災害を踏まえた病院電力システムのレジリエンス強化

点击翻译按钮获取中文摘要

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。