2018 Fiscal Year Annual Research Report
Smart community with ground thermal systems
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16H04641
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
長野 克則 北海道大学, 工学研究院, 教授 (80208032)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小原 伸哉 北見工業大学, 工学部, 教授 (10342437)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 再生可能エネルギー / 気象予測 / GPV / HEMS / 最適制御 / 混合整数線形計画法 / ニューラルネットワーク / NARX-NN |
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| Outline of Annual Research Achievements |
再生可能エネルギーの最適利用には気象データの高精度予測が欠かせない。例えば、札幌における気象庁GPV予報値の水平面全天日射量の誤差はRMSEにして6月で140.9 W/m2、12月の65.2 W/m2ある。今回、誤差補正にバニラ型ANN、NARX-NN、LRNの３方法を適用し、誤差比較を行った。入力データはGPV（札幌）の時刻毎1年分の8要素（水平面・大気外全天日射量、気温、相対湿度、雲量（4要素））を、教師データは札幌管区気象台の時刻毎1年分の日射量を使用した。NARX-NN補正の計算結果のRMSEは81.9W/m2と最小を示した。
次に昨年度作成したPV、Li-ion電池＆双方向インバータ、空気熱源ヒートポンプ給湯器 (HP)、調理器具・コンセント系統負荷からなる住宅エネルギーシステムの最適制御プログラム（目的関数は日電力料金とし、これが最小となる蓄電池充放電とHP運転スケジュールを混合整数線形計画法を用いて計算）に、NARX-NNによるGPV日射量と気温の予報値補正を組み込んで数値計算を行った。その結果、年間電力料金は気象台観測値を使用した時（誤差無）に41 389円となるのに対して、GPV補正前後のデータ使用時はぞれぞれ57 961円、55 496円、前者との料金差は16 573円（＋40%）、14 108円（＋34％）となった。補正により2 465円（▲6%）削減された。また、GPV補正前後のデータ使用時の自家消費率は、それぞれ66 %、71.3 %であり、補正により5.2 %上昇した。
2019年1月29日22:00 から24時間実証実験を行った。気象台観測値利用時の電力料金、自家消費率は43.7 円、96.8 %であったが、HEMS最適制御プログラム使用時は272.5 円、54.5 %となった。制御実験は成功したが日射予測精度の向上が必要である。
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| Research Progress Status |
平成30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 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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