周波数変動抑制を目的とした空調負荷制御への強化学習法の応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: 158

グループ名: 【B】平成28年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2016/09/05

タイトル(英語): Application of Reinforcement Learning in Air Conditioning Load Control to Frequency Fluctuation Reduction

著者名: 徐 天放(東北大学),織原 大(東北大学),斎藤 浩海(東北大学)

著者名(英語): Tianfang Xu|Dai Orihara|Hiroumi Saitoh

キーワード: 強化学習|負荷制御,Reinforcement Learning,Load Control

要約(日本語): 出力変動の大きい再生可能エネルギー発電の導入による周波数変動の抑制に向けて、従来の系統側の周波数制御方法は困難になる。一方、需要家の負荷の電力消費を調節することにより周波数変動を抑制することができる。本稿では、強化学習法を応用して需要家の空調負荷の消費電力を制御することにより、電力系統の周波数を安定化させる方法を提案する。最適な制御方策を得るために、Q-Learningアルゴリズムを応用し、強化学習の目的を周波数変動削減と需要家の利便性を損なわないように設定した。シミュレーション結果は、想定した再生可能エネルギー出力変動の条件下で提案する負荷制御方法により周波数変動が抑制されることを示した。

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