(57)【要約】  予測値の整形によってより精度の高い（目標値に近い）制御値を算出する予測値整形システムを提供する。制御対象（１２）を制御するための制御値（ｖ）を算出する予測ガバナ（２０）は、制御対象（１２）の過去の目標値、すなわち、実績値（ｒ（ｔ−１））を取得する実績値取得部（２２）と、制御対象（１２）の目標値を予測して得られた予測値（ｒ＾（ｔ））を取得する予測値取得部（２１）と、実績値（ｒ（ｔ−１））及び予測値（ｒ＾（ｔ））を予測値整形アルゴリズム（Ｇ）に適用して予測値（ｒ＾（ｔ））を補正することで、制御対象（１２）を制御するための制御値（ｖ（ｔ））を算出する制御値算出部（２３）とを備えている。予測値整形アルゴリズム（Ｇ）は、制御対象（１２）の制御モデル（Ｐ）のパラメタを用いている。
2016056176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形システムであって、
前記予測値を取得する予測値取得部と、
前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得部と、
前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出部と、
を備え、
前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いていることを特徴とする予測値整形システム。
【請求項２】
前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであることを特徴とする請求項１に記載の予測値整形システム。
【請求項３】
制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形システムであって、
前記予測値を取得する予測値取得部と、
前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得部と、
前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出部と、
を備え、
前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであることを特徴とする予測値整形システム。
【請求項４】
前記影響は、前記予測誤差がない場合の目標値を適用した場合の出力と実際の出力との出力差であることを特徴とする請求項２又は３に記載の予測値整形システム。
【請求項５】
前記出力差を表現する評価関数を用いて前記影響の大きさを評価する評価部をさらに備えたことを特徴とする請求項４に記載の予測値整形システム。
【請求項６】
前記アルゴリズムを決定するアルゴリズム決定部をさらに備えたことを特徴とする請求項２又は３に記載の予測値整形システム。
【請求項７】
前記影響の大きさを評価する評価部をさらに備え、
前記アルゴリズム決定部は、前記評価部にて評価された前記影響の大きさが所定の大きさより大きいときに、前記アルゴリズムを決定することを特徴とする請求項６に記載の予測値整形システム。
【請求項８】
前記アルゴリズムは、前記影響を最小にするアルゴリズムであることを特徴とする請求項４に記載の予測値整形システム。
【請求項９】
前記アルゴリズムは、前記影響を所定の値より小さくするアルゴリズムであることを特徴とする請求項４に記載の予測値整形システム。
【請求項１０】
前記アルゴリズムは、前記影響が収束したと判定されたときのアルゴリズムであることを特徴とする請求項４に記載の予測値整形システム。
【請求項１１】
前記制御モデルの前記パラメタがＡＰ、ＢＰ、ＣＰであり、
前記制御モデルが式（１）で表され、
【数１】
2016056176.tif 000049
ここで、ｖ（ｔ）は時刻ｔにおける前記制御値であり、ｙ（ｔ）は時刻ｔにおける前記制御対象の出力であり、前記アルゴリズムが式（２）で表され、
【数２】
2016056176.tif 000050
ここで、ｒ＾（ｔ）は時刻ｔの前記予測値であり、ｒ＾（ｔ−１）は時刻ｔより過去の前記予測値であり、ｒ（ｔ−１）は前記実績値であり、
【数３】
2016056176.tif 000051
であることを特徴とする請求項１ないし８いずれか一項に記載の予測値整形システム。
【請求項１２】
請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の予測値整形システムと、
前記制御対象と、
前記予測値整形システムによって算出された前記制御値に従って前記制御対象を制御する制御器と、
を備えたことを特徴とする制御システム。
【請求項１３】
制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形方法であって、
前記予測値を取得する予測値取得ステップと、
前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、
前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップと、
を含み、
前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いていることを特徴とする予測値整形方法。
【請求項１４】
制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形方法であって、
前記予測値を取得する予測値取得ステップと、
前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、
前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップと、
を含み、
前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであることを特徴とする予測値整形方法。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載の予測値整形方法によって制御値を算出する制御値算出ステップと、
前記制御値算出ステップで算出された前記制御値によって前記制御対象を制御する制御ステップと、
を含むことを特徴とする制御方法。
【請求項１６】
制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形装置のコンピュータに、
前記予測値を取得する予測値取得ステップと、
前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、
前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップと、
を実行させ、
前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いていることを特徴とする予測値整形プログラム。
【請求項１７】
制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形装置のコンピュータに、
前記予測値を取得する予測値取得ステップと、
制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、
前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップと、
を実行させ、
前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであることを特徴とする予測値整形プログラム。
【発明の詳細な説明】
【関連する出願】
【０００１】
本出願では、２０１４年１０月１０日に日本国に出願された特許出願番号２０１４−２０９４８３の利益を主張し、当該出願の内容は引用することによりここに組み込まれているものとする。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、制御対象を制御するための制御値を算出する予測値整形システム及びそれを含む制御システム、予測値整形方法及びそれを含む制御方法、並びに予測値整形プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００３】
制御される対象（制御対象）に対して制御器を用いてフィードフォワード制御を行うフィードフォワード制御システムがある。理想的なフィードフォワード制御システムでは、システムに制御対象を制御するための制御値として目標値が与えられ、制御対象からは、目標値に合う物理量の出力がされる。【０００４】
図１２は、理想的なフィードフォワード制御システムの構成を示すブロック図である。制御器及び制御対象を含むシステム１０１の制御器には目標値ｒが与えられ、制御器が目標値ｒに従った駆動信号で制御対象を駆動することで、システム１０１からは目標値ｒに見合う出力ｙｒが得られている。【０００５】
例えば、発電システムでは、発電機とその制御器を含む発電システムがシステム１０１となり、上記のフィードフォワード制御システムが構成される。発電機の発電量を制御する制御器に、目標値ｒとして電力需要量が入力されると、発電機からは電力需要にほぼ等しい量の電力ｙｒが出力される。【０００６】
実際の状況では、システムに与えるべき目標値（すなわち、現時点で必要とされる制御対象の出力量）は未知であり、所定の予測モデルによって目標値を予測して得られた予測値をシステムに与えざるを得ない場合が多い。【０００７】
例えば、上述の発電システムの場合には、現時点の電力需要量（実際に必要な電力量）を正確に得ることはできないので、発電システムには、所定の予測モデルによって得られた予測値を与える必要がある。【０００８】
図１３は、予測値によって制御する制御システムの構成を示すブロック図である。システム１０２には、所定の予測モデルによって得られた予測値
【数１】
2016056176.tif 000003
が与えられる。なお、以下では、
【数２】
2016056176.tif 000004
を「ｒ＾」とも表記する。システム１０２からは、その予測値ｒ＾に応じた出力ｙｒ＾が得られる。【０００９】
しかしながら、予測値で制御する場合には、予測誤差（すなわち、予測値と実際の目標値との差）の分だけ、制御対象の出力にも誤差が生じることになる。そこで、予測誤差の影響がシステムの出力に影響しないようにするために、過去の時点の目標値（すなわち、過去の時点において実際に必要であった制御値）を実績値として利用し、システムに与える予測値を補正（整形）する予測ガバナ（予測値整形器）を設けたフィードフォワード制御システムが知られている。ここで、実績値は、過去の出力値ではなく、実際に使用された制御値であり、実績値は出力値とは独立している。【００１０】
図１４は、予測ガバナを設けた制御システムの構成を示すブロック図である。予測ガバナ２０１には、予測値ｒ＾に加えて、過去の時点の目標値（実績値）ｒが与えられる。予測ガバナ２０１は、これらの予測値ｒ＾及び実績値ｒに基づいて制御値ｖを算出して、システム１０３に出力する。システム１０３では、制御値ｖに見合う出力ｙｖが得られる。【００１１】
例えば、上述の発電システムの場合には、天候、気温等を予測モデルに適用して得られた電力需要量の予測値ｒ＾を、予測ガバナ２０１において、例えば数分前の実績値ｒ（すなわち、数分前に実際に使用された制御値）を用いて補正して、システム１０３に与えることができる。このようなフィードフォワード制御システムによって、同時同量の制御が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００６−２８８１５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は、予測値の整形によってより精度の高い（目標値に近い）制御値を算出する予測値整形システム、制御値算出方法、及び制御値算出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一態様の予測値整形システムは、制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形システムであって、前記予測値を取得する予測値取得部と、前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得部と、前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出部とを備えた構成を有し、前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いている。【００１５】
この構成により、制御対象の制御モデルのパラメタを用いたアルゴリズムによって予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。【００１６】
上記の予測値整形システムにおいて、前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムであってよい。【００１７】
この構成により、過去の予測値と実績値との差分（過去の予測誤差）が制御対象の出力に与える影響を小さくするよう予測値を補正するアルゴリズムが提供される。【００１８】
本発明の別の態様の予測値整形システムは、制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形システムであって、前記予測値を取得する予測値取得部と、前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得部と、前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出部とを備えた構成を有し、前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムである。【００１９】
この構成により、過去の予測値と実績値との差分（過去の予測誤差）が制御対象の出力に与える影響を小さくするように、予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。【００２０】
上記の予測値整形システムにおいて、前記影響は、前記予測誤差がない場合の目標値を適用した場合の出力と実際の出力との出力差であってよい。【００２１】
この構成により、理想的な出力（即ち、予測誤差がない場合の目標値を適用した場合の出力）と実際の出力との出力差を小さくするように、予測値が補正される。【００２２】
上記の予測値整形システムは、さらに、前記出力差を表現する評価関数を用いて前記影響の大きさを評価する評価部を備えていてよい。【００２３】
この構成によれば、監視部が過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響の大きさを監視するので、影響が大きくなった場合に、そのことを検知して、アルゴリズムを再計算する等の対応を採ることができる。【００２４】
上記の予測値整形システムは、さらに、前記アルゴリズムを決定するアルゴリズム決定部を備えていてよい。【００２５】
この構成により、予測値を補正するためのアルゴリズムを動的に決定できる。【００２６】
上記の予測値整形システムは、前記影響の大きさを評価する評価部をさらに備えていてよく、前記アルゴリズム決定部は、前記評価部にて評価された前記影響の大きさが所定の大きさより大きいときに、前記アルゴリズムを決定してよい。【００２７】
この構成により、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響が大きくなったときに、アルゴリズムを決定し直すことができる。【００２８】
上記の予測値整形システムにおいて、前記アルゴリズムは、前記影響を最小にするアルゴリズムであってよい。【００２９】
この構成により、予測値を補正するためのアルゴリズムとして、過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響である出力差を最小にするアルゴリズムを得ることができる。【００３０】
上記の予測値整形システムにおいて、前記アルゴリズムは、前記影響を所定の値より小さくするアルゴリズムであってよい。【００３１】
この構成により、過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響である出力差がある所定値より小さくなったときに、予測値を補正するためのアルゴリズムを得ることができる。【００３２】
上記の予測値整形システムにおいて、前記アルゴリズムは、前記影響が収束したと判定されたときのアルゴリズムであってよい。【００３３】
この構成により、過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響である出力差が収束したときに、予測値を補正するためのアルゴリズムを得ることができる。【００３４】
上記の予測値整形システムにおいて、前記制御モデルの前記パラメタをＡＰ、ＢＰ、ＣＰとして、前記制御モデルが式（１）で表されてよい。
【数３】
2016056176.tif 000005
ここで、ｖ（ｔ）は時刻ｔにおける前記制御値であり、ｙ（ｔ）は時刻ｔにおける前記制御対象の出力である。また、前記アルゴリズムが式（２）で表されてよい。
【数４】
2016056176.tif 000006
ここで、ｒ＾（ｔ）は時刻ｔの前記予測値であり、ｒ＾（ｔ−１）は時刻ｔより過去の前記予測値であり、ｒ（ｔ−１）は前記実績値であり、
【数５】
2016056176.tif 000007
である。【００３５】
この構成により、予測値を補正するためのアルゴリズムが最適化される。【００３６】
本発明の一態様の制御システムは、上記のいずれかの予測値整形システムと、前記制御対象と、前記予測値整形システムによって算出された前記制御値に従って前記制御対象を制御する制御器とを備えた構成を有している。【００３７】
この構成によっても、制御対象の制御モデルのパラメタを用いたアルゴリズムによって予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、あるいは、過去の予測値と実績値との差分（過去の予測誤差）が制御対象の出力に与える影響を小さくするように、予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。【００３８】
本発明の一態様の制御値算出方法は、制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形方法であって、前記予測値を取得する予測値取得ステップと、前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップとを含む構成を有し、前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いている。【００３９】
この構成によっても、制御対象の制御モデルのパラメタを用いたアルゴリズムによって予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。【００４０】
本発明の別の態様の制御値算出方法は、制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形方法であって、前記予測値を取得する予測値取得ステップと、前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップとを含む構成を有し、前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムである。【００４１】
この構成によっても、過去の予測値と実績値との差分（過去の予測誤差）が制御対象の出力に与える影響を小さくするように、予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。【００４２】
本発明の一態様の制御方法は、上記のいずれかの態様の予測値整形方法によって制御値を算出する制御値算出ステップと、前記制御値算出ステップで算出された前記制御値によって前記制御対象を制御する制御ステップとを含む構成を有している。【００４３】
この構成によっても、制御対象の制御モデルのパラメタを用いたアルゴリズムによって予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、あるいは、過去の予測値と実績値との差分（過去の予測誤差）が制御対象の出力に与える影響を小さくするように、予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。【００４４】
本発明の一態様の制御値算出プログラムは、制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形装置のコンピュータに、前記予測値を取得する予測値取得ステップと、前記制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップとを実行させる構成を有し、前記アルゴリズムは、前記制御対象の制御モデルのパラメタを用いている。【００４５】
この構成によっても、制御対象の制御モデルのパラメタを用いたアルゴリズムによって予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。【００４６】
本発明の別の態様の予測値整形プログラムは、制御対象を制御するための目標値を予測して得られた予測値を補正する予測値整形装置のコンピュータに、前記予測値を取得する予測値取得ステップと、制御対象の過去の目標値である実績値を取得する実績値取得ステップと、前記実績値及び前記予測値をアルゴリズムに適用して前記予測値を補正することで、前記制御対象を制御するための制御値を算出する制御値算出ステップとを実行させる構成を有し、前記アルゴリズムは、過去の前記予測値と前記実績値との差分である過去の予測誤差が前記制御対象の出力に与える影響を小さくするように、前記予測値を補正するアルゴリズムである。【００４７】
この構成によっても、過去の予測値と実績値との差分（過去の予測誤差）が制御対象の出力に与える影響を小さくするように、予測値が補正されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より目標値に近い制御値を得ることができる。
【発明の効果】
【００４８】
本発明によれば、制御対象の制御モデルのパラメタを用いたアルゴリズムによって予測値が補正（整形）されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より理想の出力に近い出力を得ることができる。【００４９】
以下に説明するように、本発明には他の態様が存在する。したがって、この発明の開示は、本発明の一部の提供を意図しており、ここで記述され請求される発明の範囲を制限することは意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態に係る予測値整形システムを含む制御システムの構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態に係るフィードフォワード制御システムの構成を示すブロック図
【図３】本発明の実施の形態に係る評価関数を説明するためのブロック図
【図４】本発明の実施の形態に係る評価関数を説明するためのグラフ
【図５】本発明の実施の形態の数値例における目標値を示すグラフ
【図６】本発明の実施の形態の数値例における予測値を示すグラフ
【図７】予測値を用い、予測ガバナを用いない場合の比較例を示すグラフ
【図８】本発明の実施の形態に係る予測ガバナを用いて予測値を補正した場合の数値例を示すグラフ
【図９】本発明の実施の形態に係るフィードフォワード制御システムによる効果を説明するための図
【図１０】本発明の実施の形態に係るフィードフォワード制御システムを実現する手順を示すフローチャート
【図１１】本発明の実施の形態に係る予測値整形アルゴリズムを動的に決定する予測値整形システムの構成を示すブロック図
【図１２】従来の理想的なフィードフォワードの制御システムの構成を示すブロック図
【図１３】従来の予測値によって制御する制御システムの構成を示すブロック図
【図１４】従来の予測ガバナを設けた制御システムの構成を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００５１】
以下、本発明の実施の形態の予測値整形システムについて、図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する場合の一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されてよい。
【００５２】
図１は、本発明の実施の形態に係る予測値整形システムを含む制御システムの構成を示すブロック図である。制御システム１００は、予測ガバナ（予測値整形システム）２０と、システム１０とを備えたフィードフォワード制御システムである。システム１０は、制御対象１２と、それを制御する制御器１１とを備えたフィードバック制御システムである。すなわち、制御システム１００では、フィードバック制御システム１０に対して予測ガバナ２０が直列に接続され、全体としてフィードフォワード制御システムが構成されている。制御器１１は、制御対象１２の出力値のフィードバックを受けて、これに基づいて制御対象１２の出力を予測ガバナ２０から指定された制御値にするためのフィードバック制御を行う。具体的には、制御器１１は、制御対象１２を制御するために、制御信号である駆動信号を制御対象１２に出力する。制御対象１２は、制御器１１から受けた駆動信号に従って駆動し、その結果、駆動信号に応じた物理量を出力する。
【００５３】
本実施の形態では、制御対象１２を制御するための目標値は未知である。そのような制御対象１２として、例えば、発電機がある。発電機から出力される（発電される）電力は、電気のまま貯めておくことが難しく、また需要に対して供給が下回ると停電してしまうという特性がある。このため、時々刻々と変動する電力需要量に合わせ、ある程度のマージンを確保した電力量の発電をするように発電量制御が行われる。しかし、このマージンが大きすぎるとエネルギーの浪費になるため、需要量を正確に見積もって同時同量の発電量制御を行うことが望ましい。したがって、発電量制御には、本実施の形態による制御値算出の技術が好適に適用される。
【００５４】
予測値整形システムとしての予測ガバナ２０は、予測値取得部２１と、実績値取得部２２と、制御値算出部２３と、出力部２４とを備えている。予測値整形システムとしての予測ガバナ２０の構成要素である予測値取得部２１、実績値取得部２２、制御値算出部２３、及び出力部２４は、一部または全部がネットワーク上に分散して配置されていてもよいし、一部または全部が同一の装置（予測値整形装置）に備えられていてもよい。
【００５５】
予測値取得部２１は、所定の予測モデルによって制御対象１２の目標値を予測することで得られた予測値ｒ＾を取得する。実績値取得部２２は、制御対象１２の過去の目標値である実績値ｒを取得する。制御値算出部２３は、実績値ｒ及び予測値ｒ＾を所定の予測値整形アルゴリズムに適用して予測値ｒ＾を補正（整形）することで、制御対象１２を制御するための制御値ｖを算出する。出力部２４は、予測値算出部２３で算出された制御値ｖをシステム１０の制御器１１に出力する。
【００５６】
予測ガバナ２０を用いて実績値ｒによって予測値ｒ＾を補正すると、予測の精度が向上して、より目標値に近い予測値ｒ＾が得られる。しかしながら、従来の予測ガバナにおける予測値整形アルゴリズムは、制御対象の情報を用いておらず、したがって、個別の制御対象に対して最適化されていない。換言すれば、従来の予測ガバナにおける予測値整形アルゴリズムは、どのような制御対象にも一定程度の効果をもって適用できる汎用的なものに過ぎなかった。
【００５７】
そこで、本実施の形態の予測ガバナ２０は、システム１０におけるフィードバック制御の制御モデル（以下、「制御対象１２の制御モデル」ともいう。）に基づいて得られた予測値整形アルゴリズムを用いて、予測値の補正を行う。以下、そのような予測値整形アルゴリズムを具体的に説明する。
【００５８】
１．記号の準備
予測値整形アルゴリズムの説明に先立ち、まず、以下のとおりに各記号を定義する。
【数６】
2016056176.tif 000008
は、それぞれ、実数の集合、正の実数の集合、自然数の集合を表わす。
【００５９】
【数７】
2016056176.tif 000009
で表されるベクトルｘ及び行列Ｍの∞ノルムをそれぞれ
【数８】
2016056176.tif 000010
と定義する。
【００６０】
離散時間信号ｅの∞ノルムを
【数９】
2016056176.tif 000011
とする。
【００６１】
【数１０】
2016056176.tif 000012
で表される行列Ｍに対し、ａｂｓ（Ｍ）は、行列Ｍの各要素の絶対値で構成される行列であるとする（ａｂｓ（Ｍ）＝｛Ｍｉｊ｝とする）。
【００６２】
２．問題設定
図２は、本実施の形態のフィードフォワード制御システムの構成を示すブロック図である。図２には、予測値整形アルゴリズムＧを採用する予測ガバナ２０と、制御モデルＰでフィードバック制御を行うシステム１０とで構成されるフィードフォワード制御システムΣが示されている。ここで、制御モデルＰは、離散時間線形モデルである。また、「ｚ−１」は一定時刻前の情報を取得する操作を表わしている。
【００６３】
制御モデルＰは、下式（１）で表される。
【数１１】
2016056176.tif 000013
ここで、ｖ（ｔ）は、予測ガバナ２０が出力する制御値であり、ｙｖ（ｔ）は、システム１０の出力である。また、（Ａｐ、Ｂｐ、Ｃｐ）は、制御モデルＰのパラメタであり、入出力データから従来のシステム同定手法（例えば、最小二乗法）を用いて決定される。
【００６４】
また、
【数１２】
2016056176.tif 000014
は、離散時刻を表し、
【数１３】
2016056176.tif 000015
は状態を表し、
【数１４】
2016056176.tif 000016
は入力を表し、
【数１５】
2016056176.tif 000017
は出力を表し、
【数１６】
2016056176.tif 000018
は定数行列である。ＡＰの固有値は複素平面上の単位円内に存在するものとする（Ｐが安定であるとする）。 また、初期状態は、
【数１７】
2016056176.tif 000019
によって
【数１８】
2016056176.tif 000020
と与えられる。
【００６５】
一方、予測ガバナ２０の予測値整形アルゴリズムＧは、以下の式（２）で表される。
【数１９】
2016056176.tif 000021
ここで、ｒ（ｔ−１）は実績値（一定時刻前の目標値）であり、ｒ＾（ｔ−１）は、所定の予測モデルによって得られた一定時刻前の予測値であり、ｒ＾（ｔ）は、現在の予測値である。また、ｖ（ｔ）は現在の制御値（予測値を整形して得られた値）である。また、（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）は、予測値整形アルゴリズムの設計パラメタである。
【００６６】
また、
【数２０】
2016056176.tif 000022
はＧの状態（ξ（０）＝０）であり、
【数２１】
2016056176.tif 000023
は入力であり、
【数２２】
2016056176.tif 000024
は出力であり、
【数２３】
2016056176.tif 000025
は定数行列である。
【００６７】
信号ｒは、実際の目標値である。現在の値ｒ（ｔ）は取得できないが、実績値ｒ（ｔ−１）は取得可能である。一方、信号ｒ＾は予測値であるため、現在の値ｒ＾（ｔ）及び過去の値ｒ＾（ｔ−１）のいずれも利用可能である。このｒとｒ＾に対して、次の仮定（Ａ１）を設ける。
【数２４】
2016056176.tif 000026
この仮定（Ａ１）は、予測誤差が
【数２５】
2016056176.tif 000027
以下、すなわち、予測値ｒが何らかの推定手法を用いてΔ以下の精度で得られていることを意味している。
【００６８】
ここで、制御値算出部２３がより目標値ｒに近い制御値ｖを算出する予測値整形アルゴリズムを得るために、図３、図４及び式（３）に示す評価関数Ｊ（Ｇ）を考える。図３は、評価関数Ｊ（Ｇ）を説明するためのブロック図であり、図４は、評価関数Ｊ（Ｇ）を説明するためのグラフである。評価関数Ｊ（Ｇ）は、フィードフォワード制御システムΣにおいて、制御対象１２の制御モデル
【数２６】
2016056176.tif 000028
が任意に与えられたときの評価関数であり、下式で与えられる。
【数２７】
2016056176.tif 000029
ここで、ｙｖは、本実施の形態の予測ガバナ２０で算出された制御値ｖによって制御したときのシステム１０の出力であり、ｙｒは、目標値ｒによって制御したときのシステム１０の出力である。
【００６９】
図３、図４、及び式（３）に示すように、評価関数Ｊ（Ｇ）は、本実施の形態のフィードフォワード制御システムΣの出力ｙｖと、目標値ｒが利用できる場合の理想的なフィードフォワード制御システムΣＩの出力ｙｒとの最大の差、すなわち、最悪な予測値が与えられたときの最大の出力差を表している。換言すれば、評価関数Ｊ（Ｇ）は、最悪ケースの評価指標である。したがって、評価関数Ｊ（Ｇ）を最小化する予測値整形アルゴリズムＧが最適な予測値整形アルゴリズムとなる。以下では、評価関数Ｊ（Ｇ）を最小化する予測値整形アルゴリズムＧを求める、予測ガバナの最適設計について説明する。
【００７０】
３．予測ガバナの最適設計
３−１．性能解析
評価関数Ｊ（Ｇ）の値を小さくする予測ガバナ２０の予測値整形アルゴリズムＧの解を与える前に、与えられた予測値整形アルゴリズムＧの性能を解析する。そして、その結果をもとに、最適な予測値整形アルゴリズムＧを与える。
【００７１】
まず、式（１）と式（２）をまとめると、
【数２８】
2016056176.tif 000030
となる。したがって、
【数２９】
2016056176.tif 000031
とすれば、フィードフォワード制御システムΣは、次のように表現できる。
【数３０】
2016056176.tif 000032
【００７２】
次に、時刻
【数３１】
2016056176.tif 000033
におけるΣの出力ｙｖとΣＩの出力ｙｒとの差は、
【数３２】
2016056176.tif 000034
で表わされる。ここで、
【数３３】
2016056176.tif 000035
とする。
【００７３】
仮定（Ａ１）より
【数３４】
2016056176.tif 000036
である。このとき、ｗ（ｔ）＝０（ｔ≦０）に注意すれば、
【数３５】
2016056176.tif 000037
となる。これより、
【数３６】
2016056176.tif 000038
であるので、次式を得る。
【数３７】
2016056176.tif 000039
さらに、上式の等号が成立する予測値ｒ＾が存在するので、
【数３８】
2016056176.tif 000040
となる。
【００７４】
この式（３）より、予測誤差Δによって、システム１０の出力にどの程度の影響が出るかをあらかじめ見積もることができる。さらに、式（３）の第１項の値はＰのパラメタのみで決まり、第２項の値は制御モデルＰと予測値整形アルゴリズムＧのパラメタで決まる。したがって、すべての項が非負の値なので、第２項の値をできるだけ小さくするように予測値整形アルゴリズムＧを決定すれば、評価関数Ｊ（Ｇ）の値を小さくする予測値整形アルゴリズムＧを得ることができる。
【００７５】
３−２．最適予測ガバナ
式（３）の第２項をゼロにする予測値整形アルゴリズムを得ることができる。実際、最適な予測値整形アルゴリズムＧは、
【数３９】
2016056176.tif 000041
となり、そのときの評価関数の値は、
【数４０】
2016056176.tif 000042
となる。この式（４）はＧの性能限界である。
【００７６】
このように、本実施の形態の予測ガバナ２０の予測値整形アルゴリズムＧ★は、システム１０の制御モデルＰのパラメタで特徴づけられている。すなわち、予測値整形アルゴリズムＧ★は、制御モデルＰに対して決定されたオーダーメード型の予測値整形アルゴリズムである。これにより、過去に生じた予測誤差ｒ＾（ｔ−１）−ｒ（ｔ−１）が制御モデルＰで表されるシステム１０の出力に与える影響を正確に見積もることができ、そして、その影響をできるだけ小さくするような補正を行うことができる。
【００７７】
また、式（４）より、予測誤差Δが小さくなれば、Ｊ（Ｇ★）の値が小さくなり、つまり、出力誤差が小さくなることがわかる。さらに、
【数４１】
2016056176.tif 000043
が小さい制御モデルＰほど、Ｊ（Ｇ★）が小さい。上述のように、制御モデルＰは離散時間システムであるので、連続時間システムＰｃを離散化する際のサンプリング周期が短いほど、
【数４２】
2016056176.tif 000044
が小さくなる。このことから、サンプリング周期が短いほど、予測ガバナ２０の性能が向上することがわかる。
【００７８】
４．数値例
次に、以下の制御モデルＰによって制御されるフィードフォワード制御システム（最小位相系）についての数値例を示す。
【数４３】
2016056176.tif 000045
但し、初期値は
【数４４】
2016056176.tif 000046
である。
【００７９】
図５は、目標値を示すグラフであり、図６は、図５の目標値に対する予測値を示すグラフである。目標値としては、
ｒ（ｔ）＝０．５ｓｉｎ（０．１πｔ）＋０．５ｃｏｓ（０．０３πｔ）
を用いた。図６に示す予測値の予測誤差はΔ＝１．６４２９とした。
【００８０】
図７は、予測値ｒ＾を用いるが予測ガバナ２０を用いない場合の結果（制御対象１２の出力）ｙｒ＾を示すグラフであり、図８は、最適化された予測値整形アルゴリズムＧ★を採用した予測ガバナ２０を用いて予測値ｒ＾を補正して制御値ｖを算出し、その制御値ｖで制御対象１２を制御して得られた結果（制御対象１２の出力）ｙｖを示すグラフである。図７及び図８において、破線ｙｒは目標値ｒを用いたときの理想的な出力である。なお、Ｊ（Ｇ★）＝０．００４９、
【数４５】
2016056176.tif 000047
であった。図８を参照すると、最適化された予測値整形アルゴリズムＧ★で予測値ｒ＾の補正をした場合には、システム１０の出力ｙｖは、目標値ｒで制御した場合のシステム１０の出力ｙｒとほぼ一致している。
【００８１】
以上のように、本実施の形態のフィードフォワード制御システム１００では、予測ガバナ２０の制御値算出部２３で採用する予測値整形アルゴリズムＧ★が、制御対象１２の制御モデルＰのパラメタを用いているので、制御対象１２に応じて予測値を補正することができる。
【００８２】
図９は、本実施の形態のフィードフォワード制御システム１００による効果を説明するための図である。本実施の形態の予測ガバナ２０の制御値算出部２３で採用する予測値整形アルゴリズムＧ★は、過去に生じた予測誤差（すなわち、過去の予測値ｒ＾（ｔ−１）と実績値ｒ（ｔ−１）との差分ｒ＾（ｔ−１）−ｒ（ｔ−１））が制御対象１２の出力に与える影響を正確に見積もることができ、その影響を小さくするように、現時点の予測値ｒ＾（ｔ）を補正することができる。
【００８３】
予測ガバナ２０では、予測値ｒ＾（ｔ）、過去の予測値ｒ＾（ｔ−１）、実績値（過去の目標値）ｒ（ｔ−１）を用いて、予測値整形アルゴリズムＧ★で過去に生じた予測誤差ｒ＾（ｔ−１）−ｒ（ｔ−１）をフィルタリングすることで、予測値ｒ＾（ｔ）を補正して制御値ｖ（ｔ）を算出するが、この制御値ｖ（ｔ）として、目標値ｒ（ｔ）に近い値の制御値ｖ（ｔ）を得ることができ、システム１０の出力の誤差
【数４６】
2016056176.tif 000048
を小さくすることができる。なお、図９に示すように、予測ガバナ２０を用いても１ステップ先の影響は改善できないが、それ以降の影響は小さくすることができる。
【００８４】
次に、本実施の形態のフィードフォワード制御システム１００を実現する手順について説明する。図１０は、本実施の形態のフィードフォワード制御システム１００を実現する手順を示すフローチャートである。まず、システム同定によって、システム１０の制御モデルＰのパラメタ（Ａｐ、Ｂｐ、Ｃｐ）を求める（ステップＳ１０１）。
【００８５】
次に、制御モデルＰのパラメタ（Ａｐ、Ｂｐ、Ｃｐ）を用いて、予測値整形アルゴリズムＧ★のパラメタ（Ａ★、Ｂ★、Ｃ★、Ｄ★）を求める（ステップＳ１０２）。そして、予測値整形アルゴリズムＧ★のパラメタ（Ａ★、Ｂ★、Ｃ★、Ｄ★）を用いて、予測値整形アルゴリズムＧ★を採用した予測ガバナ２０を計算機にプログラムとして実装する（ステップＳ１０３）。
【００８６】
上記の実施の形態では、予測ガバナの最適設計を行い、評価関数Ｊ（Ｇ）を最小化する予測値整形アルゴリズムＧを求めたが、予測値整形アルゴリズムＧとしては、必ずしも、評価関数Ｊ（Ｇ）を最小にするものを採用しなくてもよい。例えば、評価関数Ｊ（Ｇ）を最小にする予測値整形アルゴリズムＧを、数式の変形による解析的な方法、一般的な最適化の方法（勾配法、ニュートン法等）、あるいはヒューリスティックスと呼ばれる発見的な方法によって求める場合において、評価関数Ｊ（Ｇ）が所定の閾値値より小さなったときの予測値整形アルゴリズムＧを採用してもよい。あるいは、上記の勾配法、ニュートン法等の最適化方法で予測値整形アルゴリズムＧを求める場合において、評価関数Ｊ（Ｇ）が収束したと判定されたときの予測値整形アルゴリズムＧを採用してもよい。即ち、予測値整形アルゴリズムＧの候補をＧ１、Ｇ２、・・・と更新していくと、評価関数Ｊ（Ｇ）の値もＪ（Ｇ１）、Ｊ（Ｇ２）、・・・と変化していくが、このときのＪ（Ｇ）の値の変化量の絶対値（｜ Ｊ（Ｇｉ）−Ｊ（Ｇ（ｉ＋１））｜ ）がε以下（εは事前に決定された小さい正の値）となった段階で収束とみなして、そのときの予測値整形アルゴリズムＧを採用してもよい。
【００８７】
また、上記の実施の形態では、評価関数Ｊ（Ｇ）として、実際のフィードフォワード制御システムΣの出力ｙｖと、目標値ｒが利用できる場合の理想的なフィードフォワード制御システムΣＩの出力ｙｒとの最大の差、すなわち、最悪な予測値が与えられたときの最大の出力差を用いたが、この評価関数Ｊ（Ｇ）とされる出力差は、グラフの線ｙｖ−ｙｒの０への近さを定量化した任意の関数であってよく、例えば、出力ｙｖと出力ｙｒとの差の二乗ノルムであってもよい。
【００８８】
上記の実施の形態では、予測値整形アルゴルイズムを求めてそれを採用した予測ガバナ２０を用いること説明したが、予測値整形システムが、予測値整形アルゴリズムを動的に決定するための構成を追加してもよい。即ち、予測値整形システムは、上記の予測ガバナ２０の構成に加えて、評価部とアルゴリズム決定部とを備えていてよい。
【００８９】
図１１は、予測値整形アルゴリズムを動的に決定する予測値整形システムの構成を示すブロック図である。予測値整形システム２０´は、上記の予測ガバナ２０の構成に加えて、評価部２５及びアルゴリズム決定部２６とを備えている。予測値整形システム２０´においても、一部または全部の構成がネットワーク上に分散して配置されていてもよいし、一部または全部の構成が同一の装置（予測値整形装置）に備えられていてもよい。
【００９０】
評価部２５は、実際のフィードフォワード制御システムΣの出力ｙｖを入力し、かつ、目標値ｒを用いた理想的なフィードフォワード制御システムΣＩの出力ｙｒとの出力差を表現する評価関数Ｊ（Ｇ）の大きさを評価することで、過去の予測誤差が制御対象１２の出力に与える影響の大きさを評価する。評価部２５は、評価関数Ｊ（Ｇ）が所定の閾値より大きい場合には、予測値整形アルゴリズムを決定し直す必要があると判断して、アルゴリズム決定部２６に予測値整形アルゴリズムを再決定させる。
【００９１】
アルゴリズム決定部２６は、評価部２５から予測値整形アルゴリズムの再決定の指示を受けた場合に、上記で説明したように、評価関数Ｊ（Ｇ）を最小化する予測値整形アルゴリズムＧを求める。なお、この場合にも、必ずしも評価関数Ｊ（Ｇ）を最小にしなくてもよく、評価関数Ｊ（Ｇ）を所定の閾値より小さくするＧを予測値整形アルゴリズムとしてもよいし、評価関数Ｊ（Ｇ）が収束したと判定されたときのＧを予測値整形アルゴリズムとしてもよい。
【００９２】
（応用例）
上記では、本実施の形態のフィードフォワード制御システム１００が、電力需要量を予測する発電システムに適用できることを説明したが、本発明の制御システムは、発電システムに限らず、他のシステムにも適用可能である。システムの目標値が未知である場合には、本発明を有効に適用できる。
【００９３】
目標値が未知であるシステムとして、上述した発電システムのほか、例えば、太陽光発電システムにおける日射量予測をするシステム、応答性の悪いセンサを用いたシステム（例えば、エンジンを制御するシステム）、センサ情報がネットワーク通信で送信されるシステム、センサ情報を処理して用いるシステム（例えば、ロボット制御や自動車の自動運転制御のように、取得した画像の処理に時間がかかるシステム）があり、これらのシステムにも本発明を適用できる。
【００９４】
また、人工すい臓システムにも本発明を適用できる。人工すい臓システムでは、皮下組織に装着されたセンサＣＧＭ（持続血糖測定）を行っている。ＣＧＭは、組織間質液中の糖濃度を測定するものであり、糖濃度と血糖値には一定の相関があるが、糖濃度は実際には血糖値より１０〜１５分遅れることが分かっている。
【００９５】
また、例えば、制御対象をサプライチェーンとして、制御目標を倉庫の在庫管理として、ロジスティクスの分野にも本発明を適用できる。この場合は、目標値ないし予測値として、満足度を用いることができ、実績情報（過去の値）として、顧客アンケートによる満足度を用いることができる。
【００９６】
また、例えば、制御対象をインスリン投与として、制御目標を血糖値の制御として、医療の分野にも本発明を適用できる。この場合は、目標値ないし予測値として、血糖値を用いることができ、実績情報（過去の値）として、体液計測による１０分前の血糖値を用いることができる。
【００９７】
また、例えば、制御対象を自動車の運転アシストないし自動運転として、制御目標を軌道追従制御として、ＩＴＳの分野にも本発明を適用できる。この場合は、目標値ないし予測値として、環境情報（障害物、信号等の情報）を用いることができ、実績情報（過去の値）として、時間をかけて得られる精細な情報を用いることができる。
【００９８】
また、例えば、制御対象を植物の計画生産として、制御目標を生育環境の制御として、農業の分野にも本発明を適用できる。この場合は、目標値ないし予測値として、植物の生育の状況を用いることができ、実績情報（過去の値）として、実際の生育状況の情報を用いることができる。
【００９９】
また、例えば、制御対象を空調制御として、制御目標を運転時間及び運転台数の決定として、建築の分野にも本発明を適用できる。この場合は、目標値ないし予測値として、環境情報（温度、天気等の情報）を用いることができ、実績情報（過去の値）として、実際の環境情報を用いることができる。
【０１００】
以上に現時点で考えられる本発明の好適な実施の形態を説明したが、本実施の形態に対して多様な変形が可能であり、そして、本発明の真実の精神と範囲内にあるそのようなすべての変形を添付の請求の範囲が含むことが意図されている。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明は、制御対象の制御モデルのパラメタを用いたアルゴリズムによって予測値が補正（整形）されるので、制御対象に適した補正を行うことができ、より理想の出力に近い出力を得ることができるという効果を有し、制御対象を制御するための制御値を算出する予測値整形システム等として有用である。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  フィードフォワード制御システム（制御システム）
１０  システム
１１  制御器
１２  制御対象
２０  予測ガバナ（予測値整形システム）
２１  予測値取得部
２２  実績値取得部
２３  制御値算出部
２４  出力部
２５  評価部
２６  アルゴリズム決定部
【図１】
2016056176.tif 000052
【図２】
2016056176.tif 000053
【図３】
2016056176.tif 000054
【図４】
2016056176.tif 000055
【図５】
2016056176.tif 000056
【図６】
2016056176.tif 000057
【図７】
2016056176.tif 000058
【図８】
2016056176.tif 000059
【図９】
2016056176.tif 000060
【図１０】
2016056176.tif 000061
【図１１】
2016056176.tif 000062
【図１２】
2016056176.tif 000063
【図１３】
2016056176.tif 000064
【図１４】
2016056176.tif 000065
【国際調査報告】
2016056176.tif 000066
2016056176.tif 000067
2016056176.tif 000068
2016056176.tif 000069