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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-11 14:20 クープマンモード分解に基づく非線形微分代数方程式系の寄与率評価に関する検討 ○高道健史（阪府大）・薄 良彦（阪府大/JST）・石亀篤司（阪府大）  NLP2021-8 CCS2021-8 |
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| 抄録 | （和） | 寄与率とは，動的システムの変数とモード間の相互関係を表す指標であり，応用として電力システムの解 析に用いられている.従来の寄与率は，線形時不変システムの数式モデルから計算されるものであり，線形システム のモードと状態変数に関わる.本報告では，時系列データの解析手法であるクープマンモード分解に着目することで， 非線形時不変システムのモードと状態変数に関する寄与率の評価を検討する.特に，非線形微分代数方程式で記述さ れるシステムに対して代数変数と非線形モードに関する寄与率の評価を提案する.そして，時系列データに基づく寄 与率と従来の数式モデルに基づく寄与率を簡素なシステムモデルにより比較し，それらの有効性を考察する. |
| （英） | The technique of participation factors has been used for quantifying connections between system variables and modes in LTI systems and applied to power system analysis. In this report, we exploit the data-driven approach to analysis of nonlinear systems, called the Koopman Mode Decomposition (KMD), in order to evaluate the participation factors for variables and nonlinear Koopman modes. In particular, the participation factors including algebraic variables and nonlinear Koopman modes for systems described by nonlinear differential-algebraic equations is proposed. The KMD-based participation factors are numerically demonstrated using simple mathematical models. | |
| キーワード | （和） | 寄与率 / 非線形システム / クープマンモード分解 / データ駆動型アプローチ / / / / |
| （英） | Participation factor / Nonlinear system / Koopman mode decomposition / Data-driven approach / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 61, NLP2021-8, pp. 34-39, 2021年6月. | |
| 資料番号 | NLP2021-8 | |
| 発行日 | 2021-06-04 (NLP, CCS) | |
| ISSN | 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 | NLP2021-8 CCS2021-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CCS |
| 開催期間 | 2021-06-11 - 2021-06-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2021-06-NLP-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | クープマンモード分解に基づく非線形微分代数方程式系の寄与率評価に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Participation Factors for Systems Described by Nonlinear Differential-Algebraic Equations via Koopman Mode Decomposition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 寄与率 / Participation factor |
| キーワード(2)（和/英） | 非線形システム / Nonlinear system |
| キーワード(3)（和/英） | クープマンモード分解 / Koopman mode decomposition |
| キーワード(4)（和/英） | データ駆動型アプローチ / Data-driven approach |
| 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） | 高道 健史 / Kenji Takamichi / タカミチ ケンジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Prefecture University (略称： Osaka Pref Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 薄 良彦 / Yoshihiko Susuki / ススキ ヨシヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪府立大学/JSTさきがけ (略称： 阪府大/JST) Osaka Prefecture University/JST-PRESTO (略称： Osaka Pref Univ./JST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石亀 篤司 / Atsushi Ishigame / イシガメ アツシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Prefecture University (略称： Osaka Pref Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-11 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2021-8, CCS2021-8 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.61(NLP), no.62(CCS) |
| ページ範囲 | pp.34-39 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-04 (NLP, CCS) |
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