深層強化学習を用いたアクティブフィルタによる適応型無効電力制御に関する基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 114

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): Fundamental Study on Adaptive Reactive Power Control Using Active Filters with Deep Reinforcement Learning

著者名: 高山聡志（大阪公立大学），石亀篤司（大阪公立大学），河野雅樹（ダイキン工業），太田圭祐（ダイキン工業），川嶋玲二（ダイキン工業）

著者名(英語): Satoshi Takayama (Osaka Metropolitan University), Atsushi Ishigame (Osaka Metropolitan University), Masaki Kono (DAIKIN INDUSTRIES LTD.), Keisuke Ota (DAIKIN INDUSTRIES LTD.), Kawashima Reiji (DAIKIN INDUSTRIES LTD.)

キーワード: アクティブフィルタ|深層強化学習|無効電力制御|電圧制御|Active Filter|Deep Reinforcement Learning|Reactive Power Control|Voltage Control

要約(日本語): 近年、配電系統に対する太陽光発電の連系量が増加しており、それとともに需要家側リソース、特にインバータ機器による無効電力制御の研究が盛んに行われている。本研究の目的は、業務用空調機の高調波対策として設置されるアクティブフィルタ（以下、AF）による無効電力調整に着目し、AFの余力を用いた配電系統の電圧適正化への貢献であり、本報告では無効電力制御に利用するVolt-VAR曲線の設定方法について、深層強化学習を用いた手法を提案し、シミュレーションを通じて検討したので報告する。

PDFファイルサイズ: 835 Kバイト