(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早期にかつ高精度に抽出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設備提案システムを提供すること。【解決手段】本最適化方法では，システムを構成する機器の機器情報およびその機器の時間帯ごとの運転パターン情報を含む設計値テーブルＸと，その設計値テーブルＸの近傍値テーブルＸ’が作成される。そして，機器の性能データをデータベースから取得し，その性能データとエネルギー需要量とを基に，設計値テーブルＸの評価値Ｙおよび近傍値テーブルＸ’の評価値Ｙ’を算出する。そして，評価値Ｙと評価値Ｙ’とを比較し，評価値Ｙ’よりも評価値Ｙの方が良好の場合には，両評価値の差分δと温度パラメータとを基に設計値テーブルＸを更新するか否かを判断する。その後，温度パラメータの値を小さくする。そして，温度パラメータの値を基に探索を終了するか否かを判断する。【選択図】            図６
2007270659.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
焼き鈍し法を適用し，コンピュータによりコジェネレーションシステムの最適なシステム構成を選択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需要量取得ステップと，
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およびその機器の時間帯ごとの運転パターン情報を含む設計値テーブルを作成する設計値作成ステップと，
設計値テーブルの内容の一部を変更した近傍値テーブルを作成する近傍値作成ステップと，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器ごとの性能データを記憶するデータ記憶部から機器の性能データを取得し，その機器の性能データとエネルギー需要量とを基に，設計値テーブルの評価値および近傍値テーブルの評価値を算出する評価値算出ステップと，
設計値テーブルの評価値と近傍値テーブルの評価値とを比較し，設計値テーブルの評価値よりも近傍値テーブルの評価値の方が良好の場合には，設計値テーブルを更新し，近傍値テーブルの評価値よりも設計値テーブルの評価値の方が良好の場合には，両評価値の差分と近傍値テーブルの受理を決定する温度パラメータとを基に設計値テーブルを更新するか否かを判断する評価値判断ステップと，
温度パラメータの値を所定量ずつ小さくする温度パラメータ更新ステップと，
温度パラメータの値を基に探索を終了するか否かを判断する終了判定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】
請求項１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，
温度パラメータには，第１温度パラメータと，第１温度パラメータよりも値が大きい第２温度パラメータとが設定され，
前記評価値判断ステップでは，機器情報が変更された近傍値テーブルと比較する場合には第２温度パラメータを使用し，運転パターンが変更された近傍値テーブルと比較する場合には第１温度パラメータを使用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，
前記近傍値作成ステップでは，設計値テーブルの全パラメータの中から無作為に１つのパラメータを抽出し，その抽出したパラメータの内容を変更したテーブルを近傍値テーブルと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】
焼き鈍し法を適用し，コンピュータによりコジェネレーションシステムの最適なシステム構成を選択することが可能な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，
電力および熱の時間帯ごとの需要量を取得する需要量取得部と，
コジェネレーションシステムを構成する機器の機器ごとの性能データを記憶するデータ記憶部と，
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およびその機器の時間帯ごとの運転パターン情報を含む設計値テーブルを作成する設計値作成部と，
設計値テーブルの内容の一部を変更した近傍値テーブルを作成する近傍値作成部と，
エネルギー需要量と機器の性能データを基に，設計値テーブルの評価値および近傍値テーブルの評価値を算出する評価値算出部と，
設計値テーブルの評価値と近傍値テーブルの評価値とを比較し，設計値テーブルの評価値よりも近傍値テーブルの評価値の方が良好の場合には，設計値テーブルを更新し，近傍値テーブルの評価値よりも設計値テーブルの評価値の方が良好の場合には，両評価値の差分と近傍値テーブルの受理を決定する温度パラメータとを基に設計値テーブルを更新するか否かを判断する評価値判断部と，
温度パラメータの値を所定量ずつ小さくする温度パラメータ更新部と，
温度パラメータの値を基に探索を終了するか否かを判断する終了判定部とを有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５】
請求項４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，
温度パラメータには，第１温度パラメータと，第１温度パラメータよりも値が大きい第２温度パラメータとが設定され，
前記評価値判断部は，機器情報が変更された近傍値テーブルと比較する場合には第２温度パラメータを使用し，運転パターンが変更された近傍値テーブルと比較する場合には第１温度パラメータを使用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６】
請求項４または請求項５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，
前記近傍値作成部では，設計値テーブルの全パラメータの中から無作為に１つのパラメータを抽出し，その抽出したパラメータの内容を変更したテーブルを近傍値テーブルと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。
【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および設備提案システムに関する。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および設備提案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。
【０００４】
そこで，コンピュータを利用して自動的に最適な組み合わせを選択するシステムが提案されている。コンピュータにより自動的にシステムを設計する手法としては，線形計画法を利用した方法，良好なシステムが設計可能な手順（ルール）をプログラムし，そのルールに則したシステムを抽出する方法，あるいは遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法（例えば，特許文献１）がある。
【０００５】
具体的に，特許文献１には，遺伝的アルゴリズムを利用して早期に適切な組み合わせを抽出する方法が提案されている。特許文献１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における各機器の運転パターンを線形計画法で求めている。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。
【０００６】
例えば，発電機（電力源），ボイラ（温熱源），および吸収冷凍機（冷熱源）を備えたコジェネレーションシステムにおいて，機器構成および運転パターンは次のように選択される。
【０００７】
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。次に，その機器構成での最適な運転パターンが，線形計画法に従って選択される。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。すなわち，機器構成を更新する。このような処理を繰り返すことにより，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】
【０００８】
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に記載された探索方法では，運転パターンを線形計画法で求めており，各機器の負荷率と機器の出力特性（排熱量，発電量，燃料消費量等）との関係を１次方程式で定義しなければならない。しかし，各機器の負荷率と各機器の出力特性とは，必ずしも比例関係にあるとは限らない。例えば，一般的なガスエンジンでは，図１４に示すように，高負荷率動作時の燃料消費量の変化量と低負荷率動作時の燃料消費量の変化量とが異なる。つまり，線形計画法を利用した探索方法では，エネルギー計算に誤差が生じる。
【０００９】
また，機器の機種ごとに最適な方程式が異なる。さらに，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，必ずしも最適な方程式を定義できるとは限らない。また，新たな機種が市場に登場した場合に，これまでの方程式を再検討する必要がある。その際，そ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。このことは，あらかじめルールを設定する手法も同様である。
【００１０】
また，機器構成だけではなく，運転パターンを含むデータを遺伝的アルゴリズムで最適化することも考えられる。しかしながら，遺伝的アルゴリズムだけで機器構成と運転パターンとを同時に最適化することは困難である。その理由の１つとして，最適な運転パターンが機器ごとに大きく異なることが挙げられる。例えば，最大出力が５０ｋＷのガスエンジンＡの最適な運転パターンａと，最大出力が１００ｋＷのガスエンジンＢの最適な運転パターンｂとは全く異なっている。つまり，ガスエンジンＡについての最適な運転パターンａがガスエンジンＢでも最適になるということは殆どない。そのため，仮にガスエンジンＡについての優良な遺伝子とガスエンジンＢについての優良な遺伝子とを交叉させたとしても，殆どの場合に解が改悪されてしまう。つまり，良好な遺伝子同士を掛け合わせることで，より最適な遺伝子を発見していくことを前提とする遺伝的アルゴリズムに背反する。従って，解の抽出に膨大な時間がかかる。あるいは，抽出されたとしても不適切な解となってしまうことが多い。
【００１１】
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早期にかつ高精度に抽出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設備提案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】
【００１２】
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，焼き鈍し法を適用し，コンピュータによりコジェネレーションシステムの最適なシステム構成を選択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需要量取得ステップと，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およびその機器の時間帯ごとの運転パターン情報を含む設計値テーブルを作成する設計値作成ステップと，設計値テーブルの内容の一部を変更した近傍値テーブルを作成する近傍値作成ステップと，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器ごとの性能データを記憶するデータ記憶部から機器の性能データを取得し，その機器の性能データとエネルギー需要量とを基に，設計値テーブルの評価値および近傍値テーブルの評価値を算出する評価値算出ステップと，設計値テーブルの評価値と近傍値テーブルの評価値とを比較し，設計値テーブルの評価値よりも近傍値テーブルの評価値の方が良好の場合には，設計値テーブルを更新し，近傍値テーブルの評価値よりも設計値テーブルの評価値の方が良好の場合には，両評価値の差分と近傍値テーブルの受理を決定する温度パラメータとを基に設計値テーブルを更新するか否かを判断する評価値判断ステップと，温度パラメータの値を所定量ずつ小さくする温度パラメータ更新ステップと，温度パラメータの値を基に探索を終了するか否かを判断する終了判定ステップとを含むことを特徴としている。
【００１３】
本発明では，需要量取得ステップとして，コンピュータ（需要量取得部）によって，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それぞれのエネルギー需要量が取得される。エネルギー需要量のデータは，コンピュータに直接入力されることとしてもよいし，外部入力装置やネットワークを介して接続されているコンピュータによって入力されることとしてもよい。そして，設計値作成ステップとして，コンピュータ（設計値作成部）によって，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およびその機器の時間帯ごとの運転パターン情報を含む設計値テーブルが生成される。
【００１４】
なお，「機器情報」とは，各機器の機種や仕様等のことである。また，「運転パターン」とは，その機器の時間帯ごとの負荷情報の集まりであり，例えば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が該当する。
【００１５】
次に，近傍値作成ステップとして，コンピュータ（近傍値作成部）によって，設計値テーブルの内容の一部を変更した近傍値テーブルを作成する。設計値テーブルの内容は，機器情報か運転パターンかのいずれか一方の情報が変更される。
【００１６】
次に，評価値算出ステップとして，コンピュータ（評価値算出部）によって，設計値テーブルのシステム構成における評価値と，近傍値テーブルのシステム構成における評価値とをそれぞれ算出する。具体的には，コジェネレーションシステムを構成する機器の機器ごとの性能データを記憶するデータ記憶部から機器の性能データを取得する。性能データとしては，例えば所定の範囲内の負荷率ごとに記憶された燃料消費量データが該当する。そして，その性能データと利用者によって入力されたエネルギー需要量とを基に評価値を算出する。データ記憶部には，各機器の詳細な性能データを記憶することができる。そのため，関数（ルール）に依存することなく，実際の機器性能を反映した高精度な計算結果が得られる。
【００１７】
その後，評価値判断ステップとして，コンピュータ（評価値判断部）によって，両評価値を比較し，設計値テーブルを更新するか否かを判断する。具体的には，近傍値テーブルの評価値の方が設計値テーブルの評価値よりも良い場合には，近傍値テーブルの内容を設計値テーブルとして更新する。一方，近傍値テーブルの評価値の方が設計値テーブルの評価値よりも悪い場合（つまり，改悪した場合）には，改悪時の受理確率を決定するパラメータ（焼き鈍し法でいう「温度パラメータ」）を基に，近傍値テーブルの受理・不受理を決定する。すなわち，改悪した場合であっても，両評価値の差分と温度パラメータとによって決定する受理確率に従って近傍値テーブルの内容を設計値テーブルとして更新する。温度パラメータは，あらかじめ設定された値であってもよいし，入力パラメータとして利用者がシステムの規模に合わせて設定するようにしてもよい。これにより，局所的な解への落ち込みを回避する。
【００１８】
次に，温度パラメータ更新ステップとして，コンピュータ（温度パラメータ更新部）によって，温度パラメータの値を所定量ずつ小さくする。これにより，改悪したときの更新確率を徐々に狭めていく。温度パラメータの減少量は，あらかじめ設定された値であってもよいし，入力パラメータとして利用者がシステムの規模に合わせて設定するようにしてもよい。
【００１９】
次に，終了判定ステップとして，コンピュータ（終了判定部）によって，探索を終了するか否かを判断する。具体的には，温度パラメータの値が判定値よりも小さいか否かによって判断する。判定値よりも小さければ，探索を終了し，その時点での設計値テーブルの内容を最適解とする。一方，判定値よりも小さくなければ，再度近傍値テーブルを作成し，最適解の探索を繰り返す。温度パラメータの判定値は，あらかじめ設定された値であってもよいし，入力パラメータとして利用者がシステムの規模に合わせて設定するようにしてもよい。
【００２０】
すなわち，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，温度パラメータの判定値，温度パラメータの減少量，および温度パラメータの初期値によって探索回数を決定することができる。言い換えると，温度パラメータの値が判定値よりも小さくなることで必ず解が出力され，さらに探索回数を任意に設定することができる。このことから，早期に解を求めることができる。
【００２１】
また，本発明の温度パラメータには，第１温度パラメータと，第１温度パラメータよりも値が大きい第２温度パラメータとが設定され，評価値判断ステップでは，機器情報が変更された近傍値テーブルと比較する場合には第２温度パラメータを使用し，運転パターンが変更された近傍値テーブルと比較する場合には第１温度パラメータを使用することとするとよりよい。
【００２２】
すなわち，近傍値テーブルを作成する際，機器構成を変更する場合と，運転パターンを変更する場合とでは，評価値の変化量が大きく異なる。具体的には，機器構成を変更した際には評価値が大きく変動するが，運転パターンを変更した際には変動が小さい。そのため，同じ温度パラメータにて改悪の受理確率を規定しては，機器構成の変更が殆ど許容されなくなる。そこで，温度パラメータを別々に設けることで，機器構成の変更をある程度許容する。これにより，より最適な解を抽出することができる。
【００２３】
また，本発明の近傍値作成ステップでは，設計値テーブルの全パラメータの中から無作為に１つのパラメータを抽出し，その抽出したパラメータの内容を変更したテーブルを近傍値テーブルとすることとするとよりよい。
【００２４】
すなわち，全パラメータの中から無作為に抽出することで，機器構成の変数が選択される確率と運転パターンの変数が選択される確率とに差が生じる。その確率差から，一方の概略値を求めつつ他方の最適解を解くことができる。これにより，探索の無駄が少なくなり，より早期に最適解に近づくことができる。また，１つのパラメータのみを変更する。すなわち，最適解は良い解の近くにあることが多い。そのため，複数のパラメータを一度に変更すると，折角良い解を見つけたとしても次のパラメータ変更で全く違う解になってしまい，収束性が著しく悪化する。そのため，１つのパラメータのみを変更することで早期に最適解に近づくことができる。
【発明の効果】
【００２５】
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早期にかつ高精度に抽出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設備提案システムが実現されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
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。本実施の形態は，設備設計支援システムに本発明のコジェネレーションシステムの最適化方法を適用したものである。
【００２７】
本形態の設備設計支援システムは，コジェネレーションシステムが導入される設備のエネルギー需要データを入力し，その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を出力するシステムである。
【００２８】
始めに，本形態の設備設計システムのシステム構成について説明する。設備設計支援システムには，図１に示すようにサーバ計算機３および複数の端末計算機２がネットワーク１を介して接続されている。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には，パソコン，ＰＤＡ等が該当する。また，各端末計算機２では，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データ（電力，温熱，冷熱等）を入力することができる。さらに，サーバ計算機３によって選択された機器構成および運転パターンを画面に出力することができる。一方，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。サーバ計算機３では，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。
【００２９】
例えば，端末計算機２には，エネルギー需要データが入力される。エネルギー需要データとしては，電力，温熱，冷熱の時間帯ごとの予測需要量が入力される。なお，入力される需要データは１時間ごとの需要量に限るものではない。例えば，１分ごとであっても２時間ごとであってもよい。また，エネルギー需要量は，季節によって異なることが予想される。そのため，例えば１ヶ月分の需要量や１年分の需要量を入力してもよい。
【００３０】
また，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ようにしてもよい。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ようにしてもよい。
【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，設計値作成部３１と，評価値算出部３２と，評価値判定部３３と，データベース３４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】
設計値作成部３１は，コジェネレーションシステムの設計情報を有する設計値テーブルを作成する機能を備えている。具体的に，設計値作成部３１にて作成された設計値テーブルには，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，設計値テーブルには，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。なお，最初の設計値テーブルは，無作為に作成される。
【００３３】
具体的に，設計値作成部３１にて作成される設計値テーブルの構成を説明する。設計値テーブルには，機器情報とその機器の運転パターンとが格納される。例えば，図３に示すように，原動機Ｐ1〜Ｐ5と，ボイラＱ1〜Ｑ5と，排熱利用機Ｒ1〜Ｒ5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。この場合，図４に示すように設計値テーブルには，各機器の識別番号ｙnと，その機器の運転パターンｘnTが格納される。各機器の最大設置台数は，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，次のような構成要素に細分化される。すなわち，例えば原動機のデータとして，その原動機の機器情報およびその原動機の運転パターンが格納される。機器情報には，機種ごとに設定された番号が記憶されており，その番号に対応する情報がデータベース３４に記憶されている。また，その原動機の運転パターンの情報として，１時間ごとの負荷率が格納される。そして，Ｔ時間分の負荷率の組み合わせが運転パターンとなる。また，有効な値が格納されていない場合には，無効の原動機と判断される。なお，ボイラおよび排熱利用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，評価値算出部３２は，ユーザが入力するエネルギー需要量とデータベース３４に格納される情報とを基に，各設計値テーブルに格納される情報（機器情報および運転パターン）に応じた評価値を算出する機能を備えている。例えば，エネルギーの消費効率を評価値として出力するための機能として，燃料の使用量を算出する機能と，その燃料の使用量を基にエネルギーの利用効率を算出する機能とを備えている。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。また，コストを評価値として出力するための機能として，イニシャルコストおよび運用コストを算出する機能を備えている。また，環境を評価値として出力するための機能として，設計値テーブル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】
評価値判定部３３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，その値が前回の値より改善しているか否かを判定する機能を備えている。また，改悪されたとしても，その改悪値を受理するか否かを決定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。
【００３８】
また，データベース３４には，各機器の出力特性が詳細に記憶されている。例えば，機器毎に，負荷率の所定の範囲内での燃料消費量が記憶されている。すなわち，燃料消費量と負荷率との実際の関係に沿ったデータが記憶されている。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。
【００３９】
続いて，サーバ計算機３での最適なシステムの選択処理について説明する。本処理では，焼き鈍し法（Simulated Annealing method：以下，「ＳＡ法」とする）を利用し，機器構成と運転パターンとを同時に最適化することを特徴としている。本システムの説明に入る前に，ＳＡ法の一般的な処理手順について，図５のフローチャートを基に説明する。以下の説明では，設計値テーブルをＸとし，評価関数をＦ（Ｘ）とし，改悪値の受理確率を決めるパラメータ（以下，「温度パラメータ」とする）をＴとする。
【００４０】
まず，設計値テーブルＸおよび温度パラメータＴを初期化する（Ｓ１）。設計値テーブルＸの初期値は，経験則から決めた値であってもよいし，乱数であってもよい。温度パラメータの初期化としては，開始温度Ｔｓと終了温度Ｔｆとを設定する。Ｔｓ，ＴｆはＳＡ法の調整パラメータであり，対象となる事例によって異なる。
【００４１】
次に，Ｘ’＝Ｓ（Ｘ）により，設計値テーブルＸの近傍値テーブルＸ’を選択する（Ｓ２）。近傍値テーブルを求める関数Ｓは，対象となる事例によって異なる。例えば，設計値テーブルＸの１つのパラメータを変更するとしてもよいし，複数のパラメータを決められた範囲内で変更するとしてもよい。
【００４２】
次に，Ｙ＝Ｆ（Ｘ），Ｙ’＝Ｆ（Ｘ’）により，ＸおよびＸ’の評価値を求める（Ｓ３）。評価値を求める関数Ｆは，評価対象となる項目によって異なる。次に，評価値Ｙと評価値Ｙ’とを比較し，設計値テーブルＸの更新の有無を判断する（Ｓ４）。すなわち，解が改善した（評価値Ｙ’が評価値Ｙよりも良好な値であった）場合には，近傍値テーブルＸ’を設計値テーブルＸとする。一方，解が改悪した（評価値Ｙが評価値Ｙ’よりも良好な値であった）場合には，その改悪した近傍値テーブルＸ’を受理するか否かを温度パラメータＴを基に判断する。
【００４３】
次に，Ｔ＝Ｃ（Ｔ）により，温度パラメータＴを更新する（Ｓ５）。温度パラメータを更新する関数Ｃは，温度パラメータＴの値を小さくする関数である。すなわち，温度パラメータＴは，評価を行う度に小さくなる。関数Ｃの変化量は，対象となる事例によって異なる。
【００４４】
次に，温度パラメータＴが終了温度Ｔｆより小さいか否かを判断する（Ｓ６）。小さければ処理を終了し，小さくなければＳ２の処理に戻って再び設計値テーブルＸの近傍値テーブルＸ’を選択し，Ｓ３の処理以降を繰り返す。本処理により，最適な設計値テーブルＸが求められる。
【００４５】
続いて，前述のＳＡ法を本形態の設備設計システムに適用した一例を，図６のフローチャートを基に説明する。まず，コジェネレーションシステムの構成機器の識別番号ｙと，その機器の時間毎の負荷率ｘとを乱数によって決定し，設計値テーブルＸの初期値とする（Ｓ１１）。さらに，２種類の温度パラメータＴｘ，Ｔｙを用意し，それぞれ初期温度Ｔｘｓ，Ｔｙｓを設定する（Ｓ１２）。なお，温度パラメータＴｘは，運転パターンが変更されたときの温度パラメータであり，温度パラメータＴｙは，構成機器が変更されたときの温度パラメータである。また，終了温度Ｔｘｆ，Ｔｙｆも設定する。
【００４６】
次に，設計値テーブルＸを構成するパラメータｘ11，ｘ12，ｘ13，・・・，ｘnT，ｙ1，ｙ2，・・，ｙnの中から，乱数により１つのパラメータを選択する（Ｓ２１）。運転パターンを意味するパラメータの１つ“ｘit”が選択された場合には，乱数によりｘ’itを発生させる（Ｓ２２ｘ）。そして，ｘitをｘ’itに置換したものを近傍値テーブルＸ’とする。
【００４７】
次に，設計値テーブルＸの時の評価値Ｙ，および近傍値テーブルＸ’の時の評価値Ｙ’を算出する（Ｓ３１ｘ）。評価値は，設計値テーブルＸ（近傍値テーブルＸ’）の各パラメータ，入力される需要量，およびデータベース３４から取得するデータを基に算出される。
【００４８】
その後，評価値Ｙと評価値Ｙ’との差δ＝Ｙ’−Ｙを算出する（Ｓ４１ｘ）。次に，０〜１の範囲内で乱数ｒを発生させる（Ｓ４２ｘ）。そして，評価値が改善された場合（δ＜０）には，近傍値テーブルＸ’を設計値テーブルＸに更新する（Ｓ４３ｘ）。また，評価値が改悪された（δ≧０）場合には，改悪を受理するか否かの確率を求め，設計値テーブルＸを更新するか否かを判断する。本形態では，次の式（１）を満たすことで設計値テーブルＸを更新する（Ｓ４３ｘ）。
ｒ＜ｅｘｐ（−δ／Ｔｘ）          （１）
なお，上記式（１）を満たさない場合には，設計値テーブルＸを更新しない。Ｓ４３ｘの処理後は，Ｓ５１の処理に移行する。
【００４９】
一方，機器の識別番号を意味するパラメータの１つｙiが選択された場合には，乱数によりｙ’iを発生させる（Ｓ２２ｙ）。そして，ｙiをｙ’iに置換したものを近傍値テーブルＸ’とする。
【００５０】
以下，運転パターンを意味するパラメータが選択された場合と同様に，設計値テーブルＸの時の評価値Ｙおよび近傍値テーブルＸ’の時の評価値Ｙ’を算出し（Ｓ３１ｙ），評価値Ｙと評価値Ｙ’との差δ＝Ｙ’−Ｙを算出する（Ｓ４１ｙ）。さらに，０〜１の範囲内で乱数ｒを発生させる（Ｓ４２ｙ）。そして，評価値が改善された場合（δ＜０），もしくは評価値が改悪されたが受理する場合（ｒ＜ｅｘｐ（−δ／Ｔｙ））であれば近傍値テーブルＸ’を設計値テーブルＸに更新する（Ｓ４３ｙ）。一方，改悪を受理しない場合には，設計値テーブルＸを更新しない。Ｓ４３ｙの処理後は，Ｓ５１の処理に移行する。
【００５１】
次に，各温度パラメータを更新する（Ｓ５１）。具体的には，Ｔｘ＝Ｔｘ／（１＋βｘ・Ｔｘ）に，Ｔｙ＝Ｔｙ／（１＋βｙ・Ｔｙ）に，それぞれ変更する。βｘ，βｙはそれぞれ任意の定数である。すなわち，改悪した際の受理確率を小さくする。本形態では，運転パターンを変更した際の温度パラメータＴｘと，機器を変更した際の温度パラメータＴｙとを別々に有している。これは，運転パターンの一部を変更した場合と，機器を変更した場合とでは，その変化量が大幅に異なるためである。つまり，運転パターンの一部を変更した場合には，評価値の変動が少ない。一方，機器を変更すると，評価値が大きく変動する。そのため，同じ温度パラメータで判断すると，機器の変更が困難になる。そのため，コジェネレーションシステムの最適化には，運転パラメータ用と機器用とで温度パラメータを別々に用意し，それぞれ別に判断することが好適である。
【００５２】
次に，本処理を終了するか否かを判断する（Ｓ６１）。具体的には，温度パラメータＴｘが終了温度Ｔｘｆより小さいか否か，あるいは温度パラメータＴｙが終了温度Ｔｙｆより小さいか否かを判断する。判断対象となる温度パラメータは，運転パターン用の温度パラメータＴｘであっても機器構成用の温度パラメータＴｙであってもどちらでもよい。温度パラメータが終了温度よりも低くなれば，本処理を終了する。一方，まだ温度パラメータが高い場合には，Ｓ２１の処理に戻り，再び近傍値テーブルを作成する。これにより，最適な設計値テーブルＸが求められる。
【００５３】
本処理では，温度パラメータの値によって終了するか否かが決定する。そして，終了までの探索回数は，初期温度，終了温度，および温度パラメータの変化量によって決まる。従って，遺伝的アルゴリズムのように解の収束を待つアルゴリズムと比較して，早期に解が求められる。
【００５４】
また，評価値の算出に必要なデータをデータベース３４から抽出しており，各機器の詳細な性能データを得ることができる。よって，計算精度が高い。また，運転パターンについてのルールを定義する必要がない。そのため，新しい機種への対応が容易であり，また複雑な運転パターンを求めることができる。よって，線形計画法と比較して，より高精度に最適化を図ることができる。
【００５５】
本形態のシステムでは，ＳＡ法を適用することの他にも，その処理手順について次の点に特徴を有する。本形態のシステムでは，近傍値テーブルＸ’を抽出する際に，設計値テーブルＸを構成する全パラメータの中から無作為に１つを抽出し，その値を変更する操作を繰り返す。すなわち，機器構成ｙと運転パターンｘとの関係を考慮しない。この点，機器構成ｙの最適化と運転パターンｘの最適化とを別に行うアルゴリズムとは異なる。
【００５６】
以下，全パラメータの中から無作為に抽出することの利点を説明する。利点を説明するにあたって，次のような数値実験を行った。図７に，本実験で抽出可能な機器の候補を示す。また，端末計算機２にてエネルギー需要量データおよび評価値パラメータを入力する。なお，本試験では，評価値パラメータとして，エネルギーの消費量を選択した。図８は，本実験に使用した想定負荷であり，事務所のような比較的小規模なシステムを想定したエネルギー需要データの入力例を示している。また，最適化方法は，図６のフローチャートに示した通りである。
【００５７】
また，本実験では，最小負荷率の扱いについて，次の（Ａ），（Ｂ）を定義する。
（Ａ）機器情報として，起動時刻ａと停止時刻ｂとを付加し，起動時刻ａから停止時刻ｂまでの間は，負荷率が最小負荷率未満となっても，最小負荷率として計算を行う。起動時刻ａの前，あるいは停止時刻ｂの後は，常に負荷率０（機器停止）として計算を行う。
（Ｂ）最小負荷率未満の場合には，負荷率０として計算を行う。
【００５８】
コジェネレーションシステムの構成機器には，機器ごとに最小負荷率が規定されており，その最小負荷率未満での機器の運転は不可能である。そのため，評価値の算出の際，ある時間の負荷率が最小負荷率未満となった場合には，当該時間の負荷率は０，すなわち機器停止として計算を実行することが好ましい。最小負荷率はデータベース３４に記憶されており，評価値の算出の際に読み出される。
【００５９】
また，本実験では，近傍値の探索方法として，次の（イ），（ロ）を定義する。
（イ）整数変数（機器の種類ｙi，前記（Ａ）の場合の起動時刻ａおよび停止時刻ｂ）の探索と，実数変数（時間ごとの負荷率ｘit）の探索とを交互に実施する。
（ロ）全パラメータを区別せずに探索を実施する。
【００６０】
そして，次の３つのケースについて，それぞれ最適な設計値テーブルＸを求めた。
ケース１：（Ａ）且つ（ロ）
ケース２：（Ｂ）且つ（ロ）
ケース３：（Ａ）且つ（イ）
【００６１】
各ケースとも２０回の試行を行った。そのときの最良値および平均値の結果を表１に示す。表１中の最良値，平均値は，１日のトータルエネルギー投入量［ｋＪ／日］／３６００［秒／時間］／２４［時間／日］を意味している。また，図９にケース１の最良結果の運転パターンを示す。図１０にケース２の最良結果の運転パターンを示す。図１１にケース３の最良結果の運転パターンを示す。
【表１】
2007270659.tif 000003
【００６２】
本実験により，次の２点がわかった。１点目は，ケース１とケース２との比較により，最小負荷率の処理は，（Ａ）よりも（Ｂ）の方が良好な結果が得られる。２点目は，ケース１とケース３との比較により，整数変数と実数変数とを交互に最適化する方法（イ）よりも，全変数を区別しない方法（ロ）の方が良好な結果が得られる。すなわち，起動時間および停止時間を設定せず，最小負荷率未満になれば負荷率０（機器停止）として計算を行う（１点目）。また，機器構成と運転パターンとを区別せず，全パラメータから無作為に１つ抽出して変更する（２点目）。この２点を採用することで最良の結果が得られることがわかった。
【００６３】
今回の実験で，整数変数と実数変数とを交互に最適化する方法で良好な結果が得られなかった理由は，次の通りと考えられる。すなわち，コジェネレーションシステムの最適化問題では，整数変数（機器構成）と，実数変数（運転パターン）とを最適化する必要がある。この問題は，ｘを実数変数，ｙを整数変数，ｆ（ｘ，ｙ）を評価値とすると，ｆ（ｘ，ｙ）が最小となるｘ，ｙの組み合わせを求めることとなる。この問題は，さらに次のように表現できる。すなわち，最適な整数変数ｙを求めること（最適化１）と，その最適な整数変数ｙでの最適な実数変数ｘを求めること（最適化２）である。
【００６４】
整数変数ｙを最適化するには，整数変数ｙの値を変更する毎に最適化２の問題を解くことになる。しかし，最適化２を厳密に解いても，その最適解はある特定の整数変数ｙに対する値であり，整数変数ｙが最適解に近くない限り，最適化２の最適解は意味をなさない。そのため，整数変数ｙと実数変数ｘとを交互に最適化すると，実数変数ｘの最適化のための計算は，殆どが無駄になる。
【００６５】
一方，無作為に変更すると，整数変数ｙと実数変数ｘとのパラメータ数の違いによって，変更される確率に差が生じる。具体的に，本実験では，整数変数ｙのパラメータ数は，１５個（原動機５，ボイラ５，排熱利用機５）であり，実数パラメータ数は，１５×２４×ｄ個（ｄは日数，本実験では９）である。そのため，変数の種類を区別せず，無作為にパラメータを選択すると，次の式（２）となることが言える。
整数変数ｙの変更頻度：実数変数ｘの変更頻度＝１５：１５×２４×ｄ    （２）
【００６６】
無作為にパラメータを選択するでは，この確率差から，最適化２の概略値を求めながら，最適化１を解くことになる。そのため，整数変数ｙと実数変数ｘとを交互に最適化する場合と比較して，探索の無駄が少なくなり，より早期に最適解に近づくことができる。
【００６７】
続いて，本形態の設備設計システムにて最適なシステム構成（機器構成および運転パターン）を求めたシミュレーション結果について説明する。本シミュレーションでは，選択可能な原動機および排熱利用機器のデータがあらかじめデータベース３４に記憶されている。そして，端末計算機２にてエネルギー需要量データおよび評価値パラメータを入力した。
【００６８】
具体的に，本シミュレーションでは，先の実験で使用した機器データ（図７）およびエネルギー需要データ（図８）を利用した。また，評価値パラメータとして，エネルギーの消費量を選択した。また，ＳＡの温度パラメータとして，初期温度Ｔｘｓ＝１００，Ｔｙｓ＝１００００，終了温度Ｔｘｆ＝０．０１，Ｔｙｆ＝１００とし，５万回で探索が終了するようにβｘ，βｙを設定した。
【００６９】
図１２に本シミュレーションによる探索の様子を示す。図１２に示したグラフでは，縦軸が評価値を示し，横軸が試行回数を示す。また，図１２中の破線は，コジェネレーションシステムを採用しないときのエネルギー消費量を示す。また，図１３に本シミュレーションにより探索された最良結果の運転パターンを示す。
【００７０】
図１２に示したように，探索初期の段階（試行回数０〜５００）では，温度パラメータの値が大きいために幾度か改悪を受理していることがわかる。これにより，局所的な適値から抜け出していることがわかる。さらに，試行回数が大きくなるにつれ，改悪されることがなくなり，徐々に収束することがわかる。さらに，５万回の試行が終了することで，必ず解が出力される。なお，同様のデータを基に遺伝的アルゴリズムを利用して最適値を求めようとした場合，交叉が有効に機能せず，最適な設計値テーブルが見出せない（何度繰り返し計算を行っても解が収束しない）。これを回避するためには，本最適化問題に特化した改良が必要となる。
【００７１】
また，図１３に示したように，エネルギー需要に合わせて複雑な運転パターンを探索することができたことがわかる。なお，同様のデータを基に線形計画法を利用して最適値を求めようとした場合，機器の特性を１次関数で定義する必要があり，エネルギー計算において近似誤差が生じる。
【００７２】
以上詳細に説明したように本形態の設備設計システムによれば，ＳＡ法を適用してコジェネレーション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の最適な組み合わせを抽出することとしている。ＳＡ法では，温度パラメータの値が判定値よりも小さくなることで解が必ず出力される。さらに，探索回数を任意に設定することができることから遺伝的アルゴリズムを適用する場合と比較して早期に解を求めることができる。また，本形態の設備設計システムでは，データベース３４に記憶されたデータと，利用者によって入力されたエネルギー需要量とを基に評価値を算出する。このデータベース３４には，各機器の詳細な性能データが記憶されており，実際の機器性能を反映した高精度な計算結果が得られる。また，新たな機種が市場に登場した場合であっても，その機種の情報をデータベース３４に追加することのみで対応することができる。よって，線形計画法を適用する場合と比較して高精度でかつ汎用性が高い。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早期にかつ高精度に抽出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設備提案システムが実現している。
【００７３】
また，本形態の設備設計システムによれば，機器情報を変更した場合と，運転パターンを変更した場合とで異なる温度パラメータを使用することとしている。これにより，評価値の変化が大きい機器構成の変更も受理することができる。これにより，より最適な解を抽出することができる。
【００７４】
また，本形態の設備設計システムによれば，近傍値テーブルを作成する際，設計値テーブルの全パラメータの中から無作為に抽出することとしている。そのため，機器構成の変数が選択される確率と運転パターンの変数が選択される確率とに差が生じ，その確率差から，機器構成の概略構成を求めつつ運転パターンの最適解を解くことができる。これにより，探索の無駄が少なくなり，より早期に最適解に近づくことができる。また，１つのパラメータのみを変更することとしている。すなわち，最適解は既に発見されている優良解の近くにあることが多い。そのため，複数のパラメータを一度に変更すると，折角良い解を見つけたとしても次のパラメータ変更で全く違う解になってしまい，収束性が著しく悪化する。そのため，１つのパラメータのみを変更することで早期に最適解に近づくことができる。
【００７５】
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。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】実施の形態に係る設備設計支援システムの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】実施の形態の設備設計支援システムにかかる設計値テーブルの構成を示す概略図である。
【図５】ＳＡ法の一般的な処理手順を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態に係る設備設計支援システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図７】コジェネレーションシステムの候補機器の一例を示すグラフである。
【図８】コジェネレーションシステムのエネルギー需要の一例を示すグラフである。
【図９】ケース１の最良結果の運転パターンを示すグラフである。
【図１０】ケース２の最良結果の運転パターンを示すグラフである。
【図１１】ケース３の最良結果の運転パターンを示すグラフである。
【図１２】シミュレーションの探索の様子を示すグラフである。
【図１３】シミュレーションで探索された最良結果の運転パターンを示すグラフである。
【図１４】ガスエンジンの燃料消費量と負荷率との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【００７７】
２      端末計算機
３      サーバ計算機
３１    設計値作成部
３２    評価値算出部
３３    評価値判定部
３４    データベース
【図１】
2007270659.tif 000004
【図２】
2007270659.tif 000005
【図３】
2007270659.tif 000006
【図４】
2007270659.tif 000007
【図５】
2007270659.tif 000008
【図６】
2007270659.tif 000009
【図７】
2007270659.tif 000010
【図８】
2007270659.tif 000011
【図９】
2007270659.tif 000012
【図１０】
2007270659.tif 000013
【図１１】
2007270659.tif 000014
【図１２】
2007270659.tif 000015
【図１３】
2007270659.tif 000016
【図１４】
2007270659.tif 000017