機械学習による自律分散型電圧上昇抑制手法に関する基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: P29

グループ名: 【B】平成29年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2017/09/05

タイトル(英語): Fundamental Study on Autonomous Decentralized Voltage Control by Machine Learning

著者名: 竹中 龍一郎(大阪府立大学),高山 聡志(大阪府立大学),石亀 篤司(大阪府立大学)

著者名(英語): Ryuichiro Takenaka|Satoshi Takayama|Atsushi Ishigame

キーワード: 無効電力制御|機械学習|再生可能エネルギー再生可能エネルギー,Reactive power control,Machine learning,Renewable energy

要約(日本語): 近年, 太陽光発電などの再生可能エネルギーの導入が進んでいる。しかし,分散型電源が大量に導入されると逆潮流により連系点の電圧が上昇してしまい, 規定範囲からの電圧逸脱が発生してしまう。著者らは, 各需要家による自律的な運用制御を行い, 電圧の適正化について準最適化を図るためにCell Gridを提案した。これは各需要家負荷を最小単位とした電力系統である。本稿では, Cell Gridに機械学習の概念を取り入れ,各Cell Gridに自律的に電圧逸脱を解消させた。各Cell Gridは現在のネット需要負荷から1分後の電圧を教師あり機械学習によって予測し, もし電圧逸脱が発生しているのなら解消するための行動を強化学習による学習経験から決定する。

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