2016 Fiscal Year Annual Research Report
防災・地域特性を考慮した都市全体のエネルギーシステム最適設計・運用手法の開発
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15J07668
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
池田 伸太郎 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2018-03-31
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| Keywords | 最適化手法 / 地域冷暖房 / 機械学習 / メタヒューリスティクス / 不確実性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の当初の目標は、1) 既存都市への共有蓄電池及び蓄熱槽の最適設計計画、2) 事故・災害リスクの発生確率と運用コスト増加の影響評価、以上の2点であった。以下でそれぞれの項目に関して実施した研究内容を記述する。
第一の目的では、これまでの研究で対象としてきた単体建物から都市・街区へと規模を拡大させる必要があったが、当然街区に存在する建物は複数棟が想定される。そこで、現在主流となっている地域冷暖房および、これからの応用が期待されるエネルギーの面的な融通を研究対象とした。建物6棟(オフィスビル2棟、商業施設2棟、ホテル1棟、病院1棟)で構成された街区を対象に、翌日24時間の運用計画最適化と、地域で共有する蓄熱槽の最適容量設計手法を提案した。その結果、私自身が過去に提案したアルゴリズムによって十分実用的な精度及び計算速度で問題を解くことが可能になった。
第二の目的では、事故および災害リスクに備えてどの程度の熱量もしくは電力量を蓄エネルギー設備に蓄えておかなければならないかを考える必要がある。そこで、本年度では蓄熱槽に注目し、二次側が要求する変動に対応しつつ、蓄熱槽からの送水温度が限界値を超えないように逐次予測する手法を提案した。具体的には、機械学習の一種であるニューラルネットワーク(ANN: Artificial neural network)を用いて、蓄熱槽の層内温度を予測しながら最適化を行うことで、事故リスク等をはじめとした需要変動に対応しつつ二次側の要求熱量を満たすことが出来るようになった。地域特性を考慮した事故・災害リスクについては更なる検討が必要であるため、最終年度の課題とする。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初目標としていた、地域レベルでの運用最適化及び共有蓄熱槽の最適設計を行うことができ、研究の進捗としては問題ないものと考える。
ただし、本研究の最大の目的である地域性を考慮した事故・災害リスクという面ではまだ十分な検討が実施されていないため、翌年度以降、継続して研究を行う。これまでの運用最適化手法にロバスト制御や確率的モデルを組合わせることで最適指針が得られるものと見据えており、最終年度において研究をまとめあげることは十分に可能であると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
運用の最適化については初年度(平成27年度)及び平成28年度にて十分に検討済と考える。最終年度(平成29年度)には特に事故リスク・災害リスクなどいわゆるリスク工学の観点から研究を発展させる予定である。また、もうひとつの側面として、リアルタイム制御にリスク評価を加えた研究、分野ではロバスト制御に分類される知識を組み入れることで、設計におけるリスク評価と、運用中のリスク処理の両面で構築された、より汎用性の高い最適化指針が得られると考えている。
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