(57)【要約】  【課題】  プラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、およびメンテナンス費用最小化を総合的に考慮した運用計画を効率的に作成するようなプラント最適運用計画装置を提供する。  【解決手段】  負荷予測手段１０、最適化手段２０、定常プラントシミュレータ手段３０を備え、最適化手段２０によりプラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、および、メンテナンス費用最小化を考慮して各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を計画し、定常プラントシミュレータ手段３０で各プラント構成機器の入出力をシミュレーションにより検証し、これら計画と検証とを交互に繰り返して最終的に最適なプラント運用計画を策定するプラント最適運用計画装置とした。【選択図】  図１
2006048474.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転計画期間におけるプラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測して負荷予測値を生成する負荷予測手段と、
負荷予測手段から出力された負荷予測値に対する負荷種別毎の需給バランスを満足し、かつ、各プラント構成機器の特性上の制約を考慮しながら、所定期間のプラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、各プラント構成機器のメンテナンス費用最小化を目的関数とし、離散値である各制御時間毎の各プラント構成機器の起動・停止状態および連続値である各制御時間毎の各プラント構成機器の燃料注入量を状態変数として、プラントの最適化問題を非線形混合整数計画問題として定式化し、各制御時間毎の各種負荷予測値、各プラント構成機器の起動・停止状態、および、燃料注入量を出力する最適化手段と、
各プラント構成機器の起動・停止状態、および、燃料注入量を用いて各プラント構成機器の定常的な入出力状態量等を逐次計算して出力する定常プラントシミュレータ手段と、
を備え、
前記最適化手段は、各プラント構成機器の入出力状態の初期値を用いて各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を生成して前記定常プラントシミュレータ手段に出力し、
前記定常プラントシミュレータ手段は、探索過程における各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を入力して各プラント構成機器の入出力状態を前記目的関数の計算用に前記最適化手段に出力し、
前記最適化手段は、前記定常プラントシミュレータ手段からの各プラント構成機器の入出力状態を用いて各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を生成して前記定常プラントシミュレータ手段に出力し、
以下前記定常プラントシミュレータ手段と前記最適化手段とで交互にやりとりして、各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を前記最適化手段が逐次修正しながら最終的に大域最適解に近い各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を決定することを特徴とするプラント最適運用計画装置。
【請求項２】
請求項１に記載のプラント最適運用計画装置において、
前記最適化手段は、Evolutionary Particle Swarm Optimization（ＥＰＳＯ）を利用して各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を逐次修正して最適化することを特徴とするプラント最適運用計画装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力、熱、蒸気、空気などのエネルギーを供給するプラントにおけるプラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、および、プラント構成機器のメンテナンス費用の最小化をともに行うプラント最適運用計画装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、各種プラント構成機器の起動・停止まで考慮したうえで最適化手法を用いてプラントの最適運用を求める方法は種々提案されているが、プラント構成機器の入出力特性や運転パターンを一般的な線形方程式として扱い、混合整数計画問題として定式化したうえで問題を解くか、あるいは、プラント構成機器の入出力特性の非線形性（非連続、微分不可能等も含む）や運転パターンを考慮したうえで、エキスパートシステムやファジイ推論等の非線形も扱えるヒューリスティックな手法によりプラントの最適運用を求める方法が一般的であった。
【０００３】
しかしながら、各種プラント構成機器の入出力特性は非線形性を有するほか、時間帯によって異なった運転パターンをとることから、最適化手法で直接扱えるように一般的な方程式として定式化することは通常、困難である。従って、プラントの最適運用は最適化問題の中でも最も求解が困難な非線形混合整数計画問題として定式化する必要がある。
しかし、プラント構成機器の起動・停止などの離散値とプラント構成機器の燃料注入量などの連続値とを総合的に考慮したうえで、各プラント構成機器の特性上の制約や負荷種別毎の需給バランス等の制約条件、および、プラント運用費用や排出ガス最小化、メンテナンス費用最小化等の目的関数と共に、非線形性を有する問題に対して数学的に最適化することは困難である。
【０００４】
特許文献１（特開２００３−８４８０５号公報、発明の名称「プラント負荷の予測方法、定常プラントシミュレータ、プラントの最適運用方法およびプラントの最適設計方法」）に記載された従来技術では、このような問題に対し、Particle Swarm Optimization（以下、ＰＳＯという）、遺伝的アルゴリズム（以下、ＧＡという）、タブーサーチ（以下、ＴＳという）などのメタヒューリスティック手法を用いて、プラント運用費用最小化と排出ガス最小化を目的関数とした最適運用計画問題を解いている。
プラント構成機器の起動・停止などの離散値、および、構成機器の燃料注入量などの連続値を総合的に考慮しており、各プラント構成機器の特性上の制約、負荷種別毎の需給バランス等の制約条件、および、プラント運用費用と排出ガスの最小化の目的関数という非線形性問題を解き、数学的に最適化することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−８４８０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１記載の従来技術では、各プラント構成機器のメンテナンス費用を直接考慮していないため、例えば、機器の寿命が短くなるような運転を繰り返して、燃料代などの運用費用は削減できたとしてもメンテナンス費用が増大してかえって費用が増加することが考えられる。
また、特許文献１記載の従来技術で用いているＰＳＯ、ＧＡ、および、ＴＳによる解の探索では、プラント構成機器の数が増大し、解くべき問題次数が大きくなるにつれて探索効率が低下するといった問題がある。
【０００７】
そこで本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、プラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、および、メンテナンス費用最小化を総合的に考慮しつつ、運用計画を効率的に作成するようなプラント最適運用計画装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
プラント運用費用最小化、排出ガス最小化に加えてプラント構成機器のメンテナンス費用最小化も含む目的関数の最適運用計画問題を解くようなプラント最適運用計画装置とする。更に好ましくは、従来のメタヒューリスティック手法と比較して探索効率のよいEvolutionary Particle Swarm Optimization（以下、ＥＰＳＯ）を用いて解くようなプラント最適運用計画装置とする。
【０００９】
本発明の請求項１に係るプラント最適運用計画装置は、
運転計画期間におけるプラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測して負荷予測値を生成する負荷予測手段と、
負荷予測手段から出力された負荷予測値に対する負荷種別毎の需給バランスを満足し、かつ、各プラント構成機器の特性上の制約を考慮しながら、所定期間のプラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、各プラント構成機器のメンテナンス費用最小化を目的関数とし、離散値である各制御時間毎の各プラント構成機器の起動・停止状態および連続値である各制御時間毎の各プラント構成機器の燃料注入量を状態変数として、プラントの最適化問題を非線形混合整数計画問題として定式化し、各制御時間毎の各種負荷予測値、各プラント構成機器の起動・停止状態、および、燃料注入量を出力する最適化手段と、
各プラント構成機器の起動・停止状態、および、燃料注入量を用いて各プラント構成機器の定常的な入出力状態量等を逐次計算して出力する定常プラントシミュレータ手段と、
を備え、
前記最適化手段は、各プラント構成機器の入出力状態の初期値を用いて各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を生成して前記定常プラントシミュレータ手段に出力し、
前記定常プラントシミュレータ手段は、探索過程における各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を入力して各プラント構成機器の入出力状態を前記目的関数の計算用に前記最適化手段に出力し、
前記最適化手段は、前記定常プラントシミュレータ手段からの各プラント構成機器の入出力状態を用いて各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を生成して前記定常プラントシミュレータ手段に出力し、
以下前記定常プラントシミュレータ手段と前記最適化手段とで交互にやりとりして、各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を前記最適化手段が逐次修正しながら最終的に大域最適解に近い各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を決定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の請求項２に係るプラント最適運用計画装置は、
請求項１に記載のプラント最適運用計画装置において、
前記最適化手段は、Evolutionary Particle Swarm Optimization（ＥＰＳＯ）を利用して各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を逐次修正して最適化することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
以上のような本発明によれば、プラント運用費用最小化、ガス排出量最小化、および、メンテナンス費用最小化を総合的に考慮しつつ、運用計画を効率的に作成するようなプラント最適運用計画装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための最良の形態のプラント最適運用計画装置について図を参照しつつ説明する。図１は、本形態のプラント最適運用計画装置の構成図である。
プラント最適運用計画装置１００は、負荷予測手段１０、最適化手段２０、定常プラントシミュレータ手段３０を備えている。なお、図１における負荷予測手段１０、最適化手段２０、定常プラントシミュレータ手段３０は、何れも計算機のハードウェアおよびソフトウェアにより実現されるものである。
【００１３】
このプラント最適運用計画装置１００は、負荷予測手段１０がプラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測して負荷予測値を生成し、最適化手段２０が、計画案として各制御時間毎の各プラント構成機器の起動・停止状態、燃料注入量を定常プラントシミュレータ手段３０に渡し、定常プラントシミュレータ手段３０側では、これらの入力情報を用いて各機器の入出力状態をシミュレーションにより生成して最適化手段２０に返すと共に、最適化手段２０では、各プラント構成機器の入出力状態を用いて所定の目的関数（プラント運転費用の最小化、ガス排出量の最小化、メンテナンス費用の最小化）を満足するような各機器の起動・停止状態および燃料注入量を各種の最適化手法により探索していくものである。
【００１４】
各構成について説明する。
負荷予測手段１０は、負荷を予測する手段であり、本形態では、対象となるプラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測する。
負荷予測手段１０は、例えば、従来から用いられている重回帰式を用いた線形モデルや一般的なニューラルネットワークによる非線形の予測モデルに入力因子を入力して予測するものである。例えば、プラント負荷は非線形な入出力関係を有することから一般的なニューラルネットワークを使用したり、また、好ましくは先に説明した特許文献１に開示されたような改良されたニューラルネットワークの使用が推奨される。
【００１５】
この負荷予測手段１０について、プラントの熱負荷を予測する場合を例にとって説明する。
（１）予測モデル構築
まず、非線形性を有する熱負荷を予測するニューラルネットワークの予測モデルを構築する。このニューラルネットワークによる予測モデルでは学習が必要となるが、学習時に予測モデルに入力される入力因子としては、出力である熱負荷と関連がある因子、例えば、予測対象日の毎時気温、最高気温、最低気温、最小湿度、天候、日射量などの気象条件に関する因子、および、曜日や平日・休日（土曜日は平日・休日の何れかに含まれる）の区別、イベントなどの有無および種別、プラントの操業状態、プラント構成機器（空調機器等）の運転パターンのごとく熱負荷パターンを大まかに決定付ける因子の全部または一部を用いる。これらの入力データには実績値が用いられる。また、出力には熱負荷の実績値を用いることとし、上記入力因子および出力をニューラルネットワークに与えて前述した学習方法により学習させ、予測モデルを構築する。
【００１６】
（２）予測実行
上記（１）で構築された予測モデルを用いて、翌日の熱負荷の予測計算を実行する。このとき、入力因子としての最高気温、最小湿度等の気象条件に関する入力データには、翌日の予報値を用いる。また、プラントの操業状態、プラント構成機器の運転パターン等を入力する場合には、それらの計画値を用いれば良い。この予測により熱負荷予測値が生成される。
【００１７】
また、負荷予測手段１０では、運転計画期間における対象となるプラントの電力負荷、空気負荷等の各種負荷を予測する非線形性を有する熱負荷を予測するニューラルネットワークの予測モデルを個別に構築・学習しており、所定入力を与えて電力負荷予測値、空気負荷予測値を生成する。これら電力負荷予測値、熱負荷予測値、空気負荷予測値まとめて負荷予測値として最適化手段２０へ出力する。
【００１８】
最適化手段２０は、負荷予測手段１０によって得られた各種プラント負荷の負荷予測値に対する負荷種別毎のエネルギー供給（需給バランス）を満足し、かつ、各プラント構成機器の特性上の制約を考慮しながら（これらを制約条件とする）、所定期間、例えば１日のプラントの運用費用（燃料費、受電電力料金などのエネルギー費）最小化、ガス排出量（例えばＣＯ２排出量）最小化、および、メンテナンス費用（潤滑油、保守交換部品、保守メンテナンス要員人件費やこれらの基準となる運転時間、および起動停止回数等）最小化を目的関数として（ペナルティとして需給バランス不均衡量および機器特性制約逸脱量を設定する）、離散値である各制御時間毎の各プラント構成機器の起動・停止状態（起動か停止かという離散値）および連続値である各制御時間毎の各プラント構成機器の燃料注入量（連続値）を状態変数として、プラントの最適化問題を非線形混合整数計画問題として定式化、各制御時間毎の各プラント構成機器の起動・停止状態、および、燃料注入量を計画値として出力する手段である。
【００１９】
この最適化手段２０が最適化を行うためには、定常プラントシミュレータ手段３０からの各制御時間毎の各プラント機器の入出力状態が必要であるが、最初は入出力状態が出力されていないため、各制御時間毎の各プラント機器入出力状態の初期値が予め設定されており、最初はこの初期値を求解アルゴリズムに入力して、各制御時間毎の各プラント機器の起動・停止状態と各制御時間毎の燃料注入量を生成し、定常プラントシミュレータ手段３０へ出力する。この段階では最適化は行われない。
【００２０】
定常プラントシミュレータ手段３０は、プラント構成機器相互の接続状態、線形または非線形な入出力特性、時間帯に応じて変化する運転パターン（運転パターンの変化により入出力特性が変化する）等のプラントの状態の計算に必要な特性を保存したデータベースを用いて、最適化手段２０からプラント構成機器の起動・停止状態および各制御時間毎のプラント構成機器に対する燃料注入量を得た時に、各制御時間毎の各プラント構成機器毎の定常的な入出力状態（ここでは、過渡的な入出力状態については考えず、機器の出力が安定した定常時のみを考慮する）を計算する。そして、あるプラント構成機器の出力を次段のプラント構成機器の入力として逐次計算していくことにより、最終的にプラント全体の定常的な入出力状態を模擬するものである。このようにして模擬されたプラント構成機器の入出力状態は、プラントの最適運用を決定するための目的関数の計算用に最適化手段２０に送られることになる。
【００２１】
例えば、後に実施例として説明するが、図２に示すように、ＧＴＧ（ガスタービン発電機）１０１、ガスタービン１０２、排ガスボイラ１０３、ボイラ１０４、高圧ヘッダ１０５、蓄熱層１０６、油焚冷温水機１０７、ガス冷温水機１０８、蒸気吸収式冷凍機１０９、から構成され、空気負荷、電気負荷、蒸気負荷、熱（空調）負荷を得るためのエネルギープラントを想定したとする。定常プラントシミュレータ手段３０では、上記各機器１０１〜１０９の図示するような構成状態、入出力特性、運転パターンが与えられ、更に、制御時間毎のガスタービン１０２、ボイラ１０４、油焚冷温水機１０７、ガス焚冷凍機１０８に対する燃料注入量および各機器１０１〜１０９の起動・停止状態が与えられた時に、例えばガスタービン１０２から出力される排ガスの量やボイラ１０４から出力されるスチームの量を計算する。そして、これらを次段の排ガスボイラ１０３や高圧ヘッダ１０５等の入力として、各機器の出力を逐次計算していくことにより、このエネルギープラント全体の定常的な入出力状態を模擬する。
【００２２】
このような定常プラントシミュレータ手段３０では、図２に示したような各プラント構成機器の線形または非線形な入出力特性を、例えばニューラルネットワークなどで表現し、これらの入出力特性と、時間帯に応じた各機器の運転パターン（始動後に定常状態に達するまでの時間等の特性も含む）等をデータベースとして予め備えている。そして、最適化手段２０から出力された各制御時間毎の燃料注入量や各機器の起動・停止状態を入力情報として、燃料の注入側からプラントの末端方向に向かって各プラント構成機器の入出力状態（入出力される排ガスやスチーム、水等の量やこれらの入出力時間）を逐次計算することにより、プラント全体の定常的な入出力状態を模擬する。この入出力状態は最適化手段２０へ出力される。
【００２３】
最適化手段２０は、定常プラントシミュレータ手段３０から各プラント構成機器の入出力状態を出力として得る。ここから最適化手段２０は、起動・停止状態および燃料注入量の計画値を最適化手法により修正して、定常プラントシミュレータ手段３０に出力する。
【００２４】
以下に、最適化手段２０における最適化の定式化を示す。
１．状態変数
状態変数は、以下のプラント量とする。
（１）各制御時間毎の各プラント構成機器（例えばガスタービン、ボイラ、冷凍機、コジェネ等）の起動・停止状態
（２）各制御時間毎の燃料注入量（上記各機器への燃料注入量）
【００２５】
２．目的関数
目的関数は、以下のような項からなるとする。
（１）プラント運用費用の最小化（ｆ１とする）
プラント運用費用とは、プラント構成機器の燃料料金、および受電電力料金などのエネルギー費用として算出する。
（２）ＣＯ２排出量の最小化（ｆ２とする）
（３）プラント構成機器のメンテナンス費用の最小化（ｆ３とする）
プラント構成機器のメンテナンス費用は、各プラント構成機器毎に運転時間あるいは起動停止回数などに対する単位量あたりの潤滑油費用、保守交換部品費用、保守メンテナンス要員人件費などにより算出する。ただし、機器によってはこれらの費用単価を設定することが難しい場合があるため、その場合は運転時間あるいは起動停止回数などの基準そのものを等価なメンテナンス費用として算出する。このときは、それぞれの量に対して重み係数をかけることによってその次元を調整する。
（４）ペナルティ（需給バランス不均衡量、機器特性制約逸脱量）（ｆ４とする）
実際には、上記各項からなる以下の目的関数を用いる。
【００２６】
〔数１〕
ｆ＝ｗ１ｆ１＋ｗ２ｆ２＋ｗ３ｆ３＋ｗ４ｆ４
【００２７】
ここで、ｗｉ：各項に対する重みであり、任意に設定される。
【００２８】
３．制約条件
（１）各負荷種別毎の需給バランス
電力系、熱系、空気系など、それぞれの負荷種別に対する需要と供給のバランスに関する制約であり、この需給バランスを決定するに当たって負荷予測手段１０から出力された負荷予測値が考慮される。
（２）各機器の特性上の制約
各プラント構成機器の入出力限界、起動・停止時間などの特性上の制約である。
【００２９】
４．求解アルゴリズム
定常プラントシミュレータ手段３０による計算結果（各制御時間毎の各プラント構成機器の入出力状態）を利用しながら、起動・停止状態および燃料注入量の最適解を探索していく最適化手法としては、メタヒューリスティック最適化手法を用いる。例えば、ＰＳＯ（Particle Swarm Optimization）やＥＰＳＯ（Evolutionary Particle Swarm Optimization）などを用いることができる。なお、この求解アルゴリズムについては、後に詳述する。
【００３０】
前記最適化手段２０は、前記定常プラントシミュレータ手段３０からの各プラント構成機器の入出力状態を用いて求解アルゴリズムにより最適化されたプラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を生成して定常プラントシミュレータ手段３０に出力する。
以下定常プラントシミュレータ手段３０と最適化手段２０とで交互にやりとりして、各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を最適化手段２０が逐次修正しながら最終的に大域最適解に近い各プラント構成機器の起動・停止状態および燃料注入量を決定することにより、プラントの最適運用方法を決定する。
プラント最適運用計画装置１００はこのようになる。
【００３１】
このようなプラント最適運用計画装置１００では、特に目的関数としてメンテナンス費用最小化を加えているため、メンテナンス費用の増大が抑制され、全体的なコスト低減に寄与するものとなる。
【００３２】
続いて、求解アルゴリズムに用いられるＰＳＯ，ＥＰＳＯについて説明する。
まずＰＳＯについて説明する。
ＰＳＯは、簡単化した社会モデルのシミュレーションを通して開発されたメタヒューリスティック手法の１つであり、鳥の群れの動きを連続変数の２次元空間で表現することを通して開発された。ＰＳＯでは、各エージェント（上述した鳥）の位置（状態量）をｘ，ｙ座標で表現し、前記位置（状態量）の変化分に相当する速度（ベクトル）をｖｘ（ｘ方向の速度）、ｖｙ（ｙ方向の速度）で表現する。これらの位置と速度情報から、次時点の各エージェントの位置を更新することができる。この概念に基づき、鳥の群れ全体が何らかの目的関数を最適化するような行動をとると考えると、以下のような最適化が考えられる。
【００３３】
つまり、各エージェントは各々の探索における目的関数のそれまでの個々の最良値（pbest）と、その位置（状態量）を示すｘ，ｙ座標とを覚えている。また、各エージェントは、pbestのうち集団の中で最も最良のもの、すなわち集団のそれまでの目的関数の最良値（gbest）情報を共有している。そして、各エージェントは、現在の自己のｘ，ｙ座標と速度ｖｘ，ｖｙ、およびpbestとgbestとの距離に応じて、pbest、gbestの存在する位置に方向を変更しようとする。この変更しようとする行動は、速度を修正することで表現される。現在の速度とpbestおよびgbestを用いて、各エージェントの速度は次式により修正される。
【００３４】
〔数２〕
ｖｉｋ＋１＝ｗｖｉ＋ｃ１rand（）（pbestｔｉ−ｓｉｋ）＋ｃ２rand（）（gbest−ｓｉｋ）
【００３５】
ｖｉ：エージェントｉの速度、rand（）：０〜１までの一様乱数、ｓｉｋ：エージェントｉの探索ｋ回目の位置（探索点）、pbestｉ：エージェントｉのpbest、ｗ：エージェントの速度に対する重み関数、ｃｉ：各項に対する重み係数
【００３６】
上記数式２を用いることにより、各エージェントのこれまでの最良解および集団の最良解に確率的に近づくような速度が求められ、これにより各エージェントの現在の位置（探索点）を次式により修正する。
【００３７】
〔数３〕
ｓｉｋ＋１＝ｓｉｋ＋１＋ｖｉｋ＋１
【００３８】
ここで、本発明に即して言えば、各エージェントがプラント構成機器に相当し、数式２、数式３における各エージェントの位置Ｓｉが各プラント構成機器の起動・停止状態（離散値）や燃料注入量（連続値）に相当し、また、各エージェントの速度ｖｉがそれらの変化分に相当する。
【００３９】
ＰＳＯは遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）等と同様に複数の探索点を持った多点探索で、各探索点のpbestおよび集団のgbestを用いて各探索点を確率的に変更していくことにより、大域最適解（最良解）を得る方法である。また、これまでの速度を維持使用とする大域探索（（数式２）の右辺第１項）と、pbest、gbestを用いてそれらに近づこうとする局所探索（それぞれ（数式２）の右辺第２，３項）とをバランスよく行う機構をもった探索手法である。更に、ＰＳＯでは探索の各ステップで目的関数値を評価する必要があるが、評価の回数は問題の規模によらずエージェント数のみでよいというメリットがある。
【００４０】
続いてＥＰＳＯについて説明する。詳しくは、ＥＰＳＯとその改良手法を用いる。ここで、ＥＰＳＯとその改良手法とは、V. Miranda N. Fonseca, "ESPO-BEST-OF-TWO-WORLDS META-HEURISTIC APPLIED TO POWER SYSTEM PROBLEMS", Proc. of the Congress on Evolutionary Computation (CEC2002), 2002で述べられているＥＰＳＯ手法とその改良手法を意味する。
【００４１】
（１）状態表現
ＥＰＳＯでは、各制御時間毎の各プラント構成機器への燃料注入量、および起動・停止状態を変更できる各構成機器の起動・停止状態を表すデータ列によって状態を表現する。
（２）求解アルゴリズム
ＥＰＳＯは、その名のとおり進化戦略(Evolution Strategies，以下ＥＳという。）とＰＳＯを組み合わせた手法である。
ＥＰＳＯを非線形混合整数計画問題に適用できるようにする手法は、福山他による「電圧信頼度を考慮したParticle Swarm Optimizationによる電圧無効電力制御方式の検討」電気学会論文誌Ｂ  １１９巻１２号（１９９９年１２月）等で提案されている、ＰＳＯに対する方法を用いる。
【００４２】
次に、ＥＰＳＯは前にも述べたように進化戦略ＥＳとＰＳＯを組み合わせた手法であり、このアイデアは、ＰＳＯに対して、明白な選択手順とパラメータの自己適応化を与えることに基づいている。本手法を提案したV. Mirandaは、ＥＰＳＯを自己適応（μ，λ）-ＥＳの特殊なタイプであると分類している。
進化戦略とは、遺伝的アルゴリズムと同様に生物の進化を模倣した最適化手法である。ドイツのRechenbergによって１９６０年代に提案され、Schwefelによって基礎的な改善がなされた。主に、ｎ次元連続関数の最適化を対象としている。最も単純なＥＳである（１＋１）−ＥＳでは、個体（探索点）は一つであり、突然変異によって発生した子個体と、元の個体（親個体）との計２個体から優れている方を選択する。突然変異が主な探索オペレータとなり、アルゴリズムの流れは以下のようになる。
【００４３】
（１）初期化
（２）評価（evaluation）
終了条件を満たすまで以下を繰り返す
（３）突然変異（mutation）
（４）評価（evaluation）
（５）選択（または淘汰、selection）
【００４４】
複数の個体（探索点）を用いる、つまりμ個の親個体からλ個の子個体を生成して次の個体（探索点）を決定する方法は主に（μ＋λ）−ＥＳと（μ，λ）−ＥＳの２つに分類される。（μ＋λ）−ＥＳは、親と子の両方から優れた個体を次の探索点として選択する方法であり、（μ，λ）−ＥＳは子個体のみから次の探索点を選択する方法である。（μ＋λ）−ＥＳでは、パラメータによっては探索が停滞することがあるが、（μ，λ）−ＥＳでは個体の存命期間が短いため、不適切なパラメータを忘れることができる。したがって、局所解から脱出する効果が期待でき、（μ＋λ）−ＥＳよりも優れた性能を有している。
【００４５】
ＥＳの探索点である個体には、解を表す設計変数のベクトルと正規分布の標準偏差σのベクトルが付随している。この標準偏差は突然変異の大きさを規定する。突然変異は正規分布に従い、設計変数、標準偏差毎に適用される。この標準偏差などのパラメータを戦略パラメータ（strategic parameters）と呼び、設計変数をオブジェクトパラメータ（object parameters）と呼ぶ。
自己適応ＥＳとは、探索の過程で戦略パラメータを自律的に調整する手法を言う。
【００４６】
ＥＰＳＯにおける概略手順を以下に示す。
（１）複製（REPLICATION）：各エージェントはＲ個複製される。
（２）突然変異（MUTATION）：各エージェントは突然変異された重み係数を持つ。
（３）繁殖（REPRODUCTION）：突然変異を受けたエージェントはＰＳＯの探索式によって子孫を作成する（解空間を移動する）
（４）評価（EVALUATION）：各子孫はその目的関数値を評価する。
（５）選択（SELECTION）：確率的トーナメントによって評価のよいエージェントが次の反復へ残される。
ＥＰＳＯの探索式を以下に示す。
【００４７】
〔数４〕
ｓｉｋ＋１＝ｓｉｋ＋ｖｉｋ＋１
【００４８】
〔数５〕
ｖｉｋ＋１＝ｗｉ０＊ｖｉｋ＋ｗｉ１＊（pbestｉ−ｓｉｋ）＋ｗｉ２＊（gbest＊−ｓｉｋ）
【００４９】
これらはオリジナルのＰＳＯとほぼ同じに見える。しかし、重み係数は以下のような突然変異を受ける。
【００５０】
〔数６〕
ｗｉｋ＊＝ｗｉｋ＋τＮ（０，１）
【００５１】
ここで、Ｎ（０，１）は平均０、分散１のガウス分布に従う乱数である。
また、gbestも以下のようにランダムな動揺を受ける。
【００５２】
〔数７〕
gbest＊＝gbest＋τ’Ｎ（０，１）
【００５３】
ここで、τおよびτ’は学習パラメータであり、固定かもしくは戦略パラメータとして扱われる。
【００５４】
以下に、ＥＰＳＯのアルゴリズムを示す。
Step.1  各エージェントの初期値を（ランダム）に決定する。
Step.2  各エージェントに対してＲ個の複製を作成し、それらの重み係数を数式６によって突然変異させる。
Step.3  作成した複製エージェントに対して、探索式（数式４、数式５）により探索点を更新する。
Step.4  各エージェント、および複製されたエージェントの目的関数値を評価する。
Step.5  各エージェントと複製されたエージェントによって確率トーナメントにより次の探索へ残すエージェントを選択する。
Step.6  pbest、およびgbestを更新する。つまり、全てのエージェントのpbestの中で最良の目的関数値f（pbestmin）とそれまでのf（gbest)を比較し、もしf（pbestmin）＞f（gbest)であればgbestを更新する。
Step.7  各エージェントの探索点を探索式（数式４、数式５）によって更新する。
Step.8  反復回数が設定された最大反復回数に達していれば終了し、達していなければStep.2〜7を繰り返す。
【００５５】
以下に、ＥＰＳＯを用いた場合のプラントの最適運用方法の全体的なアルゴリズムを示す。
Step.11  データの入力
（１）負荷予測値の入力
・各負荷種別毎の各制御時間毎の負荷予測値を入力する。この負荷予測値は、プラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の予測値である。
（２）プラント情報の入力（これらはデータベースとして予め格納されている）
・各プラント構成機器毎の入出力特性（線形、非線型）と各制御時間毎の運転パターン
・各構成機器相互の接続関係とそれに対する特性式
・核燃料種別毎の燃料費
これらの情報をプラント情報として入力する。
（３）ＥＰＳＯに関する情報の入力
・エージェント数、各最適化パラメータ値、最大探索回数を入力する。
【００５６】
Step.12  初期値の生成
（１）各エージェント毎に、各制御時間毎の以下の値をランダムに計算する。
・各プラント構成機器毎の起動・停止状態（離散値）
・上記プラント構成機器のうち、燃料注入機器の燃料注入量（連続量）
（２）各エージェント毎のプラント状態の計算および評価値の計算
・（１）で計算した各プラント構成機器毎の起動・停止状態および燃料注入量を用いて、定常プラントシミュレータ手段３０により、各制御時間毎の各プラント構成機器の入出力状態を求める。
・更に、図１に示した目的関数および制約条件を用いて、各エージェント毎に評価値を計算する。ここで、評価値とは、プラント運用費用、ＣＯ２排出量、および、メンテナンス費用、の総和である。
（３）pbestおよびgbestの初期設定
・先の（２）で計算した各エージェント毎の評価値を、現在の各エージェント毎のpbest値とする。
・上記のpbestのうちの最良値（最小値）をgbestとする。これにより、pbestおよびgbestの初期値が設定されることになる。
【００５７】
Step.13  各エージェントの位置（探索点）の修正
（１）各エージェントからＲ個の複製を作成し、それらの重み係数を数式６によって突然変異させる。
（２）各エージェントと作成した複製エージェントに対して、探索式（数式４、数式５）により探索点を更新する。
【００５８】
Step.14  各エージェントの評価
（１）各エージェント毎のプラント状態の計算および評価値の計算
・Step.13で計算した各プラント構成機器毎の起動・停止状態および燃料注入量を用いて、定常プラントシミュレータ手段３０により、各制御時間毎の各プラント構成機器の入出力状態を求める。
・図１の目的関数および制約条件を用いて、各エージェント毎に評価値を計算する。
（２）次の探索へ残すエージェントの選択
・各エージェントとstep.13で作成したエージェントによって確率トーナメントにより次の探索へ残すエージェントを選択する。
（３）pbestおよびgbestの修正
・（１）で計算した各エージェント毎の評価値が現在の各エージェント毎のpbest値より良かったら、前記評価値を各エージェント毎のpbestとする。
・上記のpbestのうちの最良値が現在のgbest値より良かったら、その最良値をgbestとする。これらの処理を通じて、各プラント構成機器の起動・停止状態や燃料注入量の最適解を求めていく。
【００５９】
Step.15  終了条件のチェック
（１）探索回数が入力した最大探索回数に達したら終了する。そうでない場合は、Step.13へ戻る。
【実施例１】
【００６０】
図２に示すプラントに本発明を適用した場合の例を以下に示す。
対象プラントには、電力負荷、蒸気負荷、熱負荷の３種類の負荷がある。プラントは、ＧＴＧ（ガスタービン発電機）１０１、ガスタービン１０２、排ガスボイラ１０３、ボイラ１０４、高圧ヘッダ１０５、蓄熱層１０６、油焚冷温水機１０７、ガス冷温水機１０８、蒸気吸収式冷凍機１０９、から構成されるエネルギープラントである。
【００６１】
状態変数は、油焚冷温水器１０６、ガス冷温水器１０７、蒸気吸収式冷凍機１０８の起動・停止状態とし、ガスタービン１０２と排ガスボイラ１０３、およびボイラ１０４の運転状態は自動制御によって決定される制約条件として扱う。目的関数は、プラント運用費用最小化、ＣＯ２排出量最小化、メンテナンス費用最小化である。今回の例では、メンテナンス費用として、計画対象機器の起動停止回数を設定した。
目的関数においてメンテナンス費用（起動停止回数）最小化を考慮しない場合と考慮する場合の比較を表１に示す。
【００６２】
【表１】
2006048474.tif 000003
【００６３】
これにより、本発明のプラント最適運用計画装置１００では、メンテナンス費用最小化の考慮によって、そのコスト削減を実現できていることが分かる。
【００６４】
続いて、求解アルゴリズムとしてＰＳＯを使用した場合と、本発明の場合（ＥＰＳＯを使用）とのコスト比較を表２に示す。
【００６５】
【表２】
2006048474.tif 000004
【００６６】
これにより、本発明のプラント最適運用計画装置１００では、最適化手段２０の求解アルゴリズムで特にＥＰＳＯを採用すると３．３％のコスト低減効果があることが分かる。
【００６７】
本発明によれば、プラント運用費用、ガス排出量、プラントメンテナンス費用を総合的に考慮したプラント最適運用計画の作成が可能であり、プラントに関わる総合コスト、および環境負荷の低減に寄与することができる。
また、本発明により、特にＥＰＳＯを用いるとさらにコストを低減するような運用計画を作成することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明を実施するための最良の形態のプラント最適運用計画装置の構成図である。
【図２】エネルギープラント例の説明図である。
【符号の説明】
【００６９】
１００：プラント最適運用計画装置
１０：負荷予測手段
２０：最適化手段
３０：定常プラントシミュレータ手段
１０１：ＧＴＧ（ガスタービン発電機）
１０２：ガスタービン
１０３：排ガスボイラ
１０４：ボイラ
１０５：高圧ヘッダ
１０６：蓄熱層
１０７：油焚冷温水機
１０８：ガス冷温水機
１０９：蒸気吸収式冷凍機
【図１】
2006048474.tif 000005
【図２】
2006048474.tif 000006