RBFネットワークを用いたタップ切替変圧器の追加学習に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC14167

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2014/12/06

タイトル(英語): Study on additional learning for RBF network controlled auto-tap changer in distribution system

著者名: 米澤 征司(大阪府立大学),高山 聡志(大阪府立大学),石亀 篤司(大阪府立大学),伊藤 隆治(関西電力),阿部 勝也(関西電力),南 雅弘(関西電力)

著者名(英語): Yonezawa Seiji(Osaka prefecture University),Takayama Satoshi(Osaka prefecture University),Ishigame Atsushi(Osaka prefecture University),Ito Takaharu(Kansai Electric Power CO.,Inc.),Abe Katsuya(Kansai Electric Power CO.,Inc.),Minami Masahiro(Kansai Electric Power CO.,Inc.)

キーワード: 電圧制御|静止型無効電力制御装置|協調動作|負荷時タップ切替装置|太陽光発電|配電系統|Voltage control|SVC|Cooperation work|LRT|PhotoVoltaic|Distributed system

要約(日本語): 近年、エネルギー問題や環境問題によりPVシステムの導入が活発になっている．PVの出力による電圧逸脱を解決するために近年日本の配電系統に、SVCという無効電力を制御する機器の導入が検討されている.かつて既存の機器がSVCの影響を受けずに協調を図ることができる、ニューラルネットの学習を用いた制御手法を提案した。本研究では提案した手法を実際に30日間の運用した結果と追加学習の検討を行った。

要約(英語): Recently, the photovoltaic generation has been increasing.High penetration PV system make distribution system unstable.To solve this problem, installation of the Static VAr Compensator.In our previous work ,the neural network usage technic has been proposed.In this paper, the proposed method for existing equipment improve performance by additional learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,635 Kバイト