PVが大量連系された特高系統における回帰木を用いた電圧推定手法に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE19152

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: 2019/09/20

タイトル(英語): A Study on Voltage Estimation Methodology using Regression Tree for High Voltage System with a Large Penetration of PV

著者名: 説田 貴旭(名古屋工業大学),青木 睦(名古屋工業大学),大堀 良介(名古屋工業大学),山口 忠徳(中部電力),Verma Suresh Chand(中部電力),下野 晃裕(中部電力)

著者名(英語): Takaaki Setta(Nagoya Institute of Technology),Mutsumi Aoki(Nagoya Institute of Technology),Ryosuke Ohori(Nagoya Institute of Technology),Tadanori Yamaguchi(Chubu Electric Power Co., Inc.),Suresh Chand Verma(Chubu Electric Power Co., Inc.),Akihiro Shimono(Chubu Electric Power Co., Inc.)

キーワード: 電圧推定|特高系統|再生可能エネルギー|機械学習|回帰木|voltage estimation|medium voltage system|renewable energy power|machine learning|regression tree

要約(日本語): 配電系統に対する分散型電源の大量導入を背景に，近年の電力系統では潮流状態が複雑化している。こうした問題は配変の一次側に逆潮流が発生することにより上位の特高系統における電圧に影響を与え，従来の方法では電圧状況の想定が困難となる。本論文では上記の状況に対して適切な電圧管理を行うことを目的とし，特高系統の電圧推定に機械学習を用いることの有効性をPVが大量連系された特高系統モデルのシミュレーション上で示す。

要約(英語): In a power system, when a large amount of renewable is introduced, there is a possibility that the proper voltage can’t be maintained. In order to maintain proper voltage even for such cases ,hence, this paper presents a voltage estimation methodology for Medium Voltage using regression tree.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,216 Kバイト