| 研究課題/領域番号 |
24K08326
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分31020:地球資源工学およびエネルギー学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
涌井 徹也 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (40339750)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 数理最適化 / 機械学習 / エネルギーネットワーク / 脱炭素化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
再生可能エネルギー，水素貯蔵も含めた蓄エネルギー，電力・熱の融通などを組み合わせたエネルギーネットワークは脱炭素社会の構築に向けた重要技術である．その最適設計は数理計画問題として表せるが，候補機器の数やエネルギー貯蔵の評価期間が長くなると，高性能な数理最適化ソルバーを用いても候補解すら求められない．そこで本研究では，多目的最適設計問題を実用的な計算時間とメモリ使用量で解けるように，数理最適化と機械学習を融合した解法を構築する．さらに，この融合解法を用いて脱炭素エネルギーネットワークの設計指針を提示する．
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