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災害を踏まえた病院電力システムのレジリエンス強化

加强医院电力系统的抗灾能力

基本信息

批准号：
21K04559
负责人：
松井信正
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Nagasaki Institute of Applied Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

災害による長期停電によって、電力安定供給確保のためのインフラのレジリエンス(早期復旧)強化の重要性が再認識されている。本研究では、これまでの災害拠点病院の災害時の電力管理の研究を応用して、透析施設の持続可能な電力運用のために、非常時の早期復旧と平常時の経済運用を両立できる電力システムモデルを開発する。具体的には、透析施設の電力需要の実績や気象庁の予報・計測データを用いて人工知能ベースの需要と太陽光発電の高精度な予測モデルを開発する。これらの予測モデルと非常用発電機モデルおよび蓄電池モデルを組み合わせて、透析施設の設備容量に対する経済運用を考慮した最適化設計モデルを提案する。その設計に基づいた電源構成をモデル化し、電源検証システムで評価する。初年度の2021年度は、透析施設の電力需要の実績や気象庁の予報・計測データを用いて人工知能ベースの需要と太陽光発電の高精度な予測モデルを開発した。2021年度の研究成果は、まず、実負荷および気象庁が発表する府県天気予報や計測値を用いてAI負荷予測モデルを開発した。次に、気象庁が発表する府県天気予報と日照時間を用いてAI-PVの出力モデルが開発できた。2年目の2022年度は、2021年度の成果の更なる精度向上に加えて、設備容量に対する経済運用を考慮した最適化設計モデルを提案した。また、既存のデータに加えて2021年度中に新たに入手した計5年分の透析施設の電力データを用いて、2022年度では開発した負荷予測モデルを評価し，更なる精度向上を図った。(1)5年間の実負荷および気象庁が発表する府県天気予報や計測値の相関を検討し、相関性に基づいたAI負荷予測モデルの精度を向上させた。(2)蓄電池モデルの設備容量に対する経済運用を考慮した最適化設計モデルを提案した。(3)契約電力低減とデマンドレスポンスの対応を両立させるための運用方法を示した。

The importance of strengthening the power supply stability during long-term power outages due to disasters is recognized again. This study is intended to provide a basis for the study of power management in disaster point hospitals and the development of power management systems for maintenance of power utilization, early recovery in emergency and normal operation. Specific performance of power requirements for dialysis facilities, forecasting of data, measurement of data usage, development of high-precision forecasting of solar power requirements and solar power generation The prediction, non-common generator, battery, assembly, dialysis facility and equipment capacity are considered for optimal design. The design basis of the power supply structure is to evaluate the power supply model. In the first year of 2021, the performance of electricity demand for dialysis facilities was reported, and the use of artificial energy was reported. The research results of 2021 are published on the basis of data, load and image prediction. In addition, weather conditions are reported, local weather forecasts and sunshine hours are used to develop AI-PV output monitors. For the year 2022 and 2021, the results will be improved in terms of accuracy, equipment capacity, and optimal design. In addition to the existing data, in 2021, we will start to evaluate the power consumption of dialysis facilities for five years, and in 2022, we will start to evaluate the load forecasting system with higher accuracy. (1)5 The correlation analysis of load forecasting and measurement values in the period of year is carried out, and the accuracy of load forecasting in the period of year is improved. (2)The battery capacity is considered to optimize the design. (3)The contract power reduction method is described in detail.