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J-GLOBAL ID：202202256994505701   整理番号：22A2915137

蓄電システムのロバスト制御によるマルチユース実証試験 需要・発電予測精度評価

Demonstration Study of Multi-use of Battery Energy Storage Systems by Robust Control-Accuracy Evaluation of Demand and Power Generation Predictions-

著者 (7件)： 植嶋美喜 (NTTファシリティーズ) ,  湯淺一史 (NTTファシリティーズ) ,  竹内義晴 (NTTファシリティーズ) ,  馬場崎忠利 (NTTファシリティーズ) ,  THONGLEK Kundjanasith (奈良先端科学技術大学院大) ,  市川昊平 (奈良先端科学技術大学院大) ,  高橋慧智 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 201(EE2022 14-18)  ページ： 21-24 (WEB ONLY)  発行年： 2022年09月29日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,エネルギー起源CO2排出量の抑制と電力需要ピークカットの両立を目的とした,蓄電システムのマルチユースの実証研究の概要について報告する.また,制御を行うにあたり重要な要素技術の一つである発電・電力需要予測モデルについて,予測精度と予測誤差発生傾向の分析結果を報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： *ロバスト制御 ,  実証実験 ,  *需要予測 ,  予測モデル ,  *精度 ,  予測誤差 ,  系統運用 ,  *価格 ,  原価低減 ,  *環境保全 ,  *行動計画 ,  持続可能な開発 ,  化石燃料 ,  リチウムイオン電池 ,  *電力需要 ,  *二酸化炭素排出量 ,  *電気料金 ,  *抑制 ,  *SDGs ,  脱化石燃料 ,  *脱炭素 ,  *予測精度 ,  *電力価格 ,  モデル ,  減少 ,  変化
準シソーラス用語： 実証試験 ,  *電力コスト ,  *電力需要予測 ,  *電力需要抑制 ,  *発電予測

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

引用文献 (6件)：

• The International Renewable Energy Agency, “Renewables and electricity storage,” A technology roadmap for REmap2030, https://www.irena.org/DocumentDownloads/Publications/IRENA_REmap_Electricity_Storage_2015.pdf, pp.26-27, 2017.
• NEDO, “太陽光発電開発戦略(NEDO PV Challenges),” http://www.nedo.go.jp/content/100573590.pdf, 2014.
• 植嶋 美喜,湯淺 一史,馬場崎 忠利,“再生可能エネルギーシステムにおける自家消費率向上,” 電子情報通信学会論文誌 B, Vol.J102-B, No.8 pp.536-544,Aug. 2018.
• K. Thonglek, K. Ichikawa, K. Takahashi, H. Iida and C. Nakasan, “Improving Resource Utilization in Data Centers using an LSTM-based Prediction Model,”2019 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER), pp. 1-8, Albuquerque, USA, Sept.2019.
• K. Thonglek, K. Ichikawa, K.Yuasa and T.Babasaki, “LSTM-based Neural Network Model for Predicting Solar Power Generation,” 信学技報,vol.121,no. EE-40,pp.7-12(EE),オンライン,May. 2021.

タイトルに関連する用語 (6件)： 蓄電システム ,  ロバスト制御 ,  実証試験 ,  需要 ,  発電予測 ,  精度評価