配電系統の電圧制御に向けた強化学習の適用に関する基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 151

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): Fundamental Study on Application of Reinforcement Learning to Voltage Regulation in Distribution Network

著者名: 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): Satoshi Takayama|Atsushi Ishigame

キーワード: 太陽光発電|配電系統|無効電力|強化学習,Photovoltaic generation,Distribution Network,Reactive Power,Reinforcement Learning

要約(日本語): 近年、再エネの大量導入および需要パターンの多様化に伴い、配電系統の電圧管理が複雑になってきている。一方で、スマートメータに代表される計測機器の導入も進みつつあり、大量のデータを利用した従来より柔軟・頑健な電圧管理手法の開発が求められる。これらの背景より著者らは、未知の環境に対しても試行錯誤を通じて最適行動を学習できる強化学習を適用した配電系統の電圧管理手法について提案している。本報告では、配電系統に連系されているPVのパワコンによる無効電力制御に着目し、それらに強化学習ロジックを組み込むことによる電圧制御への貢献可能性とともに、協調的な学習による無効電力量、所要パワコン容量への影響について評価を行う。

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