エネルギープラントのオンライン最適運用計画に対する並列DEEPSOを用いたディペンダブルな方式の提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-075

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Dependable Parallel Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization for On-line Optimal Operational Planning of Energy Plants

著者名: 西村 典大(明治大学),福山 良和(明治大学),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Norihiro Nishimura(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Tetsuro Matsui(Fuji Electric)

キーワード: エネルギープラント最適運用|ディファレンシャルエボルーショナリーパーティクルスワームオプティマイゼイション|エネルギーマネジメントシステム|並列分散処理|ディペンダビリティ

要約(日本語): オンライン最適運用計画は，制御周期毎に様々なエネルギー負荷予測値に対する予測計算を定期的に実行し，現場の様々なエネルギー設備のDCS にセットポイントを送信し続ける必要があり，並列分散処理を適用した際，いくつかのプロセスからの応答がない場合でも，最適解の質を維持しオンラインの最適運用計画計算を継続して実行可能なディペンダブルな方式が求められる。本論文ではオンラインのエネルギープラント最適運用計画問題に対し，Differential Evolutionary Particle Swarm Optimizationを用い，並列分散処理によるディペンダビリティ性を持つ方式を提案し，その評価を行い，ディペンダビリティ性に関して，高い故障確率まで解の質が保たれることを確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 356 Kバイト