2015 Fiscal Year Annual Research Report
ゲーム理論的学習に基づく分散協調型エネルギー管理システム構築に関する研究
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14J06813
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
和佐 泰明 東京工業大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2017-03-31
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| Keywords | ゲーム理論的学習 / 協調制御 / エネルギー管理システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
分散協調型エネルギー管理システム構築に向けた研究に従事し、平成27年度は2つの課題に対する成果が得られた。
まず、ゲーム理論的協調制御の理論体系の拡張として新たなゲーム理論的学習アルゴリズムの提案・性能改善を行った。提案アルゴリズムでは意思決定者が局所的に情報通信を行うことで入手した利得だけを利用して行動決定する。このとき意思決定者群では全体最適解へ確率収束することを理論的に証明した。特に、応用研究の多くで扱われる資源配分ゲームでは、得られた情報だけで周囲の価値分布を推定することができる。この推定値を利用して探索行動の選択の質を高め、最適解への到達時間を従来手法よりも早めることに成功した。また、実験を通して提案手法の有効性を検証した。本研究の成果はシステム制御分野で最高峰の国際学術論文誌に採択・掲載された。特に、システム制御分野の国内主要学会から論文賞を受賞したことから、新規性かつ国際的に価値のある研究成果として評価されていると客観的に考えられる。
つぎに、エネルギー管理システムの構築に向けて、技術革新への順応検証を行った。昨年度までの成果であるエネルギー管理システムに組み込まれている気象データからの太陽光発電予測に関して、取得時間の大幅な短縮および高解像度化に成功した。一方、提案した統合システムが要素技術の改良に伴い、従来以上の性能が保証されるかどうかは不明瞭である。そこで、最新データを用いて検証し、提案手法の有効性を示した。また、提案する分散協調最適化手法の特性である情報処理の分散化・通信量の低減化に関して数値解析により明らかにした。他方、ネットワークの構成要素の動的モデルの特性を把握することは本研究課題を解決する上で重要な要素であり、電力需要側の構成要素の一つして重要視されているデータセンタの詳細な動的モデルの同定に関する成果は国内主要学会から研究奨励賞を受賞した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
分散協調型エネルギー管理システム構築に関する諸課題への成果は発展途上にあり、特に実システムへの導入に向けた基盤理論構築および実証検証に関しては国際的にも十分な成果が未だ得られていない最先端の課題である。本年度の成果はその重要諸課題の一部に対して有効な解決策を示している。ただしその成果は限定的であり、本研究課題のすべてを達成したとは言い切れない。一方、これらの課題の解決は社会的価値が十分に高く、システム制御分野でも国際的に新規性が強く、国内では類を見ないものである。この観点においても先の成果の意義は非常に大きいと考えている。学位取得のための博士論文執筆時間を確保するため、研究計画と比較すると部分的に遅れが生じているが、先行している課題も存在する。また、世界でもまだ充実した成果が得られていない領域に対して直面する問題を一つずつ解決して成果を挙げ続けていることに関しては十分な成果として評価できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策としては、本研究課題の最終目的である経済モデルと物理モデルを統合した分散協調型エネルギー管理システムの基盤理論構築の提案と実データに基づく数値検証に取り組む。特に、数値検証の基盤となるシミュレーション環境構築に関しては，所属グループで行うエネルギー管理システムの実装に向けたシミュレータ構築に参画して実現を目指す。また、具体的に市場メカニズムや契約理論を組み込んだ経済モデルとLQG電力ネットワークを統合した分散協調型システムを提案し、シミュレータを用いた動的解析を通して提案システムモデルの有効性を検証する。以上の方針で、本研究課題の完了を目指す。
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Research Products
(4 results)
