2018 Fiscal Year Annual Research Report
協調給電による再生可能エネルギー指向自律分散グリッドの開発と実証
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17H06293
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Institution | The University of Electro-Communications |
Principal Investigator |
横川 慎二 電気通信大学, i-パワードエネルギー・システム研究センター, 准教授 (40718532)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
曽我部 東馬 電気通信大学, i-パワードエネルギー・システム研究センター, 准教授 (90778367)
澤田 賢治 電気通信大学, i-パワードエネルギー・システム研究センター, 准教授 (80550946)
市川 晴久 電気通信大学, i-パワードエネルギー・システム研究センター, 特任教授 (80463959)
川喜田 佑介 神奈川工科大学, 情報学部, 准教授 (30468540)
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Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2021-03-31
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Keywords | バーチャルグリッド / ポリシーアウェアDCネットワーキング / 深層強化学習 / 物理型AI / 制御系セキュリティ / 重複分散運用 / システムレジリエンス / 創発的不具合 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、低電圧DC協調給電と送電線への非依存を特徴とし、再生可能エネルギーを指向した電力グリッド技術である、バーチャルグリッド(離れた機器を有線・無線によって仮想的に1つの電力網として扱う技術)の開発と実証を行うものである。これにより電源グリッドにポータビリティとレジリエンスを付与する。平成30年度には、計画に従って①基礎設計案に基づく仕様の作成、②実証用バーチャルグリッドの試作と基本動作の実証・検証を進め、結果を学会発表、技術展示会を通じて公表、議論した。また、プラットフォームへ実装する、キーアプリケーションとしての関連技術の基礎研究を推進し、学会発表、学術論文として公開、出版した。 第1に、市場動向分析に基づくDCパワーネットワーキングの設計および試作の状況と、物理型AIによるスマートエネルギーシステムの深層強化学習手法、多様な電源・蓄電による電力動揺抑制を実現するグルーピングと重複分散運用手法、システムレジリエンスのにおける創発的不具合の構造解析などの基礎研究の状況を報告し、再生可能エネルギーの活用を情報通信技術を用いて議論する特別企画セッション「超スマート社会を支えるエネルギープラットフォームに向けた基盤技術」を、第9回横幹連合コンファレンスにおいて開催した。 第2に、実証実験に向けたハードウェア・ソフトウェアの試作を行い、国際展示会CEATEC Japan 2018で公開した。この活動は、2017年度に結成した基幹通信企業と通信機器企業との共同研究体活動として実施し、マーケットニーズと技術的妥当性の検証と、社会実装を前提とした検討の成果を合わせて公開した。また、これらの活動を通じた成果を各種研究会等で発表するとともに、前述の第9回横幹連合コンファレンスにおいて報告、公開した。
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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
当初予定していた2年目の計画として、①基礎設計案に基づく仕様の作成、②実証用バーチャルグリッドの試作と基本動作の実証・検証を順調に進めることが出来た。研究・開発の方向性については、基幹通信企業と通信機器企業との共同研究体における議論を通じて、妥当性検証と、社会実装の議論を並行して進めている。また、関連技術の基礎研究については、関連学会で報告を行うと同時に、査読付き論文として公開した。 スマートエネルギーシステムに用いるAI技術として、各種の学習技術を最適化する基礎研究を進めている。平成30年度には、量子自己符号化器の開発や、畳み込みニューラルネットワークによる深層学習を汎用化する技術の開発を進めた。グラフ構造やネットワークに対して畳み込みニューラルネットワークを応用できる道筋をつけた。 また、再生可能エネルギーを最大限に活用するための太陽光・蓄電池複合システムの最適運用計画を実現するための、重複分散グルーピングを自由に設定可能な分散最適化問題の定式化とその評価を行った.想定する小規模電力システムにおいて重複分散型がフォールトトレラント性の面で有効性が高く、機器故障時からの回復を速やかに実現することなどを示した。 複雑なシステムにおいて、正常に動作するセグメントの機能のゆらぎによって稀に発生する創発的不具合の構造を機能共鳴分析法を用いた構造化と、グラフィカルモデリングなどでの分析を行った。得られた結果より、創発的不具合を未然防止するための方策を示した。 以上、当初計画の通りの成果が得られていることから、おおむね順調に進展しているものと判断した。
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Strategy for Future Research Activity |
現在までのところ、本研究課題は当初計画の通りに進捗している。今後は分野の横断性とそれによる新規分野の確立を目指し、以下の点を方策として推進する。 まず、提案するバーチャルグリッドとその関連基礎技術を、超スマート社会を実現するためのエネルギープラットフォームとして実証・検証することを念頭として、検討を進める。シェアリングエコノミーを前提としたフィジカル空間を実験場とし、各種の基礎研究成果を導入したサイバー空間を構築して、エネルギー消費と価値創造に対する環境の影響と制御性を中心に研究を進める。消費者の多様なニーズに細かに応え、必要なエネルギーとサービスを必要なだけ提供することを前提とするのが、再生エネルギーを指向した自立分散グリッドの方針と定め、その目的としての生産性向上を性能評価の指標として検討する。 フィジカル空間としては、レイアウトおよび各種情報への自由度が高いスマートオフィスを模した中規模空間を取り上げ、電力消費をはじめとした各種センサーでのモニタリングによってサイバー空間への写像を構築する。その際、基礎研究として進めてきた、環境情報を推定するためのAI技術や必要最小限なセンサネットワーク構造を決定するためのグラフ信号処理との融合を検討する。さらに、その空間へ試作したバーチャルグリッドを導入し、消費者の活動、特に創発的な挙動について評価、検証を行う。
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Research Products
(72 results)
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[Presentation] Frequency Efficient Concurrent Data Streaming with Passive Backscatter Wireless Sensors2018
Author(s)
Kamei,H.,Sato,Y.,Mitsugi,J.,Egawa,K.,Kawakita,Y.,Ichikawa,H.
Organizer
IEEE WiSEE 2018
Int'l Joint Research
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[Presentation] ハイブリッド方策勾配型深層強化学習手法の開発2018
Author(s)
Thakur Praveen Singh, Masaru Sogabe, Katsuyoshi Sakamoto, Koichi Yamaguchi, Dinesh Bahadur Malla, Shinji Yokogawa, Tomah Sogabe
Organizer
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
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