特高系統における機械学習を活用した電圧・無効電力制御手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: 9

グループ名: 【B】令和5年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): The Voltage and Reactive Power Control Methodology for Sub-transmission Network using Machine Learning.

著者名: 松島史弥（名古屋工業大学），青木睦（名古屋工業大学），上田勝久（中部電力），Suresh Chand Verma（中部電力），中津井紳司（中部電力）

著者名(英語): Fumiya Matsushima (Nagoya Institute of Technology), Mutsumi Aoki (Nagoya Institute of Technology), Katsuhisa Ueda (Chubu Electric Power), Suresh Chand Verma (Chubu Electric Power), Sinji Nakatsui (Chubu Electric Power)

キーワード: 電圧・無効電力制御|強化学習|太陽光発電システム|特別高圧系統|電圧推定|voltage and reactive power control|reinforcement learning|photovoltaic generation system|transmission system|voltage estimation

要約(日本語): 近年の電力系統では太陽光発電（PV）の大量導入により潮流状態が複雑化し，系統の電圧調整が困難になってきている。本研究は，複数回線で構成される特別高圧系統(負荷供給系統)を対象として，変電所の変圧器のタップ制御と調相設備の制御方法を提案するものである。具体的には，回帰木により系統内の各ノードの電圧を推定し，強化学習により変圧器のタップ位置と調相設備の投入台数を決定する。これにより，センサが設置されていない系統においても変電所で得られる情報のみで電圧をリアルタイムで把握することができ，系統の全てのノードの電圧を適正範囲内に維持することができる。数値シミュレーションにより提案法の有効性を検証した。

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