サーマルグリッドに対する数理計画と機械学習のハイブリッド型運用手法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST17019

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2017/06/11

タイトル(英語): Hybrid Approach Mixing Mathematical Programming and Machine Learning Techniques for Thermal Grid Systems

著者名: 森永 裕矢(富山県立大学),榊原 一紀(富山県立大学),松本 卓也(創発システム研究所),大原 誠(神戸大学),谷口 一徹(大阪大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Yuya Morinaga(Toyama Prefectural University),Kazutoshi Sakakibara(Toyama Prefectural University),Takuya Matsumoto(Sohatsu Systems Laboratory Inc.),Makoto Ohara(Kobe University),Ittetsu Taniguchi(Osaka University),Hisashi Tamaki(Kobe University)

キーワード: サーマルグリッド|数理計画|ニューラルネットワーク|thermal grid|mathematical programming|neural network

要約(日本語): 複数建屋のビル空調を連携運用することにより，ビル群全体のエネルギー効率化を目的としてて，空調機群の運用則の導出手法を提案する．そこでは，空調機の運用特性および空調機ネットワーク構造に基づく数理計画モデルを作成し，最適運用則を導出する．得られた様々な温度環境に対する最適運用則を教師データとするニューラルネットワークの学習により，リアルタイム運用を可能とすることを試みる．

要約(英語): We focus on thermal grid systems which aim to control a number of air conditioning systems as a unit. In order to realize real-time control of them, we propose hybrid systems in which neural networks are involved and it is trained by using mathematical programming techniques.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,367 Kバイト