ビル用マルチ空調設備群のFastADRにおける電力制限量配分のための室温副作用予測モデル

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門

発行日: 2016/04/01

タイトル(英語): Prediction Model on Room Temperature Side-Effect due to FastADR Aggregation for a Cluster of Building Air-Conditioning Facilities

著者名: 奈良村　拓（岐阜大学），森川　純次（三菱重工業（株）冷熱事業部），蜷川　忠三（岐阜大学）

著者名(英語): Taku Naramura (Gifu University), Junji Morikawa (Mitsubishi Heavy Industries, Ltd.), Chuzo Ninagawa (Gifu University)

キーワード: ニューラルネットワーク，自己回帰，スマートグリッド，デマンドレスポンス，ビル空調　　neural network，auto regression，smart grid，demand response，building air-conditioning

要約(英語): In this paper, we have constructed an Auto Regressive(AR) and Neural Network (NN) combined type prediction model for responsive change in the room temperature trend due to the Fast Automated Demand Response (FastADR) power limitation of office building air-conditioning facilities. We defined the average of differences between room temperature and setpoint of each indoor unit for the entire building as a FastADR side-effect index for the building. Prediction experiments using an actual office building showed that the root mean square prediction error of our model was 0.23 degrees Celsius for 5 minutes after the FastADR. This prediction ability is considered sufficient to estimate the side-effect of FastADR power limitation.

本誌: 電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.136 No.4 （2016）

本誌掲載ページ: 432-438 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/136/4/136_432/_article/-char/ja/