推定誤差を考慮した強化学習による配電系統における電圧制御

カテゴリ：部門大会

論文No：106

グループ名：【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日：2025/9/5

タイトル(英語)：Voltage Control in Distribution Systems Using Reinforcement Learning Considering Estimation Error

著者名：前田悠花（名古屋工業大学），青木睦（名古屋工業大学），武藤貴昭（中部電力），山田富士宏（中部電力），吉江学（中部電力パワーグリッド）

著者名(英語)： Yuka Maeda (Nagoya Institute of Technology), Mutsumi Aoki (Nagoya Institute of Technology), Takaaki Mutou (Chubu Electric Power Company,Incorporated), Fujihiro Yamada (Chubu Electric Power Company,Incorporated), Manabu Yoshie (Chubu Electric Power Grid Co.,Inc.)

キーワード：配電系統,強化学習,電圧制御,電圧推定,distribution system,reinforcement learning,voltage control,voltage estimation

要約(日本語)：本研究では，配電系統の電圧制御において，電圧推定誤差を考慮した強化学習手法を提案する。変電所で取得可能な情報からディープニューラルネットワークにより系統内電圧を推定し，強化学習によりLRTやSVRのタップを動作させる。推定誤差が制御精度に与える影響を抑制するため，報酬関数に事前シミュレーションによる最大推定誤差を加味した項を導入し，制御性能の向上を目指した。複数のPVや負荷曲線に対する検証を行い，電圧制御可否の比較を行った。提案手法により，電圧制御が可能となり，本手法の有用性を示した。

PDFファイルサイズ：420Kバイト