(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、記憶部と、演算部とを備える構成最適化装置において実行される方法であり、且つ、エネルギーを複数のエネルギー供給機器によって供給する分散型エネルギーシステムの設備計画において機器の構成を最適化する構成最適化方法であって、
運用コストを含む任意の評価関数及び制約条件に関する情報を予め前記記憶部に記憶しておくステップと、
前記入力部によって、前記分散型エネルギーシステムの構成最適化問題、デマンド入力条件、及び、機器のデータベースに関する情報を含むパラメータの入力を受け付けるステップと、
前記演算部によって、前記評価関数及び制約条件に関する情報、並びに、前記パラメータを取得し、取得した前記評価関数及び制約条件に関する情報、並びに、前記パラメータに基づいて、前記評価関数を、前記制約条件のもとで最小化する機器の構成を求める構成最適化問題について、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題を複数の部分問題として作成し、前記部分問題を再帰的に解くことにより元の問題の解を求めるステップと、を含み、
前記演算部によって解を求める前記ステップは、前記部分問題において前記制約条件を満たす解がない場合は、前記制約条件を満たさない度合いに応じて前記評価関数の値にペナルティを加え、ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成を解とするものとするステップと、
前記複数の部分問題のうち少なくとも一つの部分問題の解がその部分問題の最大数構成になっている場合は、前記構成最適化問題の解は、前記構成最適化問題の最大数構成又は前記複数の部分問題の解の中で、前記ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成とするステップと、
前記複数の部分問題のいずれの部分問題の解もその部分問題の最大数構成になっていない場合は、前記構成最適化問題の解は、前記複数の部分問題の解の中で前記ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成とするステップと、
を含む、分散型エネルギーシステムの構成最適化方法。
【請求項２】
エネルギーを複数のエネルギー供給機器によって供給する分散型エネルギーシステムの設備計画において機器の構成を最適化する構成最適化方法を実行する最適化装置であって、
運用コストを含む任意の評価関数及び制約条件に関する情報を予め記憶しておく記憶部と、
前記分散型エネルギーシステムの構成最適化問題、デマンド入力条件、及び、機器のデータベースに関する情報を含むパラメータの入力を受け付ける入力部と、
前記評価関数及び制約条件に関する情報、並びに、前記パラメータを取得し、取得した前記評価関数及び制約条件に関する情報、並びに、前記パラメータに基づいて、前記評価関数を、前記制約条件のもとで最小化する機器の構成を求める構成最適化問題について、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題を複数の部分問題として作成し、前記部分問題を再帰的に解くことにより元の問題の解を求める演算部と、を備え、
前記演算部は、前記部分問題において前記制約条件を満たす解がない場合は、前記制約条件を満たさない度合いに応じて前記評価関数の値にペナルティを加え、ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成を解とするものとし、
前記複数の部分問題のうち少なくとも一つの部分問題の解がその部分問題の最大数構成になっている場合は、前記構成最適化問題の解は、前記構成最適化問題の最大数構成又は前記複数の部分問題の解の中で、前記ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成とし、
前記複数の部分問題のいずれの部分問題の解もその部分問題の最大数構成になっていない場合は、前記構成最適化問題の解は、前記複数の部分問題の解の中で前記ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成とする、分散型エネルギーシステムの構成最適化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分散型エネルギーシステムの構成最適化方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、工業団地、工場および業務用ビルなどの大型施設には、電力や熱などのエネルギーを消費する多くの設備が設けられている。このエネルギーをまかなう供給源として、複数のエネルギー供給機器を組み合わせた分散型エネルギーシステムが提案されている。このような分散型エネルギーシステムの設備計画においては機器の構成を最適化することが求められる。
【０００３】
一般的に、構成最適化の評価関数には運用コストが含まれるため、構成最適化では構成だけでなくその運用も最適化する必要がある。運用最適化の計算モデルを詳細にすると、解の精度は上がるが決定変数が多くなり、計算に非常に時間がかかってしまう。
【０００４】
これに対し、従来は、運用最適化の計算モデルを簡略化し決定変数を減らすことで、混合整数線形計画法を用いて構成と運用を一括最適化する方法（例えば特許文献１を参照）や、遺伝的アルゴリズムを用いて構成の決定と運用最適化の計算を分離する方法（例えば特許文献２を参照）がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２６０９２号公報
【特許文献２】特開平１１−３９００４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１の方法では、現実的な運用が考慮できず実用的な解が得られない、特許文献２の方法では、ランダム探索手法であるため解の最適性が保証されないといった問題点がある。
【０００７】
そこで、本発明は以上のような課題を解決するためになされたものであり、分散型エネルギーシステムの機器の構成を実用的且つ高精度に最適化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
＜構成最適化方法＞
上記の課題を解決するために、本発明のある態様に係る分散型エネルギーシステムの構成最適化方法は、エネルギーを複数のエネルギー供給機器によって供給する分散型エネルギーシステムの設備計画において機器の構成を最適化する方法であって、運用コストを含む任意の評価関数を、任意の制約条件のもとで最小化する機器の構成を求める構成最適化問題について、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題を複数の部分問題として作成し、前記部分問題を再帰的に解くことにより元の問題の解を求める。
【０００９】
ここで、ある構成最適化問題の解は、最大数構成（その問題で選択可能な構成機器の最大設置数を使った構成）か、部分問題の解の中のどれかである。さらに、最大数構成が解となる可能性があるのは、部分問題で制約条件を満たす解がない場合、あるいは部分問題の解がその問題の最大数構成になっているものがある場合のみと考え、最大数構成が解となる可能性がある場合のみ評価関数を計算することで、計算負荷を削減する。これは、通常、エネルギー機器の台数を増やせば設備コストやメンテナンスコストが増え、運用においても１台を定格負荷で運転する方が２台を部分負荷で運転するより効率がよいため、基本的にある機器の台数を１台増やして評価関数が悪くなった場合、同じ機器の台数をそれ以上増やしても評価関数が良くなることはないという発明者らの知見に基づいている。
【００１０】
上記構成によれば、機器の構成の決定と運用最適化の計算を分離することができるので、構成と運用を一括最適化する従来の手法に比べて、運用最適化の計算モデルを簡略化する必要がなく、精度の高い解を得ることができる。また、再帰的手法であるため、部分問題をボトムアップ的に解いていくことになり、その中で解となる可能性のある最小の構成のみ運用最適化計算を行うので、計算負荷も少なく実用的な計算時間内で最適構成を求めることができる。また、ランダム探索手法ではなく全探索手法であり、特異なケースを除けば大域的最適解が得られると考えられる。
【００１１】
また、構成最適化問題やその部分問題において制約条件を満たす解がない場合は、制約条件を満たさない度合いに応じて評価関数の値にペナルティを加えた上で、評価関数の値が最小の構成を解としてもよい。上記構成によれば、構成最適化問題の最大数構成が解となる可能性があるのは、部分問題の解が制約条件を満たしていなくても最大数構成である場合のみと考えることができるため、計算負荷を更に削減できる。
【００１２】
＜構成最適化装置＞
本発明のその他の態様に係る分散型エネルギーシステムの構成最適化装置は、エネルギーを複数のエネルギー供給機器によって供給する分散型エネルギーシステムの設備計画において機器の構成を最適化する装置であって、運用コストを含む任意の評価関数を、任意の制約条件のもとで最小化する機器の構成を求める構成最適化問題について、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題を複数の部分問題として作成し、前記部分問題を再帰的に解くことにより元の問題の解を求める演算部を備える。
【００１３】
前記演算部は、前記複数の部分問題のうち少なくとも一つの部分問題について前記制約条件を満たす解がない場合、又は、前記複数の部分問題のうち少なくとも一つの部分問題の解がその部分問題の最大数構成になっている場合は、前記構成最適化問題の解は、前記構成最適化問題の最大数構成又は前記複数の部分問題の解の中で、前記制約条件を満たし、かつ、前記評価関数の値が最小の構成とし、前記複数の部分問題のいずれの部分問題の解も前記制約条件を満たし、かつ前記部分問題のいずれの部分問題の解もその部分問題の最大数構成になっていない場合は、前記構成最適化問題の解は、前記複数の部分問題の解の中で前記評価関数の値が最小の構成とする、ように構成されていてもよい。
【００１４】
前記演算部は、前記部分問題において前記制約条件を満たす解がない場合は、前記制約条件を満たさない度合いに応じて前記評価関数の値にペナルティを加え、ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成を解とするものとし、前記複数の部分問題のうち少なくとも一つの部分問題の解がその部分問題の最大数構成になっている場合は、前記構成最適化問題の解は、前記構成最適化問題の最大数構成又は前記複数の部分問題の解の中で、前記ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成とし、前記複数の部分問題のいずれの部分問題の解もその部分問題の最大数構成になっていない場合は、前記構成最適化問題の解は、前記複数の部分問題の解の中で前記ペナルティを加えた前記評価関数の値が最小の構成とする、ように構成されていてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、分散型エネルギーシステムの機器の構成を実用的且つ高精度に最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る構成最適化装置の処理対象である分散型エネルギーシステム、および、需要家の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１の分散型エネルギーシステムの構成最適化装置の構成の一例を示すブロック図及びデータフロー図である。
【図３】図２の演算部において構成最適化方法を実行する機能ブロック及びデータフロー図である。
【図４】図３の構成最適化部の再帰プロセスによって展開される部分問題の一例を示す図である。
【図５】図２の構成最適化装置による構成最適化方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】図５の構成最適化演算の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。以下では、全ての図面を通じて同一又は相当する要素には同じ符号を付して、重複する説明は省略する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態に係る構成最適化装置の処理対象である分散型エネルギーシステム、および、需要家の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、分散型エネルギーシステム２０は、需要家３０にエネルギーを供給する供給源である。需要家３０は、エネルギーを消費する設備３１により構成されている。需要家３０としては、たとえば、工業団地、工場および業務用ビルなどの施設、ならびに、都市などの消費地などが挙げられる。
【００１９】
分散型エネルギーシステム２０は、複数のエネルギー供給機器２１により構成されている。エネルギーは、一次エネルギー源から変換して生成される二次エネルギーであって、たとえば、電力および蒸気（熱）が例として挙げられる。
【００２０】
エネルギー供給機器（以下、単に機器ともいう）２１は、一次エネルギー源から二次エネルギーに変換する装置である。エネルギー供給機器２１として、たとえば、石炭火力発電装置（石炭火力）、ガスタービン、ガスエンジン、燃料電池、太陽光発電、吸収式冷凍機、ボイラ等の種類がある。本実施形態ではエネルギー供給機器２１は、選択可能なｍ種類（ｍは１以上の整数）の機器１〜機器ｍにより構成される。
【００２１】
図２は、図１の分散型エネルギーシステム２０の構成を最適化する装置（以下、単に構成最適化装置という）の構成の一例を示すブロック図及びデータフロー図である。図２に示すように、構成最適化装置１０には、入力装置（図示せず）によってパラメータが入力される。ここでパラメータは、分散型エネルギーシステム２０の構成最適化問題１０Ａ、デマンド入力条件１０Ｂ、及び機器のデータベース１０Ｃに関する情報を含む。
【００２２】
構成最適化問題１０Ａに関する情報とは、分散型エネルギーシステム２０の選択可能な構成機器の種類、各機器毎の最小設置数及び最大設置数の情報である。デマンド入力条件に関する情報とは、電力や蒸気などのデマンドパターン、燃料単価、買電単価、評価年数等の情報である。機器データベースに関する情報とは、機器特性、設備費、メンテナンス費等の情報である。
【００２３】
構成最適化装置１０は、演算部１１および記憶部１２を備え、例えば、コンピュータによって構成される。演算部１１および記憶部１２は、たとえば、それぞれ、コンピュータのＣＰＵ及び内部メモリによって構成される。
【００２４】
演算部１１は、入力されたパラメータに基づいて、分散型エネルギーシステム２０の構成最適化方法を実行するための演算処理を行い、最適構成１０Ｄを出力する。ここで最適構成１０Ｄとは、選択可能なｍ種類の機器（機器１〜機器ｍ）の各機器の最適な設置数（ｎ１〜ｎｍ）である。
【００２５】
記憶部１２には、パラメータ、評価関数、構成最適化プログラムその他情報が記憶される。構成最適化プログラムは、分散型エネルギーシステム２０の構成最適化方法をコンピュータ（演算部１１）に実行させるためのプログラムである。なお、構成最適化プログラムは、コンピュータに内蔵された記憶部１２に記憶されたものに限定されず、記憶媒体や他の記憶部に記憶されたものであってもよいし、入力装置によって入力されたものであってもよいし、ネットワークを介して受信されたものであってもよい。
【００２６】
図３は、図２の演算部１１において構成最適化方法を実行する機能ブロック及びデータフロー図である。図３に示すように、演算部１１は、構成最適化部１５と、ランニング評価部１６と、イニシャル評価部１７と、トータル評価部１８を含む各機能ブロックを実現する（各機能ブロックとして動作する）ように構成されている。ここで１５Ａ〜１５Ｅは各ブロック間の演算に用いられるデータを示している。
【００２７】
構成最適化部１５は、入力された構成最適化問題１０Ａを解くため、構成最適化問題１０Ａの選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題を複数の部分問題１５Ａとして作成する。構成最適化問題１０Ａは、運用コストを含む任意の評価関数を、任意の制約条件のもとで最小化する機器の構成を求める問題である。
ここで与えられた構成最適化問題Ｐ０を、選択可能な構成機器の最大数ｎ１ｍａｘ〜ｎｍｍａｘを使って（ｎ１ｍａｘ，ｎ２ｍａｘ，…，ｎｍｍａｘ）と表現すると、その部分問題１５Ａはｍ個あり、以下のＰ１〜Ｐｍのようになる。
【００２８】
（Ｐ１）（ｎ１ｍａｘ−１，ｎ２ｍａｘ，…，ｎｍｍａｘ）
（Ｐ２）（ｎ１ｍａｘ，ｎ２ｍａｘ−１，…，ｎｍｍａｘ）
：
（Ｐｍ）（ｎ１ｍａｘ，ｎ２ｍａｘ，…，ｎｍｍａｘ−１）・・・（１）
【００２９】
さらに構成最適化部１５は、作成した部分問題１５Ａを解くため、部分問題１５Ａを新たに構成最適化問題１０Ａと見做して呼び出すことができる再帰プロセスになっている。
【００３０】
図４は構成最適化部１５の再帰プロセスによって展開される部分問題１５Ａの一例を示す図であり、選択可能な構成機器が３種類（ｍ＝１，２，３例えば機器ｍ＝１はガスタービン、機器ｍ＝２はガスエンジン，機器ｍ＝３はボイラ）、各機器の最小設置数がｎ１ｍｉｎ＝ｎ２ｍｉｎ＝ｎ３ｍｉｎ＝０、最大設置数がｎ１ｍａｘ＝ｎ２ｍａｘ＝ｎ３ｍａｘ＝２の構成最適化問題（２，２，２）に対する部分問題の展開図である。図４の上位側の要素と下位側の要素が元の構成最適化問題と部分問題の関係にあり、元の構成最適化問題に対応する部分問題が線で結ばれている。例えば、同図では、最上位に位置する構成最適化問題（２，２，２）に対し、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題（１，２，２）、（２，１，２）、（２，２，１）が複数の部分問題１５Ａとして作成される。そして、部分問題（１，２，２）、（２，１，２）、（２，２，１）は、再帰プロセスによって、新たに構成最適化問題１０Ａと見做され、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題（０，２，２）、（１，１，２）、（１，２，１）、（２，０，２）、（２，１，１）、（２，２，０）が複数の部分問題１５Ａとして作成される。
【００３１】
図４からわかるように部分問題１５Ａは複数の上位問題に対して共通になることが多いが、一度求めた部分問題１５Ａの解は記憶部１２に記録しておき、計算結果を再利用することで計算時間を短縮できる。尚、本実施形態では、展開図を図示できるように構成の組み合わせ数が少ない例を示しているが、構成最適化問題１０Ａは、実際、数万〜数十万通りの組み合わせ数でもよい。
【００３２】
構成最適化部１５は、構成最適化問題１０Ａについて、その部分問題１５Ａの解以外に解となる可能性がある構成（機器１〜機器ｍの各設置数ｎ１〜ｎｍ）１５Ｂを探索する。具体的には、構成最適化問題１０Ａの最大数構成（その問題で選択可能な構成機器の最大設置数を使った構成、すなわち、ｎ１＝ｎ１ｍａｘ，ｎ２＝ｎ２ｍａｘ，…，ｎｍ＝ｎｍｍａｘの構成）が解となる可能性があるか判断する。本実施形態では、例えば、構成最適化問題１０Ａの最大数構成が解となる可能性があるのは、部分問題１５Ａの解がその問題の最大数構成になっているものがある場合のみと考える。これは、通常、エネルギー設備では、ある機器の台数を１台増やして評価関数が悪くなった場合、同じ機器の台数をそれ以上増やしても評価関数が良くなることはないという知見に基づいている。
【００３３】
構成最適化部１５は、構成最適化問題１０Ａについて、その部分問題１５Ａの解以外に解となる可能性があると判断した構成１５Ｂをランニング評価部１６及びイニシャル評価部１７に出力し、構成１５Ｂのトータルコスト（評価関数）１５Ｅをトータル評価部１８から取得する。そして部分問題１５Ａの解と比較して評価関数の最も小さい構成を構成最適化問題１０Ａの解とし、その評価関数の値とともに記憶部１２に保存する。
【００３４】
構成最適化部１５は、再帰プロセスの最初の呼び出しにおける構成最適化問題１０Ａの解を最適構成（機器１〜機器ｍの最適な各設置数ｎ１〜ｎｍ）１０Ｄとして出力する。本実施形態では、構成最適化部１５は、後述するように、最大設置数が最小設置数と等しい部分問題１５Ａからボトムアップ的に解いていき、最終的に、再帰プロセスの最初の呼び出しにおける構成最適化問題１０Ａの解を求める。
【００３５】
ランニング評価部１６は、デマンドパターン、燃料単価、買電単価、機器特性（効率、運転制約）、メンテナンス費、及び構成最適化部１５から入力された構成１５Ｂに関する情報に基づいて、式（２）のランニングコスト１５Ｃを算出し、これをトータル評価部１８に出力する。
【００３６】
【数１】
0006535173.tif 000002
【００３７】
ここで、Ｄｋは季節ｋの日数、Ｆｋ，ｔは機器１〜機器ｍがそれぞれｎ１〜ｎｍ台設置されているとき、季節ｋの時刻ｔにおける最小運用コストである。運用コストは各機器の燃料単価と買電単価、メンテナンス費などを含む。また、その季節・時刻のエネルギー需要を満たせない場合は、エネルギーの不足量に応じて運用コストにペナルティを加える。なお、エネルギー需要は電力や蒸気、温水、冷水など同時に複数あってもよい。Ｆｋ，ｔを求めるには、設置された機器（ｎ１＋ｎ２＋…＋ｎｍ台分）の起動停止状態や運転負荷、買電量などを運用コストが最小となるように決める必要があるが、これは既存の運用最適化手法を用いて求めることができる（例えば特開2004−317049号公報を参照）。
【００３８】
イニシャル評価部１７は、機器データベースの設備費、及び構成最適化部１５から入力された構成１５Ｂに関する情報に基づいて、式（３）のイニシャルコスト１５Ｄを算出し、これをトータル評価部１８に出力する。
【００３９】
【数２】
0006535173.tif 000003
【００４０】
ここで、Ｃｍは機器ｍの設備コストである。
【００４１】
トータル評価部１８は、ランニング評価部１６から入力されたランニングコスト１５Ｃ、及びイニシャル評価部１７から入力されたイニシャルコスト１５Ｄ、及び評価年数Ｙに関する情報に基づいて、式（４）のトータルコスト（評価関数Ｊ）１５Ｅを算出し、これを構成最適化部１５に出力する。
【００４２】
【数３】
0006535173.tif 000004
【００４３】
次に、図５〜図６を用いて構成最適化演算の手順について説明する。まず、構成最適化装置１０は、パラメータを取得する(図５のステップＳ１）。分散型エネルギーシステム２０の構成最適化問題１０Ａ、デマンド入力条件１０Ｂ、及び機器のデータベース１０Ｃに関する情報である。本実施形態では構成最適化問題１０Ａに関するパラメータとして、選択可能な構成機器の種類ｍ（ｍ＝１，２，３）、各機器の最小設置数（ｎ１ｍｉｎ＝ｎ２ｍｉｎ＝ｎ３ｍｉｎ＝０）、最大設置数（ｎ１ｍａｘ＝ｎ２ｍａｘ＝ｎ３ｍａｘ＝２）が入力される。
【００４４】
次に、構成最適化装置１０は、エネルギー機器の最適構成（機器１〜機器ｍの最適な各設置数ｎ１〜ｎｍ）を求める(図５のステップＳ２）。ステップＳ２において、まず、構成最適化部１５は、図６に示すように、与えられた構成最適化問題における最小設置数が最大設置数と等しいか否かを判定する(ステップＳ２１)。本実施形態では最初に与えられた構成最適化問題１０Ａについて各機器の最小設置数は０、最大設置数は２であるので、最小設置数と最大設置数は異なる。  最小設置数と最大設置数が異なる場合は（ステップＳ２１でＮＯ）、構成最適化部１５は、与えられた構成最適化問題１０Ａについて、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題を複数の部分問題１５Ａとして作成する（ステップＳ２４）。例えば、与えられた構成最適化問題（２，２，２）に対し、選択可能な構成機器の最大数が一台少ない構成最適化問題（１，２，２）、（２，１，２）、（２，２，１）を部分問題１５Ａとして作成する（図４の最上位参照）。
【００４５】
次に、構成最適化部１５は、記憶部１２を参照して、部分問題１５Ａについて計算が完了しているか否かを確認し（ステップＳ２５）、計算済みでない場合には部分問題１５Ａを新たに構成最適化問題１０Ａと見做してステップＳ２を再帰的に呼び出し、構成最適化演算を実行する（ステップＳ２６）。ここでは、構成最適化問題（１，２，２）、（２，１，２）、（２，２，１）をそれぞれ解くための３つのプロセスを呼び出す。さらに、例えば、３つのプロセスの中の構成最適化問題（１，２，２）が与えられたプロセスでは、部分問題（０，２，２）、（１，１，２）、（１，２，１）を作成し、これを解くための３つのプロセスを呼び出す。このように、構成最適化部１５は、そのプロセスに与えられた構成最適化問題１０Ａの最大設置数が最小設置数と等しくなるまで、部分問題１５Ａを作成し、それを解くためのプロセスを呼び出す。例えば、構成最適化問題（０，０，１）が与えられたプロセスでは、最大設置数が最小設置数と等しい部分問題（０，０，０）が作成され、構成最適化問題（０，０，０）を解くためのプロセスが呼び出される（図４の最下位参照）。最小設置数と最大設置数が等しい場合には（ステップＳ２１でＹＥＳ）、構成最適化部１５は、最小設置数と最大設置数が等しい構成を解とする。したがって、構成最適化問題（０，０，０）が与えられたプロセスでは、この構成ｎ１＝ｎ２＝ｎ３＝０をランニング評価部１６とイニシャル評価部１７に出力し、トータル評価部１８から評価関数Ｊを取得する(ステップＳ２２)。当然のことながら、構成ｎ１＝ｎ２＝ｎ３＝０は制約条件を満たさないが、本実施形態では、制約条件を満たさない度合いに応じて評価関数Ｊの値にペナルティを加える。その評価関数を記憶部１２に保存し（ステップＳ２３）、構成ｎ１＝ｎ２＝ｎ３＝０を構成最適化問題（０，０，０）の最適解１０Ｄとして出力する。そして、構成最適化問題（０，０，１）が与えられたプロセスでは、部分問題（０，０，０）の解が計算されたことになり（ステップＳ２６が完了）、次のステップに進む。
【００４６】
次に、構成最適化部１５は、部分問題１５Ａの解について、最大数構成（その問題で選択可能な構成機器の最大設置数を使った構成）の解が存在するか否かを確認する（ステップＳ２７）。具体的には、例えば、構成最適化問題（０，０，１）が与えられたプロセスでは、部分問題（０，０，０）の解について最大数構成（その問題で選択可能な構成機器の最大設置数を使った構成）の解が存在するか否かを確認する。
【００４７】
次に、構成最適化部１５は、最大数構成の解が存在する場合には（ステップＳ２７でＹＥＳ）、与えられた構成最適化問題の最大数構成の評価関数を計算する（ステップＳ２８）。そして、構成最適化部１５は、与えられた構成最適化問題の最大数構成の解と部分問題の解の中で最良の解を選択する（ステップＳ２９）。ここで構成最適化問題（０，０，１）の部分問題（０，０，０）の解ｎ１＝ｎ２＝ｎ３＝０はその最大数構成となっているので（ステップＳ２６）、ステップＳ２８において、構成最適化問題（０，０，１）の最大数構成ｎ１＝ｎ２＝０、ｎ３＝１の評価関数を計算し、ステップＳ２９において、構成最適化問題（０，０，１）の最大数構成ｎ１＝ｎ２＝０、ｎ３＝１又は部分問題（０，０，０）の解ｎ１＝ｎ２＝ｎ３＝０のうち、ペナルティを加えた評価関数の値が最小の構成を解とする。
【００４８】
一方、最大数構成の解が存在しない場合には（ステップＳ２７でＮＯ）、部分問題の解の中で最良の解を選択する（ステップＳ３０）。つまり、構成最適化部１５は、部分問題１５Ａのいずれの部分問題の解もその問題の最大数構成になっていない場合には、部分問題１５Ａの解の中でペナルティを加えた評価関数の値が最小の構成を、与えられた構成最適化問題１０Ａの解とする。
【００４９】
最後に、選択した解とその評価関数を記憶部１２に保存し（ステップＳ２３）、選択した解を出力する。このように再帰プロセスでは、下位側の（組み合わせ数が少ない）構成最適化問題（０，０，１）（０，１，０）（１，０，０）の解を計算した後、上位側の（組み合わせ数が多い）構成最適化問題（０，０，２）、（０，１，１）、（０，２，０）、（１，０，１）、（１，１，０）、（２，０，０）の解を計算することになり、構成最適化問題１０Ａをボトムアップ的に解いていく。そして、最終的に、ステップＳ２の最初の呼び出しにおける構成最適化問題（２，２，２）の解を最適解として出力する（図５のステップＳ３）。
【００５０】
［作用効果］
本実施形態では、ある構成最適化問題１０Ａの解は、最大数構成（その問題で選択可能な構成機器の最大設置数を使った構成）か、部分問題１５Ａの解の中のどれかである。さらに、最大数構成が解となる可能性があるのは、部分問題１５Ａの解がその問題の最大数構成になっているものがある場合のみと考え、構成最適化部１５により、最大数構成が解となる可能性がある場合のみ評価関数を計算することで、計算負荷を削減する。
【００５１】
本実施形態によれば、機器の構成の決定と運用最適化の計算を分離することができるので、構成と運用を一括最適化する従来の手法に比べて、運用最適化の計算モデルを簡略化する必要がなく、精度の高い解を得ることができる。また、再帰的手法であるため、部分問題１５Ａをボトムアップ的に解いていくことになり、その中で解となる可能性のある最小の構成のみ運用最適化計算を行うので、計算負荷も少なく実用的な計算時間内で最適構成を求めることができる。また、ランダム探索手法ではなく全探索手法であり、特異なケースを除けば大域的最適解が得られると考えられる。
【００５２】
更に、本実施形態では、構成最適化部１５は、部分問題１５Ａにおいて制約条件を満たす解がない場合は、制約条件を満たさない度合いに応じて評価関数の値にペナルティを加えた上で、評価関数の値が最小の構成を解とするように構成されているので、構成最適化問題１０Ａの最大数構成が解となる可能性があるのは、部分問題１５Ａの解が制約条件を満たしていなくても最大数構成である場合のみと考えることができるため、計算負荷を更に削減できる。
【００５３】
［変形例］
次に、本実施形態の変形例について相違点を中心に説明する。本実施形態では、部分問題１５Ａにおいて制約条件を満たす解がない場合は、制約条件を満たさない度合いに応じて評価関数の値にペナルティを加え、ペナルティを加えた評価関数の値が最小の構成を解とするものとしたが、本変形例では、構成最適化部１５は、部分問題１５Ａにおいて制約条件を満たす解がない場合は、解無しとする。
【００５４】
更に、本変形例では、構成最適化問題１０Ａの最大数構成が解となる可能性があるのは、部分問題１５Ａの解がその部分問題の最大数構成になっている場合だけでなく、部分問題１５Ａのうち少なくとも一つの部分問題について制約条件を満たす解がない場合も含めて考える（図６のステップＳ２７参照）。
【００５５】
そして、構成最適化部１５は、部分問題１５Ａにおいて制約条件を満たす解がない場合、又は、最大数構成の解が存在する場合には（図６のステップＳ２７でＹＥＳ）、与えられた構成最適化問題の最大数構成の評価関数を計算する（図６のステップＳ２８）。そして、構成最適化部１５は、与えられた構成最適化問題の最大数構成の解と部分問題の解の中で最良の解を選択する（図６のステップＳ２９）。つまり、構成最適化問題１０Ａの解は、構成最適化問題１０Ａの最大数構成又は部分問題１５Ａの解の中で、制約条件を満たし、かつ、評価関数の値が最小の構成とする。
【００５６】
一方、部分問題１５Ａの解がすべて制約条件を満たし、かつ、最大数構成の解が存在しない場合には（図６のステップＳ２７でＮＯ）、部分問題の解の中で最良の解を選択する（図６のステップＳ３０）。つまり、構成最適化部１５は、部分問題１５Ａのいずれの部分問題の解もその問題の最大数構成になっていない場合には、部分問題１５Ａの解の中で評価関数の値が最小の構成を、構成最適化問題１０Ａの解とする。本変形例においても本実施形態と同様の効果を奏することができる。
【００５７】
上記説明から、当業者にとっては、本発明の多くの改良や他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本発明の精神を逸脱することなく、その構造及び／又は機能の詳細を実質的に変更できる。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本発明は、ガスタービン、ガスエンジン等、多種複数のエネルギー機器で構成された分散型エネルギーシステムの設備計画に用いることができる。
【符号の説明】
【００５９】
１０  構成最適化装置
１１  演算部
１２  記憶部
１５  構成最適化部
１６  ランニング評価部
１７  イニシャル評価部
１８  トータル評価部
２０  分散型エネルギーシステム
２１  エネルギー供給機器
３０  需要家
３１  設備
【図１】
0006535173.tif 000005
【図２】
0006535173.tif 000006
【図３】
0006535173.tif 000007
【図４】
0006535173.tif 000008
【図５】
0006535173.tif 000009
【図６】
0006535173.tif 000010