2019 Fiscal Year Annual Research Report
学習的探索手法を応用した建築・都市エネルギーシステム最適化手法の開発
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17H01307
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
大岡 龍三 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90251470)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 英紀 名古屋大学, 施設・環境計画推進室, 教授 (00303660)
菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 講師 (80708082)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 建築環境・設備 / 最適化 / エネルギー受給 / エネルギー効率化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究課題の最終年度となる本年度は、需要及び発電量の不確実性に追随する最適化について再計算アルゴリズムに関する研究を行った。第一段階にて、単体建物の二次側需要が唐突に変動した場合の対応について検討を行った。第二段階では建物に設置された太陽光発電による発電量が変動した場合を想定し検討をおこなった。併せて、計算機の計算負荷ならびに最適化効果のトレードオフを検証し、実務上有効な設定値について考察を深めた。第三段階では需要および発電量に変動が生じるケースについてアルゴリズムの適用可能性を検証し、開発システムの堅牢性を確認した。
次いで、上記のアルゴリズムを街区モデルへ適用した。複数建物を仮想的な1つの建物と想定し、街区全体の需要に対する熱源群の最適運用計画を決定するアルゴリズムを構築した。また、電力システム改革などの影響で、将来的な蓄エネルギー設備の価値向上を見込まれるため、街区で共有する蓄熱槽を考慮に入れた。蓄熱槽に代表される熱系統は電気系統と比較して機器応答性が遅く、時間遅れ等についても検討を行う必要がある。また、瞬時の機器発停が難しいため実務上の最低連続運転時間についても考慮しなければならない。この点について昨年度より引き続き、効率的な制約処理手法や運用最適化について検討をおこなった。
以上により、需要の予測手法、気象予測精度が需要に与える影響の定量化、単体建物のエネルギーシステム最適化に関する詳細な検討、複数建物に関する電力融通・熱融通、地域冷暖房の最適運用手法、需要変動への効率的かつ実際的な対処法に関して知見を集積した。
これらの結果を統合することで、エネルギーシステムの運用に関する方法論の更なる一般化ならびに実用化を展望とする。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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