ニューラルネットワークを用いたJ-PARC使用電力量に気象が与える影響の調査

Applying neural networks to investigations of the influence of weather conditions on the power consumption of J-PARC

野村 昌弘  ; 田村 文彦   ; 島田 太平 ; 山本 昌亘   ; 古澤 将司*; 杉山 泰之*; 原 圭吾*; 長谷川 豪志*; 大森 千広*; 吉井 正人*

Nomura, Masahiro; Tamura, Fumihiko; Shimada, Taihei; Yamamoto, Masanobu; Furusawa, Masashi*; Sugiyama, Yasuyuki*; Hara, Keigo*; Hasegawa, Katsushi*; Omori, Chihiro*; Yoshii, Masahito*

加速器の運転における使用電力量は、気温の上昇等により夏場は常に増加傾向にある。近年、夏場の気温はより高まる傾向を示していることから、気象情報から夏場の使用電力量を把握することは、契約電力の観点や節電対策を行う上でも重要になってきている。使用電力量と気象との関係は、加速器施設では多くの冷却設備を有していることから、気温や湿度が高くなれば各機器を冷却するために使用電力量が増加することは想像できるが、具体的にどのような依存性があるかは調べられていないと思われる。そこで、ニューラルネットワークをある種のフィッティング関数あるいは計算のモデルと考えて、夏場の気象が使用電力量に与える影響についての調査を行なった。具体的には、気温と湿度の情報を入力データ、加速器の使用電力量を教師データとしてニューラルネットワークに学習させ、その学習済みニューラルネットワークを用いて気象が使用電力量に与える影響について調べた。その結果、加速器の使用電力量は湿度にはほとんど影響を受けず、気温に大きく依存し、水戸の気温が10C上昇するとLinacとRCSの使用電力は約1MW増えることが判明した。

In recent years, summer temperatures have tended to increase, so understanding the amount of power consumption in summer from weather information has become important in terms of contract power and power saving measures. The relationship between the amount of power consumption and weather conditions is that the accelerator facility has many cooling facilities, so it can be thought that the amount of power used to cool each device increases as the temperature and humidity increase. It seems that it has not been investigated specifically what kind of dependence there is. Therefore, considering the neural network as a kind of fitting function or a model of calculation, we investigated the influence of weather conditions on the power consumption. As a result, it was found that the power consumption of the accelerators mostly depends only on the temperature, and the electric power of Linac and RCS increases by about 1 MW when the temperature of Mito rises by 10C.