機械学習による電力変換器と運用環境要因の統合モデルに関する研究

• 研究課題/領域番号: 25K07716
• 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21010:電力工学関連
• 研究機関: 長崎大学
• 研究代表者: 丸田 英徳 長崎大学, 総合生産科学研究科(工学系), 准教授 (00363474)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 電力変換器 / モデリング

研究開始時の研究の概要

本研究では、様々な運用環境下での電力変換器を安定運用するために、電力変換器とその環境要因を含むシステム全体の統合的なモデル化を目指す。そのためには、既知の物理モデルをもつシステムである電力変換器と未知のシステムである環境要因が混在した状況で得られるセンサー情報から、それぞれのシステムをうまく分離し、さらにその安定運用のための統合モデルを構築する必要がある。そこで、モデルベースとデータ駆動型の機械学習を併用することにより、電力変換器の構成素子と環境要因にどのような関係性があるのかを定量的に分析する手法の確立が期待できる。