配電系統電圧適正化のための逆強化学習による蓄電池運用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE20099,PSE20104

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2020/09/24

タイトル(英語): Battery Operation using Inverse Reinforcement Learning for Voltage Regulation of Distribution Network

著者名: 岩名 壱征(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): Issei Iwana(Osaka Prefecture University),Satoshi Takayama(Osaka Prefecture University),Atsushi Ishigame(Osaka Prefecture University)

キーワード: 配電系統|電圧制御|強化学習|Distribution Network|Voltage Control|Reinforcement Learning

要約(日本語): 本報告では、電圧逸脱問題に対して、系統の安定化対策として今後性能向上などが見込まれる蓄電池を系統の需要家に導入し、蓄電池の充放電による有効電力制御により電圧適正化を図ることを目的とする。具体的には、強化学習および逆強化学習といった機械学習の理論を用いて、集中制御時の蓄電池運用と同等の結果を得られる自律分散的な蓄電池運用を行う手法を提案する。

要約(英語): In this report, we propose a method of autonomous decentralized battery operation that achieves the same result as centralized control of battery operation, using the theory of machine learning such as reinforcement learning and inverse reinforcement learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,726 Kバイト