非線形LFCモデルにおけるANNを用いた蓄電池制御手法に関する一考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE17165

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: 2017/09/22

タイトル(英語): A Study on Storage Battery Control using an ANN for a Non-Linear LFC Model

著者名: 田邉 龍(早稲田大学),岩本 伸一(早稲田大学)

著者名(英語): RYU TANABE(WASEDA University),SHINICHI IWAMOTO(WASEDA University)

キーワード: 負荷周波数制御|蓄電池|再生可能エネルギー|人工ニューラルネットワーク|充電状態|電力系統|Load Frequency Control|Battery|Renewable Energy|Artificial Neural Network|State of Charge|Power System

要約(日本語): 固定価格買取制度の開始以後の再生可能エネルギー導入量増加に伴い，電力系統の周波数変動問題が懸念されている。その対策として負荷周波数制御（ＬＦＣ）における蓄電池の活用が検討されている。本稿では，より詳細な解析が可能な非線形ＬＦＣモデルを用いて，多地域系統において導入された複数の蓄電池の最適な制御量を，蓄電池の充電状態やＡＲといった情報から人工ニューラルネットワークによって決定する手法を提案する。

要約(英語): Because of large-scale penetration of renewable energies, frequency issue in power systems is concerned. As the countermeasure against the problem, battery systems for LFC are considered. A method using ANN is proposed to determine the optimum control of batteries from information such as SOC and ACE for a non-linear LFC model.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,884 Kバイト