| 研究課題/領域番号 |
16H04641
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
エネルギー学
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
長野 克則 北海道大学, 大学院工学研究院, 教授 (80208032)
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| 研究分担者 |
小原 伸哉 北見工業大学, 工学部, 教授 (10342437)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2018年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2016年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
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| キーワード | HEMS / 蓄電池 / ヒートポンプ / 運用最適化 / 電力平準化 / 遺伝的アルゴリズム / 混合整数線形計画 / ニューラルネットワーク / 再生可能エネルギー / 気象予測 / GPV / 最適制御 / 混合整数線形計画法 / NARX-NN / スマートコミュニティ / 地中熱 / スマートHEMS / 暖冷房・給湯 / 地中熱ヒートポンプ / 蓄熱 / 給湯 / 地中熱源ヒートポンプ / スマートエネルギーシステム / 太陽光発電 / 最適化 / シミュレーション / 自然エネルギーの利用 |
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| 研究成果の概要 |
太陽光等の自前の発電電力や系統からのグリーン電力など再生可能エネルギーを最大限に利用できる双方向HEMSによる蓄電池・ヒートポンプシステムの制御方法を開発し, 実システムを自動で連続して稼動させることに成功した. このとき, 入力する将来日射量データはGPV数値予報をAI手法により補正した値を用いる方法論も開発した. スマートコミュニティの都市規模への導入効果を評価するための仮想都市シミュレーションの開発を行い, 再生可能エネルギーを最大限に利用するスマートコミュニティの導入手法の確立および導入効果の評価を行い, 商用電力側の長周期変動を抑制できる協調方法とその効果について明らかとした.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
太陽光等の自前の発電電力や系統からのグリーン電力など再生可能エネルギーを最大限に利用できる双方向HEMS(住宅エネルギー管理システム)による蓄電池・ヒートポンプ給湯システムの御法を開発した.
スマートコミュニティの都市規模への導入効果を評価するための仮想都市シミュレーションの研究開発を行い, 地中熱を核としたスマートコミュニティの導入手法の確立および導入効果の評価を行うスマートエネルギーハウスについて, 家電及び地中熱源ヒートポンプの電力供給を, 非常に高い再エネ割合の電力で賄えるようになった. また, 電力会社で問題となる電力の日較差の変動を抑制できる点に社会的な意義が見込まれる.
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