深層強化学習を用いたSVRによる配電系統の電圧制御

カテゴリ: 部門大会

論文No: 113

グループ名: 【B】令和6年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2024/08/23

タイトル(英語): Voltage Control in Distribution Networks Using SVR with Deep Reinforcement Learning

著者名: 西井翔馬（大阪公立大学），高山聡志（大阪公立大学），石亀篤司（大阪公立大学），山口大翼（関西電力送配電），飯田義和（関西電力送配電），前坂達哉（関西電力送配電）

著者名(英語): Shoma Nishii (Osaka Metropolitan University), satoshi Takayama (Osaka Metropolitan University), Atsushi Ishigame (Osaka Metropolitan University), Daisuke Yamaguchi (Kansai Transmission and Distribution), Yoshikazu Iida (Kansai Transmission and Distribution), Tatsuya Maesaka (Kansai Transmission and Distribution)

キーワード: SVR|電圧制御|深層強化学習|SVR|Voltage Control|Deep Reinforcement Learning

要約(日本語): 近年、配電系統では電圧や、電流、電力需要量、PV発電量の計測が行われており、そのデータの活用方法の研究が進められている。特に、需要家に大量のPVが導入される中で、PVの出力変動により困難になっている配電系統の電圧制御において、計測データの利用が検討されている。そこで、本稿では従来から配電系統の電圧制御に利用されているSVRについてデータ駆動型の手法について検討する。また、配電系統での計測器の設置コストや電圧制御問題を解くための計算コストを削減するため、深層強化学習を用いてSVRのタップを決定する。

PDFファイルサイズ: 792 Kバイト