Research on planning, design, and optimal operation of 5th generation district heating with large-scale underground thermal energy storage

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1)大深度3次元地質情報データベースの構築については，国土交通省国土情報整備局より新たに全国の深井戸データの提供を受け，多様な地質記載を8つの地質に整理デジタル化し推定のためのデータとして追加した後，インディケータクリギング推定により，対象とする札幌平野，東京平野，大阪平野を含む全国の平面分解能250mメッシュ、深さ5ｍ毎，深度300 mまでの各地質の分布確率を推定し，データベース化した。2) 大規模BTESの設計・性能予測ツールの構築に欠かせない大気放熱器、太陽熱集熱器や排熱の受け入れなど、各パーツのプログラムを開発した。3) AIの一つであるLSTMモデルを用いた日射量と気温の予測プログラムを開発した。これから熱と電力の需要量、および太陽光発電システムの電力供給量を予測可能となる。一方、蓄電池充放電制御についてより緻密な蓄電池残存容量（SOC）を予測するために安時法(Ah integral method)から拡張カルマンフィルタリングアルゴリズム(EKF)を採用した計算モデルを開発した。これにより初期残量推定値と電流と初期状態推定自己相関誤差値に従って，次の状態予測端子電圧，電流と誤差の予測値を求めらる様になり、これを繰り返すことによって SOC 値をリアルタイムで見積もることができる様になった。4)次に、冷暖房ヒートポンプの最適運転制御として F-PID 制御(Fuzzy Proportional Integral Derivative )と BP-PID(Back Propagation Neural Network PID)を応用し、混合整数線形計画(MILP)手法を用いて再エネ電力利用を最大化しCO2排出量最小化になる様な建物の冷暖房・給湯ヒートポンプ、蓄電池充放電などの最適運転スケジュールを作成する運用システムを構築した。