研究課題/領域番号 |
21H01485
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分23020:建築環境および建築設備関連
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研究機関 | 北海道大学 |
研究代表者 |
長野 克則 北海道大学, 工学研究院, 教授 (80208032)
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研究分担者 |
阪田 義隆 金沢大学, 地球社会基盤学系, 准教授 (10754236)
葛 隆生 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (60552411)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 11,960千円 (直接経費: 9,200千円、間接経費: 2,760千円)
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キーワード | 地域熱供給 / 再生可能エネルギー / ヒートポンプ / 地中熱 / 最適運用 / 地中熱利用 / 第5世代地域熱供給 / 地下蓄熱 / 熱源ネットワーク / 地盤情報データベース / アネルギー / BTES / 地中熱交換器 / スマートコミュニティ |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は大規模地中蓄熱を伴う第5世代地域熱供給(5GDHC)の計画・設計・最適運用に関する研究である。5GDHCとは、大規模地中蓄熱群と水熱源ヒートポンプで構成される熱源ネットワークである。多種多様な低温排熱が利用可能で、かつ低コスト・高効率が期待できるので、欧州では既に30か所以上導入が進んできている。ここでは、5GDHCの設計に必要な大深度3次元地質情報データベースと大深度地中熱交換器に対応可能な新しい熱応答試験方法を構築すると共に、大規模BTESの設計・性能予測ツールを開発し、熱供給地域にメガソーラーやウィンドファームなど創エネ設備を含む自律型最適運用システムを開発するものである。
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研究実績の概要 |
1)大深度3次元地質情報データベースの構築については,国土交通省国土情報整備局より新たに全国の深井戸データの提供を受け,多様な地質記載を8つの地質に整理デジタル化し推定のためのデータとして追加した後,インディケータクリギング推定により,対象とする札幌平野,東京平野,大阪平野を含む全国の平面分解能250mメッシュ、深さ5m毎,深度300 mまでの各地質の分布確率を推定し,データベース化した。 2) 大規模BTESの設計・性能予測ツールの構築に欠かせない大気放熱器、太陽熱集熱器や排熱の受け入れなど、各パーツのプログラムを開発した。 3) AIの一つであるLSTMモデルを用いた日射量と気温の予測プログラムを開発した。これから熱と電力の需要量、および太陽光発電システムの電力供給量を予測可能となる。一方、蓄電池充放電制御についてより緻密な蓄電池残存容量(SOC)を予測するために安時法(Ah integral method)から拡張カルマンフィルタリングアルゴリズム(EKF)を採用した計算モデルを開発した。これにより初期残量推定値と電流と初期状態推定自己相関誤差値に従って,次の状態予測端子電圧,電流と誤差の予測値を求めらる様になり、これを繰り返すことによって SOC 値をリアルタイムで見積もることができる様になった。 4)次に、冷暖房ヒートポンプの最適運転制御として F-PID 制御(Fuzzy Proportional Integral Derivative )と BP-PID(Back Propagation Neural Network PID)を応用し、混合整数線形計画(MILP)手法を用いて再エネ電力利用を最大化しCO2排出量最小化になる様な建物の冷暖房・給湯ヒートポンプ、蓄電池充放電などの最適運転スケジュールを作成する運用システムを構築した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
既に学会発表も計8件を行い、国際ジャーナルへの投稿も準備しているところでる。 これより、研究はおおむね順調に進捗していると判断できる。
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今後の研究の推進方策 |
1) 石狩平野(札幌)、関東平野(東京)、大阪平野(大阪)のデータを抽出し、3次元確率補完法の一つであるインジケーター・クリギング法を適用し、平面分解能250mメッシュ、深さ1m毎で各深度の地質構成割合を示した深度3次元地質情報データベースを構築する。 2) Uチューブの片側にラインヒーターを挿入、一定加温後に停止させる。このとき、光ファイバー温度計をUチューブの両側に挿入し、深度1m毎の温度θiおよび放熱量qiの時間変化データを得て、各層毎の有効熱伝導率λe、地下水流れ速度u,、およびBHEXの熱抵抗Rbを明らかにする。 3) 5GDHCの計画・設計においては、地中への放熱・採熱のバランスを取り、水ネットワークの温度変動を設計上下限値内に収める様に、大気放熱器、太陽熱集熱器や排熱の受け入れることが重要であり、無断熱の樹脂導管と周囲地盤との熱移動も考慮する必要がある。これを可能とする大規模BTESの設計・性能予測ツールの構築を進める。 4) 熱に加えヒートポンプ駆動するための再エネルギーで発電した電力の供給を受けることも考える。AIを用いて気象予測を行い、これから熱と電力の需要量、および太陽光発電システムの電力供給量を予測する。そして、混合整数線形計画(MILP)手法を用いて再エネ電力利用を最大化しCO2排出量最小化になる様な建物や施設内の冷暖房・給湯ヒートポンプ、蓄電池充放電などの最適運転スケジュールを作成する運用システムを構築する。この最適運用計画システムを用いて、最適運用を行った場合に従来の運用に比べてどれだけ購入電力量やCO2排出量を削減できるのか、加えてピーク負荷削減効果や負荷平準化効果などを明らかにする。
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