再生可能エネルギー活用のための数理最適化技術の発展

• Project/Area Number: 24K17466
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 中山 舜民 電気通信大学, i－パワードエネルギー・システム研究センター, 助教 (90847196)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: 数理最適化 / 再生可能エネルギー / スパース最適化 / ロバスト最適化

Outline of Research at the Start

再生可能エネルギーを主力化に向けて，身の回りには大量の創電デバイス及び蓄電デバイスが配置される．創り出すエネルギーの種類，量，時間的な変動特性など様々に異なるエネルギーをいかにして統合し，効果的に活用するかという大きな課題がある．
本研究では，数理最適化を用いて，エネルギーシステムの最適化や資源を有効利用し，再生可能エネルギーの主力化に貢献する．そのために，本研究では消費電力の需要や太陽光発電の電力の創出量の予測に活用できるスパース最適化と，不確実性を考慮したロバスト最適化のアルゴリズムやモデリングを中心として，再生可能エネルギー活用のための数理最適化の研究を行う．