JPH1139004A - 遺伝的アルゴリズムを用いたコジェネレーション最適化アルゴリズム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 トータルコストを最小化するシステム構成が
得られる遺伝的アルゴリズムを用いたコジェネレーショ
ン最適化アルゴリズムを提供する。 【解決手段】 異なる機種を含む複数台の発電機１及び
冷凍機２，３等を設置するとし、これら設置機器のうち
所定台数以内の機器を運用するものとしてその所定台数
分の枠組みを設定し、電力、冷房、給湯及び暖房の需要
に対し、上記枠組みに当てはめる機種の組み合わせを発
生させ、その組み合わせによるシステムについて各機種
の供給能力及び資源消費のデータを用いて上記需要を満
たしかつ最小運用コストとなるように運転、停止、部分
負荷運転を含めた運用計画を求め、さらに、その最小運
用コストに資本コストを加えてトータルコストを算出
し、このトータルコストを小さくするように上記組み合
わせを更新することにより、最小トータルコストとなる
組み合わせを探索して実際に設置する機種を決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、発電による電力と
その廃熱とを利用するコジェネレーションシステムに係
り、特に、トータルコストを最小化するシステム構成が
得られる遺伝的アルゴリズムを用いたコジェネレーショ
ン最適化アルゴリズムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】燃料を燃やして電力を得ると共に、その
廃熱を冷暖房や給湯に利用するコジェネレーションシス
テムが知られている。図８にその基本構成の一例を示
す。発電機には例えばガスを燃料とし、電力と蒸気とを
出力するガスタービン１が使用され、冷凍機には電力で
働く電動ターボ冷凍機３と蒸気で働く蒸気吸収冷凍機２
とが使用される。また、給湯及び暖房には熱交換器５が
使用される。これにより、夏季は蒸気吸収冷凍機２と電
動ターボ冷凍機３とによる冷房が行われ、冬季は蒸気に
より暖房と給湯とがまかなわれる。電力の不足分は買電
で、蒸気の不足分は補助ボイラ４によって補われる。

【０００３】従来、発電機や冷凍機は複数台設置され、
電力、冷房、給湯及び暖房の需要に対し、運用する台数
を増減するが、その際に、システムを構成する機器の規
模を数理計画法を用いた最適化アルゴリズムにより決定
する方法等が開発されているが、広く使われるには至っ
ていない。その方法によれば、例えば、ガスタービン全
体で２０００ｋＷの出力容量がよいという結果が得られ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、複数台
の機器の中に異なる機種ものが含まれている場合、例え
ば、６０００ｋＷの総発電容量を必要とするときに、６
０００ｋＷのガスタービンを１台用いても、２０００ｋ
Ｗのガスタービンを３台用いても総発電容量を満足でき
るが、初期コストは異なる。従来の方法では、初期コス
トまでは評価できないので、トータルコストを最適化す
る運用計画は発見できない。

【０００５】そこで、本発明の目的は、上記課題を解決
し、トータルコストを最適化する運用計画が得られる遺
伝的アルゴリズムを用いたコジェネレーション最適化ア
ルゴリズムを提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、燃料を燃やして発電する発電機等より電力
を供給すると共に、冷凍機より冷房を供給し、さらに給
湯及び暖房等を供給するコジェネレーションシステムに
おいて、異なる機種を含む複数台の発電機及び冷凍機等
を設置するとし、これら設置機器のうち所定台数以内の
機器を運用するものとしてその所定台数分の枠組みを設
定し、電力、冷房、給湯及び暖房の需要に対し、上記枠
組みに当てはめる機種の組み合わせを発生させ、その組
み合わせによるシステムについて各機種の供給能力及び
資源消費のデータを用いて上記需要を満たしかつ最小運
用コストとなるように運転、停止、部分負荷運転を含め
た運用計画を求め、さらに、その最小運用コストに資本
コストを加えてトータルコストを算出し、このトータル
コストを小さくするように上記組み合わせを更新するこ
とにより、最小トータルコストとなる組み合わせを探索
して実際に設置する機種を決定するものである。

【０００７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を添付
図面に基づいて詳述する。

【０００８】図１は、図８の基本構成について遺伝的ア
ルゴリズムを適用するための機器割当ての枠組みを設け
たコジェネレーションシステムの一例の構成図である。
この実施形態では、ガスタービン１、蒸気吸収冷凍機２
及び電動ターボ冷凍機３の枠組みには、それぞれ５つの
枠が設けられている。従って、各機器は、それぞれ最大
５台まで運用できることになる。一方、一例として、実
際に設置されるガスタービンは７機種から各１台、蒸気
吸収冷凍機は８機種から各１台、電動ターボ冷凍機は８
機種から各１台というように選択される。補助ボイラ４
及び熱交換器５は１台ずつ設けられている。１機種が複
数台とすることも可能である。また、これらの枠組みの
数、機種の数は変更することが可能である。基本構成を
変更することも可能である。

【０００９】各枠組みについて、設置されている８機種
（７機種）の中から運用する最大５台の機種をコスト評
価による遺伝的アルゴリズムによって決定する。なお、
該当する機種がないという枠の存在も許容することで、
運用する台数が５台未満となる決定を可能にしてある。

【００１０】図２は、本発明によるコジェネレーション
最適化アルゴリズムの全体概要図である。図示のよう
に、全体アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズム２１、運
用最適化アルゴリズム２２、経済性評価アルゴリズム３
３からなる。遺伝的アルゴリズム２１は、図１の枠組み
に当てはめる機種の組み合わせを発生させ、かつ更新す
ることにより、評価の優れた組み合わせを探索する機能
を有する。運用最適化アルゴリズム２２は、各機種の供
給能力及び資源消費のデータを用いて、その組み合わせ
によるシステムについて、与えられた需要を満たしかつ
最小運用コストとなる運用計画を求める機能を有する。
経済性評価アルゴリズム２３は、最小運用コストに資本
コストを加えてトータルコストを算出する機能を有す
る。

【００１１】遺伝的アルゴリズム２１は、探索の途上に
おいて、枠組みに当てはめた組み合わせで表現される様
々なシステムをトータルコストに基づいて評価し最適な
システムを探索していくが、それぞれのシステムについ
て、運用最適化アルゴリズム２２が資源消費量の従量料
金からなる運用コストを最小とするような各機器の運用
パターンを算出し、最小運用コストを算出する。経済性
評価アルゴリズム２３において、運用コストに、そのシ
ステムの初期コストや資源の契約基本料金、即ち資本コ
ストを加え、トータルコストを算出する。遺伝的アルゴ
リズムは、このトータルコストを最小とするように探索
を進める。トータルコストを最小とするシステム構成が
求まると共に、その最適運用計画が求まることになる。

【００１２】なお、成立しないシステムを排除する方法
として、ペナルティ法が採用されている。成立しないシ
ステムとは、与えられた需要を満たさないシステムのこ
とであり、探索の途上において発生することがある。ペ
ナルティ法では、需要を満たさないシステムに対して運
用最適化アルゴリズムがコストにペナルティを加算し、
遺伝的アルゴリズムがこれを非常にコストの高いシステ
ムとして排除するようになっている。

【００１３】本発明を実現する具体的なソフトウェアを
説明する。図３に示されるように、遺伝的アルゴリズム
を含み遺伝子（図４，図６参照）を発生するメインルー
チン３１、メインルーチンが出力した遺伝子を対応テー
ブル（図５参照）に基づいて機種名に変換し、これらの
機種を図８の基本構成に組込んだシステム構成とそれぞ
れの機種の供給能力及び資源消費のデータとをシステム
構成ファイル３３に格納する変換サブルーチン３２、シ
ステム構成ファイル３３に記述されたシステムについて
線形計画法によって運用最適化計算を行い、その結果で
ある当該システムにおける最適化された運用パターンと
最小運用コストとを運用最適結果ファイル３５に格納す
る運用最適化サブルーチン３４、その運用最適結果ファ
イル３５から運用コストや資源の最大使用量等を読み取
る読取りサブルーチン３６、その読み取った内容から初
期コストや固定資産税、資源の契約基本料金等を計算
し、運用コストに加算してトータルコストを算出する経
済性評価サブルーチン３７、運用最適化サブルーチン３
４を制御するバッチ処理サブルーチン３８からなる。各
サブルーチンはメインルーチン３１から順次出されるコ
マンド（破線矢印）により実行され、データは実線矢印
で示すように流れることになる。

【００１４】遺伝的アルゴリズムを含むメインルーチン
３１は、システムを記述する遺伝子を１種類だけ発生
し、その遺伝子の表すシステムについて運用最適化や経
済性評価をするサブルーチンを順次起動してそれらの計
算を実行させる。そして、それらの計算結果であるトー
タルコストを受け取り、このトータルコストを最小化す
るように遺伝子を更新して探索を行う。探索開始時にお
いて、遺伝子の初期値はランダムに与えランダムに更新
するが、探索途中では各遺伝子に対応するトータルコス
トを比較し、その結果、トータルコストに増加傾向をも
たらす更新は抑制し、減少傾向をもたらす更新は促進す
ることにより、トータルコストを小さくしていく。探索
の終了は、例えば、トータルコストが収束したことをも
って終了するが、経過時間制限や探索回数制限を設け
て、探索を打ち切るようにしてもよい。

【００１５】運用最適化サブルーチン３４は、買電や補
助ボイラを含むシステム構成とシステムを構成する機種
名とそれぞれの機種の供給能力（発電容量、発生蒸気量
等）及び資源消費（電力、燃料、水道の消費量及び料金
換算値）のデータとを予めシステム構成ファイルに入力
しておき、電力、冷房、給湯及び暖房の需要を入力する
と、運用コスト（電力、燃料、水道の従量料金）を最小
とするような各機種の運用パターンと最小運用コストと
を線形計画法により算出する。即ち、図７に示されるよ
うに、需要は、予測される１日分２４時間のパターンと
して与えられる。図には折れ線グラフによる電力需要の
予測パターンと冷房熱量需要の予測パターンとが例示さ
れている。各機種の供給能力及び資源消費は、システム
構成機器全候補性能特性モデルの特性式として与えられ
る。図にはターボ冷凍機の部分負荷特性グラフ及び性能
特性式が例示されている。そして、資源消費を金額に換
算するための電気、ガス、水道料金換算値が与えられ
る。このとき運用最適結果ファイルに格納される結果
は、需要に対応する供給の１日分２４時間の予定パター
ンであり、運用される機種毎の供給量を積み上げた棒グ
ラフで表すことができる。図には、電力供給の予定パタ
ーンと冷房供給需要の予定パターンとが例示されてい
る。また、図１の枠組みに実際に運用する機種を記入し
たシステム構成図も得ることができる。

【００１６】なお、メインルーチン３１では、遺伝子を
それに対応するシステム構成が需要を満たせるかどうか
とは無関係に生成するが、運用最適化サブルーチン３４
においてペナルティ法が実行されるので、需要を満たせ
ない不適当な遺伝子はコスト評価により結果的に排除さ
れるようになっている。

【００１７】経済性評価サブルーチン３７は、運用最適
化サブルーチン３４からの運用コストを受けて、これに
初期コストの減価償却、金利、固定資産税、電力・燃料
・水道の契約基本料金等を加え、トータルコストを算出
する。なお、コストは、表１に示すように大きく別けて
資本コストと運用コストとがある。資本コストは初期コ
ストから発生するコストであり、減価償却、金利、固定
資産税等を含む。運用コストは、電力、燃料、水道の契
約基本料金と従量料金とを含む。

【００１８】

【表１】

【００１９】なお、表１のコストは、項目によって年
毎、月毎に発生するものもあるが、ここでは全て１日当
たりのコストに換算したものを使用している。

【００２０】次に、遺伝的アルゴリズムにおけるシステ
ム構成の遺伝子表現を説明する。図４に示されるよう
に、遺伝子の配列は１５列からなり、初めから５列ずつ
順に、ガスタービン、蒸気吸収冷凍機及び電動ターボ冷
凍機を表すものであり、各列は、図１に示された枠組み
の各枠に対応している。この各列に機種に対応する遺伝
子の数値を割り当てることができる。１０進数で表現さ
れる遺伝子の数値と機種名との対応は、図５の対応テー
ブルに書き込まれており、ガスタービンの１はＧ１型、
２はＧ２型、…、蒸気吸収冷凍機の１はＳ１型、２はＳ
２型、…、電動ターボ冷凍機の１はＴ１型、２はＴ２
型、…、となっている。各機器は、機種によって供給能
力及び資源消費が異なるので、これらのデータは運用最
適化サブルーチン内の機種名毎のデータ格納部に格納し
ておく。

【００２１】本実施形態では、列に記入する数値は遺伝
子の数値ではなく、前列に割り当てた遺伝子の数値との
差を記入するようになっている。従って、各機器の最初
の列に記入する数値は遺伝子の数値に等しく、２列目以
降は最初の列からその列までの記入値の和が遺伝子の数
値になる。例えば、図６の遺伝子では、ガスタービンの
列が最初から３，１，１となっているので、１番目の機
種はＧ３型、２番目の機種はＧ４型、３番目の機種はＧ
５型ということになる。このような表現方法を用いたこ
とにより、各機器の列には遺伝子の数値が若い方から順
番に割り当てられることになり、従って、遺伝子の数値
を供給容量の大きい機種順に対応付けておけば、遺伝子
の配列を図１の枠組みに変換したとき、機種が供給容量
の大きい順に並ぶことになる。

【００２２】また、本実施形態では、記入値の和が機種
の総数を越えた場合は該当機種無しという扱いとする。
これにより、該当する機種がないという枠の存在も許容
することになり、運用する台数が５台未満となる決定も
可能である。

【００２３】このようにして、与えられた需要に対し最
もトータルコストが小さい組み合わせ、例えば、ガスタ
ービンＧ７型が３台、蒸気吸収冷凍機Ｓ２型が２台とい
う組み合わせが決定される。

【００２４】従来技術では、固定のシステム構成に対し
て最適運用パターンを求めることはできても、システム
構成が可変の場合、最適なシステム構成を求めるには、
総当り法、即ち考えられる全てのシステム構成について
それぞれトータルコストを求めねばならず、例えば、ガ
スタービン、蒸気吸収冷凍機及び電動ターボ冷凍機がそ
れぞれ８機種あって、それぞれ５台以下の機種を運用す
るときの総当り法では、８¹⁵回の繰り返し計算が必要と
なる。これに対し、本発明にあっては、遺伝的アルゴリ
ズムを利用したので複数回の繰り返しにより急速に最適
化が可能であり、簡単かつ迅速に最適なシステム構成を
求めることができる。さらに、本発明にあっては、遺伝
的アルゴリズムを適用するに際し、機種名を特定しない
枠組みだけのシステム構成を予め設定しておき、枠組み
に当てはめる機種の組み合わせを遺伝子として発生さ
せ、この遺伝子をシステム構成に変換してから最適運用
パターンを求めるようにしたので、遺伝的アルゴリズム
と運用最適化アルゴリズムとが互いに独立し、一方のア
ルゴリズムに変更を行ったり新規なものと取り替えたり
しても、他方は継続使用が可能である。また、運用コス
トに資本コストを加えたトータルコストで評価するよう
にしたので、トータルコストを最小にするような運用が
可能である。

【００２５】なお、上記実施形態では、トータルコスト
が最小となるシステム構成を求めて運用するようにした
が、トータルコストが小さい複数のシステム構成、例え
ば、ベスト５を求めて表示器等に出力し、担当者がこれ
らの候補の中から人為的に選択して実際の運用を行うよ
うにしてもよい。

【００２６】

【発明の効果】本発明は次の如き優れた効果を発揮す
る。

【００２７】（１）省資源に優れたコジェネレーション
システムを、さらにトータルコスト面でも評価して構成
できるようになり、コジェネレーションシステムの実用
性を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態による、枠組みで構成したコ
ジェネレーションシステムの一例の構成図である。

【図２】本発明によるコジェネレーション最適化アルゴ
リズムの全体概要図である。

【図３】本発明を実行するソフトウェアの構成図であ
る。

【図４】本発明の遺伝的アルゴリズムが使用する遺伝子
の配列の一例の配列図である。

【図５】遺伝子の数値と機種名との対応を格納した対応
テーブルの一例の構造図である。

【図６】図４の遺伝子の配列に記入値を記入した配列図
である。

【図７】本発明に用いる運用最適化サブルーチンの機能
概略図である。

【図８】コジェネレーションシステムの基本構成の一例
を示す構成図である。

【符号の説明】

１ ガスタービン ２ 蒸気吸収冷凍機 ３ 電動ターボ冷凍機 ４ 補助ボイラ ５ 熱交換器

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 燃料を燃やして発電する発電機等より電
   力を供給すると共に、冷凍機より冷房を供給し、さらに
   給湯及び暖房等を供給するコジェネレーションシステム
   において、異なる機種を含む複数台の発電機及び冷凍機
   等を設置するとし、これら設置機器のうち所定台数以内
   の機器を運用するものとしてその所定台数分の枠組みを
   設定し、電力、冷房、給湯及び暖房の需要に対し、上記
   枠組みに当てはめる機種の組み合わせを発生させ、その
   組み合わせによるシステムについて各機種の供給能力及
   び資源消費のデータを用いて上記需要を満たしかつ最小
   運用コストとなるように運転、停止、部分負荷運転を含
   めた運用計画を求め、さらに、その最小運用コストに資
   本コストを加えてトータルコストを算出し、このトータ
   ルコストを小さくするように上記組み合わせを更新する
   ことにより、最小トータルコストとなる組み合わせを探
   索して実際に設置する機種を決定することを特徴とする
   遺伝的アルゴリズムを用いたコジェネレーション最適化
   アルゴリズム。