KR101888255B1 - 열원 운전 지원 장치 및 방법 - Google Patents

열원 운전 지원 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101888255B1
KR101888255B1 KR1020160141041A KR20160141041A KR101888255B1 KR 101888255 B1 KR101888255 B1 KR 101888255B1 KR 1020160141041 A KR1020160141041 A KR 1020160141041A KR 20160141041 A KR20160141041 A KR 20160141041A KR 101888255 B1 KR101888255 B1 KR 101888255B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
heat source
priority
constraint condition
operation plan
driving
Prior art date
Application number
KR1020160141041A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170049438A (ko
Inventor
준야 니시구치
유키 우노
히로시 무라타
아키히로 스즈야마
료헤이 요코야마
Original Assignee
아즈빌주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아즈빌주식회사 filed Critical 아즈빌주식회사
Publication of KR20170049438A publication Critical patent/KR20170049438A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101888255B1 publication Critical patent/KR101888255B1/ko

Links

Images

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/30Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/50Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/61Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication using timers
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/62Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/62Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63Electronic processing
    • F24F11/65Electronic processing for selecting an operating mode
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/62Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63Electronic processing
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00Control or safety arrangements
    • F24F11/62Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63Electronic processing
    • F24F11/64Electronic processing using pre-stored data
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24FAIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00Control inputs relating to system states
    • F24F2140/50Load

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)

Abstract

열원 시스템에 대한 각종 요청에 대응하면서, 최적 운전 계획과 대수 제어의 연휴를 실현한다.
제약 조건 설정부(16C)가, 운전 우선 순위 테이블(15E)에 기초하여, 후보에 있어서의 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 나타내는 조건과, 후보 중 어느 하나의 후보를 배타적으로 채용하기 위한 조건을 운전 우선 순위 제약 조건으로서 정식화하여, 제약 조건 중 하나로서 설정하고, 운전 계획 특정부(16D)가, 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 제약 조건 하에서 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하고, 운전 지원 출력부(16E)가, 특정된 최적 운전 계획과, 그 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 후보로서 채용된 운전 우선 순위로 이루어지는 대수 제어용 우선 순위를, 열원 시스템에 관한 운전 지원 정보로서 출력한다.

Description

열원 운전 지원 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SUPPORTING OPERATION OF HEAT SOURCE}
본 발명은 열원 시스템에 마련된 복수의 열원 기기에 관한 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 열원 운전 지원 기술에 관한 것이다.
최근, 업무용 건물의 공조 시스템에서는, 비상 시를 상정한 다양한 에너지원을 이용하는 열원 시스템의 도입이 진행되고 있다. 그러나, 전력이나 가스에는, 사용량에 따른 종량 과금 외에, 피크 사용량이나 평준화 등의 기준으로 연간에 걸친 에너지 계약이 정해져 있고, 이들 계약과 에너지 절약·절전을 감안하여, 기기의 운전을 행하는 것은, 빌딩 관리자에게 있어서 많은 수고를 요한다.
종래, 기존 열원 기기의 운전을 적정화하는 최적 운전 계획은, 혼합 정수 선형 계획 문제로서의 정식화가 확립되고, 실현장에 있어서의 유효성도 확인되어 있다.
예컨대, 특허문헌 1은, 수리 계획법이 목적 함수를 최소로 하는 연산(최적화)을 행하는 것에 착안하여, 경제성, 에너지 절약성, 환경 보전, 제어성 등을 고려한 목적 함수를 설정하고, 그 해를 얻도록 한 것이다. 또한, 열원 기기의 발진·정지를 0/1의 값을 취하는 정수 변수로 맞춤으로써, 최적 운전 스케줄 문제를 혼합 정수 선형 계획법에 따라 정식화한 것이다.
특허문헌 1: 일본 특허 공개 제2004-317049호 공보
공조 시스템에 있어서의 열원 설비의 제일의적인 역할로서는, 실내측에서 요구된 열량의 공급이며, 예측 부하를 바탕으로 최적 운전 계획이 구해졌다고 해도, 순간의 부하 변동에 대해서는 비교적 빠른 제어 주기의 컨트롤러로 대응할 필요가 있다.
이러한 요청에 대하여 도입되는 대수 제어는, 미리 설정된 우선 순위 테이블에 따라, 부하 열량 또는 부하 유량이 임계값을 넘었다면 우선 순위가 높은 순으로 기동시키고, 하회하면 우선 순위가 낮은 순으로 정지를 행함으로써, 수초 단위의 빠른 제어가 특징이다.
따라서, 실운용에 있어서, 급격한 부하 변동에 대응하기 위해서는, 최적 운전 계획과 대수 제어의 연휴가 불가결하다. 그러나, 일반적인 최적 운전 계획은, 예컨대 1시간 정도의 기간마다 설정된 열원 기기에 관한 서로 독립된 기동·정지 정보로 구성되어 있고, 이러한 최적 운전 계획으로부터 대수 제어를 위한 우선 순위(기동 순위)를 특정하는 것은 어렵다.
한편, 전술한 특허문헌 1에서는, 이러한 최적 운전 계획과 대수 제어의 연휴예로서, 최적 운전 계획에서 결정한 운전 시간이 길수록 발진·정지 우선 순위를 높게 한 우선 순위를, 대수 제어에 부여하여 연휴하는 방법이 제안되어 있다.
그러나, 이러한 연휴 방법에 따르면, 최적 운전 계획으로 결정한 결과와 대수 제어에 의한 실제의 운전이 동떨어져 버려, 경제성, 에너지 절약성, 환경 보전 등, 열원 시스템에 대한 각종 요청에 대응할 수 없다고 하는 문제점이 있었다.
본 발명은 이러한 과제를 해결하기 위한 것으로, 열원 시스템에 대한 각종 요청에 대응하면서, 최적 운전 계획과 대수 제어의 연휴를 실현할 수 있는 열원 운전 지원 기술을 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.
이러한 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 열원 운전 지원 장치는, 열원 시스템에 관한 목적 함수 및 제약 조건을 정식화하여, 상기 열원 시스템에 마련된 복수의 열원 기기에 관한 운전 계획으로서, 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 열원 운전 지원 장치로서, 상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 규정한 후보가 복수 등록되어 있는 운전 우선 순위 테이블을 기억하는 기억부와, 상기 운전 우선 순위 테이블에 기초하여, 상기 후보에 있어서의 상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 나타내는 조건과, 상기 후보 중 어느 하나의 후보를 배타적으로 채용하기 위한 조건을 운전 우선 순위 제약 조건으로서 정식화하여, 상기 제약 조건 중 하나로서 설정하는 제약 조건 설정부와, 상기 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 운전 계획 특정부와, 상기 운전 계획 특정부에서 특정된 상기 최적 운전 계획과, 상기 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 상기 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 상기 후보로서 채용된 상기 운전 우선 순위로 이루어지는 대수 제어용 우선 순위를, 상기 열원 시스템에 관한 운전 지원 정보로서 출력하는 운전 지원 출력부를 구비하고 있다.
또한, 본 발명에 따른 상기 열원 운전 지원 장치의 일구성예는, 상기 운전 우선 순위 테이블을 나타내는 집합(S) 중, 후보(i)의 기동 순위(j)에 관한 열원 기기를 S[i, j]로 하고, 후보(i)에 관한 채용/비채용(유효/무효)을 나타내는 0-1 변수를 γi로 하고, 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)에 관한 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 δm,k로 하고, 후보(i) 중 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)에 관한 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 ξi,m,k로 한 경우, 상기 운전 우선 순위 제약 조건이, 후술하는 식 (18)∼식 (22)로 나타나는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 상기 열원 운전 지원 장치의 일구성예는, 상기 운전 우선 순위 테이블이, 적어도 운전 기간, 냉난방, 부하량 중 어느 하나에 따라 선택되는 상기 열원 시스템의 운전 모드마다, 상기 후보가 등록된 복수의 운전 모드별 테이블을 포함하고, 상기 제약 조건 설정부는, 임의의 운전 모드에 있어서의 상기 최적 운전 계획을 특정하는 경우, 상기 운전 모드에 대응하는 상기 운전 모드별 테이블에 기초하여 운전 우선 순위 제약 조건을 설정하도록 한 것이다.
또한, 본 발명에 따른 열원 운전 지원 방법은, 열원 시스템에 관한 목적 함수 및 제약 조건을 정식화하여, 상기 열원 시스템에 마련된 복수의 열원 기기에 관한 운전 계획으로서, 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따른 특정하는 열원 운전 지원 방법으로서, 상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 규정한 후보가 복수 등록되어 있는 운전 우선 순위 테이블을 기억부에서 기억하는 기억 단계와, 상기 운전 우선 순위 테이블에 기초하여, 상기 후보에 있어서의 상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 나타내는 조건과, 상기 후보 중 어느 하나의 후보를 배타적으로 채용하기 위한 조건을 운전 우선 순위 제약 조건으로서 정식화하여, 상기 제약 조건 중 하나로서 설정하는 제약 조건 설정 단계와, 상기 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 운전 계획 특정 단계와, 상기 운전 계획 특정 단계에서 특정된 상기 최적 운전 계획과, 상기 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 상기 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 상기 후보로서 채용된 상기 운전 우선 순위로 이루어지는 대수 제어용 우선 순위를, 상기 열원 시스템에 관한 운전 지원 정보로서 출력하는 운전 지원 출력 단계를 구비하고 있다.
본 발명에 따르면, 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 후보로서 채용된 운전 우선 순위가 대수 제어용 우선 순위로서 이용되게 된다. 이 때문에, 최적 운전 계획에 기초한 계획 운전과 기동과 같은 순서에 따라, 대수 제어 시에 열원 기기를 발진·정지 제어할 수 있어, 열원 시스템에 대한 각종 요청에 대응하면서, 최적 운전 계획과 대수 제어의 연휴를 실현하는 것이 가능해진다. 따라서, 급격한 부하 변동에 대해서도, 장기적인 에너지 계약 등을 고려한 최적의 열원의 분담을 실현하는 것이 가능해진다.
도 1은 열원 운전 지원 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 열원 시스템의 구성예이다.
도 3은 도 2의 열원 기기에 관한 파라미터표이다.
도 4는 열원 시스템에 있어서의 에너지 수급예이다.
도 5는 운전 우선 순위 테이블의 구성예이다.
도 6은 열원 운전 지원 장치의 최적 운전 계획 특정 처리를 나타내는 흐름도이다.
도 7은 운전 우선 순위 제약 조건의 적용 유무에 따른 목적 함수값의 비교를 나타내는 설명도이다.
도 8은 운전 우선 순위 제약 조건의 적용 유무에 따른 최적 운전 계획의 비교를 나타내는 설명도이다.
다음에, 본 발명의 일실시형태에 대해서 도면을 참조하여 설명한다.
[열원 운전 지원 장치]
먼저, 도 1을 참조하여, 본 발명의 일실시형태에 따른 열원 운전 지원 장치(10)에 대해서 설명한다. 도 1은 열원 운전 지원 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
이 열원 운전 지원 장치(10)는, 전체로서 서버 장치나 퍼스널 컴퓨터 등의 정보 처리 장치로 이루어지고, 열원 시스템(20)에 관한 목적 함수 및 제약 조건을 정식화하여, 열원 시스템(20)에 마련된 복수의 열원 기기에 관한 운전 계획으로서, 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 기능을 가지고 있다.
열원 시스템(20)은, 빌딩 등의 공조 시스템으로 이용되며, 히트 펌프, 열 교환기, 코제너레이션, 또한 제네링크 등의 각종 열원 기기를 복수 구비하는 열원 시스템이다.
도 2는 열원 시스템의 구성예이다. 도 3은 도 2의 열원 기기에 관한 파라미터표이다. 이들은 열원 시스템의 일례이며, 본 실시형태는 이 구성에 한정되는 것이 아니다.
도 2 및 도 3의 구성예에 있어서, 구입한 전력이, 냉방용 히트 펌프 HPC(Heatpump for cooling: 2대)와 난방용 히트 펌프 HPH(Heat pump for heating: 2대)에 공급되고 있고, 구입한 천연 가스가, 코제너레이션 CGS(Cogeneration: 1대), 냉방용 제네링크 GLC(Genelink for cooling: 2대) 및 난방용 제네링크 GLH(Genelink for heating: 2대)에 공급되고 있다.
또한, 코제너레이션으로부터의 배열(排熱)이, 냉방용 배열 투입형 제네링크 GLX(Genelink with exhaust heat for cooling: 2대)와, 열 교환기 HEX(Heat exchanger for heating: 1대)에 공급되고 있다. 또한, 코제너레이션에서 생성된 전력이, 구입한 전력의 일부로서 재이용되고, HPC나 HPH 외에, 공조 설비의 전력 수요(공조 이외)에 대하여 공급되고 있다.
한편, HPC, GLX, GLC로부터 출력된 냉수는, 공조 설비의 냉수 수요에 대하여 공급되고 있고, HPH, GLH, HEX로부터 출력된 온수는, 공조 설비의 온수 수요에 대하여 공급되고 있다.
열원 운전 제어 시스템(30)은, 산업용의 컨트롤러로 이루어지며, 열원 운전 지원 장치(10)로 특정된 대수 제어용 우선 순위로 이루어지는 운전 지원 정보나, 이 운전 지원 정보에 기초하여 오퍼레이터가 작성한 운전 지원 정보에 기초하여, 대수 제어 등, 열원 시스템(20)의 각 열원 기기에 관한 각종의 운전 제어를 행하는 기능을 가지고 있다.
상위 장치(40)는, 전체로서 서버 장치로 이루어지고, 열원 시스템(20)에 관한 각종 관리 정보를 관리하는 기능과, 이들 관리 정보를 열원 운전 지원 장치(10)로부터의 요구에 따라 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 처리 데이터로서 제공하는 기능을 가지고 있다.
다음에, 도 1을 참조하여, 본 실시형태에 따른 열원 운전 지원 장치(10)의 구성에 대해서 상세하게 설명한다.
열원 운전 지원 장치(10)에는, 주된 기능부로서, 상위망 I/F부(11), 조작 입력부(12), 화면 표시부(13), 통신 I/F부(14), 기억부(15) 및 연산처 리부(16)가 마련되어 있다.
상위망 I/F부(11)는, 상위 회선(L1)을 통해 상위 장치(40)와 데이터 통신을 행함으로써, 상위 장치(40)와의 사이에서 각종 정보를 주고받는 기능을 가지고 있다.
조작 입력부(12)는, 키보드, 마우스, 터치 패널 등의 조작 입력 장치로 이루어지며, 오퍼레이터의 조작을 검출하여 연산 처리부(16)에 출력하는 기능을 가지고 있다.
화면 표시부(13)는, LCD 등의 화면 표시 장치로 이루어지며, 연산 처리부(16)로부터 출력된, 조작 메뉴, 설정 내용, 최적 운전 계획, 대수 제어용 우선 순위 등의 각종 정보를 화면 표시하는 기능을 가지고 있다.
통신 I/F부(14)는, 통신 회선(L2)을 통해 열원 운전 제어 시스템(30)과 데이터 통신을 행함으로써, 열원 운전 제어 시스템(30)으로부터 열원 시스템(20)의 운전 제어에 관한 각종 정보를 수신하는 기능과, 최적 운전 계획 및 대수 제어용 우선 순위로 이루어지는 운전 지원 정보를 송신하는 기능을 가지고 있다.
기억부(15)는, 하드 디스크나 반도체 메모리 등의 기억 장치로 이루어지며, 연산 처리부(16)에 있어서의 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 각종 처리 데이터나, 연산 처리부(16)에서 실행하는 프로그램을 기억하는 기능을 가지고 있다.
기억부(15)에서 기억하는 주된 처리 데이터로서, 운용 목적 데이터(15A), 열원 기기 데이터(15B), 에너지 수급 데이터(15C), 에너지 계약 데이터(15D) 및 운전 우선 순위 테이블(15E)이 있다.
운용 목적 데이터(15A)는, 열원 시스템(20)에 대하여 요청되는 운용 목적을 나타내는 데이터이며, 열원 시스템(20)의 운용 시에 목적이 되는 경제성, 에너지 절약성, 환경 보전, 제어성 등의 각종 지표가 설정되어 있다.
열원 기기 데이터(15B)는, 열원 시스템(20)에서 이용하는 각 열원 기기에 관한 기기 효율, 최대(정격) 생성 열량, 최소 생성 열량 등의 각종 동작 특성을 나타내는 데이터이다.
에너지 수급 데이터(15C)는, 열원 시스템(20)에 있어서의, 시각마다의 냉온수 수요량, 전력 수요량 등의 각종 수요를 나타내는 데이터이다.
도 4는 열원 시스템에 있어서의 에너지 수급예이다. 여기서는, 과거의 실적 데이터로부터, 달마다의 대표일에 있어서의 냉온수 수요량 및 전력 수요량(공조 이외)의 시각 변화를 나타내는 패턴이 나타나 있다. 이때, 예컨대, 평일·휴일을 나타내는 각 달의 대표일에 관한 24 패턴 및 하기·동기의 피크일에 관한 2 패턴으로 이루어지는 합성 26 패턴을 준비하면 좋다.
에너지 계약 데이터(15D)는, 전력 디멘드, 가스 디멘드, 가스 부하율 등, 에너지 공급 회사와의 사이에서 체결한 에너지 계약에 관한 데이터이다.
운전 우선 순위 테이블(15E)은, 열원 시스템(20)의 열원 기기 사이에 있어서의 운전 우선 순위를 나타내는 후보가 복수 등록되어 있는 테이블이다.
도 5는 운전 우선 순위 테이블의 구성예이며, 도 5의 (a)는 냉방용 운전 우선 순위 테이블을 나타내고, 도 5의 (b)는 난방용 운전 우선 순위 테이블을 나타내고 있다. 여기서는, 행방향에 상이한 후보(i)가 배열되어 있고, 열방향에는 각각의 후보(i)에 있어서, 우선하여 운전되어야 하는 열원 기기가, 그 기동 순위(j)에 대응하여 좌측으로부터 순서대로 배치되어 있다.
예컨대, 도 5의 (a)의 후보 C2에서는, 최우선 순위(1st)가 HPC1이며, 이 이후, HPC2(2nd)→GLC1(3rd)→GLC2(4th)→GLX1(5th)→GLX2(6th)의 순서로 우선 순위가 설정되어 있다. 따라서, 이 후보 C2를 채용한 경우, HPC1이 최초에 기동되어, 부하가 만족될 때까지 HPC2→GLC1→GLC2→GLX1→GLX2의 순서로 기동되게 된다.
여기서는, 냉방용과 난방용의 운전 우선 순위 테이블(15E)을 별개로 설정한 경우가 예로서 나타나 있고, 특정하는 최적 운전 계획의 운전 모드에 맞추어 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 운전 우선 순위 테이블(15E)을 선택하면 좋다. 또한, 테이블의 설정 방법에 대해서는 이것에 한정되는 것이 아니라, 예컨대 계절·월일·시간대 등의 운전 기간, 냉난방, 부하량 중 어느 하나에 따라 선택되는 열원 시스템(20)의 운전 모드마다, 운전 우선 순위 테이블(15E)을 설정해 두면 좋다. 이때, 동기종의 열원 기기에 대해서는, 연속하여 기동하는 것을 상정함으로써 후보수의 증대를 억제할 수 있다. 이에 의해, 최적 운전 계획 특정 처리의 소요 시간을 대폭 단축 가능하다.
연산 처리부(16)는, CPU 및 그 주변 회로를 가지며, 기억부(15)로부터 읽어낸 프로그램을 실행함으로써, 최적 운전 계획 특정 처리를 실행하기 위한 각종 처리부를 실현하는 기능을 가지고 있다.
연산 처리부(16)에서 실현되는 주된 처리부로서, 데이터 취득부(16A), 목적 함수 설정부(16B), 제약 조건 설정부(16C), 운전 계획 특정부(16D) 및 운전 지원 출력부(16E)가 마련되어 있다.
데이터 취득부(16A)는, 상위망 I/F부(11)를 통해 상위 장치(40)로부터, 혹은 조작 입력부(12)에서 검출한 오퍼레이터 조작에 따라, 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 각종 처리 데이터를 취득하여, 기억부(15)에 등록하는 기능을 가지고 있다.
목적 함수 설정부(16B)는, 기억부(15)의 운용 목적 데이터(15A)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용할 목적 함수를 정식화하여 설정하는 기능을 가지고 있다.
제약 조건 설정부(16C)는, 기억부(15)의 열원 기기 데이터(15B)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 기기 특성 제약 조건을 정식화하는 기능과, 기억부(15)의 에너지 수급 데이터(15C)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 에너지 수급 제약 조건을 정식화하는 기능과, 기억부(15)의 에너지 계약 데이터(15D)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 에너지 계약 제약 조건을 정식화하는 기능을 가지고 있다.
또한, 제약 조건 설정부(16C)는, 기억부(15)의 운전 우선 순위 테이블(15E)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 운전 우선 순위 제약 조건을 정식화하는 기능과, 정식화한 이들 제약 조건을 최적 운전 계획의 특정에 이용하는 제약 조건으로서 설정하는 기능을 가지고 있다. 이때, 운전 우선 순위 제약 조건은, 운전 우선 순위 테이블(15E)에 등록되어 있는 각 후보에 있어서의 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 나타내는 조건과, 이들 후보 중 어느 하나의 후보를 배타적으로 채용하기 위한 조건으로 구성되어 있다.
운전 계획 특정부(16D)는, 제약 조건 설정부(16C)에서 설정된 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 제약 조건 하에서 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 기능을 가지고 있다.
운전 지원 출력부(16E)는, 운전 계획 특정부(16D)에서 특정된 최적 운전 계획과, 이 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 후보로서 채용된 운전 우선 순위로 이루어지는 대수 제어용 우선 순위로부터, 열원 시스템(20)에 관한 운전 지원 정보를 생성하는 기능과, 이 운전 지원 정보를 통신 I/F부(14)로부터 열원 운전 제어 시스템(30)에 출력하는 기능과, 이 운전 지원 정보를 화면 표시부(13)에 의해 화면 표시하는 기능과, 이 운전 지원 정보를 상위망 I/F부(11)로부터 상위 장치(40)에 출력하는 기능을 가지고 있다.
[최적 운전 계획의 정식화]
다음에, 본 실시형태에 따른 열원 운전 지원 장치(10)에 있어서의 최적 운전 계획의 정식화에 대해서 설명한다. 열원 운전 지원 장치(10)는, 최적 운전 계획 특정 처리에 있어서, 혼합 정수 선형 계획법에 기초하여 최적 운전 계획을 특정할 때, 목적 함수 및 제약 조건을 정식화한 후, 주지의 범용 솔버에 따라, 제약 조건 하에서 목적 함수가 최소가 되는 해, 즉 최적 운전 계획을 특정한다.
[목적 함수]
우선, 목적 함수의 정식화에 대해서 설명한다. 목적 함수는, 열원 시스템(20)에 대하여 요청되는 운용 목적을 함수식으로 나타낸 것이다. 열원 시스템(20)의 운용 목적은, 경제성, 에너지 절약성, 환경 보전, 제어성 등의 관점에서 미리 결정되고, 운용 목적 데이터(15A)에 의해 구체적인 지표 및 수치가 열원 운전 지원 장치(10)에 설정된다. 목적 함수 설정부(16B)는, 기억부(15)의 운용 목적 데이터(15A)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용할 목적 함수를 정식화한다.
예컨대, 시각(k)(k=1, 2, …, K)에 운전되는 열원 기기에서의 총운전 비용을 최소화하는 것을 운용 목적으로 한 목적 함수는, 다음과 같이 정식화된다. 전력·가스의 최대 사용량을 각각 바 EALL, 바 FALL로 하고, 시각(k)에 있어서의 1시간당의 에너지 단가를 Ck E, Ck F로 하고, 기본 요금을 CEbase, CFbase로 하고, 구입량을 Ek buy, Fk buy로 한 경우, 목적 함수는 다음 식 (1)로 나타낼 수 있다.
Figure 112016104769288-pat00001
[기기 특성 제약 조건]
다음에, 기기 특성 제약 조건의 정식화에 대해서 설명한다. 기기 특성 제약 조건은, 열원 시스템(20)을 구성하는 각 열원 기기에 관한 기기 특성으로부터 생기는 제약 조건이다. 각 열원 기기에 관한 기기 특성은, 열원 기기 데이터(15B)에 의해 구체적인 수치가 열원 운전 지원 장치(10)에 설정된다. 목적 함수 설정부(16B)는, 기억부(15)의 열원 기기 데이터(15B)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 기기 특성 제약 조건을 정식화한다. 이하에서는, 열원 기기의 구체예로서, 공냉 히트 펌프, 제네링크 및 코제너레이션에 관한 기기 특성 제약 조건과, 열원 기기 사이의 등부하율 제약에 대해서 설명한다.
[공냉 히트 펌프]
공냉 히트 펌프는, 전력에 의해 열량을 생성하는 열원 기기이기 때문에, 기기 특성 제약 조건은, 생성 열량과 전력 소비량에 관한 제약 조건으로 구성된다. 시각(k)에 있어서의 공냉 히트 펌프(m)에 관한 전력 소비량, 생성 열량 및 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 각각 Em,k, Qm,k, δm,k로 하고, 공냉 히트 펌프(m)의 기기 효율에 관한 계수를 pm, qm으로 하고, 공냉 히트 펌프(m)에 대한 전력 소비량의 상하한을 바 Em, 언더 바 Em으로 한 경우, 공냉 히트 펌프(m)에 투입된 에너지량(전력 소비량)과 생성 열량의 관계는 다음 식 (2)로 나타나며, 전력 소비량의 상하한 제약은 다음 식 (3)으로 나타난다.
Figure 112016104769288-pat00002
Figure 112016104769288-pat00003
[제네링크]
제네링크는, 배열 이용형 냉온수 발생기의 통칭으로 가스와 배열에 의해 열을 생성하는 열원 기기이기 때문에, 기기 특성 제약 조건은, 생성 열량, 가스 소비량 및 배열 투입량에 관한 제약 조건으로 구성된다. 시각(k)에 있어서의 제네링크(m)에 관한 가스 소비량, 배열 투입량 및 생성 열량을 각각 Fm,k, QXin m,k, Qm,k로 하고, 제네링크(m)에 관한 가스·배열 모드의 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 각각 δF m,k, δX m,k로 하며, 제네링크(m)의 기기 효율에 관한 계수를 pF m, qF m, pX m, qX m으로 하고, 가스 소비량의 상하한을 바 Fm, 언더 바 Fm으로 하며, 제네링크(m)에 대한 배열 투입량의 상하한을 바 QXin m, 언더 바 QXin m으로 한 경우, 제네링크(m)에 투입된 에너지량(가스 소비량 및 배열 투입량)과 생성 열량의 관계는 다음 식 (4)로 나타나고, 가스 소비량의 상하한 제약은 다음 식 (5)로 나타나며, 배열 투입량의 상하한 제약은 다음 식 (6)으로 나타난다.
Figure 112016104769288-pat00004
Figure 112016104769288-pat00005
Figure 112016104769288-pat00006
[코제너레이션]
코제너레이션은, 가스에 의해 전력과 열을 생성하는 열원 기기이기 때문에, 기기 특성 제약 조건은, 생성 전력량, 생성 배열량 및 가스 소비량에 관한 제약 조건으로 구성된다. 시각(k)에 있어서의 코제너레이션(m)에 관한 가스 소비량, 생성 전력량, 생성 배열량 및 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 각각 Fm,k, EG m,k, QXout m,k, δm,k로 하고, 제네링크(m)에 관한 가스-전력 및 가스-열의 효율에 관한 계수를 각각 pF m, qF m, pX m, qX m으로 한 경우, 코제너레이션(m)에 투입된 가스량(가스 소비량)과 생성 전력량의 관계는 다음 식 (7)로 나타나며, 코제너레이션(m)에 투입된 가스량(가스 소비량)과 생성 배열량의 관계는 다음 식 (8)로 나타나며, 가스 소비량의 상하한 제약은 다음 식 (9)로 나타난다.
Figure 112016104769288-pat00007
Figure 112016104769288-pat00008
Figure 112016104769288-pat00009
[열원 기기 사이의 등부하율 제약]
통상, 복수의 열원 기기를 병렬적으로 기동시키고 있는 경우, 열원 기기 사이에서의 압력 밸런스를 유지하기 위해, 양자의 부하율이 같아지도록 제어되고 있다. 이때, 열원 기기(m)의 부하율은, 열원 기기(m)에서 생성한 열량을 열원 기기(m)의 최대 생성 열량으로 나눈 값이다. 이 등부하율 제어에 따르면, 병렬적으로 기동시키고 있는 임의의 2개의 열원 기기 사이에 있어서의 부하율의 차가 제로로 제약되게 된다. 또한 병렬적으로 기동시키고 있는 임의의 2개의 열원 기기에 대해서는, 이들 열원 기기의 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수의 합이 2가 되는 것을 조건으로서 이용한다. 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m,m')에 관한 생성 열량, 최대 생성 열량 및 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 각각 Qm,k, Qm ',k, 바 Qm,k, 바 Qm ',k, δm,k, δm ',k로 한 경우, 이들 열원 기기(m,m')에 관한 등부하율 제약은 다음 식 (10)으로 나타난다.
Figure 112016104769288-pat00010
[에너지 수급 제약 조건]
다음에, 에너지 수급 제약 조건의 정식화에 대해서 설명한다. 에너지 수급 제약 조건은, 열원 시스템(20) 전체에 있어서의 에너지 수급의 수지를 제로로 한다고 하는 정의로부터 생기는 제약 조건이며, 구체적으로는, 냉온수, 전력, 가스의 각각에 대해서 수요와 공급이 같아진다고 하는 제약 조건이다. 이들 열원 시스템(20) 전체에 있어서의 냉온수, 전력, 가스의 수요량은, 에너지 수급 데이터(15C)에 의해 구체적인 수치가 열원 운전 지원 장치(10)에 설정된다. 목적 함수 설정 부(16B)는, 기억부(15)의 에너지 수급 데이터(15C)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 에너지 수급 제약 조건을 정식화한다.
시각(k)에 있어서의 냉온수 수요량을 Qk demand로 하고, 구입 전력량을 Ek buy로 하며, 열원 이외의 전력 수요량을 Ek demand로 하고, 구입 가스량을 Fk buy로 한 경우, 냉온수 수요량, 구입 전력량 및 구입 가스량에 관한 에너지 수급의 제약은, 각각 다음 식 (11), 식 (12) 및 식 (13)으로 나타난다. 또한, 코제너레이션과 제네링크 사이에 있어서의 잉여 배열은 외부에 버려지는 것으로 한 경우, 배열에 관한 에너지 수급의 제약은, 다음 식 (14)로 나타난다.
Figure 112016104769288-pat00011
Figure 112016104769288-pat00012
Figure 112016104769288-pat00013
Figure 112016104769288-pat00014
[에너지 계약 제약 조건]
다음에, 에너지 계약 제약 조건의 정식화에 대해서 설명한다. 전력·가스 에너지 회사와 수요가는, 여러 가지 에너지 계약을 체결하고 있고, 이것을 일탈하면 페널티 요금을 지불할 필요가 있다. 특히 장기간에 걸친 운전 계획을 구하기 위해서는 이들 에너지 계약을 고려할 필요가 있다. 에너지 계약 제약 조건은 이러한 에너지 계약으로부터 생기는 제약 조건이다.
에너지 계약에 대해서는, 에너지 계약 데이터(15D)에 의해 구체적인 수치가 열원 운전 지원 장치(10)에 설정된다. 목적 함수 설정부(16B)는, 기억부(15)의 에너지 계약 데이터(15D)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용하는 에너지 계약 제약 조건을 정식화한다. 이하에서는, 대표적인 에너지 계약인 전력·가스 디멘드와 가스 부하율 계약에 관한 제약 조건에 대해서 설명한다.
먼저, 전력·가스 디멘드는, 연간에서 1시간(혹은 30분)당의 최대의 전력·가스 사용량에 대하여 부과되는 것으로, 이 최대 사용량에 따라 기본 요금이 정해지고 있다. 전력·가스의 최대 사용량을 각각 바 EALL, 바 FALL로 하고, 시각(k)에 있어서의 1시간(혹은 30분)당의 전력·가스의 구입량을 각각 Ek buy, Fk buy로 한 경우, 전력·가스 디멘드에 관한 제약 조건은, 다음 식 (15), 식 (16)으로 나타난다.
Figure 112016104769288-pat00015
Figure 112016104769288-pat00016
또한, 가스 부하율 계약은, 연간에서의 사용량 평준화를 목적으로 하고 있고, 다음 식 (17)과 같이, 피크 소비 시기(k∈P)에 대한, 연간의 평균 사용량의 비율의 하한(θ)이 정해져 있다.
Figure 112016104769288-pat00017
여기서, 식 (15)∼식 (17)이 복수의 시각(k)에 걸쳐 작용하는 제약식인 것을 고려하면, 시각(k)=1, 2, …, K에 있어서의 다기간의 최적화 문제를 풀 필요가 있는 것을 알 수 있다. 실제, 이러한 에너지 계약이 요청하는 에너지 소비의 평준화는, 에너지 비용의 최소화와 상반하는 것이 일반적이며, 최적해는 자명하지 않다고 할 수 있다.
[운전 우선 순위 제약 조건]
다음에, 운전 우선 순위 제약 조건의 정식화에 대해서 설명한다. 본 발명에서는, 최적 운전 계획과 대수 제어를 연휴시키기 위해, 상이한 시각(k) 사이에서 공통의 운전 우선 순위가 적용되는 것 같은 새로운 제약 조건을 도입한다. 전술한 도 5에서 설명한 바와 같이, 운전 우선 순위 테이블(15E)에는, 운전 우선 순위의 후보(i)와 기동 순위(j)에 대응한 열원 번호가 저장되어 있는 것으로 한다. 이 운전 우선 순위 테이블(15E)을 집합(S)으로 하고, 집합(S) 중 후보(i)의 기동 순위(j=1, 2, …, M)에 관한 열원 기기를 S[i, j]로 하고, 후보(i)에 관한 채용/비채용(유효/무효)을 나타내는 0-1 변수를 γi로 하고, 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)에 관한 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 δm,k라고 하면, 운전 우선 순위 제약 조건은 다음 식 (18)로 나타내고, 후보(i)는 항상 어느 하나만이 배타적으로 채용된다고 하는 제약 조건은 다음 식 (19)로 나타난다.
Figure 112016104769288-pat00018
Figure 112016104769288-pat00019
여기서, 식 (18)에는 변수 사이의 곱이 포함되어 있고 비선형 제약이 되기 때문에, 혼합 정수 선형 계획 문제로서 해를 구하기 위해 선형화를 행한다. 먼저, 다음 식 (20)에 나타내는 바와 같이, 후보(i) 중 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)의 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수 ξi,m,k를 새롭게 정의한 경우, 식 (20)은 다음 선형 제약인 식 (21) 및 식 (22)와 등가가 된다.
Figure 112016104769288-pat00020
Figure 112016104769288-pat00021
Figure 112016104769288-pat00022
이상에서 설명한 바와 같이, 식 (1)∼식 (22)에서 기재된 각 제약 조건은 정수 변수를 포함하며, 이들 제약식과 목적 함수를 전부 선형으로 나타낼 수 있기 때문에, 혼합 정수 선형 계획 문제로서 정식화되어, 범용 솔버로 비교적 용이하게 해를 구하는 것이 가능해진다.
[본 실시형태의 동작]
다음에, 도 6을 참조하여, 본 실시형태에 따른 열원 운전 지원 장치(10)의 동작에 대해서 설명한다. 도 6은 열원 운전 지원 장치의 최적 운전 계획 특정 처리를 나타내는 흐름도이다.
열원 운전 지원 장치(10)는, 조작 입력부(12)에서 검출된 최적 운전 계획 특정 지시에 따라, 도 6의 최적 운전 계획 특정 처리를 실행한다. 여기서는, 최적 운전 계획 특정 처리의 개시에 대응하여, 기억부(15)에는 미리 각종 처리 데이터가 데이터 취득부(16A)에 의해 등록되어 있는 것으로 한다.
먼저, 목적 함수 설정부(16B)는, 기억부(15)의 운용 목적 데이터(15A)에 기초하여 최적 운전 계획 특정 처리에서 이용할 목적 함수를 정식화하여 설정한다(단계 100).
한편, 제약 조건 설정부(16C)는, 기억부(15)의 열원 기기 데이터(15B), 에너지 수급 데이터(15C) 및 에너지 계약 데이터(15D)에 기초하여, 기기 특성 제약 조건, 에너지 수급 제약 조건 및 에너지 계약 제약 조건을 각각 정식화하여, 최적 운전 계획의 특정에 이용하는 제약 조건으로서 설정한다(단계 101).
또한, 제약 조건 설정부(16C)는, 기억부(15)의 운전 우선 순위 테이블(15E)에 기초하여 운전 우선 순위 제약 조건을 정식화하여, 최적 운전 계획의 특정에 이용하는 제약 조건 중 하나로서 설정한다(단계 102).
계속해서, 운전 계획 특정부(16D)는, 범용 솔버로 혼합 정수 선형 계획법을 실행함으로써, 제약 조건 설정부(16C)에서 설정된 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 제약 조건 하에서 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 특정한다(단계 103).
이 후, 운전 지원 출력부(16E)는, 운전 계획 특정부(16D)에서 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 후보로서 채용된 운전 우선 순위를 대수 제어용 우선 순위로서 특정하고(단계 104), 이들 최적 운전 계획과 대수 제어용 우선 순위로 이루어지는 운전 지원 정보를, 통신 I/F부(14)로부터 열원 운전 제어 시스템(30)에 출력하여(단계 105), 일련의 최적 운전 계획 특정 처리를 종료한다.
[시뮬레이션 결과]
본 실시형태에 따른 최적 운전 계획 특정 처리에서 특정한 대수 제어용 우선 순위에 기초하여, 열원 시스템(20)을 운전한 경우의 시뮬레이션 결과에 대해서 설명한다.
이 시뮬레이션에서는, 열원 시스템(20)이 전술한 도 2 및 도 3에 나타낸 열원 기기로 구성되어 있는 것으로 하며, 열원 시스템(20)에 있어서의 각종 수요가 전술한 도 4에 나타낸 패턴으로 이루어지고, 운전 우선 순위 테이블(15E)이 전술한 도 5에 나타낸 구성으로 이루어지는 경우에 대해서, 최적 운전 계획과 대수 제어용 우선 순위로 특정하였다.
또한, 에너지 계약에 대해서는, 전력 단가 Ck E를 하기 ¥15.74/㎾h, 그 외의 시기에서 ¥14.37/㎾h로 하고, 가스 단가 Ck F를 동기 ¥92.53/m3, 그 외 시기에서 ¥82.27/m3으로 설정하였다. 또한 기본 요금에 대해서는, 전력 CEbase를 ¥1732.5/(㎾월)로 하고, 가스 CFbase를 ¥420.71/(m3/h월)로 하였다. 또한, 가스의 부하율 계약 하한값(θ)은 65%로 하였다.
도 7은 운전 우선 순위 제약 조건의 적용 유무에 의한 목적 함수값의 비교를 나타내는 설명도이다. 최적 운전 계획 특정 처리에서의 운전 우선 순위 제약 조건의 적용 유무에 대해서, 각각의 최적해에 있어서의 목적 함수값을 비교하면, 도 7에 나타내는 바와 같이, 양자의 차이는 작고, 계산 오차의 범위 내인 것이 확인되었다. 이에 의해, 대수 제어용 우선 순위를 고정하여도 각 제약을 만족시킨 채로, 운전 비용도 거의 증가하지 않는 것을 알 수 있다.
도 8은 운전 우선 순위 제약 조건의 적용 유무에 따른 최적 운전 계획의 비교를 나타내는 설명도이고, 여기서는, 7월과 9월의 대표일에 있어서의 열원 기기 발진·정지 상황과 열 부하 분담이 나타나 있고, 도 8의 (a)가 운전 우선 순위 제약 조건의 적용 없음을 나타내며, 도 8의 (b)가 운전 우선 순위 제약 조건의 적용 있음을 나타내고 있다. 이때, 도 8의 (a)에 있어서 열 부하 분담에 대해서는 도 5의 (a)의 후보 C1을 이용하고, 도 8의 (b)에 있어서 열 부하 분담에 대해서는, 후보의 채용/비채용을 나타내는 0-1 변수 γi에 대응한 후보에 따라 묘화하고 있다.
7월에 있어서의 냉열원의 운전 계획에 따르면, 도 8의 (a)의 우선 순위 제약이 없는 조건에서는 시각마다 사용하는 열원이 제각각으로 되어 있지만, 도 8의 (b)와 같이 우선 순위 제약을 도입함으로써 제네링크만을 사용하게 된 것을 확인할 수 있다. 이에 의해, 열원 운전 제어 시스템(30)의 대수 제어에서는, 1, 2대째가 가스 이용의 제네링크(GJG), 3, 4대째가 배열 이용의 제네링크(GLX), 5, 6대째가 공냉 히트 펌프(HPC)라고 하는 우선 순위에 따라 빠른 부하 변동에 추종한 제어를 실시하게 된다.
이와 같이, 운전 우선 순위 제약 조건 없음에서는, 시각마다 열원의 우선 순위가 상이한 계획이 되기 때문에, 대수 제어에 있어서 빠른 주기의 제어를 담당하는 경우에, 최적해로서 구한 운전 계획과 실제의 운전이 괴리하게 된다. 이에 대하여, 운전 우선 순위 제약 조건을 적용하면, 대수 제어에 의한 기동 정지를 고려한 해가 구해지기 때문에, 실제의 운전도 최적의 운전 계획대로 행해진다. 이에 의해, 최적 운전 계획과 대수 제어컨트롤러가 잘 연휴할 수 있어, 급격한 부하 변동에 대해서도, 장기적인 에너지 계약 등을 고려한 최적의 열원의 분담을 실현하는 것을 기대할 수 있다.
[본 실시형태의 효과]
이와 같이, 본 실시형태는, 제약 조건 설정부(16C)가, 운전 우선 순위 테이블(15E)에 기초하여, 후보에 있어서의 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 나타내는 조건과, 후보 중 어느 하나의 후보를 배타적으로 채용하기 위한 조건을 운전 우선 순위 제약 조건으로서 정식화하여, 제약 조건 중 하나로서 설정하고, 운전 계획 특정부(16D)가, 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 제약 조건 하에서 목적 함수가 최소가 되는 최적 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하고, 운전 지원 출력부(16E)가, 특정된 최적 운전 계획과, 상기 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 후보로서 채용된 운전 우선 순위로 이루어지는 대수 제어용 우선 순위를, 열원 시스템(20)에 관한 운전 지원 정보로서 출력하도록 한 것이다.
보다 구체적으로는, 운전 우선 순위 테이블(15E)을 나타내는 집합(S) 중, 후보(i)의 기동 순위(j)에 관한 열원 기기를 S[i, j]로 하고, 후보(i)에 관한 채용/비채용(유효/무효)을 나타내는 0-1 변수를 γi로 하고, 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)에 관한 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 δm,k로 하고, 후보(i) 중 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)에 관한 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 ξi,m,k로 한 경우, 운전 우선 순위 제약 조건이, 전술한 식 (18)∼식 (22)로 나타나는 것이다.
이에 의해, 최적 운전 계획을 특정하였을 때에 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 후보로서 채용된 운전 우선 순위가 대수 제어용 우선 순위로서 이용되게 된다. 이 때문에, 최적 운전 계획에 기초한 계획 운전과 기동과 같은 순서에 따라, 대수 제어 시에 열원 기기가 발진·정지 제어할 수 있어, 열원 시스템(20)에 대한 각종 요청에 대응하면서, 최적 운전 계획과 대수 제어의 연휴를 실현하는 것이 가능해진다. 따라서, 급격한 부하 변동에 대해서도, 장기적인 에너지 계약 등을 고려한 최적의 열원의 분담을 실현하는 것이 가능해진다.
또한, 본 실시형태에 있어서, 운전 우선 순위 테이블(15E)이, 적어도 운전 기간, 냉난방, 부하량 중 어느 하나에 따라 선택되는 열원 시스템(20)의 운전 모드마다, 후보가 등록된 복수의 운전 모드별 테이블을 포함시켜, 제약 조건 설정부(16C)가, 임의의 운전 모드에 있어서의 최적 운전 계획을 특정하는 경우, 상기 운전 모드에 대응하는 운전 모드별 테이블에 기초하여 운전 우선 순위 제약 조건을 설정하도록 하여도 좋다.
이에 의해, 열원 시스템(20)의 운전 모드에 따른 보다 최적의 최적 운전 계획 및 대수 제어용 우선 순위를 얻을 수 있다.
[실시의 형태의 확장]
이상, 실시형태를 참조하여 본 발명을 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시형태에 한정되는 것이 아니다. 본 발명의 구성이나 상세에는, 본 발명의 스코프 내에서 당업자가 이해할 수 있는 여러 가지 변경을 할 수 있다. 또한, 각 실시형태에 대해서는, 모순하지 않는 범위에서 임의로 조합하여 실시할 수 있다.
10…열원 운전 지원 장치, 11…상위망 I/F부, 12…조작 입력부, 13…화면 표시부, 14…통신 I/F부, 15…기억부, 15A…운용 목적 데이터, 15B…열원 기기 데이터, 15C…에너지 수급 데이터, 15D…에너지 계약 데이터, 15E…운전 우선 순위 테이블, 16…연산 처리부, 16A…데이터 취득부, 16B…목적 함수 설정부, 16C…제약 조건 설정부, 16D…운전 계획 특정부, 16E…운전 지원 출력부, 20…열원 시스템, 30…열원 운전 제어 시스템, 40…상위 장치, L1…상위 회선, L2…통신 회선.

Claims (4)

  1. 열원 시스템에 관한 목적 함수 및 제약 조건을 정식화하여, 상기 열원 시스템에 마련된 복수의 열원 기기에 관한 운전 계획으로서, 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 열원 운전 지원 장치로서,
    상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 규정한 후보가 복수 등록되어 있는 운전 우선 순위 테이블을 기억하는 기억부와,
    상기 운전 우선 순위 테이블에 기초하여, 상기 후보에 있어서의 상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 나타내는 조건과, 상기 후보 중 어느 하나의 후보를 배타적으로 채용하기 위한 조건을 운전 우선 순위 제약 조건으로서 정식화하여, 상기 제약 조건 중 하나로서 설정하는 제약 조건 설정부와,
    상기 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 운전 계획 특정부와,
    상기 운전 계획 특정부에서 특정된 상기 운전 계획과, 상기 운전 계획을 특정하였을 때에 상기 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 상기 후보로서 채용된 상기 운전 우선 순위로 이루어지는 대수 제어용 우선 순위를, 상기 열원 시스템에 관한 운전 지원 정보로서 출력하는 운전 지원 출력부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 열원 운전 지원 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 운전 우선 순위 테이블을 나타내는 집합(S) 중, 후보(i)의 기동 순위(j)에 관한 열원 기기를 S[i, j]로 하고, 후보(i)에 관한 채용/비채용(유효/무효)을 나타내는 0-1 변수를 γi로 하고, 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)에 관한 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 δm,k로 하고, 후보(i) 중 시각(k)에 있어서의 열원 기기(m)에 관한 발진·정지 상태를 나타내는 0-1 변수를 ξi,m,k로 한 경우, 상기 운전 우선 순위 제약 조건은, 다음 식 (A)∼식 (E):
    Figure 112016104769288-pat00023

    Figure 112016104769288-pat00024

    Figure 112016104769288-pat00025

    Figure 112016104769288-pat00026

    Figure 112016104769288-pat00027

    로 나타내는 것을 특징으로 하는, 열원 운전 지원 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 운전 우선 순위 테이블은, 적어도 운전 기간, 냉난방, 부하량 중 어느 하나에 따라 선택되는 상기 열원 시스템의 운전 모드마다, 상기 후보가 등록된 복수의 운전 모드별 테이블을 포함하고,
    상기 제약 조건 설정부는, 임의의 운전 모드에 있어서의 상기 운전 계획을 특정하는 경우, 상기 운전 모드에 대응하는 상기 운전 모드별 테이블에 기초하여 운전 우선 순위 제약 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는, 열원 운전 지원 장치.
  4. 열원 시스템에 관한 목적 함수 및 제약 조건을 정식화하여, 상기 열원 시스템에 마련된 복수의 열원 기기에 관한 운전 계획으로서, 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 열원 운전 지원 방법으로서,
    상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 규정한 후보가 복수 등록되어 있는 운전 우선 순위 테이블을 기억부에서 기억하는 기억 단계와,
    상기 운전 우선 순위 테이블에 기초하여, 상기 후보에 있어서의 상기 열원 기기에 관한 운전 우선 순위를 나타내는 조건과, 상기 후보 중 어느 하나의 후보를 배타적으로 채용하기 위한 조건을 운전 우선 순위 제약 조건으로서 정식화하여, 상기 제약 조건 중 하나로서 설정하는 제약 조건 설정 단계와,
    상기 운전 우선 순위 제약 조건을 포함하는 상기 제약 조건 하에서 상기 목적 함수가 최소가 되는 운전 계획을 혼합 정수 선형 계획법에 따라 특정하는 운전 계획 특정 단계와,
    상기 운전 계획 특정 단계에서 특정된 상기 운전 계획과, 상기 운전 계획을 특정하였을 때에 상기 운전 우선 순위 제약 조건에 기초하여 상기 후보로서 채용된 상기 운전 우선 순위로 이루어지는 대수 제어용 우선 순위를, 상기 열원 시스템에 관한 운전 지원 정보로서 출력하는 운전 지원 출력 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 열원 운전 지원 방법.
KR1020160141041A 2015-10-27 2016-10-27 열원 운전 지원 장치 및 방법 KR101888255B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015210852A JP6588800B2 (ja) 2015-10-27 2015-10-27 熱源運転支援装置および方法
JPJP-P-2015-210852 2015-10-27

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170049438A KR20170049438A (ko) 2017-05-10
KR101888255B1 true KR101888255B1 (ko) 2018-08-13

Family

ID=58713425

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160141041A KR101888255B1 (ko) 2015-10-27 2016-10-27 열원 운전 지원 장치 및 방법

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP6588800B2 (ko)
KR (1) KR101888255B1 (ko)
CN (1) CN107023933B (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7024237B2 (ja) * 2017-07-20 2022-02-24 株式会社Ihi 運転計画作成支援装置及び方法
JP6728323B2 (ja) * 2018-03-12 2020-07-22 株式会社E.I.エンジニアリング 運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体
JP6841305B2 (ja) * 2019-07-04 2021-03-10 ダイキン工業株式会社 組合せ解決定システム
JP7374774B2 (ja) 2020-01-08 2023-11-07 清水建設株式会社 熱源制御システムおよび熱源制御方法
JP7034193B2 (ja) * 2020-03-17 2022-03-11 株式会社関電エネルギーソリューション 熱源運転支援システム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4347602B2 (ja) * 2003-04-17 2009-10-21 株式会社山武 熱源運転支援制御方法、システムおよびプログラム
JP5227247B2 (ja) 2009-04-28 2013-07-03 株式会社大気社 熱源システム運転方法及び熱源システム
JP5248897B2 (ja) * 2008-04-01 2013-07-31 ダイダン株式会社 運転計画決定システム
JP2015172456A (ja) 2014-03-12 2015-10-01 アズビル株式会社 熱源機器制御装置および空調システム

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05164377A (ja) * 1991-12-16 1993-06-29 Marunouchi Netsu Kiyoukiyuu Kk エネルギー設備の運転支援システム
JPH07225038A (ja) * 1994-02-15 1995-08-22 Toshiba Corp 蓄熱プラントの制御装置
JPH07332710A (ja) * 1994-06-13 1995-12-22 Hitachi Ltd 冷水供給装置の制御方法
JPH10300167A (ja) * 1997-04-25 1998-11-13 Daidan Kk 空調熱源設備の管理制御装置
JP2004178156A (ja) * 2002-11-26 2004-06-24 Yokogawa Electric Corp 運転計画決定支援システム
JP5874297B2 (ja) * 2011-10-14 2016-03-02 富士電機株式会社 熱源制御装置、空調システム、熱源制御プログラムおよび熱源制御方法
JP5908302B2 (ja) * 2012-02-27 2016-04-26 株式会社東芝 蓄電蓄熱最適化装置、最適化方法及び最適化プログラム
JP6029363B2 (ja) * 2012-07-13 2016-11-24 株式会社日立製作所 熱源システム
CN103853106B (zh) * 2012-11-28 2016-08-24 同济大学 一种建筑能源供应设备的能耗预测参数优化方法
CN104392286B (zh) * 2014-12-02 2017-07-21 山东大学 考虑冷热电联供和储能运行策略的微电网运行优化方法
CN104810834B (zh) * 2015-04-14 2017-09-15 国家电网公司 基于电压灵敏度的多断面500kV电网无功补偿投切策略优化方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4347602B2 (ja) * 2003-04-17 2009-10-21 株式会社山武 熱源運転支援制御方法、システムおよびプログラム
JP5248897B2 (ja) * 2008-04-01 2013-07-31 ダイダン株式会社 運転計画決定システム
JP5227247B2 (ja) 2009-04-28 2013-07-03 株式会社大気社 熱源システム運転方法及び熱源システム
JP2015172456A (ja) 2014-03-12 2015-10-01 アズビル株式会社 熱源機器制御装置および空調システム

Also Published As

Publication number Publication date
CN107023933B (zh) 2019-07-23
CN107023933A (zh) 2017-08-08
JP6588800B2 (ja) 2019-10-09
KR20170049438A (ko) 2017-05-10
JP2017083058A (ja) 2017-05-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101888255B1 (ko) 열원 운전 지원 장치 및 방법
Kelley et al. An MILP framework for optimizing demand response operation of air separation units
Behboodi et al. Transactive control of fast-acting demand response based on thermostatic loads in real-time retail electricity markets
US20220299965A1 (en) Central plant optimization planning tool with advanced user interface
Vrettos et al. Experimental demonstration of frequency regulation by commercial buildings—Part I: Modeling and hierarchical control design
US9429921B2 (en) Method and system for energy control management
US11953865B2 (en) HVAC controller with predictive cost optimization
Dababneh et al. Peak power demand reduction for combined manufacturing and HVAC system considering heat transfer characteristics
JP2015012783A (ja) エネルギー管理サーバ、エネルギー管理方法およびプログラム
JP2018106431A (ja) 設備機器運転計画生成装置および方法
Wei et al. Distributed scheduling of smart buildings to smooth power fluctuations considering load rebound
Taccari et al. Short-term planning of cogeneration power plants: a comparison between MINLP and piecewise-linear MILP formulations
Moynihan et al. Energy savings for a manufacturing facility using building simulation modeling: A case study
Baranski et al. Comparative study of neighbor communication approaches for distributed model predictive control in building energy systems
Kohne et al. Comparative study of algorithms for optimized control of industrial energy supply systems
Stadler et al. On-site generation simulation with EnergyPlus for commercial buildings
Sawant et al. Experimental demonstration of grid-supportive scheduling of a polygeneration system using economic-MPC
Maier et al. Assessing mixed-integer-based heat pump modeling approaches for model predictive control applications in buildings
Hou et al. Development of event-driven optimal control for central air-conditioning systems
JP2006350920A (ja) エネルギー需要予測システム及び需要予測方法
Leenders et al. Integrated scheduling of batch production and utility systems for provision of control reserve
Morales-Durán et al. Involving environmental assessment in the optimal design of domestic cogeneration systems
JP2017173945A (ja) 契約電力最適化装置
JP2012108691A (ja) 二酸化炭素排出量算出装置および二酸化炭素排出量算出方法
JP6981759B2 (ja) 運転計画作成装置および方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant