2017 Fiscal Year Annual Research Report
Plug & Play Control and Optimization of Large-scale Urban Infrastructure System
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17H03283
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
滑川 徹 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30262554)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
牛房 義明 北九州市立大学, 経済学部, 准教授 (90343433)
向井 正和 工学院大学, 工学部, 准教授 (50404059)
小島 千昭 富山県立大学, 工学部, 講師 (00456162)
畑中 健志 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10452012)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 制御工学 / 大規模システム / 都市インフラ / Plug & Play制御 / 最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は以下の5 項目に関して研究を実施した。
(1) 電力ネットワークの統合的動的モデルの表現：電力ネットワークのダイナミクスを考慮した動的な電力価格決定メカニズムと経済的負荷配分と周波数制御を統合的に扱う制御問題を対象とし、物理的な電力系統特性と、需要家、供給者の動的な行動モデルの構築と数理的解析を行った。またそのシミュレータを開発した。(2) 交通システムの統合的動的モデルの表現：交通流をミクロモデルの拡張として表現し，道路の物理的制約によりダイナミカルシステムとして表現した。交通システム全体を表現するために、信号などの拘束も考慮し、論理条件も含む大規模ハイブリッドシステムとして表現した。またそのシミュレータを開発した。(3) 大規模都市インフラシステムの費用便益分析：都市システム最適化のために提案制御モデルが社会実装される際の便益や費用の推計を行った。(4) 大規模都市インフラシステムの階層的ネットワークシステム表現とロバスト性解析：都市インフラシステムとして電力ネットワークを抽出し、Plug & Play の視点で捉えるためにデスクリプタ表現を用いて構造保存モデルやネットワーク縮約モデルで記述される電力ネットワークの受動性および周波数安定性に関する解析を行い、交通流を含む都市インフラシステムのロバスト性解析を行うための基礎的な結果を得た。(5) 異構造システムの結合とPlug & Play 制御：エージェント数変化に対するロバスト性を担保する分散協調制御手法である受動性に基づくアプローチを用いて、Plug and Play機能の実現を目指した。特に、本年度は均衡化に至る分散学習過程を受動システムとして表現した。
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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
本年度は、電力ネットワークのダイナミクスを考慮した動的な電力価格決定メカニズムと経済的負荷配分と周波数制御を統合的に扱う制御問題を対象とし、物理的な電力系統特性と、需要家、供給者の動的な行動モデルの構築と数理的解析を行い、そのシミュレータを開発した。更に、交通流をミクロモデルの拡張として表現し，道路の物理的制約によりダイナミカルシステムとして表現した。交通システム全体を表現するために、信号などの拘束も考慮し、論理条件も含む大規模ハイブリッドシステムとして表現した。またそのシミュレータを開発した。また都市システム最適化のために提案制御モデルが社会実装される際の便益や費用の推計を行った。更に都市インフラシステムとして電力ネットワークを抽出し、Plug & Play の視点で捉えるためにデスクリプタ表現を用いて構造保存モデルやネットワーク縮約モデルで記述される電力ネットワークの受動性および安定性に関する解析を行った。なお、電力系統の電圧安定性の解析や交通流を含む都市インフラシステムへの拡張に関しては今後の課題として残った。最後に、エージェント数変化に対するロバスト性を担保する分散協調制御手法である受動性に基づくアプローチを用いて、Plug and Play機能の実現を目指した。特に、本年度は均衡化に至る分散学習過程を受動システムとして表現した。
以上により、目標である「大規模都市インフラシステムの Plug & Play 最適化の実現」に向け、おおむね順調に研究が進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、まず電力ネットワークのダイナミクスを考慮した動的な電力価格決定メカニズムと経済的負荷配分と周波数制御を統合的に扱う制御問題を対象とし、物理的な電力系統特性と、需要家、供給者の動的な行動モデルの導出と、ゲーム理論／制御理論に基づく統合的メカニズムデザインの構築を行う。次に、ドライバ挙動モデルを、非線形システムとしてモデル化し、信号や交通ルールを論理条件として扱う。交通流をドライバの需要関数と道路の物理的制約により、統計データを基にしたダイナミカルシステムとして扱い、交通システム全体を大規模ハイブリッドシステムとして統合する。得られたモデルに対して、モデル予測制御やPlug & Play制御を基礎とした制御系設計理論を構築する。更には、都市システム最適化のために研究メンバーが提案した制御モデルが社会実装される際の便益や費用の推計を行う。特に経済実験またはフィールド実証の設計、実施を試み、それらから得られたデータに基づく経済的人間行動のモデル導出を行う。
前年度は大規模電力ネットワークのモデリングと受動性に関して検討を行ったが、今年度はその成果を周波数制御や電圧制御へと適用する。さらに、交通流システムを含む都 市インフラシステムへと発展させる。これらの枠組みは、システムのネットワーク構造を陽に保存可能なデスクリプタ表現に基づき遂行するが、制御系設計に適 した表現形式として、特異摂動表現による近似もあわせて検討する。
前年度までに提案した、エージェント数変化に対するロバスト性を担保する受動性に基づく分散学習アルゴリズムの安定性および最適性を理論的に明らかにし、さらに異種結合システムの分離と結合に対するPlug & Play機能の実現を理論的に保証する。また、交通システムのシミュレータ構築を開始し、完成次第提案アルゴリズムのPlug & Play機能の実践的な検証も実施する。
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