クラスタリングと最適化の組み合わせによるプラント運転支援技術

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23038,CT23101

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2023/11/29

タイトル(英語): A Plant Operation Support Method Using Combination of Clustering and Optimization

著者名: 桐生 智志(富士電機),金田 龍哉(富士電機),島崎 祐一(富士電機),川口 繭子(富士電機),新井 馨(富士電機),鈴木 聡(富士電機),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Satoshi Kiryu(Fuji Electric Co., Ltd.),Ryuya Kaneda(Fuji Electric Co., Ltd.),Yuichi Shimasaki(Fuji Electric Co., Ltd.),Mayuko Kawaguchi(Fuji Electric Co., Ltd.),Kiyo Arai(Fuji Electric Co., Ltd.),Satoshi Suzuki(Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka(Fuji

キーワード: 機械学習|クラスタリング|最適化|人工知能|制御|Machine Learning|Clustering|Optimization|Artificial Intelligence|Control

要約(日本語): 機械学習や最適化を用いたプラントの運転支援を実現するにはオペレータに良質な運転条件を複数提示し，オペレータが選択することが望ましい。本稿では，最適化技術とクラスタリングを組み合わせることで，実態に即した運転条件を複数提示する方法を提案する。また，その有効性を簡単な例題で検証した結果を報告する

要約(英語): To support plant operation, it is desirable to present multiple high-quality operating conditions to the operator. The operator should be able to choose one. In this paper, we propose a method of presenting multiple operating conditions that match the actual situation by combining optimization and clustering techniques.

本誌: 2023年12月2日-2023年12月3日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 47-49 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,116 Kバイト