再生可能エネルギーシステムに適した強化学習制御手法、特に報酬関数の設計と最適な運用ポリシーを取得するための混合行動空間の処理を開発する。

過去のデータを使用して将来の風力発電と太陽光発電を予測し、モデル構造を通じてモデルの解釈可能性を向上させる。

過去のデータを使用して将来の風力発電と太陽光発電を予測し、モデル構造を通じてモデルの解釈可能性を向上させる。時系列を画像に変換することで、畳み込みニューラル ネットワークを分類に使用し、同時にチャネル プルーニングによってモデルを軽量化する。