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数理科学と実社会をデータでつなぎ、エネルギーシステムを分析・制御する。

RESEARCHER
コンセントに接続し電圧の周波数や位相を計測する、PMUという装置とモニタリングのシステム。画面では周波数や振幅のデータが見られる。

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九州工業大学、岡山大学、富山大学でコンセントのデータを常時計測し、西日本全体の送電システムの分析を進めている。時系列データを分析し、振動のパターン(モード)を抽出することで、送電システムの特性を分析する。分析の結果の一つとして、周波数の変動のしやすさの値である「電力システムの慣性」がみえてきた。慣性が大きいシステムは周波数が変動しにくい。太陽光が多く発電する昼間は、慣性をもつ発電所が停止するので、システムの慣性が小さくなり、逆に夜には慣性が大きくなる。

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大阪府立大学において、配電システムの計測と分析を行った。データは常時計測を行い、位相差のデータを分析することで、詳細な電力の流れが見えてきた。キャンパス内の需要の変化に直接影響を受ける複雑な時系列データであり、データ分析の方法の新たに必要であることがわかってきた。

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全個体電池のモデリング。現在のリチウムイオン電池の電解質には液体が使われている。安全性と大容量化につながり10年先に主流になるといわれている、固体の電解質を使った全固体電池について、制御とシステム設計のためのモデリングの研究を行っている。

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エネルギーシステムといった非線形性を有するシステムへの応用を支えるために、無限次元線形作用素である「クープマン作用素」による非線形システムの分析と制御といった、数理構造の探求を進めている。

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どんなタネ?

エネルギーシステムの分析と制御について、実データと数理モデルをもちいて研究をしています。例えば、いくつかの大学におけるコンセントのストリーミング計測による西日本全体の送電システムの分析、キャンパスの中での配電システムの計測と分析、EVシェアリングと電力システムの連携、全固体電池のモデリングといった研究を行っています。

データを介して応用を支える数理を探求するとともに、実際のデータに基づいて、需要の予測や制御を可能にすることで、自然環境の変動や人の行動などの実世界の変化に柔軟に対応しながら、エネルギーの安定供給を実現することを目指しています。

なぜ研究を始めた?

学部では非線形振動をテーマに研究していました。大学院で電力システムの研究に移り、2003年に起こった北米の大停電で電力システムのデータに触れました。停電する地域は時刻に応じて変わり、その停電に従ってどのように電力や周波数が変化していくのかが、公開された報告書にこまかく記載されていたのです。大停電がどのように発生するのかに興味をもち、分析技術や制御技術に数理で貢献できると考えました。大停電に関する研究を米国で行っていた2008年に、「非線形を線形にみたてる」クープマン作用素に触れて、この数理とエネルギーシステムへの活用を進めています。

なにを変える?

計測技術が進み、データに基づいて、電力システムやエネルギーシステムを研究できるようになってきました。電力システムは、同期現象に基づく非線形のシステムであり、数理による取り扱いが必要です。再生可能エネルギーやEVの大量導入、激甚気象の発生などから、従来の経験則による運用技術は通用しませんので、数理やサイエンスに基づいた新しい技術へ変えていくことを目指しています。また空調システムは、流体を対象とする非線形システムであり、その制御は難しい課題です。数理と実社会をデータでつなぎ、こうした様々な非線形システムにも取り組んでいきたいと考えています。

数理・情報の方法を実社会の問題に活用するとともに、非線形システムの数理として定式化し一般的に使えるものにして、実社会に根ざした数理科学を拓いていきたいです。

なにが必要?

実際のデータと実測するためのフィールドが必要です。

電力システムでは周波数、位相や電圧、空調では部屋の中の温度、EVシェアリングでは車の運行位置やアンケートベースの人の行動データ、全固体電池では固体電解質の材料データなど、様々な実際のデータがあることでモデルの構築が可能になります。

また、送電システムや配電システムのデータも利用できると大きく研究が進みますので、研究データとして公開されていくことを期待しています。

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