本研究では,日射を熱源とするバイオエタノール水蒸気改質システム(FBSR)の,住宅およびマイクログリッドへの導入可能性について調査している。第1報では,国内各地の日射量データから,燃料電池で供給可能と考えられる電力量および熱量を見積もった。本稿では,FBSRの任意時刻での最適運用を,高速に解析するニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。高速・高精度でシステムの運用計画が解析できたなら,その方法をコントローラに導入することで,リアルタイムでのFBSRの運用最適化が実現できる。本稿では,開発したアルゴリズムで得たFBSRの運用計画について,遺伝的アルゴリズムによる解析結果と比較することで解析精度を調査した。
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