深層学習を用いた熱電併給システム運転計画手法の開発

摘要

近年，ビルや製造工場などの需要家では，エネルギーコrnスト低減およびBCP（事業継続計画）を目的として，熱電rn併給システム（コージェネレーションシステム）の導入がrn増加してきている。熱電併給システムは，複数の発電機おrnよび熱源機から構成されているため，エネルギーコストをrn低減するためには，複数機器の最適運転計画が必要とされrnている。しかし，大規模な街区再開発事業や自己託送を活rn用した多拠点化により熱電併給システムの制御対象機器rnが増加する傾向にあり，運転計画の計算時間が増大する課rn題が顕在化してきた。そこで，本研究では，熱電併給シスrnテムの特性を深層学習により学習し，高速で運転計画を生rn成する技術を開発し，本手法の有効性を検討した。