特高系統におけるPCS無効電力制御を考慮したDeep Neural Networkによる電圧推定手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24134,PSE24134

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: 2024/09/16

タイトル(英語): Voltage estimation method using deep neural network considering PCS reactive power control in sub-transmission systems

著者名: 松島 史弥(名古屋工業大学),黒谷 琉人(名古屋工業大学),青木 睦(名古屋工業大学),中村　 勇太(名古屋工業大学),Verma Suresh Chand(名古屋工業大学),上田 勝久(中部電力)

著者名(英語): Fumiya Matsushima(Nagoya Institute of Technology),Ryuto Kuroya(Nagoya Institute of Technology),Mutsumi Aoki(Nagoya Institute of Technology),Yuta Nakamura(Nagoya Institute of Technology),Suresh Chand Verma(Nagoya Institute of Technology),Katsuhisa Ueda(Chu

キーワード: 深層学習|電圧推定|特高系統|太陽光発電システム|ＰＣＳ無効電力制御|deep learning|voltage estimation|sub-transmission system|photovoltaic power generation system|PCS reactive power control

要約(日本語): 特高系統への大規模なPV連系時の電圧把握のため，著者らはこれまで，回帰木による電圧推定手法を提案した。しかしながら，従来手法の推定には，電圧維持を目的としたPV用PCSによる無効電力制御を考慮していないため，電圧推定誤差が大きい。本論文では，深層学習を活用した電圧推定手法を提案し，提案手法の有効性を数値シミュレーションにより示す。

要約(英語): The voltage estimation accuracy of sub-transmission systems connected to large-scale photovoltaic (PV) systems is adversely affected by reactive power control by the PV power conditioning system (PCS). In this paper, a new voltage estimation method is proposed which takes into account reactive power control by the PCS and uses a deep neural network. The effectiveness of the proposed method for voltage estimation is verified through simulations on an example model of a sub-transmission system.

本誌: 2024年9月19日-2024年9月20日電力技術/電力系統技術合同研究会-2

本誌掲載ページ: 99-104 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,097 Kバイト