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システム/制御/情報 Vol. 37 (2024), No. 9

ISIJ International
belloff
オンライン版ISSN: 2185-811X
冊子版ISSN: 1342-5668
発行機関: THE INSTITUTE OF SYSTEMS, CONTROL AND INFORMATION ENGINEERS (ISCIE)

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システム/制御/情報 Vol. 37 (2024), No. 9

インフラ構造物建設時の補強度合決定問題に対する自然状況を考慮したリカレントニューラルネットワーク

宮原 春久, 巽 啓司, 尹 禮分

pp. 237-246

抄録

In recent years, the use of AI has been promoted in the construction industry to solve labour shortages. This study focuses on determining the reinforcement degree when constructing a kind of infrastructure, which has required the empirical knowledge of experts, and proposes a machine learning method to automate the process. The target structure is divided into many sections, and the reinforcement degree for each section needs to be determined based on observation data.

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インフラ構造物建設時の補強度合決定問題に対する自然状況を考慮したリカレントニューラルネットワーク

発電・蓄電・需要機器を有する拠点群により構成される仮想発電所の階層分散型運用と実験検証

阿久津 彗, 平田 研二, 寺崎 隼斗, 柿木 悟, 北村 高嗣, 大堀 彰大, 服部 将之, 太田 快人

pp. 247-256

抄録

This paper considers a hierarchical decentralized control for virtual power plants. Virtual power plants act as aggregator of electric energy resources, including distributed generator, battery storage/electric vehicle and controllable loads. A virtual power plant becomes a large-scale system containing a large number of electric power equipment. A centralized management method may not be suitable for operation of virtual power plants. We propose the individual optimization by each equipment and real-time pricing strategy. The proposed management methodology allows plug-and-play type operation and can mitigate the effects of uncertainties due to weather condition, load profiles, machine failure or installation of additional equipment. The effectiveness of the proposed hierarchical decentralized management method is evaluated through real physical experiments including real-scale electric power equipment and actual load changes.

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発電・蓄電・需要機器を有する拠点群により構成される仮想発電所の階層分散型運用と実験検証

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