Multi-objective Optimal Design of Decarbonized Energy Network by Integrated Solution Method of Mathematical Optimization and Machine Learning

Research Project

Project/Area Number	24K08326
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 31020:Earth resource engineering, Energy sciences-related
Research Institution	Osaka Metropolitan University
Principal Investigator	涌井徹也大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (40339750)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	数理最適化 / 機械学習 / エネルギーネットワーク / 脱炭素化
Outline of Research at the Start	再生可能エネルギー，水素貯蔵も含めた蓄エネルギー，電力・熱の融通などを組み合わせたエネルギーネットワークは脱炭素社会の構築に向けた重要技術である．その最適設計は数理計画問題として表せるが，候補機器の数やエネルギー貯蔵の評価期間が長くなると，高性能な数理最適化ソルバーを用いても候補解すら求められない．そこで本研究では，多目的最適設計問題を実用的な計算時間とメモリ使用量で解けるように，数理最適化と機械学習を融合した解法を構築する．さらに，この融合解法を用いて脱炭素エネルギーネットワークの設計指針を提示する．