2019 堀場雅夫賞: 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

＊九州大学
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。