ニューラルネットワークを用いた配電系統潮流計算の代替手法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE21055,PSE21068

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2021/09/18

タイトル(英語): Development of an Alternative Method of Power Flow Calculation on a Distribution System Using Artificial Neural Network

著者名: 齋藤 大輔(東京理科大学),小平 大輔(東京理科大学),近藤 潤次(東京理科大学)

著者名(英語): Daisuke Saitoh(Tokyo University of Science Graduate School of Science and Technology),Daisuke Kodaira(Tokyo University of Science Graduate School of Science and Technology),Junji Kondoh(Tokyo University of Science Graduate School of Science and Technology

キーワード: 配電系統|低圧配電系統|潮流計算|ニューラルネットワーク|機械学習|distribution system|low voltage distribution system|power flow calculation|artificial neural network|machine learning

要約(日本語): 分散型電源が配電系統に大量に連系されると逆潮流による系統の電圧上昇問題が起こる。この対策として系統各所に接続されている分散型電源の無効電力を制御することにより電圧を下げる方法が考えられる。ただし電圧を適切に制御するためにはあらかじめ無効電力の変化によって電圧がどの程度変化するのかを潮流計算によって求める必要がある。本研究ではニューラルネットワークを用いて潮流計算を代替する手法を提案する。

要約(英語): When a large amount of decentralized power generation are connected to a distribution system, reverse power flow occurs, and voltage rise is derived in the system. As a countermeasure for it, we can adopt a method of lowering voltage by controlling reactive power of the DG in the system. However, in order to control the voltage appropriately, we have to know quantitative relationship between voltage changes and reactive power changes by making calculation of power flow in advance. This paper aims to propose an alternative method of load flow calculation by using one of the algorithms of machine learning, an artificial neural network.

本誌: 2021年9月21日－2021年9月22日電力技術/電力系統技術合同研究会－2

本誌掲載ページ: 19-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,441 Kバイト