(57)【要約】【課題】計画変数が離散量ではなく連続量として定義されるプラントであっても、連続な実数値の計画を考慮することで連続的に変化する連続的に変化する量を計画変数として扱うことのできる最適運用計画を導出可能なプラント運用最適化制御装置を提供すること。【解決手段】計画変数が連続量として与えられる場合、要求される項目を満足させる最適運用計画を、目的関数及び制約条件で定式化された最適化問題とし、これら目的関数及び制約条件を連続値で与え、ｎ個の実数型コーディングによる個体を発生させ、実数値遺伝アルゴリズムにより、前記目的関数を最小とするように作成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
供給源から取り入れられる対象物に対して処理施設で所定の処理を施し、この処理施設から所定の供給対象施設に前記対象物を供給するプラントの運用最適化制御装置であって、
前記処理施設から供給対象施設までの供給計画を作成するに当り、供給計画変数が連続量として与えられる場合、需要予測値に対し要求される条件を満足する供給最適運用計画を、目的関数及び制約条件で定式化された最適化問題とし、これら目的関数及び制約条件を連続値で与え、ｎ個の実数型コーディングによる個体を発生させ、実数値遺伝的アルゴリズムにより、前記目的関数を最小とするように作成する連続値最適計画演算手段を有する最適運用計画演算手段を
備えたことを特徴とするプラント運用最適化制御装置。
【請求項２】
最適運用計画演算手段における連続値最適計画演算手段は、需要予測値に代えて、作成された供給最適運用計画に基き、実数値遺伝的アルゴリズムにより処理施設内最適運用計画を作成することを特徴とする請求項１に記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項３】
最適運用計画演算手段における連続値最適計画演算手段は、需要予測値に代えて、作成された処理施設内最適化運用計画に基き、実数値遺伝的アルゴリズムにより供給源から取り入れる量を均等かつ定量化するように最適化する取り入れ量最適運用計画を作成することを特徴とする請求項２に記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項４】
最適運用計画演算手段は、
対象が離散量として与えられる計画変数を含む場合、離散量を扱い、最適化問題を解く離散値最適計画演算手段を備え、
連続値最適計画演算手段と離散値最適計画演算手段との出力を監視し、これら両出力を総合して評価する運用計画評価手段を設けた
ことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項５】
最適運用計画演算手段は、
離散量として与えられる計画変数を離散量として扱い、最適化問題を解く離散値最適計画演算手段を備え、
計画変数を連続量として扱うか離散量として扱うかを、対象によって切り換える切換手段を備えた
ことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項６】
供給対象施設を複数有する場合、処理施設から各供給対象施設への供給量を平滑化させることを目的関数として、それぞれの供給対象施設への供給量を総合して評価する評価手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項７】
連続値最適計画演算手段の初期個体を、過去有効であった運用計画から抽出することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項８】
連続値最適計画演算手段の初期個体を、ヒューマンインターフェースから入力可能としたことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項９】
計画変数が連続量として与えられる可変速ポンプの吐出量であり、可変速ポンプのＱ−Ｈ特性を考慮することによって前記ポンプの運転台数を評価することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項１０】
計画変数が連続量として与えられるバルブの開度であり、絶対制約条件をバルブの静水圧力＞飽和蒸気圧として前記バルブのキャビテーションを抑制することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のプラント運用最適化制御装置。
【請求項１１】
供給源から取り入れられる対象物に対して処理施設で所定の処理を施し、この処理施設から所定の供給対象施設に対象物を供給するプラントの運用最適化制御装置であって、
前記供給源から供給対象施設までのプラント全体の運用計画を作成するに当り、プラントを構成する各部の計画変数が連続量として与えられる場合、各変数ベクトルを変数マトリクスとして定義し、目的関数及び制約条件で定式化された最適化問題とし、実数値遺伝的アルゴリズムにより、前記目的関数を最小とするようにプラント全体の運用計画を作成する最適運用計画演算手段を
備えたことを特徴とするプラント運用最適化制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、各種プラントにおいて、要求値に対して最適な計画値を作成するプラント運用最適化制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
各種のプラントでは、要求値に対して最適な計画値を作成する最適制御が行われている。例えば、上水道の配水需要に対して浄水を生産或いは供給する、或いは、その両者を担う上水道プラントがある。このような上水道プラントでは、時々刻々と変動する配水需要に対して、配水池容量を効率的に利用することによって、安全かつ安定的に浄水を供給する運用計画を作成することが必要となる。このため、浄水場から配水池への送水計画や浄水場での浄水生産計画、原水の取水計画といったプラント運転計画や、それらの計画を含めたプラント全体の計画を自動作成するプラント運用最適化制御装置が必要となる。
【０００３】
従来、このようなプラント運用最適化制御装置では、浄水供給量や浄水処理量等の計画変数を離散値として定義し、数理計画法や組合わせ最適化手法（例えば、０−１遺伝子による遺伝的アルゴリズム）を用いて最適計画を演算し、上水道プラントの運用計画を作成していた（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
このように、組合わせ最適化手法の一つである０−１遺伝子による遺伝的アルゴリズムを用いた場合でも、通常は、その個体を離散変数で表現していた。この場合、供給量や処理量といった計画を離散的に取り扱わなければならず、弁や可変速ポンプによる連続的な水量変化を考慮できなかった。
【０００５】
【特許文献１】
特開平８−１３４９６２号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように、弁や可変速ポンプによる連続的な流動変動を考慮できる対象においても、その変動を離散的に定義していたため、制御に当たって、不要な台数制御が発生したり、不必要な電力量が消費されてしまう問題があった。
【０００７】
この問題を解決するためには、配水需要を予測する需要予測などに基づいて、計画変数を離散値としてではなく連続値として扱い、プラント運用計画を作成する必要がある。これを実現することは、不要な台数制御の抑制といった水運用の効率化にとって重要な課題である。
【０００８】
本発明の目的は、計画変数が離散量ではなく連続量として定義されるプラントであっても、連続な実数値の計画を考慮することで連続的に変化する連続的に変化する量を計画変数として扱うことのできる最適運用計画を導出可能なプラント運用最適制御装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明によるプラント運用最適化制御装置は、供給源から取り入れられる対象物に対して処理施設で所定の処理を施し、この処理施設から所定の供給対象施設に前記対象物を供給するプラントの運用最適化制御装置であって、前記処理施設から供給対象施設までの供給計画を作成するに当り、供給計画変数が連続量として与えられる場合、需要予測値に対し要求される条件を満足する供給最適運用計画を、目的関数及び制約条件で定式化された最適化問題とし、これら目的関数及び制約条件を連続値で与え、ｎ個の実数型コーディングによる個体を発生させ、実数値遺伝的アルゴリズムにより、前記目的関数を最小とするように作成する連続値最適計画演算手段を有する最適運用計画演算手段を備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明では、最適運用計画演算手段における連続値最適計画演算手段は、需要予測値に代えて、作成された供給最適運用計画に基き、実数値遺伝的アルゴリズムにより処理施設内最適運用計画を作成するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明では、最適運用計画演算手段における連続値最適計画演算手段は、需要予測値に代えて、作成された処理施設内最適化運用計画に基き、実数値遺伝的アルゴリズムにより供給源から問い入れられる量を均等かつ定量化するように最適化する取り入れ量最適運用計画を作成するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明では、最適運用計画演算手段は、対象が離散量として与えられる計画変数を含む場合、離散量を扱い、最適化問題を解く離散値最適計画演算手段を備え、連続値最適計画演算手段と離散値最適計画演算手段との出力を監視し、これら両出力を総合して評価する運用計画評価手段を設けた構成としてもよい。
【００１３】
また、本発明では、最適運用計画演算手段は、離散量として与えられる計画変数を離散量として扱い、最適化問題を解く離散値最適計画演算手段を備え、計画変数を連続量として扱うか離散量として扱うかを、対象によって切り換える切換手段を備えた構成としてもよい。
【００１４】
また、本発明では、供給対象施設を複数有する場合、処理施設から各供給対象施設への供給量を平滑化させることを目的関数として、それぞれの供給対象施設への供給量を総合して評価する評価手段を備えてもよい。
【００１５】
また、本発明では、連続値最適計画演算手段の初期個体を、過去有効であった運用計画から抽出してもよい。
【００１６】
また、本発明では、連続値最適計画演算手段の初期個体を、ヒューマンインターフェースから入力可能としてもよい。
【００１７】
また、本発明では、計画変数が連続量として与えられる可変速ポンプの吐出量であり、可変速ポンプのＱ−Ｈ特性を考慮することによって前記ポンプの運転台数を評価するようにしてもよい。
【００１８】
また、本発明では、計画変数が連続量として与えられるバルブの開度であり、絶対制約条件をバルブの静水圧力＞飽和蒸気圧として前記バルブのキャビテーションを抑制するようにしてもよい。
【００１９】
さらに、本発明は、供給源から取り入れられる対象物に対して処理施設で所定の処理を施し、この処理施設から所定の供給対象施設に前記対象物を供給するプラントの運用最適化制御装置であって、前記供給源から供給対象施設までのプラント全体の運用計画を作成するに当り、プラントを構成する各部の計画変数が連続量として与えられる場合、各変数ベクトルを変数マトリクスとして定義し、目的関数及び制約条件で定式化された最適化問題とし、実数値遺伝的アルゴリズムにより、前記目的関数を最小とするようにプラント全体の運用計画を作成する最適運用計画演算手段を備えたことを特徴とする。
【００２０】
これらの発明は、計画変数が連続量として与えられる場合、要求される項目を満足させる最適運用計画を、目的関数及び制約条件で定式化された最適化問題とし、これら目的関数及び制約条件を連続値で与え、ｎ個の実数型コーディングによる個体を発生させ、実数値遺伝的アルゴリズムにより、前記目的関数を最小とするように作成するものである。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下本発明によるプラント運用最適化制御装置の、一実施の形態を図面参照して説明する。
【００２２】
始に、図２により、本発明の対象となるプラントの一例として上水道プラントの構成を説明する。
【００２３】
図２において、取水源（供給源）となる河川７及び地下水源８から、浄水場（処理施設）２に、取水ポンプ１及び１５によって原水（対象物）を取り入れている。浄水場２には、処理設備として凝集・沈殿・ろ過処理施設１３と、ろ過処理された浄水を一時的に貯留する浄水池１４とが設けられている。
【００２４】
浄水場２で浄水処理された浄水は、配水池（供給対象施設）４へ、送水ポンプ３によって供給される。或いは、他の配水池（供給対象施設）１０には、重力による自然流下式で供給される。この場合、供給路には流量調整用のバルブ９が設けられる。これら、各配水池４，１０からは、配水ポンプ５，１１により、対応する配水区６，１２に配水される。
【００２５】
浄水場２では、原水に対して凝集処理や薬品沈殿、さらには、ろ過処理を施して浄水を生産する。この場合、浄水の水質を安定させ、浄水生産で使用する凝集剤や次亜塩素酸等の薬品類の投入量を適正にし、安定的な浄水生産を行うには、できる限り浄水処理量を一定量とする必要がある。このためには、配水池４，１０の容量を効率的に活用することにより、浄水池１４から配水池４，１０への供給量を平滑化することが求められる。したがって、送水ポンプ３や流量調整用バルブ９の運用計画を最適化することが必要となる。
【００２６】
このような要求に対し、従来は、送水ポンプ３や流量調整用バルブ９による計画流量を離散的に定義し、０−１遺伝子による遺伝的アルゴリズムを用いて送水計画の最適化を計っていた。
【００２７】
しかし、送水ポンプ３が可変速ポンプである場合は、送水流量を離散的に定義するのではなく、連続量として考慮することが送水量を平滑化する観点からも有効である。また、配水池１０へは、浄水池１４より低い位置にあることを利用して自然流下で送水しているが、この場合も、流量調整用バルブ９の開度設定を連続値として計画を最適化することが必要となる。
【００２８】
一方、浄水場２で浄水処理を安定的に行なうには、得られた送水計画を基に、ろ過池洗浄のタイミングや滞留時間等を考慮して、効率良くろ過池などの運用を計画する必要がある。また、浄水処理すべき原水をしかるべき取水源７，８から取水する場合、水利権の関係から、できるだけ定量取水する必要がある。
【００２９】
したがって、凝集・薬品沈殿・ろ過処理施設である浄水場２での運用や、原水を取水源から取り入れるための取水ポンプ１，１５の運用も、同様に最適に計画する必要がある。
【００３０】
なお、図２の上水道プラントは一例であり、実際の上水道プラントは、浄水場２や配水池４，１０の数、取水源の数及び種類、送水ポンプ３や配水ポンプ５，１１の数及び種類もきわめて多彩である。
【００３１】
図１は、前述した要望に対して効果的に作用するプラント運用最適化制御装置２０を示している。図１において、２１はプロセス入出力部で、プラント運用最適化制御装置２０と図２で示したプラントとの間に設けられ、プラントからの各種計測信号や状態信号を入力するとともに、プラント運用最適化制御装置２０からの制御出力をプラント側に出力する。２０はヒューマンインターフェース部で、プラント運用最適化制御装置２０と運転員との間に設けられ、プラント運用最適化制御装置２０からの表示情報を出力したり、プラント運用最適化制御装置２０に対し、運転員による入力情報を伝達する。
【００３２】
次に、プラント運用最適化制御装置２０内の各機能実現手段を説明する。２３はプラントデータ記憶手段で、プロセス入出力部２１から入力された各種のプラントデータのすべて、または一部を記憶する。２４は需要予測手段で、プラントデータ記憶手段２３に記憶されたプラントデータを用いて、配水区６，１２における浄水の需要を予測する。
【００３３】
２５は最適運用計画演算手段で、需要予測手段２４によって得られた需要予測値に基づいて浄水の供給量や処理量を平滑化する最適運用計画を作成する。前記ヒューマンインターフェース２２は、実際にはこの最適運用計画演算手段２５との間で情報の授受を行っており、前述のように、必要なデータを表示したり、需要予測手段２４等の各手段への操作・制御信号を発することができる。
【００３４】
２７は連続値最適計画演算手段で、連続な実数値の計画を考慮することで連続的に変化する流量を扱って演算することができる。すなわち、供給計画変数が流量のように連続量として与えられる場合、この需要予測値に対し、要求される条件（例えば、供給量を平滑化させる等）を満足する供給最適運用計画を作成する。つまり、後述するように、目的関数及び制約条件で定式化された最適化問題とし、これら目的関数及び制約条件を連続値で与え、ｎ個の実数型コーディングによる個体を発生させ、実数値遺伝的アルゴリズムにより、前記目的関数を最小とするように演算する。
【００３５】
２８は離散値最適計画演算手段で、離散値の運用計画を考慮し、離散的に定義された流量を扱って演算することができる。すなわち、台数制御ポンプのように離散量として与えられる計画変数を含む場合、従来と同様に、０−１遺伝子により離散量を扱い、最適化問題を遺伝的アルゴリズムで解くものである。
【００３６】
２６は演算切換手段で、共通入力端子は需要予測手段２４に接続し、また、一方の出力端子は連続値最適計画演算手段２７に、他方の出力端子は離散値最適計画演算手段２８に、それぞれ接続しており、計画変数を連続量として扱うか離散量として扱うかを、対象によって切り換える。
【００３７】
３２は運用計画評価手段で、送水計画評価手段２９、浄水場内運用計画評価手段３０、取水運用計画評価手段３１を有する。この運用計画評価手段３２は、評価切換手段３３，３４を介して連続値最適計画演算手段２７や離散値最適計画演算手段２８からの演算結果を入力すると共にループを形成し、どの計画がよいか評価し選択することができる。
【００３８】
評価切換手段３３，３４は、連続値最適計画演算手段２７または離散値最適計画演算手段２８で、どの範囲まで計画するのかを切り換えるものである。すなわち、以下に示す▲１▼及び▲２▼の場合を切り換える。
【００３９】
▲１▼    送水計画のみ計画後、その送水計画を需要予測と見立てて、浄水場内及び取水の運用計画を導出する場合。
【００４０】
▲２▼    送水、浄水場内、取水の運用計画を一括して導出する場合。
【００４１】
これら評価切換手段３３，３４の切り換えはすべて独立に動作する。切り換え後、送水計画評価手段２９に入力される場合（切換手段３３の図示右側接点がオン、又は、切換手段３４の図示左側の接点がオンの場合）は前述の▲１▼を、切り換え後、運用計画評価手段３２に入力される場合（切換手段３３の図示左側接点がオン、又は、切換手段３４の図示右側の接点がオンの場合）は前述の▲２▼を意味する。
【００４２】
送水計画評価手段２９は、需要予測結果に基づいて両最適計画演算手段２７，２８のいずれかで作成された、浄水池１４から配水池４，１０への送水流量計画を評価する。また、浄水場内運用計画評価手段３０は、送水計画評価手段２９で評価された運用計画に基いて両最適計画演算手段２７，２８のいずれかで作成された、浄水場２内のろ過計画など、浄水処理計画を評価する。さらに、取水運用計画評価手段３１は、浄水場内運用計画評価手段３０によって評価された運用計画に基いて両最適計画演算手段２７，２８のいずれかで作成された、各取水源７，８からの最適取水計画を評価する。
【００４３】
これらによって評価され、作成された運用計画はプロセス入出力部２１からプラント側に出力される。
【００４４】
上記構成において、プラントデータ記憶手段２３には、図２で示した配水区６，１２での浄水需要量や、配水ポンプ５，１１の運転実績、配水池４，１０の水位、送水ポンプ３の運転実績、浄水場２内の運用実績、取水ポンプ１，１５の運転実績等、上水道プラントの運用・制御にかかわるデータが、日時、曜日等毎に整理され、気象情報等とともに記憶されている。
【００４５】
需要予測手段２４は、プラントデータ記憶手段２３に記憶されたプラントデータに基いて、今後Ｎ時間分の需要予測値を算出する。この得られた需要予測値に基いて最適運用計画演算手段２５は、上水道プラントの運用計画を作成する。そして、作成された運用計画に基いて配水池４，１０や浄水場２等に対する運用制御指令が、プロセス入出力部２１から上水道プラントの各機器に伝送され、制御される。
【００４６】
以下、この需要予測及び上水道プラントの運用計画作成について詳細に説明する。
【００４７】
需要予測手段２４による需要予測は、どのような方法でもよい。以下、一例を説明する。プラントデータ記憶手段２３には１時間後と１日分の需要実績データが曜日別、例えば休日、平日、休日明け別にファイルされているものとする。今、需要予測手段２４に対し、ヒューマンインターフェース２２から曜日が入力されると、需要予測手段に、その曜日Ｗの１日分の平均値パターンが需要実績から得られる。また、前日までの需要実績が得られているので、ｋ日の需要を予測するためには、例えば、次のような自己回帰モデルが用いられる。
【００４８】
【数１】
2004185073.tif 000003
なお、ａ１，ａ２・・・は自己回帰のパラメータであり、予め与えることも可能であり、或いは、実時間で逐次最小２乗推定（カルマンフィルタ）することも可能である。
【００４９】
このように、上記（２）式で当日の予測値が得られ、また、その曜日Ｗの１日分のパターンが得られるため、各時間帯の比で積分すると、当日の１時間毎２４時間分の予測値は次のように得られる。
【００５０】
【数２】
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なお、需要予測の手法は何でもよく、ニューラルネットワークやＧＭＤＨ（Ｇｒｏｕｐ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  Ｄａｔａ  Ｈａｎｄｌｉｎｇ）、その他の統計的手法等、何でもよい。
【００５１】
次に、最適運用計画演算手段２５による最適運用計画を作成する演算手法を説明する。この演算手法は、以下説明する最適化問題を解くことによって得られる。
【００５２】
ここで、最適運用計画演算手段２５は、ヒューマンインターフェース部２２から入力された項目、すなわち、運用に要するエネルギー最小化やピークカット、機器の連続運転といった上水道プラントの運用上、考慮されるべき項目を加味し、最適な運用計画を作成することを目的としている。この考慮されるべき項目の個数に制限はないが、例えば、以下の３つをあげてみる。
【００５３】
（１）供給（処理）流量変更の最小化
（２）消費電力量のピークカット
（３）配水池目標水位誤差の最小化
これらの項目を満足するため、オペレータが入力した優先度を反映した運用計画最適化問題を次のように定式化する。
【００５４】
［目的関数］
Ｊ＝（供給（処理）流量変更回数）＋（消費電力）＋（目標水位との偏差）  →    最小化                  （３）
［制約条件］
需要予測値＝配水池水位変化×配水池断面積＋浄水場からの送水流量  （４）
配水池下限値＜配水池水位＜配水池上限値                          （５）
なお、上記説明は浄水場２から配水池４，１０へ浄水を供給する場合の送水最適運用計画（供給最適運用計画）について行ったが、浄水場内最適運用計画（処理施設内最適運用計画）や取水最適運用計画（取り入れ量最適運用計画）についても、同様の定式化を行うことにより解くことができる。ただし、浄水場内最適運用計画の場合は、需要予測値に代って、作成された送水最適運用計画を用い、取水最適運用計画では、需要予測値に代って、作成された浄水場内最適運用計画を用いる。
【００５５】
以下の説明は、送水最適計画について記述するが、浄水場内最適運用計画や取水最適運用計画についても同様に適用できる。また、プラント全体の運用計画最適化問題は、需要量や配水池などの容量、供給量に相当する送水量等を、後述するように、それぞれベクトル（マトリックス）としてまとめて考え、同様に前述の最適化方法を適用することによって定義することができる。そして、これに対して最適化演算を行なえば、上水道プラント全体の最適運用計画を作成することができる。その際、それぞれの制約条件を考慮して、最適運用計画評価手段３２によってプラント全体を評価する。
【００５６】
ここで、図２で示した送水ポンプ３が可変速ポンプであったり、流量調整バルブ９の開度調整によって送水する場合、定式化された最適化問題における目的関数や制約条件は、離散値ではなく連続値で与えることができる。これまでは、流量の変動を離散的に表現して最適化演算を行なってきたが、最適運用計画演算手段２５における連続値最適計画演算手段２７では、連続的に変化する流量を扱うことのできる実数値遺伝的アルゴリズム（ＲＧＡ：Ｒｅａｌ  Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）  によって上述の最適化問題を解く。
【００５７】
以下に、そのアルゴリズムを示す。
【００５８】
＜ＲＧＡアルゴリズム＞
（ＳＴＥＰ−１）初期個体群の生成
ランダムにｎ個の実数型コーディングによる個体を発生させる。
【００５９】
（ＳＴＥＰ−２）各個体の評価
制約条件を満足する個体がｎ個生成できたら、各個体の適応度及びその世代での平均適応度を計算する。
【００６０】
（ＳＴＥＰ−３）淘汰処理
個体群中の最大適応度に対して、ある比率より大きい適応度を持つ個体を淘汰する。制約条件を満足しない個体が存在した場合も淘汰する。
【００６１】
（ＳＴＥＰ−４）増殖処理
淘汰された個体の数だけ、適応度最小の個体を増殖させる。
【００６２】
（ＳＴＥＰ−５）交叉処理
ランダムにペアリングを行う。ペアリングは全個体数に対する割合（交叉確立）分だけ行う。交叉オペレータは様々だが、ここではＢＬＸ−α法を採用する。
【００６３】
（ＳＴＥＰ−６）終了判定処理
上記（ＳＴＥＰ−２）〜（ＳＴＥＰ−５）を繰り返す。ただし、（ＳＴＥＰ−２）では、その世代における平均適応度が前２世代の平均適応度と比較して、ある任意に設定する値ε以下又はある繰り返し回数以上であればアルゴリズムを終了する。
【００６４】
以下、上述したＲＧＡアルゴリズムを、図２のプラントに適用した場合を説明する。
【００６５】
浄水場２から配水池４，１０への送水流量の変動を、１／０の遺伝子列ではなく、実数の変数ベクトル［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮ］を使って表現し、２４時間の計画の場合は次のように１個体を定義する。
【００６６】
＜個体＞
【表１】
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すなわち、ｘ１は１時における送水流量［ｍ３／ｈ］を意味する。このような変数ベクトルを個体と呼び、適当な数の個体群を設定する。
【００６７】
なお、（ＳＴＥＰ−１）における初期個体群の生成において、初期個体をランダムに生成すると効率がよくないため、次のような処理を施すとよい。
【００６８】
すなわち、変数ベクトルの要素をすべて等しくしたものを生成可能であるとする。つまり、Ｎ時まで一定の送水流量である流量計画を初期個体として生成させる。その際に、制約条件を満足するものが一つもなかった場合でも、制約条件を無視し、制約違反の個体に罰則（重み）を付加させることによって、それぞれの個体を評価し、より優秀な個体を初期個体として生成させる。
【００６９】
なお、初期個体は、過去有効であった運用計画から抽出することで与えてもよい。さらに、初期個体を、ヒューマンインターフェース２２から入力可能としてもよい。
【００７０】
適応度（ある世代で、どの程度問題に対して適応しているかの指標）としては、式（３）で示した目的関数の逆数を考えることとする。ただし、適応度はこれに限定されるものではない。
【００７１】
解の探索性能がよいＲＧＡを実現するためには交叉オペレータの設計が重要である。ＲＧＡに対しては数多くの交叉オペレータが提案されているが、ここでは単峰性・多峰性関数の両方に対して良好な探索性能を示すＢＬＸ−αと呼ばれる交叉オペレータを説明する。図３はこの概念図である。
【００７２】
図３において、親個体をｐ１，ｐ２とするとき、子個体ｃを次式にしたがって生成する。
【００７３】
ｃｉ＝ｕ｛ｍｉｎ（ｐ１ｉ，ｐ２ｉ）−αＩ，ｍａｘ（ｐ１ｉ，ｐ２ｉ）＋αＩ｝（６）
Ｉ＝｜ｐ１ｉ−ｐ２ｉ｜
上式において、ｃｉ，ｐ１ｉ，ｐ２ｉは、それぞれｃ，ｐ１，ｐ２の要素であり、ｕ（ｘ，ｙ）は区間［ｘ，ｙ］の一様乱数とする。つまり、子個体は座標軸に平行な辺からなる長方形の内部に一様分布する。また、αは大域的探索能力と局所的探索能力との重み付けの役割を果たす。つまり、図３に示すように、α＝０の場合は、子が親同士の間にできるため、収束は早いが探索範囲は狭くなる。
【００７４】
なお、従来の０−１遺伝子のＧＡでは、突然変位処理を施すのが一般的であるが、今回採用したＢＬＸ−αの交叉オペレータには、ｕ（ｘ，ｙ）によってその役割を果たすことができるので、突然変位処理は行なわない。
【００７５】
次に、目的関数や制約条件の実装例を示す。なお、目的関数や制約条件は、これに一意に定まるものではない。
【００７６】
目的関数：Ｊ＝Ｊｓ＋Ｊｐ＋Ｊｈ
（１）流量変化の最小化  Ｊｓ
・バルブ９の開度調整による流量制御の場合
【数３】
2004185073.tif 000006
・可変速ポンプ３による流量制御の場合
【数４】
2004185073.tif 000007
ｎ（ｘｋ）：計画流量ｘｋの時のポンプ運転台数
ここで、ｎ（ｘｋ）の決定方法は様々だが、ここでは以下の方法を例として記す。
【００７７】
図４は、可変速ポンプのＱ−Ｈ（吐出量−全揚程）曲線において、２台のポンプが並列運転可能な場合を示している。同図において、計画流量が、１台の効率１００％のときの流量ＱＨ１までは１台運転を基準とし、それ以上のＱＨ２までの計画流量の場合は２台並列運転に切り換える。つまり、次式のように表される。
【００７８】
【数５】
2004185073.tif 000008
ここで、ｍはｍ台並列運転であることを表し（図４の場合はｍ＝２）、ＱＨｉはｉ台並列運転時の効率が１００％のときの吐出量を表す。
【００７９】
（２）消費電力の最小化  Ｊｐ
【数６】
2004185073.tif 000009
（３）配水池４，１０目標水位誤差の最小化  Ｊｈ
【数７】
2004185073.tif 000010
なお、ｗｉ（ｋ）（ｉ＝１，２，３，４）は、それぞれの項目に対する時刻ｋの重み係数である。
【００８０】
制約条件：
【外１】
2004185073.tif 000011
配水池の水位変化を同時に考慮すると、これらの関係は次のようになる。
【００８１】
【数８】
2004185073.tif 000012
ただし、Ａは配水池の底面積［ｍ２］を表す。
【００８２】
・各時刻における各配水池の水位
ｈＬＷＬ≦ｈｋ≦ｈＨＷＬ                                  （１２）
ｈＬＷＬ，ｈＨＷＬは、それぞれ配水池の上下限水位を表す。
【００８３】
・一度に変更できるポンプ運転台数
｜ｎ（ｘｋ）−ｎ（ｘｋ−１）｜≦Ｒ                      （１３）
Ｒは一度に変更できるポンプ運転台数とする。
【００８４】
・バルブの静水圧
静水圧力Ｐが、その温度における飽和蒸気圧Ｐｖまで低下すると、その部分で水は沸騰して姉妹、キャビテーション現象を引き起こしてしまう。キャビテーション現象は、液体を扱う機器においては不可避の問題であり、制約条件は以下のようになる。
【００８５】
Ｐ＞Ｐｖ （１４）
このように、最適化問題を定式化し、これを解くことにより最適な運用計画を作成することができる。
【００８６】
また、上水道プラント全体を対象とする運用計画を得る場合は、変数ベクトルを変数マトリックスとして定義することにより、導出可能となる。つまり、浄水池１４から送水する配水池がｍ池ある場合、以下のようなマトリックスを導入する。
【００８７】
【表２】
2004185073.tif 000013
この場合、制約条件は、変数マトリックスに与えられるのではなく、マトリックスの行（対象）毎に与えられることになる。
【００８８】
なお、目的関数や制約条件が離散値で定義される場合にも、上述したＲＧＡを適用することができる。この場合、目的関数のＪｓの項は、（８）式の２項目のみを採用する。ただし、ｎ（ｘｋ）は（９）式に定まるものではない。
【００８９】
なお、図１で示した離散値最適計画演算手段２８では、組合わせ最適化問題として定式化し、代表的な解法を用いることもできる。この場合、最適化問題を解く解法は遺伝的アルゴリズムに限定されず、数理計画法（列挙法の１種である分岐限定法や動的計画法等）、タブサーチ法、シミュレーテッドアニーリング法、免疫的アルゴリズム法等、何でもよい。
【００９０】
また、最適運用計画演算手段２５は、送水流量等の計画変数を連続量として扱うか離散量として扱うか、切換手段２６を設けたことにより、対象によって選択切換することができ、あらゆる対象に対し運用計画を作成することができる。すなわち、計画変数が連続量の制御対象の場合は、切換手段２６により予測された需要量を連続値最適計画演算手段２７に与え、計画変数が離散値の制御対象の場合は、予測された需要量を離散値最適計画演算手段２８に与えるようにしている。
【００９１】
また、計画変数が連続量及び離散量の双方を含む場合は、予測された需要量を、連続値最適計画演算手段２７と離散値最適計画演算手段２８の双方に与えるようにしてもよい。この場合、切換手段２６を省略し、需要予測手段２４の出力を、連続値最適計画演算手段２７と離散値最適計画演算手段２８の双方に直結してもよく、あるいは、切換手段２６を、図示のいずれかの端子に選択接続する機能の他に、双方の端子に接続する、所謂双投形の切換機能を持つように構成してもよい。
【００９２】
最適運用計画演算手段２５の運用計画評価手段３２は、前述した適応度をそれぞれの対象毎に評価するものであり、図示のように、連続値最適計画演算手段２７や離散値最適計画演算手段２８とのループを形成している。そして、評価された計画が前述した終了判定を満たすなら、その運用計画をプロセス入出力部２１を介してプラントに出力させる。
【００９３】
ここで、送水計画評価手段２９では送水計画に関する適応度を評価し、浄水場内運用計画評価手段３０では浄水場２内の運用に関する適応度を評価し、取水運用計画評価手段３１では各取水源７，８から最適に原水を取水する計画を評価する。また、運用計画評価手段３２は、前述したように、送水計画、浄水場運用計画、取水運用計画を一括して評価することもできる。
【００９４】
さらに、運用計画評価手段３２は、図２の送水ポンプ３が固定速ポンプと可変速ポンプとから構成されている場合等、連続量と離散量とが複合している場合は、連続値最適計画演算手段２７と離散値最適計画演算手段２８とからの出力を総合して評価する。
【００９５】
このように、遺伝子として、何時にどれだけの供給量が必要なのかを実数値の変数ベクトルとして表現し、実数値遺伝的アルゴリズムを適用することによって、離散的な定義では表現できなかった運用計画が考慮でき、最適な供給量を導出することができる。
【００９６】
なお、上記実施の形態では、対象プラントとして上水道プラントを例示したが、これに限定されるものではなく、例えば、発電所、ガス、及び熱（冷水、温水）などの供給プラント等にも適用することができる。
【００９７】
【発明の効果】
本発明によれば、プラントの運用計画を需要予測に基づいて最適化するに当り、計画変数が離散量ではなく連続量として与えられるプラントにおいても、連続な実数値の計画を考慮することで、バルブの開度調整や、可変速ポンプによる連続的に変化する流量等を、離散的に定義することなく扱うことができる最適運用計画の意思決定を行ったり、支援だけでなくプラントを自動調整することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるプラント運用最適化制御装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の対象となるプラント例を示す概念図である。
【図３】上記一実施の形態に用いる交叉オペレータＢＬＸ−α法の概念図である。
【図４】同上一実施の形態に用いる可変速ポンプのＱ−Ｈ特性を説明する特性図である。
【符号の説明】
２    処理施設の一例である浄水場
４，１０    分配施設の一例である配水池
７，８    供給源の一例である取水源（河川、地下水）
２０    プラント運用最適化制御装置
２５    最適運用計画演算手段
２６    切換手段
２７    連続値最適計画演算手段
２８    離散値最適計画演算手段
３２    運用計画評価手段
【図１】
2004185073.tif 000014
【図２】
2004185073.tif 000015
【図３】
2004185073.tif 000016
【図４】
2004185073.tif 000017