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ガスバランス型ハイブリッド発電システムにおける効率的なガスタービン予測制御


Core Concepts
ガスタービンの半連続的な運転領域を考慮した予測制御手法を提案し、ハイブリッド発電システムにおけるガスタービンの効率的な運転を実現する。
Abstract
本論文では、オフショア型ハイブリッド発電システムにおけるガスタービン発電の効率的な運転を実現するための予測制御手法を提案している。 ガスタービンは、変動する再生可能エネルギーと蓄電池を組み合わせたハイブリッド発電システムにおいて、電力需要変動のバランシングに重要な役割を果たす。しかし、ガスタービンの運転領域は半連続的であり、最小負荷以下での運転は効率が低下するため、この特性を考慮した最適制御が必要となる。 本論文では、2つの予測制御手法を提案している。 相補性制約を用いて、ガスタービンの効率を直接最適化する手法 ガスタービンを最大出力または停止の2状態に制限することで、間接的に効率を最適化する手法 シミュレーション結果より、提案手法は従来の連続的な最適化手法と比べて、ガスタービンの効率を向上させ、CO2排出量を削減できることが示された。特に、ガスタービンの2状態制御を行う手法が最も優れた性能を示した。 一方で、提案手法は最適化問題の複雑さが増すため、計算コストが高くなる傾向にある。実システムへの適用に向けては、さらなる計算効率の改善が必要と考えられる。
Stats
ガスタービン1号機の最大出力は55 MW、ガスタービン2号機は30 MW、ガスタービン3号機は15 MWである。 ガスタービンの最小部分負荷は35%である。 バッテリーの最大充放電出力は±80 MWである。
Quotes
ガスタービンは、変動する再生可能エネルギーと蓄電池を組み合わせたハイブリッド発電システムにおいて、電力需要変動のバランシングに重要な役割を果たす。 ガスタービンの運転領域は半連続的であり、最小負荷以下での運転は効率が低下するため、この特性を考慮した最適制御が必要となる。

Deeper Inquiries

ガスタービンの効率的な運転を実現するためには、どのようなセンサー情報や外部情報が必要か

ガスタービンの効率的な運転を実現するためには、以下のセンサー情報や外部情報が必要です。 燃料流量(Fuel Flow): ガスタービンの燃料流量を正確に測定することで、燃料の効率的な使用を確保できます。 電力需要(Power Demand): 変動する電力需要をリアルタイムで把握することで、ガスタービンの適切な負荷調整が可能となります。 風速情報(Wind Speed Data): 風力発電との統合において、風速情報を活用することで、再生可能エネルギーとの連携を最適化できます。 バッテリー状態(Battery State): バッテリーの充放電状態を監視し、余剰エネルギーの貯蔵や需要ピーク時のサポートを行うことが重要です。 これらの情報を継続的にモニタリングし、適切な制御アルゴリズムに組み込むことで、ガスタービンの効率的な運転を実現できます。

ガスタービンの起動停止に伴う機械的ストレスを考慮した最適化手法はどのように設計できるか

ガスタービンの起動停止に伴う機械的ストレスを考慮した最適化手法は、以下のように設計できます。 最適停止領域の定義: ガスタービンの最適運転領域を定義し、最小負荷や停止時の条件を明確に設定します。 運転スケジュールの最適化: ガスタービンの運転スケジュールを最適化し、過度な起動停止を防ぐように調整します。 負荷予測の活用: 電力需要の予測を活用して、ガスタービンの適切な起動停止タイミングを計画し、機械的ストレスを最小限に抑えます。 これらの手法を組み合わせることで、ガスタービンの効率的な運転と機械的ストレスの管理を両立させることが可能です。

ガスタービンの効率的運転と再生可能エネルギーの最大活用をどのように両立させることができるか

ガスタービンの効率的運転と再生可能エネルギーの最大活用を両立させるためには、以下のアプローチが有効です。 動的最適化: ガスタービンの運転を再生可能エネルギーの発電量や需要変動に合わせて動的に最適化します。 バッテリーの活用: バッテリーを介して余剰エネルギーを貯蔵し、需要ピーク時や風力不足時に補完することで、再生可能エネルギーの安定供給を実現します。 統合制御システム: ガスタービン、風力発電、バッテリーなどのエネルギーシステムを統合的に制御し、効率的な運転と再生可能エネルギーの最大活用を両立させます。 これらのアプローチを総合的に適用することで、ガスタービンの効率的な運転と再生可能エネルギーの有効活用を実現できます。
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