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J-GLOBAL ID：202202276325531864   整理番号：22A1078402

スマートグリッドとAI AI技術を用いたエネルギーマネジメントシステム

The energy management system using artificial intelligence technology

著者 (1件)： 飯坂達也 (富士電機)
資料名： スマートグリッド  (ツールエンジニア別冊)
巻： 12  号： 2  ページ： 17-21  発行年： 2022年04月15日 
JST資料番号： L8370A  ISSN： 2185-9604  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・需要,供給の両者を制御するエネルギーマネージメントシステムの紹介で,「需要・発電予測」,「最適運転計画」,「オートチューニング」,「ディマンドレスポンス」から構成。
・類似蓄積データから局所的な予測モデルを構築するJITモデリングは,少ない学習データで予測可能で,簡易法と類似の定義を決定木で決定する高機能なJITモデリングを用いて需要・発電を予測。
・太陽光発電予測では,気象庁の全天日射量予測をベースに,大気圏に入る前の太陽放射エネルギーを求めて,大気による減衰を部分的最小二乗法でモテル化し,太陽光発電量を予測。
・最適運転計画では,ボイラ,ターピン,などの設備の燃料消費量,コスト,CO₂排出量を計算し,最小化の運転計画を立案するが,数理計画法やAI手法のメタヒューリスティック手法を使用。
・オートチューニングでは,ISO管理フレームによるエネルギー効率低下箇所の発見,決定木によるエネルギー効率低下要因の診断,エネルギー効率が悪化する条件を回避するオートチューニングを実施。

シソーラス用語： *電力管理 ,  *予測技法 ,  *太陽光発電 ,  モデリング ,  *人工知能 ,  *最適化 ,  計画 ,  *エネルギー効率 ,  最小二乗法 ,  生産量 ,  電力需要 ,  内燃機関発電 ,  二次電池
準シソーラス用語： JITモデリング ,  運転計画 ,  発電量 ,  部分的最小二乗法

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： スマートグリッド ,  AI ,  AI技術 ,  エネルギー ,  マネジメントシステム