| 研究課題/領域番号 |
18K13747
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分21010:電力工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 大阪府立大学 |
|---|
研究代表者 |
高山 聡志 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 講師 (50613551)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
|
|---|
| キーワード | 電力工学 / 機械学習 / 強化学習 / 配電系統 / 電圧制御 / アンシラリーサービス / マルチエージェント / 無効電力 / マルチエージェントシステム / 太陽光発電 |
|---|
| 研究成果の概要 |
太陽光発電の大量導入や、デマンドレスポンスに代表される需要家行動の多様化に伴い、配電系統の電圧管理は従来に比べ、より複雑になることが想定される。本研究では、近年注目を集める人工知能を形成する手法の一つである強化学習に着目し、強化学習を利用した配電系統の電圧適正化手法の開発およびアンシラリーサービスへの利用可能性について、計算機シミュレーションよりその有用性を検証した。また、この成果を国内会議、国際会議での発表、学術雑誌への掲載などを通じて公開した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の特色は、これまで電圧制御手法に用いられている最適化手法や制御工学といった従来的な手法ではなく、機械学習を用いて問題の解決を図った点であり、データサイエンスの観点から学術的意義を有している。また、取り扱った配電系統の電圧管理問題は、エネルギーの安定供給の点で重要課題であり、これを解決する一手法を提案している本研究は社会的意義も有する。加えて、本研究で用いた強化学習は、エネルギーマネジメントや市場入札など、今後電力システムにおいて導入が検討されている分野への応用が可能であることから、今後さらなる発展が期待できる。
|
