2010 Fiscal Year Annual Research Report
分散プロトコルと並列プロセッサによる高度エネルギー制御ネットワークの研究
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22240004
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
山中 直明 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80383983)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 聡 慶應義塾大学, 理工学研究科, 准教授 (10449027)
山口 正泰 慶應義塾大学, 理工学研究科, 准教授 (60509967)
石井 大介 慶應義塾大学, 理工学研究科, 助教 (40548450)
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| Keywords | スマートグリッド / スマートハウス / 電力スケジューリング / ローカル給電最適化 / 太陽光発電 / 燃料電池 / ネットワーク消費電力 / エネルギー最適化 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、高度に発達した通信ネットワークとその技術を利用して、電力エネルギーの最適化、及び通信網(インターネット)等のエネルギーの最適化を図り、エネルギーに関係する問題の解決を図ることにある。
本年度は、ゾーン(複数家庭)内でのローカル電力需給最適化方式、電力会社の発電量削減に向けた各家庭での太陽光発電量の広域予測手法、及び通信ネットワークの電力最適化方式について研究を行った。ゾーン内でのローカル電力需給最適化方式については、ゾーンを柱上トランスで配電する範囲(約10軒:各家庭をスマートハウスと定義)と定義し、各スマートハウスを構成する機器を定義(発電/蓄電源:太陽光発電、家庭用燃料電池、蓄電池、消費源:冷蔵庫、空調等)して、スマートハウスを構成する発電/蓄電源機器と消費源機器の構成をパラメーターとしてシナリオ(50シナリオ)を作成して、提案電力スケジューリング方式により電力料金を平均で約15%削減できる見通しをシミュレーションで検証し、提案方式の有効性を確認した。広域での太陽光発電量の予測については、地域をセグメント(250,000=500×500)に区切り太陽光発電を保有する256家庭の太陽光発電量から各セグメントの雲の量・動きを予測し、直近時間での各家庭の太陽光発電量を予測するリズムについてシミュレーションにより検証し、有効性を確認した。通信ネットワークの電力最適化方式については、通信トラピック量が少ない時はトラヒックを特定リンクに集約して通信に使用しない空きリンクの電源を落とす、逆に通信トラヒックが増えた時はリンクを追加して電源を入れるアルゴリズムについてシミュレーション等により検証し、提案アルゴリズムの有効性を確認した。
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Research Products
(8 results)
