深層強化学習を用いた最適潮流計算に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 144

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): Study on Optimal Power Flow Calculation using Deep Reinforcement Learning

著者名: 竹内洸稀（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）

著者名(英語): Koki Takeuchi (Osaka Metropolitan University), Satoshi Takayama (Osaka Metropolitan University), Atsushi Ishigame (Osaka Metropolitan University)

キーワード: 最適潮流計算|深層強化学習|Optimal Power Flow|Deep Reinforcement Learning

要約(日本語): 再生可能エネルギーの導入と電力供給の安定を図る電力系統の運用には決定変数の増加に伴う計算不可の懸念点から、深層強化学習が注目されている。本研究では深層強化学習の手法の一つであるTD3と最適潮流計算を統合させ、その精度と計算負荷を評価した。最適潮流計算には、IEEE 33母線モデルを採用し、複数の発電機と電力需給のバランスを取りながら、電圧制約や逆潮流ペナルティを考慮した状況下での燃料費最小化を目的とする分散型発電機の出力制御を行なった。

PDFファイルサイズ: 593 Kバイト