(57)【要約】  【課題】同時同量等の原則を満たすプラントの最適運用状態のもとで、託送電力量を最大とする託送電力量パターンを決定する。  【解決手段】プラントの負荷予測値に対する同時同量原則を満たすと共に託送電力量を最大化する条件下で、計画期間の運用コスト、ガス排出量の最小化を含む目的関数に対し、構成機器の起動停止状態及び燃料注入量を状態変数とする最適化問題を解く最適運用手段２０と、各機器の起動停止状態等に基づき燃料使用量、ガス排出量等を計算して出力するシミュレータ３０とを備える。シミュレータ３０は託送可能電力量を最適運用手段２０に送出し、最適運用手段２０は、予め与えられた複数のパターンの中で託送可能電力量に最も近いパターンを託送電力量計画値として決定する。【選択図】図１
2005229657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転計画期間におけるプラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測する負荷予測手段と、
各種負荷予測値に対する同時同量の需給バランス及び各プラント構成機器の運用条件を満足すると共に託送電力量を最大化する条件のもとで、運転計画期間におけるプラントの運用コスト及びガス排出量の最小化を含む目的関数に対し、各プラント構成機器の起動停止状態及び各プラント構成機器への燃料注入量を状態変数とする最適化問題を解いてプラントの最適運用方法を決定する最適運用手段と、
各プラント構成機器の起動停止状態、各プラント構成機器への燃料注入量、託送電力計画値、及び各種負荷予測値が前記最適運用手段から与えられたときに、プラントの受電電力量、燃料使用量、ガス排出量、各プラント構成機器の定常的な入出力状態量等を逐次計算して前記最適運用手段に出力する定常プラントシミュレータと、を備え、
前記定常プラントシミュレータは、発電設備による発電電力量と前記負荷予測値に基づく負荷電力量予測値との差から託送可能電力量を算出し、この託送可能電力量を前記最適運用手段に送出し、
前記最適運用手段は、予め与えられた複数の託送電力量パターンの中で、前記託送可能電力量に最も近いパターンを託送電力量計画値として決定することを特徴とする託送電力量決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コージェネレーションプラント等において、余剰電力を託送する場合に最適な託送電力量パターンを決定するための託送電力量決定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、託送電力量の決定方法としては、プラントの負荷電力量変動パターンを予め記録しておき、前日の負荷電力量変動パターンや過去の月別の負荷電力量変動パターンを基準にして当日の負荷電力量変動パターンを想定し、これに基づいて当日の託送電力量パターンを決定する方法（第１の従来技術）がある。
【０００３】
一方、電力の託送に当たっては、いわゆる同時同量の原則により、需要家の電力需要量の合計値と発電量の合計値とを、一定の単位時間（３０分や１時間など）内では一致させる必要がある。
このため、発電所から需要家に電力託送を行う際に、電力需要の変動が大きい場合にも需給バランス誤差をできるだけ小さくするように発電機出力指令値を調整する託送電力の同時同量制御方法（第２の従来技術）が、下記の特許文献１に記載されている。
また、同じく同時同量の原則遵守を目的として、特定規模電気事業者の需給調整システムが、各需要家の合計の負荷状況と各発電機の合計の発電状況とを通信手段を介して受信し、これらのデータの実績値、計画値の双方を画面に表示して的確な発電量制御指令を生成するようにした電力需給方法（第３の従来技術）が、下記の特許文献２に記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８７９７１号公報（請求項１、［００１２］〜［００１８］、図２、図３等）
【特許文献２】特開２００２−３４５１５４号公報（請求項１〜請求項７、［００３３］〜［００４４］、図１０〜図１２等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述した第１の従来技術では、基準パターンとして用いる過去の負荷電力量パターンが異常気象等の各種の原因に基づく特異データである場合には、これに基づいて想定した当日の負荷電力量パターンも信頼性の低いものとなり、実際の当日の負荷電力量パターンと大きく異なる結果、同時同量原則を逸脱したり、発電設備の発電能力を有効利用できなくなるといった問題を生じる。
また、プラントの総合効率を考慮した場合、単に負荷電力量だけでなく、熱負荷等も考慮してプラントの最適運用状態を決定し、その運用状態のもとで最適な託送電力量パターンを決定することも望まれている。
【０００６】
更に、前述した第２、第３の従来技術では、発電機の出力を調整して需給バランスを制御することにより同時同量の要請を満たすことは可能であるが、託送電力量を最大化しつつプラントの運用コストを最小化するための最適運用手段を提供するものではない。
【０００７】
そこで、本発明の課題は、運転計画期間の運用コストやガス排出量を最小化するようなプラントの最適運用状態を最適運用手段及び定常プラントシミュレータの相互作用により決定し、その運用状態における発電電力量内で、同時同量原則を満たす最適な託送電力量パターンを選択可能とした託送電力量決定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、請求項１に記載した発明は、運転計画期間におけるプラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測する負荷予測手段と、
各種負荷予測値に対する同時同量の需給バランス及び各プラント構成機器の運用条件を満足すると共に託送電力量を最大化する条件のもとで、運転計画期間におけるプラントの運用コスト及びガス排出量の最小化を含む目的関数に対し、各プラント構成機器の起動停止状態及び各プラント構成機器への燃料注入量を状態変数とする最適化問題を解いてプラントの最適運用方法を決定する最適運用手段と、
各プラント構成機器の起動停止状態、各プラント構成機器への燃料注入量、託送電力計画値、及び各種負荷予測値が前記最適運用手段から与えられたときに、プラントの受電電力量、燃料使用量、ガス排出量、各プラント構成機器の定常的な入出力状態量等を逐次計算して前記最適運用手段に出力する定常プラントシミュレータと、を備え、
前記定常プラントシミュレータは、発電設備による発電電力量と前記負荷予測値に基づく負荷電力量予測値との差から託送可能電力量を算出し、この託送可能電力量を前記最適運用手段に送出し、
前記最適運用手段は、予め与えられた複数の託送電力量パターンの中で、前記託送可能電力量に最も近いパターンを託送電力量計画値として決定するものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、計画期間の運用コストやガス排出量を最小化するようなプラントの最適運用状態における発電電力量内で、同時同量による需給バランスを満たしながら託送電力量を最大化することができ、その託送電力パターンに基づいて余剰電力を需要家に託送することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
図１は、この実施形態の概略的な構成を示す図であり、まず、本実施形態では、電力の託送元となるコージェネレーションプラントにおいて、図１の負荷予測手段１０により、一定の計画期間における電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測してこれらを総合した負荷電力量を予測する。この予測には、例えば特開２００３−８４８０５号公報に記載されたプラント負荷の予測方法を用いることができる。
【００１１】
ここで、図３はコージェネレーションプラントの一例を示す構成図であり、このプラントはガスタービン４１、排ガスボイラ４２、スチームタービン４３、コンプレッサ４４、ボイラ４５、吸収式冷凍機４６、ガス焚冷凍機４７、蓄熱層４８から構成され、空気負荷、電力負荷、蒸気負荷、熱（空調）負荷を得るためのエネルギープラントである。この構成において、上記各種負荷を予測することによりプラント全体の負荷電力量を予測することができ、後述する定常プラントシミュレータ３０により算出したガスタービン４１の発電電力量と前記負荷電力量との差が託送可能電力量となる。
なお、図３の構成はあくまで例示的なものであり、本発明が適用されるプラントは何ら図３の例に限定されるものではない。
【００１２】
図２は、例えばプラントの熱負荷を予測するための予測モデルの構成図である。この予測モデルは、全ての入力層素子と結合している全結合部分１１と、一部の入力層素子と結合している疎結合部分１２とからなる階層型ニューラルネットワークである。
【００１３】
学習時に予測モデルに入力される入力因子としては、出力である熱負荷と関連がある因子、例えば、予測対象日の毎時気温、最高気温、最低気温、最小湿度、天候、日射量などの気象条件に関する因子、及び、曜日や平日・休日（土曜日は平日・休日の何れかに含まれる）の区別、イベントなどの有無及び種別、プラントの操業状態、プラント構成機器の運転パターンのごとく熱負荷パターンを大まかに決定付ける因子の全部または一部を用いる。これらの入力データには実績値が用いられる。
また、出力には熱負荷の実績値を用いることとし、上記入力因子及び出力をニューラルネットワークに与えて学習させ、予測モデルを構築する。
【００１４】
図２の例では、入力層に与える入力因子を最高気温、最小湿度、曜日とし、翌日の熱負荷を予測して出力する構成となっている。
また、中間層は、最高気温が入力される入力層素子のみに結合して気温成分を出力する素子と、最小湿度が入力される入力層素子のみに結合して湿度成分を出力する素子と、曜日が入力される入力層素子のみに結合して曜日成分を出力する素子と、すべての入力層素子に結合して相互作用成分を出力する素子とからなっている。ここで、出力層素子は単一である。
【００１５】
上記の予測モデルを用い、計画期間として例えば翌日の熱負荷の予測計算を実行する場合、入力因子としての最高気温、最小湿度等の気象条件に関する入力データには、翌日の予報値を用いる。また、プラントの操業状態、プラント構成機器の運転パターン等を入力する場合には、それらの計画値を用いれば良い。
なお、計画期間の電力負荷、蒸気負荷等についても同様の予測モデルを用いて負荷予測手段１０により予測し、これらの負荷予測値は図１の最適運用手段２０に入力される。
【００１６】
次に、最適運用手段２０及び定常プラントシミュレータ３０は、何れも計算機のハードウェア及びソフトウェアにより実現されるものであり、例えば特開２００３−８４８０５号公報に記載されたプラントの最適運用方法及び定常プラントシミュレータにより実現することができる。
【００１７】
まず、最適運用手段２０は、各種の負荷予測値が得られたら、各負荷種別毎の負荷予測値に対する同時同量の需給バランスを満足し、各機器の運用条件（起動停止の優先順位の如く機器の特性に基づく制約）に合致することを制約条件として、例えば翌日のプラントの運用コスト（燃料費、受電(購入)電力料金、電力託送電力料金を含む）及びガス排出量（例えばＣＯ２排出量）を最小化し、各種負荷の需給バランス制約逸脱量をペナルティとする目的関数のもとで、各プラント構成機器の起動停止状態及び燃料注入量を状態変数とする最適化問題を解く。これにより、各プラント構成機器の起動停止状態及び燃料注入量を運転計画値とするプラントの最適運用方法を決定する。
【００１８】
なお、上記最適化問題は、Particle Swarm Optimization（ＰＳＯ）や遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、タブサーチ（ＴＳ）等の最適化手法を用いて解くことができる。
また、前記運用コストの一部である託送電力料金については、後述する託送電力量計画値に基づいて算出する。
【００１９】
各機器の起動停止状態及び燃料注入量は、運転計画値として定常プラントシミュレータ３０に送られると共に、負荷予測手段１０による負荷予測値も定常プラントシミュレータ３０に送られる。
また、定常プラントシミュレータ３０により算出された発電設備による発電電力量（発電設備の定格による発電電力量、またはプラントの最適運用状態における発電設備の発電電力量）と、前記負荷予測手段１０により予測した各種負荷予測値に基づく負荷電力量予測値とを比較し、両者の差を託送可能電力量として最適運用手段２０に送出する。
【００２０】
更に、定常プラントシミュレータ３０では、前記運転計画値に基づいて、各プラント構成機器の定常的な入出力状態（プラント動特性）を模擬し、その状態量に基づいて演算した燃料使用量、ガス排出量を出力する。
なお、定常プラントシミュレータ３０からは、最適運用手段２０における目的関数（運用コストの最小化）を算出するために、受電（購入）電力量等のデータも出力される。
【００２１】
最適運用手段２０では、電力会社との契約によって予め与えられている託送電力量パターンの中から、前記託送可能電力量に最も近いパターンを選択し、そのパターンを託送電力量計画値として定常プラントシミュレータ３０に出力する。この託送電力量計画値の決定方法が本発明の要旨であり、その決定方法については後述する。
【００２２】
上述した託送電力量計画値の決定方法を、以下に説明する。
図４は、この決定方法を説明するための図である。図中、実線で示した部分は電力会社との契約により予め与えられている託送電力量パターンであり、最適運用手段２０は、複数の託送電力量パターンの中から、定常プラントシミュレータ３０より入力された託送可能電力量（図中、破線で示す最大託送可能電力量）に最も近い託送電力量パターンを選択する。
但し、託送可能電力量が電力会社との契約による託送電力量パターンよりも小さい場合には、不足分として算出し、この不足分の合計値が最も小さく、かつ全体の偏差が最も小さいパターンを選択することとする。
【００２３】
すなわち、上記不足分Ｐｄｉを数式２によって表すものとすると、数式３で表される不足分の合計値Ｅ２が最も小さく、かつ、数式１で表される偏差の合計値Ｅ１が最も小さくなるような託送電力量パターンを選択し、これを託送電力量計画値として決定する。
【００２４】
【数１】
2005229657.tif 000003
【００２５】
【数２】
2005229657.tif 000004
【００２６】
【数３】
2005229657.tif 000005
【００２７】
なお、上記各数式において、
ｉ：託送期間における制御時点を示すインデックス（ｉ＝１〜Ｔであり、Ｔは最終制御時点を示す）
Ｐｆ：最大託送可能電力量
Ｐｐｎ：電力会社との契約による託送電力量パターン
である。
【００２８】
このようにして最終的な託送電力量計画値が決定されたら、この計画値（つまり託送電力量パターン）を定常プラントシミュレータ３０に送ってプラントの動特性を演算すると共に、再度、託送可能電力量や燃料使用量、ガス排出量等を演算して最適運用手段２０に入力する。最適運用手段２０では前記同様の処理によって状態変数であるプラント構成機器の起動停止状態の演算、託送電力量計画値の演算等を行い、以後、同様の処理を繰り返していく。そして、最終的には最適運用手段２０によって得られた状態変数と目的関数値とを出力し、プラントの最適運用状態を決定するものである。
【００２９】
なお、本実施形態の変形例として、上記のように電力を託送する場合の運用コストと託送を行わない場合の運用コストとを比較し、その結果に応じて託送を実施するか否かの判定する手段を付加しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施形態の概略的な構成図である。
【図２】本発明の実施形態が適用される予測モデル（階層型ニューラルネットワーク）の構成図である。
【図３】エネルギープラントの一例を示す構成図である。
【図４】本発明の実施形態における最終的な託送電力量パターンの決定方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００３１】
１０：負荷予測手段
１１：全結合部分
１２：疎結合部分
２０：最適運用手段
３０：定常プラントシミュレータ
４１：ガスタービン
４２：排ガスボイラ
４３：スチームタービン
４４：コンプレッサ
４５：ボイラ
４６：吸収式冷凍機
４７：ガス焚冷凍機
４８：蓄熱層
【図１】
2005229657.tif 000006
【図２】
2005229657.tif 000007
【図３】
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【図４】
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