物理と情報を融合した次世代電力系統のデータ適応型分散制御理論

• 研究課題/領域番号: 24K07534
• 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: 東京工業大学
• 研究代表者: 石崎 孝幸 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10650335)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024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: 分散制御理論 / 物理情報機械学習 / レトロフィット制御 / 電力系統

研究開始時の研究の概要

本研究では、物理情報機械学習（Physics-Informed Machine Learning: PIML）の発想に基づいて、数理学の観点から、次世代電力系統のデータ適応型分散制御を考究する。具体的には、電力系統の背後にある物理法則をPIMLの事前情報として利用することにより、日変動する系統特性を計測データから逐次的にモデル化して適応的に分散制御系を更新するデータ適応型レトロフィット制御理論を構築する。