リアルタイム電力料金ビル空調最適制御用の外乱予知リカレントニューラルネットモデル

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-256

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): Recurrent Neural Network Model of Disturbance Prediction for Fast Real-Time Pricing Optimal Operation Control of Building Air-Conditioners

著者名: 大津 英之(岐阜大学),永田 雄介(岐阜大学),蜷川 忠三(岐阜大学),森川 純次(三菱重工サーマルシステムズ)

著者名(英語): Hideyuki Otsu(Gifu University),Yusuke Nagata(Gifu University),Chuzo Ninagawa(Gifu University),Junji Morikawa(Mitsubishi Heavy Industries Thermal Systems)

キーワード: リアルタイム電力料金|ビル空調|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 我々は先行研究にて，ビルマルチ空調設備おいて，リアルタイム電力料金に対して最適な電力抑制指令パターンを予測するSimulated Annealing（SA）最適制御を提案した。しかし，ビルマルチ空調設備はその冷媒回路の複雑さから機器固有の確率的保護冷媒制御が優先されるため，最適制御の予測からみて外乱となる。この外乱となる保護制御は数時間におよぶ時間履歴と諸条件により確率的に発生するため予測モデルができていなかった。本研究では，数時間の時系列を記憶できるリカレントニューラルネットにより機器固有制御という外乱発生予測モデル構築を試みた。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 592 Kバイト