| Project/Area Number |
18K13773
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo (2019)
Kitami Institute of Technology (2018) |
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Principal Investigator |
Sato Kazuhiro 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (00751869)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | システム同定 / モデル低次元化 / 最適化 / リーマン多様体上の最適化 / 正定値対称行列 / 制御工学 / 電力ネットワーク |
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| Outline of Final Research Achievements |
Because a synchronization is characterized by a matrix called the graph Laplacian, we proposed an efficient construction method of the graph Laplacian using a given matrix data. Moreover, we formulated a Riemannian optimization problem for identifying a symmetric positive definite matrix related to the graph Laplacian. Furthermore, to control a large-scale system such as a power networked system, we proposed an H2 optimal model reduction method using a Riemannian optimization method.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果の学術的意味や社会的意義は以下の2点である．
(1)太陽光などの再生可能エネルギーが電力ネットワーク上に多数普及した場合には，気象の影響で電力ネットワークシステムは時々刻々と変化すると考えられる．本研究で提案するモデルは入出力データを用いたモデルなので，その変化を検出し，リアルタイムでモデルを更新することが可能である．
(2)リーマン多様体上の最適化手法を積極的に応用しているシステム制御工学の研究者は世界的にも非常に少ない状況であるが，本研究の成果によってリーマン多様体上の最適化手法に興味を持つシステム制御工学の研究者が増えることが期待される.
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