省エネルギーと輸送品質とを考慮した鉄道システムの知的リアルタイム制御技術

• 研究課題/領域番号: 19K04458
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21040:制御およびシステム工学関連
• 研究機関: 上智大学
• 研究代表者: 宮武 昌史 上智大学, 理工学部, 教授 (30318216)
• 研究分担者: 荒井 幸代 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (10372575) ; 近藤 圭一郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10425895)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2021年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 電気鉄道 / 省エネルギー / 輸送サービス / 知的制御 / 強化学習

研究開始時の研究の概要

低環境負荷で安全な鉄道システムでは，省エネとサービスのバランスを保ちつつ双方の向上を図る技術的方法論はまだ手探りの状態で，特に我が国では有能な「プロ」のスキルへの依存からの脱却が遅れている。本研究課題では，物理現象を良く理解した機電系と人工知能を新たに制御に取り入れる情報系とが協調し，鉄道システムの省エネ及びサービス（所要時間と定時性）を高いレベルで実現する方法論を構築する。さらに，輸送力や電力デマンドに対するフレキシビリティを確保する将来の鉄道システムの提案をも目指す。研究者それぞれの専門分野を生かし，3年間で車両や電力機器の制御のほか，運転やダイヤなどサービス面の検討も行う。

研究成果の概要

物理現象を良く理解した機電系の研究者と人工知能を新たに制御に取り入れる情報系の研究者とが協調し，物理現象をきちんと考慮したうえで，人工知能技術を適用し鉄道システムの省エネルギー及び旅客サービスを高いレベルで実現した。具体的には，強化学習を用いた新しい制御手法を進展させ，地上設備の電力機器の制御方法へ応用し，その定量的な効果実証をきちんと行ったことが最も大きな成果として挙げられる。これに付随して，より精緻な制御や効果評価を実現するために，地上・車上の回路モデル等の深度化も継続して検討した。これにより，省エネルギー効果をより正確に評価することができるようになった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

カーボンニュートラル社会のモビリティに鉄道の利用拡大は欠かせないが，鉄道自体の省エネルギー化も強力に推し進めなくてはならない。本研究課題では，物理モデルに基づいた電気鉄道の車両や蓄電装置等の知的設計制御手法の開発を行った。この成果により，少ない設備投資金額で，鉄道の輸送サービスの質を保ちながら省エネルギーを実現できるようになる。今後の我が国の鉄道業界の発展や国際展開に寄与することが期待される。

研究成果

• [雑誌論文] Design of PV Network Integrated to Traction Supply System of Single-Phase AC Railway System for improved harmonic mitigation (2021)
  • 著者名/発表者名: Kumar Kulesh, Miyatake Masafumi
  • 雑誌名: 24th International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS 2021) 巻: 1 ページ: 297-302
  • DOI: 10.23919/icems52562.2021.9634517
  • 査読あり
• [雑誌論文] Implementation and Analysis of DC-link voltage Balancing Control on PET Railway Vehicle Traction System (2021)
  • 著者名/発表者名: Abe Yukiha, Kobayashi Hiroyasu, Kondo Keiichiro
  • 雑誌名: IEEE 12th Energy Conversion Congress & Exposition - Asia (ECCE-Asia) 巻: 1 ページ: 2235-2241
  • DOI: 10.1109/ecce-asia49820.2021.9479117
  • 査読あり
• [雑誌論文] Estimation of personal driving style via deep inverse reinforcement learning (2021)
  • 著者名/発表者名: Kishikawa Daiko, Arai Sachiyo
  • 雑誌名: Artificial Life and Robotics 巻: 26 号: 3 ページ: 338-346
  • DOI: 10.1007/s10015-021-00682-2
  • 査読あり
• [雑誌論文] 電気鉄道システムの省エネルギー実現に向けた強化学習による地上蓄電装置の充放電制御 (2020)
  • 著者名/発表者名: 吉田 賢央, 荒井 幸代, 小林 宏泰, 近藤 圭一郎
  • 雑誌名: 電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌） 巻: 140 号: 11 ページ: 807-816
  • DOI: 10.1541/ieejias.140.807
  • NAID: 130007934136
  • ISSN: 0913-6339, 1348-8163
  • 年月日: 2020-11-01
  • 査読あり
• [雑誌論文] 深層強化学習による電気鉄道システム地上蓄電装置の充放電制御 (2020)
  • 著者名/発表者名: 吉田 賢央, 荒井 幸代
  • 雑誌名: 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム 巻: J103-D 号: 11 ページ: 788-799
  • DOI: 10.14923/transinfj.2019SGP0012
  • ISSN: 1880-4535, 1881-0225
  • 年月日: 2020-11-01
  • 査読あり
• [雑誌論文] Energy Management of Superconducting Magnetic Energy Storage Applied to Urban Rail Transit for Regenerative Energy Recovery (2020)
  • 著者名/発表者名: Kong Deshi, Miyatake Masafumi
  • 雑誌名: The 23rd International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS2020) 巻: 23 ページ: 2073-2077
  • DOI: 10.23919/icems50442.2020.9290891
  • 査読あり
• [雑誌論文] Energy Efficient Train Trajectory in the Railway System with Moving Block Signaling Scheme (2019)
  • 著者名/発表者名: Shun Ichikawa, Masafumi Miyatake
  • 雑誌名: IEEJ Journal of Industry Applications 巻: 8 号: 4 ページ: 586-591
  • DOI: 10.1541/ieejjia.8.586
  • NAID: 130007673078
  • ISSN: 2187-1094, 2187-1108
  • 年月日: 2019-07-01
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] 蓄電池駆動列車を用いた架線レス鉄道における省エネルギーダイヤ生成法 (2019)
  • 著者名/発表者名: 佐藤 拓哉, 宮武 昌史
  • 雑誌名: 日本機械学会論文集 巻: 85 号: 880 ページ: 19-00092-19-00092
  • DOI: 10.1299/transjsme.19-00092
  • NAID: 130007773015
  • ISSN: 2187-9761
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] A Method of Generating Energy-efficient Train Timetable Including Charging Strategy for Catenary-free Railways with Battery Trains (2019)
  • 著者名/発表者名: Takuya Sato, Masafumi Miyatake
  • 雑誌名: the 8th International Conference on Railway Operations Modelling and Analysis (RailNorrkoping 2019) 巻: 8 ページ: 1015-1030
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Comfortable Driving by Using Deep Inverse Reinforcement Learning (2019)
  • 著者名/発表者名: Daiko Kishikawa, Sachiyo Arai
  • 雑誌名: The 4th IEEE International Conference on Agents (ICA 2019) 巻: 4 ページ: 18-21
  • DOI: 10.1109/agents.2019.8929214
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] 交流電気車用PETの架線側変換回路におけるデバイス損失の簡易計算法 (2022)
  • 著者名/発表者名: 佐川 夏柚, 長瀧 仁貴, 近藤 圭一郎
  • 学会等名: 令和4年 電気学会全国大会
• [学会発表] Improving robustness via sharpness-aware deep reinforcement learning (2022)
  • 著者名/発表者名: Rintaro Imamura and Sachiyo Arai
  • 学会等名: AROB2022 - 27th International Symposium on Artificial Life and Robotics
  • 国際学会
• [学会発表] A Method for Optimizing Urban Rail Transit Timetable Based on Accurate Power Flow (2021)
  • 著者名/発表者名: Geng Haoran, Wang Qingyuan, Sun Pengfei, Jin Bo, Miyatake Masafumi
  • 学会等名: 9th International Symposium on Speed-up and Sustainable Technology for Railway and Maglev Systems (STECH 2021)
  • 国際学会
• [学会発表] これまでのAI技術総括、最新の進化計算アルゴリズムと強化学習事例 (2021)
  • 著者名/発表者名: 荒井 幸代
  • 学会等名: （一社）日本鉄鋼協会 学会 部門 計測・制御・システム工学部会／生産技術部門 制御技術部会
  • 招待講演
• [学会発表] Energy Saving Effect of Catenary Free Light Rail Transit with Onboard Supercapacitors (2021)
  • 著者名/発表者名: J. Zhao, M. Miyatake
  • 学会等名: 令和3年 電気学会全国大会
• [学会発表] 電力貯蔵，太陽光発電，余剰回生電力を併用する駅負荷の長期的な省エネ効果の検討 (2020)
  • 著者名/発表者名: 赤井 秀行, 宮武 昌史
  • 学会等名: 第27回 鉄道技術・政策連合シンポジウム (J-RAIL 2020)
• [学会発表] 変電所一部脱落時におけるレジリエントな列車運転法 (2020)
  • 著者名/発表者名: 西山 陸, 宮武 昌史
  • 学会等名: 電気学会 交通・電気鉄道研究会
• [学会発表] 交流電気鉄道システムにおける地上車上双方によるき電電圧補償の負担配分に関する検討 (2020)
  • 著者名/発表者名: 大内 悠河, 小林 宏泰, 近藤 圭一郎
  • 学会等名: 電気学会 ITS／交通・電気鉄道合同研究会
• [学会発表] 力行電力量と消費電力量とを削減する省エネ列車ダイヤの生成法 (2020)
  • 著者名/発表者名: 市川 湧希, 野村 航司, 宮武 昌史
  • 学会等名: 令和2年電気学会全国大会
• [学会発表] 直流電気鉄道システムにおける省エネルギー化を目指した分散型地上蓄電システムの提案とその制御法 (2020)
  • 著者名/発表者名: 木村 聖人, 近藤 圭一郎, 小林 宏泰
  • 学会等名: 電気学会 交通・電気鉄道／リニアドライブ 合同研究会
• [学会発表] 電圧変動を考慮した蓄電池電車用最適省エネダイヤと路線条件による効果検証 (2019)
  • 著者名/発表者名: 佐藤 拓哉, 宮武 昌史
  • 学会等名: 2019年電気学会産業応用部門大会
• [学会発表] 実践に学ぶ！深層学習を用いた自動運転・ナビゲーションの最前線 (2019)
  • 著者名/発表者名: 荒井 幸代
  • 学会等名: 日本機械学会
  • 招待講演
• [学会発表] 深層強化学習による鉄道システムの回生電力活用 (2019)
  • 著者名/発表者名: 吉田 賢央, 荒井 幸代
  • 学会等名: 合同エージェントワークショップ＆シンポジウム2019
• [図書] 自動運転技術入門 (2021)
  • 著者名/発表者名: 日本ロボット学会, 香月 理絵, 荒井 幸代, 大前 学, 大日方 五郎, 川崎 敦史, 橘川 雄樹, 小林 祐一, 菅沼 直樹, 田崎 豪, 谷沢 昭行, 新田 修平, 野呂瀬 琴, 馬場 厚志, 藤吉 弘亘, 目黒 淳一, 森出 茂樹, 谷口 敦司, 山下 倫央
  • 総ページ数: 400
  • 出版者: オーム社
  • ISBN: 4274227014
• [備考] 上智大学 宮武研究室 Webサイト
  • URL: http://miyatake.main.jp
• [備考] 千葉大学 荒井研究室 Webサイト
  • URL: https://sites.google.com/site/undnkn/wwwyctcuyoshizakicom
• [備考] 早稲田大学 近藤研究室 Webサイト
  • URL: http://www.kondolab.eb.waseda.ac.jp