2017 Fiscal Year Annual Research Report
クープマンモード解析に基づく電力ネットワークのデータ駆動型運用技術の構築
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15H03964
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
薄 良彦 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40402961)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小島 千昭 富山県立大学, 工学部, 講師 (00456162)
太田 豊 東京都市大学, 工学部, 准教授 (50372537)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 電力工学 / 制御工学 / 計測工学 / クープマンモード / フェーザ計測装置（PMU） / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，電力ネットワークの状態監視，診断，及び制御に関するデータ駆動型技術のクープマンモード解析（Koopman Mode Analysis：KMA）に基づく構築を目的とする。本研究で対象とするシステム技術は，観測又は予測（シミュレーション）データから上記3つの機能を実現するアルゴリズムに関わるものであり，平成29年度は以下4項目の研究を実施した。
- 本研究で国内に分散配置したフェーザ計測装置（PMU）で取得される電圧位相データのKMAを実施した。また，連携研究機関より提供を受けた電圧位相データのKMAも実施し，西日本60Hz系統の長周期動揺特性の評価を行った。
- KMAに基づく系統慣性定数推定アルゴリズムの有効性検証を実測電圧位相データならびに実測潮流データに基づき実施した。
- KMAに基づくクープマン・モデル予測制御（MPC）の系統安定化への適用を提案し，緊急時制御に対して有効性検証を実施した。
- 再生核ヒルベルト空間ならびにガウス過程（GP）回帰によるクープマンモード分解の国際共同研究を実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の平成29年度終了時点の進捗状況について，上記研究実績を含めて以下に詳述する。
- 本研究で国内に分散配置したPMUによる実計測データのKMAを実施するとともに，連携研究機関より提供を受けた電圧位相データのKMAを実施し，西日本60Hz系統の長周期動揺特性の評価がKMAにより可能であることを示した。以上により，PMUデータのKMAに基づく系統監視技術の有効性検証に関する当初目標を達成した。
- KMAに基づくクープマンMPCの系統安定化への適用を提案し，緊急時制御に対する有効性検証を実施した。緊急時制御と負荷周波数制御は対象にする系統動特性（同期ならびに周波数ダイナミクス）が類似していることより，同じクープマンMPCの負荷周波数制御への適用は可能である。以上により，実測データに基づく周波数安定化技術の理論（アルゴリズム）と有効性検証に関する当初目標を達成した。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの実績を受けて，最終年度である平成30年度の研究推進方策について下記にまとめる。
- 前年度に引き続き電圧位相データのKMAを実施し，研究成果を学術誌論文としてまとめる。
- データ駆動型エネルギー関数による安定性診断技術の検証を実施することで，実測データに基づく周波数安定性診断技術の有効性検証に関する当初目標を達成し，研究成果を学術誌論文としてまとめる。
- 前年度提案したクープマンMPCによる系統安定化を電圧に関わる制御アルゴリズムに適用することで，実測データに基づく電圧安定化技術の当初目標を達成する。
- これまでに提案した状態監視，診断，及び制御の要素技術を統合したデータ駆動型運用システムの基本設計を行う。具体的には，前年度までのKMAの分散協調型アルゴリズム，GP回帰などの機械学習の方法論のクープマン作用素への導入，クープマンMPCによる系統安定化などをベースとしたシステム設計を検討するとともに，システムの集中・分散化などアーキテクチャについても具体化し，かつシステム検証方法の提示や実現可能性などProof-of-Conceptを明確にする。
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