广域设备的最佳运行控制装置的制作方法

专利名称：广域设备的最佳运行控制装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及广域设备的最佳运行控制装置，利用该装置可以在以多个设施为流体供给对象的广域设备、例如广域供水设备的运行时，实现最佳化，稳定且高效的水运行控制，从而最大限度地降低原水的取水量及净水厂的总过滤量、净水厂向配水池的送水量随时间的变化，并且还极大地减少泵的电力消耗量。
背景技术：
采用计算机进行供水设备运行的决策支援的情况下，预测作为对象的配水区域的需求，根据该预测值运算出最佳的运行计划。由于以多个设施为对象的广域供水设备所处理的设施数量增多，其运行方法也较复杂，因此将运行计划最佳化的运算时间会大大增加，从而可能会造成实用上的障碍。
在供水设备的自动控制中，根据计算机制成的运行计划运行、控制设备的情况下，稳定地生产净水且不间断地稳定地供应给用户就成为首要的任务。同时，从运行成本及设备维修保养费用等方面考虑，在设备运行上，也要求高效运行和控制设备。因此，能否编制出满足上述观点要求的最佳、或者能替代它的接近最佳的设备运行计划就成为很重要的一点。
近年来，随着设备的复杂化、大规模化，很难在实用上可行的时间内迅速运算出如上所述的最佳、或接近最佳的设备运行计划。特别是广域设备中，水供应公司的净水厂及配水厂等设施分散，同时一齐监控这些设施的广域监视的流程也是固定的。在这种情况下，要迅速地运算每天的设备运行计划就越发困难。
因此要解决上述问题，就必须研制出既使是复杂或者大规模的设备也能够运算高速最佳、或者接近最佳的运行计划，实现高效、稳定进行设备运行的广域设备的最佳运行控制装置。
采用计算机进行供水设备运行的决策支援的情况下，预测作为对象的配水区域的需求，根据该预测值运算出最佳的运行计划(例如、参考日本特许公开公报平8-128078号公报及日本特许公开公报2001-55763号公报)。由于以多个设施为对象的广域供排水设备所处理的设施数量增多，其运行方法也较复杂，因此使运行计划最佳化的运算时间大大增加，会造成实用上的障碍。
随着管理、运行设施的整合化、广域监视化，必须研制出可实现高效、稳定的供水设备运行，并且高速制作最佳设备运行计划的具有实用价值的设备运行控制装置。

发明内容
本发明是考虑到上述问题而完成的，目的是提供广域设备的最佳运行控制装置，它能够在以多个设施为对象的广域设备运行时，实现快速最佳化，稳定且高效的水运行控制，从而最大限度地降低原水的取水量及净水厂的总过滤量、净水厂向配水池的送水量随时间的变化，并且还能极大地减少泵的电力消耗量。
为达成上述目的，提供权利要求1～14所述的发明。
权利要求1的发明是对以多个设施为对象的广域设备的运行进行最佳控制的广域设备的最佳运行控制装置。其特征是，配置有输入必要设定值及条件的数据输入部；存储过程数据的计测值及各种参数设定值等数据的实际用数据库部；参考由前述数据输入部所输入的气象信息及实际用数据库部所存储的过去的实际需求值，预测该运行当日以后的每单位时间的需求量的需求预测部；根据该需求预测部所得到的每单位时间的预测需求量及过程的计测值，以由该日的每单位时间的运行流量和该流量所对应的时刻所组成的变量组作为基因，按照只在运行流量和该流量所对应的时刻发生变更时，作为如同存在该变量组的可变长的基因序列而操作的遗传算法，运算以多个设施为对象的广域设备的最佳或者接近最佳的运行计划的运行计划部；输出由运行计划部得到的广域设备运行运算结果和其他所需数据的数据输出部。
权利要求2的发明是根据权利要求1所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部内生成初期个体时，判定满足制约条件的进行可行解(feasible solution)的初期个体能否在某段时间内生成，若不能生成时，中止初期个体的生成的初期个体生成计时部。
权利要求3的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有将存储在前述实际用数据库部的过去的设备运行作为初期个体生成，并提供给前述运行计划部的实际用初期个体生成部。
权利要求4的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有将由人为数据输入装置所设定的设备运行方案作为初期个体生成，提供给前述运行计划部的试探法初期个体生成部。
权利要求5的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有再用其他最佳化方法对在前述运行计划部内所得的设备运行计划进行最佳化运算的综合最佳化部。
权利要求6的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，在前述运行计划部不能得到最佳设备的运行计划时，在前述运行计划部上配置有放宽限制条件、再进行最佳化运算的限制放宽运行计划部。
权利要求7的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈凹状时，通过比较最佳化用的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的凹平滑化部。
权利要求8的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈凸状时，通过比较最佳化用的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的凸平滑化部。
权利要求9的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈升阶状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的升阶平滑化部。
权利要求10的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈降阶状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的降阶平滑化部。
权利要求11的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，在设备中存在局部控制调节器，包含设备运行控制装置不能控制的机器时，配置有模拟局部控制并将其结果输入前述运行计划部，使设备的运行计划运算的局部控制模拟计划部。
权利要求12的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，在对和设备有时间上延迟的地方所需流量，从设备供给时，配置有考虑上述时间上的延迟，对由前述运行计划部得到的运行计划修正从设备上来衡量的需要量的时间延迟修正部。
权利要求13的发明是根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，前述广域设备是广域供水设备，配置有用于定期监视各下游设施的水位计划是否在预先确定的范围内，在满足的情况下，继续监视；在不满足的情况下，首先只对该设施进行再计划，其结果是如果满足其它设施的限制条件，则根据再计划结果运行广域设备；如果不满足其它设施的限制条件，逐次重复进行还包括位于该设施上游的设施在内的再计划的再计划判定部。
权利要求14的发明是根据权利要求1所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有进行仿真以能确定所希望的运行设定值是否满足设备运行上的限制条件的仿真部。


图1为本发明的最佳运行控制装置的一实施方式的框线图。
图2为适用于图1的最佳运行控制装置的广域供水设备的一构成例的系统图。
图3为可变长基因序列的示例的说明图。
图4为说明可变长基因序列所示的受水流量的图像的图。
图5为处理可变长基因序列的遗传性算法的交叉方法的说明图。
图6为处理可变长基因序列的遗传性算法的突变方法的说明图。
图7为说明凹状、凸状、升阶状、及降阶状的计划的图。
图8为说明含局部控制的流程例的图。
图9为说明时间延迟修正部的说明图。
具体实施例方式
以下，参考

本发明的实施方式。
图1为本发明的最佳运行控制装置的一实施方式的框线图，图2为适用于图1的最佳运行控制装置的广域供水设备的一构成例的系统图。
<实施方式的构成>
在图2所示的广域供水设备中，以作为广域供水设施的多个(图中有8处)的配水池41～48为对象，从共用净水厂40向这些配水池41～48配水。净水厂40用取水泵等从河川等中取原水，经积水井，在混合池中注入化合物，经过凝集、沉淀和过滤等净化手段进行净化处理。所得净水用氯进行杀菌处理后，经净水池，利用送水泵经由各配水池分别向各个配水区配水。当然，有时也可从净水厂40直接向普通家庭等配水区域配水。在图2所示的广域供水设施中，大致分为2组，即第1组配水池41～44和第2组配水池45～48。图中，连接各管路的节点用符号51表示，需要时还在各管路或配水池串联插入阀门52，还可根据需要，在各处设置测定流过各管路的水的流量的流量计53(例如电磁流量计)。
图1所示的最佳运行控制装置是对图2所示的广域供水设备进行最佳运行控制的装置，它具有数据输入部2、数据输出部4、实际用DB部(实际用数据库部)6、需求预测部8、运行计划部10、初期个体生成计时部12、实际用初期个体生成部14、试探法初期个体生成部16、综合最佳化部18、限制放宽运行计划部20、凹平滑化部22、凸平滑化部24、升阶平滑化部26、降阶平滑化部28、局部控制模拟计划部30、时间延迟修正部32、再计划判定部34及仿真部36。
数据输入部2是输入广域设备的最佳运行上的所需设定值及条件的输入处理手段。数据输出部4是输出由最佳运行控制装置得到的广域设备的最佳运行运算结果和其他所需数据的输出处理手段。实际用DB部6是存储过程数据的计测值及各种参数设定值等数据的数据库。需求预测部8是根据气象信息及过去的实际需求值等，预测运行当日以后的每单位时间的需求量。运行计划部10是根据需求预测部8所得到的单位时间的预测需求量及过程计测值，以该日每单位时间的运行水量和该流量所对应的时间而成的变量组为基因，只在运行水量和该流量所对应的时间发生变化时，作为如同存在该变量组的可变长的基因序列而操作的遗传算法，运算以多个设施为对象的广域设备的最佳或者接近最佳的运行计划。
初期个体生成计时部12是用于在生成初期个体时，判定满足制约条件的进行可行解的初期个体能否在某段时间内生成，不能生成时，用于中止初期个体生成的计时器。实际用初期个体生成部14是将存储在实际用DB部6的过去的设备运行用作初期个体的手段。试探法初期个体生成部16是用于将由人为数据输入手段所设定的设备运行方案用作初期个体的手段。综合最佳化部18对所得的设备运行计划再用其他的最佳化方法进行最佳化运算。限制放宽运行计划部20在没能得到最佳设备运行计划时，放宽限制条件进行最佳化运算。
凹平滑化部22是在运行计划部10运算而得的运行计划呈凹状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的。同样，凸平滑化部24是在运行计划呈凸状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件而将该运行计划平滑化的。升阶平滑化部26在运行计划呈升阶状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件而将该运行计划平滑化。降阶平滑化部28在运行计划呈降阶状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件，将该运行计划平滑化。
局部控制模拟计划部30在设备中存在局部控制调节器，包含设备运行控制装置不能控制的机器时，模拟局部控制，将其结果输入运行计划部10，运算设备的运行计划。时间延迟修正部32对和设备有时间上延迟的地方所需流量，从设备供给时，考虑时间上的延迟，修正从设备上来衡量的需要量。
再计划判定部34按规定顺序定期监视是否满足各设施(配水厂41～48)的限制条件，在满足的情况下，继续监视，在不满足的情况下，首先只对该设施进行再计划，其结果是如果满足其他的设施的限制条件，则根据再计划结果运行广域设备，若不满足其他的设施的限制条件，逐次重复进行还包括位于该设施上游的设施在内的再计划。
仿真部36进行仿真以便确定由数据输入部2而输入的所希望的运行设定值是否满足设备运行上的限制条件。
本实施方式是利用以上构成部分所组成的最佳运行控制装置，在以多个设施为对象的广域设备运行中，实现快速最佳化，稳定且高效的水运行控制，从而最大限度地降低原水的取水量及净水厂的总过滤量、净水厂向配水池41-48的送水量随时间而变化，并且极大减少泵的电力消耗量。
<实施方式的作用>
首先，说明图1所示最佳运行控制装置的基本功能。
需求预测部8的配水的需求预测方法，考虑采用统计的方法及最小二乘法、GMDH(Grouping Method Of Data Handling数据处理的分组法)等各种鉴定方法、利用神经网络的方法等，而本实施方式中并不限定于哪种特定的方法，采用哪种方法都可以。需求预测部8及运行计划部10一天一次以上定时启动。首先，定刻前，通过数据输入部2手动或自动输入需求预测所需的数据。这里的数据指的是例如要进行需求预测的这一天的天气预报及最高气温或者最低气温预报的气象信息及以前获得的气象信息的实际用值，及需求量实际用值等。需求预测部8的需求预测的结果要每隔一定单位时间输出，至少以相隔1天的时刻输出，当然也可以根据需要进行2天以上的需求预测。
根据需求预测结果和设备当前的计测值(如果是净水的送水计划、则是配水池的水位及送水泵的流量、运行台数、配水量等，如果是净水厂内的总过滤量的计划，则是净水池水位、及各过滤池的净化时间、过滤池净化水量、排水池水位等)、送水泵流量特性、配水池41～48及净水池40、排水池的容量(运行水位上下限值)等参数，运行计划部10对水运行计划作最佳运算，使其不引起偏离净水池40及配水池41～48的运行水位上下限及不会不足配水量预测值，总过滤量及送水量的急剧变化。这时，也可以考虑尽量降低运行成本。在这种情况下，如果需要，还可以考虑在电力消耗高峰时间的时间段限制可运行泵的台数。
这样，采用以当日的每单位时间的运行水量和该流量所对应的时间的变量的组为基因，只在运行水量和该流量所对应的时间发生变更时，作为就象是存在该变量组一样的可变长的基因序列而操作的遗传算法的运行计划部10每隔单位时间，至少相隔1天的时刻输出设备机器的最佳的运行计划。
现在，设想在图2的广域供水设备中，经送水泵从净水池40，经由配水池41～48向各配水区供给净水的流程而进行说明。当然，也有利用自然流下从净水池40向配水池41～48送水，从配水池向配水区配水的情况。虽然这里用送水泵送水，用配水泵配水，但由于考虑到如果离散地设定受水池侧的流量调节阀、或者净水池出口侧的流量调节阀的任一个的开度设定值，则这些阀开度设定值的离散值相当于1台泵的排出流量，因此不会失去普遍性。
对送水过程的思考方法，通过将从净水厂40向各配水厂41～48的送水量作为配水需求，并且过滤池的净化水及在厂内使用的其它水量也包括在配水需求中，将净水池当作配水池，过滤池当作送水泵，并且将由净化定时控制的过滤池的停止看作送水泵的限制条件，可以基本直接应用于总过滤流量计划，因此净水厂内的总过滤流量计划的最佳化也可以同样进行。当然以同样的思考方法也可将从送水到总过滤流量计划全部最佳化。
在某个时刻K从净水池向配水池的送水量Qp(k)可由启动的送水泵及安装于配管上的阀的开度来控制。离散分段地设定其目标流量。将其称为流量阶段。例如，无论是阀，还是泵，总而言之将送水量的物理最大值定为100m3/h，将其分为5段的话，则流量阶段为0、20、40、60、80、100m3/h，这些表示按送水计划能够获得的送水量。
现在，如果仅用n台转数(旋转速度)固定的恒速泵送水，则恒速泵的台数和按照送水计划能够获得的送水量的离散值一一对应。为了方便说明，以下设想该种情况进行说明。
以每单位时间的运行水量和该水量所对应的时间的变量组为基因，只在运行水量和该流量所对应的时间发生变化时，作为如同存在该变量组的可变长的基因序列而操作的遗传算法，如图3所示表现基因。
图3表示图2所示各设施(配水池41～48)在各时刻的受水量。现在若配水池有N个(图示示例中的8个)时，从1开始依次对配水池编号，将其称为设施号。设施号i的受水量计划值用(时刻、流量阶段)的组表示。将该组作为基因。因此，时间取自从计划开始时刻到终止时刻中的整数值，流量阶段根据预定流量的离散目标值而取实数值。按照本发明，对于所有应该计划的时间带该基因组不存在，仅在受水量变化的时刻具有基因组。由此，在受水量一定的情况下，1个基因组就足够了，可节约储存容量，最终也将会集中到探索最佳解的对象区域。这样，在本发明中，基因组(序列)的长度是可变的，将其称为可变长基因序列。如图4所示的受水计划假设为设施号1的计划时，可变长基因序列可如图3的设施1一样表现。
现在，各配水池41～48的受水计划量的总和为从净水厂40的送水计划量，因此将所考虑的送水计划的最佳化问题如下公式化。公式化的方法根据要将怎样的送水计划最佳化而有所不同，因此并不是唯一的，但是无论怎样公式化，如果是以下所示的称为组合最佳化问题的公式化，通过以每单位时间的运行水量和该流量所对应的时间的变量的组为基因，只在运行水量和该流量所对应的时间发生变更时，作为如同存在该变量组的可变长的基因序列而操作的遗传算法，能够达到最佳化或者接近最佳化。
式1目标函数)最小化 f＝W1×f1+W2×f2+W3×f3…(1)式中f1=Σi=1Nwi×(Σk=1T(w1i(k)×xi(k)+w2i(k)×yi(k)+w3i(k)×|h^i(k)-hi(k)|))---(2)]]>f2=Σi=0NΣk=0T(w4i(k)×yi(k)),]]>yi(k)＞CHG_Pi时…(3)=0,]]>yi(k)≤CHG_Pi时…(4)f3=Σi=0N|Qi(xi(k))-Qi(xi(k-1))|---(5)]]>注f目标函数xi(k)设施号i在时刻k时的离散确定的送水量阶段(如果仅是恒速泵，和泵运行台数同值)yi(k)＝|xi(k)-xi(k-1)|设施号i在时刻k的离散确定的送水量变更阶段数(如果仅是恒速泵，则和泵运行变更台数同值)hi(k)设施号i在时刻k的配水池水位 设施号i在时刻k的目标水位CHG_Pi设施号i每单位时间离散确定的送水量变更最大阶段数(如果仅是恒速泵，则和泵最大变更台数同值)T最终时刻、wji(k)设施号i在时刻k的最佳化权重(weight)、j＝1～4、Wm广域最佳化所需的最佳化权重、m＝1～3、Qi(k)设施号i的离散确定的送水量阶段中的送水量[m3/h](如果仅是恒速泵，则和k台泵的送水量[m3/h]同值)式2限制条件)hi‾(k)≤hi(k)≤hi‾(k)---(6)]]>hi(k)=hi(k-1)+Qi(xi(k))-qdi(k)Ai---(7)]]>
注hi(k)设施号i在时刻k时的配水池水位下限值[m]hi(k)设施号i在时刻k时的配水池水位上限值[m]Qi(k)设施号i的离散确定的送水量阶段的送水量[m3/h](如果仅是恒速泵，则和k台泵的送水量同值)qdi(k)设施号i在时刻k时的需求预测值[m3/h]、Ai设施号i的配水池底面积[m2]表示设施号i的受水量计划的基因(时刻、流量阶段)和上述目标函数及限制条件的变量的对应关系为(时刻、流量阶段)＝(K，Xi(k))这种问题一般称为组合最佳化问题，如图3所示，利用以每单位时间的运行水量和该流量所对应的时间的变量的组为基因，只在运行水量和该流量所对应的时间发生变化时，作为如同存在该变量组的可变长的基因序列而操作的遗传算法，能够迅速得到最佳或者接近最佳的运行计划。其运算顺序如下所示。
○遗传算法<步骤1>初期个体群的生成分别产生预先定义的个数n个的随机分配基因而生成的个体，在不满足限制条件的情况下，重新随机分配基因，重新生成。
<步骤2>各个体的评价计算各个体的适应度f及平均适应度。
<步骤3>淘汰处理存在不满足限制条件的个体及预先定义的个体数以上的个体的情况下，淘汰(削除)适应度差(适应度小)的个体，直到该定义的个数。
<步骤4>增殖处理在个体数少于预先定义的个体数的情况下，增殖(复制)适应度最佳的个体。
<步骤5>交叉处理随机进行配对，配对仅按照相对于所有个体数的比例(交叉率)进行，每对都随机选择基因座(基因的场所)，进行一点交叉(从选定的基因的场所交互交换基因的放置(set))。
<步骤6>突变处理仅按照相对于所有个体数的比例(突变率)随机选择个体，改变各个体的任意(随机决定)的基因座的基因。
<步骤7>终止判定处理重复<步骤2>-<步骤6>，而在<步骤2>中，该代数(generation)的平均适应度和前面数个代数的平均适应度比较，如果在某个值ε(任意设定的值)以下或者某代数数(重复次数的上限值)以上，终止算法。
还有，如果<步骤1>-<步骤7>不在预先定义的时间内结束，强制终止算法。
个体指的是图3所示的1个基因序列。
这里，对在<步骤5>所述的[交叉]作一下说明。如图5所示，随机选择2个设施号相同的(在图示的示例中的[2])基因序列。再以随机数选择该基因组的场所，即(时刻、流量阶段)的某个数的场所，进行交换。图5示例中，在第3个和第4个间进行交换。这时，交换的结果有时会生成含同一时刻以后的基因的新的基因序列(图5中，相对位于下方的基因11点以后的流量阶段为5，10点以后存在流量阶段6的基因)。在这种情况下，附加在后面的基因优先。即，前面出现的同一时刻的基因由于后面的基因优先，因此可以不作考虑。(在图5中，从10点至11点流量阶段为6，11时以后流量阶段为5)。按照相对所有的个体数确定的比例(交叉率)操作该过程。将该过程称为交叉。
<步骤6>所述的突变是指如图6所示，随机选择了某个体(亲)时，在基因组的最后随机地突然追加·改变新的基因(15，4)。在所有基因中，按照确定的比例(突变率)操作突变。在因交叉及突变增加的基因组中，在时刻重叠的情况下，后面追加的基因组优先。
在遗传算法的<步骤1>中，生成初期个体时，不能在由初期个体生成计时部12所设定的时间内生成满足式(6)的限制条件的个体的情况下，停止利用随机数生成初期个体，试探法初期个体生成部16按照如下顺序尝试(根据经验探索)生成初期个体。
以编制计划的对象时间带中的起始时刻、例如如果是编制从当天0时至次日的0时的24小时(1天)的计划，则以当天0:00时刻的受水流量为初期值，考虑1天中全都按照该初期值受水的情况。如果，在整个对象时间内，配水池的水位满足式(6)的要求，则将其作为初期个体。一旦知道在某时刻不满足式(6)，则改变受水流量以满足式(6)，以后的时间带采用变更后的流量计划。在所有时间改变该项操作直到满足式(6)。还有，如果能够编制出满足式(6)的初期个体，既使是1个，这样即使不能生成规定个数n的个体也可以。
如在<步骤1>所示，不仅可随机生成初期个体，还可以从过去的实际用值转换为基因序列，并且仅取预先定义的个数作为初期个体。
在广域设备的最佳运行控制装置中，可以利用数据输入部2人为设定初期个体。在上述示例中，虽从实际用值转换为基因序列，取其作为初期个体，这里，通过操作员等用户人为的输入，能够有效地使运行计划接近最佳解，该运行计划由作为可变长的基因序列的操作的遗传算法算出。
在由作为可变长的基因序列操作的遗传算法得到的运行计划不是最佳化的，而是接近最佳解的近似最佳解的情况下，可以将其作为其它最佳化方法的初期值输入，算出最佳解。最佳化手法例如有分子界限法及动态规划法等，没有特别的限定。
运行计划部10算出的运行计划在预先规定的时间内不能完成的情况下及，不满足预先确定的设备的状态的上下限范围的情况下，通过限制放宽运行计划部20，将预先确定的设备的状态的上下限范围从限制条件中除去，代之以将物理的上下限范围设定为新的限制条件，由此能够放宽限制条件，再运算运行计划，其中包括在运行计划的最佳化运算的目标函数中对从设备状态的原先的上下限范围的偏离量作出补偿。
解决该最佳化问题的运算在预先规定的时间内，例如1分钟等内不能完成的情况下，及不满足预先确定的设备的状态的上下限范围(例如，配水池的运行水位上下限值)的情况下，通过从限制条件中放宽预先确定的设备的状态的上下限范围，如下所示再运算最佳运行计划，以便在运行计划的最佳化运算的目标函数中对从设备状态的原先的上下限范围的偏离量作出补偿。
数3限制条件)除hi(k)≤hi(k)≤hi(k)以外，将hpi(k)≤hi(k)≤hpi(k)定为新的限制条件。
注hpi(k)、hpi(k)分别表示物理的上下限范围，hpi(k)≤hpi(k)、hpi(k)≤hi(k)。
在式(2)所示的目标函数f1上附加式(9)，如式(8)一样变化。
数4f1=Σi=1Nwi×(Σk=1T(w1i(k)×xi(k)+w2i(k)×yi(k)+w3i(k)×|h^i(k)-hi(k)|+f4))---(8)]]>f4=w5i(k)×|hi(k)-hi‾(k)|+w6i(k)×|hi(k)-hi‾(k)|---(9)]]>注Wii(K)设施号i在时刻k的最佳化权重j、j＝5、6。
在遗传算法的<步骤1>中得到的最佳或者接近最佳的运行计划的某个时间带，为如图7(a)的左侧所示的凹状计划(在某个时间带呈下凸曲线变化的情况)，或者如该图(b)的左侧所示的凸状计划(在某个时间带呈上凸曲线变化的情况)，如该图(c)的左侧所示的升阶状计划，如该图(d)的左侧所示的降阶状计划的情况下，如果这时用于最佳化的评价值和限制条件(目标函数及适应度)不变差时，则能够利用平滑化部对各计划进行平滑化处理，使其按图7(a)～(d)中的从左图向右图的状态变化。
用于完成上述任务的平滑化部分别是凹平滑化部22(参考图7(a))、凸平滑化部24(参考图7(b))、升阶平滑化部26(参考图7(c))和降阶平滑化部28(参考图7(d))。这些平滑化部是为了使以由该日的每单位时间的运行水量和该流量所对应的时间的变量的组为基因，只在运行水量和该流量所对应的时间发生变更时作为就象是存在该变量组一样的可变长的基因序列的操作的遗传算法更有效地发挥作用，引入的试探性的操作，可主要有效改善含在式(2)中的yi(k)的项。特别重要的一点就是，仅在用于最佳化的评价值和限制条件不变差，并且即使平滑化也满足限制条件时，进行平滑化。除此以外的情况下，不进行平滑化。
在设备中存在局部控制调节器，包含设备运行控制装置所不能控制的机器时，可具有局部控制模拟计划部30，对设备运行控制装置进行模拟局部控制，并将其结果输入运行计划部10，运算设备的运行计划。
例如，如图8所示，在净水池50到配水区53之间，配置第1组送水泵组61、第1个配水池51、第2组送水泵组62、第2个配水池52和配水泵组63，在对从净水池50向第1个配水池51的送水计划进行最佳化时，根据相当于时刻K时的需求量的配水区53的配水需求预测值qdi(k)，现在所作出的停止启动从第1个配水池51向第2个配水池52送水的送水泵的控制，和送水计划无关，而与局部控制相关。
在这种情况下，如果进行需求预测可得到第2个配水池52的需求预测值，但并不知道相当于第1个配水池51的需求预测的量(从第1个配水池51向第2个配水池52的送水量)。因此，要对第2组送水泵组62的控制程序作各种考虑，现在，仅单单说明第2个配水池52的水位h2(k)相对已确切定义过的与第2个配水池52的水位h2(k)相关的上限极值Hmax和下限极值Hmin的关系，如果h2(k)＞Hmax，则将整个第2组送水泵组62停机，若h2(k)＜Hmin则启动整个第2组送水泵组62。k为1分钟的周期，或为5分钟的周期等可设定合适的计算周期。再有，第2个配水池52的水位h2(k)的计算可以采用式(7)。
通过上述做法，就能够知道在什么时间启动或者停止第2组送水泵组62，因此如果按每运行计划部10所计算的最佳运行计划的时间上的计划分段(1小时单位24小时分或30分钟单位24小时分等○○单位)模拟，得到的结果，并将其输入到运行计划部10，能够通过第1组送水泵组61得到最佳或者接近最佳的送水计划。
例如，时刻1:34时，为100m3/h的第2组送水泵62运行到3:00时，将1时1台为100×(60-34)/60＝43.3m3/h，2时1台为100m3/h，输入运行计划部10。如果在需要的时间进行这种运算，就可知道相当于以第1个配水池51为基准的需求预测值的向第2个配水池52的送水量，从而能够运算出最佳或者接近最佳的送水计划。
这样，即使在存在局部控制调节器，包含设备运行控制装置所不能控制的机器的情况下，通过在装置内模拟局部控制，并将其结果输入运行计划部10，能够运算出最佳或者接近最佳的送水计划。
在与设备有时间上的延迟的地方，如设置有送水泵的地方和配水池相距数km一样，从设备送水时，如果对所需送水量不考虑这种时间上的延迟，会发生控制上的问题。例如，净水从设置送水泵的场所到达配水池需要10分钟的情况下，如果不将送水量从时刻11:00为100m3/h增加到150m3/h，则配水池的水位会低于下限，因此必须在10分钟前设定该量，增加送水量。
因此，如图9(a)所示，以10分钟单位进行需求预测时，如果净水从设置送水泵的场所到达配水池需要10分钟，则如图9(b)所示，仅将先期运送了10分钟，即1阶段的量作为需求预测值。图9(a)表示当初的需求预测值，图9(b)表示仅先期运送了1阶段的量的状态，即在图上显示了向左侧挪了1个阶段的状态。如果知道净水从设置送水泵的场所到达配水池需要20分钟，则可以先送20分钟，即2阶段。根据在运行计划部10所计算的最佳运行计划的计划分段(1小时单位24小时分或30分钟单位24小时分等○○单位)，加工需求预测值使用。例如，按1小时单位，并考虑如上所述的时间延迟，求10:00～11:00之间的需求预测值qdi(11)时，首先，因为原来假定按10分钟单位进行需求预测，因此如下表所示，得到1天的无时间延迟时的10分钟单位的需求预测值。
表1

如果直接以此为基础，求10时1台、1小时程度的需求预测值，则为110+120+130+120+130+130＝610。
现在，由于有10分钟的延迟，如果先送10分钟，即1阶段，则10时1台、1小时程度的需求预测值为120+130+120+130+130+120＝620。将该过程操作1天，将该结果输入运行计划部10。
通过上述的作法，在与设备有时间上延迟的场所，即使从设备按所需流量供给时，也能够编制出考虑了时间上延迟的运行计划。
由最佳运行控制装置编制成的运行计划通过定期监视各设施的水位计划是否处在某范围内，在满足时继续监视，而在不满足时首先只对该设施进行再计划。其结果为如果满足其它设施的限制条件，根据再计划结果运行广域设备，如果不满足其它设施的限制条件，逐次反复进行还包括位于该设施上游的设施在内的再计划。由此可防止因数个设施的计划和实际用值的偏差频繁修正计划。
还有，在最佳运行控制装置中具有模拟部36，它在操作员按所希望的运行设定值研究设备运行时是非常有用的，在该模拟部36进行水收支模拟，以便能够确认是否满足如式(6)所示的设备运行上的限制条件(例如，水池的运行上下限水位)。其过程是，由数据输入部2任意地设定各配水池的受水量，根据配水量的需求预测值和配水池当前的水位，模拟以后的水位变化。由此，能够确认是否处于设定的运行上下限水位范围，这样能够为操作员研究如何进行以后的运行提供有效的数据。再有，根据运行计划部10算出的最佳运行计划，操作员加以修正时所作的研究也可以设定运行计划部10的运算结果。
<其它的实施方式>
以上所述的最佳运行控制是以供水设备为控制对象所作的说明，但本发明并不限于供水设备，当然也可用于从分散在较广地域的泵向下水处理厂排入的家庭排水等的流入量及雨水储存设施的雨水排水泵运行所排出的雨水排水量的平滑化，还可以用于在地域冷暖设备中用于供给冷热水或者蒸汽的热源设备，及考虑了热力设备的能量效率的最佳运行、由多个发电所等组成的发电厂的设备劣化及按照电力需求的最佳设备自动控制上。这种情况，例如供水的净水厂、配水池、阀分别对应下水道的下水处理厂、泵厂、闸(或者阀)，还有，供水的净水厂及阀分别对应地域冷暖设备的热源设备及阀。再有，供水的流量，包含蒸汽量等对应下水中的下水量、地域冷暖气中的蒸汽量、热水量、冷水量，电力中的电量。
发明的效果正如以上的说明，采用本发明能够提供广域设备的最佳运行控制装置，利用该装置可在以多个设施为对象的广域设备运行中，实现迅速最佳化，稳定且高效的流体运行控制，以极度减少原水的取水量和净水厂的总过滤量、从净水厂到配水池的送水量随时间的变动，且极度减少泵的电力消耗量。
权利要求
1.广域设备的最佳运行控制装置，它是对以多个设施为对象的广域设备的运行进行最佳控制的装置，其特征在于，配置有输入必要设定值及条件的数据输入部；存储过程数据的计测值及各种参数设定值等数据的实际用数据库部；参考由前述数据输入部所输入的气象信息及实际用数据库部所存储的过去的实际需求值，预测该运行当日以后的每单位时间的需求量的需求预测部；根据该需求预测部所得到的每单位时间的预测需求量及过程的计测值，以由该日的每单位时间的运行流量和该流量所对应的时刻所组成的变量组作为基因，按照只在运行流量和该流量所对应的时刻发生变更时，作为如同存在该变量组的可变长的基因序列而操作的遗传算法，运算以多个设施为对象的广域设备的最佳或者接近最佳的运行计划的运行计划部；输出由运行计划部得到的广域设备运行运算结果和其他所需数据的数据输出部。
2.根据权利要求1所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部内生成初期个体时，判定满足制约条件的进行可行解的初期个体能否在某段时间内生成，若不能生成时，中止初期个体生成的初期个体生成计时部。
3.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有将存储在前述实际用数据库部的过去的设备运行作为初期个体生成，并提供给前述运行计划部的实际用初期个体生成部。
4.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有将由人为数据输入手段所设定的设备运行方案作为初期个体生成，提供给前述运行计划部的试探法初期个体生成部。
5.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有对在前述运行计划部内所得的设备运行计划再用其他的最佳化方法进行最佳化运算的综合最佳化部。
6.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，前述运行计划部不能得到最佳设备的运行计划时，在前述运行计划部配置有放宽限制条件、再进行最佳化运算的限制放宽运行计划部。
7.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈凹状时，通过比较最佳化用的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的凹平滑化部。
8.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈凸状时，通过比较最佳化用的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的凸平滑化部。
9.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈升阶状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的升阶平滑化部。
10.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有在前述运行计划部得到的设备运行计划从时间上看呈降阶状时，通过比较用于最佳化的评价值和限制条件，而将该运行计划平滑化的降阶平滑化部。
11.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，在设备中存在局部控制调节器，包含设备运行控制装置不能控制的机器时，配置有模拟局部控制并将其结果输入前述运行计划部，使设备的运行计划运算的局部控制模拟计划部。
12.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，在对和设备有时间上延迟的地方所需流量，从设备供给时，配置有考虑上述时间上的延迟，对由前述运行计划部得到的运行计划修正从设备上来衡量的需要量的时间延迟修正部。
13.根据权利要求2所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，前述广域设备是广域供水设备，配置有用于定期监视各下游设施的水位计划是否在预先确定的范围内，在满足的情况下，继续监视；在不满足的情况下，首先只对该设施进行再计划，其结果是如果满足其它设施的限制条件，则根据再计划结果运行广域设备；如果不满足其它设施的限制条件，逐次重复进行还包括位于该设施上游的设施在内的再计划的再计划判定部。
14.根据权利要求1所述的广域设备的最佳运行控制装置，其特征在于，配置有进行仿真以能确定所希望的运行设定值是否满足设备运行上的限制条件的仿真部。
全文摘要
实现快速最佳化，稳定且高效的水运行控制，从而最大限度地降低送水量随时间的变化，并且还极大地减少泵的电力消耗量。根据预测需求量及过程的计测值，按照以由该日的每单位时间的运行流量和该流量所对应的时刻组成的变量组作为基因，只在运行流量和该流量所对应的时刻发生改变时，作为如同存在该变量组的可变长的基因序列的操作的遗传算法，运算最佳运行计划。
文档编号G05B15/00GK1540460SQ20041000683
公开日2004年10月27日 申请日期2004年2月19日 优先权日2003年2月19日
发明者坂本义行, 横川胜也, 难波荣作, 猪俣吉范, 志宫笃政, 山崎谦一, 一, 也, 作, 政, 范 申请人:株式会社东芝, 东芝处理股份有限公司