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

大型地下蓄热第五代集中供热规划设计及优化运行研究

基本信息

批准号：
21H01485
负责人：
長野克則
金额：
$ 11.48万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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

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。

1)The construction of large-depth three-dimensional geological information is carried out by the Bureau of Land and Information of the Ministry of Land, Transport and Tourism, which provides information on deep wells throughout the country. After the geological records of multiple geological records are compiled and estimated, the information is added to the estimation of the depth of the geological information. The plane resolution energy of Sapporo Hirano, Tokyo Hirano and Osaka Hirano is 250m. At depths of 5m and 300 m, the accuracy of geological distribution is estimated. 2)The design and performance prediction of large-scale BTES are based on the development of large-scale heat exchangers, solar thermal collectors, and heat rejection systems. 3)AI has been developed for the first time since 1998. The forecast of the demand for heat and electricity, the forecast of the supply of electricity due to solar radiation, etc. One way, the battery charge control system, compact battery residual capacity (SOC) to predict the time (Ah integral method) from the expansion of the list, the use of the calculation of the list to open. The initial residual value is estimated. The initial state is estimated. The correlation error value is estimated. The secondary state is estimated. The terminal voltage is estimated. The current is estimated. The error value is estimated. The SOC value is estimated. 4)F-PID control for optimal operation of secondary, cooling and heating equipment (Fuzzy Proportional Integral Derivative )と BP-PID (Back Propagation Neural Network PID) is used to construct an application system for maximizing power utilization and minimizing CO2 emissions in buildings, heating and cooling systems, and optimal operation conditions for battery charging.