江南大学との共同研究論文がScience Progress誌にアクセプトされました．
論文情報
Y. Chen, H. Zhao, M. Ogura, Y. Gao, and L. Peng, “Data-driven dual-channel dynamic event-triggered load frequency control for multi-area power systems with uniform quantizer,” Science Progress, 2025.
本研究では，電力システムの負荷周波数制御（Load Frequency Control; LFC）において，システムモデルを必要としないデータ駆動型制御法を提案しています．提案法では，入力チャネルと出力チャネルの両方に独立した動的イベントトリガ機構を設計し，通信負荷を大幅に削減しながらも安定な周波数制御を実現します．さらに，符号化・復号化メカニズムを導入することで，量子化による誤差を補償し，理論的に漸近的な追従性能を保証しています．
シミュレーションにより，提案手法は従来法に比べて通信頻度を約84%削減しつつ，負荷変動に対しても優れた制御性能を示すことが確認されました．この成果は，次世代スマートグリッドにおけるデータ駆動型制御の実用化に向けた一歩となります．