特許ウォッチ

公開番号2025105821
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-10
出願番号2025072614,2022046029
出願日2025-04-24,2022-03-22
発明の名称バイオガス発電設備の制御システム及びバイオガス発電設備の制御方法
出願人水ing株式会社
代理人アクシス国際弁理士法人
主分類H02P 9/00 20060101AFI20250703BHJP(電力の発電,変換,配電)
要約【課題】バイオガス発生施設に付帯する発電機を効率良く運転することが可能なバイオガス発電設備の制御システム及びバイオガス発電設備の制御方法を提供する。
【解決手段】バイオガス発生施設2の運転情報を取得する取得部11と、運転情報に基づいて、バイオガス発生施設2から発生するバイオガス又はメタンガスのガス発生量を予測するガス発生量予測部12と、ガス発生量予測部12が予測したガス発生量予測値からバイオガス発生施設2に付帯する発電機4a、4b、・・・4xに消費させるガス消費量目標値を算出するガス消費量算出部13と、ガス消費量目標値に基づいて、発電機4a、4b、・・・4xの稼働台数を決定する台数決定部14と、台数決定部14の決定結果に基づいて、発電機4a、4b、・・・4xの発動又は停止を制御する発電制御部15とを備えるバイオガス発電設備の制御システムである。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
バイオガス発生施設の運転情報を取得する取得部と、
前記運転情報に基づいて、前記バイオガス発生施設から発生するバイオガス又はメタンガスのガス発生量を予測するガス発生量予測部と、
前記ガス発生量予測部が予測したガス発生量予測値から前記バイオガス発生施設に付帯する発電機に消費させるガス消費量目標値を算出するガス消費量算出部と、
前記ガス消費量目標値に基づいて、前記発電機の稼働台数を決定する台数決定部と、
前記台数決定部の決定結果に基づいて、前記発電機の発動又は停止を制御する発電制御部と
を備えるバイオガス発電設備の制御システム。
続きを表示（約 980 文字）【請求項２】
前記ガス発生量予測部が、前記運転情報として前記バイオガス発生施設への投入バイオマス量、投入バイオマス濃度及び処理温度の少なくともいずれかを含む情報を学習データとして用いた機械学習により得られる学習済モデルに基づいて、前記ガス発生量予測値を予測することを含む請求項１に記載のバイオガス発電設備の制御システム。
【請求項３】
前記バイオガス発生施設の過去のガス発生量実測値を、前記学習済モデルの入力データとして更に含む請求項２に記載のバイオガス発電設備の制御システム。
【請求項４】
前記ガス消費量算出部が、前記ガス発生量予測部が予測した将来の所定期間にわたる前記ガス発生量予測値の平均値を前記ガス消費量目標値として算出することを含む請求項１～３のいずれか１項に記載のバイオガス発電設備の制御システム。
【請求項５】
前記発電制御部が、前記発電機の稼働台数の決定結果に基づいて、前記発電機の発停回数が最小となるように、前記発電機の発動又は停止を制御することを含む請求項１～４のいずれか１項に記載のバイオガス発電設備の制御システム。
【請求項６】
前記バイオガスを貯留するガスタンクと、
前記ガスタンクのレベルを測定するレベル計と
を更に備え、
前記台数決定部が、前記レベルの測定結果に基づいて、前記発電機の稼働台数を決定することを更に含む請求項１～５のいずれか１項に記載のバイオガス発電設備の制御システム。
【請求項７】
前記台数決定部が決定した前記発電機の稼働台数を補正する補正部を更に備える請求項１～６のいずれか１項に記載のバイオガス発電設備の制御システム。
【請求項８】
バイオガス発生施設の運転情報を用いて、前記バイオガス発生施設から発生するバイオガスの将来のガス発生量を予測し、
前記バイオガスのガス発生量予測値から前記バイオガス発生施設に付帯する発電機に消費させるガス消費量目標値を算出し、
前記ガス消費量目標値に基づいて、前記発電機の稼働台数を決定し、
前記稼働台数の決定結果に基づいて、前記発電機を発動又は停止させること
を有することを特徴とするバイオガス発電設備の制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオガス発電設備の制御システム及びバイオガス発電設備の制御方法に関し、例えば、汚泥のメタン発酵において発生するバイオガスの処理に好適なバイオガス発電設備の制御システム及びバイオガス発電設備の制御方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
メタン発酵設備から生じるバイオガスは主に発電設備によって電力に変換され、売電し、利益化される。効率的にバイオガスの発電設備を運用し、バイオガスを有効に利用することは、利益拡大につながる。しかしながら、メタン発酵に伴うバイオガスの発生量は、投入原料の性状や微生物の活性状態に大きく依存するため、予測が難しいという問題がある。また、バイオガス発生量の管理方法及び発電設備の運用方法は、技術者の知識や経験に依存している部分も多い。そのため、技術者の熟練度によらない管理方法及び運用方法の検討が進められている。
【０００３】
特開２０２０－６２９１号公報（特許文献１）には、２種類以上の菌に関する菌叢データ、および、バイオガスの発生量のデータを変数として含む関数を、バイオガスの発生量を予測するための予測データとして用いることが記載されている。
【０００４】
特開２０１９－１４１７５６号公報（特許文献２）には、廃棄物の撮影画像を解析し、廃棄物の色、濃度及び凹凸度に基づいて廃棄物の種類を特定し、特定した種類及びメタン発酵槽への廃棄物投入量を用いて、メタンガス又はバイオガスの発生量を予測する廃棄物処理システムの例が記載されている。
【０００５】
特開２００９－３３９０６号公報（特許文献３）には、複数台の発電機を備えるガス発電設備において、貯留ガス量が基準ガス量よりも多くなると、マスタ発電機を定格運転させ、設定ガス量より多くなると、スレイブ発電機を定格運転させるガス発電設備の制御装置の例が記載されている。また、非特許文献１には、バイオマス発電プラントの売電事業をＡＩでサポートする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２０－６２９１号公報
特開２０１９－１４１７５６号公報
特開２００９－３３９０６号公報
【非特許文献】
【０００７】
山科勇輔ら、「予測から異常検知・影響因子の抽出までバイオマス発電プラントの売電事業をＡＩがサポート」、三菱重工技報、Ｖｏｌ．５５、Ｎｏ．４（２０１８）ｐ．１－５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１では、発酵槽の菌叢データを元にガス発生量を予測しているため、菌叢データの取得のための分析装置等が必要となり、時間と費用がかかるという問題がある。また、特許文献１では、菌叢データの取得のために一定の時間がかかるため、ニアリアルタイムでの予測には不向きである。特許文献２も、廃棄物の撮影装置が必要となるため、メタンガス発生量を予測するための別途装置が必要となる。
【０００９】
特許文献３では、ガスタンク内の貯留ガス量に基づいて、複数の発電機の運転を制御しているが、発電機の発停時には、エネルギーロスが生じる。そのため、貯留ガス量の変動が大きいと、発電機の発停頻度が多くなり、逆に発電効率が下がる場合がある。また、非特許文献１では、機械学習を用いて１～３日後のガス発生量を予測することが記載されているが、アルゴリズムはアンサンブル学習であり、時系列での解析は行われていない。また、ガス発生量の予測結果に基づいて発電機をどのように運転するかについては具体的な検討がなされていない。
【００１０】
上記課題に鑑み、本発明は、バイオガス発生施設に付帯する発電機を効率良く運転することが可能なバイオガス発電設備の制御システム及びバイオガス発電設備の制御方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許