機械学習による電圧推定手法を活用したPCS無効電力制御下でのVQC電圧制御目標値決定手法

カテゴリ：部門大会

論文No：132

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)：A Method for Determining VQC Voltage Control Targets considering PCS Reactive Power Control using Machine Learning-based Voltage Estimation Approach

著者名：伊藤凌吾（名古屋工業大学），青木睦（名古屋工業大学），中村勇太（名古屋工業大学），Suresh Chand Verma（名古屋工業大学），上田勝久（中部電力），今西祐介（中部電力）

著者名(英語)： Ryogo Ito (Nagoya Institute of Technology), Mutsumi Aoki (Nagoya Institute of Technology), Yuta Nakamura (Nagoya Institute of Technology), Suresh Chand Verma (Nagoya Institute of Technology), Katsuhisa Ueda (Chubu Electric Power Co., Inc.), Yusuke Imanishi (Chubu Electric Power Co., Inc.)

キーワード：電圧・無効電力制御,太陽光発電システム,特別高圧系統,機械学習,voltage and reactive power control (VQC),photovoltaic generation system (PV),transmission system,machine learning

要約(日本語)：近年の電力系統では太陽光発電（PV）の大量導入により逆潮流による電圧上昇やPVの出力変動に伴う電圧変動が発生し，系統の電圧調整が困難になってきている。本研究では，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や調相設備の制御を行う電圧・無効電力制御（VQC）における電圧目標値を逐次決定する方法を提案する。機械学習により変電所の計測可能情報のみで需要家端電圧を推定する電圧推定手法を活用し，リアルタイムでVQCにおける電圧目標値を決定することで系統の全ての需要家端電圧を適正範囲内に維持することができる。自律的に無効電力を出力するPCSの影響を考慮した場合における提案法の有効性を検証した。

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