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。

灾难引起的长期停电已被重申，即增强基础设施弹性（早期恢复）以确保稳定的电源的重要性。这项研究应用了灾难中心医院灾难管理的先前研究，并开发了一个电力系统模型，该模型可以结合透析设施可持续电力运营的正常时期的早期紧急恢复和经济运营。具体而言，我们将使用透析设施的电力需求以及日本气象局的预测和测量数据开发一个高度准确的预测模型，以针对基于人工智能的需求和太阳能发电。通过将这些预测模型与应急发电机模型和储能电池模型相结合，我们提出了一种优化的设计模型，该模型考虑了透析设施的经济运营。使用电源验证系统对基于设计的电源配置进行建模和评估。在2021财政年度的第一年，我们使用透析设施的电力需求以及日本气象局的预测和测量数据开发了一个高度准确的预测模型，用于基于人工智能的需求和太阳能发电。首先，我们使用实际的负载和县天气预报以及日本气象局发表的测量值开发了AI负载预测模型。接下来，使用日本气象局宣布的县天气预报和阳光时间开发了AI-PV输出模型。在2022财政年度的第二年，我们提出了一种优化的设计模型，该模型考虑了2021财政年度结果的经济运营，此外还进一步提高了2021财政年度结果的准确性，并考虑了安装能力的经济运作。除了现有数据外，我们还使用了来自透析设施的功率数据，总共在2021财年获得了五年，以评估2022财年开发的负载预测模型，旨在进一步提高准确性。（1）我们检查了过去五年来实际负载与县的天气预报和日本气象局释放的测量值之间的相关性，并提高了基于相关性的AI负载预测模型的准确性。（2）我们提出了一个优化的设计模型，该模型考虑了存储电池模型的安装容量的经济运行。（3）我们展示了一种操作方法，以平衡降低合同权力和对需求响应的响应。