(57)【要約】【解決手段】  気象条件と設備でのエネルギー需要との関係を示す需要予測モデルと、将来の所定の時間帯における気象条件を示す気象予報データと、に基づいて、当該時間帯における設備での需要予測値を算出する需要予測部と、燃料投入量と複数形態に係るエネルギーごとの発生量との関係を示す入出力特性モデルと、将来の所定の時間帯に予定される燃料投入量と、に基づいて、当該時間帯における複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を算出する出力予測部と、将来の所定の時間帯においてコジェネレーション・システムのそれぞれについての複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を任意に組み合わせた合計値のうち、当該時間帯における需要予測値を満足し、かつ、コジェネレーション・システムのための燃料コストの合計額が最小となる合計値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する計画部と、を備える。【選択図】図２
2017028816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数台のコジェネレーション・システムと、前記複数台のコジェネレーション・システムから発生するエネルギーを利用する負荷と、を含む設備における運転計画を作成する計画策定装置であって、
気象条件と前記設備での複数形態に係るエネルギーの需要との関係を示す需要予測モデルと、将来の所定の時間帯における気象条件を示す気象予報データと、に基づいて、当該時間帯における前記設備での前記複数形態に係るエネルギーごとの需要予測値を算出する需要予測部と、
前記複数台のコジェネレーション・システムごとに、燃料投入量と前記複数形態に係るエネルギーごとの発生量との関係を示す入出力特性モデルと、前記将来の所定の時間帯に予定される燃料投入量と、に基づいて、当該時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を算出する出力予測部と、
前記将来の所定の時間帯において前記コジェネレーション・システムのそれぞれについての前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を任意に組み合わせた合計値のうち、当該時間帯における対応するエネルギー形態に対する前記需要予測値を満足し、かつ、前記複数台のコジェネレーション・システムのための燃料コストの合計額が最小となる前記合計値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する計画部と、
を備えることを特徴とする計画策定装置。
【請求項２】
過去の所定の時間帯における前記設備での前記複数形態に係るエネルギーの需要実績を示す需要実績データと、当該時間帯における気象条件を示す気象データと、に基づいて、前記需要予測モデルを作成する需要予測モデル作成部
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の計画策定装置。
【請求項３】
前記需要予測モデル作成部は、前記過去の所定の時間帯の属する日の属性データに基づいて、前記需要予測モデルを作成し、
前記需要予測部は、前記将来の所定の時間帯の属する日の属性データに基づいて、当該時間帯における前記需要予測値を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の計画策定装置。
【請求項４】
前記複数台のコジェネレーション・システムごとに、燃料の投入実績を示す投入実績データと、前記複数形態に係るエネルギーごとの出力実績を示す出力実績データと、に基づいて、前記入出力特性モデルを作成する入出力特性モデル作成部
を更に備えることを特徴とする請求項１−３のいずれか１項に記載の計画策定装置。
【請求項５】
前記入出力特性モデル作成部は、前記複数台のコジェネレーション・システムごとに、燃料投入量の変化に対して前記複数形態に係るエネルギーごとの発生量の変化が遅延して現れる反応遅れ時間に基づいて、前記入出力特性モデルを作成する
ことを特徴とする請求項４に記載の計画策定装置。
【請求項６】
前記出力予測部は、前記複数台のコジェネレーション・システムごとに、前記反応遅れ時間に基づいて、前記将来の時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の計画策定装置。
【請求項７】
複数台のコジェネレーション・システムと、前記複数台のコジェネレーション・システムから発生するエネルギーを利用する負荷と、を含む設備における運転計画を作成する計画策定方法であって、
気象条件と前記設備での複数形態に係るエネルギーの需要との関係を示す需要予測モデルと、将来の所定の時間帯における気象条件を示す気象予報データと、に基づいて、当該時間帯における前記設備での前記複数形態に係るエネルギーごとの需要予測値を算出し、
前記複数台のコジェネレーション・システムごとに、燃料投入量と前記複数形態に係るエネルギーごとの発生量との関係を示す入出力特性モデルと、前記将来の所定の時間帯に予定される燃料投入量と、に基づいて、当該時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を算出し、
前記将来の所定の時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を前記複数台のコジェネレーション・システムに亘って合計した値のうち、当該時間帯における対応するエネルギー形態に対する前記需要予測値を満足し、かつ、燃料コストの合計金額が最小となる前記値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する、
ことを特徴とする計画策定方法。
【請求項８】
複数台のコジェネレーション・システムと、前記複数台のコジェネレーション・システムから発生するエネルギーを利用する負荷と、を含む設備における運転計画を作成する計画策定装置に対して、
気象条件と前記設備での複数形態に係るエネルギーの需要との関係を示す需要予測モデルと、将来の所定の時間帯における気象条件を示す気象予報データと、に基づいて、当該時間帯における前記設備での前記複数形態に係るエネルギーごとの需要予測値を算出する第１機能と、
前記複数台のコジェネレーション・システムごとに、燃料投入量と前記複数形態に係るエネルギーごとの発生量との関係を示す入出力特性モデルと、前記将来の所定の時間帯に予定される燃料投入量と、に基づいて、当該時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を算出する第２機能と、
前記将来の所定の時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を前記複数台のコジェネレーション・システムに亘って合計した値のうち、当該時間帯における対応するエネルギー形態に対する前記需要予測値を満足し、かつ、燃料コストの合計金額が最小となる前記値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する第３機能と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コジェネレーション・システムと負荷とを含む設備の運転計画を策定する計画策定装置、計画策定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、気象条件、曜日や平日・休日の区別、プラントの操業状態、プラント構成機器の運転パターン等の入力因子の実績値と、各種負荷の実績値とを用いた学習によってニューラルネットワークを構築し、学習済みのニューラルネットワークに、予測対象日の気象条件を予報値により他の入力因子とともに入力し、目的とするプラント負荷を予測する方法が知られている（例えば特許文献１を参照）。また、特許文献１には、プラント構成機器の非線形な入出力特性や複雑な運転パターンを考慮したうえで、プラント全体の挙動を模擬し、各構成機器の定常的な入出力状態を出力するようにした定常プラントシミュレータが開示されている。また、特許文献１には、プラントの最適運用を非線形混合整数計画問題として定式化し、定常プラントシミュレータの出力を用いて、プラントの非線形特性及び運転パターンの変更等を考慮した上で、大域最適解に近い解を最適化手法を利用して求めることによりプラント構成機器の起動・停止状態及び燃料注入量を決定するようにしたプラントの最適運用方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−８４８０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１では、プラントの最適運用を非線形混合整数計画問題として定式化しているが、非線形混合整数計画問題は最適化問題の中でも最も求解が困難とされ、また、求解アルゴリズムは複雑である。
【０００５】
そこで、本発明は、複数のコジェネレーション・システムを持つビル等の設備に対し、各種エネルギーの計測を行うだけで、個々のコジェネレーション・システムの具体的な特性を入力することなく、簡便に、省エネルギーに適う運転計画を策定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための手段の一つは、複数台のコジェネレーション・システムと、前記複数台のコジェネレーション・システムから発生するエネルギーを利用する負荷と、を含む設備における運転計画を作成する計画策定装置であって、気象条件と前記設備での複数形態に係るエネルギーの需要との関係を示す需要予測モデルと、将来の所定の時間帯における気象条件を示す気象予報データと、に基づいて、当該時間帯における前記設備での前記複数形態に係るエネルギーごとの需要予測値を算出する需要予測部と、前記複数台のコジェネレーション・システムごとに、燃料投入量と前記複数形態に係るエネルギーごとの発生量との関係を示す入出力特性モデルと、前記将来の所定の時間帯に予定される燃料投入量と、に基づいて、当該時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を算出する出力予測部と、前記将来の所定の時間帯における前記複数形態に係るエネルギーごとの出力予測値を前記複数台のコジェネレーション・システムに亘って合計した値のうち、当該時間帯における対応するエネルギー形態に対する前記需要予測値を満足し、かつ、前記複数台のコジェネレーション・システムのための燃料コストの合計額が最小となる前記値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する計画部と、を備える。
【０００７】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄の記載、及び図面の記載等により明らかにされる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、複数のコジェネレーション・システムを持つ設備に対し、各種エネルギーの計測を行うだけで、個々のコジェネレーション・システムの具体的な特性を入力することなく、簡便に、省エネルギーに適う運転計画を策定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態において運転計画の対象となる設備の一例を示す概略図である。
【図２】本実施形態における計画策定装置の機能を示すブロック図である。
【図３】本実施形態におけるエネルギー需要実績の一例を示す図である。
【図４】本実施形態における燃料の投入量とエネルギー出力実績との関係の一例を示す図である。
【図５】本実施形態におけるエネルギー需要予測結果の一例を示す図ある。
【図６】本実施形態における個々のコジェネレーション・システムの入出力特性モデルにおいて、入力値を変化させた場合に出力値が変化する様子の一例を示す概念図である。
【図７】本実施形態におけるコジェネレーション・システムの入出力特性モデルに対する入力と出力の一例を示す図である。
【図８】本実施形態において個々のコジェネレーション・システムの入出力関係をコンピュータに学習させる際の反応遅れ時間の取扱いの一例を示す図である。
【図９】本実施形態における運転計画を策定する手順の概要を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態において施設全体のエネルギー需要モデルを作成する手順を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態においてコジェネレーション・システムの入出力特性モデルを作成する手順を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態においてエネルギー需要予測と個々のコジェネレーション・システムの入出力特性に基づいて運転計画を策定する手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。
【００１１】
＝＝＝計画策定装置の適用設備＝＝＝  
図１を参照して、本実施形態における計画策定装置が典型的に用いられる設備の一例を説明する。図１は、運転計画の対象となる設備の一例を示す概略図である。
【００１２】
設備２０は、図１に示されるように、複数台のコジェネレーション・システム３１−３３と、これらコジェネレーション・システムから発生するエネルギーを利用するエネルギー利用装置（負荷）３４と、を含む。設備２０は、例えばビルや工場である。また、コジェネレーション・システム３１−３３は、例えば、内燃機関、蒸気ボイラーと蒸気タービンとの組合せ、ガスタービンと蒸気タービンとの組合せである。本実施形態において、コジェネレーション・システム３１−３３のそれぞれから出力される複数形態のエネルギーは、電力と蒸気であるが、例えば電力と温水や、電力と蒸気と温水でもよい。また、エネルギー利用装置３４は、例えば電力負荷、蒸気タービン、蒸気暖房装置、食品製造機械、温水利用給湯器であり、複数のこのような機器を代表して表している。
【００１３】
そして、計画策定装置１０は、コジェネレーション・システム３１−３３ごとの運転計画を策定し、策定した運転計画を運転制御装置３０に提供する装置である。運転制御装置３０は、運転策定装置１０から提供された運転計画に基づいて、コジェネレーション・システム３１−３３に対して運転指示を与える。
【００１４】
＝＝＝計画策定装置＝＝＝  
図２−図８を参照して、計画策定装置１０を説明する。図２は、計画策定装置の機能を示すブロック図である。図３は、エネルギー需要実績の一例を示す。図４は、燃料の投入量とエネルギー出力実績との関係の一例を示す。図５は、エネルギー需要予測結果の一例を示す。図６は、個々のコジェネレーション・システムの入出力特性を示すモデルに対して、入力値を変化させた場合に出力値が変化する様子の一例を示す概念図である。図７は、あるコジェネレーション・システムの入出力特性モデルに対する入力と出力の一例を示す。図８は、個々のコジェネレーション・システムの入出力関係をコンピュータに学習させる際の反応遅れ時間の取扱いの一例を示す。
【００１５】
計画策定装置１０は、図２に示されるように、需要予測モデル作成部１１、入出力特性モデル作成部１２、需要予測部１３、出力予測部１４、及び計画部１５を有している。後述する需要予測モデル作成部１１、入出力特性モデル作成部１２、需要予測部１３、出力予測部１４、及び計画部１５の各機能は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭを有するコンピュータ上で実行されるプログラムによって実現される。
【００１６】
＜需要予測モデル作成部＞  
需要予測モデル作成部１１は、気象条件と、日付の属性と、設備２０での電力及び蒸気の需要と、の関係を示す需要予測モデルを作成する。ここで、気象条件は、例えば、設備２０の設置場所における気温（最高気温、最低気温を含む）、湿度、風速、天気（晴れ、曇り、雨、雪など）であり、本実施形態では気温が用いられる。日付の属性は、例えば曜日、平日か休日か祝祭日か、工場の操業日か停止日か、である。また、電力及び蒸気は、複数形態に係るエネルギーの一例である。
【００１７】
具体的には、需要予測モデル作成部１１は、過去の所定の時間帯における設備２０での電力及び蒸気の需要実績を示す需要実績データと、当該過去の所定の時間帯の属する日の属性データと、当該時間帯における気象条件を示す気象データと、に基づいて、需要予測モデルを作成する。本実施形態において、需要実績データ、日の属性データ、気象データは、図３に示すように１時間ごとに与えられている。また、需要実績データは、例えば、設備２０に設置された電力量計（図示せず）や、個々のコジェネレーション・システム３１−３３の蒸気出口に設けられた流量計（図示せず）の測定データある。気象データとしては、例えば気象庁サーバから提供されるデータが用いられてもよい。なお、需要予測モデル作成部１１は、その他の要因情報として、例えば工場における該当日の生産数量に基づいて需要予測モデルを作成してもよい。
【００１８】
需要予測モデル作成部１１が需要予測モデルを作成する手法に限定はなく、例えば、ニューラルネットワークに学習させてモデル化してもよいし、重回帰分析などの多変量解析が用いられてもよい。重回帰分析が用いられる場合、例えば、単位時間ごとのエネルギーの需要実績を目的変数とし、該当する時間帯における気象条件（気温など）や日付属性などを説明変数として、需要予測モデルが作成されてもよい。
【００１９】
＜入出力特性モデル作成部＞  
入出力特性モデル作成部１２は、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、燃料投入量（入力）と電力及び蒸気の発生量（出力）との関係を示す出力特性モデルを作成する。ここで、燃料投入量は、単位時間（例えば３０分や１時間）に当該コジェネレーション・システムに投入される燃料の量である。燃料の種類は、例えばガソリン、軽油、天然ガス、石炭などである。また、電力及び蒸気の発生量は、単位時間（例えば３０分や１時間）に当該コジェネレーション・システムから発生すると予測される電力及び蒸気の量である。
【００２０】
具体的には、入出力特性モデル作成部１２は、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、燃料の投入実績を示す投入実績データと、電力及び蒸気の出力実績を示す出力実績データと、に基づいて、入出力特性モデルを作成する。図４に、投入実績データと出力実績データの一例が示される。図４には、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、過去の１時間ごとの燃料投入量と、それに対応する電力及び蒸気の量と、が示されている。
【００２１】
入出力特性モデル作成部１２は、このような投入実績データと出力実績データとを、ニューラルネットワークに学習させたり、重回帰分析などの多変量解析によって分析したりすることで、入出力特性モデルを作成する。ここで、投入実績データは、例えば個々のコジェネレーション・システム３１−３３の燃料投入口に設けられた流量計の測定データである。また、出力実績データは、例えば、個々のコジェネレーション・システム３１−３３に取り付けられた電力量計（図示せず）と、個々のコジェネレーション・システム３１−３３の蒸気出口に設けられた流量計（図示せず）と、の測定データである。
【００２２】
もっとも、現実のコジェネレーション・システムでは、図８（ａ）に示されるように、投入される燃料の量の変化に対して、発生する電力及び蒸気の量の変化は遅れる。このような出力の時間的遅れを反応遅れ時間Ｔと言うと、反応遅れ時間Ｔは、コジェネレーション・システムに応じて数分から数十分であると言われている。そこで、作業者は、予めコジェネレーション・システムごとに反応遅れ時間Ｔを計測する等して、外部インターフェイス（図示せず）を介して入出力特性モデル作成部１２に記録しておく。
【００２３】
入出力特性モデル作成部１２は、記録されている反応遅れ時間Ｔに応じて、電力及び蒸気の発生量を測定するタイミングを、燃料の投入量を測定するタイミングに対して遅らせる。このように測定のタイミングを遅らせることで、図８（ｂ）に示されるように、入力の変化に対して瞬時に出力の変化が生じるものとして学習や解析を行うことができ、したがって、モデル作成にあたって予測精度を損なうことはない。なお、かかる取扱いに伴い、出力予測部１４は、後述するように、入力の変化に対して出力の変化を反応遅れ時間Ｔだけ遅らせる処理を行うことになる（図８（ｃ）参照）。
【００２４】
＜需要予測部＞  
需要予測部１３は、需要予測モデルと気象予報データと日付データに基づいて、需要予測値を算出する。ここで、需要予測モデルは、上述した需要予測モデル作成部１１で作成されたモデルである。気象予報データは、将来の所定の時間帯（例えば３０分、１時間）における気象条件を示すデータであり、例えば、気象庁の気象予報データベースから取得される。日付データは、日付の属性を示すデータであり、例えば、該当日の曜日、平日か休日か祝祭日か、工場の操業日か停止日か、を示す。そして、需要予測値は、需要予測モデルによって算出された、将来の所定の時間帯における設備２０での電力及び蒸気の需要予測値である。これら諸データの一例を図５に示す。なお、需要予測値は、後述する計画部１５において利用される。
【００２５】
＜出力予測部＞  
出力予測部１４は、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、入出力特性モデルと燃料投入量とに基づいて出力予測値を算出する。ここで、入出力特性モデルは、上述した入出力特性モデル作成部１２で作成されたモデルである。燃料投入量は、将来の所定の時間帯に投入されることを予定される燃料の量である。そして、出力予測値は、入手通緑予測モデルによって算出された、将来の所定の時間帯における電力及び蒸気の出力予測値である。
【００２６】
具体的には、出力予測部１４は、図６に示されるように、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、異なる入力値を入出力特性モデルに与え、対応する電力及び蒸気の出力値を記録しておく。なお、図６において「入力１、出力１」、「入力２、出力２」、「入力３、出力３」はそれぞれコジェネレーション・システム３１−３３の入力及び出力に対応している。
【００２７】
出力予測部１４は、上述したように、出力予測値を算出するにあたってコジェネレーション・システム３１−３３ごとの反応遅れ時間Ｔを考慮する。つまり、出力予測部１４は、図８（ｃ）に示されるように、燃料投入量の変化に対する出力の変化を反応遅れ時間Ｔだけ遅せることとする。
【００２８】
図７に、出力予測部１４で作成された入出力特性モデルごとに、入力値と、モデルによって算出された出力値と、の一例を示す。このような入力値と出力値との組合せは、後述する計画部において利用される。
【００２９】
＜計画部＞  
計画部１５は、将来の所定の時間帯におけるコジェネレーション・システム３１−３３の運転計画を決定する。具体的には、計画部１５は、将来の所定の時間帯において各コジェネレーション・システム３１−３３についての電力及び蒸気の出力予測値を任意に組み合わせた合計値のうち、当該時間帯における対応する電力及び蒸気に対する需要予測値を満足し、かつ、コジェネレーション・システム３１−３３のための燃料コストの合計額が最小となる合計値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する。
【００３０】
例えば、図７のように、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、複数の入力値と複数組の出力値とが示されている。このようなコジェネレーション・システム３１−３３ごとの入力値の組合せは、コジェネレーション・システム３１−３３全体の運転計画の一例を示している。そして、このような入力値の組合せに対応する出力値の組合せは、該当する時間帯にコジェネレーション・システム３１−３３のそれぞれから出力される電力及び蒸気の総量、つまり、施設２０のエネルギー発生装置全体から出力されるエネルギーの総量を示している。
【００３１】
そこで、計画部１５は、エネルギー形態（電力及び蒸気）ごとに、コジェネレーション・システム３１−３３ごとの出力値を組み合わせた合計値（出力合計値という）を、該当する時間帯における需要予測値と比較する。そして、計画部１５は、需要予測値以上となる出力合計値に対応する入力値の組合せを、当該時間帯における運転計画の候補の１つとする。計画部１５は、このような作業を任意の入力値の組合せについて繰り返し行い、運転計画の候補を抽出する。
【００３２】
需要予測値以上となる出力合計値が存在しない場合、つまり、設備２０内のエネルギー発生装置では設備２０におけるエネルギー需要を賄うことができないと見込まれるときには、計画部１５は、入力値の全ての組合せを運転計画の候補とすることとする。そのうえで、入力値の組合せのそれぞれについて、不足するエネルギー（電力及び蒸気）を外部のエネルギー源（電力系統等）から賄うものとして後述の燃料コストを計算する。その場合、外部から賄うエネルギーの調達コスト（例えば、購入する電力の量×電力料金）が、後述する燃料コストに加算される。
【００３３】
次いで、計画部１５は、運転計画の候補の中から、燃料コストが最小となる入力値の組を運転計画として採択する。ここで、燃料コストは、例えば「投入される燃料の量（例えば体積）×単位量あたりの費用」で算出される。かかる単位量あたりの費用は、購入費用だけでもよいし、更に、燃料の輸送費用や保管・管理費用まで含んでもよい。
【００３４】
なお、計画部１５の動作は、メタヒューリスティック法を用いて行われてもよい。メタヒューリスティック法は、現在の状態から次の状態へ変化させて、当該次の状態の評価点が目標により近い状態となるように探索するアルゴリズムである。本実施形態では、メタヒューリスティック予測は、図８に示されるように、ある時間帯における任意のコジェネレーション・システム３１−３３の入力値を変化させ、変化させた入力値に対する出力予測部１４の算出結果が、上述した需要及び燃料コストの条件を満足するように、探索を進めることとなる。メタヒューリスティック法のアルゴリズムとしては、例えば遺伝的アルゴリズム、焼きなまし法、タブー探索、蟻コロニー最適法などが知られている。
【００３５】
計画部１５は、このようにして将来の所定の時間帯ごとの運転計画を決定し、運転制御装置３０に出力する。
【００３６】
＝＝＝計画策定の手順＝＝＝  
図９−図１２を参照して、設備２０に設置されたコジェネレーション・システム３１−３３の運転計画を策定する手順を説明する。図９は、運転計画の策定手順の概要を示すフローチャートである。図１０−図１２は、図９のステップＳ１−Ｓ３に対応する手順をそれぞれ詳細に示すフローチャートである。
【００３７】
本実施形態における運転計画の主たる策定手順は、図９に示されるように、まず、ステップＳ１において、ビルなどの設備２０全体におけるエネルギー（例えば電力及び蒸気）の需要をモデル化する。また、ステップＳ２において、設備２０内のコジェネレーション・システム３１−３３のそれぞれについて入出力特性をモデル化する。次いで、ステップＳ３において、ステップＳ１で作成された需要予測モデルと、ステップＳ２で作成された入出力特性モデルと、を用いて、コジェネレーション・システム３１−３３の運転計画を策定する。
【００３８】
これらステップＳ１−Ｓ３を具体的に述べる。図１０を参照してステップＳ１を詳細に説明すると、まず、ステップＳ１１において、設備２０全体のエネルギー使用量（需要実績）を計測する。需要実績の計測は、上述したとおり所定の時間帯（例えば１時間）ごとに行われる。また、ステップＳ１２において、需要実績の計測が行われた時間帯における設備２０の所在地の気象条件（気温等）や、その時間帯が属する日付の属性（平日、休日など）を取得する。そして、ステップＳ１３において、ステップＳ１１で得られた需要実績と、ステップＳ１２で得られた気象条件や日付の属性等と、の関係について、ニューラルネットワークによる学習や多変量解析を行い、需要予測モデルを作成する。
【００３９】
次いでステップＳ２を詳細に説明すると、まず、ステップＳ２１において、コジェネレーション・システム３１−３３のそれぞれにつき、所定の時間帯（例えば１時間）ごとに燃料の投入量とエネルギー（電気及び蒸気）の発生量とを計測する。そして、ステップＳ２２において、コジェネレーション・システム３１−３３のそれぞれにつき、ステップＳ２１において計測された燃料投入量とエネルギー発生量との関係について、ニューラルネットワークによる学習や多変量解析を行い、入出力特性モデルを作成する。
【００４０】
そして、ステップＳ３では、まず、ステップＳ３１において、ステップＳ１２で作成された需要予測モデルに所定の入力（気象予報値、日付属性など）を与え、需要予測値を算出する。また、ステップＳ３２において、コジェネレーション・システム３１−３３のそれぞれにつき、ステップＳ２２で作成された入出力モデルに、予定された燃料投入量を与え、エネルギー発生量の予測値を算出する。そして、ステップＳ３３において、ステップＳ３２で求めたコジェネレーション・システム３１−３３ごとの予測値を組み合わせた合計値のうち、当該時間帯におけるエネルギー需要予測値を満足し、かつ、コジェネレーション・システム３１−３３のための燃料コストの合計額が最小となる合計値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する。
【００４１】
このようにしてコジェネレーション・システム３１−３３の運転計画を策定することで、コジェネレーション・システム３１−３３の具体的な特性を把握することなく、省エネルギーかつ低コストとなるコジェネレーション・システムの運用計画を策定することができる。また、上述した運転計画に基づいてコジェネレーション・システム３１−３３の運転を制御することで、コジェネレーション・システム３１−３３の具体的な特性を把握することなく、省エネルギーかつ低コストとなるコジェネレーション・システムの運転制御が可能となる。
【００４２】
前述したとおり、計画策定装置１０は、複数台のコジェネレーション・システム３１−３３と、これらコジェネレーション・システムから発生する電力及び蒸気を利用する負荷３４と、を含む設備２０における運転計画を作成する装置であって、気象条件と設備２０での電力及び蒸気の需要との関係を示す需要予測モデルと、将来の所定の時間帯における気象条件を示す気象予報データと、に基づいて、当該時間帯における設備２０での電力及び蒸気ごとの需要予測値を算出する需要予測部１１を備えている。また、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、燃料投入量と電力及び蒸気ごとの発生量との関係を示す入出力特性モデルと、将来の所定の時間帯に予定される燃料投入量と、に基づいて、当該時間帯における電力及び蒸気ごとの出力予測値を算出する出力予測部１４を備えている。また、将来の所定の時間帯においてコジェネレーション・システム３１−３３のそれぞれについての電力及び蒸気ごとの出力予測値を任意に組み合わせた合計値のうち、当該時間帯における電力及び蒸気に対する需要予測値を満足し、かつ、コジェネレーション・システム３１−３３のための燃料コストの合計額が最小となる合計値に対応する燃料投入量の組合せを、当該時間帯における運転計画として選択する計画部１５を備えている。
【００４３】
かかる実施形態によれば、コジェネレーション・システム３１−３３の具体的な特性を把握することなく、省エネルギーかつ低コストとなるコジェネレーション・システムの運用計画を策定することができる。なお、かかる実施形態で策定された運転計画に基づいてコジェネレーション・システム３１−３３への燃料投入量を調節する運転制御装置３０を備えることで、省エネルギーかつ低コストとなるコジェネレーション・システム３１−３３の運用が可能となる。
【００４４】
また、計画策定装置１０は、過去の所定の時間帯における設備２０での電力及び蒸気の需要実績を示す需要実績データと、当該時間帯における気象条件を示す気象データと、に基づいて、需要予測モデルを作成する需要予測モデル作成部１１を更に備えることが好ましい。かかる実施形態によれば、個々の設備２０の需要特性を考慮して需要予測モデルが作成されるため、個々の設備２０の需要事情に応じた適切な運転計画を策定することができる。
【００４５】
また、需要予測モデル作成部１１は、過去の所定の時間帯の属する日の属性データに基づいて、需要予測モデルを作成し、需要予測部１３は、将来の所定の時間帯の属する日の属性データに基づいて、当該時間帯における需要予測値を算出することが好ましい。かかる実施形態によれば、設備２０におけるエネルギーの利用状況が曜日によって変化する傾向にある場合にも、妥当な運転計画を策定することが可能である。
【００４６】
また、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、燃料の投入実績を示す投入実績データと、電力及び蒸気ごとの出力実績を示す出力実績データと、に基づいて、入出力特性モデルを作成する入出力特性モデル作成部１２を更に備えることが好ましい。かかる実施形態によれば、個々のコジェネレーション・システム３１−３３の入出力特性を考慮して入出力特性モデルが作成されるため、個々のコジェネレーション・システム３１−３３の実際の入出力特性に応じた適切な運転計画を策定することができる。
【００４７】
また、入出力モデル作成部１２は、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、燃料投入量の変化に対して電力及び蒸気ごとの発生量の変化が遅延して現れる反応遅れ時間Ｔに基づいて、入出力特性モデルを作成することが好ましい。かかる実施形態によれば、コジェネレーション・システムごとに適切な入出力特性モデルを作成することができ、エネルギー発生量の予測における正確性が向上する。
【００４８】
また、出力予測部１４は、コジェネレーション・システム３１−３３ごとに、反応遅れ時間Ｔに基づいて、将来の時間帯における電力及び蒸気ごとの出力予測値を算出する。かかる実施形態によれば、個々のコジェネレーション・システムについて、入力と出力との時間的なズレを考慮したエネルギー発生量の予測が可能となる。
【００４９】
なお、上述した実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００５０】
１０  計画策定装置
１１  需要予測モデル作成部
１２  入出力特性モデル作成部
１３  需要予測部
１４  出力予測部
１５  計画部
２０  建物
３０  運転制御装置
３１−３３  コジェネレーション・システム
３４  エネルギー利用装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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