並列DEEPSOによるエネルギープラントのオンライン最適運用計画のディペンダビリティ性に関する評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-1

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Dependability Evaluation of Parallel Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization for On-line Optimal Operational Planning of Energy Plants

著者名: 西村 典大(明治大学),福山 良和(明治大学),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Norihiro Nishimura|Yoshikazu Fukuyama|Tetsurou Matsui

キーワード: エネルギープラント最適運用|ディファレンシャルエボルーショナリーパーティクルスワームオプティミゼイション|エネルギーマネジメントシステム|並列分散処理|ディペンダビリティ|Optimal Operational Planning of Energy Plant|Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization|Energy Management System|Parallel and Distributed Processing|Dependability

要約(日本語): データセンターにおいて，複数箇所のエネルギープラントの最適運用計画をオンラインで計算することを考慮すると，高速に最適な運用計画を導き出すことが必要とされる。この対策として並列分散処理による高速化が挙げられる。並列分散処理を適用するには，複数のプロセスを利用することになるため，故障など何らかの不具合への対策が必要となる。オンライン最適運用計画では，いくつかのプロセスからの応答がない場合でも，最適解の質を維持し，継続して実行可能なディペンダブルな方式が求められる。本論文ではオンラインのエネルギープラント最適運用計画問題に対し，DEEPSOを用い，並列分散処理による高速化ならびにディペンダビリティ性の評価を行い，高い故障確率まで解の質が保たれることを確認した。また，DEEPSOのパラメータを故障確率に合わせ，動的に変化させることでさらなるディペンダビリティ性の向上を確認した。

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