(57)【要約】【課題】  システムを構成する機器およびその機器の運転パターンを容易に選択することができるコジェネレーションシステムの最適化方法を提供すること。【解決手段】  最初の世代の遺伝子を作成する。遺伝子には，機器構成と運転パターンとが含まれる。次に，遺伝子に記憶された機器構成および運転パターンに関するデータを取得し，時間帯ごとの機器効率を算出する。次に，算出された機器効率を基に，燃料の使用量を算出する。次に，機器構成および運転パターンに関するデータと燃料の使用量とを基に，エネルギーの利用効率を算出する。次に，算出されたエネルギーの利用効率が収束しているか否かを判断する。収束していない場合には，次世代の遺伝子を作成する。収束している場合には，その世代の遺伝子に記憶されている機器構成，運転パターンおよび算出されたエネルギーの利用効率を出力する。【選択図】            図６
2004318824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
電力および熱の時間帯ごとの需要量を取得するステップと，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報とその機器の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成するステップと，
生成された遺伝子のうち，需要量に適した遺伝子を抽出するステップと，
遺伝子に格納された情報を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出するステップと，
確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が最適となる遺伝子を選択するステップとを含むことを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項２】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
電力および熱の時間帯ごとの需要量を取得するステップと，
コジェネレーションシステムを構成する機器の情報を取得するステップと，
コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成するステップと，
生成した遺伝子のうち，需要量に適した遺伝子を抽出しするステップと，
コジェネレーションシステムを構成する機器の情報と遺伝子に格納された情報とを基に所定のパラメータに対応する評価値を算出するステップと，
確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が最適となる遺伝子を選択するステップとを含むことを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
パラメータとしてエネルギーの消費量，運用コスト，特定の物質の排出量のうち少なくとも１つを取得するステップを含み，
そのパラメータに対応する評価値を算出することを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１つに記載するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
遺伝子には，ガス，電気のうち少なくとも一方の料金情報が含まれていることを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項５】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの設備提案システムにおいて，
電力および熱のそれぞれの需要量を取得するエネルギー需要量取得手段と，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，前記エネルギー需要量取得手段にて取得した需要量に適した遺伝子を抽出し，遺伝子に格納された情報を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，
前記遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている機器情報およびその機器の負荷情報を出力する最適結果出力手段とを備えることを特徴とするコジェネレーションシステムの設備提案システム。
【請求項６】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの設備提案システムにおいて，
電力および熱のそれぞれの需要量を取得するエネルギー需要量取得手段と，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報を取得する機器情報取得手段と，
コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，前記エネルギー需要量取得手段にて取得した需要量に適した遺伝子を抽出し，前記機器情報取得手段にて取得した機器情報と遺伝子に格納された情報とを基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，
前記遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている負荷情報を出力する最適結果出力手段とを備えることを特徴とするコジェネレーションシステムの設備提案システム。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載するコジェネレーションシステムの設備提案システムにおいて，
パラメータとしてエネルギーの消費量，運用コスト，特定の物質の排出量のうち少なくとも１つを取得するパラメータ取得手段を有し，
前記遺伝子選択手段は，前記パラメータ取得手段にて取得されたパラメータに対応する評価値を算出することを特徴とするコジェネレーションシステムの設備提案システム。
【請求項８】
請求項５から請求項７のいずれか１つに記載するコジェネレーションシステムの設備提案システムにおいて，
前記遺伝子選択手段にて生成される遺伝子には，ガス，電気のうち少なくとも一方の料金情報が含まれていることを特徴とするコジェネレーションシステムの設備提案システム。
【請求項９】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの制御装置において，
電力および熱の過去の需要量を基に，所定の期間の電力および熱の需要量を予測するエネルギー需要量予測手段と，
コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，前記エネルギー需要量予測手段にて予測された需要量に適した遺伝子を抽出し，遺伝子に格納された情報を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，
前記遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている負荷情報に従ってコジェネレーションシステムを構成する機器を稼動させる制御手段とを備えることを特徴とするコジェネレーションシステムの制御装置。
【請求項１０】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの制御システムにおいて，
電力および熱の過去の需要量を基に，所定の期間の電力および熱の需要量を予測するエネルギー需要量予測手段と，
コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，前記エネルギー需要量予測手段にて予測された需要量に適した遺伝子を抽出し，遺伝子に格納された情報を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，
前記遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている負荷情報に従ってコジェネレーションシステムを構成する機器を稼動させる制御手段とを備えることを特徴とするコジェネレーションシステムの制御システム。
【請求項１１】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の所定の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，
生成された遺伝子の情報を基に，エネルギーの消費量を算出し，
算出されたエネルギーの消費量が収束しているか否かを判断し，
収束している場合には，その世代の遺伝子の情報および算出したエネルギーの消費量を出力し，収束していない場合には，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して次世代の遺伝子を生成することを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項１２】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の所定の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，
生成された遺伝子の情報を基に，エネルギーの消費量を算出し，
算出されたエネルギーの消費量を基に，運用コストを算出し，
算出された運用コストが収束しているか否かを判断し，
収束している場合には，その世代の遺伝子の情報および算出した運用コストを出力し，収束していない場合には，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して次世代の遺伝子を生成することを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項１３】
発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の所定の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，
生成された遺伝子の情報を基に，エネルギーの消費量を算出し，
算出されたエネルギーの消費量を基に，特定の物質の排出量を算出し，
算出された特定の物質の排出量が収束しているか否かを判断し，
収束している場合には，その世代の遺伝子の情報および算出した特定の物質の排出量を出力し，収束していない場合には，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して次世代の遺伝子を生成することを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載するコジェネレーションシステムの最適化方法において，
遺伝子は，ガス，電気の少なくとも１つの料金情報を含むことを特徴とするコジェネレーションシステムの最適化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの，最適化方法，設備提案システム，制御装置，および制御システムに関する。さらに詳細には，コジェネレーションシステムの最適な機器構成と，その機器の最適な運転パターンを容易に選択することが可能なコジェネレーションシステムの最適化方法，設備提案システム，制御装置，および制御システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年，コジェネレーションシステムは，病院やホテル等の大規模施設のみならず，一般的な家庭にも普及が図られている。このコジェネレーションシステムの設計は，主として，機器の構成に関する設計と，その機器の運転パターンに関する設計とに大別される。運転パターンとは，対象とする機器の出力値やその出力値を定格出力値で割った負荷率を時間帯ごとに定めたものである。この運転パターンの良否によって，エネルギーの利用効率や運用コスト等が大きく異なる。すなわち，コジェネレーションシステムを導入する際には，機器構成とともに運転パターンを考慮した設計を行う必要がある。
【０００３】
しかしながら，機器構成と運転パターンとの組み合わせは，システムが複雑になればなるほど膨大なものとなる。そのため，試行錯誤による検討では適正な組み合わせを早期に抽出することができない。そこで，従来のコジェネレーションシステムの設計では，例えば特許文献１に開示されているコジェネレーションシステムの最適化アルゴリズムが利用されている。この最適化アルゴリズムでは，遺伝的アルゴリズムを利用して機器構成を選択し，選択された機器構成での各機器の運転パターンをさらに別のアルゴリズムで求めている。そして，選択された機器構成ごとにトータルコスト（機器コスト＋運用コスト）を算出し，コストが最も低い機器構成および運転パターンを選択している。
【０００４】
具体的には，発電機（電力源），ボイラ（温熱源），および吸収冷凍機（冷熱源）を備えるコジェネレーションシステムでは，機器構成および運転パターンが次のように選択される。まず，発電機，ボイラおよび吸収冷凍機の各機器構成がランダムに選択された遺伝子が作成される。すなわち，遺伝子には，図１６に示すように各機器の情報がそれぞれ格納される。次に，その機器構成での最適な運転パターンが，予め設定されたルールに従って選択される。例えば，「発電機は電力需要と等しくなるように発電を行う。その際の排熱をボイラで優先的に使用し，使い切れない熱を吸収冷凍機で使う。」といったルールに従う。これにより，その機器構成での運転パターンが求められる。そして，運転パターンが求められることで，イニシャルコストに加えてランニングコストが求められる。すなわち，トータルコストが求められる。そして，このトータルコストを最小化するように遺伝子を更新する。これにより，トータルコストが最も低い機器構成が選択されるのである。
【特許文献１】特開平１１−３９００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら，前記した従来の技術には以下のような問題があった。すなわち，特許文献１に記載されたコジェネレーションシステムの最適化アルゴリズムでは，運転パターンを決めるルールをあらかじめ設定しておく必要がある。しかし，このようなルールは各機器の機種によって異なる。また，機器の組み合わせによっても異なることがある。そのため，想定しているコジェネレーションシステムが複雑になればなるほど，そのルールも複雑になってしまう。従って，必ずしも最適な運転パターンに適用するルールが設定されているとは限らない。また，新たな機種が市場に登場した場合に，これまでのルールを再検討する必要がある。その際，そのルールの再検討には多大な時間を要する。さらには，コジェネレーションシステムが複雑になればなるほどその検討に多くの時間を費やしてしまう。
【０００６】
また，近年のコジェネレーションシステムの設計においては，低コスト化，省エネルギー化の他，環境負荷の低減の観点からＮＯｘ，ＳＯｘ等の環境負荷物質の排出量を適正にしなければならない。そのため，すべての要求を満たすためにはより複雑なルールが必要となるが，そのようなルールをあらかじめ設定しておくことは極めて困難である。
【０００７】
本発明は，前記した従来の技術が有する問題点を解決するためになされたものである。すなわちその課題とするところは，システムを構成する機器およびその機器の運転パターンを容易に選択することができ，設備変更に対しても容易に対応することができるコジェネレーションシステムの最適化方法，設備提案システム，制御装置，および制御システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この課題の解決を目的としてなされたコジェネレーションシステムの最適化方法は，発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの最適化方法であって，電力および熱の時間帯ごとの需要量を取得するステップと，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報とその機器の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成するステップと，生成された遺伝子のうち，需要量に適した遺伝子を抽出するステップと，遺伝子に格納された情報を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出するステップと，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が最適となる遺伝子を選択するステップとを含むことを特徴としている。
【０００９】
すなわち本発明では，まず，計算機等の情報処理手段が，コジェネレーションシステムが設置される施設における電力および熱の需要量を取得する。また，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成する。機器情報とは，各機器の機種や仕様等のことである。また，負荷情報とは，その機器の出力値やその出力値を定格出力値で割った負荷率等のことである。そして，時間帯ごとの負荷情報の集まりが運転パターンとなる。そして，生成した遺伝子のうち，取得した需要量に適した遺伝子のみを抽出する。また，遺伝子に格納された情報を基に，遺伝子ごとに所定のパラメータに対応する評価値を算出する。例えば，パラメータの内容がエネルギー需要量であれば，遺伝子ごとにエネルギーの消費量を算出する。すなわち，その遺伝子の負荷情報に従って対応する機器を稼動させたときのコジェネレーションシステム全体のエネルギー消費量を算出する。そして，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が収束しているか否かを判断する。そして，収束している場合には，その世代の遺伝子を最適解とし，その遺伝子に格納された情報およびエネルギーの消費量等を出力する。
【００１０】
本発明では，機器情報とともに時間ごとの負荷情報も遺伝子に格納している。そのため，機器情報とともに時間ごとの負荷情報も求められる。従って，従来の技術（特許文献１）で必要とされたルールを設定する必要はない。そのため，ルールに関する問題は発生しない。また，ルールによって選択される運転パターンよりも複雑な運転パターンを選択することができる。そのため，従来の技術と比較して，より最適な運転パターンを選択できる。さらに，新たな機種が市場に登場した場合であっても，ルールの再検討等の作業は発生しない。従って，設備変更に対しても容易に対応することができる。なお，実際に最適な運転パターンとなるルールをあらかじめ設定しておくことはほとんど不可能であるため，本発明を利用することによる効果は大きい。
【００１１】
また，本発明のコジェネレーションシステムの最適化方法は，確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用して次世代の遺伝子を生成している。より具体的には，第ｉ世代の良好な遺伝子を基に第ｉ＋１世代の遺伝子の確率分布を定め，その確率分布に従う乱数により第ｉ＋１世代を発生させている。すなわち，次世代の遺伝子を無作為に生成するのではなく，最適解を推定しつつ作成するのである。
【００１２】
何故なら，通常の遺伝的アルゴリズムを適用しただけでは次のような問題が生じるからである。すなわち，通常の遺伝的アルゴリズムでは，遺伝子の個体の母集団に対して，選択，交叉，突然変異という遺伝的操作を繰り返すことで最適解を求めている。特に，交叉により良好な個体が持つ優れた部分解が結合し，より適合度が高い個体が生成されることが期待される。しかしながら，運転パターンを格納した遺伝子では，構成機器とその機器の運転パターンとが１個体中に１対１で対応している。そのような遺伝子に対して無作為に交叉を生じさせると，構成機器とその機器の運転パターンとの組み合わせを破壊してしまう可能性がある。また，遺伝子に運転パターンを格納すると，１個体のサイズが大きくなる。これらが最適値への解の収束を阻害することになり，最適解の選択が困難になってしまう。そのため，最適解の抽出に確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用することで，構成機器とその機器の運転パターンとの組み合わせの破壊を抑制するのである。従って，次世代の遺伝子を生成する際，通常の遺伝的アルゴリズムを適用する場合と比較して評価値を早期に収束させることができ，最適解が早期に求められる。
【００１３】
また，従来の技術（例えば，特許文献１）では，機器構成を求める遺伝的アルゴリズムに加えて運転パターンを求めるアルゴリズムが必要である。しかしながら，本発明では，遺伝子に運転パターンの情報を持たせているため，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用するだけで最適なコジェネレーションシステムを選択することができる。従って，最適なコジェネレーションシステムを選択するアルゴリズム自体がシンプルである。
【００１４】
また，本発明の別のコジェネレーションシステムの最適化方法は，電力および熱の時間帯ごとの需要量を取得するステップと，コジェネレーションシステムを構成する機器の情報を取得するステップと，コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成するステップと，生成した遺伝子のうち，需要量に適した遺伝子を抽出しするステップと，コジェネレーションシステムを構成する機器の情報と遺伝子に格納された情報とを基に所定のパラメータに対応する評価値を算出するステップと，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が最適となる遺伝子を選択するステップとを含むことを特徴としている。
【００１５】
すなわち本発明では，まず，計算機等の情報処理手段が，既設のコジェネレーションシステムにおける電力および熱の需要量を取得する。さらに，コジェネレーションシステムを構成する機器の情報を取得する。また，コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成する。そして，生成された遺伝子のうち，需要量に適したものを抽出する。また，コジェネレーションシステムを構成する機器の情報と生成された遺伝子の情報とを基に所定のパラメータに対応する評価値を算出する。例えば，その遺伝子の負荷情報に従って既設のコジェネレーションシステムを稼動させたときのエネルギー消費量を算出する。そして，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が収束に向かっているか否かを判断する。そして，収束している場合には，その世代の遺伝子を最適解とし，その遺伝子に格納された情報およびエネルギーの消費量等を出力する。
【００１６】
本発明では，エネルギー需要量とともにコジェネレーションシステムの機器情報もあらかじめ取得している。そして，生成される遺伝子には，機器ごとに負荷情報を格納することで運転パターンについての最適解を選択している。すなわち，機器情報を固定して，それらの機器について最適な運転パターンを選択している。これにより，既設のコジェネレーションシステムについて最適な運転パターンを提案することができる。
【００１７】
また，本発明のコジェネレーションシステムの最適化方法では，パラメータとしてエネルギーの消費量，運用コスト，特定の物質の排出量のうち少なくとも１つを取得し，取得したパラメータに対応する評価値を算出することとするとよりよい。これにより，パラメータの内容ごとに最適解を求めることができる。また，パラメータとして複数の項目を指定してもよい。例えば，「窒素酸化物の排出量が所定値以下で，かつ運用コストが最小」といったパラメータを指定してもよい。よって，より多くのパターンを提案することができ，ユーザの要求に柔軟に対応することができる。
【００１８】
また，本発明の遺伝子は，ガス，電気の少なくとも１つの料金情報を含むこととするとよりよい。料金情報とは，例えばガス，電気等の料金テーブル（契約種別）のことである。これにより，機器構成等とともに最適な料金テーブルが選択される。従って，多種多様の料金テーブルにも対応でき，より最適なコストのコジェネレーションシステムを提案することができる。
【００１９】
また，本発明のコジェネレーションシステムの設備提案システムは，発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの設備提案システムであって，電力および熱のそれぞれの需要量を取得するエネルギー需要量取得手段と，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，エネルギー需要量取得手段にて取得した需要量に適した遺伝子を抽出し，生成した遺伝子を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている機器情報およびその機器の負荷情報を出力する最適結果出力手段とを備えることを特徴するものである。
【００２０】
また，本発明の別のコジェネレーションシステムの設備提案システムは，電力および熱のそれぞれの需要量を取得するエネルギー需要量取得手段と，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報を取得する機器情報取得手段と，コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，エネルギー需要量取得手段にて取得した需要量に適した遺伝子を抽出し，機器情報取得手段にて取得した機器情報と遺伝子に格納された情報とを基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている負荷情報を出力する最適結果出力手段とを備えることを特徴とするものである。
【００２１】
また，本発明のコジェネレーションシステムの制御装置は，発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの制御装置であって，電力および熱の過去の需要量を基に，所定の期間の電力および熱の需要量を予測するエネルギー需要量予測手段と，コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，エネルギー需要量予測手段にて予測された需要量に適した遺伝子を抽出し，遺伝子に格納された情報を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている負荷情報に従ってコジェネレーションシステムを構成する機器を稼動させる制御手段とを備えるものである。
【００２２】
すなわち，本発明のコジェネレーションシステムの制御装置では，まず，エネルギー需要量予測手段にて，コジェネレーションシステムが設置されている施設における電力および熱の需要量を予測する。また，遺伝子選択手段にて，コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成する。そして，生成された遺伝子のうち，需要量に適したものを抽出する。また，コジェネレーションシステムを構成する機器の情報と生成された遺伝子の情報とを基に所定のパラメータに対応する評価値を算出する。そして，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が収束に向かっているか否かを判断する。収束している場合には，その世代の遺伝子を最適解とする。そして，制御手段にて，その遺伝子に格納される機器の負荷情報，すなわち運転パターンに従ってコジェネレーションシステムを構成する機器を稼動させる。
【００２３】
本発明では，所定の期間のエネルギー需要量を予測している。そして，その予測需要量に適した運転パターンを算出し，その運転パターンに従ってコジェネレーションシステムを構成する各機器を稼動させている。すなわち，既設のコジェネレーションシステムについて，予測されるエネルギー需要量に適した運転パターンに従って自動的に各機器を稼動させることができる。これにより，既設のコジェネレーションシステムについて，常に最適な運転パターンが更新され，常に最適な状態で運用することができる。
【００２４】
また，本発明のコジェネレーションシステムの制御システムは，発電による電力とその排熱と利用するコジェネレーションシステムの制御システムであって，電力および熱の時間帯ごとの需要量を記憶するエネルギー需要量記憶手段と，エネルギー需要量記憶手段に記憶されている各需要量を基に，最適な供給量を算出するエネルギー供給量算出手段と，コジェネレーションシステムを構成する機器の時間帯ごとの負荷情報を含む遺伝子を生成し，生成した遺伝子のうち，エネルギー供給量算出手段にて算出された供給量に適した遺伝子を抽出し，生成した遺伝子を基に所定のパラメータに対応する評価値を算出し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返すことでその評価値が最適となる遺伝子を選択する遺伝子選択手段と，遺伝子選択手段にて選択された遺伝子に格納されている負荷情報に従ってコジェネレーションシステムを構成する機器を稼動させる制御手段とを備えることを特徴とするものである。
【００２５】
本発明の別のコジェネレーションシステムの最適化方法は，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の所定の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，生成された遺伝子の情報を基に，エネルギーの消費量を算出し，算出されたエネルギーの消費量が収束しているか否かを判断し，収束している場合には，その世代の遺伝子の情報および算出したエネルギーの消費量を出力し，収束していない場合には，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して次世代の遺伝子を生成することを特徴としている。
【００２６】
また，本発明の別のコジェネレーションシステムの最適化方法は，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の所定の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，生成された遺伝子の情報を基に，エネルギーの消費量を算出し，
算出されたエネルギーの消費量を基に，運用コストを算出し，算出された運用コストが収束しているか否かを判断し，収束している場合には，その世代の遺伝子の情報および算出した運用コストを出力し，収束していない場合には，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して次世代の遺伝子を生成することを特徴としている。
【００２７】
また，本発明の別のコジェネレーションシステムの最適化方法は，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の所定の時間帯ごとの負荷情報とを含む遺伝子を生成し，生成された遺伝子の情報を基に，エネルギーの消費量を算出し，算出されたエネルギーの消費量を基に，特定の物質の排出量を算出し，算出された特定の物質の排出量が収束しているか否かを判断し，収束している場合には，その世代の遺伝子の情報および算出した特定の物質の排出量を出力し，収束していない場合には，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して次世代の遺伝子を生成することを特徴としている。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば，システムを構成する機器およびその機器の運転パターンを容易に選択することができ，設備変更に対しても容易に対応することができるコジェネレーションシステムの最適化方法，設備提案システム，制御装置，および制御システムが提供されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下，本発明に係るコジェネレーションシステムの最適化方法を具体化した実施の形態について図面を基に説明する。第１の形態および第２の形態は，主として新設のコジェネレーションシステムに対する提案および設計の際に利用する設備設計支援システムに本発明を適用したものである。また，第３の形態は，主として既設のコジェネレーションシステムに対する提案および設計の際に利用する設備設計支援システムに本発明を適用したものである。また，第４の形態では，既設のコジェネレーションシステムの制御装置に本発明を適用したものである。
【００３０】
［第１の形態］
本形態の設備設計支援システムは，図１に示すように主としてネットワーク１に接続可能な端末計算機２と，ネットワーク１に接続されるサーバ計算機３とによって構成されている。ネットワーク１には，ＬＡＮ，ＷＡＮあるいはインターネット等が該当する。各端末計算機２は，コジェネレーションシステムの設置が検討されている施設のエネルギー需要量（電力，温熱，冷熱等）を入力することができるものである。端末計算機２には，パソコン，ＰＤＡ等が該当する。サーバ計算機３は，設置されるコジェネレーションシステムの最適な機器構成および運転パターンを選択することができるものである。サーバ計算機３には，ワークステーション，パソコン等が該当する。
【００３１】
次に，サーバ計算機３について，図２の概略構成図を基に詳説する。サーバ計算機３は，遺伝子作成部３１と，エネルギー使用量算出部３２と，効率算出部３３と，データベース３４と，収束判定部３５とを有している。データベース３４には，コジェネレーションシステムの構成要素となる機器の情報，電気やガスの料金テーブル，燃料ごとの二酸化炭素の排出量等が記録されている。
【００３２】
遺伝子作成部３１は，遺伝子を作成する機能を備えている。遺伝子作成部３１にて作成される遺伝子には，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の時間帯ごとの出力値が格納される。すなわち，遺伝子には，コジェネレーションシステムの機器構成と各機器の運転パターンとが格納される。
【００３３】
具体的に，遺伝子作成部３１にて作成される遺伝子の構成を説明する。遺伝子には，電力源に関する情報と熱源に関する情報とが格納される。例えば，図３に示すように発電機（電力源）１０１と，ボイラ（温熱源）１０２と，吸収冷凍機（冷熱源）１０３とによって構成されるコジェネレーションシステムを対象とすると，図４に示すように遺伝子Ａには発電機１０１のデータと，ボイラ１０２のデータと，吸収冷凍機１０３のデータとが格納される。なお，各機器は必ずしも１台ずつとは限らない。例えば，発電機１０１が２台，ボイラ１０２が３台，吸収冷凍機１０４が４台といったようにエネルギー需要に応じて複数台の機器にて構成されることもある。そのため，遺伝子Ａは，発電機，ボイラ，吸収冷凍機のそれぞれに複数台分のデータを格納することが可能になっている。各機器の最大設置台数Ｎはコジェネレーションシステムが導入される施設の規模等によって異なる。
【００３４】
さらに詳細には，例えば発電機のデータとして，その発電機の機器情報およびその発電機の運転パターンが格納される。また，ヘッダ部にはその発電機の有効／無効を判断するためのフラグが格納される。すなわち，フラグが有効となっている発電機が設置され，有効となっているフラグ数が発電機の設置台数となる。さらに詳細には，その発電機の運転パターンの情報として，１時間ごとの出力値が格納される。そして，０時台から２３時台までの負荷率の組み合わせが運転パターンとなる。なお，ボイラおよび吸収冷凍機のデータについても同様の構成となっている。
【００３５】
サーバ計算機３（図２参照）の説明に戻り，エネルギー使用量算出部３２は，遺伝子に格納される情報（機器情報および運転パターン）を基に，燃料の使用量を算出する機能を備えている。燃料の使用量は，燃料の種類（ガス，電気等）ごとに算出される。効率算出部３３は，遺伝子に格納される情報と燃料の使用量とを基に，エネルギーの利用効率を算出する機能を備えている。また，遺伝子に格納される情報と燃料の使用量とを基に，運用コストを算出する機能をも備えている。また，遺伝子に格納される情報と燃料の使用量とを基に，特定の物質（二酸化炭素，窒素酸化物等）の排出量を算出する機能をも備えている。
【００３６】
収束判定部３５は，所定のパラメータ（エネルギー消費効率，トータルコスト等）に対応する評価値ついて，その値が収束しているか否かを判定する機能を備えている。また，作成された遺伝子のうち，入力されたエネルギー需要量に適さない遺伝子を除去する機能も備えている。
【００３７】
データベース３４には，主として機器情報，運用コスト情報，燃料情報が記録されている。機器情報としては，構成機器のタイプ，機種等が記録される。構成機器は，「原動機」，「補助熱源機」等に分類される。そして，例えば機器のタイプが「原動機」であれば，エンジン，タービン，燃料電池，風力発電機，ソーラー発電機等に細分類される。また，機器のタイプが「補助熱源機」であれば，ボイラ，ヒートポンプ，吸収式冷温水器，ソーラー温水器等に細分類される。さらに，各機器のパラメータとして，定格出力，機器効率，寸法，二酸化炭素排出量等が記録されている。また，運用コスト情報には，燃料ごとに少なくとも２種類以上の料金テーブルが記録されている。また，燃料情報には，コジェネレーションシステムに適用可能なエネルギーが記憶されている。例えば，都市ガス，電気，重油，灯油，メタノール，ガソリン等が記憶される。なお，新たな機種等が市場に登場した場合には，データベース３４にその情報を追加することで対応することが可能である。
【００３８】
次に，本形態の設備設計支援システムの動作について，図１および図２を基に説明する。なお，以下の説明では，図３に示したコジェネレーションシステム１００の最適化を図ることを目的とする。このコジェネレーションシステム１００では，発電機１０１からの電力が家電製品等の電力負荷１０４に供給される。電力負荷１０４は，発電機１０１からの電力と，商用電源からの電力とを選択的に利用できるようになっている。また，発電機１０１の稼動時に発生した排熱は，ボイラ１０２および吸収冷凍機１０３にて回収される。ボイラ１０２からの熱は，給湯器等の温熱負荷１０５に供給される。温熱負荷１０５は，ボイラ１０２からの熱と，補助ボイラ１０７からの熱とを選択的に利用できるようになっている。また，吸収冷凍機１０３からの冷熱は，冷房器等の冷熱負荷１０６に供給される。冷熱負荷１０６は，吸収冷凍機１０３からの冷熱と，電動ヒートポンプ（ＥＨＰ）１０８からの冷熱とを選択的に利用できるようになっている。なお，前述したように各機器は必ずしも１台とは限らない。
【００３９】
本形態の設備設計支援システムでは，まず，端末計算機２にてエネルギー需要量が入力される。具体的には，図５に示すように電力需要，温熱需要，および冷熱需要が時間帯ごとに入力される。さらに，必要に応じてユーザが重要視するパラメータが入力される。入力されるパラメータとしては，例えば，エネルギーの消費効率，コスト，環境がある。コストが選択された場合には，イニシャルコスト，ランニングコストおよびトータルコストのいずれか１つを選択することができる。また，環境が選択された場合には，二酸化炭素，窒素酸化物，硫黄酸化物のいずれか１つを選択することができる。なお，以下の説明では，エネルギーの消費効率が選択されているものとして説明する。入力されたエネルギー需要量およびパラメータは，ネットワーク１を介してサーバ計算機３に送られる。
【００４０】
サーバ計算機３では，端末計算機２にて入力されたエネルギー需要量およびパラメータを基に，最適な機器構成および最適な運転パターンが選択される。具体的な出力データとしては，機器構成，各機器の機種・仕様，システム効率（エネルギーの利用効率等），時間帯別エネルギー使用量，エネルギー購入料金（購入する会社，適用する料金テーブル，月別料金等），特定の物質（二酸化炭素，窒素酸化物，硫黄酸化物等）の排出量，設置面積等がある。出力データは，ネットワーク１を介してエネルギー需要データを入力した端末計算機２に送られる。端末計算機２では，送られてきた出力データが表示される。
【００４１】
次に，サーバ計算機３における最適なシステムの選択処理について，図６のフローチャートを基に詳説する。まず，遺伝子作成部３１にて，最初の世代（第１世代）の遺伝子の集団が作成される（Ｓ１）。各遺伝子には，コジェネレーションシステムを構成する機器情報およびその機器の運転パターンが格納される（図４参照）。その際，機器構成および運転パターンは，ランダムに選択される。作成された遺伝子は，エネルギー使用量算出部３２および効率算出部３３に送られる。
【００４２】
次に，エネルギー使用量算出部３２にて，遺伝子ごとに機器構成および運転パターンに関する具体的なデータをデータベース３４から取得する（Ｓ２）。次に，遺伝子ごとに，選択されている機器の時間帯ごとの負荷率を算出する。さらに，その機器の負荷率に対する機器効率をデータベース３４から取得する。すなわち，時間帯ごとの機器効率を取得する（Ｓ３）。次に，算出された機器効率を基に，燃料の使用量を算出する（Ｓ４）。
【００４３】
次に，効率算出部３３にて，遺伝子ごとに機器構成および運転パターンに関するデータをデータベース３４から取得する（Ｓ５）。さらに，燃料コスト，機器コスト等のコスト情報をデータベース３４から取得する（Ｓ６）。また，燃料ごとの二酸化炭素排出量等の環境情報を取得する。次に，機器構成および運転パターンに関するデータと燃料の使用量とを基に，エネルギーの利用効率を算出する（Ｓ７）。また，機器構成および運転パターンに関するデータ，燃料の使用量および燃料コストから，コジェネレーションシステム１００全体でのランニングコストを算出する。さらに，このランニングコストに機器コスト（イニシャルコスト）を加えることによりトータルコストを算出する。また，機器構成および運転パターンに関するデータ，燃料の使用量および燃料ごとの二酸化炭素排出量から，コジェネレーションシステム１００全体での二酸化炭素排出量を算出する。なお，同様にその他の物質（窒素酸化物等）の排出量を算出してもよい。
【００４４】
次に，収束判定部３５にて，運転パターンがエネルギー需要量に適さない遺伝子を，不良な個体（遺伝子）として除去する（Ｓ８）。すなわち，良好な個体のみが抽出される。次に，選択されたパラメータに対応する評価値がその評価値に対する条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ９）。具体的には，各遺伝子の評価値の代表値を算出し，その評価値の代表値が収束しているか否かを判断する。なお，評価値は，ユーザが入力したパラメータ（エネルギーの消費効率，コスト，環境等）により異なる。また，良好な個体の抽出は評価値の判断処理の前であればよく，例えば遺伝子の作成直後であってもよい。
【００４５】
条件を満たしていない場合（Ｓ９：ＮＯ）には，次世代の遺伝子を作成する（Ｓ１）。次世代の遺伝子の作成には，確率モデルを利用した遺伝的アルゴリズム（確率モデル遺伝的アルゴリズム）が利用される。詳細については後述する。そして，Ｓ１からＳ８までの処理を，評価値が条件を満たす（Ｓ９：ＹＥＳ）まで繰り返す。一方，条件を満たしている場合（Ｓ９：ＹＥＳ）には，その世代の遺伝子を最適な遺伝子として選択し，その遺伝子に含まれる情報やこれまで算出された評価値等を出力する（Ｓ１０）。これにより，コジェネレーションシステムが導入される施設の規模およびエネルギー需要量に最適な機器構成および運転パターンが抽出される。Ｓ９の処理後，サーバ計算機３の最適システムの選択処理を終了する。
【００４６】
続いて，次世代の遺伝子の作成手順について，図７のフローチャートを基に詳説する。次世代の遺伝子の作成には確率モデル遺伝的アルゴリズムが利用される。確率モデル遺伝的アルゴリズムとは，ある世代の良好な個体（遺伝子）の確率分布を調べ，良好な個体が持つと推定される遺伝子情報の確率分布を更新し，更新された確率分布に従って新しい個体を生成する手法である。なお，「確率モデル遺伝的アルゴリズム」の詳細については，例えば「日本機械学会［Ｎｏ．０２−０３］  第５回最適化シンポジウム講演論文集  Ｐ６５〜７０  分散確率モデル遺伝的アルゴリズム」に開示されている。
【００４７】
まず，遺伝子の集団の中から，一定量の良好な個体を選択する（Ｓ１１）。すなわち，全個体の中から，最適解に近い一定量の個体を選択する。次に，良好な個体が持つ遺伝子情報の確率分布を求める（Ｓ１２）。具体的には，良好な個体の平均と分散とを基に正規分布を求める。次に，その確率分布を基に，新たな個体（次世代の遺伝子）を生成する（Ｓ１３）。具体的には，正規分布に従う乱数を発生させ，その乱数に従う個体を生成する。これにより，機器構成と運転パターンとの組み合わせの破壊が抑制され，より最適解の可能性が高い遺伝子が作成される。
【００４８】
上記の手順をより具体的に記述すると，例えば次のような手順となる。以下，発電機１台，ボイラ１台，吸収冷凍機１台からなるコージェネシステムという制約条件（最適システムの探索範囲）のもと，最適解を求める場合を考える。一世代に含まれる個体数をＮとし，ある個体の遺伝子を実数ベクトルＤｋ（ｋ＝１，２，３，・・・，Ｎ）で表す。
【数１】
2004318824.tif 000003
【００４９】
ここで，行列Ｕは，発電機１台，ボイラ１台，吸収冷凍機１台からなるコージェネシステムという制約条件のもとでは，ｎ行７５列の行列である。
【数２】
2004318824.tif 000004
【００５０】
さらに，行列Ｕから，次の式に従って行列Ｔを算出する。
【数３】
2004318824.tif 000005
【００５１】
次に，行列Ｔから，行列Ｓを算出する。
【数４】
2004318824.tif 000006
【００５２】
次に，行列Ｓの固有値λ1 ，λ2 ，・・・，λ75を求める。さらに，行列Ｓの固有値λ1 ，λ2 ，・・・，λ75に対応する固有ベクトル（縦ベクトルとする）Ｖ1 ，Ｖ2 ，・・・，Ｖ75を求める。
【００５３】
次に，固有値λi の大きい順にＶi を並び替える。並び替えられた行列をＶとする。次に，行列Ｙを行列Ｔと行列Ｖとを基に算出する。
【数５】
2004318824.tif 000007
【００５４】
次に，行列Ｙのｊ列について，次の操作を行うことによりベクトルＲj を計算する。本操作はｊ＝１，２，３，・・・，７５について行う。まず，平均Ｙj_ave ，分散σj 2 を持つ正規乱数により，Ｎ個の乱数ｒ1 ，ｒ2 ，・・・，ｒN を発生させる。
【数６】
2004318824.tif 000008
【００５５】
そして，ベクトルＲj を次のように定義する。
【数７】
2004318824.tif 000009
【００５６】
次に，行列Ｙoffsを次のように定義する。
【数８】
2004318824.tif 000010
【００５７】
さらに，行列ＴoffsをＹoffsから算出する。
【数９】
2004318824.tif 000011
【００５８】
さらに，行列ＵoffsをＴoffsから算出する。
【数１０】
2004318824.tif 000012
【００５９】
そして，新しい世代のある個体の遺伝子Ｄｋ（ｋ＝１，２，３，・・・，Ｎ）は次のように表すことができる。
【数１１】
2004318824.tif 000013
【００６０】
続いて，本形態の設備設計支援システムにて最適な機器構成および運転パターンを求めた結果について，通常の遺伝的アルゴリズムを利用した場合と比較しつつ説明する。図８は，遺伝子の世代とエネルギー消費量との関係を示すグラフである。確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用する本形態の設備設計支援システムでは，世代が進むにつれてエネルギー消費量が一定の値に収束していることがわかる。図８の例では，第５０世代目以降は，エネルギー消費量がおよそ１１８００ｋＷｈ／日に収束している。すなわち，およそ第５０世代で最適解を求めることができた。一方，通常の遺伝的アルゴリズムを利用した場合には，図８に示すように第６０世代目を超えても収束しなかった。そのため，第６０世代目では最適解が求められていない。また，第６０世代目の段階では，エネルギー消費量が１４５００ｋＷｈ／日程度のシステム構成しか発見できていない。従って，確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用する本形態の設備設計支援システムは，通常の遺伝的アルゴリズムを利用する場合と比較して早期に最適解を発見することができることがわかる。よって，次世代の遺伝子を作成する際に確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用することによる効果は大きい。
【００６１】
図９は，遺伝子の世代とエネルギーコストとの関係を示すグラフである。図９のグラフに示すように，パラメータとしてコストを選択した場合であっても，確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用した本形態の設備設計支援システムの方が，通常の遺伝的アルゴリズムを利用する場合と比較して早期に最適解を発見することができることがわかる。
【００６２】
また，図１０は，遺伝子の世代と二酸化炭素の排出量との関係を示すグラフである。図１０のグラフに示すように，パラメータとして環境を選択，またそのうち二酸化炭素の排出量を選択した場合であっても，確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用した本形態の設備設計支援システムの方が，通常の遺伝的アルゴリズムを利用する場合と比較して早期に最適解を発見することができることがわかる。
【００６３】
次に，本形態の設備設計支援システムにて出力された各機器の運転パターンを，図１１から図１３のグラフに示す。なお，以下の出力結果は，図５に示したエネルギー需要を入力したときのものである。
【００６４】
図１１は，電力需要について，パラメータとしてエネルギー消費量を選択した場合の最適な運転パターンを表している。具体的には，時間帯ごとの電力需要と，そのうち発電機１０１から供給する電力量とを表している。時間帯ごとの電力需要の値は，入力したエネルギー需要のうちの電力需要，すなわち図５に示した電力需要と同等である。出力された発電機１０１の運転パターンとして，０〜５時台時までの間は電力供給を行わず，６時台には３０ｋＷ，７時台には０ｋＷ，８時台には２５ｋＷ，９時台には１１０ｋＷの電力供給を行うという複雑な組み合わせが求められている。そして，電力需要に満たない分については，商用電力で賄う事としている。このような複雑な運転パターンをあらかじめ設定しておくことは不可能に近い。よって，運転パターンを遺伝子の情報として格納することによる効果は大きい。
【００６５】
図１２は，ボイラ１０２について，エネルギー消費量を重視した場合の最適な運転パターンを表している。図１３は，吸収冷凍機１０３について，エネルギー消費量を重視した場合の最適な運転パターンを表している。ボイラ１０２および吸収冷凍機１０３についても，ルールの設定が困難な運転パターンが選択されていることがわかる。
【００６６】
以上詳細に説明したように第１の形態の設備設計支援システムでは，エネルギー需要量およびパラメータを入力することとしている。すなわち，サーバ計算機３は，エネルギー需要量およびパラメータを取得することとしている。そして，サーバ計算機３では，遺伝子作成部３１にて遺伝子を作成することとしている。そして，その遺伝子には，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器情報と，その機器の時間帯ごとの出力値とを格納することとしている。すなわち，機器構成とともにその機器の運転パターンも遺伝子の情報として格納している。そのため，従来の設備設計支援システム（例えば，特許文献１）で必要とされたルールを設定する必要はない。よって，ルールの追加に関する問題は発生しない。また，従来の設備設計支援システムのように，機器構成の選択と運転パターンの選択とが別のアルゴリズムとなることがない。よって，従来の設備設計支援システムと比較して，最適化のためのアルゴリズム自体がシンプルである。また，新たな機種が市場に登場した場合であってもデータベース３４を変更するのみで，ルールの再検討等の作業は発生しない。従って，システムを構成する機器およびその機器の運転パターンを容易に選択することができ，設備変更に対しても容易に対応することができるコジェネレーションシステムの最適化方法およびコジェネレーションシステムの設備提案システムが実現されている。
【００６７】
また，本形態の設備設計支援システムでは，確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用することとしている。具体的には，一定量の良好な個体を選択し，良好な個体が持つ遺伝子情報の確率分布を求め，その確率分布を基に次世代の遺伝子を作成することとしている。すなわち，第ｉ世代の良好な遺伝子を基に第ｉ＋１世代の遺伝子の確率分布を定めることとしている。そして，定められた確率分布に従う乱数により第ｉ＋１世代を生成することとしている。これにより，構成機器とその機器の運転パターンとの組み合わせが破壊されることが抑制される。そのため，サイズが大きい遺伝子であっても，通常の遺伝的アルゴリズムを利用する場合と比較して，早期に最適解を求めることができている。
【００６８】
［第２の形態］
第２の形態では，ガス，電気等の各燃料の多種多様な料金テーブルを考慮したシステム提案が可能な設備設計支援システムについて説明する。本形態の遺伝子には，機器情報および運転パターンに加えての料金テーブルの情報を追加する。料金テーブルには，基本料金の他に，大口契約，使用目的を限定した場合の料金，補助金等の契約種別が含まれる。なお，設備設計支援システム全体の構成は，第１の形態の構成と同様である。
【００６９】
以下，本形態におけるサーバ計算機３の処理について，第１の形態と同様に，図６のフローチャートを基に詳説する。なお，遺伝子作成部３１の動作（Ｓ１，Ｓ８〜Ｓ９）およびエネルギー使用量算出部３２の動作（Ｓ２〜Ｓ４）については第１の形態の動作と同様であるため，説明を省略する。
【００７０】
Ｓ４の処理後，効率算出部３３にて，遺伝子ごとに機器構成，運転パターンおよび料金テーブルに関するデータをデータベース３４から取得する（Ｓ５）。次に，料金テーブルに関するデータを基に，燃料コスト，機器コスト等のコスト情報をデータベース３４から取得する（Ｓ６）。次に，機器構成，運転パターンおよび料金テーブルに関するデータ，燃料の使用量および燃料コストから，コジェネレーションシステム１００全体でのトータルコストを算出する（Ｓ７）。すなわち，遺伝子に含まれる料金テーブルの情報が考慮されたトータルコストが算出される。そして，このトータルコストを評価することによって，最適な料金テーブルが選択されたコジェネレーションシステムが選択される。
【００７１】
以上詳細に説明したように第２の形態の設備設計支援システムでは，遺伝子に料金テーブルの情報を格納することとしている。これにより，固定された料金テーブルからではなく，燃料ごとの多種多様な料金テーブルの中から最適な料金テーブルを選択することができる。従って，燃料ごとに設定されている特別な料金テーブルにも対応することができ，設備設計支援システムの利用者はランニングコストが安価のコジェネレーションシステムを容易に選択することができる。
【００７２】
［第３の形態］
第３の形態の設備設計支援システムは，主として既設のコジェネレーションシステムについてその運転パターンの改善を図るために利用されるものである。具体的には，第１の形態の遺伝子Ａに格納されるデータのうち，機器情報を削除あるいは固定し，運転パターンについてのみ最適化を図る。それに伴い，本形態の設備設計支援システムの利用者は，既設のコジェネレーションシステムにおける時間帯別のエネルギー需要量に加え，そのコジェネレーションシステムを構成する機器情報も入力する。なお，設備設計支援システム全体の構成は，第１の形態の構成と同様である。
【００７３】
本形態の設備設計支援システムにおける遺伝子Ｂの構成を図１４の概略図に示す。本形態の設備設計支援システムでは，既設のコジェネレーションシステムの最適化を目的とするため，遺伝子Ｂ中に機器構成に関する情報は格納されない。それに伴って，ヘッダ中に機器の有効／無効を判断するフラグを設ける必要はない。従って，第１の形態と比較して遺伝子のサイズが小さい。なお，遺伝子を第１の形態と同様とし，機器構成およびヘッダ中の有効／無効を判断するフラグの値を入力された機器情報に合わせて固定するようにしてもよい。
【００７４】
続いて，本形態におけるサーバ計算機３の処理について，第１の形態と同様に，図６のフローチャートを基に詳説する。まず，遺伝子作成部３１にて，最初の世代（第１世代）の遺伝子の集団が作成される（Ｓ１）。その際，機器構成の選択は行われず，運転パターンについてのみランダムに作成される。作成された遺伝子は，エネルギー使用量算出部３２および効率算出部３３に送られる。
【００７５】
次に，エネルギー使用量算出部３２にて，利用者にて入力された機器情報に関するデータおよび遺伝子に格納された運転パターンに関するデータをデータベース３４から取得する（Ｓ２）。次に，運転パターンに関するデータから，設置されている機器の時間帯ごとの負荷率を算出する。さらに，その機器の負荷率に対する機器効率をデータベース３４から取得する。すなわち，時間帯ごとの機器効率を取得する（Ｓ３）。次に，算出された機器効率を基に，燃料の使用量を算出する（Ｓ４）。
【００７６】
次に，効率算出部３３にて，エネルギーの利用効率，ランニングコスト等を算出する（Ｓ５〜Ｓ７）。そして，収束判定部３５にてエネルギー需要量に不適切な遺伝子が除去される（Ｓ８）。次に，収束判定部３５にて，選択されたパラメータに対応する評価値が収束しているか否かを判断する（Ｓ９）。評価値としては，第１の形態と同様にエネルギーの利用効率，コスト，二酸化炭素排出量等が該当する。収束している場合には，その世代の遺伝子に格納された情報および算出された評価値を出力する（Ｓ１０）。これにより，既設のコジェネレーションシステムに最適な運転パターンが求められる。
【００７７】
以上詳細に説明したように第３の形態の設備設計支援システムでは，エネルギー需要量とともにコジェネレーションシステムを構成する機器情報も入力することとしている。すなわち，サーバ計算機３は，エネルギー需要量，パラメータ，および機器構成を取得することとしている。そして，サーバ計算機３では，それらの情報を基に運転パターンについてのみ最適化を図ることとしている。すなわち，機器情報を固定してその機器に最適な運転パターンを選択することとしている。これにより，既設のコジェネレーションシステムについて，そのシステムを構成する機器の最適な運転パターンを選択することができる。これにより，既設のコジェネレーションシステムに対してもより最適な運用情報を提供することができる。また，本形態の設備設計支援システムによると，新規の機器を既設のコジェネレーションシステムに組み入れ，その機器を含む全機器の運転パターンを再設計する際にも有効である。
【００７８】
［第４の形態］
第４の形態では，前述したコジェネレーションシステムの最適化方法を利用して，既設のコジェネレーションシステムの制御を行う制御装置について説明する。具体的に本形態の制御装置は，１日のエネルギー需要量を予測し，その予測需要量に適した運転パターンを前述したコジェネレーションシステムの最適化方法を利用して算出する。そして，その運転パターンに従って，コジェネレーションシステムを構成する各機器を動作させるのである。
【００７９】
本形態のコジェネレーションシステムの制御装置２００は，図１５に示すように需要量算出部２０１と，運転パターン算出部２０２と，制御部２０３とを備えている。需要量算出部２０１は，過去の需要量や気象データを基に，予測される１日分のエネルギー需要量を算出するものである。具体的には，電力需要，温熱需要，および冷熱需要の各予測需要量が時間帯ごとに算出される。運転パターン算出部２０２は，エネルギー需要量および既設のコジェネレーションシステムの機器情報を基に，最適な運転パターンを算出するものである。制御部２０３は，運転パターンに従ってコジェネレーションシステムを構成する各機器の制御を行うものである。なお，過去の需要量や機器情報等は，制御装置２００内に設けられたデータベース２０４，２０５から取得してもよいし，制御装置２００とインターネット等を介して接続される他の計算機内に設けられたデータベースから取得してもよい。
【００８０】
続いて，本形態におけるコジェネレーションシステムの制御装置２００の処理について詳説する。まず，需要量算出部２０１にて，過去の需要量や気象データを基に，電力需要，温熱需要，および冷熱需要の各予測需要量がそれぞれ時間帯ごとに算出される。すなわち，１日のエネルギー需要量の予測値が算出される。算出された予測需要量は，運転パターン算出部２０２に送られる。
【００８１】
次に，運転パターン算出部２０２にて，需要量算出部２０１から送られた予測需要量を基に，コジェネレーションシステムを構成する各機器の最適な運転パターンが算出される。その際，運転パターン２０２では，第３の形態におけるサーバ計算機３の処理と同様を行う。すなわち，運転パターンに関する情報を含む遺伝子を作成し，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用して遺伝子操作を繰り返し，評価値が最適となる遺伝子を選択する。なお，過去の需要量，気象データ，料金テーブル等の情報は，必要に応じて更新される。すなわち，常に最新の情報を基に運転パターンが算出される。算出された運転パターンは，制御部２０３に送られる。
【００８２】
次に，制御部２０３にて，運転パターン算出部２０２から送られた運転パターンを基に，コジェネレーションシステムを構成する各機器の制御が行われる。このような処理を，例えば１回／１日の頻度で行う。これにより，既設のコジェネレーションシステムについて，常時，最適な運転パターンにて各機器を稼動させることができる。
【００８３】
以上詳細に説明したように第４の形態の制御装置２００では，需要量算出部２０１にて算出された予測需要量を基に，運転パターン算出部２０２にて既設のコジェネレーションシステムの最適な運転パターンを選択することとしている。そして，制御部２０３にて選択された運転パターンに従ってコジェネレーションシステムを構成する各機器を動作させることとしている。すなわち，運転パターンを常時更新することで，コジェネレーションシステムを構成する機器を効率的に稼動させ続けることができる。
【００８４】
なお，本実施の形態は単なる例示にすぎず，本発明を何ら限定するものではない。したがって本発明は当然に，その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良，変形が可能である。例えば，本実施の形態では端末計算機２を介して時間帯別のエネルギー需要量を入力しているが，サーバ計算機３に直接入力してもよい。そして，結果をサーバ計算機３に直接出力してもよい。すなわち，サーバ計算機３のみに本発明を適用してもよい。
【００８５】
また，実施の形態の遺伝子Ａは，１時間単位の負荷率を格納しているが，これに限るものではない。例えば，１分単位で負荷率を格納してもよい。また，１日単位で１月分の負荷率を格納してもよい。また，季節を考慮したパラメータを加えてもよい。
【００８６】
また，実施の形態の遺伝子Ａには，補助ボイラやＥＨＰのデータは格納されていないが，これらのデータを格納してもよい。これらのデータを含むことでより適正なコジェネレーションシステムの提案，設計，および運用を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】第１の形態の設備設計支援システムにかかるシステム構成を示す概略構成図である。
【図２】サーバ計算機のシステム構成を示す概略構成図である。
【図３】コジェネレーションシステムの一例を示すブロック図である。
【図４】第１の形態の設備設計支援システムにかかる遺伝子の構成を示す概略図である。
【図５】エネルギー需要の一例を示すグラフである。
【図６】サーバ計算機の動作を示すフローチャートである。
【図７】次世代の遺伝子の作成手順を示すフローチャートである。
【図８】遺伝子の世代とエネルギー消費量との関係を示すグラフである。
【図９】遺伝子の世代とエネルギーコストとの関係を示すグラフである。
【図１０】遺伝子の世代と二酸化炭素排出量との関係を示すグラフである。
【図１１】本形態の設備設計支援システムによる電力需要の出力結果を示すグラフである。
【図１２】本形態の設備設計支援システムによる温熱需要の出力結果を示すグラフである。
【図１３】本形態の設備設計支援システムによる冷熱需要の出力結果を示すグラフである。
【図１４】第３の形態の設備設計支援システムにかかる遺伝子の構成を示す概略図である。
【図１５】第４の形態のコジェネレーションシステム制御装置にかかるシステム構成を示す概略構成図である。
【図１６】従来のコジェネレーションシステムの最適化方法に使用される遺伝子の構成を示す概略図である。
【符号の説明】
【００８８】
２      端末計算機
３      サーバ計算機
３１    遺伝子作成部
３２    エネルギー使用量算出部
３３    効率算出部
３４    データベース
３５    収束判定部
１０１  発電機
１０２  ボイラ
１０３  吸収冷凍機
【図１】
2004318824.tif 000014
【図２】
2004318824.tif 000015
【図３】
2004318824.tif 000016
【図４】
2004318824.tif 000017
【図５】
2004318824.tif 000018
【図６】
2004318824.tif 000019
【図７】
2004318824.tif 000020
【図８】
2004318824.tif 000021
【図９】
2004318824.tif 000022
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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