2017 Fiscal Year Research-status Report
自律分散型電力ネットワークの深層学習による電力マネジメント則の開発
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17K01262
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| Research Institution | Toyama Prefectural University |
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Principal Investigator |
榊原 一紀 富山県立大学, 工学部, 准教授 (30388110)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邉 真也 室蘭工業大学, 工学研究科, 准教授 (30388136)
大原 誠 神戸大学, 法学研究科, 助教 (10633620)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 自律分散型電力グリッド / サーマルグリッド / 数理計画 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
太陽光発電および風力発電を基本とする発電家(でありかつ需要家) が自律分散的な電力取引を行うネットワークを構成した際に，全系での最適な電力受給条件を導出可能な数理計画モデルを構築した．その際，蓄電池の物理的特性や，変転設備の機器特性を制約条件として取り込んだ上で，複数種類の電力設備を用意し，クラスタごとに使用する設備を選べるようになっている．自然現象に伴う発電電力の非定常性を考慮するために，1年間分の発電電力時系列をそのままモデルに外生変数として導入するモデルを構築し，電力システムに対する年オーダーでの最適受給条件を評価できる技法を開発した．使用する消費電力データは，様々な世帯から実測したものであり，豊富な条件設定が表現可能となる．この成果は学術論文（電気学会C部門誌）として発表された．
次に，機械学習に基づくエネルギーマネジメント則を開発するために，深層学習器の導入を検討した．その際，前述のエネルギーネットワークを更なる一般化として，電力と熱（空調機）の複合システム（サーマルグリッドとよぶ）を対象とした．これに対して，電力空調機の熱特性をあわせて表現した数理計画モデルを導入した．そこでの最適解を教師データとするニューラルネットワークによる機械学習によりエネルギー制御則を獲得した．この数理計画と機械学習のハイブリッド化により，数理計画法ではリアルタイム運用が困難であった課題の解決に道筋をつけた．この成果は，国内の研究会で発表するとともに，国際会議への投稿を予定している．
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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
研究計画書に記載されていた， (1) 確率計画に基づく自律分散型発電・消費ネットワークの最適化モデルの開発に関しては，学術論文として発表されている．さらに， (2) 自律分散型発電・消費ネットワークにおける機械学習に基づく充放電マネジメント則の開発についても，実データによる結果が得られており，さらには，それらをふまえて国内研究会発表を実施し，一定の議論・理解を経ている．よって，十分に計画通りに進行していると判断できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，以下の2点について検討を行う．1つ目は，確率計画に基づく自律分散型発電・消費ネットワークの最適化モデルの開発であり，平成29年度に開発したモデルに確率変数を陽に導入する．その際には，分単位の数年に渡る(オフラインでの)大規模最適化を達成するために，前項 (1)で開発したモデルの構造を踏まえ，数理計画とメタヒューリスティクスを組み合わせた最適化手法を独自に開発する．
2つ目は，自律分散型発電・消費ネットワークにおける機械学習に基づく充放電マネジメント則の開発であり，平成29年度に開発した数理計画と機械学習のハイブリッド技法のプロトタイプを詳細化する．これにより，発電，消費パターンを学習・予測し，また自らが属する電力ネットワークの電力不足状況を予測しながらかつ，長期に渡る電力利用における劣化を抑制するような電力ルーティングを実現できる．
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| Causes of Carryover |
使用する最適化用計算機の性能を見直し，また最新価格を精査した結果，当初計画よりも物品の支出金額が低くなった．差額については，平成30年度に論文投稿と学会発表を予定しており，主にそれらに使用する予定．
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