Machine Learning based and Multi-Agent System based Control and Optimization Approaches for Electric Vehicles, Power Grids, and their Interactions

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法

Paradigm shifts on energy generation, consumption, storage, and trading, due to the deep penetration of renewable and distributed energy resources, e.g., solar, electric vehicles, etc., pose significant challenges to the operation and management of current and future energy systems. A solution proposed in this research is a unified framework based on multi-agent system and machine learning for the optimization, control, and prediction of energy networks at different levels to cope with uncertainties and random perturbations. Thus, the stability, robustness, and resiliency of energy systems are enhanced in addition to their autonomy.

太陽光，電動化車両といった再生可能で分散型のエネルギー資源への依存度が今後ますます高くなると考えられる。これによって，エネルギー生産／消費／蓄積／輸送においてパラダイムシフトが起こり，現在および未来のエネルギーシステムの操作と管理においては，今までにない大きな挑戦が求められる。本研究で提案する解決策は機械学習とマルチエージェントシステム^＊1に基づく統一した枠組みであり，さまざまなレベルで，不確かでランダムに受ける影響に対処するために，電力網を最適化し，制御し，そして予測する手法である。これによって，エネルギーシステムの自律性だけでなく，安定性，頑強性，そして復元力が強められる。

*1： 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。

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