(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
負荷に応じて複数の設備機器を離散的に発停して単独運転または並列運転する際、過去に得られた運転パターンをグループに分類する運転支援装置であって、
前記運転パターンで運転した際における負荷の時系列変化を示す負荷データに基づいて、前記運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の負荷グループに分類する負荷グループ分類部と、
前記負荷グループごとに、前記負荷グループに属する運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の運転グループに分類する運転グループ分類部と
を備えることを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転支援装置において、
前記負荷グループのうちから、運転条件として指定された需要の時系列変化を示す需要データと最も類似度が高い代表負荷データを持つ負荷グループを特定負荷グループとして選択する負荷グループ選択部と、
前記特定負荷グループに属する運転グループのうちから、前記運転条件で指定された評価関数で計算して得られた評価値が最も高い代表運転パターンを持つ運転グループを特定運転グループとして選択する運転グループ選択部と、
前記特定運転グループの代表運転パターンを、前記運転条件で前設備機器を運転するための候補運転パターンとして特定する候補運転パターン特定部と
をさらに備えることを特徴とする運転支援装置。
【請求項３】
負荷に応じて複数の設備機器を離散的に発停して単独運転または並列運転する際、過去に得られた運転パターンを有意なグループに分類する運転支援方法であって、
前記運転パターンで運転した際における負荷の時系列変化を示す負荷データに基づいて、前記運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の負荷グループに分類する負荷グループ分類ステップと、
前記負荷グループごとに、前記負荷グループに属する運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の運転グループに分類する運転グループ分類ステップと
を備えることを特徴とする運転支援方法。
【請求項４】
請求項３に記載の運転支援方法において、
前記負荷グループのうちから、運転条件として指定された需要の時系列変化を示す需要データと最も類似度が高い代表負荷データを持つ負荷グループを特定負荷グループとして選択する負荷グループ選択ステップと、
前記特定負荷グループに属する運転グループのうちから、前記運転条件で指定された評価関数で計算して得られた評価値が最も高い代表運転パターンを持つ運転グループを特定運転グループとして選択する運転グループ選択ステップと、
前記特定運転グループの代表運転パターンを、前記運転条件で前設備機器を運転するための候補運転パターンとして特定する候補運転パターン特定ステップと
をさらに備えることを特徴とする運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、負荷に応じて複数の設備機器を離散的に発停して単独運転または並列運転する運転制御を支援するための運転支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビルや工場などの大規模な施設では、空調システムで用いる冷温水すなわち熱量を、熱源となる複数の設備機器を運転することにより一括生成して供給する熱源システムを用いている。
このような複数の設備機器を運転制御する設備制御システムでは、省エネ意識の高まりに応じて、これら設備機器を効率よく運転するため、施設の負荷に応じてこれら設備機器を離散的に発停して単独運転または並列運転するものとなっている。
【０００３】
これら設備機器の運転パターンは、オペレータの経験や勘に基づいて意思決定される場合が多い。このため、どのような運転パターンが実際に効率的か客観的に判断することが難しく、設備機器の運用を改善できる運転パターンを容易に特定できなかった。
従来、このような設備機器の運用を改善する技術として、数理モデルを利用して最適化する技術、具体的には、設備機器に関する特性、制約条件、エネルギーフローなどの各種設定情報を設定した上で、需要をもとに最適な運転パターンを求める技術が提案されている（例えば、特許文献１など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−６２１０２号公報
【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、このような従来技術では、高い省エネ効果が得られるものの、施設や各設備機器に関する詳細な設定情報や、オペレータの運転に関する知見やノウハウを事前入手する必要があるとともに、系全体のモデル構築が煩雑で専門性が高く、実際の作業には多くのコストや時間が必要となるという問題点があった。また、従来技術によれば、コストが最小となる運転パターンが特定されるものの、オペレータにはその根拠を容易に理解できず、得られた運転パターンに基づいて設備機器を運用すべきかどうか、オペレータが容易に特定できないという問題点もあった。
【０００６】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、多くの作業やコストを必要とすることなく、どのような需要の場合にどのような運転パターンが望ましいか容易に特定できる運転支援技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このような目的を達成するために、本発明にかかる運転支援装置は、負荷に応じて複数の設備機器を離散的に発停して単独運転または並列運転する際、過去に得られた運転パターンをグループに分類する運転支援装置であって、前記運転パターンで運転した際における負荷の時系列変化を示す負荷データに基づいて、前記運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の負荷グループに分類する負荷グループ分類部と、前記負荷グループごとに、前記負荷グループに属する運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の運転グループに分類する運転グループ分類ステップとを備えている。
【０００８】
また、本発明にかかる上記運転支援装置の一構成例は、前記負荷グループのうちから、運転条件として指定された需要の時系列変化を示す需要データと最も類似度が高い代表負荷データを持つ負荷グループを特定負荷グループとして選択する負荷グループ選択部と、前記特定負荷グループに属する運転グループのうちから、前記運転条件で指定された評価関数で計算して得られた評価値が最も高い代表運転パターンを持つ運転グループを特定運転グループとして選択する運転グループ選択部と、前記特定運転グループの代表運転パターンを、前記運転条件で前設備機器を運転するための候補運転パターンとして特定する候補運転パターン特定部とをさらに備えるものである。
【０００９】
また、本発明にかかる運転支援方法は、負荷に応じて複数の設備機器を離散的に発停して単独運転または並列運転する際、過去に得られた運転パターンを有意なグループに分類する運転支援方法であって、前記運転パターンで運転した際における負荷の時系列変化を示す負荷データに基づいて、前記運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の負荷グループに分類する負荷グループ分類ステップと、前記負荷グループごとに、前記負荷グループに属する運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の運転グループに分類する運転グループ分類ステップとを備えている。
【００１０】
また、本発明にかかる上記運転支援方法の一構成例は、前記負荷グループのうちから、運転条件として指定された需要の時系列変化を示す需要データと最も類似度が高い代表負荷データを持つ負荷グループを特定負荷グループとして選択する負荷グループ選択ステップと、前記特定負荷グループに属する運転グループのうちから、前記運転条件で指定された評価関数で計算して得られた評価値が最も高い代表運転パターンを持つ運転グループを特定運転グループとして選択する運転グループ選択ステップと、前記特定運転グループの代表運転パターンを、前記運転条件で前設備機器を運転するための候補運転パターンとして特定する候補運転パターン特定ステップとをさらに備えるものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、得られた負荷グループに属する負荷データの代表値と需要とを比較すれば、どのような需要の場合にどの負荷グループに属する運転パターンが望ましいか容易に特定することができる。したがって、多くの作業やコストを必要とすることなく、オペレータが、どのような需要の場合にどのような運転パターンが望ましいか容易に特定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施の形態にかかる運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】運転パターンの説明図である。
【図３】負荷データの説明図である。
【図４】クラスタリング処理の説明図である。
【図５】負荷グループ分類動作の説明図である。
【図６】運転グループ分類動作の説明図である。
【図７】運転パターン特定動作の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［発明の原理］
過去の運転に関する運転履歴データには、オペレータが培った運転に関する知見やノウハウに基づく運転パターンが含まれているため、これら運転パターンをクラスタリングし、得られたグループのうちから需要に応じたグループを選択し、そのグループに含まれる運転パターンから評価値の高い運転パターンを特定する方法が考えられる。
【００１４】
このクランスタリングは、施設や各設備機器に関する詳細な設定情報や、オペレータの運転に関する知見やノウハウを必要とせず、専門知識がなくても、少ないコストや時間で実行できる。
しかしながら、運転パターンを単にクラスタリングしただけでは、クラスタリングにより得られたグループのそれぞれが、どのような特徴を持つ運転パターンの集合なのかを容易に理解することができない。
【００１５】
一方、運転パターンは、単に設備機器を離散的に発停して単独運転または並列運転した結果を示すデータであるが、運転履歴データには、その運転パターンに基づき運転した結果として負荷データが含まれている。負荷データは、負荷の時系列変化を示すデータであるが、運転パターンがある程度適切である場合、制御対象となる施設で求められる需要の時系列変化を示す需要データと、高い相関を示すことになる。また、施設の需要は、環境、稼働内容、運転日などの諸条件から推定する技術が広く利用されている。
【００１６】
本発明は、このような運転履歴データには、個々の運転パターンに対応する負荷データが含まれていること、この負荷データが需要データと高い相関を示すことに着目し、過去の運用に関する運転履歴データに含まれる運転パターンを分類する際、それぞれの運転パターンと対応して負荷の時系列変化を示す負荷データでクラスタリングして負荷グループに分類するようにしたものである。
これにより、負荷グループに属する負荷データの代表値と需要とを比較すれば、どのような需要の場合にどの負荷グループに属する運転パターンが望ましいか容易に特定することができる。
【００１７】
次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
［運転支援装置］
まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる運転支援装置１０について説明する。図１は、本実施の形態にかかる運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【００１８】
この運転支援装置１０は、全体としてサーバ装置やパーソナルコンピュータなどの情報処理装置からなり、負荷に応じて複数の設備機器２２を離散的に発停して単独運転または並列運転する際、設備２０から過去に得られた、各設備機器２２の発停状況を示す運転パターンを有意なグループに分類する機能を有している。なお、グループ分類は、設備２０の発停制御系統ごとに分類するものとし、試算に用いる運転履歴データは、当該制御系統の制御装置２１から取得したものを用いる。
【００１９】
設備２０は、ビルや工場など施設に設置された設備であり、複数の制御系統ごとに、制御装置２１と設備機器２２とが設けられている。本発明では、設備２０が、空調システムで用いる冷温水すなわち熱量を、熱源となる複数の設備機器を運転することにより一括生成して供給する熱源システムである場合を例として説明するものとし、この際、制御装置２１が伝送路Ｌ２を介して配下の設備機器２２を運転制御するコントローラに相当し、設備機器２２が冷凍機、ボイラー、熱交換器などの熱源機器やポンプに相当するものとなる。
【００２０】
監視装置３０は、サーバ装置などの情報処理装置からなり、通信回線Ｌ１を介して制御装置２１から取得した、各設備機器２２に対する運転状況を示す運転履歴データに基づいて、制御装置２１における運転制御を監視する機能を有している。
【００２１】
［本実施の形態の構成］
次に、運転支援装置１０の構成について詳細に説明する。
図１に示すように、運転支援装置１０には、主な機能部として、通信Ｉ／Ｆ部１１、操作入力部１２Ａ、画面表示部１２Ｂ、運転履歴ＤＢ１３、データ収集部１４、負荷グループ分類部１５、運転グループ分類部１６、負荷グループ選択部１７、運転グループ選択部１８、および候補運転パターン特定部１９が設けられている。
【００２２】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、一般的なデータ通信回路からなり、通信回線Ｌ１を介して監視装置３０あるいは外部装置（図示せず）とデータ通信を行う機能を有している。
操作入力部１２Ａは、キーボード、マウス、タッチパネルなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出する機能を有している。
画面表示部１２Ｂは、ＬＣＤなどの画面表示装置からなり、操作メニュー画面、設定画面、試算結果画面などの各種画面データを画面表示する機能を有している。
【００２３】
運転履歴ＤＢ１３は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、設備２０の運転状況を示す運転履歴データを記憶する機能を有している。
運転履歴データは、制御装置２１から取得した、制御系統ごとの設備機器２２に対する運転状況を示すデータあり、主なデータとして、運転パターンと負荷データとがある。
【００２４】
図２は、運転パターンの説明図である。運転パターンは、各時刻における設備機器２２の発停制御、すなわち運転の有無（発進／停止）を示すデータである。ここでは、４つの設備機器に関する発停制御が示されており、例えば、時刻９時台には、設備機器Ａ，Ｂ，Ｄの３つが並列運転されており、１６時台には、設備機器Ａが単独運転されていることがわかる。
【００２５】
図３は、負荷データの説明図である。負荷データは、運転パターンごとに、当該運転パターンに基づく設備機器２２の運転と並行して設備２０から計測した、負荷の時系列変化を示すデータである。ここでは、負荷熱量の時系列変化を示す５種類の負荷データがグラフで示されており、これら負荷データごとに異なる運転パターンが対応している。
【００２６】
データ収集部１４は、通信Ｉ／Ｆ部１１および通信回線Ｌ１を介して監視装置３０とデータ通信を行うことにより、監視装置３０で管理している設備２０の運転状況を示す運転履歴データを収集して、運転履歴ＤＢ１３に蓄積する機能を有している。
【００２７】
負荷グループ分類部１５は、運転パターンで運転した際における負荷の時系列変化を示す負荷データに基づいて、運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の負荷グループに分類する機能を有している。
運転グループ分類部１６は、負荷グループごとに、負荷グループに属する運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の運転グループに分類する機能を有している。
【００２８】
負荷グループ選択部１７は、負荷グループ分類部１５で得られた分類結果に基づいて、これら負荷グループのうちから、運転条件として指定された需要の時系列変化を示す需要データと最も類似度が高い代表負荷データを持つ負荷グループを特定負荷グループとして選択する機能を有している。
【００２９】
運転グループ選択部１８は、特定負荷グループに属する運転グループのうちから、運転条件で指定された評価関数で計算して得られた評価値が最も高い代表運転パターンを持つ運転グループを特定運転グループとして選択する機能を有している。
候補運転パターン特定部１９は、特定運転グループの代表運転パターンを、運転条件で設備機器を運転するための候補運転パターンとして特定する機能を有している。
【００３０】
［クラスタリング動作］
次に、図４を参照して、本実施の形態にかかる運転支援装置１０におけるクラスタリング動作について説明する。図４は、クラスタリング処理の説明図であり、ここではｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて負荷データを分類する例が示されている。
負荷グループ分類部１５および運転グループ分類部１６におけるクランスタリング処理については、ｋ−ｍｅａｎｓ法などの一般的な公知の手法を用いればよい。ｋ−ｍｅａｎｓ法は、予め設定した目的関数により計算したデータ間の類似性に基づき各データを複数のグループに分類する手法である。
【００３１】
図４において、黒点で示される負荷データが、白丸で示される代表負荷データを中心として、破線で区切られた複数の負荷グループに分類されている。ここでは、２次元平面上に負荷データがプロットされているが、これはあくまでも便宜的な表現であり、実際に運転パターンや負荷データをクラスタリングする際、これらデータを時系列のベクトルとして扱う。
【００３２】
ここで、負荷グループＳの数をＭ（Ｍは２以上の整数）個とし、任意の負荷グループＳｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ）にＮｉ個（Ｎｉは１以上の整数）の負荷データＸｉｊ（ｊ＝１，２，…，Ｎｉ）が分類されているものとした場合、負荷グループＳｉに属する負荷データＸｉｊを代表する代表負荷パターンＣｉは、次の式（１）で求められる。
【数１】
0006745641.tif 000002
【００３３】
また、任意の負荷グループＳｉに属する負荷データＸｉｊと代表負荷パターンＣｉとの間のユークリッド距離を距離関数ｄ（Ｘｉｊ，Ｃｉ）で表した場合、分類結果を評価するための評価値Ｊは、負荷グループＳｉごとに、Ｓｉに属するすべてのＸｉｊとＣｉとユークリッド距離を合計した値からなる。したがって、評価値Ｊを求める式、すなわち目的関数は、次の式（２）で表される。
【数２】
0006745641.tif 000003
【００３４】
クラスタリング処理では、まず、各負荷グループＳｉの代表負荷データＣｉをランダムに選択して初期値とする。この際、例えば曜日や月ごとなど、負荷データのグループ化が想定される場合には、その想定範囲に属する負荷データの平均値を代表負荷データＣｉとして選択してもよく、収束時間の短縮につながる。
【００３５】
続いて、得られた分類結果に基づいて、負荷グループＳｉごとに、Ｓｉに属する負荷データＸｉｊから新たな代表負荷データＣｉを、前述した式（１）に基づいて計算し、得られたＣｉを用いて、前述した式（２）に基づいて評価値Ｊを求める。
【００３６】
次に、各負荷データＸｉｊを最もユークリッド距離の小さい代表負荷データＣｉの負荷グループＳｉに分類し直し、この後、得られた分類結果に基づいて、負荷グループＳｉごとに、Ｓｉに属する負荷データＸｉｊから新たな代表負荷データＣｉを、前述した式（１）に基づいて計算し、得られたＣｉを用いて、前述した式（２）に基づいて評価値Ｊを求める。
このようにして、評価値Ｊを繰り返し計算し、評価値Ｊが最小値に収束した時点で処理を終了する。
【００３７】
なお、目的関数については、式（２）に限定されるものではなく、他の関数を用いてもよい。例えば、負荷データに関する予測値Ｑが与えられている場合、この予測値Ｑと代表パターンとの間のユークリッド距離ｄ（Ｑ，Ｃｉ）に基づく、次の式（３）に示した目的関数を用いてもよい。
【数３】
0006745641.tif 000004
【００３８】
［負荷グループ分類動作］
次に、図５を参照して、本実施の形態にかかる運転支援装置１０の負荷グループ分類部１５における負荷グループ分類動作について説明する。図５は、負荷グループ分類動作の説明図である。ここでは過去１年分の運転履歴データを対象として、各運転パターンをそれぞれ対応する負荷データに基づいて、負荷グループに分類する例が示されている。
【００３９】
まず、負荷グループ分類部１５は、運転履歴ＤＢ１３に蓄積されている過去１年分の運転履歴データから、対となる運転パターンと負荷データとを読み出し、各負荷データをクラスタリングする。
これにより、例えば３つの代表負荷データＣ１，Ｃ２，Ｃ３が得られたとすると、これら代表負荷データＣ１，Ｃ２，Ｃ３の計算に用いた複数の負荷データ群Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３がそれぞれ存在し、これら負荷データ群Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３が、負荷グループＳ１，Ｓ２，Ｓ３を構成することになる。
【００４０】
ここで、これら負荷データ群Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３を構成する各負荷データＸ１ｊ，Ｘ２ｊ，Ｘ３ｊのそれぞれに対応する運転パターンＰ１ｊ，Ｐ２ｊ，Ｐ３ｊが存在している。したがって、結果的には、過去１年分の運転履歴データに含まれる各運転パターンＰが、それぞれの負荷データＸに基づき負荷グループＳ１，Ｓ２，Ｓ３を構成する運転パターン群Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３に分類されたことになる。
【００４１】
これら負荷グループＳ１，Ｓ２，Ｓ３に含まれる運転パターン群Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３は、図５に示すように、代表負荷データＣ１，Ｃ２，Ｃ３と対応している。ここで、負荷データは、負荷の時系列変化を示すデータであるが、運転パターンがある程度適切である場合、制御対象となる施設で求められる需要の時系列変化を示す需要データと、高い相関を示すことになる。したがって、代表負荷データＣ１，Ｃ２，Ｃ３を需要データと見なせば、運転パターン群Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３がどのような需要の場合に有用かを推定することができる。
【００４２】
例えば、図５のうち、代表負荷データＣ１は、他と比べて比較的負荷が大きいため、これに対応する運転パターン群Ｐ１も比較的負荷が大きい需要に有用であると推定される。したがって、負荷が大きい需要に有用な運転パターンを選択するには、運転パターン群Ｐ１に属する運転パターンＰ１ｊから選択すればよいことがわかる。
【００４３】
このような、運転条件で指定された需要に応じていずれかの負荷グループを特定する作業は、オペレータが代表負荷データと需要データとのグラフを比較することにより、視覚的に判定することもできる。
【００４４】
［運転グループ分類動作］
次に、図６を参照して、本実施の形態にかかる運転支援装置１０の運転グループ分類部１６における運転グループ分類動作について説明する。図６は、運転グループ分類動作の説明図である。ここでは負荷グループ分類部１５により分類された負荷グループＳ１に属する運転パターン群Ｐ１を運転グループに分類する例が示されている。
【００４５】
まず、運転グループ分類部１６は、負荷グループＳ１に属する運転パターン群Ｐ１をさらにクラスタリングする。これにより、例えばｎ（ｎは２以上の整数）個の代表運転パターンＶ１１，Ｖ１２，…，Ｖ１ｎが抽出されたとすると、これら代表運転パターンＶ１１，Ｖ１２，…，Ｖ１ｎの計算に用いた複数の運転パターン群Ｐ１１，Ｐ１２，…，Ｐ１ｎがそれぞれ存在し、これら運転パターン群Ｐ１１，Ｐ１２，…，Ｐ１ｎが、運転グループＴ１１，Ｔ１２，…，Ｔ１ｎを構成することになる。
【００４６】
これにより、１つの負荷グループＳ１に属する運転パターン群Ｐ１に含まれる各運転パターンＰ１ｊが、それぞれの類似性に基づきさらに複数の運転グループＴ１１，Ｔ１２，…，Ｔ１ｎに分類されることになる。
設備機器の運用を効果的に改善する運転グループを特定する作業は、オペレータが各代表運転パターンにおいて並列運転される設備機器の台数を確認すれば、どの代表運転パターンの省エネ効果が高いかを、ある程度推定できる。一般には、設備機器の運用を改善する場合、運転条件として、運転パターンを評価するための評価関数が与えられるため、オペレータが評価関数に基づき代表運転パターンを評価してもよい。
【００４７】
［運転パターン特定動作］
次に、図７を参照して、本実施の形態にかかる運転支援装置１０の運転パターン特定動作について説明する。図７は、運転パターン特定動作の説明図である。ここでは特定負荷グループＳ１に属する運転グループＴ１１，Ｔ１２，…，Ｔ１ｎから、候補運転パターンを特定する例が示されている。
前述した負荷グループ分類動作や運転グループ分類動作は、過去の運転パターンの分析にも利用できるため必要に応じて単独で実行してもよいが、これらを組み合わせて自動実行するようにしてもよい。
【００４８】
まず、前述の図５に示したように、負荷グループ分類部１５で、運転履歴ＤＢ１３に蓄積されている過去の運転履歴データに含まれている負荷データをクラスタリングし、得られた負荷グループＳ１，Ｓ２，Ｓ３のうちから、負荷グループ選択部１７で、運転条件として指定された需要の時系列変化を示す需要データと最も類似度が高い代表負荷データを持つ負荷グループＳ１を特定負荷グループとして選択する。この後、前述の図６に示したように、運転グループ分類部１６で、特定負荷グループＳ１に属する運転パターン群Ｐ１１をさらにクラスタリングする。
【００４９】
次に、図７に示すように、得られた運転グループＴ１１，Ｔ１２，…，Ｔ１ｎの代表運転パターンＶ１１，Ｖ１２，…，Ｖ１ｎごとに、運転グループ選択部１８で、運転条件で指定された評価関数ｆ（）に基づき評価値Ｅ１１＝ｆ（Ｖ１１），Ｅ１２＝ｆ（Ｖ１２），…，Ｅ１ｎ＝ｆ（Ｖ１ｎ）を計算して、評価値が最も高い代表運転パターンＶ１２を持つ運転グループＴ１２を特定運転グループとして選択する。
【００５０】
この後、候補運転パターン特定部１９で、特定運転グループＴ１２の代表運転パターンＶ１２を、運転条件で設備機器を運転するための候補運転パターンとして特定する。
これにより、過去の運転履歴データから、設備機器の運用を効果的に改善できる、運転条件に相応しい候補運転パターンを容易に特定することができる。
【００５１】
［本実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、負荷グループ分類部１５が、運転パターンで運転した際における負荷の時系列変化を示す負荷データに基づいて、運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の負荷グループに分類するようにしたものである。
これにより、得られた負荷グループに属する負荷データの代表値と需要とを比較すれば、どのような需要の場合にどの負荷グループに属する運転パターンが望ましいか容易に特定することができる。したがって、多くの作業やコストを必要とすることなく、オペレータが、どのような需要の場合にどのような運転パターンが望ましいか容易に特定することが可能となる。
【００５２】
また、本実施の形態において、運転グループ分類部１６が、負荷グループごとに、負荷グループに属する運転パターンをクラスタリングすることにより、複数の運転グループに分類するようにしてもよい。
これにより、負荷グループに含まれる運転パターンを、さらに詳細に分類することができ、オペレータが、設備機器の運用を改善できる運転パターンを特定しやすくすることができる。
【００５３】
また、本実施の形態において、負荷グループ選択部１７が、負荷グループのうちから、運転条件として指定された需要の時系列変化を示す需要データと最も類似度が高い代表負荷データを持つ負荷グループを特定負荷グループとして選択し、運転グループ選択部１８が、特定負荷グループに属する運転グループのうちから、運転条件で指定された評価関数で計算して得られた評価値が最も高い代表運転パターンを持つ運転グループを特定運転グループとして選択し、候補運転パターン特定部１９が、特定運転グループの代表運転パターンを、運転条件で前設備機器を運転するための候補運転パターンとして特定するようにしてもよい。
これにより、過去の運転履歴データから、設備機器の運用を効果的に改善できる、運転条件に相応しい候補運転パターンを容易に特定することができる。
【００５４】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１０…運転支援装置、１１…通信Ｉ／Ｆ部、１２Ａ…操作入力部、１２Ｂ…画面表示部、１３…運転履歴ＤＢ、１４…データ収集部、１５…負荷グループ分類部、１６…運転グループ分類部、１７…負荷グループ選択部、１８…運転グループ選択部、１９…候補運転パターン特定部、２０…設備、２１…制御装置、２２…設備機器、３０…監視装置、Ｘｉ…負荷データ、Ｓ，Ｓｉ，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３…負荷グループ、Ｃｉ，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３…代表負荷データ、Ｊ…評価値、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３…負荷データ群、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１ｎ…運転パターン群、Ｖ１１，Ｖ１２，Ｖ１ｎ…代表運転パターン、Ｔ１１，Ｔ１２，Ｔ１ｎ…運転グループ、ｆ（）…評価関数、Ｅ１１，Ｅ１２，Ｅ１ｎ…評価値。
【図１】
0006745641.tif 000005
【図２】
0006745641.tif 000006
【図３】
0006745641.tif 000007
【図４】
0006745641.tif 000008
【図５】
0006745641.tif 000009
【図６】
0006745641.tif 000010
【図７】
0006745641.tif 000011