{"product_id":"ieej-bt18sp2-5012","title":"強化学習を用いた自律分散型電圧上昇抑制手法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e12\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【B】平成30年電気学会電力・エネルギー部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2018\/09\/12\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eAutonomous Decentralized Voltage Control by Reinforcement Learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eRyuichiro Takenaka|Satoshi Takayama|Atsushi Ishigame\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e無効電力制御|強化学習|再生可能エネルギー再生可能エネルギー,Reactive power control,Reinforcement learning,Renewable energy\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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, 各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分後の電圧を機械学習の教師あり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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,713 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6.0","offer_id":46403478814959,"sku":"IEEJ-BT18SP2-5012-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_98e994a1-d246-4366-80f5-6d847f0dea26.png?v=1745030617","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-bt18sp2-5012","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}