制御システム
【課題】遺伝的アルゴリズムを利用して最適な制御値を求めることができる制御システムを提供することを課題とする。
【解決手段】制御対象システムを制御するための制御値を出力する制御システムであって、制御対象システムに対する最適な制御値を生成する最適制御装置を有し、最適制御装置は、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が設定された実施回数になるまで、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に初期個体を発生し、その発生した初期個体を用いて遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索し、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が実施回数になった場合、その実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、その選択した個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成することを特徴とする。
【解決手段】制御対象システムを制御するための制御値を出力する制御システムであって、制御対象システムに対する最適な制御値を生成する最適制御装置を有し、最適制御装置は、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が設定された実施回数になるまで、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に初期個体を発生し、その発生した初期個体を用いて遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索し、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が実施回数になった場合、その実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、その選択した個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遺伝的アルゴリズムを利用した制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
空調システム等の各種システムでは、設計時にシステムに組み込まれる各機器の定格情報等に基づいて省エネルギ等を目的とした制御テーブル等が設定され、その制御テーブル等から導出される各機器に対する制御値に基づいて運転される。しかし、各機器の性能については個体差があり、また、使用頻度に応じて各機器の経年変化も異なるので、システムを最適制御するためには運転開始後に制御テーブル等を随時更新する必要がある。システムの制御テーブル等を更新する手法は様々提案されており、遺伝的アルゴリズムを利用した手法がある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、空気調和機のコンプレッサモータのインバータ回路に対する周波数制御において、運転時の周波数と室内検出温度との間の動特性に適合するように遺伝的アルゴリズムを用いて周波数制御テーブルを更新することが記載されている。特許文献２には、空気調和機等の冷凍サイクル制御装置において、弁開度と過熱度との間の動特性に適合するように遺伝的アルゴリズムを用いて電子膨張弁の弁開度用過熱度制御テーブルを更新することが記載されている。特許文献３には、住宅の発電機による電力と熱を利用したコジェネレーションシステムにおいて、各住宅のエネルギ需要量の履歴データに基づいて遺伝的アルゴリズムを用いて制御マップを更新することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−２５３２３６号公報
【特許文献２】特開平８−１６６１６９号公報
【特許文献３】特開２００６−２７５４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
遺伝的アルゴリズムでは、初期個体をランダムに発生させ、その初期個体から適応度の高い個体（例えば、エネルギ消費量の少ない個体）を探索する。しかし、初期個体をランダムに発生させているので、初期個体が適切でない場合には適応度の高い個体が生まれずに、最適制御に適した制御テーブル等が得られない場合がある。また、遺伝的アルゴリズムでは遺伝的操作として突然変異も行うが、初期個体が適切でない場合には突然変異だけでは適応度の高い個体が生まれる確率が低い。その結果、制御対象システムの各機器に対する最適な制御値が得られず、最適制御ができない。
【０００６】
そこで、本発明は、遺伝的アルゴリズムを利用して最適な制御値を求めることができる制御システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る制御システムは、制御対象システムを制御するための制御値を出力する制御システムであって、制御対象システムに対する最適な制御値を生成する最適制御装置を有し、最適制御装置は、遺伝的アルゴリズムを実施する実施回数を設定する実施回数設定手段と、初期個体を発生する初期個体発生手段と、遺伝的アルゴリズムを実施する実施手段とを備え、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が実施回数設定手段で設定した実施回数になるまで、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に初期個体発生手段で初期個体を発生し、当該発生した初期個体を用いて実施手段で遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索し、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が実施回数設定手段で設定した実施回数になった場合、実施回数設定手段で設定した実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、当該選択した個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成することを特徴とする。
【０００８】
この制御システムは、制御対象システムを制御するためのシステムであり、制御対象システムを最適に制御するための制御値を生成する最適制御装置を有している。最適制御装置では、実施回数設定手段によって遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施する実施回数を設定する。遺伝的アルゴリズムを実施した回数がその実施回数になるまで、最適制御装置では、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に、初期個体変更手段で初期個体を新たに発生し、その初期個体を用いて実施手段で遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索する。遺伝的アルゴリズムを実施した回数がその実施回数になると、最適制御装置では、実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、最も適応度の高い個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成する。このように、初期個体を実施回数分発生させることにより、様々な初期個体によって遺伝的アルゴリズムを実施できる。この際、一部の初期個体が不適切で適応度の高い個体が得られない場合でも、それ以外の初期個体から適応度の高い個体を得ることができ、その適応度の高い個体の中から最も適応度の高い個体を得ることができ、最適な制御値を生成できる。このように、制御システムは、初期個体を変更して遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施することにより、最適な制御値を求めることができる。
【０００９】
なお、最も適応度の高い個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成する場合、最も適応度の高い個体から制御値を直接生成してもよいし、あるいは、最も適応度の高い個体から制御値を導出するための制御テーブルや制御特性式等を生成し、その制御テーブル等から制御値を生成してもよい。
【００１０】
本発明の上記制御システムでは、制御対象システムに対する基本の制御値を生成する基本制御装置を有し、制御対象システムに出力する制御値を最適制御装置と基本制御装置との間で切り替える場合、切り替え前の制御装置の制御値から切り替え後の制御装置の制御値に徐々に変える構成としてもよい。
【００１１】
この制御システムは、最適制御装置の他に、制御対象システムを制御するための基本の制御値を生成する基本制御装置を有している。そして、制御システムでは、制御対象システムに出力する制御値を最適制御装置の制御値から基本制御装置の制御値へ又は基本制御装置の制御値から最適制御装置の制御値へ切り替える場合、切り替え前の制御装置の制御値から切り替え後の制御装置の制御値に徐々に変える。このように、制御システムは、最適制御装置と基本制御装置とを切り替えるときには制御値を徐々に変えることにより、制御値が急激に変化することを防止でき、制御対象システムでの急峻な出力を抑制できる。また、制御システムは、最適制御装置に不具合が発生して最適化制御できない場合でも、基本制御装置によって基本的な制御が可能である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、初期個体を変更して遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施することにより、最適な制御値を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施の形態に係る空調システムの構成図である。
【図２】図１の空調システムにおける制御システムの構成図である。
【図３】データベース１の一例である。
【図４】データベース２の一例である。
【図５】図１の最適制御用パソコンで実施されるメインプログラムの流れを示すフローチャートである。
【図６】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＡの流れを示すフローチャートである。
【図７】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＢによるエネルギ消費量計算の説明図である。
【図８】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。
【図９】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＦＦ時）の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＦＦ時）の流れ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】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明に係る制御システムの実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
本実施の形態では、本発明に係る制御システムを、空調システム（熱源システム）を制御するための制御システムに適用する。本実施の形態に係る制御システムは、空調システムにおけるエネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適制御を行う最適制御機能と最適制御が行われない場合でも空調システムに対する基本的な制御を行う基本制御機能を有しており、オペレータによる中央監視にて機能を切り替える。
【００１６】
まず、図１を参照して、本実施の形態に係る空調システム１について説明する。図１は、本実施の形態に係る空調システムの構成図である。
【００１７】
空調システム１は、複数台の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ（冷水ポンプ）１ｄ等を備えている（図１の例では、２台の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄだけを描いている）。冷却塔１ａは、冷凍機１ｃで冷却に使われて戻ってきた温度の高い冷却水を冷却する。冷却水ポンプ１ｂは、冷却塔１ａと冷凍機１ｃ間で冷却水を循環させる。冷凍機１ｃは、空調機（図示せず）で使われて戻ってきた温度の高い水を、冷却塔１ａからの冷却水を用いて再度冷やす。一次ポンプ１ｄは、冷凍機１ｃと空調機間で冷水（熱媒体）を循環させる。なお、本実施の形態では、空調システム１が特許請求の範囲に記載する制御対象システムに相当する。
【００１８】
空調システム１は、制御システム２によって制御され、空調システム１を最適に制御するための運転台数、熱源容量、冷却水温度、冷却水流量、冷水流量等の制御値が与えられる。この制御のために、空調システム１での運転中、一定時間毎に、外気の温度や湿度、運転台数、熱源容量、冷却水温度、冷却水流量、冷水温度、冷水流量等のデータが検知され、その各データが制御システム２で収集され、過去ログデータとして蓄積される。
【００１９】
空調システム１は、冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄが１つの対となって運転され、例えば、冷凍機１ｃの運転台数が３台の場合には３台の冷凍機１ｃにそれぞれ対となる冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、一次ポンプ１ｄもそれぞれ運転される。空調システム１では、空調負荷がピーク（１００％）のときには全台数の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄが運転されが、空調負荷がピークでないとき（部分負荷）にはその負荷に応じて運転台数が決定され、その運転台数分の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄだけが運転される。
【００２０】
このように、空調システム１では、常に全ての台数の機器が運転しているのではなく、殆ど時間で一部の台数の機器が運転している。さらに、運転している場合でも、常に機器の能力の１００％で運転しているのではなく、殆ど時間で負荷の状態に応じて１００％未満の能力で運転している。また、同じ運転台数でも、運転する機器と停止する機器の組み合わせが随時変わるため、経年変化による劣化状態が各機器によって異なる。また、同じ機器でも、個体差があり、性能が多少異なる。以上により空調システム１に対して最適制御を行う場合、設計時の定格情報（カタログ情報）に基づいて設定された制御テーブルに基づいて制御を行っても最適制御とならず（特に、運転開始後から時間が経過するほど）、運転中の各機器の過去ログデータを用いて制御テーブルを定期的に更新する必要がある。
【００２１】
図２〜図１１を参照して、本実施の形態に係る制御システム２について説明する。図２は、制御システムの構成図である。図３は、データベース１の一例である。図４は、データベース２の一例である。図５は、最適制御用パソコンで実施されるメインプログラムの流れを示すフローチャートである。図６は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＡの流れを示すフローチャートである。図７は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＢによるエネルギ消費量計算の説明図である。図８は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。図９は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＦＦ時）の流れを示すフローチャートである。図１０は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。図１１は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＦＦ時）の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
制御システム２は、空調システム１の最適運転を目的として空調システム１でのエネルギ消費量やＣＯ２排出量が最小になるように最適制御を行うとともに、最適制御が行われていない場合には空調システム１に対する制御を保障するために空調システム１に対して基本的な制御を行う。そのために、制御システム２は、インテリジェントコントローラ２ａ、ＢＥＭＳ[Building Energy Management System]２ｂ、熱源群管理用ＰＬＣ[Programable Logic Controller]２ｃ、最適制御用ＰＬＣ２ｄ、最適制御用パーソナルコンピュータ（以下、最適制御用パソコン）２ｅ、制御システムコントローラ２ｊを備えている。この最適制御用ＰＬＣ２ｄと最適制御用パソコン２ｅによって最適制御を行い、制御システムコントローラ２ｊによって基本制御を行い、中央監視にてオペレータが最適制御をＯＮしているときには最適制御用パソコン２ｅによる制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄを介して出力し、中央監視にてオペレータがＯＦＦしているときには制御システムコントローラ２ｊの制御値を出力し、ＯＮとＯＦＦとが切り替わる過渡期には徐々に変化する制御値を出力する。なお、本実施の形態では、最適制御用ＰＬＣ２ｄと最適制御用パソコン２ｅが特許制御の範囲に記載する最適制御装置に相当し、制御システムコントローラ２ｊが特許請求の範囲に記載する基本制御装置に相当する。
【００２３】
インテリジェントコントローラ２ａとＢＥＭＳ２ｂと最適制御用パソコン２ｅ間は、ＩＰｖ[Internet Protocol Version]４又はＩＰｖ６のネットワーク２ｆで通信が行われる。インテリジェントコントローラ２ａと熱源群管理用ＰＬＣ２ｃ間は、同軸ケーブル２ｇで通信が行われる。熱源群管理用ＰＬＣ２ｃと最適制御用ＰＬＣ２ｄ間は、同軸ケーブル２ｈで通信が行われる。熱源群管理用ＰＬＣ２ｃと制御システムコントローラ２ｊ間は、同軸ケーブル２ｋで通信が行われる。最適制御用ＰＬＣ２ｄと最適制御用パソコン２ｅ間は、イーサネット（登録商標）２ｉで通信が行われる。
【００２４】
インテリジェントコントローラ２ａは、外気から検知されたデータを収集して管理し、そのデータを最適制御用パソコン２ｅに送信する。収集するデータとしては、例えば、外気温度、外気湿度がある。また、最適制御用ＰＬＣ２ｄは、空調システム１で検知されたデータを収集して管理し、そのデータを最適制御用パソコン２ｅに送信する。収集するデータとしては、例えば、空調システム１の運転台数、各機器の運転状態（冷却水の出口温度と入口温度、冷却水流量、冷水の出口温度と入口温度、冷水流量、熱源容量等）がある。
【００２５】
ＢＥＭＳ２ｂは、空調システム１のエネルギデータを収集して管理し、そのデータを最適制御用パソコン２ｅに送信する。収集するデータとしては、例えば、空調システム１の各機器の電力消費量（エネルギ消費量）、空調機の負荷率（熱量消費率）がある。
【００２６】
熱源群管理用ＰＬＣ２ｃは、最適制御用ＰＬＣ２ｄから空調システム１に対する制御値を受信する毎に、その制御値を制御システムコントローラ２ｊに送信する。制御システムコントローラ２ｊでは、熱源群管理用ＰＬＣ２ｃを介して空調システム１に対する制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄから受信する毎に、その制御値に基づいて空調システム１の各機器に命令を出力する。各機器に対する命令としては、例えば、各冷却塔１ａに対する冷却水温度制御命令、各冷却水ポンプ１ｂに対する冷却水流量比に基づくインバータ周波数制御命令、各一次ポンプ１ｄに対する一次ポンプ流量比に基づくインバータ周波数制御命令がある。この際、空調負荷状態に応じて運転台数が決定されているので、運転が停止される機器については通電が停止され、制御が行われない。また、制御システムコントローラ２ｊでは、現在の外気温度、外気湿度、空調システム１の各機器の運転状態等に基づいて空調システム１に対する基本的な制御を行い、空調システム１に対する制御値を求め、最適制御がＯＦＦのときにはその制御を行う。この基本的な制御については、従来の方法を適用する。なお、熱源群管理用ＰＬＣ２ｃについては、複数台で構成してもよい。
【００２７】
最適制御用ＰＬＣ２ｄは、最適制御用パソコン２ｅから空調システム１に対する制御値を受信する毎に、その制御値を熱源群制御用ＰＬＣ２ｃに送信する。
【００２８】
最適制御用パソコン２ｅは、空調システム１の運転開始後に、運転中の空調システム１の各機器の運転状態や電力消費量等のデータに基づいてエネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適制御を行う。そのために、最適制御用パソコン２ｅは、空調システム１の過去ログを格納するためのログデータベースを保持しており、インテリジェントコントローラ２ａからの外気温度、外気湿度と最適制御用ＰＬＣ２ｄからの空調システム１の各機器の運転状態とＢＥＭＳ２ｂからの空調システム１の各機器の電力消費量（エネルギ消費量）、空調機の負荷率（熱量消費率）をログデータベースに蓄積する。また、最適制御用パソコン２ｅは、各機器の制御値を設定するための制御テーブルとしてデータベース１とデータベース２を保持しており、一定期間毎（例えば、１ヶ月毎）に、ログデータベースに蓄積されたデータを利用して空調システム１全体として最適制御を行うためにデータベース１とデータベース２を更新する。この際、最適制御用パソコン２ｅは、各機器のエネルギ消費量を計算するための特性式の係数の最適値を探索するために遺伝的アルゴリズムを用いる。
【００２９】
空調システム１全体としての最適運転のために、各機器に対する制御を相互連携させることによってシステム効率の最大化を図る。各機器に対する省エネルギ制御として、冷却塔１ａの冷却水温度を上げると冷却塔１ａの電力消費量が減り、冷却水ポンプ１ｂによる冷却水流量を絞ると冷却水ポンプ１ｂの電力消費量が減り、一次ポンプ１ｄによる冷水流量を絞ると一次ポンプ１ｄの電力消費量が減るので、これらの各制御を相互に連携させることによってシステム効率の最大化を図る。そのために、運転台数毎に各機器に対する制御値の全ての組み合わせについての空調システム１全体の電力消費量（エンルギ消費量）を求め、空調システム１全体の電力消費量が最小となる制御値の組み合わせを抽出する。
【００３０】
最適制御用パソコン２ｅでの具体的な処理を説明する前に、最適制御用パソコン２ｅで用いられるデータベース１とデータベース２について説明しておく。まず、図３を参照してデータベース１について説明する。データベース１は、空調システム１の運転台数を決定するためのデータベースである。データベース１は、外気エンタルピ（外気温度と外気湿度で決まる物理量）と二次側装置負荷率（空調機での熱量消費率）とで決まる運転台数を規定したデータベースである。図３に示すデータベース１は空調システム１の最大運転台数が４台の場合であり、例えば、外気エンタルピが５６であり、二次側装置負荷率が０．４０のときには運転台数が３台（３台の冷凍機１ｃを運転させるので、その３台の冷凍機１ｃと対となる冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、一次ポンプ１ｄもそれぞれ運転させる）となる。なお、空調システム１の運転開始時には、データベース１は、設計時に各機器のカタログ値に基づいてシミュレーションによってエネルギ消費量やＣＯ２排出量が最小になるように設定されたものである。
【００３１】
次に、図４を参照してデータベース２について説明する。データベース２は、データベース１で決定した運転台数で空調システム１を運転する場合の制御値を決定するためのデータベースである。データベース２は、制御値の組み合わせ毎の空調システム１全体の電力消費量（エネルギ消費量）及び各機器の電力消費量からなるデータベースであり、運転台数毎の空調システム１全体の電力消費量が最小となる制御値の組み合わせを示したデータベースである。なお、データベース２については、運転台数毎のデータを示したものでもよいし、あるいは、全ての運転台数のデータを示したものでもよい。
【００３２】
図４に示すデータベース２は空調システム１の最大運転台数が４台の場合であり、機器ＮＯ．１〜ＮＯ．４の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄを備えている。特に、図４では、データベース２における運転台数が３台の場合のデータの一部を示している。制御値としては、機器ＮＯ．１〜ＮＯ．４についての空調機への送水温度、一次ポンプ１ｄの流量比、冷却塔１ａでの冷却水設定温度、冷却水ポンプ１ｂの流量比がある。また、電力消費量としては、空調システム全体の電力消費量と機器ＮＯ．１〜ＮＯ．４についての冷凍機１ｃの電力消費量、一次ポンプ１ｄの電力消費量、冷却水ポンプ１ｂの電力消費量、冷却塔１ａのファンの電力消費量がある。なお、制御値や電力消費量が「０」になっている機器（図４の例では、機器ＮＯ．４）については運転を停止する。
【００３３】
制御値の組み合わせは、送水温度、一次ポンプ流量比、冷却塔設定温度、冷却水ポンプ流量比をそれぞれの変動範囲内でそれぞれ一定の刻み幅で変化させた全ての組み合わせである。図４の例の場合、流量比については「０．０５」の刻み幅で変化させており、温度について「１」の刻み幅で変化させている。この制御値の全ての組み合わせについて空調システム１の各機器の電力消費量がそれぞれ計算され、その各機器の電力消費量からシステム電力消費量が計算され、この制御値の全ての組み合わせについてシステム電力消費量の中から最小となるシステム電力消費量が抽出され、その抽出されたシステム電力消費量のときの制御値の組み合わせが最適な制御となる。
【００３４】
図４に示す例は、運転台数が３台の場合であり、機器ＮＯ．１〜ＮＯ．３を運転し、機器ＮＯ．４を停止させる場合のデータが示されており、制御値は機器ＮＯ．４の各値が全て「０」となっており、電力消費量も機器ＮＯ．４の各値が全て「０」となっている。この図４に示す例の場合、システム電力消費量としては「６４７．４」が最小となり、そのシステム電力消費量が「６４７．４」となるときの制御値の組み合わせＣが抽出されており、その抽出された制御値の組み合わせＣがデータベース２の特定箇所に格納される。したがって、データベース１で運転台数が「３」と決定された場合、データベース２の特定箇所からシステム電力消費量が最小の制御値の組み合わせを抽出することにより、エネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適な制御値の組み合わせとなる。
【００３５】
最適制御用パソコン２ｅでの処理について説明する。最適制御用パソコン２ｅでは、メモリ装置に空調システム１を最適制御するための各プログラム（メインプログラム、プログラムＡ、プログラムＢ、プログラムＣ（ＯＮ時）、プログラムＣ（ＯＦＦ時）、プログラムＤ、プログラムＥ（ＯＮ時）、プログラムＥ（ＯＦＦ時）等）を保持しており、この各プログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵで実行する。なお、本実施の形態では、プログラムＡでの各処理が特許請求の範囲に記載する実施回数設定手段、初期個体発生手段、実施手段に相当する。
【００３６】
まず、図５のフローチャートに沿って、最適制御用パソコン２ｅでのメインプログラムの処理の流れを説明する。最適制御用パソコン２ｅは、一定周期毎に（制御周期と同じ周期であり、例えば、５分毎）、空調システム１の過去ログデータをログデータベースに蓄積する（Ｓ１）。ログデータベースに格納されるデータは、例えば、データ収集された時刻毎に、外気温度、外気湿度、空調システム１の各機器の運転状態（冷却水の出口温度と入口温度、冷却水流量、冷水の出口温度と入口温度、冷水流量等）、各機器のエネルギ消費量（電力消費量）、運転モード、制御値の組み合わせがある。
【００３７】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＡを起動し、ログデータベースの過去ログデータを用いて、空調システム１の機器毎にエネルギ消費量（電力消費量）を計算するための機器特性式の係数を遺伝的アルゴリズムを利用して計算する（Ｓ２）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、空調システム１の機器毎に、機器特性式の係数のファイルをＣＳＶ[Comma Separated Values]形式で作成する（Ｓ３）。このファイルは、各機器についての機器特性式の係数列である。
【００３８】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＢを起動し、各ケース（運転台数毎に全ての制御値の組み合わせ）について、機器毎に機器特性式（機器特性式にＣＳＶファイルの係数値を組み込んだもの）を用いてエネルギ消費量を計算し、空調システム１全体のエネルギ消費量を計算する（Ｓ４）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その計算した各ケースについての各機器のエネルギ消費量（電力消費量）及び空調システム全体のエネルギ消費量（システム電力消費量）により、データベース２を書き換える（Ｓ５）。このデータベース２の書き換えに応じて、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース１も書き換える。このデータベースの書き換え（更新）は、指定された期間毎（例えば、１ヶ月に１回）に行われる。したがって、最適制御では、この指定された期間毎に更新されるデータベース１とデータベース２を用いて、エネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適な制御値を設定する。
【００３９】
最適制御用パソコン２ｅでは、中央監視による最適制御に対するＯＮ／ＯＦＦに応じて、ＯＮの場合にはプログラムＣ（ＯＮ時）を起動し、ＯＦＦの場合にはプログラムＣ（ＯＦＦ時）を起動し、制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄ、熱源群管理用ＰＬＣ２ｃを介して制御システムコントローラ２ｊに受け渡す（Ｓ６）。最適制御がＯＦＦからＯＮに切り替わったときには所定期間の間はプログラムＣ（ＯＮ時）で出力される制御値が用いられ、最適制御が完全ＯＮするとデータベース２による制御値（最適制御の制御値）がそのまま用いられる。一方、最適制御がＯＮからＯＦＦに切り替わったときには所定期間の間はプログラムＣ（ＯＦＦ時）で出力される制御値が用いられ、最適制御が完全ＯＦＦすると制御システムコントローラ２ｊによる制御値（基本制御の制御値）がそのまま用いられる。
【００４０】
そして、制御システム２では、制御システムコントローラ２ｊからの命令によって空調システム１の各機器を制御する。空調システム１が運転中、インテリジェントコントローラ２ａによって外気のデータが収集され、最適制御用ＰＬＣ２ｄによって空調システム１の各機器の運転状態のデータが収集されてログデータとして管理されるとともに、ＢＥＭＳ２ｂによって空調システム１の各機器の電力消費量（エネルギ消費量）が収集されてログデータとして管理される。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＤを起動し、一定周期毎に、インテリジェントコントローラ２ａ、最適制御用ＰＬＣ２ｄで管理されているログデータ及びＢＥＭＳ２ｂで管理されているログデータを受領し（Ｓ７）、その受領したログデータ及びそのときの制御値をログデータベースに蓄積する（Ｓ１）。
【００４１】
図６のフローチャートに沿って、プログラムＡについて説明する。プログラムＡについて具体的に説明する前に、機器特性式について説明しておく。機器特性式の一例として、冷凍機のエネルギ消費量ｆ１を計算するための機器特性式（１）を示す。式（１）におけるｘ１（ｔ）〜ｘ５（ｔ）はログデータベースに格納される過去ログデータであり、ｘ１（ｔ）は負荷率であり、ｘ２（ｔ）は冷却水温度であり、ｘ３（ｔ）は冷却水流量であり、ｘ４（ｔ）は一次冷水流量であり、ｘ５（ｔ）は送水温度である。ｔは、ログデータベースに格納されるログデータが収集されたときの時刻パラメータである。式（１）におけるｃ１（ｔ）〜ｃ５（ｔ）は影響度である。ｃ１（ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ））は式（２）で求められ、負荷率と冷却水温度の影響度である。ｃ２（ｘ３（ｔ））は式（３）で求められ、冷却水流量の影響度である。ｃ３（ｘ４（ｔ））は式（４）で示すように１．０であり、一次冷水流量の影響度である。ｃ４（ｘ５（ｔ））は式（５）で求められ、送水温度の影響度である。式（２）〜式（５）におけるｕ１（ｉ）〜ｕ１３（ｉ）は機器特性式の係数である。ｉは、個体数である。このように、冷凍機のエネルギ消費量ｆ１は、式（１）を用いて、ｘ１（ｔ）〜ｘ５（ｔ）を変数とし、ｕ１（ｉ）〜ｕ１３（ｉ）の係数によって求めることがきる。プログラムＡでは、ログデータベースに格納される過去ログデータを用いて、各機器のついての機器特性式の各係数ｕの最適値を求める。
【数１】
【００４２】
それでは、プログラムＡについて説明する。プログラムＡは空調システム１の全ての機器に対してそれぞれ実行され、全ての機器についての機器特性式の最適な係数を計算する。ここでは、機器毎、遺伝的アルゴリズムを利用して、係数の組み合わせを順次変えながら機器特性式によってエネルギ消費量を順次計算し、その機器特性式によるエネルギ消費量の計算値とエネルギ消費量の実測値（過去ログデータ）との偏差が最小となる係数の組み合わせを決める。
【００４３】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムの初期条件のデータと計算対象の各機器の固有データを取得する（Ｓ１０）。初期条件のデータとしては、例えば、ログデータベースのデータ数（例えば、過去１ヶ月分の５分周期で収集されたデータの数）、遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施する最大ステップ数（例えば、５回、１０回、２０回）、遺伝的アルゴリズムの最大世代数がある。各機器の固有データとしては、例えば、機器の定格情報（例えば、定格能力、定格電力消費量）、機器の基準係数、機器の影響度、初期個体適応度がある。また、最適制御用パソコン２ｅでは、ログデータベースから過去ログデータを取得する（Ｓ１１）。過去ログデータとしては、例えば、冷凍機の場合、冷水流量、冷水出口温度、冷水入口温度、冷却水流量、冷却水出口温度、冷却水入口温度、電力消費量がある。なお、過去ログデータとしては、システム起動／停止時のデータは変動する場合があるので、システム起動の３０分経過後から停止の３０分前までのデータを用いる。
【００４４】
最適制御用パソコン２ｅでは、機器特性式の各係数を遺伝子と見立て、初期個体をランダムに発生させる（Ｓ１２）。そして、遺伝的アルゴリズムを実施する。具体的には、最適制御用パソコン２ｅでは、生存個体を決定し（Ｓ１３）、遺伝子交叉を行い（Ｓ１４）、突然変異を行う（Ｓ１５）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、生成された遺伝子（機器特性式の各係数）を元に機器特性式によって計算されたエネルギ消費量とエネルギ消費量の実測値（過去ログデータ）との偏差（適応度に相当）を計算する（Ｓ１６）。さらに、最適制御用パソコン２ｅでは、各遺伝子を元に計算されているエネルギ消費量（適応度）の高い順にソートする（Ｓ１７）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、最大世代数分の遺伝子操作を繰り返したか否かを判定する（Ｓ１８）。Ｓ１８にて最大世代数分の遺伝子操作を繰り返していないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ１３の処理に戻って、遺伝子操作を再度行う。
【００４５】
Ｓ１８にて最大世代数分の遺伝子操作を繰り返したと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを繰り返したかを判定する（Ｓ１８）。Ｓ１８にて最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを繰り返していないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ１２の処理に戻って、初期個体をランダムに再度発生させ、異なる初期個体に基づいて遺伝的アルゴリズムを実施する。ここで、初期個体を順次変えて、遺伝的アルゴリズムが繰り返し実施される。初期個体が適切でなく、適応度の高い個体が得られない場合があるかもしれないが、初期個体を幾つも発生させているので、それらの初期個体の中から適応度の高い個体が必ず探索でき、その適応度の高い個体の中から最も適応度の高い個体を得ることができる。
【００４６】
Ｓ１８にて最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを繰り返したと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを実施した全ての固体の中から、エネルギ消費量（適応度）の最も高い個体を選択する（Ｓ２０）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その選択した個体の遺伝子を機器特性式の各係数として出力する（Ｓ２１）。上記の処理が、空調システム１の全ての機器についてそれぞれ行われ、全ての機器についての機器特性式の最適な係数が求められる。
【００４７】
このように、従来のように遺伝的アルゴリズムを１回だけ行うのではなく、初期個体を変更しながら遺伝的アルゴリズムを所定回数行う。様々な初期個体によって遺伝的アルゴリズムが実施されるので、初期個体の中に適応度が高くならない不適切な初期個体があったとしても、他の初期個体によって適応度の高い個体を確実に得ることができる。
【００４８】
図７を参照して、プログラムＢについて説明する。プログラムＢは、プログラムＡで求められた各機器の係数を組み込んだ機器特性式によって各機器のエネルギ消費量（電力消費量）をそれぞれ計算し、各機器のエネルギ消費量から空調システム全体のエネルギ消費量を計算する。このエネルギ消費量の計算は、運転台数毎に所定の刻み幅で変化させた全ての制御値の組み合わせについて行われ、データベース２のデータが書き換えられる。運転台数が同じ場合でも、運転する機器と停止する機器を変化させた全ての組み合わせについてそれぞれ行われる。
【００４９】
まず、最適制御用パソコン２ｅでは、モード情報の定義及び境界情報を取得する。境界情報としては、例えば、外界条件、二次側熱量（負荷率）、運転台数がある。
【００５０】
次に、最適制御用パソコン２ｅでは、計算タイムが０のときに、各機器の接続情報及び属性情報を取得する。接続情報としては、例えば、各機器との水情報接続の番号、空気情報接続の番号、モード情報接続の番号、運転情報接続の番号、計算順序、機器タイプがある。属性情報としては、例えば、冷凍機の場合には定格能力、定格入力、定格補機入力、定格冷水流量、定格冷却水流量、係数がある。さらに、最適制御用パソコン２ｅでは、各機器の制御値及び運転モード情報を取得する。このプログラムＢでは、制御値（例えば、インバータ周波数による流量、冷却水温度）を境界条件として与える。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、取得した情報を用いて、機器（オブジェクト）のエネルギ消費量を計算する。流量と熱量に変化がなくなるまで、制御値の組み合わせを変えて、上記の処理を繰り返し行い、エネルギ消費量を計算する。
【００５１】
図７には、オブジェクトのエネルギ消費量を計算するモデルを示している。オブジェクトＯ（冷凍機の場合）には属性情報及びプログラムＡで求めた機器特性式の機器係数情報が入力され、その機器係数からなる機器特性式が組み込まれている。オブジェクトＯは、取得した接続情報に基づいて他のオブジェクトとの水接続や空気接続の関係が規定され、各ノードＮ１〜Ｎ４に運転情報、モード情報、水情報（冷水）、水情報（冷却水）が入力されると、各ノードＮ５〜Ｎ７から水情報（冷水）、水情報（冷却水）及びエネルギ情報（電力情報）を出力する。
【００５２】
最適制御用パソコン２ｅでは、任意の制御値の組み合わせについて機器のエネルギ消費量（電力消費量）を計算する毎に、データベース２を書き換える。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、任意の制御値の組み合わせについて全ての機器のエネルギ消費量（電力消費量）を計算すると、その全ての機器のエネルギ消費量から空調システム全体のエネルギ消費量（電力消費量）を計算し、データベース２を書き換える。最適制御用パソコン２ｅでは、上記処理を、全ての運転台数（運転する機器と停止する機器の全ての組み合わせも変えて）、全ての制御値の組み合わせについて行い、データベース２を全て書き換える。最後に、運転台数毎に、空調システム１全体のエネルギ消費量が最小となる制御値の組み合わせを選択し、データベース２を書き換える。
【００５３】
図８のフローチャートに沿って、プログラムＣ（ＯＮ時）について説明する。プログラムＣ（ＯＮ時）は、中央監視にてオペレータが最適制御をＯＮしたときに実行される。プログラムＣ（ＯＮ時）は、最適制御がＯＮされると制御システムコントローラ２ｊの制御値から最適制御の制御値に切り替えるので、制御値が急激に変わらないように制御値を徐々に切り替えるための制御値を出力し、制御値の偏差がなくなると最適制御の制御値に完全に切り替える。
【００５４】
最適制御が中央監視にて手動でＯＮされると（Ｓ３０）、一定制御周期毎に（例えば、５分周期毎に）、最適制御用パソコン２ｅでは、外気の温度と湿度、各機器の運転状態やエネルギ消費量を取得する（Ｓ３１）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース１を用いて、外気エンタルピ及び熱源負荷率（二次側装置負荷率）より運転台数を決定する（Ｓ３２）。さらに、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２から、決定された運転台数に対応した各機器の制御値（最適制御の制御値）を抽出する（Ｓ３３）。
【００５５】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＮ時）を起動し、過去データ及び直前データ、各機器の運転状態等から制御値を変更する（Ｓ３４）。ここでは、最適制御がＯＮしたときには、制御システムコントローラ２ｊの基本的な制御値から最適制御の制御値に切り替える際に制御値が急激に変わらないように、基本的な制御値から最適制御の制御値に徐々に変化する制御値を求める。この際、冷却水ポンプ１ｂと一次ポンプ１ｄとのバランスを考慮する。
【００５６】
最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２による最適制御の制御値とプログラムＥ（ＯＮ時）による制御値との偏差がゼロになったか否かを判定する（Ｓ３５）。Ｓ３５にて偏差がゼロになったと判定した場合、最適制御が完全ＯＮし（Ｓ３６）、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２による最適制御の制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄを介して制御システムコントローラ２ｊにそのまま出力する。一方、Ｓ３５にて偏差がゼロでないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＮ時）で出力される制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄを介して制御システムコントローラ２ｊに出力する（Ｓ３７）。
【００５７】
最適制御用パソコン２ｅでは、最適制御が中央監視にて手動でＯＦＦされたか否かを判定する（Ｓ３８）。Ｓ３８にて最適制御がＯＦＦされていないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ３１の処理に戻る。一方、Ｓ３８にて最適制御がＯＦＦされたと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＣ（ＯＦＦ時）に移行する（Ｓ３９）。
【００５８】
図１０のフローチャートに沿って、プログラムＥ（ＯＮ時）について説明する。プログラムＥ（ＯＮ時）は、制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値から最適制御の制御値に徐々に切り替える制御値を出力する。なお、最適制御がＯＮされたときに、最適制御の制御値が前ステップの制御値に近い場合には徐々に制御値を切り替えることなく、最適制御の制御値をそのまま出力する。
【００５９】
プログラムＥ（ＯＮ時）を起動すると、最適制御用パソコン２ｅでは、前ステップの外気の温度と湿度、各機器の運転状態やエネルギ消費量、運転モード及び現在ステップの時刻を取得する（Ｓ３４ａ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、現時点から過去１時間の制御値を保持する（Ｓ３４ｂ）。例えば、制御周期を５分周期とすると、１時間で１２回分の制御値を保持しておく。ここでは、少なくとも前ステップの制御値と前々ステップの制御値を保持しておけばよい。
【００６０】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＤのＳ３２、Ｓ３３の処理と同様に、Ｓ３４ａで取得したデータを用いてデータベース２による最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）を取得する（Ｓ３４ｃ）。なお、ｎは、制御値の総数である。
【００６１】
また、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２による最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）を目標値として、前ステップで採用された制御値と前々ステップで採用された制御値との偏差からＰＩＤ[Proportional Integral Derivative]理論により制御値（Ｙｆｆ、ｎ）を計算する（Ｓ３４ｄ）。この制御値（Ｙｆｆ、ｎ）は、最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）に徐々に近づく制御値であり、前ステップの制御値Ｙ’からの変化量が制限された制御値である。どの程度を限度として制御値を近づけるかは、ＰＩＤ理論での制御パラメータにより設定可能であり、前後ステップの制御値の変化に応じて空調システム１の運転状態の変化によって室内の人が違和感を受けない程度とする。ここでは、ｎ個分の制御値について、制御値Ｙｆｆがそれぞれ計算される。
【００６２】
そして、最適制御用パソコン２ｅでは、式（６）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’とデータベース２による最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）との差｜ΔＹ１｜を計算する（Ｓ３４ｅ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、式（７）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’とＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）との差｜ΔＹ３｜を計算する（Ｓ３４ｅ）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その｜ΔＹ１｜と｜ΔＹ３｜及び前ステップの制御値Ｙ’を用いて、式（８）により、現在ステップでの制御値Ｙを計算する（Ｓ３４ｅ）。ここでは、｜ΔＹ１｜が｜ΔＹ３｜以下になるまでは現在ステップでの制御値ＹとしてＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）が採用され、｜ΔＹ１｜が｜ΔＹ３｜以下になると現在ステップでの制御値Ｙとして最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）が採用される。なお、現在ステップの制御値Ｙと前ステップの制御値Ｙ’との差が最大でも制御値の最大操作量（制御値の最大変動範囲）の１０％となるように、現在ステップの制御値Ｙを設定する。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その制御値Ｙを出力する（Ｓ３４ｆ）。
【数２】
【００６３】
最適制御のＯＦＦからＯＮの過渡期には制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値から最適制御の制御値に徐々に近づく制御値を実際に出力する制御値とし、その実際に出力している制御値と最適制御の制御値との偏差がなくなると最適制御が完全にＯＮとなり、最適制御の制御値を出力する。
【００６４】
図９のフローチャートに沿って、プログラムＣ（ＯＦＦ時）について説明する。プログラムＣ（ＯＦＦ時）は、中央監視にてオペレータが最適制御をＯＦＦしたときに実行される。プログラムＣ（ＯＦＦ時）は、最適制御がＯＦＦされると最適制御の制御値から制御システムコントローラ２ｊの制御値に切り替えるので、制御値が急激に変わらないように制御値を徐々に切り替えるための制御値を出力し、制御値の偏差がなくなると制御システムコントローラ２ｊの制御値に完全に切り替える。
【００６５】
最適制御が中央監視にて手動でＯＦＦされると（Ｓ５０）、一定制御周期毎に（例えば、５分周期毎に）、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＦＦ時）を起動し、過去データ及び直前データ、各機器の運転状態等から制御値を変更する（Ｓ５１）。
【００６６】
最適制御用パソコン２ｅでは、制御システムコントローラ２ｊによる制御値とプログラムＥ（ＯＦＦ時）による制御値との偏差がゼロになったか否かを判定する（Ｓ５２）。Ｓ５２にて偏差がゼロになったと判定した場合、最適制御が完全ＯＦＦし（Ｓ５３）、制御システムコントローラ２ｊの制御値が用いられる。一方、Ｓ５２にて偏差がゼロでないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＦＦ時）で出力される制御値を制御システムコントローラ２ｊに出力する（Ｓ５４）。なお、最大でも１２０分以内に最適制御ＯＦＦでの運転を実行する。それ以上の場合には制御システムコントローラ２ｊの制御値に強制的に切り替える。
【００６７】
図１１のフローチャートに沿って、プログラムＥ（ＯＦＦ時）について説明する。プログラムＥ（ＯＦＦ時）は、最適制御の制御値から制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値に徐々に切り替える制御値を出力する。なお、最適制御がＯＦＦされたときに、基本制御の制御値が前ステップの制御値に近い場合には徐々に制御値を切り替えることなく、基本制御の制御値をそのまま出力する。
【００６８】
プログラムＥ（ＯＦＦ時）を起動すると、最適制御用パソコン２ｅでは、前ステップの外気の温度と湿度、各機器の運転状態やエネルギ消費量、運転モード及び現在ステップの時刻を取得する（Ｓ５１ａ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、現時点から過去１時間の制御値を保持する（Ｓ５１ｂ）。
【００６９】
最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ５１ａで取得してデータに基づく制御システムコントローラ２ｊの基本的な制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）を取得する（Ｓ５１ｃ）。
【００７０】
また、最適制御用パソコン２ｅでは、制御システムコントローラ２ｊの基本的な制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）を目標値として、前ステップで採用された制御値と前々ステップで採用された制御値との偏差からＰＩＤ理論により制御値（Ｙｆｆ，ｎ）を計算する（Ｓ５１ｄ）。この制御値（Ｙｆｆ、ｎ）は、制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）に徐々に近づく制御値であり、前ステップの制御値Ｙ’からの変化量が制限された制御値である。ここでは、ｎ個分の制御値について、制御値Ｙｆｆがそれぞれ計算される。
【００７１】
そして、最適制御用パソコン２ｅでは、式（９）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’と制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）との差｜ΔＹ２｜を計算する（Ｓ５１ｅ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、式（１０）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’とＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）との差｜ΔＹ３｜を計算する（Ｓ５１ｅ）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その｜ΔＹ２｜と｜ΔＹ３｜及び前ステップの制御値Ｙ’を用いて、式（１１）により、現在ステップでの制御値Ｙを計算する（Ｓ５１ｅ）。ここでは、｜ΔＹ２｜が｜ΔＹ３｜以下になるまでは現在ステップでの制御値ＹとしてＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）が採用され、｜ΔＹ２｜が｜ΔＹ３｜以下になると現在ステップでの制御値Ｙとして基本制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）が採用される。なお、現在ステップの制御値Ｙと前ステップの制御値Ｙ’との差が最大でも制御値の最大操作量の１０％となるように、現在ステップの制御値Ｙを設定する。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その制御値Ｙを出力する（Ｓ５１ｆ）。
【数３】
【００７２】
最適制御のＯＮからＯＦＦの過渡期には最適制御の制御値から制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値に徐々に近づく制御値を実際に出力する制御値とし、その実際に出力している制御値と基本制御の制御値との偏差がなくなると最適制御が完全にＯＦＦとなり、基本制御の制御値を出力する。
【００７３】
この制御システム２によれば、初期個体を変更して遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施して制御テーブルを更新することにより、その制御テーブルから最適な制御値を得ることができる。初期個体を所定回数分発生させることにより、様々な初期個体によって遺伝的アルゴリズムを実施できる。その結果、その中の適切な初期個体から適応度の高い個体を得ることができ、その適応度の高い個体の中から最も適応度の高い個体を得ることができ、その最も適応度の高い個体から制御テーブルを更新するための最適な機器係数を取得できる。また、最適な制御値を用いて空調システム１を運転することにより、空調システム１のエネルギ効率を最適化できる。その結果、システム全体としてのエネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小化にでき、省エネルギ化及び省ＣＯ２化を図ることができる。
【００７４】
さらに、制御システム２によれば、空調システム１の各機器の運転状態や電力消費量等の過去ログデータに基づいて定期的（例えば、１ヶ月毎）に制御テーブルを更新することにより、空調システム１の各機器の経年変化等を反映した制御テーブルで最適制御ができ、最適な制御値を求めることができる。
【００７５】
また、制御システム２によれば、データベース２による最適制御の制御値と制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値とを切り替えるときには制御値を徐々に変えることにより、制御値が急激に変化することを防止でき、空調システム１の運転状態の急峻な変化を抑制できる。また、制御システム２では、最適制御用パソコン２ｅあるいは最適制御用ＰＬＣ２ｄに不具合が発生して最適制御できない場合でも、制御システムコントローラ２ｊによって基本制御が可能であり、空調システム１に対する制御を保障できる。
【００７６】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００７７】
例えば、本実施の形態では空調システム（熱源システム）に適用したが、各種プラント等の他のシステムにも適用できる。
【００７８】
また、本実施の形態では制御システムにおいて制御システムコントローラで基本制御を行って空調システム１に対する最低限の運転制御を保障する構成としたが、基本制御は行わずに、常に最適制御を行うようにしてもよい。また、本実施の形態では本発明を実現するためのハードウェア構成の一例を示したが、本発明を実現するためのハードウェア構成については他の任意の形態で構成してもよい。
【００７９】
また、本実施の形態では省エネルギ化、省ＣＯ２化を目的とする最適制御としたが、他の目的に対する最適制御にも適用可能である。
【００８０】
また、本実施の形態では最適制御の制御値をデータベース１とデータベース２の２つの制御テーブルを用いて求める構成としたが、他の方法で最適制御の制御値を求めてもよい。例えば、制御テーブルとして１つのデータベースだけで制御値を求めるようにしてもよい。また、制御テーブルを用いるのでなく、制御特性式等を用いて制御値を求めるようにしてもよい。このような最適制御の手法に応じて遺伝的アルゴリズムで探索する制御係数も変わる。
【００８１】
また、本実施の形態では最適制御がＯＮからＯＦＦされた場合又はＯＦＦからＯＮされた場合に一方の制御値から他方の制御値に徐々に切り替える手法の一例を示したが、他の手法で制御値を徐々に切り替えるようにしてもよい。例えば、各制御値に対して前ステップの制御値からの最大許容変化量（固定値）を予め用意しておき、前ステップの制御値から最大許容変化量を限度として現在ステップの制御値を求める。最適制御がＯＦＦからＯＮになった場合、最適制御の制御値と前ステップの制御値との差が最大許容変化量より大きい場合には前ステップの制御値に最大許容変化量を加算して現在ステップの制御値とし、最適制御の制御値と前ステップの制御値との差が最大許容変化量以下の場合には最適制御の制御値を現在ステップの制御値とする。
【符号の説明】
【００８２】
１…空調システム、１ａ…冷却塔、１ｂ…冷却水ポンプ、１ｃ…冷凍機、１ｄ…一次ポンプ、２…制御システム、２ａ…インテリジェントコントローラ、２ｂ…ＢＥＭＳ、２ｃ…熱源群管理用ＰＬＣ、２ｄ…最適制御用ＰＬＣ、２ｅ…最適制御用パソコン、２ｆ…ネットワーク、２ｇ，２ｈ…同軸ケーブル、２ｉ…イーサネット，２ｊ…制御システムコントローラ、２ｋ…同軸ケーブル。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遺伝的アルゴリズムを利用した制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
空調システム等の各種システムでは、設計時にシステムに組み込まれる各機器の定格情報等に基づいて省エネルギ等を目的とした制御テーブル等が設定され、その制御テーブル等から導出される各機器に対する制御値に基づいて運転される。しかし、各機器の性能については個体差があり、また、使用頻度に応じて各機器の経年変化も異なるので、システムを最適制御するためには運転開始後に制御テーブル等を随時更新する必要がある。システムの制御テーブル等を更新する手法は様々提案されており、遺伝的アルゴリズムを利用した手法がある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、空気調和機のコンプレッサモータのインバータ回路に対する周波数制御において、運転時の周波数と室内検出温度との間の動特性に適合するように遺伝的アルゴリズムを用いて周波数制御テーブルを更新することが記載されている。特許文献２には、空気調和機等の冷凍サイクル制御装置において、弁開度と過熱度との間の動特性に適合するように遺伝的アルゴリズムを用いて電子膨張弁の弁開度用過熱度制御テーブルを更新することが記載されている。特許文献３には、住宅の発電機による電力と熱を利用したコジェネレーションシステムにおいて、各住宅のエネルギ需要量の履歴データに基づいて遺伝的アルゴリズムを用いて制御マップを更新することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−２５３２３６号公報
【特許文献２】特開平８−１６６１６９号公報
【特許文献３】特開２００６−２７５４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
遺伝的アルゴリズムでは、初期個体をランダムに発生させ、その初期個体から適応度の高い個体（例えば、エネルギ消費量の少ない個体）を探索する。しかし、初期個体をランダムに発生させているので、初期個体が適切でない場合には適応度の高い個体が生まれずに、最適制御に適した制御テーブル等が得られない場合がある。また、遺伝的アルゴリズムでは遺伝的操作として突然変異も行うが、初期個体が適切でない場合には突然変異だけでは適応度の高い個体が生まれる確率が低い。その結果、制御対象システムの各機器に対する最適な制御値が得られず、最適制御ができない。
【０００６】
そこで、本発明は、遺伝的アルゴリズムを利用して最適な制御値を求めることができる制御システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る制御システムは、制御対象システムを制御するための制御値を出力する制御システムであって、制御対象システムに対する最適な制御値を生成する最適制御装置を有し、最適制御装置は、遺伝的アルゴリズムを実施する実施回数を設定する実施回数設定手段と、初期個体を発生する初期個体発生手段と、遺伝的アルゴリズムを実施する実施手段とを備え、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が実施回数設定手段で設定した実施回数になるまで、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に初期個体発生手段で初期個体を発生し、当該発生した初期個体を用いて実施手段で遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索し、遺伝的アルゴリズムを実施した回数が実施回数設定手段で設定した実施回数になった場合、実施回数設定手段で設定した実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、当該選択した個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成することを特徴とする。
【０００８】
この制御システムは、制御対象システムを制御するためのシステムであり、制御対象システムを最適に制御するための制御値を生成する最適制御装置を有している。最適制御装置では、実施回数設定手段によって遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施する実施回数を設定する。遺伝的アルゴリズムを実施した回数がその実施回数になるまで、最適制御装置では、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に、初期個体変更手段で初期個体を新たに発生し、その初期個体を用いて実施手段で遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索する。遺伝的アルゴリズムを実施した回数がその実施回数になると、最適制御装置では、実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、最も適応度の高い個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成する。このように、初期個体を実施回数分発生させることにより、様々な初期個体によって遺伝的アルゴリズムを実施できる。この際、一部の初期個体が不適切で適応度の高い個体が得られない場合でも、それ以外の初期個体から適応度の高い個体を得ることができ、その適応度の高い個体の中から最も適応度の高い個体を得ることができ、最適な制御値を生成できる。このように、制御システムは、初期個体を変更して遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施することにより、最適な制御値を求めることができる。
【０００９】
なお、最も適応度の高い個体に基づいて制御対象システムに出力する制御値を生成する場合、最も適応度の高い個体から制御値を直接生成してもよいし、あるいは、最も適応度の高い個体から制御値を導出するための制御テーブルや制御特性式等を生成し、その制御テーブル等から制御値を生成してもよい。
【００１０】
本発明の上記制御システムでは、制御対象システムに対する基本の制御値を生成する基本制御装置を有し、制御対象システムに出力する制御値を最適制御装置と基本制御装置との間で切り替える場合、切り替え前の制御装置の制御値から切り替え後の制御装置の制御値に徐々に変える構成としてもよい。
【００１１】
この制御システムは、最適制御装置の他に、制御対象システムを制御するための基本の制御値を生成する基本制御装置を有している。そして、制御システムでは、制御対象システムに出力する制御値を最適制御装置の制御値から基本制御装置の制御値へ又は基本制御装置の制御値から最適制御装置の制御値へ切り替える場合、切り替え前の制御装置の制御値から切り替え後の制御装置の制御値に徐々に変える。このように、制御システムは、最適制御装置と基本制御装置とを切り替えるときには制御値を徐々に変えることにより、制御値が急激に変化することを防止でき、制御対象システムでの急峻な出力を抑制できる。また、制御システムは、最適制御装置に不具合が発生して最適化制御できない場合でも、基本制御装置によって基本的な制御が可能である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、初期個体を変更して遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施することにより、最適な制御値を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施の形態に係る空調システムの構成図である。
【図２】図１の空調システムにおける制御システムの構成図である。
【図３】データベース１の一例である。
【図４】データベース２の一例である。
【図５】図１の最適制御用パソコンで実施されるメインプログラムの流れを示すフローチャートである。
【図６】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＡの流れを示すフローチャートである。
【図７】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＢによるエネルギ消費量計算の説明図である。
【図８】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。
【図９】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＦＦ時）の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１の最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＦＦ時）の流れ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】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明に係る制御システムの実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
本実施の形態では、本発明に係る制御システムを、空調システム（熱源システム）を制御するための制御システムに適用する。本実施の形態に係る制御システムは、空調システムにおけるエネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適制御を行う最適制御機能と最適制御が行われない場合でも空調システムに対する基本的な制御を行う基本制御機能を有しており、オペレータによる中央監視にて機能を切り替える。
【００１６】
まず、図１を参照して、本実施の形態に係る空調システム１について説明する。図１は、本実施の形態に係る空調システムの構成図である。
【００１７】
空調システム１は、複数台の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ（冷水ポンプ）１ｄ等を備えている（図１の例では、２台の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄだけを描いている）。冷却塔１ａは、冷凍機１ｃで冷却に使われて戻ってきた温度の高い冷却水を冷却する。冷却水ポンプ１ｂは、冷却塔１ａと冷凍機１ｃ間で冷却水を循環させる。冷凍機１ｃは、空調機（図示せず）で使われて戻ってきた温度の高い水を、冷却塔１ａからの冷却水を用いて再度冷やす。一次ポンプ１ｄは、冷凍機１ｃと空調機間で冷水（熱媒体）を循環させる。なお、本実施の形態では、空調システム１が特許請求の範囲に記載する制御対象システムに相当する。
【００１８】
空調システム１は、制御システム２によって制御され、空調システム１を最適に制御するための運転台数、熱源容量、冷却水温度、冷却水流量、冷水流量等の制御値が与えられる。この制御のために、空調システム１での運転中、一定時間毎に、外気の温度や湿度、運転台数、熱源容量、冷却水温度、冷却水流量、冷水温度、冷水流量等のデータが検知され、その各データが制御システム２で収集され、過去ログデータとして蓄積される。
【００１９】
空調システム１は、冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄが１つの対となって運転され、例えば、冷凍機１ｃの運転台数が３台の場合には３台の冷凍機１ｃにそれぞれ対となる冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、一次ポンプ１ｄもそれぞれ運転される。空調システム１では、空調負荷がピーク（１００％）のときには全台数の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄが運転されが、空調負荷がピークでないとき（部分負荷）にはその負荷に応じて運転台数が決定され、その運転台数分の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄだけが運転される。
【００２０】
このように、空調システム１では、常に全ての台数の機器が運転しているのではなく、殆ど時間で一部の台数の機器が運転している。さらに、運転している場合でも、常に機器の能力の１００％で運転しているのではなく、殆ど時間で負荷の状態に応じて１００％未満の能力で運転している。また、同じ運転台数でも、運転する機器と停止する機器の組み合わせが随時変わるため、経年変化による劣化状態が各機器によって異なる。また、同じ機器でも、個体差があり、性能が多少異なる。以上により空調システム１に対して最適制御を行う場合、設計時の定格情報（カタログ情報）に基づいて設定された制御テーブルに基づいて制御を行っても最適制御とならず（特に、運転開始後から時間が経過するほど）、運転中の各機器の過去ログデータを用いて制御テーブルを定期的に更新する必要がある。
【００２１】
図２〜図１１を参照して、本実施の形態に係る制御システム２について説明する。図２は、制御システムの構成図である。図３は、データベース１の一例である。図４は、データベース２の一例である。図５は、最適制御用パソコンで実施されるメインプログラムの流れを示すフローチャートである。図６は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＡの流れを示すフローチャートである。図７は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＢによるエネルギ消費量計算の説明図である。図８は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。図９は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＣ（ＯＦＦ時）の流れを示すフローチャートである。図１０は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＮ時）の流れを示すフローチャートである。図１１は、最適制御用パソコンで実施されるプログラムＥ（ＯＦＦ時）の流れを示すフローチャートである。
【００２２】
制御システム２は、空調システム１の最適運転を目的として空調システム１でのエネルギ消費量やＣＯ２排出量が最小になるように最適制御を行うとともに、最適制御が行われていない場合には空調システム１に対する制御を保障するために空調システム１に対して基本的な制御を行う。そのために、制御システム２は、インテリジェントコントローラ２ａ、ＢＥＭＳ[Building Energy Management System]２ｂ、熱源群管理用ＰＬＣ[Programable Logic Controller]２ｃ、最適制御用ＰＬＣ２ｄ、最適制御用パーソナルコンピュータ（以下、最適制御用パソコン）２ｅ、制御システムコントローラ２ｊを備えている。この最適制御用ＰＬＣ２ｄと最適制御用パソコン２ｅによって最適制御を行い、制御システムコントローラ２ｊによって基本制御を行い、中央監視にてオペレータが最適制御をＯＮしているときには最適制御用パソコン２ｅによる制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄを介して出力し、中央監視にてオペレータがＯＦＦしているときには制御システムコントローラ２ｊの制御値を出力し、ＯＮとＯＦＦとが切り替わる過渡期には徐々に変化する制御値を出力する。なお、本実施の形態では、最適制御用ＰＬＣ２ｄと最適制御用パソコン２ｅが特許制御の範囲に記載する最適制御装置に相当し、制御システムコントローラ２ｊが特許請求の範囲に記載する基本制御装置に相当する。
【００２３】
インテリジェントコントローラ２ａとＢＥＭＳ２ｂと最適制御用パソコン２ｅ間は、ＩＰｖ[Internet Protocol Version]４又はＩＰｖ６のネットワーク２ｆで通信が行われる。インテリジェントコントローラ２ａと熱源群管理用ＰＬＣ２ｃ間は、同軸ケーブル２ｇで通信が行われる。熱源群管理用ＰＬＣ２ｃと最適制御用ＰＬＣ２ｄ間は、同軸ケーブル２ｈで通信が行われる。熱源群管理用ＰＬＣ２ｃと制御システムコントローラ２ｊ間は、同軸ケーブル２ｋで通信が行われる。最適制御用ＰＬＣ２ｄと最適制御用パソコン２ｅ間は、イーサネット（登録商標）２ｉで通信が行われる。
【００２４】
インテリジェントコントローラ２ａは、外気から検知されたデータを収集して管理し、そのデータを最適制御用パソコン２ｅに送信する。収集するデータとしては、例えば、外気温度、外気湿度がある。また、最適制御用ＰＬＣ２ｄは、空調システム１で検知されたデータを収集して管理し、そのデータを最適制御用パソコン２ｅに送信する。収集するデータとしては、例えば、空調システム１の運転台数、各機器の運転状態（冷却水の出口温度と入口温度、冷却水流量、冷水の出口温度と入口温度、冷水流量、熱源容量等）がある。
【００２５】
ＢＥＭＳ２ｂは、空調システム１のエネルギデータを収集して管理し、そのデータを最適制御用パソコン２ｅに送信する。収集するデータとしては、例えば、空調システム１の各機器の電力消費量（エネルギ消費量）、空調機の負荷率（熱量消費率）がある。
【００２６】
熱源群管理用ＰＬＣ２ｃは、最適制御用ＰＬＣ２ｄから空調システム１に対する制御値を受信する毎に、その制御値を制御システムコントローラ２ｊに送信する。制御システムコントローラ２ｊでは、熱源群管理用ＰＬＣ２ｃを介して空調システム１に対する制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄから受信する毎に、その制御値に基づいて空調システム１の各機器に命令を出力する。各機器に対する命令としては、例えば、各冷却塔１ａに対する冷却水温度制御命令、各冷却水ポンプ１ｂに対する冷却水流量比に基づくインバータ周波数制御命令、各一次ポンプ１ｄに対する一次ポンプ流量比に基づくインバータ周波数制御命令がある。この際、空調負荷状態に応じて運転台数が決定されているので、運転が停止される機器については通電が停止され、制御が行われない。また、制御システムコントローラ２ｊでは、現在の外気温度、外気湿度、空調システム１の各機器の運転状態等に基づいて空調システム１に対する基本的な制御を行い、空調システム１に対する制御値を求め、最適制御がＯＦＦのときにはその制御を行う。この基本的な制御については、従来の方法を適用する。なお、熱源群管理用ＰＬＣ２ｃについては、複数台で構成してもよい。
【００２７】
最適制御用ＰＬＣ２ｄは、最適制御用パソコン２ｅから空調システム１に対する制御値を受信する毎に、その制御値を熱源群制御用ＰＬＣ２ｃに送信する。
【００２８】
最適制御用パソコン２ｅは、空調システム１の運転開始後に、運転中の空調システム１の各機器の運転状態や電力消費量等のデータに基づいてエネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適制御を行う。そのために、最適制御用パソコン２ｅは、空調システム１の過去ログを格納するためのログデータベースを保持しており、インテリジェントコントローラ２ａからの外気温度、外気湿度と最適制御用ＰＬＣ２ｄからの空調システム１の各機器の運転状態とＢＥＭＳ２ｂからの空調システム１の各機器の電力消費量（エネルギ消費量）、空調機の負荷率（熱量消費率）をログデータベースに蓄積する。また、最適制御用パソコン２ｅは、各機器の制御値を設定するための制御テーブルとしてデータベース１とデータベース２を保持しており、一定期間毎（例えば、１ヶ月毎）に、ログデータベースに蓄積されたデータを利用して空調システム１全体として最適制御を行うためにデータベース１とデータベース２を更新する。この際、最適制御用パソコン２ｅは、各機器のエネルギ消費量を計算するための特性式の係数の最適値を探索するために遺伝的アルゴリズムを用いる。
【００２９】
空調システム１全体としての最適運転のために、各機器に対する制御を相互連携させることによってシステム効率の最大化を図る。各機器に対する省エネルギ制御として、冷却塔１ａの冷却水温度を上げると冷却塔１ａの電力消費量が減り、冷却水ポンプ１ｂによる冷却水流量を絞ると冷却水ポンプ１ｂの電力消費量が減り、一次ポンプ１ｄによる冷水流量を絞ると一次ポンプ１ｄの電力消費量が減るので、これらの各制御を相互に連携させることによってシステム効率の最大化を図る。そのために、運転台数毎に各機器に対する制御値の全ての組み合わせについての空調システム１全体の電力消費量（エンルギ消費量）を求め、空調システム１全体の電力消費量が最小となる制御値の組み合わせを抽出する。
【００３０】
最適制御用パソコン２ｅでの具体的な処理を説明する前に、最適制御用パソコン２ｅで用いられるデータベース１とデータベース２について説明しておく。まず、図３を参照してデータベース１について説明する。データベース１は、空調システム１の運転台数を決定するためのデータベースである。データベース１は、外気エンタルピ（外気温度と外気湿度で決まる物理量）と二次側装置負荷率（空調機での熱量消費率）とで決まる運転台数を規定したデータベースである。図３に示すデータベース１は空調システム１の最大運転台数が４台の場合であり、例えば、外気エンタルピが５６であり、二次側装置負荷率が０．４０のときには運転台数が３台（３台の冷凍機１ｃを運転させるので、その３台の冷凍機１ｃと対となる冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、一次ポンプ１ｄもそれぞれ運転させる）となる。なお、空調システム１の運転開始時には、データベース１は、設計時に各機器のカタログ値に基づいてシミュレーションによってエネルギ消費量やＣＯ２排出量が最小になるように設定されたものである。
【００３１】
次に、図４を参照してデータベース２について説明する。データベース２は、データベース１で決定した運転台数で空調システム１を運転する場合の制御値を決定するためのデータベースである。データベース２は、制御値の組み合わせ毎の空調システム１全体の電力消費量（エネルギ消費量）及び各機器の電力消費量からなるデータベースであり、運転台数毎の空調システム１全体の電力消費量が最小となる制御値の組み合わせを示したデータベースである。なお、データベース２については、運転台数毎のデータを示したものでもよいし、あるいは、全ての運転台数のデータを示したものでもよい。
【００３２】
図４に示すデータベース２は空調システム１の最大運転台数が４台の場合であり、機器ＮＯ．１〜ＮＯ．４の冷却塔１ａ、冷却水ポンプ１ｂ、冷凍機１ｃ、一次ポンプ１ｄを備えている。特に、図４では、データベース２における運転台数が３台の場合のデータの一部を示している。制御値としては、機器ＮＯ．１〜ＮＯ．４についての空調機への送水温度、一次ポンプ１ｄの流量比、冷却塔１ａでの冷却水設定温度、冷却水ポンプ１ｂの流量比がある。また、電力消費量としては、空調システム全体の電力消費量と機器ＮＯ．１〜ＮＯ．４についての冷凍機１ｃの電力消費量、一次ポンプ１ｄの電力消費量、冷却水ポンプ１ｂの電力消費量、冷却塔１ａのファンの電力消費量がある。なお、制御値や電力消費量が「０」になっている機器（図４の例では、機器ＮＯ．４）については運転を停止する。
【００３３】
制御値の組み合わせは、送水温度、一次ポンプ流量比、冷却塔設定温度、冷却水ポンプ流量比をそれぞれの変動範囲内でそれぞれ一定の刻み幅で変化させた全ての組み合わせである。図４の例の場合、流量比については「０．０５」の刻み幅で変化させており、温度について「１」の刻み幅で変化させている。この制御値の全ての組み合わせについて空調システム１の各機器の電力消費量がそれぞれ計算され、その各機器の電力消費量からシステム電力消費量が計算され、この制御値の全ての組み合わせについてシステム電力消費量の中から最小となるシステム電力消費量が抽出され、その抽出されたシステム電力消費量のときの制御値の組み合わせが最適な制御となる。
【００３４】
図４に示す例は、運転台数が３台の場合であり、機器ＮＯ．１〜ＮＯ．３を運転し、機器ＮＯ．４を停止させる場合のデータが示されており、制御値は機器ＮＯ．４の各値が全て「０」となっており、電力消費量も機器ＮＯ．４の各値が全て「０」となっている。この図４に示す例の場合、システム電力消費量としては「６４７．４」が最小となり、そのシステム電力消費量が「６４７．４」となるときの制御値の組み合わせＣが抽出されており、その抽出された制御値の組み合わせＣがデータベース２の特定箇所に格納される。したがって、データベース１で運転台数が「３」と決定された場合、データベース２の特定箇所からシステム電力消費量が最小の制御値の組み合わせを抽出することにより、エネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適な制御値の組み合わせとなる。
【００３５】
最適制御用パソコン２ｅでの処理について説明する。最適制御用パソコン２ｅでは、メモリ装置に空調システム１を最適制御するための各プログラム（メインプログラム、プログラムＡ、プログラムＢ、プログラムＣ（ＯＮ時）、プログラムＣ（ＯＦＦ時）、プログラムＤ、プログラムＥ（ＯＮ時）、プログラムＥ（ＯＦＦ時）等）を保持しており、この各プログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵで実行する。なお、本実施の形態では、プログラムＡでの各処理が特許請求の範囲に記載する実施回数設定手段、初期個体発生手段、実施手段に相当する。
【００３６】
まず、図５のフローチャートに沿って、最適制御用パソコン２ｅでのメインプログラムの処理の流れを説明する。最適制御用パソコン２ｅは、一定周期毎に（制御周期と同じ周期であり、例えば、５分毎）、空調システム１の過去ログデータをログデータベースに蓄積する（Ｓ１）。ログデータベースに格納されるデータは、例えば、データ収集された時刻毎に、外気温度、外気湿度、空調システム１の各機器の運転状態（冷却水の出口温度と入口温度、冷却水流量、冷水の出口温度と入口温度、冷水流量等）、各機器のエネルギ消費量（電力消費量）、運転モード、制御値の組み合わせがある。
【００３７】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＡを起動し、ログデータベースの過去ログデータを用いて、空調システム１の機器毎にエネルギ消費量（電力消費量）を計算するための機器特性式の係数を遺伝的アルゴリズムを利用して計算する（Ｓ２）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、空調システム１の機器毎に、機器特性式の係数のファイルをＣＳＶ[Comma Separated Values]形式で作成する（Ｓ３）。このファイルは、各機器についての機器特性式の係数列である。
【００３８】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＢを起動し、各ケース（運転台数毎に全ての制御値の組み合わせ）について、機器毎に機器特性式（機器特性式にＣＳＶファイルの係数値を組み込んだもの）を用いてエネルギ消費量を計算し、空調システム１全体のエネルギ消費量を計算する（Ｓ４）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その計算した各ケースについての各機器のエネルギ消費量（電力消費量）及び空調システム全体のエネルギ消費量（システム電力消費量）により、データベース２を書き換える（Ｓ５）。このデータベース２の書き換えに応じて、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース１も書き換える。このデータベースの書き換え（更新）は、指定された期間毎（例えば、１ヶ月に１回）に行われる。したがって、最適制御では、この指定された期間毎に更新されるデータベース１とデータベース２を用いて、エネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小にする最適な制御値を設定する。
【００３９】
最適制御用パソコン２ｅでは、中央監視による最適制御に対するＯＮ／ＯＦＦに応じて、ＯＮの場合にはプログラムＣ（ＯＮ時）を起動し、ＯＦＦの場合にはプログラムＣ（ＯＦＦ時）を起動し、制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄ、熱源群管理用ＰＬＣ２ｃを介して制御システムコントローラ２ｊに受け渡す（Ｓ６）。最適制御がＯＦＦからＯＮに切り替わったときには所定期間の間はプログラムＣ（ＯＮ時）で出力される制御値が用いられ、最適制御が完全ＯＮするとデータベース２による制御値（最適制御の制御値）がそのまま用いられる。一方、最適制御がＯＮからＯＦＦに切り替わったときには所定期間の間はプログラムＣ（ＯＦＦ時）で出力される制御値が用いられ、最適制御が完全ＯＦＦすると制御システムコントローラ２ｊによる制御値（基本制御の制御値）がそのまま用いられる。
【００４０】
そして、制御システム２では、制御システムコントローラ２ｊからの命令によって空調システム１の各機器を制御する。空調システム１が運転中、インテリジェントコントローラ２ａによって外気のデータが収集され、最適制御用ＰＬＣ２ｄによって空調システム１の各機器の運転状態のデータが収集されてログデータとして管理されるとともに、ＢＥＭＳ２ｂによって空調システム１の各機器の電力消費量（エネルギ消費量）が収集されてログデータとして管理される。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＤを起動し、一定周期毎に、インテリジェントコントローラ２ａ、最適制御用ＰＬＣ２ｄで管理されているログデータ及びＢＥＭＳ２ｂで管理されているログデータを受領し（Ｓ７）、その受領したログデータ及びそのときの制御値をログデータベースに蓄積する（Ｓ１）。
【００４１】
図６のフローチャートに沿って、プログラムＡについて説明する。プログラムＡについて具体的に説明する前に、機器特性式について説明しておく。機器特性式の一例として、冷凍機のエネルギ消費量ｆ１を計算するための機器特性式（１）を示す。式（１）におけるｘ１（ｔ）〜ｘ５（ｔ）はログデータベースに格納される過去ログデータであり、ｘ１（ｔ）は負荷率であり、ｘ２（ｔ）は冷却水温度であり、ｘ３（ｔ）は冷却水流量であり、ｘ４（ｔ）は一次冷水流量であり、ｘ５（ｔ）は送水温度である。ｔは、ログデータベースに格納されるログデータが収集されたときの時刻パラメータである。式（１）におけるｃ１（ｔ）〜ｃ５（ｔ）は影響度である。ｃ１（ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ））は式（２）で求められ、負荷率と冷却水温度の影響度である。ｃ２（ｘ３（ｔ））は式（３）で求められ、冷却水流量の影響度である。ｃ３（ｘ４（ｔ））は式（４）で示すように１．０であり、一次冷水流量の影響度である。ｃ４（ｘ５（ｔ））は式（５）で求められ、送水温度の影響度である。式（２）〜式（５）におけるｕ１（ｉ）〜ｕ１３（ｉ）は機器特性式の係数である。ｉは、個体数である。このように、冷凍機のエネルギ消費量ｆ１は、式（１）を用いて、ｘ１（ｔ）〜ｘ５（ｔ）を変数とし、ｕ１（ｉ）〜ｕ１３（ｉ）の係数によって求めることがきる。プログラムＡでは、ログデータベースに格納される過去ログデータを用いて、各機器のついての機器特性式の各係数ｕの最適値を求める。
【数１】
【００４２】
それでは、プログラムＡについて説明する。プログラムＡは空調システム１の全ての機器に対してそれぞれ実行され、全ての機器についての機器特性式の最適な係数を計算する。ここでは、機器毎、遺伝的アルゴリズムを利用して、係数の組み合わせを順次変えながら機器特性式によってエネルギ消費量を順次計算し、その機器特性式によるエネルギ消費量の計算値とエネルギ消費量の実測値（過去ログデータ）との偏差が最小となる係数の組み合わせを決める。
【００４３】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムの初期条件のデータと計算対象の各機器の固有データを取得する（Ｓ１０）。初期条件のデータとしては、例えば、ログデータベースのデータ数（例えば、過去１ヶ月分の５分周期で収集されたデータの数）、遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施する最大ステップ数（例えば、５回、１０回、２０回）、遺伝的アルゴリズムの最大世代数がある。各機器の固有データとしては、例えば、機器の定格情報（例えば、定格能力、定格電力消費量）、機器の基準係数、機器の影響度、初期個体適応度がある。また、最適制御用パソコン２ｅでは、ログデータベースから過去ログデータを取得する（Ｓ１１）。過去ログデータとしては、例えば、冷凍機の場合、冷水流量、冷水出口温度、冷水入口温度、冷却水流量、冷却水出口温度、冷却水入口温度、電力消費量がある。なお、過去ログデータとしては、システム起動／停止時のデータは変動する場合があるので、システム起動の３０分経過後から停止の３０分前までのデータを用いる。
【００４４】
最適制御用パソコン２ｅでは、機器特性式の各係数を遺伝子と見立て、初期個体をランダムに発生させる（Ｓ１２）。そして、遺伝的アルゴリズムを実施する。具体的には、最適制御用パソコン２ｅでは、生存個体を決定し（Ｓ１３）、遺伝子交叉を行い（Ｓ１４）、突然変異を行う（Ｓ１５）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、生成された遺伝子（機器特性式の各係数）を元に機器特性式によって計算されたエネルギ消費量とエネルギ消費量の実測値（過去ログデータ）との偏差（適応度に相当）を計算する（Ｓ１６）。さらに、最適制御用パソコン２ｅでは、各遺伝子を元に計算されているエネルギ消費量（適応度）の高い順にソートする（Ｓ１７）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、最大世代数分の遺伝子操作を繰り返したか否かを判定する（Ｓ１８）。Ｓ１８にて最大世代数分の遺伝子操作を繰り返していないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ１３の処理に戻って、遺伝子操作を再度行う。
【００４５】
Ｓ１８にて最大世代数分の遺伝子操作を繰り返したと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを繰り返したかを判定する（Ｓ１８）。Ｓ１８にて最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを繰り返していないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ１２の処理に戻って、初期個体をランダムに再度発生させ、異なる初期個体に基づいて遺伝的アルゴリズムを実施する。ここで、初期個体を順次変えて、遺伝的アルゴリズムが繰り返し実施される。初期個体が適切でなく、適応度の高い個体が得られない場合があるかもしれないが、初期個体を幾つも発生させているので、それらの初期個体の中から適応度の高い個体が必ず探索でき、その適応度の高い個体の中から最も適応度の高い個体を得ることができる。
【００４６】
Ｓ１８にて最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを繰り返したと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、最大ステップ数分の遺伝的アルゴリズムを実施した全ての固体の中から、エネルギ消費量（適応度）の最も高い個体を選択する（Ｓ２０）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その選択した個体の遺伝子を機器特性式の各係数として出力する（Ｓ２１）。上記の処理が、空調システム１の全ての機器についてそれぞれ行われ、全ての機器についての機器特性式の最適な係数が求められる。
【００４７】
このように、従来のように遺伝的アルゴリズムを１回だけ行うのではなく、初期個体を変更しながら遺伝的アルゴリズムを所定回数行う。様々な初期個体によって遺伝的アルゴリズムが実施されるので、初期個体の中に適応度が高くならない不適切な初期個体があったとしても、他の初期個体によって適応度の高い個体を確実に得ることができる。
【００４８】
図７を参照して、プログラムＢについて説明する。プログラムＢは、プログラムＡで求められた各機器の係数を組み込んだ機器特性式によって各機器のエネルギ消費量（電力消費量）をそれぞれ計算し、各機器のエネルギ消費量から空調システム全体のエネルギ消費量を計算する。このエネルギ消費量の計算は、運転台数毎に所定の刻み幅で変化させた全ての制御値の組み合わせについて行われ、データベース２のデータが書き換えられる。運転台数が同じ場合でも、運転する機器と停止する機器を変化させた全ての組み合わせについてそれぞれ行われる。
【００４９】
まず、最適制御用パソコン２ｅでは、モード情報の定義及び境界情報を取得する。境界情報としては、例えば、外界条件、二次側熱量（負荷率）、運転台数がある。
【００５０】
次に、最適制御用パソコン２ｅでは、計算タイムが０のときに、各機器の接続情報及び属性情報を取得する。接続情報としては、例えば、各機器との水情報接続の番号、空気情報接続の番号、モード情報接続の番号、運転情報接続の番号、計算順序、機器タイプがある。属性情報としては、例えば、冷凍機の場合には定格能力、定格入力、定格補機入力、定格冷水流量、定格冷却水流量、係数がある。さらに、最適制御用パソコン２ｅでは、各機器の制御値及び運転モード情報を取得する。このプログラムＢでは、制御値（例えば、インバータ周波数による流量、冷却水温度）を境界条件として与える。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、取得した情報を用いて、機器（オブジェクト）のエネルギ消費量を計算する。流量と熱量に変化がなくなるまで、制御値の組み合わせを変えて、上記の処理を繰り返し行い、エネルギ消費量を計算する。
【００５１】
図７には、オブジェクトのエネルギ消費量を計算するモデルを示している。オブジェクトＯ（冷凍機の場合）には属性情報及びプログラムＡで求めた機器特性式の機器係数情報が入力され、その機器係数からなる機器特性式が組み込まれている。オブジェクトＯは、取得した接続情報に基づいて他のオブジェクトとの水接続や空気接続の関係が規定され、各ノードＮ１〜Ｎ４に運転情報、モード情報、水情報（冷水）、水情報（冷却水）が入力されると、各ノードＮ５〜Ｎ７から水情報（冷水）、水情報（冷却水）及びエネルギ情報（電力情報）を出力する。
【００５２】
最適制御用パソコン２ｅでは、任意の制御値の組み合わせについて機器のエネルギ消費量（電力消費量）を計算する毎に、データベース２を書き換える。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、任意の制御値の組み合わせについて全ての機器のエネルギ消費量（電力消費量）を計算すると、その全ての機器のエネルギ消費量から空調システム全体のエネルギ消費量（電力消費量）を計算し、データベース２を書き換える。最適制御用パソコン２ｅでは、上記処理を、全ての運転台数（運転する機器と停止する機器の全ての組み合わせも変えて）、全ての制御値の組み合わせについて行い、データベース２を全て書き換える。最後に、運転台数毎に、空調システム１全体のエネルギ消費量が最小となる制御値の組み合わせを選択し、データベース２を書き換える。
【００５３】
図８のフローチャートに沿って、プログラムＣ（ＯＮ時）について説明する。プログラムＣ（ＯＮ時）は、中央監視にてオペレータが最適制御をＯＮしたときに実行される。プログラムＣ（ＯＮ時）は、最適制御がＯＮされると制御システムコントローラ２ｊの制御値から最適制御の制御値に切り替えるので、制御値が急激に変わらないように制御値を徐々に切り替えるための制御値を出力し、制御値の偏差がなくなると最適制御の制御値に完全に切り替える。
【００５４】
最適制御が中央監視にて手動でＯＮされると（Ｓ３０）、一定制御周期毎に（例えば、５分周期毎に）、最適制御用パソコン２ｅでは、外気の温度と湿度、各機器の運転状態やエネルギ消費量を取得する（Ｓ３１）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース１を用いて、外気エンタルピ及び熱源負荷率（二次側装置負荷率）より運転台数を決定する（Ｓ３２）。さらに、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２から、決定された運転台数に対応した各機器の制御値（最適制御の制御値）を抽出する（Ｓ３３）。
【００５５】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＮ時）を起動し、過去データ及び直前データ、各機器の運転状態等から制御値を変更する（Ｓ３４）。ここでは、最適制御がＯＮしたときには、制御システムコントローラ２ｊの基本的な制御値から最適制御の制御値に切り替える際に制御値が急激に変わらないように、基本的な制御値から最適制御の制御値に徐々に変化する制御値を求める。この際、冷却水ポンプ１ｂと一次ポンプ１ｄとのバランスを考慮する。
【００５６】
最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２による最適制御の制御値とプログラムＥ（ＯＮ時）による制御値との偏差がゼロになったか否かを判定する（Ｓ３５）。Ｓ３５にて偏差がゼロになったと判定した場合、最適制御が完全ＯＮし（Ｓ３６）、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２による最適制御の制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄを介して制御システムコントローラ２ｊにそのまま出力する。一方、Ｓ３５にて偏差がゼロでないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＮ時）で出力される制御値を最適制御用ＰＬＣ２ｄを介して制御システムコントローラ２ｊに出力する（Ｓ３７）。
【００５７】
最適制御用パソコン２ｅでは、最適制御が中央監視にて手動でＯＦＦされたか否かを判定する（Ｓ３８）。Ｓ３８にて最適制御がＯＦＦされていないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ３１の処理に戻る。一方、Ｓ３８にて最適制御がＯＦＦされたと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＣ（ＯＦＦ時）に移行する（Ｓ３９）。
【００５８】
図１０のフローチャートに沿って、プログラムＥ（ＯＮ時）について説明する。プログラムＥ（ＯＮ時）は、制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値から最適制御の制御値に徐々に切り替える制御値を出力する。なお、最適制御がＯＮされたときに、最適制御の制御値が前ステップの制御値に近い場合には徐々に制御値を切り替えることなく、最適制御の制御値をそのまま出力する。
【００５９】
プログラムＥ（ＯＮ時）を起動すると、最適制御用パソコン２ｅでは、前ステップの外気の温度と湿度、各機器の運転状態やエネルギ消費量、運転モード及び現在ステップの時刻を取得する（Ｓ３４ａ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、現時点から過去１時間の制御値を保持する（Ｓ３４ｂ）。例えば、制御周期を５分周期とすると、１時間で１２回分の制御値を保持しておく。ここでは、少なくとも前ステップの制御値と前々ステップの制御値を保持しておけばよい。
【００６０】
最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＤのＳ３２、Ｓ３３の処理と同様に、Ｓ３４ａで取得したデータを用いてデータベース２による最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）を取得する（Ｓ３４ｃ）。なお、ｎは、制御値の総数である。
【００６１】
また、最適制御用パソコン２ｅでは、データベース２による最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）を目標値として、前ステップで採用された制御値と前々ステップで採用された制御値との偏差からＰＩＤ[Proportional Integral Derivative]理論により制御値（Ｙｆｆ、ｎ）を計算する（Ｓ３４ｄ）。この制御値（Ｙｆｆ、ｎ）は、最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）に徐々に近づく制御値であり、前ステップの制御値Ｙ’からの変化量が制限された制御値である。どの程度を限度として制御値を近づけるかは、ＰＩＤ理論での制御パラメータにより設定可能であり、前後ステップの制御値の変化に応じて空調システム１の運転状態の変化によって室内の人が違和感を受けない程度とする。ここでは、ｎ個分の制御値について、制御値Ｙｆｆがそれぞれ計算される。
【００６２】
そして、最適制御用パソコン２ｅでは、式（６）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’とデータベース２による最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）との差｜ΔＹ１｜を計算する（Ｓ３４ｅ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、式（７）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’とＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）との差｜ΔＹ３｜を計算する（Ｓ３４ｅ）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その｜ΔＹ１｜と｜ΔＹ３｜及び前ステップの制御値Ｙ’を用いて、式（８）により、現在ステップでの制御値Ｙを計算する（Ｓ３４ｅ）。ここでは、｜ΔＹ１｜が｜ΔＹ３｜以下になるまでは現在ステップでの制御値ＹとしてＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）が採用され、｜ΔＹ１｜が｜ΔＹ３｜以下になると現在ステップでの制御値Ｙとして最適制御の制御値（Ｙｃｏ，ｎ）が採用される。なお、現在ステップの制御値Ｙと前ステップの制御値Ｙ’との差が最大でも制御値の最大操作量（制御値の最大変動範囲）の１０％となるように、現在ステップの制御値Ｙを設定する。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その制御値Ｙを出力する（Ｓ３４ｆ）。
【数２】
【００６３】
最適制御のＯＦＦからＯＮの過渡期には制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値から最適制御の制御値に徐々に近づく制御値を実際に出力する制御値とし、その実際に出力している制御値と最適制御の制御値との偏差がなくなると最適制御が完全にＯＮとなり、最適制御の制御値を出力する。
【００６４】
図９のフローチャートに沿って、プログラムＣ（ＯＦＦ時）について説明する。プログラムＣ（ＯＦＦ時）は、中央監視にてオペレータが最適制御をＯＦＦしたときに実行される。プログラムＣ（ＯＦＦ時）は、最適制御がＯＦＦされると最適制御の制御値から制御システムコントローラ２ｊの制御値に切り替えるので、制御値が急激に変わらないように制御値を徐々に切り替えるための制御値を出力し、制御値の偏差がなくなると制御システムコントローラ２ｊの制御値に完全に切り替える。
【００６５】
最適制御が中央監視にて手動でＯＦＦされると（Ｓ５０）、一定制御周期毎に（例えば、５分周期毎に）、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＦＦ時）を起動し、過去データ及び直前データ、各機器の運転状態等から制御値を変更する（Ｓ５１）。
【００６６】
最適制御用パソコン２ｅでは、制御システムコントローラ２ｊによる制御値とプログラムＥ（ＯＦＦ時）による制御値との偏差がゼロになったか否かを判定する（Ｓ５２）。Ｓ５２にて偏差がゼロになったと判定した場合、最適制御が完全ＯＦＦし（Ｓ５３）、制御システムコントローラ２ｊの制御値が用いられる。一方、Ｓ５２にて偏差がゼロでないと判定した場合、最適制御用パソコン２ｅでは、プログラムＥ（ＯＦＦ時）で出力される制御値を制御システムコントローラ２ｊに出力する（Ｓ５４）。なお、最大でも１２０分以内に最適制御ＯＦＦでの運転を実行する。それ以上の場合には制御システムコントローラ２ｊの制御値に強制的に切り替える。
【００６７】
図１１のフローチャートに沿って、プログラムＥ（ＯＦＦ時）について説明する。プログラムＥ（ＯＦＦ時）は、最適制御の制御値から制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値に徐々に切り替える制御値を出力する。なお、最適制御がＯＦＦされたときに、基本制御の制御値が前ステップの制御値に近い場合には徐々に制御値を切り替えることなく、基本制御の制御値をそのまま出力する。
【００６８】
プログラムＥ（ＯＦＦ時）を起動すると、最適制御用パソコン２ｅでは、前ステップの外気の温度と湿度、各機器の運転状態やエネルギ消費量、運転モード及び現在ステップの時刻を取得する（Ｓ５１ａ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、現時点から過去１時間の制御値を保持する（Ｓ５１ｂ）。
【００６９】
最適制御用パソコン２ｅでは、Ｓ５１ａで取得してデータに基づく制御システムコントローラ２ｊの基本的な制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）を取得する（Ｓ５１ｃ）。
【００７０】
また、最適制御用パソコン２ｅでは、制御システムコントローラ２ｊの基本的な制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）を目標値として、前ステップで採用された制御値と前々ステップで採用された制御値との偏差からＰＩＤ理論により制御値（Ｙｆｆ，ｎ）を計算する（Ｓ５１ｄ）。この制御値（Ｙｆｆ、ｎ）は、制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）に徐々に近づく制御値であり、前ステップの制御値Ｙ’からの変化量が制限された制御値である。ここでは、ｎ個分の制御値について、制御値Ｙｆｆがそれぞれ計算される。
【００７１】
そして、最適制御用パソコン２ｅでは、式（９）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’と制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）との差｜ΔＹ２｜を計算する（Ｓ５１ｅ）。また、最適制御用パソコン２ｅでは、式（１０）により、前ステップで採用された制御値Ｙ’とＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）との差｜ΔＹ３｜を計算する（Ｓ５１ｅ）。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その｜ΔＹ２｜と｜ΔＹ３｜及び前ステップの制御値Ｙ’を用いて、式（１１）により、現在ステップでの制御値Ｙを計算する（Ｓ５１ｅ）。ここでは、｜ΔＹ２｜が｜ΔＹ３｜以下になるまでは現在ステップでの制御値ＹとしてＰＩＤ理論による制御値（Ｙｆｆ，ｎ）が採用され、｜ΔＹ２｜が｜ΔＹ３｜以下になると現在ステップでの制御値Ｙとして基本制御の制御値（Ｙｍ，ｎ）が採用される。なお、現在ステップの制御値Ｙと前ステップの制御値Ｙ’との差が最大でも制御値の最大操作量の１０％となるように、現在ステップの制御値Ｙを設定する。そして、最適制御用パソコン２ｅでは、その制御値Ｙを出力する（Ｓ５１ｆ）。
【数３】
【００７２】
最適制御のＯＮからＯＦＦの過渡期には最適制御の制御値から制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値に徐々に近づく制御値を実際に出力する制御値とし、その実際に出力している制御値と基本制御の制御値との偏差がなくなると最適制御が完全にＯＦＦとなり、基本制御の制御値を出力する。
【００７３】
この制御システム２によれば、初期個体を変更して遺伝的アルゴリズムを繰り返し実施して制御テーブルを更新することにより、その制御テーブルから最適な制御値を得ることができる。初期個体を所定回数分発生させることにより、様々な初期個体によって遺伝的アルゴリズムを実施できる。その結果、その中の適切な初期個体から適応度の高い個体を得ることができ、その適応度の高い個体の中から最も適応度の高い個体を得ることができ、その最も適応度の高い個体から制御テーブルを更新するための最適な機器係数を取得できる。また、最適な制御値を用いて空調システム１を運転することにより、空調システム１のエネルギ効率を最適化できる。その結果、システム全体としてのエネルギ消費量やＣＯ２排出量を最小化にでき、省エネルギ化及び省ＣＯ２化を図ることができる。
【００７４】
さらに、制御システム２によれば、空調システム１の各機器の運転状態や電力消費量等の過去ログデータに基づいて定期的（例えば、１ヶ月毎）に制御テーブルを更新することにより、空調システム１の各機器の経年変化等を反映した制御テーブルで最適制御ができ、最適な制御値を求めることができる。
【００７５】
また、制御システム２によれば、データベース２による最適制御の制御値と制御システムコントローラ２ｊの基本制御の制御値とを切り替えるときには制御値を徐々に変えることにより、制御値が急激に変化することを防止でき、空調システム１の運転状態の急峻な変化を抑制できる。また、制御システム２では、最適制御用パソコン２ｅあるいは最適制御用ＰＬＣ２ｄに不具合が発生して最適制御できない場合でも、制御システムコントローラ２ｊによって基本制御が可能であり、空調システム１に対する制御を保障できる。
【００７６】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００７７】
例えば、本実施の形態では空調システム（熱源システム）に適用したが、各種プラント等の他のシステムにも適用できる。
【００７８】
また、本実施の形態では制御システムにおいて制御システムコントローラで基本制御を行って空調システム１に対する最低限の運転制御を保障する構成としたが、基本制御は行わずに、常に最適制御を行うようにしてもよい。また、本実施の形態では本発明を実現するためのハードウェア構成の一例を示したが、本発明を実現するためのハードウェア構成については他の任意の形態で構成してもよい。
【００７９】
また、本実施の形態では省エネルギ化、省ＣＯ２化を目的とする最適制御としたが、他の目的に対する最適制御にも適用可能である。
【００８０】
また、本実施の形態では最適制御の制御値をデータベース１とデータベース２の２つの制御テーブルを用いて求める構成としたが、他の方法で最適制御の制御値を求めてもよい。例えば、制御テーブルとして１つのデータベースだけで制御値を求めるようにしてもよい。また、制御テーブルを用いるのでなく、制御特性式等を用いて制御値を求めるようにしてもよい。このような最適制御の手法に応じて遺伝的アルゴリズムで探索する制御係数も変わる。
【００８１】
また、本実施の形態では最適制御がＯＮからＯＦＦされた場合又はＯＦＦからＯＮされた場合に一方の制御値から他方の制御値に徐々に切り替える手法の一例を示したが、他の手法で制御値を徐々に切り替えるようにしてもよい。例えば、各制御値に対して前ステップの制御値からの最大許容変化量（固定値）を予め用意しておき、前ステップの制御値から最大許容変化量を限度として現在ステップの制御値を求める。最適制御がＯＦＦからＯＮになった場合、最適制御の制御値と前ステップの制御値との差が最大許容変化量より大きい場合には前ステップの制御値に最大許容変化量を加算して現在ステップの制御値とし、最適制御の制御値と前ステップの制御値との差が最大許容変化量以下の場合には最適制御の制御値を現在ステップの制御値とする。
【符号の説明】
【００８２】
１…空調システム、１ａ…冷却塔、１ｂ…冷却水ポンプ、１ｃ…冷凍機、１ｄ…一次ポンプ、２…制御システム、２ａ…インテリジェントコントローラ、２ｂ…ＢＥＭＳ、２ｃ…熱源群管理用ＰＬＣ、２ｄ…最適制御用ＰＬＣ、２ｅ…最適制御用パソコン、２ｆ…ネットワーク、２ｇ，２ｈ…同軸ケーブル、２ｉ…イーサネット，２ｊ…制御システムコントローラ、２ｋ…同軸ケーブル。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象システムを制御するための制御値を出力する制御システムであって、
前記制御対象システムに対する最適な制御値を生成する最適制御装置を有し、
前記最適制御装置は、
遺伝的アルゴリズムを実施する実施回数を設定する実施回数設定手段と、
初期個体を発生する初期個体発生手段と、
遺伝的アルゴリズムを実施する実施手段と
を備え、
遺伝的アルゴリズムを実施した回数が前記実施回数設定手段で設定した実施回数になるまで、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に前記初期個体発生手段で初期個体を発生し、当該発生した初期個体を用いて前記実施手段で遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索し、
遺伝的アルゴリズムを実施した回数が前記実施回数設定手段で設定した実施回数になった場合、前記実施回数設定手段で設定した実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、当該選択した個体に基づいて前記制御対象システムに出力する制御値を生成することを特徴とする制御システム。
【請求項２】
前記制御対象システムに対する基本の制御値を生成する基本制御装置を有し、
前記制御対象システムに出力する制御値を前記最適制御装置と前記基本制御装置との間で切り替える場合、切り替え前の制御装置の制御値から切り替え後の制御装置の制御値に徐々に変えることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
【請求項１】
制御対象システムを制御するための制御値を出力する制御システムであって、
前記制御対象システムに対する最適な制御値を生成する最適制御装置を有し、
前記最適制御装置は、
遺伝的アルゴリズムを実施する実施回数を設定する実施回数設定手段と、
初期個体を発生する初期個体発生手段と、
遺伝的アルゴリズムを実施する実施手段と
を備え、
遺伝的アルゴリズムを実施した回数が前記実施回数設定手段で設定した実施回数になるまで、遺伝的アルゴリズムを実施する毎に前記初期個体発生手段で初期個体を発生し、当該発生した初期個体を用いて前記実施手段で遺伝的アルゴリズムを実施して適応度の高い個体を探索し、
遺伝的アルゴリズムを実施した回数が前記実施回数設定手段で設定した実施回数になった場合、前記実施回数設定手段で設定した実施回数分の遺伝的アルゴリズムでそれぞれ探索された個体の中から最も適応度の高い個体を選択し、当該選択した個体に基づいて前記制御対象システムに出力する制御値を生成することを特徴とする制御システム。
【請求項２】
前記制御対象システムに対する基本の制御値を生成する基本制御装置を有し、
前記制御対象システムに出力する制御値を前記最適制御装置と前記基本制御装置との間で切り替える場合、切り替え前の制御装置の制御値から切り替え後の制御装置の制御値に徐々に変えることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−８３９４７（Ｐ２０１２−８３９４７Ａ）
【公開日】平成２４年４月２６日（２０１２．４．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２２９６６８（Ｐ２０１０−２２９６６８）
【出願日】平成２２年１０月１２日（２０１０．１０．１２）
【出願人】（０００００１３７３）鹿島建設株式会社 (1,387)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年４月２６日（２０１２．４．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１０月１２日（２０１０．１０．１２）
【出願人】（０００００１３７３）鹿島建設株式会社 (1,387)
【Ｆターム（参考）】
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