吉田 彬 (ヨシダ アキラ)

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所属

研究院(研究機関) スマート社会技術融合研究機構

職名

次席研究員(研究院講師)

ホームページ

http://mechlog.jp/

兼担 【 表示 / 非表示

  • 理工学術院   基幹理工学部

学歴 【 表示 / 非表示

  • 2012年04月
    -
    2015年03月

    早稲田大学   基幹理工学研究科   機械科学専攻  

  • 2010年04月
    -
    2012年03月

    早稲田大学   基幹理工学研究科   機械科学専攻  

  • 2006年04月
    -
    2010年03月

    早稲田大学   理工学部   機械工学科  

学位 【 表示 / 非表示

  • 早稲田大学   博士(工学)

  • 早稲田大学   修士(工学)

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年04月
    -
    2022年03月

    スマート社会技術融合研究機構   次席研究員・研究院講師

  • 2018年04月
    -
    2019年03月

    基幹理工学部   機械科学・航空学科   講師(任期付)

  • 2016年04月
    -
    2018年03月

    基幹理工学部   機械科学・航空学科   助教

  • 2013年04月
    -
    2016年03月

    基幹理工学部   機械科学・航空学科   助手

所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    IEEE

  •  
     
     

    計測自動制御学会

  •  
     
     

    エネルギー・資源学会

  •  
     
     

    アメリカ機械学会

  •  
     
     

    日本機械学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 制御、システム工学   モデル予測制御

  • 地球資源工学、エネルギー学   省エネルギー

  • ロボティクス、知能機械システム

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 需要家側エネルギーリソース

  • エネルギー管理システム

  • 最適制御

  • 最適運用

  • 最適設計

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論文 【 表示 / 非表示

  • Operational Planning of a Residential Fuel Cell System for Minimizing Expected Operational Costs Based on a Surrogate Model

    Yuta Tuchiya

    IEEE Access   8   173983 - 173998  2020年09月  [査読有り]

    DOI

  • Combinatorial Optimization-based Hierarchical Management of Residential Energy Systems as Virtual Power Plant

    Toranosuke Saito

    Proceedings of the SICE Annual Conference 2020     1833 - 1839  2020年09月  [査読有り]

  • Feasibility of 100% renewable energy system in residential area and a multi-dwelling building with photovoltaic and electric vehicle

    Hiroto Nakazawa, Shinya Katayama, Akira Yoshida, Yoshiki Nagasaki, Shin Onodera, Kazuyuki Kobayashi, Yoshiharu Amano

    Proc. ECOS2020     1295 - 1306  2020年06月  [査読有り]

  • A study into the feasibility of introducing a CO2 network system for district heating and cooling in Tokyo

    Takahiro Nagano, Jungo Kajita, Akira Yoshida, Yoshiharu Amano

    Proc. ECOS2020     1792 - 1803  2020年06月  [査読有り]

  • Fast Hierarchical Coordination Using Price Signal for Town-scale Home-EMSs Aggregation with Digital Annealer

    Toranosuke Saito, Shinya Katayama, Akira Yoshida, Takahiro Kashikawa, Koichi Kimura, Yoshiharu Amano, Yasuhiro Hayashi

    Proc. ECOS2020     1662 - 1673  2020年06月  [査読有り]

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受賞 【 表示 / 非表示

  • Best Paper Award Second Prize of ECOS 2015

    2016年06月  

  • 日本機械学会三浦賞

    2012年03月   JSME  

共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • CO2を熱輸送媒体とする地域熱供給システムの最適設計基盤の構築

    研究期間:

    2019年04月
    -
    2022年03月
     

     概要を見る

    熱と電力双方を面的に最適利用するシステムを提案する.これはCO2を採用することで常温近傍の潜熱輸送を実現し,熱損失を抑える利点をもつ.また,一組の輸送配管で温熱および冷熱双方に対応し,需要の局所的な不均一性の平準化が可能である.システム開発にはCO2給湯機などの開発で培った技術を利用可能である.同時に,最小限の要素で最適なサイクルを構成する組み合わせ最適化理論を構築することで,地域で利用可能な再生可能エネルギー資源や,未利用熱源を最大限利用した発電・冷凍・冷温熱供給装置からなるシステムを最適化する設計・開発環境を構築し,熱力学的な最適性を担保した地域エネルギー供給システムの設計を可能とする

  • HEMSアグリゲーションのための分散最適化手法

    若手研究

    研究期間:

    2018年04月
    -
    2021年03月
     

講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • 地熱発電システムにおける運転等の管理高度化に係る技術開発 -多層パーセプトロンによる生産井圧力の異常検知-

    吉田 彬, 今川 敦博, 天野 嘉春, 福田 憲弘

    日本地熱学会 令和2年度学術講演会   日本地熱学会  

    発表年月: 2020年11月

  • 電気自動車と太陽光発電を有する住宅地域におけるRE100実現に向けた検討

    中澤 寛人, 片山 慎也, 吉田 彬, 長崎 芳樹, 小野寺 真, 小林 和幸, 天野 嘉春

    日本機械学会関東支部 第26期総会・講演会   (東京)  JSME  

    発表年月: 2020年03月

  • 機械学習を用いた家庭用エネルギー機器の最適運用方策の導出と検討

    片山 慎也, 吉田 彬, 天野 嘉春

    日本機械学会関東支部 第26期総会・講演会   (東京)  JSME  

    発表年月: 2020年03月

  • 複数住宅の断熱・蓄熱性能と住設機器の組み合わせを考慮した協調節電効果の分析

    齋藤 寅之輔, 片山 慎也, 吉田 彬, 天野 嘉春

    日本機械学会関東支部 第26期総会・講演会   (東京)  JSME  

    発表年月: 2020年03月

  • CO2を熱輸送媒体とする複合型ビル用熱供給システムの導入効果の検討

    梶田 純吾, 永野 貴大, 吉田 彬, 天野 嘉春

    日本機械学会 関東学生会 第59回 学生員卒業研究発表   (東京)  JSME  

    発表年月: 2020年03月

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特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • システムアプローチによる家庭用エネルギー管理手法に関する基礎的研究

    2016年  

     概要を見る

    This study tackled following two issues:1) developing robust operational planningmethodology to compensate forecast error of energy demand,2) arranging an environment forproof-of-concept demonstration of residential energy management scheme thatthis study proposed.This study adopted the concept of recedinghorizon for the operational planning problem, in order to use energy demandforecast scenarios with high accuracy by shortening forecast lead time. Thenumerical case study shows that the receding horizon control with 15-minutesforecast/operational-strategy update interval achieves 9.5% reduction ofprimary energy consumption compared with the case with 24-hours updateinterval. The operational planning problem inprevious work minimizes expected value of disutility meaning primary energyconsumed in a household when energy supply meets plausible energy demandscenarios forecasted. Here, this study considers two problem settings in orderto derive more robust operational strategy: one is to employ expected value andits variance as an objective function; the other is to increase number ofscenario forecasted for operational planning problem. As a result, latter casewith 9 scenarios shows 3% reduction of primary energy consumption in comparisonwith the case with only one scenario.

  • 需要の不確かさを考慮した家庭用エネルギーシステムの運用計画・制御手法

    2015年  

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    On operational planning problem decidingcontrol/operational strategy of energy plant, the energy demand is handled asdeterministic parameter. However, the energy demand varies momentarily in realoperation. It is important to reveal the impact of forecast accuracy on controlresult when the operational planning problem is based on forecasted energydemand. This research in this year was done two tasks: one was energy systemmodelling with high resolution power meter for operational planning problem;the other task revealed the relationship between characteristics of energysystem and energy demand. On the first task, I replaced the power meter withhigh time resolution in order to model the energy system with enough accuracy.The first task concluded that the operational model in 1~60 minutes time scaleis able to adopt status transient model for building evaluation. On the secondtask, I analyzed the relationship between the characteristic of energy systemand the forecast accuracy by numerical experiment. The second task suggestedthat the more efficient operational strategy under uncertainty of energy demandis that the energy system intends to supply more thermal energy than forecasteddemand in order to avoid opportunity loss of energy production by cogenerationsystem.

  • 地域別エネルギー需要特性に対応した最適機器構成の評価基盤の構築

    2014年  

     概要を見る

    地域ごとの気候差および需要家ごとのエネルギー需要特性の差を考慮した機器導入および運用方策の決定が家庭用エネルギー供給システムの性能を発揮する上で重要である.本年は家庭用ヒートポンプ式給湯機の部分負荷および蓄熱特性を実験により解明することを目的とし,負荷試験装置の設計・組立てを行い,モデル同定を実施した.また,負荷試験により同定されたエネルギー収支モデルを最適運用計画モデルへと拡張し,サンプリング時間ごとの蓄熱量の推移も含め運用方策を計画する問題を定式化した.運用計画問題においてエネルギー需要量を外生変数として入力することで,様々な需要特性に対するシステムの運用成績を評価可能とした.

 

現在担当している科目 【 表示 / 非表示