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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-07-09 14:55 種々のトポロジーを有する電力ネットワークにおけるニューラルネットワークを用いた最適制御手法 木村佳佑・○木村貴幸・神野健哉（日本工大）  NLP2013-46 |
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| 抄録 | （和） | 近年,急激な人口増加に伴う電力需要の増加や,化石燃料の枯渇,さらに温室効果ガス削減のため,太陽光や 風力などを用いた再生可能エネルギーの利用が注目されている. 電力供給が不安定な再生可能エネルギーの効率的な 運用を考慮した場合, 状態の変化に素早く応じた柔軟な制御手法を導入することが不可欠である. そこで, 再生可能エ ネルギーを用いたスマートグリッドシステムのための最適制御手法が M. E. Gamez らによって提案されている. この 手法では, スマートグリッドシステムにおける電力最適制御問題を線形計画問題として捉え,リカレントニューラル ネットワークを用いて最適制御を行なう. 従来法では小サイズの問題においての評価を行なっているが, 実際に導入す ることを考慮した場合, 大規模のサイズでの評価を行うことが重要である. そこで本研究では, リカレントニューラル ネットワークを用いた制御手法について, 各電力需要家がネットワークで結合され,さらに電力の融通が可能な場合の 評価を行った. 計算機実験の結果から, ネットワーク形状が電力ネットワークの最適制御に大きな影響を与えることを 明らかにした. |
| （英） | Because demands of electricity due to to rapid increasing of population growth, depletion of fossil fuels, and reducing greenhouse gas emissions, the renewable energy have widely been studied. Then, the renewable energy systems are implemented into many fields such as houses or buildings. Basically, supplying electric power by the renewable energies often becomes unstable. Then, implementation of sophisticated control strategy to maintain the supply systems stably is needed. From this view point, M. E. Gamez et al. proposed an optimal control method us- ing recurrent neural networks for the smart grid systems. In their method, the optimization problems for the smart grid system are regarded as the linear programming problems, and the problems are solved by the recurrent neural networks. Results indicate that the control method has much possibility to implement into the real-world systems. However, only small sizes of the smart grid systems are evaluated in the previous works. Then, we evaluated the control method by more realistic power grid systems in this report. From the results of computational experiments, the performance of the method is enhanced by the topologies of the power grid systems. | |
| キーワード | （和） | リカレントニューラルネットワーク / 線形計画問題 / 再生可能エネルギー / 複雑ネットワーク / / / / |
| （英） | Recurrent Neural Network / Linear Programming Problem / Renewable Energy / Complex Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 116, NLP2013-46, pp. 111-115, 2013年7月. | |
| 資料番号 | NLP2013-46 | |
| 発行日 | 2013-07-01 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2013-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2013-07-08 - 2013-07-09 |
| 開催地（和） | 宮古島マリンターミナル |
| 開催地（英） | Miyako Island Marine Terminal |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2013-07-NLP |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 種々のトポロジーを有する電力ネットワークにおけるニューラルネットワークを用いた最適制御手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Optimization Method using Recurrent Neural Networks for Power Grid Systems with Various Topologies |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレントニューラルネットワーク / Recurrent Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 線形計画問題 / Linear Programming Problem |
| キーワード(3)（和/英） | 再生可能エネルギー / Renewable Energy |
| キーワード(4)（和/英） | 複雑ネットワーク / Complex Network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 佳佑 / Keisuke Kimura / キムラ ケイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 貴幸 / Takayuki Kimura / キムラ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神野 健哉 / Kenya Jin'no / ジンノ ケンヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2013-07-09 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2013-46 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.116 |
| ページ範囲 | pp.111-115 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2013-07-01 (NLP) |
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