{"product_id":"ieej-20251028x15101-017","title":"メタノードを導入したGNN統合型TD3による最適潮流計算の精度検証","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003ePSE25205,ST25034,SMF25054\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術\/【C】電子・情報・システム部門 システム\/【D】産業応用部門 スマートファシリティ合同研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/10\/28\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eAccuracy Assessment of GNN-Integrated TD3 with Meta-Node for Optimal Power Flow Calculation\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e竹内 洸稀(大阪公立大学),高山 聡志(大阪公立大学),石亀 篤司(大阪公立大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eKoki Takeuchi(Osaka metropolitan university),Satoshi Takayama(Osaka metropolitan university),Atsushi Ishigame(Osaka metropolitan university)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e最適潮流計算,分散型電源,深層強化学習,ＴＤ３,グラフニューラルネットワーク,メタノード,Optimal Power Flow,Distributed Generation,Deep Reinforcement Learning,Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,Graph Neural Network,Meta-node\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e系統運用の複雑化により、最適潮流計算の高速化が求められている。本研究は、グラフニューラルネットワークを統合した深層強化学習により、IEEE33母線系統を対象に潮流・電圧制約下で燃料費最小化を学習させる。局所情報集約に依存しやすいグラフニューラルネットワークの制約を補うためノード群を集約するメタノードを導入し、接続方式とCritic設計に着目した学習精度の評価を行う。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語)：\u003c\/strong\u003eAs power system operations become complex, faster optimal power flow (OPF) calculation is required. This study employs deep reinforcement learning integrated with a graph neural network (GNN) to minimize fuel cost on the IEEE 33-bus system while satisfying power flow and voltage constraints. A meta-node aggregating selected nodes is introduced to address the locality inherent in GNNs. This study compares meta-node connection strategies and Critic network design, and evaluates their impact on learning accuracy.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌：\u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/IEEJ-20251028X15101\"\u003e2025年10月31日電力系統技術\/システム\/スマートファシリティ合同研究会\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ：\u003c\/strong\u003e101-106p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e1,131Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P10","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 6","offer_id":47007942213871,"sku":"IEEJ-20251028X15101-017-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":47007942246639,"sku":"IEEJ-20251028X15101-017-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_bfb612f3-9dbd-46a5-a005-638b7beb1878.png?v=1761291029","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20251028x15101-017","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}