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【24h】

深層強化学習を用いたコージェネレーションシステムの運用に関する基礎検討

机译:利用深增强学习电生电系统运行的基本研究

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摘要

近年,コージェネレーション(Cogeneration System,以下CGS)の導入が進hでいる。CGSは化石燃料による発電に加え,生じた熱量を空調や給湯などに利用することでエネルギー利用率を向上させている。CGSは需要家自身が発電を行うことで買電量を減らすことができるため,これを活用したデマンドレスポンス(Demand Response,以下DR)が期待されている。加えて,スマートコミュニティに代表されるIoTを活用した地域エネルギー供給の概念が検討されており,今後可制御電源であるCGSの連系量が増加する可能性が考えられる。しかし,地域エネルギー供給では,CGSや再エネ電源,需要家など考慮すべき状態が増加することによりその情報量が膨大となることや,導入主体が需要家であることから金銭的な損得関係の対立する相手が存在する場合には情報をやりとりしないなど,情報不完備な状況でいかにCGS制御を最適に制御するかが課題となっている。
机译:近年来,引进热电联产系统,CGS)正在取得进展。除了发电由化石燃料,CGS已通过利用热空气调节和热水供应生成的生成量提高能量利用率。 CGS可减少购买由发电由发电量,因此,使用这样的需求响应(需求响应,DR)的预期。此外,利用物联网区域能源供应的概念为代表的智能社区被认为是,有一种可能性,即CGS,这是一个控制电力供应,量会增加。然而,在区域能源供应,增加国家来算,如CGS,再能源电力供应,客户与需求,以及信息量是巨大的,并引进对象为客户谁是财务损失的关系。如果有冲突的伙伴,它就是CGS控制最佳控制在信息型的情况下,如不进行信息交换的问题。

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