知識グラフ強化型最適化アプローチによるAC/DCハイブリッドビルマイクログリッドのエッジ・クラウドエネルギー管理
Edge-Cloud Energy Management for AC/DC Hybrid Building Microgrids: A Knowledge-Graph-Enhanced Optimization Approach
本研究では、AC/DCハイブリッドビルマイクログリッド向けに、知識グラフを強化したエッジ・クラウドエネルギー管理システム(EMS)を提案する。クラウドでは24時間の線形計画法スケジューラが複数リソースのディスパッチを調整し、エッジコントローラーは通信やデバイスの障害発生時にローカルの安全制約を強制し、設定値を修正し、フォールバック運用を維持する。知識グラフは、資産、制約、障害、許容されるアクションをリンクすることでセマンティックコンテキストを提供する。提案手法は、ルールベースEMSと比較してピーク需要を28.0%削減し、PV自家消費率を78.4%から95.4%に増加させた。クラウドのみのMPCと比較して、制御ループの平均遅延を7.54秒から0.81秒に短縮した。8つのルールによる障害評価は、平均トリガー精度94.6%を達成した。ただし、通常の運用では、PV自家消費率の向上は、非KGエッジ・クラウドMPCと比較して、運用コストとピーク需要のわずかな増加を伴った。
- 知識グラフ強化型エッジ・クラウドEMSを提案し、ルールベースEMSと比較してピーク需要を28.0%削減、PV自家消費率を78.4%から95.4%に向上させた。
- クラウドのみのMPCと比較して制御ループの平均遅延を7.54秒から0.81秒に短縮し、8つのルールによる障害評価で平均トリガー精度94.6%を達成した。
本稿はAC/DCハイブリッドビルマイクログリッド向けの知識グラフ強化型エッジ・クラウドEMSを提案する学術研究成果である。ピーク需要28%削減、PV自家消費率95.4%への向上、障害検知精度94.6%などの具体的な数値成果は、ビルエネルギー管理の効率化・レジリエンス向上に資する技術的進展を示している。エネルギー管理システムの高度化はスマートビル市場や分散型エネルギー資源の普及に直結する領域であり、エネルギー分野の技術動向として投資判断の参考になる。