建築・都市のエネルギーシステムの運用最適化手法の開発

研究目的
Keywords: Batteries, Thermal energy storage, Heat source machine, Optimal control, Artificial intelligence, Annual optimisation, District heating and cooling, Heat-sharing network

1 普及に課題のある「システム運用最適化」

3 解決すべき課題は？
1) 複雑な計算にも対応出来る最適化手法の確立
2) 実際のエネルギーシステムとの協和(今後の課題)

1) 蓄電池の充放電はいつ？どの程度？
2) 蓄熱槽の蓄熱・放熱はいつ？どの程度？
3) 熱源機の運転はいつ？どの熱源機を？どの程度？
簡単なシステム構成ならある程度合理的に運転できるが…

2

複雑なシステム・街区モデルには適用が難しい
冷房系統
暖房系統

給湯系統
一般電力系統例)TESCRCRARAR
BoilerBoiler*TES: 蓄熱槽
*CR: ターボ冷凍機*AR: 吸収式冷凍機

複雑な単体エネルギーシステムTE
S

CR
CR

TE
S

4

最適化手法の向上を目指す■最適化手法に必要とされる性能は？
1) 高速に計算できる→リアルタイム制御へ応用
2) 解の精度を維持する→複雑なシステムでは常に真の最適解が求まるとは限らない
3) 高い汎用性
i. あらゆる関数形状に対応する→機器のモデル化に制限なし
ii. 非定常計算に対応する→水温変化などは反復計算で非定常現象をモデル化する必要がある

Boiler

AR

CHP
CHP

AR
*CHP: コージェネレーションシステム

地域冷暖房

5 人工知能: メタヒューリスティクスの利用
メタヒューリスティクスとは人工知能の一種で、あらゆる関数形状を直接解くことができる発見・学習的手法の総称: 今回は𝜀DE(epsilon constrained differentialevolution)という手法を利用

Development of Optimization methods for energy systems in buildings and districts—Part 1: Background and objectives

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加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.

建築・都市のエネルギーシステムの運用最適化手法の開発

最適化手法: メタヒューリスティクス (生物の進化・行動を模倣)
Keywords: Batteries, Thermal energy storage, Heat source machine, Optimal control, Artificial intelligence, Annual optimisation, District heating and cooling, Heat-sharing network

利用した最適化手法：𝜀DE-RJ (Epsilon differential evolution with random jumping)【定式化：変数の設定】
役割：探索

差分進化 (DE: differential evolution)

蓄熱槽の運転スケジュール 熱源1の運転スケジュール

役割：制約処理
役割：局所解脱出

個体数+
𝜀制約法 (Epsilon constrained method)+ランダムジャンピング
(RJ: random jumping)-100-100010010015015040020037012345123450-100-10050150

100300500350

250

個体1個体2出力(kW) 400

需要
熱源2200
放熱100【DEのアルゴリズム＋RJ】
1. 初期化: 一様乱数を用いてランダムに個体(𝑁𝑝𝑜𝑝 = 100)を作成

-100
蓄熱

2. 評価: 各個体の評価
3. 新個体の作成
1) 個体𝑥𝑖 (𝑖 = 1)から順に𝑖 = 𝑁𝑝𝑜𝑝 までループ開始
𝑔

0.23

0.87

𝑥𝑖𝑔

0.78

0.23

𝑔+1
𝑣𝑖0.820.56𝑔= 𝑥𝑖 + 𝑀 𝑥𝑚 − 𝑥𝑛 , 𝑀: 突然変異率(=0.5)

4) 交叉： ランダムジャンピング適用
𝑅𝑎𝑛𝑑𝑔(移動候補)

変数2𝑡𝑥𝑚交叉率=0.7
同じ数値の場合
一様乱数に置換𝑔+1
𝑣𝑖

𝑀倍0𝑔+1𝑥𝑖0.820.23

蓄熱槽𝑥𝑛𝑡𝑔𝑥𝑖変数1gi ) の初期化

1) 個体群 ( x2)  値(=1)の初期化(これ以降指数関数的に減少)
3) 新個体 ( xig 1) の生成
4) 制約逸脱度 (  ) と目的関数値 ( f )の計算
g5)    の時, f i と f i g 1を比較
gg 1
の時,と
 
i を比較
i6) 良い方を入れ替えて3)に戻る

FeasibledomainDecision variable 2

εDEの探索イメージ(移動させたい個体)

Development of Optimization methods for energy systems in buildings and districts—Part 2: Optimization method

Decision variable 1

𝑔+1

時間(h)

【𝜀制約法のアルゴリズム】

2) 個体𝑥𝑖 と被らないように集団から二つの個体(𝑥𝑚 , 𝑥𝑛 (𝑚 ≠ 𝑛 ≠ 𝑖))を選択
3) ドナー個体を作成: 𝑣𝑖

熱源12/4

加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.

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コージェネレーションを含む複数蓄エネ設備の最適化
Keywords: Batteries, Thermal energy storage, Heat source machine, Optimal control, Artificial intelligence, Annual optimisation, District heating and cooling, Heat-sharing network

単目的最適化（1日の電気料金とガス料金を最小化する）

1

Grid

PV

εDEの利用で高速計算が可能に

Power conditioner
DC/DC DC/AC

500 m2

DC/DC

Battery❖ 14種類336変数を市販の一般的なPCにおいて、6分で最適化
Secondarysystem❖ εDEの計算量は変数の数に依存しない

Secondary CGSsystem 83
88

CoolingTower

7⇒ 従来より高速に非線形最適化が可能となった。

Cooling
Cooling Tower❖ 機器のモデルは曲線関数を最適化する必要がある
77❖ CGSは買電価格の高い時間帯のみ稼働

ARHRAR

2012Boiler
751212TR7AHP1 127AHP212❖ 同種機器の同時稼働では同負荷率が理論的に最適である。

HigherLowerside (80) side (85)

❖ 最適化結果ではAHP1, 2共に概ね同負荷率での運転となっており、Lower side (7)最適解が妥当であることを確認。

30ED

G to ED

201000PV to ED
B to ED
Charging elec.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
Time (h)最適運用計画: 電力系統

5,000

AHP2AHP1HRAR

50AR

3,000

30

1,00010TR-1,000-3,000-10-300 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22Time (h)冷房系統

The priceof gas

1.00

HWD

0.90

100

AHP10.80
800
RemainingTESh
60080
BB60

40040200

200.700.600.50

AHP20.40
0.30

0.20
0Charging thermal energy-1012070

CD

(kWh)

(kWh)

7,000

CGS to ED

200

-200

1,000

40600
Remaining B
40090(yen/kWh) or (yen/m3)

The price ofsold elec.

1,200

Remaining TES

9,000(yen/kWh)800

エネルギーシステム

Partial load rate (-)(kWh)

Higher side (12)(yen/kWh) or (yen/m3)

50
The price of purchased elec.

Hot waterWater demand

8872 最適な運転スケジュールを実現

12GAS83Tower❖ 冷却水温変化は反復計算にて非定常計算をモデル化する

1,000Electricity
demand-200

0CGS to HWD
Discharging thermal energy
Charging thermal energy-20
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22Time (h)0.100.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22Time (h)

給湯系統

Development of Optimization methods for energy systems in buildings and districts—Part 3: Optimization for CHP and several storage systems

コージェネレーション

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空気熱源ヒートポンプの部分負荷率

加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.

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ニューラルネットワークと𝜀DE-RJによる地域エネルギーシステム最適化
Keywords: Batteries, Thermal energy storage, Heat source machine, Optimal control, Artificial intelligence, Annual optimisation, District heating and cooling, Heat-sharing network

Hospital

Hospital
Pipe 2

Pipe 750m

Office 1

Pipe 1

モデル化

Office 1

Commercial 2

Pipe 1
Pipe 14℃

CR2
CR34℃
4℃～6℃

ASHP1
ASHP2
GHP1
GHP2

Thermal energystorage

AR1
AR2

Commercial 2

街区配置

想定街区イメージ4℃

Pipe 450m

熱源プラントCR1

Pipe 514℃

1) 重回帰分析(MLR)2) m-PSO: 最適化手法による係数同定
3) Curve fitting toolbox (CF): MATLAB
4) ニューラルネットワーク(ANN)❖結果
ANNが最も高い精度を示した。これにより, 計算時間を短縮することが可能。

3 最適化による効果❖従来制御：定格COPの良いものから順に運転、蓄熱槽は夜間蓄熱・日中放熱❖最適制御：𝜀DE-RJにより出力を自由に操作可能❖最適化により定格COPの良し悪しだけではなく, 部分負荷率毎の機器効率をそれぞれ勘案し運転することが可能になった。
❖機器特性の非線形性が強いターボ冷凍機(CR1, 2, 3)及びガスヒートポンプ(GHP1,2)のCOPが従来制御よりも格段に良い

熱源プラントの概要
Development of Optimization methods for energy systems in buildings and districts—Part 4: Hybrid method of artificial neural network and 𝜀DE-RJ

3
2.7
2.4
2.1
3
2.7
1.8
2.4
2.1
1.8
1.5
1.5
1.2
1.2
0.90.60.30.900.600.3008

予測温度 (ºC)

MLR
R2=0.927

8765653345678934567899CF
R2=0.995

87657654333

4 5 6 7 8モデル温度 (ºC)

9ANN
R2=0.997

843

4 5 6 7 8モデル温度 (ºC)

予測結果比較
3
2.7
2.4
2.1
1.8
1.5
1.2
0.90.6120.308
12 16 20 24

CR2
ASHP2

160420824

12 16 20 24

Time (h)(b)
Case 2最適制御

CR3
GHP1AR1GHP2AR2従来制御と最適制御における各機器のCOP

4/4

9モデル温度 (ºC)

モデル温度 (ºC)

Time (h)(a) Case 1
従来制御

CR1
ASHP1

743m-PSO
R2=0.981

84449

予測温度 (ºC)

Office 2

Office 2❖予測値: 蓄熱槽最下層温度❖入力値は下記の2つを設定
1) 日中最大蓄熱量 [kWh]2) 15時～19時までの残存蓄熱量 [kWh]:❖4種類の回帰モデルを比較

予測温度 (ºC)

HotelPipe 62 ニューラルネットワーク

予測温度 (ºC)

Pipe 3❖ 熱源プラントの機器運用最適化
Commercial 1

Hotel

Commercial 1

Primary energy based COP

1 複数建物を有する街区

9

加藤研究室・大岡研究室・菊本研究室
Kato Lab., Ooka Lab., and Kikumoto Lab.

9