ロバスト性を考慮した強化学習による配電系統電圧制御

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE18126

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術研究会

発行日: 2018/09/26

タイトル(英語): Voltage Regulation using Reinforcement Learning Considering Robustness

著者名: 竹中 龍一郎(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)

著者名(英語): Ryuichiro Takenaka(Osaka Prefecture University),Satoshi Takayama(Osaka Prefecture University),Atsushi Ishigame(Osaka Prefecture University)

キーワード: 無効電力制御|強化学習|再生可能エネルギー|Reactive power control|Reinforcement learning|Renewable energy

要約(日本語): 近年, 配電系統に対する太陽光発電の導入および需要家消費電力パターンの変化に伴い，電圧管理が複雑になっている。著者らは, 各需要家による自律的な電圧制御によって系統電圧制御に寄与するために，強化学習を適用したCell Gridによる電圧制御手法を検討している。本報告では, 各Cell Gridの電圧逸脱量をもとに, 強化学習により獲得した学習経験から必要な無効電力制御量を判断し決定するロジックを提案する。

要約(英語): Recently, the penetration of photovoltaic generation (PV) is rapidly increasing in distribution network. Moreover, power consumption pattern of consumers has been changed. As a result, it is difficult to control the network voltage in a conventional method. In this paper, we propose autonomous distributed voltage control method using reinforcement learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,998 Kバイト