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J-GLOBAL ID:200903088345828044

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

Inventor:
Applicant, Patent owner:
Agent (1): 森田 雄一
Gazette classification:公開公報
Application number (International application number):2002171588
Publication number (International publication number):2003084805
Application date: Jun. 12, 2002
Publication date: Mar. 19, 2003
Summary:
【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。
Claim (excerpt):
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):
G05B 13/02 ,  F24F 11/02 103 ,  F24H 1/00 ,  G05B 13/04
FI (5):
G05B 13/02 L ,  G05B 13/02 K ,  F24F 11/02 103 D ,  F24H 1/00 E ,  G05B 13/04
F-Term (14):
3L061BA05 ,  5H004GA34 ,  5H004GB04 ,  5H004HA02 ,  5H004HB01 ,  5H004HB02 ,  5H004HB03 ,  5H004HB04 ,  5H004JA03 ,  5H004KC06 ,  5H004KC14 ,  5H004KD32 ,  5H004KD67 ,  5H004LA05
Patent cited by the Patent:
Cited by examiner (10)
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