2020 Fiscal Year Research-status Report
Smart Real-time Control for Railway Systems Considering Energy Efficiency and Quality of Transportation
| Project/Area Number |
19K04458
|
|---|
| Research Institution | Sophia University |
|---|
Principal Investigator |
宮武 昌史 上智大学, 理工学部, 教授 (30318216)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荒井 幸代 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (10372575)
近藤 圭一郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10425895)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 電気鉄道 / 省エネルギー / 輸送サービス / 知的制御 / 強化学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
物理現象を良く理解した機電系の研究者と人工知能を新たに制御に取り入れる情報系の研究者とが協調し，物理現象をきちんと考慮したうえで，人工知能技術を 適用し，鉄道システムの省エネルギー及びサービス(所要時間と定時性)を高いレベルで実現する方法論を構築することが本研究課題の目的である。
その実現に向けた2年目にあたる当該年度として最も大きな実績は，地上設備の電力機器の制御方法として強化学習を用いた新しい手法を進展させたことにある。また，それだけではなく，その効果の実証に不可欠となる定量的な評価にも取り組んだ。評価においては，直流電化区間における地上蓄電装置の充放電制御を実例として用い，本研究課題で提案する強化学習ベースの制御法と，電圧をベースにした従来の簡易な制御法と同条件下でシミュレーションにより比較検証し，提案手法が従来手法より有意に蓄電装置の充電率を安定に制御できることを確認した。今後の研究の進展につながる課題として，ピーク電力抑制への対応，学習のロバスト性の検証，マルチエージェント環境への拡張などがあり得ることを明らかとした。
これらに関連し，回生電力を有効に融通するための電車の加減速のタイミングを合わせる方法，地上側の駅設備等で回生電力を有効利用する方法などを，遺伝的アルゴリズムや混合整数計画法を用いて解析することで，一定の省エネルギー及びピーク電力抑制効果が得られることを明らかとした。また，直流電化区間だけでなく，新たな対象として，交流電化区間における電力回路のモデル化などにも取り組んだ。
これらの成果をもとに，査読付論文誌及び国際学会にて3件，学会発表にて4件の成果公表を実施し，また次年度にも当該年度で得られた成果の発表を予定している。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
鉄道システムの省エネルギー及びサービス(所要時間と定時性)を高いレベルで実現する方法論を構築するという目的に対し，当該年度に得る予定であった成果をおおむね得ることができた。
具体的には，この課題の最も中心となり，また今年度最も大きかった進捗は，地上設備の電力機器の制御方法として強化学習を用いた新しい手法を進展させ，その定量的な効果実証をきちんと行ったことである。実証においては，直流電化区間における地上蓄電装置の充放電制御を想定し，提案する強化学習ベースの制御法と電圧をベースにした簡易な制御法とを比較検証し，提案手法の優位性を定量的に明らかにできた。
主な成果である強化学習を用いた地上蓄電装置の充放電制御方法をまとめた論文を査読付論文誌である電子情報通信学会論文誌D及び電気学会論文誌Dに投稿したところ，採択され，既に公表されている。この事実からも，優れた成果が順調に出たといえる。
他にも本課題に関連する成果も得られた。例えば，回生電力を有効に融通するための電車の加減速のタイミングを合わせる方法，地上側の駅設備等で回生電力を有効利用する方法などを検討して，一定の成果を得た。また，交流電化区間における電力回路のモデル化などにも取り組んだ。
|
| Strategy for Future Research Activity |
当該年度に概ね予定通り得られた成果を踏まえ，ほぼ当初の計画通りに次の研究を推進する。
2年間の検討を踏まえ，地上側と車両側の制御を総合的に組み合わせ，列車の運行に関わる部分に踏み込む。省エネに加え，瞬時の電力デマンド， 旅行時間，遅延リスクなどの多面的評価を考えた制御及び運行計画(ダイヤ)について検討を進める。さらに，アドバンストな将来の鉄道システムをも見据える。 例えば，海外の一部地下鉄のようにダイヤのない運行を想定し，フレキシブルに省エネルギー，輸送力と所要時間のバランスを高度に取る制御を考える。遅延の 概念が存在しない際のサービスの考え方を検討する。列車運行に関するモデル化は宮武が中心となり，近藤，荒井の助言を得ながら検討を進める。
新型コロナウイルス感染対策により予算に多少余裕があるため，オンライン学会や論文掲載などの成果発表についてもより積極的に行い，また，本課題を将来さらに発展させるためのステップとなる領域の研究にも向かっていく予定である。
|
| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じたのは，新型コロナウイルスの流行がほぼ1年間に亘り影響を及ぼしたためである。具体的には，研究及び成果発表は概ね予定通り行ったものの，学会が軒並みオンライン開催となったため，参加費が安く，また旅費も不要となったことが大きく作用した。
次年度もこの傾向はしばらく続くと思われるため，研究のシミュレーションを効率化するソフトウェアの購入やアルバイトの雇用により研究の進度を早めることや，当初計画より多くの成果発表に利用する，あるいは本研究課題のさらなる発展を目指した次の研究課題に繋がる研究部分にも利用していきたい。
|
Research Products
(10 results)
