日射量や外気温度は不安定であり,運用を精度良く予測することが難しいことがわかっています。そこで,ニューラルネットワーク(NN)を用いて,短時間でFBSRの運用を予測するアルゴリズムを開発しました。過去1年間の気象パターン(全天日射量と外気温)と,エネルギー需要パターンをNNに入力し,さらに,遺伝的アルゴリズム(GA)を使って得たFBSRの運用パターンを教師データとしてNNに与えることで学習させます。任意の日のFBSRの運用方法は,学習済みのNNに気象パターンとエネルギー需要パターンを与えることでて予測されます。本研究稿では,FBSRの運用予測アルゴリズムを示し,さらに運用予測の解析精度の詳細について明らかにしました。(FBSRと表す)の構成図です。Aおよび集光集熱器Bで集光した高密度の太陽エネルギーは,それぞれ,バイオエタノール燃料を蒸発させる気化部の熱源と,この燃料蒸気を水素リッチなガスに改質する改質部の熱源として利用します。夜間などの太陽エネルギーが利用できない場合は,タンクに圧縮貯蔵した改質ガスを燃料電池に供給して発電するか,商用電力を買電して賄います。アルゴリズム図2は本稿で開発したSRF運用予測アルゴリズムの使用手順です。運用予測アルゴリズムにはニューラルネットワーク(NN)を使いました。図2に示すようにNNの運用予測では,最初に学習計算を加える必要があります。本研究では,NNの学習計算用の教師データとして,予めGAで計算した代表日の動的運用計画の最適解を導入します。NNに与える入力データは,過去の気象パターン(2006年1月1日から12月31日の各時刻での全天日射量と外気温度)およびエネルギー需要パターン(電力・熱需要量の時間毎の各月平均値)を用いました。NNでの学習計算では,各ニューロンのネットワークの重みが決定されます。NNの学習計算が終わったなら,任意の日の気象パターンとエネルギー需要パターンをNNに与えることで,太陽光集光集熱器AおよびBの集光面積,改質ガスタンク容量,蓄熱槽の容量を得ることができます。本稿で導入する階層型ニューラルネットワークの構成を図3に示します。このニューラルネットワークは入力,中間,出力の3層で構成されます。