機械学習を用いた風力発電所における計画発電に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 225

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): A Study on the Scheduled Operation of Wind Farm by Machine Learning

著者名: 二口 護(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): Mamoru Futakuchi|Satoshi Takayama|Atsushi Ishigame

キーワード: 風力発電|蓄電池|ランプ変動|計画発電|強化学習深層学習,Wind Generation,Battery Storage System,Ramp Event,Scheduled Operation,Reinforcement LearningDeep learning

要約(日本語): 再生可能エネルギーとして風力発電が注目されており、今後の導入増加が予想されている。しかし、風力発電所の特徴である長期的かつ大きな出力変動が電力系統運営に悪影響を与えることが懸念されている。また風力発電所においても計画値同時同量を達成する計画発電の必要性が高まってきている。以上の背景から蓄電池を利用した風力発電所の運用が検討されており、運用に必要な蓄電池容量の低減が望まれている。そこで本検討では機械学習を利用した発電計画作成手法の提案を行い、シミュレーションからその有効性を確認する。具体的には深層学習を用いた予測情報の補正法や予測誤差を考慮した強化学習による発電計画作成の指標決定法を提案する。

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