KR101445529B1 - 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
복잡한 혼합 정수 비선형 문제가 되는 액화 천연 가스를 저장하는 저장 탱크의 운용 계획 문제의 실행 가능해를 도출한다. 탱크 초기 상태 정보와 수용 계획 정보와 송출 계획 정보가 주어지고, 비선형식을 포함하는 비선형 제약 조건에 대하여, 비선형식을 선형 근사하여 혼합 정수 비선형 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여 해결하고, 액화 천연 가스의 수용 대상이 되는 저장 탱크를 규정하는 수용 패턴과 액화 천연 가스의 방출을 실시하는 저장 탱크를 규정하는 방출 패턴의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 1 해결 처리와, 이산 변수를 포함하는 이산형 제약 조건에 대하여 이산 변수를 잠정적으로 고정시켜 혼합 정수 비선형 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하여 해결하고, 각 저장 탱크의 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 2 해결 처리를, 교대로 각각 2 회 이상 실행한다.
Description
본 발명은, 액화 천연 가스를 저장하는 복수의 저장 탱크에 대하여, 소정의 계획 대상 기간에 있어서의 액화 천연 가스의 수용 계획 (receiving schedule) 과 방출 계획 (discharging schedule) 에 기초하여, 액화 천연 가스의 수용 대상 및 방출 대상이 되는 저장 탱크를 규정하는 저장 탱크 운용 계획을, 수리 계획 문제로서 컴퓨터의 연산 처리에 의해 해결함으로써 도출하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법에 관한 것이다.
수리 계획 문제의 대표적인 해결 (solving) 알고리즘으로는, 선형 계획법, 혼합 정수 선형 계획법, 정수 계획법, 2 차 계획법, 비선형 계획법 등이 존재한다. 선형 계획법은, 결정 변수가 연속 변수이고, 제약 조건이나 목적 함수가 모두 선형식으로 표현된 수리 계획 문제 (선형 계획 문제) 의 해결 알고리즘이다. 혼합 정수 선형 계획법은, 결정 변수가 연속 변수 및 이산 변수이고, 제약 조건이나 목적 함수가 모두 선형식으로 표현된 수리 계획 문제 (혼합 정수 선형 계획 문제) 의 해결 알고리즘이다. 정수 계획법은, 결정 변수가 이산 변수로 표현된 수리 계획 문제 (정수 계획 문제) 의 해결 알고리즘이다. 2 차 계획법은, 목적 함수가 2 차식이고 제약 조건이 선형식으로 표현된 수리 계획 문제 (2 차 계획 문제) 의 해결 알고리즘이다. 비선형 계획법은, 제약 조건이나 목적 함수가 선형이 아닌 임의의 연속 함수로 표현된 수리 계획 문제 (비선형 계획 문제) 의 해결 알고리즘이다. 도출 대상의 수리 계획을, 상기의 대표적인 수리 계획 문제로 표현할 수 있는 경우에는, 기존의 각 수리 계획 문제에 적합한 범용 솔 바를 이용하여 해결할 수 있다.
액화 천연 가스를 저장하는 저장 탱크의 운용 계획 문제와 유사한 문제로서, 예를 들어, 하기의 특허문헌 1 에 개시되어 있는 「수용 설비의 제어 방법」 이 있다. 당해 종래 기술은, 바람직한 원료 성상을 가능한 한 유지한 채로 예정 외의 수용, 방출에도 신속히 대응할 수 있고, 에너지 비용도 보다 최소가 되는 조작 순서를 탱크의 수가 증가하는 등의 수용 설비가 크게 복잡해져도 단시간에 입안 (立案) 하는 것을 가능하게 하는 수용 설비의 제어 방법을 제공하는 것으로, 저장 대상의 원료로서, 석유, 나프타, 가스 등의 유체를 상정하고 있다.
천연 가스를 주성분으로 하는 도시 가스를 제조하여 수요자에게 공급하는 가스 사업자에 있어서는, 액화 천연 가스 (LNG) 를 생산지로부터 소비지까지 LNG 탱커 등에 의해 운반하고, 소비지에 형성된 LNG 탱크에 일단 저장한 후, 가스 수요에 기초하여 각 LNG 탱크로부터 필요량의 LNG 를 방출하고, 기화 및 열량 조정 등의 처리를 거쳐, 소정의 열량 범위로 조정된 도시 가스로서 수요자에게 공급한다.
종래, LNG 를 저장하는 저장 탱크에 대한 LNG 의 수용 계획과 방출 계획에 기초하여, 종합적으로 그 운용 계획을, 수리 계획법에 의해 도출하는 시스템은 존재하지 않았다. 그 배경으로서, 이하에 나타내는 천연 가스에 특유의 문제가 있다. 천연 가스는, 메탄을 주성분으로 하지만, 에탄, 프로판, 부탄 등의 열량, 비점, 비중 등의 물성이 상이한 복수 종의 탄화수소 및 질소를 함유하기 때문에, 생산지에 따라, 조성 및 열량이 상이하다. 또한, LNG 는, -162 ℃ 정도 이하의 극저온에서 액화되어 있지만, 운반, 수용, 저장 및 방출의 각 단계 등에 있어서, 외부로부터의 입열에 의해 일부가 증발하여 극저온의 보일 오프 가스 (BOG) 가 발생하여 혼입되어 있으며, 당해 BOG 의 발생량에 따라, LNG 의 각 단계에서의 열량이 변동하기 때문에, 각 단계에서의 LNG 의 상태 변화를 모델화하는 경우, 복잡한 비선형 모델이 된다. 한편으로, 복수의 LNG 탱크에 대하여 복수회의 LNG 의 수용이 발생하는 경우, 어느 수용을 어느 LNG 탱크에서 실시할지를 규정하는 변수는 이산 변수가 된다. 또한, 소정의 가스 수요에 대하여, 어느 LNG 탱크로부터 LNG 를 방출할지를 규정하는 변수도 이산 변수가 된다. 다른 한편으로, 각 LNG 탱크에서의 LNG 의 수용량, 수용 열량, 저장량, 저장 열량, 방출량, 방출 열량 등의 변수는, 연속 변수가 된다. 따라서, LNG 탱크의 운용 계획은, 결정 변수에 연속 변수와 이산 변수가 포함되고, 제약 조건이나 목적 함수가 복잡한 비선형식으로 나타내고, 게다가 변수의 수 및 제약 조건의 수가 매우 많은, 복잡하고 대규모의 혼합 정수 비선형 계획 문제가 되기 때문에, LNG 탱크의 운용 계획을 도출하는 시스템은, 당해 복잡하고 대규모의 혼합 정수 비선형 문제를 실용적인 계산 시간으로 해결 가능한 시스템일 것이 요구된다.
도출 대상의 수리 계획을, 상기 서술한 대표적인 수리 계획 문제로 표현할 수 있는 경우에는, 기존의 각 수리 계획 문제에 적합한 범용 솔 바를 이용하여 해결할 수 있지만, LNG 를 저장하는 저장 탱크의 운용 계획 문제는, 상기 서술한 바와 같이, 복잡하고 대규모의 혼합 정수 비선형 계획 문제가 되기 때문에, 이용할 수 있는 기존의 솔 바는 존재하지 않았다.
일반적으로, 비선형 계획 문제를 해결한 경우, 국소적 최적해여도 대역적 최적해가 되어 있다는 보증이 없고, 특히, 이산 변수를 포함하는 경우에 문제가 있었다. 이러한 문제에 대하여, 비선형 제약 조건을 볼록형 (凸型) 제약 조건에 근사함으로써, 완화된 혼합 정수 선형 계획 문제를 푼다는 수법 (볼록완화법) 이 있다. 그러나, 당해 볼록완화법도, 변수가 적은 소규모의 비선형 계획 문제에는 유효한 수법이지만, 변수의 수 및 제약 조건의 수가 많은, 복잡하고 대규모의 혼합 정수 비선형 계획 문제에 적용해도, 비선형 제약 조건에 대한 근사 오차가 커서, 얻어진 대역적 최적해가, 실제 문제인 LNG 탱크의 운용 계획의 실행 가능해 (可能解) 가 되지 않는다.
이에 반하여, 특허문헌 1 에 개시된 종래 기술에서는, 저장 대상의 원료로서, 석유, 나프타, 가스 등의 유체를 상정하고 있으며, LNG 와 같이, BOG 의 발생 등에 의해, 저장량이나 저장 열량이 변동하는 일이 없기 때문에, 생산량 모델로서 선형 계획 문제나 2 차 계획 문제를 이용하여 해결할 수 있는 것이 나타나 있다 (단락［0069］참조). 요컨대, 액화 천연 가스가 아닌 유체를 취급하는 경우에는, 복잡한 혼합 정수 비선형 문제는 되지 않아, 종래의 대표적인 수리 계획 문제로서 해결 가능하다.
본 발명은 상기 서술한 문제점을 감안하여 이루어진 것으로, 그 목적은, 복잡한 혼합 정수 비선형 문제가 되는 액화 천연 가스를 저장하는 저장 탱크의 운용 계획 문제의 실행 가능해를 도출할 수 있는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법을 제공하는 점에 있다.
상기 서술한 바와 같이, 액화 천연 가스는, 저장 탱크로의 수용, 저장, 방출의 각 단계에서 BOG 가 발생함으로써, 저장량이나 저장 열량이 변동하고, 또한, 열량에 관해서 다양한 제약을 받기 때문에, 당해 액화 천연 가스를 저장하는 복수의 저장 탱크에 대하여, 소정의 계획 대상 기간에 있어서의 액화 천연 가스의 수용 계획과 방출 계획에 기초하여, 액화 천연 가스의 수용 대상 및 방출 대상이 되는 저장 탱크를 규정하는 저장 탱크 운용 계획을 도출하는 수리 계획 문제는, 복잡하고 대규모의 혼합 정수 비선형 계획 문제가 되어, 기존의 수리 계획법으로는 해결이 불가능하였는데, 본원 발명자의 예의 연구에 의해, 당해 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내는 저장 탱크의 운용 계획 문제를, 제약 조건 중의 비선형식을 선형 근사함으로써 비선형 제약을 사상 (捨象) 한 혼합 정수 선형 계획 문제와, 제약 조건 중에 이산 변수를 포함하는 정수 제약 및 혼합 정수 제약을 사상한 연속 비선형 계획 문제의 2 종류의 계획 문제로 완화하고, 제약 조건을 단계적으로 정치 (精緻) 화하면서 각각의 완화된 계획 문제를 교대로 반복하여 해결함으로써, 국소적 최적해여도 대역적 최적해에 가까운 실행 가능해가 얻어지는 것을 알아냈다. 그리고, 당해 신지견에 기초하여, 본 발명에 관련된 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법에 이르렀다.
즉, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 관련된 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 소정의 계획 대상 기간에 있어서의, 액화 천연 가스를 저장하는 복수의 저장 탱크 각각의 상기 액화 천연 가스의 초기 저장량과 초기 저장 열량을 포함하는 탱크 초기 상태 정보, 상기 액화 천연 가스의 복수의 수용 계획 각각의 상기 액화 천연 가스의 수용 시기와 수용량과 수용 열량을 포함하는 수용 계획 정보, 및, 1 또는 복수의 방출 라인으로부터 상기 각 방출 라인에 대응하는 송출선 (送出先) 에 상기 액화 천연 가스를 직접 혹은 기화시켜 송출하는 송출 계획에 있어서의 소정의 단위 기간별 송출 계획량을 포함하는 송출 계획 정보의 각 입력을 접수하고, 입력 정보로서 보존하고, 상기 저장 탱크로의 상기 액화 천연 가스의 수용 및 저장에 관련된 복수의 제약 조건, 및, 상기 저장 탱크로부터 상기 방출 라인으로의 상기 액화 천연 가스의 방출에 관련된 복수의 제약 조건을 격납하는 기억 수단과,
상기 입력 정보와 상기 제약 조건에 의해 혼합 정수 비선형 계획 문제로서 구성되는 적어도 상기 액화 천연 가스의 수용 및 방출의 각 조작에 관련된 상기 저장 탱크의 운용 계획 문제의 실현 가능해를, 컴퓨터의 연산 처리에 의해 해결하는 연산 처리 수단을 구비하여 구성되고,
상기 연산 처리 수단은, 혼합 정수 선형 계획 문제를 해결하는 제 1 처리 수단과, 연속 비선형 계획 문제를 해결하는 제 2 처리 수단을 구비하고, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 제약 조건 중의 비선형식을 포함하는 복수의 비선형 제약 조건의 각각에 대하여, 제 1 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여, 상기 제 1 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 계획 대상 기간 내에 있어서의 상기 수용 계획별 상기 액화 천연 가스의 수용의 대상이 되는 1 또는 복수의 상기 저장 탱크를 규정하는 수용 패턴과 상기 단위 기간별 상기 송출 계획량에 대응한 상기 액화 천연 가스의 방출을 실시하는 상기 저장 탱크를 규정하는 방출 패턴의 잠정해 (暫定解) 또는 최종해 (最終解) 를 도출하는 제 1 해결 처리와, 상기 제약 조건 중의 이산 변수를 포함하는 복수의 이산형 제약 조건에 대하여, 제 2 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하고, 상기 제 2 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 2 해결 처리를, 각각, 2 회 이상 실행하고,
2 회째 이후의 상기 제 1 해결 처리에 있어서, 상기 비선형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 2 해결 처리로 도출한 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해를 사용하여, 상기 제 1 완화 처리를 실시하고, 1 회째 이후의 상기 제 2 해결 처리에 있어서, 상기 이산형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 1 해결 처리로 도출한 상기 이산 변수를 이용하여 상기 제 2 완화 처리를 실시하는 것을 특징으로 한다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은,
상기 연산 처리 수단이, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 상기 수용 패턴의 최종해, 상기 방출 패턴의 잠정해, 및, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해를 도출하는 제 1 연산 처리,
상기 제 1 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 새로운 잠정해를 도출하는 제 2 연산 처리,
상기 제 1 및 제 2 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 방출 패턴의 새로운 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 3 연산 처리, 및,
상기 제 1 내지 제 3 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 새로운 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 4 연산 처리를, 순차적으로 실행한다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 복수의 저장 탱크의 특정한 저장 탱크 사이가 이송 라인으로 연결되고, 상기 액화 천연 가스를 상호 간에 이송 가능하게 구성되어 있는 경우에 있어서,
상기 기억 수단이, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제의 제약 조건으로서, 추가로, 상기 저장 탱크 사이의 상기 액화 천연 가스의 이송에 관련된 복수의 제약 조건을 격납하고,
상기 연산 처리 수단이, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 이송에 관련된 제약 조건의 적어도 일부를 고려하지 않고 상기 제 1 내지 제 4 연산 처리를 순차적으로 실행함으로써, 상기 제 1 연산 처리에 있어서, 추가로, 상기 계획 대상 기간 내에 있어서의 상기 액화 천연 가스의 이송을 실시하는 상기 특정한 저장 탱크를 규정하는 이송 패턴의 잠정해를 도출하고, 상기 제 3 연산 처리에 있어서, 추가로, 상기 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출하고,
상기 제 1 내지 제 4 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 이송에 관련된 제약 조건을 고려하여, 상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출하는 제 5 연산 처리와,
상기 제 1 내지 제 5 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 이송에 관련된 제약 조건을 고려하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 최종해와 상기 이송 패턴의 최종해를 도출한다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 연산 처리 수단이, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 제 1 완화 처리에 있어서, 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 밀도와 체적의 곱의 비선형식으로 나타내는 상기 액화 천연 가스의 질량이, 기준 밀도를 계수로 하는 체적항과 기준 체적을 계수로 하는 밀도항과 정수항으로 이루어지는 1 차 다항식에 선형 근사된다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 연산 처리 수단이, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리에 있어서, 상기 연속 변수와 상기 이산 변수 중 적어도 1 개의 변수에 의해 규정되는 감시 대상 항목의 소정의 기준치로부터의 괴리폭을 패널티로 하고, 1 또는 복수의 상기 패널티를 가중 가산한 목적 함수를 최소화하는 실현 가능해로서, 상기 최종해 및 상기 잠정해를 도출한다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리의 적어도 1 개에 있어서, 상기 패널티의 1 개로서, 상기 방출 라인별 소정 기간에 있어서의 송출된 상기 액화 천연 가스의 평균 열량과 소정의 기준 열량 사이의 괴리폭이 포함된다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 기억 수단이, 추가로, 상기 소정의 단위 기간을 세분화한 단위 세분 기간별 송출 계획량을 포함하는 상세 송출 계획 정보의 입력을 접수하고, 상기 입력 정보로서 보존하고, 상기 연산 처리 수단이, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 각각 적어도 2 회 실행하여 상기 수용 패턴과 상기 방출 패턴의 최종해를 도출한 후, 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 상세 송출 계획 정보를 포함하는 상기 입력 정보가 주어지고, 상기 단위 세분 기간별 및 상기 저장 탱크별 방출량을 도출한다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 방출 패턴이, 상기 방출 라인별로, 상기 저장 탱크와 당해 방출 라인 사이에 개재된 방출용 펌프 중, 상기 액화 천연 가스의 방출에 사용하는 1 또는 복수의 상기 방출용 펌프를 규정한다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 연산 처리 수단이, 이미 개시된 미종료의 제 1 상기 계획 대상 기간의 미경과 기간의 선두로부터 개시되는 제 2 상기 계획 대상 기간에 대한 상기 제 1 및 제 2 해결 처리에 있어서, 초기 조건으로서, 제 1 상기 계획 대상 기간의 경과 기간의 최종 시점에 있어서의 처리 결과를 사용한다.
더욱 바람직하게는, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템은, 상기 제약 조건에, 상기 저장 탱크에 조성이 상이한 상기 액화 천연 가스를 저장하는 경우에 발생하는 층상화를 방지하기 위한 제약 조건이 포함된다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 관련된 저장 탱크 운용 계획 도출 방법은, 상기 입력 정보를 소정의 기억 수단에 보존하는 입력 정보 기억 공정과, 상기 입력 정보, 상기 저장 탱크로의 상기 액화 천연 가스의 수용 및 저장에 관련된 복수의 제약 조건, 및, 상기 저장 탱크로부터 상기 방출 라인으로의 상기 액화 천연 가스의 방출에 관련된 복수의 제약 조건에 의해 혼합 정수 비선형 계획 문제로서 구성되는 적어도 상기 액화 천연 가스의 수용 및 방출의 각 조작을 포함하는 상기 저장 탱크의 운용 계획 문제의 실현 가능해를, 컴퓨터의 연산 처리에 의해 해결하는 연산 처리 공정을 갖고,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 제약 조건 중의 비선형식을 포함하는 복수의 비선형 제약 조건의 각각에 대하여, 제 1 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여, 상기 제 1 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 계획 대상 기간 내에 있어서의 상기 수용 계획별 상기 액화 천연 가스의 수용의 대상이 되는 1 또는 복수의 상기 저장 탱크를 규정하는 수용 패턴과 상기 단위 기간별 상기 송출 계획량에 대응한 상기 액화 천연 가스의 방출을 실시하는 상기 저장 탱크를 규정하는 방출 패턴의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 1 해결 처리와,
상기 제약 조건 중의 이산 변수를 포함하는 복수의 이산형 제약 조건에 대하여, 제 2 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하고, 상기 제 2 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 2 해결 처리를, 각각 2 회 이상 실행하고,
2 회째 이후의 상기 제 1 해결 처리에 있어서, 상기 비선형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 2 해결 처리로 도출한 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해를 사용하여, 상기 제 1 완화 처리를 실시하고,
1 회째 이후의 상기 제 2 해결 처리에 있어서, 상기 이산형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 1 해결 처리로 도출한 상기 이산 변수를 이용하여 상기 제 2 완화 처리를 실시하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 관련된 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법에 있어서, 상기 입력 정보를 보존하는 상기 기억 수단의 일부와 상기 입력 정보 기억 공정, 및, 상기 연산 처리 수단과 상기 연산 처리 공정이 각각 서로 대응하고, 실질적으로 동일한 내용을 규정하고 있다. 따라서, 입력 정보, 제약 조건, 비선형 제약 조건, 이산형 제약 조건, 제 1 및 제 2 처리 수단, 제 1 및 제 2 완화 처리, 제 1 및 제 2 해결 처리, 제 1 내지 제 6 연산 처리, 수용 패턴, 방출 패턴, 이송 패턴, 각 최종해 및 각 잠정해는, 상기 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법 사이에 동일한 내용이 되어 있다. 따라서, 상기 저장 탱크 운용 계획 도출 방법의 연산 처리 공정에서는, 상기 제 1 내지 제 4 연산 처리 혹은 상기 제 1 내지 제 6 연산 처리를 각각 거쳐, 상기 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템과 동일한 각 최종해 및 각 잠정해를 도출한다.
또한, 상기 특징의 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법에 의하면, 복잡하고 대규모의 혼합 정수 비선형 문제로 나타내는 액화 천연 가스를 저장하는 저장 탱크의 운용 계획 문제를, 혼합 정수 선형 계획 문제와 연속 비선형 계획 문제의 2 종류의 계획 문제를, 제 1 해결 처리와 제 2 해결 처리로 분할하여, 교대로 반복 해결함으로써, 제 1 해결 처리에 의해 이산 변수가 관련하는 수용 패턴이나 방출 패턴 등의 잠정해 또는 최종해가 얻어지고, 제 2 해결 처리에 의해 비선형 제약 조건에 관련하는 각 저장 탱크의 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해 또는 최종해가 얻어지기 때문에, 서로의 도출 결과를 교대로 이용하면서, 대역적 최적해 또는 그에 가까운 실행 가능해가 얻어진다. 이 결과, 보다 효율적인 저장 탱크의 운용 계획의 입안이 단시간의 연산 처리로 가능해지기 때문에 수용 계획의 변경이나 추가, 혹은, 방출 계획의 변경 등에 적시에 대응 가능해진다.
도 1 은 저장 탱크에 대한 액화 천연 가스의 수용 조작에 관련된 설비 구성 및 수용 조작 내용의 개략을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 2 는 저장 탱크에 대한 액화 천연 가스의 이송 조작에 관련된 설비 구성 및 이송 조작 내용의 개략을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 3 은 저장 탱크에 대한 액화 천연 가스의 방출 조작에 관련된 설비 구성 및 방출 조작 내용의 개략을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 4 는 저장 탱크의 운용 계획 문제에서 취급하는 주된 연속 변수, 주된 이산 변수, 및 주된 정수를 나타내는 일람표이다.
도 5 는 본 발명에 관련된 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템의 개략 구성을 모식적으로 나타내는 블록도이다.
도 6 은 저장 탱크의 운용 계획 문제의 해결 처리의 순서를 나타내는 플로우 차트이다.
도 7 은 수용 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및 이송 패턴의 화면 표시예를 나타내는 도면이다.
도 8 은 방출 패턴의 화면 표시예를 나타내는 도면이다.
도 9 는 방출 패턴의 다른 화면 표시예를 나타내는 도면이다.
도 2 는 저장 탱크에 대한 액화 천연 가스의 이송 조작에 관련된 설비 구성 및 이송 조작 내용의 개략을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 3 은 저장 탱크에 대한 액화 천연 가스의 방출 조작에 관련된 설비 구성 및 방출 조작 내용의 개략을 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 4 는 저장 탱크의 운용 계획 문제에서 취급하는 주된 연속 변수, 주된 이산 변수, 및 주된 정수를 나타내는 일람표이다.
도 5 는 본 발명에 관련된 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템의 개략 구성을 모식적으로 나타내는 블록도이다.
도 6 은 저장 탱크의 운용 계획 문제의 해결 처리의 순서를 나타내는 플로우 차트이다.
도 7 은 수용 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및 이송 패턴의 화면 표시예를 나타내는 도면이다.
도 8 은 방출 패턴의 화면 표시예를 나타내는 도면이다.
도 9 는 방출 패턴의 다른 화면 표시예를 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명에 관련된 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법의 실시형태를 도면에 기초하여 설명한다.
본 발명의 일 실시형태에 대하여, 도 1 ∼ 도 8 을 참조하여 설명한다. 도 1 ∼ 도 3 에, 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 (이하, 적절히 「본 시스템」 이라고 칭한다) 이 해결하는 운용 계획 문제의 대상이 되는 액화 천연 가스 (LNG) 를 저장하는 복수의 저장 탱크 (10) 에 대한 LNG 의 수용, 이송, 방출의 각 조작에 관련된 설비 구성 및 각 조작 내용의 개략을 모식적으로 나타낸다. 먼저, 도 1 ∼ 도 3 을 참조하여, 수용, 이송, 방출의 각 조작에 대하여 간단하게 설명한다.
수용 조작이란, 도 1 에 나타내는 바와 같이, LNG 탱커 등의 운반 수단 (11) 에 의해 생산지 혹은 다른 LNG 저장 기지 등으로부터 운반되어 온 LNG 를, 복수의 저장 탱크 (10) 중에서 수용 카고의 적하량 등에 따른 1 또는 복수의 저장 탱크를 수용 탱크로서 지정하고, 지정된 수용 탱크에 수용 카고의 LNG 를 수용하는 조작이다. 또한, LNG 의 각 수용은, 수용 계획으로서 설정되고, 그 구체적인 내용인 수용량, 수용 시기 (수용일), 수용 열량 등은, 수용 계획 정보로서 미리 설정되어 있다. 본 실시형태에서는, 복수의 저장 탱크 (10) 중의 일부의 탱크만을 수용 탱크로서 사용하는 경우를 상정하며, 예를 들어, 도 1 에 나타내는 일례에서는, 저장 탱크 (10) 가, 2 개의 에어리어 (A1, A2) 로 분산되어 설치되어 있는 경우에 있어서, 에어리어 (A1) 의 저장 탱크 (K101 ∼ K104) 의 4 기와, 에어리어 (A2) 의 저장 탱크 (K201 ∼ K203) 의 3 기를 수용 탱크로서 사용한다.
이송 조작이란, 도 2 에 나타내는 바와 같이, 저장 탱크 (10) 내의 LNG 를, 이송 라인 (12) 을 통하여 다른 저장 탱크 (10) 에 이동시키는 조작으로, 예를 들어, 복수의 저장 탱크 (10) 중의 일부의 탱크만을 수용 탱크로서 사용하는 경우 등 (도 1 참조) 에 있어서, 수용 탱크로부터 다른 저장 탱크 (10) 에 LNG 를 이동시키는 경우에 적용된다. 또한, 이송원이 되는 저장 탱크 (10) 와 이송 라인 (12) 사이에는, 이송용 펌프 (13) 가 각각 1 대씩 개재되어 있다. 도 2 에 나타내는 예에서는, 수용 탱크는 모두 이송원이 되고, 에어리어 (A2) 내의 수용 탱크는 이송선 (移送先) 도 되어 있다. 수용 탱크는 반드시 이송원이 되지 않아도 된다. 또한, 수용 탱크의 일부가 이송선이 되어 있는 것은, 수용 탱크의 선택의 자유도를 높이기 위한 것으로, 예를 들어, 후술하는 층상화 판정 조건에 따라 수용 탱크의 저장량을 조정하는 데에 이용할 수 있다.
방출 조작이란, 도 3 에 나타내는 바와 같이, 저장 탱크 (10) 내의 LNG 를 각 저장 탱크 (10) 에 대응된 방출 라인 (14) 에 방출하는 조작이다. 각 방출 라인 (14) 으로부터는, 방출된 LNG 를 직접 또는 기화시켜, 필요에 따라 열량 조정을 실시하여, 대응하는 1 또는 복수의 송출선 (15) 에 송출된다. 본 실시형태에서는, 각 저장 탱크 (10) 에는, 각각 적어도 2 대의 방출용 펌프 (16) 가 설치되고, 예를 들어, 동일한 저장 탱크 (10) 의 상이한 방출용 펌프 (16) 로부터 동일한 방출 라인 (14) 으로의 방출이 가능하게 구성되고, 1 대가 트립하여 사용 불능이 되어도 다른 1 대로 전환하여 사용 가능하게 구성되어 있다. 또한, 일부의 저장 탱크 (10) 를 제외하고, 각 방출용 펌프 (16) 는, 적어도 2 개의 방출 라인 (14) 에 접속하고, 어느 1 개의 방출 라인 (14) 에 선택적으로 방출 가능하게 구성되어 있다. 이러한 구성에 의해, 1 기의 저장 탱크 (10) 에 대하여 1 대 또는 2 대의 방출용 펌프 (16) 를 가동시킴으로써, 각 저장 탱크 (10) 를 각각 1 개의 방출 라인 (14) 에 대응시킬 수 있고, 방출 라인 (14) 별로 방출원이 되는 저장 탱크 (10) 가 그룹화된다. 본 실시형태에서는, 방출 라인 (14) 별로, 소정의 단위 기간 (예를 들어, 1 일) 별 대응하는 송출선 (15) 으로의 LNG 또는 LNG 를 기화시킨 도시 가스의 송출 계획량이 송출 계획 정보로서 미리 설정되어 있다.
그런데, 극저온의 LNG 를 취급하는 설비에서는, LNG 를 통류시키는 배관류의 내부를 극저온 상태로 유지하기 위해서, LNG 를 통류시켜 배관류의 내부의 보냉하는 쿨링 (보냉 조작) 을 실시한다. 본 실시형태에서는, 당해 쿨링을, 방출 라인 (14) 에 방출된 LNG 의 일부 (쿨링용 LNG) 를, 밸브를 통하여 보냉 대상의 이송 라인 (12) 에 유입시키고, 당해 쿨링용 LNG 를 회수하는 저장 탱크 (10) (쿨링 복원 탱크) 까지 이송함으로써 실시한다 (제 1 쿨링 형태). 본 실시형태에서는, 쿨링의 대상으로서 이송 라인 (12) 을 상정하고 있다. 따라서, 쿨링을 방출 조작 혹은 이송 조작의 일부로서 파악할 수도 있다. 이하의 설명에 있어서, 쿨링 복원량이란, 이송 라인 (12) 에 유입한 쿨링용 LNG 의 양 (체적) 또는 쿨링 복원 탱크에 회수되는 쿨링용 LNG 의 양 (체적) 을 의미한다. 또한, 본 실시형태에서는, 상기 제 1 쿨링 형태를 상정하고 있지만, 이외에도, 예를 들어, 특정한 수용 탱크를 쿨링 공급 탱크의 후보로 하고, 당해 후보 중에서 선택된 쿨링 공급 탱크로부터 쿨링용 LNG 를 꺼내어, 이송 라인 (12) 을 경유하여, 미리 쿨링 복원 탱크로서 설정된 저장 탱크 (10) 에 회수하도록 해도 된다 (제 2 쿨링 형태).
이하, 도 1 ∼ 도 3 에 예시한 저장 탱크 (10), 이송 라인 (12), 이송용 펌프 (13), 방출 라인 (14), 방출용 펌프 (16) 등으로 구성되는 LNG 의 수용, 이송, 방출을 위한 설비를, 편의적으로, 「LNG 저장 설비군」 이라고 칭한다.
다음으로, 본 시스템의 해결 대상이 되는 저장 탱크 (10) 의 운용 계획 문제에 대하여 설명한다. 본 운용 계획 문제는, 다수의 연속 변수와 이산 변수, 및 당해 변수에 의해 규정되는 다수의 제약 조건과 1 개의 목적 함수로 나타내고, 일부의 제약 조건에 비선형식이 포함되는 혼합 정수 비선형 계획 문제가 된다. 본 시스템은, 상기 서술한 수용 계획 정보와 송출 계획 정보, 및 각 저장 탱크 (10) 의 LNG 의 초기 저장량과 초기 저장 열량을 포함하는 탱크 초기 상태 정보가 입력 정보로서 부여되면, 후술하는 처리 순서로 당해 혼합 정수 비선형 계획 문제를 해결하고, 계획 대상 기간 (예를 들어, 30 일간) 내에 있어서의 수용 계획별 LNG 의 수용의 대상이 되는 1 또는 복수의 저장 탱크 (10) 를 규정하는 수용 패턴, LNG 의 이송을 실시하는 특정한 저장 탱크 (10) 를 규정하는 이송 패턴, 단위 기간 (예를 들어, 1 일) 별 상기 송출 계획량에 대응한 각 방출 라인 (14) 에 LNG 의 방출을 실시하는 저장 탱크 (10) 를 규정하는 방출 패턴, 쿨링 복원 탱크를 규정하는 쿨링 복원 패턴, 및, 각 저장 탱크 (10) 에 있어서의 단위 기간 (예를 들어, 1 일) 별 저장량과 저장 열량의 천이를 각각 도출하고, 출력 정보로서 소정의 형식으로 출력한다.
다음으로, 본 운용 계획 문제에서 취급하는 연속 변수, 이산 변수, 정수, 제약 조건의 주된 것에 대하여 설명한다. 이하, 단위 기간을 1 일로 하고, 계획 대상 기간 T 를 30 일로 하고, 계획 대상 기간 T 내에 있어서의 시점 t (t = 1 ∼ 30) 를 일 단위로 나타내는 것으로 한다. 본 실시형태에서는, 시점 t 의 길이는 단위 기간 (1 일) 이다.
도 4 의 (A) ∼ (C) 에, 주된 연속 변수, 주된 이산 변수, 및 주된 정수의 일람표를 각각 나타낸다. 도 4 의 (A) 및 (B) 의 각 일람표의 좌열에 연속 변수 또는 이산 변수의 기호를, 우열에 내용을 각각 기재한다. 도 4 의 (C) 의 일람표의 좌열에 정수의 기호를, 중앙렬에 분류 번호를, 우열에 내용을 각각 기재한다.
도 4 의 (A) 및 (C) 에 나타내는 수용량, 이송량, 방출량, BOG 발생량, 쿨링 복원량, BOG 의 양, 송출 계획량의 차원은 체적 (액체 상태) 이다.
본 실시형태에서는, LNG 의 열량 (수용 열량, 저장 탱크 (10) 내의 저장 열량, 방출 라인 (14) 내의 열량 등) 은, 모두 액체 상태에 있어서의 밀도 (단위 체적 당의 질량) 로 환산한다. 따라서, LNG 의 열량에 관한 연속 변수 및 정수는, 모두 밀도에 관한 연속 변수 및 정수로 치환한 것을 사용한다. 구체적으로는, LNG 의 열량을 기화 가스의 표준 상태의 단위 체적 당의 열량［MJ/N㎥］(표준 상태 기화 열량) 으로 환산하여, LNG 의 표준 상태 기화 열량과 LNG 의 밀도 (액체 상태) 의 일방을 타방의 1 차식으로 근사함으로써 치환이 가능해진다. LNG 의 밀도 (액체 상태) 가 LNG 의 표준 상태 기화 열량으로 환산할 수 있기 때문에, 방출된 LNG 를 기화한 도시 가스에 대한 열량 제약이, 방출된 LNG 의 밀도 (액체 상태) 에 대한 제약 조건으로 간단하게 치환할 수 있다.
도 4 의 (C) 의 일람표에 나타내는 분류 번호 1 로 분류되는 정수는, 수용 계획 정보 및 송출 계획 정보 등의 입력 정보에 의해 부여된다. 분류 번호 2 로 분류되는 정수는, LNG 의 물성에 기초하여 설정된다. 분류 번호 3 으로 분류되는 정수는, 저장 탱크 (10), 이송 라인 (12), 이송용 펌프 (13), 방출 라인 (14), 및 방출용 펌프 (16) 등의 LNG 의 수용, 저장, 이송, 방출에 관련된 각종 설비의 속성 정보 (저장 탱크 (10) 의 용적, 이송용 펌프 (13) 및 방출용 펌프 (16) 의 성능 등) 에 기초하여 설정된다. 분류 번호 4 로 분류되는 정수는, 방출된 LNG 에 대한 열량 제약에 기초하여 설정된다.
다음으로, 제약 조건에 대하여 설명한다. 제약 조건은, 주로, 수용, 저장, 이송, 방출, 쿨링의 각 단계에서의 각종 설비에 대한 물량 제약 및 열량 제약으로서 규정된다. 물량 제약에는, LNG 의 체적에 관한 제약, 및 각 조작의 대상이 되는 저장 탱크 (10), 이송 라인 (12), 방출 라인 (14) 의 가능한 조합에 관한 제약이 포함된다. 열량 제약은, 각 조작 단계에서의 LNG 의 열량에 관한 제약이지만, 본 실시형태에서는, 열량 제약은, LNG 의 밀도에 관한 제약이 된다. 단, 저장 탱크 (10) 별 일 단위에서의 질량 변화에 관한 제약 (하기의 수학식 2 참조), 및, 방출 라인 (14) 별 LNG 의 방출 질량 (방출량과 밀도의 곱) 과 대응하는 송출선 (15) 으로의 LNG 의 송출 질량 (송출 계획량과 밀도의 곱) 사이의 밸런스에 관한 제약 (하기의 수학식 8 참조), 및 쿨링용 LNG 에 관한 질량 밸런스에 관한 제약 (하기의 수학식 18 참조) 에도, 밀도가 포함되기 때문에, 질량에 관한 제약은, 물량 제약과 열량 제약의 2 개의 측면을 갖는다. 당해 질량에 관한 제약 조건식에서는, 2 개의 연속 변수 (체적과 밀도) 의 곱 (비선형식) 으로 나타내는 다양한 질량의 다항식이 되기 때문에, 당해 질량 제약은 비선형 제약이 된다.
또한, 제약 조건은, 제약 조건식에 포함되는 변수의 종류에 따라서도 분류된다. 제약 조건식이 변수로서, 이산 변수를 포함하지 않고 연속 변수만을 포함하는 경우, 반대로, 연속 변수를 포함하지 않고 이산 변수만을 포함하는 경우, 그리고, 연속 변수와 이산 변수의 양방을 포함하는 경우의 3 종류로 분류된다.
이하, 주된 제약 조건에 대하여 구체적으로 설명한다. 먼저, 저장 탱크 (10) 별 일 단위에서의 체적 변화와 질량 변화에 관한 제약 조건식을 이하의 수학식 1 ∼ 수학식 3 에 나타낸다. 수학식 1 ∼ 수학식 3 은 모두 연속 변수에 관한 제약 조건이다. 수학식 1 ∼ 수학식 3 의 제약 조건식은, 각각, 계획 대상 기간 T 의 일수와 저장 탱크 (10) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다.
수학식 1 은, 저장 탱크 (j) 에 있어서, 시점 t 에서의 당초 저장 체적에 대하여 시점 t 에서 발생하는 각 조작이나 BOG 발생 등에 의한 체적 변화를 거쳐 다음의 시점 t＋1 의 당초 저장 체적이 되는 것을 나타내고 있다. 구체적으로는, 시점 t 에서의 당초 저장 체적에, 시점 t 에서의 수용량과 유입하는 이송량과 유입하는 쿨링 복원량을 가산하고, 유출하는 이송량과 방출량과 BOG 발생량을 감산함으로써, 다음의 시점 t＋1 의 당초 저장 체적이 된다. 따라서, 수학식 1 에 나타내는 제약 조건은, 수용, 저장, 이송, 방출, 쿨링의 모든 조작을 포함하는 물량 제약을 나타내고 있다. 여기서, 수학식 1 의 우변 제 7 항의 BOG 발생량은, 시점 t 에서의 각 조작에서 발생한 BOG 의 총량으로, 조작별 BOG 발생량으로서, 그 조작 시점에서의 BOG 의 밀도 등을 파라미터로 하여, 조작별로 미리 테이블화된 값을 사용함으로써 해결된다.
수학식 2 는, 저장 탱크 (j) 에 있어서, 시점 t 에서의 당초 저장 질량에 대하여 시점 t 에서 발생하는 각 조작이나 BOG 발생 등에 의한 질량 변화를 거쳐 다음의 시점 t＋1 의 당초 저장 질량이 되는 것을 나타내고 있다. 구체적으로는, 시점 t 에서의 당초 저장 질량 (저장 체적과 저장 밀도의 곱) 에, 시점 t 에서의 수용 질량 (수용량과 수용 밀도의 곱) 과 유입하는 이송 질량 (이송량과 이송원 탱크의 저장 밀도) 과 유입하는 쿨링 복원 질량 (쿨링 복원량과 쿨링 복원 LNG 의 밀도) 을 가산하고, 유출하는 이송 질량 (이송량과 저장 밀도) 과 방출 질량 (방출량과 저장 밀도) 과 BOG 발생 질량 (BOG 발생량과 BOG 의 밀도) 을 감산함으로써, 다음의 시점 t＋1 의 당초 저장 질량 (저장 체적과 저장 밀도의 곱) 이 된다. 여기서, 수학식 2 의 우변 제 7 항 내의 BOG 발생량은, 상기 수학식 1 과 동일하게 해결된다. 따라서, 수학식 2 에 나타내는 제약 조건은, 수용, 저장, 이송, 방출, 쿨링의 모든 조작을 포함하는 물량 제약과 열량 제약을 나타내고 있다.
수학식 3 은, 각 저장 탱크 (10) 에 있어서의 저장량의 상하한에 관한 저장 단계에서의 물량 제약을 규정하는 제약 조건식으로, 구체적으로는, 시점 t 에서의 각 저장 탱크 (10) 에 있어서의 저장량이, 각 저장 탱크 (10) 의 저장 용량으로 정해지는 체적 상한치 이하, 체적 하한치 이상이 되는 것을 규정하고 있다.
다음으로, 수용 조작에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건식을 이하의 수학식 4 ∼ 수학식 6 에 나타낸다. 수학식 4 는 연속 변수에 관한 제약 조건이고, 수학식 5 는, 연속 변수와 이산 변수에 관한 제약 조건 (혼합 정수 제약 조건) 이고, 수학식 6 은 이산 변수에 관한 제약 조건이다.
수학식 4 는, 시점 t 가 수용일이 되어 있는 수용 계획의 수용량이, 시점 t 에서 각 저장 탱크 (10) 에 수용된 수용량의 합계가 되는 것을 나타내고 있다. 수학식 4 의 좌변의 각 저장 탱크 (10) 중, 수용 탱크로서 사용되지 않은 저장 탱크 (10) 의 수용량은 0 이다. 수학식 4 는, 계획 대상 기간 T 의 일수와 동일 수 존재한다. 시점 t 에서 수용 계획이 없는 경우에는, 수학식 4 의 우변의 정수의 값은 0 이다.
수학식 5 는, 시점 t 에서의 저장 탱크 (j) 에서의 수용량이, 시점 t 에 수용이 있는 경우에는, 저장 탱크 (j) 의 체적 상한치 이하이고, 시점 t 에 수용이 없는 경우에는, 0 인 것을 나타내고 있다. 수학식 5 는, 계획 대상 기간 T 의 일수와 저장 탱크 (10) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다.
수학식 6 은, 1 개의 수용 계획에 대하여 동시에 수용 탱크로서 사용할 수 없는 저장 탱크 (10) 의 조합을 규정하고 있다. 요컨대, 수학식 6 은, 저장 탱크 (j1) 와 저장 탱크 (j2) 가 동시에 수용 탱크로서 사용할 수 없는 것을 나타내고 있다. 수학식 6 은, 동시에 수용 탱크로서 사용할 수 없는 저장 탱크 (10) 의 조합의 수만큼 존재한다.
다음으로, 방출 조작에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건식을 이하의 수학식 7 ∼ 수학식 10 에 나타낸다. 수학식 7 ∼ 수학식 10 은 모두 연속 변수에 관한 제약 조건이다. 수학식 7 및 수학식 8 의 제약 조건식은, 각각, 계획 대상 기간 T 의 일수와 방출 라인 (14) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다. 수학식 9 의 제약 조건식은, 계획 대상 기간 T 의 일수와 저장 탱크 (10) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다. 수학식 10 의 제약 조건식은, 계획 대상 기간 T 의 일수와 저장 탱크 (10) 의 수와 방출 라인 (14) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다.
수학식 7 은, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 으로의 방출량의 합계와 방출 라인 (l) 의 송출 계획량 사이의 체적 밸런스를 규정하고 있다. 구체적으로는, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 으로의 방출량의 합계가, 방출 라인 (l) 으로부터 각 저장 탱크 (10) 로의 쿨링 복원량의 합계와, 시점 t 의 방출 라인 (l) 에 관련된 송출 계획의 송출선 (m') (m' 는 방출 라인 (l) 에 대응하는 송출선을 나타낸다) 으로의 각 송출 계획량의 합계를 가산하고, 시점 t 에서의 송출선 (m') 에 혼입하는 각 BOG 의 양의 합계를 감산한 체적과 동일해진다. 본 실시형태에서는, 방출 조작에 수반하여 각 송출선 (15) 에 혼입하는 BOG 의 양은, 그 조작 시점에서의 BOG 의 밀도 등을 파라미터로 하여, 조작별로 미리 테이블화된 값을 사용함으로써 해결된다.
수학식 8 은, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 으로의 방출 질량의 합계와 방출 라인 (l) 의 송출 계획량과 밀도의 곱으로 나타내는 송출 계획 질량 사이의 질량 밸런스를 규정하고 있다. 구체적으로는, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 으로의 각 저장 탱크 (j) 로부터의 방출량과 밀도의 곱의 합계가, 방출 라인 (l) 으로부터 각 저장 탱크 (10) 로의 쿨링 복원량의 합계와, 시점 t 의 방출 라인 (l) 에 관련된 송출 계획의 송출선 (m') (m' 는 방출 라인 (l) 에 대응하는 송출선을 나타낸다) 으로의 각 송출 계획량의 합계의 합에 방출 라인 (l) 의 밀도를 곱하고, 시점 t 에서의 송출선 (m') 에 혼입하는 각 BOG 의 양의 합계에 BOG 의 밀도를 곱한 BOG 질량을 감산한 질량과 동일해진다.
수학식 9 는, 시점 t 에서의 저장 탱크 (j) 로부터 각 방출 라인 (l) 으로의 방출량의 합계가, 저장 탱크 (j) 에 접속하고 있는 방출용 펌프 (k) 로부터의 방출량의 합계가 되는 것을 규정하고 있다.
수학식 10 은, 시점 t 에서의 저장 탱크 (j) 로부터 방출 라인 (l) 으로의 방출량이 저장 탱크 (j) 와 방출 라인 (l) 사이에 형성된 방출용 펌프 (16) 의 능력으로 정해지는 상한치 이하로 제한되는 것을 나타내고 있다.
다음으로, 방출 조작에 있어서의 열량 제약에 관련된 제약 조건식을 이하의 수학식 11 및 수학식 12 에 나타낸다. 수학식 11 및 수학식 12 는 모두 연속 변수에 관한 제약 조건이다. 수학식 11 의 제약 조건식은, 방출 라인 (14) 의 수와 동일 수 존재하고, 수학식 12 의 제약 조건식은, 계획 대상 기간 T 의 일수와 방출 라인 (14) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다.
수학식 11 은, 각 방출 라인 (l) 의 시점 t 에서의 밀도의 계획 대상 기간 T 에 있어서의 평균 밀도가, 각 방출 라인 (l) 의 평균 밀도의 하한치 이상인 것을 규정하고 있다.
수학식 12 는, 시점 t 에서의 각 방출 라인 (l) 의 밀도가, 각 방출 라인 (l) 의 순시 밀도의 하한치 이상 또한 상한치 이하인 것을 규정하고 있다. 본 실시형태에서는, 단위 기간을 1 일로 상정하고 있지만, 순시 열량의 하한치와 상한치는 1 시간 단위에서의 밀도의 변동 허용 범위를 규정하고 있다. 요컨대, 수학식 12 는, 1 일 단위로 규정되는 각 방출 라인 (l) 의 밀도가, 1 시간 단위의 밀도의 변동 허용 범위 내로 제어되어 있는 것을 규정하는 것이다.
다음으로, 이송 조작에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건식을 이하의 수학식 13 ∼ 수학식 16 에 나타낸다. 수학식 13 은 연속 변수에 관한 제약 조건이다. 수학식 14 ∼ 수학식 16 은 모두 이산 변수에 관한 제약 조건이다. 수학식 13 의 제약 조건식은, 계획 대상 기간 T 의 일수와 저장 탱크 (10) 의 수와 저장 탱크 (10) 의 수로부터 1 뺀 수의 곱과 동일 수 존재한다. 수학식 14 ∼ 수학식 16 의 제약 조건식은, 각각, 계획 대상 기간 T 의 일수와 저장 탱크 (10) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다.
수학식 13 은, 시점 t 에서의 저장 탱크 (i) 로부터 저장 탱크 (j) 로의 이송량이 저장 탱크 (i) 에 형성된 이송용 펌프 (13) 의 능력으로 정해지는 상한치 이하로 제한되는 것을 나타내고 있다.
수학식 14 는, 시점 t 에서의 이송 조작에서는, 동일한 시점 t 에서, 복수의 저장 탱크 (10) 가 이송선이 되는 경우는 없는 것을 규정하고 있다. 수학식 14 의 좌변의 값은, 시점 t 에서 저장 탱크 (j) 가 이송원이 되는 이송이 실시되지 않은 경우에는 0 이 되고, 실시되는 경우에는 1 이 된다.
수학식 15 는, 시점 t 에서의 이송 조작에서는, 동일한 시점 t 에서, 복수의 저장 탱크 (10) 가 이송원이 되는 경우는 없는 것을 규정하고 있다. 수학식 15 의 좌변의 값은, 시점 t 에서 저장 탱크 (j) 가 이송선이 되는 이송이 실시되지 않은 경우에는 0 이 되고, 실시되는 경우에는 1 이 된다.
수학식 16 은, 시점 t 에서의 이송 조작에서는, 복수의 저장 탱크 (10) 중, 동일한 저장 탱크 (10) 가 동시에 이송선과 이송원이 되는 경우는 없는 것을 규정하고 있다. 수학식 16 의 좌변의 값은, 시점 t 에서 저장 탱크 (j) 가 이송선 또는 이송원이 되는 이송이 실시되지 않은 경우에는 0 이 되고, 실시되는 경우에는 1 이 된다.
다음으로, 쿨링 조작에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건식을 이하의 수학식 17 및 수학식 18 에 나타낸다. 수학식 17 및 수학식 18 은 모두 연속 변수에 관한 제약 조건이다. 수학식 17 및 수학식 18 의 제약 조건식은, 각각, 계획 대상 기간 T 의 일수와 방출 라인 (14) 의 수의 곱과 동일 수 존재한다.
수학식 17 은, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 을 경유하여 제공되는 쿨링용 LNG 에 관한 체적 밸런스를 규정하고 있다. 구체적으로는, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 으로부터 각 저장 탱크 (j) 로의 쿨링 복원량의 합계가, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 으로부터 소정의 이송 라인 (12) 으로의 쿨링 복원량과 동일해진다.
수학식 18 은, 시점 t 에서의 쿨링용 LNG 에 관한 질량 밸런스를 규정하고 있다. 구체적으로는, 시점 t 에서의 각 방출 라인 (14) 으로부터 소정의 이송 라인 (12) 으로의 쿨링 복원량의 합계와 쿨링 복원 LNG 의 밀도의 곱이, 시점 t 에서의 방출 라인 (l) 으로부터 소정의 이송 라인 (12) 으로의 쿨링 복원량과 방출 라인 (l) 의 밀도의 곱의 합계와 동일해진다.
이상, 주된 제약 조건에 대하여, 수용, 저장, 이송, 방출, 쿨링의 각 단계에서의 물량 제약 및 열량 제약으로 분류하여, 상세하게 설명하였다. 이하, 설명의 편의상, 수학식 1, 수학식 7 및 수학식 17 에 나타내는 체적 변화 및 체적 밸런스를 규정하는 제약 조건을 「체적 보존칙」 이라고 칭하고, 수학식 2, 수학식 8 및 수학식 18 에 나타내는 질량 변화 및 질량 밸런스를 규정하는 제약 조건을 「질량 보존칙」 이라고 칭한다. 제약 조건은, 본 시스템의 해결 대상의 혼합 정수 비선형 계획 문제의 기초가 되는 LNG 저장 설비군의 구성 및 개개의 구성 요소의 개수나 개개의 구성 요소의 속성 (크기나 성능 등) 등에 크게 의존하기 때문에, 수학식 1 ∼ 수학식 18 로 예시한 주된 제약 조건에 추가하여, 다른 제약 조건을 설정해도 된다. 또한, 당해 주된 제약 조건의 일부를, 다른 제약 조건으로 변경해도 된다.
일례로서, 수용, 이송, 혹은, 쿨링에 의해 LNG 를 저장 탱크 (10) 에 유입시키는 경우의 제약으로서, 저장 탱크 (10) 의 저장량과, 유입하는 LNG 와 저장 LNG 의 밀도차의 관계에 기초하여, LNG 의 입구를 탱크 상부 또는 탱크 하부의 어느 일방으로 결정하는 제약 조건이 있다. 이것은, 상기 관계에 의해, 저장 탱크 (10) 내에서 LNG 에 밀도 분포가 발생하여 층상화하는 것을 방지하기 위한 열량 제약에 관련된 제약 조건 (층상화 판정 조건) 이다. 당해 제약 조건은, 예를 들어, 수용 탱크가 복수인 경우에 LNG 의 입구를 탱크 하부에 통일하는 운용을 실시하는 경우 등에 있어서, LNG 의 입구가 탱크 상부가 되는 수용 탱크의 저장량을 미리 LNG 의 입구가 탱크 하부가 되는 저장량으로 하는 제약 조건으로 변경할 수 있다. 어느 경우에 있어서도, 저장 탱크 (10) 의 LNG 의 입구가 탱크 상부인지 탱크 하부인지를 결정하는 변수는 이산 변수가 된다. 예를 들어, 수용 대상이 되는 저장 탱크 (10) 가 복수인 경우에, LNG 의 입구를 탱크 상부 또는 탱크 하부에 통일할 필요가 있는 경우의 제약 조건은, 당해 이산 변수를 사용한 제약 조건이 된다.
다른 일례로서, 수용 조작에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건에, 예를 들어, 수용 탱크가 복수인 경우에, 수용 탱크 사이에서, 수용 전의 각 저장량으로 정해지는 탱크 액위의 차가 소정 범위 내인 것을 규정하는 제약 조건, 수용 탱크가 복수인 경우에, 수용 탱크 사이에서, 수용 후의 각 저장량으로 정해지는 탱크 액위의 차가 동등한 것을 규정하는 제약 조건, 수용 탱크가 복수인 경우에, 수용 탱크 사이에서, 수용량의 비율이 소정의 비율이 되는 것을 규정하는 제약 조건, 수용 탱크의 수가, 수용 계획의 수용량에 의해 결정되는 것을 규정하는 제약 조건 등을 추가해도 된다.
다른 일례로서, 방출 조작에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건으로서, 예를 들어, 방출용 펌프 (16) 와 방출 라인 (14) 사이의 대응 관계를 일정 기간 변경하지 않고 고정시키는 것을 규정하는 제약 조건, 방출 라인 (14) 별로 가동시키는 방출용 펌프 (16) 의 대수를 방출 라인 (14) 별 송출 계획량으로 정해지는 필요 대수보다 1 대 많이 설정하는 것을 규정하는 제약 조건 등을 추가해도 된다. 또한, 전자의 제약 조건 중, 방출용 펌프 (16) 와 방출 라인 (14) 사이의 대응 관계와, 당해 대응 관계를 고정시키는 일정 기간은, 각각 입력 정보의 일부로서 적절히 변경 가능하게 구성해도 된다.
다른 일례로서, 방출 조작에 있어서의 열량 제약에 관련된 제약 조건으로서, 예를 들어, 수학식 11 및 수학식 12 에 나타내는 제약 조건이, 방출용 펌프 (16) 가 1 대 트립해도 만족하는 것을 규정하는 제약 조건, 방출용 펌프 (16) 를 기동하기 전의 방출원이 되는 저장 탱크 (10) 내의 밀도가 소정 범위 내에 있는 것을 규정하는 제약 조건, 방출 라인 (14) 으로부터 송출선 (15) 에 송출되는 LNG 의 열량 조정에 부가되는 LPG (액화 석유 가스) 의 부가량이 소정의 상한치 이하인 것을 규정하는 제약 조건, 방출 라인 (14) 으로부터 송출선 (15) 에 송출되는 LNG 에 혼입되는 BOG 량이 소정의 상한치 이하인 것을 규정하는 제약 조건 등을 추가해도 된다.
다른 일례로서, 이송 조작에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건으로서, 예를 들어, 이송 라인 (12) 별로, 이송원이 되는 저장 탱크 (10) 와 이송선이 되는 저장 탱크 (10) 가 특정한 저장 탱크 (10) 에 고정되어 있는 것을 규정하는 제약 조건, 동일한 에어리어 내에서 수용 조작을 실시하는 경우에는, 동일한 에어리어 내에서 이송 조작을 실시하지 않는 것을 규정하는 제약 조건, 이송용 펌프 (13) 를 기동하기 전의 이송원이 되는 저장 탱크 (10) 내의 저장량 또는 액위가 소정의 범위 내에 있는 것을 규정하는 제약 조건 등을 추가해도 된다.
다른 일례로서, 쿨링에 있어서의 물량 제약에 관련된 제약 조건으로서, 예를 들어, 이송 라인 (12) 별로, 쿨링용 LNG 의 송출원이 되는 방출 라인 (14) 과 쿨링 복원 탱크의 가능한 조합을 미리 소정의 조합으로 고정시키는 제약 조건 등을 추가해도 된다.
다음으로, 본 시스템의 구성에 대하여 설명한다. 도 5 는, 본 시스템 (1) 의 개략 구성을 나타낸다. 도 5 에 나타내는 바와 같이, 본 시스템 (1) 은, 혼합 정수 비선형 계획 문제를 후술하는 처리 순서로 해결하는 연산 처리 수단 (2) 과, 당해 처리 순서, 상기 서술한 제약 조건과 목적 함수, 상기 서술한 수용 계획 정보와 송출 계획 정보와 탱크 초기 상태 정보를 포함하는 입력 정보, 상기 서술한 BOG 발생량을 규정하는 테이블 등을 격납하는 기억 수단 (3) 을 구비한다. 또한, 상기 서술한 연속 변수, 이산 변수, 및 분류 번호 2 ∼ 4 로 분류되는 정수 등은, 제약 조건의 일부로서, 또한, 분류 번호 1 로 분류되는 정수는, 입력 정보의 일부로서, 기억 수단 (3) 에 격납된다.
연산 처리 수단 (2) 은, 혼합 정수 비선형 계획 문제를 직접 해결하는 범용 솔 바를 구비하지 않고, 혼합 정수 선형 계획 문제를 해결하는 범용 솔 바인 제 1 처리 수단 (4) 과 연속 비선형 계획 문제를 해결하는 범용 솔 바인 제 2 처리 수단 (5) 를 구비하여 구성된다. 제 1 처리 수단 (4) 은, 분지 한정법을 활용한 해결 알고리즘을 이용하여, 혼합 정수 선형 계획 문제 및 정수 계획 문제를 해결한다. 제 2 처리 수단 (5) 은, 내점법을 활용한 해결 알고리즘을 이용하여, 연속 비선형 계획 문제를 해결한다. 제 1 처리 수단 (4) 및 제 2 처리 수단 (5) 은, 소정의 플랫폼 상에서 동작하는 소프트웨어 수단으로, 당해 플랫폼을 구성하는 메모리 상에 각 처리 수단의 실행 프로그램이 로드되어 실현된다. 이하, 편의적으로, 제 1 처리 수단 (4) 에 의한 해결 처리를 종합하여 「제 1 해결 처리」 라고 칭하고, 제 2 처리 수단 (5) 에 의한 해결 처리를 종합하여 「제 2 해결 처리」 라고 칭한다.
또한, 연산 처리 수단 (2) 은, 제 1 처리 수단 (4) 및 제 2 처리 수단 (5) 을 후술하는 처리 순서로, 어느 일방을 축차 선택하여, 제 1 해결 처리 또는 제 2 해결 처리를 선택적으로 실행하는 해결 처리 제어 수단 (6) 으로서도 기능하고, 또한, 최종적으로 도출된 수용 패턴, 이송 패턴, 방출 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및 각 저장 탱크 (10) 에 있어서의 1 일별 저장량과 저장 밀도의 천이 (이하, 편의적으로 「저장 상태 천이」 라고 칭한다) 등의 출력 정보를 소정의 출력 포맷으로 출력 처리 (화면 표시 혹은 프린트 출력 등) 하는 출력 수단 (7) 으로서도 기능한다. 따라서, 본 실시형태에서는, 제 1 처리 수단 (4) 과 제 2 처리 수단 (5) 과 해결 처리 제어 수단 (6) 이 협동하여, 저장 탱크 (10) 의 운용 계획 문제의 혼합 정수 비선형 계획 문제를 해결하는 전용 솔 바로서 기능한다.
연산 처리 수단 (2) 은, 상기 플랫폼으로서, 예를 들어, 일반적으로 보급되어 있는 OS (오퍼레이팅 시스템) 로 동작하는 고성능의 중앙 연산 처리 장치 (예를 들어, 인텔사 제조의 Core i5 등) 를 탑재한 퍼스널 컴퓨터 혹은 엔지니어링 워크스테이션 등의 범용 컴퓨터를 이용하여 구성된다. 제 1 처리 수단 (4), 제 2 처리 수단 (5), 및 해결 처리 제어 수단 (6) 과 출력 수단 (7) 은, 각각 공통의 플랫폼 상에 구성되어도 되고, 또한 각각 개별의 플랫폼 상에 구성되어도 된다. 또한, 후술하는 바와 같이, 제 1 처리 수단 (4) 에 의한 제 1 해결 처리와 제 2 처리 수단 (5) 에 의한 제 2 해결 처리는 동시에 실행되지 않기 때문에, 제 1 처리 수단 (4) 과 제 2 처리 수단 (5) 은 공통의 플랫폼 상에 구성되어도 된다. 또한, 제 1 처리 수단 (4) 과 제 2 처리 수단 (5) 을 구성하는 플랫폼과, 해결 처리 제어 수단 (6) 과 출력 수단 (7) 을 구성하는 플랫폼은, 반드시 동일한 아키텍쳐의 컴퓨터가 아니어도 되고, 제 1 처리 수단 (4) 과 제 2 처리 수단 (5) 을 구성하는 플랫폼은, 제 1 처리 수단 (4) 과 제 2 처리 수단 (5) 의 해결 알고리즘에 특화된 전용 컴퓨터를 이용해도 된다.
기억 수단 (3) 은, 예를 들어, 상기 플랫폼에 부속되는 하드 디스크 기억 장치 등의 불휘발성 기억 장치, 혹은 상기 플랫폼과는 별도로 형성된 외부에 부착된 하드 디스크 등의 불휘발성 기억 장치를 이용하여 실현된다. 기억 수단 (3) 은, 하드웨어 구성 상, 반드시 동일한 기억 장치로 구성되어 있을 필요는 없고, 예를 들어, 상기 서술한 수용 계획 정보와 송출 계획 정보와 탱크 초기 상태 정보 등의 입력 정보를 격납하는 기억 영역과, 그 입력 정보 이외의 정보를 격납하는 기억 영역이 각각 상이한 기억 장치를 사용해도 된다. 또한, 상기 처리 순서는, 해결 처리 제어 수단 (6) 이 구성되는 플랫폼에 부속되는 기억 장치에 격납되어 있는 것이 바람직하다.
다음으로, 본 시스템 (1) 을 이용하여 상기 운용 계획 문제를 해결하여 저장 탱크 (10) 의 운용 계획을 도출하는 방법에 대하여, 도 6 의 플로우 차트를 참조하여 설명한다.
먼저, 단계 ＃1 에서, 상기 서술한 수용 계획 정보와 송출 계획 정보와 탱크 초기 상태 정보의 입력 정보를, 오퍼레이터의 입력 조작에 의해 접수하여, 기억 수단 (3) 에 입력하고, 보존한다 (입력 정보 기억 공정).
수용 계획 정보는, 계획 대상 기간 T 내의 LNG 의 조달에 관련된 정보로, 예를 들어, 계획 대상 기간 T 내에 발생하는 수용 계획별로, 수용 계획의 식별 정보, LNG 탱커의 입선일 (수용일), LNG 수용량, LNG 의 밀도 (또는 표준 상태 기화 열량) 등의 정보로 구성된다. 또한, 본 실시형태에서는, 상기 서술한 바와 같이, LNG 의 표준 상태 기화 열량은, 밀도로 환산하기 때문에, 오퍼레이터의 입력 조작에 의해 당해 열량의 입력을 접수하는 경우에는, 연산 처리 수단 (2) 이 당해 열량을 밀도로 변환한 후 기억 수단 (3) 에 입력한다.
송출 계획 정보는, 송출선 (15) 별 LNG 의 수요 추정에 기초하여 설정되고, 계획 대상 기간 T 내의 1 일 단위에서의 각 송출선 (15) 으로의 LNG 또는 LNG 를 기화시킨 도시 가스의 송출 계획량으로 구성된다. 본 실시형태에서는, 당해 송출 계획량은, LNG (액체 상태) 의 체적으로 나타낸다.
탱크 초기 상태 정보는, 계획 대상 기간 T 의 개시 직전에 각 저장 탱크 (10) 에 저장되어 있는 LNG 의 체적 및 밀도의 각 초기값으로 구성되고, 체적 및 밀도의 각 초기값이 초기 저장량과 초기 저장 열량에 상당한다. 탱크 초기 상태 정보는, 각 저장 탱크 (10) 에 형성된 액량계 및 질량계에 의한 측정 결과를 취득하여, 자동적으로 또는 오퍼레이터의 수동 조작에 의해, 기억 수단 (3) 에 입력된다.
기억 수단 (3) 에는, 입력 정보 기억 공정 전에, 해결 대상인 운용 계획 문제를 구성하는 상기 서술한 제약 조건, 연속 변수, 이산 변수, 및 정수 등은, 미리 격납되어 있다. 또한, 해결 대상인 운용 계획 문제를 변경하는 경우에는, 요컨대, 대상으로 하는 LNG 저장 설비군이 상이한 경우에는, 제약 조건, 연속 변수, 이산 변수, 및 정수 등을 다시 설정한다.
다음으로, 단계 ＃2 이후에서, 단계 ＃1 에서 입력되어 기억 수단 (3) 에 보존되어 있는 입력 정보를 전제로 하여, 해결 처리 제어 수단 (6) 에 의해 제어되는 처리 순서에 기초하여 연산 처리 공정을 실행한다.
단계 ＃2 에 있어서, 연산 처리 수단 (2) 은, 상기 제약 조건 중, 예를 들어, 이송, 방출 및 쿨링에 관련된 제약 조건의 일부를 고려하지 않고, 고려의 대상이 되는 수용, 저장에 관련된 제약 조건과 이송, 방출 및 쿨링에 관련된 제약 조건의 다른 일부 중, 비선형식을 포함하는 비선형 제약 조건에 있어서 당해 비선형식을 선형 근사하고, 고려 대상 외의 제약 조건에 포함되는 비선형 제약 조건은 고려하지 않고, 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내고 있던 운용 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여, 당해 혼합 정수 선형 계획 문제를, 제 1 처리 수단 (4) 을 이용하여, 고려 대상으로서 선택한 제약 조건을 만족하고, 이하의 목적 함수를 최소화하는 실행 가능해로서, 수용 패턴, 방출 패턴, 이송 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및 저장 상태 천이를 도출한다 (제 1 연산 처리). 본 실시형태에서는, 당해 제 1 연산 처리에 의해, 수용 패턴의 최종해와, 방출 패턴, 이송 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및 저장 상태 천이의 잠정해를 얻는다. 이 때문에, 고려의 대상 외로 하는 제약 조건은, 수용 패턴의 최종해를 도출하는 데에 큰 영향을 주지 않는 제약 조건이 선택된다. 구체적으로, 어떤 제약 조건을 제외할지는, LNG 저장 설비군의 구성 및 개개의 구성 요소의 개수나 개개의 구성 요소의 속성 (크기나 성능 등) 등에 의존하지만, 이송에 관련된 제약 조건에서는, 예를 들어, 이송 라인 (12) 별로, 이송원이 되는 저장 탱크 (10) 와 이송선이 되는 저장 탱크 (10) 가 특정한 저장 탱크 (10) 에 고정되어 있는 것을 규정하는 제약 조건은 고려 대상으로 하는 것이 바람직하다. 또한, 방출에 관련된 제약 조건에서는, 예를 들어, 물량 제약에 관련된 제약 조건은 모두 고려하고, 열량 제약에 관련된 일부의 제약 조건만을 고려의 대상 외로 하는 것이 바람직하다.
또한, 제 1 처리 수단 (4) 은 당해 제 1 연산 처리와 후술하는 제 3 연산 처리 및 제 5 연산 처리의 제 1 해결 처리를 주지의 분지 한정법을 활용한 해결 알고리즘을 이용하여 해결하지만, 당해 제 1 해결 처리의 구체적인 내용에 대해서는, 본 발명의 본 취지는 아니기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.
제 1 연산 처리에서는, 선형 근사의 대상이 되는 비선형 제약 조건은, 상기 서술한 수학식 2 및 수학식 8 에 나타낸 LNG 의 질량에 관한 제약 조건 (질량 보존칙) 이다. 수학식 2 및 수학식 8 의 좌변, 및 우변의 각 항의 밀도 변수 q 와 체적 변수 v 의 곱으로 나타내는 비선형식은, 이하의 수학식 19 의 우변에 나타내는 선형식에 근사할 수 있다. 또한, 밀도 변수 q 와 체적 변수 v 의 기호 q 및 v 는, 수학식 2 및 수학식 8 의 각 밀도 변수와 각 체적 변수를 편의적으로 대표하고 있다.
수학식 19 의 우변의 q0 과 v0 은 정수이고, 각각 기준 밀도와 기준 체적을 나타내고 있으며, 밀도 변수 q 의 기준 밀도로부터의 변화와 체적 변수 v 의 기준 체적으로부터의 변화가 작다고 가정함으로써, 당해 2 개의 변화의 곱은 근사적으로 무시할 수 있다.
본 실시형태에서는, 목적 함수로서 이하의 수학식 20 에 나타내는 목적 함수 F 를 사용한다. 수학식 20 에 있어서, Pi 는, 소정의 감시 대상 항목의 소정의 기준치로부터의 괴리폭으로 나타내는 패널티이고, Ai 는 당해 패널티 Pi 를 가중 가산할 때의 무게 계수이다. 감시 대상 항목으로는, 상기 제약 조건에 있어서 변동 범위가 제한되어 있는 연속 변수, 예를 들어, 상기 수학식 1 부터 수학식 18 까지 예시한 제약 조건식 중, 부등식으로 나타내고 있는 제약 조건 중의 연속 변수나, 연속 변수, 이산 변수 또는 그 양방으로 나타내는 함수 등이 포함된다. 예를 들어, 감시 대상 항목의 일례로서, 각 방출 라인 (14) 의 시점 t 에서의 밀도의 계획 대상 기간 T 에 있어서의 평균 밀도, 각 방출 라인 (14) 의 각 시점 t 에서의 밀도, 계획 대상 기간 T 내에 발생하는 이송 횟수, 계획 대상 기간 T 내에 있어서의 이송량의 합계 등이 상정된다. 단, 단계 ＃2 의 제 1 연산 처리에서는, 이송 및 방출에 관련된 제약 조건의 일부 및 쿨링에 관련된 제약 조건에 대해서는 고려하지 않기 때문에, 이들 제약 조건에 관련된 패널티의 무게 계수는 0 또는 다른 것보다 작은 값으로 설정해도 된다.
단계 ＃3 에 있어서, 연산 처리 수단 (2) 은, 단계 ＃2 의 제 1 연산 처리로 얻어진 결과를 이용하여, 수용 패턴 및 이산 변수를 모두 고정시킴으로써, 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내고 있던 운용 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하여, 당해 연속 비선형 계획 문제를, 제 2 처리 수단 (5) 을 이용하여, 고려 대상으로서 선택한 제약 조건을 만족하고, 수학식 20 의 목적 함수를 최소화하는 실행 가능해로서, 저장 상태 천이의 새로운 잠정해를 도출한다 (제 2 연산 처리). 제 2 연산 처리에서는, 비선형식을 포함하는 제약 조건은 비선형식인 채로 선형 근사하지 않고 이용하고, 추가로, 제 1 연산 처리에서 고려 대상 외로서 제외된 제약 조건의 일부, 예를 들어, 방출에 관련된 제약 조건을 고려 대상으로서 추가한다. 이로써, 제 2 연산 처리에서는, 제 1 연산 처리에서 얻어진 저장 상태 천이의 잠정해보다 고정밀도의 잠정해가 얻어진다. 또한, 제 2 연산 처리에서는, 고려의 대상이 되는 제약 조건에 따라, 수학식 20 의 목적 함수에 있어서의 무게 계수 Ai 를 제 1 연산 처리시로부터 변경해도 된다.
또한, 제 2 처리 수단 (5) 은 당해 제 2 연산 처리와 후술하는 제 4 연산 처리 및 제 6 연산 처리의 제 2 해결 처리를 주지의 내점법을 활용한 해결 알고리즘을 이용하여 해결하지만, 당해 제 2 해결 처리의 구체적인 내용에 대해서는, 본 발명의 본 취지는 아니기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.
단계 ＃4 에 있어서, 연산 처리 수단 (2) 은, 단계 ＃2 ∼ 단계 ＃3 의 제 1 및 제 2 연산 처리로 얻어진 결과를 이용하여, 추가로, 고려의 대상이 되는 제약 조건 중, 비선형식을 포함하는 비선형 제약 조건에 있어서, 당해 비선형식을 선형 근사함으로써, 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내고 있던 운용 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여, 당해 혼합 정수 선형 계획 문제를, 제 1 처리 수단 (4) 을 이용하여, 고려 대상으로서 선택한 제약 조건을 만족하고, 수학식 20 의 함수를 최소화하는 실행 가능해로서, 방출 패턴과 쿨링 복원 패턴의 최종해와, 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출한다 (제 3 연산 처리). 제 3 연산 처리에서는, 방출 패턴과 쿨링 복원 패턴의 최종해를 얻기 위해서 방출 및 쿨링에 관련된 제약 조건을 모두 고려 대상으로 하고, 그 대신에, 제 2 연산 처리에서 고려한 이송에 관련된 제약 조건의 일부를 대상 외로서 제외하고, 고려의 대상이 되는 제약 조건을 조정하고, 혼합 정수 선형 계획 문제의 완화를 도모하였다. 제 3 연산 처리에서는, 제 2 연산 처리로 얻어진 보다 고정밀도의 저장 상태 천이의 잠정해를 사용하기 때문에, 고정밀도로 방출 패턴과 쿨링 복원 패턴의 최종해를 얻을 수 있고, 이송 패턴의 잠정해도, 제 1 연산 처리시보다 고정밀도화된다. 또한, 제 3 연산 처리에서는, 고려의 대상이 되는 제약 조건에 따라, 수학식 20 의 목적 함수에 있어서의 무게 계수 Ai 를 제 2 연산 처리시로부터 변경해도 된다.
단계 ＃5 에 있어서, 연산 처리 수단 (2) 은, 단계 ＃2 ∼ 단계 ＃4 의 제 1 내지 제 3 연산 처리로 얻어진 결과를 이용하여, 수용 패턴, 방출 패턴, 쿨링 복원 패턴 및 이산 변수를 모두 고정시킴으로써, 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내고 있던 운용 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하여, 당해 연속 비선형 계획 문제를, 제 2 처리 수단 (5) 을 이용하여, 고려 대상으로서 선택한 제약 조건을 만족하고, 수학식 20 의 목적 함수를 최소화하는 실행 가능해로서, 저장 상태 천이의 새로운 잠정해를 도출한다 (제 4 연산 처리). 제 4 연산 처리에서는, 비선형식을 포함하는 제약 조건은 비선형식인 채로 선형 근사하지 않고 이용하고, 또한, 제 3 연산 처리에서 고려 대상 외로서 제외된 제약 조건의 일부를 고려 대상으로서 추가한다. 이로써, 제 4 연산 처리에서는, 제 2 연산 처리로 얻어진 저장 상태 천이의 잠정해보다 고정밀도의 잠정해가 얻어진다. 또한, 제 4 연산 처리에서는, 고려의 대상이 되는 제약 조건에 따라, 수학식 20 의 목적 함수에 있어서의 무게 계수 Ai 를 제 3 연산 처리시로부터 변경해도 된다.
단계 ＃6 에 있어서, 연산 처리 수단 (2) 은, 단계 ＃2, 단계 ＃4 및 단계 ＃5 의 제 1, 제 3 및 제 4 연산 처리로 얻어진 결과를 이용하여, 추가로, 고려의 대상이 되는 제약 조건 중, 비선형식을 포함하는 비선형 제약 조건에 있어서, 당해 비선형식을 선형 근사함으로써, 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내고 있던 운용 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여, 당해 혼합 정수 선형 계획 문제를, 제 1 처리 수단 (4) 을 이용하여, 고려 대상으로서 선택한 제약 조건을 만족하고, 수학식 20 의 함수를 최소화하는 실행 가능해로서, 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출한다 (제 5 연산 처리). 제 5 연산 처리에서는, 이송 패턴의 새로운 잠정해를 얻기 위해서 이송에 관련된 제약 조건을 모두 고려 대상으로 하고 있다. 단, 단계 ＃6 에서는, 이미, 이송 패턴과 저장 상태 천이 이외에는 최종해가 얻어져 있기 때문에, 해결 대상의 혼합 정수 선형 계획 문제는 대폭 완화되어 있다. 또한, 제 5 연산 처리에 있어서도, 고려의 대상이 되는 제약 조건에 따라, 수학식 20 의 목적 함수에 있어서의 무게 계수 Ai 를 제 4 연산 처리시로부터 변경해도 된다. 제 5 연산 처리에서는, 제 4 연산 처리로 얻어진 보다 고정밀도의 저장 상태 천이의 잠정해를 사용하기 때문에, 고정밀도로 이송 패턴의 새로운 잠정해를 얻을 수 있다.
단계 ＃7 에 있어서, 연산 처리 수단 (2) 은, 단계 ＃2, 단계 ＃4 ∼ 단계 ＃6 의 제 1, 제 3 내지 제 5 연산 처리로 얻어진 결과를 이용하여, 수용 패턴, 방출 패턴, 쿨링 복원 패턴 및 이산 변수를 모두 고정시킴으로써, 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내고 있던 운용 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하여, 당해 연속 비선형 계획 문제를, 제 2 처리 수단 (5) 을 이용하여, 고려 대상으로서 선택한 제약 조건을 만족하고, 수학식 20 의 목적 함수를 최소화하는 실행 가능해로서, 이송 패턴과 저장 상태 천이의 최종해를 도출한다 (제 6 연산 처리). 제 6 연산 처리에서는, 비선형식을 포함하는 제약 조건은 비선형식인 채로 선형 근사하지 않고 사용한다. 이로써, 제 6 연산 처리에서는, 제 4 연산 처리로 얻어진 저장 상태 천이의 잠정해보다 고정밀도의 저장 상태 천이의 최종해가 얻어지고, 또한, 이송 패턴의 최종해가 얻어진다. 또한, 제 6 연산 처리에서는, 고려의 대상이 되는 제약 조건에 따라, 수학식 20 의 목적 함수에 있어서의 무게 계수 Ai 를 제 5 연산 처리시로부터 변경해도 된다.
다음으로, 단계 ＃8 에 있어서, 상기 단계 ＃1 ∼ 단계 ＃7 의 각 처리를 거쳐 얻어진 수용 패턴, 방출 패턴, 쿨링 복원 패턴, 이송 패턴, 및 저장 상태 천이의 최종해를 각각 소정의 출력 포맷으로 화면 표시 또는 프린트 출력한다.
수용 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및, 이송 패턴의 표 형식으로의 화면 표시예를 도 7 에 나타낸다. 도 7 에 나타내는 표시예에서는, 2 개의 에어리어 (A1 및 A2) 의 각 저장 탱크 (K101 ∼ K108, K201 ∼ K206) 를 1 행째 ∼ 14 행째에 배치하고, 30 일간의 계획 대상 기간 T 의 시점 t (t = 1 ∼ 30) 를 일 단위로 1 열째 ∼ 30 열째에 배치하고, 14 행 × 30 열의 표를 구성하고, 그 안에 수용 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및 이송 패턴을 표시하고 있다.
수용 패턴은, 저장 탱크 (10) 중, 특정한 시점 t 에서 수용 탱크가 되는 경우에, 당해 저장 탱크 (10) 를 나타내는 행과 당해 특정한 시점 t 를 나타내는 열의 교점에, 수용 탱크가 되는 것을 나타내는 기호 (예를 들어, ○ 표시) 를 적는다. 도 7 에 나타내는 예에서는, 예를 들어, 시점 t =1 에서 저장 탱크 (K201 과 K203) 가, 시점 t = 3 에서 저장 탱크 (K102 와 K103 과 K104) 가, 수용 탱크가 되는 것을 알 수 있다. 실제의 수용 조작에서는, 수용 패턴에 기초하여, 각 시점 t 에서, 선택된 수용 탱크에, 수용 계획으로 지정된 수용량의 LNG 를 수용한다. 또한, 복수의 수용 탱크가 선택된 경우에는, 수용 계획으로 지정된 수용량을 당해 수용 탱크 사이에 미리 결정된 수용량의 비율 (예를 들어, 등비율) 로 배분하여 수용을 실시한다.
쿨링 복원 패턴은, 저장 탱크 (10) 중, 특정한 시점 t 에서 쿨링 복원 탱크가 되는 경우에, 당해 저장 탱크 (10) 를 나타내는 행과 당해 특정한 시점 t 를 나타내는 열의 교점에, 쿨링 복원 탱크가 되는 것을 나타내는 기호 (예를 들어, ▲ 표시) 를 적는다. 도 7 에 나타내는 예에서는, 예를 들어, 시점 t =1 ∼ 15 에서 저장 탱크 (K107 과 K205) 가, 시점 t =16 ∼ 30 에서 저장 탱크 (K108 과 K204) 가, 쿨링 복원 탱크가 되는 것을 알 수 있다.
이송 패턴은, 저장 탱크 (10) 중, 특정한 시점 t 에서 이송원 탱크가 되는 경우에, 당해 저장 탱크 (10) 를 나타내는 행과 당해 특정한 시점 t 를 나타내는 열의 교점에, 이송선 탱크를 나타내는 탱크 번호를 적는다. 도 7 에 나타내는 예에서는, 예를 들어, 시점 t = 2 에서, 저장 탱크 (K103) 로부터 저장 탱크 (K204) 로, 저장 탱크 (K104) 로부터 저장 탱크 (K206) 로, 시점 t = 4 에서, 저장 탱크 (K104) 로부터 저장 탱크 (K108) 로, 각각 이송이 실시되는 것을 알 수 있다.
방출 패턴의 표 형식으로의 화면 표시예를 도 8 에 나타낸다. 도 8 에 나타내는 표시예에서는, 어느 1 개의 방출 라인 (14) 에 대한 방출 패턴으로서, 30 일간의 계획 대상 기간 T 의 시점 t (t = 1 ∼ 30) 를 일 단위로 1 행째 ∼ 30 행째에 배치하고, 각 행에, 대응하는 시점 t 에서 방출에 제공되는 저장 탱크 (10) 의 번호가 열거된다. 도 8 에 나타내는 예에서는, 예를 들어, 시점 t = 1 에서, 저장 탱크 (K103, K104, K106, K107) 가 방출원이 되는 저장 탱크 (10) 가 된다. 실제의 방출 조작에서는, 방출 패턴에 기초하여, 각 시점 t 에서, 선택된 방출원이 되는 저장 탱크 (10) 로부터 당해 1 개의 방출 라인 (14) 에 방출 가능 상태가 되어 있는 방출용 펌프 (16) 를, 예를 들어, 송출 계획량에 따라 등부하 혹은 펌프 능력에 비례한 방출량비로 가동시켜, LNG 의 방출을 실시한다. 여기서, 만일, 방출 가능 상태가 되어 있는 방출용 펌프 (16) 중의 1 대가 트립해도, 나머지 방출용 펌프 (16) 로, 송출 계획량을 조달할 수 있도록 방출 패턴은 도출되어 있다.
저장 상태 천이의 표시에 대해서는, 각 저장 탱크 (10) 의 저장량을 저장 탱크 (10) 별로, 가로축을 시점 t, 세로축을 저장량 (또는 탱크 액위) 으로 하여, 저장량 (또는 탱크 액위) 의 일 단위에서의 천이를 꺾은선 그래프로 표시한다. 또한, 당해 그래프 내에 각 저장 탱크 (10) 의 저장량의 상한치 및 하한치를 참고로 표시한다. 또한, 본 실시형태에서는, 저장 상태 천이 중, 각 저장 탱크 (10) 의 저장 밀도의 표시는 실시하지 않고, 당해 저장 밀도와 방출 패턴에 의해 정해지는 각 방출 라인 (14) 의 일 단위에서의 열량 천이를, 방출 라인 (14) 별로, 가로축을 시점 t, 세로축을 열량으로 하여 꺾은선 그래프로 표시한다. 또한, 당해 열량 천이의 그래프 내에, 제약 조건으로 사용한 상한치 및 하한치, 법정의 상한치 및 하한치를 참고로 표시한다.
이상 상세하게 설명한 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템 및 방법의 유용성을 확인하기 위하여, 본원의 출원인이 실제로 운용하고 있는 LNG 탱크에 대하여 과거 실제로 실시한 수용, 이송, 방출, 쿨링의 각 조작에 대하여, 동일한 입력 정보를 이용하여, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제가 되는 운용 계획 문제를 해결한 결과, 실현 가능해가 얻어지고 또한, 실제로 운용된 결과로부터, 이송에 드는 비용, 및 송출 열량의 기준 열량으로부터의 괴리폭이 작은 결과가 얻어졌다. 또한, 본 시스템 (1) 의 플랫폼으로서, 인텔사 제조의 Core i5 프로세서 (동작 주파수 2.4 GHz) 와 메모리 4 GB 를 탑재한 노트북형의 PC 를 사용한 경우, 계획 대상 기간 T 를 30 일로 하는 상기 운용 계획 문제의 해결 처리가, 변수의 총수가 수만 오더가 됨에도 불구하고, 15 분 정도에서 정상적으로 종료되었다.
이하에, 상기 실시형태의 변형예를 다른 실시형태로서 설명한다.
<1> 상기 실시형태에서는, 도 1 에 나타내는 바와 같이, 저장 탱크 (10) 의 일부에 있어서 수용을 실시하고, 도 2 에 나타내는 바와 같이, 수용 탱크 내의 LNG 를, 이송 라인 (12) 을 통하여 다른 저장 탱크 (10) 로 이송하는 경우를 상정하였지만, 모든 저장 탱크 (10) 에서 수용을 실시하고, 저장 탱크 (10) 사이에서 이송 라인 (12) 을 통하여 LNG 를 이송하는 경우가 없는 경우, 혹은 이송 조작이, 미리 고정된 이송 패턴으로 실시되는 경우에는, 상기 단계 ＃6 및 단계 ＃7 의 제 5 및 제 6 연산 처리는 불필요해진다. 따라서, 단계 ＃8 의 출력 처리에서는, 이송 패턴의 화면 표시 등은 실시하지 않는다. 또한, 이송 조작이, 미리 고정된 이송 패턴으로 실시되는 경우에는, 이송 패턴을 규정하는 이산 변수는 정수가 된다.
<2> 상기 실시형태에서는, 본 시스템 (1) 의 해결 대상이 되는 운용 계획 문제에 있어서, 상기 서술한 제 1 쿨링 형태를 상정하고, 쿨링 복원 패턴을 도출하는 경우를 설명하였지만, 당해 제 1 쿨링 형태 대신에, 상기 서술한 제 2 쿨링 형태를 상정한 경우에는, 쿨링 복원 패턴이 아니라, 쿨링 공급 탱크를 규정하는 쿨링 공급 패턴을 도출하게 된다. 또한, 상기 서술한 제 1 쿨링 형태와 제 2 쿨링 형태를 상정하는 경우에는, 쿨링 복원 패턴과 쿨링 공급 패턴의 양방을 도출한다. 또한, 제 2 쿨링 형태를 채용하는 경우에는, 별도로, 쿨링 복원량과 동일한 쿨링 공급량을 규정하는 연속 변수를 사용하는 것이 바람직하다.
또한, 쿨링이, 특정한 수용 탱크를 쿨링 공급 탱크의 후보로 하고, 당해 후보 중에서 선택된 쿨링 공급 탱크로부터 쿨링용 LNG 를 꺼내어, 이송 라인 (12) 을 경유하여, 저장 탱크 (10) 중의 선택된 쿨링 복원 탱크에 회수되는 경우에도, 쿨링 복원 패턴과 쿨링 공급 패턴의 양방을 겸비한 쿨링 패턴을 도출한다. 이 경우, 쿨링 패턴은, 이송 패턴과 유사하기 때문에, 이송 패턴을 규정하는 이산 변수와 동일한 변수를 별도로 형성하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 <1> 에서 나타내는 바와 같이, 이송 조작을 실시하지 않는 경우에는, 이송 라인 (12) 이 불필요하고, 본 시스템 (1) 의 해결 대상이 되는 운용 계획 문제에 있어서, 이송 라인 (12) 을 쿨링의 대상으로 할 필요가 없어지기 때문에, 이 경우에는, 쿨링 복원 패턴과 쿨링 공급 패턴의 어느 것도 도출의 필요가 없다. 또한, 이송 라인 (12) 이 존재하여 쿨링이 실시되는 경우에도, 쿨링 복원 패턴 혹은 쿨링 공급 패턴이 미리 고정되어 운용되는 경우에는, 고정된 쪽의 쿨링 복원 패턴 또는 쿨링 공급 패턴을 도출할 필요는 없다.
<3> 상기 실시형태에서는, 저장 탱크 (10) 가, 2 개의 에어리어 (A1, A2) 로 분산되어 설치되어 있는 경우를 상정하였지만, 저장 탱크 (10) 가, 2 이상의 에어리어로 분산되어 배치되고, 또한, 각 에어리어에 있어서 수용 탱크의 후보수가 많은 경우에는, 상기 단계 ＃2 의 제 1 연산 처리 전에, 수용 탱크의 에어리어만을 가결정하는 예비적인 연산 처리를 추가해도 된다. 이 경우, 예비적인 연산 처리는, 혼합 정수 비선형 계획 문제로 나타내고 있던 운용 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제 혹은 정수 계획 문제로 치환하여, 당해 혼합 정수 선형 계획 문제를, 제 1 처리 수단 (4) 을 이용하여, 고려 대상으로서 선택한 제약 조건을 만족하고, 수학식 20 에 나타내는 목적 함수를 최소화하는 실행 가능해로서, 수용 패턴, 방출 패턴, 이송 패턴, 쿨링 복원 패턴, 및 저장 상태 천이를 도출한다. 단, 제 1 연산 처리에서 고려의 대상으로 한 제약 조건 중의 비선형 제약 조건은 모두 고려의 대상 외로 하고, 제 1 연산 처리에서 고려의 대상으로 한 다른 제약 조건에 대해서도, 일부의 수용 및 저장에 관련된 제약 조건의 완화 또는 간략화를 실시한다. 당해 예비적인 연산 처리로 얻어진 수용 패턴에 의해 수용 에어리어를 고정시키고, 또한, 저장 상태 천이의 잠정해를 이용하여, 제 1 연산 처리에 있어서의 비선형 제약 조건의 선형 근사를 실시한다. 이 결과, 저장 탱크 (10) 의 수 혹은 에어리어의 수가 많은 경우 등에 있어서, 제 1 연산 처리를 보다 고정밀화할 수 있다.
<4> 상기 실시형태에서는, 상기 단계 ＃4 의 제 3 연산 처리를 거쳐, 모든 방출 라인 (14) 에 대한 방출 패턴의 최종해를 도출하는 경우를 설명하였지만, 제 3 연산 처리 전에, 제 3 연산 처리의 전처리로서 적어도 1 회의 제 1 해결 처리와 적어도 1 회의 제 2 해결 처리를 각각 실행하고, 당해 제 1 및 제 2 해결 처리의 결과를 반영시켜 제 3 연산 처리를 실행하도록 해도 된다.
예를 들어, 도 3 에 나타내는 바와 같이, 복수의 방출 라인 (14) 이, 에어리어 (A1, A2) 에 대응하여 구분되어 있는 경우에는, 방출 라인 (14) 별 방출 패턴을 에어리어에 따라 그룹화하고, 상기 단계 ＃4 의 제 3 연산 처리 전에, 1 개의 수용 에어리어에 대응하는 방출 라인 (14) 의 방출 패턴의 최종해와 다른 방출 패턴, 이송 패턴, 및 쿨링 복원 패턴의 잠정해를 도출하는 제 1 해결 처리 (제 3 연산 처리의 제 1 전처리) 와, 단계 ＃2 의 제 1 연산 처리로 얻어진 결과 (수용 패턴의 최종해) 와 당해 제 3 연산 처리의 제 1 전처리로 얻어진 결과 (일부의 방출 패턴의 최종해와 다른 방출 패턴, 이송 패턴, 및 쿨링 복원 패턴의 잠정해) 를 이용하여, 수용 패턴과 당해 일부의 방출 패턴 및 이산 변수 모두를 고정시킴으로써, 저장 상태 천이의 새로운 잠정해를 도출하는 제 2 해결 처리 (제 3 연산 처리의 제 2 전처리) 를 실행하고, 제 1 및 제 2 연산 처리로 도출한 각 잠정해 대신에, 제 3 연산 처리의 제 1 및 제 2 전처리로 도출한 최종해와 각 잠정해를 이용하여, 상기 단계 ＃4 의 제 3 연산 처리를 실시하도록 하는 것도 바람직하다.
또한, 제 3 연산 처리의 제 2 전처리 후에, 다른 제 1 해결 처리 혹은 제 2 해결 처리를 실행하고, 그들 제 1 또는 제 2 해결 처리의 결과도 반영시켜, 제 3 연산 처리를 실행하도록 해도 된다. 또한, 에어리어수가 3 이상인 경우에, 에어리어별 방출 패턴의 최종해를 차례로 도출하도록 해도 된다.
<5> 상기 실시형태에서는, 상기 단계 ＃6 의 제 5 연산 처리를 거쳐, 이송 패턴의 최종해를 도출하는 경우를 설명하였지만, 제 5 연산 처리 전에, 제 5 연산 처리의 전처리로서 적어도 1 회의 제 1 해결 처리와 적어도 1 회의 제 2 해결 처리를 각각 실행하고, 당해 제 1 및 제 2 해결 처리의 결과를 반영시켜 제 5 연산 처리를 실행하도록 해도 된다. 이 경우, 당해 제 5 연산 처리의 전처리로서의 제 1 해결 처리에서 고려하는 제약 조건은, 제 5 연산 처리의 제 1 해결 처리에서 고려하는 제약 조건보다, 특히 이송 조작에 관련된 제약 조건에 있어서 일부가 간략화 또는 고려하지 않고 완화된 것을 사용하는 것이 바람직하고, 또한, 당해 제 5 연산 처리의 전처리로서의 제 2 해결 처리에서 고려하는 제약 조건도, 제 6 연산 처리의 제 2 해결 처리에서 고려하는 제약 조건보다, 특히 이송 조작에 관련된 제약 조건에 있어서 일부가 간략화 또는 고려하지 않고 완화된 것을 사용하는 것이 바람직하다.
<6> 상기 실시형태에서는, 도출되는 방출 패턴은, 도 8 에 예시한 바와 같이, 단위 기간 (예를 들어, 1 일) 별 상기 송출 계획량에 대응한 각 방출 라인 (14) 에 LNG 의 방출을 실시하는 저장 탱크 (10) 를 규정하고 있다. 여기서, 입력 정보로서 접수하는 송출 계획 정보의 송출 계획량은, 1 일 단위가 아니라, 더욱 세분화된 단위 세분 기간 (예를 들어, 1 시간) 별 송출 계획량이어도 된다. 이 경우, 당해 1 시간 단위의 송출 계획량을 1 일 단위의 송출 계획량으로 집계함으로써, 1 일 단위의 방출 패턴을 도출할 수 있다.
또한, 단계 ＃4의 제 3 연산 처리로, 1 일 단위의 방출 패턴의 최종해를 도출하고, 단계 ＃5 의 제 4 연산 처리로, 당해 최종해를 반영한 저장 상태 천이의 새로운 잠정해를 도출한 후에, 제 4 연산 처리의 후처리로서, 이들 결과를 이용하여 도출한 방출 패턴에서의 1 시간 단위에서의 LNG 의 방출량을 도출하고, 방출용 펌프 (16) 의 가동 우선 순위를 결정하는 것도 바람직한 실시형태이다.
구체적으로는, 제 1 처리 수단 (4) 이, 1 일 단위의 방출 패턴에 기초하여 1 시간 단위의 송출 계획량에 대응하여 방출 조작을 실시한 경우에, 소정의 제약 조건을 1 시간 단위에서도 만족하는지를 확인하는 정수 계획 문제를 해결한다. 이 경우, 해결 알고리즘으로서, 다른 혼합 정수 선형 계획 문제와 달리, 열생성법을 사용한다. 당해 정수 계획 문제는, 방출 라인 (14) 별로, 도출한 방출 패턴을 주어진 경우의 방출용 펌프 (16) 의 가동 우선 순위를 결정하는 이산 변수를 도출하는 정수 계획 문제로서 구성한다. 제약 조건으로는, 예를 들어, 방출 조작에 있어서의 물량 제약 및 열량 제약의 제약 조건의 일부를 1 시간 단위로 사용한다. 목적 함수로서 당해 우선 순위로 방출용 펌프 (16) 를 가동시킨 경우에, 1 시간마다 각 방출 라인 (14) 에 LNG 의 방출을 실시하는 저장 탱크 (10) 와, 도출한 방출 패턴에 의해 정해지는 1 일 단위로 방출을 실시하는 저장 탱크 (10) 의 어긋남을 수치화한 것을 사용한다. 보다 구체적으로는, 우선 순위를 가정하여, 1 시간 단위에서의 각 저장 탱크 (10) 로부터의 방출량을 도출하고, 당해 방출량을 이용하여 상기 제약 조건의 판정을 실시하여, 제약 조건을 만족하는 것 중에서 목적 함수를 최소화하는 방출용 펌프 (16) 의 우선 순위를 도출한다.
도출된 방출용 펌프 (16) 의 우선 순위는, 1 시간 단위에서의 새로운 방출 패턴으로서, 1 일 단위의 방출 패턴과 치환된다. 단, 방출용 펌프 (16) 의 우선 순위가, 1 일 단위의 방출 패턴과 어긋남이 있는 경우에는, 당해 우선 순위에 기초하여, 제 3 및 제 4 연산 처리 또는 제 4 연산 처리를 재실행하고, 이들 재실행한 도출 결과를 반영시켜 상기 정수 계획 문제를 재차 실행하는 것이 바람직하다.
도 9 에, 방출용 펌프 (16) 의 우선 순위를 나타내는 방출 패턴의 표 형식으로의 화면 표시예를 나타낸다. 방출용 펌프 (16) 의 우선 순위는, 1 일 단위로 표시되어 있지만, 당해 우선 순위로, 1 시간 단위의 송출 계획량에 대응한 시간 단위에서의 방출 조작이 가능해진다. 도 9 에 나타내는 예에서는, 예를 들어, 시점 t = 1 에서, 방출용 펌프 (16) 는, Q105, Q107, Q113, Q115, Q106, Q108, Q116, Q114, Q111, Q112 의 차례로 가동한다. 시점 t = 1 의 경우, 방출용 펌프 (16) 를 Q105 부터 Q111 까지 가동시키면, 1 일 단위의 방출 패턴으로 규정되는 저장 탱크 (10) 의 K103, K104, K106, K107, K108 이 모두 방출원이 되고, 또한, Q112 까지 가동시켜도 동일하다.
이와 같이 방출용 펌프 (16) 의 가동 우선 순위를 결정함으로써, 시간 단위에서의 송출 계획량의 시간 변화에 대하여 방출용 펌프 (16) 의 가동 대수를 변화시켜 대응하는 것이 가능해진다. 예를 들어, 송출 계획량이 적은 경우에는, 적은 대수로 등부하 혹은 펌프 능력에 비례한 방출량비로 운전을 실시하고, 송출 계획량이 증가한 경우에는, 당해 우선 순위에 따라 가동 대수를 늘려 등부하 운전을 실시한다.
<7> 상기 실시형태에서는, 계획 대상 기간 T 의 운용 계획 문제의 해결 처리를, 당해 계획 대상 기간 T 에 대하여 독립적인 단독의 해결 처리로서 실행하는 경우를 상정하여 설명하였다. 그러나, 단독의 해결 처리의 경우에는, 계획 대상 기간 T 의 종료 시점 (t = 30) 의 근방에 있어서 특수해가 발생할 가능성이 있다. 이것은, 각 저장 탱크 (10) 의 LNG 의 초기 저장량과 초기 저장 열량을 포함하는 탱크 초기 상태 정보가 입력 정보로서 부여되기 때문에, 개시 시점 (t = 1) 측의 경계 조건은 존재하는 데에 반하여, 종료 시점 (t = 30) 측의 경계 조건이 존재하지 않기 때문이다. 그래서, 당해 특수해를 회피하기 위해서, 계획 대상 기간 T 의 종료 시점 (t = 30) 이 도래하기 전에, 예를 들어, 이미 20 일이 경과한 경우에는, 당해 경과 기간의 최종 시점 (t = 20) 에서, 다음 시점 (t = 21) 에서 시작되는 새로운 계획 대상 기간 T' 에 대하여, 이미 해결한 계획 대상 기간 T 의 시점 (t = 20) 에 있어서의 각 변수치를 초기 조건으로 하여, 계획 대상 기간 T' 에 대한 운용 계획 문제의 해결 처리를 실시하는 것도 바람직한 실시형태이다.
<8> 상기 실시형태에서는, 도 1 ∼ 도 3 에 예시한 LNG 저장 설비군을 참고로, 본 시스템의 해결 대상이 되는 저장 탱크 (10) 의 운용 계획 문제, 및, 본 시스템 (1) 에 의한 당해 운용 계획 문제의 해결 처리에 대하여 설명하였지만, LNG 저장 설비군을 구성하는 저장 탱크 (10), 이송 라인 (12), 이송용 펌프 (13), 방출 라인 (14), 방출용 펌프 (16) 등의 수, 배치, 및 상호 접속 관계 등은, 도 1 ∼ 도 3 에 예시한 것에 한정되는 것은 아니다. 또한, 계획 대상 기간 T, 단위 기간, 및 단위 세분 기간도, 상기 설명에서 예시한 것에 한정되는 것은 아니다.
<9> 상기 실시형태에서는, LNG 의 열량을 밀도로 변환하여 운용 계획 문제를 생성하였지만, 열량을 밀도로 변환하지 않고 그대로 규정하고, 질량에 관한 제약 조건을 열량에 관한 제약 조건으로서 기술하는 경우에도, 본 운용 계획 문제는 혼합 정수 비선형 계획 문제가 되기 때문에, 상기에서 설명한 해결 처리 순서를 응용해도 된다.
1 : 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템
2 : 연산 처리 수단
3 : 기억 수단
4 : 제 1 처리 수단
5 : 제 2 처리 수단
6 : 해결 처리 제어 수단
7 : 출력 수단
10 : 저장 탱크
11 : 운반 수단
12 : 이송 라인
13 : 이송용 펌프
14 : 방출 라인
15 : 송출선
16 : 방출용 펌프
A1, A2 : 에어리어
2 : 연산 처리 수단
3 : 기억 수단
4 : 제 1 처리 수단
5 : 제 2 처리 수단
6 : 해결 처리 제어 수단
7 : 출력 수단
10 : 저장 탱크
11 : 운반 수단
12 : 이송 라인
13 : 이송용 펌프
14 : 방출 라인
15 : 송출선
16 : 방출용 펌프
A1, A2 : 에어리어
Claims (34)
- 소정의 계획 대상 기간에 있어서의, 액화 천연 가스를 저장하는 복수의 저장 탱크 각각의 상기 액화 천연 가스의 초기 저장량과 초기 저장 열량을 포함하는 탱크 초기 상태 정보, 상기 액화 천연 가스의 복수의 수용 계획 (receiving schedule) 각각의 상기 액화 천연 가스의 수용 시기와 수용량과 수용 열량을 포함하는 수용 계획 정보, 및 1 또는 복수의 방출 라인 (discharging lines) 으로부터 상기 각 방출 라인에 대응하는 송출선에 상기 액화 천연 가스를 직접 혹은 기화시켜 송출하는 송출 계획에 있어서의 소정의 단위 기간별 송출 계획량을 포함하는 송출 계획 정보의 각 입력을 접수하고, 입력 정보로서 보존하고, 상기 저장 탱크로의 상기 액화 천연 가스의 수용 및 저장에 관련된 복수의 제약 조건, 및, 상기 저장 탱크로부터 상기 방출 라인으로의 상기 액화 천연 가스의 방출에 관련된 복수의 제약 조건을 격납하는 기억 수단과,
상기 입력 정보와 상기 제약 조건에 의해 혼합 정수 비선형 계획 문제로서 구성되는 적어도 상기 액화 천연 가스의 수용 및 방출의 각 조작에 관련된 상기 저장 탱크의 운용 계획 문제의 실현 가능해를, 컴퓨터의 연산 처리에 의해 해결하는 연산 처리 수단을 구비하여 구성되고,
상기 연산 처리 수단은, 혼합 정수 선형 계획 문제를 해결하는 제 1 처리 수단과, 연속 비선형 계획 문제를 해결하는 제 2 처리 수단을 구비하고, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 제약 조건 중의 비선형식을 포함하는 복수의 비선형 제약 조건의 각각에 대하여, 제 1 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여, 상기 제 1 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 계획 대상 기간 내에 있어서의 상기 수용 계획별 상기 액화 천연 가스의 수용의 대상이 되는 1 또는 복수의 상기 저장 탱크를 규정하는 수용 패턴과 상기 단위 기간별 상기 송출 계획량에 대응한 상기 액화 천연 가스의 방출을 실시하는 상기 저장 탱크를 규정하는 방출 패턴의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 1 해결 처리와,
상기 제약 조건 중의 이산 변수를 포함하는 복수의 이산형 제약 조건에 대하여, 제 2 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하고, 상기 제 2 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 2 해결 처리를, 각각 2 회 이상 실행하고,
2 회째 이후의 상기 제 1 해결 처리에 있어서, 상기 비선형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 2 해결 처리로 도출한 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해를 사용하여, 상기 제 1 완화 처리를 실시하고,
1 회째 이후의 상기 제 2 해결 처리에 있어서, 상기 이산형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 1 해결 처리로 도출한 상기 이산 변수를 이용하여 상기 제 2 완화 처리를 실시하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 상기 수용 패턴의 최종해, 상기 방출 패턴의 잠정해, 및 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해를 도출하는 제 1 연산 처리,
상기 제 1 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 새로운 잠정해를 도출하는 제 2 연산 처리,
상기 제 1 및 제 2 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 방출 패턴의 새로운 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 3 연산 처리, 및,
상기 제 1 내지 제 3 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 새로운 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 4 연산 처리를, 순차적으로 실행하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 2 항에 있어서,
상기 복수의 저장 탱크의 특정한 저장 탱크 사이가 이송 라인으로 연결되고, 상기 액화 천연 가스를 상호간에 이송 가능하게 구성되어 있는 경우에 있어서,
상기 기억 수단은, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제의 제약 조건으로서, 추가로, 상기 저장 탱크 사이의 상기 액화 천연 가스의 이송에 관련된 복수의 제약 조건을 격납하고,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 이송에 관련된 제약 조건의 적어도 일부를 고려하지 않고 상기 제 1 내지 제 4 연산 처리를 순차적으로 실행함으로써, 상기 제 1 연산 처리에 있어서, 추가로, 상기 계획 대상 기간 내에 있어서의 상기 액화 천연 가스의 이송을 실시하는 상기 특정한 저장 탱크를 규정하는 이송 패턴의 잠정해를 도출하고, 상기 제 3 연산 처리에 있어서, 추가로, 상기 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출하고,
상기 제 1 내지 제 4 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 이송에 관련된 제약 조건을 고려하여, 상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출하는 제 5 연산 처리와,
상기 제 1 내지 제 5 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 이송에 관련된 제약 조건을 고려하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 최종해와 상기 이송 패턴의 최종해를 도출하는 제 6 연산 처리를 실행하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 4 항에 있어서,
상기 제 1 완화 처리에 있어서, 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 밀도와 체적의 곱의 비선형식으로 나타내는 상기 액화 천연 가스의 질량이, 기준 밀도를 계수로 하는 체적항과 기준 체적을 계수로 하는 밀도항과 정수항으로 이루어지는 1 차 다항식에 선형 근사되는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리에 있어서, 상기 연속 변수와 상기 이산 변수 중의 적어도 1 개의 변수에 의해 규정되는 감시 대상 항목의 소정의 기준치로부터의 괴리폭을 패널티로 하고, 1 또는 복수의 상기 패널티를 가중 가산한 목적 함수를 최소화하는 실현 가능해로서, 상기 최종해 및 상기 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 제 1 및 제 2 해결 처리의 적어도 1 개에 있어서, 상기 패널티의 1 개로서, 상기 방출 라인별 소정 기간에 있어서의 송출된 상기 액화 천연 가스의 평균 열량과 소정의 기준 열량 사이의 괴리폭이 포함되는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 기억 수단은, 추가로, 상기 소정의 단위 기간을 세분화한 단위 세분 기간별 송출 계획량을 포함하는 상세 송출 계획 정보의 입력을 접수하고, 상기 입력 정보로서 보존하고,
상기 연산 처리 수단은, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 각각 적어도 2 회 실행하여 상기 수용 패턴과 상기 방출 패턴의 최종해를 도출한 후, 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 상세 송출 계획 정보를 포함하는 상기 입력 정보가 주어지고, 상기 단위 세분 기간별 및 상기 저장 탱크별 방출량을 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방출 패턴은, 상기 방출 라인별로, 상기 저장 탱크와 당해 방출 라인 사이에 개재된 방출용 펌프 중, 상기 액화 천연 가스의 방출에 사용하는 1 또는 복수의 상기 방출용 펌프를 규정하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 이미 개시된 미종료의 제 1 상기 계획 대상 기간의 미경과 기간의 선두로부터 개시되는 제 2 상기 계획 대상 기간에 대한 상기 제 1 및 제 2 해결 처리에 있어서, 초기 조건으로서, 제 1 상기 계획 대상 기간의 경과 기간의 최종 시점에 있어서의 처리 결과를 사용하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제약 조건에, 상기 저장 탱크에 조성이 상이한 상기 액화 천연 가스를 저장하는 경우에 발생하는 층상화를 방지하기 위한 제약 조건이 포함되는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 7 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 9 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 10 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 연산 처리 수단은, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 시스템. - 소정의 계획 대상 기간에 있어서의, 액화 천연 가스를 저장하는 복수의 저장 탱크 각각의 상기 액화 천연 가스의 초기 저장량과 초기 저장 열량을 포함하는 탱크 초기 상태 정보, 상기 액화 천연 가스의 복수의 수용 계획 (receiving schedule) 각각의 상기 액화 천연 가스의 수용 시기와 수용량과 수용 열량을 포함하는 수용 계획 정보, 및 1 또는 복수의 방출 라인 (discharging lines) 으로부터 상기 각 방출 라인에 대응하는 송출선에 상기 액화 천연 가스를 직접 혹은 기화시켜 송출하는 송출 계획에 있어서의 소정의 단위 기간별 송출 계획량을 포함하는 송출 계획 정보의 각 입력을 접수하고, 입력 정보로서 소정의 기억 수단에 보존하는 입력 정보 기억 공정과,
상기 입력 정보, 상기 저장 탱크로의 상기 액화 천연 가스의 수용 및 저장에 관련된 복수의 제약 조건, 및 상기 저장 탱크로부터 상기 방출 라인으로의 상기 액화 천연 가스의 방출에 관련된 복수의 제약 조건에 의해 혼합 정수 비선형 계획 문제로서 구성되는 적어도 상기 액화 천연 가스의 수용 및 방출의 각 조작에 관련된 상기 저장 탱크의 운용 계획 문제의 실현 가능해를, 컴퓨터의 연산 처리에 의해 해결하는 연산 처리 공정을 갖고,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 제약 조건 중의 비선형식을 포함하는 복수의 비선형 제약 조건의 각각에 대하여, 제 1 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 혼합 정수 선형 계획 문제로 치환하여, 제 1 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 계획 대상 기간 내에 있어서의 상기 수용 계획별 상기 액화 천연 가스의 수용의 대상이 되는 1 또는 복수의 상기 저장 탱크를 규정하는 수용 패턴과 상기 단위 기간별 상기 송출 계획량에 대응한 상기 액화 천연 가스의 방출을 실시하는 상기 저장 탱크를 규정하는 방출 패턴의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 1 해결 처리와,
상기 제약 조건 중의 이산 변수를 포함하는 복수의 이산형 제약 조건에 대하여, 제 2 완화 처리를 실시하고, 상기 혼합 정수 비선형 계획 문제를 연속 비선형 계획 문제로 치환하고, 제 2 처리 수단을 이용하여 해결하고, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 2 해결 처리를, 각각 2 회 이상 실행하고,
2 회째 이후의 상기 제 1 해결 처리에 있어서, 상기 비선형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 2 해결 처리로 도출한 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해를 사용하여, 상기 제 1 완화 처리를 실시하고,
1 회째 이후의 상기 제 2 해결 처리에 있어서, 상기 이산형 제약 조건의 적어도 일부에 대하여, 직전의 상기 제 1 해결 처리로 도출한 상기 이산 변수를 이용하여 상기 제 2 완화 처리를 실시하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 상기 수용 패턴의 최종해, 상기 방출 패턴의 잠정해, 및 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 잠정해를 도출하는 제 1 연산 처리,
상기 제 1 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 새로운 잠정해를 도출하는 제 2 연산 처리,
상기 제 1 및 제 2 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 방출 패턴의 새로운 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 3 연산 처리, 및,
상기 제 1 내지 제 3 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 새로운 잠정해 또는 최종해를 도출하는 제 4 연산 처리를, 순차적으로 실행하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 19 항에 있어서,
상기 복수의 저장 탱크의 특정한 저장 탱크 사이가 이송 라인으로 연결되고, 상기 액화 천연 가스를 상호간에 이송 가능하게 구성되어 있는 경우에 있어서,
상기 혼합 정수 비선형 계획 문제의 제약 조건으로서, 추가로, 상기 저장 탱크 사이의 상기 액화 천연 가스의 이송에 관련된 복수의 제약 조건이 포함되고,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보가 주어지고,
상기 이송에 관련된 제약 조건의 적어도 일부를 고려하지 않고 상기 제 1 내지 제 4 연산 처리를 순차적으로 실행함으로써, 상기 제 1 연산 처리에 있어서, 추가로, 상기 계획 대상 기간 내에 있어서의 상기 액화 천연 가스의 이송을 실시하는 상기 특정한 저장 탱크를 규정하는 이송 패턴의 잠정해를 도출하고, 상기 제 3 연산 처리에 있어서, 추가로, 상기 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출하고,
상기 제 1 내지 제 4 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 이송에 관련된 제약 조건을 고려하여, 상기 제 1 해결 처리를 실행하여, 적어도 상기 이송 패턴의 새로운 잠정해를 도출하는 제 5 연산 처리와,
상기 제 1 내지 제 5 연산 처리를 거쳐 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 이송에 관련된 제약 조건을 고려하여, 상기 제 2 해결 처리를 실행하여, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장량 및 저장 열량의 천이의 최종해와 상기 이송 패턴의 최종해를 도출하는 제 6 연산 처리를 실행하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 21 항에 있어서,
상기 제 1 완화 처리에 있어서, 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 밀도와 체적의 곱의 비선형식으로 나타내는 상기 액화 천연 가스의 질량이, 기준 밀도를 계수로 하는 체적항과 기준 체적을 계수로 하는 밀도항과 정수항으로 이루어지는 1 차 다항식에 선형 근사되는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정의 상기 제 1 및 제 2 해결 처리에 있어서, 상기 연속 변수와 상기 이산 변수 중의 적어도 1 개의 변수에 의해 규정되는 감시 대상 항목의 소정의 기준치로부터의 괴리폭을 패널티로 하고, 1 또는 복수의 상기 패널티를 가중 가산한 목적 함수를 최소화하는 실현 가능해로서, 상기 최종해 및 상기 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 23 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정의 상기 제 1 및 제 2 해결 처리의 적어도 1 개에 있어서, 상기 패널티의 1 개로서, 상기 방출 라인별 소정 기간에 있어서의 송출된 상기 액화 천연 가스의 평균 열량과 소정의 기준 열량 사이의 괴리폭을 포함하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 입력 정보 기억 공정에 있어서, 추가로, 상기 소정의 단위 기간을 세분화한 단위 세분 기간별 송출 계획량을 포함하는 상세 송출 계획 정보의 입력을 접수하고, 상기 입력 정보로서 보존하고,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 각각 적어도 2 회 실행하여 상기 수용 패턴과 상기 방출 패턴의 최종해를 도출한 후, 도출된 상기 최종해와 가장 가까운 상기 각 잠정해에 기초하여, 상기 상세 송출 계획 정보를 포함하는 상기 입력 정보가 주어지고, 상기 단위 세분 기간별 및 상기 저장 탱크별 방출량을 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방출 패턴은, 상기 방출 라인별로, 상기 저장 탱크와 당해 방출 라인 사이에 개재된 방출용 펌프 중, 상기 액화 천연 가스의 방출에 사용하는 1 또는 복수의 상기 방출용 펌프를 규정하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 이미 개시된 미종료의 제 1 상기 계획 대상 기간의 미경과 기간의 선두로부터 개시되는 제 2 상기 계획 대상 기간에 대한 상기 제 1 및 제 2 해결 처리에 있어서, 초기 조건으로서, 제 1 상기 계획 대상 기간의 경과 기간의 최종 시점에 있어서의 처리 결과를 사용하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제약 조건에, 상기 저장 탱크에 조성이 상이한 상기 액화 천연 가스를 저장하는 경우에 발생하는 층상화를 방지하기 위한 제약 조건이 포함되는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 23 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 24 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 25 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 26 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 27 항에 있어서,
상기 연산 처리 공정에 있어서, 상기 입력 정보 및 상기 제약 조건에 포함되는 상기 액화 천연 가스의 열량 대신에 상기 열량에 근사적으로 환산 가능한 상기 액화 천연 가스의 밀도를 이용하여, 상기 제 1 및 제 2 해결 처리를 실행하고, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 저장 열량의 천이의 잠정해 대신에, 상기 각 저장 탱크의 상기 액화 천연 가스의 밀도의 천이의 잠정해를 도출하는 것을 특징으로 하는 저장 탱크 운용 계획 도출 방법. - 제 28 항에 있어서,
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| CN104200293B (zh) * | 2014-09-28 | 2017-10-17 | 清华大学 | 基于连续时间的炼油厂全厂调度优化的方法及系统 |
| US11953865B2 (en) | 2015-04-23 | 2024-04-09 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | HVAC controller with predictive cost optimization |
| US10761547B2 (en) * | 2015-04-23 | 2020-09-01 | Johnson Controls Technology Company | HVAC controller with integrated airside and waterside cost optimization |
| US10061569B2 (en) * | 2015-07-29 | 2018-08-28 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for solving a mixed integer programming problem |
| FI129132B (en) * | 2017-04-10 | 2021-08-13 | Nippon Yusen Kk | Tank condition assessment method and tank condition assessment program |
| JP6872982B2 (ja) * | 2017-06-09 | 2021-05-19 | 三菱電機株式会社 | エネルギー需給計画装置 |
| JP2022525381A (ja) * | 2019-03-27 | 2022-05-13 | 横河電機株式会社 | 処理装置、処理方法、および、処理プログラム |
| WO2021154613A1 (en) * | 2020-01-30 | 2021-08-05 | Optumsoft, Inc. | Automatic generation of control decision logic for complex engineered systems from dynamic physical model |
| US20220366360A1 (en) * | 2021-04-30 | 2022-11-17 | Aspen Technology, Inc. | Optimization of Large-scale Industrial Value Chains |
| JP7121180B1 (ja) | 2021-11-24 | 2022-08-17 | 大阪瓦斯株式会社 | タンク運用計画導出システム及びタンク運用計画導出方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003130296A (ja) | 2001-10-29 | 2003-05-08 | Osaka Gas Co Ltd | Ｌｎｇ管理システム及びその課金システム |
| JP2005263486A (ja) | 2004-02-16 | 2005-09-29 | Showa Denko Kk | 受け入れ設備の制御方法 |
| JP2010523924A (ja) | 2006-03-31 | 2010-07-15 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 液化天然ガス（ｌｎｇ）プロセスの調整および最適化のためのシステムおよび方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3998611B2 (ja) * | 2003-08-12 | 2007-10-31 | 富士通テン株式会社 | 記録媒体再生装置 |
| JP2007210699A (ja) * | 2006-02-07 | 2007-08-23 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 物資を供給者から調達して需要者に配送する計画を作成するシステム |
| US8494976B2 (en) * | 2006-05-31 | 2013-07-23 | Exxonmobil Research And Engineering Company | System for optimizing transportation scheduling and inventory management of bulk product from supply locations to demand locations |
| GB0704616D0 (en) * | 2007-03-09 | 2007-04-18 | Univ Manchester | Chemical processing system |
| US8600717B2 (en) * | 2009-05-14 | 2013-12-03 | Schlumberger Technology Corporation | Production optimization for oilfields using a mixed-integer nonlinear programming model |
| EP2446328A4 (en) * | 2009-06-24 | 2014-10-15 | Exxonmobil Res & Eng Co | TOOLS TO FACILITATE TRANSPORT LOGISTICS OF PETROLEUM PRODUCTS |
| US8727821B2 (en) * | 2010-05-07 | 2014-05-20 | Daewoo Shipbuilding & Marine Engineering Co., Ltd. | Apparatus and method for generating electricity in liquefied natural gas carrier |
| US8880202B2 (en) * | 2010-07-09 | 2014-11-04 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Optimization system using an iteratively coupled expert engine |
| US9335748B2 (en) * | 2010-07-09 | 2016-05-10 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Energy management system |
-
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003130296A (ja) | 2001-10-29 | 2003-05-08 | Osaka Gas Co Ltd | Ｌｎｇ管理システム及びその課金システム |
| JP2005263486A (ja) | 2004-02-16 | 2005-09-29 | Showa Denko Kk | 受け入れ設備の制御方法 |
| JP2010523924A (ja) | 2006-03-31 | 2010-07-15 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 液化天然ガス（ｌｎｇ）プロセスの調整および最適化のためのシステムおよび方法 |
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