(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビル等の空調／熱源プラントの運転を制御する空調熱源機器最適運転制御装置において、
気象データと空調／熱源プラントの熱負荷実績値とに基づいて熱負荷予測値を求める熱負荷予測手段と、
空調／熱源プラントを構成する熱源機器ごとに、熱量負荷入力とエネルギー消費出力との関係を簡易近似式により表したプラント簡易モデルを保持するプラント簡易モデル手段と、
前記熱負荷予測手段により求められた熱負荷予測値と前記プラント簡易モデル手段に保持されたプラント簡易モデルとに基づいて、最適化手法により、熱源機器の１次運転計画を求める熱源運転１次計画手段と、
空調／熱源プラントに関する各種の物理モデルを組み合わせてなる空調／熱源プラントモデルを保持する空調／熱源プラントモデル手段と、
前記熱負荷予測手段により求められた熱負荷予測値と前記空調／熱源プラントモデル手段に保持された空調／熱源プラントモデルとに基づいて、最適化手法により、前記熱源運転１次計画手段により求められた熱源機器の１次運転計画を初期値としてこの近傍を探索し、熱源機器の最適な運転計画を求める熱源運転２次計画手段とを備えたことを特徴とする空調熱源機器最適運転制御装置。
【請求項２】
前記熱源運転１次計画手段および前記熱源運転２次計画手段の少なくとも一方は、前記最適化手法として遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とする請求項１記載の空調熱源機器最適運転制御装置。
【請求項３】
前記熱源運転１次計画手段および前記熱源運転２次計画手段の少なくとも一方は、前記最適化手法として混合整数計画法を用いることを特徴とする請求項１記載の空調熱源機器最適運転制御装置。
【請求項４】
前記熱負荷予測手段は、前記気象データを外部のシステムから通信手段を介して取得することを特徴とする請求項１記載の空調熱源機器最適運転制御装置。
【請求項５】
前記プラント簡易モデル手段に保持されたプラント簡易モデルの簡易近似式の係数は、空調／熱源プラントモデルを用いてシミュレーションを行うことにより得られた熱源機器の出力特性に基づいて算出されたものであることを特徴とする請求項１記載の空調熱源機器最適運転制御装置。
【請求項６】
前記熱源運転１次計画手段により求められた熱源機器の１次運転計画を前記熱源運転２次計画手段に対して初期値として渡す前に、空調／熱源プラントモデルを用いてシミュレーションを行い、制約条件を満足する運転計画のみを熱源運転２次計画手段に対して初期値として渡すことを特徴とする請求項１記載の空調熱源機器最適運転制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ビル等の空調／熱源プラントに係り、とりわけ、ビル等の空調／熱源プラントにおいて蓄熱槽および熱源機器を効率的に運転するための空調熱源機器最適運転制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、ビル等の冷暖房プラント制御システムとして、空調機等の熱負荷機器を備えた空調／熱源プラントが用いられている。このような空調／熱源プラントにおいては、冷凍機やヒートポンプ等の熱源機器により冷水および温水が製造され、これらが蓄熱槽に蓄えられるとともに、必要に応じて空調機等の熱負荷機器に供給される。ここで、熱源機器として電気方式のものが用いられる空調／熱源プラントにおいては、夜間に熱を生成して蓄熱槽に蓄熱し、昼間は蓄熱槽に蓄熱された熱を空調のために放熱することにより、安価な夜間電力を利用したり、エネルギーの昼間の尖頭的な消費を他の時間帯にずらすピークカットを行ったりして、効率的な運転を行っている。
【０００３】
ところで、空調／熱源プラントにおいて上述したような効率的な運転を行うためには専門的なオペレータが必要となるが、このような専門的なオペレータはその確保が難しく、またオペレータには多大な人件費がかかるので、計算機等を用いて自動化運転を行うことが望まれている。
【０００４】
なお、従来においては、自動化運転を行うための方法として、需要熱量をまかないつつ電力料金やガス料金等に関する目的関数の和を最小化する最適化手法が用いられており、簡易近似式により目的関数を定式化したプラント簡易モデルを用いて複数台の熱源機器の運転計画を求める方法が一般に用いられている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来においては、簡易近似式を用いたプラント簡易モデルを用いて複数台の熱源機器の運転計画を求めることにより、空調／熱源プラントの自動化運転を行っている。しかしながら、上述した従来の方法では、プラント簡易モデルにおいて一次式や一次遅れ式等の簡易近似式が用いられているので、最適化手法により求められた運転計画の精度を確保することが困難である、という問題がある。
【０００６】
本発明はこのような点を考慮してなされたものであり、ビル等の空調／熱源プラントにおいて、省エネルギー、低コスト運転およびピークカット等の観点からみて適正でかつ高精度の運転計画を自動的に作成して、熱源機器の効率的な運転を実現することができる、空調熱源機器最適運転制御装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ビル等の空調／熱源プラントの運転を制御する空調熱源機器最適運転制御装置において、気象データと空調／熱源プラントの熱負荷実績値とに基づいて熱負荷予測値を求める熱負荷予測手段と、空調／熱源プラントを構成する熱源機器ごとに、熱量負荷入力とエネルギー消費出力との関係を簡易近似式により表したプラント簡易モデルを保持するプラント簡易モデル手段と、前記熱負荷予測手段により求められた熱負荷予測値と前記プラント簡易モデル手段に保持されたプラント簡易モデルとに基づいて、最適化手法により、熱源機器の１次運転計画を求める熱源運転１次計画手段と、空調／熱源プラントに関する各種の物理モデルを組み合わせてなる空調／熱源プラントモデルを保持する空調／熱源プラントモデル手段と、前記熱負荷予測手段により求められた熱負荷予測値と前記空調／熱源プラントモデル手段に保持された空調／熱源プラントモデルとに基づいて、最適化手法により、前記熱源運転１次計画手段により求められた熱源機器の１次運転計画を初期値としてこの近傍を探索し、熱源機器の最適な運転計画を求める熱源運転２次計画手段とを備えたことを特徴とする空調熱源機器最適運転制御装置を提供する。
【０００８】
本発明によれば、ビル等の空調／熱源プラントにおいて、熱源機器の運転計画を最適化手法により作成する際に、目的関数および制約条件を実際のプロセスを正確に表す空調／熱源プラントモデルを用いてチェックしているので、省エネルギー、低コスト運転およびピークカット等の観点からみて適正でかつ高精度の運転計画を自動的に作成して、熱源機器の効率的な運転を実現することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１乃至図１２は本発明による空調熱源機器最適運転制御装置の一実施の形態を説明するための図である。
【００１０】
まず、図１１および図１２により、本発明による空調熱源機器最適運転制御装置により制御されるビル等の空調／熱源プラントについて説明する。
【００１１】
図１１は空調／熱源プラントの一例を示す図である。図１１に示すように、空調／熱源プラント２０は、冷凍機およびヒートポンプ（ＨＰ）等の熱源機器２２，２３，２４と、これらの熱源機器２２，２３，２４によって製造された冷水および温水を蓄えるための蓄熱槽２１と、冷却塔２５とを備え、冷水、温水および蒸気を空調設備３０に供給することができるようになっている。
【００１２】
図１２は図１１に示す空調／熱源プラント２０の空調設備３０の詳細を示す図である。図１２に示すように、空調設備３０は、熱負荷機器としての空調機３１を備え、この空調機３１に送り込まれた外気は、空調機３１にてその温度および湿度等が調整された上で、送風機３２を介して室内３３に送り込まれる。また、室内３３から排出された空気は還気ファン３８を介して排気される。なお、外部と空調機３１との間、空調機３１と室内３３との間、および室内３３と外部との間は配管３７により接続されている。また、配管３７のうち外部との入口および出口の近傍にはダンパ３９が設けられている。
【００１３】
ここで、空調機３１には、冷却コイル（ＣＣ）、加熱コイル（ＨＣ）および加湿器（ＨＦ）等が設けられており、図１１に示すような蓄熱槽２１および熱源機器２２，２３，２４等を介して冷水、温水および蒸気等が供給されるようになっている。なお、空調設備３０には、コントローラ（ＤＤＣ：Direct Digital Controller）３６が設けられており、室内３３に設置された温度計３４および湿度計３５等による計測値に基づいて空調機３１への冷水、温水および蒸気等の供給量を調整することができるようになっている。
【００１４】
次に、図１により、図１１および図１２に示す空調／熱源プラント２０の運転を制御する空調熱源機器最適運転制御装置について説明する。
【００１５】
図１に示すように、空調熱源機器最適運転制御装置は、プロセス入出力部１７を介して空調／熱源プラント２０の運転を制御するものである。なお、プロセス入出力部１７は、空調／熱源プラント２０から計測信号を取り込むとともに、空調／熱源プラント２０に対して制御信号を出力するものである。
【００１６】
空調熱源機器最適運転制御装置は、熱負荷予測部１１、プラント簡易モデル部１２、熱源運転１次計画部１３、空調／熱源プラントモデル部１４、熱源運転２次計画部１５およびプラント制御部１６を備えている。
【００１７】
このうち、熱負荷予測部１１は、天気予報値や最高・最低外気温予報値等の気象データと空調／熱源プラント２０の熱負荷実績値とに基づいて熱負荷予測値（冷暖房負荷予測値）を求めるものである。なお、熱負荷予測部１１で用いられる気象データは、前日の所定時刻に手入力することも可能であるが、インターネット等で提供される日本気象協会等のオンラインサービスを利用して、外部のシステムから通信手段を介して自動的に取得することも可能である。
【００１８】
プラント簡易モデル部１２は、空調／熱源プラント２０を構成する冷凍機およびヒートポンプ（ＨＰ）等の熱源機器２２，２３，２４ごとに、熱量（冷水熱量および温水熱量）負荷入力とエネルギー消費出力（例えば消費電力や燃料使用量等）との関係を一次式や折れ線等の簡易近似式により表したプラント簡易モデルを保持するものである。
【００１９】
熱源運転１次計画部１３は、熱負荷予測部１１により求められた熱負荷予測値とプラント簡易モデル部１２に保持されたプラント簡易モデルとに基づいて、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithms）等を用いた最適化手法により、熱源機器の１次運転計画を求めるものである。
【００２０】
空調／熱源プラントモデル部１４は、空調／熱源プラント２０に関する各種の物理モデルを組み合わせてなる空調／熱源プラントモデルを保持するものである。なお、空調／熱源プラントモデルは、(1)室内伝熱モデル（部屋や壁等の伝熱モデル）、(2)空調機の冷却コイル、加熱コイルおよび加湿器等の熱交換モデル、(3)空気線図の計算式、(4)蓄熱槽の温度分布モデル、および(5)熱源機器（吸収冷凍機、ターボ冷凍機およびヒートポンプ等）のモデル等の各種の物理モデルを組み合わせてなるものである。
【００２１】
熱源運転２次計画部１５は、熱負荷予測部１１により求められた熱負荷予測値と空調／熱源プラントモデル部１４に保持された空調／熱源プラントモデルとに基づいて、遺伝的アルゴリズム等を用いた最適化手法により、熱源運転１次計画部１３により求められた熱源機器の１次運転計画を初期値としてこの近傍を探索し、熱源機器の最適な運転計画を求めるものである。
【００２２】
なお、熱源運転１次計画部１３により求められた熱源機器の１次運転計画を熱源運転２次計画部１５に対して初期値として渡す前に、空調／熱源プラントモデルを用いてシミュレーションを行い、制約条件を満足して実際に運転が可能か否かをチェックする。そして、運転計画が制約条件を満足していない場合は、１個前の運転計画、２個前の運転計画というように、制約条件を満足する運転計画があるまでシミュレーションを行い、制約条件を満足する運転計画のみを熱源運転２次計画部１５に対して初期値として渡すようにするとよい。
【００２３】
プラント制御部１６は、熱源運転２次計画部１５により求められた熱源機器の最適な運転計画に基づいて、プロセス入出力部１７を介して、図１１に示す空調／熱源プラント２０の冷凍機およびヒートポンプ（ＨＰ）等の熱源機器２２，２３，２４を制御するものである。
【００２４】
次に、このような構成からなる本実施の形態の作用について説明する。
【００２５】
まず、熱負荷予測部１１により、天気予報値や最高・最低外気温予報値等の気象データと空調／熱源プラント２０の熱負荷実績値とに基づいて熱負荷予測値（冷暖房負荷予測値）を求める。
【００２６】
［１次運転計画の作成］
次に、熱源運転１次計画部１３により、熱負荷予測部１１により求められた熱負荷予測値とプラント簡易モデル部１２に保持されたプラント簡易モデルとに基づいて、遺伝的アルゴリズム等を用いた最適化手法により、熱源機器の１次運転計画を求める。
【００２７】
プラント簡易モデル
ここで、空調／熱源プラント２０を構成する冷凍機およびヒートポンプ（ＨＰ）等の熱源機器２２，２３，２４の離散時間ｋにおける運転状態（運転／停止）をＸ(k)、熱負荷予測部１１により求められた熱負荷予測値をＱｄ(k)とすると、熱源機器の１次運転計画を求める問題は、次式（１）により表される目的関数を最小化するような各熱源機器の運転状態Ｘ(k)を求める最適化問題（整数計画問題）として定式化される。
【００２８】
（目的関数）
ｍｉｎ  Ｊ＝Ｊｅ＋Ｊｐ＋Ｊｓ                    …（１）
なお、上式（１）において、Ｊｅ，Ｊｐ，Ｊｓはそれぞれ次式（２）（３）（４）のように表される。
【００２９】
【数１】
0003751828.tif 000002
ここで、上式（１）乃至（４）により各熱源機器の運転状態Ｘ(k)を求める際には、熱供給条件およびプラント容量等に関して、次のような制約条件が満たされていなければならない。
【００３０】
（制約条件）
Ｖ(k)−η・Ｖ(k-1)−Ｆ・Ｘ(k)＋Ｑｄ(k)＝０    …（５）
Ｘ(k)＝Ｘ(k-1)＋Ｙ(k)                        …（６）
｜Ｙ(k)｜＜ΔＹ                              …（７）
Ｐｌ＜Ｐ・Ｘ(k)＜Ｐｕ                          …（８）
Ｖｌ＜Ｖ(k)＜Ｖｕ                              …（９）
ここで、
Ｊｅ：消費電力に関するペナルティ関数（なおここでは、エネルギーとしてガス等の燃料を用いない熱源機器（ターボ冷凍機やヒートポンプ等）を用いた場合を想定しているが、ガス等の燃料を用いる熱源機器があるときには、同様にして燃料消費に関するペナルティ関数も追加する。）
Ｊｐ：ピークカット時間帯消費電力に関するペナルティ関数
（ピークカット時間帯；（ｅｘ）夏期；ｋ＝１３〜１５）
Ｊｓ：熱源機器起動停止回数に関するペナルティ関数
Ｗｅ：消費電力に関するペナルティ重み
Ｗｐ：ピークカット時間帯消費電力に関するペナルティ重み
Ｗｓ：熱源機器起動停止回数に関するペナルティ重み
ｋ ：離散時間
Ｌ ：１４（または２４）
Ｘ(k)＝（ｘ１(k），ｘ２(k)，…，ｘｎ(k)）；ｘｉ(k)＝０，１
：熱源機器の運転停止変数ベクトル
Ｐ＝（ｐ１，ｐ２，…，ｐｎ）：熱源機器の消費電力ベクトル
Ｙ(k)＝（ｙ１(k），ｙ２(k)，…，ｙｎ(k)）；ｙｉ(k)＝０，１
：熱源機器の運転停止状態変化ベクトル
ここで、
ｙｉ(k)＝ｘｉ(k)−ｘｉ(k-1)                  …（１０）
である。
【００３１】
Ｖ(k)＝（ｖｈ(k)，ｖｃ(k)）Ｔ
：蓄熱槽の蓄熱量ベクトルで、ｖｈ(k)は温水蓄熱量、ｖｃ(k)は冷水蓄熱量
Ｖｌ＝（ｖｈｌ，ｖｃｌ）：蓄熱槽の最小蓄熱量ベクトル
Ｖｕ＝（ｖｈｕ，ｖｃｕ）：蓄熱槽の最大蓄熱量ベクトル
Ｐｌ＝（ｐ１ｌ，ｐ２ｌ，…，ｐｎｌ）：熱源機器の最小消費電力ベクトル
Ｐｕ＝（ｐ１ｕ，ｐ２ｕ，…，ｐｎｕ）：熱源機器の最大消費電力ベクトル
η ：蓄熱係数（η＝１−ε；εは熱損失係数）
Ｆ＝ｆ１ｈ，ｆ２ｈ，…，ｆｎｈ
ｆ１ｃ，ｆ２ｃ，…，ｆｎｃ
：熱源機器の熱製造容量行列で、ｆ１ｈ，ｆ２ｈ，… ，ｆｎｈは温水製造容量、
ｆ１ｃ，ｆ２ｃ，… ，ｆｎｃは冷水製造容量
Ｑｄ(k)＝（ｑｄｈ，ｑｄｃ）Ｔ
：温水需要ｑｄｈ、冷水需要ｑｄｃを要素とする総合需要ベクトル
（最適化問題の定式化）
ここで、熱源機器の１次運転計画を求める最適化問題は、上式（１）により表される目的関数を最小化するような各熱源機器の運転状態Ｘ(k)（ｋ＝１，２，…，Ｌ）を求める問題であり、例えば熱源機器が５台（ｎ＝５）、Ｌ＝１４の場合には、７０（＝５×１４）の０−１変数列を求める問題となる。
【００３２】
なお、上式（１）により表される目的関数において、最初の項目Ｊｅは消費電力に関する項目である。Ｌ＝１４時間（８時台〜２１時台）の問題を考えた場合には、Ｊｅを最小化することは、電力コストの安い夜間の消費電力、すなわち夜間の製造熱量を最大化することを意味する。
【００３３】
２番目の項目Ｊｐはピークカット時間帯（電力料金の定時調整契約時間帯）における消費電力に関する項目である。ピークカットがなされた場合には受電契約に応じた月当たりの大幅割引料金が適用され、一方で、ピークカットがなされなかった場合にはペナルティが課せられる。このため、特に最小化を図るべき項目である。
【００３４】
３番目の項目Ｊｓは熱源機器の起動停止回数に関する項目である。Ｊｓを最小化することは空調／熱源プラント２０の安定運転を図ることを意味する。
【００３５】
一方、上式（５）〜（９）の制約条件のうち、最初の式（５）は空調／熱源プラント２０の熱フローに基づく状態を表している。２番目の式（６）は被制御変数である各熱源機器の運転状態Ｘ(k)の時間変化を表している。３番目の式（７）は、１離散時間でのＸ(k)の変化に制約をかけるためのものである。なお、最後の２式（８）（９）は時断面での消費電力および蓄熱量の制約を表している。
【００３６】
なお、目的関数（上式（１）〜（４））および制約条件（上式（５）〜（９））におけるＰ・Ｘ(k)の要素は、次式（１１）のように表すことができる。
【００３７】
【数２】
0003751828.tif 000003
また、上式（１１）は、次式（１２）のように表すことができる。
【００３８】
Ｐｉ(k)＝ａｉ・Ｓｉ(k)＋ｂｉ                       …（１２）
ここで、
Ｓｉ(k) ：第ｉ番目の熱源機器の熱量負荷
である。
【００３９】
このように、熱源機器における熱量（冷水熱量および温水熱量）負荷入力とエネルギー消費出力（例えば消費電力や燃料使用量等）との関係は、一次式や折れ線等の簡易近似式により表すことができる。なおここでは、熱量（冷水熱量および温水熱量）負荷入力とエネルギー消費出力（例えば消費電力や燃料使用量等）との関係を１本の直線で近似したが、２本以上の折れ線で近似することも可能である。また、上式（１２）の係数は、簡易近似式の精度を向上させるために、あらかじめ空調／熱源プラントモデルを用いてオフライン・シミュレーションを行い、それにより得られた熱源機器の出力特性に基づいてその出力特性を良く近似するａｉ、ｂｉ（折れ線の場合はその各係数）を算出するようにしてもよい。
【００４０】
以上のようにして定式化された最適化問題（整数計画問題）は、熱源運転１次計画部１３により、遺伝的アルゴリズム等の最適化手法を用いて解かれ、これにより熱源機器の１次運転計画が求められる。
【００４１】
なお、整数計画問題では、離散値（０，１）をとる離散変数を含んでおり、離散変数の数に依存して解くべき問題が非常に大きくなる。問題の規模は、熱源機器が５台（ｎ＝５）で、１時間ごとにＬ＝１４時間（８時台〜２１時台）分の運転計画を例えば全列挙法を用いて最適化する場合を例に挙げると、１時間ごとに２の５乗の運転状態（運転／停止）の組み合わせがあることから、１４時間分の運転計画を得るためには３２（＝２５）の１４乗の演算および評価が必要となる。実際の空調／熱源プラント２０では１０台規模の熱源機器を有するものもあり、また数台規模の熱源機器を有する場合でも１台ごとに複雑なモード（冷水および温水別の段階運転等）を有するものもある。さらに、３０分や１５分といった単位の運転計画を得たい場合もある。このため、解くべき問題が大きくなることは避けられない。
【００４２】
熱源機器の運転計画をオンラインでかつ実時間で求めるためには、このような整数計画問題を高速で解く必要があるが、これに適しているのが遺伝的アルゴリズムである。
【００４３】
図２は、遺伝的アルゴリズムの処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化の過程を遺伝子という情報媒体の切り口から模擬したアルゴリズムであり、最適化問題の分野で広く研究が行われている。遺伝的アルゴリズムでは、各種の遺伝子列を持つ個体に対して、制約条件と評価関数とによる淘汰のプロセスを複数回（複数世代）にわたって施しながら、交叉、突然変異および増殖の処理を行うことにより、適応度が良い解（個体）を求めるものである。なお、適応度は、上式（１）のように表される目的関数の逆数として定義することができる。
【００４４】
なおここでは、１時間単位ごとの運転状態（運転／停止）を１／０で表す遺伝子列を各熱源機器ごとに持つ個体に対して遺伝的アルゴリズムを適用する。図３はこのような遺伝子列を持つ個体の一例を示す図であり、熱源機器として５台のヒートポンプ（ＨＰ）が用いられる場合を示している。この場合、１個体の遺伝子は、７０ビット（＝５×１４）で表現される。
【００４５】
図２に示すように、まず、ランダムな遺伝子列を持つｎ個の個体を発生させ、これらを初期個体群とする（ステップ１０１）。
【００４６】
次に、ステップ１０１で生成されたｎ個の個体のうちで上式（５）乃至（９）の制約条件を満たさない個体について上式（５）乃至（９）を満たさない遺伝子列を選択するとともに、この選択された遺伝子列に含まれる制約条件を満たさない遺伝子の状態（１／０）を変更する。そして、制約条件を満たす個体がｎ個生成できた時点で各個体の適応度、およびその世代での適応度の平均値を計算する（ステップ１０２）。
【００４７】
次に、個体群中の最大の適応度に対して所定の比率よりも小さい適応度（目的関数の値が大きいもの）を有する個体を淘汰し、またこの時点で制約条件を満たさない個体が存在した場合も淘汰する（ステップ１０３）。
【００４８】
次に、ステップ１０３で淘汰された個体の数だけ適応度が最大の個体を増殖させる（ステップ１０４）。
【００４９】
次に、図４（ａ）（ｂ）に示すように、個体同士を所定の交叉確率分（全個体数に対する割合）だけランダムにペアリングし、このようにしてペアリングした組ごとにランダムに遺伝子座を選び、各個体の同一の遺伝子座同士を互いに一点交叉させる（ステップ１０５）。なお一点交叉とは、連続した一連の遺伝子（図４（ｂ）の場合には連続した２つの遺伝子）同士を互いに交叉させるこという。
【００５０】
次に、図４（ｃ）に示すように、所定の突然変異率分（全個体数に対する割合）だけランダムに個体を選び、選ばれた各個体の任意の遺伝子座の遺伝子をビット反転させる（ステップ１０６）。
【００５１】
このようにしてステップ１０１乃至１０６の処理が終了した時点で、その世代における適応度の平均値が前回および前々回の適応度の平均値と比較して所定値以下となっているか、またはあらかじめ定められた繰返し回数を越えているかを判定し（ステップ１０７）、これらの終了条件に該当するまでステップ１０１乃至１０６の処理を繰り返す。なお、上述した終了条件に該当した場合には全体の処理を終了し、その世代の最大の適応度の個体に基づいて運用計画を求める。
【００５２】
[２次運転計画の作成]
次に、熱源運転２次計画部１５は、熱負荷予測部１１により求められた熱負荷予測値と空調／熱源プラントモデル部１４に保持された空調／熱源プラントモデルとに基づいて、遺伝的アルゴリズム等を用いた最適化手法により、熱源運転１次計画部１３により求められた熱源機器の１次運転計画を初期値としてこの近傍を探索し、熱源機器の最適な運転計画を求める。
【００５３】
空調／熱源プラントモデル
ここで、空調／熱源プラントモデル部１４に保持された空調／熱源プラントモデルは、空調／熱源プラント２０に関する各種の物理モデルを組み合わせてなる空調／熱源プラントモデルを保持するものである。なお、空調／熱源プラントモデルは、(1)室内伝熱モデル（部屋や壁等の伝熱モデル）、(2)空調機の冷却コイル、加熱コイルおよび加湿器等の熱交換モデル、(3)空気線図の計算式、(4)蓄熱槽の温度分布モデル、および(5)熱源機器（吸収冷凍機、ターボ冷凍機およびヒートポンプ等）のモデル等の各種の物理モデルを組み合わせてなるものである。
【００５４】
（空調プロセス）
まず、図５により、空調／熱源プラントモデルによる空調プロセスのシミュレーションの手順について説明する。
【００５５】
まず、空調対象となる部屋の大きさ、熱容量、壁面積および壁の熱貫流率等の建物データを設定する（ステップ２０１）。また、空調機の熱負荷（冷暖房負荷）に関連する気象データとして外気温、外気湿度および日射量等を設定する（ステップ２０２）。さらに、人の発熱量や、電気機器（ＯＡ機器等）および照明等による発熱量を、人の在室率の変化に応じてシミュレーションの時間分だけあらかじめ計算しておき、室内熱負荷データとして設定する（ステップ２０３）。また、日射量に基づいて窓ガラス面を介して取得される熱量もあらかじめ計算して設定する。
【００５６】
ここで、この空調プロセスでは、制御で用いるＬＯＣ（ローカル・オブジェクト・コントローラ）の動作も模擬するので、サンプリング制御周期（シミュレータ計算周期の整数倍）の間隔でステップ２０５のＬＯＣ制御アルゴリズムを行わせる（ステップ２０４）。なお、ステップ２０５においては、主に室温設定値と室温との偏差、および湿度設定値と室内湿度との偏差に基づいて、ＰＩＤアルゴリズム（速度形）の演算を行う。
【００５７】
その後、空調機内での空気の状態点（温度、湿度およびエンタルピ等）を、冷却コイル、加熱コイルおよび加湿器の順で、熱交換器の理論計算式（熱交換モデル）および空気線図の計算式等を用いて求める（ステップ２０６）。また、後述する室内伝熱モデルを用いて、室内の空気の状態点を求める（ステップ２０７）。さらに、再循環空気と導入外気との混合計算により空調機の入口での空気の状態点を求める（ステップ２０８）。
【００５８】
なお、シミュレーション終了時刻に至るまで、上述したステップ２０４乃至２０８の処理を繰り返す（ステップ２０９および２１０）。
【００５９】
（室内伝熱モデル）
図６は空調／熱源プラントモデルにおける室内伝熱モデルを説明するための図である。
【００６０】
図６に示すように、部屋の壁を外壁（窓有り）５１、内壁５２、床５３および天井５４に分け、その壁の構造はコンクリートおよび断熱材の２つの層で近似する。この場合の状態方程式を次式（１３）〜（１５）に示す。
【００６１】
【数３】
0003751828.tif 000004
ここで、ｉ＝１，２，３，４である。
【００６２】
また、
ＣＲＭ＝Ｃａ・ρ・ＶＯＬ＋ＣＰＦ
Ｃａ  ：空気の比熱（Ｊ／ｋｇ・Ｋ）
ρ  ：空気の密度（ｋｇ／ｍ３）
ＶＯＬ：室容積（ｍ３）
ＣＰＦ：家具の熱容量（Ｊ／Ｋ）
ｄｔ：計算周期（ｓ）
ＫＲＭｉ＝Ａｉ・αＲｉ
Ａｉ  ：壁面積（ｍ２）
αＲｉ：室内表面熱伝達率（Ｗ／ｍ２・Ｋ）
ＣＡｉ，ＣＢｉ：部位ｉの壁熱容量（Ｊ／Ｋ）
ＫＡｉ，ＫＢｉ：部位ｉの熱貫流率×壁面積（Ｗ／Ｋ）
ＴＡｉ，ＴＢｉ：部位ｉでの壁温（℃）
ＴＲ  ：室温（℃）
Ｔ１  ：（相当）外気温（℃）
Ｔ２  ：床下の温度（℃）
Ｔ３  ：隣室の温度（℃）
Ｔ４  ：天井の温度（℃）
ＧＯ  ：すきま風量（ｋｇ／ｓ）
ＱＨ  ：人の発熱量（Ｗ）
ＱＥ  ：電気機器の発熱量（Ｗ）
ＱＬ  ：照明の発熱量（Ｗ）
ＱＣ  ：窓ガラス面からの取得熱量（Ｗ）
ＨＥＳ：室からの除去熱量（＝Ｃａ・ＧＤ・（ＴＲ−ＴＲＤ））（Ｗ）
ＧＤ ：給気量（ｋｇ／ｓ）
ＴＲＤ：給気温度（℃）
である。
【００６３】
なお、室内湿度についても、同様にして、水分の物質平衡式を解くことにより求めることができる。
【００６４】
（蓄熱槽の温度分布モデル）
次に、空調／熱源プラントモデルにおける蓄熱槽の温度分布モデルについて説明する。
【００６５】
図７は空調／熱源プラントモデルを用いて模擬される熱源プラントを模式的に示す図である。
【００６６】
図７に示すように、熱源プラントとして、２台の熱源機器６１，６２を有するよこ型蓄熱槽６３による冷（温）水蓄熱システムを想定する。なお、符号６４は熱負荷機器を示している。ここで、蓄熱槽６３は、ｎ個の小区画に分割され、それぞれに１〜ｎの番号が付されている。これらの小区画は、もぐりぜき等により物理的に分けられたものでもよいし、仮想的に分割されたものでもよい。ただし、分割された各小区画は完全混合蓄熱槽となり、槽内の水温は一定になるものとする。
【００６７】
図８は空調／熱源プラントモデルにおける蓄熱槽の温度分布モデルを説明するための図であり、小区画ｉ近傍の蓄熱槽を示している。
【００６８】
なお、
ｉ  ：小区画番号（ｉ＝１，…，ｎ）
ｖ  ：蓄熱槽（小区画）容積［ｍ３］
θ  ：蓄熱槽（小区画内）温度［℃］
ｕｌ：（小区画内）流量［ｍ３／ｓ］
ｔ  ：時刻[ｓ]
ここで、θin、ｕｌin、θoutおよびｕｌoutは、小区画によっては複数個になる場合もある。
【００６９】
図８に示すような蓄熱槽における温度分布は次のようにして求められる。
【００７０】
（ａ）流量
小区画ｉにおける流入量および流出量により、時刻ｔでの蓄熱槽内の水の流れｕｌ（ｔ，ｉ）を次式（１６）により求める。
【００７１】
【数４】
0003751828.tif 000005
（ｂ）水温
求められた小区画ｉ内の流量ｕｌ（ｔ，ｉ）および容積ｖ（ｉ）により、Δｔ時間［ｓｅｃ］後の小区画ｉの水温θ（ｔ＋Δｔ，ｉ）を次式（１７）により求める。
【００７２】
【数５】
0003751828.tif 000006
ここで、ηは蓄熱効率である。
【００７３】
（熱源機器の物理モデル）
次に、空調／熱源プラントにおける熱源機器の物理モデルについて説明する。なおここでは、熱源機器として吸収冷凍機を例に挙げて説明する。
【００７４】
図９は空調／熱源プラントモデルを用いて模擬される熱源機器（吸収冷凍機）を模式的に示す図である。なお、吸収冷凍機は可動部分の少ない安定した冷凍機であり、通常、吸収剤としてＬｉＢｒ（臭化リチウム）水溶液が用いられ、冷媒として水が用いられる。吸収冷凍機は熱系の動特性に支配されるので、自己安定性に優れている。
【００７５】
図９に示すように、吸収冷凍機は、蒸発器７１、吸収器７２、発生器７３および凝縮器７４の４つの容器を有し、これらの容器内を冷媒である水が循環することにより冷凍サイクルを構成している。
【００７６】
具体的には、まず、蒸発器７１に収容された水はチューブ内の冷水から気化熱を奪って水蒸気となり、吸収器７２のＬｉＢｒ水溶液にとけ込み、ＬｉＢｒ水溶液を希釈する。吸収器７２において希釈された希薄ＬｉＢｒ水溶液は発生器７３に送られ、発生器７３で加熱されて再度水蒸気とＬｉＢｒ水溶液とに分離される。このうち、水蒸気は凝縮器７４で冷却されて凝縮して水となり、出発点の蒸発器７１に戻る。一方、凝縮された濃縮ＬｉＢｒ水溶液は再度吸収器７２に送られ、吸収剤として用いられる。
【００７７】
この冷凍サイクルを横軸を溶液および水の温度、縦軸を蒸気圧にとってＤｕｈｒｉｎｇ線図（「ｈ−ζ線図」ともいう）上に表したものが図１０である。図１０には、４個の容器（蒸発器、吸収器、発生器および凝縮器）に関して反時計回りに回転する水のサイクルと、吸収器と発生器との間を往復するＬｉＢｒ水溶液のサイクルとが存在する。蒸発器内の水は低温（６℃程度）でかつ低蒸気圧（６ｍｍＨｇ＝８００Ｐａ）である。この蒸発器内の水と吸収器内のＬｉＢｒ水溶液（４０℃）とは同じ水蒸気圧を持つ（実際には、吸収器内の蒸気圧の方が蒸発器内の蒸気圧よりもほんのわずかに低い）。同様に、発生器内のＬｉＢｒ水溶液（１５０℃）と凝縮器内の水も同じ水蒸気圧（７０ｍｍＨｇ＝９３００Ｐａ）を持つ（この場合も、凝縮器内の蒸気圧の方が発生器内の蒸気圧よりもほんのわずかに低い）。
【００７８】
ここで、このような冷凍サイクルを実現するために、それぞれの容器（蒸発器、吸収器、発生器および凝縮器）を以下のようにモデル化する。
【００７９】
ここで、記号については、
Ｔ      ：温度（℃）
Ｃ      ：比熱（ｋＪ／ｋｇ℃）
Ｃｏｎｃ：濃度（重量比）
Ｗ      ：重量（ｋｇ）
ｒ      ：蒸発潜熱（ｋＪ／ｋｇ）
ｑｗ     ：蒸発潜熱（水）（ｋＪ／ｋｍｏｌ）
Ｇ      ：流量（ｋｇ／ｓｅｃ）
α      ：熱伝達率（ｋＪ／ｈ℃）
ｈ      ：エンタルピー（ｋＪ）
である。
【００８０】
また、各記号に付された添え字については、
‘ａ’    ：吸収器
‘ｒ’    ：発生器
‘ｃ’    ：凝縮器
‘ｖ’    ：蒸発器
‘ＬＢ’  ：ＬｉＢｒ
‘ｗ’    ：水
‘ｖｐｒ’：蒸気
である。
【００８１】
さらに、その他の変数については、
Ｔｃｌｔ   ：冷水平均温度（℃）
Ｇｒ     ：発生器蒸発水量（ｋｇ／ｓｅｃ）
Ｇａ     ：吸収器吸収蒸気量（ｋｇ／ｓｅｃ）
Ｔｖｐｒ   ：加熱蒸気温度（℃）
である。
【００８２】
以下、それぞれの容器（蒸発器、吸収器、発生器および凝縮器）ごとにそのモデルを説明する。
【００８３】
（１）吸収器
吸収器７２には蒸発器７１で発生した水蒸気を吸収する吸収剤としての濃縮ＬｉＢｒ水溶液が常に発生器７３から供給されている。通常の吸収器７２でのＬｉＢｒ水溶液の濃度は約６０％、温度は４０℃程度である。その水蒸気圧は約６℃の水蒸気と平衡する。この性質により、蒸発器７１の水が６℃に下がるまで吸収器７２内のＬｉＢｒ水溶液は水蒸気を吸収し続ける。一方、水蒸気を吸収することによってＬｉＢｒ水溶液に水蒸気の凝縮熱が発生し、温度が上昇する。温度が上昇すると水蒸気圧が上昇して冷却能力が低下する。それを防ぐために冷却水によりＬｉＢｒ水溶液を常に冷却する。また、水蒸気を吸収すると、ＬｉＢｒ水溶液は濃度が低下する。これも水蒸気圧の上昇と冷却能力の低下とをもたらす。そこで、ＬｉＢｒ水溶液を再度濃縮するために、発生器７３へ希薄ＬｉＢｒ水溶液が連続的に送られる。
【００８４】
（熱収支）
【数６】
0003751828.tif 000007
（水収支）
【数７】
0003751828.tif 000008
（ＬｉＢｒ収支）
【数８】
0003751828.tif 000009
（凝縮熱）
【数９】
0003751828.tif 000010
ここで、μｗは水の分子量、ΔＴａは吸収器７２の温度が１度上昇したときのＬｉＢｒ水溶液の蒸気圧上昇に対応する水の温度上昇率を表し、Ｄｕｈｒｉｎｇ線図から求める。
【００８５】
（２）発生器
発生器７３には吸収器７２から希薄ＬｉＢｒ水溶液が送られてくる。発生器７３ではこの希薄ＬｉＢｒ水溶液を加熱して水分を蒸発させて濃縮する。加熱源としては、高温の水蒸気を用いる。濃縮ＬｉＢｒ水溶液は吸収器７２に送られる。発生した水蒸気は凝縮器７４へと送られる。
【００８６】
（熱収支）
【数１０】
0003751828.tif 000011
（水収支）
【数１１】
0003751828.tif 000012
（ＬｉＢｒ収支）
【数１２】
0003751828.tif 000013
（蒸発熱）
【数１３】
0003751828.tif 000014
ここで、μｗは水の分子量、ΔＴｒは発生器７３の温度が１度上昇したときのＬｉＢｒ水溶液の蒸気圧上昇に対応する水の温度上昇率を表し、Ｄｕｈｒｉｎｇ線図から求める。
【００８７】
（３）凝縮器
凝縮器７４は、発生器７３に比べて低温に保たれ、発生器７３で蒸発した水蒸気が凝縮する。低温に保つために、冷却水により常に冷却されている。凝縮された水は再度蒸発器７１へと送られる。
【００８８】
（熱収支）
【数１４】
0003751828.tif 000015
（水の収支）
【数１５】
0003751828.tif 000016
（４）蒸発器
蒸発気７１では冷水がチューブ内を流れている。上部のノズルから水が噴霧され、この水がチューブの表面から蒸発することにより、気化熱をチューブから奪う。これにより、冷水を冷却する。
【００８９】
（熱収支）
【数１６】
0003751828.tif 000017
（水の収支）
【数１７】
0003751828.tif 000018
なお、制御器において、冷水供給温度を設定値にするようにＰＩ演算が行われ、加熱蒸気の流量が制御されている。
【００９０】
【数１８】
0003751828.tif 000019
ここで、Ｋｐ：比例ゲイン、Ｔｉ：積分時間
である。
【００９１】
ここで、熱源運転２次計画部１５は、上述したような空調／熱源プラントモデルと熱負荷予測部１１により求められた熱負荷予測値とに基づいて、熱源運転１次計画部１３で用いられるのと同様の遺伝的アルゴリズム等を用いた最適化手法により、熱源運転１次計画部１３により求められた熱源機器の１次運転計画を初期値としてこの近傍を探索し、熱源機器の最適な運転計画を求める。なお、熱源運転２次計画部１５は、熱源運転１次計画部１３により求められた熱源機器の１次運転計画の近傍の運転計画に基づいて、空調／熱源プラントモデル部に保持された空調／熱源プラントモデルを用いてシミュレーションを行い、電力およびガス等の使用量、冷水および温水の製造熱量、消費熱量および温度変化等のプロセス値を精度良く計算して出力する。これにより、この出力値に基づいて目的関数の計算および制約条件のチェックが正確に行われる。
【００９２】
なおこのとき、熱源運転１次計画部１３により求められた熱源機器の１次運転計画を熱源運転２次計画部１５に対して初期値として渡す前に、空調／熱源プラントモデルを用いてシミュレーションを行い、制約条件を満足して実際に運転が可能か否かをチェックする。そして、運転計画が制約条件を満足していない場合は、１個前の運転計画、２個前の運転計画というように、制約条件を満足する運転計画があるまでシミュレーションを行い、制約条件を満足する運転計画のみを熱源運転２次計画部１５に対して初期値として渡す。
【００９３】
最後に、プラント制御部１６は、熱源運転２次計画部１５により求められた熱源機器の最適な運転計画をプロセス入出力部１７を介して空調／熱源プラント２０に送り、空調／熱源プラント２０において、図１１に示す空調／熱源プラント２０の冷凍機およびヒートポンプ（ＨＰ）等の熱源機器２２，２３，２４を制御する。
【００９４】
このように本実施の形態によれば、ビル等の空調／熱源プラント２０において、熱源機器２２，２３，２４の運転計画を最適化手法により作成する際に、目的関数および制約条件を実際のプロセスを正確に表す空調／熱源プラントモデルを用いてチェックしているので、省エネルギー、低コスト運転およびピークカット等の観点からみて適正でかつ高精度の運転計画を自動的に作成して、熱源機器２２，２３，２４の効率的な運転を実現することができる。
【００９５】
なお、上述した実施の形態においては、熱源運転１次計画部１３および熱源運転２次計画部１５において、最適化手法として遺伝的アルゴリズムを用いているが、これに限らず、熱源運転１次計画部１３および熱源運転２次計画部１５の少なくとも一方において、最適化手法として混合整数計画法を用いるようにしてもよい。ここで、上述したようにして定式化された０−１整数計画問題は一般的に分岐限定法で解くことができる（文献（伊里、今野、刀根監訳：『最適化ハンドブック』、第VI章、朝倉書店（１９９５））参照）。このため、混合整数計画法においては、分岐限定法等により定義された小問題を線形計画法で解き、これを全ての小問題に関して繰り返すことにより全体の問題を解くことができる。
【００９６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、省エネルギー、低コスト運転およびピークカット等の観点からみて適正でかつ高精度の運転計画を自動的に作成して、熱源機器の効率的な運転を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による空調熱源機器最適運転制御装置の一実施の形態を示す図。
【図２】遺伝的アルゴリズムの処理手順を説明するためのフローチャート。
【図３】遺伝子列を持つ個体の一例を示す図。
【図４】遺伝的アルゴリズムによる遺伝子列に対する操作を模式的に示す図。
【図５】空調／熱源プラントモデルによる空調プロセスのシミュレーションの手順を説明するためのフローチャート。
【図６】空調／熱源プラントモデルにおける室内伝熱モデルを説明するための図。
【図７】空調／熱源プラントモデルを用いて模擬される熱源プラントを模式的に示す図。
【図８】空調／熱源プラントモデルにおける蓄熱槽の温度分布モデルを説明するための図。
【図９】空調／熱源プラントモデルを用いて模擬される熱源機器（吸収冷凍機）を模式的に示す図。
【図１０】図９に示す熱源機器（吸収冷凍機）の動作をＤｕｈｒｉｎｇ線図上に表した図。
【図１１】本発明による空調熱源機器最適運転制御装置が適用される空調／熱源プラントの一例を示す図である。
【図１２】図１１に示す空調／熱源プラントの空調設備の詳細を示す図である。
【符号の説明】
１１  熱負荷予測部
１２  プラント簡易モデル部
１３  熱源運転１次計画部
１４  空調／熱源プラントモデル部
１５  熱源運転２次計画部
１６  プラント制御部
１７  プロセス入出力部
２０  空調／熱源プラント
【図１】
0003751828.tif 000020
【図２】
0003751828.tif 000021
【図３】
0003751828.tif 000022
【図４】
0003751828.tif 000023
【図５】
0003751828.tif 000024
【図６】
0003751828.tif 000025
【図７】
0003751828.tif 000026
【図８】
0003751828.tif 000027
【図９】
0003751828.tif 000028
【図１０】
0003751828.tif 000029
【図１１】
0003751828.tif 000030
【図１２】
0003751828.tif 000031