| 研究課題/領域番号 |
18K13773
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 (2019)
北見工業大学 (2018) |
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研究代表者 |
佐藤 一宏 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (00751869)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | システム同定 / モデル低次元化 / 最適化 / リーマン多様体上の最適化 / 正定値対称行列 / 制御工学 / 電力ネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
同期現象はグラフラプラシアンと呼ばれる行列によって特徴付けられることに着目し，与えられた行列データからグラフラプラシアンを高速に構築する方法を提案した．また，グラフラプラシアンに関係した正定値対称行列を正確に同定するために同定問題をリーマン多様体上の最適化問題として定式化した．さらに，電力ネットワークシステムのような大規模なシステムを制御するためにリーマン多様体上の最適化法を用いてH2ノルムの意味で最適となるモデル低次元化法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の学術的意味や社会的意義は以下の2点である．
(1)太陽光などの再生可能エネルギーが電力ネットワーク上に多数普及した場合には，気象の影響で電力ネットワークシステムは時々刻々と変化すると考えられる．本研究で提案するモデルは入出力データを用いたモデルなので，その変化を検出し，リアルタイムでモデルを更新することが可能である．
(2)リーマン多様体上の最適化手法を積極的に応用しているシステム制御工学の研究者は世界的にも非常に少ない状況であるが，本研究の成果によってリーマン多様体上の最適化手法に興味を持つシステム制御工学の研究者が増えることが期待される.
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