ストックＺＥＢ実現を支援する次世代ＢＥＭＳの開発

开发支持库存ZEB实现的下一代BEMS

基本信息

批准号：
17J08140
负责人：
宮田翔平
金额：
$ 1.79万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-26 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17J08140/
关键词：
最適制御モデル予測制御熱源システム再生可能エネルギー低炭素制御不具合検知・診断シミュレーション空調システム畳み込みニューラルネットワーク動的排出係数建築熱源システム性能評価長期保全計画モンテカルロ法

项目摘要

本研究は事務所ビルや工場といった業務用建築物における空調システム、特に冷水や温水を生産・搬送する熱源システムの高効率・低炭素な運用手法の開発を目的としている。採用1年目・2年目では詳細なシステムシミュレーションの構築とそれを用いた性能評価や不具合検知・診断を中心に検討をおこなった。今年度は、特に最適制御の検討に注力し、これまでの成果をまとめて学位論文として発表した。再生可能エネルギー普及後の電力システムにおいては、供給側の出力が変動するため、需要側がその変動に対応する必要がある。そこで、再生可能エネルギーによる発電量を表す指標として発電量[kWh]を二酸化炭素排出量[kg-CO2]で除した値を1時間ごとに推定し、これを動的CO2排出係数とした。動的CO2排出係数に基づき熱源システムを制御することで、CO2排出量を最小化するような最適制御を検討し、その効果を定量化した。具体的には、蓄熱槽を有する熱源システムを対象に、モデル予測制御（Model Predictive Control、 MPC）を用いた冷凍機の最適制御を提案した。MPCでは、システムモデルを用いて最適な制御量を求める。このシステムモデルに構築したシステムシミュレーションを用いた。シミュレーションの結果、対象週において22:00に蓄熱を開始する従来の夜間蓄熱に対し、提案手法は約47%のCO2排出量削減効果を得られた。ただし、対象週（6月上旬）は負荷が比較的大きくなく、蓄熱槽が2日分の負荷をほぼ賄えるため、対象週は蓄熱槽を最大限活用できる期間だといえる。そのため本手法による年間の低炭素効果を適切に評価するためには年間または季節ごとの計算が必要である。加えて、蓄電池や躯体蓄熱といった調整力の拡大や、系統全体へ本手法が普及した場合の再生可能エネルギー導入拡大量の推定は今後の課題である。

这项研究旨在为商业建筑中的空调系统（例如办公楼和工厂，尤其是生产冷水和热水运输的热源系统）开发高效和低碳操作方法。在采用的第一年和第二年，我们专注于构建详细的系统模拟，并使用它们来评估性能，检测和诊断缺陷。今年，我们专注于考虑最佳控制，并迄今已将结果汇总为论文。在电力系统中，可再生能源被广泛使用，供应侧的输出波动，因此需求侧需要响应波动。因此，作为表示可再生能源产生的电力量的指数，每小时估计发电[kWh]产生的电量[kg-co2]的量通过将电力生成[kWh]量的量划分为获得的值，并将其用作动态CO2发射量。通过基于动态CO2发射系数控制热源系统，研究了最佳控制以最大程度地减少CO2排放，并量化了二氧化碳的排放量。具体而言，我们提出了使用模型预测控制（MPC）对带有热储罐的热源系统对冰箱的最佳控制。在MPC中，使用系统模型确定最佳控制量。使用了在此系统模型上构建的系统仿真。由于模拟的结果，与传统的夜间热量存储相比，提出的方法的效果使二氧化碳排放量减少了约47％，该夜间储存的量在目标周的22:00开始储存热量。但是，目标周（6月初）并不相对较大，储热罐几乎可以覆盖两天的负载，因此可以说目标周是可以使热量储藏箱充分最大的储热储罐的时期。因此，对于正确评估该方法的年度低碳效应是必需的，每年或季节性计算是必要的。此外，在结构中扩大电池和热量存储的调节能力，并估计如果这种方法在整个系统中广泛扩展，则会引入的可再生能源量将来是一个挑战。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Model-based Fault Detection and Diagnosis for HVAC Systems Using Convolutional Neural Network

使用卷积神经网络的基于模型的 HVAC 系统故障检测和诊断

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
Haruna Seki;Tatsuki Fujiwara;Wataru Hijikata;Katsuhiro Ohuchi;Tomotaka Murashige;Takuro Maruyama;Tomoki Tahara;Asato Ogata;Sachie Yokota;Hirokuni Arai;藤原立樹，土方亘，大内克洋，村重智崇，関春永，田原禎生，横田幸恵，尾形麻斗，荒井裕国;宮田翔平，赤司泰義，林鐘衍，呉楊駿，田中勝彦，田中覚，桑原康浩;Shohei Miyata
通讯作者：
Shohei Miyata

Fault detection in HVAC systems using a distribution considering uncertainties

使用考虑不确定性的分布进行 HVAC 系统故障检测

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
Maruyama Takuro;Murashige Tomotaka;Sakota Daisuke;Maruyama Osamu;Hijikata Wataru;Shohei Miyata
通讯作者：
Shohei Miyata

Fault Detection and Diagnosis in Building Heat Source Systems Using Machine Learning

使用机器学习构建热源系统的故障检测和诊断

DOI：
10.18948/shase.43.261_1
发表时间：
2018
期刊：
Transactions of the Society of Heating,Air-conditioning and Sanitary Engineers of Japan
影响因子：
0
作者：
宮田翔平;赤司泰義;林鐘衍;本村彬;田中勝彦;田中覚;桑原康浩
通讯作者：
桑原康浩

情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び学習済みモデルの生成方法

信息处理装置、信息处理方法、程序以及学习模型生成方法