2020 Fiscal Year Research-status Report
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20K14976
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| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
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Principal Investigator |
梅田 隼 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (30757563)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 波力発電装置 / ポイントアブソーバー / 制御 / 海洋エネルギー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
波力発電装置の制御手法は不規則波中で運動変位が制約された中でも発電電力量を最大化する必要がある．初年度は，モデルベース強化学習を用いた制御手法の開発と同時に基準となる制御手法の開発を行った．
まず，運動変位に制約がある状態でも発電電力量を最大化できるパワースペクトルを用いた制御手法を開発した．パワースペクトルを用いた制御手法，従来の制御手法として抵抗制御と近似複素共役制御の合計3つの制御手法を不規則波中の発電シミュレーションにより比較した．パワースペクトルを用いた制御手法は発電電力量が最も高い結果となり，運動変位も制限値以下で概ね動作できることを確認した．
モデル化誤差がある場合でも適用可能なモデルベース強化学習を用いた制御手法を開発した．運動モデルをガウス過程回帰モデルで学習して，学習したモデルからベイズ最適化により最適制御パラメータを決定する．モデルベース強化学習を用いた制御手法は，運動変位が制約された中でもパワースペクトルを用いた制御手法と同等の制御性能があることを不規則波中の発電シミュレーションにより確認した．
また, モデル化誤差の影響を調査するために，事前に把握するのが難しい発電機で生じる機械摩擦を計測し，モデル化誤差として与えた状態で発電シミュレーションを実施した．機械摩擦のモデル化誤差により，通常のモデルを用いた制御手法では20から45%程度の発電電力量が低下する．一方で，モデルベース強化学習を用いた制御手法では，モデル化誤差を学習することで，モデル化誤差がない理論値と一致した．
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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
1年目に実施予定であったモデルベース強化学習を用いた制御手法の理論の提案を行い，モデル化誤差がある状態での発電シミュレーションを実施した．モデル化誤差の発電電力へ与える影響および開発したモデルベース強化学習の手法は運動変位の制限下でも動作可能であること，モデル化誤差がない理論値と一致することを確認した．全体的には（2）おおむね順調に進展していると判断している．
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| Strategy for Future Research Activity |
開発したパワースペクトルを用いた制御手法およびモデルベース強化学習を用いた手法を水槽試験で検証するための準備を行う．
その他に，パワースペクトルを用いた制御手法およびモデルベース強化学習を用いた手法を比較することで，モデル化誤差がどれくらい生じているかを推定する方法を検討する．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響で旅費の支出がなかった．今後も学会等がオンライン開催になることが想定されるため旅費の支出が少なくなる．今後，模型製作および制御システム開発の必要があるので，これらの製作の費用として使用額を充てる予定である．
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