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: 研究会(論文単位)

論文No: SMF19017

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2019/02/08

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),小野 哲嗣(日立製作所)

著者名(英語): Tsutomu Kawamura(Hitachi, ltd.),Tetsushi Ono(Hitachi, ltd.)

キーワード: 深層学習|熱電併給|コージェネレーション|運転計画|最適化|Deep learning|Combined heat and power|Cogeneration|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、深層学習による運転計画手法を開発した。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結果を教師データとした。全結合ニューラルネットワークを用いてシステム特性を学習した後、運転計画を生成した結果、ルールベースによる運転計画を平均誤差5%未満で再現できることを確認した。

要約(英語): Optimal operation planning method using Deep Learning for cogeneration system was developed in order to generate operation plan at high speed. The error between the operation plan by Deep Learning and the correct value by the rule-based operation planning was less than 5%.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,456 Kバイト