FROI12 　加速器土木　 8月2日 国際科学イノベーション棟5階 ホール 16:40-17:00

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（日本原子力研究開発機構），古澤 将司，杉山 泰之，原 圭吾，長谷川 豪志，大森 千広，吉井 正人（高エネルギー加速器研究機構）

○Masahiro Nomura, Fumihiko Tamura, Taihei Shimada, Masanobu Yamamoto (JAEA ), Masashi Furusawa, Yasuyuki Sugiyama, Keigo Hara, Katsushi Hasegawa, Chihiro Ohmori, Masahito Yoshii (KEK)

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為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。本発表では、ニューラルネットワークを用いた学習結果、得られた使用電力量の気温、湿度の依存性について報告する。