２の区間ｋの機器特性の傾きＧＡ＿ＡＲ_ａ，ｋと吸収冷凍機２４２の機器特性の切片ＧＢ＿ＡＲ_ａ、時定数Ｔ＿ＡＲ_ａ、冷却水基準温度Ｔ＿ＣＤＷＺ＿ＡＲ_ａ、および冷却水温度特性Ｃ＿ＣＤＷ＿ＡＲ_ａを取得することである。

［冷却塔グループの機器特性係数の取得］
式（７）から式（１０）は、冷却塔２４３Ａおよび冷却塔２４３Ｂを１つの冷却塔とみなした冷却塔グループの機器特性を表現する式である。冷却塔グループの機器特性は、線形関数、冷却水基準温度を基準にした冷却水温度特性ゲイン、および外気湿球基準温度を基準にした外気湿球温度特性ゲインで表現される。

式（７）は、冷却塔グループの冷却水温度および外気湿球温度に依存する機器特性を表現する式である。

なお、ｅ＿ｃｔ_ｔは冷却塔グループのファン消費電力［ｋＷ］である。ｑ＿ｃｄｗ_ｔは大気へ放出する冷却水熱量［ＧＪ／ｈ］である。ＦＡ＿ＣＴは冷却塔グループの機器特性の傾きである。ＦＢ＿ＣＴは冷却塔グループの機器特性の切片である。Ｋ＿ＣＤＷ＿ＣＴ_ｔは冷却水温度特性ゲインである。Ｋ＿ＷＢ＿ＣＴ_ｔは外気湿球温度特性ゲインである。

式（８）は、冷却水温度特性ゲインの計算式である。

なお、Ｔ＿ＣＤＷＺ＿ＣＴは冷却水基準温度［℃］である。Ｃ＿ＣＤＷ＿ＣＴは冷却水温度特性［％／℃］である。

式（９）は、外気湿球温度特性ゲインの計算式である。

なお、Ｔ＿ＷＢ_ｔは外気湿球温度［℃］である。Ｔ＿ＷＢＺ＿ＣＴは外気湿球基準温度［℃］である。Ｃ＿ＷＢ＿ＣＴは外気湿球温度特性［％／℃］である。

式（１０）は、大気へ放出する冷却水熱量の計算式である。

係数記憶部１１５に記憶される冷却塔グループの冷却水温度および外気湿球温度に依存する機器特性係数は、冷却塔グループの機器特性の傾きＦＡ＿ＣＴ、冷却塔グループの機器特性の切片ＦＢ＿ＣＴ、冷却水基準温度Ｔ＿ＣＤＷＺ＿ＣＴ、冷却水温度特性Ｃ＿ＣＤＷ＿ＣＴ、外気湿球基準温度Ｔ＿ＷＢＺ＿ＣＴ、および外気湿球温度特性Ｃ＿ＷＢ＿ＣＴである。係数記憶部１１５に記憶された冷却塔グループの冷却水温度および外気湿球温度に依存する機器特性係数を取得するとは、冷却塔グループの機器特性の傾きＦＡ＿ＣＴ、冷却塔グループの機器特性の切片ＦＢ＿ＣＴ、冷却水基準温度Ｔ＿ＣＤＷＺ＿ＣＴ、冷却水温度特性Ｃ＿ＣＤＷ＿ＣＴ、外気湿球基準温度Ｔ＿ＷＢＺ＿ＣＴ、および外気湿球温度特性Ｃ＿ＷＢ＿ＣＴを取得することである。

（図４におけるＳ１０３：冷却水温度の探索）
温度探索部１１６は、冷却水温度に関する運用上の制約条件を取得する。冷却水温度に関する運用上の制約条件は、式（１１）のような冷却水温度の変化速度限度、２４［℃］から３２［℃］までといったプラント構成機器保護の観点の冷却水温度上下限範囲、または２桁といった冷却水温度の有効桁数である。

なお、ＲＲ＿Ｔ＿ＣＤＷ_ｔは冷却水温度の変化速度限度である。

温度探索部１１６は、エネルギーコストなどの評価関数の評価値が最小になる最適な冷却水温度を探索するために、メタヒューリスティクスの１つである局所探索法を用いる。

以下に、局所探索法を用いた最適な冷却水温度の探索の一例を示す。

手順１として、温度探索部１１６は、外気湿球温度に依存する冷却水温度下限値を計算する。冷却水温度下限値の計算式を式（１２）に示す。

なお、Ｔ＿ＣＤＷ＿ＬＢ_ｔは冷却水温度下限値［℃］である。Ｔ＿ＡＰはアプローチ温度の下限値［℃］である。アプローチ温度とは、外気湿球温度と冷却水温度の差のことであり、その下限値は冷却塔設備容量によって定まる。

手順２として、温度探索部１１６は、ｋ＝０とし、冷却水温度に関する運用上の制約条件と外気湿球温度に依存する冷却水温度下限値の範囲とを満たす冷却水温度の初期解Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ）を生成して評価値Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））を計算する。

手順３として、温度探索部１１６は、予め定義した近傍生成ルールに従って、冷却水温度に関する運用上の制約条件と外気湿球温度に依存する冷却水温度下限値の範囲とを満たす近傍解の集合Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））を生成する。温度探索部１１６は、近傍解Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ）∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））の評価値Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）を計算し、｛Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））｜Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）∈Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））≠｛｝ならば、Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ）を最適な冷却水温度Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^＊として探索を終了する。｛Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））｜Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）∈Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））｝≠｛｝ならば、温度探索部１１６は改善解Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^{（ｋ＋１）}∈｛Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））｜Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）∈Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））｝を選択する。その後、温度探索部１１６は、ｋ＝ｋ＋１として、手順３に戻り探索を続ける。

上記では、温度探索部１１６は最適な冷却水温度を探索するためにメタヒューリスティクスである局所探索法を用いたが、プラント運用者の知識を基に構築したエキスパートシステムを用いて最適な冷却水温度を探索してもよい。

以下に、エキスパートシステムを用いた最適な冷却水温度の探索の一例を示す。

手順１として、温度探索部１１６は、計画対象期間の外気湿球温度［℃］の平均値Ｔ＿ＣＤＷ＿ＡＶＥを計算する。

手順２として、温度探索部１１６は、計算された外気湿球温度の平均値Ｔ＿ＣＤＷ＿ＡＶＥを基に、冷却水温度の候補解の集合Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ＿ＡＶＥ）を生成する。この時に生成される冷却水温度の候補解は、「外気湿球温度の平均値が低ければ、冷却水温度は低めに設定したほう方がよい」というプラント運用者の知識を基にしたルールに従って生成される。

手順３として、温度探索部１１６は、冷却水温度の候補解Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ＿ＡＶＥ）の評価値Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）を計算し、評価値が最小の冷却水温度の候補解を最適な冷却水温度Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^＊とする。

計画部１１７は、需要予測部１１４で予測された需要予測値と、係数記憶部１１５から読み出したプラント構成機器の機器特性係数と、温度探索部１１６から読みだした近傍解Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^（ｋ））または冷却水温度の候補解の集合Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈Ｎ（Ｔ＿ＣＤＷ＿ＡＶＥ）と、プラント構成機器の運用上の制約条件の設定値とに基づき、運用上の制約条件を満たしつつエネルギーコストなどの所定の評価関数の評価値が最小になる対象プラント２００の運用計画を立案し、この時に得られた評価関数の評価値を評価値Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）とする。

（図４におけるＳ１０４：最適運用計画の立案）
計画部１１７は、需要予測部１１４で予測された計画対象期間の需要予測値と、係数記憶部１１５から読み出したプラント構成機器の機器特性係数と、温度探索部１１６から読みだし最適な冷却水温度と、プラント構成機器の運用上の制約条件の設定値とに基づき、運用上の制約条件を満たしつつエネルギーコストなどの所定の評価関数の評価値が最小になる対象プラント２００の運用計画を立案する。なお、計画部１１７は、評価関数の評価値が最小になる運用計画に限らず、評価値が大きいほど評価が高い評価関数において、評価関数の評価値が最大となる運用計画を立案してもよい。

（図４におけるＳ１０５：計画結果の表示）
計画出力部１１８は、計画部１１７で立案した運用計画を表現する積み上げグラフまたは折れ線グラフを作成する。データ入出力部１１９は、計画出力部１１８が作成した運用計画を表現する積み上げグラフまたは折れ線グラフをプラント運用者へ表示する。

プラント運用者は、運用計画を表現する積み上げグラフまたは折れ線グラフを確認し、蒸気需要２３１、冷水需要２３２または電力需要２３３と一致する蒸気熱量、冷水熱量または電力を対象プラント２００から供給するために、ファンの消費電力を増減させて冷却水温度を変更し、またはプラント構成機器の起動停止状態と入出力エネルギーなどを制御する。

＜Ａ－５．効果＞
実施の形態１に係るプラント最適運用計画装置１０１は、階層構成のプラント構成機器を有する対象プラント２００の最適運用計画を作成する。プラント最適運用計画装置１０１は、対象プラント２００のプラント運用データおよび気象データに基づいて電力需要および熱需要を予測する需要予測部１１４と、評価関数の評価値を最小化または最大化することを目的にプラント構成機器の最適な冷却水温度を探索する温度探索部１１６と、予測した電力需要および熱需要と、プラント構成機器の冷却水温度に依存する機器特性係数と、最適な冷却水温度とに基づいて、評価関数の評価値が最小化または最大化する、プラント構成機器ごとの起動停止状態および入出力エネルギーの計画を含む最適運用計画を作成する計画部１１７と、を備える。以上の構成により、プラント最適運用計画装置１０１によれば、最適な冷却水温度に基づいた運用計画立案が可能となり、ファンの消費電力を増減させて冷却水温度を最適な値へ変更することにより、冷水の製造効率を向上させてエネルギーコストを低減させることが可能である。

＜Ｂ．実施の形態２＞
＜Ｂ－１．プラント最適運用計画装置の機能構成＞
図５は、実施の形態２に係るプラント最適運用計画装置１０２の機能構成の一例を示す図である。以下、図５に沿ってプラント最適運用計画装置１０２の機能構成を説明する。なお、以下の説明では、実施の形態１で説明された構成要素と同様の構成要素には同じ符号を付し、その詳細な説明については適宜省略する。

プラント最適運用計画装置１０２は、実施の形態１に係るプラント最適運用計画装置１０１の機能構成要素に温度記憶部１２１を追加した構成である。

温度記憶部１２１は、プラント運用者が入力した冷却水温度の候補を記憶する。

温度探索部１１６は、冷却水温度に関する運用上の制約条件と、温度記憶部１２１に記憶された冷却水温度の候補とを取得し、エネルギーコストなどの評価関数の評価値が最小になる最適な冷却水温度を探索する。この最適な冷却水温度は、温度記憶部１２１に記憶された冷却水温度の候補のうち、冷却水温度に関する運用上の制約条件を満たし、かつ外気湿球温度に依存する冷却水温度下限値の範囲の中から探索される。

データ入出力部１１９は、実施の形態１で説明した処理に加え、プラント運用者が入力した冷却水温度の候補を受け付ける。この冷却水温度の候補は、温度記憶部１２１に記憶される。

以上がプラント最適運用計画装置１０２の機能構成の一例の説明である。

＜Ｂ－２．プラント最適運用計画装置のハードウェア構成＞
プラント最適運用計画装置１０２のハードウェア構成は図３に示した通りである。図５における温度記憶部１２１は、主記憶装置３０４または二次記憶装置３０５によって実現される。その他のプラント最適運用計画装置１０２の機能構成のハードウェア構成については、実施の形態１で説明した通りである。

＜Ｂ－３．動作＞
図６は、プラント最適運用計画装置１０２の計算処理を示すフローチャートである。図６のフローは、実施の形態１で説明した図４のフローにおけるステップＳ１０２とステップＳ１０３との間にステップＳ２０１を追加したものである。

ステップＳ１０１およびステップＳ１０２は、実施の形態１で説明した通りである。

ステップＳ１０２の後、ステップＳ２０１において温度探索部１１６は、温度記憶部１２１に記憶された冷却水温度の候補を取得する。

ステップＳ２０１の後、ステップＳ１０３において温度探索部１１６は、冷却水温度に関する運用上の制約条件と、冷却水温度の候補とに基づき、エネルギーコストなどの評価関数の評価値が最小になる最適な冷却水温度を探索する。以下に、エネルギーコストなどの評価関数の評価値が最小になる最適な冷却水温度の探索の一例を示す。

手順として、温度探索部１１６は、冷却水温度の候補Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈ＣＡＮＤ＿Ｔ＿ＣＤＷの評価値Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）を計算し、評価値が最小の冷却水温度の候補を最適な冷却水温度Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ ^＊とする。なお、ＣＡＮＤ＿Ｔ＿ＣＤＷは冷却水温度の候補の集合である。

計画部１１７は、需要予測部１１４で予測された計画対象期間の需要予測値と、係数記憶部１１５から読みだしたプラント構成機器の機器特性係数と、温度記憶部１２１から読みだされた冷却水温度の候補Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ∈ＣＡＮＤ＿Ｔ＿ＣＤＷと、プラント構成機器の運用上の制約条件の設定値とに基づき、運用上の制約条件を満たしつつエネルギーコストなどの所定の評価関数の評価値が最小になる対象プラント２００の運用計画を立案し、この時に得られた評価関数の評価値を評価値Ｚ（Ｔ＿ＣＤＷ_ｔ）とする。なお、計画部１１７は、評価関数の評価値が最小になる運用計画に限らず、評価値が大きいほど評価が高い評価関数において、評価関数の評価値が最大となる運用計画を立案してもよい。

ステップＳ１０４およびステップＳ１０５は、実施の形態１で説明した通りである。

＜Ｂ－４．効果＞
実施の形態２に係るプラント最適運用計画装置１０２において、温度探索部は、ユーザにより入力された冷却水温度の候補の中から前記最適な冷却水温度を探索する。従って、プラント最適運用計画装置１０２によれば、プラント運用者が設定した冷却水温度の候補の中から探索した最適な冷却水温度に基づいた運用計画立案が可能となり、ファンの消費電力を増減させて冷却水温度を最適な値へ変更することにより、冷水の製造効率を向上させて、エネルギーコストを低減させることが可能である。

なお、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。上記の説明は、すべての態様において、例示である。例示されていない無数の変形例が想定され得るものと解される。

１０１，１０２ プラント最適運用計画装置、１１１ 運用データ入力部、１１２ 運用データ記憶部、１１３ 気象データ入力部、１１４ 需要予測部、１１５ 係数記憶部、１１６ 温度探索部、１１７ 計画部、１１８ 計画出力部、１１９ データ入出力部、１２１ 温度記憶部、２００ 対象プラント、２１１ 蒸気ヘッダ、２２１ 燃料、２２２ 電力、２３１ 蒸気需要、２３２ 冷水需要、２３３ 電力需要、２４１，２４１Ａ，２４１Ｂ ボイラ、２４２，２４２Ａ，２４２Ｂ，２４２Ｃ 吸収冷凍機、２４３，２４３Ａ，２４３Ｂ 冷却塔、３０１ 入力装置、３０２ 出力装置、３０３ ＣＰＵ、３０４ 主記憶装置、３０５ 二次記憶装置、３０６ 通信機器、３０７ 通信ネットワーク。

Claims (6)

1. 階層構成のプラント構成機器を有する対象プラントの最適運用計画を作成するプラント最適運用計画装置であって、
   前記対象プラントのプラント運用データおよび気象データに基づいて電力需要および熱需要を予測する需要予測部と、
   評価関数の評価値を最小化または最大化することを目的に前記プラント構成機器の最適な冷却水温度を探索する温度探索部と、
   予測した前記電力需要および前記熱需要と、前記プラント構成機器の冷却水温度に依存する機器特性係数と、前記最適な冷却水温度とに基づいて、前記プラント構成機器の冷却水温度が前記最適な冷却水温度となるように、評価関数の評価値が最小化または最大化する、前記プラント構成機器ごとの起動停止状態および入出力エネルギーの計画を含む前記最適運用計画を作成する計画部と、を備える、
   プラント最適運用計画装置。
2. 請求項１に記載のプラント最適運用計画装置であって、
   前記温度探索部は、ユーザにより入力された冷却水温度の候補の中から前記最適な冷却水温度を探索する、
   プラント最適運用計画装置。
3. 請求項１に記載のプラント最適運用計画装置であって、
   前記温度探索部は、メタヒューリスティクスまたはエキスパートシステムを用いて前記最適な冷却水温度を探索する、
   プラント最適運用計画装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のプラント最適運用計画装置であって、
   前記温度探索部は、ユーザが前記対象プラントの運用を管理する時間単位ごとに前記最適な冷却水温度を探索する、
   プラント最適運用計画装置。
5. 請求項１に記載のプラント最適運用計画装置であって、
   前記温度探索部は、外気湿球温度に依存する冷却水温度下限値を下限値とする範囲で前記最適な冷却水温度を探索する、
   プラント最適運用計画装置。
6. 請求項１に記載のプラント最適運用計画装置であって、
   前記プラント構成機器の冷却水温度に依存する機器特性係数は、過渡的な機器特性と、冷却水温度に依存する定常的な機器特性とで表現される、
   プラント最適運用計画装置。