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。ご自由に参加下さい。もちろん3年生の参加も歓迎です。

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.
• 備考：グループ1と共同開催

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．

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。

OPU-UNM Symposium on Energy Systems Research

場所：大阪府立大学 中百舌鳥キャンパス B4棟 東K-401

日時：2018年8月31日（金曜日）13時〜17時

プログラム：

13:00-13:05

Opening remarks by Dean Professor Ryohei Yokoyama (Osaka Prefecture University; OPU)

13:05-13:15

Opening remarks by Chair Professor Christos Christodoulou (University of New Mexico; UNM)

13:15-14:00

Prof. Andrea Mammoli (UNM)

Title:  From seconds to decades: optimization of distributed energy systems for the 21st century

Abstract:  If Edison or Tesla were to walk around a power station or a substation today, they would recognize most of the hardware installed. While our electric power system works reliably most of the time, it is becoming increasingly vulnerable. With new technology in batteries, capacitors, power electronics and photovoltaics, we can design power systems that are more reliable, robust and accessible by everyone. We envision that microgrids will be the building blocks of the modern grid. In this talk, we will review research programs at the UNM Center for Emerging Energy Technologies, highlighting areas of collaboration with Japan and particularly OPU, focusing on tools for system optimization and for the development of machine learning techniques as applied to the control of distributed power systems.

14:00-14:30

Dr. Satoshi Takayama (OPU)

Title:  Application of reinforcement learning to voltage regulation in distribution system

Abstract:  Recently, power flow in distribution network has considerably modified due to changes of consumers patterns. Therefore, a system operator has become difficult to control the system voltage. As a countermeasure of this problem, reactive power control method with PV inverters has been discussed. We propose a new voltage control method with PV inverters using reinforcement learning. The reinforcement is a theoretical framework to optimize an action of agent through trial and error in unknown environment. Using reinforcement learning, it is not necessary to set the detailed model in advance. Moreover, we control the system voltage online even if a accident occurs.

14:50-15:20

Ms. Chika Wada (OPU)

Title:  A multi-scale optimal supply planning in microgrid with imbalance specification

Mr. Akitoshi Masuda (OPU)

Title:  Gaussian process regression for dynamic mode decomposition

Ms. Izumi Masaki (OPU)

Title:  An LC-circuit model for dynamics of in-building heat transfer across atrium space

15:20-15:50

Prof. Masayuki Watanabe (Kyushu Institute of Technology)

Title:  Power system monitoring and control based on phasor measurements

Abstract:  A wide area measurement system (WAMS) with phasor measurement units (PMUs) measuring 100 V outlets in university campuses has been developed. Inter-area low-frequency oscillations as a dominant mode in the power system can be identified from outlets by applying some signal processing techniques. The synchronizing torque and equivalent inertia of the mode as indices of the system stability can be estimated from measured data by assuming a simple oscillation model. Some results of monitoring the characteristics of the dominant mode and some applications using PMUs for power system control are presented.

16:00-16:45

Prof. Manel Martinez-Ramon (UNM)

Title:  Open issues in machine learning applications to energy

Abstract:  In the recent years an astonishing quantity of papers has been published related to load and energy forecast, fault detection and in complex optimization for scheduling and energy dispatch among others.

Nevertheless, a large quantity of questions that are still open, as heterogeneous data processing with different dimensionality, sample rates or dynamic ranges, and high cross correlation. Forecast often has a multitask nature or a nonlinear relation to the predictors. Very short time solar forecast is challenging, because the designer must rely on short term custom observations as cloud monitoring.

Other open questions are related to the use of big data and analytics, data selection or state of the art techniques as Deep Learning.

We will summarize the state of the art and open questions on ML for energy and we will present some of our ongoing proposals to some of these questions.

16:45

Closing remarks by Prof. Atsushi Ishigame

備考：

本ワークショップは科研費基盤研究B（15H03964），大阪府立大学科研費特定支援事業，および関西電力株式会社のサポートを受けています。

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。

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

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。

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

 

Workshop on Nonlinear Techniques in Power and Energy Systems

場所：大阪府立大学 中百舌鳥キャンパス B4棟 4階 東K-402（EK-402）

日時：2016年12月21日（水曜日）13時〜16時半

プログラム：

13:00-13:05

Opening address from Dr. Atsushi Ishigame

13:05-14:00

Dr. Hsiao-Dong Chiang (Cornell University)

Title:  Feasible Region of Optimal Power Flow and its Applications to Transmission and Distribution Power Systems

Abstract:  In this talk, a complete characterization of the feasible region of OPF problems will be presented. For the first time, it will be shown that the feasible region of a general OPF problem equals the union of (non-degenerate) stable equilibrium manifolds of a non-hyperbolic dynamical system that is constructed from the set of equality as well as inequality constraints that define the OPF problem. The non-existence of the (non-degenerate) stable equilibrium manifold implies the non-existence of the feasible region; implying the non-existence of OPF solutions.

To make the complete characterization results of the feasible region presented useful for practical applications, it will be further shown that the constructed non–hyperbolic dynamical system is completely stable. This complete stability property allows one to locate the stable equilibrium manifold via dynamical trajectories of the non-hyperbolic dynamical system. A visualization of the feasible components and local optimal solutions will be shown and a demonstration on how the feasible region alters under varying constraints on a large-scale OPF problem will be conducted.

In the second part of my talk, I will present an application of the complete characterization of the feasible region of OPF problems to distribution power networks.

14:10-14:50

Dr. Hiroyuki Mori (Meiji University)

Title:  Application of Hybrid Intelligent Method to Electricity Price Forecasting

Abstract:  This talk proposes an efficient method for electricity price forecasting. There are complicated behaviors of the time series of electricity price due to uncertain factors in the power markets. Market players are interested in a sophisticated method to forecast LMP (Locational Marginal Price) effectively. That is because LMP efficiently maintains power markets by alleviating transmission network congestion.　The proposed method makes use of the hybridization of GP (Gaussian Process) of hierarchical Bayesian estimation, EPSO (Evolutionary Particle Swarm Optimization) of evolutionary computation and fuzzy c-means of allowing data to belong to two or more clusters. EPSO is used to improve the accuracy of parameters in MAP (Maximum a Posteriori) estimation for GP. The use of fuzzy c-mean is useful for increasing the number of learning data for GP to deal with spikes. The proposed method is successfully applied to real LMP data of ISO New England, USA.

15:00-15:40

Dr. Yoshikazu Fukuyama (Meiji University)

Title:  Dependable Evolutionary Computation for On-Line Operational Planning and Control in Power and Energy Systems

Abstract:  Considering various circumstances in smart community and smart grid such as unstable power output of renewable energies, fast optimization is required for on-line operational planning and control in power and energy systems. In this talk, dependable evolutionary computation using parallel and distributed computation is investigated considering nonlinear characteristics of the problems.

15:50-16:30

Dr. Chiaki Kojima (The University of Tokyo)

Title:  Decomposition of Energy Function and Hierarchical Diagnosis of Power System Swing Instabilities

Abstract:  In this talk, we will consider an electric power grid with multiple synchronous machines exhibiting coupled swing dynamics and aims at developing a hierarchical diagnosis of loss of transient stability of the machines, which we term as swing instabilities. We introduce a standard energy function for the power grid and decompose it into individual energy functions of a collective system of the grid, of the motions relative to the collective system, and of the infinite bus. This decomposition enables us to extract distinctive behaviors embedded in the swing instabilities in terms of energy. We numerically apply the individual energy functions in the proposed decomposition to analysis of swing instabilities in the IEEE New England 39-bus test system. We then propose a hierarchical diagnosis of the swing instabilities based on the decomposition and discuss its validity by approximating the individual energy functions along solutions representing the grid’s instabilities.

16:30

Closing remark from Dr. Yoshihiko Susuki

備考：

本ワークショップはJST-CREST鈴木チームならびに科研費基盤研究B（15H03964）のサポートを受けています。