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ディペンダブルな並列複数集団型FBSOの提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-229

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Dependable Parallel Multi-population Fast Brain Storm Optimization for On-line Optimal Operational Planning of Energy Plants

著者名: 新井 馨(明治大学),福? 良和(明治大学),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Kiyo Arai(Meiji University),Yoshikaz Fukuyama(Meiji University),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric),Tetsuro Matsui(Fuji Electric)

キーワード: エネルギープラント,最適運?,混合整数非線形計画問題,進化計算,Fast Brain Storm Optimization,ディペンダビリティ

要約(日本語): 工場・ビルにおいては，エネルギープラントの最適運用は経営上の大きな課題である。一方，データセンターにおいて，複数箇所のエネルギープラントの最適運用計画を同時にオンラインで計算することを考慮すると，高速に最適な運用計画を導き出すことが必要とされるので，並列分散処理による高速化が考えられる。著者らはディペンダブルな並列複数集団型differential evolutionary particle swarm optimizationを既に提案したが,ディペンダビリティ性の向上に余地があることが課題であった。本論文はディペンダブルな並列複数集団型Fast Brain Storm Optimizationを提案し，それをエネルギープラントのオンライン最適運用計画に適用し，ディペンダビリティ性が向上することを確認したので報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,013 Kバイト