JPH0836560A - 多目的最適化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明の目的は、多目的最適化問題を高速に解
決することにある。 【構成】本発明は少なくとも、求める未知変数の一部を
個体として複数個の個体を作成する初期個体作成工程１
００００と、数理計画法によりその他の変数とその評価
値を決定する評価工程２００００と、個体の評価をもと
に個体を選択する選択工程３００００と、個体の一部を
変更する変更工程４００００とからなる。 【効果】遺伝アルゴリズムと数理計画法を組み合わせる
ことにより、種々の多目的最適化問題を高速に解くこと
が可能となる。また最適解と同時に複数の代替案を求め
ることが可能であるため、前提条件が崩れた、最適解が
不適当になった場合の対応も容易である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数個の上位未知変数
と該未知変数によって定まる制約条件のもとで決定され
る複数の下位未知変数を含む小問題が複数個存在する問
題を、予め定めた複数の評価指標に基づいて多目的に最
適化する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】前記問題の例としては、蓄熱槽といくつ
かの熱源機器から構成された蓄熱型地域冷暖房プラント
の運転計画の最適化問題がある。これは、プラントを構
成する熱源機器の特性をもとに、予測熱需要量を満た
し、かつ予め定めた評価関数（例：運転コスト）が最小
となるように単位時間毎に蓄熱槽に出し入れする熱量
（蓄・放熱量）と、単位時間毎の熱源機器の入力量を決
定する問題である。

【０００３】もし、熱エネルギープラントが蓄熱装置、
すなわち、熱エネルギーを蓄える蓄熱媒体，蓄熱媒体を
保持する蓄熱容器及び蓄熱媒体を介して蓄熱容器に熱エ
ネルギーを出し入れする熱輸送手段を具備し蓄えた熱エ
ネルギーを需要先に供給する設備、を持たない場合であ
れば、プラントの最適運転計画は、１時間毎に概略次の
ようにして求められる。

【０００４】まず、各熱源機器の機器特性である、入力
量Ｘ（電力，ガスなど）と出力量Ｙ（冷熱，蒸気など）
の関係を次式のように近似する。

【０００５】 Ｙ＝ａ・Ｘ＋ｂ・Ｉ …（数式１） Ｘmin・Ｉ≦Ｘ≦Ｘmax・Ｉ …（数式２） ここで、 ａ，ｂ ：熱源機器の特性係数 Ｘmin，Ｘmax：入力量Ｘの下限値および上限値 Ｉ ：０または１の整数（停止時はＩ＝０、運
転時はＩ＝１） である。そして、上記の（数１）及び（数２）の制約条
件を満足し、熱源機器の総出力が予測熱需要量（目標出
力量）を満足するという制約条件のもとで、 運転コスト＝(電力単価)×(買電量)＋(ガス単価)×(ガス消費量) …（数式３） を最小とする各熱源機器の入力量Ｘおよび整数変数Ｉを
求める。

【０００６】これは、ｎ次元空間Ｒｎ＝｛ｘ＝(ｘ１，
ｘ２，…，ｘｎ)ｘｉ：実数｝の部分集合ＳとＲｎ上で
定義された目的関数ｆに対しｆ(ｘ)を最小化（最大化）
する解ｘ（含む）Ｓを求める数理計画問題である。従っ
て、数理計画法（数理計画問題を解く方法）のひとつで
ある混合整数計画法を用いて、解である各機器の入力量
（負荷率），整数変数（起動停止）および目的関数であ
る運転コストの最小値（最小運転コスト）を求めること
ができる。従って、１日の最適運転計画は、１時間毎の
制約条件を変化させ、同様の最適化問題を２４回繰り返
すことにより求めることができる。なお、この解法の詳
細については、伊東弘一他著「コージェネレーションの
最適計画」産業図書（平成２年４月２７日発行）第２５
頁及び第１３３頁に記載されている。

【０００７】しかし、プラントが蓄熱槽を持っている場
合、上記問題の制約条件である目標出力量が蓄・放熱量
と熱需要量とから決定されるため、蓄・放熱量を決定す
ると、制約条件が確定し、その制約条件内で評価関数が
最良となる熱源機器の入力量およびその時の評価関数値
を決定することができる。従って、単位時間毎の蓄・放
熱量が上位未知変数であり、熱源機器の出力量が下位未
知変数となる。

【０００８】このような問題を解く従来技術としては、
数理計画法の一種である動的計画法を利用した方法が提
案されている。この方法は、上位未知変数である時間毎
の蓄・放熱量を離散値の集合として表現し、蓄・放熱量
の変遷を時間毎に多段的に最適化する方法である。従っ
て、動的計画法は探索の過程で最適解になりえない解の
候補を省いて無駄なく探索するように工夫された方法で
あり、しかも、厳密な最適解を求めることのできる方法
である。しかし、上位未知変数の取りうる数が多くなる
と必然的に膨大な計算時間を必要とするという欠点があ
る。また、動的計画法では評価関数を１つの評価関数と
して定式化する必要がある。従って、「熱源機器の運転
の連続性」と「運転コスト」などのように１つの評価関
数として定式化が困難な評価基準を用いた場合、動的計
画法は適用できない。

【０００９】また、多目的最適化手法として、上位未知
変数を遺伝アルゴリズムの個体として表現し、下位未知
変数も遺伝アルゴリズムの個体として表現する方法があ
るが、これは、例えばプラント運転計画の最適化問題の
ように下位未知変数の数が多くなると計算時間が膨大と
なる欠点がある。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、遺伝
アルゴリズムと数理計画法を組み合わせることにより、
複数個の上位未知変数と、その未知変数によって定まる
制約条件のもとで決定される複数の下位未知変数を含む
小問題が複数個存在する問題の多目的最適化を高速に行
うことにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明においては、複数
の評価基準に基づき、遺伝アルゴリズムで上位未知変数
を、数理計画法で下位未知変数を決定する。

【００１２】遺伝アルゴリズム(Genetic Algorithm，以
下ＧＡと略記する）とは、「生物が世代交代を繰り返す
ことにより、優れた個体を残す仕組みを取り入れた最適
化手法」であり、ＧＡの詳細については、例えば、三宮
信夫「遺伝アルゴリズムによる最適化問題の解法」（第
３６回システム制御情報学会研究発表会講演）あるいは
北野宏明「遺伝アルゴリズム」（「人工知能学会誌」第
７巻，第１号，第２６頁）に記載されている。

【００１３】ＧＡでは、最適化の対象物を「個体」と称
し、個体の性質を表わす情報を「遺伝子」，「遺伝子」
の配列を「染色体」と称する。また、最適化問題の評価
関数値を適当に変換して「適応度」が定義される。適応
度は一般に正の数値で表わされ、数値が大きいほど良
い。

【００１４】ＧＡのアルゴリズムには柔軟性があり、様
々なバリエーションがあるが、一般には、適応度の高い
個体を増やし、適応度の低い個体を減らす「淘汰」と称
される操作、２つの染色体の一部を相互に入れ替える
「交差」と称される操作、及び１つの染色体の一部を独
立に変更する「突然変異」と称される操作を以下のよう
に繰り返して解を求める。このとき、交差，淘汰等の遺
伝的操作を繰り返す回数は「世代数」と呼ばれる。

【００１５】＜ステップ１＞任意の染色体を有するＮ個
の個体をランダムに生成して、世代ｔ＝０の初期個体群
Ｘ（０）を設定する。

【００１６】＜ステップ２＞各個体の適応度を計算し、
適応度に依存したルールで個体の選択を行い、適応度の
低いいくつかの個体を淘汰し、その個数だけ適応度の高
い個体を増殖する。 ＜ステップ３＞一定の確率で交差や突然変異を行い、新
しい個体（子）を生成する。子はその生成に関与した古
い個体（親）と置き換わる。この結果新しい世代の個体
群Ｘ（ｔ＋１）が生成される。

【００１７】＜ステップ４＞終了条件が満たされなけれ
ば、ｔ＝ｔ＋１として前記ステップ２へ戻る。終了条件
が満たされなければ、そのときに得られている最良の個
体を問題の準最適解とする。

【００１８】本発明においては、遺伝アルゴリズムと数
理計画法を組み合わせて、以下の工程に従い多目的最適
化を行う。

【００１９】(1）初期個体作成工程：上位未知変数の配
列を個体とし、複数の初期個体を作成する。

【００２０】(2）部分評価工程：初期個体作成工程で作
成した個体を制約条件とし、予め定めた評価関数が最良
となるように下位未知変数を数理計画法で計算する。

【００２１】(3）総合評価工程：部分評価工程で考慮さ
れなかった評価指標に基づいた評価値を計算する。

【００２２】(4）選択工程：部分評価工程の評価関数
値、及び総合評価工程の評価値に基づいて前記個体を取
捨選択し、より適正と思われる複数の新しい個体を作成
する。

【００２３】(5）変更工程：作成した個体の一部を変更
し新しい個体を作成する。

【００２４】(6）新しい計画群を用いて部分評価工程か
ら変更工程の各工程を繰り返す。

【００２５】この工程のなかで、部分評価工程で少なく
とも１つの評価指標については最適となるように未知変
数を決定するため、効率良く多目的な最適化ができる。

【００２６】

【作用】このように、遺伝アルゴリズムと数理計画法を
組み合わせ、上記初期個体作成工程〜変更工程の各工程
に従い未知変数を決定することで、少ない計算時間で最
適な未知変数を決定することができる。

【００２７】

【実施例】図１に本発明の実施例を示す。

【００２８】（実施例１）本実施例は少なくとも初期個
体作成工程１００００，部分評価工程２００００，総合
評価工程３００００，選択工程４００００，変更工程５
００００，終了判定工程６００００からなる。

【００２９】未知変数Ｘ１によって定まる制約条件のも
とで、ａ１１〜ａ１ｎまでのｎ個の未知変数を決定する
問題がＮ個存在し、未知変数Ｘ１〜ＸＮ、及びａ１１〜
aNnまでのＮ×ｎ個の未知変数を評価指標Ａ，評価指標
Ｂ、及び評価指標Ｃの３つの指標に基づき多目的に最適
化する例を示す。

【００３０】初期個体作成工程１００００では、求める
未知変数のうち上位の未知変数群Ｘ１〜ＸＮを「個
体」、その変数の配列を「染色体」とし、複数通りの個
体を作成する。部分評価工程２００００では予め定めた
評価指標のうち評価指標Ａを評価関数ｆＡとして数式で
表現し、Ｘ１によって定まる制約条件のもとで、ａ１１
〜ａ１ｎまでのｎ個の未知変数をｆＡが最良となるよう
に決定する。次にＸ２によって定まる制約条件のもと
で、ａ２１〜ａ２ｎまでのｎ個の未知変数を決定する。
同様の手順をＮ回繰り返すことにより、ａ１１〜ａＮｎ
までのＮ×ｎ個の未知変数を決定する。総合評価工程３
００００では、評価指標Ｂに基づいた評価、及び評価指
標Ｃに基づいた評価を行う。選択工程４００００では、
評価指標Ａに基づいた評価が最も良い個体、評価指標Ｂ
に基づいた評価が最も高い個体、及び評価指標Ｃに基づ
いた評価が最も高い個体を１つずつ複製し、３つの評価
指標の評価が低い個体をそれぞれ１つずつ消去する。変
更工程５００００では、染色体の一部を他の染色体の一
部と入れ替えたり（交差）、染色体の一部を独立に変更
する（突然変異）ことにより新しい個体を作成する。終
了判定工程６００００では、予め定めた終了判定基準を
満たすまで、部分評価工程２００００から変更工程５０
０００までを繰り返す。

【００３１】その結果、最初に与えた未知変数Ｘ１〜Ｘ
Ｎは逐次改善され、評価指標Ａ、及び評価指標Ｂ及び評
価指標Ｃのすべての評価が高い未知変数Ｘ１〜ＸＮが求
められ、同時に、未知変数Ｘ１〜ＸＮによって定められ
る制約条件のもとで最適化されたａ１１〜ａＮｎまでの
Ｎ×ｎ個の未知変数が決定される。このように、部分評
価工程２００００で少なくとも１つの評価指標について
は最適となるように未知変数を決定するため、効率良く
多目的な最適化ができる。次に、各工程について詳細に
説明する。

【００３２】初期計画作成工程１００００では、未知変
数Ｘ１〜ＸＮの初期値を複数通り決定する。その際、未
知変数Ｘ１〜ＸＮの間に満たすべき条件があれば、その
条件を満たすように初期値を決定する。また、初期個体
はできるだけ偏りがないように作成する必要があるた
め、乱数を利用して作成する。ただし、最適化の対象固
有のノウハウが有る場合、予め、評価が高くなる変数の
組み合わせを持つ個体を作成させてもよい。

【００３３】部分評価工程２００００では、評価指標の
うち少なくとも１つの指標を評価関数とし、その評価関
数を最大または最小とするように数理計画法を用いて、
ａ11〜ａＮｎを決定し、その評価関数値を計算する。上
記の実施例では、評価指標Ａを評価関数ｆＡとしたが、
評価指標Ｂ、あるいは評価指標Ｃを評価関数ｆＢ，ｆＣ
としてもよい。あるいはｆＡ，ｆＢ，ｆＣを線形結合し
た評価関数（α・fA＋β・ｆＢ＋γ・ｆＣ）を評価関数
としてもよい。

【００３４】また、評価関数は１つに限らず、例えば、
ｆＡ，ｆＢの２つの評価関数を用い、ｆＡを最良とする
ａ１１〜ａＮｎ及びｆＡの値に加え、ｆＢを最良とする
ａ11〜ａＮｎ及びｆＢの値も求めてもよい。

【００３５】ただし、評価指標の中に評価関数として定
式化することができないか、あるいは定式化できたとし
ても数理計画法で解を求めることが困難なものがあれ
ば、その評価指標は評価工程３００００では用いない。

【００３６】総合評価工程３００００では、部分評価工
程２００００で考慮しなかった評価指標に基づいた評価
を行う。部分評価工程２００００で評価関数ｆＡを用い
た場合，総合評価工程３００００では、評価指標Ｂ，Ｃ
について評価する。評価指標Ｂ，Ｃについての評価関数
が定式化可能であれば、その評価関数値を用いて評価し
てもよい。あるいは、（α・ｆＡ＋β・ｆＢ＋γ・ｆ
Ｃ）などの評価関数を作成し、評価してもよい。また、
部分評価工程２００００で（α・ｆＡ＋β・ｆＢ＋γ・
ｆＣ）などの関数を用いた場合、総合評価工程３０００
０では同じ関数（α・ｆＡ＋β・ｆＢ＋γ・ｆＣ）を用
い評価してもよいし、新しく（α′・fA＋β′・ｆＢ＋
γ′・ｆＣ）を作成し評価してもよい。

【００３７】選択工程４００００では、評価の高い個体
を複製し、評価の低い個体を消去することで、次の世代
をより評価の高い個体が集まる世代とする。部分評価工
程２００００で求めた評価値、および総合評価工程３０
０００で求めた評価値が、合わせて複数存在する場合、
それぞれの評価値について、最も評価の高い個体を複製
し、最も評価の低い個体を消去する。評価値の中に関数
（α・ｆＡ＋β・fB＋γ・ｆＣ）などの評価関数の値が
あっても同様の方法がとれる。また評価値Ｖ１およびＶ
２があった場合、線形結合して（α・Ｖ１＋β・Ｖ２）
を作成し、その値により個体を複製，消去してもよい。
また、部分評価工程２００００、あるいは総合評価工程
３００００で（α・ｆＡ＋β・ｆＢ＋γ・ｆＣ）などの
関数を用いた場合、選択工程４００００では同じ関数
（α・ｆＡ＋β・ｆＢ＋γ・ｆＣ）の値で評価してもよ
いし、新しく(α′・ｆＡ＋β′・ｆＢ＋γ′・ｆＣ)を
計算し、その値により評価してもよい。また、一度にす
べての評価値に基づいた複製，消去を行わず、ある世代
においては、ひとつの評価指標Ａのみで個体を複製，消
去し、次の世代では前の世代と異なる評価指標Ｂで個体
を複製，消去し、さらに次の世代では評価指標Ｃのみで
個体を複製，消去する方法がある。また、このように世
代交代を繰り返す過程において評価指標を変化させる場
合、各世代の評価指標は、必ずしも一つとは限らず、上
述したように、複数の評価指標を用いてもよい。

【００３８】本実施例では、それぞれの評価指標に対し
ては、最も評価の高い個体を複製し、最も評価の低い個
体を消去したが、一般にＧＡで用いられるランキング方
式，ルーレット方式を用いて複製，消去を行ってもよ
い。

【００３９】変更工程５００００では、ある個体の未知
変数Ｘ１〜ＸＮの一部を他の個体の変数と入れ替える
（交差）か、又は、独立に変数の値を変更すること(突
然変異)により、新しい個体を作成する。交差する場合
にどの個体と、どの個体を交差するか、あるいはどの変
数を入れ替えるかは任意であり、予め定めておけばよ
い。あるいは、各工程を繰り返す過程でそれらを変更し
てもよい。または、効率良く交差をするために、最適化
の対象特有のノウハウを利用し、交差する対象，入れ替
える変数を決定してもよい。変更個体の決定、及び変更
する変数の決定の仕方は突然変異についても同様であ
る。

【００４０】終了判定工程６００００では、予め定めた
基準により終了するか否かを判定するが、その基準に
は、繰り返し回数を用いる。あるいは評価値の改善の度
合いを用い、評価値の改善の度合いが基準値よりも小さ
くなれば繰り返しを終了してもよい。

【００４１】本実施例では同種の問題をＮ個繰り返す問
題を対象としたが、問題は必ずしも同種でなくともよ
い。

【００４２】（実施例２）次に、本発明を蓄熱型熱供給
プラントの最適化問題に適用した実施例を図２に示す。
本実施例は１日を周期として、予測熱需要量を満たし、
かつ評価関数（例：運転コスト）が最小となるように、
１時間間隔でエネルギー供給プラントを構成する機器の
起動・停止計画，負荷率計画及び蓄熱槽の蓄熱計画を作
成するものである。

【００４３】まず、本実施例の基本構成を説明する。図
２において需要予測手段１ではエネルギー供給プラント
４の翌日の出力量（以降、需要値と称する）を例えば１
時間間隔で予測する。計画作成用データ格納手段２に
は、プラントの機器構成，機器入出力関係データ，機器
入力量の上・下限値，入力エネルギー単価等が格納され
ている。需要予測手段１で求めた予測結果と、計画作成
用データ格納手段２に格納されているデータは蓄熱計画
作成手段３に送られ、１時間毎の蓄熱計画，機器の起動
停止計画、及び負荷率計画を作成する。作成した計画は
制御信号に変換し、エネルギー供給プラントの各熱源機
器の起動・停止，負荷率及び蓄・放熱量を制御する。

【００４４】ここで、本実施例で対象としたエネルギー
供給プラントの構成を図３に示す。このプラントはガス
を燃料とし蒸気を出力するボイラー１０とボイラーから
の蒸気を駆動熱源として冷熱を出力する吸収式冷凍機３
０Ａ，３０Ｂ，河川水のような未利用熱を熱源とするヒ
ートポンプ２０Ａ，２０Ｂ、及び、電動の圧縮式冷凍機
４０により、冷熱，温熱を発生し、需要家に供給あるい
は、蓄熱装置５０に蓄えるプラントである。本実施例で
は蓄熱装置は、冷熱を蓄える装置のみ考えているが、温
熱または両方を蓄えることのできるものであってもよ
い。また、蓄熱装置の蓄熱媒体の種類は問わない。

【００４５】次に本発明の多目的最適化方法を蓄熱計画
作成に応用した、蓄熱計画作成手段３の基本構成につい
て説明する。本発明は少なくとも、初期蓄熱計画作成工
程１０００，計画評価工程２０００，計画選択工程３０
００，計画変更工程4000，計画修正工程５０００，計画
再評価工程７０００とからなる。初期蓄熱計画作成工程
１０００では初期計画作成ルール１１００に基づき蓄熱
計画を複数個作成する。ここで、蓄熱計画とは１時間毎
の蓄・放熱量を２４時間分計画立案したものである。計
画評価工程２０００では、初期蓄熱計画作成工程１００
０で作成された蓄熱計画を基に熱供給プラントを運転し
た時の運転コスト，機器の起動・停止計画，負荷率計
画、及び機器効率等を計算する。蓄熱計画選択工程３０
００では、蓄熱計画評価工程２０００で計算した運転コ
ストを評価基準とし、評価の高い蓄熱計画を複製し、評
価の低い蓄熱計画を消去する。計画変更工程４０００で
は計画変更ルール４１００に従い、蓄熱計画の一部を他
の蓄熱計画の一部と入れ替えたり、蓄熱計画の一部を独
立に変更することにより新しい蓄熱計画を作成する。計
画修正工程５０００では計画変更工程４０００で変更し
た蓄熱計画が蓄・放熱条件を満たさなくなった場合、蓄
・放熱条件を満足するように蓄熱計画を修正する。計画
再評価工程７０００では計画修正工程５０００で修正し
た蓄熱計画に基づき運転コスト，機器の起動・停止計
画，負荷率計画及び機器効率等を計算する。

【００４６】初期蓄熱計画作成工程１０００，計画評価
工程２０００から計画修正工程5000を何回か繰り返すこ
とにより、最初に作成した蓄熱計画が逐次改善され運転
コストが小さい計画が立案される。最終的には計画再評
価工程７０００のあとの終了判定６０００で、終了条件
を満足すると、求めた蓄熱計画及び、プラントの運転ス
ケジュールをガイダンス表示する。

【００４７】本手法を用いた場合、蓄熱計画の立案に必
要な時間は前記計画変更ルールに大きく依存するが、ベ
テラン運転員のノウハウを反映したルールを用いること
で計算時間を短縮することが可能となる。

【００４８】次に、本実施例をより具体的に説明する。

【００４９】＜初期蓄熱計画作成工程１０００＞初期蓄
熱計画作成工程１０００では、初期蓄熱計画作成ルール
１１００に従い複数個の蓄熱計画を作成する。蓄熱計画
の１例を図４に示す。本実施例では時間毎の蓄・放熱量
［ＲＴ］（冷凍トン）を２４時間分並べた配列を用いた
が、各時間毎の蓄・放熱量代わりに各時刻において蓄熱
槽内に蓄えられている蓄熱量を用いてもよい。

【００５０】初期蓄熱計画作成工程では、以下に示す制
約条件（蓄・放熱条件）を満たすように蓄熱計画を作成
する。

【００５１】(1）時刻ｔから１時間の蓄熱量と需要値de
m［ｔ］ の和は熱源機器の最大出力値OUTMAX以下であ
る。

【００５２】(2）時刻ｔから１時間の蓄・放熱量は蓄熱
装置に付けられたポンプで単位時間に蓄・放熱できる量
QSTMAX以下である。

【００５３】(3）時刻ｔから１時間の放熱量は各時刻の
熱需要値dem［ｔ］以下である。

【００５４】(4）時刻ｔから１時間の放熱量は時刻ｔに
蓄熱装置内に蓄えられている蓄熱量q_remain［ｔ］以下
である。

【００５５】(5）蓄熱量q_remain［ｔ］の最大値は蓄熱
装置容量ＱＭＡＸ以下である。

【００５６】(6）１日を周期とすると、蓄熱装置への蓄
熱量の合計と蓄熱装置からの放熱量の合計が等しい。

【００５７】ただし、制約条件(6）は必ず満たさなけれ
ばならない条件ではないが、制約条件(6）を満たさない
計画は蓄熱装置内に蓄えられた熱量を余らせることにな
るため、制約条件の中に含めた。前記制約条件(1）から
(6）までの条件をあわせて蓄・放熱条件とする。本実施
例においては該蓄・放熱条件を満足するように時刻０か
ら順に蓄・放熱量を決定した。

【００５８】まず、上記の蓄・放熱条件を数式で表現す
る。時刻ｔから１時間の蓄・放熱量をqst［ｔ］とし、q
st［ｔ］が正の値をとるとき蓄熱、qst［ｔ］ が負の値
をとるとき放熱とすると、前記制約条件(1）から(3）を
まとめて以下の式で表現できる。

【００５９】 qst_min［ｔ］≦qst［ｔ］≦qst_max［ｔ］ …（数式４） ただし、 qst_min［ｔ］＝max｛−dem［ｔ］，−QSTMAX｝ qst_max［ｔ］＝min｛QSTMAX，OUTMAX−dem［ｔ］｝ である。

【００６０】次に、蓄熱装置内の蓄熱量q_remain［ｔ］
に関する条件式を図５を参照して導く。図５は、時刻ｔ
における蓄熱装置内の蓄熱量q_remain［ｔ］の推移を表
す。q_remain［ｔ］は、前記制約条件(4），(5）より ０≦q_remain［ｔ］≦ＱＭＡＸ であるが、q_remain［ｔ］がq_remain［２４］に到達す
るためには、q_remain［ｔ］は０からＱＭＡＸの間の値
を自由に取りうるのではなく、図５の斜線部の領域内の
値しかとることができない。これは、時間毎の蓄・放熱
量qst［ｔ］ に前記数式４の制約があり、 q_remain［ｔ＋１］＝qst［ｔ］＋q_remain［ｔ］ で決定されるためである。q_remain［ｔ］の上下限値を
q_max［ｔ］，q_min［ｔ］とすると、 q_min［ｔ］≦q_remain［ｔ］≦q_max［ｔ］ …（数式５） で表現される。ただし、 q_max［ｔ］＝min｛q_max［ｔ＋１］−qst_min［ｔ］，
ＱＭＡＸ｝ q_min［ｔ］＝max｛q_min［ｔ＋１］−qst_max［ｔ］，
０｝ q_max［２４］＝q_min［２４］＝q_remain［２４］ また、前記制約条件(6）より q_remain［０］＝q_remain［２４］ …（数式６） このように、蓄・放熱条件は前記数式４，数式５，数式
６の３式にまとめることができる。以下に、上記条件を
満たしながら各時刻の蓄・放熱量を決定する方法を示
す。まず、０からＱＭＡＸの間の乱数を発生させ、q_re
main［ｔ］の初期値をq_remain［０］とする。終値q_re
main［２４］は数式６を満足するように初期値q_remain
［０］と同じ値とする。次に、数式４を満たし、かつ数
式５を満たすように時刻０から順にqst［ｔ］を max｛−dem［ｔ］，q_min［ｔ＋１］−q_remain［ｔ］｝≦qst［ｔ］ ≦min｛q_max［ｔ＋１］−q_remain［ｔ］，QSTMAX｝ …（数式７） の範囲内の乱数を発生させて決定する。この時、初期値
の取りうる値の範囲を制限し、例えば（ＱMAX×１／
５）から（ＱMAX×１／３）の間で発生させてもよい。

【００６１】＜計画評価工程２０００＞計画評価工程２
０００では予め決めておいた評価関数Ｊを用いて計画を
評価する。本実施例では評価関数は、各蓄熱計画に従っ
て熱供給プラントを運転した場合の運転コストｃを用い
た。ただし、評価関数はトータルエネルギー効率η，プ
ラント構成機器の断続運転の回数ｎなどを用いてもよ
い。あるいはそれらのいくつかを線形結合した Ｊ＝α・ｃ＋β・η＋γ・ｎ …（数式８） という評価関数を用いてもよい。また、評価関数はひと
つとは限らず、複数個存在してもよい。

【００６２】図６に、上記運転コスト，エネルギー効率
を計算するアルゴリズムを示した。まず、需要予測手段
により予測した各時刻の予測需要値dem［ｔ］ と各時刻
の蓄・放熱量qst［ｔ］より仮想的な需要値Qimag［ｔ］
を作成する。仮想的な需要値Qimag［ｔ］は Qimag［ｔ］＝dem［ｔ］＋qst［ｔ］＋Ａ・q_remain［ｔ］ …（数式９） で計算する。ここで、右辺第三項Ａ・q_remain［ｔ］は
蓄熱装置の放熱ロスを表す項であり、放熱ロスは蓄熱装
置に蓄えられた熱量に比例するものとした。本実施例で
は、比例定数Ａは０.０５ とした。放熱ロスが無視でき
る場合はＡ＝０とする。このようにして求めた２４時間
分の仮想的な需要値２１０と、プラント構成機器のデー
タ２を入力データとし、線形計画法２２０により機器の
起動停止計画，負荷率計画，運転コスト、及びエネルギ
ー効率を求める。また、ここでエネルギー効率とは構成
機器の正規化エネルギー効率を平均したものである。各
機器の正規化エネルギー効率は以下のように求める。吸
収式冷凍機ＳＡＲを例にとると、時刻ｔから１時間の間
の吸収式冷凍機のエネルギー効率ηＳＡＲ（ｔ）を入力
蒸気量ＱＳＳＡＲ（ｔ），発生冷水熱量ＱＣＳＡＲ
（ｔ），補機電力消費量ＥＳＡＲ（ｔ）とした場合、 ηＳＡＲ(ｔ)＝ＱＣＳＡＲ(ｔ)／(ＱＳＳＡＲ(ｔ)＋ＥＳＡＲ(ｔ)) …（数式１０） で計算し、エネルギー効率の最大値ηＳＡＲmaxで除し
た値 ηＳＡＲ（ｔ）／ηＳＡＲmax …（数式１１） を時刻ｔから１時間の間の正規化エネルギー効率とす
る。この正規化エネルギー効率を各機器について平均し
たものを平均機器効率η（ｔ）とする。

【００６３】＜計画選択工程３０００＞計画選択工程３
０００では、計画評価工程２０００で求めた評価関数の
値によって計画を取捨選択し、新しい計画群を作成す
る。評価関数として、運転コストを用いた例を図７に示
す。本実施例では運転コストが大きい上位２０％の計画
を消去し、運転コストが小さい下位２０％計画を複製し
た。すなわち計画１から計画１０のなかで、運転コスト
が大きい、計画９と計画１０を消去し、運転コストの小
さな、計画１と計画２を複製している。このような計画
の選択を行うことで、計画群中に運転コストが小さい計
画の割合が増加する。

【００６４】また、計画選択工程３０００において評価
関数Ａと評価関数Ｂという複数の評価関数を用いた場合
の例を図８に示す。複数の評価関数を用いた場合には、
それぞれの評価関数による順序をもとに総合的に評価
し、評価の低いものを消去し、評価の高いものを複製す
る。例えば、各評価関数に対して、評価の低い下位２０
％には−１を、評価の高い上位２０％には＋１を加えて
いく。そして、合計が正の値であれば計画を複製し、負
の値であれば計画を消去する。また、合計が０であれ
ば、複製も消去もしない。図８に示した例では、各評価
関数による順序が１番，２番のものに＋１を加え、９
番，１０番のものには−１を加えて、総合的に評価し
た。計画１は評価関数Ａによる順序が１番、評価関数Ｂ
による順序が３番であるので、総合評価は＋１であり、
計画を複製している。計画４は評価関数Ａによる順序が
４番、評価関数Ｂによる順序が９番であるので、総合評
価は−１となり、計画を消去している。また、計画９は
評価関数Ａによる順序が９番、評価関数Ｂによる順序が
１番であるため、総合評価は０となり、消去も複製もし
ていない。あるいは、評価関数Ａと評価関数Ｂの２つの
評価関数を用いた場合に、毎回、上記のように総合的に
評価して計画を選択するのではなく、計画選択工程３０
００を繰り返す度に、評価関数Ａによる選択と評価関数
Ｂによる選択を交互に繰り返してもよい。なお、この方
法は、評価関数として Ｊ＝α・ｃ＋β・η＋γ・ｎ という複数の評価関数を線形結合したものを用いて、係
数α，β，γを変化させることと同じである。このよう
に複数の評価関数を用い蓄熱計画を最適化すると、一度
の計算で複数の評価に基づく最適解を同時に求めること
が可能となる。

【００６５】＜計画変更工程４０００＞計画変更工程４
０００のアルゴリズムを図９に示す。計画変更工程４０
００は、計画を変更するか否かを決定するステップ４１
０と、計画変更箇所及び計画変更方法を決定するステッ
プ４２０と、計画変更を実行するステップ４３０から構
成されている。計画変更工程４０００では、蓄熱計画を
ひとつずつ、ステップ４２０，ステップ４３０で処理し
ていく。処理する順序は蓄熱計画評価工程3000で求め
た、評価値が良い順で行う。

【００６６】次に、本実施例の機器効率を基準にして効
率的に計画を変更した方法について、各ステップごとに
詳細を述べる。

【００６７】（１）ステップ４１０ ステップ４１０では、計画を変更するか否かを決定す
る。本実施例では３割の確率で計画を変更した。この計
画変更の確率を変化させることにより、効率良く最適解
を探索する工夫をしてもよい。

【００６８】（２）ステップ４２０ ステップ４２０では、まず、ステップ４２１で、計画評
価工程２０００で求めた機器効率η（ｔ）を基に、連続
するｎ時間の平均機器効率が最も小さい時間帯［ｔ１，
ｔｎ］、及びその時の機器効率をηmin(ｎ）を求める。
本実施例では、ｎ＝１，３の場合である、［ｔ１，ｔ
１］（＝ｔ１），ηmin(１）及び［ｔ１，ｔ３］，ηmi
n(３）を各蓄熱計画について計算した。計画変更箇所は
効率が小さい時間帯であるｔ１，［ｔ１，ｔ３］のいず
れかとするが、ηmin（１），ηmin（３）の値によって
どちらをとるかを決定する。

【００６９】次に計算したηmin（１），ηmin（３）、
及び計画群の評価値の分散に従い、計画変更方法、及び
計画変更箇所を選択する方法について説明する。ただ
し、本実施例では計画変更方法としては、以下に示す３
つの方法を用いた。

【００７０】「方法１」計画群の中から、計画Ａ，計画
Ｂの２つを選択し、それぞれの計画の時刻ｔよりｎ時間
分の蓄・放熱量を入れ替える。

【００７１】「方法２」計画群の中から計画を一つ選択
し、時刻ｔにおける蓄・放熱量を別の値で置き換える。

【００７２】「方法３」計画群の中から計画を一つ選択
し、時刻ｔｋの蓄・放熱量を時刻ｔｌの蓄・放熱量と置
き換える。

【００７３】本実施例で用いた、方法決定アルゴリズム
は図９に示した通りである。

【００７４】ステップ４２２では、 ηmin（３）／ηmin（１）≦１.２ …（数式１２） を満たすか否かを判定し、満たす場合には、連続する３
時間分をまとめて変更したほうが効率良く計画変更が行
えるため、ステップ４３１に進み前記方法１によって計
画を変更する。また、数式１２を満たさない場合は、ス
テップ４２３に進み、 σ２≦１.１ …（数式１３） を満足するか否かを判定する。満足する場合は、ステッ
プ４３２に進む。これは、数式１３を満足する場合は蓄
熱計画自体が似た計画である可能性があり前記方法３に
よる変更では計画の改善の可能性が小さいためである。
ステップ４２３を満足しない場合はステップ４３３に進
み方法３で計画を変更する。ステップ430では、ステッ
プ４３１からステップ４３３によって計画を変更する。
以下に各変更方法の具体的な手順を述べる。

【００７５】ステップ４３１の手順を述べる。ステップ
４２０により処理してきた蓄熱計画を計画Ａとする。前
記方法１は蓄熱計画の一部を相互に交換するため、交換
のペアとなる計画Ｂを決定する。計画Ｂは計画Ａよりも
評価値が低い蓄熱計画の中から選択し、計画変更箇所で
ある時間帯［ｔ１，ｔ３］の機器効率が最も高い蓄熱計
画とする。計画Ｂが存在すれば、時間帯［ｔ１，ｔ３］
の蓄・放熱量を入れ替え、存在しなければ計画変更を行
わない。また、ステップ４２０で処理された計画Ａは、
変更されなかった場合も、再びステップ４２０で処理す
ることはない。また、計画Ｂとして選択された計画も同
様に、ステップ４２０の処理を行わない。

【００７６】ステップ４３２では、ステップ４２０の処
理で決定した、時間帯ｔ１の蓄・放熱を別の値に変更す
る。この変更値は数式４を満たすランダムな値である。

【００７７】ステップ４３３では、時刻ｔ１の蓄・放熱
量を別の時刻の蓄・放熱量と入れ替える。入れ替える時
刻は、時刻ｔ１を除く時刻のなかで最も機器効率が低い
時刻を選択した。

【００７８】上記は全て、計画の組み替える部分を機器
効率に基づいて決定する例について述べたが、各時刻の
エネルギー単価に基づいて組み替える部分を決定しても
よい。また、プラント運転員のノウハウをルール化した
知識とし、そのルールに基づいて計画を変更してもよ
い。以下に、ルールの一例を示す。

【００７９】(a）時刻ｔの需要値が一日の平均需要値よ
り小さく、安価な深夜電力を利用できる時間帯であれば
蓄熱する。

【００８０】(b）需要値が平均需要値×１.５ より大き
い場合には放熱する。

【００８１】また、計画を変更する場合に、何らかの基
準に基づいて意図的に組み替えるのでなく、計画を変更
する部分、及び変更の対象となる計画をランダムに選択
して組み替えてもよい。また、「意図的な組み替え」と
「ランダムな組み替え」のいずれかを適当な確率で選択
し、計画を組み替えてもよい。

【００８２】＜計画修正工程５０００＞計画修正工程５
０００では、変更により蓄・放熱条件を満たさなくなっ
た計画を修正する。計画修正工程のアルゴリズムを図１
０に示す。ステップ５１０では数式４を満足するか否か
を判定する。数式４を満足すればステップ５３０に進
み、数式４を満足しなければ、ステップ５２０に進む。

【００８３】ステップ５２０では、qst［ｔ］が数式４
の上限を満たさないとき Δqst［ｔ］＝qst_max［ｔ］ qst［ｔ］が数式４の下限を満たさないとき Δqst［ｒ］＝qst_min［ｔ］ に変更し、ステップ５３０に進む。

【００８４】ステップ５３０ではステップ５１０、ある
いは、ステップ５２０より送られてきた計画について蓄
熱装置内の蓄熱量q_remain［ｔ］を計算し、数式５を満
足するかどうかを判定する。

【００８５】時刻０からスタートし、全ての時刻で数式
５を満足した場合は計画修正工程を終了する。これは、
予め初期値と終値を等しくしておくと、数式５を満足す
れば、数式６も満足するためである。数式５を満足しな
い時刻があれば、その時刻をｔ２としステップ５４０に
進む。

【００８６】ステップ５４０のアルゴリズムを図１１に
示す。まずステップ５４１で時刻ｔ２において蓄熱量q_
remain［ｔ２］が数式５を満たすための修正値Δq_rema
in［ｔ２］を計算する。ここで、Δq_remain［ｔ２］
は、q_remain［ｔ２］が、数式５の上限値q_max［ｔ
２］を満たさなかった場合、 Δq_remain［ｔ２］＝q_remain［ｔ２］−q_max［ｔ
２］ q_remain［ｔ２］が数式５の下限値を満たさなかった場
合 Δq_remain［ｔ２］＝q_remain［ｔ２］−q_min［ｔ
２］ で計算できる。

【００８７】次に、ステップ５４２で、計画修正を行な
うための時刻ｔｃを決定する。本実施例においては、計
画修正値がステップ５４１で計算されたものであれば、
計画変更工程で変更を行った時刻で、かつ時刻ｔ２より
も先の時刻をｔｃとした。計画修正値がステップ５４５
で計算されたものであれば、前回修正した時刻の１時間
前とした。

【００８８】次に、ステップ５４３では、時刻ｔｃにお
いて修正値が修正可能か否かを判定する。修正可能な蓄
・放熱量は、 qst［ｔ］−qst_max［ｔ］≦Δq_remain［ｔ］≦qst［ｔ］−qst_min［ｔ］ …（数式１４） であるから、ステップ５４１で求めたΔq_remain［ｔ
２］が数式１４を満足すれば、ステップ５４４に、数式
１４を満足しなければステップ５４５に進む。

【００８９】ステップ５４４では、ｔｃの蓄・放熱量か
らΔq_remain［ｔ２］だけ差し引く。

【００９０】ステップ５４５では、ｔｃの蓄・放熱量を
数式１４の上下限値とし、修正することができなかった
Δq_remain［ｔ］−（qst［ｔ］−qst_min［ｔ］）を新
しい修正値とし、ステップ５４２に戻す。ステップ５４
２に戻った後は、同様の手順で計画を修正する。ステッ
プ５３０で数式５を満足する場合は計画修正工程を終了
する。

【００９１】このように、初期計画作成工程１０００を
実行後、計画評価工程２０００，計画選択工程３００
０，計画変更工程４０００，計画修正工程５０００を繰
り返し実行することにより、運転コストが小さい蓄熱計
画及び、その蓄熱計画に基づいた熱源機器の運転スケジ
ュールを求めることができる。

【００９２】結果表示画面の一例を図１２に示す。本実
施例で示したアルゴリズムを用いて解を求めることによ
り、最も運転コストの小さい蓄熱計画だけでなく代替案
も同時に立案することができる。従って、計画立案時の
前提条件が崩れ、求めた蓄熱計画通りの運転が困難にな
った場合においても対応が容易となる。また、運転コス
トと熱源機器の断続運転の回数のように複数の評価関数
を用いた場合、断続運転の回数と運転コストとをオペレ
ーターが見比べることにより最も妥当な運転計画がどれ
であるか容易に判断することができる。図１２の例で示
すと、従来技術では運転コストが最も小さい計画しか求
めることができなかったため、計画４を採用するしかな
かった。しかし、本発明では同時に代替案を表示するた
め、運転コストが計画４より少し大きいが、断続運転の
回数が計画４の半分以下である計画７を採用することも
可能となる。また、本発明は、蓄熱装置を有するゴミ発
電プラントの運用計画にも適用可能である。あるいは、
その他の蓄熱機能を備えた装置等に適用可能である。さ
らに本発明は設備計画の支援ツールとしても利用可能で
ある。

【００９３】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、種々の多
目的最適化問題を高速に解くことが可能となる。また最
適解と同時に複数の代替案を求めることが可能であるた
め、前提条件が崩れた場合や、最適解が不適当になった
場合の対応も容易である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例を表す図。

【図２】本実施例を蓄熱型熱供給プラントに応用した例
を表わす図。

【図３】エネルギー供給プラントの構成例を表す図。

【図４】蓄熱計画を表す図。

【図５】蓄熱装置内の熱量を表す図。

【図６】計画評価工程のアルゴリズムを表す図。

【図７】計画選択の例を表す図。

【図８】複数の評価関数に基づく計画選択の例を表す
図。

【図９】計画変更工程のアルゴリズムを表す図。

【図１０】計画修正工程のアルゴリズムを表す図。

【図１１】ステップ５４０のアルゴリズムを表す図。

【図１２】結果表示画面の例を表す図。

【符号の説明】

１…需要予測手段、２…計画作成用データ格納手段、３
…蓄熱計画作成手段、４…エネルギー供給プラント、１
０…ボイラー、２０Ａ，２０Ｂ…ヒートポンプ、３０
Ａ，３０Ｂ…吸収式冷凍機、４０…圧縮式冷凍機、５０
…蓄熱装置、1000…初期蓄熱計画作成工程、２０００…
計画評価工程、３０００…計画選択工程、４０００…計
画変更工程、４１００…計画変更ルール、５０００…計
画修正工程、６０００…終了判定工程、７０００…計画
再評価工程、１００００…初期個体作成工程、２０００
０…部分評価工程、３００００…総合評価工程、４００
００…選択工程、５００００…変更工程、６００００…
終了判定工程。

フロントページの続き (72)発明者 下田 誠 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 中原 正二 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 坂内 正明 東京都千代田区神田駿河台四丁目６番地 株式会社日立製作所内

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】一個又は複数個の上位未知変数と、該未知
   変数によって定まる制約条件のもとで決定される複数個
   の下位未知変数を含む小問題が複数個存在し、予め定め
   た複数の評価指標に基づいて、前記上位未知変数と前記
   下位未知変数の値を決定する多目的最適化方法におい
   て、前記複数の評価基準に基づき、遺伝アルゴリズムで
   前記上位未知変数を決定し、数理計画法で前記下位未知
   変数を決定することを特徴とする多目的最適化方法。
2. 【請求項２】一個又は複数個の上位未知変数と、該未知
   変数によって定まる制約条件のもとで決定される複数の
   下位未知変数を含む小問題が複数個存在し、予め定めた
   複数の評価指標に基づいて、前記上位未知変数と前記下
   位未知変数の値を決定する多目的最適化方法において、 前記上位未知変数を個体として表現し、該個体を複数個
   作成する初期個体群作成工程と、 予め定めた前記評価指標のうち、少なくとも１つの評価
   指標を１つ又は複数の評価関数として該評価関数を最大
   又は最小とするように数理計画法を用いて、前記下位未
   知変数を決定し、該評価関数の値を算出する部分評価工
   程と、 前記部分評価工程と異なる前記評価指標の少なくとも１
   つ以上の評価指標に基づいた評価を行う総合評価工程
   と、 前記部分評価工程、および／または前記総合評価工程で
   の評価に基づき、評価の高い個体を所定の割合で複製
   し、かつ評価の低い個体を所定の割合で消去する選択工
   程と前記個体の一部を他の個体に基づき変更するか、あ
   るいは独立に変更する変更工程と、 予め定めた終了判定基準に基づき処理の終了を判定する
   終了判定工程とを含み前記終了判定工程で処理を終了す
   ると判定されるまで、前記部分評価工程から前記変更工
   程までを繰り返すことにより前記上位未知変数及び前記
   下位未知変数を決定することを特徴とする多目的最適化
   方法。
3. 【請求項３】一個又は複数個の上位未知変数と、該未知
   変数によって定まる制約条件のもとで決定される複数の
   下位未知変数を含む小問題が複数個存在し、予め定めた
   複数の評価指標に基づいて、前記上位未知変数と前記下
   位未知変数の値を決定する多目的最適化問題解決装置に
   おいて、 前記上位未知変数を個体として表現し、該個体を複数個
   作成する初期個体群作成手段と、 予め定めた前記評価指標のうち、少なくとも１つの評価
   指標をひとつ又は複数の評価関数として該評価関数を最
   大又は最小とするように数理計画法を用いて、前記下位
   未知変数を決定し、該評価関数の値を算出する部分評価
   手段と、 前記部分評価手段と異なる前記評価指標の少なくとも１
   つ以上の評価指標に基づいた評価を行う総合評価手段
   と、 前記部分評価手段、および／または前記総合評価手段で
   の評価に基づき、前記評価の高い個体を所定の割合で複
   製し、かつ前記評価の低い個体を所定の割合で消去する
   選択手段と前記個体の一部を他の個体に基づき変更する
   か、あるいは独立に変更する変更手段と、 予め定めた終了判定基準に基づき処理の終了を判定する
   終了判定手段とを備え、前記終了判定手段で処理を終了
   すると判定されるまで、前記部分評価手段から前記変更
   手段までを繰り返すことにより前記上位未知変数及び前
   記下位未知変数を決定することを特徴とする多目的最適
   化問題解決装置。
4. 【請求項４】熱エネルギーを蓄える蓄熱装置と、前記蓄
   熱装置及び／または需要先に、熱エネルギーを供給する
   機器を備えた熱エネルギー供給プラントの運転計画立案
   方法において、該運転計画立案方法が、 単位時間毎の蓄・放熱量が前記熱輸送手段の能力を越え
   ることなく、かつ蓄熱装置内の蓄熱量が０以上でかつ蓄
   熱装置容量以下となる蓄・放熱条件を満足するように単
   位時間毎の蓄・放熱量を配列した蓄熱計画案を複数個計
   画する初期計画作成工程と、 前記初期計画作成工程で作成した複数の蓄熱計画案につ
   いて、一個または複数個の評価関数を予め定め、該評価
   関数の値を計算する計画評価工程と、 前記計画評価工程において計算した評価関数の値に基づ
   き評価の低い蓄熱計画案を所定の割合で消去し、評価の
   高い蓄熱計画案を所定の割合で複製する計画選択工程
   と、 前記計画選択工程において選択した各蓄熱計画案の一部
   の蓄・放熱量を、該計画選択工程で作成した他の蓄熱計
   画案に基づき変更するか、もしくは単独で変更する計画
   変更工程と、 前記計画変更工程において変更した蓄熱計画案につい
   て、前記評価関数の値を計算する計画再評価工程と前記
   計画再評価工程で計算した評価関数の値により、処理を
   終了するか否か判定する計画終了工程とを含み、 前記終了判定工程で処理すると判定されるまで、前記計
   画評価工程から前記計画再評価工程を繰り返すことによ
   り、蓄熱装置の蓄・放熱量を配列した蓄熱計画案を作成
   することを特徴とする運転計画立案方法。
5. 【請求項５】請求項４において、前記計画変更工程にお
   いて変更した蓄熱計画案を前記蓄・放熱条件を満足する
   ように修正した後、前記計画評価工程を実行することを
   特徴とする運転計画立案方法。
6. 【請求項６】請求項４又は５のいずれかにおいて、前記
   初期計画作成工程の前に需要予測工程を実行し、該需要
   予測工程で予測した単位時間毎の需要予測値に基づき、
   前記蓄・放熱条件を満足するように単位時間毎の蓄・放
   熱量を配列した蓄熱計画案を複数個作成することを特徴
   とする運転計画立案方法。
7. 【請求項７】請求項４又は５のいずれかにおいて、前記
   各蓄熱計画及びプラントの目標出力値を満たすプラント
   運転時の、運転コスト及び／又は前記プラントのエネル
   ギー効率及び／又は前記プラントの熱源機器の断続運転
   回数を前記計画評価工程の評価関数とすることを特徴と
   する運転計画立案方法。
8. 【請求項８】請求項７において、前記運転コストの最小
   値、及び／又は前記エネルギー効率の最大値が達成され
   るように前記運転計画を数理計画法により求めることを
   特徴とする運転計画。
9. 【請求項９】熱エネルギーを蓄える蓄熱装置と、前記蓄
   熱装置及び／または需要先に、熱エネルギーを供給する
   機器を備えた熱エネルギー供給プラントの運転計画立案
   方法において、該運転計画立案方法が、 単位時間毎の蓄・放熱量が前記熱輸送手段の能力を越え
   ることなく、かつ蓄熱装置内の蓄熱量が０以上でかつ蓄
   熱装置容量以下となる蓄・放熱条件を満足するように単
   位時間毎の蓄・放熱量を配列した蓄熱計画案を複数個計
   画する初期計画作成工程と、 前記初期計画作成工程で作成した複数の蓄熱計画案につ
   いて、一個または複数個の評価関数を予め定め、該評価
   関数の値を計算する計画評価工程と、 前記計画評価工程において計算した評価関数の値に基づ
   き評価の低い蓄熱計画案を所定の割合で消去し、評価の
   高い蓄熱計画案を所定の割合で複製する計画選択工程
   と、 前記計画選択工程において選択した各蓄熱計画案の一部
   の蓄・放熱量を、該計画選択工程で作成した他の蓄熱計
   画案に基づき変更するか、もしくは単独で変更する計画
   変更工程と、 前記計画変更工程において変更した蓄熱計画案につい
   て、前記評価関数の値を計算する計画再評価工程と前記
   計画再評価工程で計算した評価関数の値により、処理を
   終了するか否か判定する計画終了工程とを含み、 前記終了判定工程で処理すると判定されるまで、前記計
   画評価工程から前記計画再評価工程を繰り返すことによ
   り作成した蓄熱計画に従い運転することを特徴とする熱
   エネルギー供給プラントの運転方法。
10. 【請求項１０】熱エネルギーを蓄える蓄熱装置と、前記
    蓄熱装置及び／または需要先に、熱エネルギーを供給す
    る機器を備えた熱エネルギー供給プラントの蓄熱計画作
    成装置において、該蓄熱計画作成装置が、 単位時間毎の蓄・放熱量が前記熱輸送手段の能力を越え
    ることなく、かつ蓄熱装置内の蓄熱量が０以上でかつ蓄
    熱装置容量以下となる蓄・放熱条件を満足するように単
    位時間毎の蓄・放熱量を配列した蓄熱計画案を複数個計
    画する初期計画作成手段と、 前記初期計画作成手段で作成した複数の蓄熱計画案につ
    いて、一個または複数個の評価関数を予め定め、該評価
    関数の値を計算する計画評価手段と、 前記計画評価手段において計算した評価関数の値に基づ
    き評価の低い蓄熱計画案を所定の割合で消去し、評価の
    高い蓄熱計画案を所定の割合で複製する計画選択手段
    と、 前記計画選択手段において選択した各蓄熱計画案の一部
    の蓄・放熱量を、該計画選択手段で作成した他の蓄熱計
    画案に基づき変更するか、もしくは単独で変更する計画
    変更手段と、 前記計画変更手段において変更した蓄熱計画案につい
    て、前記評価関数の値を計算する計画再評価手段と前記
    計画再評価手段で計算した評価関数の値により、処理を
    終了するか否か判定する計画終了手段とを含み、 前記終了判定手段で処理すると判定されるまで、前記計
    画評価手段から前記計画再評価手段による処理を繰り返
    すことにより蓄熱計画を作成することを特徴とする熱エ
    ネルギー供給プラントの蓄熱計画作成装置。
11. 【請求項１１】請求項１０記載の蓄熱計画作成装置と、
    ルールを格納する手段と、作成した一個又は複数個の運
    転計画を表示する手段とを具備することを特徴とする熱
    エネルギー供給プラントの運転支援装置。
12. 【請求項１２】請求項１０記載の蓄熱計画作成装置を備
    えることを特徴とする熱エネルギー供給プラント。