JP2002227721A - 熱電供給計画システムおよび熱電併給最適化システム - Google Patents
熱電供給計画システムおよび熱電併給最適化システムInfo
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- JP2002227721A JP2002227721A JP2001022675A JP2001022675A JP2002227721A JP 2002227721 A JP2002227721 A JP 2002227721A JP 2001022675 A JP2001022675 A JP 2001022675A JP 2001022675 A JP2001022675 A JP 2001022675A JP 2002227721 A JP2002227721 A JP 2002227721A
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-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E20/00—Combustion technologies with mitigation potential
- Y02E20/14—Combined heat and power generation [CHP]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/12—Improving ICE efficiencies
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】需要予測誤差や機器パラメータの不確かさに対
する最適解の感度を、プログラムのユーザが解析するの
を効率良く支援する。 【解決手段】最適化計算手段１０が機器最適規模１１と
最適運転パターン１２を求める際、潜在価格１３及びエ
ネルギー単価１４も同時に求め、それを画面表示手段１
５が表示装置１６に表示する。
する最適解の感度を、プログラムのユーザが解析するの
を効率良く支援する。 【解決手段】最適化計算手段１０が機器最適規模１１と
最適運転パターン１２を求める際、潜在価格１３及びエ
ネルギー単価１４も同時に求め、それを画面表示手段１
５が表示装置１６に表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、熱電併給計画シス
テム又は熱電併給最適化システムに関する。
テム又は熱電併給最適化システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の最適計画において、機器規模最適
化計算と機器運用最適化計算の２つの部分からなり、収
束するまで両計算を往復しながら計算を実行するものが
有る。例えば、伊東弘一，横山良平著「コージェネレー
ションの最適計画」産業図書（株）（平成２年）１１１
−１３２頁に記載されている。この方法による処理手順
は次のとおりである。先ずユーザは、エネルギー需要の
予測値，機器容量の値及びユーティリティ最大契約量の
値を計算機に与え、これらの値を前提として機器運用最
適化計算を計算機に実行させ、それにより最適運転パタ
ーンを求める。次に、機器規模最適化計算を計算機に実
行させ、総経費すなわち設備費と従量費の合計が小さく
なるよう機器容量の値とユーティリティ最大契約量の値
を修正する。さらに、いまの機器規模最適化計算の結果
を前提に、再度、機器運用最適化計算を計算機に実行さ
せる。ユーザは、計算が収束するまで、この手続きを計
算機に繰り返させる。これにより、ユーザはエネルギー
供給機器の最適規模と最適運転パターンを得る。
化計算と機器運用最適化計算の２つの部分からなり、収
束するまで両計算を往復しながら計算を実行するものが
有る。例えば、伊東弘一，横山良平著「コージェネレー
ションの最適計画」産業図書（株）（平成２年）１１１
−１３２頁に記載されている。この方法による処理手順
は次のとおりである。先ずユーザは、エネルギー需要の
予測値，機器容量の値及びユーティリティ最大契約量の
値を計算機に与え、これらの値を前提として機器運用最
適化計算を計算機に実行させ、それにより最適運転パタ
ーンを求める。次に、機器規模最適化計算を計算機に実
行させ、総経費すなわち設備費と従量費の合計が小さく
なるよう機器容量の値とユーティリティ最大契約量の値
を修正する。さらに、いまの機器規模最適化計算の結果
を前提に、再度、機器運用最適化計算を計算機に実行さ
せる。ユーザは、計算が収束するまで、この手続きを計
算機に繰り返させる。これにより、ユーザはエネルギー
供給機器の最適規模と最適運転パターンを得る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】一般に、エネルギー供
給機器の最適規模と最適運転パターンを決定するには、
エネルギー需要の予測値を前提にする。しかし、一般に
予測値は予測誤差を含むので、特定の予測値を前提とし
た最適解をユーザは直ちに採用すべきではなく、予測誤
差の影響を検討しながら最適解の採否を判断する必要が
ある。しかし、従来技術を用いて予測誤差の影響を検討
するには、ユーザは予測値を若干量だけ変更し、その変
更後の予測値を前提に最適解を求め直し、予測値変更前
後の最適解を比較するといった手順を踏まねばならず、
従来、ユーザはこの作業に多大な労力と時間を要してい
た。
給機器の最適規模と最適運転パターンを決定するには、
エネルギー需要の予測値を前提にする。しかし、一般に
予測値は予測誤差を含むので、特定の予測値を前提とし
た最適解をユーザは直ちに採用すべきではなく、予測誤
差の影響を検討しながら最適解の採否を判断する必要が
ある。しかし、従来技術を用いて予測誤差の影響を検討
するには、ユーザは予測値を若干量だけ変更し、その変
更後の予測値を前提に最適解を求め直し、予測値変更前
後の最適解を比較するといった手順を踏まねばならず、
従来、ユーザはこの作業に多大な労力と時間を要してい
た。
【０００４】本発明の目的は、予測誤差の影響の検討を
容易にすることにある。
容易にすることにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の特徴は、各制約
条件の潜在価格の値を求め、その値をユーザに提示する
ことである。ここで制約条件とは、例えば、電力，ガ
ス，蒸気，温水及び冷水などエネルギー種別毎の需給バ
ランス制約（等式制約），各エネルギー供給機器の入出
力特性（等式制約）及び各エネルギー供給機器の上下限
制約(不等式制約)の全部又は一部を指す。また潜在価格
とは、例えば、最適解において、制約条件の定数項を単
位量だけ変化させたときに目的関数値がどれだけ変化す
るかの感度を意味する。
条件の潜在価格の値を求め、その値をユーザに提示する
ことである。ここで制約条件とは、例えば、電力，ガ
ス，蒸気，温水及び冷水などエネルギー種別毎の需給バ
ランス制約（等式制約），各エネルギー供給機器の入出
力特性（等式制約）及び各エネルギー供給機器の上下限
制約(不等式制約)の全部又は一部を指す。また潜在価格
とは、例えば、最適解において、制約条件の定数項を単
位量だけ変化させたときに目的関数値がどれだけ変化す
るかの感度を意味する。
【０００６】
【発明の実施の形態】本発明の実施例は、ガスタービン
発電機や蓄熱装置等、複数のエネルギー供給機器を組合
せ、ビルや工場等のエネルギー需要地域にエネルギーを
供給する場合、該エネルギー需要地域のエネルギー需要
の予測値に応じ、該エネルギー供給機器の最適規模と最
適運転パターンを求める計算機プログラムに関する。
発電機や蓄熱装置等、複数のエネルギー供給機器を組合
せ、ビルや工場等のエネルギー需要地域にエネルギーを
供給する場合、該エネルギー需要地域のエネルギー需要
の予測値に応じ、該エネルギー供給機器の最適規模と最
適運転パターンを求める計算機プログラムに関する。
【０００７】本発明の実施例で解決しようとする第一の
課題は、エネルギー供給機器の最適規模と最適運転パタ
ーンを求めると同時に、予測誤差の影響の検討を容易に
することにある。
課題は、エネルギー供給機器の最適規模と最適運転パタ
ーンを求めると同時に、予測誤差の影響の検討を容易に
することにある。
【０００８】なお以上では、予測誤差の最適解に対する
影響を分析する必要性について述べたが、最適解の採否
を判断するには、このほかに将来の電気料金やガス料金
の変化、技術進歩による機器のエネルギー効率改善な
ど、ユーザはいろいろな関連パラメータの不確定要因を
想定し、その影響を検討する必要がある。従来、これら
不確定要因の影響の検討についても、ユーザは多大な労
力と時間を要していた。
影響を分析する必要性について述べたが、最適解の採否
を判断するには、このほかに将来の電気料金やガス料金
の変化、技術進歩による機器のエネルギー効率改善な
ど、ユーザはいろいろな関連パラメータの不確定要因を
想定し、その影響を検討する必要がある。従来、これら
不確定要因の影響の検討についても、ユーザは多大な労
力と時間を要していた。
【０００９】本発明の実施例が解決しようとする課題
は、先に述べた第一の課題のほか、電気料金やガス料金
などのユーティリティ料金や、機器のエネルギー効率な
どの機器パラメータの不確定性の影響の検討を容易にす
ることにもある。
は、先に述べた第一の課題のほか、電気料金やガス料金
などのユーティリティ料金や、機器のエネルギー効率な
どの機器パラメータの不確定性の影響の検討を容易にす
ることにもある。
【００１０】本発明の実施例の一つの特徴は、各制約条
件の潜在価格の値を求め、その値をユーザに提示するこ
とである。ここで制約条件とは、例えば、電力，ガス，
蒸気，温水及び冷水などエネルギー種別毎の需給バラン
ス制約（等式制約），各エネルギー供給機器の入出力特
性（等式制約）及び各エネルギー供給機器の上下限制約
（不等式制約）の全部又は一部を指す。また潜在価格と
は、例えば、最適解において、制約条件の定数項を単位
量だけ変化させたときに目的関数値がどれだけ変化する
かの感度を意味する。潜在価格の求め方の一般的説明
は、例えば、今野浩著「線形計画法」（株）日科技連
（１９８７）７１−９０頁に記載されている。
件の潜在価格の値を求め、その値をユーザに提示するこ
とである。ここで制約条件とは、例えば、電力，ガス，
蒸気，温水及び冷水などエネルギー種別毎の需給バラン
ス制約（等式制約），各エネルギー供給機器の入出力特
性（等式制約）及び各エネルギー供給機器の上下限制約
（不等式制約）の全部又は一部を指す。また潜在価格と
は、例えば、最適解において、制約条件の定数項を単位
量だけ変化させたときに目的関数値がどれだけ変化する
かの感度を意味する。潜在価格の求め方の一般的説明
は、例えば、今野浩著「線形計画法」（株）日科技連
（１９８７）７１−９０頁に記載されている。
【００１１】潜在価格をユーザに提示するには、先ず潜
在価格を求める必要がある。潜在価格を求めるために本
発明が提供する手段は、最適規模と最適運転パターンを
求める問題を、単一の線形計画問題として定式化し、こ
れを解くことにより最適規模と最適運転パターンをいち
どに求める方法である。このように定式化した線形計画
問題は、大規模な問題になることが多いが、例えば、今
野浩著「線形計画法」（株）日科技連（１９８７）１４
７−１６２頁の方法を適用すれば、大規模線形計画問題
を解くことができる。
在価格を求める必要がある。潜在価格を求めるために本
発明が提供する手段は、最適規模と最適運転パターンを
求める問題を、単一の線形計画問題として定式化し、こ
れを解くことにより最適規模と最適運転パターンをいち
どに求める方法である。このように定式化した線形計画
問題は、大規模な問題になることが多いが、例えば、今
野浩著「線形計画法」（株）日科技連（１９８７）１４
７−１６２頁の方法を適用すれば、大規模線形計画問題
を解くことができる。
【００１２】従来、問題が大規模化するのを避けるため
に、最適規模と最適運転パターンを求める問題を２つの
部分問題に分け、かつ、定式化のなかに離散変数を含ん
でいるので、直接、潜在価格を求めることは困難であっ
た。以下、従来技術で潜在価格を求めることが困難であ
った理由と本発明の実施例での解決手段を説明する。潜
在価格は、目的関数値のパラメータ値に対する感度、す
なわち、パラメータ値による目的関数値の微分値である
から、問題を微分可能な形式に定式化する必要がある。
そのためには、元の問題を２つの部分に分けたり、離散
変数を導入したりすることを避けねばならない。しか
し、従来技術では、計算機のメモリ容量の制約や計算時
間の短縮のため、微分可能性を犠牲にせざるを得なかっ
た。つまり従来技術では、潜在価格を求めることと短時
間に最適解を求めることの両立が困難であった。これに
対し、本発明の実施例では、定式化において離散変数な
どの微分不可能要素を排除し、かつ、例えば、今野浩著
「線形計画法」（株）日科技連（１９８７）１４７−１
６２頁の方法を適用することで、潜在価格を求めること
と短時間に最適解を求めることの両立を可能にした。な
お、例えば、今野浩著「線形計画法」（株）日科技連
（１９８７）１４７−１６２頁には、大規模線形計画問
題を効率的に解く方法が詳細に記載されている。
に、最適規模と最適運転パターンを求める問題を２つの
部分問題に分け、かつ、定式化のなかに離散変数を含ん
でいるので、直接、潜在価格を求めることは困難であっ
た。以下、従来技術で潜在価格を求めることが困難であ
った理由と本発明の実施例での解決手段を説明する。潜
在価格は、目的関数値のパラメータ値に対する感度、す
なわち、パラメータ値による目的関数値の微分値である
から、問題を微分可能な形式に定式化する必要がある。
そのためには、元の問題を２つの部分に分けたり、離散
変数を導入したりすることを避けねばならない。しか
し、従来技術では、計算機のメモリ容量の制約や計算時
間の短縮のため、微分可能性を犠牲にせざるを得なかっ
た。つまり従来技術では、潜在価格を求めることと短時
間に最適解を求めることの両立が困難であった。これに
対し、本発明の実施例では、定式化において離散変数な
どの微分不可能要素を排除し、かつ、例えば、今野浩著
「線形計画法」（株）日科技連（１９８７）１４７−１
６２頁の方法を適用することで、潜在価格を求めること
と短時間に最適解を求めることの両立を可能にした。な
お、例えば、今野浩著「線形計画法」（株）日科技連
（１９８７）１４７−１６２頁には、大規模線形計画問
題を効率的に解く方法が詳細に記載されている。
【００１３】本発明の実施例を実現する機能ブロック図
の一例を図１に示す。図１において、最適化問題定式化
手段６は入力データとして機器構成データ１，需要デー
タ２，エネルギーユーティリティデータ３，機器容量単
価データ４および機器入出力特性データ５を読み込む。
最適化問題定式化手段６は、これら入力データをもと
に、目的関数７，設備制約８および需給バランス制約９
を生成する。ここで、目的関数７は、エネルギーユーテ
ィリティデータ３と機器容量単価データ４に基づき、設
備費と運転費の合計で定義し、線形式で与えるものとす
る。設備制約８は、機器入出力特性データ５に基づき、
各機器の入出力関係を表す線形等式制約と各機器の入力
値もしくは出力値に対する線形不等式制約で与える。設
備制約８において、何時の機器の入力値もしくは出力値
も機器規模を越えてはならないとの制約を含め、かつ、
機器規模を決定変数に含め、最適化問題を解けば、必要
最小限の機器規模すなわち最も経済的な機器規模を求め
ることができる。需給バランス制約９は、機器構成デー
タ１に基づき、需要データ２で与えられる需要の種類毎
に線形等式制約で与える。このように得られた最適化問
題は線形計画問題となる。以上の最適化問題定式化の方
法は、例えば、伊東弘一，横山良平著「コージェネレー
ションの最適計画」産業図書（株）（平成２年）に記載
されている。ただしこの文献では、運転中と停止中を区
別するための０−１変数を導入しているが、本発明では
運転中と停止中の区別は行わずこの０−１変数を使用し
ないものとする。これにより、最適化問題から離散変数
を排除することができるので、通常の線形計画法で最適
解と潜在価格を求めることができる。つぎに最適化計算
手段１０は、目的関数７，設備制約８および需給バラン
ス制約９を読み込み、制約条件を守りつつ目的関数を最
小とする機器最適規模１１および最適運転パターン１２
を求める。それと同時に、需給バランス制約９に対応し
た潜在価格１３を求める。更に、各機器のエネルギー単
価１４を求める。最適解を求める方法は、例えば、今野
浩著「線形計画法」（株）日科技連（１９８７）１４７
−１６２頁に記載されている。また潜在価格は、例え
ば、今野浩著「線形計画法」（株）日科技連（１９８
７）７１−９０頁の方法を用いて求めることができる。
ある機器のエネルギー単価１４は、その機器への入力エ
ネルギーとその機器のエネルギー効率から求めることが
できる。たとえば、ある機器への入力エネルギーの単価
が１０円で、その機器のエネルギー効率が５０％なら
ば、その機器のエネルギー単価は２０円となる。最後
に、画面表示手段１５は、機器最適規模１１，最適運転
パターン１２，潜在価格１３及びエネルギー単価１４を
読み込み、ＣＲＴなど適当な表示装置１６にこれらを表
示する。
の一例を図１に示す。図１において、最適化問題定式化
手段６は入力データとして機器構成データ１，需要デー
タ２，エネルギーユーティリティデータ３，機器容量単
価データ４および機器入出力特性データ５を読み込む。
最適化問題定式化手段６は、これら入力データをもと
に、目的関数７，設備制約８および需給バランス制約９
を生成する。ここで、目的関数７は、エネルギーユーテ
ィリティデータ３と機器容量単価データ４に基づき、設
備費と運転費の合計で定義し、線形式で与えるものとす
る。設備制約８は、機器入出力特性データ５に基づき、
各機器の入出力関係を表す線形等式制約と各機器の入力
値もしくは出力値に対する線形不等式制約で与える。設
備制約８において、何時の機器の入力値もしくは出力値
も機器規模を越えてはならないとの制約を含め、かつ、
機器規模を決定変数に含め、最適化問題を解けば、必要
最小限の機器規模すなわち最も経済的な機器規模を求め
ることができる。需給バランス制約９は、機器構成デー
タ１に基づき、需要データ２で与えられる需要の種類毎
に線形等式制約で与える。このように得られた最適化問
題は線形計画問題となる。以上の最適化問題定式化の方
法は、例えば、伊東弘一，横山良平著「コージェネレー
ションの最適計画」産業図書（株）（平成２年）に記載
されている。ただしこの文献では、運転中と停止中を区
別するための０−１変数を導入しているが、本発明では
運転中と停止中の区別は行わずこの０−１変数を使用し
ないものとする。これにより、最適化問題から離散変数
を排除することができるので、通常の線形計画法で最適
解と潜在価格を求めることができる。つぎに最適化計算
手段１０は、目的関数７，設備制約８および需給バラン
ス制約９を読み込み、制約条件を守りつつ目的関数を最
小とする機器最適規模１１および最適運転パターン１２
を求める。それと同時に、需給バランス制約９に対応し
た潜在価格１３を求める。更に、各機器のエネルギー単
価１４を求める。最適解を求める方法は、例えば、今野
浩著「線形計画法」（株）日科技連（１９８７）１４７
−１６２頁に記載されている。また潜在価格は、例え
ば、今野浩著「線形計画法」（株）日科技連（１９８
７）７１−９０頁の方法を用いて求めることができる。
ある機器のエネルギー単価１４は、その機器への入力エ
ネルギーとその機器のエネルギー効率から求めることが
できる。たとえば、ある機器への入力エネルギーの単価
が１０円で、その機器のエネルギー効率が５０％なら
ば、その機器のエネルギー単価は２０円となる。最後
に、画面表示手段１５は、機器最適規模１１，最適運転
パターン１２，潜在価格１３及びエネルギー単価１４を
読み込み、ＣＲＴなど適当な表示装置１６にこれらを表
示する。
【００１４】図２は、本発明を実現するための処理の流
れである。データ読込２１にて、必要な入力データすな
わち機器構成データ１，需要データ２，エネルギーユー
ティリティデータ３，機器容量単価データ４および機器
入出力特性データ５を読み込む。つぎに最適化問題定式
化２２にすすみ、データ読込２１にて読み込んだデータ
をもとに最適化問題を定式化する。最適化計算実行２３
では、定式化した最適化問題の解を求めると同時に潜在
価格を求め、結果表示２４で最適解および潜在価格を表
示する。
れである。データ読込２１にて、必要な入力データすな
わち機器構成データ１，需要データ２，エネルギーユー
ティリティデータ３，機器容量単価データ４および機器
入出力特性データ５を読み込む。つぎに最適化問題定式
化２２にすすみ、データ読込２１にて読み込んだデータ
をもとに最適化問題を定式化する。最適化計算実行２３
では、定式化した最適化問題の解を求めると同時に潜在
価格を求め、結果表示２４で最適解および潜在価格を表
示する。
【００１５】以下、具体例に基づき本発明の実施形態を
説明する。図３は、機器構成を表す図であり機器構成デ
ータ１に対応する。図４は、電力，蒸気，温水および冷
水の各１日２４点の需要であり需要データ２に対応す
る。図５は、電力とガスの従量料金，電力契約容量単価
および各機器の容量単価であり、エネルギーユーティリ
ティデータ３と機器容量単価データ４に対応する。機器
入出力特性データ５は、例えば、伊東弘一，横山良平著
「コージェネレーションの最適計画」産業図書（株）
（平成２年）に倣い適切な値に設定するものとする。こ
れらのデータを用い、最適化問題を定義し、それを解く
ことにより最適解と潜在価格を求める。本発明では、目
的関数を次のように定式化する。
説明する。図３は、機器構成を表す図であり機器構成デ
ータ１に対応する。図４は、電力，蒸気，温水および冷
水の各１日２４点の需要であり需要データ２に対応す
る。図５は、電力とガスの従量料金，電力契約容量単価
および各機器の容量単価であり、エネルギーユーティリ
ティデータ３と機器容量単価データ４に対応する。機器
入出力特性データ５は、例えば、伊東弘一，横山良平著
「コージェネレーションの最適計画」産業図書（株）
（平成２年）に倣い適切な値に設定するものとする。こ
れらのデータを用い、最適化問題を定義し、それを解く
ことにより最適解と潜在価格を求める。本発明では、目
的関数を次のように定式化する。
【００１６】目的関数：
【００１７】
【数１】
【００１８】すなわち、目的関数Ｊは、年間設備費Ｃ
c ，年間基本料金Ｃodおよび年間従量料金Ｃoeの和で定
義し、年間設備費Ｃc は各設備の初期設備費の合計を償
却期間Ｔdep で除算したものとし、年間基本料金Ｃodは
電力とガスの契約基本料金の合計を単位契約期間Ｔcon
で除算したものとし、年間従量料金Ｃoeは電力とガスの
使用量と単位使用量当りの料金の積和とする。なお、こ
れらの式で、添字は次の意味を表す。すなわち、ＧＴは
ガスタービン、ＲＥは電動ターボ冷凍機、ＲＷは温水吸
収式冷凍機、ＲＳは蒸気吸収式冷凍機、ＢＧはガスボイ
ラ、ＢＡは補助ボイラ、ＣＴは冷却塔、ＳＨは蓄熱槽、
ＳＣは氷蓄熱、ＳＥは蓄電池、ＨＥは熱交換器、ＲＤは
放熱器、ＰＣは冷水廃棄ポンプ、ＥＰは電力会社からの
電力、及び、ＦＰはガス会社からのガスを表す。また、
ＰＥ(ｔ)およびＰＦ(ｔ)はそれぞれ時刻ｔにおける電力
とガスの単位使用量当りの料金、Ｅ(ｔ)およびＦ(ｔ)は
それぞれ時刻ｔにおける電力とガスの使用量を表す。
c ，年間基本料金Ｃodおよび年間従量料金Ｃoeの和で定
義し、年間設備費Ｃc は各設備の初期設備費の合計を償
却期間Ｔdep で除算したものとし、年間基本料金Ｃodは
電力とガスの契約基本料金の合計を単位契約期間Ｔcon
で除算したものとし、年間従量料金Ｃoeは電力とガスの
使用量と単位使用量当りの料金の積和とする。なお、こ
れらの式で、添字は次の意味を表す。すなわち、ＧＴは
ガスタービン、ＲＥは電動ターボ冷凍機、ＲＷは温水吸
収式冷凍機、ＲＳは蒸気吸収式冷凍機、ＢＧはガスボイ
ラ、ＢＡは補助ボイラ、ＣＴは冷却塔、ＳＨは蓄熱槽、
ＳＣは氷蓄熱、ＳＥは蓄電池、ＨＥは熱交換器、ＲＤは
放熱器、ＰＣは冷水廃棄ポンプ、ＥＰは電力会社からの
電力、及び、ＦＰはガス会社からのガスを表す。また、
ＰＥ(ｔ)およびＰＦ(ｔ)はそれぞれ時刻ｔにおける電力
とガスの単位使用量当りの料金、Ｅ(ｔ)およびＦ(ｔ)は
それぞれ時刻ｔにおける電力とガスの使用量を表す。
【００１９】本発明の実施例では、機器特性を次のよう
な制約条件で表現する。
な制約条件で表現する。
【００２０】制約条件（機器特性）：
【００２１】
【数２】
【００２２】なお、この制約条件の例は、図６に示すガ
スタービンの特性を５本の等式制約と１本の不等式制約
で表現したものである。ガスタービン以外の機器の特性
も、同様の等式制約および不等式制約で表現できる。ま
た、エネルギーバランス条件も、次のような制約条件で
表現する。
スタービンの特性を５本の等式制約と１本の不等式制約
で表現したものである。ガスタービン以外の機器の特性
も、同様の等式制約および不等式制約で表現できる。ま
た、エネルギーバランス条件も、次のような制約条件で
表現する。
【００２３】制約条件（エネルギーバランス）：
【００２４】
【数３】
【００２５】なお、この制約条件の例は、図３のコジェ
ネシステムにおける冷水の需給バランス制約を表す。電
力，蒸気、および温水の需給バランス制約もそれぞれ同
様に表現する。
ネシステムにおける冷水の需給バランス制約を表す。電
力，蒸気、および温水の需給バランス制約もそれぞれ同
様に表現する。
【００２６】図７に、例として、電力，蒸気，温水及び
冷水の潜在価格と各機器のエネルギー単価を示す。図７
の各表の左欄外の１乃至２４の数値は時刻を表す。図７
において、数値の右に上矢印もしくは下矢印がついてい
る場合があるが、上矢印はエネルギー単価が潜在価格よ
りも高い場合を表し、下矢印はエネルギー単価が潜在価
格よりも安い場合を表す。矢印がついていない場合には
エネルギー単価と潜在価格が等しい。
冷水の潜在価格と各機器のエネルギー単価を示す。図７
の各表の左欄外の１乃至２４の数値は時刻を表す。図７
において、数値の右に上矢印もしくは下矢印がついてい
る場合があるが、上矢印はエネルギー単価が潜在価格よ
りも高い場合を表し、下矢印はエネルギー単価が潜在価
格よりも安い場合を表す。矢印がついていない場合には
エネルギー単価と潜在価格が等しい。
【００２７】図７において、エネルギー単価と潜在価格
を比較すれば、両者の大小関係が分かり、その結果、構
成機器の最適規模を決定しているクリティカルな時刻が
何時であるかを知ることができる。例えば電力に着目す
ると、１４時における潜在価格３８.８は、電力会社か
らの買電のエネルギー単価１４.７よりも高く、かつ、
ガスタービンの電力のエネルギー単価１５.０ よりも高
い。このことから、１４時における電力の潜在価格に
は、運転費のほかに設備費が加わっていると判断でき、
このことから電力会社の最適契約容量とガスタービンの
最適規模を決定しているのは、１４時の電力需給状況で
あることがわかる。１４時における電力の潜在価格に対
する別の解釈として、１４時における電力需要の単位量
は３８.８ の価値を有し、もしこの時点の電力需要が単
位量だけ多ければそれを賄うのに38.8の増分コストがか
かるとの解釈も成り立つ。
を比較すれば、両者の大小関係が分かり、その結果、構
成機器の最適規模を決定しているクリティカルな時刻が
何時であるかを知ることができる。例えば電力に着目す
ると、１４時における潜在価格３８.８は、電力会社か
らの買電のエネルギー単価１４.７よりも高く、かつ、
ガスタービンの電力のエネルギー単価１５.０ よりも高
い。このことから、１４時における電力の潜在価格に
は、運転費のほかに設備費が加わっていると判断でき、
このことから電力会社の最適契約容量とガスタービンの
最適規模を決定しているのは、１４時の電力需給状況で
あることがわかる。１４時における電力の潜在価格に対
する別の解釈として、１４時における電力需要の単位量
は３８.８ の価値を有し、もしこの時点の電力需要が単
位量だけ多ければそれを賄うのに38.8の増分コストがか
かるとの解釈も成り立つ。
【００２８】蒸気についても同様の考えで、２２時にお
ける潜在価格１５.８ は、ガスタービンの蒸気エネルギ
ー単価３.５９ よりも高く、かつ、補助ボイラの蒸気エ
ネルギー単価６.３９ よりも高い。このことから、ガス
タービンと補助ボイラの最適規模は、２２時の蒸気需給
状況から決定されていることがわかる。
ける潜在価格１５.８ は、ガスタービンの蒸気エネルギ
ー単価３.５９ よりも高く、かつ、補助ボイラの蒸気エ
ネルギー単価６.３９ よりも高い。このことから、ガス
タービンと補助ボイラの最適規模は、２２時の蒸気需給
状況から決定されていることがわかる。
【００２９】このように、図７のような潜在価格とエネ
ルギー単価を表示することにより、何時の時点における
何の需要がどの構成機器の最適規模に影響を与えるか、
またその時点の需要単位量当りの価値が具体的にいくら
であるかを知ることができる。
ルギー単価を表示することにより、何時の時点における
何の需要がどの構成機器の最適規模に影響を与えるか、
またその時点の需要単位量当りの価値が具体的にいくら
であるかを知ることができる。
【００３０】参考のため、電力，蒸気，温水及び冷水の
各需給パターンをそれぞれ図７乃至図１１に示す。従来
技術では、図７乃至図１１のような需給パターンを表示
するのみであり、潜在価格を表示していなかったため、
最適規模を決定するクリティカルな時点が何時であるか
を調べるのが困難であった。しかし、本発明のように図
７の潜在価格とエネルギー単価を表示すれば、それらの
大小関係を調べることにより、クリティカルな時点を比
較的容易に見つけ出すことができる。
各需給パターンをそれぞれ図７乃至図１１に示す。従来
技術では、図７乃至図１１のような需給パターンを表示
するのみであり、潜在価格を表示していなかったため、
最適規模を決定するクリティカルな時点が何時であるか
を調べるのが困難であった。しかし、本発明のように図
７の潜在価格とエネルギー単価を表示すれば、それらの
大小関係を調べることにより、クリティカルな時点を比
較的容易に見つけ出すことができる。
【００３１】図７に示した電力のエネルギー単価と潜在
価格のグラフ表示を図１２に示す。このようにグラフ表
示すれば、各時点における電力の潜在価格を決定してい
るのが電力会社のエネルギー単価なのかガスタービンの
それなのか、クリティカルな時点は何時なのかがより簡
単にわかる場合もある。たとえば、図１１の場合、１４
時の潜在価格が２本のエネルギー単価の棒グラフを上回
っていることから、１４時がクリティカルな時点である
ことが容易に見て取れる。
価格のグラフ表示を図１２に示す。このようにグラフ表
示すれば、各時点における電力の潜在価格を決定してい
るのが電力会社のエネルギー単価なのかガスタービンの
それなのか、クリティカルな時点は何時なのかがより簡
単にわかる場合もある。たとえば、図１１の場合、１４
時の潜在価格が２本のエネルギー単価の棒グラフを上回
っていることから、１４時がクリティカルな時点である
ことが容易に見て取れる。
【００３２】以上によれば、各制約の潜在価格と機器の
エネルギー単価を表示するので、ユーザは需要予測誤差
や機器パラメータに対する最適解の感度を容易に解析す
ることができる。また、ユーザは、潜在価格とエネルギ
ー単価の大小関係に基づき、不確かさに対する最適解の
感度を、直接的かつ定量的に知ることができる。
エネルギー単価を表示するので、ユーザは需要予測誤差
や機器パラメータに対する最適解の感度を容易に解析す
ることができる。また、ユーザは、潜在価格とエネルギ
ー単価の大小関係に基づき、不確かさに対する最適解の
感度を、直接的かつ定量的に知ることができる。
【００３３】以上では、最適値を求めることを例に説明
しているが、熱電併給設備の構成機器の規模と運転パタ
ーンを決定する決定装置と、エネルギー需給バランス制
約と機器容量制約を満足しつつ設備費と運転費の和を小
さく熱電併給適化装置とを有し、該制約の潜在価格と該
構成機器のエネルギー単価を表示することを特徴とする
熱電併給計画システムのように、現状値より、より好ま
しい小さい値又は大きい値を求める場合に用いても良
い。
しているが、熱電併給設備の構成機器の規模と運転パタ
ーンを決定する決定装置と、エネルギー需給バランス制
約と機器容量制約を満足しつつ設備費と運転費の和を小
さく熱電併給適化装置とを有し、該制約の潜在価格と該
構成機器のエネルギー単価を表示することを特徴とする
熱電併給計画システムのように、現状値より、より好ま
しい小さい値又は大きい値を求める場合に用いても良
い。
【００３４】
【発明の効果】本発明によれば、予測誤差の影響の検討
を容易にすることができる。
を容易にすることができる。
【図１】本発明の一実施例の機能ブロック図。
【図２】本発明の一実施例における処理流れ図。
【図３】本発明の一実施例における機器構成図。
【図４】本発明の一実施例における需要データのグラフ
を示す図。
を示す図。
【図５】本発明の一実施例における従量単価と容量単価
を示す図。
を示す図。
【図６】本発明の一実施例のガスタービンのモデル図。
【図７】本発明の一実施例におけるエネルギー単価と潜
在価格の表形式による表示例を示す図。
在価格の表形式による表示例を示す図。
【図８】同実施例における電力需給パターンを示す図。
【図９】同実施例における蒸気需給パターンを示す図。
【図１０】同実施例における温水需給パターンを示す
図。
図。
【図１１】同実施例における冷水需給パターンを示す
図。
図。
【図１２】同実施例におけるエネルギー単価と潜在価格
のグラフ形式による表示例を示す図。
のグラフ形式による表示例を示す図。
１…機器構成データ、２…需要データ、３…エネルギー
ユーティリティデータ、４…機器容量単価データ、５…
機器入出力特性データ、６…最適化問題定式化手段、７
…目的関数、８…設備制約、９…需給バランス制約、１
０…最適化計算手段、１１…機器最適規模、１２…最適
運転パターン、１３…潜在価格、１４…エネルギー単
価、１５…画面表示手段、１６…表示装置。
ユーティリティデータ、４…機器容量単価データ、５…
機器入出力特性データ、６…最適化問題定式化手段、７
…目的関数、８…設備制約、９…需給バランス制約、１
０…最適化計算手段、１１…機器最適規模、１２…最適
運転パターン、１３…潜在価格、１４…エネルギー単
価、１５…画面表示手段、１６…表示装置。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 澤 敏之 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 鈴木 洋明 東京都千代田区神田駿河台四丁目６番地 株式会社日立製作所事業企画本部内
Claims (2)
- 【請求項１】熱電併給設備の構成機器の規模と運転パタ
ーンを決定する決定装置と、エネルギー需給バランス制
約と機器容量制約を満足しつつ設備費と運転費の和を小
さく熱電併給適化装置とを有し、 該制約の潜在価格と該構成機器のエネルギー単価を表示
することを特徴とする熱電併給計画システム。 - 【請求項２】熱電併給設備の構成機器の規模と運転パタ
ーンを最適に決定することで、エネルギー需給バランス
制約と機器容量制約を満足しつつ設備費と運転費の和を
最小化する、熱電併給最適化システムにおいて、 該制約の潜在価格と該構成機器のエネルギー単価を表示
することを特徴とする熱電併給最適化システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001022675A JP2002227721A (ja) | 2001-01-31 | 2001-01-31 | 熱電供給計画システムおよび熱電併給最適化システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001022675A JP2002227721A (ja) | 2001-01-31 | 2001-01-31 | 熱電供給計画システムおよび熱電併給最適化システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002227721A true JP2002227721A (ja) | 2002-08-14 |
Family
ID=18888054
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001022675A Pending JP2002227721A (ja) | 2001-01-31 | 2001-01-31 | 熱電供給計画システムおよび熱電併給最適化システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002227721A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004263622A (ja) * | 2003-02-28 | 2004-09-24 | Osaka Gas Co Ltd | コージェネレーションシステム |
| JP2005257097A (ja) * | 2004-03-09 | 2005-09-22 | Toshiba Corp | 熱源機器の起動停止計画策定システム |
| US8396605B2 (en) | 2008-04-17 | 2013-03-12 | E. I. Engineering Co., Ltd. | System for simulating heat and power supply facility |
| US8571903B1 (en) * | 1998-07-02 | 2013-10-29 | Google Inc. | Pricing graph representation for sets of pricing solutions for travel planning system |
| JP2017194924A (ja) * | 2016-04-22 | 2017-10-26 | 三菱電機株式会社 | エネルギー供給計画策定装置及びエネルギー供給計画策定プログラム |
| CN113316787A (zh) * | 2019-01-22 | 2021-08-27 | 西门子股份公司 | 用于模拟能量***的运行的计算机辅助的方法以及能量管理*** |
| JP2023029218A (ja) * | 2021-08-20 | 2023-03-03 | 常州工学院 | ボイラー燃焼用通風構造の最適化方法およびシステム |
-
2001
- 2001-01-31 JP JP2001022675A patent/JP2002227721A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US8571903B1 (en) * | 1998-07-02 | 2013-10-29 | Google Inc. | Pricing graph representation for sets of pricing solutions for travel planning system |
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| CN113316787A (zh) * | 2019-01-22 | 2021-08-27 | 西门子股份公司 | 用于模拟能量***的运行的计算机辅助的方法以及能量管理*** |
| JP2023029218A (ja) * | 2021-08-20 | 2023-03-03 | 常州工学院 | ボイラー燃焼用通風構造の最適化方法およびシステム |
| JP7384476B2 (ja) | 2021-08-20 | 2023-11-21 | 常州工学院 | ボイラー燃焼用通風構造の最適化方法およびシステム |
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