並列DEEPSOを用いたスマートコミュニティ全体最適化の提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-027

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Total Optimization of Smart Community by parallel DEEPSO

著者名: 加藤 綾重(明治大学),佐藤 繭子(明治大学),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Ayae Kato(Meiji University),Mayuko Sato(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: 並列ディファレンシャルエボリューショナリーパーティクルスワームオプティミゼイション,スマートコミュニティ,大規模最適化,低炭素社会

要約(日本語): 現在，再生可能エネルギーや蓄電技術，最新の情報通信技術を活用することで，持続可能かつ低炭素な社会を実現しようとするスマートコミュニティ(以下，SC)の実証実験が世界中で行われている。著者らは， PSO， DE， DEEPSOによるSC全体最適化や，探索領域の削減も提案してきた。SCの設計においては，個々の分野における設備を変更する等の様々なシナリオを検討しながら最適設計を行う必要があり，設計の効率化のためには，シナリオ1回のシミュレーションの高速化が必要となる。本論文では，DEEPSOの処理を並列化した並列DEEPSOを用いたSC全体最適化を提案する。提案法は，富山市を対象としたSCの全体最適化を例題として，高速化が実現できることを検証した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 543 Kバイト