| 研究課題/領域番号 |
14J06813
|
|---|
| 研究種目 |
特別研究員奨励費
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 国内 |
|---|
| 研究分野 |
制御・システム工学
|
|---|
| 研究機関 | 早稲田大学 (2016)
東京工業大学 (2014-2015) |
|---|
研究代表者 |
和佐 泰明 早稲田大学, 先進理工学研究科, 特別研究員(PD)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-25 – 2017-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,070千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2014年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
|
|---|
| キーワード | ゲーム理論的学習 / エネルギー管理システム / 協調制御 / ゲーム理論 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では多種多様な目的・意思や資財を持つエージェント間で経済的・物理的に公平なエネルギー授受を実現する分散協調型エネルギー管理システム構築を目的とする．この目的を実現するために，本年度は大きく分けて次の２つの研究を実施した．
1. マルチタイムスケールにおけるゲーム理論的学習手法提案と数値検証．電力システムへ応用する際には，各タイムスケールで各エージェントに運用状態決定の権利を与える構造を実現する必要がある．本年度では，まず機器のダイナミクスを考慮した多地域電力網システムの実時間制御を対象に，負荷周波数制御器設計において物理的運用コストに関する評価関数をエージェント毎に最適化する問題を定式化した．この問題は有限時間微分ゲームの解として解析的に導出できることを示し，数値シミュレーションを通して提案手法の有効性と階層構造の影響を検証した．つぎに，物理モデルや意思決定モデルを共有できない電力スポット・先物併合市場において，各電力供給家戦略の学習を解析した．特に，従来研究では扱われていない均衡解に至るまでの学習過程に注目し，数値シミュレーションを通した現象解析を行った．
2. 契約理論に基づく新たな基盤理論創出．実運用上の観点から従来のモデルベース電力市場設計理論をより一般化した枠組みが必要である．本年度では，経済分野で研究されている契約理論をシステム制御分野の知見を基に再解釈し，各エージェントが入力をもつ物理ダイナミクス制約を考慮した新たなエネルギー管理システムを提案した．契約構造の分析だけでなく，最適な契約を導出する統合に関する理論的手法まで提案した点は学術的新規性を持つ．さらに，従来検討されてきたリスク中立型評価関数の場合だけでなく，新たにリスク回避型の場合での定式化にも成功し，意思決定者の行動原理を表す数理モデルの範囲が拡充された点は実用面で意義高い．
|
| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
|
