太陽光発電が大量連系された特高系統における電圧無効電力制御手法の比較評価

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PE25121,PSE25144

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：2025/9/1

タイトル(英語)：Evaluation of Voltage and Reactive Power Control Methods for Sub-transmission Grid with a Large Amount of PV

著者名：小島 颯斗(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),伊藤 凌吾(名古屋工業大学),上田 勝久(中部電力),今西 祐介(中部電力)

著者名(英語)： Hayato Kojima(Nagoya Institute of Technology),Mutsumi Aoki(Nagoya Institute of Technology),Yuta Nakamura(Nagoya Institute of Technology),Suresh Chand Verma(Nagoya Institute of Technology),Ryogo Itou(Nagoya Institute of Technology),Katsuhisa Ueda(Chubu Electric Power),Yusuke Imanishi(Chubu Electric Power)

キーワード：電圧・無効電力制御,深層強化学習,太陽光発電システム,特別高圧系統,Voltage and reactive power control,Deep reinforcement learning,Photovoltaic power generation system,Sub-transmission system

要約(日本語)：電力系統においてPVの導入拡大による逆潮流や急峻な出力変化が増大し，従来のVQC手法では電圧の適正維持が困難になると予想される。そこで，筆者らは PVの大量導入に対応できる新たなVQC手法として，「強化学習によるVQC手法」と「複数地点を考慮した目標値逐次可変型VQC手法」について検討を行ってきた。本論文では，PV連系量が大きい特高系統において各手法による制御を行い，各制御結果の評価を行う。

要約(英語)：In a power system, the expansion of PV generation has led to more frequent reverse power flows and rapid output fluctuations, making it difficult for conventional VQC methods to maintain appropriate voltage levels. Therefore, this paper evaluates two new VQC methods: “a deep reinforcement learning based VQC method” and “a sequentially updated target VQC method considering multiple locations”.

本誌：2025年9月4日-2025年9月5日電力技術/電力系統技術合同研究会-4

本誌掲載ページ：13-18p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,707Kバイト