グループ2・セミナー

グループ2では電力・エネルギーシステム関連の講師をお招きして、セミナーを不定期に開催していきます

第10回

  • 講演者:Dr. Alberto Castellazzi(Kyoto University of Advanced Science)
  • 日時:2020年1月10日(金)16:15-
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402講義室
  • タイトル:Solid-state power processing technology evolution
  • アブストラクト:Semiconductor devices have reached an outstanding level of technological maturity and operational performance. As a result, a growing number of pivotal elements of society infrastructure are being electrified, from transportation to energy generation and distribution. Also, traditionally purely electrical installations are now being transformed into electronic ones. Recently, a new class of semiconductor devices, so-called wide-band-gap (WBG), is contributing even greater momentum to this process, opening up new scenarios for disruptive progress beyond state-of-the-art. This seminar will review the fundamentals of solid-state power conversion and discuss the potential and vision associated with WBG technology deployment.
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第9回

  • 講演者:金澤尚史先生(大阪大学)
  • 日時:2019年11月5日(火)16:15-17:30
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402講義室
  • タイトル:利己的エージェント集団のゲームモデルとその電力使用量削減問題への応用
  • アブストラクト:多数の利己的なエージェントが相互作用するシステムのモデルとして,個々のエージェントのとる行動の変化を考える代わりに,その集計である各行動のシェア(社会状態)の変化について議論する集団ゲーム(個体群ゲーム:population game)が有る.集団ゲームにおいて各エージェントは,自身の利益を向上させることのみを考えて利己的に行動を選択するため,社会全体にとって望ましい社会状態が実現されない場合がある.本発表では特に,他のエージェントの行動の模倣という限定合理的な行動選択に焦点をあて,その数学的モデルである更新プロトコルと,それによって導かれる進化ダイナミクスを紹介する.また,インセンティブを与えることでシステム管理者(政府)が目標とする社会状態を実現する手法について説明する.さらに,電力需要が過剰で電力会社が電力使用量の削減要請を行う状況を想定して,各エージェントが複数の節電行動のなかから1つを選択する状況を集団ゲームとしてモデル化し,各エージェントの利己的な振る舞いによって目標削減量を達成させるインセンティブ設計法について説明する.
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第8回

  • 講演者:太田豊先生(東京都市大学)
  • 日時:2019年1月10日(木)16:15-17:15
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402講義室
  • タイトル:電力システムを測り,認識し,みんなで制御する。
  • アブストラクト:センサネットワークを活用したシステムのダイナミックで効率的な運用・制御が様々な分野で行われています。電力システム分野でもPMU(Phasor Measurement Unit)が米国,中国,欧州,インドなどに既に多数導入され,データセントリックな運用・制御が実用されています。電力システムのTSO(Tsansmission System Operator),DSO(Distribution System Operator)で必要とされる,計測・収集・制御ネットワークや状況認識の方法について概要を紹介します。電力システムは,分散小規模多数台の再生可能エネルギー電源や電力貯蔵機能を有する負荷等のシェアが既存の大型設備よりも大きくなってくる局面に入っています。既存の電力システムとうまく調和しながらシステムを主体的に構成するために、分散多数台機器が電力システムの状況を的確に機敏に認識し,必要最小限の協調のルール:ネットワークコードを設計する必要が生じてきます。電力の高速応答性と豊富な貯蔵機能を有し,電力・自動車両業界の業界横断の研究開発が必要となることで注目が集められている電気自動車と電力システムの調和の最新動向を紹介します。

第7回

  • 講演者:星野光博士(電力中央研究所)
  • 日時:2018年7月20日(金)12:55-13:55
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402講義室
  • タイトル:分散型エネルギー源の利活用を前提とした送配電料金の設計について
  • アブストラクト:再生可能エネルギー電源や蓄電池などの分散型エネルギー源(DER)の普及が進む中,需要家(およびその集団)の電力消費パターンの把握は,送配電料金(託送料金)の設計における重要な課題である。需要家がDERを導入し系統からの買電量が減少すると,現状の料金体系の下では回収額が減少する一方,DERを導入してもピーク需要が変わらなければ,従来と同等の系統設備が必要であり,送配電事業者は設備費用の回収漏れに陥る懸念がある。したがって, 送配電料金の設計においては, 需要家の電力消費パターンを適切に誘導するシグナルとしての役割と,電力流通設備の維持および増強やその運用に要する費用回収のための役割を両立することが期待される。本講演では, 上記二つの役割を達成するための料金設計に関する基礎的な理論を紹介し, その実システムへの適用に向けた課題を整理する。特に, 料金に対する需要家の反応を記述するモデルについての課題を述べ, これに対する検討事例を紹介する。
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第6回

  • 講演者:林和則先生(大阪市立大学)
  • 日時:2017年10月5日(木)16:15-17:45
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402講義室
  • タイトル:圧縮センシングの基礎とその応用
  • アブストラクト:圧縮センシングは,スパースな未知ベクトルをその見かけの次元よりも少ない線形観測から再構成するための理論的な枠組みである。圧縮センシングが誕生してからおよそ10年が経過し,様々な分野への応用が本格的に検討されつつある。 本講演では,圧縮センシングの基本的な考え方を線形代数の基本から丁寧に解説し,主に情報通信システムを対象にした応用事例を紹介する。さらに,関連する最近の話題として,離散値をとる(必ずしもスパースではない)信号を再構成する方法についても解説する。
  • 備考:グループ6と共同開催
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第5回

  • 講演者:平田研二先生(長岡技術科学大学)
  • 日時:2017年6月30日(金)12:55-14:25
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402講義室
  • タイトル:エネルギー需要・供給ネットワークの分散型運用方策と制度設計について
  • アブストラクト:再生可能エネルギー源や蓄電池などを活用した分散型のエネルギー需要・供給ネットワークの実現が求められている。分散型のエネルギー需要・供給ネットワークは,多数のエージェント(再生可能エネルギー源や蓄電池など)から構成される大規模システムである。したがって,各エージェントが自身の振る舞いを決定する分散意志決定の元で,需要・供給バランスといった,公共の利得を達成する分散型の運用方策の実現が重要となる。ここでははじめに,需要・供給バランスといった,ネットワーク全体で満たすべき静的な制約条件が成立する最適な運用状態への誘導を可能とする分散型の運用方策を紹介する。またこの運用方策の,電圧変動の抑制、太陽光発電システムにおける出力抑制指令値への追従といった,いくつかの適用事例を紹介する。またより一般的な問題として,ネットワーク全体で満たすべき動的な制約条件を考える場合には,最適制御則の分散実装の問題へと帰着されることを示す。さらにこの場合,各エージェントの個人情報をいかに引き出すかが,実装を可能とするための鍵となることを指摘する。そのうえで,各エージェントの真の個人情報を引き出すための制度設計 (メカニズムデザイン) が可能であることを紹介する。
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第4回

  • 講演者:足立修一先生(慶應義塾大学)
  • 日時:2017年4月4日(火)16:00-17:30
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K401講義室
  • タイトル:1時間半でカルマンフィルタを理解する!?
  • アブストラクト:自動車産業をはじめとして,さまざまな産業界でモデルベース開発の重要性が認識されてきました。本セミナーでは,究極のモデルベースアプローチであるカルマンフィルタの基礎理論を1時間半に凝縮してお話しします。カルマンフィルタとは,対象である時系列,あるいはシステムの状態空間モデルが与えられたとき,雑音が混入した観測データから対象の状態を推定する方法です。センシング,制御,そして機械学習などとカルマンフィルタの関係についても簡単に述べます。できれば,古典制御や現代制御,確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが,高等学校の数学の知識があれば,本セミナーを理解できるようにお話しするつもりです。
  • 備考:グループ3と共同開催
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第3回

第2回

  • 講演者:Professor Aranya Chakrabortty(North Carolina State University)
  • 日時:2016年8月8日(月)14:00-17:00
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402
  • タイトル:Introduction to Wide-Area Monitoring and Control of Power Systems
  • アブストラクト:This talk will present an overview of the fundamental theory behind Synchrophasors and their potential use in wide-area monitoring and control of large spatially distributed power system networks. Following the Northeast blackout of 2003 in the United States, the wide-area measurement systems (WAMS) technology using Phasor Measurement Units (PMUs) has been regarded as the key to guaranteeing stability, reliability, state estimation, control, and protection of transmission level power systems. Hundreds of networked PMUs are currently being used to continuously monitor the health of the US grid, generating massive volumes of real-time Synchrophasor data. The first half of the talk will describe the fundamentals of phasors, their relevance in power system modeling, and the practical issues of generating Synchrophasors using GPS synchronization via various signal processing algorithms in a PMU. The second half of the talk will describe the tremendous amount of research that has been done so far on using PMU data for wide-area oscillation detection and mode estimation. Both centralized and distributed algorithms for mode and damping estimation will be discussed, and the various underlying cyber-physical implementation issues will be highlighted. The final part of the talk will be on extending these methods from distributed estimation to distributed control. The discussion will be divided into two halves – the first half will describe how complicated wide-area control designs can be simplified to easier designs via simple model reduction techniques. The second half will address how these controllers can be implemented in reality with minimum amount of communication. The algorithms will be illustrated using real-world examples of power system disturbance analysis using real PMU data.
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第1回

  • 講演者:和田孝之先生(大阪大学 大学院情報科学研究科)
  • 日時:2016年7月12日(火)14:35-16:05
  • 場所:中百舌鳥キャンパス B4棟 東K402
  • タイトル:ロバスト最適化への確率的アプローチと最適潮流計算への応用
  • アブストラクト:本発表では,ロバスト最適化への確率的アプローチの基礎と,電力系の最適潮流計算への応用について紹介する.ロバスト最適化は,パラメータに依存する不等式条件を,すべてのパラメータについて満足しつつ,目的関数を最小化する問題であり,対象とする問題に不確かなパラメータが存在する中での最適化問題を取り扱うことができる定式化の一つである.この問題は,たとえ問題が決定変数について凸な制約条件により記述されていたとしても,制約条件の数が一般に有限とはならないため,現実的な時間で解を求めることは難しい.ここでは,この問題に対して,パラメータのランダムサンプルを用いることにより,現実的な時間で,指定された確率的な意味で精度保証のある解を求めるための方法について,その基本アイデアを紹介する.そして,正確な発電量が事前にはわからない再生可能エネルギーが,大量に導入された電力系に対する最適潮流計算をロバスト最適化問題として定式化し,確率的アプローチを用いる解法を応用した結果について紹介する.
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