〜普及に向けた課題と解決策〜」では、海洋エネルギー発電の長所と課題とその解決策について触れた。~機械学習を用いた制御~を実装してみる。「機械学習を用いた制御」とは、まずカレンダー条件(時間帯、曜日など)と気温や日射強度などの気象条件を説明変数として電力需要量を予測し、電力需要量の送電にかかる時間分先の予測値と同量を発電するように発電装置を制御するという、極めて単純な制御である。前提として、電力は常に需要量と供給量(発電量)が同量でなければ、停電を起こしてしまうのであるが、この制御を行えば、需要と供給のバランスを常に保ちながら発電することができる。発電装置の無駄な待機時間も削減され、設備稼働率も向上する。このようにして、課題1「電力需要量とのバランスが取りにくい」、課題3「無駄な待機運転の時間がある」を解決するのである。今回は発電方法を波力発電としてこれを実装する。どんな波力発電装置で実装するかまず波力発電装置の種類は表1、図1のように分類できる。今回の実装では、垂直(上下)にのみ変位する並進動揺型の波力発電装置を考える。Technologies社が開発した並進動揺型の波力発電装置「PowerBuoy」(図2)である。今回の設定は、1機の上下揺のみする並進動揺型の波力発電装置から、ある海沿いの一軒家に直接電力を供給するという状況を考える。波力発電装置から一軒家への送電時間は10分かかるとする。上記の制御をこの波力発電装置に行うには、現在(時刻\(t\))の発電量\(P(t)\)が10分後(\(\tau=10~[分]\))の電力需要量の予測値\(P_{ML}(t+\tau)\)と等しくなる必要がある。データセットを手に入れることができなかったので、今回は特徴量を表3のようにしたデータセット(表4)を用いる。これは2016年1月11日17時00分から2016年5月11日16時50分までのデータセットである。初めに示しておくが、電力需要量は暑い夏や寒い冬など季節によって変動する。あるから正確に予測するためには少なくとも1年以上のデータ数が必要となるが今回はデータ数が1年に満たない。予測精度は悪くなると考えられるが、今回は実装手順を紹介したいので、精度については目を瞑る。予測モデルは時系列データに強いと言われているLSTMを用いた。すると予測結果は図3のようになる。破線はデータ値で、赤線が予測値である。値は0から1になるように正規化されているため、正規化された赤線の値を元に戻した値が\(P_{ML}(t+\tau)\)である。図3を見て分かるように電力需要量が多い時の予測値は実際の値とかなりずれているが、それは想定内で、それ以外の時は良く予測されている。この予測値を波力発電装置の制御に用いる。並進動揺型の波力発電装置の制御まず、波浪中を自由に動揺する浮体(水面に浮く物体の総称)の問題は船舶流体力学の知識から、以下の二つの問題に分別することができる。波浪中を自由に動揺する浮体の問題の分類ディフラクション問題において浮体に働く力には以下のようなものがある。重力と浮力は釣り合っているとして除外する。ディフラクション問題において浮体に働く力ラディエイション問題において浮体に働く力には以下のようなものがある。当然ではあるが上下揺のみする並進動揺型の波力発電装置も浮体の一つであるから、ここでは浮体と呼ぶことにする。ここで\(F_{3}^{R}(\ddot{z},\dot{z})\)、\(F_{3}^{S}(z)\)、\(F_{3}^{W}(t)\)は数値計算または計測されていて既知であるとする。この制御力\(G_{3}(t)\)を調節することで、望んでいる量を発電するように浮体を動揺させることができる。