強化学習を用いたSVR制御手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: P14

グループ名: 【B】平成30年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2018/09/12

タイトル(英語): SVR Control Method Using Reinforcement Learning

著者名: 福本 和志(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): Kazushi Fukumoto|Satoshi Takayama|Atushi Isigame

キーワード: SVR|強化学習|再生可能エネルギー再生可能エネルギー,SVR,Reinforcement Learning,Renewable energy

要約(日本語): 近年、配電系統に太陽光発電（PV）の導入が進んでいる。しかし、従来の配電系統に導入されている電圧制御機器は、逆潮流による電圧上昇などに対して十分に対応することができず、今後、更なるPV連系量の増加に対して対策が必要であると考える。本稿では配電系統に導入されている電圧制御機器のSVRにより電圧適正化を図る事を目的とする。特に、SVRの制御手法として強化学習を用いた制御法を提案する。強化学習によりPVの不確実な変動に対しても対応可能であること、また、報酬を変化させ学習を行うことでSVRの動作回数を減少させることが可能なことを示す。

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