鉄道省エネに向けた車上データ活用事例の紹介

第2回合同勉強会の資料です。
鉄道省エネに向けた車上データ活用事例の紹介
　－　あるいは、私が鉄道車両データと省エネ最適化を悪魔合体させるまで

Transcript

1. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 1 鉄道省エネに向けた車上データ活 用事例の紹介 あるいは、私が鉄道車両データと省エネ最適化を悪魔合体させるまで 2021年 6月22日 株式会社JDSC
2. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 2 • 株式会社JDSC • データサイエティスト 横田 将尭(よこた まさたか） • 略歴メーカー R&D ＝＞ JDSCでデータサイエンティストやってます。 自己紹介 -2014.3 東京大学大学院（修士） BMI実装に向けた 可塑性誘発に関する検討 2014.4-2017.8 電機メーカー@茨城 鉄道車両の省エネ運転 車上データ分析 本日のコンテンツ 2017.9-2020.4 自動車会社 @東京 自動運転車向け画像処理DNNの開発 2020.5 JDSC 小売向け需要予測・発注最適化ツールの開発
3. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 3 鉄道 省エネ運転xデータを中心にR&Dに従事 • Why 鉄道x車両データ • Why 鉄道x省エネ運転 • 省エネ運転のアプローチ • 机上計算ベース • 実測データベース 主なトピック
4. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 4 車両をセンサーとして、鉄道サービスの利用状況をセンシング （個人情報は含まない） Why 鉄道x車上データ 車上機器の利用状況 地上機器の利用状況 鉄道サービスの利用状況 https://www.hbm.com/jp/6207/white-paper-efficiency-and-loss-mapping-of-ac-motors/ https://mansionmarket-lab.com/commuter-rush
5. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 5 Why 鉄道x省エネ運転 省エネ機器の導入 vs 運用の改善 運転：自動運転システムのアップデート or 運転士への運転支援 省エネがこれまで重視されていなかった分改善代が大きい 入れてしまえば 効果は確実 ハード導入を伴い高コスト 低コスト：ソフトの変更・導入で済む ただし効果は状況次第 社内外の論文・報告書の枕詞が 東日本大震災を機に...省エネが... 入社(2014年)当時、鉄道の省エネが熱かった
6. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 6 省エネ運転計画のアプローチ1 机上計算 基本の運転手順 加速→定速運転 →惰行(アクセルオフ)→ブレーキ 速度制限があれば一旦原則して再加速 運転上の調整ポイント 最高速度 アクセルオフポイントの変更 簡略化した物理モデルにおける 変分法ベースの導出 解法例 探索空間（位置・速度・残時 間）を離散化 離散化誤差を除いた近似解を 動的計画法で導出 ヒューリスティック ←の調整ポイントを 逐次的に更新していく
7. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 7 机上計算の苦しみと解決アプローチ https://www.jreast.co.jp/development/tech/pdf_63/tech-63-31-34.pdf (国内における)課題 • 机上計算結果が現場の運用と 異なることも多く、信じてその通りに操作してもらう ことがなかなか難しい。 • そもそも現状の運用が一定でなく、 統一も難しいため、全員が納得する基準作成が困難 過去の運転データ履歴を使用 • 過去の自分達のオペレーションということで 信頼されやすい • データソースを分けることで グループごとの運用を反映可
8. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 8 省エネ運転計画のアプローチ2 データ活用 パターンの履歴を無加工で使うだけでは、 個人技から抜けられない →組み合わせでより良いパターンの提示 https://www.jreast.co.jp/development/tech/pdf_63/tech-63-31-34.pdf
9. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 9 適用結果 平均10%以上の省エネ効果 理論的に効果が出ることはわかっていたが、 実適用できたことが大きな成果 https://www.jreast.co.jp/development/tech/pdf_63/tech-63-31-34.pdf
10. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 10 • 鉄道分野におけるデータ活用事例として車上データ測定データに 基づく省エネ運転の取り組みを紹介。 • 実運用データの利用はシステムの現場に対する親和性を高める上で結構有効。 まとめ
11. Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 11 本ファイルの内容の一部、または全部を無断で転用・転載することを禁じます。