| 研究課題/領域番号 |
25330221
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| 研究機関 | 弓削商船高等専門学校 |
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研究代表者 |
葛目 幸一 弓削商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (80225151)
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| 研究分担者 |
田房 友典 弓削商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (20321507)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | ウェーブレットパケット変換 / エネルギーマネージメントシステム / 消費電流波形 / 分電盤 / 信号学習法 |
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| 研究実績の概要 |
低炭素社会の実現に向け、再生可能エネルギーの活用と節電の重要性が認識され、電力の需給バランスを能動的に管理するエネルギーマネージメントシステム（ＥＭＳ）が注目されている。ＥＭＳの実現には、稼働中の電気機器の識別と消費電力量のリアルタイムでの推定が必要不可欠である。本研究では、分電盤の電流波形から稼働中の電気機器を高精度で識別し、電力量を推定するための識別推定システムを開発する。そのために、学習能力を持つウェーブレットパケット（ＷＰ）変換を用いた識別アルゴリズムを構築することを目的に研究を実施している。
昨年度の研究では、消費電流波形のウェーブレットパケット変換の変換係数のエネルギー分布が使用するウェーブレット関数に大きく依存することを示した。本年度は、昨年度の研究成果をもとに、周波数分離能力が高いウェーブレット関数を選択し、最もエネルギー占有率が大きい周波数帯について、リフティング手法を利用して信号に適応したウェーブレットを最適化する手法（定式化）について継続して研究を実施した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本年度は、学校の公務（副校長業務）で研究を実施するための十分は時間が取れなかったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
信号の識別に適する、信号に適応したウェーブレット関数をリフティング手法を用いて設計する理論（定式化）を構築する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
昨年度は、公務に忙殺され十分な研究時間を確保できなかったため当初の予定より研究が遅れてしまい、研究に必要な機材を購入するレベルにまで達していなかった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
来年度は、「消費電流を精密に測定する装置」（￥３０万程度）と「機械学習に必要なソフトウェア」（￥２５万程度）を購入し、研究を進める予定である。
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