Development of control policies for decentralized energy networks by deep learning techniques

通过深度学习技术制定分散能源网络的控制策略

• 批准号: 17K01262
• 负责人: Sakakibara Kazutoshi
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Toyama Prefectural University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K01262/
• 关键词: エネルギーマネジメント; 混合整数計画; 機械学習; 空調; サーマルグリッド; 電力ネットワーク; 再生可能エネルギー; 数理計画; 自律分散型電力グリッド; システム工学; 最適化; エネルギー効率化

项目成果

深層学習を用いた地下街における人流推定手法

一种利用深度学习估算地下商场人流量的方法

• 发表时间: 2018
• 作者: 森永裕矢;榊原一紀;大原誠;松本卓也; 鈴木義康;玉置久
• 通讯作者: 玉置久

サーマルグリッドに対する数理計画と機械学習のハイブリッド型運用手法の開発

热网数学规划与机器学习混合运算方法的开发

• 发表时间: 2017
• 作者: 森永裕矢;榊原一紀;松本卓也;大原誠;谷口一徹;玉置久
• 通讯作者: 玉置久

Optimal Power Usage by Stochastic Programming

通过随机规划优化用电

• DOI: 10.9746/sicetr.54.728
• 发表时间: 2018
• 期刊: Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers
• 作者: 佐藤優馬;瀬尾昌孝;榊原一紀;西川郁子
• 通讯作者: 西川郁子

Control of Thermal Grid Systems by Machine Learning Techniques Incorporating Mathematical Programming

通过结合数学编程的机器学习技术控制热网系统

• 发表时间: 2018
• 作者: Y. Morinaga;K. Sakakibara;T. Matsumoto;M. Ohara;I. Taniguchi and H. Tamaki
• 通讯作者: I. Taniguchi and H. Tamaki

機械学習のための数理計画モデル ― 大規模施設における適応的空調機制御

机器学习的数学编程模型——大型设施中的自适应空调控制

• 发表时间: 2020
• 期刊: オペレーションズ・リサーチ
• 作者: 榊原 一紀;大原誠;長廣剛;玉置久
• 通讯作者: 玉置久