電気自動車、電力網およびそれらの相互作用のための機械学習とマルチエージェントシステムに基づく制御および最適化手法

再生可能エネルギーを活用する電力網において、電力需給バランスの安定化、電力需給量の急変への対応力、各家庭や地域での活用が期待されるバッテリーに代表される蓄電システムの最適な利用等、多くの課題がある。 グエン氏は、それらの課題を解決するため、バッテリーの状態把握と制御、データからパターンを見つける機械学習による電力の需給予測や最適な需給調整機能をマルチエージェントシステム^※上に分散配置する手法を考案した。この手法では、車載バッテリーから家庭内/地域内/地域間にいたるまでの幅広い電力需給マネジメントがエージェント単体、または、それらの連携で実行され、その一貫した設計・運用手法は今までにないアプローチと言える。 この研究により、再生可能エネルギー活用での課題や緊急時の電力供給の課題など、将来のエネルギーネットワークの諸問題解決の見通しが得られた。

^(※)マルチエージェントシステム：エージェントとは管理したい対象毎に設けられる機能単位。マルチエージェントシステムは、そのエージェントが他のエージェントと連動する分散処理システム。