(57)【要約】【課題】システムを構成する機器およびその機器の運転パターンを容易に選択することができ，設備変更に対しても容易に対応することができるコジェネレーションシステムの最適化方法および設備提案システムを提供すること。【解決手段】本最適化方法では，機器構成の最適化と運転パターンの最適化とを交互に繰り返す。そして，機器構成の最適化の際，機器と運転パターンとを１組の機器情報データとし，その機器情報データを基本単位として遺伝子操作中の交叉を行う。また，運転パターンの最適化の際，，機器構成を固定し，その機器構成での運転パターンについて遺伝子操作を行う。そして，最適化された機器構成および運転パターンでの評価値を判定する。判定条件を満たしていない場合には，判定条件を満たすまで上記処理を繰り返す。【選択図】            図５
2006268102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
遺伝的アルゴリズムを適用してコジェネレーションシステムの最適なシステム構成を選択するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
電力および熱の時間帯ごとの需要量を取得する需要量取得ステップと，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報を含む遺伝子と，時間帯ごとの機器の運転パターン情報を含む遺伝子とを生成する遺伝子生成ステップと，
機器情報を含む遺伝子に対して遺伝子操作を繰り返し，遺伝子操作中の交叉を行う際には機器情報とその機器に対する運転パターン情報とを１組の機器情報データとし，機器情報データを基本単位として交叉を繰り返し，前記需要量取得ステップにて取得したエネルギー需要量に適合するとともに所定の条件を満たす機器構成を選択する機器選択ステップと，
機器情報を固定して運転パターンについての遺伝子操作を繰り返し，前記需要量取得ステップにて取得したエネルギー需要量に適合するとともに所定の条件を満たす運転パターンを選択する運転パターン選択ステップとを含み，
前記機器選択パターンと前記運転パターン選択ステップとを交互に繰り返し，所定の条件を満たすシステム構成を選択することを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項２】
請求項１に記載するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
前記運転パターン選択ステップにて遺伝子操作中の交叉を行う際には，運転パターンを基本要素として交叉を繰り返すことを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
前記機器選択ステップと前記運転パターン選択ステップとの少なくとも一方では，コジェネレーションシステムを構成する機器が無しとなる遺伝子を得た場合には，その遺伝子の評価値に所定のペナルティ値を付加することを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項４】
遺伝的アルゴリズムを適用してコジェネレーションシステムの最適なシステム構成を選択することが可能なコジェネレーションシステムの設備提案システムにおいて，
電力および熱の時間帯ごとの需要量を取得する需要量取得手段と，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報を含む遺伝子と，時間帯ごとの機器の運転パターン情報を含む遺伝子とを生成する遺伝子生成手段と，
機器情報を含む遺伝子に対して遺伝子操作を繰り返し，遺伝子操作中の交叉を行う際には機器情報とその機器に対する運転パターン情報とを１組の機器情報データとし，機器情報データを基本単位として交叉を繰り返し，前記需要量取得手段にて取得したエネルギー需要量に適合するとともに所定の条件を満たす機器構成を選択する機器選択手段と，
機器情報を固定して運転パターンについての遺伝子操作を繰り返し，前記需要量取得手段にて取得されたエネルギー需要量に適合するとともに所定の条件を満たす運転パターンを選択する運転パターン選択手段と，
前記機器選択手段による機器構成の選択と，前記運転パターン選択手段による運転パターンの選択とを交互に繰り返し，所定の条件を満たすシステム構成を選択するシステム構成選択手段と，
前記システム構成選択手段にて選択されたシステム構成の，機器情報およびその機器の運転パターンを出力する最適結果出力手段とを備えることを特徴とするコジェネレーションシステムの設備提案システム。
【請求項５】
請求項４に記載するコジェネレーションシステムの設備提案システムにおいて，
前記運転パターン選択手段にて遺伝子操作中の交叉を行う際には，運転パターンを基本要素として交叉を繰り返すことを特徴とするコジェネレーションシステムの設備提案システム。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載するコジェネレーションシステムの設備提案システムにおいて，
前記機器選択手段と前記運転パターン選択手段との少なくとも一方では，コジェネレーションシステムを構成する機器が無しとなる遺伝子が生成された場合には，その遺伝子の評価値に所定のペナルティ値を付加することを特徴とするコジェネレーションシステムの設備提案システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの最適化方法および設備提案システムに関する。さらに詳細には，コジェネレーションシステムの最適な機器構成と，その機器の最適な運転パターンを容易に選択することが可能なコジェネレーションシステムの最適化方法および設備提案システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年，コジェネレーションシステムは，病院やホテル等の大規模施設のみならず，一般的な家庭にも普及が図られている。このコジェネレーションシステムの設計は，主として，機器の構成に関する設計と，その機器の運転パターンに関する設計とに大別される。「運転パターン」とは，対象とする機器の出力値やその出力値を定格出力値で割った負荷率を時間帯ごとに定めたものである。この運転パターンの良否によって，エネルギーの利用効率や運用コスト等が大きく異なる。すなわち，コジェネレーションシステムを導入する際には，機器構成とともに運転パターンを考慮した設計を行う必要がある。
【０００３】
しかしながら，機器構成と運転パターンとの組み合わせは，システムが複雑になればなるほど膨大なものとなる。そのため，試行錯誤による検討では適正な組み合わせを早期に抽出することができない。
【０００４】
そこで，遺伝的アルゴリズムを利用したコジェネレーションシステムの最適化アルゴリズムが提案されている（例えば，特許文献１）。特許文献１の最適化アルゴリズムでは，遺伝的アルゴリズムを利用して機器構成を選択し，選択された機器構成における各機器の運転パターンをさらに別のアルゴリズム（線形計画法等）で求めている。そして，選択された機器構成ごとにトータルコスト（機器コスト＋運用コスト）を算出し，コストが最も低い機器構成および運転パターンを選択している。
【０００５】
例えば，発電機（電力源），ボイラ（温熱源），および吸収冷凍機（冷熱源）を備えたコジェネレーションシステムにおいて，機器構成および運転パターンは次のように選択される。
【０００６】
まず，発電機，ボイラおよび吸収冷凍機の各機器構成がランダムに選択された遺伝子が作成される。次に，その機器構成での最適な運転パターンが，予め設定されたルールに従って選択される。例えば，「発電機は電力需要と等しくなるように発電を行う。その際の排熱をボイラで優先的に使用し，使い切れない熱を吸収冷凍機で使う。」といったルールに従う。これにより，選択された機器構成での運転パターンが求められる。そして，運転パターンが求められることで，イニシャルコストに加えてランニングコストが求められる。すなわち，トータルコストが求められる。そして，このトータルコストを最小化するように遺伝子を更新する。すなわち，機器構成を更新する。このような処理を繰り返すことにより，トータルコストが最も低い機器構成が選択されるのである。
【特許文献１】特開平１１−３９００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら，前記した従来の技術には以下のような問題があった。すなわち，特許文献１に記載されたコジェネレーションシステムの最適化アルゴリズムでは，運転パターンを決めるルールをあらかじめ設定しておく必要がある。しかし，このようなルールは機器の機種によって最適なルールが異なる。また，機器の組み合わせによっても異なることがある。そのため，想定しているコジェネレーションシステムが複雑になればなるほど，そのルールも複雑になってしまう。従って，必ずしも最適な運転パターンに適用されるルールを用意できるとは限らない。また，新たな機種が市場に登場した場合に，これまでのルールを再検討する必要がある。その際，ルールの再検討には多大な時間を要する。さらには，コジェネレーションシステムが複雑になればなるほどその検討に多くの時間を費やしてしまう。
【０００８】
また，近年のコジェネレーションシステムの設計においては，低コスト化，省エネルギー化の他，環境負荷の低減の観点からＮＯX ，ＳＯX 等の環境負荷物質の排出量を適正にしなければならない。そのため，すべての要求を満たすためにはより複雑なルールが必要となる。しかしながら，すべてのルールをあらかじめ設定しておくことは極めて困難である。
【０００９】
また，コジェネレーションシステムの設計において，機器構成だけではなく，運転パターンも含めて遺伝的アルゴリズムで最適化することも考えられる。しかしながら，遺伝的アルゴリズムだけで機器構成と運転パターンとを同時に最適化することは困難であった。
【００１０】
その理由の１つとして，最適な運転パターンが機器ごとに大きく異なることが挙げられる。例えば，最大出力が５０ｋＷのガスエンジンＡの最適な運転パターンａと，最大出力が１００ｋＷのガスエンジンＢの最適な運転パターンｂとは全く異なっている。つまり，ガスエンジンＡについての最適な運転パターンａがガスエンジンＢでも最適になるということは殆どない。そのため，仮にガスエンジンＡについての優良な遺伝子とガスエンジンＢについての優良な遺伝子とを交叉させたとしても，殆どの場合に解が改悪されてしまう。従って，最適解の抽出に膨大な時間がかかる。あるいは，抽出されたとしても不適切な解となってしまうことが多い。
【００１１】
本発明は，前記した従来の技術が有する問題点を解決するためになされたものである。すなわちその課題とするところは，システムを構成する機器およびその機器の運転パターンを容易に選択することができ，設備変更に対しても容易に対応することができるコジェネレーションシステムの最適化方法および設備提案システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この課題の解決を目的としてなされた遺伝的アルゴリズムを適用してコジェネレーションシステムの最適なシステム構成を選択するコジェネレーションシステムの最適化方法において，電力および熱の時間帯ごとの需要量を需要量取得手段が取得する需要量取得ステップと，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報を含む遺伝子と，時間帯ごとの機器の運転パターン情報を含む遺伝子とを遺伝子生成手段が生成する遺伝子生成ステップと，機器情報を含む遺伝子に対して遺伝子操作を繰り返し，遺伝子操作中の交叉を行う際には機器情報とその機器に対する運転パターン情報とを１組の機器情報データとし，機器情報データを基本単位として交叉を繰り返し，需要量取得ステップにて取得したエネルギー需要量に適合するとともに，所定の条件を満たす機器構成を機器選択手段が選択する機器選択ステップと，機器情報を固定して運転パターンについての遺伝子操作を繰り返し，需要量取得ステップにて取得したエネルギー需要量に適合するとともに所定の条件を満たす運転パターンを運転パターン選択手段が選択する運転パターン選択ステップとを含み，機器選択パターンと運転パターン選択ステップとを交互に繰り返し，所定の条件を満たすシステム構成を選択することを特徴としている。
【００１３】
本発明では，需要量取得ステップとして，コンピュータ等の情報処理手段（需要量取得手段）によって，コジェネレーションシステムが設置される施設における電力および熱のそれぞれのエネルギー需要量が取得される。そして，遺伝子生成ステップとして，同じくコンピュータ等の情報処理手段（遺伝子生成手段）によって，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報を含む遺伝子と，その機器の運転パターンを含む遺伝子とが生成される。
【００１４】
ここでいう「機器情報」とは，各機器の機種や仕様等のことである。また，「運転パターン」とは，その機器の時間帯ごとの負荷情報の集まりであり，例えばその機器の出力値やその出力値を定格出力値で割った負荷率が該当する。
【００１５】
また，遺伝子生成ステップにて生成される遺伝子は，機器情報を含む遺伝子と運転パターン情報を含む遺伝子とが別体であるものの他，両情報を含む１つの遺伝子として生成されるものも含む。
【００１６】
次に，機器選択ステップとして，遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，最適な機器構成を選択する。具体的には，まず，生成した遺伝子のうち，エネルギー需要量に適した遺伝子のみを抽出する。そして，遺伝子に格納された情報を基に，遺伝子ごとに所定のパラメータに対応する評価値を算出する。例えば，パラメータの内容がエネルギー消費量であれば，遺伝子ごとにエネルギーの消費量を算出する。つまり，その遺伝子に記憶された情報に従って各機器を稼動させたときのコジェネレーションシステム全体のエネルギー消費量を算出する。そして，評価値が所定の条件を満たしているか否かを判断する。例えば，評価値が収束しているか否かを判断する。また，遺伝子操作を所定回数繰り返したか否かを判断条件としてもよい。そして，所定の条件を満たしている場合には，その世代の遺伝子を最適解とする。満たしていない場合には，次世代の遺伝子を交叉や突然変異等の遺伝子操作によって作成し，評価値が所定の条件を満たすまで繰り返す。つまり，コンピュータ等の情報処理手段（機器選択手段）によって，機器構成の組合せを無作為に変化させ，良好な機器構成の組合せを抽出する。
【００１７】
さらに，機器選択ステップでの遺伝子操作の際，交叉については機器情報とその機器に対する運転パターン情報とを１組の機器情報データとし，機器情報データを交叉の基本単位とする。つまり，機器情報データ単位で交叉を行う。これにより，機器構成と運転パターンとの組合せを維持したまま遺伝子操作が行われることになる。よって，交叉による解の改悪が低減され，最適解の抽出の早期化が図られる。
【００１８】
また，運転パターン選択ステップとして，機器情報を固定し，運転パターンについてのみ遺伝子操作を繰り返し，その機器構成に適した運転パターンを選択する。つまり，コンピュータ等の情報処理手段（運転パターン選択手段）によって，運転パターンの組合せを変化させ，最適な運転パターンを抽出する。
【００１９】
そして，この機器選択ステップと運転パターン選択ステップとを所定の条件を満たすまで交互に繰り返す。すなわち，コンピュータ等の情報処理手段（システム構成選択手段）によって，運転パターン選択ステップでは，最適な運転パターンを選択する。一方，機器選択ステップでは，最適な機器構成を選択する。これを交互に繰り返すことにより，解をより最適な機器構成および運転パターンに近づけていくのである。そして，評価値が所定の条件を満たした時点でそのときに選択されている遺伝子を最適解とする。所定の条件としては，例えば，評価値が収束しているか否かを判断する。また，遺伝子操作を所定回数繰り返したか否かを判断条件としてもよい。
【００２０】
また，運転パターン選択ステップでの遺伝子操作では，１つの機器に対応する運転パターンを基本要素として交叉を発生させることとするとよりよい。すなわち，運転パターンは時系列データである。そのため，互いに良好な運転パターンであっても，それら運転パターンを部分的に交換しても，殆どの場合で改悪される。そのため，運転パターン単位で交叉を行う。これにより，交叉による改悪の低減が図られ，最適解をより早期に抽出することが可能となる。
【００２１】
また，本発明のコジェネレーションシステムの最適化方法の機器選択ステップと運転パターン選択ステップとの少なくとも一方では，コジェネレーションシステムを構成する機器が無しとなる遺伝子を得た場合には，その遺伝子の評価値に所定のペナルティ値を付加することとするとよりよい。すなわち，コジェネレーションシステムを構成する機器が無しとなる遺伝子を得た場合には，その遺伝子の評価値に対して所定のペナルティ値を付加することによってその遺伝子の適合度を低下させる。これにより，コジェネレーションシステムを適用していない遺伝子の選択を回避するとともに，最適解の抽出の早期化が図られる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば，機器構成および運転パターンをともに遺伝的アルゴリズムによって最適化することができる。そのため，別のアルゴリズムを別途適用する必要ななく，遺伝的アルゴリズムのみによって最適なシステムの選択を図ることができる。また，機器情報と運転パターン情報との良好な関係を維持しつつ遺伝子操作を行うため，解の改悪が低減され，より早期に最適解を求めることができる。よって，システムを構成する機器およびその機器の運転パターンを容易に選択することができ，設備変更に対しても容易に対応することができるコジェネレーションシステムの最適化方法および設備提案システムが提供されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下，本発明に係るコジェネレーションシステムの最適化方法を具体化した実施の形態について図面を基に説明する。本実施の形態は，設備設計支援システムに本発明のコジェネレーションシステムの最適化方法を適用したものである。
【００２４】
本形態の設備設計支援システムは，コジェネレーションシステムが導入される設備のエネルギー需要データを入力し，そのエネルギー需要量に最適な機器構成および運転パターンを出力するシステムである。
【００２５】
始めに，本形態の設備設計システムのシステム構成について説明する。設備設計支援システムには，図１に示すようにサーバ計算機３および複数の端末計算機２がネットワーク１を介して接続されている。ネットワーク１には，ＬＡＮ，ＷＡＮあるいはインターネット等が該当する。各端末計算機２には，パソコン，ＰＤＡ等が該当する。また，各端末計算機２では，コジェネレーションシステムの設置が検討されている施設のエネルギー需要データ（電力，温熱，冷熱等）を入力することができる。さらに，サーバ計算機３によって選択された機器構成および運転パターンを画面に出力することができる。一方，サーバ計算機３には，ワークステーション，パソコン等が該当する。サーバ計算機３では，コジェネレーションシステムの最適な機器構成および運転パターンを選択する。
【００２６】
例えば，端末計算機２には，エネルギー需要データが入力される。エネルギー需要データとしては，電力，温熱，冷熱の時間帯ごとの予測需要量が入力される。なお，入力される需要データは１時間ごとの需要量に限るものではない。例えば，１分ごとであっても２時間ごとであってもよい。また，エネルギー需要量は，季節によって異なることが予想される。そのため，例えば１ヶ月分の需要量や１年分の需要量を入力してもよい。
【００２７】
また，必要に応じて，ユーザが重要視するパラメータが入力される。入力されるパラメータとしては，例えば，エネルギーの消費効率，コスト，環境がある。コストが選択された場合には，イニシャルコスト，ランニングコストおよびトータルコストのいずれか１つを選択することができるようにしてもよい。また，環境が選択された場合には，二酸化炭素，窒素酸化物，硫黄酸化物のいずれか１つを選択することができるようにしてもよい。
【００２８】
次に，サーバ計算機３について，図２の概略構成図を基に詳説する。サーバ計算機３は，遺伝子生成部３１と，評価値算出部３２と，収束判定部３３と，データベース３４とを有している。データベース３４には，コジェネレーションシステムの構成要素となる機器の情報，電気やガスの料金テーブル，燃料ごとの二酸化炭素の排出量等が記録されている。
【００２９】
遺伝子生成部３１は，遺伝子を作成する機能を備えている。遺伝子生成部３１にて作成された遺伝子には，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の時間帯ごとの出力値が格納される。すなわち，遺伝子には，コジェネレーションシステムの機器構成と各機器の運転パターンとが格納される。なお，最初の世代の遺伝子は，無作為に作成される。そして，次世代の遺伝子は，前世代の遺伝子を基に，交叉や突然変異等の遺伝子操作によって作成される。
【００３０】
具体的に，遺伝子生成部３１にて作成される遺伝子の構成を説明する。遺伝子には，電力源に関する情報と熱源に関する情報とが格納される。例えば，図３に示すように発電機（電力源）１０１と，ボイラ（温熱源）１０２と，吸収冷凍機（冷熱源）１０３とによって構成されるコジェネレーションシステムを対象とする。この場合，図４に示すように遺伝子Ａには，発電機のデータと，ボイラのデータと，吸収冷凍機のデータとが格納される。各機器は必ずしも１台ずつとは限らない。例えば，発電機１０１が２台，ボイラ１０２が３台，吸収冷凍機１０４が４台といったようにエネルギー需要に応じて複数台の機器にて構成されることもある。そのため，遺伝子Ａは，発電機，ボイラ，吸収冷凍機のそれぞれに複数台分のデータを格納することが可能になっている。各機器の最大設置台数Ｎはコジェネレーションシステムが導入される施設の規模等によって異なる。
【００３１】
さらに詳細には，次のような構成要素に細分化される。すなわち，例えば発電機のデータとして，その発電機の機器情報およびその発電機の運転パターンが格納される。機器情報には，機種ごとに設定された番号が記憶されており，その番号に対応する情報がデータベース３４に記憶されている。また，その発電機の運転パターンの情報として，１時間ごとの負荷率が格納される。そして，０時台から２３時台までの負荷率の組み合わせが運転パターンとなる。また，ヘッダ部にはその発電機の開始／終了時刻が格納される。また，ヘッダ部に有効な値が格納されていない場合には，無効の発電機と判断される。なお，ボイラおよび吸収冷凍機のデータについても同様の構成となっている。
【００３２】
サーバ計算機３（図２参照）の説明に戻り，評価値算出部３２は，遺伝子に格納される情報（機器情報および運転パターン）を基に，パラメータの内容に応じた評価値を算出する機能を備えている。例えば，エネルギーの消費効率を評価値として出力するための機能として，燃料の使用量を算出する機能と，その燃料の使用量を基にエネルギーの利用効率を算出する機能とを備えている。燃料の使用量は，燃料の種類（ガス，電気等）ごとに算出される。また，コストを評価値として出力するための機能として，イニシャルコストおよび運用コストを算出する機能を備えている。また，環境を評価値として出力するための機能として，遺伝子に格納される情報と燃料の使用量とを基に，特定の物質（二酸化炭素，窒素酸化物等）の排出量を算出する機能をも備えている。
【００３３】
収束判定部３３は，所定のパラメータ（エネルギー消費効率，トータルコスト等）に対応する評価値ついて，その値が収束しているか否かを判定する機能を備えている。また，作成された遺伝子のうち，入力されたエネルギー需要量に適さない遺伝子を除去する機能も備えている。
【００３４】
データベース３４には，主として機器情報，運用コスト情報，燃料情報が記録されている。機器情報としては，構成機器のタイプ，機種等が記録される。構成機器は，「原動機」，「補助熱源機」等に分類される。そして，例えば機器のタイプが「原動機」であれば，エンジン，タービン，燃料電池，風力発電機，ソーラー発電機等に細分類される。また，機器のタイプが「補助熱源機」であれば，ボイラ，ヒートポンプ，吸収式冷温水器，ソーラー温水器等に細分類される。さらに，各機器のパラメータとして，定格出力，機器効率，寸法，二酸化炭素排出量等が記録されている。また，運用コスト情報には，燃料ごとに少なくとも２種類以上の料金テーブルが記録されている。また，燃料情報には，コジェネレーションシステムに適用可能なエネルギーが記憶されている。例えば，都市ガス，電気，重油，灯油，メタノール，ガソリン等が記憶される。なお，新たな機種等が市場に登場した場合には，データベース３４にその情報を追加することで対応することが可能である。
【００３５】
次に，サーバ計算機３での最適なシステムの選択処理について説明する。本処理では，機器構成の最適化と運転パターンの最適化とを交互に繰り返し，機器構成と運転パターンとのより最適な組合せを探索することを特徴としている。さらに，機器構成の選択の際，機器構成と運転パターンとの組合せを維持したまま遺伝子処理中の交叉を行うことを特徴としている。
【００３６】
具体的に，機器構成の最適化については，優良な親個体同士で交叉を行う際，図５に示すように機器情報と運転パターン情報とを１組の機器情報データとしてまとめて交換する。すなわち，機器情報データ単位で交叉を行う。これにより，機器と運転パターンとの関連性を維持し，交叉による解の改悪を防ぐのである。なお，機器および運転パターンの各内容の変更は，遺伝子操作中の突然変異によって行われる。すなわち，遺伝子操作中，交叉は機器データ単位で，突然変異は各情報の最小構成要素単位で行われる。
【００３７】
また，運転パターンの最適化については，機器構成を固定し，その機器構成での運転パターンについて別途に遺伝的アルゴリズムを適用する。このときも，遺伝子操作中の交叉を行う際には，図６に示すように運転パターン単位で変化させる。これにより，運転パターンの適合性を維持し，交叉による解の改悪を防ぐのである。この機器構成の最適化と運転パターンの最適化とを繰り返すことによって最適なシステム構成を選択する。
【００３８】
以下，図７のフローチャートを基にコジェネレーションシステムの最適化手順を詳説する。まず，最初の世代（第１世代）の遺伝子の集団を作成する（Ｓ１）。各遺伝子（個体）には，コジェネレーションシステムを構成する機器情報およびその機器の運転パターンが格納される。その際，機器構成および運転パターンは，遺伝子ごとに無作為に選択される。
【００３９】
次に，遺伝的アルゴリズムを適用して最適な機器構成を抽出する（Ｓ２）。具体的に，最適な機器データの抽出は，図８に示すフローチャートの手順による。まず，遺伝子ごとに定格出力や機器効率等の機器情報をデータベース３４から取得する（Ｓ２１）。次に，その機器情報を基に評価値を算出する（Ｓ２２）。例えば，ユーザが重視するパラメータとして「エネルギー消費量」が選択されている際には，その機器情報を基に燃料の使用量を算出し，その使用量を基にエネルギー使用効率を算出する。このエネルギー使用効率が評価値となる。
【００４０】
なお，ユーザが重視するパラメータとして「コスト」が選択されている際には，燃料の消費量燃料コスト，機器コスト等のコスト情報をデータベース３４から取得し，燃料の使用量および燃料コストから，コジェネレーションシステム１００全体でのランニングコストを算出する。さらに，このランニングコストに機器コスト（イニシャルコスト）を加えることによりトータルコストを算出する。このトータルコストが評価値となる。
【００４１】
また，ユーザが重視するパラメータとして「環境」が選択されている際には，燃料ごとの二酸化炭素排出量等の環境情報をデータベース３４から取得する。そして，燃料の使用量および燃料ごとの二酸化炭素排出量から，コジェネレーションシステム１００全体での二酸化炭素排出量を算出する。この二酸化炭素排出量が評価値となる。また，同様にその他の物質（窒素酸化物等）の排出量を算出してもよい。
【００４２】
次に，エネルギー需要を満たしていない個体や不適切な評価値となった個体を，不良な個体として除去する。さらに，残った個体のうち評価値が良好な個体を抽出する（Ｓ２３）。すなわち，良好な個体を抽出し，その他の個体を淘汰する。
【００４３】
なお，入力されるエネルギー需要量が複雑であるほど計算回数が多くなり，評価値の収束が困難となる。また，エネルギー需要量の起伏が大きいほど，結果的にコジェネレーションシステムを適用していない遺伝子（例えば，電力需要をすべて商用電源で賄うとする遺伝子。以下「非コジェネ遺伝子」とする）が抽出され易い。
【００４４】
そこで，評価値の算出の際，非コジェネ遺伝子の場合には，次の式（１）のようにペナルティ値を付与する。
（新たな評価値）＝（非コジェネ遺伝子の評価値）＋（ペナルティ値）      （１）
すなわち，コジェネレーションシステムを適用しない遺伝子にペナルティ値として一定の値を加算する。これにより，非コジェネ遺伝子の抽出が抑制され，コジェネ遺伝子の選択が促される。
【００４５】
次に，抽出された個体の評価値の代表値（平均値，中央値，最大値等）を取得し，その代表値が所定の条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ２４）。例えば，その代表値が前世代の代表値と比較して収束しているか否かを判断する。なお，代表値や所定の条件は，ユーザが入力したパラメータ（エネルギーの消費効率，コスト，環境等）により異なる。
【００４６】
評価値の条件を満たしていない場合（Ｓ２４：ＮＯ）には，次世代の遺伝子を作成する（Ｓ２５）。このとき，遺伝子操作中の交叉を行う際には，図５に示したように機器情報データ単位で変化させる。すなわち，機器構成と運転パターンとの対応関係を破壊することなく機器構成を変化させる。なお，突然変異については無作為に変化させる。そして，Ｓ２２からＳ２４までの処理を，評価値が所定の条件を満たす（Ｓ２４：ＹＥＳ）まで繰り返す。所定の条件を満たしている場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）には，その世代の遺伝子を最適な遺伝子として選択し，機器構成を決定する。
【００４７】
図７のフローチャートの説明に戻り，機器構成を抽出した後，その機器構成に適した運転パターンを抽出する（Ｓ３）。すなわち，機器構成をＳ２の処理で最適化された機器構成を固定して，最適な運転パターンについて遺伝的アルゴリズムを適用して抽出する。最適な運転パターンの抽出は，図８に示したフローチャートの手順と同様である。つまり，遺伝子操作中の交叉を行う際には，図６に示したように運転パターンデータ単位で変化させる。なお，突然変異については無作為に変化させる。
【００４８】
次に，Ｓ２の処理で最適化された機器構成，およびＳ３の処理で最適化された運転パターンによる最適評価値を取得し，その最適評価値が所定の条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ４）。なお，本形態では，その最適評価値が前回の最適評価値と比較して収束しているか否かを判断する。収束していない場合（Ｓ４：ＮＯ）には，Ｓ２以降の処理を繰り返す。収束している場合（Ｓ４：ＹＥＳ）には，抽出した機器構成および運転パターンを最適なシステム構成と判断し，本処理を終了する。これにより，最適な機器構成および最適な運転パターンが抽出される。
【００４９】
なお，本形態では，最適評価値が収束しているか否かを判定条件としているが，これに限るものではない。例えば，計算回数が所定の回数（例えば，１．０×１０5 回）となっているか否かを判定条件とし，その設定回数だけ計算した後の個体を最適解としてもよい。また，最適評価値が所定の範囲内であるか否かを判定条件としてもよい。
【００５０】
次に，その遺伝子に含まれる情報やこれまで算出された評価値等を端末計算機２に出力する（Ｓ５）。これにより，コジェネレーションシステムが導入される施設の規模およびエネルギー需要量に最適な機器構成および運転パターンが出力される。Ｓ５の処理後，サーバ計算機３の最適システムの選択処理を終了する。
【００５１】
続いて，本形態の設備設計システムにて最適なシステム構成（機器構成および運転パターン）を求めた試験結果について説明する。本試験では，選択可能な原動機（図９）および排熱利用機器（図１０）があらかじめデータベース３４に記憶されている。そして，端末計算機２にてエネルギー需要量データおよび評価値パラメータを入力した。なお，本試験では，評価値パラメータとして，エネルギーの消費効率を選択した。
【００５２】
図１１は，事務所のような比較的小規模なシステムを想定したエネルギー需要データの入力例を示している。図１２および図１３は，図１１に示したエネルギー需要データを入力した場合の試験結果を示している。
【００５３】
具体的に，本試験では，図１２に示すような発電機とその運転パターンが選択されている。すなわち，２時から１１時まで“＃９”の原動機（すなわち，ガスタービン：１００ｋＷ  排ガス回収型）にて１００ｋＷ／時のエネルギーを供給することとする内容が選択された。同じタイプの原動機が３台選択されているのは，イニシャルコストを評価値として考慮していないためである。なお，エネルギー需要量に足らない分のエネルギーは，商用電力で補う。
【００５４】
この結果からは，“＃９”の原動機を１台設置し，図１２中の運転パターンに従って動作させることが導かれている。一般的に，ガスタービンは，ガスエンジンと比較してエネルギー消費効率が良い。また，ガスタービンの中でも排ガス回収型が温水回収型よりもエネルギー消費効率が良い。本試験結果では，選択可能な原動機としてエネルギー消費効率に最も優れた“＃９”のガスタービン（図９参照）が選択されていることから，概ね最適な機器が選択されていることがわかる。
【００５５】
また，本試験では，図１３に示すような排熱利用機器とその運転パターンが選択されている。本試験結果では，５台の排熱利用機器が選択されているが，“＃２５”，“＃２６”，“＃２７”は，いずれも吸収式ヒートポンプであり，エネルギー消費効率はすべて同じである。同じエネルギー消費効率の排熱利用機器が５台選択されているのは，イニシャルコストを評価値として考慮していないためである。
【００５６】
この結果からは，排ガス吸収式ヒートポンプを設置し，図１３中の運転パターンに従って動作させることが導かれている。一般的に，排ガス吸収式ヒートポンプは，温水吸収式ヒートポンプや蒸気吸収式ヒートポンプと比較してエネルギー消費効率が良い。本試験結果では，選択可能な排熱利用機器としてエネルギー消費効率に最も優れた排ガス吸収式ヒートポンプ（図１０参照）が選択されていることから，概ね最適な機器が選択されていることがわかる。
【００５７】
図１４は，ホテルのような比較的大規模なシステムを想定したエネルギー需要データの入力例を示している。図１５ないし図１７は，図１４に示したエネルギー需要データを入力した場合の試験結果を示している。
【００５８】
具体的に，本試験では，図１５に示すような発電機とその運転パターンが選択されている。この結果からは，“＃７”の原動機と“＃９”の原動機とを１台設置し，図１５中の運転パターンに従って動作させることが導かれている。本試験結果では，選択可能な原動機としてエネルギー消費効率に最も優れたガスタービンが選択されていることから，複雑なエネルギー需要に対しても概ね最適な機器が選択されていることがわかる。
【００５９】
また，本試験では，図１６および図１７に示すような排熱利用機器とその運転パターンが選択されている。この結果からは，“＃３１”の排ガス熱源給湯ボイラを１台設置し，図１６中の運転パターンに従って動作させることが導かれる。一般的に，排ガス熱源給湯ボイラは，他の排熱利用機器と比較してエネルギー消費効率が良い。本試験結果では，選択可能な排熱利用機器としてエネルギー消費効率に最も優れた排ガス熱源給湯ボイラが選択されていることから，複雑なエネルギー需要に対しても概ね最適な機器が選択されていることがわかる。
【００６０】
また，この結果からは，“＃２５”の排ガス吸収式ヒートポンプを１台設置し，図１７中の運転パターンに従って動作させることが導かれている。本試験結果では，選択可能な排熱利用機器としてエネルギー消費効率に最も優れた排ガス吸収式ヒートポンプが選択されていることから，複雑なエネルギー需要に対しても概ね最適な機器が選択されていることがわかる。
【００６１】
すなわち，本形態の設備設計システムでは，単純なエネルギー需要（図１１参照）であっても，複雑なエネルギー需要（図１４参照）であっても，最適な機器構成およびその運転パターンを求めることができた。
【００６２】
以上詳細に説明したように本形態の設備設計システムによれば，機器構成の最適化と運転パターンの最適化とを別々に行うこととしている。そして，機器構成の最適化と運転パターンの最適化とを交互に繰り返すこととしている。さらに，機器構成の最適化の際には，機器データと運転パターンデータを１組の機器情報データとし，機器情報データ単位で遺伝子操作中の交叉を行うこととしている。これにより，機器構成と運転パターンとの良好な関係が維持され，優良解同士を交叉させた際に，より良い個体が生成される確率が高くなる。そのため，良好な個体を早期に抽出することができるようになる。従って，遺伝的アルゴリズムのみによって，複雑なエネルギー需要に対しても，機器構成と運転パターンとをともに最適化することが可能となった。
【００６３】
また，本形態の設備設計システムによれば，非コジェネ遺伝子の評価値に対して所定のペナルティ値を付加することとしている。これにより，最適解として非コジェネ遺伝子が選択されることがなくなり，起伏が大きいエネルギー需要に対しても確実にコジェネレーションシステムを選択することが可能となった。
【００６４】
なお，本実施の形態は単なる例示にすぎず，本発明を何ら限定するものではない。したがって本発明は当然に，その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良，変形が可能である。例えば，本実施の形態では端末計算機２を介して時間帯別のエネルギー需要量を入力しているが，サーバ計算機３に直接入力してもよい。そして，結果をサーバ計算機３に直接出力してもよい。すなわち，サーバ計算機３のみに本発明を適用してもよい。
【００６５】
また，本実施の形態では，機器構成と運転パターンとを含む遺伝子を作成しているが，これに限るものではない。例えば，機器構成と運転パターンとを別々の遺伝子とし，機器構成と運転パターンとが関連付けられているものであってもよい。
【００６６】
また，本実施の形態では，機器情報データを最適化した後に運転パターンを最適化しているが，どちらを先に行ってもよい。すなわち，最適解が求められるまで何万回も繰り返す本アルゴリズムにとって，機器の最適化が先か運転パターンの最適化が先かは解の収束や解の抽出に影響しない。
【００６７】
また，本実施の形態では，良好な個体の抽出を評価値の判断処理の直前で行っているがこれに限るものではない。すなわち，評価値の判断前あればよく，例えば遺伝子の作成直後であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】実施の形態に係る設備設計支援システムのシステム構成を示す概略構成図である。
【図２】サーバ計算機のシステム構成を示す概略構成図である。
【図３】コジェネレーションシステムの一例を示すブロック図である。
【図４】実施の形態の設備設計支援システムにかかる遺伝子の構成を示す概略図である。
【図５】実施の形態の設備設計支援システムによる機器構成の最適化の概念を示す図である。
【図６】実施の形態の設備設計支援システムによる運転パターンの最適化の概念を示す図である。
【図７】実施の形態の設備設計支援システムによる最適化手順を示すフローチャートである。
【図８】評価値の算出手順を示すフローチャートである。
【図９】データベースに記憶されている原動機の一覧を示す図である。
【図１０】データベースに記憶されている排熱利用機器の一覧を示す図である。
【図１１】小規模なシステムのエネルギー需要の一例を示すグラフである。
【図１２】図１１に示した電力需要に適した原動機の種類と運転パターンを示すグラフである。
【図１３】図１１に示した冷熱需要に適した排熱利用機器の種類と運転パターンを示すグラフである。
【図１４】大規模なシステムのエネルギー需要の一例を示すグラフである。
【図１５】図１４に示した電力需要に適した原動機の種類と運転パターンを示すグラフである。
【図１６】図１４に示した温熱需要に適した排熱利用機器の種類と運転パターンを示すグラフである。
【図１７】図１４に示した冷熱需要に適した排熱利用機器の種類と運転パターンを示すグラフである。
【符号の説明】
【００６９】
２      端末計算機
３      サーバ計算機
３１    遺伝子生成部
３２    評価値算出部
３３    収束判定部
３４    データベース
【図１】
2006268102.tif 000003
【図２】
2006268102.tif 000004
【図３】
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【図４】
2006268102.tif 000006
【図５】
2006268102.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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