強化学習を用いた自律分散型電圧上昇抑制手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門

発行日: 2019/02/01

タイトル(英語): Study on Autonomous Decentralized Voltage Control by Reinforcement Learning

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，機械学習，再生可能エネルギー　　reactive power control，machine learning，renewable energy

要約(英語): In recent years, the introduction of renewable energy such as solar power generation has been advanced. However, if a large amount of distributed power source is introduced, the voltage at the interconnection point will rise due to the backward flow, and voltage deviation from the specified range will occur. The authors proposed autonomous operation control by each customer and proposed Cell Grid for suboptimization of voltage optimization. This is a power system with each consumer load as a minimum unit. In this paper, we introduce the concept of machine learning into each Cell Grid and autonomously resolve voltage deviation in each Cell Grid.

本誌: 電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.139 No.2 （2019） 特集：平成30年電力・エネルギー部門大会

本誌掲載ページ: 122-129 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/139/2/139_122/_article/-char/ja/