(57)【要約】【課題】過去の稼働実績データが蓄積されていない場合でも実態に即した特性モデルを生成する。【解決手段】チラープラント最適化システム２００は、チラープラントの各設備の稼働状況を表す稼働情報の取り得る範囲で値を異ならせた複数の稼働情報と、各設備の物理特性を表す特性モデルの取り得る範囲で値を異ならせた複数の特性モデルと、複数の稼働情報及び複数の特性モデルから生成された複数の入力に対してそれぞれシミュレータが出力した複数の各設備の消費電力と、の複数の組合せを学習データとして生成する。そして、多層ニューラルネットワークモデルと学習データとを用いて、複数の稼働情報と複数の特性モデルと複数の各設備の消費電力との対応関係を学習し、１つの稼働情報と１つの各設備の消費電力との組合せを入力として１つの特性モデルを出力する学習モデルを生成する。そして、学習モデルと稼働情報とから特性モデルを生成する。【選択図】図２
2020016992.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の設備を備えるチラープラントの各設備の稼働状況を表す稼働情報及び前記各設備の物理特性を表す特性モデルを入力として算出した前記各設備の消費電力を出力するシミュレータを用いて、前記稼働情報の取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記稼働情報と、前記特性モデルの取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記特性モデルと、複数の前記稼働情報及び複数の前記特性モデルから生成された複数の前記入力に対してそれぞれ前記シミュレータが出力した複数の前記各設備の消費電力と、の複数の組合せを学習データとして生成する学習データ生成処理部と、
多層ニューラルネットワークモデルと前記学習データとを用いて、複数の前記稼働情報と複数の前記特性モデルと複数の前記各設備の消費電力との対応関係を学習し、１つの前記稼働情報と１つの前記各設備の消費電力との組合せを入力として１つの前記特性モデルを出力する学習モデルを生成する学習モデル生成処理部と、
前記学習モデルと前記稼働情報とから前記特性モデルを生成する特性モデル生成処理部と
を備えることを特徴とする特性モデル自動生成システム。
【請求項２】
前記稼働情報は、前記チラープラントの各チラーの冷水入口温度、冷水出口温度、冷水流量、冷却水入口温度、冷却水出口温度、及び冷却水流量を含み、
前記特性モデルは、前記チラープラントの各チラーの定格冷却能力、定格消費電力、及び部分負荷消費電力特性と、前記チラープラントの各ポンプの定格流量、定格消費電力、全揚程、及び効率と、前記チラープラントの各冷却塔の定格入口温度、定格出口温度、定格流量、定格消費電力、及び定格風量とを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の特性モデル自動生成システム。
【請求項３】
前記多層ニューラルネットワークモデルは、
入力層が複数の前記稼働情報及び複数の前記各設備の消費電力を含み、出力層が複数の前記特性モデルを含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の特性モデル自動生成システム。
【請求項４】
前記学習モデルは、
前記稼働情報の計測値と前記各設備の消費電力の計測値とを入力とし、入力に対応する前記特性モデルを出力する
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の特性モデル自動生成システム。
【請求項５】
複数の前記稼働情報が生成される際に、前記稼働情報の取り得る範囲外の入力データを複数の前記稼働情報から除外する受付部
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の特性モデル自動生成システム。
【請求項６】
前記特性モデル生成処理部により生成された前記特性モデルと前記稼働情報の計測値とから、前記各設備の消費電力の合計が最小となる前記各設備の運転目標値を生成する運転最適化処理部
をさらに備えることを特徴とする請求項４又は５に記載の特性モデル自動生成システム。
【請求項７】
前記運転目標値は、前記チラープラントの各チラーの目標冷却水流量、及び、前記チラープラントの各冷却塔の目標出口温度を含む
ことを特徴とする請求項６に記載の特性モデル自動生成システム。
【請求項８】
特性モデル自動生成システムが実行する特性モデル自動生成方法であって、
前記特性モデル自動生成システムの学習データ生成処理部が、複数の設備を備えるチラープラントの各設備の稼働状況を表す稼働情報及び前記各設備の物理特性を表す特性モデルを入力として算出した前記各設備の消費電力を出力するシミュレータを用いて、前記稼働情報の取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記稼働情報と、前記特性モデルの取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記特性モデルと、複数の前記稼働情報及び複数の前記特性モデルから生成された複数の前記入力に対してそれぞれ前記シミュレータが出力した複数の前記各設備の消費電力と、の複数の組合せを学習データとして生成する学習データ生成処理ステップと、
前記特性モデル自動生成システムの学習モデル生成処理部が、多層ニューラルネットワークモデルと前記学習データとを用いて、複数の前記稼働情報と複数の前記特性モデルと複数の前記各設備の消費電力との対応関係を学習し、１つの前記稼働情報と１つの前記各設備の消費電力との組合せを入力として１つの前記特性モデルを出力する学習モデルを生成する学習モデル生成処理ステップと、
前記特性モデル自動生成システムの特性モデル生成処理部が、前記学習モデルと前記稼働情報とから前記特性モデルを生成する特性モデル生成処理ステップと
を含むことを特徴とする特性モデル自動生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は特性モデル自動生成システム及び特性モデル自動生成方法に関し、例えばチラープラントの各設備の消費電力の合計を最小化する各設備の運転目標値を生成するための特性モデルを生成するチラープラント最適化システムに適用して好適なるものである。
【背景技術】
【０００２】
オフィスビルや商業ビルの空調等の熱源システムにおける１次エネルギーの消費割合は、例えば東南アジアでは、ビル全体の消費エネルギーの４〜５割を占めるため、省エネルギーの取り組みが求められている。熱源システムの消費エネルギー削減には、熱源システムの機器そのものの効率向上だけでなく、機器の運転方法の改善も効果的であり、例えば特許文献１に開示の技術が知られている。
【０００３】
特許文献１には、各機器の動力特性を定式化して生成した機器の特性を表す特性モデルを用いて、線形計画法又は非線形計画法により、制約条件を満たし、かつ、熱源システム全体の消費エネルギーが最小となる運転目標値を生成することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１４７７８０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の従来技術では、特性モデルは、熱源システムの膨大な過去の稼働実績データをもとに生成されるものである。このため、上述の従来技術では、過去の稼働実績データが蓄積されていない場合には、特性モデルを生成することができないという問題がある。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、過去の稼働実績データが蓄積されていない場合でも実態に即した特性モデルを生成することができる特性モデル自動生成システム及び特性モデル自動生成方法を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するため本発明においては、特性モデル自動生成システムは、複数の設備を備えるチラープラントの各設備の稼働状況を表す稼働情報及び前記各設備の物理特性を表す特性モデルを入力として算出した前記各設備の消費電力を出力するシミュレータを用いて、前記稼働情報の取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記稼働情報と、前記特性モデルの取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記特性モデルと、複数の前記稼働情報及び複数の前記特性モデルから生成された複数の前記入力に対してそれぞれ前記シミュレータが出力した複数の前記各設備の消費電力と、の複数の組合せを学習データとして生成する学習データ生成処理部と、多層ニューラルネットワークモデルと前記学習データとを用いて、複数の前記稼働情報と複数の前記特性モデルと複数の前記各設備の消費電力との対応関係を学習し、１つの前記稼働情報と１つの前記各設備の消費電力との組合せを入力として１つの前記特性モデルを出力する学習モデルを生成する学習モデル生成処理部と、前記学習モデルと前記稼働情報とから前記特性モデルを生成する特性モデル生成処理部とを備えるようにした。
【０００８】
また本発明においては、特性モデル自動生成システムが実行する特性モデル自動生成方法は、前記特性モデル自動生成システムの学習データ生成処理部が、複数の設備を備えるチラープラントの各設備の稼働状況を表す稼働情報及び前記各設備の物理特性を表す特性モデルを入力として算出した前記各設備の消費電力を出力するシミュレータを用いて、前記稼働情報の取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記稼働情報と、前記特性モデルの取り得る範囲で値を異ならせた複数の前記特性モデルと、複数の前記稼働情報及び複数の前記特性モデルから生成された複数の前記入力に対してそれぞれ前記シミュレータが出力した複数の前記各設備の消費電力と、の複数の組合せを学習データとして生成する学習データ生成処理ステップと、前記特性モデル自動生成システムの学習モデル生成処理部が、多層ニューラルネットワークモデルと前記学習データとを用いて、複数の前記稼働情報と複数の前記特性モデルと複数の前記各設備の消費電力との対応関係を学習し、１つの前記稼働情報と１つの前記各設備の消費電力との組合せを入力として１つの前記特性モデルを出力する学習モデルを生成する学習モデル生成処理ステップと、前記特性モデル自動生成システムの特性モデル生成処理部が、前記学習モデルと前記稼働情報とから前記特性モデルを生成する特性モデル生成処理ステップとを含むようにした。
【０００９】
本特性モデル自動生成システム及び特性モデル自動生成方法によれば、過去の稼働実績データが蓄積されていない場合でも実態に即した機器特性モデルを生成することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、過去の稼働実績データが蓄積されていない場合でも実態に即した特性モデルを生成し、熱源システム全体の消費エネルギーが最小となる熱源システムの各機器の運転目標値を生成することで、熱源システムの省エネルギーを図ることができる特性モデル自動生成システム及び特性モデル自動生成方法を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態のチラープラント及びチラープラント最適化システムの構成例を示す図である。
【図２】実施の形態のチラープラント最適化システムの処理フローを示す図である。
【図３】熱源シミュレータの入力と出力との関係を示す図である。
【図４】部分負荷消費電力特性を説明するための図である。
【図５】熱源シミュレータ、学習済ＤＮＮモデル、及び熱源オプティマイザの入出力の対応関係を説明するための図である。
【図６】変形例の学習データ生成処理部の構成例を示す図である。
【図７】チラープラント最適化システムを実現するコンピュータの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。以下の実施の形態及び変形例の説明では、同一の要素に同一符号を付与して、後述の説明を省略する。
【００１３】
（１）実施の形態
（１−１）実施の形態のチラープラント及びチラープラント最適化システムの構成
図１は、実施の形態のチラープラント及びチラープラント最適化システムの構成例を示す図である。実施の形態のチラープラント１００は、生成した冷温水を、オフィスビルや商業ビル等に熱として供給する熱源システムの一例である。
【００１４】
チラープラント１００は、チラー（冷凍機）１０１−１、１０１−２、冷水ポンプ１０２−１、１０２−２、冷却水ポンプ１０３−１、１０３−２、冷却塔１０４−１、１０４−２を有する。チラープラント１００が有するチラー、冷水ポンプ、冷却水ポンプ、冷却塔は、「設備」の一例である。
【００１５】
チラープラント１００は、配管で接続されているこれらの設備を用いて冷温水を生成し、配管を通じてビル３００内のエアハンドリングユニット３０１に生成した冷温水を供給する。エアハンドリングユニット３０１は、供給された冷温水を用いてビル３００内の冷暖房を実現する空気調和器等である。
【００１６】
なお、チラープラント１００は、チラー１０１−１、１０１−２、冷水ポンプ１０２−１、１０２−２、冷却水ポンプ１０３−１、１０３−２、冷却塔１０４−１、１０４−２以外の設備も有するが、図１では図示を省略している。
【００１７】
また、チラープラント１００は、ビルマネジメントシステム１０５、ゲートウェイ１０６を有する。
【００１８】
ビルマネジメントシステム１０５は、チラープラント１００が有する各設備と接続されており、各設備の制御及び監視を行うと共に、設備の稼働状況を“見える化”している。例えばビルマネジメントシステム１０５は、各設備の稼働状況及び停止状況、冷温水及び冷却水の温度や流量、各ポンプ（冷水ポンプ１０２−１、１０２−２、冷却水ポンプ１０３−１、１０３−２）の回転数等を監視し、表示部に表示する。
【００１９】
また、ビルマネジメントシステム１０５は、ゲートウェイ１０６と接続されており、各設備から収集した各設備の稼働状態を示す稼働情報の計測値及び各設備の消費エネルギー（消費電力）の計測値をゲートウェイ１０６に送信する。また、ビルマネジメントシステム１０５は、ゲートウェイ１０６から運転目標値を受信し、この運転目標値に従って各設備を制御する。
【００２０】
ゲートウェイ１０６は、ビルマネジメントシステム１０５から受信した各設備の稼働情報の計測値及び各設備の消費エネルギーの計測値を、ネットワークを経由してチラープラント最適化システム２００に送信する。また、ゲートウェイ１０６は、チラープラント最適化システム２００から運転目標値を取得し、ビルマネジメントシステム１０５に送信する。
【００２１】
チラープラント最適化システム２００は、ゲートウェイ１０６を介してビルマネジメントシステム１０５から受信した各設備の稼働情報の計測値や各設備の消費エネルギーの計測値を用いて、監視制御対象のチラープラント１００の特性モデルを自動生成する。さらに、チラープラント最適化システム２００は、チラープラント１００の各設備の消費エネルギーの合計が最小となる各設備の運転目標値を生成し、ゲートウェイ１０６に送信する。  
【００２２】
より詳細には、チラープラント最適化システム２００は、学習データ生成処理部２０１、学習モデル生成処理部２０２、特性モデル生成処理部２０３、チラープラント運転最適化処理部２０４を有する。
【００２３】
詳細は後述するが、学習データ生成処理部２０１は、熱源シミュレータを用いて、オペレータ４００による入力データから、チラープラント１００の挙動を学習するための学習データを生成する。学習モデル生成処理部２０２は、深層学習を用いて、学習データ生成処理部２０１が生成した学習データを含む熱源シミュレータの入出力関係を学習し、入出力関係を示す関数の逆関数を学習モデルとして生成する。特性モデル生成処理部２０３は、学習モデル生成処理部２０２が生成した学習モデルを用い、ゲートウェイ１０６から受信したチラープラント１００の各設備の稼働情報の計測値と消費エネルギーの計測値を入力として、各設備の特性モデルを出力する。
【００２４】
チラープラント運転最適化処理部２０４は、特性モデル生成処理部２０３が出力した各設備の特性モデルと、ゲートウェイ１０６から受信した各設備の稼働情報の計測値とを用いて最適化計算を実施する。最適化計算では、特性モデル生成処理部２０３が出力した各設備の特性モデルと各設備の稼働情報の計測値とを熱源オプティマイザの入力としてその出力を得ることで、チラープラント１００の各設備の消費エネルギーの合計が最小となる各設備の運転目標値を生成する。ゲートウェイ１０６は、生成した各設備の運転目標値をゲートウェイ１０６に送信する。
【００２５】
このように、チラープラント１００の各設備の消費エネルギーの合計が最小となる各設備の運転目標値は、各設備の稼働情報の計測値と特性モデルとを熱源オプティマイザの入力としてその出力を得ることで生成されることから、各設備の劣化状況等の実態を正確に反映した特性モデルを生成することが、正確な運転目標値を生成するために重要となる。しかし、刻々と変化する各設備の劣化状況等を正確に反映した特性モデルの生成は、特性モデルの各データ項目の実際の値の計測が困難であることから、事実上不可能である。
【００２６】
そこで、本実施の形態では、学習データを含む熱源シミュレータの入出力関係を学習して入出力関係を示す関数の逆関数として生成された学習モデルを用い、各設備の稼働情報の計測値と消費電力の計測値とをこの学習モデルの入力として出力された特性モデルを、熱源オプティマイザの入力として用いる。このようにすることで、容易に計測可能な情報から、各設備の劣化状況等をより反映した特性モデルを得て、この特性モデルを用いて、各設備の劣化状況等をより反映した運転目標値を生成することができる。
【００２７】
なお、図１は、チラープラント１００及びチラープラント最適化システム２００の構成例を示すに過ぎず、その構成を限定するものではない。例えばゲートウェイ１０６を介さず、ビルマネジメントシステム１０５とチラープラント最適化システム２００とが直接データを送受信してもよい。少なくとも学習データ生成処理部２０１、学習モデル生成処理部２０２、特性モデル生成処理部２０３を含んで構成されたシステムが、特性モデル自動生成システムの一例である。
【００２８】
（１−２）実施の形態のチラープラント最適化システムの処理フロー
図２は、実施の形態のチラープラント最適化システムの処理フローを示す図である。学習データ生成処理部２０１は、学習モデル生成処理部２０２が深層学習の際に用いる学習データを生成する。
【００２９】
学習データの生成に際し、オペレータ４００は、仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２を生成する。仮想稼働情報２０１１は、チラープラント１００の各設備の稼働状態を示す稼働情報の取り得る範囲の値を組合せて生成された情報である。
【００３０】
仮想稼働情報２０１１は、図３に一例を示すように、データ項目として、屋外温度ｔｅｍｐ［℃］、屋外相対湿度ｈｕｍ［％］、冷水入口温度ａ［℃］、冷水出口温度ｂ［℃］、冷水流量ｃ［℃］、冷却水入口温度ｄ［℃］、冷却水出口温度ｅ［℃］、冷却水流量ｆ［℃］を含む。屋外温度ｔｅｍｐ及び屋外相対湿度ｈｕｍは、気象情報である。冷水入口温度ａ、冷水出口温度ｂ、冷水流量ｃ、冷却水入口温度ｄ、冷却水出口温度ｅ、冷却水流量ｆは、チラープラント１００のチラー毎の稼働情報である。
【００３１】
オペレータ４００は、仮想稼働情報２０１１を生成する際、屋外温度ｔｅｍｐ、屋外相対湿度ｈｕｍ、各チラーの冷水入口温度ａ、冷水出口温度ｂ、冷水流量ｃ、冷却水入口温度ｄ、冷却水出口温度ｅ、及び冷却水流量ｆの各データ項目についてそれぞれ上限値、下限値、及び刻み値を指定する。そして、オペレータ４００は、各データ項目それぞれの上限値、下限値、及び刻み値に応じた各データ項目が取りうる範囲の値を全て組合せて仮想稼働情報２０１１を生成する。図２に示す仮想稼働情報２０１１のインデックスｉ＝１、２、３・・・は、各データ項目が取りうる範囲の値の全ての組合せを網羅するように生成された複数の稼働情報を示す。ここで、図２に示す１つのインデックスｉに対応する１件の稼働情報は、１つのデータセットであり、各データ項目それぞれについて各設備が取り得る範囲の値のうちの或る値を１つずつ含む。すなわち、１件の稼働情報は、各設備の各データ項目それぞれについて１つの値を含む。仮想稼働情報２０１１は、このような稼働情報を複数含むものである。仮想稼働情報２０１１は、稼働情報の取り得る範囲で値を異ならせた複数の稼働情報の一例である。
【００３２】
例えば、冷水入口温度ａは、その上限値が１５℃、下限値が１３℃、刻み値が１℃であれば、取り得る値が１３℃、１４℃、１５℃の３つである。また例えば、冷水出口温度ｂは、その上限値が８℃、下限値が６℃、刻み値が１℃であれば、取り得る値が６℃、７℃、８℃の３つである。よって、冷水入口温度ａ及び冷水出口温度ｂの取り得る範囲の値の組合せは、９つである。同様の考え方で、屋外温度ｔｅｍｐ、屋外相対湿度ｈｕｍ、各チラーの冷水入口温度ａ、冷水出口温度ｂ、冷水流量ｃ、冷却水入口温度ｄ、冷却水出口温度ｅ、冷却水流量ｆの各データ項目が取り得る範囲の値の全ての組合せを生成できる。
【００３３】
特性モデルパラメータ２０１２は、チラープラント１００の各設備の性能特性や物理特性を示す特性モデルのパラメータを、取り得る範囲の値を組合せて生成された情報である。特性モデルパラメータ２０１２は、特性モデルの取り得る範囲で値を異ならせた複数の特性モデルの一例である。
【００３４】
特性モデルパラメータ２０１２は、図３に一例を示すように、データ項目として、定格冷却能力ｍ［ＲＴ］、定格消費電力ｎ［ｋＷ］、部分負荷消費電力特性、定格流量ｏ［ｍ３／ｈ］、定格消費電力ｐ［ｋＷ］、全揚程ｑ［ｍ］、効率ｒ［％］、定格入口温度ｓ［℃］、定格出口温度ｔ［℃］、定格流量ｕ［ｍ３／ｈ］、定格消費電力ｖ［ｋＷ］、定格風量ｗ［ｍ３／ｈ］を含む。
【００３５】
定格冷却能力ｍ、定格消費電力ｎ、及び部分負荷消費電力特性は、チラープラント１００の各チラーの性能特性である。定格流量ｏ、定格消費電力ｐ、全揚程ｑ、効率ｒは、チラープラント１００の各ポンプ（各冷水ポンプ及び各冷却水ポンプ）の性能特性である。定格入口温度ｓ、定格出口温度ｔ、定格流量ｕ、定格消費電力ｖ、定格風量ｗは、チラープラント１００の各冷却塔の性能特性である。
【００３６】
オペレータ４００は、特性モデルパラメータ２０１２を生成する際、各チラーの定格冷却能力ｍ及び定格消費電力ｎと、各ポンプの定格流量ｏと、各冷却塔の定格入口温度及び定格出口温度ｔとの各データ項目については、取り得る値としてそれぞれ１つの値を指定する。また、オペレータ４００は、特性モデルパラメータ２０１２を生成する際、定格消費電力ｐ、全揚程ｑ、効率ｒ、定格流量ｕ、定格消費電力ｖ、定格風量ｗの各データ項目については、それぞれ上限値、下限値、及び刻み値を指定する。
【００３７】
また、オペレータ４００は、特性モデルパラメータ２０１２を生成する際、図４に例示するような部分負荷電力消費特性を、チラー毎に複数パターン準備しておく。図４に示すように、１つの部分負荷電力消費特性は、例えば２４℃、２５℃、２６℃、２７℃、２８℃、２９℃、２９．５℃、３０℃、３１℃の各冷却水温度における部分負荷と消費エネルギーの相関を示す。部分負荷電力消費特性は、部分負荷に関して消費エネルギーが単調増加し、冷却水温度が高いほど消費エネルギーが大きいという条件を満たす。
【００３８】
オペレータ４００は、仮想稼働情報２０１１と同様に、各データ項目それぞれの上限値、下限値、及び刻み値に応じた各データ項目が取りうる範囲の値と、複数の部分負荷電力消費特性とについて全ての組合せを生成することで特性モデルパラメータ２０１２を生成する。図２に示す特性モデルパラメータ２０１２のインデックスｉ＝１、２、３・・・は、各データ項目が取りうる範囲の値と複数の部分負荷電力消費特性とについて全ての組合せを網羅するように生成された複数の特性モデルを示す。ここで、図２に示す１つのインデックスｉに対応する１件の特性モデルは、１つのデータセットであり、各データ項目それぞれについて各設備が取り得る範囲の値のうちの或る値を１つずつ含む。すなわち、１件の特性モデルは、各設備の各データ項目それぞれについて１つの値を含む。特性モデルパラメータ２０１２は、このような特性モデルを複数含む特性情報の一例である。
【００３９】
熱源シミュレータ２０１４は、オペレータ４００が生成した仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２を入力とし、各設備の消費エネルギーをシミュレーションにより算出し、図３に一例を示すような消費エネルギー２０１３を生成して出力する。図２に示すインデックスｉ＝１、２、３・・・それぞれの消費エネルギー２０１３は、インデックスｉ＝１、２、３・・・の仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２それぞれを入力とした場合の熱源シミュレータ２０１４の出力に対応する。消費エネルギー２０１３は、図３に示すように、チラー毎、ポンプ（冷水ポンプ及び冷却水ポンプ）毎、冷却塔毎の消費エネルギーである。すなわち、熱源シミュレータ２０１４は、或る１件の稼働情報と或る１件の特性情報とを入力として、これらの入力に対応する１件の消費エネルギーを出力する。消費エネルギー２０１３は、複数の稼働情報及び複数の特性モデルから生成された複数の入力に対してそれぞれシミュレータが出力した複数の各設備の消費電力の一例である。
【００４０】
このようにして生成された仮想稼働情報２０１１、特性モデルパラメータ２０１２、及び消費エネルギー２０１３の組合せが、学習データである。１件の学習データは、前述の或る１件の稼働情報と或る１件の特性情報とを入力として出力された１件の消費エネルギーの１組の組合せである。このようにして生成された多数の学習データが、後述の学習モデル生成処理部２０２における深層学習に用いられる。仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２は、データ項目が多いほど多数の学習データを生成できることから、多数の学習データに基づいて後述の学習済ＤＮＮモデル２０３４の各ノードの重みを調整し、学習済ＤＮＮモデル２０３４をより精密に生成できる。
【００４１】
学習モデル生成処理部２０２は、多層ニューラルネットワークモデルであるＤＮＮ（Deep Neural Network）モデル２０２４を有する。ＤＮＮモデル２０２４は、入力層が仮想稼働情報２０１１及び消費エネルギー２０１３の各データ項目であり、出力層が特性モデルパラメータ２０１２の各データ項目である。このような入力層及び出力層とすることにより、熱源シミュレータの入出力関係を示す関数の逆関数を学習モデルとして生成できる。
【００４２】
学習モデル生成処理部２０２は、学習データ生成処理部２０１が生成された学習データ、すなわち熱源シミュレータ２０１４の入力である仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２と、熱源シミュレータ２０１４の出力である消費エネルギー２０１３とについて生成された複数の入出力関係について、ＤＮＮモデル２０２４の深層学習を実行する。学習モデル生成処理部２０２は、上述のようにして生成された多数の学習データを多数用いることで、ＤＮＮモデル２０２４における各ノードの重みを調整することで学習を実行する。学習モデル生成処理部２０２は、図２に示す同一のインデックスｉの仮想稼働情報２０１１、特性モデルパラメータ２０１２、及び消費エネルギー２０１３の対応関係についてＤＮＮモデル２０２４の学習を実行し、熱源シミュレータ２０１４の入出力関係の逆関数に相当する学習済ＤＮＮモデル２０３４を生成する。
【００４３】
特性モデル生成処理部２０３は、学習モデル生成処理部２０２で生成した学習済ＤＮＮモデル２０３４を用いて、チラープラント１００の各設備の特性モデルを生成する。学習済ＤＮＮモデルは、ゲートウェイ１０６から受信したチラープラント１００の各設備の稼働情報の計測値である。実消費エネルギー２０３１は、ゲートウェイ１０６から受信したチラープラント１００の各設備の消費エネルギーの計測値である。実稼働情報２０３２のデータ項目は仮想稼働情報２０１１と同一であり、実消費エネルギー２０３１のデータ項目は消費エネルギー２０１３と同一である。
【００４４】
学習済ＤＮＮモデル２０３４は、実稼働情報２０３２及び実消費エネルギー２０３１を入力とし、実特性モデルパラメータ２０３３を生成して出力する。実特性モデルパラメータ２０３３のデータ項目は、特性モデルパラメータ２０１２と同一である。実稼働情報２０３２は、チラープラント１００の各設備の稼働情報の計測値である。実消費エネルギー２０３１は、チラープラント１００の各設備の消費エネルギーの計測値である。学習済ＤＮＮモデル２０３４を用いることで、各設備の稼働情報の計測値及び各設備の消費エネルギーの計測値から、これらの計測値に対応する特性モデルを生成できる。
【００４５】
チラープラント運転最適化処理部２０４は、熱源オプティマイザ２０４１を有する。熱源オプティマイザ２０４１は、実稼働情報２０３２及び実特性モデルパラメータ２０３３を入力とし、チラープラント１００の総消費電力が最小となる各設備の制御目標値の最適値の探索結果から最適設定値２０４２を生成する。最適設定値２０４２は、冷却水ポンプ１０３−１、１０３−２の制御目標回転数と、冷却塔１０４−１、１０４−２の制御目標冷却水出口温度を含む。
【００４６】
（１−３）熱源シミュレータ、学習済ＤＮＮモデル、及び熱源オプティマイザの入出力
図５を参照して、上述した熱源シミュレータ２０１４の入出力と、学習済ＤＮＮモデル２０３４の入出力と、熱源オプティマイザ２０４１の入出力との対応関係を説明する。
【００４７】
図５に示すように、熱源シミュレータ２０１４の入力である仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２と、熱源シミュレータ２０１４の出力である消費エネルギー２０１３との関係が、学習モデル生成処理部２０２においてＤＮＮモデル２０２４を用いて学習される。この学習で生成された学習済ＤＮＮモデル２０３４は、熱源シミュレータ２０１４の入出力関係の逆関数である。
【００４８】
よって、学習済ＤＮＮモデル２０３４は、仮想稼働情報２０１１に対応する実稼働情報２０３２及び消費エネルギー２０１３に対応する実消費エネルギー２０３１を入力として、特性モデルパラメータ２０１２に対応する実特性モデルパラメータ２０３３を出力することができる。
【００４９】
さらに、熱源オプティマイザ２０４１は、学習済ＤＮＮモデル２０３４の入力である実稼働情報２０３２と学習済ＤＮＮモデル２０３４の出力である実特性モデルパラメータ２０３３とを入力として、最適設定値２０４２を出力する。
【００５０】
（１−４）実施の形態の効果
以上説明したように、本実施の形態のチラープラント最適化システム２００によれば、過去の稼働情報の蓄積がない場合でも、チラープラント１００の各設備の劣化状況等の現状に即したチラープラント１００の各設備の特性モデルが生成可能になる。よって、過去の稼働情報の蓄積がない場合でも、チラープラントの各設備の消費エネルギーの合計が最小となる運転目標値を生成することができるシステムを導入することが可能になる。
【００５１】
また、本実施の形態のチラープラント最適化システム２００によれば、深層学習による学習モデルを用いることから、仮想稼働情報２０１１、特性モデルパラメータ２０１２、及び消費エネルギー２０１３が多数のパラメータを含む場合であっても、これらの入出力関係から特性モデルを生成することができる。
【００５２】
また、本実施の形態のチラープラント最適化システム２００によれば、膨大な過去の稼働実績データをもとに特性モデルを生成するものではないため、処理負荷が低減され、速やかに特性モデル及び運転目標値を生成することができる。
【００５３】
（２）実施の形態の変形例
図６は、変形例の学習データ生成処理部の構成例を示す図である。変形例の学習データ生成処理部２０１Ｂは、上述した実施の形態の学習データ生成処理部２０１と比較して、オペレータ４００により入力された情報から仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２を生成する際に、仮想稼働情報２０１１の各データ項目と、特性モデルパラメータ２０１２の各データ項目及び各消費電力特性とについて、不適切な入力値を除外する処理を行う受付部２０１５を有する点が異なる。
【００５４】
受付部２０１５は、仮想稼働情報２０１１を生成する際、仮想稼働情報２０１１の各データ項目の取りうる範囲の値として入力された入力値を閾値判定し、取りうる範囲外の入力値を仮想稼働情報２０１１から除外する。同様に、受付部２０１５は、特性モデルパラメータ２０１２を生成する際、特性モデルパラメータ２０１２の各データ項目の取りうる範囲の値として入力された入力値を閾値判定し、取りうる範囲外の入力値を特性モデルパラメータ２０１２から除外する。
【００５５】
また受付部２０１５は、特性モデルパラメータ２０１２の部分負荷消費電力特性について、部分負荷に関して消費エネルギーが単調増加し、冷却水温度が高いほど消費エネルギーが大きいという条件を満たさない入力値を特性モデルパラメータ２０１２から除外する。
【００５６】
このように、受付部２０１５は、仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２の各データ項目や部分負荷消費電力特性の入力値から不適切な入力値を除外することで、仮想稼働情報２０１１及び特性モデルパラメータ２０１２から無駄なデータを排除し、チラープラント最適化システム２００の処理負荷の増大を抑制することができる。
【００５７】
（３）チラープラント最適化システムを実現するコンピュータの構成
図７は、チラープラント最適化システムを実現するコンピュータの構成例を示す図である。チラープラント最適化システム２００を実現するコンピュータ５００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）５３０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等のメモリ５４０、入力装置５６０（例えばキーボード、マウス、タッチパネル等）、及び出力装置５７０（例えば外部ディスプレイモニタに接続されたビデオグラフィックカード）が、メモリコントローラ５５０を通して相互接続される。コンピュータ５００において、チラープラント最適化システムを実現するためのプログラムがＩ／Ｏ（Input／Output）コントローラ５２０を介してＳＳＤやＨＤＤ等の外部記憶装置５８０から読み出されて、ＣＰＵ５３０及びメモリ５４０の協働により実行されることにより、チラープラント最適化システム２００が実現される。あるいは、チラープラント最適化システムを実現するためのプログラムは、ネットワークインターフェース５１０を介した通信により外部のコンピュータから取得されてもよい。なお、ＣＰＵに代えて又はＣＰＵに加えて他のプロセッサ、例えばＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）が備えられてもよい。
【００５８】
本発明は、上述の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、本発明の趣旨を逸脱しない限り、様々な形態で実施することができる。例えば、上述の実施の形態及び変形例で例示した各構成及び各処理は、実装形態や処理効率に応じて適宜統合又は分離させてもよい。また、例えば、上述の実施の形態及び変形例は、矛盾しない範囲で、その一部又は全部を組合せてもよい。
【符号の説明】
【００５９】
２００・・・チラープラント最適化システム、２０１、２０１Ｂ・・・学習データ生成処理部、２０２・・・学習モデル生成処理部、２０３・・・特性モデル生成処理部、２０４・・・チラープラント運転最適化処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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