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。

灾害造成的长期停电再次证明了加强基础设施恢复能力（早期恢复）以确保稳定电力供应的重要性。在本研究中，我们将应用先前对灾难医院的灾难期间电力管理的研究，为透析设施开发可持续的电力管理系统，该系统可以实现紧急情况下的早期恢复和正常情况下的经济运行。具体来说，我们将利用透析设施的实际电力需求以及日本气象厅的预测和测量数据，开发基于人工智能的高精度需求和太阳能发电预测模型。通过将这些预测模型与应急发电机模型和蓄电池模型相结合，我们提出了考虑经济运行的透析设施装机容量的优化设计模型。使用电源验证系统对基于该设计的电源配置进行建模和评估。在第一年2021财年，我们利用透析设施的实际电力需求以及日本气象厅的预测和测量数据，开发了基于人工智能的高精度需求和太阳能发电预测模型。 2021年的研究成果如下：首先，我们利用实际负荷、都道府县天气预报以及日本气象厅公布的测量值，开发了AI负荷预测模型。接下来，我们利用日本气象厅发布的都道府县天气预报和日照时数开发了 AI-PV 输出模型。第二年2022财年，除了进一步提高2021财年结果的准确性外，我们提出了考虑设备产能经济运行的优化设计模型。此外，除了现有数据外，我们还使用了2021财年新获得的总共五年的透析设施电力数据来评估所开发的2022财年负荷预测模型，以进一步提高其准确性。（1）我们调查了五年间的实际负荷、日本气象厅发布的都道府县天气预报和测量值之间的相关性，并根据相关性提高了AI负荷预测模型的准确性。 (2)提出了考虑蓄电池模型装机容量经济运行的优化设计模型。 (3)论证了实现合同电力削减和需求响应的可操作方法。