報告書番号

R02017

タイトル（和文）

オフィス・家庭用エネルギー機器の最適運用手法の開発

タイトル（英文）

Optimal Robust Control of Home & Office Energy Equipments under Uncertain Fluctuation of Demands

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

需要家個々のエネルギーコストの削減やCO2排出量削減施策などとして、オフィスや家庭などの民生用に小型のエネルギー機器の導入が進む可能性がある。小規模需要家でエネルギー機器を効率的に運用するには､個々人の生活での突発的予定変更や予測できない行動に伴う需要の変動（需要の不確実性）を前提にした運用が不可欠である。このための手法を開発した。従来方式では起こり得る需要曲線を一つ予測し、この需要に最適な運用計画を作成するが、開発手法では、起こり得る多数の需要曲線を予測して、それらに対して平均的に最適な運用計画を作成するので需要の不確実性の影響が少ない。実家庭での電力・熱消費の実績データ1年分を用いて、翌日の各時間帯毎のエネルギー機器の最適運用計画を求める実験を行った結果、提案手法は4日中に3日は従来手法より経済的な運用計画を立案した。

概要 （英文）

For environmental care and energy saving, even small-scale customers will begin to use several small-sized distributed generation equipments, including co-generation systems such as fuel cells, solar batteries, storage cells and thermal storages in near future.However, as the scale of a customer becomes smaller, a volatile behavior of individuals more largely affects the demand of the customer and the uncertainty of demands increases.We developed a new robust control method for home energy equipments against this kind of uncertainty of demands. It combines a probabilistic prediction of demand curves by machine learning and a genetic algorithm based stochastic programming for the operational planing of energy equipments under the probabilistic uncertainty of demand curves. The evaluation shows that the operational cost of plans by the proposed methods is less than that of plans by conventional non-probabilistic methods. Especially, the reduction is large in the duration such as autumns when precise predictions of demands is difficult.

報告者

キーワード