LFCを支援する強化学習ベース負荷制御の性能と負荷変動特性の関係

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE16144

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2016/09/21

タイトル(英語): Performance of Reinforcement-Learning-Based Load Control for LFC under Different Load Conditions

著者名: 徐 天放(東北大学),織原 大(東北大学),斎藤 浩海(東北大学)

著者名(英語): Tianfang Xu(Tohoku University),Dai Orihara(Tohoku University),Hiroumi Saitoh(Tohoku University)

キーワード: 強化学習|負荷制御|Reinforcement Learning|Load Control

要約(日本語): 再生可能エネルギー発電が大量に導入された電力系統では、系統側制御のみで周波数変動を抑制するのは困難である。本研究では、これまで強化学習法を応用して熱源負荷の消費電力を制御することにより、電力系統の周波数を安定化させる方法を提案しました。本稿では様々な周期の負荷変動に対する提案法の挙動を解析し、提案法が有効となる負荷変動特性について検討を行った。

要約(英語): Conventional frequency control methods in power system are no longer applicable due to unstable power output of the RES generations. Therefore, we adopt the reinforcement learning technique to control power consumption of heat-source loads under different load conditions, evaluated the performance of our control method on reduction of frequency fluctuation.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,649 Kバイト