• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 研究成果報告書

エネルギー自動分析のためのデータモデルと物理モデルのハイブリッドモデル分析手法

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 20K04426
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
研究機関早稲田大学

研究代表者

飯野 穣  早稲田大学, スマート社会技術融合研究機構, 主任研究員(研究院准教授) (80563238)

研究分担者 林 泰弘  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40257209)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード分散型エネルギー資源(DER) / エネルギーネットワーク / 分散協調制御 / エネルギー融通 / 共助型レジリエンス / データドリブンアプローチ / モデルベースアプローチ / DER稼働状態推定
研究成果の概要

電力・エネルギーシステムにおいて需要家のエネルギー利用合理化や分散型エネルギー資源(DER)の有効活用を目指し、(1)多量のエネルギーデータから特徴量を抽出しパターン化するパターンEMS(エネルギー管理システム)方式、(2)データ(特徴量検出)と動的モデル(カルマンフィルター)の同時推定手段を用いた需要家設備(蓄電池)の状態推定手法、(3)エネルギーネットワーク構造に基づきエネルギー融通を最適化するDER群の分散協調エネルギー管理制御手法、それを用いた災害時レジリエンス対策としての共助型レジリエンスEMS方式を提案、配電系統1フィーダ規模の需要家群モデルケースで評価し有効性を検証した。

自由記述の分野

電力・エネルギーシステム

研究成果の学術的意義や社会的意義

学術的意義:少量のエネルギーデータの特徴量をパターン化したエネルギー管理最適化手法、データモデルをエネルギー機器の物理モデルと組み合わせたハイブリッドモデル分析手法を確立し、電力インフラのDX化に伴うエネルギーデータの有効活用に向けたデータ分析手法の見通しを得た。
社会的意義:災害時の広域停電対策として需要家資源(DER)間のエネルギー融通を実現する共助型レジリエンスEMS方式の提案・評価により、需要家資源の共有による需要家集団のレジリエンス性能向上の見通しを得た。

URL: 

公開日: 2025-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi