Hybrid model analysis method with data model and physical model for automatic energy analysis

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一昨年～昨年度と同様に、①特徴量抽出，データ選択利用、②データとモデル連携手法、③エネルギー構造化モデル、の各テーマ研究を進めた。特に、昨年度より需要家をDERエージェントと再定義した研究において、自立、協調、全体統括の各制御によるDER群ポテンシャルを引き続き評価した。通常時価値指標(経済性、環境性、調整力)に加え、災害時価値指標(需要家レジリエンス性能)を定義し、以下の主要成果を得た。・昨年度の検討では、「共助」型レジリエンス制御方式において、協調グループ規模の拡大により、かえってレジリエンス性能が低下する「共倒れ現象」が発見された。これに対する対策として、需要家負荷を重要負荷・非重要負荷に分類、優先度を定義し、多段階負荷優先度を考慮した「共助」型レジリエンス制御方式に拡張した。結果として、「共倒れ現象」を回避可能であることを確認した。(テーマ①②)・需要家エージェント間の共助グループ化ネゴシエーションアルゴリズムをマルチエージェント型の交渉プロセスとして再定義し、方式を再評価した。結果として、「共倒れ現象」回避などのレジリエンス性能の改善を確認した。(テーマ①②)・これまでの需要家DERモデルを電力・熱・燃料ガスのマルチエネルギーに拡張し、エネルギー構造化モデルの視点で「共助」型レジリエンス制御方式を再定式化した。(テーマ③)・需要家DERの稼働状態をスマートメータ(受電点メータ)計量値のみから推定する問題に取り組み、機械学習手法とモデルベース手法の組合せ(データとモデル連携)に基づくアルゴリズムを提案した。(テーマ②)　具体的には、メータ計量データからクラスタリング手法によりメータ下のDER群の存在と容量を推定し、さらにリアルタイムで個々のDERの稼働状態(蓄電池SOCなど)をカルマンフィルターにより推定する方式を評価し、有効性を確認した。