| 研究課題/領域番号 |
18K18037
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
森本 尚之 三重大学, 工学研究科, 准教授 (40739447)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 電力割当制御システム |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、組合せ最適化に基づく電力割当制御を複数家庭・コミュニティレベルに広域化し、さまざまな分散型電源の活用や家庭間・地域コミュニティ間の電力融通による高機能・高効率な電力割当制御を実現するシステムを構築することである。個々の家庭の利便性や電力消費の効率化と、複数家庭・コミュニティ全体の電力消費の高機能化・効率化を両立することを目指している。家庭数が多いと割当の計算は複雑になり所要時間が爆発的に増加してしまうと考えられるため、計算の効率と電力消費の効率化のトレードオフの見極めが重要となる。そのためのステップとして、前年度まではより規模の大きいコミュニティレベル（数千程度の家庭数を想定）での電力消費の最適化を行うアルゴリズムについて追究してきた。一方で、特に大きな規模での電力消費の最適化のためには、システムの中心に位置する電力割当制御マネージャだけが計算処理を担当するのは現実的ではなく、システムの末端に位置する電力消費機器、またはその制御を担う電力割当制御デバイスでの処理を高度化することも有用と考えられる。そこで本研究計画の3年目である当該年度には、末端の電力供給制御デバイスであるスマートタップにおける処理の高度化のために、いわゆるエッジAIデバイスであるIntel Neural Compute StickやnVidia Jetson Nanoの活用手法を追究した。これにより従来のスマートタップでは困難であった、機械学習を用いた電力利用者の推定や、画像情報や音声情報を活用した電力制御といったシステム末端での処理の高度化が見込まれ、システム全体の処理の効率化が期待される。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
最適化問題としての定式化と電力制御デバイスの高機能化の大枠を定め、プロトタイプシステムを開発中であるが、新型コロナウイルス感染症の蔓延もありまだ実データを用いたシステムの性能評価等に至っていないため、やや遅れていると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画通り、可能な限り実データを用いた評価実験を行う予定である。新型コロナウイルス感染症の今後の状況等によりやむをえず実データでの評価実験が難しい場合は、計算機シミュレーションによって補う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当該年度に実験のための経費や学会参加等の旅費を計上していたが、新型コロナウイルス感染症の蔓延により予定変更が必要となったため次年度使用額が発生した。次年度使用額は、次年度に行う実験や対外発表の経費として使用する予定である。
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