JPH1123016A - 地域熱供給プラントの制御装置 - Google Patents

地域熱供給プラントの制御装置

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JPH1123016A
JPH1123016A JP9174360A JP17436097A JPH1123016A JP H1123016 A JPH1123016 A JP H1123016A JP 9174360 A JP9174360 A JP 9174360A JP 17436097 A JP17436097 A JP 17436097A JP H1123016 A JPH1123016 A JP H1123016A
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion

Abstract

(57)【要約】 【課題】 地域熱供給プラントの運用計画をより効率的
かつ柔軟に求めることができる地域熱供給プラントの制
御装置を提供する。 【解決手段】 地域熱供給プラントの制御装置は、熱負
荷予測手段２により予測された当日の熱負荷予測値に基
づいて地域熱供給プラント２０の運用計画を求める地域
熱供給プラント運用計画手段１０を備えている。ここで
地域熱供給プラント運用計画手段１０は、所定時間単位
ごとの起動および停止状態を１／０で表す遺伝子列を各
熱源機器ごとに持つ個体に対して遺伝的アルゴリズムを
適用する遺伝的アルゴリズム実行手段３を有している。
また地域熱供給プラント運用計画手段１０では、遺伝的
アルゴリズム実行手段３により求められた運用計画を初
期値として数理計画法実行手段４により地域熱供給プラ
ント２０の運用計画が求められるようになっている。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は複数の熱源機器を有
する地域熱供給プラントの運転を制御する地域熱供給プ
ラントの制御装置に係り、とりわけ地域熱供給プラント
の各熱源機器を効率的に運転することができる地域熱供
給プラントの制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、ビルディングやビル群等の施設
においては、これらの地域全体に対する空調用設備とし
て地域熱供給プラントが設けられている。このような地
域熱供給プラントにおいては、ヒートポンプ等の熱源機
器により温水および冷水が生成され、これらは蓄熱槽に
蓄えられるとともに、必要に応じて冷暖房機器等の熱負
荷機器に供給される。ここで、動力源として電気を用い
る地域熱供給プラントにおいては、夜間に熱を生成して
蓄熱し、昼間は温水および冷水を生成するとともに蓄熱
した熱を放熱することにより、夜間電力を利用したりピ
ークカットを行ったりして効率的な運転を行っている。
【０００３】ところで、地域熱供給プラントにおいて上
述したような効率的な運転を行うためには専門的なオペ
レータ（プラント運転員）が必要となるが、このような
専門的なオペレータはその確保が難しく、またオペレー
タには多大な人件費がかかるので、例えば夜間だけでも
無人運転を行うことが望まれている。なお現時点では、
オペレータの専門的知識を反映した自動化運転を行うた
めの方法として、数理計画法に基づいて地域熱供給プラ
ントの運用計画を求める方法が一般に用いられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したように従来に
おいては、数理計画法に基づいて地域熱供給プラントの
運用計画を求めることにより、オペレータの専門的知識
を反映した自動化運転を行っている。しかしながら、数
理計画法では最適解を厳密に求めようとするので、実行
可能な解が見つからない場合や、モデル化の仕方によっ
て解が不適切となる場合等があり、完全な無人運転を実
現することが難しいという問題がある。また、地域熱供
給プラントの規模が増大した場合には、運用計画を求め
るのに必要とされる計算量が増大し、実用時間内に運用
計画を求めることが難しくなるという問題がある。
【０００５】なお最近になって、このような数理計画法
の欠点を克服するため、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Ge
netic Algorithms）により準最適解を短時間に求める方
法を用いて各種のプラントの運用計画を求める方法が研
究されている。
【０００６】本発明はこのような点を考慮してなされた
ものであり、遺伝的アルゴリズムにより求められた運用
計画に基づいて地域熱供給プラントの運転を制御する地
域熱供給プラントの制御装置において、地域熱供給プラ
ントの運用計画をより効率的かつ柔軟に求めることによ
り、少ない専門的なオペレータで地域熱供給プラントを
効率的かつ確実に自動化運転することができる地域熱供
給プラントの制御装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、複数の熱源機
器を有する地域熱供給プラントの運転を制御する地域熱
供給プラントの制御装置において、前記地域熱供給プラ
ントの過去の熱負荷実績を記憶する熱負荷実績記憶手段
と、前記熱負荷実績記憶手段に記憶された過去の熱負荷
実績に基づいて当日の熱負荷値を予測する熱負荷予測手
段と、前記熱負荷予測手段により予測された当日の熱負
荷予測値に基づいて前記地域熱供給プラントの運用計画
を求める地域熱供給プラント運用計画手段と、前記地域
熱供給プラント運用計画手段により求められた前記地域
熱供給プラントの運用計画に基づいて前記各熱源機器を
制御する熱源機器制御手段とを備え、前記地域熱供給プ
ラント運用計画手段は、前記各熱源機器の運転に関する
目的関数を最小とするよう遺伝的アルゴリズムにより前
記地域熱供給プラントの運用計画を求める遺伝的アルゴ
リズム実行手段を有し、この遺伝的アルゴリズム実行手
段は所定時間単位ごとの起動および停止状態を表す遺伝
子列を前記各熱源機器ごとに持つ個体に対して遺伝的ア
ルゴリズムを適用することを特徴とする地域熱供給プラ
ントの制御装置を提供する。
【０００８】また本発明は、複数の熱源機器を有する地
域熱供給プラントの運転を制御する地域熱供給プラント
の制御装置において、前記地域熱供給プラントの過去の
熱負荷実績を記憶する熱負荷実績記憶手段と、前記熱負
荷実績記憶手段に記憶された過去の熱負荷実績に基づい
て当日の熱負荷値を予測する熱負荷予測手段と、前記熱
負荷予測手段により予測された当日の熱負荷予測値に基
づいて前記地域熱供給プラントの運用計画を求める地域
熱供給プラント運用計画手段と、前記地域熱供給プラン
ト運用計画手段により求められた前記地域熱供給プラン
トの運用計画に基づいて前記各熱源機器を制御する熱源
機器制御手段とを備え、前記地域熱供給プラント運用計
画手段は、前記各熱源機器の運転に関する目的関数を最
小とするよう遺伝的アルゴリズムにより前記地域熱供給
プラントの運用計画を求める遺伝的アルゴリズム実行手
段と、前記地域熱供給プラントの運用計画を数理計画法
により求める数理計画法実行手段とを有し、前記遺伝的
アルゴリズム実行手段により求められた運用計画を初期
値として前記数理計画法実行手段により前記地域熱供給
プラントの運用計画を求めることを特徴とする地域熱供
給プラントの制御装置を提供する。
【０００９】さらに本発明は、複数の熱源機器を有する
地域熱供給プラントの運転を制御する地域熱供給プラン
トの制御装置において、前記地域熱供給プラントの過去
の熱負荷実績を記憶する熱負荷実績記憶手段と、前記熱
負荷実績記憶手段に記憶された過去の熱負荷実績に基づ
いて当日の熱負荷値を予測する熱負荷予測手段と、前記
熱負荷予測手段により予測された当日の熱負荷予測値に
基づいて前記地域熱供給プラントの運用計画を求める地
域熱供給プラント運用計画手段と、前記地域熱供給プラ
ント運用計画手段により求められた前記地域熱供給プラ
ントの運用計画に基づいて前記各熱源機器を制御する熱
源機器制御手段とを備え、前記地域熱供給プラント運用
計画手段は、前記各熱源機器の運転に関する目的関数を
最小とするよう遺伝的アルゴリズムにより前記地域熱供
給プラントの運用計画を求める遺伝的アルゴリズム実行
手段と、前記地域熱供給プラントの運用計画を数理計画
法により求める数理計画法実行手段と、前記遺伝的アル
ゴリズム実行手段により求められた運用計画または前記
数理計画法実行手段により求められた運用計画のいずれ
かを選択して前記熱源機器制御手段に入力する運用計画
選択手段とを有することを特徴とする地域熱供給プラン
トの制御装置を提供する。
【００１０】本発明によれば、所定時間単位ごとの起動
および停止状態を表す遺伝子列を各熱源機器ごとに持つ
個体に対して遺伝的アルゴリズムを適用しているので、
各熱源機器についての複数時間にわたる一連の遺伝子に
対する操作等を効率的に行うことができる。また、遺伝
的アルゴリズム実行手段により求められた運用計画（準
最適解）を初期値として数理計画法実行手段により地域
熱供給プラントの運用計画（最適解）を求めるようにし
ているので、運用計画の最適解を高速に求めることがで
きる。さらに、運用計画選択手段により、遺伝的アルゴ
リズム実行手段により求められた運用計画または数理計
画法実行手段により求められた運用計画のいずれかを選
択するようにしているので、地域熱供給プラントの規模
や特性等に応じて、必要とされる解の厳密性、および解
を求めるのに要する時間等を考慮して運用計画を柔軟に
求めることができる。このため、少ない専門的なオペレ
ータで地域熱供給プラントを効率的かつ確実に自動化運
転することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態について説明する。図１および図２は本発明に
よる地域熱供給プラントの制御装置の一実施の形態を説
明するための図である。
【００１２】まず、図２により、本発明による地域熱供
給プラントの制御装置により制御される地域熱供給プラ
ントについて説明する。なお、この地域熱供給プラント
は例えば、ビルディングやビル群等の施設に設けられて
いる。
【００１３】図２に示すように、地域熱供給プラント２
０は、ビルディングの地下室等に設けられた蓄熱槽１１
を有し、この蓄熱槽１１は冷房用に使用される冷水を蓄
える冷水槽１１ａと、暖房用に使用される温水を蓄える
温水槽１１ｂとからなっている。このうち冷水槽１１ａ
には複数のヒートポンプ（ＨＰ）１２が設置されてお
り、このヒートポンプ１２により、例えば夏期において
は１０℃程度の水から５℃程度の水が作られる。また、
冷水槽１１ａおよび温水槽１１ｂには熱回収型ヒートポ
ンプ（ＤＢ）１３が設置されており、この熱回収型ヒー
トポンプ１３により、５℃程度の冷水と４５℃程度の温
水が同時に作られ、かつこのときに出力される熱は冷水
槽１１ａおよび温水槽１１ｂに利用される。
【００１４】ここで、冷水槽１１ａおよび温水槽１１ｂ
に蓄えられた冷水および温水はそれぞれ、ポンプ１４，
１５により冷水ヘッダ（ＣＨＤ）１６および温水ヘッダ
（ＨＨＤ）１７を介して熱負荷（ＨＬ）１８側へ供給さ
れるようになっている。なお図２において、符号Ｔは温
度計、符号Ｐはポンプ、符号Ｆは流量計を示している。
【００１５】次に、図１により、図２に示す地域熱供給
プラント２０の運転を制御する地域熱供給プラントの制
御装置について説明する。
【００１６】図１に示すように、地域熱供給プラントの
制御装置は、図２に示す地域熱供給プラント２０のヒー
トポンプ１２および熱回収型ヒートポンプ１３等の熱源
機器を制御するものであり、ヒューマン・インタフェー
ス入出力部１と、地域熱供給プラント２０の過去の熱負
荷実績を記憶する熱負荷実績記憶手段２ａと、熱負荷実
績記憶手段２ａに記憶された過去の熱負荷実績に基づい
て当日の熱負荷値を予測する熱負荷予測手段２と、熱負
荷予測手段２により予測された当日の熱負荷予測値に基
づいて地域熱供給プラント２０の運用計画を求める地域
熱供給プラント運用計画手段１０と、地域熱供給プラン
ト運用計画手段１０により求められた地域熱供給プラン
ト２０の運用計画に基づいて各熱源機器１２，１３の運
転を制御する熱源機器制御手段８と、プロセス入出力部
９とを備えている。
【００１７】ここでプロセス入出力部９は、地域熱供給
プラント２０から計測信号を取り込むとともに、地域熱
供給プラント２０に対して制御信号を出力するものであ
る。
【００１８】また熱負荷実績記憶手段２ａは、プロセス
入出力部９を介して出力された熱負荷１８の過去の熱負
荷実績（温度や流量等）を日時および曜日等の項目別に
整理して記憶するものである。
【００１９】さらに熱源機器制御手段８は、地域熱供給
プラント運用計画手段１０により求められた運用計画
と、プロセス入出力部９を介して入力されるプロセス信
号とに基づいて各熱源機器１２，１３を制御するための
制御信号をプロセス入出力部９へ出力するものである。
【００２０】さらにまた地域熱供給プラント運用計画手
段１０は、地域熱供給プラント２０からプロセス入出力
部９を介して入力されたプロセス信号（計測信号）に含
まれる地域熱供給プラント２０の現在の状態を初期値と
して、熱負荷予測手段２により予測された当日の熱負荷
予測値に基づいて地域熱供給プラント２０の運用計画を
求めるものである。
【００２１】ここで地域熱供給プラント運用計画手段１
０は、各熱源機器１２，１３の運転に関する目的関数を
最小とするよう遺伝的アルゴリズムにより地域熱供給プ
ラント２０の運用計画を求める遺伝的アルゴリズム実行
手段３と、地域熱供給プラント２０の運用計画を分岐限
定法や混合整数計画法等の数理計画法により求める数理
計画法実行手段４と、遺伝的アルゴリズム実行手段３に
より求められた運用計画、または数理計画法実行手段４
により求められた運用計画のいずれかを選択して熱源機
器制御手段８に入力する運用計画選択手段５とを有して
いる。
【００２２】なお遺伝的アルゴリズム実行手段３と数理
計画法実行手段４とは互いに接続されており（図１の点
線矢印参照）、遺伝的アルゴリズム実行手段３により求
められた運用計画を初期値として数理計画法実行手段４
により地域熱供給プラント２０の運用計画が求められる
ようになっている。そして運用計画選択手段５において
は、（１）遺伝的アルゴリズム実行手段３のみにより求
められた運用計画、（２）数理計画法実行手段４のみに
より求められた運用計画、または（３）遺伝的アルゴリ
ズム実行手段３により求められた運用計画を初期値とし
て数理計画法実行手段４により求められた運用計画のい
ずれかを選択できるようになっている。
【００２３】なお地域熱供給プラント運用計画手段１０
はさらに、遺伝的アルゴリズム実行手段３により操作さ
れる遺伝子列のうちで所定の制約条件を満たさない遺伝
子列を選択するとともに、この選択された遺伝子列に含
まれる制約条件を満たさない遺伝子の状態を変更する遺
伝子変更手段６と、遺伝的アルゴリズム実行手段３によ
り操作される遺伝子列に対する追加的な操作方法を指定
するための遺伝子操作指定手段７とを有している。
【００２４】次に、このような構成からなる本実施の形
態の作用について説明する。
【００２５】図１において、図２に示す地域熱供給プラ
ント２０の熱負荷１８の熱負荷実績は往還水に関して温
度および流量から計測され、プロセス入出力部９を介し
て熱負荷実績として日時および曜日等の項目別に整理さ
れ、その日の気象情報とともに熱負荷実績記憶手段２ａ
に記憶される。
【００２６】続いて、熱負荷実績記憶手段２ａに記憶さ
れている熱負荷実績に基づいて、熱負荷予測手段２によ
り熱負荷１８の今後Ｎ時間分の熱負荷値が予測され、そ
の後、地域熱供給プラント運用計画手段１０により蓄熱
槽１１の容量および熱源機器１２，１３の定格能力等を
用いて今後Ｎ時間分の運用計画が求められる。
【００２７】以下、この点について具体的に説明する。
なおここでは、簡単のために今後２４時間分の熱負荷予
測値および運用計画を１時間単位で求める場合について
説明する。
【００２８】まず、熱負荷予測手段２により当日の熱負
荷値を予測する方法について説明する。ここでは、熱負
荷実績記憶手段２ａに１日分の熱負荷実績が１時間単位
で曜日別（例えば休日、平日、休日明け別）に記憶され
ているものとし、ヒューマン・インタフェース入出力部
１から熱負荷予測手段２にその日の曜日Ｗが入力される
と、熱負荷予測手段２によりその曜日Ｗの熱負荷実績の
平均値パターン
【数１】 が熱負荷実績記憶手段２ａから取り出される。ここで、
熱負荷実績記憶手段２ａには前日までの熱負荷実績が記
憶されているので、当日（ｋ日）の熱負荷値を予測する
ためには例えば次式（１）のような自己回帰モデルが用
いられる。
【数２】
【００２９】なお上式（１）において、
【数３】 である。ここで、ａ1，ａ2，…は自己回帰のパラメータ
であり、あらかじめ定めておくことも可能であり、また
実時間で逐次最小２乗推定（カルマンフィルタ）するこ
とも可能である。
【００３０】そして当日の熱負荷予測値は、上式（１）
により求められた当日の熱負荷予測値の偏差を用いて次
式（２）により求められる。
【数４】
【００３１】このため、上式（２）により求められた当
日の熱負荷予測値に対して、その曜日Ｗの熱負荷実績の
平均値パターンから得られた各時間帯（１時間単位）の
比を乗じることにより、当日の２４時間分（１時間単
位）の熱負荷予測値
【数５】 が求められる。
【００３２】なお、上述した方法はあくまでも予測方法
の一例として挙げたものであり、当日の熱負荷値を予測
する方法としてはこれ以外にも重回帰モデル等の各種の
方法を用いることができる。
【００３３】次に、地域熱供給プラント運用計画手段１
０により地域熱供給プラント２０の運用計画を求める方
法について説明する。なお地域熱供給プラント運用計画
手段１０においては、 運転コストの低減（運転に必要とされるエネルギー
（電力使用量やガス使用量等）の低減）、 ピークカット（ピーク時間帯における電力使用量等
の低減）、 夜間電力等の利用、 熱源機器の安定運転（連続運転）等 の各項目を考慮しつつ地域熱供給プラント２０の運用計
画を求める。なお、上述した各項目を考慮する上で必要
とされるパラメータ等はヒューマン・インタフェース入
出力部１により入力される。
【００３４】ここで、離散時間ｎにおける熱源機器１
２，１３の運転状態をＳhm（ｎ）、熱負荷予測手段２に
より求められた熱負荷予測値をＱload（ｎ）とすると、
地域熱供給プラント２０の運用計画を求める問題は、熱
負荷予測値Ｑload（ｎ）を用いて、次式（３）のように
表される目的関数を最小化するような各熱源機器１２，
１３の運転状態Ｓhm（ｎ）を求める最適化問題として定
式化される。 Ｊ＝Ｊe＋Ｊp＋Ｊy＋Ｊs … （３）
【００３５】なお上式（３）において、Ｊe，Ｊp，Ｊy
およびＪsはそれぞれ上記の各項目に対応して
おり、具体的には次式（４）（５）（６）（７）のよう
に表される。
【数６】
【００３６】ここで上式（３）乃至（７）により各熱源
機器１２，１３の運転状態Ｓhm（ｎ）を求める際には次
のような制約条件が満たされていなければならない。
【００３７】まず第１に、ヒートポンプ（熱源機器）製
造熱量Ｑhm（ｎ）および蓄熱槽の蓄熱量Ｈk（ｎ）の上
下限について次式（８）（９）の制約条件が満たされて
いなければならない。
【数７】
【００３８】第２に、ヒートポンプ製造熱量Ｑhm（ｎ）
および蓄熱量Ｈk（ｎ）の熱バランスについて次式（１
０）の制約条件が満たされていなければならない。
【数８】
【００３９】第３に、各熱源機器１２，１３の運転状態
Ｓhm（ｎ）、および運転状態Ｓhm（ｎ）の状態遷移を評
価するための絶対値変数Ｙhm（ｎ）について、各熱源機
器１２，１３が起動／停止のいずれかの状態をとること
（「起動（オン）」の場合にＳhm（ｎ）＝１、「停止
（オフ）」の場合にＳhm（ｎ）＝０）、および各熱源機
器１２，１３が連続運転状態か、そうでない状態のいず
れかをとること（連続的に起動（または停止）状態にあ
る場合にＹhm（ｎ）＝０、起動／停止が切り替わった場
合にＹhm（ｎ）＝１）に対応して、次式（１１）（１
２）（１３）の制約条件が満たされていなければならな
い。
【数９】
【００４０】なお、上式（３）乃至（１３）で用いられ
る係数をまとめると次のようになる。
【数１０】
【００４１】以上のようにして定式化された最適化問題
は、地域熱供給プラント運用計画手段１０の遺伝的アル
ゴリズム実行手段３により、図３に示すような手順で解
かれる。ここで図３は、遺伝的アルゴリズムの処理手順
を説明するためのフローチャートである。
【００４２】なお遺伝的アルゴリズムとは、生物進化の
過程を模したアルゴリズムであり、各種の遺伝子列を持
つ個体に対して淘汰、増殖、交叉および突然変異等の処
理を複数回（複数世代）にわたって施し、適応度が最大
の個体を求めるものである。なお適応度は、例えば上式
（３）のように表される目的関数の逆数として定義する
ことができる。
【００４３】ここで本実施の形態では、図５に示すよう
に、所定時間（１時間）単位ごとの起動および停止状態
を１／０で表す遺伝子列を各熱源機器（１）（２）…
（Ｎ）（Ｎは熱源機器の台数）ごとに持つ個体に対して
遺伝的アルゴリズムを適用する。
【００４４】また、熱源機器が可変容量出力特性を有す
る場合には、図６に示すように、熱源機器（ｉ）の入出
力特性をＫ段階に分割するとともに、この分割された各
段階ｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）の入出力特性に対応する固定
出力の熱源機器がＫ台あるものと仮想的に想定し、この
仮想的に想定された各熱源機器（ｉｋ）ごとに遺伝子列
を持つ個体に対して遺伝的アルゴリズムを適用するよう
にするとよい。なおこのような場合には、仮想的なＫ台
の熱源機器（ｉｋ）（ｋ＝１，…，Ｋ）のうち各時間に
は１台のみが起動可能であるという排他処理を行う。
【００４５】図３に示すように、まず、ランダムな遺伝
子列を持つｎ個の個体を発生させ、これらを初期個体群
とする（ステップ１０１）。
【００４６】次に、ステップ１０１で生成されたｎ個の
個体のうちで上式（８）乃至（１３）の制約条件を満た
さない個体について遺伝子変更手段６により上式（８）
乃至（１３）を満たさない遺伝子列を選択するととも
に、この選択された遺伝子列に含まれる制約条件を満た
さない遺伝子の状態（１／０）を変更する。そして、制
約条件を満たす個体がｎ個生成できた時点で各個体の適
応度、およびその世代での適応度の平均値を計算する
（ステップ１０２）。
【００４７】次に、個体群中の最大の適応度に対して所
定の比率よりも小さい適応度（目的関数の値が大きいも
の）を有する個体を淘汰し、またこの時点で制約条件を
満たさない個体が存在した場合も淘汰する（ステップ１
０３）。
【００４８】次に、ステップ１０３で淘汰された個体の
数だけ適応度が最大の個体を増殖させる（ステップ１０
４）。
【００４９】次に、図４（ａ）（ｂ）に示すように、個
体同士を所定の交叉確率分（全個体数に対する割合）だ
けランダムにペアリングし、このようにしてペアリング
された組ごとにランダムに遺伝子座を選び、各個体の同
一の遺伝子座同士を互いに一点交叉させる（ステップ１
０５）。なお一点交叉とは、連続した一連の遺伝子（図
４（ｂ）の場合には連続した２つの遺伝子）同士を互い
に交叉させるこという。
【００５０】次に、図４（ｃ）に示すように、所定の突
然変異率分（全個体数に対する割合）だけランダムに個
体を選び、選ばれた各個体の任意の遺伝子座の遺伝子を
ビット反転させる（ステップ１０６）。
【００５１】このようにしてステップ１０１乃至１０６
の処理が終了した時点で、その世代における適応度の平
均値が前回および前々回の適応度の平均値と比較して所
定値以下となっているか、またはあらかじめ定められた
繰返し回数を越えているかを判定し（ステップ１０
７）、これらの終了条件に該当するまでステップ１０１
乃至１０６の処理を繰り返す。なお、上述した終了条件
に該当した場合には全体の処理を終了し、その世代の最
大の適応度の個体に基づいて運用計画を求める。
【００５２】ここで、上述したステップ１０２における
遺伝子変更手段６による遺伝子列の操作について図６に
より具体的に説明する。なお図６においては、可変容量
出力特性を有する１台の熱源機器（ｉ）の入出力特性を
Ｋ段階に分割することにより得られた１つの個体が示さ
れており、熱源機器の番号（ｋ＝１，…，Ｋ）が大きく
なるにつれて仮想的な熱源機器（ｉｋ）の出力容量が大
きくなるものとする。
【００５３】図６において、例えば１０時台においては
熱源機器（ｉ２）の遺伝子が“１”で起動状態となって
いるが、このときに蓄熱量Ｈk（ｎ）の上限の制約条件
を満たさなくなっているとする。このような場合には、
熱源機器（ｉ２）の１０時台の遺伝子を“１”から
“０”へ反転させ、代わりに熱源機器（ｉ２）よりも出
力容量の小さい熱源機器（ｉ１）の１０時台の遺伝子を
“０”から“１”へ反転させる。そして、このような遺
伝子列の操作によってもまだ蓄熱量Ｈk（ｎ）の上限の
制約条件を満たさない場合には、全ての熱源機器（ｉ
１）…（ｉＫ）の１０時台の遺伝子を“０”とする。そ
して最終的に、全ての熱源機器（ｉ１）…（ｉＫ）の１
０時台の遺伝子を“０”にしても蓄熱量Ｈk（ｎ）の上
限の制約条件を満たさない場合には、その個体を淘汰す
る。なお、以上の操作を最初の時間（図６では８時台）
から最後の時間（図６では２１時台）まで適用する。
【００５４】また同様に、蓄熱量Ｈk（ｎ）の下限の制
約条件を満たさない場合には遺伝子列に対して次のよう
な操作を行う。図６において、例えば９時台においては
熱源機器（ｉ１）の遺伝子が“１”で起動状態となって
いるが、このときに蓄熱量Ｈk（ｎ）の下限の制約条件
を満たさなくなっているとする。このような場合には、
熱源機器（ｉ１）の９時台の遺伝子を“１”から“０”
へ反転させ、代わりに熱源機器（ｉ１）よりも出力容量
の大きい熱源機器（ｉ２）の９時台の遺伝子を“０”か
ら“１”へ反転させる。そして、このような遺伝子列の
操作によってもまだ蓄熱量Ｈk（ｎ）の下限の制約条件
を満たさない場合には、制約条件を満たすまで順次出力
容量の大きい熱源機器（ｉｋ）（ｋ＝３，４，…）を起
動するよう熱源機器（ｉｋ）（ｋ＝３，４，…）の９時
台の遺伝子を“１”に変更していく。なお、最も出力容
量の大きい熱源機器（ｉＫ）の９時台の遺伝子を“１”
にしても蓄熱量Ｈk（ｎ）の下限の制約条件を満たさな
い場合には、９時台よりも１時間早い８時台の遺伝子の
うち現在遺伝子が“１”となっている熱源機器の遺伝子
を“１”から“０”へ反転させ、代わりにその熱源機器
よりも１段階だけ出力容量の大きい熱源機器の遺伝子を
“０”から“１”へ反転させる。なお、以上の操作を最
初の時間（図６では８時台）から最後の時間（図６では
２１時台）まで適用する。
【００５５】なお、上述したような遺伝子変更手段６に
よる遺伝子列の操作は、各個体が上式（８）乃至（１
３）の制約条件を満たすようにするためのものである。
これに対し、適応度を向上させるための遺伝子列の操作
等が経験上知られている場合もあり、このような場合に
は遺伝的アルゴリズムの効率を高めるため、遺伝子操作
指定手段７により指定された遺伝子列に対する追加的な
操作方法に従って遺伝的アルゴリズム適用時または適用
終了後等に遺伝子列を操作することが望ましい。
【００５６】なお、このような遺伝子列に対する追加的
な操作方法としては例えば、熱源機器の安定運転を図る
ために熱源機器の起動タイミングを前または後ろににず
らすいわゆる前詰めまたは後詰めと呼ばれる操作があ
る。具体的には例えば、ある熱源機器（ｉ）の運用計画
の候補として図７に示すような個体がある場合に、地域
熱供給プラント２０の時間帯（８時台〜２１時台）を８
時台〜１２時台、１３時台〜１５時台および１６時台〜
２１時台というように複数の時間帯に分割するととも
に、これらの各時間帯ごとに蓄熱量Ｈk（ｎ）等の制約
条件を考慮する。そして例えば、図７において、８時台
〜１２時台について蓄熱量Ｈk（ｎ）等の制約条件が満
たされるのであれば（１１時台の蓄熱量が熱需要に対し
て十分にあれば）、１１時台の熱源機器の起動を１２時
台にずらしたいわゆる後詰め運転を行って熱源機器の連
続運転を確保する。また同様に、図７において、１６時
台〜２１時台について蓄熱量等の制約条件が満たされる
のであれば、１７時台の熱源機器の起動を１６時台にず
らしたいわゆる前詰め運転を行って熱源機器の連続運転
を確保する。
【００５７】なお、上述したような遺伝的アルゴリズム
を用いると、実用上問題のない、いわゆる準最適解を非
常に高速に求めることができるが、準最適解から最適解
を求める処理はあまり高速に行うことができない。この
ため、準最適解ではなく最適解を求める必要がある場合
には、遺伝的アルゴリズム実行手段３により求められた
運用計画（準最適解）を初期値として数理計画法実行手
段４により地域熱供給プラント２０の運用計画（最適
解）を求めるようにするとよい。
【００５８】また、地域熱供給プラント２０の規模や特
性等に応じて、必要とされる解の厳密性、および解を求
めるのに要する時間等が異なるので、これらの点を考慮
して、運用計画選択手段５により、（１）遺伝的アルゴ
リズム実行手段３のみにより求められた運用計画、
（２）数理計画法実行手段４のみにより求められた運用
計画、または（３）遺伝的アルゴリズム実行手段３によ
り求められた運用計画を初期値として数理計画法実行手
段４により求められた運用計画のいずれかを選択するよ
うにするとよい。
【００５９】このように本実施の形態によれば、所定時
間（１時間）単位ごとの起動および停止状態（１／０）
を表す遺伝子列を各熱源機器（１）（２）…（Ｎ）ごと
に持つ個体に対して遺伝的アルゴリズムを適用している
ので、各熱源機器（１）（２）…（Ｎ）についての複数
時間にわたる一連の遺伝子に対する操作等を効率的に行
うことができる。
【００６０】また、熱源機器が可変容量出力特性を有す
る場合に、その熱源機器（ｉ）の入出力特性をＫ段階に
分割するとともに、この分割された各段階ｋ（ｋ＝１，
…，Ｋ）の入出力特性に対応する固定出力の熱源機器が
Ｋ台あるものと仮想的に想定し、この仮想的に想定され
た各熱源機器（ｉｋ）ごとに遺伝子列を持つ個体に対し
て遺伝的アルゴリズムを適用しているので、各熱源機器
（ｉ１）（ｉ２）…（ｉＫ）についての複数時間にわた
る一連の遺伝子に対する操作等を効率的に行うことがで
きるとともに、可変容量出力特性を有する熱源機器につ
いても固定出力の熱源機器の場合と同様に起動および停
止状態（１／０）を表す単純な二値の遺伝子列を用いる
ことができる。
【００６１】さらに、遺伝子変更手段６によりヒートポ
ンプ製造熱量Ｑhm（ｎ）や蓄熱槽の蓄熱量Ｈk（ｎ）等
の制約条件を満たさない遺伝子列を選択するとともに、
この選択された遺伝子列に含まれる制約条件を満たさな
い遺伝子の状態（１／０）を変更しているので（図３の
ステップ１０２）、ステップ１０２に続くその後の淘汰
処理（ステップ１０３）においてこのような制約条件を
満たさない遺伝子列を持つ個体を淘汰する度合いを極力
抑えることができ、このため運用計画を求める演算を効
率的に行うことができる。
【００６２】さらにまた、遺伝子操作指定手段７により
遺伝子列に対する追加的な操作方法をオペレータ（プラ
ント運転員）が指定できるようにしたので、オペレータ
の経験等を反映した形で遺伝子列を操作することがで
き、このため運用計画を求める演算を効率的に行うこと
ができる。
【００６３】また、遺伝的アルゴリズム実行手段３によ
り求められた運用計画（準最適解）を初期値として数理
計画法実行手段４により地域熱供給プラント２０の運用
計画（最適解）を求めるようにしているので、運用計画
の最適解を高速に求めることができる。
【００６４】さらに、運用計画選択手段５により、
（１）遺伝的アルゴリズム実行手段３のみにより求めら
れた運用計画、（２）数理計画法実行手段４のみにより
求められた運用計画、または（３）遺伝的アルゴリズム
実行手段３により求められた運用計画を初期値として数
理計画法実行手段４により求められた運用計画のいずれ
かを選択するようにしているので、地域熱供給プラント
２０の規模や特性等に応じて、必要とされる解の厳密
性、および解を求めるのに要する時間等を考慮して運用
計画を柔軟に求めることができる。
【００６５】なお上述した実施の形態においては、１日
の運用計画の全てをその１日の運用が開始する前に求め
ているが、地域熱供給プラント２０の規模が大きく１日
の運用計画を実用時間内に求めることができない場合に
は、１日を複数に分割した所定の時間帯ごとに運用計画
を求めるようにしてもよい。なお、この場合には各時間
帯の最後の運用計画をその次の時間帯の運用計画を求め
る際の初期値とすればよい。
【００６６】また上述した実施の形態においては、運用
計画を１時間単位で求めるようにしているが、運用計画
の時間単位はこれに限定されるものではなく、１５分単
位、３０分単位または２時間単位等の各種の時間単位を
採用することができる。
【００６７】さらに上述した実施の形態においては、遺
伝的アルゴリズムの交叉処理において連続した一連の遺
伝子を互いに交叉させる一点交叉を用いているが、交叉
の方法はこれに限定されるものではなく、複数箇所で一
連の遺伝子を互いに交叉させるようにしてもよい。
【００６８】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、遺
伝的アルゴリズムにより求められた運用計画に基づいて
地域熱供給プラントの運転を制御する地域熱供給プラン
トの制御装置において、地域熱供給プラントの運用計画
をより効率的かつ柔軟に求めることができ、このため少
ない専門的なオペレータで地域熱供給プラントを効率的
かつ確実に自動化運転することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による地域熱供給プラントの制御装置の
一実施の形態を示す図。
【図２】図１に示す地域熱供給プラントを示す概略図。
【図３】遺伝的アルゴリズムの処理手順を説明するため
のフローチャート。
【図４】遺伝的アルゴリズムによる遺伝子列に対する操
作を模式的に示す図。
【図５】遺伝子列の一例を示す図。
【図６】可変容量出力特性を有する熱源機器に対応する
遺伝子列の一例を示す図。
【図７】遺伝子列に対する追加的な操作方法の一例を説
明するための図。
【符号の説明】
１ ヒューマン・インタフェース入出力部 ２ 熱負荷予測手段 ２ａ 熱負荷実績記憶手段 ３ 遺伝的アルゴリズム実行手段 ４ 数理計画法実行手段 ５ 運用計画選択手段 ６ 遺伝子変更手段 ７ 遺伝子操作指定手段 ８ 熱源機器制御手段 ９ プロセス入出力部 １０ 地域熱供給プラント運用計画手段 ２０ 地域熱供給プラント １１ 蓄熱槽 １２ ヒートポンプ １３ 熱回収型ヒートポンプ

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】複数の熱源機器を有する地域熱供給プラン
    トの運転を制御する地域熱供給プラントの制御装置にお
    いて、 前記地域熱供給プラントの過去の熱負荷実績を記憶する
    熱負荷実績記憶手段と、 前記熱負荷実績記憶手段に記憶された過去の熱負荷実績
    に基づいて当日の熱負荷値を予測する熱負荷予測手段
    と、 前記熱負荷予測手段により予測された当日の熱負荷予測
    値に基づいて前記地域熱供給プラントの運用計画を求め
    る地域熱供給プラント運用計画手段と、 前記地域熱供給プラント運用計画手段により求められた
    前記地域熱供給プラントの運用計画に基づいて前記各熱
    源機器を制御する熱源機器制御手段とを備え、 前記地域熱供給プラント運用計画手段は、前記各熱源機
    器の運転に関する目的関数を最小とするよう遺伝的アル
    ゴリズムにより前記地域熱供給プラントの運用計画を求
    める遺伝的アルゴリズム実行手段を有し、この遺伝的ア
    ルゴリズム実行手段は所定時間単位ごとの起動および停
    止状態を表す遺伝子列を前記各熱源機器ごとに持つ個体
    に対して遺伝的アルゴリズムを適用することを特徴とす
    る地域熱供給プラントの制御装置。
  2. 【請求項２】前記地域熱供給プラント運用計画手段の前
    記遺伝的アルゴリズム実行手段は、前記複数の熱源機器
    のうちで可変容量出力特性を有する熱源機器の入出力特
    性を複数段階に分割するとともに、この分割された各段
    階の入出力特性に対応する複数の熱源機器を仮想的に想
    定し、この仮想的に想定された各熱源機器ごとに前記遺
    伝子列を持つ個体に対して遺伝的アルゴリズムを適用す
    ることを特徴とする請求項１記載の地域熱供給プラント
    の制御装置。
  3. 【請求項３】前記地域熱供給プラント運用計画手段は、
    前記遺伝的アルゴリズム実行手段により操作される遺伝
    子列のうちで所定の制約条件を満たさない遺伝子列を選
    択するとともに、この選択された遺伝子列に含まれる制
    約条件を満たさない遺伝子の状態を変更する遺伝子変更
    手段をさらに有することを特徴とする請求項１または２
    記載の地域熱供給プラントの制御装置。
  4. 【請求項４】前記地域熱供給プラント運用計画手段は、
    前記遺伝的アルゴリズム実行手段により操作される遺伝
    子列に対する追加的な操作方法を指定するための遺伝子
    操作指定手段をさらに有することを特徴とする請求項１
    または２記載の地域熱供給プラントの制御装置。
  5. 【請求項５】複数の熱源機器を有する地域熱供給プラン
    トの運転を制御する地域熱供給プラントの制御装置にお
    いて、 前記地域熱供給プラントの過去の熱負荷実績を記憶する
    熱負荷実績記憶手段と、 前記熱負荷実績記憶手段に記憶された過去の熱負荷実績
    に基づいて当日の熱負荷値を予測する熱負荷予測手段
    と、 前記熱負荷予測手段により予測された当日の熱負荷予測
    値に基づいて前記地域熱供給プラントの運用計画を求め
    る地域熱供給プラント運用計画手段と、 前記地域熱供給プラント運用計画手段により求められた
    前記地域熱供給プラントの運用計画に基づいて前記各熱
    源機器を制御する熱源機器制御手段とを備え、 前記地域熱供給プラント運用計画手段は、前記各熱源機
    器の運転に関する目的関数を最小とするよう遺伝的アル
    ゴリズムにより前記地域熱供給プラントの運用計画を求
    める遺伝的アルゴリズム実行手段と、前記地域熱供給プ
    ラントの運用計画を数理計画法により求める数理計画法
    実行手段とを有し、前記遺伝的アルゴリズム実行手段に
    より求められた運用計画を初期値として前記数理計画法
    実行手段により前記地域熱供給プラントの運用計画を求
    めることを特徴とする地域熱供給プラントの制御装置。
  6. 【請求項６】前記地域熱供給プラント運用計画手段は、
    前記遺伝的アルゴリズム実行手段により求められた運用
    計画、または前記遺伝的アルゴリズム実行手段により求
    められた運用計画を初期値として前記数理計画法実行手
    段により求められた運用計画のいずれかを選択して前記
    熱源機器制御手段に入力する運用計画選択手段をさらに
    有することを特徴とする請求項５記載の地域熱供給プラ
    ントの制御装置。
  7. 【請求項７】複数の熱源機器を有する地域熱供給プラン
    トの運転を制御する地域熱供給プラントの制御装置にお
    いて、 前記地域熱供給プラントの過去の熱負荷実績を記憶する
    熱負荷実績記憶手段と、 前記熱負荷実績記憶手段に記憶された過去の熱負荷実績
    に基づいて当日の熱負荷値を予測する熱負荷予測手段
    と、 前記熱負荷予測手段により予測された当日の熱負荷予測
    値に基づいて前記地域熱供給プラントの運用計画を求め
    る地域熱供給プラント運用計画手段と、 前記地域熱供給プラント運用計画手段により求められた
    前記地域熱供給プラントの運用計画に基づいて前記各熱
    源機器を制御する熱源機器制御手段とを備え、 前記地域熱供給プラント運用計画手段は、前記各熱源機
    器の運転に関する目的関数を最小とするよう遺伝的アル
    ゴリズムにより前記地域熱供給プラントの運用計画を求
    める遺伝的アルゴリズム実行手段と、前記地域熱供給プ
    ラントの運用計画を数理計画法により求める数理計画法
    実行手段と、前記遺伝的アルゴリズム実行手段により求
    められた運用計画または前記数理計画法実行手段により
    求められた運用計画のいずれかを選択して前記熱源機器
    制御手段に入力する運用計画選択手段とを有することを
    特徴とする地域熱供給プラントの制御装置。
  8. 【請求項８】前記地域熱供給プラント運用計画手段は、
    前記地域熱供給プラントの運用計画を１日を複数に分割
    した所定の時間帯ごとに求めることを特徴とする請求項
    １乃至７のいずれか記載の地域熱供給プラントの制御装
    置。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6619107B1 (en) * 1999-09-17 2003-09-16 Horiba Ltd Simple method of measuring nitrogen oxide in running vehicles
JP2009250454A (ja) * 2008-04-01 2009-10-29 Dai-Dan Co Ltd 運転計画決定システム
JP2012083947A (ja) * 2010-10-12 2012-04-26 Kajima Corp 制御システム
WO2012104354A2 (de) * 2011-02-01 2012-08-09 Technische Universität Dresden Heizsystem und verfahren zum heizen eines gebäudes und/oder zur warmwasserbereitung
JP2012154550A (ja) * 2011-01-25 2012-08-16 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 熱源システム構成探索装置及びその方法並びにプログラム
CN103842735A (zh) * 2011-09-30 2014-06-04 西门子公司 用于利用可在建筑物自动化系统内操作的环境控件来提供模拟窗的系统和方法
US9305259B2 (en) 2012-05-10 2016-04-05 International Business Machines Corporation Apparatus, program, and method for solving mathematical programming problem
CN111780350A (zh) * 2020-05-29 2020-10-16 浙江工业大学 一种基于融合遗传算法的空调节能方法

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002271992A (ja) * 2001-03-14 2002-09-20 Internatl Business Mach Corp <Ibm> 電力供給装置、電力供給方法、電気機器および電気機器における電力供給方法
US7389209B2 (en) * 2002-05-03 2008-06-17 Sungard Energy Systems Inc. Valuing and optimizing scheduling of generation assets for a group of facilities
US7474995B2 (en) * 2002-05-03 2009-01-06 Sungard Energy Systems Inc. Valuing and optimizing scheduling of generation assets
WO2003094414A2 (en) * 2002-05-03 2003-11-13 Caminus Corporation Valuing and optimizing scheduling of generation assets
US20040102937A1 (en) * 2002-11-21 2004-05-27 Honeywell International Inc. Energy forecasting using model parameter estimation
US20050192680A1 (en) * 2004-02-27 2005-09-01 Mark Cascia System and method for optimizing global set points in a building environmental management system
DE102013209680A1 (de) * 2013-05-24 2014-11-27 Siemens Aktiengesellschaft Energiespeicheranordnung zur Flexibilisierung von Kraftwerken
EP3505833A1 (en) * 2017-12-27 2019-07-03 Brunnshög Energi AB Method for improved utilization of energy grids
CN112906966B (zh) * 2021-02-22 2023-07-18 西安建筑科技大学 一种中央空调冷水机组负荷优化方法、系统、介质及设备

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4897798A (en) * 1986-12-08 1990-01-30 American Telephone And Telegraph Company Adaptive environment control system
US5436852A (en) * 1990-09-21 1995-07-25 Yamatake-Honeywell Co., Ltd. Method and apparatus for calculating predicted mean thermal sensitivity
JPH06236202A (ja) * 1993-02-10 1994-08-23 Hitachi Ltd プラントの運転方法及び装置
KR100378631B1 (ko) * 1994-07-08 2003-05-22 지멘스 악티엔게젤샤프트 발전소용가이드시스템
US5848403A (en) * 1996-10-04 1998-12-08 Bbn Corporation System and method for genetic algorithm scheduling systems
US6021402A (en) * 1997-06-05 2000-02-01 International Business Machines Corporaiton Risk management system for electric utilities

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6619107B1 (en) * 1999-09-17 2003-09-16 Horiba Ltd Simple method of measuring nitrogen oxide in running vehicles
JP2009250454A (ja) * 2008-04-01 2009-10-29 Dai-Dan Co Ltd 運転計画決定システム
JP2012083947A (ja) * 2010-10-12 2012-04-26 Kajima Corp 制御システム
JP2012154550A (ja) * 2011-01-25 2012-08-16 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 熱源システム構成探索装置及びその方法並びにプログラム
WO2012104354A2 (de) * 2011-02-01 2012-08-09 Technische Universität Dresden Heizsystem und verfahren zum heizen eines gebäudes und/oder zur warmwasserbereitung
WO2012104354A3 (de) * 2011-02-01 2013-01-17 Technische Universität Dresden Heizsystem und verfahren zum heizen eines gebäudes und/oder zur warmwasserbereitung
KR20130122671A (ko) * 2011-02-01 2013-11-07 아오테라 게엠베하 빌딩 난방용 및/또는 온수 준비용 난방 시스템 및 방법
US9958882B2 (en) 2011-02-01 2018-05-01 Cloud & Heat Technologies GmbH Heating system and method for heating a building and/or for preparing hot water
CN103842735A (zh) * 2011-09-30 2014-06-04 西门子公司 用于利用可在建筑物自动化系统内操作的环境控件来提供模拟窗的系统和方法
CN103842735B (zh) * 2011-09-30 2016-09-14 西门子瑞士有限公司 用于利用可在建筑物自动化系统内操作的环境控件来提供模拟窗的系统和方法
US9305259B2 (en) 2012-05-10 2016-04-05 International Business Machines Corporation Apparatus, program, and method for solving mathematical programming problem
CN111780350A (zh) * 2020-05-29 2020-10-16 浙江工业大学 一种基于融合遗传算法的空调节能方法

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