2018 Fiscal Year Annual Research Report
Data-Driven Technologies of Power Network Operation Using Koopman Mode Analysis
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15H03964
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
薄 良彦 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40402961)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小島 千昭 富山県立大学, 工学部, 講師 (00456162)
太田 豊 東京都市大学, 工学部, 准教授 (50372537)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 電力工学 / 制御工学 / 計測工学 / クープマンモード / フェーザ計測装置（PMU） / オンラインアルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，電力ネットワークの状態監視，診断，及び制御に関するデータ駆動型技術のクープマンモード解析（Koopman Mode Analysis：KMA）に基づく構築を目的とする。KMAとは，クープマン作用素のスペクトルに基づく時系列解析法であり，複雑時空間現象を表す時系列データを複数の単一周波数のモードに分解する方法である。本研究で対象とするシステム技術は，観測又は予測（シミュレーション）データから上記3つの機能を実現するアルゴリズムに関わるものであり，平成30年度は以下5項目を実施した。
- 状態監視技術として，遅れ座標とExtended Dynamics Mode Decompositionに基づくデータ駆動型電圧動特性解析に関する論文をまとめ，国際会議録として発表した。
- 診断技術として，KMAに基づいて非線形システムの寄与率（participation factor）を提案し，データ駆動型方法として整備した上で，その有効性を非線形電力システムモデルにより検討した一連の結果を雑誌論文として発表した。また，非線形電力システムモデルの新しい記述法につながる，クープマン作用素に基づく非線形システムのラプラス領域表現を導出した。
- 制御技術として，クープマン・モデル予測制御に基づくデータ駆動型緊急時制御に関する論文をまとめ，国際会議録として発表した。
- 本研究で整備してきた状態監視，診断，制御のシステム統合技術の構築について検討し，この構築に必要となるKMAのオンラインアルゴリズムを提案し，その有効性検討を国内に分散配置したフェーザ計測装置（PMU）のデータにより実施した。さらに，システム統合技術の構築において機械学習の方法論との融合に着眼し，マルチタスク・ガウス過程回帰によるKMAの研究を国際共同研究として実施した。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(20 results)
