LFCに用いる系統定数の強化学習による推定手法の基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 141

グループ名: 【B】令和2年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2020/08/28

タイトル(英語): Preliminary Study of Power-Frequency Constant Estimation of Load-Frequency Control Using Reinforcement Learning

著者名: 西村翔太（東京理科大学），山口順之（東京理科大学）

著者名(英語): Shota Nishimura (Tokyo University of Science), Nobuyuki Yamaguchi (Tokyo University of Science)

キーワード: 自動発電機制御|負荷周波数制御|系統定数|SARSA|再生可能エネルギー|Automatic generation control|Load frequency control|Power-frequency constant|SARSA|Renewable energy

要約(日本語): 近年，再生可能エネルギーの普及が進んでおり，系統周波数の安定性に大きな影響を与えることが懸念されている。そのため，既存発電機による系統周波数制御が今まで以上に重要となることが予想される。中でも，負荷変動の短周期成分に対応する負荷周波数制御（LFC）は，性能の向上が期待される。LFCでは，AR計算に系統定数が用いられており，この値は電力需給の状態によって時々刻々と変動するものである。LFCの制御効果を向上させるためには，正確な系統定数の推定を行うことが望ましい。本研究では，教師データを用いない機械学習手法である強化学習を，系統定数の推定に応用し，LFCに組み込む新しい手法の基礎検討を行う。

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