ごみ焼却施設において、AIによるボイラ過熱蒸気の過去の状態変動パターン学習により、リアルタイムで過熱蒸気の最適温度帯を予測し、制御動作を先行的に行うことで、蒸気温度の低下による発電ロスを最小限に抑えて長期運転に成功した。この AI 制御システムは、強化学習技術を採用しており、実プラントでの試行錯誤的な繰り返し運転を必要とせず、過去のプロセス運転データのみを用いてプラント制御の学習モデルを構築することが可能。特長は、変動の大きいプラント制御に適した強化学習技術を採用し、AI によって最適な制御則をリアルタイムで導き出す。

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