研究者業績

宮武 昌史

ミヤタケ マサフミ  (Masafumi Miyatake)

基本情報

所属
上智大学 理工学部機能創造理工学科 教授 (機能創造理工学科長)
(兼任)理工学部機能創造理工学科長
学位
学士(工学)(1994年3月 東京大学)
修士(工学)(1996年3月 東京大学)
博士(工学)(1999年3月 東京大学)

研究者番号
30318216
ORCID ID
 https://orcid.org/0000-0002-0565-1836
J-GLOBAL ID
200901095855001879
Researcher ID
R-5307-2019
researchmap会員ID
1000256243

外部リンク

エネルギー・人・物を運ぶ社会インフラを電気工学で最適にデザインする研究を行っています。詳細な活動内容については,宮武研究室 (Transportation Electrification & Smartification lab: TESlab) Website等を是非ご覧下さい。

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(研究テーマ)

  • 交通システム、特に電気鉄道における省エネルギー運転法
  • 公共交通システムの運行管理制御
  • 太陽光・風力発電におけるパワーコンディショナの最大電力点追従制御法
  • 分散型自然エネルギーハイブリッド発電システムの制御

(共同・受託研究希望テーマ)

(その他Webサイト) 


主要な論文

 142

主要なMISC

 58

主要な書籍等出版物

 10

講演・口頭発表等

 168
  • Xunzhou Yin, Deshi Kong, 宮武 昌史
    令和8年 電気学会全国大会 2026年3月13日 (一社)電気学会
    2050年のカーボンニュートラル実現に向け,太陽光発電(PV)と電気自動車(EV)を協調活用するVehicle-to-Home(V2H)システムは省エネの鍵となる。従来のV2H研究では定置型蓄電システム(SESS)の導入が主流であったが,都市部においては稼働率の低いEVをSESSの代替として活用することで,システムコスト削減が見込める。一方,SESSレス環境下での需要制約対応はルールベース制御では困難である。そこで本研究では,SESSを含まないV2Hシステムを対象として,EVの充放電を制御する強化学習に基づくリアルタイムエネルギー管理手法を提案する。シミュレーションによる検証の結果,提案手法はV2Hを導入しない場合と比較して約65.2%の電力コスト削減を達成し,動的計画法による理論最適解に近い性能を示すことで,不確実な環境下における経済性およびロバスト性を実証した。
  • 宮武 昌史
    令和6年度 鉄道電気セミナー 2024年9月 日本鉄道電気技術協会  招待有り
    低炭素化の有効策として、大掛かりな機器更新等を必要とせず、低コストで即効性が高い方策、具体的には、運転方法と列車ダイヤの工夫による省エネを取り上げる。しかし、それには分野横断的なアプローチが必要であり、普段の分野毎の実務に取り入れるのは容易ではない。本講演ではまず、運転やダイヤの工夫による省エネ化について説明し、実装例についても少々紹介した後、実務への適用可能性について議論を深めたい。
  • Masafumi Miyatake
    1st Japan-China Symposium on Railway Technology 2024年8月8日 Nihon University
  • Masafumi Miyatake
    2nd IITD-Sophia Workshop on Transportation Science and Technology-Part B Sustainable Urban Transportation 2024年7月3日 Sophia University and IIT Delhi
  • Masafumi Miyatake
    IIT Delhi & IEEE VTS Delhi Chapter 2024年4月5日 IEEE VTS Delhi Chapter  招待有り

主要な担当経験のある科目(授業)

 18

主要な所属学協会

 4

主要な共同研究・競争的資金等の研究課題

 16

主要な産業財産権

 2

社会貢献活動

 2

メディア報道

 1