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1. 发明专利

JP2020144483A 強化学習方法、強化学習プログラム、および強化学習システム审中-公开
公开(公告)号：JP2020144483A
公开(公告)日：2020-09-10
申请号：JP2019039031
申请日：2019-03-04
申请人：富士通株式会社
发明人：岩根秀直 , 重住淳一 , 大川佳寛 , 佐々木智丈 , 屋並仁史
IPC分类号： G05B13/02
摘要：【課題】制約条件を充足する確率の向上を図ること。【解決手段】情報処理装置100は、強化学習器101と固定制御器102とを有する。強化学習器101は、第1の時点において制御対象110の状態が制約条件を充足する場合、第1の時点の次の第2の時点における制御対象110の状態が所定確率で制約条件を充足することを保証することができる。固定制御器102は、制約条件を充足しない制御対象110の状態から、所定時間以内で、制約条件を充足する制御対象110の状態に遷移させることができる。情報処理装置100は、目標確率と、固定制御器102に関する所定時間とに基づいて、強化学習器101のパラメータを決定する。情報処理装置100は、いずれかの時点における制御対象110の状態が、制約条件を充足するか否かに基づいて、強化学習器101および固定制御器102のいずれか一方により、制御対象110への制御入力を決定する。【選択図】図1

2. 发明专利

JP2018023188A 充放電計画設定プログラム、充放電計画設定方法、及び充放電計画設定装置审中-公开
公开(公告)号：JP2018023188A
公开(公告)日：2018-02-08
申请号：JP2016151412
申请日：2016-08-01
申请人：富士通株式会社
发明人：松井由信 , 梅田裕平 , 金児純司 , 屋並仁史 , 久保田和己 , 池田和人 , 浅見直也
IPC分类号： G06Q50/06 , H02J7/00 , H02J13/00 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/32
CPC分类号： Y02E40/72 , Y02E60/722 , Y02E70/40 , Y04S10/12 , Y04S10/14
摘要：【課題】本発明の課題は、複数の蓄電装置それぞれの蓄電容量及び充放電能力に応じた計画を設定することを目的とする。【解決手段】上記課題は、複数の需要家それぞれの、時間ごとの電力需要量と、前記複数の需要家の少なくとも一部に設置された複数の蓄電装置それぞれの、蓄電能力、蓄電量、及び、放電能力を含む蓄電情報を取得し、前記電力需要量、及び、前記蓄電情報に基づき、前記複数の蓄電装置それぞれに対する充放電計画を生成する処理をコンピュータに行わせる充放電計画設定プログラムにより達成される。【選択図】図9

3. 发明专利

JP6569995B2 制御計画作成方法、制御計画作成プログラムおよび情報処理装置有权
公开(公告)号：JP6569995B2
公开(公告)日：2019-09-04
申请号：JP2015069976
申请日：2015-03-30
申请人：富士通株式会社 , 国立大学法人東京大学
发明人：佐々木智丈 , 屋並仁史 , 金児純司 , 原辰次
IPC分类号： G06Q50/16 , H02J3/32 , H02J7/34

4. 发明专利

JP5990117B2 制御方法、制御サーバ及び制御プログラム有权
标题翻译：控制方法，控制服务器和控制程序
公开(公告)号：JP5990117B2
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：JP2013042074
申请日：2013-03-04
申请人：富士通株式会社 , 国立大学法人東京大学
发明人：屋並仁史 , 岩根秀直 , 佐々木智丈 , 穴井宏和 , 金児純司 , 原辰次 , 藤田卓
IPC分类号： H02J3/00 , H02J7/02
CPC分类号： H02J13/0003 , H02J2003/002 , H02J3/00 , H02J7/0013

5. 发明专利

JP2015122851A 制御方法、制御サーバ及び制御プログラム有权
标题翻译：控制方法，控制服务器和控制程序
公开(公告)号：JP2015122851A
公开(公告)日：2015-07-02
申请号：JP2013264646
申请日：2013-12-20
申请人：富士通株式会社 , 国立大学法人東京大学
发明人：原辰次 , 屋並仁史 , 森山学志 , 佐々木智丈
IPC分类号： H02J3/32 , H02J3/00
摘要：【課題】少ない処理時間で制御計画を作成すること。【解決手段】制御サーバ100の分類部133aは、複数のノートPCが有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似するノートPCを同一のグループに追加して、ノートPCを複数の第1グループに分類する。また、分類部133bは、各第2グループに含まれる各ノートPCの蓄電池の残量分布が均一となるように、第1グループ単位で複数のノートPCを第2グループに分類する。そして、作成部133は、電力の需要予測データを基にして、ある区間に第2グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、第2グループに属するノートPCの時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を生成する。【選択図】図3
摘要翻译：要解决的问题：在小的处理时间内生成控制计划。解决方案：基于多个笔记本PC中包含的每个蓄电池剩余量，控制服务器100中的分类部分133a将具有相似类型的笔记本PC 将剩余量的蓄电池分配给同一组，将每个第一组中的笔记本PC分成多个第一组。此外，分类部分133b以包括在每个第二组中的每个笔记本PC中的蓄电池的均匀剩余量分布的方式将多个笔记本PC分类到每个第二组中。然后，生成部133基于功率需求预测数据，计算分配给特定段的第二组的功率，生成与各个笔记本电脑的充电和放电有关的状态的控制方案使用计算出的功率作为限制条件来指定第二组。

6. 发明专利

JP2020061909A 強化学習プログラム、強化学習方法、および強化学習装置审中-公开
公开(公告)号：JP2020061909A
公开(公告)日：2020-04-16
申请号：JP2018193537
申请日：2018-10-12
申请人：富士通株式会社
发明人：伊東利雄 , 落谷亮 , 屋並仁史
IPC分类号： G06N20/00 , H02P101/15 , H02P9/00
摘要：【課題】強化学習における処理量の低減化を図ること。【解決手段】強化学習装置100は、発電機に関する状態値が取りうる複数の領域のそれぞれの領域における発電機に対する指令値ごとの有効性を示す有効性情報を利用して学習を行う。強化学習装置100は、複数の領域のうち連続する2以上の領域を結合した領域における発電機に対する指令値ごとの有効性を示す有効性情報を生成する。強化学習装置100は、結合した領域についての有効性情報、および、複数の領域のうち2以上の領域以外のそれぞれの領域についての有効性情報を利用して学習を行う。【選択図】図1

7. 发明专利

JP6531384B2 算出方法、算出プログラムおよび算出装置有权
公开(公告)号：JP6531384B2
公开(公告)日：2019-06-19
申请号：JP2014255260
申请日：2014-12-17
申请人：富士通株式会社
发明人：屋並仁史 , 金児純司 , 穴井宏和 , 村上雅彦 , 篠原昌子
IPC分类号： H02J7/02 , H02J7/04 , H02J7/10 , H02J3/00 , H02J13/00 , H02J7/00

8. 发明专利

JP6113066B2 制御方法、制御サーバ及び制御プログラム有权
公开(公告)号：JP6113066B2
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：JP2013264646
申请日：2013-12-20
申请人：富士通株式会社 , 国立大学法人東京大学
发明人：原辰次 , 屋並仁史 , 森山学志 , 佐々木智丈
IPC分类号： H02J3/32 , H02J7/00 , H02J7/02 , H02J3/14

9. 发明专利

JP5811558B2 移動端末及び移動経路算出プログラム有权
公开(公告)号：JP5811558B2
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：JP2011063276
申请日：2011-03-22
申请人：富士通株式会社
发明人：岩根秀直 , 屋並仁史 , 花田雄一
IPC分类号： G08G1/005 , G01C21/26

10. 发明专利

JP2021033767A 強化学習方法、強化学習プログラム、および強化学習装置审中-公开
公开(公告)号：JP2021033767A
公开(公告)日：2021-03-01
申请号：JP2019154803
申请日：2019-08-27
申请人：富士通株式会社
发明人：大川佳寛 , 佐々木智丈 , 岩根秀直 , 屋並仁史
IPC分类号： B25J13/00 , G06N20/00
摘要：【課題】対象の状態が制約条件を充足する確率の向上を図ること。【解決手段】強化学習装置は、今回の行動を決定するにあたり、状態計測が行われる将来のそれぞれの時点における対象の状態を予測した結果を取得する。強化学習装置は、将来のそれぞれの時点における対象の状態を予測した結果に基づいて、制約条件に対する、将来のそれぞれの時点における対象の状態についての危険度を算出する。強化学習装置は、将来のそれぞれの時点における対象の状態についての危険度と、今回の行動による将来のそれぞれの時点における対象の状態に対する影響度とに応じて調整した探索範囲に基づいて、今回の行動を決定する。【選択図】図2

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