研究アプローチ

電力システム運用に対して最適化理論、確率・統計、機械学習の考え方を応用し、不確実性が増大する近年の電力システム運用に対して、柔軟性・頑健性を有する電力システム運用の開発を行なっています。

• 最適化理論では、主に数理計画法（線形計画法や二次計画法、混合整数計画法）を用いて電力システム運用や再エネ運用を定式化し、目的を達成する運用計画などを最適化問題を解くことで求めます。また、予測情報などを扱うケースでは、予測誤差を考慮した確率計画問題に帰着させることでロバストな運用を目指します。
• 確率・統計では、不確実な事象では再エネの出力変動や予測に対して発生する可能性のあるシナリオを確率分布などを用いて表したり、統計の考え方を用いてデータを解析することで、その特徴を抽出・利用する研究などを行なっています。
• 機械学習では、データ群から抽出した特徴量をもとに学習という枠組みを通して、複雑な電力システム運用を行うことを目指します。現在は機械学習手法の一つでは強化学習に着目して様々な研究を行なっています。