プラント負荷の予測方法、定常プラントシミュレータ、プラントの最適運用方法及びプラントの最適設計方法

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：森田雄一
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2002-171588
公開番号（公開出願番号）：特開2003-084805
出願日： 2002年06月12日
公開日（公表日）： 2003年03月19日
要約：

【要約】【課題】解析可能なニューラルネットワークにより各種プラント負荷を予測する。また、定常シミュレータ、プラントの最適運用方法及び最適設計方法を提供する。【解決手段】複数の入力層素子及び複数の中間層素子を有し、全ての入力層素子に中間層素子が結合されてなる全結合部分と、複数の入力層素子のうちの一部に中間層素子が結合されてなる疎結合部分とを備える解析可能な階層型構造のニューラルネットワークを用いて、対象プラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測する。気象条件、曜日や平日・休日の区別、プラントの操業状態、プラント構成機器の運転パターン等の入力因子の実績値と、各種負荷の実績値とを用いた学習によってニューラルネットワークを構築し、学習済みのニューラルネットワークに、予測対象日の気象条件を予報値により他の入力因子とともに入力し、目的とするプラント負荷を予測する。

請求項（抜粋）：

複数の入力層素子及び複数の中間層素子を有し、全ての入力層素子に中間層素子が結合されてなる全結合部分と、複数の入力層素子のうちの一部に中間層素子が結合されてなる疎結合部分とを備える解析可能な階層型構造のニューラルネットワークを用いて、対象プラントの電力負荷、熱負荷、空気負荷等の各種負荷を予測するプラント負荷の予測方法であって、気象条件、曜日や平日・休日の区別、プラントの操業状態、プラント構成機器の運転パターン等の入力因子の実績値と、各種負荷の実績値とを用いた学習によってニューラルネットワークを構築し、学習済みのニューラルネットワークに、予測対象日の気象条件を予報値により他の入力因子とともに入力し、目的とするプラント負荷を予測することを特徴とするプラント負荷の予測方法。

IPC (4件)：

G05B 13/02 , F24F 11/02 103 , F24H 1/00 , G05B 13/04

FI (5件)：

G05B 13/02 L , G05B 13/02 K , F24F 11/02 103 D , F24H 1/00 E , G05B 13/04

Fターム (14件)：

3L061BA05 , 5H004GA34 , 5H004GB04 , 5H004HA02 , 5H004HB01 , 5H004HB02 , 5H004HB03 , 5H004HB04 , 5H004JA03 , 5H004KC06 , 5H004KC14 , 5H004KD32 , 5H004KD67 , 5H004LA05

引用特許：

審査官引用 (10件)

アイススケートリンク用冷凍設備の制御システム
公報種別：公開公報出願番号：特願平10-251472 出願人：日立プラント建設株式会社
ガス需要量の予測方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平9-290580 出願人：日本鋼管株式会社, 帝国石油株式会社
特許第3016226号

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