[論文レビュー] Towards Optimal Energy-Water Supply System Operation for Agricultural and Metropolitan Ecosystems

Marcello Di Martino, Paula Piva Linke+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2023

Water-Energy-Food Nexus Studies被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、都市および農業エコシステムのエネルギーや水供給システムを統合する混合整数線形最適化フレームワークを提示する。フィードフォワードニューラルネットワークおよびテイラー近似に基づくサロゲートモデルを用いることで、大規模かつ計算効率の良い計画が可能になる。年間均等化コストを最小化するとともに、持続可能な土地および水の利用を確保し、多期間にわたる食料・エネルギー・水システム間の相乗効果を明らかにする。

ABSTRACT

The energy-water demands of metropolitan regions and agricultural ecosystems are ever-increasing. To tackle this challenge efficiently and sustainably, the interdependence of these interconnected resources has to be considered. In this work, we present a holistic decision-making framework which takes into account simultaneously a water and energy supply system with the capability of satisfying metropolitan and agricultural resource demands. The framework features: (i) a generic large-scale planning and scheduling optimization model to minimize the annualized cost of the design and operation of the energy-water supply system, (ii) a mixed-integer linear optimization formulation, which relies on the development of surrogate models based on feedforward artificial neural networks and first-order Taylor expansions, and (iii) constraints for land and water utilization enabling multi-objective optimization. The framework provides the operational profiles of all energy-water system elements over a given time horizon, which uncover potential synergies between the essential food, energy, and water resource supply systems.

研究の動機と目的

• 都市および農業エコシステムにおける増大するエネルギーおよび水需要に対処すること。
• エネルギーおよび水供給システムを同時に最適化する包括的な意思決定フレームワークの開発。
• 統合エネルギーウォーター・システムの設計および運用における年間均等化コストを最小化すること。
• 持続可能な多目的最適化を支援するため、土地および水利用制約を組み込むこと。
• 時間経過に伴うシステム部品の運用プロファイルを生成し、食料・エネルギー・水システム間の相乗効果を明らかにすること。

提案手法

• エネルギー・ウォーター・システム計画およびスケジューリングのための大規模混合整数線形計画法（MILP）モデルを定式化する。
• 複雑なシステム行動を近似するため、フィードフォワード人工ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルを採用する。
• 計算の実行可能性を確保するため、非線形部品を一次のテイラー展開で線形化する。
• 多目的意思決定支援のため、土地および水利用制約を最適化に統合する。
• 時間枠に基づく運用プロファイルを用いて、システムダイナミクスを分析し、相乗効果を同定する。
• サロゲートモデリングにより大規模問題のスケーラブルな解法を実現し、計算負荷を軽減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市および農業エコシステムにおいて、エネルギーや水供給システムを一体的に最適化することで、年間均等化コストをどのように最小化できるか。
• RQ2 ニューラルネットワークおよびテイラー近似に基づくサロゲートモデルは、連携するエネルギーウォーター・システムの大規模最適化をどのように可能にするか。
• RQ3 持続可能なシステム運用のための多目的最適化フレームワークに、土地および水利用制約を効果的に統合する方法は何か。
• RQ4 時間経過にわたって統合最適化された場合、食料・エネルギー・水システム間にどのような運用上の相乗効果が存在するか。
• RQ5 時間変動する需要およびシステムダイナミクスは、最適なシステム設計および運用にどのような影響を及ぼすか。

主な発見

• 提示されたフレームワークは、都市および農業用途における統合エネルギーウォーター・システムの年間均等化コストを効果的に最小化した。
• ニューラルネットワークおよびテイラー近似によるサロゲートモデリングにより、大規模で複雑な最適化問題の効率的解法が可能になった。
• 土地および水利用制約の組み込みにより、持続可能な多目的システム運用が可能となった。
• 時間経過に伴う運用プロファイルは、エネルギーおよび水供給部品間の顕著な相乗効果を明らかにした。
• モデルは、コスト、持続可能性、リソース需要のバランスをとるための実行可能なシステム設計およびスケジューリングを生成した。
• 本アプローチは、相互接続されたリソースシステムにおける実世界の計画において、スケーラビリティおよび計算効率を示した。