配電系統における蓄電池充放電制御のための機械学習活用手法に関する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE22121,PSE22129

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: 2022/08/21

タイトル(英語): A Study on a Machine Learning Utilization Method for Charge and Discharge Control of Battery Storages in Distribution Grids

著者名: 齋藤 直(東北大学),斎藤 浩海(東北大学)

著者名(英語): Nao Saito(Tohoku University),Hiroumi Saitoh(Tohoku University)

キーワード: 蓄電池|機械学習|配電系統|需要家|制御|Battery storage|Machine learning|Distribution grid|Consumer|Control

要約(日本語): 電気自動車に搭載される蓄電池の二次利用等により、将来、需要家側への蓄電池設置が大幅に増加すると予想される。蓄電池と太陽光発電を併用した場合、配電系統側への逆潮流によって配電系統の電圧上昇等の影響を与える可能性がある。本検討では、需要家が自律分散的に蓄電池の充放電制御を行うことを想定して、配電系統への影響をできるだけ抑制するために機械学習を活用する充放電制御手法に関する検討内容について報告する。

要約(英語): Due to the secondary use of battery storages installed in electric vehicles, it is expected that the installation of battery storages on consumer sides will increase significantly in the future. When a battery storage and photovoltaic power generation are used together, reverse power flows to distribution grids may affect voltage rises of distribution grids. In this study, we will report on the charge / discharge control method that utilizes machine learning to suppress the influence on the distribution grids as much as possible, assuming that the consumers will autonomously and decentrally control the charge / discharge of battery storages.

本誌: 2022年8月24日-2022年8月25日電力技術/電力系統技術合同研究会-4

本誌掲載ページ: 13-16 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 926 Kバイト