深層強化学習を用いたSVC制御手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 134

グループ名: 【B】令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2019/08/23

タイトル(英語): SVC Control Method Using Deep 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|Atsushi Ishigame

キーワード: SVC|強化学習|DQNDQN,SVC,Reinforcement Learning,DQN

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。本稿では電圧制御機器のSVCを配電系統に導入することにより電圧適正化を図る事を目的とする。特に、SVCの制御手法として深層強化学習を用いた制御法を提案する。深層強化学習によりPVの不確実な変動に対しても対応可能であること、また複数の情報源からの情報を扱えることを示す。

PDFファイルサイズ: 465 Kバイト