深層学習を用いた熱電併給システム運転計画手法の開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS5-5

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Development of Operation Planning Method for Combined Heat and Power System using Deep Learning

著者名: 河村 勉(日立製作所)

著者名(英語): Tsutomu Kawamura()

キーワード: 熱電併給|コージェネレーション|深層学習|運転計画|最適化|combined heat and power|cogeneration|deep learning|operation planning|optimization

要約(日本語): 熱電併給システムの運転計画を高速で生成するため，深層学習を用いた運転計画手法を開発した。深層学習では全結合ニューラルネットワークを用いた。発電機2台，排熱利用吸収式冷凍機1台，吸収式冷凍機1台から成るシステムを対象とし，ルールベースによる運転計画計算結果を教師データとしてシステム特性を学習した後，運転計画を生成した。深層学習による運転計画予測結果は，ルールベースによる運転計画を平均誤差2.4%未満で再現できることを確認した。

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