機械学習を用いた最適動作による高効率な風力発電システム
大きな慣性モーメントを有する風車は、風速変動が大きい風況において、回転速度を迅速に制御することが難しく、発電出力は最大で40%以上減少する。これに対し、当研究室では高効率化に有効な回転速度維持制御法において、風速変動と風力発電システムの動作特性を機械学習により明確にし、風車制御システムに反映させることで、様々な風車タイプや風況に適用可能な高効率風力発電システムを考案した。
幅広い産業でビッグデータの活用が進んでいるが,予測・診断・制御・意思決定の精度向上に際してモデルの重要性が近年ますます高まっている.データエンジニアリングのひとつの分野として,システム同定法によるデータ駆動モデリングについて紹介する.具体例として,MOESP型閉ループ部分空間同定法(CL-MOESP)によるドローンの閉ループ同定と,得られた同定モデルを利用した最適制御器設計の事例研究を紹介する.
論文
「An Experiment on Closed-loop System Identification of UAV Using Dual-rate Sampling」(2018)『IFAC-PapersOnLine』51(15)p.598-603.
「Closed-Loop Identification for a Continuous-Time Model of a Multivariable Dual-Rate System with Input Fast Sampling」(2018)『IFAC-PapersOnLine』51(2)p.415-420.
「MOESP-type closed-loop subspace model identification method」(2006)『計測自動制御学会論文集』42(6)p.636-642.
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