ハイブリッド低圧マイクログリッドにおけるマルチエージェントアプローチを用いたリアルタイムエネルギー制御の最適化
Optimizing real-time energy control in hybrid low-voltage microgrids using a multi-agent approach (原題)
Hafiane, Doha El, Magri, Abdelmounime El, Myasse, Ilyass El, Mansouri, Adil, Lajouad, Rachid
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、マルチエージェントシステム（MAS）を用いたハイブリッド低圧マイクログリッドのリアルタイムエネルギー管理フレームワークを提案。JADEとMATLAB/Simulinkによる協調シミュレーションにより、系統連系・独立両モードで再生可能エネルギー利用率を10%向上、総エネルギーコストを7.6%削減することを実証。MASの分散制御が変動電源や負荷変動に対して堅牢であることを示した。
English
This paper proposes a real-time energy management framework for hybrid low-voltage microgrids using multi-agent systems (MAS). Co-simulated with JADE and MATLAB/Simulink, the approach increases renewable energy utilization by 10% and reduces total energy costs by 7.6% under both grid-connected and islanded modes, demonstrating robustness to intermittency and load fluctuations.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本でも災害時エネルギーレジリエンス向上のためマイクログリッド導入が進むが、本論文のMASベースの分散制御は、FIT後の系統安定化や地域エネルギー管理に示唆を与える。SSBJやTCFDとは直接関係しないが、実運用面でのGX貢献が期待される。
In the global GX context
Globally, decentralized energy management is critical for integrating high shares of renewables. This MAS-based control offers a scalable, cost-effective solution for microgrid operators, aligning with energy transition goals and supporting grid resilience—a key aspect of climate adaptation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a validated MAS framework for real-time microgrid control, with simulation results showing 10% higher RE utilization and 7.6% cost savings.
🏢実務担当者:Offers a practical decentralized control approach that reduces energy costs and improves renewable integration, applicable to community or industrial microgrids.
📄 抄録（日本語訳）
本研究は、マルチエージェントシステム（MAS）を通じたハイブリッド低圧マイクログリッド（LVMG）におけるエネルギー管理と制御のためのリアルタイムフレームワークを提案する。提案されたフレームワークは、再生可能エネルギー源、エネルギー貯蔵システム、負荷、および系統電力網間の分散型かつ自律的な協調を可能にし、変動する運転条件下で電力フローを動的に最適化する。各エージェントは、ローカル情報を用いて設定値を調整しつつ、他のエージェントと協力してグローバルな目的を達成する。MASはJava Agent Development Framework（JADE）を用いて実装され、マイクログリッドの物理的挙動を正確に表現するためにMATLAB/Simulinkと共同シミュレーションされる。系統連系モードと自立運転モードでのシミュレーション結果は、提案手法が従来の集中制御方式と比較して再生可能エネルギー利用を最大10%向上させ、総エネルギーコストを7.6%削減することを実証している。さらに、本システムは再生可能エネルギーの間欠性や負荷変動の存在下で強い適応性と堅牢性を示し、信頼性の高いリアルタイム運用を保証する。これらの結果は、MASベースの制御がハイブリッドLVMGにおけるリアルタイムエネルギー管理に対して効果的で、拡張可能かつ回復力のあるソリューションを提供することを確認している。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
This research proposes a real-time framework for energy management and control in hybrid low-voltage microgrids (LVMGs) through multi-agent systems (MAS). The proposed framework enables decentralized and autonomous coordination among renewable energy sources, energy storage systems, loads, and the utility grid to dynamically optimize power flows under varying operating conditions. Each agent adjusts its setpoints using local information while cooperating with other agents to achieve global objectives. The MAS is implemented using The Java Agent Development Framework (JADE) and co-simulated with MATLAB/Simulink to accurately represent the microgrid’s physical behavior. Simulation results under grid-connected and islanded modes demonstrate that the proposed approach increases renewable energy utilization by up to 10% and reduces total energy costs by 7.6% compared to conventional centralized control schemes. Moreover, the system exhibits strong adaptability and robustness in the presence of renewable intermittency and load fluctuations, ensuring reliable real-time operation. These results confirm that MAS-based control provides an effective, scalable, and resilient solution for real-time energy management in hybrid LVMGs.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/20620152first seen 2026-06-10 04:13:57 · last seen 2026-06-10 04:18:15
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。