ビル空調設備スマートグリッド電力抑制予測モデルの平常運転FastADR信号モジュレーション訓練法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2018/03/01

タイトル(英語): Training Method for Smart Grid Power Limitation Prediction Model of Building Air-conditioners with FastADR Signal Modulation during Normal Operation

著者名: 蜷川　忠三（岐阜大学工学部電気電子情報工学科），青木　佳史（岐阜大学工学部電気電子情報工学科），中村　惇志（岐阜大学工学部電気電子情報工学科），森川　純次（三菱重工サーマルシステムズ（株）），近藤　成治（三菱重工サーマルシステムズ（株）），稲葉　隆（三菱重工サーマルシステムズ（株））

著者名(英語): Chuzo Ninagawa (Department of Electrical and Electronic Engineering, Gifu University), Yoshifumi Aoki (Department of Electrical and Electronic Engineering, Gifu University), Atsushi Nakamura (Department of Electrical and Electronic Engineering, Gifu Unive

キーワード: 高速自動デマンドレスポンス，ビル用マルチ空調設備，ニューラルネットワーク　　fast automated demand response，multi-type building air-conditioner，neural network

要約(英語): Fast Automated Demand Response (FastADR), which controls the power consumption of customers' loads, is one of the future smart grid technologies. In this paper, a neural network modeling of the FastADR response property for the power consumption of building air-conditioners is studied. We propose an efficient training data collection method with operation condition zoning using the FastADR-like signal modulation during normal air-conditioning operation.

本誌: 電気学会論文誌D（産業応用部門誌） Vol.138 No.3 （2018） 特集：スマートな社会を支えるインフラ・設備関連技術

本誌掲載ページ: 199-205 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/ieejias/138/3/138_199/_article/-char/ja/